🎬📱 “คลิปเดียวเปลี่ยนชีวิต: โลกใหม่ของการตลาดไวรัลยุค MrBeast” ใครจะคิดว่าเบื้องหลังความสำเร็จของ MrBeast ยูทูบเบอร์อันดับหนึ่งของโลกที่มีผู้ติดตามกว่า 448 ล้านคน จะมีกองทัพ “คลิปเปอร์” หรือผู้ตัดต่อวิดีโอสั้นกว่า 23,000 คน คอยสร้างคลิปไวรัลจากวิดีโอยาวของเขา แล้วปล่อยลง TikTok, Instagram และ YouTube Shorts เพื่อดึงผู้ชมกลับไปยังช่องหลัก บริษัท Clipping ที่ก่อตั้งโดย Anthony Fujiwara วัย 23 ปี คือผู้อยู่เบื้องหลังกลยุทธ์นี้ โดยจ่ายเงินให้คลิปเปอร์ตั้งแต่ 50 ดอลลาร์ต่อ 100,000 วิว ไปจนถึง 1,500 ดอลลาร์ต่อ 1 ล้านวิว พร้อมเก็บค่าสมาชิกจากลูกค้ารายเดือนสูงสุดถึง 10,000 ดอลลาร์ คลิปเปอร์เหล่านี้ไม่ใช่แค่ตัดต่อวิดีโอธรรมดา แต่ต้อง “จับจังหวะไวรัล” ภายใน 1-2 วินาทีแรกของคลิป เช่น การใส่คำโปรยตลก หรือจับช่วงเวลาที่น่าตื่นเต้นที่สุดของวิดีโอมาใช้ 💡 สาระเพิ่มเติม: กลยุทธ์นี้คล้ายกับการซื้อโฆษณาในยุคก่อน แต่เปลี่ยนจากทีวีหรือวิทยุ มาเป็น “พื้นที่บนหน้าจอมือถือ” ของผู้ใช้โซเชียลมีเดีย ซึ่งมีพลังในการเข้าถึงผู้ชมได้อย่างรวดเร็วและตรงกลุ่มเป้าหมาย ✅ MrBeast ใช้คลิปเปอร์กว่า 23,000 คนช่วยโปรโมตวิดีโอ ➡️ คลิปเปอร์ตัดวิดีโอสั้นจากคลิปหลักแล้วโพสต์ลงโซเชียล ➡️ ได้ค่าตอบแทนตามยอดวิว เช่น 50 ดอลลาร์ต่อ 100,000 วิว ✅ บริษัท Clipping คือผู้ให้บริการเบื้องหลัง ➡️ ก่อตั้งโดย Anthony Fujiwara วัย 23 ปี ➡️ มีลูกค้าระดับศิลปินดัง เช่น Offset, Ice Spice, Jake Paul ✅ กลยุทธ์ “Clipping” คือการตลาดยุคใหม่ ➡️ เปลี่ยนจากโฆษณาแบบเดิมเป็นการซื้อพื้นที่ในฟีดโซเชียล ➡️ ใช้คลิปไวรัลเพื่อดึงผู้ชมไปยังแพลตฟอร์มหลัก เช่น YouTube, Spotify ✅ รายได้ของ Clipping ปีนี้สูงถึง 7.7 ล้านดอลลาร์ ➡️ ส่วนใหญ่รับเป็นคริปโต ➡️ มีแผนขยายบริการไปยังเพลงเก่าและศิลปินหน้าใหม่ในปี 2026 ‼️ ความท้าทายของการตลาดแบบ Clipping ⛔ ความเสี่ยงด้านคุณภาพของเนื้อหาเมื่อใช้แรงงานจำนวนมาก ⛔ การควบคุมเนื้อหาที่อาจผิดจริยธรรมหรือสร้างความเข้าใจผิด ⛔ ความอิ่มตัวของผู้ชมต่อคลิปไวรัลที่ซ้ำซาก https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/10/29/paid-armies-of-clippers-boost-internet-stars-like-mrbeast

🧾🤖 พนักงานใช้ AI สร้างใบเสร็จปลอม หลอกบริษัททั่วโลก เสียหายหลักล้าน! การใช้ AI สร้างภาพปลอมกำลังกลายเป็นเครื่องมือใหม่ของการโกงค่าใช้จ่ายในองค์กร โดยเฉพาะใบเสร็จค่าเดินทางและค่าอาหารที่สามารถสร้างได้ง่ายเพียงพิมพ์คำสั่งไม่กี่บรรทัด ล่าสุดมีรายงานว่าบริษัทต่างๆ พบใบเสร็จปลอมที่สร้างด้วย AI เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว และยากต่อการตรวจจับด้วยสายตามนุษย์ 📉 รายงานจาก AppZen และ Ramp 💠 AppZen พบว่าใบเสร็จปลอมที่สร้างด้วย AI คิดเป็น 14% ของเอกสารหลอกลวงทั้งหมดในเดือนกันยายน 2025 เพิ่มขึ้นจาก 0% ในปี 2024 💠 Ramp ตรวจพบใบแจ้งหนี้ปลอมมูลค่ากว่า 1 ล้านดอลลาร์ภายใน 90 วัน 💠 SAP Concur ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มจัดการค่าใช้จ่ายระดับโลก ระบุว่า “อย่าไว้ใจสายตา” เพราะใบเสร็จปลอมมีความสมจริงสูงมาก ใบเสร็จที่สร้างด้วย AI มีรายละเอียดครบถ้วน เช่น รอยยับของกระดาษ รายการอาหารที่ตรงกับเมนูจริง และลายเซ็นปลอม ทำให้ผู้ตรวจสอบไม่สามารถแยกแยะได้ด้วยตาเปล่า ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ ใบเสร็จปลอมที่สร้างด้วย AI เพิ่มขึ้นจาก 0% เป็น 14% ภายใน 1 ปี ➡️ Ramp ตรวจพบใบแจ้งหนี้ปลอมมูลค่ากว่า 1 ล้านดอลลาร์ใน 90 วัน ➡️ SAP Concur ตรวจสอบเอกสารกว่า 80 ล้านรายการต่อเดือนด้วย AI ➡️ ใบเสร็จปลอมมีความสมจริงสูงจนมนุษย์ไม่สามารถแยกแยะได้ ➡️ AI ช่วยสร้างใบเสร็จปลอมได้ในไม่กี่วินาทีจากคำสั่งข้อความธรรมดา ✅ วิธีตรวจจับใบเสร็จปลอม ➡️ ใช้ AI ตรวจสอบ metadata ของภาพเพื่อดูว่าเป็นภาพที่สร้างด้วย AI หรือไม่ ➡️ ตรวจสอบข้อมูลแวดล้อม เช่น เวลาเซิร์ฟเวอร์ รายการเดินทาง และรูปแบบการใช้จ่าย ➡️ ใช้ระบบ cross-check กับข้อมูลจริง เช่น เที่ยวบิน โรงแรม หรือชื่อร้านอาหาร ✅ ความเห็นจากผู้เชี่ยวชาญ ➡️ “นี่ไม่ใช่ภัยในอนาคต แต่มันเกิดขึ้นแล้ว” — Sebastien Marchon, CEO ของ Rydoo ➡️ “ใบเสร็จปลอมสมจริงมากจนเราต้องบอกลูกค้า ‘อย่าไว้ใจสายตา’” — Chris Juneau, SAP Concur ‼️ คำเตือนสำหรับองค์กร ⛔ การตรวจสอบด้วยมนุษย์ไม่สามารถรับมือกับใบเสร็จปลอมที่สร้างด้วย AI ได้ ⛔ Metadata สามารถถูกลบได้ง่ายด้วยการถ่ายภาพหน้าจอหรือถ่ายใหม่ ⛔ หากไม่มีระบบตรวจสอบที่ทันสมัย องค์กรอาจเสียหายทางการเงินอย่างหนัก https://www.techradar.com/pro/security/workers-are-scamming-their-employers-using-ai-generated-fake-expense-receipts

ฮุนเซนสั่งห้ามใช้เงินบาทและดอลล่าร์ คนเขมรจึงทำ...??? (28/10/68) . #ThaiTimes #News1 #News1short #TruthFromThailand #shorts #ฮุนเซน #กัมพูชา #เศรษฐกิจเขมร #เงินบาท #ดอลลาร์สหรัฐ #ชายแดนไทยกัมพูชา #ข่าวเศรษฐกิจ #newsupdate #ข่าวtiktok

ส่งออกไทยรุ่ง พุ่งแรงสุดรอบ 42 เดือน : [Biz Talk] แกร่งเกินคาด ส่งออกไทย ก.ย.68 ขยายตัว 19 % ด้วยมูลค่ากว่า 3 หมื่นล้านดอลลาร์ฯ สูงสุดในรอบ 42 เดือน ได้แรงหนุนจากการส่งออกสินค้าในกลุ่มอิเล็กทรอนิกส์ ประกอบกับแรงกดดันจากมาตรการภาษีสหรัฐ ผ่อนคลายลง ส่งผลให้บรรยากาศการค้าโลกฟื้น มีลุ้นยอดทั้งปีโตเกินเป้า แตะ 10 % ทำมูลค่าสูงสุดเป็นประวัติการณ์ ทะลุ 10 ล้านล้านบาท

🏭 Foxconn ทุ่มงบ $1.37 พันล้าน สร้างศูนย์ซูเปอร์คอมพิวเตอร์และคลัสเตอร์ AI — ขยายแพลตฟอร์มคลาวด์และเร่งพัฒนาโครงสร้างอัจฉริยะ Foxconn หรือ Hon Hai Precision Industry Co Ltd ประกาศแผนลงทุนสูงสุดถึง NT$42 พันล้าน (ประมาณ $1.37 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ) เพื่อจัดซื้ออุปกรณ์สำหรับสร้างคลัสเตอร์ AI และศูนย์ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ โดยจะใช้เงินทุนของบริษัทเองตั้งแต่เดือนธันวาคม 2025 ถึงธันวาคม 2026 Foxconn ซึ่งเป็นผู้ผลิตอิเล็กทรอนิกส์รายใหญ่ที่สุดในโลก กำลังเร่งขยายธุรกิจด้าน AI และคลาวด์ โดยการลงทุนครั้งนี้มีเป้าหมายเพื่อเสริมความแข็งแกร่งให้กับแพลตฟอร์มคลาวด์ของบริษัท และเร่งพัฒนา “สามแพลตฟอร์มอัจฉริยะ” ที่เป็นยุทธศาสตร์หลักขององค์กร แม้จะยังไม่เปิดเผยสถานที่ตั้งของศูนย์ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ แต่แผนนี้ต่อยอดจากโครงการก่อนหน้า เช่น การร่วมมือกับ Nvidia สร้างศูนย์ AI ในไต้หวัน และการผลิตอุปกรณ์ดาต้าเซ็นเตอร์ร่วมกับ SoftBank ที่โรงงานเดิมในรัฐโอไฮโอ สหรัฐฯ ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของโครงการ Stargate เพื่อเสริมโครงสร้างพื้นฐาน AI ในอเมริกา Foxconn กำลังเปลี่ยนบทบาทจากผู้ผลิตฮาร์ดแวร์แบบดั้งเดิม ไปสู่ผู้ให้บริการโครงสร้างพื้นฐาน AI ระดับโลก โดยเน้นการลงทุนใน compute power, cloud services และ edge AI ✅ Foxconn ลงทุน $1.37 พันล้านในคลัสเตอร์ AI ➡️ ใช้เงินทุนของบริษัทเอง ➡️ ลงทุนระหว่าง ธ.ค. 2025 – ธ.ค. 2026 ➡️ ยังไม่เปิดเผยสถานที่ตั้งของศูนย์ ✅ เป้าหมายของการลงทุน ➡️ ขยายแพลตฟอร์มคลาวด์ของกลุ่ม ➡️ เร่งพัฒนา “สามแพลตฟอร์มอัจฉริยะ” ➡️ เสริมศักยภาพด้าน compute และ AI infrastructure ✅ โครงการที่เกี่ยวข้องก่อนหน้า ➡️ ร่วมมือกับ Nvidia สร้างศูนย์ AI ในไต้หวัน ➡️ ผลิตอุปกรณ์ดาต้าเซ็นเตอร์กับ SoftBank ที่โอไฮโอ ➡️ เป็นส่วนหนึ่งของโครงการ Stargate เพื่อเสริม AI infrastructure ในสหรัฐฯ ‼️ คำเตือนสำหรับผู้ติดตามอุตสาหกรรม AI ⛔ การลงทุนขนาดใหญ่ใน compute power อาจกระตุ้นการแข่งขันด้านพลังงานและทรัพยากร ⛔ การขยายโครงสร้างพื้นฐาน AI ต้องมาพร้อมการจัดการด้านความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัว ⛔ การเปลี่ยนบทบาทของผู้ผลิตฮาร์ดแวร์อาจส่งผลต่อห่วงโซ่อุปทานเดิม https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/10/28/foxconn-to-invest-up-to-137-billion-in-ai-compute-cluster-supercomputing-centre

