📉 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

🧠 ช่องโหว่ “Tainted Memories” ใน ChatGPT Atlas Browser — เมื่อ AI จำคำสั่งอันตรายโดยไม่รู้ตัว บทความจาก HackRead เผยช่องโหว่ร้ายแรงใน ChatGPT Atlas Browser ที่ถูกค้นพบโดยนักวิจัยจาก LayerX Security ซึ่งตั้งชื่อว่า “ChatGPT Tainted Memories” โดยช่องโหว่นี้เปิดทางให้แฮกเกอร์สามารถฝังคำสั่งอันตรายลงในหน่วยความจำของ ChatGPT ขณะใช้งาน Atlas Browser ทำให้ AI ทำงานตามคำสั่งที่ผู้ใช้ไม่ได้ร้องขอ ChatGPT Atlas เป็นเบราว์เซอร์ใหม่จาก OpenAI ที่ใช้ความสามารถของ AI ในการอ่านเว็บ สรุปข้อมูล และดำเนินการแทนผู้ใช้ เช่น เปิดบัญชีหรือดาวน์โหลดไฟล์ แต่ช่องโหว่ที่พบทำให้แฮกเกอร์สามารถฝังคำสั่งลับลงในเนื้อหาของเว็บไซต์ เมื่อ Atlas อ่านข้อมูลนั้นแล้วเข้าใจว่าเป็นคำสั่งจากผู้ใช้ มันก็จะดำเนินการทันทีโดยไม่ตรวจสอบ ที่น่ากังวลคือคำสั่งเหล่านี้อาจฝังอยู่ในหน่วยความจำของ ChatGPT และยังคงอยู่แม้จะเปลี่ยนหน้าเว็บหรืออุปกรณ์ ทำให้แฮกเกอร์สามารถควบคุมการทำงานของเบราว์เซอร์ได้ในระยะยาว นอกจากนี้ Atlas ยังไม่มีระบบป้องกัน phishing ที่ดีพอ ทำให้ผู้ใช้มีความเสี่ยงสูงกว่าการใช้เบราว์เซอร์ทั่วไปถึง 90% ตามรายงานของ LayerX ✅ ช่องโหว่ “Tainted Memories” ใน ChatGPT Atlas ➡️ แฮกเกอร์สามารถฝังคำสั่งลับลงในเนื้อหาเว็บ ➡️ ChatGPT อาจเข้าใจผิดว่าเป็นคำสั่งจากผู้ใช้ ➡️ ดำเนินการโดยไม่ตรวจสอบ เช่น เปิดบัญชีหรือเข้าถึงไฟล์ ✅ ความเสี่ยงจากหน่วยความจำของ AI ➡️ คำสั่งอันตรายอาจอยู่ในหน่วยความจำข้ามอุปกรณ์หรือเซสชัน ➡️ แฮกเกอร์สามารถควบคุมการทำงานของเบราว์เซอร์ในระยะยาว ✅ ปัญหาด้าน phishing ➡️ Atlas ไม่มีระบบป้องกัน phishing ที่ดี ➡️ ผู้ใช้มีความเสี่ยงสูงกว่าการใช้ Chrome หรือ Edge ถึง 90% ✅ คำแนะนำจากนักวิจัย ➡️ หลีกเลี่ยงการใช้ Atlas กับบัญชีสำคัญ เช่น อีเมลหรือธนาคาร ➡️ ใช้เบราว์เซอร์ทั่วไปสำหรับงานที่ต้องการความปลอดภัยสูง ➡️ ตรวจสอบหน่วยความจำและประวัติการทำงานของ AI เป็นระยะ ➡️ องค์กรควรจำกัดสิทธิ์และตรวจสอบการใช้งาน AI browser อย่างเข้มงวด ‼️ คำเตือนสำหรับผู้ใช้ ChatGPT Atlas ⛔ อย่าใช้เบราว์เซอร์นี้กับข้อมูลสำคัญจนกว่าจะมีแพตช์แก้ไข ⛔ หลีกเลี่ยงการคลิกลิงก์ที่ไม่รู้จักขณะใช้ Atlas ⛔ ตรวจสอบว่า AI ทำงานตามคำสั่งจริง ไม่ใช่คำสั่งที่ถูกฝังไว้ https://hackread.com/chatgpt-tainted-memories-atlas-browser/

🤖 Amazon เปิดตัวหุ่นยนต์ Blue Jay และ AI Eluna พลิกโฉมโลจิสติกส์ เพิ่มประสิทธิภาพ ลดภาระพนักงาน Amazon เผยโฉมนวัตกรรมใหม่ในระบบโลจิสติกส์ ได้แก่ “Blue Jay” หุ่นยนต์แขนกลอัจฉริยะ และ “Project Eluna” ผู้ช่วย AI สำหรับผู้จัดการคลังสินค้า โดยมีเป้าหมายเพื่อเพิ่มความปลอดภัย ลดงานซ้ำซ้อน และยกระดับประสิทธิภาพการจัดส่ง Amazon กำลังเร่งพัฒนาเทคโนโลยีเพื่อยกระดับการทำงานในคลังสินค้า โดยเปิดตัว 2 เทคโนโลยีใหม่ ได้แก่: 1️⃣ Blue Jay – หุ่นยนต์แขนกลหลายแขนที่สามารถทำงานร่วมกับพนักงานได้อย่างคล่องตัว เช่น หยิบของ เก็บของ และจัดเรียงสินค้าในพื้นที่เดียวกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ เปรียบเสมือน “นักเล่นกลที่ไม่เคยทำของตก” และ “วาทยกร” ที่ควบคุมการเคลื่อนไหวอย่างแม่นยำ โดยใช้พื้นที่น้อยลงแต่ทำงานได้มากขึ้น ปัจจุบันกำลังทดสอบในศูนย์ของ Amazon ที่เซาท์แคโรไลนา และสามารถจัดการสินค้ากว่า 75% ของคลังได้แล้ว 2️⃣ Project Eluna – ผู้ช่วย AI สำหรับผู้จัดการคลังสินค้า ที่สามารถวิเคราะห์ข้อมูลเรียลไทม์และประวัติการทำงาน เพื่อแนะนำการตัดสินใจ เช่น การจัดสรรพนักงานเพื่อหลีกเลี่ยงคอขวดในระบบ โดยผู้จัดการสามารถถามคำถามเชิงกลยุทธ์ เช่น “ควรย้ายพนักงานไปตรงไหนเพื่อป้องกันความล่าช้า?” แล้ว Eluna จะให้คำตอบที่มีข้อมูลรองรับ ทั้งสองเทคโนโลยีนี้มีเป้าหมายร่วมกันคือ ลดภาระงานซ้ำซ้อน เพิ่มความปลอดภัยทางกายภาพ และเปิดโอกาสให้พนักงานได้พัฒนาทักษะในงานที่มีคุณค่ามากขึ้น ✅ หุ่นยนต์ Blue Jay ➡️ เป็นระบบแขนกลหลายแขนที่ทำงานร่วมกับพนักงาน ➡️ รวม 3 สถานีงาน (หยิบ-เก็บ-รวมสินค้า) ไว้ในจุดเดียว ➡️ ใช้พื้นที่น้อยลงแต่ทำงานได้มากขึ้น ➡️ ทดสอบแล้วในศูนย์ Amazon ที่เซาท์แคโรไลนา ✅ AI ผู้ช่วย Project Eluna ➡️ วิเคราะห์ข้อมูลเรียลไทม์และประวัติการทำงาน ➡️ แนะนำการจัดสรรทรัพยากรเพื่อหลีกเลี่ยงปัญหา ➡️ ช่วยให้ผู้จัดการวางแผนเชิงรุก แทนการแก้ปัญหาเฉพาะหน้า ✅ เป้าหมายของเทคโนโลยี ➡️ ลดงานซ้ำซ้อน เพิ่มความปลอดภัยในการทำงาน ➡️ สนับสนุนการเติบโตของพนักงานในบทบาทที่มีคุณค่ามากขึ้น ‼️ คำเตือนเกี่ยวกับการใช้ AI และหุ่นยนต์ในที่ทำงาน ⛔ ควรมีการฝึกอบรมพนักงานให้เข้าใจการทำงานร่วมกับ AI ⛔ ต้องมีมาตรการป้องกันการพึ่งพาเทคโนโลยีมากเกินไป ⛔ ควรติดตามผลกระทบต่อแรงงานในระยะยาวอย่างใกล้ชิด https://securityonline.info/future-of-logistics-amazon-unveils-blue-jay-robot-and-eluna-ai-assistant/

