📌📡🔴 รวมข่าวจากเวบ TechRadar 🔴📡📌 #รวมข่าวIT #20251221 #TechRadar 🧠🚚 AI ช่วยลดอุบัติเหตุและเพิ่มประสิทธิภาพงานภาคสนาม AI กำลังกลายเป็นหัวใจสำคัญของงานปฏิบัติการภาคสนาม โดยช่วยตรวจจับพฤติกรรมเสี่ยงของผู้ขับขี่แบบเรียลไทม์ ลดอุบัติเหตุ เพิ่มประสิทธิภาพ และปิดช่องว่างข้อมูลที่เคยทำให้การตัดสินใจล่าช้า ทั้งยังช่วยให้การโค้ชคนขับทำได้เร็วขึ้นและแม่นยำขึ้น ทำให้องค์กรมีความปลอดภัยและความพร้อมเชิงปฏิบัติการสูงกว่าเดิม 🔗 https://www.techradar.com/pro/how-ai-is-preventing-collisions-driving-productivity-and-transforming-physical-operations 📱✨ iPhone พับได้ยังไม่ไร้รอยพับ เพราะ Apple ยังแก้ “ความท้าทายทางเทคนิค” ไม่สำเร็จ ข่าวลือใหม่เผยว่า iPhone แบบพับได้ของ Apple ยังติดปัญหาเรื่องการทำให้หน้าจอ “ไร้รอยพับจริง ๆ” แม้จะทดลองกระจก UFG หลายแบบแล้วก็ตาม ทำให้กำหนดเปิดตัวในปี 2026 ยังต้องลุ้นต่อไปว่า Apple จะทำสำเร็จหรือไม่ 🔗 https://www.techradar.com/phones/iphone/apple-is-rumored-to-still-be-facing-technical-challenges-in-producing-its-crease-free-foldable-iphone 📊🔍 ช่องว่างลับระหว่าง “ข้อมูล” กับ “การตัดสินใจ” ในยุค AI หลายองค์กรลงทุนจัดระเบียบข้อมูลอย่างหนัก แต่กลับไม่สามารถเปลี่ยนข้อมูลให้เป็นผลลัพธ์ทางธุรกิจได้ เพราะขาดสถาปัตยกรรม ระบบ และทักษะด้านข้อมูลที่เชื่อมโยงไปสู่การใช้งานจริง ทำให้ AI ไม่สามารถสร้างผลลัพธ์ได้ตามที่คาดหวัง 🔗 https://www.techradar.com/pro/bridging-the-hidden-gap-between-data-and-decisions-in-the-age-of-ai 💾📦 เจาะลึกตลาด HDD ยุคใหม่—จาก 8TB เป็นมาตรฐาน ไปจนถึงรุ่น 30TB+ การสำรวจ HDD จำนวน 167 รุ่นเผยให้เห็นว่าตลาดฮาร์ดดิสก์ยังคงสำคัญ โดยเฉพาะในงานดาต้าเซ็นเตอร์และ NAS ที่ต้องการความจุสูง ราคาคุ้มค่า และความทนทาน แม้ SSD จะครองตลาดผู้ใช้ทั่วไปไปแล้วก็ตาม 🔗 https://www.techradar.com/pro/i-compiled-a-list-of-167-hard-disk-drives-worth-buying-here-are-six-things-i-found-out 📱⚙️ Samsung Galaxy Z Flip 8 อาจใช้ชิป Exynos 2600 ข่าวหลุดใหม่ชี้ว่า Z Flip 8 อาจหันมาใช้ชิป Exynos 2600 แบบเต็มตัว ซึ่งเป็นชิป 2nm รุ่นแรกของ Samsung ที่เน้นประสิทธิภาพและพลังงานดีขึ้น แม้ Snapdragon ยังถูกมองว่าแรงกว่าในหลายงานก็ตาม 🔗 https://www.techradar.com/phones/samsung-galaxy-phones/a-new-samsung-galaxy-z-flip-8-leak-may-have-revealed-the-chipset-its-going-to-run-on 🤖➡️📱 การเปลี่ยนจาก Google Assistant ไป Gemini ถูกเลื่อนเป็นปีหน้า Google ประกาศเลื่อนการเปลี่ยนผู้ช่วยบน Android จาก Assistant ไป Gemini ออกไปถึงปี 2026 เพื่อให้การเปลี่ยนผ่านราบรื่นขึ้น โดยสุดท้าย Assistant จะถูกยกเลิกใช้งานทั้งหมด 🔗 https://www.techradar.com/phones/android/the-switch-from-google-assistant-to-gemini-on-android-devices-has-been-pushed-back-to-next-year 🖥️✈️ รีวิว MSI Pro MP165 E6 จอพกพางานดี ราคาประหยัด จอพกพาน้ำหนักเบา ใช้งานง่ายด้วยสาย USB‑C เส้นเดียว เหมาะกับคนทำงานที่ต้องการพื้นที่หน้าจอเพิ่มระหว่างเดินทาง แม้สเปกจะไม่หวือหวา แต่คุ้มค่ามากในงบไม่ถึง $100 🔗 https://www.techradar.com/pro/msi-pro-mp165-e6-portable-monitor-review 🛡️🔥 5 วิธีเสริมความแกร่งหลังเหตุการณ์ระบบล่ม องค์กรจำนวนมากทำแค่ “ปิดงานเอกสารหลังเหตุการณ์” แต่ความยืดหยุ่นจริงเกิดจากการมองเห็นการเปลี่ยนแปลงทั้งหมดในระบบ การควบคุมการแก้ไขฉุกเฉิน และการสร้างวัฒนธรรมที่เน้นความโปร่งใสของข้อมูล 🔗 https://www.techradar.com/pro/five-post-incident-improvements-that-actually-strengthen-resilience 😴🎧 ทดสอบหูฟัง SomniPods 3—บางที่สุด พร้อมสถิติที่น่าสนใจ ผู้เขียนทดลองใช้หูฟังตัดเสียงรบกวนสำหรับนอนเป็นเวลา 2 สัปดาห์ พบว่ามีฟีเจอร์ดีและบางมากจนใส่นอนได้สบาย แต่ยังมีจุดที่ต้องพัฒนา ทั้งยังต้องใช้คู่กับแอป Fitnexa เพื่อปลดล็อกฟีเจอร์เต็ม 🔗 https://www.techradar.com/health-fitness/sleep/i-used-the-thinnest-noise-cancelling-sleep-earbuds-for-two-weeks-and-it-had-one-fascinating-statistic 🧩🕵️ Claude บน Chrome—สะดวกมาก แต่ชวนให้รู้สึกถูกจับตามอง ส่วนขยาย Claude ใหม่สามารถเข้าถึงแท็บ ประวัติ และไฟล์ของผู้ใช้เพื่อช่วยทำงานอัตโนมัติได้อย่างทรงพลัง แต่ก็สร้างความรู้สึก “ระแวง” เพราะต้องให้สิทธิ์เข้าถึงข้อมูลจำนวนมาก 🔗 https://www.techradar.com/ai-platforms-assistants/claude/i-tried-the-new-claude-in-chrome-extension-and-it-delivered-convenience-with-a-side-of-digital-paranoia 🔐📱 Soverli สตาร์ทอัพสวิสสร้างเลเยอร์ OS ปลอดภัยที่สุดบนมือถือ Soverli พัฒนาเลเยอร์ระบบปฏิบัติการที่ทำงานคู่กับ Android/iOS เพื่อให้ยังใช้งานได้แม้ระบบหลักถูกโจมตี เหมาะกับงานภาครัฐ หน่วยกู้ภัย และองค์กรที่ต้องการความปลอดภัยระดับสูง 🔗 https://www.techradar.com/pro/this-intriguing-startup-wants-to-create-the-worlds-most-secure-smartphones-and-its-doing-it-proton-style 🖥️📡 มาตรฐานบัส HP อายุ 53 ปี ได้ไดรเวอร์ Linux แล้ว GPIB มาตรฐานเก่าแก่จากปี 1972 ได้รับไดรเวอร์เสถียรใน Linux 6.19 ทำให้อุปกรณ์ห้องแล็บรุ่นเก่าสามารถใช้งานกับระบบสมัยใหม่ได้อย่างราบรื่นอีกครั้ง 🔗 https://www.techradar.com/pro/security/better-late-than-never-53-year-old-hp-bus-standard-finally-gets-a-linux-driver-boasting-8mb-s-bandwidth 💸🎄 แฮ็กเกอร์ล่าค่าจ้างปลายปี ด้วยการหลอก Help Desk อาชญากรไซเบอร์ใช้การโทรหลอกพนักงาน Help Desk เพื่อรีเซ็ตรหัสผ่านและเปลี่ยนบัญชีรับเงินเดือนของพนักงานแบบเงียบ ๆ ทำให้เงินเดือนถูกโอนออกโดยไม่รู้ตัว 🔗 https://www.techradar.com/pro/security/watch-out-hackers-are-coming-after-your-christmas-bonus-as-paychecks-come-under-threat 🖥️🪟 Chrome Split View—ฟีเจอร์ใหม่ที่ทำให้การเปิดสองแท็บง่ายขึ้นมาก Chrome เพิ่มฟีเจอร์ Split View ให้เปิดสองแท็บเคียงกันในหน้าต่างเดียว เหมาะกับคนที่ต้องเทียบข้อมูลบ่อย ๆ และช่วยลดความวุ่นวายของแท็บจำนวนมาก 🔗 https://www.techradar.com/computing/chrome/split-view-tabs-in-chrome-are-a-game-changer-i-cant-believe-i-wasnt-using-this-before ⚠️💥 React2Shell ช่องโหว่ร้ายแรงกำลังถูกโจมตีหนัก ช่องโหว่ React2Shell (คะแนน 10/10) ถูกใช้โจมตีหลายร้อยระบบทั่วโลก โดยกลุ่มจากจีนและเกาหลีเหนือ ทั้งเพื่อวางมัลแวร์ ขุดคริปโต และสอดแนมองค์กร 🔗 https://www.techradar.com/pro/security/react2shell-exploitation-continues-to-escalate-posing-significant-risk 🤖👷 บริษัทแห่จ้าง AI Specialist แทน Data Engineer—ปัญหาใหญ่ที่กำลังก่อตัว ข้อมูลใหม่เผยว่าบริษัทในสหรัฐจ้างงานด้าน AI มากกว่างานด้านข้อมูลเกือบ 50% ทั้งที่ AI จะทำงานไม่ได้เลยหากข้อมูลไม่พร้อม ทำให้หลายโปรเจกต์เสี่ยงล้มเหลวตั้งแต่ยังไม่เริ่ม 🔗 https://www.techradar.com/pro/businesses-are-hiring-ai-specialists-instead-of-data-engineers-and-its-a-big-problem 📧🔓 Cisco ถูกโจมตีด้วย Zero‑Day บนระบบอีเมล ช่องโหว่ร้ายแรงใน Cisco Secure Email ถูกใช้โดยกลุ่มที่เชื่อมโยงกับจีนเพื่อวาง backdoor และเครื่องมือเจาะระบบ ทำให้หน่วยงานรัฐต้องเร่งอุดช่องโหว่ก่อนเส้นตาย 🔗 https://www.techradar.com/pro/security/cisco-email-security-products-actively-targeted-in-zero-day-campaign 🧩👤 รีวิว Checkr ระบบตรวจประวัติผู้สมัครงานแบบอัตโนมัติ Checkr เป็นแพลตฟอร์มตรวจประวัติที่เน้นความเร็วและการทำงานอัตโนมัติ เหมาะกับองค์กรที่ต้องคัดคนจำนวนมาก แม้จะไม่เหมาะกับอุตสาหกรรมที่มีกฎระเบียบเข้มงวด 🔗 https://www.techradar.com/pro/checkr-review