📉 Big Tech เตรียมรายงานผลประกอบการท่ามกลางความกังวล “ฟองสบู่ AI” — นักลงทุนเริ่มตั้งคำถามว่า AI โตเร็วเกินไปหรือเปล่า บทความจาก The Star รายงานว่า Microsoft, Alphabet, Amazon และ Meta เตรียมประกาศผลประกอบการไตรมาสล่าสุดในช่วงปลายเดือนตุลาคม 2025 โดยนักวิเคราะห์เริ่มตั้งคำถามว่า การเติบโตของธุรกิจ AI ที่รวดเร็วและการลงทุนมหาศาลอาจนำไปสู่ “ฟองสบู่” ที่คล้ายกับยุคดอทคอมหรือไม่ บริษัทเทคโนโลยีรายใหญ่ของสหรัฐฯ ได้ทุ่มเงินหลายพันล้านดอลลาร์ในช่วง 2 ปีที่ผ่านมาเพื่อพัฒนาและขยายธุรกิจด้าน AI เช่น cloud AI, LLMs, และการประมวลผลแบบ edge แต่ในขณะที่รายได้ยังเติบโต นักลงทุนเริ่มกังวลว่า “ความคาดหวัง” อาจสูงเกิน “ผลลัพธ์จริง” Microsoft, Alphabet, Amazon และ Meta ต่างคาดว่าจะรายงานรายได้ที่เพิ่มขึ้นในไตรมาสกรกฎาคม–กันยายน 2025 โดยเฉพาะจากบริการ cloud และโซลูชัน AI สำหรับองค์กร แต่คำถามคือ “การเติบโตนี้ยั่งยืนหรือไม่?” นักวิเคราะห์บางรายเปรียบเทียบสถานการณ์กับฟองสบู่ดอทคอมในปี 2000 ที่บริษัทเทคโนโลยีเติบโตเร็วแต่ไม่มีรายได้จริงรองรับ ขณะที่บริษัท AI หลายแห่งยังไม่มีโมเดลธุรกิจที่ชัดเจน อย่างไรก็ตาม บริษัทยักษ์ใหญ่ยังคงยืนยันว่าจะลงทุนใน AI ต่อไป เพราะเชื่อว่าเป็นเทคโนโลยีหลักในระยะยาว แม้จะต้องเผชิญกับแรงกดดันจากผู้ถือหุ้นและการตรวจสอบจากหน่วยงานกำกับดูแล ✅ Big Tech เตรียมรายงานผลประกอบการ ➡️ Microsoft, Alphabet, Amazon และ Meta ➡️ รายได้จาก cloud และ AI ยังเติบโต ✅ ความกังวลเรื่อง “ฟองสบู่ AI” ➡️ นักลงทุนเริ่มตั้งคำถามถึงความยั่งยืน ➡️ เปรียบเทียบกับฟองสบู่ดอทคอมปี 2000 ➡️ บริษัท AI บางแห่งยังไม่มีรายได้จริง ✅ การลงทุนใน AI ยังไม่หยุด ➡️ บริษัทใหญ่ยังคงทุ่มเงินใน GenAI และโครงสร้างพื้นฐาน ➡️ เชื่อว่า AI เป็นเทคโนโลยีหลักในอนาคต ➡️ ต้องเผชิญแรงกดดันจากผู้ถือหุ้นและหน่วยงานกำกับดูแล https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/10/27/big-tech-to-report-earnings-under-specter-of-ai-bubble

🏖 Norwegian Cruise Line เตรียมแปลงโฉมเกาะส่วนตัว "Great Stirrup Cay" ใหม่ในช่วงฤดูร้อนปี 2569 เพิ่มสวนน้ำ Great Tides ขนาดเกือบ 6 เอเคอร์ มูลค่ากว่า 150 ล้านดอลลาร์สหรัฐ การต้อนรับสุดพิเศษ เตรียมพร้อมรับรองนักท่องเที่ยวจำนวนมากจากเรือ Norwegian Cruise 🛳 ดูเรือ Norwegian Cruise ทั้งหมดได้ที่ https://78s.me/70dc70 ✅ ดูแพ็คเกจเรือทั้งหมด https://cruisedomain.com/ LINE ID: @CruiseDomain 78s.me/c54029 Facebook: CruiseDomain 78s.me/b8a121 Youtube : CruiseDomain 78s.me/8af620 ☎️: 0 2116 9696 (Auto) #เรือNorwegianCruise #NorwegianCruiseLine #GreatStirrupCay #GreatTides #NCL #updates #News #CruiseDomain #แพ็คเกจล่องเรือสำราญ

📰 “NetBSD ขอแรงชุมชน – ระดมทุนโค้งสุดท้ายก่อนสิ้นปีเพื่อพัฒนาระบบปฏิบัติการโอเพ่นซอร์สให้ทันสมัย” ในช่วงปลายปี 2025 Jay Patel สมาชิกชุมชน NetBSD ได้ส่งข้อความถึงผู้ใช้งานทั่วโลกผ่าน mailing list เพื่อขอแรงสนับสนุนครั้งสุดท้ายในการระดมทุนให้กับ The NetBSD Foundation ซึ่งขณะนี้ยังขาดอีกกว่า 39,000 ดอลลาร์จากเป้าหมาย 50,000 ดอลลาร์ประจำปี NetBSD เป็นระบบปฏิบัติการโอเพ่นซอร์สที่มีจุดเด่นด้านความเสถียร ความปลอดภัย และความสามารถในการทำงานบนฮาร์ดแวร์หลากหลาย ตั้งแต่เครื่องรุ่นใหม่ไปจนถึงอุปกรณ์เก่า ๆ ที่ถูกนำกลับมาใช้งานอีกครั้ง เช่น เป็นไฟร์วอลล์ เซิร์ฟเวอร์ หรือเครื่องเล่นเกมย้อนยุค การระดมทุนครั้งนี้จะนำไปใช้กับโครงการสำคัญ เช่น: 🎗️ การรองรับสถาปัตยกรรม RISC-V ที่กำลังมาแรงในวงการฮาร์ดแวร์โอเพ่นซอร์ส 🎗️ การปรับปรุงระบบ Wi-Fi ครั้งใหญ่ เพื่อให้ NetBSD ใช้งานได้สะดวกขึ้นบนแล็ปท็อปและอุปกรณ์ฝังตัว Jay เน้นว่า NetBSD ไม่ใช่แค่ระบบปฏิบัติการ แต่เป็นพลังแห่งความยั่งยืนในยุคที่อุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ถูกทิ้งอย่างรวดเร็ว การที่ NetBSD สามารถทำงานบนเครื่องเก่าได้ดี ช่วยลดขยะอิเล็กทรอนิกส์และส่งเสริมการใช้ทรัพยากรอย่างมีประสิทธิภาพ ✅ การระดมทุนของ The NetBSD Foundation ➡️ เป้าหมายปี 2025 คือ 50,000 ดอลลาร์ ➡️ ขณะนี้ระดมทุนได้แล้ว 10,738 ดอลลาร์ ➡️ ยังขาดอีก 39,262 ดอลลาร์ก่อนสิ้นปี ✅ โครงการที่ต้องการการสนับสนุน ➡️ รองรับสถาปัตยกรรม RISC-V ➡️ ปรับปรุงระบบ Wi-Fi ให้ทันสมัยและใช้งานได้ดีขึ้น ✅ จุดเด่นของ NetBSD ➡️ ทำงานได้บนฮาร์ดแวร์หลากหลาย ทั้งใหม่และเก่า ➡️ ลดขยะอิเล็กทรอนิกส์โดยนำอุปกรณ์เก่ากลับมาใช้งาน ➡️ ใช้เป็นไฟร์วอลล์ เซิร์ฟเวอร์ หรือเครื่องเล่นเกมย้อนยุค ✅ การมีส่วนร่วมของชุมชน ➡️ ผู้ใช้สามารถบริจาคผ่านเว็บไซต์ของ NetBSD ➡️ แชร์ข้อความผ่านโซเชียลมีเดียด้วยแฮชแท็ก #WhyIRunNetBSD ‼️ คำเตือนสำหรับผู้สนใจสนับสนุน ⛔ หากไม่ถึงเป้าหมาย อาจกระทบต่อการพัฒนาโครงการสำคัญในปีหน้า ⛔ การไม่ปรับปรุงระบบ Wi-Fi อาจทำให้ NetBSD ใช้งานบนแล็ปท็อปได้ยากขึ้น ⛔ การไม่รองรับ RISC-V อาจทำให้ NetBSD ตกขบวนเทคโนโลยีโอเพ่นซอร์สใหม่ https://mail-index.netbsd.org/netbsd-users/2025/10/26/msg033327.html