🌊 หุ่นยนต์ลอยน้ำจากแคนาดาเผยความลับใต้ทะเล – มวลแพลงก์ตอนพืชมหาศาลเทียบเท่าช้าง 250 ล้านตัว ลองนึกภาพหุ่นยนต์ลอยน้ำหลายร้อยตัวที่ล่องอยู่ในมหาสมุทรทั่วโลก พวกมันไม่ได้แค่ลอยเล่น แต่กำลังเก็บข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับสิ่งมีชีวิตเล็กๆ ที่เรียกว่า “แพลงก์ตอนพืช” ซึ่งเป็นหัวใจของระบบนิเวศทางทะเล และยังผลิตออกซิเจนให้โลกถึงครึ่งหนึ่ง หุ่นยนต์เหล่านี้เป็นส่วนหนึ่งของโครงการ BioGeoChemical-Argo (BGC-Argo) ที่ติดตั้งเซ็นเซอร์วัดค่าต่างๆ เช่น ความเข้มข้นของออกซิเจน, pH, คลอโรฟิลล์, อนุภาคแขวนลอย และพลังงานแสงที่ทะลุผ่านผิวน้ำ ข้อมูลที่ได้ช่วยให้นักวิทยาศาสตร์สามารถประเมินมวลรวมของแพลงก์ตอนพืชได้อย่างแม่นยำ ซึ่งเป็นสิ่งที่ดาวเทียมไม่สามารถทำได้ทั้งหมด เพราะแพลงก์ตอนบางส่วนอยู่ลึกเกินกว่าที่กล้องจากอวกาศจะมองเห็น นอกจากการวัดมวลรวมแล้ว หุ่นยนต์เหล่านี้ยังช่วยติดตามการเกิด “แพลงก์ตอนบลูม” หรือการเจริญเติบโตอย่างรวดเร็วของแพลงก์ตอน ซึ่งบางครั้งอาจสร้างผลกระทบต่อระบบนิเวศ เช่น การสร้างสารพิษ หรือทำให้เกิด “เขตตาย” ที่สัตว์น้ำไม่สามารถอยู่รอดได้ ✅ การค้นพบมวลรวมของแพลงก์ตอนพืช ➡️ ประเมินได้ประมาณ 346 ล้านตัน ➡️ เทียบเท่าช้างแอฟริกา 250 ล้านตัว ➡️ ใช้ข้อมูลจากหุ่นยนต์ลอยน้ำ BGC-Argo ✅ ระบบหุ่นยนต์ BGC-Argo ➡️ ลอยอยู่ในมหาสมุทรทั่วโลก ➡️ ติดตั้งเซ็นเซอร์วัดออกซิเจน, pH, คลอโรฟิลล์ ฯลฯ ➡️ ช่วยวัดการเปลี่ยนแปลงระยะสั้นและระยะยาวของมหาสมุทร ✅ ความสำคัญของแพลงก์ตอนพืช ➡️ ผลิตออกซิเจนให้โลกถึงครึ่งหนึ่ง ➡️ เป็นฐานของห่วงโซ่อาหารในทะเล ➡️ มีอยู่หลายล้านตัวในหยดน้ำทะเลเพียงหยดเดียว ✅ การเกิดแพลงก์ตอนบลูม ➡️ อาจสร้างสารพิษสะสมในห่วงโซ่อาหาร ➡️ ทำให้เกิด “เขตตาย” ที่สัตว์น้ำขาดออกซิเจน ➡️ บางครั้งสามารถมองเห็นได้จากอวกาศ ‼️ ข้อจำกัดของการสังเกตจากดาวเทียม ⛔ ดาวเทียมไม่สามารถมองเห็นแพลงก์ตอนที่อยู่ลึก ⛔ อย่างน้อยครึ่งหนึ่งของมวลแพลงก์ตอนไม่ถูกตรวจจับจากอวกาศ ⛔ ต้องใช้หุ่นยนต์ลอยน้ำเพื่อเก็บข้อมูลโดยตรง ‼️ ผลกระทบจากแพลงก์ตอนบลูม ⛔ อาจทำลายระบบนิเวศชายฝั่ง ⛔ ส่งผลต่อธุรกิจประมงและสุขภาพมนุษย์ ⛔ เกิดจากปัจจัยมนุษย์ เช่น มลพิษและภาวะโลกร้อน https://www.slashgear.com/2004414/biogeochemical-argo-canadian-robots-analyzes-earth-phytoplankton-finds-heavy-ocean-mass/

🌳 ปล่อยให้ธรรมชาติฟื้นตัวเอง – กลยุทธ์เรียบง่ายจากดาวเทียมเพื่อสู้โลกร้อน ลองจินตนาการว่าพื้นที่ป่าที่เคยถูกตัดไม้ทำลายไป กลับกลายเป็นความหวังใหม่ในการต่อสู้กับภาวะโลกร้อน ไม่ใช่ด้วยการปลูกต้นไม้ใหม่ แต่ด้วยการ “ปล่อยให้ธรรมชาติทำงานของมันเอง” นักวิจัยจากวารสาร Nature ใช้ข้อมูลจากดาวเทียมระหว่างปี 2000–2016 เพื่อศึกษาการฟื้นตัวของป่าฝนเขตร้อน พบว่ามีพื้นที่จำนวนมหาศาลทั่วโลกที่สามารถกลับมาเป็นป่าได้โดยใช้การจัดการเพียงเล็กน้อย เช่น ป้องกันไฟป่า กำจัดพืชรุกราน และห้ามสัตว์เลี้ยงเข้าไปในพื้นที่ ข้อมูลจากดาวเทียมละเอียดถึงระดับ 30 ตารางเมตรต่อจุด ทำให้สามารถสร้างแผนที่แสดงพื้นที่ที่เหมาะสมต่อการฟื้นฟูได้อย่างแม่นยำ โดยกว่า 50% ของพื้นที่ที่มีศักยภาพอยู่ใน 5 ประเทศ ได้แก่ บราซิล จีน โคลอมเบีย อินโดนีเซีย และเม็กซิโก การปล่อยให้ป่าฟื้นตัวเองมีข้อดีคือใช้งบประมาณน้อยกว่าการปลูกใหม่ และยังส่งเสริมความหลากหลายทางชีวภาพมากกว่า เพราะไม่ต้องเลือกปลูกเฉพาะพันธุ์ไม้ที่มีมูลค่าทางเศรษฐกิจ แม้จะดูเรียบง่าย แต่กลยุทธ์นี้อาจเป็นกุญแจสำคัญในการลดคาร์บอนในบรรยากาศอย่างมีประสิทธิภาพ โดยเฉพาะในประเทศที่มีงบประมาณด้านสิ่งแวดล้อมจำกัด ✅ การฟื้นตัวของป่าฝนเขตร้อน ➡️ ใช้ข้อมูลดาวเทียมระหว่างปี 2000–2016 ➡️ พบว่าป่าฟื้นตัวเองได้ดีหากมีการจัดการเล็กน้อย ➡️ เช่น ป้องกันไฟป่า กำจัดพืชรุกราน และห้ามสัตว์เลี้ยงเข้าไป ✅ พื้นที่ที่มีศักยภาพสูงในการฟื้นฟู ➡️ กว่า 50% อยู่ใน 5 ประเทศ: บราซิล จีน โคลอมเบีย อินโดนีเซีย เม็กซิโก ➡️ ข้อมูลจากดาวเทียมละเอียดถึง 30 ตารางเมตรต่อจุด ➡️ ช่วยสร้างแผนที่ฟื้นฟูที่แม่นยำกว่าการศึกษาก่อนหน้า ✅ ข้อดีของการปล่อยให้ธรรมชาติฟื้นตัวเอง ➡️ ใช้งบประมาณน้อยกว่าการปลูกใหม่ ➡️ ส่งเสริมความหลากหลายทางชีวภาพ ➡️ ลดโอกาสที่ป่าจะถูกตัดอีกในอนาคต ‼️ ความท้าทายในการฟื้นฟูธรรมชาติ ⛔ ต้องมีการจัดการเบื้องต้นเพื่อให้ป่าฟื้นตัวได้เต็มที่ ⛔ เช่น การควบคุมไฟป่าและสัตว์เลี้ยง ⛔ หากไม่มีการสนับสนุนจากรัฐหรือองค์กร อาจไม่เกิดผลในระยะยาว https://www.slashgear.com/2003428/satellite-imaging-forest-regrowth-global-warming/

📰 “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

📰 “Asahi Linux เดินหน้าสนับสนุน Apple M3 – พร้อมย้าย bootloader m1n1 ไปใช้ภาษา Rust” ทีมพัฒนา Asahi Linux ซึ่งเป็นโครงการโอเพ่นซอร์สที่มุ่งมั่นนำ Linux มารันบนชิป Apple Silicon ได้ออกอัปเดตความคืบหน้าล่าสุด โดยเน้นการพัฒนาให้รองรับ Apple M3 และการเปลี่ยน bootloader สำคัญอย่าง m1n1 ไปใช้ภาษา Rust เพื่อเพิ่มความปลอดภัยและความสามารถในการดูแลรักษา แม้ว่า Linux kernel จะเริ่มรองรับ Apple M2 Pro / Max / Ultra แล้วในเวอร์ชัน 6.18 แต่การสนับสนุน Apple M3 ยังอยู่ในขั้นเริ่มต้น โดย m1n1 สามารถบูตเครื่องได้ถึงระดับ “blinking cursor” เท่านั้น ซึ่งยังไม่สามารถใช้งานจริงได้ แต่ถือเป็นก้าวสำคัญสำหรับการ reverse engineering นอกจากนี้ ทีม Asahi ยังพัฒนาให้ Wine ทำงานนอก muvm ได้ และปรับปรุงไดรเวอร์กราฟิกให้รองรับเกมมากขึ้นบน Apple Silicon ✅ ความคืบหน้าในการรองรับ Apple M3 ➡️ m1n1 สามารถบูต CPU และเปิดอุปกรณ์พื้นฐานได้ ➡️ ระดับการทำงานยังอยู่ที่ “blinking cursor” เท่านั้น ➡️ เหมาะสำหรับการ reverse engineering ขั้นต้น ✅ การเปลี่ยน bootloader m1n1 ไปใช้ภาษา Rust ➡️ เพื่อเพิ่มความปลอดภัยและความถูกต้องของตรรกะ ➡️ ช่วยให้ดูแลรักษาโค้ดได้ง่ายขึ้นในระยะยาว ✅ การพัฒนา kernel และ driver ➡️ มี patch สำหรับ Linux 6.17 และ 6.18 ที่รองรับ M2 Pro / Max / Ultra ➡️ driver กราฟิกมีความคืบหน้า รองรับเกมมากขึ้น ➡️ Wine ทำงานนอก muvm ได้แล้ว ‼️ คำเตือนสำหรับผู้ใช้ที่สนใจทดลองบน Apple M3 ⛔ ระดับการรองรับยังไม่พร้อมสำหรับการใช้งานจริง ⛔ การบูตได้ถึง blinking cursor ไม่สามารถใช้งาน GUI หรือ shell ได้ ⛔ ต้องรอการพัฒนาเพิ่มเติมก่อนนำไปใช้ในระบบ production การผลักดัน Linux บน Apple Silicon โดย Asahi Linux คือการเปิดประตูสู่โลกใหม่ของการใช้งานฮาร์ดแวร์ Apple ด้วยระบบโอเพ่นซอร์สอย่างแท้จริง แม้จะยังไม่สมบูรณ์ แต่ก็เป็นก้าวที่น่าจับตามองสำหรับนักพัฒนาและผู้ใช้สายเทคนิคทั่วโลก https://www.phoronix.com/news/Asahi-Linux-M3-m1n1-Update