🔍 AltaVista: ตำนานเสิร์ชเอนจินผู้บุกเบิก UI สะอาด–เร็วแรง แต่พ่ายแพ้ต่อยุคเว็บพอร์ทัลและการเปลี่ยนมือหลายครั้ง สามทศวรรษก่อน AltaVista ถือเป็นหนึ่งในเสิร์ชเอนจินที่ล้ำสมัยที่สุดในยุคแรกของอินเทอร์เน็ต ด้วยอินเทอร์เฟซที่สะอาด รวดเร็ว และระบบจัดทำดัชนีเว็บที่เหนือกว่าคู่แข่งในเวลานั้น เปิดตัวในปี 1995 พร้อมฐานข้อมูลเว็บกว่า 16 ล้านหน้า ซึ่งถือว่าใหญ่โตมากในยุคนั้น AltaVista กลายเป็นประตูสู่โลกออนไลน์ของผู้ใช้จำนวนมหาศาล และเป็นแรงผลักดันสำคัญให้การค้นหาข้อมูลบนเว็บกลายเป็นกิจกรรมหลักของผู้ใช้อินเทอร์เน็ตทั่วโลก ความสำเร็จของ AltaVista ส่วนหนึ่งมาจากพลังประมวลผลของ DEC Alpha 8400 Turbolaser ซึ่งเป็นเซิร์ฟเวอร์ระดับสูงสุดในยุคนั้น ทำให้สามารถรองรับคำค้นจากหลักแสนสู่หลักสิบล้านครั้งต่อวันได้อย่างรวดเร็ว นอกจากนี้สถาปัตยกรรมที่ผสานระหว่างเว็บครอว์เลอร์ “Scooter” และระบบจัดทำดัชนี “TurboVista” ทำให้ผลลัพธ์การค้นหามีความแม่นยำและรวดเร็วกว่าเสิร์ชเอนจินแบบไดเรกทอรีที่ครองตลาดในเวลานั้น เช่น Yahoo Directory หรือ Lycos อย่างไรก็ตาม จุดเปลี่ยนสำคัญเกิดขึ้นเมื่อ Google เปิดตัว PageRank ในปี 1998 ซึ่งเป็นอัลกอริทึมที่ให้ความสำคัญกับความน่าเชื่อถือของลิงก์ ทำให้ผลลัพธ์การค้นหามีคุณภาพสูงกว่า AltaVista อย่างชัดเจน ประกอบกับการที่ AltaVista ถูกขายต่อหลายครั้ง ตั้งแต่ DEC → Compaq → CMGI → Overture → Yahoo! ทำให้ทิศทางผลิตภัณฑ์ขาดความเสถียร และถูกบังคับให้เปลี่ยนจากเสิร์ชเอนจินเรียบง่ายไปเป็น “เว็บพอร์ทัล” ที่เต็มไปด้วยโฆษณาและฟีเจอร์เกินจำเป็น จนสูญเสียเอกลักษณ์ดั้งเดิมไปในที่สุด แม้ AltaVista จะถูกปิดตัวในปี 2013 แต่ร่องรอยของมันยังคงอยู่ในประวัติศาสตร์อินเทอร์เน็ต ทั้งในฐานะผู้บุกเบิก UI แบบมินิมอลที่ Google นำไปต่อยอด และในฐานะบทเรียนสำคัญของการบริหารผลิตภัณฑ์เทคโนโลยีที่ต้องรักษาแก่นหลักของตัวเองให้มั่นคงท่ามกลางการแข่งขันที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ AltaVista คือเสิร์ชเอนจินผู้บุกเบิกยุคแรกของอินเทอร์เน็ต ➡️ เปิดตัวปี 1995 พร้อมฐานข้อมูล 16 ล้านหน้า ➡️ UI สะอาด รวดเร็ว และเหนือกว่าเสิร์ชแบบไดเรกทอรีในยุคนั้น ✅ พลังของ DEC Alpha ทำให้ AltaVista เร็วกว่าใคร ➡️ ใช้เซิร์ฟเวอร์ DEC Alpha 8400 Turbolaser ➡️ รองรับคำค้นจากหลักแสนสู่หลักสิบล้านครั้งต่อวัน ✅ Google เปลี่ยนเกมด้วย PageRank ➡️ อัลกอริทึมให้ความสำคัญกับความน่าเชื่อถือของลิงก์ ➡️ ผลลัพธ์แม่นยำกว่า ทำให้ผู้ใช้ย้ายไป Google อย่างรวดเร็ว ✅ การเปลี่ยนมือหลายครั้งทำให้ทิศทางผลิตภัณฑ์สั่นคลอน ➡️ ถูกบังคับให้กลายเป็นเว็บพอร์ทัลที่สูญเสียเอกลักษณ์ ➡️ ปิดตัวในปี 2013 หลังถูก Yahoo! ซื้อกิจการ ⚠️ ประเด็นที่ควรระวัง / ข้อจำกัด ‼️ การเปลี่ยนทิศทางผลิตภัณฑ์บ่อยครั้งคือความเสี่ยงใหญ่ ⛔ ทำให้แบรนด์สูญเสียเอกลักษณ์และฐานผู้ใช้ ‼️ การไล่ตามคู่แข่งโดยไม่ยึดจุดแข็งของตัวเอง ⛔ AltaVista พยายามเป็นเว็บพอร์ทัลเหมือน Yahoo จนลืมจุดเด่นด้านการค้นหา ‼️ เทคโนโลยีใหม่สามารถล้มยักษ์ได้เสมอ ⛔ PageRank ของ Google คือบทเรียนว่าความแม่นยำสำคัญกว่า “ความเร็วเพียงอย่างเดียว” https://www.tomshardware.com/tech-industry/big-tech/search-pioneer-altavistas-star-shone-bright-with-a-clean-and-minimal-ui-30-years-ago-engine-lost-momentum-after-multiple-ownership-changes-and-the-embrace-of-the-web-portal-trend

⚡ Moore Threads เปิดตัวสถาปัตยกรรม GPU รุ่นใหม่ “Huagang” พร้อมอ้างพลังแรงก้าวกระโดดครั้งใหญ่ วงการจีพียูในจีนกำลังร้อนแรงขึ้นอีกครั้ง เมื่อ Moore Threads เปิดตัวสถาปัตยกรรม “Huagang” ที่ตั้งเป้าท้าชนค่ายใหญ่ระดับโลก ทั้งในตลาดเกมและ AI โดยเฉพาะรุ่นเกมมิ่ง “Lushan” ที่บริษัทอ้างว่าสามารถเพิ่มประสิทธิภาพเกม AAA ได้สูงถึง 15 เท่า และเพิ่มพลัง Ray Tracing มากถึง 50 เท่าเมื่อเทียบกับรุ่นก่อนหน้า ซึ่งถือเป็นการก้าวกระโดดที่สร้างความสนใจอย่างมากในอุตสาหกรรม นอกจากด้านเกมแล้ว Moore Threads ยังเผยโฉม “Huashan” ชิป AI แบบชิปเล็ตคู่ พร้อมโมดูล HBM ถึง 8 ก้อน ที่บริษัทระบุว่ามีประสิทธิภาพระดับใกล้เคียงกับ Nvidia Hopper และ Blackwell โดยเฉพาะแบนด์วิดท์หน่วยความจำที่สูงกว่า B200 อีกด้วย ทำให้จีนมีความหวังใหม่ในการพัฒนา GPU ภายในประเทศเพื่อลดการพึ่งพาต่างชาติในยุคที่การแข่งขันด้าน AI ทวีความเข้มข้น ในเชิงเทคนิค Lushan ยังมาพร้อมการเพิ่มพลัง AI compute ถึง 64 เท่า การประมวลผล geometry 16 เท่า และเพิ่มความจุ VRAM สูงสุดถึง 64GB ซึ่งถือว่าเกินมาตรฐานการ์ดเกมทั่วไปในตลาดปัจจุบันอย่างมาก ขณะเดียวกัน Huashan ยังรองรับรูปแบบตัวเลขความแม่นยำต่ำแบบใหม่ เช่น MTFP4/6/8 ที่ออกแบบมาเพื่อเร่งงาน AI โดยเฉพาะ ทำให้ Moore Threads พยายามยกระดับสถาปัตยกรรมให้เทียบชั้นผู้เล่นระดับโลกทั้ง Nvidia, AMD และ Intel แม้ยังไม่มีผลทดสอบจริง แต่บริษัทได้โชว์ประสิทธิภาพ DeepSeek V3 บน MTT S5000 ที่ทำได้ถึง 1000 tokens/s ในโหมด Decode และ 4000 tokens/s ใน Prefill ซึ่งสูงกว่าชิป Hopper ที่เคยเป็นเพดานสูงสุดในตลาดจีน นับเป็นสัญญาณว่าจีนกำลังเร่งสปีดเพื่อสร้างระบบนิเวศ GPU ของตัวเองอย่างจริงจัง และอาจกลายเป็นผู้เล่นสำคัญในตลาดโลกในอนาคตอันใกล้ 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ Moore Threads เปิดตัวสถาปัตยกรรม “Huagang” ➡️ เน้นทั้งงานเกมและ AI ในเจเนอเรชันเดียว ➡️ เปิดตัว GPU สองสายหลัก: Lushan (เกม) และ Huashan (AI) ✅ ประสิทธิภาพ Lushan เพิ่มขึ้นแบบก้าวกระโดด ➡️ อ้างเพิ่มพลังเกม AAA ได้ 15 เท่า ➡️ เพิ่ม Ray Tracing ได้ 50 เท่า ➡️ VRAM สูงสุด 64GB ✅ Huashan AI GPU ท้าชน Hopper–Blackwell ➡️ ใช้ชิปเล็ตคู่ + HBM 8 ก้อน ➡️ แบนด์วิดท์สูงกว่า Nvidia B200 ➡️ รองรับรูปแบบตัวเลข MTFP4/6/8 ✅ เดโม DeepSeek V3 บน MTT S5000 ➡️ ทำได้ 1000 tokens/s (Decode) และ 4000 tokens/s (Prefill) ➡️ สูงกว่าชิป Hopper ที่เคยเป็นเพดานในจีน ⚠️ ประเด็นที่ควรระวัง / ข้อจำกัด ‼️ ยังไม่มีผลทดสอบจริง (Benchmark) ⛔ ตัวเลขทั้งหมดเป็น “คำอ้างจากบริษัท” ยังไม่ผ่านการพิสูจน์ภายนอก ‼️ ความเข้ากันได้ของซอฟต์แวร์ยังเป็นคำถาม ⛔ แม้รองรับ DirectX 12 Ultimate แต่ ecosystem ของ Moore Threads ยังไม่แข็งแรงเท่าค่ายใหญ่ ‼️ การแข่งขันกับ Nvidia/AMD ยังต้องใช้เวลา ⛔ แม้ตัวเลขดูดี แต่ตลาดระดับโลกต้องการเสถียรภาพและไดรเวอร์ที่พิสูจน์แล้ว https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/moore-threads-unveils-next-gen-gaming-gpu-with-15x-performance-and-50x-ray-tracing-improvement-ai-gpu-with-claimed-performance-between-hopper-and-blackwell-also-in-the-works

🧠 Samsung ดึงอดีต VP จาก AMD มานำทัพ Exynos: สัญญาณรีบูตยุทธศาสตร์ชิปครั้งใหญ่ Samsung เดินหมากสำคัญในศึกชิปมือถือด้วยการดึง John Rayfield อดีตรองประธานฝ่ายสถาปัตยกรรมของ AMD เข้ามานำทีม Exynos เพื่อยกระดับด้าน GPU, System IP และสถาปัตยกรรม SoC โดยตรง การเคลื่อนไหวนี้สะท้อนชัดว่า Samsung ต้องการ “รีเซ็ต” ภาพลักษณ์ Exynos หลังจากหลายปีที่ตามหลังคู่แข่งอย่าง Apple และ Qualcomm ทั้งด้านประสิทธิภาพและประสิทธิภาพต่อวัตต์ Rayfield เคยมีบทบาทสำคัญในงานด้านสถาปัตยกรรมประมวลผลระดับสูง และการเข้ามาของเขาถูกมองว่าเป็นการเสริมกำลังเชิงกลยุทธ์ให้กับทีม Exynos ที่กำลังพัฒนา Exynos 2600 ซึ่งเป็นชิป 2nm GAA รุ่นแรกของ Samsung ที่มีรายงานว่า yield “น่าพอใจ” และอาจถูกใช้ใน Galaxy Z Flip 8 รุ่นถัดไป การดึงผู้บริหารระดับนี้เข้ามาไม่ใช่แค่การเพิ่มคนเก่ง แต่เป็นสัญญาณว่าบริษัทกำลัง “เปลี่ยนทิศทาง” ของ Exynos ใหม่ทั้งหมด—จากการเป็นชิปที่ถูกมองว่าเป็นตัวรอง กลับมาสู่การเป็นแกนหลักของ ecosystem Samsung อีกครั้ง โดยเฉพาะในยุคที่บริษัทต้องการลดการพึ่งพา Qualcomm และสร้างความแตกต่างเชิงสถาปัตยกรรมให้กับผลิตภัณฑ์ของตัวเอง แม้บทความไม่ได้ลงรายละเอียดเชิงเทคนิคมากนัก แต่การประกาศนี้สะท้อนว่า Samsung กำลังเร่งสร้างทีมสถาปัตยกรรมระดับโลกเพื่อแข่งขันในตลาดที่กำลังเปลี่ยนเร็ว ทั้งด้าน AI on‑device, GPU efficiency และการออกแบบ SoC แบบ custom ที่กำลังกลับมาเป็นเทรนด์สำคัญของอุตสาหกรรม 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ สิ่งที่เกิดขึ้น ➡️ Samsung จ้าง John Rayfield อดีต VP ของ AMD มานำทีม Exynos ➡️ เน้นยกระดับ GPU, System IP และสถาปัตยกรรม SoC ✅ บริบทเชิงกลยุทธ์ ➡️ Samsung ต้องการรีบูตภาพลักษณ์ Exynos หลังตามคู่แข่งมาหลายปี ➡️ ลดการพึ่งพา Qualcomm และสร้างความแตกต่างเชิงสถาปัตยกรรม ➡️ สอดคล้องกับการผลักดันชิป 2nm GAA รุ่นใหม่ ✅ ผลกระทบต่อ ecosystem ➡️ Exynos 2600 มีรายงานว่า yield ดีและอาจใช้ใน Galaxy Z Flip 8 ➡️ การเสริมทีมระดับนี้อาจทำให้ Exynos กลับมาแข่งขันในตลาด high‑end ได้ ➡️ เป็นสัญญาณว่าศึกชิปมือถือกำลังเข้าสู่ยุค “custom architecture war” https://wccftech.com/samsung-hires-former-amd-vp-to-lead-exynos-innovation/