📰 “งานวิจัยระดับชาติชี้ชัด – โปรแกรม Montessori ในโรงเรียนรัฐช่วยพัฒนาเด็กเล็กได้ดีกว่า แถมประหยัดงบประมาณ” ในยุคที่การศึกษาปฐมวัยถูกตั้งคำถามถึงความคุ้มค่าและผลลัพธ์ระยะยาว งานวิจัยระดับชาติที่เพิ่งเผยแพร่โดยทีมจาก University of Virginia, University of Pennsylvania และ American Institutes for Research ได้สร้างแรงสั่นสะเทือนครั้งใหญ่ในวงการการศึกษา ด้วยการพิสูจน์ว่า “โปรแกรม Montessori ในโรงเรียนรัฐ” ไม่เพียงช่วยให้เด็กมีพัฒนาการด้านการเรียนรู้ที่เหนือกว่า แต่ยังใช้งบประมาณน้อยกว่าระบบปกติอย่างชัดเจน โปรแกรม Montessori คือแนวทางการศึกษาที่เน้นให้เด็กเรียนรู้ด้วยตัวเองผ่านการลงมือทำ โดยมีครูเป็นผู้แนะนำมากกว่าการสอนแบบตรง ๆ ซึ่งถูกพัฒนาขึ้นโดย Dr. Maria Montessori แพทย์และนักการศึกษาชาวอิตาลีในช่วงปลายศตวรรษที่ 19 🧠 แนวคิดหลักของ Montessori 🎗️ การเรียนรู้ที่เน้นความเป็นธรรมชาติของเด็ก 🎗️ ครูเป็น “ผู้นำทาง” ไม่ใช่ “ผู้สอน” ครูจะสังเกตพฤติกรรมและความสนใจของเด็ก แล้วจัดกิจกรรมให้เหมาะสม 🎗️ รวมห้องเรียนแบบหลายวัย (Mixed-age classroom) 🎗️ ใช้สื่อการเรียนรู้ที่ออกแบบมาเพื่อให้เด็กเข้าใจแนวคิดผ่านการสัมผัสและลงมือทำ 🎗️ ช่วงเวลาเรียนรู้ต่อเนื่อง (Uninterrupted Work Period) เด็กมีเวลา 2–3 ชั่วโมงในการทำกิจกรรมที่เลือกเองโดยไม่ถูกรบกวน งานวิจัยนี้เป็นการทดลองแบบสุ่ม (randomized controlled trial) ครั้งแรกในระดับประเทศ โดยติดตามเด็ก 588 คนจากโรงเรียนรัฐที่ใช้ระบบ Montessori ทั่วสหรัฐฯ พบว่าเด็กที่ได้เข้าเรียนในโปรแกรม Montessori มีผลการเรียนรู้ที่ดีกว่าในด้านการอ่าน ความจำ การควบคุมตนเอง และความเข้าใจทางสังคม เมื่อเทียบกับเด็กที่เรียนในระบบปกติ ที่น่าทึ่งคือ โปรแกรม Montessori ใช้งบประมาณน้อยกว่าถึง 13,000 ดอลลาร์ต่อคนในช่วงอายุ 3–6 ปี โดยอาศัยโครงสร้างห้องเรียนที่มีประสิทธิภาพ เช่น การเรียนรู้แบบหลายวัย (mixed-age) ที่เด็กช่วยสอนกันเอง และการใช้ครูอย่างคุ้มค่า ผลลัพธ์ยังชี้ว่า เด็กจากครอบครัวรายได้น้อยได้รับประโยชน์สูงสุดจากระบบนี้ ซึ่งสะท้อนถึงรากเหง้าของ Montessori ที่เริ่มต้นในชุมชนแออัดของกรุงโรมเมื่อกว่า 100 ปีก่อน ✅ ผลการศึกษาระดับชาติ ➡️ ติดตามเด็ก 588 คนในโรงเรียนรัฐที่ใช้ระบบ Montessori ➡️ ใช้การทดลองแบบสุ่ม (randomized controlled trial) เป็นครั้งแรกในระดับประเทศ ✅ ผลลัพธ์ด้านการเรียนรู้ ➡️ เด็ก Montessori มีคะแนนสูงกว่าในด้านการอ่าน ความจำ การควบคุมตนเอง และความเข้าใจทางสังคม ➡️ ผลลัพธ์ยังคงอยู่จนถึงปลายชั้นอนุบาล ไม่หายไปเหมือนโปรแกรมอื่น ✅ ความคุ้มค่าทางงบประมาณ ➡️ ใช้งบประมาณน้อยกว่าระบบปกติถึง 13,000 ดอลลาร์ต่อคน ➡️ โครงสร้างห้องเรียนแบบหลายวัยช่วยให้เด็กเรียนรู้จากกันและกัน ➡️ ครูมีความพึงพอใจในงานสูงขึ้น และมีอัตราการลาออกต่ำลง ✅ ผลกระทบต่อเด็กทุกกลุ่ม ➡️ เด็กจากครอบครัวรายได้น้อยได้รับผลลัพธ์ที่ดีที่สุด ➡️ เด็กทุกกลุ่มได้รับประโยชน์จากระบบ Montessori ✅ ความหมายเชิงนโยบาย ➡️ โปรแกรม Montessori ควรได้รับการสนับสนุนในโรงเรียนรัฐมากขึ้น ➡️ เป็นทางเลือกที่มีประสิทธิภาพและประหยัดสำหรับการศึกษาปฐมวัย https://phys.org/news/2025-10-national-montessori-early-outcomes-sharply.html

📰 “Synadia และ TigerBeetle ร่วมสนับสนุน Zig Foundation ด้วยเงินทุนกว่า 512,000 ดอลลาร์ – หนุนอนาคตซอฟต์แวร์ระบบที่เชื่อถือได้” ในโลกของการพัฒนาซอฟต์แวร์ระบบที่ต้องการความแม่นยำ ความเสถียร และประสิทธิภาพสูง ภาษาโปรแกรม Zig กำลังกลายเป็นดาวรุ่งที่ได้รับความสนใจจากนักพัฒนาและองค์กรชั้นนำ ล่าสุด Synadia และ TigerBeetle ได้ประกาศร่วมกันสนับสนุน Zig Software Foundation ด้วยเงินทุนรวมกว่า 512,000 ดอลลาร์สหรัฐฯ ภายในระยะเวลา 2 ปี Synadia เป็นบริษัทเบื้องหลังแพลตฟอร์ม NATS.io ที่ให้บริการระบบสื่อสารแบบกระจายตัวสำหรับองค์กรขนาดใหญ่ทั่วโลก โดยเน้นการเชื่อมโยงข้อมูลและบริการแบบปลอดภัยและเชื่อถือได้ ส่วน TigerBeetle เป็นฐานข้อมูลธุรกรรมทางการเงินที่ออกแบบมาเพื่อความปลอดภัยและประสิทธิภาพในระดับสูงสุด ทั้งสองบริษัทมีวิสัยทัศน์ร่วมกันในการสร้างซอฟต์แวร์ที่ “ถูกต้อง ชัดเจน และเชื่อถือได้” โดยเฉพาะในระบบที่ต้องการความแม่นยำแบบ deterministic และการทำงานที่คาดการณ์ได้ ซึ่งตรงกับแนวทางของ Zig ที่เน้นการควบคุม การออกแบบเรียบง่าย และประสิทธิภาพสูง การสนับสนุนครั้งนี้ไม่ใช่แค่เรื่องเงินทุน แต่เป็นการประกาศเจตนารมณ์ร่วมกันในการผลักดันอนาคตของการเขียนโปรแกรมระบบที่ปลอดภัยและมีประสิทธิภาพ โดยมี Andrew Kelley ผู้ก่อตั้ง Zig Foundation เป็นผู้นำในการพัฒนาภาษา Zig และชุมชนที่แข็งแกร่ง ✅ การสนับสนุน Zig Software Foundation ➡️ Synadia และ TigerBeetle ร่วมกันสนับสนุนเงินทุนรวม 512,000 ดอลลาร์สหรัฐฯ ➡️ ระยะเวลา 2 ปี เพื่อสนับสนุนการพัฒนาและขยายชุมชนของภาษา Zig ✅ วิสัยทัศน์ของ Synadia ➡️ เชื่อมโยงระบบและข้อมูลแบบปลอดภัยทั่วคลาวด์และ edge ➡️ พัฒนาแพลตฟอร์มบน NATS.io สำหรับระบบกระจายตัวที่เชื่อถือได้ ✅ จุดเด่นของ TigerBeetle ➡️ ฐานข้อมูลธุรกรรมทางการเงินที่เน้นความปลอดภัยและความแม่นยำ ➡️ ใช้แนวทาง “TigerStyle” ที่เน้นความถูกต้อง ความชัดเจน และความน่าเชื่อถือ ✅ ความสำคัญของภาษา Zig ➡️ ออกแบบเพื่อความเสถียร ความสามารถในการควบคุม และประสิทธิภาพ ➡️ เหมาะสำหรับงานระบบฝังตัว ซอฟต์แวร์ระบบ และแอปพลิเคชันที่ต้องการความแม่นยำ ✅ ผู้นำของ Zig Foundation ➡️ Andrew Kelley เป็นผู้ก่อตั้งและประธาน ➡️ มีบทบาทสำคัญในการผลักดันชุมชนและแนวทางการพัฒนาภาษา Zig ‼️ คำเตือนสำหรับนักพัฒนาที่สนใจ Zig ⛔ Zig ยังอยู่ในช่วงพัฒนา อาจมีการเปลี่ยนแปลง syntax และ behavior ⛔ การนำไปใช้ในระบบ production ต้องพิจารณาเรื่องความเสถียรและการสนับสนุนระยะยาว ⛔ การพัฒนาเครื่องมือและ ecosystem ยังไม่เทียบเท่าภาษาหลักอื่น ๆ เช่น Rust หรือ Go https://www.synadia.com/blog/synadia-tigerbeetle-zig-foundation-pledge

🕰️ “ย้อนรอย 50 ปี AMD กับชิป Am9080: จากการลอกแบบสู่การครองตลาด CPU” รู้ไหมว่า AMD เริ่มต้นเข้าสู่ตลาด CPU ด้วยการ “ลอกแบบ” ชิปของ Intel? เรื่องนี้เกิดขึ้นเมื่อ 50 ปีก่อน ตอนที่ AMD ผลิตชิปชื่อว่า Am9080 ซึ่งเป็นการ reverse-engineer จาก Intel 8080 โดยตรง เรื่องเริ่มจากทีมวิศวกร 3 คน—Ashawna Hailey, Kim Hailey และ Jay Kumar—ที่ถ่ายภาพตัวอย่างชิป Intel 8080 แล้วนำไปสร้างแผนผังวงจรขึ้นมาใหม่ จากนั้นก็เสนอให้บริษัทต่าง ๆ ใน Silicon Valley พิจารณา และ AMD ก็ตอบรับทันที ชิป Am9080 นี้ผลิตได้ในราคาประมาณ 50 เซนต์ต่อชิ้น แต่สามารถขายให้ลูกค้าระดับองค์กร เช่น กองทัพ ได้ในราคาสูงถึง 700 ดอลลาร์! เรียกได้ว่าเป็นจุดเริ่มต้นที่ทำให้ AMD มีทุนและชื่อเสียงในการเข้าสู่ตลาด CPU อย่างจริงจัง แม้จะเริ่มต้นด้วยการลอกแบบ แต่ AMD ก็ไม่หยุดแค่นั้น ในปี 1976 พวกเขาทำข้อตกลงกับ Intel เพื่อเป็นผู้ผลิตสำรอง (second source) อย่างถูกกฎหมาย และต่อยอดไปสู่การผลิตชิป x86 ของตัวเองในปี 1982 ชิป Am9080 ยังมีจุดเด่นที่เหนือกว่า Intel 8080 ด้วยการใช้กระบวนการผลิตแบบ N-channel MOS ที่ทันสมัยกว่า ทำให้มีขนาดเล็กกว่าและความเร็วสูงกว่า โดยบางรุ่นสามารถทำงานได้ถึง 4.0 MHz ในขณะที่ Intel 8080 ทำได้สูงสุดแค่ 3.125 MHz เท่านั้น ✅ จุดเริ่มต้นของ AMD ในตลาด CPU ➡️ ปี 1975 AMD เริ่มผลิต Am9080 โดยลอกแบบจาก Intel 8080 ➡️ ใช้ภาพถ่ายจากตัวอย่างชิปเพื่อสร้างแผนผังวงจรใหม่ ➡️ เป็นการ reverse-engineer ที่นำไปสู่การผลิตจริง ✅ ต้นทุนต่ำ กำไรสูง ➡️ ต้นทุนการผลิตชิป Am9080 อยู่ที่ประมาณ 50 เซนต์ต่อชิ้น ➡️ ขายให้ลูกค้าระดับองค์กรในราคาสูงถึง 700 ดอลลาร์ ➡️ เป็นจุดเริ่มต้นที่ช่วยสร้างฐานการเงินให้ AMD ✅ ข้อตกลงกับ Intel เพื่อความถูกต้องตามกฎหมาย ➡️ ปี 1976 AMD เซ็นสัญญา cross-licensing กับ Intel ➡️ จ่ายค่าลิขสิทธิ์ 25,000 ดอลลาร์ และ 75,000 ดอลลาร์ต่อปี ➡️ ได้สิทธิ์เป็นผู้ผลิตสำรอง (second source) อย่างเป็นทางการ ✅ การพัฒนาเทคโนโลยีที่เหนือกว่า Intel ➡️ ใช้กระบวนการผลิต N-channel MOS ที่ทันสมัยกว่า ➡️ ขนาด die ของ Am9080 เล็กกว่า Intel 8080 ➡️ ความเร็วสูงสุดของ Am9080 อยู่ที่ 4.0 MHz ในขณะที่ Intel 8080 สูงสุดแค่ 3.125 MHz ✅ การต่อยอดสู่ชิป x86 ของ AMD ➡️ ปี 1982 AMD ผลิต Am286 ซึ่งเป็นเวอร์ชันลิขสิทธิ์ของ Intel 80286 ➡️ เป็นจุดเริ่มต้นของการผลิต CPU x86 ของ AMD อย่างเต็มตัว https://www.tomshardware.com/pc-components/cpus/amd-first-entered-the-cpu-market-with-reverse-engineered-intel-8080-clone-50-years-ago-the-am9080-cost-50-cents-apiece-to-make-but-sold-for-usd700