สัมผัสความละเอียดระดับพรีเมี่ยม! 🍫 เครื่องบดถ้วย DFT-250: ผู้เชี่ยวชาญด้านผงโกโก้และสมุนไพร 25,000 RPM! ยกระดับคุณภาพผลิตภัณฑ์สมุนไพรของคุณสู่มาตรฐานใหม่ ด้วย เครื่องบดถ้วยความเร็วสูง รุ่น 250g (DFT-250) ที่ออกแบบมาเพื่อการบดผงละเอียดระดับมืออาชีพโดยเฉพาะ! ลืมปัญหาการบดช้าและผงไม่สม่ำเสมอไปได้เลย เครื่องนี้คือคำตอบสำหรับผู้ที่ต้องการความรวดเร็วและคุณภาพระดับพรีเมี่ยม: ✅ พลังบดที่เหนือกว่า: • ความละเอียด 50-200 Mesh: บดได้ละเอียดพิเศษ เหมาะสำหรับการเพิ่มคุณภาพโกโก้ (ลดตะกอน) และการเตรียมสมุนไพรบรรจุแคปซูล • ความเร็ว 25,000 RPM: บดสมุนไพรแห้ง, ยาจีน, เครื่องเทศแข็ง หรือเมล็ดกาแฟ ให้เป็นผงได้ในไม่กี่วินาที ประหยัดเวลาการผลิตอย่างมหาศาล • คงคุณค่าสารอาหาร: การประมวลผลที่รวดเร็ว ช่วยรักษาแก่นแท้และคุณค่าตามธรรมชาติของวัตถุดิบไว้ได้ครบถ้วน • กำลังไฟ 900W: มอเตอร์ทรงพลัง โครงสร้างสแตนเลสทนทาน พร้อมสำหรับการใช้งานเชิงพาณิชย์ในระยะยาว ⚠️ ข้อควรทราบสำหรับการบดโกโก้: เครื่องนี้เหมาะสำหรับบด ผงโกโก้ (Cocoa Powder) ที่ผ่านการสกัดไขมันแล้ว เพื่อให้ได้ความละเอียดที่เนียนนุ่มยิ่งขึ้น ไม่ควร ใช้บดเมล็ดโกโก้โดยตรง 💡 ข้อมูลเครื่องบดถ้วย DFT-250: • ความจุ: 250g • ความเร็ว: 25,000 r/min • น้ำหนัก: 4.2kg ________________________________________ 🔥 สั่งซื้อหรือสนใจดูสินค้าจริง ติดต่อ: 🔥 ย.ย่งฮะเฮง (Yor Yong Hah Heng) ที่ตั้ง: 1970-1972 ถ.บรรทัดทอง (ถ.พระราม 6) กรุงเทพฯ 10330 • แผนที่: https://maps.app.goo.gl/3sE9Xc1YBrZKEFWLA เวลาทำการ: • จันทร์ - ศุกร์: 8.30-17.00 น. • เสาร์: 9.00-16.00 น. ช่องทางการติดต่อ: • โทรศัพท์: 02-215-3515-9 หรือ 081-3189098 • แชท Messenger: m.me/yonghahheng • LINE: @yonghahheng (มี @) หรือ คลิก https://lin.ee/5H812n9 • เว็บไซต์: www.yoryonghahheng.com ________________________________________ #เครื่องบดถ้วย #เครื่องบดสมุนไพร #เครื่องบดผง #เครื่องบดกาแฟ #เครื่องบดพริกไทย #เครื่องโม่แป้ง #ผงละเอียด #ผงโกโก้ #โกโก้ #โฮมเมดโกโก้ #CocoaPowder #ช็อกโกแลต #HerbalGrinder #SpiceGrinder #UltraFineGrind #25000RPM #DFT250 #ย่งฮะเฮง #ผงสมุนไพร #ชาสมุนไพร #สมุนไพรไทย #ยาจีน #บรรจุแคปซูล #โรงงานสมุนไพร #ธุรกิจขนาดเล็ก #SMEไทย #สินค้าพรีเมี่ยม #อุปกรณ์ครัว #เครื่องจักรขนาดเล็ก

📰 “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

🤝 Anthropic จับมือ Google Cloud ขยายกำลังประมวลผล TPU – ตั้งเป้าเกิน 1GW ภายในปี 2026 Anthropic ผู้พัฒนา AI เบื้องหลัง Claude ได้ลงนามข้อตกลงใหม่กับ Google Cloud เพื่อขยายการใช้ชิป TPU สำหรับฝึกโมเดล AI โดยตั้งเป้าจะมีพลังประมวลผลรวมมากกว่า 1 กิกะวัตต์ภายในปี 2026 ซึ่งถือเป็นการลงทุนครั้งใหญ่เพื่อรองรับความต้องการที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วจากลูกค้าทั่วโลก บริษัทเริ่มใช้บริการของ Google Cloud ตั้งแต่ปี 2023 และได้ใช้แพลตฟอร์มต่าง ๆ เช่น Vertex AI และ Google Cloud Marketplace เพื่อให้บริการ Claude แก่ลูกค้า เช่น Figma, Palo Alto Networks และ Cursor ข้อตกลงใหม่นี้จะช่วยให้ Anthropic เข้าถึง TPU ได้มากถึง 1 ล้านตัว พร้อมบริการคลาวด์อื่น ๆ จาก Google ซึ่งจะช่วยให้ Claude สามารถรองรับงานจากลูกค้าได้มากขึ้น และพัฒนาโมเดลให้ล้ำหน้ากว่าเดิม แม้คู่แข่งอย่าง OpenAI และ xAI จะลงทุนสร้างศูนย์ข้อมูลของตัวเอง แต่ Anthropic เลือกใช้แนวทาง “เช่า” เพื่อหลีกเลี่ยงความเสี่ยงจากการลงทุนฮาร์ดแวร์ระยะยาว และมุ่งเน้นไปที่การพัฒนาโมเดล AI เป็นหลัก ✅ ข้อตกลงระหว่าง Anthropic และ Google Cloud ➡️ ขยายการใช้ TPU สำหรับฝึกโมเดล Claude ➡️ ตั้งเป้ามีกำลังประมวลผลรวมเกิน 1GW ภายในปี 2026 ➡️ เข้าถึง TPU ได้มากถึง 1 ล้านตัว ➡️ ใช้บริการคลาวด์อื่น ๆ เช่น Vertex AI และ Marketplace ✅ ผลกระทบต่อธุรกิจของ Anthropic ➡️ รองรับความต้องการจากลูกค้าได้มากขึ้น ➡️ พัฒนา Claude ให้ล้ำหน้ากว่าเดิม ➡️ ลูกค้ารายใหญ่ ได้แก่ Figma, Palo Alto Networks, Cursor ✅ กลยุทธ์เทียบกับคู่แข่ง ➡️ OpenAI และ xAI ลงทุนสร้างศูนย์ข้อมูลของตัวเอง ➡️ Anthropic เลือกเช่าเพื่อลดความเสี่ยงด้านฮาร์ดแวร์ ➡️ มุ่งเน้นการพัฒนาโมเดล AI มากกว่าการลงทุนโครงสร้างพื้นฐาน https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/anthropic-signs-deal-with-google-cloud-to-expand-tpu-chip-capacity-ai-company-expects-to-have-over-1gw-of-processing-power-in-2026

🌏 TSMC เผยผลกระทบจากการจำกัดส่งออกแร่หายากของจีนยังไม่รุนแรงในระยะสั้น – แต่การเปลี่ยนแหล่งผลิตในระยะยาวคือความท้าทาย TSMC บริษัทผลิตเซมิคอนดักเตอร์รายใหญ่ของโลกจากไต้หวัน ระบุว่าการจำกัดการส่งออกแร่หายากของจีนจะไม่ส่งผลกระทบต่อการผลิตในระยะสั้น เพราะบริษัทมีสต็อกเพียงพอสำหรับ 1–2 ปี อย่างไรก็ตาม ความกังวลหลักอยู่ที่การเปลี่ยนแหล่งวัตถุดิบจากจีนไปยังประเทศอื่น เช่น ออสเตรเลีย แคนาดา หรือสหรัฐฯ ซึ่งต้องใช้เวลาและการลงทุนสูง จีนถือครองกำลังการผลิตแร่หายากกว่า 85% ของโลก และได้ประกาศให้ทรัพยากรเหล่านี้เป็นของรัฐตั้งแต่ปี 2024 พร้อมทั้งออกมาตรการควบคุมการส่งออกหลายครั้งในปี 2025 ซึ่งส่งผลกระทบต่ออุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์ทั่วโลก โดยเฉพาะชิปที่มีขนาดเล็กกว่า 14nm หรือมีมากกว่า 256 เลเยอร์ แม้จะมีแหล่งแร่หายากในประเทศอื่น แต่ยังขาดโครงสร้างพื้นฐานในการสกัดและแปรรูป เช่นเดียวกับโรงงานในมาเลเซียที่แม้จะเป็นโรงงานนอกจีนที่ใหญ่ที่สุด ก็ยังต้องพึ่งพาความร่วมมือกับจีนในการพัฒนา ✅ สถานการณ์ของ TSMC ➡️ มีสต็อกแร่หายากเพียงพอสำหรับ 1–2 ปี ➡️ ไม่กังวลผลกระทบระยะสั้นจากการจำกัดส่งออกของจีน ➡️ ความท้าทายหลักคือการเปลี่ยนแหล่งวัตถุดิบในระยะยาว ✅ บทบาทของจีนในตลาดแร่หายาก ➡️ ครองกำลังการผลิตกว่า 85% ของโลก ➡️ ประกาศให้แร่หายากเป็นทรัพย์สินของรัฐในปี 2024 ➡️ ออกมาตรการควบคุมการส่งออกหลายครั้งในปี 2025 ➡️ ส่งผลกระทบต่อการผลิตชิปขั้นสูงทั่วโลก ✅ ทางเลือกจากประเทศอื่น ➡️ ออสเตรเลียพยายามสกัดแร่จากของเสียในเหมือง ➡️ แคนาดาและสหรัฐฯ เตรียมลงทุนเพื่อขยายกำลังผลิต ➡️ มาเลเซียมีโรงงานแปรรูปใหญ่ที่สุดนอกจีน แต่ยังต้องพึ่งพาความร่วมมือกับจีน https://www.tomshardware.com/tech-industry/manufacturing/tsmc-says-chinas-rare-earth-export-restrictions-will-have-limited-short-term-impact-on-company-concern-lies-in-transitioning-away-from-china-supply