🏗️ Garage: วัตถุดิบใหม่ของ Distributed Object Storage ที่ออกแบบมาให้ “รอด” แม้ไม่มีดาต้าเซ็นเตอร์ Garage คือ object storage แบบ S3‑compatible ที่ถูกออกแบบด้วยแนวคิดตรงข้ามกับคลาวด์ยักษ์ใหญ่—แทนที่จะต้องการดาต้าเซ็นเตอร์ระดับ hyperscale มันถูกสร้างมาเพื่อ ทำงานได้แม้บนเครื่องมือเก่า เครือข่ายไม่เสถียร และโครงสร้างพื้นฐานที่กระจัดกระจาย จุดเด่นคือความสามารถในการ replicate ข้อมูลแบบ 3‑zone redundancy โดยไม่ต้องมี backbone เฉพาะทาง ทำให้เหมาะกับองค์กรขนาดเล็ก, ชุมชน, edge cluster, หรือแม้แต่ผู้ใช้ที่ต้องการ self‑host storage ที่ทนทานจริงๆ หัวใจของ Garage คือการออกแบบให้ lightweight, self‑contained และ operator‑friendly ทีมพัฒนาเป็น sysadmin มาก่อน จึงให้ความสำคัญกับการ deploy ง่าย, debug ง่าย และไม่ต้องพึ่ง dependency ภายนอก ตัวซอฟต์แวร์เป็น binary เดียวที่รันได้บน Linux ทุกดิสโทร และรองรับทั้ง x86_64, ARMv7 และ ARMv8 ทำให้สามารถสร้างคลัสเตอร์จากเครื่องมือมือสองหรือฮาร์ดแวร์ที่มีอยู่แล้วได้ทันที ในเชิงสถาปัตยกรรม Garage ยืนอยู่บนไหล่ของงานวิจัยระดับโลก เช่น Dynamo, CRDT และ Maglev load balancing ซึ่งช่วยให้ระบบสามารถทนต่อ network partition, latency สูง, และ disk failure ได้อย่างมีประสิทธิภาพ นี่คือการนำแนวคิดของ distributed system ระดับ hyperscale มาปรับให้ใช้งานได้ในระดับ “ทุกคนเข้าถึงได้” โดยไม่ต้องมีงบประมาณระดับองค์กรใหญ่ Garage ยังได้รับทุนสนับสนุนจากโครงการยุโรปหลายรอบ เช่น NGI POINTER, NLnet และ NGI0 ซึ่งสะท้อนว่า ecosystem ด้าน open infrastructure กำลังเติบโต และมีความต้องการระบบเก็บข้อมูลที่โปร่งใส ตรวจสอบได้ และไม่ผูกขาดกับผู้ให้บริการรายใหญ่ หาก Garage เติบโตต่อเนื่อง มันอาจกลายเป็นหนึ่งในเสาหลักของ decentralized cloud ในอนาคต 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ จุดเด่นของ Garage ➡️ ออกแบบให้ทำงานได้แม้ไม่มีดาต้าเซ็นเตอร์หรือ backbone เฉพาะทาง ➡️ binary เดียว ไม่มี dependency ติดตั้งง่ายบน Linux ทุกดิสโทร ➡️ รองรับฮาร์ดแวร์หลากหลาย รวมถึงเครื่องมือมือสอง ✅ ความสามารถด้านความทนทาน ➡️ replicate ข้อมูล 3 โซนเพื่อความทนทานสูง ➡️ ทนต่อ network failure, latency, disk failure และ human error ➡️ ใช้แนวคิดจาก Dynamo, CRDT และ Maglev load balancing ✅ ความต้องการระบบที่ต่ำ ➡️ CPU x86_64 หรือ ARM รุ่นเก่าได้ ➡️ RAM เพียง 1 GB ➡️ network latency ≤ 200 ms และ bandwidth ≥ 50 Mbps ✅ ความเข้ากันได้และการใช้งาน ➡️ รองรับ Amazon S3 API ใช้กับแอปที่รองรับ S3 ได้ทันที ➡️ เหมาะกับ hosting, media storage, backup และ edge cluster ✅ การสนับสนุนจากโครงการยุโรป ➡️ ได้ทุนจาก NGI POINTER, NLnet, NGI0 Entrust และ NGI0 Commons หลายรอบ ➡️ สะท้อนความสำคัญของ open infrastructure ต่อ ecosystem ยุโรป ‼️ ประเด็นที่ต้องระวัง ⛔ ต้องออกแบบ topology ให้ดีเพื่อให้ redundancy ทำงานเต็มประสิทธิภาพ ⛔ ไม่เหมาะกับ workload ที่ต้องการ throughput ระดับ hyperscale ⛔ ผู้ใช้ต้องมีความเข้าใจพื้นฐานด้าน distributed storage https://garagehq.deuxfleurs.fr/

🔓 TP‑Link Tapo C200: เมื่อกล้องวงจรปิดราคาถูกกลายเป็นประตูหลังสู่บ้านของผู้ใช้ งานวิจัยล่าสุดของ Simone Margaritelli เปิดเผยช่องโหว่ร้ายแรงหลายรายการในกล้อง TP‑Link Tapo C200 ซึ่งเป็นหนึ่งในกล้อง IP ราคาประหยัดที่ได้รับความนิยมสูงทั่วโลก จุดเริ่มต้นของการค้นพบนี้มาจากการทดลอง “เล่นสนุกวันหยุด” ที่ตั้งใจใช้ AI ช่วยในการรีเวิร์สเอนจิเนียริง แต่กลับนำไปสู่การพบช่องโหว่ที่กระทบอุปกรณ์กว่า 25,000 ตัวที่เปิดเผยบนอินเทอร์เน็ตโดยตรง การค้นพบนี้สะท้อนความจริงที่น่ากังวลว่าอุปกรณ์ IoT ราคาถูกจำนวนมากยังคงมีสถาปัตยกรรมความปลอดภัยที่อ่อนแออย่างน่าตกใจ สิ่งที่น่าตกใจยิ่งกว่าคือ TP‑Link เก็บ private SSL keys แบบ hardcoded ไว้ในเฟิร์มแวร์ ซึ่งหมายความว่าใครก็ตามที่อยู่ในเครือข่ายเดียวกับกล้องสามารถดักฟังและถอดรหัส HTTPS traffic ได้ทันทีโดยไม่ต้องยุ่งกับฮาร์ดแวร์เลย นอกจากนี้ การใช้ AI เช่น Grok, Claude Opus และ GhidraMCP ทำให้กระบวนการวิเคราะห์เฟิร์มแวร์เร็วขึ้นอย่างมหาศาล—ตั้งแต่การถอดรหัสเฟิร์มแวร์จาก S3 bucket ที่เปิดสาธารณะ ไปจนถึงการทำความเข้าใจโค้ด MIPS ที่ซับซ้อนภายในเวลาไม่กี่ชั่วโมง การวิเคราะห์นำไปสู่การค้นพบช่องโหว่ 4 รายการที่ร้ายแรง ทั้ง buffer overflow ใน ONVIF XML parser, integer overflow ใน HTTPS server, API ที่อนุญาตให้เปลี่ยน WiFi ของกล้องได้โดยไม่ต้องยืนยันตัวตน และ API ที่เปิดเผยรายชื่อ WiFi รอบข้าง ซึ่งสามารถนำไปสู่การ ระบุตำแหน่งบ้านของเหยื่อได้อย่างแม่นยำ ผ่านฐานข้อมูล BSSID ของ Apple นี่ไม่ใช่แค่ปัญหาด้านความปลอดภัย แต่เป็นปัญหาด้านความเป็นส่วนตัวระดับโครงสร้างที่ทำให้กล้องวงจรปิดกลายเป็นอุปกรณ์ติดตามตำแหน่งโดยไม่ตั้งใจ ท้ายที่สุด Margaritelli เปิดเผยไทม์ไลน์การแจ้งเตือน TP‑Link ซึ่งล่าช้าเกินกว่า 150 วันก่อนจะมีการออกแพตช์ ทั้งที่บริษัทเป็น CVE Numbering Authority (CNA) ของตัวเอง และใช้จำนวน CVE ต่ำเป็นเครื่องมือทางการตลาด นี่คือความขัดแย้งเชิงโครงสร้างที่สะท้อนปัญหาของอุตสาหกรรม IoT: ผู้ผลิตควบคุมทั้งผลิตภัณฑ์ ช่องโหว่ และการรายงาน ทำให้ผู้ใช้ต้องพึ่งพาความรับผิดชอบของบริษัทมากกว่ามาตรฐานความปลอดภัยที่แท้จริง 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ สิ่งที่ค้นพบจากการรีเวิร์สเฟิร์มแวร์ ➡️ พบ private SSL keys แบบ hardcoded ในเฟิร์มแวร์ ➡️ เฟิร์มแวร์ทั้งหมดของ TP‑Link อยู่ใน S3 bucket แบบเปิด ➡️ AI ช่วยเร่งการวิเคราะห์โค้ด MIPS และ mapping API handlers ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ✅ ช่องโหว่สำคัญ (CVE) ➡️ CVE‑2025‑8065 — ONVIF XML parser overflow ทำให้กล้อง crash ➡️ CVE‑2025‑14299 — HTTPS Content‑Length integer overflow ➡️ CVE‑2025‑14300 — API connectAp ไม่มี auth ทำให้เปลี่ยน WiFi ได้ ➡️ scanApList API เปิดเผยข้อมูล WiFi รอบข้างแบบไม่ต้องยืนยันตัวตน ✅ ผลกระทบต่อผู้ใช้ ➡️ ผู้โจมตีสามารถดักฟังวิดีโอได้ผ่าน private key ที่ฝังมาในเฟิร์มแวร์ ➡️ สามารถบังคับให้กล้องเชื่อมต่อ WiFi ของผู้โจมตี ➡️ สามารถระบุตำแหน่งบ้านของเหยื่อผ่าน BSSID → Apple location API ➡️ อุปกรณ์กว่า 25,000 ตัว เปิดเผยบนอินเทอร์เน็ตโดยตรง ✅ ปัญหาเชิงโครงสร้างของผู้ผลิต ➡️ TP‑Link เป็น CNA ของตัวเอง ทำให้มีอำนาจควบคุมการรายงานช่องโหว่ ➡️ ใช้จำนวน CVE ต่ำเป็นเครื่องมือทางการตลาด ➡️ การตอบสนองล่าช้าเกินกว่า 150 วัน แม้ช่องโหว่จะร้ายแรง ‼️ สิ่งที่ต้องระวัง ⛔ กล้อง IoT ราคาถูกมักมีสถาปัตยกรรมความปลอดภัยที่อ่อนแอ ⛔ การพึ่งพา API ที่ไม่มีการยืนยันตัวตนเป็นความเสี่ยงร้ายแรง ⛔ การเปิดเผย BSSID อาจนำไปสู่การระบุตำแหน่งบ้านได้ ⛔ ผู้ผลิตที่เป็น CNA ของตัวเองอาจมีแรงจูงใจลดการเปิดเผยช่องโหว่ https://www.evilsocket.net/2025/12/18/TP-Link-Tapo-C200-Hardcoded-Keys-Buffer-Overflows-and-Privacy-in-the-Era-of-AI-Assisted-Reverse-Engineering/