💥 Intel เผชิญปัญหาขาดแคลนการผลิต – เตรียมขึ้นราคาชิปและเน้นส่งมอบให้ศูนย์ข้อมูลก่อนผู้บริโภค Intel กำลังเผชิญกับปัญหาการขาดแคลนการผลิตอย่างหนัก โดยเฉพาะในกระบวนการผลิต Intel 7 และ Intel 10 ซึ่งส่งผลให้ไม่สามารถผลิตชิปได้เพียงพอต่อความต้องการทั้งฝั่งผู้บริโภคและศูนย์ข้อมูล ส่งผลให้ราคาชิปบางรุ่น เช่น Raptor Lake เริ่มปรับตัวสูงขึ้น และจะยังคงขาดตลาดไปจนถึงปี 2026 บริษัทตัดสินใจ “จัดลำดับความสำคัญ” โดยจะเน้นการผลิตชิปสำหรับศูนย์ข้อมูลก่อน เช่น Xeon 6 ‘Granite Rapids’ และ Xeon Scalable ‘Emerald Rapids’ เพราะสามารถขายได้ในราคาหลายพันดอลลาร์ต่อหน่วย ในขณะที่ชิปสำหรับผู้บริโภคมีราคาต่ำกว่า $600 นอกจากนี้ยังมีปัญหาขาดแคลนวัสดุพื้นฐาน เช่น substrate ที่ใช้ในการประกอบแพ็กเกจชิป ซึ่งยิ่งซ้ำเติมปัญหาการผลิตให้รุนแรงขึ้น ✅ ปัญหาการผลิตของ Intel ➡️ ขาดแคลนกำลังการผลิตใน Intel 7 และ Intel 10 ➡️ ส่งผลต่อการผลิตทั้งฝั่งผู้บริโภคและศูนย์ข้อมูล ➡️ ราคาชิป Raptor Lake เริ่มปรับตัวสูงขึ้น ➡️ คาดว่าปัญหาจะลากยาวไปถึงปี 2026 ✅ การจัดลำดับความสำคัญ ➡️ Intel จะเน้นผลิตชิปสำหรับศูนย์ข้อมูลก่อน ➡️ เช่น Xeon 6 ‘Granite Rapids’ และ Xeon ‘Emerald Rapids’ ➡️ เพราะขายได้ราคาสูงกว่าชิปผู้บริโภคหลายเท่า ➡️ ชิปสำหรับผู้บริโภคจะถูกลดปริมาณการผลิต ✅ ปัจจัยซ้ำเติม ➡️ ขาดแคลน substrate ที่ใช้ในการประกอบแพ็กเกจชิป ➡️ ทำให้แม้มี wafer ก็ไม่สามารถผลิตชิปได้ครบวงจร ➡️ ส่งผลให้ราคาชิปเพิ่มขึ้นและสินค้าขาดตลาด https://www.tomshardware.com/pc-components/cpus/intel-hamstrung-by-supply-shortages-across-its-business-including-production-capacity-says-it-will-prioritize-data-center-cpus-over-consumer-chips-warns-of-price-hikes

🚀 Starlink จับมือ Samsung พัฒนาโมเด็ม AI – ปูทางสู่การเชื่อมต่อ 6G จากดาวเทียมสู่มือถือโดยตรง Starlink ของ Elon Musk กำลังร่วมมือกับ Samsung เพื่อพัฒนาโมเด็มรุ่นใหม่ที่มีหน่วยประมวลผล AI (NPU) ในตัว โดยมีเป้าหมายเพื่อให้สามารถเชื่อมต่ออุปกรณ์บนโลกกับดาวเทียมได้โดยตรง โดยไม่ต้องผ่านสถานีฐานแบบเดิม ซึ่งถือเป็นก้าวสำคัญในการสร้างเครือข่าย 6G แบบ non-terrestrial network (NTN) โมเด็มใหม่นี้จะใช้ AI ในการ “คาดการณ์ตำแหน่งดาวเทียมและปรับสัญญาณแบบเรียลไทม์” ซึ่งช่วยให้การเชื่อมต่อมีประสิทธิภาพมากขึ้น โดย Samsung อ้างว่าโมเด็ม Exynos รุ่นใหม่สามารถปรับปรุงการระบุลำแสงและการคาดการณ์ช่องสัญญาณได้ดีกว่าเดิมถึง 55 เท่าและ 42 เท่าตามลำดับ SpaceX ยังลงทุนซื้อคลื่นความถี่ 50 MHz และ MSS เพื่อรองรับบริการ 6G NTN โดยมีมูลค่าการลงทุนสูงถึง 17 พันล้านดอลลาร์ ซึ่งแสดงให้เห็นถึงความจริงจังในการผลักดันเทคโนโลยีนี้ นอกจากการใช้งานในสมาร์ทโฟนแล้ว โมเด็มนี้ยังสามารถนำไปใช้ในยานยนต์และหุ่นยนต์ ซึ่งไม่ต้องการประสิทธิภาพด้านพลังงานสูงเท่ากับอุปกรณ์พกพา ✅ ความร่วมมือระหว่าง Starlink และ Samsung ➡️ พัฒนาโมเด็มที่มี NPU เพื่อเชื่อมต่อกับดาวเทียมโดยตรง ➡️ ใช้ AI ในการคาดการณ์ตำแหน่งดาวเทียมและปรับสัญญาณแบบเรียลไทม์ ➡️ รองรับเครือข่าย 6G แบบ non-terrestrial network (NTN) ✅ ความสามารถของโมเด็ม Exynos รุ่นใหม่ ➡️ ปรับปรุงการระบุลำแสงได้ดีขึ้น 55 เท่า ➡️ คาดการณ์ช่องสัญญาณได้ดีขึ้น 42 เท่า ➡️ รองรับการใช้งานแบบเรียลไทม์ที่โมเด็มปัจจุบันยังทำไม่ได้ ✅ การลงทุนของ SpaceX ➡️ ซื้อคลื่นความถี่ 50 MHz และ MSS เพื่อรองรับบริการ 6G ➡️ มูลค่าการลงทุนสูงถึง 17 พันล้านดอลลาร์ ➡️ แสดงถึงความมุ่งมั่นในการสร้างเครือข่ายดาวเทียมระดับโลก ✅ การใช้งานในอุตสาหกรรมอื่น ➡️ โมเด็มสามารถนำไปใช้ในยานยนต์และหุ่นยนต์ ➡️ ไม่ต้องการประสิทธิภาพด้านพลังงานสูงเท่ากับสมาร์ทโฟน ‼️ ข้อควรระวังและความท้าทาย ⛔ การเชื่อมต่อโดยตรงกับดาวเทียมยังเป็นเทคโนโลยีใหม่ที่ต้องทดสอบ ⛔ ความแม่นยำในการคาดการณ์ตำแหน่งดาวเทียมอาจมีผลต่อคุณภาพสัญญาณ ⛔ การใช้งานในสมาร์ทโฟนอาจเผชิญกับข้อจำกัดด้านพลังงานและขนาดโมเด็ม ⛔ การพัฒนาโมเด็ม AI ต้องใช้ทรัพยากรสูงและอาจมีต้นทุนที่แพงในช่วงแรก https://www.tomshardware.com/networking/elon-musks-starlink-reportedly-tasks-samsung-to-build-ai-powered-modem-space-based-6g-service-could-revolutionize-satellite-to-device-connectivity