🧠 Claude AI เปิดตัวฟีเจอร์ Memory สำหรับผู้ใช้ Pro – เชื่อมต่อกับ ChatGPT และ Gemini ได้อย่างลื่นไหล Anthropic ผู้พัฒนา Claude AI ได้เปิดตัวฟีเจอร์ใหม่ชื่อว่า “Memory” สำหรับผู้ใช้แบบ Pro และ Max โดยมีเป้าหมายเพื่อทำให้ Claude ฉลาดขึ้นและเข้าใจผู้ใช้มากขึ้นในระยะยาว ฟีเจอร์นี้ช่วยให้ Claude สามารถจดจำบริบทจากการสนทนาเก่าๆ และปรับตัวให้เข้ากับรูปแบบการทำงานของผู้ใช้ได้อย่างแม่นยำ ผู้ใช้สามารถควบคุม Memory ได้อย่างละเอียด เช่น เปิด/ปิดการจดจำ ลบความจำเฉพาะจุด หรือใช้โหมด Incognito เพื่อเริ่มต้นใหม่แบบไม่มีบริบทเก่า นอกจากนี้ยังสามารถนำเข้าความจำจาก AI ตัวอื่น เช่น ChatGPT และ Gemini ได้ด้วย ทำให้การเปลี่ยนมาใช้ Claude เป็นไปอย่างราบรื่น Claude ยังสามารถสร้าง “พื้นที่ความจำเฉพาะ” สำหรับแต่ละโปรเจกต์ เช่น แยกงานเขียนออกจากงานวางแผนผลิตภัณฑ์ เพื่อให้การสนทนาไม่ปะปนกัน และมีความต่อเนื่องในแต่ละบริบท ฟีเจอร์นี้เป็นส่วนหนึ่งของเป้าหมายใหญ่ของ Anthropic ที่ต้องการให้ Claude เป็น “คู่คิดระยะยาว” ที่สามารถเข้าใจบริบทการทำงานของผู้ใช้และปรับตัวได้อย่างต่อเนื่อง ✅ การเปิดตัวฟีเจอร์ Memory ใน Claude AI ➡️ รองรับผู้ใช้แบบ Pro ($20/เดือน) และ Max ($100/เดือน) ➡️ Claude สามารถจดจำบริบทจากการสนทนาเก่าๆ ได้ ➡️ ปรับตัวให้เข้ากับรูปแบบการทำงานของผู้ใช้ ➡️ ผู้ใช้สามารถควบคุมความจำได้อย่างละเอียด ✅ ความสามารถในการเชื่อมต่อกับ AI อื่น ➡️ สามารถนำเข้าความจำจาก ChatGPT และ Gemini ได้ ➡️ ช่วยให้การเปลี่ยนมาใช้ Claude เป็นไปอย่างราบรื่น ➡️ รองรับการส่งออกความจำไปยังแพลตฟอร์มอื่น ✅ การจัดการความจำแบบแยกโปรเจกต์ ➡️ Claude สามารถสร้างพื้นที่ความจำเฉพาะสำหรับแต่ละโปรเจกต์ ➡️ ช่วยให้การสนทนาไม่ปะปนกัน และมีความต่อเนื่อง ➡️ เหมาะสำหรับผู้ใช้ที่ทำงานหลายด้าน เช่น เขียนบทความและวางแผนผลิตภัณฑ์ ✅ เป้าหมายของ Anthropic ➡️ ต้องการให้ Claude เป็นคู่คิดระยะยาวที่เข้าใจผู้ใช้ ➡️ สร้างระบบ AI ที่มีความต่อเนื่องและปรับตัวได้ ➡️ เพิ่มความโปร่งใสในการจัดการข้อมูลความจำ ‼️ ข้อควรระวังและข้อจำกัด ⛔ ฟีเจอร์ Memory ยังจำกัดเฉพาะผู้ใช้แบบเสียเงิน ⛔ การนำเข้าความจำจาก AI อื่นอาจมีข้อจำกัดด้านความเข้ากันได้ ⛔ ผู้ใช้ต้องเข้าใจวิธีจัดการความจำเพื่อใช้งานได้เต็มประสิทธิภาพ ⛔ หากไม่จัดการพื้นที่ความจำอย่างเหมาะสม อาจเกิดความสับสนในบริบท https://www.techradar.com/ai-platforms-assistants/claude-ai-is-catching-up-fast-with-memory-for-pro-users-and-it-plays-nicely-with-chatgpt-and-gemini

🎧 Audio-Technica เปิดตัว ATH-ADX7000 – หูฟังระดับออดิโอไฟล์รุ่นใหม่ พร้อมไดรเวอร์ 58 มม. และดีไซน์แม่นยำขั้นสุด Audio-Technica แบรนด์เครื่องเสียงชื่อดังจากญี่ปุ่นเปิดตัวหูฟังรุ่นใหม่ ATH-ADX7000 ซึ่งเป็นหูฟังแบบ open-back ที่ออกแบบมาเพื่อผู้ฟังระดับออดิโอไฟล์โดยเฉพาะ จุดเด่นของรุ่นนี้คือการใช้ไดรเวอร์ HXDT ขนาดใหญ่ถึง 58 มม. ที่พัฒนาขึ้นใหม่ทั้งหมด เพื่อให้เสียงมีความชัดเจน ละเอียด และเป็นธรรมชาติที่สุดเท่าที่เคยมีมา ตัวไดรเวอร์ถูกติดตั้งด้วยเทคโนโลยี Core Mount ที่วาง voice coil ไว้ตรงกลางของ housing เพื่อให้ตำแหน่งเสียงแม่นยำสูงสุด โครงสร้างของหูฟังใช้วัสดุอลูมิเนียมแบบรังผึ้งและแมกนีเซียมอัลลอยด์ ทำให้มีน้ำหนักเบาเพียง 270 กรัม และช่วยลดการสั่นสะเทือนที่ไม่พึงประสงค์ ATH-ADX7000 มาพร้อมสายถอดได้ 2 แบบ ได้แก่ สาย balanced แบบ 4-pin XLRM และสาย unbalanced แบบ 6.3 มม. พร้อมกล่องแข็งสำหรับพกพา โดยจะวางจำหน่ายตั้งแต่วันที่ 31 ตุลาคม ในราคา $3,499 (ประมาณ 126,000 บาท) ✅ จุดเด่นของ ATH-ADX7000 ➡️ ใช้ไดรเวอร์ HXDT ขนาด 58 มม. ที่พัฒนาขึ้นใหม่ ➡️ ติดตั้งด้วยเทคโนโลยี Core Mount เพื่อความแม่นยำของเสียง ➡️ โครงสร้างอลูมิเนียมรังผึ้งและแมกนีเซียมอัลลอยด์ น้ำหนักเบาเพียง 270 กรัม ➡️ มาพร้อมสายถอดได้ 2 แบบ: balanced และ unbalanced ➡️ รวมกล่องแข็งสำหรับพกพา และมีหมายเลขซีเรียลเฉพาะแต่ละตัว ✅ การออกแบบเพื่อคุณภาพเสียงสูงสุด ➡️ ดีไซน์ open-back เพื่อความโปร่งของเสียง ➡️ วัสดุช่วยลดการสั่นสะเทือนและเพิ่มความบริสุทธิ์ของเสียง ➡️ รองรับการใช้งานกับแอมป์ระดับสูงสำหรับผู้ฟังออดิโอไฟล์ ✅ การวางจำหน่าย ➡️ เริ่มวางขายวันที่ 31 ตุลาคม ➡️ ราคา $3,499 หรือประมาณ 126,000 บาท ➡️ ถือเป็นหูฟังระดับไฮเอนด์ที่เหนือกว่าหูฟังทั่วไปในตลาด ‼️ ข้อควรระวังและข้อจำกัด ⛔ ราคาสูงมาก เหมาะเฉพาะผู้ใช้งานระดับออดิโอไฟล์จริงจัง ⛔ ต้องใช้แอมป์คุณภาพสูงเพื่อดึงศักยภาพของหูฟังออกมาเต็มที่ ⛔ ดีไซน์ open-back ไม่เหมาะกับการใช้งานในพื้นที่สาธารณะหรือเสียงรบกวนเยอะ ⛔ น้ำหนักเบาแต่ยังต้องพิจารณาความสบายในการใช้งานระยะยาว https://www.techradar.com/televisions/japanese-hi-fi-great-audio-technica-just-launched-a-pair-of-hardcore-audiophile-headphones-with-a-new-driver-and-ultra-precise-audio-design