🤖 2025: ปีที่ LLM เปลี่ยนรูปร่าง—จาก “โมเดลที่ถูกสอน” สู่ “สิ่งมีชีวิตเชิงตรรกะที่ถูกเรียกใช้” ปี 2025 เป็นปีที่วงการ LLM เปลี่ยนโฉมอย่างชัดเจนที่สุดตั้งแต่ยุค GPT‑3 เพราะเป็นปีที่ Reinforcement Learning from Verifiable Rewards (RLVR) กลายเป็นแกนกลางของการพัฒนาโมเดลแทนการพึ่ง SFT + RLHF แบบเดิม การฝึกด้วยรางวัลที่ตรวจสอบได้อัตโนมัติในโดเมนอย่างคณิตศาสตร์และโค้ด ทำให้โมเดล “ค้นพบ” กลยุทธ์การคิดด้วยตัวเอง เช่น การแตกโจทย์เป็นขั้นตอน การย้อนกลับไปตรวจคำตอบ และการสร้าง reasoning trace ที่ยาวขึ้นเพื่อเพิ่มความแม่นยำ สิ่งนี้ทำให้ LLM ดูเหมือน “คิดเป็น” มากขึ้นในสายตาของมนุษย์ นอกจากความก้าวหน้าทางเทคนิคแล้ว ปีนี้ยังเป็นปีที่อุตสาหกรรมเริ่มเข้าใจ “รูปร่างของสติปัญญาแบบ LLM” ว่ามันไม่ใช่สัตว์วิวัฒนาการ แต่เป็น “ผี” ที่ถูกเรียกขึ้นมาจากการ optimize ตามแรงกดดันของข้อมูลและรางวัล ทำให้ความสามารถของโมเดลมีลักษณะ “เป็นหยัก” (jagged) เก่งมากในบางเรื่องและงงงวยในบางเรื่องอย่างสุดขั้ว สิ่งนี้ทำให้ความเชื่อใน benchmark ลดลง เพราะโมเดลสามารถ “โตตาม benchmark” ได้ง่ายผ่าน RLVR และ synthetic data ปีนี้ยังเป็นปีที่ LLM apps เช่น Cursor และ Claude Code แสดงให้เห็นว่า “แอป LLM” คือเลเยอร์ใหม่ของซอฟต์แวร์—เป็นตัว orchestrate โมเดลหลายตัว, จัดการ context, เชื่อมต่อเครื่องมือ และสร้าง GUI เฉพาะงาน Cursor ทำให้เกิดคำว่า “Cursor for X” ส่วน Claude Code แสดงให้เห็นว่า agent ที่รันบนเครื่องผู้ใช้โดยตรงสามารถเปลี่ยน workflow ของนักพัฒนาได้อย่างสิ้นเชิง ท้ายที่สุด ปี 2025 คือปีที่ “vibe coding” กลายเป็นเรื่องปกติ—การเขียนโปรแกรมด้วยภาษาอังกฤษแทนโค้ด ทำให้คนทั่วไปสร้างซอฟต์แวร์ได้ และทำให้โปรแกรมเมอร์สร้างซอฟต์แวร์มากกว่าที่เคยเป็นไปได้ นอกจากนี้โมเดลอย่าง Gemini Nano Banana ยังเผยให้เห็นอนาคตของ “LLM GUI” ที่ผสานข้อความ ภาพ และความรู้เข้าด้วยกันในโมเดลเดียว 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ การเปลี่ยนแปลงใหญ่ของสถาปัตยกรรม LLM ในปี 2025 ➡️ RLVR กลายเป็นแกนหลักแทน SFT + RLHF ➡️ โมเดลเรียนรู้กลยุทธ์ reasoning ด้วยตัวเองผ่านรางวัลที่ตรวจสอบได้ ➡️ ความสามารถเพิ่มขึ้นจาก “การคิดนานขึ้น” ไม่ใช่แค่โมเดลใหญ่ขึ้น ✅ ความเข้าใจใหม่เกี่ยวกับ “สติปัญญาแบบ LLM” ➡️ LLM ไม่ได้วิวัฒน์แบบสัตว์ แต่ถูก optimize แบบ “ผี” ตามแรงกดดันข้อมูล ➡️ ความสามารถเป็นหยัก—เก่งมากในบางเรื่อง งงมากในบางเรื่อง ➡️ benchmark เริ่มไม่น่าเชื่อถือเพราะถูก optimize ทับซ้อนด้วย RLVR ✅ การเกิดขึ้นของเลเยอร์ใหม่: LLM Apps ➡️ Cursor แสดงให้เห็นว่าแอป LLM คือ orchestration layer ใหม่ของซอฟต์แวร์ ➡️ Claude Code คือ agent ที่รันบนเครื่องผู้ใช้ เปลี่ยน workflow นักพัฒนาโดยตรง ➡️ LLM apps จะเป็นตัว “ประกอบทีม AI” สำหรับงานเฉพาะทาง ✅ Vibe Coding และการ democratize การเขียนโปรแกรม ➡️ เขียนโปรแกรมด้วยภาษาอังกฤษแทนโค้ด ➡️ คนทั่วไปสร้างซอฟต์แวร์ได้ง่ายขึ้น ➡️ นักพัฒนาสามารถสร้างซอฟต์แวร์แบบ “ใช้ครั้งเดียวทิ้ง” เพื่อแก้ปัญหาเฉพาะหน้า ✅ สัญญาณของอนาคต: LLM GUI ➡️ Gemini Nano Banana แสดงให้เห็นการรวม text + image + knowledge ในโมเดลเดียว ➡️ อนาคตของ LLM จะไม่ใช่ “แชต” แต่เป็น “อินเทอร์เฟซภาพ” ที่มนุษย์ถนัดกว่า ‼️ ประเด็นที่ต้องระวัง ⛔ RLVR อาจทำให้โมเดลเก่งเฉพาะโดเมนที่ตรวจสอบได้ แต่ยังอ่อนในโดเมนเปิด ⛔ benchmark อาจหลอกตา ทำให้ประเมินความสามารถโมเดลผิด ⛔ agent ที่รันบนเครื่องผู้ใช้ต้องระวังเรื่องสิทธิ์เข้าถึงข้อมูลและความปลอดภัย https://karpathy.bearblog.dev/year-in-review-2025/

🕶️ Privacy is Marketing. Anonymity is Architecture: เมื่อคำว่า “ความเป็นส่วนตัว” กลายเป็นสโลแกน แต่ “สถาปัตยกรรม” ต่างหากที่ปกป้องคุณจริง บทความของ Servury เปิดโปงความจริงที่หลายคนรู้แต่ไม่ค่อยพูดออกมา: คำว่า “เราห่วงใยความเป็นส่วนตัวของคุณ” กลายเป็นเพียง วาทกรรมทางการตลาด ที่บริษัทเทคโนโลยีใช้เพื่อสร้างความเชื่อมั่น ทั้งที่เบื้องหลังระบบยังคงเก็บข้อมูลทุกอย่างที่สามารถระบุตัวตนได้ ตั้งแต่ IP, อีเมล, หมายเลขโทรศัพท์ ไปจนถึงข้อมูลอุปกรณ์และพฤติกรรมการใช้งาน ความเป็นส่วนตัวในโลกปัจจุบันจึงไม่ใช่ “การปกป้องข้อมูล” แต่คือ “การครอบครองข้อมูล” ซึ่งเป็นจุดอ่อนที่พร้อมถูกบังคับ เปิดเผย หรือรั่วไหลได้ทุกเมื่อ Servury ชี้ให้เห็นความแตกต่างระหว่าง Privacy (ความเป็นส่วนตัว) กับ Anonymity (การไม่ระบุตัวตน) อย่างชัดเจน โดยยกตัวอย่าง Mullvad VPN ที่ถูกตำรวจสวีเดนบุกค้นในปี 2023 แต่ไม่สามารถยึดข้อมูลผู้ใช้ได้ เพราะระบบถูกออกแบบให้ “ไม่มีข้อมูลใดๆ ให้ยึด” ตั้งแต่แรก นี่คือพลังของสถาปัตยกรรมที่ตั้งต้นจากแนวคิด “เก็บให้น้อยที่สุดเท่าที่จำเป็น” ไม่ใช่ “เก็บทุกอย่างแล้วค่อยปกป้องทีหลัง” Servury นำแนวคิดนี้มาใช้กับแพลตฟอร์มของตัวเอง โดยตัดสินใจไม่เก็บอีเมล ไม่เก็บ IP ไม่เก็บชื่อ ไม่เก็บข้อมูลการใช้งาน และไม่เก็บข้อมูลอุปกรณ์ สิ่งเดียวที่ผู้ใช้มีคือ credential แบบสุ่ม 32 ตัวอักษร ซึ่งเป็นทั้งบัญชีและกุญแจเข้าระบบในเวลาเดียวกัน แน่นอนว่ามันแลกมากับความไม่สะดวก เช่น การกู้บัญชีไม่ได้ แต่ Servury ย้ำว่านี่คือ “ราคาของการไม่ทิ้งร่องรอย” และเป็นสิ่งที่บริษัทอื่นไม่กล้าทำเพราะขัดกับโมเดลธุรกิจที่ต้องพึ่งข้อมูลผู้ใช้ บทความยังเตือนถึง “กับดักอีเมล” ซึ่งเป็นรากเหง้าของการติดตามตัวตนบนอินเทอร์เน็ต เพราะอีเมลผูกกับเบอร์โทร บัตรเครดิต บริการอื่นๆ และสามารถถูกติดตาม วิเคราะห์ หรือ subpoena ย้อนหลังได้ การใช้อีเมลจึงเท่ากับการยอมให้ตัวตนถูกผูกติดกับทุกบริการที่ใช้โดยอัตโนมัติ ในขณะที่โลกกำลังแยกออกเป็นสองฝั่ง—เว็บที่ต้องยืนยันตัวตนทุกอย่าง และ เว็บที่ยังคงรักษาความนิรนาม—บทความนี้คือคำเตือนว่าอนาคตของเสรีภาพออนไลน์ขึ้นอยู่กับสถาปัตยกรรม ไม่ใช่คำโฆษณา 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ ความแตกต่างระหว่าง Privacy vs Anonymity ➡️ Privacy คือการ “สัญญาว่าจะปกป้องข้อมูล” ➡️ Anonymity คือ “ไม่มีข้อมูลให้ปกป้องตั้งแต่แรก” ➡️ สถาปัตยกรรมที่ไม่เก็บข้อมูลคือการป้องกันที่แท้จริง ✅ ตัวอย่างจริง: Mullvad VPN ➡️ ถูกตำรวจบุกค้นแต่ไม่มีข้อมูลให้ยึด ➡️ ใช้ระบบบัญชีแบบตัวเลขสุ่ม 16 หลัก ➡️ แสดงให้เห็นว่าการไม่เก็บข้อมูลคือเกราะป้องกันที่แข็งแกร่งที่สุด ✅ สถาปัตยกรรมของ Servury ➡️ ไม่เก็บอีเมล ชื่อ IP อุปกรณ์ หรือข้อมูลการใช้งาน ➡️ ผู้ใช้มีเพียง credential 32 ตัวอักษร ➡️ ไม่มีระบบกู้บัญชี เพราะจะทำลายความนิรนาม ✅ ทำไมอีเมลคือ “ศัตรูของความนิรนาม” ➡️ ผูกกับตัวตนจริงในหลายระบบ ➡️ ถูกติดตาม วิเคราะห์ และ subpoena ได้ ➡️ เป็นจุดเริ่มต้นของการเชื่อมโยงตัวตนข้ามบริการ ✅ บริบทโลกอินเทอร์เน็ตยุคใหม่ ➡️ อินเทอร์เน็ตกำลังแบ่งเป็น “เว็บที่ต้องยืนยันตัวตน” และ “เว็บที่ยังนิรนามได้” ➡️ บริการที่ไม่จำเป็นต้องรู้จักผู้ใช้ควรออกแบบให้ไม่เก็บข้อมูล ➡️ ความนิรนามคือสถาปัตยกรรม ไม่ใช่ฟีเจอร์ ‼️ ประเด็นที่ต้องระวัง ⛔ สูญเสีย credential = สูญเสียบัญชีถาวร ⛔ ความนิรนามไม่เท่ากับความปลอดภัย หากผู้ใช้เก็บ credential ไม่ดี ⛔ การไม่เก็บข้อมูลไม่ได้ทำให้ผู้ใช้ “ล่องหน” จากทุกระบบ—เพียงลดการเชื่อมโยงตัวตน https://servury.com/blog/privacy-is-marketing-anonymity-is-architecture/