🇺🇸 รัฐบาลทรัมป์เตรียมลงทุนในบริษัทควอนตัมคอมพิวติ้ง – แลกเงินสนับสนุนกับหุ้นบริษัทเอกชน รัฐบาลสหรัฐฯ ภายใต้การนำของประธานาธิบดีทรัมป์กำลังเจรจากับบริษัทควอนตัมคอมพิวติ้งชั้นนำเพื่อแลกเปลี่ยนเงินสนับสนุนจาก CHIPS Act กับหุ้นในบริษัทเหล่านั้น โดยมีเป้าหมายเพื่อส่งเสริมเทคโนโลยีควอนตัมที่อาจเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมในอนาคต และเพิ่มบทบาทของรัฐบาลในฐานะนักลงทุนโดยตรงในภาคเอกชน บริษัทที่อยู่ระหว่างการเจรจา ได้แก่ Atom Computing, D-Wave Quantum, IonQ, Rigetti Computing และ Quantum Computing โดยแต่ละแห่งต้องการเงินสนับสนุนอย่างน้อย 10 ล้านดอลลาร์จากกระทรวงพาณิชย์สหรัฐฯ ซึ่งจะได้รับหุ้นหรือเครื่องมือทางการเงินอื่นๆ ตอบแทน การลงทุนนี้จะมาจากสำนักงาน Chips Research and Development ซึ่งดูแลงบประมาณจาก CHIPS Act การเคลื่อนไหวครั้งนี้เกิดขึ้นหลังจากรัฐบาลได้เปลี่ยนเงินสนับสนุนมูลค่า 9 พันล้านดอลลาร์ให้กลายเป็นหุ้น 9.9% ใน Intel และ 15% ใน MP Materials ซึ่งเป็นผู้ผลิตแร่หายากในสหรัฐฯ ถือเป็นการเปลี่ยนแนวทางจากการให้เงินเปล่าเป็นการลงทุนที่มีผลตอบแทน ควอนตัมคอมพิวติ้งมีศักยภาพในการคำนวณที่เหนือกว่าซูเปอร์คอมพิวเตอร์ทั่วไป โดยเฉพาะในด้านการค้นคว้ายาและวัสดุใหม่ๆ ซึ่งทำให้เทคโนโลยีนี้กลายเป็นสนามแข่งขันระดับโลก รัฐบาลสหรัฐฯ จึงต้องการเร่งผลักดันให้บริษัทในประเทศเติบโตและแข่งขันได้ ✅ แผนการลงทุนของรัฐบาลสหรัฐฯ ➡️ เจรจากับบริษัทควอนตัมคอมพิวติ้งเพื่อแลกเงินสนับสนุนกับหุ้น ➡️ บริษัทที่เข้าร่วม ได้แก่ Atom Computing, D-Wave Quantum, IonQ, Rigetti Computing และ Quantum Computing ➡️ เงินสนับสนุนมาจาก CHIPS Act ผ่านสำนักงาน Chips R&D ➡️ เปลี่ยนบทบาทรัฐบาลจากผู้ให้เงินสนับสนุนเป็นนักลงทุนโดยตรง ✅ ตัวอย่างการลงทุนที่ผ่านมา ➡️ รัฐบาลถือหุ้น 9.9% ใน Intel จากเงินสนับสนุน 9 พันล้านดอลลาร์ ➡️ Pentagon ถือหุ้น 15% ใน MP Materials ผู้ผลิตแร่หายาก ✅ ความสำคัญของควอนตัมคอมพิวติ้ง ➡️ มีศักยภาพในการคำนวณที่เหนือกว่าซูเปอร์คอมพิวเตอร์ ➡️ ส่งผลต่อการค้นคว้ายา วัสดุ และอุตสาหกรรมอื่นๆ ➡️ เป็นสนามแข่งขันระดับโลกด้านเทคโนโลยี ‼️ ข้อควรระวังและความท้าทาย ⛔ การลงทุนในเทคโนโลยีที่ยังไม่พิสูจน์อาจมีความเสี่ยงสูง ⛔ หากบริษัทไม่ประสบความสำเร็จ รัฐบาลอาจสูญเสียเงินลงทุน ⛔ การแทรกแซงของรัฐบาลในภาคเอกชนอาจกระทบต่อกลไกตลาด ⛔ การแข่งขันกับประเทศอื่นในด้านควอนตัมอาจนำไปสู่ความตึงเครียดทางเทคโนโลยี https://www.tomshardware.com/tech-industry/quantum-computing/trump-administration-to-follow-up-intel-stake-with-investment-in-quantum-computing-report-claims-tens-of-millions-of-chips-act-dollars-could-be-paid-out-to-leading-companies-in-exchange-for-equity

🔞 ตลาดผู้ใหญ่กับ AI: ChatGPT ไม่ใช่รายแรกที่มองเห็นโอกาสในธุรกิจ “18+” ในขณะที่อุตสาหกรรม AI กำลังขยายตัวอย่างรวดเร็ว หนึ่งในตลาดที่กำลังได้รับความสนใจมากขึ้นคือ “ตลาดผู้ใหญ่” หรือ adult market ซึ่งรวมถึงเนื้อหาสำหรับผู้ใหญ่, การจำลองบทสนทนาเชิงอารมณ์, และการสร้างประสบการณ์ส่วนตัวผ่าน AI โดยบทความจาก The Star ชี้ว่า ChatGPT อาจไม่ใช่รายแรกที่พยายามเข้าสู่ตลาดนี้—แต่เป็นหนึ่งในผู้เล่นที่กำลังถูกจับตามองอย่างใกล้ชิด บริษัท AI หลายแห่ง เช่น Replika, DreamGF และ EVA AI ได้เปิดตัวแชตบอทที่สามารถสร้างความสัมพันธ์เชิงอารมณ์กับผู้ใช้ได้ โดยบางรายมีฟีเจอร์ที่ให้ผู้ใช้ “ออกเดต” กับ AI หรือแม้แต่สร้างบทสนทนาเชิงโรแมนติกและเซ็กชวล ซึ่งกลายเป็นธุรกิจที่มีรายได้หลายล้านดอลลาร์ต่อปี แม้ว่า OpenAI จะยังไม่เปิดเผยแผนการเข้าสู่ตลาดนี้อย่างชัดเจน แต่การที่ ChatGPT มีความสามารถในการสนทนาอย่างเป็นธรรมชาติและเข้าใจอารมณ์ ก็ทำให้หลายฝ่ายคาดว่าอาจมีการเปิดฟีเจอร์ที่เกี่ยวข้องในอนาคต 🔍 สรุปประเด็นสำคัญจากบทความ 1️⃣ ตลาดผู้ใหญ่คือโอกาสใหม่ของ AI ✅ ข้อมูลในบทความ ➡️ ตลาด adult AI มีผู้เล่นหลายราย เช่น Replika, DreamGF, EVA AI ➡️ มีการสร้างแชตบอทที่สามารถ “ออกเดต” หรือสนทนาเชิงอารมณ์กับผู้ใช้ ➡️ ธุรกิจนี้มีรายได้หลายล้านดอลลาร์ต่อปี ‼️ คำเตือน ⛔ เนื้อหาบางส่วนอาจละเมิดจริยธรรมหรือกฎหมายในบางประเทศ ⛔ ผู้ใช้บางรายอาจเกิดความผูกพันทางอารมณ์กับ AI มากเกินไป 2️⃣ ChatGPT กับความเป็นไปได้ในตลาดนี้ ✅ ข้อมูลในบทความ ➡️ ChatGPT ยังไม่มีฟีเจอร์เฉพาะสำหรับตลาดผู้ใหญ่ ➡️ แต่มีความสามารถในการสนทนาอย่างเป็นธรรมชาติและเข้าใจอารมณ์ ➡️ นักวิเคราะห์คาดว่า OpenAI อาจเปิดฟีเจอร์ใหม่ในอนาคต ‼️ คำเตือน ⛔ การใช้ AI ในบริบทเชิงอารมณ์ต้องมีการควบคุมอย่างรัดกุม ⛔ อาจเกิดความเข้าใจผิดว่า AI มีความรู้สึกจริง 3️⃣ ความท้าทายด้านจริยธรรมและความปลอดภัย ✅ ข้อมูลในบทความ ➡️ นักวิจัยเตือนว่า AI ที่สร้างความสัมพันธ์กับผู้ใช้อาจส่งผลต่อสุขภาพจิต ➡️ มีความเสี่ยงด้านข้อมูลส่วนตัวและการใช้เนื้อหาไม่เหมาะสม ➡️ บางแพลตฟอร์มมีการเก็บข้อมูลการสนทนาเพื่อพัฒนาโมเดล ‼️ คำเตือน ⛔ ผู้ใช้ควรตรวจสอบนโยบายความเป็นส่วนตัวก่อนใช้งาน ⛔ การใช้ AI เพื่อจำลองความสัมพันธ์อาจส่งผลต่อพฤติกรรมในชีวิตจริง https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/10/24/as-the-ai-industry-eyes-the-adult-market-chatgpt-won039t-be-the-first-to-try-to-profit-from-it

🔧 “Lam Research คาดรายได้พุ่ง – อานิสงส์จากความต้องการชิป AI ดันยอดขายเครื่องผลิตเซมิคอนดักเตอร์” Lam Research บริษัทจากแคลิฟอร์เนียที่ผลิตเครื่องมือสำหรับการสร้างเซมิคอนดักเตอร์ คาดว่ารายได้ไตรมาสหน้าจะสูงกว่าที่นักวิเคราะห์คาดการณ์ไว้ โดยมีแรงหนุนจากความต้องการชิปที่ใช้ในงานปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว บริษัทคาดว่าจะมีรายได้ประมาณ $5.20 พันล้านดอลลาร์ (บวกลบ $300 ล้าน) สำหรับไตรมาสสิ้นสุดวันที่ 28 ธันวาคม 2025 ซึ่งสูงกว่าที่นักวิเคราะห์คาดไว้ที่ $4.81 พันล้าน ส่วนกำไรต่อหุ้นแบบปรับปรุงคาดว่าจะอยู่ที่ $1.15 (บวกลบ 10 เซนต์) เทียบกับประมาณการที่ $1.04 ในไตรมาสก่อนหน้า Lam ทำรายได้ไปแล้ว $5.32 พันล้าน ซึ่งสูงกว่าที่ตลาดคาดไว้ที่ $5.23 พันล้าน และมีกำไรต่อหุ้นที่ $1.26 สูงกว่าคาดการณ์ที่ $1.22 ความต้องการเครื่องมือผลิตชิป (Wafer Fabrication Equipment – WFE) เพิ่มขึ้นอย่างมาก เพราะบริษัทออกแบบชิปต้องการสร้างโปรเซสเซอร์ที่รองรับงาน AI ซึ่งต้องใช้เครื่องมือที่ซับซ้อนและมีความแม่นยำสูง แม้จะมีคู่แข่งอย่าง Analog Devices, Applied Materials และ ASML จากเนเธอร์แลนด์ แต่ Lam ยังคงรักษาตำแหน่งผู้นำในตลาด ด้วยผลิตภัณฑ์ที่ครอบคลุมตั้งแต่การประมวลผลแผ่นเวเฟอร์ไปจนถึงการเดินสายภายในชิป ✅ รายได้และกำไรของ Lam Research ➡️ คาดรายได้ไตรมาสหน้า $5.20 พันล้าน (± $300 ล้าน) ➡️ สูงกว่าประมาณการนักวิเคราะห์ที่ $4.81 พันล้าน ➡️ กำไรต่อหุ้นคาด $1.15 (± $0.10) เทียบกับคาดการณ์ $1.04 ➡️ ไตรมาสก่อนหน้าทำรายได้ $5.32 พันล้าน และกำไรต่อหุ้น $1.26 ✅ ปัจจัยหนุนการเติบโต ➡️ ความต้องการชิป AI เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว ➡️ บริษัทออกแบบชิปต้องการเครื่องมือผลิตที่แม่นยำ ➡️ ตลาด WFE เติบโตตามการขยายตัวของ AI และ HPC ➡️ Lam เป็นหนึ่งในผู้ผลิตเครื่องมือหลักสำหรับเซมิคอนดักเตอร์ ✅ ตำแหน่งในตลาดและการแข่งขัน ➡️ แข่งขันกับ Analog Devices, Applied Materials และ ASML ➡️ Lam มีผลิตภัณฑ์ครอบคลุมทั้ง wafer processing และ wiring ➡️ หุ้นของบริษัทเพิ่มขึ้น 2.2% หลังประกาศแนวโน้มรายได้ ➡️ ราคาหุ้นเพิ่มขึ้นเท่าตัวในปี 2025 จากแรงหนุนของตลาด AI https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/10/23/lam-research-expects-upbeat-quarterly-revenue-on-demand-for-chipmaking-tools