🌐 Surfshark ขยายเครือข่าย VPN เป็น 4,500 เซิร์ฟเวอร์ – เน้นคุณภาพมากกว่าปริมาณ Surfshark ประกาศขยายเครือข่ายเซิร์ฟเวอร์ VPN เพิ่มขึ้นถึง 40% รวมเป็น 4,500 เซิร์ฟเวอร์ทั่วโลก ซึ่งถือเป็นก้าวสำคัญในการเพิ่มทางเลือกให้ผู้ใช้งานเชื่อมต่อได้หลากหลายขึ้น ลดความแออัดของเซิร์ฟเวอร์ และเพิ่มความเร็วในการใช้งาน อย่างไรก็ตาม บริษัทเน้นย้ำว่า “คุณภาพของเซิร์ฟเวอร์” สำคัญกว่าจำนวน โดยเน้นการดูแลรักษาเซิร์ฟเวอร์ให้มีประสิทธิภาพสูง สเถียร และปลอดภัย Surfshark ยังเปิดตัวเทคโนโลยีใหม่ภายใต้ระบบ Nexus SDN ได้แก่ Everlink และ FastTrack ซึ่งช่วยเพิ่มความเสถียรและความเร็วในการเชื่อมต่อ โดย Everlink จะรักษาการเชื่อมต่อแม้ในเครือข่ายที่ไม่เสถียร ส่วน FastTrack จะปรับเส้นทางการรับส่งข้อมูลให้เหมาะสมกับตำแหน่งและกิจกรรมของผู้ใช้ การขยายเครือข่ายครั้งนี้เป็นส่วนหนึ่งของกลยุทธ์ระยะยาวของ Surfshark ที่ต้องการสร้างระบบ VPN ที่เร็ว ปลอดภัย และรองรับการเติบโตของผู้ใช้งานทั่วโลก โดยไม่เน้นแค่ตัวเลข แต่เน้นประสบการณ์ใช้งานที่ดีที่สุด ✅ การขยายเครือข่ายเซิร์ฟเวอร์ของ Surfshark ➡️ เพิ่มขึ้น 40% รวมเป็น 4,500 เซิร์ฟเวอร์ทั่วโลก ➡️ ลดความแออัด เพิ่มความเร็ว และทางเลือกในการเชื่อมต่อ ➡️ เน้นคุณภาพของเซิร์ฟเวอร์มากกว่าปริมาณ ✅ เทคโนโลยีใหม่ในระบบ Nexus SDN ➡️ Everlink: รักษาการเชื่อมต่อแม้ในเครือข่ายที่ไม่เสถียร ➡️ FastTrack: ปรับเส้นทางข้อมูลให้เหมาะกับตำแหน่งและกิจกรรม ➡️ เพิ่มความเร็ว ความเสถียร และประสบการณ์ใช้งาน ✅ จุดยืนของ Surfshark ➡️ ไม่เน้นแค่จำนวนเซิร์ฟเวอร์ แต่เน้นประสิทธิภาพและความน่าเชื่อถือ ➡️ มุ่งสร้างระบบ VPN ที่รองรับการเติบโตในอนาคต ➡️ ส่งเสริมความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้ ‼️ ข้อควรระวังและข้อจำกัด ⛔ จำนวนเซิร์ฟเวอร์มากไม่ได้หมายถึงคุณภาพที่ดีเสมอไป ⛔ ผู้ใช้ควรเลือกเซิร์ฟเวอร์ที่เหมาะกับตำแหน่งและกิจกรรมของตน ⛔ เทคโนโลยีใหม่อาจยังไม่รองรับในทุกอุปกรณ์หรือแพลตฟอร์ม ⛔ ความเร็วและเสถียรภาพยังขึ้นอยู่กับเครือข่ายของผู้ให้บริการอินเทอร์เน็ต https://www.techradar.com/vpn/vpn-services/surfshark-expands-network-to-4-500-servers-but-quality-is-more-important-than-quantity

🇨🇳 จีนประกาศแผน 5 ปีใหม่ มุ่งพึ่งพาตนเองด้านเซมิคอนดักเตอร์และ AI พร้อมกระตุ้นการใช้จ่ายในประเทศ จีนกำลังวางแผนพัฒนาเศรษฐกิจระยะยาวฉบับใหม่ (ปี 2026–2030) โดยเน้นการพึ่งพาตนเองด้านเทคโนโลยี โดยเฉพาะเซมิคอนดักเตอร์และปัญญาประดิษฐ์ (AI) ซึ่งถือเป็นหัวใจสำคัญของการเติบโตทางเศรษฐกิจในยุคใหม่ แผนนี้ถูกผลักดันโดยพรรคคอมมิวนิสต์จีน และมีเป้าหมายเพื่อรับมือกับความเสี่ยงจากการพึ่งพาการส่งออกและผลกระทบจากสงครามการค้ากับสหรัฐฯ จีนต้องการเปลี่ยนโครงสร้างเศรษฐกิจจากการพึ่งพาการส่งออก มาเป็นการกระตุ้นการใช้จ่ายภายในประเทศ โดยจะเพิ่มความมั่นคงทางการเงินให้ประชาชนผ่านการปรับปรุงระบบประกันสังคมและสนับสนุนภาคอสังหาริมทรัพย์ เพื่อให้ประชาชนกล้าจับจ่ายใช้สอยมากขึ้น ในด้านเทคโนโลยี รัฐบาลจะสนับสนุนการผลิตภายในประเทศ โดยเฉพาะในอุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์และ AI ซึ่งเป็นเป้าหมายหลักของแผนนี้ พร้อมทั้งส่งเสริมการพัฒนาอุตสาหกรรมใหม่ เช่น การบิน การขนส่ง และอินเทอร์เน็ต เพื่อสร้าง “พลังการผลิตคุณภาพใหม่” ที่จะผลักดันเศรษฐกิจจีนให้เติบโตอย่างมั่นคง ✅ แผนพัฒนาเศรษฐกิจ 5 ปีใหม่ของจีน (2026–2030) ➡️ เน้นการพึ่งพาตนเองด้านเทคโนโลยี โดยเฉพาะเซมิคอนดักเตอร์และ AI ➡️ ผลักดัน “พลังการผลิตคุณภาพใหม่” เพื่อพัฒนาอุตสาหกรรมยุคใหม่ ➡️ รับมือกับความเสี่ยงจากการพึ่งพาการส่งออกและสงครามการค้ากับสหรัฐฯ ✅ การปรับโครงสร้างเศรษฐกิจ ➡️ ลดสัดส่วนการพึ่งพาการส่งออก ซึ่งเคยสูงสุดในปี 2024 ➡️ กระตุ้นการใช้จ่ายภายในประเทศที่ยังต่ำกว่า 40% ของ GDP ➡️ ปรับปรุงระบบประกันสังคมและสนับสนุนภาคอสังหาริมทรัพย์ ➡️ เพิ่มความมั่นคงทางการเงินให้ประชาชนเพื่อกระตุ้นการบริโภค ✅ ผลกระทบต่อภาคเทคโนโลยี ➡️ บริษัทเทคโนโลยีจีนจะได้รับการสนับสนุนจากรัฐบาล ➡️ ความต้องการภายในประเทศจะเพิ่มขึ้นจากการกระตุ้นการใช้จ่าย ➡️ การพัฒนาเทคโนโลยีภายในจะช่วยลดการพึ่งพาตะวันตก ‼️ ข้อควรระวังและความท้าทาย ⛔ การเปลี่ยนโครงสร้างเศรษฐกิจต้องใช้เวลาและอาจกระทบการเติบโตระยะสั้น ⛔ การพัฒนาเทคโนโลยีภายในอาจเผชิญกับข้อจำกัดด้านทรัพยากรและความเชี่ยวชาญ ⛔ ความไม่แน่นอนจากสงครามการค้าอาจส่งผลต่อเสถียรภาพทางเศรษฐกิจ ⛔ การกระตุ้นการใช้จ่ายอาจไม่สำเร็จหากประชาชนยังขาดความมั่นใจ https://www.tomshardware.com/tech-industry/china-seeks-semiconductor-and-ai-self-reliance-in-ambitious-new-5-year-plan-beijing-also-wants-to-increase-domestic-spending-and-reduce-reliance-on-exports

🇺🇸 สหรัฐฯ เตรียมแบนการส่งออกสินค้าที่มีซอฟต์แวร์อเมริกันไปจีน – ตอบโต้การควบคุมแร่หายากของปักกิ่ง รัฐบาลสหรัฐฯ ภายใต้การนำของประธานาธิบดีทรัมป์กำลังพิจารณามาตรการตอบโต้จีนอย่างรุนแรง ด้วยการแบนการส่งออกสินค้าที่ผลิตด้วยหรือมีซอฟต์แวร์จากสหรัฐฯ ไปยังจีน ซึ่งครอบคลุมตั้งแต่ซอฟต์แวร์เฉพาะทางไปจนถึงระบบปฏิบัติการยอดนิยมอย่าง Windows, Android, iOS และ macOS มาตรการนี้เป็นการตอบโต้ที่สหรัฐฯ มองว่าเหมาะสม หลังจากจีนประกาศควบคุมการส่งออกแร่หายาก ซึ่งเป็นวัตถุดิบสำคัญในอุตสาหกรรมเทคโนโลยี โดยรัฐมนตรีคลังของสหรัฐฯ ยืนยันว่า “ทุกทางเลือกยังอยู่บนโต๊ะ” และหากมีการดำเนินการจริง จะร่วมมือกับประเทศพันธมิตรในกลุ่ม G7 แม้ยังไม่มีการตัดสินใจขั้นสุดท้าย แต่มาตรการนี้อาจส่งผลกระทบอย่างหนักต่อการค้าระหว่างสองประเทศ เพราะแทบทุกอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ในจีนล้วนมีส่วนเกี่ยวข้องกับซอฟต์แวร์จากสหรัฐฯ การแบนครั้งนี้อาจทำให้จีนต้องเร่งพัฒนาซอฟต์แวร์ของตัวเอง เช่น HarmonyOS, openKylin และมาตรฐานใหม่อย่าง UBIOS ที่เพิ่งเปิดตัว อย่างไรก็ตาม ผู้เชี่ยวชาญเตือนว่าการดำเนินการเช่นนี้อาจส่งผลย้อนกลับต่ออุตสาหกรรมของสหรัฐฯ เอง และอาจเร่งให้จีนพัฒนาระบบของตัวเองจนสามารถแข่งขันได้ในอนาคต ✅ แผนการแบนสินค้าจากสหรัฐฯ ไปจีน ➡️ ครอบคลุมสินค้าที่ผลิตด้วยหรือมีซอฟต์แวร์จากสหรัฐฯ ➡️ รวมถึงระบบปฏิบัติการยอดนิยม เช่น Windows, Android, iOS, macOS ➡️ เป็นมาตรการตอบโต้การควบคุมแร่หายากของจีน ➡️ อาจดำเนินการร่วมกับพันธมิตรในกลุ่ม G7 ✅ ผลกระทบต่อจีน ➡️ อุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ส่วนใหญ่ในจีนใช้ซอฟต์แวร์จากสหรัฐฯ ➡️ จีนต้องเร่งพัฒนาซอฟต์แวร์ของตัวเอง เช่น HarmonyOS, openKylin, UBIOS ➡️ อาจทำให้จีนอยู่ในสถานะเสียเปรียบในระยะสั้น แต่เร่งการพึ่งพาตนเองในระยะยาว ✅ ความเคลื่อนไหวก่อนหน้านี้ ➡️ สหรัฐฯ เคยแบนซอฟต์แวร์ออกแบบชิป (EDA) ไปยังจีน ➡️ ส่งผลให้บริษัทจีนอย่าง Xiaomi และ Lenovo ไม่สามารถออกแบบชิปกับ TSMC ได้ ➡️ มาตรการถูกยกเลิกหลังจีนยอมผ่อนปรนการส่งออกแร่หายาก ‼️ ข้อควรระวังและความท้าทาย ⛔ การแบนอาจกระทบต่อบริษัทเทคโนโลยีสหรัฐฯ ที่มีตลาดใหญ่ในจีน ⛔ อาจเร่งให้จีนพัฒนาระบบที่ไม่พึ่งพาสหรัฐฯ และกลายเป็นคู่แข่งในอนาคต ⛔ การดำเนินการอาจซับซ้อนและมีผลกระทบต่อห่วงโซ่อุปทานทั่วโลก ⛔ อาจนำไปสู่ความตึงเครียดทางเศรษฐกิจและเทคโนโลยีระหว่างสองประเทศ https://www.tomshardware.com/tech-industry/trump-considering-china-export-ban-on-items-made-with-or-containing-u-s-software-sweeping-restriction-to-hit-hard-in-response-to-beijings-rare-earth-embargo-in-major-trade-war-escalation