⚛️ QuantWare เปิดตัว VIO‑40K: โปรเซสเซอร์ควอนตัม 10,000 คิวบิตที่พลิกเกมอุตสาหกรรม QuantWare สตาร์ทอัพจากเนเธอร์แลนด์สร้างแรงสั่นสะเทือนครั้งใหญ่ในวงการควอนตัมคอมพิวติ้งด้วยการเปิดตัวสถาปัตยกรรมใหม่ชื่อ VIO‑40K ซึ่งสามารถบรรจุคิวบิตได้ถึง 10,000 คิวบิตบนชิปเดียว มากกว่าชิปของ Google และ IBM ในปัจจุบันกว่า 100 เท่า ความก้าวหน้านี้เกิดขึ้นจากการเปลี่ยนแนวคิดการออกแบบจากระบบสายสัญญาณแบบ 2D ไปสู่ โครงสร้าง 3D พร้อมการเดินสายแบบแนวตั้ง ซึ่งช่วยแก้ปัญหาคอขวดด้านการเชื่อมต่อที่เป็นอุปสรรคใหญ่ของวงการมานานหลายปี หัวใจของสถาปัตยกรรมนี้คือการใช้ chiplets—โมดูลชิปขนาดเล็กที่นำมาต่อกันเป็นระบบใหญ่—ทำให้ QuantWare สามารถสร้าง QPU ที่รองรับ 40,000 I/O lines ได้โดยไม่ต้องเพิ่มขนาดชิปอย่างไร้ขีดจำกัด แนวทางนี้คล้ายกับการแก้ปัญหาความแออัดของเมือง: แทนที่จะขยายออกด้านข้าง ก็สร้างตึกสูงขึ้นแทน เป็นการพลิกวิธีคิดที่ช่วยให้ควอนตัมคอมพิวเตอร์สามารถสเกลได้จริงในระดับอุตสาหกรรม สิ่งที่ทำให้ QuantWare น่าสนใจยิ่งขึ้นคือกลยุทธ์ทางธุรกิจที่แตกต่างจากยักษ์ใหญ่ในวงการ Google และ IBM ที่สร้างทั้งฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์เองทั้งหมด QuantWare เลือกเดินเส้นทางแบบ “Intel ของวงการควอนตัม” โดยเน้นขายชิปให้ผู้ผลิตรายอื่น และผลักดันแนวคิด Quantum Open Architecture เพื่อให้ฮาร์ดแวร์ของตนเชื่อมต่อกับ ecosystem ที่มีอยู่แล้ว เช่น Nvidia NVQLink และ CUDA‑Q ซึ่งอาจเปิดประตูสู่ระบบไฮบริดที่ซูเปอร์คอมพิวเตอร์คลาสสิกสามารถส่งงานบางส่วนให้ QPU ทำได้อย่างไร้รอยต่อ แม้จะเป็นก้าวกระโดดครั้งใหญ่ แต่คำถามสำคัญยังคงอยู่: “ชิปที่ใหญ่ขึ้นคือชิปที่ดีกว่าหรือไม่?” ในขณะที่ Google และ IBM มุ่งเน้นการแก้ปัญหา error correction และ fault tolerance QuantWare เลือกใช้แนวทาง brute‑force scaling ซึ่งอาจได้ผลในระยะสั้น แต่ต้องพิสูจน์ความเสถียรในระยะยาว อย่างไรก็ตาม การประกาศว่าจะเริ่มขายชิปให้ลูกค้าในปี 2028 ทำให้วงการจับตามองว่า QuantWare จะสามารถรักษาความได้เปรียบนี้ไว้ได้หรือไม่ เมื่อเทียบกับ Big Tech ที่มีทรัพยากรมหาศาล 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ ไฮไลต์จากสถาปัตยกรรม VIO‑40K ➡️ รองรับ 10,000 คิวบิต มากกว่า Google/IBM ประมาณ 100 เท่า ➡️ ใช้ 3D vertical wiring แทน 2D เพื่อลดคอขวดด้านการเชื่อมต่อ ➡️ ใช้ chiplets เพื่อสร้างระบบขนาดใหญ่แบบโมดูลาร์ ➡️ รองรับ 40,000 I/O lines ซึ่งเป็นระดับอุตสาหกรรม ✅ กลยุทธ์ทางธุรกิจที่แตกต่าง ➡️ ตั้งเป้าเป็น “Intel ของควอนตัม” โดยขายชิปแทนสร้างระบบเอง ➡️ ผลักดัน Quantum Open Architecture เพื่อให้ ecosystem เปิดกว้าง ➡️ ทำงานร่วมกับ Nvidia NVQLink และ CUDA‑Q ได้โดยตรง ✅ บริบทจากวงการควอนตัมคอมพิวติ้ง ➡️ Google และ IBM เน้น error correction มากกว่า brute‑force scaling ➡️ การสเกลคิวบิตเป็นปัญหาใหญ่ของวงการมานาน ➡️ การใช้ chiplets อาจเป็นแนวทางใหม่ของการสร้าง QPU ขนาดใหญ่ ‼️ ประเด็นที่ต้องจับตา ⛔ จำนวนคิวบิตมากขึ้นไม่ได้แปลว่าประสิทธิภาพดีขึ้นเสมอไป ⛔ ความเสถียรและ error rate ยังต้องพิสูจน์ในงานจริง ⛔ Big Tech อาจไล่ทันหรือแซงได้ด้วยทรัพยากรที่เหนือกว่า https://www.slashgear.com/2053448/quantware-quantum-computer-processor-10000-qubit/

🟦⚡ Moore Threads เปิดตัว Lushan (Gaming) และ Huashan (AI) GPUs — อ้างแรงขึ้น 15× ในเกม และ 50× ใน Ray Tracing Moore Threads ผู้ผลิต GPU จากจีนเปิดตัวสถาปัตยกรรมใหม่สองตระกูลคือ Lushan สำหรับเกมมิ่ง และ Huashan สำหรับงาน AI โดยบริษัทเคลมว่าประสิทธิภาพกระโดดขึ้นอย่างมหาศาลเมื่อเทียบกับรุ่นก่อนหน้า ทั้งในด้านเกมและงานเรนเดอร์แบบ Ray Tracing ต แม้รายละเอียดเชิงเทคนิคจะมีเพียงหัวข่าว แต่ตัวเลขที่ประกาศนั้นโดดเด่นมาก: ✅ ประสิทธิภาพเกมเพิ่มขึ้นสูงสุด 15× ✅ Ray Tracing เร็วขึ้นสูงสุด 50× ✅ รองรับ DirectX 12 Ultimate ✅ เตรียมเปิดตัวปีหน้า ข่าวนี้ยังถูกวางคู่กับผลิตภัณฑ์อื่นของบริษัท เช่น Yangtze AI SoC ที่เน้นงาน AI PC ซึ่งสะท้อนว่าบริษัทกำลังพยายามสร้าง ecosystem ครบชุด ตั้งแต่ GPU เกม ไปจนถึงชิป AI สำหรับโน้ตบุ๊กและมินิพีซี 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ Moore Threads เปิดตัว GPU สองตระกูลใหม่ Lushan → เน้นเกมมิ่ง Huashan → เน้น AI ✅ ตัวเลขประสิทธิภาพที่ประกาศ เกมมิ่งแรงขึ้น 15× Ray Tracing แรงขึ้น 50× รองรับ DX12 Ultimate ✅ กำหนดการเปิดตัว วางจำหน่าย ปีหน้า (ตามข้อมูลในแท็บ) ⚠️ ข้อควรระวังในการตีความตัวเลข แม้ตัวเลขจะดู “ก้าวกระโดด” มาก แต่เป็นตัวเลขจากผู้ผลิตเอง และยังไม่มี benchmark อิสระมายืนยัน (ซึ่งเป็นเรื่องปกติของ GPU จีนรุ่นก่อนๆ เช่นกัน) https://wccftech.com/moore-threads-lushan-gaming-huashan-ai-gpus-15x-gaming-uplift-50x-rt-boost-dx12-ultimate-support/

🌐⚡ CENI: จีนเปิดใช้งานเครือข่ายวิจัยระดับชาติ — โอนข้อมูล 72TB ข้ามระยะทาง 1,000 กม. ด้วยความเร็วใกล้ 100 Gbps จีนประกาศเปิดใช้งาน China Environment for Network Innovation (CENI) เครือข่ายวิจัยระดับชาติที่ออกแบบมาเพื่อทดสอบสถาปัตยกรรมเครือข่ายยุคอนาคต รองรับงานด้าน AI, วิทยาศาสตร์ข้อมูล และระบบที่ต้องการ deterministic networking จุดเด่นคือการทดสอบโอนข้อมูล 72TB จากกล้องโทรทรรศน์วิทยุ FAST ในมณฑลกุ้ยโจว ไปยังมณฑลหูเป่ย ระยะทางประมาณ 1,000 กิโลเมตร ภายในเวลาเพียง 1.6 ชั่วโมง ซึ่งคิดเป็น throughput ใกล้เคียง 100 Gbps. CENI ถูกสร้างขึ้นเพื่อตอบโจทย์งานวิจัยที่ต้องการปริมาณข้อมูลมหาศาล เช่น FAST ที่ผลิตข้อมูลมากกว่า 100TB ต่อวัน ซึ่งเกินความสามารถของเครือข่ายสาธารณะทั่วไป เครือข่ายนี้ครอบคลุมกว่า 40 เมือง, ใช้โครงข่ายใยแก้วนำแสงยาวกว่า 55,000 กิโลเมตร, และรองรับการสร้าง virtual networks มากกว่า 4,000 เครือข่ายพร้อมกัน ผ่านเทคโนโลยี DWDM 100 Gbps ต่อช่องสัญญาณ. สิ่งที่ทำให้ CENI แตกต่างคือแนวคิด deterministic networking — การรับประกัน latency, jitter และ packet delivery แบบคงที่ ซึ่งเป็นสิ่งที่อินเทอร์เน็ตทั่วไปทำไม่ได้ นี่คือคุณสมบัติสำคัญสำหรับงาน AI distributed training, real‑time robotics, และระบบควบคุมโครงสร้างพื้นฐานระดับชาติ นักวิจัยจีนยังเปรียบ CENI กับบทบาทของ ARPANET ในสหรัฐฯ ที่เคยเป็นรากฐานของอินเทอร์เน็ตยุคแรก. แม้การทดสอบจะเกิดในสภาพแวดล้อมควบคุม แต่ขนาดของโครงการและความสามารถที่แสดงออกมาชี้ให้เห็นว่าจีนกำลังลงทุนอย่างจริงจังเพื่อสร้างเครือข่ายระดับประเทศที่รองรับงานข้อมูลยุค AI ซึ่งอาจกลายเป็นต้นแบบของโครงสร้างพื้นฐานเครือข่ายในอนาคตทั่วโลก. 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ CENI คือเครือข่ายวิจัยระดับชาติของจีน ➡️ ออกแบบเพื่อทดสอบสถาปัตยกรรมเครือข่ายยุคอนาคต ➡️ รองรับงาน AI และ data‑intensive workloads ✅ ทดสอบโอนข้อมูล 72TB ข้าม 1,000 กม. ใน 1.6 ชั่วโมง ➡️ throughput ใกล้ 100 Gbps ➡️ ใช้ข้อมูลจากกล้องโทรทรรศน์ FAST ✅ โครงสร้างพื้นฐานขนาดใหญ่ระดับประเทศ ➡️ ครอบคลุม 40 เมือง ➡️ ใยแก้วนำแสงกว่า 55,000 กม. ➡️ รองรับ virtual networks มากกว่า 4,000 เครือข่าย ✅ รองรับ deterministic networking ➡️ ควบคุม latency และ jitter ได้แม่นยำ ➡️ เหมาะกับ AI, robotics, และ real‑time systems ⚠️ ประเด็นที่ควรระวัง / คำเตือน ‼️ ผลทดสอบเกิดในสภาพแวดล้อมควบคุม ⛔ ประสิทธิภาพจริงอาจแตกต่างเมื่อใช้งานเต็มรูปแบบ ‼️ deterministic networking ต้องการการจัดการที่ซับซ้อนมาก ⛔ ความผิดพลาดเล็กน้อยอาจส่งผลต่อระบบทั้งเครือข่าย ‼️ โครงสร้างพื้นฐานระดับนี้ต้องใช้งบประมาณและการดูแลสูงมาก ⛔ อาจไม่เหมาะกับประเทศที่มีข้อจำกัดด้านงบประมาณหรือพื้นที่ https://www.tomshardware.com/tech-industry/china-switches-on-ceni-research-network-with-72tb-transfer-test-across-1000km