🧠 “Meta ปรับโครงสร้าง AI ครั้งใหญ่ – ปลด 600 ตำแหน่ง FAIR พร้อมเร่งสร้างทีม Superintelligence” Meta กำลังปรับทิศทางการพัฒนา AI ครั้งใหญ่ โดยประกาศปลดพนักงานกว่า 600 คน จากแผนก Fundamental AI Research (FAIR) และฝ่ายผลิตภัณฑ์ AI กับโครงสร้างพื้นฐาน แม้จะดูเหมือนถอยหลัง แต่จริง ๆ แล้ว Meta กำลัง “เร่งเครื่อง” ไปสู่เป้าหมายที่ใหญ่กว่า นั่นคือการสร้าง ทีม Superintelligence ภายใต้ชื่อ TBD Lab การเปลี่ยนแปลงนี้เกิดขึ้นหลังจาก Meta ลงทุนกว่า 14.3 พันล้านดอลลาร์ ในบริษัท Scale AI และดึงตัว CEO Alexandr Wang เข้ามาเป็นหัวหน้าทีม AI ของบริษัท โดยเขาได้ประกาศว่าจะนำไอเดียจาก FAIR ไปต่อยอดในโมเดลขนาดใหญ่ของ TBD Lab การปลดพนักงานครั้งนี้จึงไม่ใช่แค่การลดต้นทุน แต่เป็นการปรับโฟกัสใหม่ให้แต่ละคนมี “ภาระงานที่ชัดเจนและมีผลกระทบมากขึ้น” ตามคำกล่าวของ Wang ซึ่งสะท้อนแนวคิดแบบ startup ที่เน้นความคล่องตัวและผลลัพธ์ แม้ FAIR เคยเป็นหัวใจของงานวิจัย AI ระดับโลก เช่นการพัฒนา PyTorch และโมเดลภาษา LLaMA แต่ในยุคที่ AI เชิงผลิตภัณฑ์และโมเดลขนาดใหญ่กลายเป็นจุดแข่งหลักของบริษัทเทคโนโลยี Meta จึงเลือกเดินหน้าสร้างทีมใหม่ที่เน้นการ “รวมงานวิจัยเข้ากับการใช้งานจริง” พนักงานที่ได้รับผลกระทบสามารถสมัครตำแหน่งอื่นภายในบริษัทได้ และการเปลี่ยนแปลงนี้อาจเป็นสัญญาณว่า Meta กำลังเข้าสู่ยุคใหม่ของ AI ที่เน้น “ผลลัพธ์เชิงธุรกิจ” มากกว่าการทดลองเชิงวิชาการ ✅ การปรับโครงสร้างของ Meta ➡️ ปลดพนักงานกว่า 600 คนจาก FAIR และฝ่าย AI Infrastructure ➡️ สร้างทีมใหม่ชื่อ TBD Lab เพื่อพัฒนา Superintelligence ➡️ นำไอเดียจาก FAIR ไปใช้ในโมเดลขนาดใหญ่ ➡️ พนักงานที่ถูกปลดสามารถสมัครตำแหน่งอื่นในบริษัทได้ ✅ การลงทุนและการเปลี่ยนแปลงเชิงกลยุทธ์ ➡️ Meta ลงทุน $14.3 พันล้านใน Scale AI ➡️ ดึง Alexandr Wang เป็นหัวหน้าทีม AI ➡️ หยุดการจ้างงานชั่วคราวก่อนประกาศปรับโครงสร้าง ➡️ เน้นการรวมงานวิจัยเข้ากับการใช้งานจริงในผลิตภัณฑ์ ✅ ความเปลี่ยนแปลงในบทบาทของ FAIR ➡️ FAIR เคยเป็นผู้นำด้านงานวิจัย เช่น PyTorch และ LLaMA ➡️ ผู้นำ FAIR Joelle Pineau ลาออกเมื่อต้นปี ➡️ งานวิจัยจาก FAIR จะถูกนำไป scale ใน TBD Lab ➡️ Meta เน้นให้แต่ละคนมีภาระงานที่มีผลกระทบมากขึ้น ‼️ ข้อควรระวังและคำเตือน ⛔ การลดขนาดทีมวิจัยอาจทำให้ Meta สูญเสียความได้เปรียบด้านนวัตกรรม ⛔ การเน้นผลลัพธ์เชิงธุรกิจอาจลดความหลากหลายของงานวิจัยพื้นฐาน ⛔ การเปลี่ยนแปลงรวดเร็วอาจกระทบขวัญกำลังใจของทีมงาน ⛔ การรวมงานวิจัยเข้ากับผลิตภัณฑ์ต้องใช้การจัดการที่รอบคอบ ⛔ หาก TBD Lab ล้มเหลว อาจส่งผลกระทบต่อภาพลักษณ์ของ Meta ในวงการ AI https://www.theverge.com/news/804253/meta-ai-research-layoffs-fair-superintelligence

🏦 “จากปฏิเสธสู่การยอมรับ – ทำไมธนาคารใหญ่หันมาใช้ Blockchain จริงจังในปี 2025?” เมื่อก่อนธนาคารมอง Blockchain ว่าเป็นเทคโนโลยีเสี่ยงที่เชื่อมโยงกับคริปโตและความผันผวน แต่ในปี 2025 ทุกอย่างเปลี่ยนไป ธนาคารยักษ์ใหญ่อย่าง JPMorgan, HSBC และ Citi ไม่ได้แค่ทดลองใช้ Blockchain อีกต่อไป พวกเขากำลัง “สร้างระบบใหม่” บนเทคโนโลยีนี้จริงจัง เหตุผลหลักคือ Blockchain ช่วยแก้ปัญหาเก่า ๆ ที่ธนาคารเจอมานาน เช่น การโอนเงินข้ามประเทศที่ใช้เวลาหลายวัน, ค่าธรรมเนียมสูง, และระบบหลังบ้านที่ซับซ้อนและเปลืองทรัพยากร ตัวอย่างที่ชัดเจนคือ JPMorgan ใช้แพลตฟอร์ม Kinexys (ชื่อเดิม Onyx) ที่ประมวลผลธุรกรรมกว่า $1.5 ล้านล้านดอลลาร์ และมีการใช้งานเฉลี่ยวันละ $2 พันล้าน โดยใช้ JPM Coin เพื่อให้ลูกค้าธุรกิจโอนเงินแบบ real-time นอกจากเรื่องความเร็ว ยังมีเรื่องต้นทุนและความร่วมมือระหว่างธนาคาร เช่น SWIFT กำลังทดลองระบบ settlement ด้วย Blockchain ร่วมกับกว่า 30 สถาบัน และเครือข่าย Canton Network ที่มี Deutsche Bank และ Goldman Sachs ก็เปิดให้ธนาคารแลกเปลี่ยนสินทรัพย์ tokenized ได้โดยตรง ธนาคารยังหันมาใช้ Blockchain ในการจัดการข้อมูลลูกค้า เช่น KYC และการตรวจสอบการฉ้อโกง เพราะระบบนี้มีความโปร่งใสสูง ทุกธุรกรรมมี timestamp และสามารถตรวจสอบย้อนหลังได้ง่าย แม้จะยังไม่ใช่ทุกธนาคารที่ใช้ Blockchain เต็มรูปแบบ แต่แนวโน้มชัดเจนว่าเทคโนโลยีนี้กำลังกลายเป็น “โครงสร้างพื้นฐานใหม่” ของโลกการเงิน ✅ เหตุผลที่ธนาคารหันมาใช้ Blockchain ➡️ ลดเวลาในการโอนเงินข้ามประเทศ ➡️ ลดค่าธรรมเนียมและความผิดพลาด ➡️ เพิ่มความโปร่งใสในการตรวจสอบธุรกรรม ➡️ ใช้กับการจัดการข้อมูลลูกค้า เช่น KYC และ fraud detection ➡️ รองรับการแลกเปลี่ยนสินทรัพย์ tokenized แบบ real-time ✅ ตัวอย่างการใช้งานจริง ➡️ JPMorgan ใช้ Kinexys และ JPM Coin โอนเงินแบบทันที ➡️ SWIFT ทดลองระบบ settlement ด้วย Blockchain ➡️ Deutsche Bank และ BNP Paribas ใช้ Partior และ Canton Network ➡️ HSBC เปิดบริการ tokenized deposit ในฮ่องกง ➡️ Citi ใช้ smart contract เพื่อเร่งการโอนเงินและ trade finance ✅ ปัจจัยที่ทำให้ Blockchain น่าใช้มากขึ้น ➡️ ระบบ permissioned ที่ใช้พลังงานต่ำ ➡️ กฎระเบียบที่ชัดเจนขึ้นใน EU และสิงคโปร์ ➡️ Stablecoin และ digital token ที่มีเงินสดหนุนหลัง ➡️ ธนาคารกลางกว่า 90% กำลังทดลอง CBDC ➡️ เครื่องมือตรวจสอบ smart contract เพื่อความปลอดภัย https://hackread.com/why-banks-embrace-blockchain-once-rejected/

⚙️ “NVIDIA ไม่หวั่นชิป ASIC! เดินเกมรุกด้วยแผนผลิต AI สุดล้ำ พร้อมพันธมิตรระดับโลก” ช่วงนี้หลายบริษัทเทคโนโลยียักษ์ใหญ่ เช่น Meta, Amazon และ Google กำลังหันไปพัฒนาชิป ASIC ของตัวเองเพื่อใช้กับงาน AI โดยเฉพาะ ซึ่งเป็นชิปที่ออกแบบมาเฉพาะงาน ทำให้มีประสิทธิภาพสูงและประหยัดพลังงานมากกว่า GPU ทั่วไป แน่นอนว่าการเคลื่อนไหวนี้ส่งผลต่อ NVIDIA โดยตรง เพราะเป็นเจ้าตลาด GPU สำหรับงาน AI มานาน แต่ Jensen Huang ซีอีโอของ NVIDIA ก็ไม่ได้นิ่งเฉย เขาเดินเกมรุกด้วยแผนผลิตชิป AI ที่อัปเดตทุก 6–8 เดือน ซึ่งเร็วกว่าคู่แข่งอย่าง AMD ที่อัปเดตปีละครั้ง แถมยังเปิดตัว Rubin CPX ชิปใหม่ที่เน้นงาน inference โดยเฉพาะ ซึ่งเป็นเทรนด์ใหม่ของการประมวลผล AI ในยุคนี้ นอกจากนี้ NVIDIA ยังจับมือกับพันธมิตรระดับโลก เช่น Intel และ OpenAI เพื่อสร้างระบบ AI ที่ครบวงจร และเปิดตัว NVLink Fusion ที่ช่วยให้ชิปจากค่ายอื่นสามารถเชื่อมต่อกับระบบของ NVIDIA ได้อย่างไร้รอยต่อ เรียกได้ว่าไม่ว่าคุณจะใช้ชิปจากค่ายไหน ถ้าอยากได้ระบบที่ดีที่สุด ก็ต้องพึ่ง NVIDIA อยู่ดี Jensen ยังพูดในพอดแคสต์ว่า “ถึงแม้คู่แข่งจะขายชิปฟรี แต่ต้นทุนรวมของระบบ NVIDIA ยังถูกกว่า” เพราะมีการลงทุนด้านโครงสร้างพื้นฐานไปแล้วกว่า 15 พันล้านดอลลาร์ แม้จะมีคู่แข่งอย่าง Amazon Trainium, Google TPU และ Meta MTIA แต่ด้วยความเร็วในการพัฒนาและพันธมิตรที่แข็งแกร่ง NVIDIA ก็ยังคงเป็นผู้นำในตลาด AI อย่างเหนียวแน่น ✅ กลยุทธ์ของ NVIDIA ในการรับมือชิป ASIC ➡️ พัฒนาแผนผลิตชิป AI แบบอัปเดตทุก 6–8 เดือน ➡️ เปิดตัว Rubin CPX สำหรับงาน inference โดยเฉพาะ ➡️ จับมือพันธมิตรระดับโลก เช่น Intel และ OpenAI ➡️ เปิดตัว NVLink Fusion เพื่อเชื่อมต่อชิปจากค่ายอื่น ➡️ ลงทุนโครงสร้างพื้นฐานไปแล้วกว่า 15 พันล้านดอลลาร์ ➡️ ยืนยันว่าระบบ NVIDIA มีต้นทุนรวมต่ำกว่าคู่แข่ง ➡️ ยังคงเป็นผู้นำในตลาด AI แม้มีคู่แข่งหลายราย ✅ คู่แข่งและสถานการณ์ในตลาด ➡️ Meta, Amazon, Google พัฒนาชิป ASIC ของตัวเอง ➡️ Amazon มี Trainium, Google มี TPU, Meta มี MTIA ➡️ เทรนด์ใหม่เน้นงาน inference มากกว่าการเทรนโมเดล ➡️ ความเร็วในการพัฒนาคือปัจจัยสำคัญในการแข่งขัน ‼️ ความท้าทายและคำเตือน ⛔ ชิป ASIC มีประสิทธิภาพสูงและประหยัดพลังงาน ⛔ หาก NVIDIA ไม่ปรับตัว อาจเสียส่วนแบ่งตลาด ⛔ การแข่งขันในตลาด AI รุนแรงขึ้นเรื่อย ๆ ⛔ ความเร็วในการพัฒนาอาจกดดันคุณภาพและเสถียรภาพ ⛔ การพึ่งพาพันธมิตรอาจมีความเสี่ยงในระยะยาว https://wccftech.com/nvidia-has-already-geared-up-to-challenge-big-tech-custom-ai-chip-ambitions/