🌱 AI กับสิ่งแวดล้อม: ใช้พลังงานมหาศาล แต่ก็ช่วยโลกได้ใน 5 วิธี แม้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) จะถูกวิจารณ์ว่าใช้พลังงานและน้ำมหาศาล โดยเฉพาะในศูนย์ข้อมูลที่รองรับการประมวลผลขั้นสูง แต่บทความจาก The Star ชี้ให้เห็นว่า AI ก็สามารถเป็นเครื่องมือสำคัญในการช่วยลดมลพิษและเพิ่มประสิทธิภาพการใช้พลังงานในหลายภาคส่วนได้เช่นกัน นักวิจัยและผู้เชี่ยวชาญเสนอ 5 วิธีที่ AI สามารถช่วยสิ่งแวดล้อมได้ ตั้งแต่การจัดการพลังงานในอาคาร ไปจนถึงการลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจกจากการผลิตน้ำมันและการจราจร 🔍 สรุป 5 วิธีที่ AI ช่วยสิ่งแวดล้อม 1️⃣ เพิ่มประสิทธิภาพการใช้พลังงานในอาคาร ✅ วิธีการทำงาน ➡️ AI ปรับแสงสว่าง อุณหภูมิ และการระบายอากาศตามสภาพอากาศและการใช้งานจริง ➡️ คาดว่าช่วยลดการใช้พลังงานในอาคารได้ 10–30% ➡️ ระบบอัตโนมัติช่วยลดการเปิดแอร์หรือฮีตเตอร์เกินความจำเป็น ‼️ คำเตือน ⛔ หากระบบ AI ขัดข้อง อาจทำให้การควบคุมอุณหภูมิผิดพลาด ⛔ ต้องมีการบำรุงรักษาเซ็นเซอร์และระบบควบคุมอย่างสม่ำเสมอ 2️⃣ จัดการการชาร์จอุปกรณ์ไฟฟ้าอย่างมีประสิทธิภาพ ✅ วิธีการทำงาน ➡️ AI กำหนดเวลาชาร์จ EV และสมาร์ตโฟนให้เหมาะกับช่วงที่ไฟฟ้าถูกและสะอาด ➡️ ลดการใช้ไฟฟ้าช่วงพีค และลดการพึ่งพาพลังงานจากฟอสซิล ‼️ คำเตือน ⛔ ต้องมีการเชื่อมต่อกับระบบ grid และข้อมูลราคาพลังงานแบบเรียลไทม์ ⛔ หากข้อมูลไม่แม่นยำ อาจชาร์จผิดเวลาและเพิ่มค่าไฟ 3️⃣ ลดมลพิษจากการผลิตน้ำมันและก๊าซ ✅ วิธีการทำงาน ➡️ AI วิเคราะห์กระบวนการผลิตเพื่อหาจุดที่ปล่อยก๊าซเรือนกระจกมากที่สุด ➡️ ช่วยปรับปรุงกระบวนการให้ปล่อยก๊าซน้อยลง ➡️ ใช้ machine learning เพื่อคาดการณ์และป้องกันการรั่วไหล ‼️ คำเตือน ⛔ ข้อมูลจากอุตสาหกรรมอาจไม่เปิดเผยทั้งหมด ทำให้ AI วิเคราะห์ไม่ครบ ⛔ การพึ่งพา AI โดยไม่มีการตรวจสอบจากมนุษย์อาจเสี่ยงต่อความผิดพลาด 4️⃣ ควบคุมสัญญาณไฟจราจรเพื่อลดการปล่อยคาร์บอน ✅ วิธีการทำงาน ➡️ AI วิเคราะห์การจราจรแบบเรียลไทม์เพื่อปรับสัญญาณไฟให้รถติดน้อยลง ➡️ ลดการจอดรอและการเร่งเครื่องที่สิ้นเปลืองพลังงาน ➡️ ช่วยลดการปล่อยคาร์บอนจากรถยนต์ในเมืองใหญ่ ‼️ คำเตือน ⛔ ต้องมีระบบกล้องและเซ็นเซอร์ที่ครอบคลุมทั่วเมือง ⛔ หากระบบล่ม อาจทำให้การจราจรแย่ลงกว่าเดิม 5️⃣ ตรวจสอบและซ่อมบำรุงระบบ HVAC และอุปกรณ์อื่นๆ ✅ วิธีการทำงาน ➡️ AI ตรวจจับความผิดปกติในระบบก่อนเกิดความเสียหาย ➡️ ช่วยลดการใช้พลังงานจากอุปกรณ์ที่ทำงานผิดปกติ ➡️ ลดค่าใช้จ่ายในการซ่อมแซมระยะยาว ‼️ คำเตือน ⛔ ต้องมีการติดตั้งเซ็นเซอร์และระบบวิเคราะห์ที่แม่นยำ ⛔ หากไม่ calibrate ระบบอย่างสม่ำเสมอ อาจเกิด false alarm หรือพลาดการแจ้งเตือนจริง https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/10/24/ai-can-help-the-environment-even-though-it-uses-tremendous-energy-here-are-5-ways-how

🚗 GM ปฏิวัติระบบรถยนต์: ใช้ Gemini แทน CarPlay และ Android Auto ภายในปี 2026 General Motors (GM) ประกาศแผนการครั้งใหญ่ในการยกเลิกการรองรับ Apple CarPlay และ Android Auto ในรถยนต์ทุกประเภท ทั้งไฟฟ้าและน้ำมัน เพื่อเปิดทางให้กับ Gemini — ระบบผู้ช่วย AI จาก Google ที่จะถูกฝังเข้าไปในรถยนต์ของ GM ตั้งแต่ปี 2026 เป็นต้นไป Gemini จะทำหน้าที่เป็นผู้ช่วยส่วนตัวในรถยนต์ที่สามารถโต้ตอบด้วยภาษาธรรมชาติ เข้าใจคำสั่งที่ซับซ้อน และเชื่อมโยงกับข้อมูลของรถแบบเรียลไทม์ เช่น การแจ้งเตือนซ่อมบำรุง การวางแผนเส้นทาง หรือแม้แต่การตอบคำถามเกี่ยวกับสถานที่ที่กำลังขับผ่าน เช่น “สะพานนี้มีประวัติอย่างไร” ระบบใหม่นี้จะถูกอัปเดตผ่าน OTA (Over-the-Air) ผ่าน Google Play Store สำหรับรถยนต์ที่มีระบบ OnStar ตั้งแต่รุ่นปี 2015 ขึ้นไป โดย GM ยืนยันว่าจะให้ผู้ใช้ควบคุมข้อมูลส่วนตัวอย่างเต็มที่ หลังจากเคยถูกวิจารณ์เรื่องการแชร์ข้อมูลกับบริษัทประกันภัย Gemini ไม่ใช่แค่การเปลี่ยนผู้ช่วยเสียง แต่เป็นก้าวแรกสู่แพลตฟอร์มคอมพิวเตอร์ในรถยนต์ที่ GM พัฒนาขึ้นเอง ซึ่งจะรองรับระบบขับเคลื่อนอัตโนมัติในอนาคตภายในปี 2028 ✅ การเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ของ GM ➡️ ยกเลิกการรองรับ Apple CarPlay และ Android Auto ➡️ แทนที่ด้วย Gemini — ผู้ช่วย AI จาก Google ➡️ เริ่มใช้งานในรถยนต์ทุกประเภทตั้งแต่ปี 2026 ✅ ความสามารถของ Gemini ➡️ โต้ตอบด้วยภาษาธรรมชาติ เข้าใจคำสั่งซับซ้อน ➡️ เชื่อมโยงกับข้อมูลรถแบบเรียลไทม์ ➡️ ตอบคำถามเกี่ยวกับสถานที่หรือฟังก์ชันของรถ ➡️ แจ้งเตือนซ่อมบำรุงและช่วยวางแผนเส้นทาง ✅ การอัปเดตและการรองรับ ➡️ อัปเดตผ่าน OTA ผ่าน Google Play Store ➡️ รองรับรถยนต์ที่มี OnStar ตั้งแต่ปี 2015 ขึ้นไป ➡️ ผู้ใช้สามารถควบคุมข้อมูลส่วนตัวได้ ✅ แผนระยะยาวของ GM ➡️ พัฒนาแพลตฟอร์มคอมพิวเตอร์ในรถยนต์ของตนเอง ➡️ เตรียมเปิดตัวระบบขับเคลื่อนอัตโนมัติภายในปี 2028 https://securityonline.info/gm-bets-on-ai-gemini-to-replace-carplay-android-auto-in-all-cars-by-2026/