🧠⚡ Zen 6: สถาปัตยกรรมใหม่แบบ “8‑wide” ของ AMD — ก้าวกระโดดครั้งใหญ่สู่ยุค 2nm และงานเวกเตอร์หนัก AMD เปิดเผยเอกสารทางเทคนิคชุดแรกของ Zen 6 อย่างเป็นทางการ ซึ่งเผยให้เห็นการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ของสถาปัตยกรรม CPU รุ่นถัดไปของบริษัท โดย Zen 6 ไม่ใช่การพัฒนาต่อยอดจาก Zen 4/Zen 5 แบบ incremental แต่เป็นการออกแบบใหม่แทบทั้งหมด โดยเน้นความกว้างของสถาปัตยกรรม (wide issue) และ throughput เป็นหลัก เอกสาร “Performance Monitor Counters” ที่ถูกค้นพบโดย InstLatX64 ชี้ว่า Zen 6 ใช้ 8‑slot dispatch engine พร้อม SMT ที่แชร์ช่องสั่งงานร่วมกัน ทำให้เป็นดีไซน์ที่เน้นงานขนานและงานหนักด้านเวกเตอร์มากขึ้น. Zen 6 ยังเพิ่มความสามารถด้านเวกเตอร์อย่างชัดเจน โดยรองรับ AVX‑512 แบบเต็ม 512‑bit ครอบคลุม FP64, FP32, FP16, BF16 รวมถึงชุดคำสั่ง AI เช่น VNNI, AES, SHA และ mixed FP‑INT ซึ่งเป็นสัญญาณชัดเจนว่า AMD ต้องการยกระดับ Zen 6 ให้เป็น “dense‑math engine” สำหรับงาน AI inference, HPC และเวิร์กโหลด data center โดยเฉพาะ. ความสามารถนี้สอดคล้องกับข้อมูลจาก HotHardware ที่ระบุว่า Zen 6 มี FP16 แบบ native และเพิ่ม hardware profiling สำหรับ memory behavior เพื่อแก้ปัญหาคอขวดด้าน latency และ bandwidth ในงานสมัยใหม่. อีกหนึ่งจุดที่น่าสนใจคือ Zen 6 มี integer scheduler แยกเป็น 6 โดเมน แทนที่จะเป็น unified scheduler แบบ Zen 5 ซึ่งเป็นการเปลี่ยนแปลงเชิงสถาปัตยกรรมครั้งใหญ่ อาจช่วยเพิ่มประสิทธิภาพหรือความถี่สัญญาณนาฬิกาในงาน integer ได้มากขึ้น แม้ AMD ยังไม่เปิดเผยเหตุผลอย่างเป็นทางการก็ตาม. นอกจากนี้ Zen 6 ยังถูกออกแบบบนกระบวนการผลิต TSMC 2nm-class และในฝั่งเซิร์ฟเวอร์ (EPYC “Venice”) จะรองรับจำนวนคอร์สูงสุดถึง 256 คอร์ ตามข้อมูลจาก Tom’s Hardware. โดยรวมแล้ว Zen 6 ดูเหมือนจะเป็นสถาปัตยกรรมที่ AMD ตั้งใจสร้างขึ้นเพื่อ data center, AI และงานเวกเตอร์หนักเป็นหลัก ก่อนจะนำบางส่วนมาปรับใช้ใน Ryzen รุ่นคอนซูเมอร์ในปี 2026–2027 ซึ่งอาจทำให้ยุค Zen 6 กลายเป็นหนึ่งในก้าวกระโดดครั้งใหญ่ที่สุดของ AMD นับตั้งแต่ Zen รุ่นแรก. 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ Zen 6 เป็นสถาปัตยกรรมใหม่แบบ “8‑wide” เน้น throughput ➡️ ใช้ 8‑slot dispatch engine พร้อม SMT ที่แชร์ช่องสั่งงานร่วมกัน ➡️ ออกแบบใหม่ ไม่ใช่ incremental จาก Zen 5 ✅ รองรับ AVX‑512 เต็มรูปแบบและงาน AI หนัก ➡️ รองรับ FP64/FP32/FP16/BF16 และ VNNI, AES, SHA ➡️ FP16 แบบ native เพิ่มประสิทธิภาพ AI inference อย่างมากHotHardware ✅ เพิ่มความสามารถด้าน memory profiling ➡️ มี “Memory Profiler IBS” สำหรับวิเคราะห์ bottleneck ระดับ instruction ✅ เปลี่ยน integer backend เป็น 6 scheduler domains ➡️ แตกต่างจาก Zen 5 ที่ใช้ unified scheduler ✅ ใช้กระบวนการผลิต 2nm-class และรองรับคอร์จำนวนมาก ➡️ EPYC “Venice” อาจสูงสุดถึง 256 คอร์ ⚠️ ประเด็นที่ควรระวัง / คำเตือน ‼️ ดีไซน์แบบ wide‑issue อาจไม่เด่นในงาน single‑thread ⛔ Apple มีดีไซน์ 9‑wide ที่อาจยังแรงกว่าในบางงานตามข้อมูล Tom’s Hardware ‼️ ฟีเจอร์บางอย่างอาจไม่ถูกนำมาใช้ใน Ryzen รุ่นคอนซูเมอร์ ⛔ Zen 6 ถูกออกแบบเพื่อ data center เป็นหลัก อาจมีการตัดทอนในรุ่นทั่วไป ‼️ การเพิ่มความซับซ้อนของ scheduler อาจเพิ่มความเสี่ยงด้าน latency ⛔ หากจัดการไม่ดี อาจเกิด overhead ในบางเวิร์กโหลด https://www.tomshardware.com/pc-components/cpus/amd-pubs-first-zen-6-document-for-developers-a-brand-new-8-wide-cpu-core-with-strong-vector-capabilities

🛒💥 เจอของดีใน Goodwill! GTX 1660 Super ราคาแค่ $8.40 — การ์ดที่ยังเล่นเกม 1080p ได้สบาย เรื่องราวสุดเซอร์ไพรส์จากชุมชน PC Master Race บน Reddit กลายเป็นไวรัล เมื่อผู้ใช้รายหนึ่งพบ GeForce GTX 1660 Super ในร้าน Goodwill ในราคาเพียง $8.40 ซึ่งถือว่าถูกอย่างไม่น่าเชื่อเมื่อเทียบกับราคามือสองปัจจุบันที่ยังอยู่ราว $50–$100 ตามข้อมูลในข่าว การ์ดที่พบเป็นรุ่นของ MSI และจากภาพที่แชร์ดูเหมือนจะอยู่ในสภาพดีและใช้งานได้จริง. GTX 1660 Super เปิดตัวในปี 2019 ใช้สถาปัตยกรรม Turing และเป็นหนึ่งใน GPU ยอดนิยมสำหรับเกมเมอร์ระดับกลาง ด้วย GDDR6 6GB ที่ให้แบนด์วิดท์สูงกว่า GTX 1660 รุ่นปกติ แม้จะไม่มี RT Cores หรือ DLSS แต่ก็ยังเป็นการ์ดที่เล่นเกม eSports และเกม AAA รุ่นเก่าได้ดีในระดับ 1080p โดยอาจต้องปรับกราฟิกเล็กน้อยในเกมใหม่ๆ ตามข้อมูลในหน้าเว็บนี้ระบุว่าแม้จะเก่า แต่ก็ยัง “คุ้มค่า” อย่างมากเมื่อเทียบกับราคา. ข่าวนี้ยังสะท้อนเทรนด์ที่เกิดขึ้นบ่อยขึ้นในชุมชน PC — การพบฮาร์ดแวร์ดีๆ ในร้านมือสองหรือร้านบริจาค เช่นกรณีที่มีคนเคยเจอ RTX 3060 ราคา $4.99 หรือ GTX 1060 ราคา $5 แต่กลับพบว่าเป็น GTX 560 Ti อยู่ในกล่องแทน ซึ่งเป็นตัวอย่างว่าการล่าของถูกก็มีทั้งโชคดีและโชคร้ายปะปนกันไป. ในภาพรวม เหตุการณ์นี้ตอกย้ำว่าตลาดมือสองยังเต็มไปด้วย “สมบัติที่ซ่อนอยู่” โดยเฉพาะในยุคที่ราคาการ์ดจอผันผวนอย่างหนักในช่วงหลายปีที่ผ่านมา และยังสะท้อนความทนทานของ GPU ยุคก่อนที่ยังสามารถใช้งานได้ดีแม้ผ่านมาหลายปี. 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ พบ GTX 1660 Super ในราคาเพียง $8.40 ที่ร้าน Goodwill ➡️ ราคามือสองปกติยังอยู่ที่ $50–$100 ➡️ รุ่นที่เจอเป็น MSI และอยู่ในสภาพใช้งานได้ ✅ GTX 1660 Super ยังเป็นการ์ดที่ดีสำหรับ 1080p ➡️ ใช้ GDDR6 6GB แรงกว่า GTX 1660 รุ่นปกติ ➡️ เล่น eSports และเกม AAA รุ่นเก่าได้ดี ✅ มีเคสคล้ายกันในอดีตที่เจอของดีราคาถูกมาก ➡️ เช่น RTX 3060 ราคา $4.99 ➡️ แต่ก็มีเคสที่เจอการ์ดผิดรุ่นในกล่อง ✅ สะท้อนเทรนด์การล่าฮาร์ดแวร์มือสองที่ยังคึกคัก ➡️ GPU รุ่นเก่ายังมีคุณค่าและใช้งานได้ดี ⚠️ ประเด็นที่ควรระวัง / คำเตือน ‼️ การซื้อของมือสองมีความเสี่ยงด้านสภาพการใช้งาน ⛔ อาจเจอการ์ดเสีย ซ่อมไม่ได้ หรือมีปัญหาความร้อน ‼️ บางร้านอาจมีการสลับของในกล่อง ⛔ เคยมีเคสซื้อ GTX 1060 แต่เจอ GTX 560 Ti แทน ‼️ การ์ดรุ่นเก่าอาจไม่รองรับฟีเจอร์ใหม่ๆ ⛔ เช่น DLSS, Ray Tracing หรือเกมที่ต้องการ VRAM สูง https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/savvy-pc-builder-finds-geforce-gtx-1660-super-for-just-usd8-40-at-thrift-store-goodwill-purchase-comes-with-6gb-of-vram-for-1080p-gaming-still-sells-for-up-to-usd100

🎮 NitroGen: โมเดล AI เล่นเกมได้กว่า 1,000 เกม และอาจเป็นก้าวสำคัญของหุ่นยนต์ยุคใหม่ งานวิจัย NitroGen จากทีมร่วมของ Nvidia, Stanford, Caltech และสถาบันอื่นๆ กำลังสร้างแรงสั่นสะเทือนครั้งใหญ่ในวงการ AI และหุ่นยนต์ ด้วยการพัฒนาโมเดลที่สามารถเรียนรู้การเล่นเกมกว่า 1,000 เกมจากวิดีโอสตรีมเมอร์กว่า 40,000 ชั่วโมง จุดเด่นคือ NitroGen ไม่ได้ถูกออกแบบมาเพื่อ “เล่นเกมเก่ง” เพียงอย่างเดียว แต่เพื่อเป็นโมเดลที่เข้าใจการกระทำ (actions) ในโลกที่ซับซ้อน — แนวคิดที่คล้าย “GPT for actions” ซึ่งอาจกลายเป็นรากฐานของ AI ที่มีร่างกาย (embodied AI) ในอนาคต. สิ่งที่น่าสนใจคือ NitroGen ถูกสร้างบนสถาปัตยกรรม GROOT N1.5 ซึ่งเดิมทีออกแบบมาสำหรับหุ่นยนต์โดยเฉพาะ การนำโมเดลนี้ไปฝึกในโลกเกมที่เต็มไปด้วยกฎ ฟิสิกส์ และสถานการณ์ที่หลากหลาย ทำให้มันเรียนรู้ทักษะที่สามารถนำกลับไปใช้ในโลกจริงได้ เช่น การควบคุมมอเตอร์ การตอบสนองต่อสถานการณ์ไม่คุ้นเคย และการแก้ปัญหาแบบทันทีทันใด. ผลการทดสอบเบื้องต้นพบว่า NitroGen สามารถเล่นเกมหลากหลายแนว ตั้งแต่ RPG, platformer, racing ไปจนถึง battle royale และยังทำงานได้ดีในเกมที่ไม่เคยเห็นมาก่อน โดยมีอัตราความสำเร็จสูงกว่าโมเดลที่ฝึกจากศูนย์ถึง 52% นี่เป็นสัญญาณว่าการเรียนรู้จาก “โลกจำลอง” อาจเป็นทางลัดสำคัญในการสร้างหุ่นยนต์ที่ทำงานในโลกจริงได้อย่างยืดหยุ่น. ในมุมกว้างขึ้น นักวิจัยมองว่าโมเดลแบบ NitroGen จะช่วยลดต้นทุนการฝึกหุ่นยนต์ในโลกจริง ซึ่งมีความเสี่ยงสูงและต้องใช้ทรัพยากรมหาศาล การใช้วิดีโอเกมเป็นสนามฝึกจึงเป็นทั้งทางเลือกที่ปลอดภัย เร็ว และมีความหลากหลายมากกว่าโลกจริงหลายเท่า นอกจากนี้ การเปิดซอร์สโค้ดและน้ำหนักโมเดลยังช่วยให้ชุมชนนักพัฒนาทั่วโลกสามารถทดลอง ปรับแต่ง และสร้างนวัตกรรมต่อยอดได้อย่างรวดเร็ว. 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ NitroGen คือโมเดล AI ที่ฝึกจากวิดีโอเกมกว่า 1,000 เกม ➡️ ใช้ข้อมูลจากสตรีมเมอร์กว่า 40,000 ชั่วโมงในการเรียนรู้การควบคุมเกม ➡️ รองรับเกมหลากหลายแนว ตั้งแต่ RPG ถึง battle royale ✅ พื้นฐานโมเดลมาจากสถาปัตยกรรม GROOT N1.5 ➡️ เดิมออกแบบเพื่อหุ่นยนต์ ทำให้โมเดลมีศักยภาพด้าน embodied AI ✅ ผลทดสอบแสดงให้เห็นความสามารถในการเล่นเกมที่ไม่เคยเห็นมาก่อน ➡️ มีอัตราความสำเร็จสูงกว่าโมเดลที่ฝึกจากศูนย์ถึง 52% ✅ เปิดซอร์สเพื่อให้นักพัฒนาทั่วโลกนำไปต่อยอด ➡️ ทั้งน้ำหนักโมเดล โค้ด และชุดข้อมูลพร้อมให้ทดลองใช้งาน ⚠️ คำเตือน / ประเด็นที่ควรจับตา ‼️ การใช้วิดีโอเกมเป็นฐานฝึกอาจไม่ครอบคลุมพฤติกรรมโลกจริงทั้งหมด ⛔ ฟิสิกส์ในเกมอาจไม่ตรงกับโลกจริง ทำให้เกิดช่องว่างในการนำไปใช้กับหุ่นยนต์ ‼️ โมเดลที่เรียนรู้จากข้อมูลสาธารณะอาจมีความเสี่ยงด้านลิขสิทธิ์หรือความเป็นส่วนตัว ⛔ โดยเฉพาะวิดีโอที่มีข้อมูลผู้เล่นหรือ UI เฉพาะเกม ‼️ การพัฒนา embodied AI ที่มีความสามารถสูงอาจนำไปสู่ความเสี่ยงด้านความปลอดภัย ⛔ หากระบบควบคุมไม่รัดกุม อาจเกิดการใช้งานผิดวัตถุประสงค์ https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/nvidia-led-nitrogen-is-a-generalist-video-gaming-ai-that-can-play-any-title-research-also-has-big-implications-for-robotics