💻 “Claude Code เปิดให้ใช้งานผ่านเว็บ — เปลี่ยนทุกคนให้เป็นนักพัฒนาได้ในไม่กี่คลิก” — เมื่อเครื่องมือเขียนโค้ดที่เคยจำกัดเฉพาะมืออาชีพ กลายเป็นผู้ช่วยสร้างซอฟต์แวร์สำหรับทุกคน Anthropic เปิดให้ Claude Code ซึ่งเป็นเครื่องมือเขียนโปรแกรมด้วย AI ใช้งานได้ผ่านเว็บเบราว์เซอร์และแอปมือถือ โดยไม่ต้องติดตั้งหรือใช้ command line เหมือนเดิม ทำให้ผู้ใช้ทั่วไปที่ไม่มีพื้นฐานด้านเทคนิคสามารถสั่งงานเขียนโค้ดได้ทันที Claude Code รองรับการสั่งงานหลายคำสั่งพร้อมกัน และสามารถปรับคำสั่งระหว่างที่กำลังทำงานอยู่ได้ ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้ควบคุมการทำงานของ AI ได้แบบเรียลไทม์ เหมาะกับนักออกแบบ, นักพัฒนาอิสระ, หรือผู้ใช้ทั่วไปที่อยากสร้างซอฟต์แวร์ของตัวเอง Anthropic ระบุว่า Claude Code ถูกใช้ภายในบริษัทในการเขียนโค้ดกว่า 90% และช่วยเพิ่ม productivity ของวิศวกรถึง 67% แม้ทีมจะขยายตัวเป็นสองเท่า Claude Code ยังเป็นส่วนหนึ่งของการเปิดตัวโมเดลใหม่ Claude Sonnet 4.5 และ Claude Haiku 4.5 ซึ่งเน้นการทำงานแบบ “agentic AI” คือสามารถรับคำสั่งเชิงนามธรรมและดำเนินการได้เองโดยไม่ต้องอธิบายละเอียด แม้ Claude Code จะไม่สามารถแทนที่นักพัฒนาได้ทั้งหมด แต่ก็ช่วยลดภาระงานที่น่าเบื่อ เช่น boilerplate code และ regression test ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ✅ Claude Code เปิดให้ใช้งานผ่านเว็บเบราว์เซอร์และมือถือ ➡️ ไม่ต้องติดตั้งหรือใช้ command line เหมือนเดิม ✅ รองรับการสั่งงานหลายคำสั่งพร้อมกันและปรับคำสั่งระหว่างทำงาน ➡️ ช่วยให้ควบคุมการทำงานของ AI ได้แบบเรียลไทม์ ✅ Claude Code ถูกใช้ภายในบริษัทในการเขียนโค้ดกว่า 90% ➡️ เพิ่ม productivity ของวิศวกรถึง 67% แม้ทีมจะขยายตัว ✅ Claude Code เป็นส่วนหนึ่งของการเปิดตัว Claude Sonnet 4.5 และ Haiku 4.5 ➡️ เน้นการทำงานแบบ agentic AI ที่รับคำสั่งเชิงนามธรรม ✅ Claude Code ช่วยลดภาระงานที่น่าเบื่อ เช่น boilerplate และ regression test ➡️ ทำให้ผู้ใช้มีเวลาสร้างสรรค์มากขึ้น ✅ Claude Code มีผู้ใช้งานเพิ่มขึ้น 10 เท่าตั้งแต่เปิดให้ใช้งานทั่วไปในเดือนพฤษภาคม 2025 ➡️ คาดว่าจะสร้างรายได้กว่า 500 ล้านดอลลาร์ต่อปี https://www.techradar.com/pro/claude-code-comes-to-the-masses-and-its-a-game-changer

💼 “ISS แนะนักลงทุนปฏิเสธดีล CoreWeave ซื้อ Core Scientific มูลค่า 9 พันล้านเหรียญ” — เมื่อบริษัท AI และโครงสร้างพื้นฐานคอมพิวเตอร์ต้องเผชิญแรงต้านจากผู้ถือหุ้น Institutional Shareholder Services (ISS) ซึ่งเป็นบริษัทที่ให้คำแนะนำด้านการลงคะแนนเสียงสำหรับนักลงทุน ได้ออกคำแนะนำให้ผู้ถือหุ้นของ Core Scientific ปฏิเสธข้อเสนอการเข้าซื้อกิจการโดย CoreWeave ซึ่งเป็นบริษัทให้บริการคลาวด์ด้าน AI ที่ได้รับการสนับสนุนจาก Nvidia ดีลนี้เป็นการซื้อแบบ all-stock ที่มีมูลค่าโดยประมาณ 9 พันล้านดอลลาร์ โดยเสนอราคาหุ้นที่ 20.40 ดอลลาร์ต่อหุ้นในช่วงประกาศเมื่อเดือนกรกฎาคม 2025 แต่ราคาหุ้นของ CoreWeave ลดลงหลังจากนั้น ทำให้มูลค่าดีลลดลงตามไปด้วย ISS ให้เหตุผลว่า Core Scientific มีศักยภาพในการดำเนินธุรกิจอย่างอิสระ และการเข้าซื้ออาจไม่คุ้มค่าในระยะยาว โดยเฉพาะเมื่อพิจารณาโครงสร้างดีลที่ใช้ “fixed exchange ratio” ซึ่งทำให้ผู้ถือหุ้นของ Core Scientific เสี่ยงต่อความผันผวนของราคาหุ้น CoreWeave ก่อนหน้านี้ Two Seas Capital ซึ่งเป็นนักลงทุนรายใหญ่ก็ออกมาคัดค้านดีลนี้ โดยชี้ว่ากระบวนการขายไม่โปร่งใส และโครงสร้างดีลไม่เป็นธรรม หลังจากข่าวคำแนะนำของ ISS หุ้นของ Core Scientific พุ่งขึ้นกว่า 5% ในการซื้อขายหลังตลาดปิด สะท้อนว่าตลาดอาจเห็นด้วยกับการให้บริษัทดำเนินธุรกิจต่อไปโดยไม่ควบรวม การลงคะแนนเสียงของผู้ถือหุ้นจะมีขึ้นในวันที่ 30 ตุลาคม 2025 ซึ่งจะเป็นตัวตัดสินอนาคตของดีลนี้ ✅ CoreWeave เสนอซื้อ Core Scientific ด้วยดีลมูลค่า 9 พันล้านดอลลาร์ ➡️ เป็นการซื้อแบบ all-stock โดยเสนอราคาหุ้นที่ $20.40 ✅ ISS แนะนำให้ผู้ถือหุ้นปฏิเสธดีลนี้ ➡️ เหตุผลคือ Core Scientific มีศักยภาพในการดำเนินธุรกิจอย่างอิสระ ✅ โครงสร้างดีลใช้ fixed exchange ratio ➡️ ทำให้ผู้ถือหุ้น Core Scientific เสี่ยงต่อราคาหุ้น CoreWeave ที่ผันผวน ✅ Two Seas Capital คัดค้านดีลก่อนหน้านี้ ➡️ ชี้ว่ากระบวนการขายไม่โปร่งใสและโครงสร้างไม่เป็นธรรม ✅ หุ้น Core Scientific พุ่งขึ้นกว่า 5% หลังข่าวคำแนะนำของ ISS ➡️ สะท้อนความเชื่อมั่นของตลาดต่อการดำเนินธุรกิจแบบอิสระ ✅ การลงคะแนนเสียงจะมีขึ้นในวันที่ 30 ตุลาคม 2025 ➡️ เป็นตัวตัดสินว่าดีลจะเดินหน้าหรือไม่ https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/10/21/iss-recommends-investors-reject-coreweave-deal-for-core-scientific

ขอวิเคราะห์แนวโน้มและปัจจัยที่ส่งผลต่อค่าแร่เงินโลกอย่างเป็นระบบ ดังนี้: 🔮 แนวโน้มค่าแร่เงินโลก 📈 ปัจจัยบวก (ข้อดี) 1. ความต้องการจากอุตสาหกรรมสีเขียว · แบตเตอรี่รถไฟฟ้า · แผงโซลาร์เซลล์ (ใช้เงินเป็นองค์ประกอบ) · อุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ยุคใหม่ 2. สถานะการลงทุนปลอดภัย · นักลงทุนมองเงินเป็น Safe Haven · ความไม่แน่นอนทางเศรษฐกิจโลก · การป้องกันเงินเฟ้อ 3. อุปทานจำกัด · การผลิตเหมืองไม่เพียงพอต่อความต้องการ · ค่าใช้จ่ายในการขุดที่เพิ่มขึ้น 📉 ปัจจัยลบ (ข้อเสีย) 1. ความผันผวนสูง · ถูกควบคุมโดยนักเก็งกำไร · ตอบสนองต่อข่าวเศรษฐกิจรวดเร็ว 2. การแข่งขันจากสินทรัพย์อื่น · คริปโตเคอเรนซีดึงดูดนักลงทุน · ทองคำยังเป็นที่นิยมมากกว่า 3. ปัจจัยทางเศรษฐกิจ · อัตราดอกเบี้ยที่สูงขึ้น · ค่าเงินดอลลาร์ที่แข็งตัว 🎯 คำแนะนำการลงทุน · ควรกระจายการลงทุน ไม่เน้นสินทรัพย์เดียว · ติดตามข่าวอุตสาหกรรมเทคโนโลยีสีเขียว · ศึกษาความต้องการใช้เงินในอุตสาหกรรมใหม่ๆ แนวโน้มระยะยาวยังคงน่าลงทุน แต่ต้องยอมรับความผันผวนเป็นปกติ 👍