📱 “Exynos 2600 ยังไม่พร้อมใช้กับ Galaxy S26 ทุกรุ่น – ผลิตได้แค่ 15,000 แผ่น wafer เท่านั้น!” Samsung เริ่มผลิตชิป Exynos 2600 ด้วยเทคโนโลยี 2nm GAA (Gate-All-Around) สำหรับใช้ใน Galaxy S26 แต่ดูเหมือนว่าการผลิตยังไม่พร้อมเต็มที่ เพราะมีรายงานว่าผลิตได้เพียง 15,000 wafer เท่านั้น ซึ่งถือว่าน้อยมากเมื่อเทียบกับความต้องการของตลาด แม้ก่อนหน้านี้จะมีข่าวว่า Exynos 2600 มีประสิทธิภาพสูงกว่า Snapdragon 8 Elite Gen 5 และ A19 Pro ในการทดสอบภายใน แต่ปัญหาหลักคือ อัตราผลิตที่ได้ (yield) ยังอยู่ที่ประมาณ 50% เท่านั้น ทำให้ชิปที่ผลิตได้จริงมีจำนวนจำกัด ผลคือ Galaxy S26 จะมีเพียง 30% ของเครื่องทั้งหมด ที่ใช้ Exynos 2600 ส่วนที่เหลือจะใช้ Snapdragon 8 Elite Gen 5 แทน แม้ก่อนหน้านี้จะมีข่าวว่า S26 Ultra จะใช้ Exynos ด้วย แต่ข้อมูลล่าสุดชี้ว่าอาจไม่เป็นจริง แหล่งข่าวยังระบุว่า Exynos 2600 ถูกมองว่า “premature” หรือยังไม่พร้อมใช้งานในระดับ mass production และ Samsung ยังต้องปรับปรุง yield ให้สูงขึ้นก่อนจะใช้กับรุ่นเรือธงทั้งหมด นอกจากนี้ Samsung ยังมีแผนใช้เทคโนโลยี 2nm GAA เดียวกันในการผลิตชิป AI6 ของ Tesla ซึ่งอยู่ในช่วง pilot production โดยตั้งเป้าเพิ่ม yield ให้ถึง 50% ภายในรอบการผลิตถัดไป ✅ สถานะการผลิตของ Exynos 2600 ➡️ ผลิตได้เพียง 15,000 wafer เท่านั้น ➡️ Yield อยู่ที่ประมาณ 50% ➡️ ใช้เทคโนโลยี 2nm GAA ที่ยังไม่เสถียร ➡️ ถูกมองว่ายัง “premature” สำหรับการใช้งานใน Galaxy S26 ทุกรุ่น ✅ ผลกระทบต่อ Galaxy S26 ➡️ มีเพียง 30% ของเครื่องที่ใช้ Exynos 2600 ➡️ ส่วนใหญ่จะใช้ Snapdragon 8 Elite Gen 5 แทน ➡️ S26 Ultra อาจไม่ได้ใช้ Exynos ตามที่เคยคาดไว้ ➡️ ประสิทธิภาพของ Exynos 2600 ยังสูงกว่าในการทดสอบภายใน ✅ แผนของ Samsung ในอนาคต ➡️ ตั้งเป้าเพิ่ม yield เป็น 70% ➡️ ใช้เทคโนโลยีเดียวกันผลิตชิป AI6 ให้ Tesla ➡️ หวังดึงลูกค้าใหม่ เช่น Qualcomm หาก yield ดีขึ้น ➡️ แข่งกับ TSMC ในตลาด 2nm GAA ‼️ ข้อควรระวังและคำเตือน ⛔ Yield ต่ำทำให้ต้นทุนต่อชิปสูงและจำนวนผลิตจำกัด ⛔ การใช้ชิปที่ยังไม่เสถียรอาจกระทบต่อภาพลักษณ์ของ Galaxy S26 ⛔ หากไม่สามารถเพิ่ม yield ได้ อาจเสียเปรียบ TSMC ในระยะยาว ⛔ การพึ่งพา Snapdragon มากเกินไปอาจลดความเป็นอิสระของ Samsung ⛔ การผลิต AI6 บนเทคโนโลยีเดียวกันอาจเจอปัญหา yield ซ้ำซ้อน https://wccftech.com/exynos-2600-initial-production-volume-15000-wafers-considered-premature-for-all-galaxy-s26-models/

📉 “Wikipedia เผยทราฟฟิกลดฮวบ – คนหันไปดูคลิปกับใช้ AI ตอบแทนการคลิก” Wikipedia ซึ่งเคยเป็นแหล่งข้อมูลอันดับหนึ่งของโลก กำลังเผชิญกับการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในพฤติกรรมผู้ใช้ โดย Marshall Miller จาก Wikimedia Foundation เผยว่า จำนวนผู้เข้าชมลดลง 8% เมื่อเทียบกับปีก่อน และมีแนวโน้มลดลงต่อเนื่อง สาเหตุหลักคือการเปลี่ยนวิธี “ค้นหาความรู้” ของผู้คน โดยเฉพาะจากสองกระแสใหญ่: 1️⃣ AI search summaries – เครื่องมือค้นหาหลายเจ้าตอนนี้ใช้ AI สรุปคำตอบให้ทันทีโดยไม่ต้องคลิกเข้าเว็บ เช่น Google’s SGE หรือ Bing Copilot ทำให้ผู้ใช้ได้คำตอบจาก Wikipedia โดยไม่เคยเข้า Wikipedia จริง ๆ 2️⃣ Social video platforms – คนรุ่นใหม่หันไปใช้ TikTok, YouTube Shorts และ Instagram Reels เพื่อหาความรู้แบบเร็ว ๆ แทนการอ่านบทความยาว ๆ บนเว็บ Wikipedia เองเคยทดลองใช้ AI สรุปบทความ แต่ต้องหยุดไปเพราะชุมชนผู้แก้ไขไม่พอใจเรื่องความแม่นยำและการควบคุมเนื้อหา สิ่งที่น่ากังวลคือ หากคนไม่เข้า Wikipedia โดยตรง ก็จะมีผู้แก้ไขน้อยลง และยอดบริจาคก็ลดลงตามไปด้วย ซึ่งอาจกระทบต่อคุณภาพและความยั่งยืนของเนื้อหาในระยะยาว Miller จึงเรียกร้องให้บริษัท AI และแพลตฟอร์มค้นหา “ส่งคนกลับเข้า Wikipedia” และกำลังพัฒนา framework ใหม่เพื่อให้การอ้างอิงเนื้อหาจาก Wikipedia มีความชัดเจนและเป็นธรรมมากขึ้น ✅ สถานการณ์ปัจจุบันของ Wikipedia ➡️ จำนวนผู้เข้าชมลดลง 8% เมื่อเทียบกับปีก่อน ➡️ การลดลงเกิดหลังจากปรับระบบตรวจจับ bot ใหม่ ➡️ พบว่าทราฟฟิกสูงช่วงพฤษภาคม–มิถุนายนมาจาก bot ที่หลบการตรวจจับ ✅ สาเหตุของการลดลง ➡️ AI search summaries ให้คำตอบโดยไม่ต้องคลิกเข้าเว็บ ➡️ คนรุ่นใหม่หันไปใช้ social video เพื่อหาความรู้ ➡️ พฤติกรรมการค้นหาข้อมูลเปลี่ยนจาก “อ่าน” เป็น “ดู” และ “ฟัง” ✅ ผลกระทบต่อ Wikipedia ➡️ ผู้เข้าชมน้อยลง = ผู้แก้ไขน้อยลง ➡️ ยอดบริจาคลดลงตามจำนวนผู้ใช้ ➡️ เสี่ยงต่อคุณภาพและความยั่งยืนของเนื้อหา ➡️ ความเข้าใจของผู้ใช้ต่อแหล่งที่มาของข้อมูลลดลง ✅ การตอบสนองจาก Wikimedia Foundation ➡️ เรียกร้องให้ AI และ search engine ส่งคนกลับเข้า Wikipedia ➡️ พัฒนา framework ใหม่สำหรับการอ้างอิงเนื้อหา ➡️ มีทีมงาน 2 ทีมช่วยผลักดัน Wikipedia สู่กลุ่มผู้ใช้ใหม่ ➡️ หยุดการใช้ AI สรุปบทความหลังชุมชนไม่พอใจ ‼️ ข้อควรระวังและคำเตือน ⛔ หากคนไม่เข้า Wikipedia โดยตรง อาจไม่รู้ว่าเนื้อหามาจากไหน ⛔ การลดจำนวนผู้แก้ไขอาจทำให้เนื้อหาล้าสมัยหรือผิดพลาด ⛔ การพึ่งพา AI summaries อาจลดความหลากหลายของมุมมอง ⛔ หากยอดบริจาคลดลง อาจกระทบต่อการดำเนินงานของ Wikimedia ⛔ การใช้ social video เพื่อหาความรู้อาจทำให้ข้อมูลผิดพลาดแพร่กระจายง่ายขึ้น https://techcrunch.com/2025/10/18/wikipedia-says-traffic-is-falling-due-to-ai-search-summaries-and-social-video/