🚀 Mullvad เปิดตัว GotaTun — อนาคตใหม่ของ WireGuard บน Rust เพื่อความเร็ว เสถียร และความเป็นส่วนตัว Mullvad VPN ประกาศเปิดตัว GotaTun ซึ่งเป็นการนำ WireGuard มาพัฒนาใหม่ด้วยภาษา Rust โดยฟอร์กจากโปรเจกต์ BoringTun ของ Cloudflare จุดมุ่งหมายคือเพิ่มความเร็ว ความเสถียร และลดปัญหาการแครชที่เกิดจาก wireguard-go ซึ่ง Mullvad ใช้มาเป็นเวลาหลายปี การเปลี่ยนผ่านครั้งนี้สะท้อนการเคลื่อนตัวของอุตสาหกรรม VPN ที่เริ่มหันมาใช้ Rust เพื่อความปลอดภัยและประสิทธิภาพระดับระบบแกนกลาง ก่อนหน้านี้ Mullvad ต้องแบกรับปัญหาจำนวนมากจาก wireguard-go โดยเฉพาะบน Android ที่กว่า 85% ของรายงานแครชทั้งหมดมาจากโมดูลนี้ การดีบักก็ทำได้ยากเพราะการเชื่อม Rust ↔ Go ผ่าน FFI มีความซับซ้อนและไม่ปลอดภัย เมื่อ GotaTun ถูกนำมาใช้บน Android ในเวอร์ชัน 2025.10 ผลลัพธ์ชัดเจนทันที — อัตรา crash rate ลดจาก 0.40% เหลือเพียง 0.01% ซึ่งถือเป็นการลดลงแบบ “หายไปเกือบทั้งหมด” นอกจากความเสถียรแล้ว ผู้ใช้ยังรายงานว่า GotaTun ให้ความเร็วที่ดีขึ้นและใช้พลังงานน้อยลง Mullvad ยังผสานฟีเจอร์ด้านความเป็นส่วนตัว เช่น DAITA และ Multihop เข้าไปในตัว implementation โดยตรง ทำให้ GotaTun กลายเป็นรากฐานใหม่ของสถาปัตยกรรมความเป็นส่วนตัวของ Mullvad ในอนาคต ปี 2026 จะเป็นปีสำคัญของ GotaTun — Mullvad เตรียมขยายไปยังทุกแพลตฟอร์ม รวมถึง desktop และ iOS พร้อมเข้ารับการตรวจสอบความปลอดภัยจาก third-party audit ซึ่งเป็นก้าวสำคัญในการสร้างความเชื่อมั่นในโลก VPN ที่แข่งขันกันด้วยความโปร่งใสและความปลอดภัยเชิงลึก 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ GotaTun คือ WireGuard ที่เขียนใหม่ด้วย Rust ➡️ ฟอร์กจาก BoringTun ของ Cloudflare ➡️ ไม่ใช่โปรโตคอลใหม่ แต่คือ implementation ที่ปลอดภัยและเร็วกว่า ✅ เหตุผลที่ Mullvad ต้องสร้าง GotaTun ➡️ wireguard-go ทำให้เกิดกว่า 85% ของ crash บน Android ➡️ การเชื่อม Rust ↔ Go ผ่าน FFI ทำให้ดีบักยากและไม่เสถียร ✅ ผลลัพธ์หลังเปิดตัวบน Android ➡️ crash rate ลดจาก 0.40% → 0.01% ➡️ ผู้ใช้รายงานความเร็วดีขึ้นและกินแบตน้อยลง ✅ ฟีเจอร์ด้านความเป็นส่วนตัว ➡️ รองรับ DAITA และ Multihop แบบเนทีฟ ➡️ ใช้ Rust เพื่อ multi-threading ที่ปลอดภัยและ zero-copy memory ✅ แผนในปี 2026 ➡️ ขยาย GotaTun ไปยัง desktop และ iOS ➡️ เตรียมเข้ารับ third‑party security audit ⚠️ คำเตือน / ประเด็นที่ควรระวัง ‼️ การย้าย implementation อาจมีผลต่อ ecosystem ⛔ ผู้ให้บริการที่พึ่ง wireguard-go อาจต้องปรับสถาปัตยกรรมใหม่ ‼️ Rust implementation แม้ปลอดภัยกว่า แต่ยังต้องผ่าน audit ⛔ ความปลอดภัยต้องได้รับการยืนยันจาก third‑party audit ที่กำลังจะเกิดขึ้น ‼️ การเปลี่ยน stack อาจกระทบ compatibility ชั่วคราว ⛔ ผู้ใช้บางแพลตฟอร์มอาจต้องรอการ rollout ในปี 2026 https://mullvad.net/en/blog/announcing-gotatun-the-future-of-wireguard-at-mullvad-vpn

🐘 Tiger Data เปิดซอร์ส pg_textsearch: ก้าวใหม่ของการค้นหาแบบ BM25 บน PostgreSQL การที่ Tiger Data ตัดสินใจเปิดซอร์ส pg_textsearch ถือเป็นสัญญาณสำคัญของการเปลี่ยนเกมในโลกฐานข้อมูลโอเพ่นซอร์ส โดยเฉพาะอย่างยิ่งในยุคที่การค้นหาข้อมูลเชิงลึก (deep retrieval) และระบบ RAG กลายเป็นหัวใจของแอปพลิเคชัน AI สมัยใหม่ เนื้อหาบนหน้าเว็บระบุว่า pg_textsearch เคยเป็นฟีเจอร์เฉพาะบน Tiger Cloud แต่ตอนนี้ถูกปล่อยภายใต้ PostgreSQL License ทำให้นักพัฒนาและองค์กรสามารถนำไปใช้ได้อย่างอิสระ การมาของ BM25 แบบเนทีฟใน PostgreSQL ทำให้หลายองค์กรไม่จำเป็นต้องพึ่ง Elasticsearch สำหรับงานค้นหาที่ต้องการ ranking คุณภาพสูงอีกต่อไป นอกจากนี้ pg_textsearch ยังถูกออกแบบให้ทำงานร่วมกับ pgvector และ pgvectorscale เพื่อสร้างระบบค้นหาแบบ hybrid retrieval ที่ผสาน keyword + semantic search ในฐานข้อมูลเดียว ซึ่งเป็นทิศทางที่หลายบริษัทกำลังมุ่งหน้าไปในยุค AI-first ในมุมกว้างของอุตสาหกรรม การเปิดซอร์สครั้งนี้สะท้อนแนวโน้มที่ผู้ให้บริการฐานข้อมูลเริ่มผลักดัน “search inside the database” แทนการแยกระบบออกจากกันเพื่อลดความซับซ้อน ลดค่าใช้จ่าย และเพิ่มความเร็วในการพัฒนาแอปพลิเคชัน นอกจากนี้ยังช่วยให้ทีม DevOps และ SRE ลดภาระการดูแลระบบ search engine แยกต่างหาก ซึ่งมักมีต้นทุนสูงและต้องการผู้เชี่ยวชาญเฉพาะทาง สุดท้าย การเปิดซอร์ส pg_textsearch ยังเป็นการขยับหมากเชิงกลยุทธ์ของ Tiger Data ในการสร้าง “Postgres Search Stack” ที่ครบวงจร ตั้งแต่ keyword search, vector search ไปจนถึงการ scale retrieval สำหรับงาน AI enterprise ซึ่งอาจกลายเป็นคู่แข่งสำคัญของ Elasticsearch, OpenSearch และแม้แต่บริการ search-as-a-service เชิงพาณิชย์ในอนาคต 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ การเปิดซอร์ส pg_textsearch ➡️ เคยเป็นฟีเจอร์เฉพาะบน Tiger Cloud แต่ตอนนี้เปิดให้ใช้งานภายใต้ PostgreSQL License ➡️ ช่วยให้ Postgres รองรับ BM25 แบบเนทีฟโดยไม่ต้องใช้ระบบ search แยกต่างหาก ✅ ความสามารถของ pg_textsearch ➡️ รองรับ 29+ ภาษา และทำงานกับ partitioned tables ได้ ➡️ ใช้ operator <@> เพื่อทำ relevance-ranked search ได้ง่าย ➡️ ปรับค่า BM25 (k1, b) ได้ตามงาน ✅ การผสานกับ pgvector / pgvectorscale ➡️ ช่วยสร้าง hybrid retrieval (keyword + semantic) ในฐานข้อมูลเดียว ➡️ ลดความซับซ้อนของสถาปัตยกรรม RAG ✅ ผลกระทบต่ออุตสาหกรรมฐานข้อมูล ➡️ แนวโน้ม “search inside the database” กำลังมาแรง ➡️ ลดต้นทุนการดูแลระบบ search engine แยกต่างหาก ➡️ เพิ่มความเร็วในการพัฒนาแอปพลิเคชัน AI-first ⚠️ คำเตือน / ประเด็นที่ควรระวัง ‼️ การย้ายจาก Elasticsearch อาจไม่ง่าย ⛔ ระบบที่ใช้ฟีเจอร์เฉพาะของ Elasticsearch เช่น aggregations หรือ complex analyzers อาจต้องปรับโครงสร้างใหม่ ‼️ ประสิทธิภาพขึ้นกับ workload ⛔ แม้ BM25 ใน Postgres จะเร็ว แต่การ scale อาจยังไม่เท่าระบบ search engine ที่ออกแบบมาเฉพาะทาง ‼️ ความเสี่ยงด้านการจัดการ index ⛔ การใช้ memtable architecture ต้องวางแผนเรื่อง memory และการ update index ให้ดี https://itsfoss.com/news/tiger-data-pg-textsearch/

🖥️ GCC 16 รองรับ Zen 6 แล้ว ทีมพัฒนา GCC (GNU Compiler Collection) ได้เพิ่ม Zen 6 target เข้าไปในเวอร์ชัน 16 ซึ่งจะเปิดตัวในปี 2026 การอัปเดตนี้ช่วยให้ซอฟต์แวร์สามารถปรับแต่งการคอมไพล์ให้เหมาะสมกับสถาปัตยกรรม Zen 6 ได้ทันทีที่ฮาร์ดแวร์ออกสู่ตลาด ถือเป็นการเตรียมความพร้อมล่วงหน้าสำหรับนักพัฒนาและผู้ใช้ Linux ⚡ ความสำคัญของการรองรับล่วงหน้า การเพิ่ม target ใน GCC มีความสำคัญมาก เพราะ GCC เป็นหนึ่งในคอมไพเลอร์หลักของโลกโอเพ่นซอร์ส การรองรับ Zen 6 ล่วงหน้าช่วยให้ ecosystem ของ Linux และ HPC (High-Performance Computing) สามารถใช้ประโยชน์จากสถาปัตยกรรมใหม่ได้ตั้งแต่วันแรกที่เปิดตัว โดยเฉพาะ workloads ที่ต้องการประสิทธิภาพสูง เช่น AI, cloud และ supercomputing 🌐 บริบทของ Zen 6 Zen 6 คาดว่าจะใช้กระบวนการผลิต TSMC N2 (2nm) และอาจมาพร้อมกับการปรับปรุงด้าน cache, memory subsystem และการจัดการพลังงาน ซึ่งจะเป็นก้าวสำคัญต่อจาก Zen 5 ที่เพิ่งเปิดตัวในปี 2024 การที่ GCC รองรับแล้วจึงเป็นสัญญาณว่า AMD กำลังเดินหน้าเข้าสู่การทดสอบและเตรียมการผลิตจริง ⚠️ ผลกระทบและข้อควรระวัง แม้ GCC จะรองรับแล้ว แต่ยังไม่มีรายละเอียดเชิงลึกเกี่ยวกับ instruction set หรือ optimization ที่เฉพาะเจาะจงสำหรับ Zen 6 การใช้งานจริงอาจต้องรอการปรับปรุงเพิ่มเติมเมื่อ AMD เปิดเผยข้อมูลเต็มรูปแบบ 📌 สรุปเป็นหัวข้อ ✅ การอัปเดต GCC 16 ➡️ เพิ่ม target สำหรับ AMD Zen 6 ➡️ เปิดทางให้ Linux และ HPC ใช้งานได้ทันทีเมื่อเปิดตัว ✅ ความสำคัญต่อ ecosystem ➡️ GCC เป็นคอมไพเลอร์หลักของโอเพ่นซอร์ส ➡️ รองรับล่วงหน้าช่วยให้ AI, cloud และ supercomputing ใช้งานได้เร็วขึ้น ✅ บริบทของ Zen 6 ➡️ คาดว่าจะใช้กระบวนการผลิต TSMC N2 (2nm) ➡️ ปรับปรุง cache, memory subsystem และการจัดการพลังงาน ‼️ ข้อควรระวัง ⛔ ยังไม่มีรายละเอียด instruction set เฉพาะของ Zen 6 ⛔ การปรับแต่ง optimization ต้องรอข้อมูลจาก AMD เพิ่มเติม https://wccftech.com/amd-zen-6-support-added-to-gcc-16-ahead-of-launch/