💔 "รักออนไลน์หรือหลอกลวง? วิธีสังเกตและป้องกันภัยจาก Romance Scam" ในยุคที่แอปหาคู่กลายเป็นช่องทางยอดนิยมในการพบปะผู้คนใหม่ ๆ เช่น Tinder, Hinge, OkCupid, Grindr และ Bumble ก็มีภัยเงียบที่แฝงตัวอยู่—Romance Scam หรือการหลอกลวงทางความรักออนไลน์ ซึ่งกลุ่มมิจฉาชีพใช้เทคนิคการสร้างความสัมพันธ์เพื่อหลอกเอาเงินหรือข้อมูลส่วนตัวจากเหยื่อ มิจฉาชีพเหล่านี้มักเริ่มต้นด้วยการพูดคุยอย่างจริงใจ สร้างความไว้ใจ แล้วค่อย ๆ ขอความช่วยเหลือทางการเงิน หรือเสนอ “โอกาสลงทุน” ที่ดูดีเกินจริง พวกเขาอาจใช้ภาพปลอม โปรไฟล์โซเชียลที่ดูไม่สมจริง หรือแม้แต่เล่าเรื่องเศร้าเพื่อเรียกความสงสาร ในปี 2023 มีรายงานการหลอกลวงแบบนี้กว่า 64,000 เคส รวมมูลค่าความเสียหายกว่า 1.14 พันล้านดอลลาร์ โดยเหยื่อแต่ละรายสูญเงินเฉลี่ยถึง $2,000 ซึ่งมากกว่าการหลอกลวงรูปแบบอื่น ๆ ✅ รูปแบบของ Romance Scam ➡️ เริ่มจากการสร้างความสัมพันธ์ผ่านแอปหาคู่ ➡️ ค่อย ๆ ขอเงินหรือข้อมูลส่วนตัว ➡️ ใช้เรื่องเศร้า เช่น ป่วย, ค่าธรรมเนียมทางกฎหมาย, หรือเหตุฉุกเฉิน เพื่อเรียกความสงสาร ✅ สัญญาณเตือนที่ควรระวัง ➡️ นัดเจอแต่ยกเลิกทุกครั้ง ➡️ พยายามให้คุณห่างจากเพื่อนหรือครอบครัว ➡️ โปรไฟล์โซเชียลดูไม่สมจริง หรือมีการโต้ตอบน้อย ➡️ แสดงความรักเร็วเกินไป หรือสร้างความเร่งรีบทางอารมณ์ ➡️ อ้างว่าอยู่ต่างประเทศเพื่อหลีกเลี่ยงการพบตัวจริง ‼️ คำเตือนจาก FBI ⛔ มิจฉาชีพมักอ้างว่าอยู่ต่างประเทศชั่วคราว ⛔ ใช้ข้ออ้างเรื่องค่ารักษา, ค่าธรรมเนียม, หรือวิกฤตส่วนตัวเพื่อขอเงิน ⛔ ปฏิเสธการพบตัวจริงทุกครั้ง ✅ วิธีป้องกันตัว ➡️ อย่าให้ข้อมูลส่วนตัวกับคนแปลกหน้า ➡️ ใช้เครื่องมือ reverse image search เพื่อตรวจสอบภาพโปรไฟล์ ➡️ อย่าส่งเงินหรือของขวัญให้คนที่คุณไม่เคยเจอตัวจริง ➡️ เล่าเรื่องความสัมพันธ์ให้คนใกล้ตัวฟัง เพื่อให้มองเห็นมุมที่คุณอาจมองไม่ออก ➡️ หากสงสัยว่าโดนหลอก ให้หยุดติดต่อทันที และแจ้งตำรวจหรือ FBI 📎 สาระเพิ่มเติมจากภายนอก: ✅ ความเข้าใจเรื่อง Catfishing ➡️ คือการสร้างตัวตนปลอมเพื่อหลอกลวงทางอารมณ์หรือการเงิน ➡️ มักใช้ภาพคนอื่นและเรื่องราวที่แต่งขึ้นเพื่อสร้างความน่าเชื่อถือ ✅ การป้องกันในเชิงจิตวิทยา ➡️ อย่าปล่อยให้ความเหงาทำให้คุณลดการใช้วิจารณญาณ ➡️ ความรักที่แท้จริงไม่ควรเริ่มต้นด้วยการขอเงิน https://www.slashgear.com/1996880/things-need-know-avoid-online-dating-romance-scams-catfish/

⚛️ “DeepMind จับมือ CFS ใช้ AI เพิ่มประสิทธิภาพเตาปฏิกรณ์ฟิวชัน SPARC” — เมื่อ AI ไม่ได้แค่เล่นหมากรุก แต่ช่วยเร่งอนาคตพลังงานสะอาดให้ใกล้ขึ้น Google DeepMind ประกาศความร่วมมือกับบริษัทฟิวชันพลังงานจากสหรัฐฯ อย่าง Commonwealth Fusion Systems (CFS) เพื่อใช้ AI เพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของเตาปฏิกรณ์ฟิวชัน SPARC ซึ่งเป็นหนึ่งในโครงการที่มีเป้าหมายเพื่อผลิตพลังงานสะอาดแบบ “เกินดุล” (net energy gain) ให้ได้ภายในปี 2027 CFS เพิ่งระดมทุนได้ถึง 863 ล้านดอลลาร์จากนักลงทุนรายใหญ่ เช่น NVIDIA, Google, Breakthrough Energy Ventures (ของ Bill Gates), Morgan Stanley, และบริษัทญี่ปุ่นอย่าง Mitsui & Co. และ Mitsubishi Corporation สะท้อนถึงความเชื่อมั่นระดับโลกในพลังงานฟิวชัน DeepMind จะนำเทคโนโลยี AI ที่เคยใช้ควบคุมพลาสมาใน tokamak (เตาปฏิกรณ์ฟิวชันแบบแม่เหล็ก) มาพัฒนา 3 ระบบหลักให้กับ SPARC ได้แก่: 1️⃣ TORAX — ซอฟต์แวร์จำลองพลาสมาแบบ open-source ที่สามารถรันการทดลองจำลองนับล้านครั้งเพื่อปรับแต่งพารามิเตอร์ของเตาปฏิกรณ์ 2️⃣ AlphaEvolve — ระบบ AI ที่ใช้ reinforcement learning เพื่อค้นหาวิธีการควบคุมพลาสมาให้ได้พลังงานสูงสุด 3️⃣ AI Navigator — ระบบควบคุมพลาสมาแบบเรียลไทม์ ที่สามารถปรับสมดุลความร้อนและแรงดันในเตาได้อย่างแม่นยำ เป้าหมายสูงสุดคือการสร้างระบบควบคุมอัตโนมัติที่ “ฉลาดกว่าวิศวกรมนุษย์” ในการจัดการเตาปฏิกรณ์ฟิวชัน ซึ่งจะเป็นรากฐานของโรงไฟฟ้าฟิวชันในอนาคต ✅ DeepMind ร่วมมือกับ CFS เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพเตาฟิวชัน SPARC ➡️ ใช้ AI ควบคุมพลาสมาและจำลองการทำงานของเตา ✅ CFS ได้รับเงินลงทุน 863 ล้านดอลลาร์จากบริษัทชั้นนำ ➡️ เช่น Google, NVIDIA, Breakthrough Energy, Morgan Stanley ฯลฯ ✅ เป้าหมายคือการผลิตพลังงานฟิวชันแบบ net energy gain ภายในปี 2027 ➡️ หมายถึงผลิตพลังงานได้มากกว่าที่ใช้ในการจุดพลาสมา ✅ DeepMind พัฒนา 3 ระบบ AI ได้แก่ TORAX, AlphaEvolve และ AI Navigator ➡️ ครอบคลุมทั้งการจำลอง, การเรียนรู้, และการควบคุมแบบเรียลไทม์ ✅ ระบบ AI จะช่วยควบคุมความร้อนและแรงดันในเตา ➡️ ป้องกันความเสียหายและเพิ่มประสิทธิภาพการผลิตพลังงาน https://securityonline.info/google-deepmind-partners-with-cfs-to-use-ai-for-optimizing-sparc-fusion-reactor-efficiency/

📹 “Amazon Ring จับมือ Flock ขยายเครือข่ายกล้อง AI ให้ตำรวจ — เสริมการสอดส่อง แต่เสี่ยงละเมิดสิทธิ” — เมื่อกล้องหน้าบ้านกลายเป็นส่วนหนึ่งของระบบเฝ้าระวังระดับประเทศ Amazon Ring ผู้ผลิตกล้องวงจรปิดอัจฉริยะประกาศความร่วมมือกับ Flock บริษัทที่พัฒนาเครือข่ายกล้อง AI สำหรับหน่วยงานรัฐและตำรวจ โดยเปิดให้เจ้าหน้าที่สามารถขอเข้าถึงวิดีโอจากผู้ใช้ Ring เพื่อใช้ในการ “รวบรวมหลักฐานและสืบสวน” Flock มีระบบกล้องที่สามารถสแกนป้ายทะเบียนและข้อมูลระบุตัวตนของรถยนต์ พร้อมฟีเจอร์ค้นหาด้วยภาษาธรรมชาติ เช่น “หาคนใส่เสื้อแดงเดินผ่านถนน X เมื่อวาน” ซึ่งช่วยให้เจ้าหน้าที่ค้นหาภาพได้อย่างแม่นยำ อย่างไรก็ตาม เทคโนโลยี AI ในงานตำรวจถูกวิจารณ์ว่าอาจเพิ่มความลำเอียงทางเชื้อชาติ และละเมิดความเป็นส่วนตัว โดยเฉพาะเมื่อมีรายงานว่า ICE, หน่วยสืบราชการลับ และกองทัพเรือสหรัฐฯ ได้เข้าถึงเครือข่ายกล้องของ Flock แล้ว การจับมือกับ Ring ซึ่งมีผู้ใช้นับล้านรายทั่วสหรัฐฯ อาจทำให้ Flock ขยายเครือข่ายกล้องได้อย่างมหาศาล และเพิ่มความสามารถในการติดตามบุคคลในพื้นที่สาธารณะ ทั้งนี้ Ring เคยถูก FTC สั่งปรับ 5.8 ล้านดอลลาร์ในปี 2023 จากกรณีที่พนักงานและผู้รับเหมาสามารถเข้าถึงวิดีโอของลูกค้าได้โดยไม่มีข้อจำกัด ✅ Amazon Ring ประกาศความร่วมมือกับ Flock ➡️ เปิดให้เจ้าหน้าที่ขอวิดีโอจากผู้ใช้ Ring เพื่อใช้ในการสืบสวน ✅ Flock มีระบบกล้อง AI ที่สแกนป้ายทะเบียนและข้อมูลรถยนต์ ➡️ พร้อมฟีเจอร์ค้นหาด้วยภาษาธรรมชาติ ✅ หน่วยงานรัฐ เช่น ICE, หน่วยสืบราชการลับ และกองทัพเรือ เข้าถึงเครือข่าย Flock แล้ว ➡️ เพิ่มความสามารถในการติดตามบุคคล ✅ การร่วมมือกับ Ring อาจเพิ่มจำนวนกล้องที่ Flock เข้าถึงได้อีกหลายล้านตัว ➡️ ขยายเครือข่ายสอดส่องในพื้นที่สาธารณะ ✅ Ring เคยถูก FTC สั่งปรับ 5.8 ล้านดอลลาร์ในปี 2023 ➡️ จากกรณีละเมิดความปลอดภัยของวิดีโอลูกค้า https://techcrunch.com/2025/10/16/amazons-ring-to-partner-with-flock-a-network-of-ai-cameras-used-by-ice-feds-and-police/