🕵️‍♀️ “Symantec แฉแคมเปญจารกรรมจีน – ใช้ Zingdoor, ShadowPad และ KrustyLoader เจาะหน่วยงานทั่วโลก!” Symantec เปิดเผยแคมเปญจารกรรมไซเบอร์ระดับโลกที่มีความเชื่อมโยงกับกลุ่ม APT ของจีนหลายกลุ่ม โดยพบการใช้เครื่องมือมัลแวร์ที่ซับซ้อน ได้แก่ Zingdoor, ShadowPad และ KrustyLoader ซึ่งเคยถูกใช้โดยกลุ่ม Glowworm (Earth Estries) และ UNC5221 มาก่อน แคมเปญนี้เจาะระบบของหน่วยงานรัฐบาลในอเมริกาใต้และมหาวิทยาลัยในสหรัฐฯ โดยใช้ช่องโหว่ใน SQL Server และ Apache HTTP เป็นจุดเริ่มต้น จากนั้นฝัง DLL อันตรายผ่าน binary ที่ดูเหมือนซอฟต์แวร์ของ Symantec เพื่อหลบการตรวจจับ Zingdoor เป็น backdoor ที่เขียนด้วย Go สามารถเก็บข้อมูลระบบ, อัปโหลด/ดาวน์โหลดไฟล์ และรันคำสั่งได้ โดยถูก sideload ผ่าน binary ของ Trend Micro เพื่อให้ดูเหมือนโปรแกรมปกติ ShadowPad เป็น Remote Access Trojan (RAT) แบบ modular ที่สามารถโหลดโมดูลใหม่ได้ตามต้องการ ใช้ DLL sideloading เพื่อซ่อนตัว และถูกใช้โดยหลายกลุ่ม APT ของจีน เช่น APT41, Blackfly และ Grayfly KrustyLoader เป็น dropper ที่เขียนด้วย Rust มีฟีเจอร์ anti-analysis และ self-delete ก่อนจะโหลด payload ขั้นที่สอง เช่น Sliver C2 framework ซึ่งใช้ควบคุมระบบจากระยะไกล นอกจากมัลแวร์เฉพาะทางแล้ว แฮกเกอร์ยังใช้เครื่องมือทั่วไปของ Windows เช่น Certutil, Procdump, Revsocks และ PetitPotam เพื่อขโมย credentials และยกระดับสิทธิ์ในระบบ Symantec ระบุว่าการโจมตีนี้เกี่ยวข้องกับการใช้ช่องโหว่ ToolShell ที่ Microsoft เคยรายงาน โดยพบว่ามีการใช้จากกลุ่มอื่นนอกเหนือจาก Budworm, Sheathminer และ Storm-2603 ซึ่งแสดงให้เห็นถึง ecosystem การโจมตีที่กว้างกว่าที่เคยคิด ✅ เครื่องมือมัลแวร์ที่ใช้ในแคมเปญ ➡️ Zingdoor – backdoor เขียนด้วย Go ใช้ sideload ผ่าน Trend Micro ➡️ ShadowPad – modular RAT ที่โหลดโมดูลใหม่ได้ ใช้ DLL sideloading ➡️ KrustyLoader – Rust-based dropper ที่โหลด Sliver C2 framework ➡️ ใช้เครื่องมือทั่วไปของ Windows เช่น Certutil, Revsocks, Procdump ➡️ ใช้ PetitPotam เพื่อขโมย credentials จาก domain controller ✅ กลุ่ม APT ที่เกี่ยวข้อง ➡️ Glowworm (Earth Estries), FamousSparrow ➡️ UNC5221 – กลุ่มที่มีความเชื่อมโยงกับจีน ➡️ APT41, Blackfly, Grayfly – ใช้ ShadowPad ➡️ REF3927 – กลุ่มใหม่ที่ใช้ ToolShell ร่วมกับกลุ่มอื่น ✅ เป้าหมายของการโจมตี ➡️ หน่วยงานรัฐบาลในอเมริกาใต้ ➡️ มหาวิทยาลัยในสหรัฐฯ ➡️ ระบบ SharePoint ที่มีช่องโหว่ ➡️ เป้าหมายเชิงยุทธศาสตร์ที่มีข้อมูลสำคัญ ➡️ สร้างการเข้าถึงระยะยาวและขโมยข้อมูลอย่างต่อเนื่อง https://securityonline.info/symantec-exposes-chinese-apt-overlap-zingdoor-shadowpad-and-krustyloader-used-in-global-espionage/

🔬 “TSMC เลือกใช้ Photomask Pellicles แทนเครื่อง High-NA EUV – เดินเกมประหยัดต้นทุนสำหรับชิป 1.4nm และ 1nm” TSMC บริษัทผลิตชิปอันดับหนึ่งของโลก กำลังเตรียมเข้าสู่ยุคการผลิตระดับ 1.4nm และ 1nm ซึ่งถือว่าเป็นเทคโนโลยีที่ล้ำหน้าที่สุดในปัจจุบัน โดยทั่วไปแล้ว การผลิตระดับนี้จะต้องใช้เครื่อง High-NA EUV จาก ASML ที่มีราคาสูงถึง $400 ล้านต่อเครื่อง แต่ TSMC กลับเลือกใช้วิธีที่ต่างออกไป นั่นคือการใช้ “Photomask Pellicles” แทน Pellicle คือแผ่นฟิล์มบาง ๆ ที่ติดอยู่บน photomask เพื่อป้องกันฝุ่นและสิ่งปนเปื้อนระหว่างการยิงแสง EUV ซึ่งเป็นสิ่งจำเป็นมากเมื่อเข้าสู่ระดับ sub-2nm เพราะการยิงแสงต้องแม่นยำสุด ๆ และ photomask จะถูกใช้งานบ่อยขึ้น ทำให้โอกาสเกิดความเสียหายสูงขึ้นตามไปด้วย TSMC มองว่าการใช้ pellicle แม้จะมีความซับซ้อนและต้องผ่านการทดลองหลายครั้ง แต่ก็เป็นทางเลือกที่คุ้มค่ากว่าการลงทุนซื้อเครื่อง High-NA EUV ที่แพงและผลิตได้จำกัด (ASML ผลิตได้แค่ 5–6 เครื่องต่อปี) โดย TSMC ได้เริ่มวิจัยและพัฒนา pellicle สำหรับ 1.4nm ที่โรงงาน Hsinchu และเตรียมใช้จริงในปี 2028 แม้จะมีความเสี่ยงเรื่อง yield และความแม่นยำ แต่ TSMC เชื่อว่าการใช้ pellicle จะช่วยลดต้นทุนและเพิ่มความยืดหยุ่นในการผลิตได้มากกว่าในระยะยาว โดยเฉพาะเมื่อความต้องการจากลูกค้าอย่าง Apple เพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ ✅ กลยุทธ์ของ TSMC สำหรับชิประดับ 1.4nm และ 1nm ➡️ เลือกใช้ Photomask Pellicles แทนเครื่อง High-NA EUV ➡️ ลดต้นทุนจากการไม่ต้องซื้อเครื่องราคา $400 ล้าน ➡️ เริ่มวิจัย pellicle ที่โรงงาน Hsinchu ➡️ เตรียมใช้จริงในปี 2028 สำหรับกระบวนการ A14 และ A10 ➡️ Pellicle ช่วยป้องกันฝุ่นและสิ่งปนเปื้อนระหว่างยิงแสง ➡️ เพิ่มความยืดหยุ่นในการผลิตและลดความเสียหายของ photomask ➡️ รองรับความต้องการจากลูกค้า เช่น Apple ที่ใช้ชิปขั้นสูง ✅ ข้อได้เปรียบเชิงธุรกิจ ➡️ ASML ผลิตเครื่อง High-NA EUV ได้จำกัด (5–6 เครื่องต่อปี) ➡️ TSMC ลงทุนกว่า NT$1.5 ล้านล้าน (~$49 พันล้าน) สำหรับการพัฒนา ➡️ ใช้แนวทาง “trial and error” เพื่อปรับปรุง yield ➡️ มีแผนใช้ EUV แบบมาตรฐานร่วมกับ pellicle เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ https://wccftech.com/tsmc-to-use-photomask-pellicles-instead-of-high-na-euv-machines-for-1-4nm-and-1nm-processes/

⚙️ “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/

💽 “Fujitsu A77-K3 — แล็ปท็อป 16 นิ้วที่ยังมี DVD Drive ในปี 2026” — เมื่อการยึดมั่นในสื่อแบบดั้งเดิมกลายเป็นจุดขายในยุคที่ทุกคนวิ่งเข้าหาคลาวด์ Fujitsu เปิดตัวโน้ตบุ๊กรุ่นใหม่ FMV Note A77-K3 ซึ่งเป็นหนึ่งในไม่กี่รุ่นที่ยังคงมี “DVD Drive” ในปี 2026 โดยออกแบบมาเพื่อผู้ใช้ที่ต้องการความมั่นคง, ความสามารถในการเชื่อมต่อแบบครบครัน และการใช้งานระยะยาว โดยไม่เน้นความบางเบาเหมือนโน้ตบุ๊กรุ่นใหม่ ๆ A77-K3 มาพร้อมหน้าจอ WUXGA ขนาด 16 นิ้ว อัตราส่วน 16:10 ขอบบาง ใช้ชิป Intel Core i5-1335U, RAM DDR5 16GB และ SSD 256GB โดยมีพอร์ตเชื่อมต่อครบครัน เช่น USB4, USB 3.2, HDMI, LAN, SD Card และ Wi-Fi 7 จุดเด่นคือการมี optical drive สำหรับอ่านแผ่น DVD ซึ่งหายากมากในโน้ตบุ๊กรุ่นใหม่ และเหมาะกับผู้ใช้ที่ยังต้องการเข้าถึงข้อมูลจากแผ่นเก่า เช่น ซอฟต์แวร์, เอกสาร, หรือสื่อการเรียนรู้ นอกจากนี้ยังมีฟีเจอร์ด้านความปลอดภัย เช่น กล้องที่รองรับ Windows Hello พร้อมม่านปิดกล้องแบบกายภาพ และคีย์บอร์ดที่มีปุ่มลัดสำหรับเปิดเบราว์เซอร์หรือแอปช่วยเหลือ น้ำหนักประมาณ 1.9 กิโลกรัม ถือว่าหนักเมื่อเทียบกับโน้ตบุ๊กรุ่นใหม่ที่เน้นความเบา แต่ Fujitsu มองว่าความมั่นคงและการใช้งานที่หลากหลายสำคัญกว่า ✅ Fujitsu เปิดตัว FMV Note A77-K3 พร้อม DVD Drive ในปี 2026 ➡️ เป็นหนึ่งในไม่กี่รุ่นที่ยังรองรับ optical disk ✅ หน้าจอ WUXGA ขนาด 16 นิ้ว อัตราส่วน 16:10 ➡️ ขอบบาง เหมาะกับงาน productivity ✅ ใช้ Intel Core i5-1335U, RAM DDR5 16GB, SSD 256GB ➡️ รองรับงานทั่วไปได้ดี ✅ มีพอร์ตเชื่อมต่อครบ เช่น USB4, HDMI, LAN, SD Card ➡️ รองรับการใช้งานแบบมืออาชีพ ✅ รองรับ Wi-Fi 7 และ Windows Hello พร้อมม่านปิดกล้อง ➡️ เพิ่มความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัว ✅ คีย์บอร์ดมีปุ่มลัดสำหรับเปิดเบราว์เซอร์และแอปช่วยเหลือ ➡️ เหมาะกับผู้ใช้ที่ต้องการความสะดวก ✅ น้ำหนักประมาณ 1.9 กิโลกรัม ➡️ ไม่เน้นความเบา แต่เน้นความมั่นคงและการเชื่อมต่อ https://www.techradar.com/pro/its-almost-2026-and-fujitsu-is-doing-its-best-to-save-optical-disks-the-a77-k3-is-a-16-inch-13th-gen-core-i5-laptop-with-a-dvd-drive

💼 “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