🖥️ Windows Server 2025: ยุคใหม่ของ Native NVMe Microsoft ได้ปรับปรุงสถาปัตยกรรมการจัดการ I/O ของ Windows Server 2025 โดยตัดการแปลงคำสั่ง NVMe ไปเป็น SCSI ที่เคยเป็นคอขวดมานาน ทำให้ระบบสามารถสื่อสารกับ NVMe SSD ได้โดยตรง ผลลัพธ์คือประสิทธิภาพการอ่านเขียนข้อมูลเพิ่มขึ้นอย่างมหาศาล โดยเฉพาะในงานที่ต้องการ throughput สูง เช่น virtualization, AI/ML workloads และฐานข้อมูลขนาดใหญ่ ⚡ ประสิทธิภาพที่พิสูจน์ได้ การทดสอบภายในของ Microsoft แสดงให้เห็นว่า Native NVMe สามารถเพิ่ม IOPS ได้ถึง 80% และลดการใช้ CPU ลง 45% เมื่อเทียบกับ Windows Server 2022 การเปลี่ยนแปลงนี้เกิดจากการใช้ multi-queue architecture ของ NVMe ที่รองรับได้ถึง 64,000 queues และ 64,000 commands ต่อ queue ซึ่งต่างจาก SCSI ที่จำกัดเพียง 32 commands ต่อ queue 🏢 ผลกระทบต่อองค์กร สำหรับองค์กรที่ใช้ SQL Server, Hyper-V หรือระบบไฟล์เซิร์ฟเวอร์ขนาดใหญ่ การเปิดใช้งาน Native NVMe จะช่วยให้การทำงานเร็วขึ้นอย่างเห็นได้ชัด เช่น VM boot เร็วขึ้น, live migration ลื่นไหลขึ้น และการประมวลผลข้อมูล AI/ML มี latency ต่ำลง นอกจากนี้ยังช่วยลดค่าใช้จ่ายด้านพลังงานและฮาร์ดแวร์ เพราะสามารถใช้ทรัพยากรได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ⚠️ ข้อควรระวังและข้อจำกัด แม้ฟีเจอร์นี้จะพร้อมใช้งานแล้ว แต่ Microsoft เลือกที่จะปิดไว้เป็นค่าเริ่มต้น เพื่อให้ผู้ดูแลระบบทดสอบก่อนนำไปใช้จริง ต้องเปิดใช้งานด้วยการแก้ Registry หรือ Group Policy และยังมีข้อจำกัดว่าต้องใช้ไดรเวอร์ StorNVMe.sys ของ Windows เอง หากใช้ไดรเวอร์จากผู้ผลิตอื่น ฟีเจอร์นี้จะไม่ทำงาน นอกจากนี้ยังมีรายงานว่าบาง consumer SSD อาจไม่เข้ากับสถาปัตยกรรมใหม่และอาจทำให้ประสิทธิภาพลดลง 📌 สรุปเป็นหัวข้อ ✅ การเปลี่ยนแปลงหลักใน Windows Server 2025 ➡️ รองรับ Native NVMe โดยตรง ไม่ต้องผ่าน SCSI translation ➡️ เพิ่ม IOPS ได้สูงสุด 80% และลด CPU usage 45% ✅ ผลลัพธ์ต่อองค์กรและ workload ➡️ SQL Server, Hyper-V, และ AI/ML workloads ทำงานเร็วขึ้น ➡️ ลดค่าใช้จ่ายด้านพลังงานและฮาร์ดแวร์ ‼️ ข้อควรระวังในการใช้งาน ⛔ ฟีเจอร์ถูกปิดเป็นค่าเริ่มต้น ต้องเปิดเองผ่าน Registry/Group Policy ⛔ ต้องใช้ไดรเวอร์ StorNVMe.sys ของ Windows เท่านั้น ⛔ บาง consumer SSD อาจไม่เข้ากับสถาปัตยกรรมใหม่ ทำให้ประสิทธิภาพลดลง https://www.tomshardware.com/desktops/servers/windows-server-2025-gains-native-nvme-support-14-years-after-its-introduction-groundbreaking-i-o-stack-drops-scsi-emulation-limitations-for-massive-throughput-and-cpu-efficiency-gains

⚙️ Intel Nova Lake: CPU รุ่นใหม่พร้อมแคชขนาดใหญ่ bLLC รายงานจาก Wccftech เผยข้อมูลล่าสุดเกี่ยวกับ Intel Nova Lake Desktop CPUs ที่จะเปิดตัวในอนาคต โดยมีการยืนยันว่าชิปจะมาพร้อมกับ Big Last Level Cache (bLLC) ซึ่งเป็นการออกแบบใหม่เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการประมวลผล โดยจะมีหลายรุ่นให้เลือกตั้งแต่ 52, 42, 28 และ 24 คอร์ พร้อมแคชขนาดใหญ่ถึง 288MB สำหรับ Core Ultra 9 และ 144MB สำหรับ Core Ultra 7 การเพิ่มแคชในระดับนี้ถือเป็นการเปลี่ยนแปลงเชิงสถาปัตยกรรมที่สำคัญ เพราะช่วยลดการเข้าถึงหน่วยความจำหลักที่ช้ากว่า และเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงานของแอปพลิเคชันที่ต้องใช้ข้อมูลจำนวนมาก เช่น เกม, งาน AI, และการประมวลผลข้อมูลเชิงวิทยาศาสตร์ นอกจากนี้ยังช่วยเสริมความสามารถในการทำงานแบบมัลติทาสก์และเวิร์กโหลดที่ซับซ้อน Intel ตั้งเป้าว่า Nova Lake จะเป็นก้าวกระโดดครั้งใหญ่หลังจากสถาปัตยกรรม Meteor Lake และ Arrow Lake โดยมุ่งเน้นไปที่การเพิ่มประสิทธิภาพต่อวัตต์ และการจัดการพลังงานที่ดีกว่าเดิม ซึ่งสอดคล้องกับแนวโน้มของตลาดที่ต้องการ CPU ที่ทรงพลังแต่ยังคงประหยัดพลังงานสำหรับเดสก์ท็อปและเวิร์กสเตชัน อย่างไรก็ตาม การแข่งขันในตลาดยังคงดุเดือด เนื่องจาก AMD กำลังพัฒนา Zen 6 และ Zen 7 ที่จะมาพร้อมกับเทคโนโลยีแคชและการผลิตที่เล็กกว่า 3nm ซึ่งอาจทำให้ Intel ต้องเร่งสร้างความแตกต่างด้วยการใช้ bLLC และจำนวนคอร์ที่สูงขึ้นเพื่อดึงดูดผู้ใช้ที่ต้องการประสิทธิภาพสูงสุด 📌 สรุปสาระสำคัญและคำเตือน ✅ Nova Lake มาพร้อม bLLC ➡️ มีรุ่น 52, 42, 28 และ 24 คอร์ พร้อมแคช 288MB และ 144MB ✅ การปรับปรุงเชิงสถาปัตยกรรม ➡️ ลดการเข้าถึงหน่วยความจำหลัก เพิ่มประสิทธิภาพงาน AI และเกม ✅ เป้าหมายของ Intel ➡️ เน้นประสิทธิภาพต่อวัตต์และการจัดการพลังงานที่ดีขึ้น ✅ การแข่งขันกับ AMD ➡️ ต้องเผชิญกับ Zen 6 และ Zen 7 ที่ใช้กระบวนการผลิตเล็กกว่า 3nm ‼️ คำเตือนด้านการแข่งขันและการผลิต ⛔ หาก Intel ไม่สามารถจัดการต้นทุนและการผลิตได้ อาจเสียเปรียบ AMD ⛔ การพึ่งพา bLLC และจำนวนคอร์สูงอาจไม่เพียงพอ หากซอฟต์แวร์ยังไม่สามารถใช้ประโยชน์เต็มที่ https://wccftech.com/intel-nova-lake-desktop-cpus-big-cache-bllc-52-42-28-24-core-288-mb-144-mb/

🖼️ Flatpak 1.16.2 เปิดใช้งาน VA-API สำหรับ Intel Xe GPU Flatpak เวอร์ชัน 1.16.2 ได้รับการอัปเดตครั้งสำคัญ โดยเพิ่มการรองรับ VA-API (Video Acceleration API) สำหรับ Intel Xe GPUs ซึ่งช่วยให้การเล่นวิดีโอและงานกราฟิกที่ต้องใช้การเร่งความเร็วด้วยฮาร์ดแวร์ทำงานได้ดีขึ้นภายใน sandbox ของ Flatpak นี่ถือเป็นก้าวสำคัญที่ทำให้ผู้ใช้ Linux สามารถใช้ประโยชน์จาก GPU รุ่นใหม่ของ Intel ได้เต็มที่ แม้จะรันแอปในสภาพแวดล้อมที่ถูกจำกัด. นอกจากการรองรับ VA-API แล้ว Flatpak 1.16.2 ยังแก้ไขบั๊กและปรับปรุงความเสถียรหลายจุด เช่น ปัญหาการจัดการ permission และการทำงานร่วมกับระบบไฟล์ ทำให้การติดตั้งและรันแอปผ่าน Flatpak มีความปลอดภัยและเสถียรมากขึ้น การอัปเดตนี้จึงไม่เพียงแต่เพิ่มฟีเจอร์ใหม่ แต่ยังช่วยให้ ecosystem ของ Flatpak แข็งแรงขึ้น. การรองรับ Intel Xe GPUs มีความสำคัญต่อผู้ใช้ที่ต้องการประสิทธิภาพสูงในงาน multimedia และ machine learning เนื่องจาก Xe เป็นสถาปัตยกรรมใหม่ที่ Intel ผลักดันอย่างจริงจังในตลาด ทั้งในระดับ consumer และ data center การที่ Flatpak รองรับ VA-API บน Xe จึงช่วยให้แอปพลิเคชันที่แพ็กเป็น Flatpak สามารถใช้ GPU acceleration ได้โดยตรง ไม่ต้องพึ่งพาการตั้งค่าซับซ้อน. ในภาพรวม Flatpak ยังคงเป็นหนึ่งในเทคโนโลยีสำคัญที่ช่วยแก้ปัญหา fragmentation ของ Linux โดยให้แพ็กเกจที่ทำงานได้บนหลายดิสโทร การอัปเดตครั้งนี้สะท้อนว่า Flatpak ไม่ได้หยุดแค่การทำให้แอป “รันได้ทุกที่” แต่ยังมุ่งไปสู่การใช้ประโยชน์จากฮาร์ดแวร์รุ่นใหม่ เพื่อให้ผู้ใช้ Linux ได้ประสบการณ์ที่ทันสมัยไม่แพ้แพลตฟอร์มอื่น. 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ Flatpak 1.16.2 อัปเดตใหม่ ➡️ เพิ่มการรองรับ VA-API สำหรับ Intel Xe GPUs ➡️ ปรับปรุงความเสถียรและแก้ไขบั๊กหลายจุด ✅ ประโยชน์ต่อผู้ใช้ Linux ➡️ ใช้ GPU acceleration ได้เต็มที่ภายใน sandbox ➡️ รองรับงาน multimedia และ machine learning ✅ ความสำคัญเชิง ecosystem ➡️ Flatpak ช่วยลดปัญหา fragmentation ของ Linux ➡️ รองรับฮาร์ดแวร์รุ่นใหม่เพื่อประสบการณ์ทันสมัย ‼️ คำเตือนสำหรับผู้ใช้ ⛔ ผู้ใช้ที่ยังใช้ GPU รุ่นเก่าอาจไม่ได้รับประโยชน์จาก VA-API ใหม่ ⛔ ควรอัปเดต Flatpak ให้เป็นเวอร์ชันล่าสุดเพื่อความปลอดภัยและประสิทธิภาพสูงสุด https://9to5linux.com/flatpak-1-16-2-linux-app-sandboxing-framework-enables-va-api-for-intel-xe-gpus

🖥️ แนวคิด “No Graphics API” – ลดความซับซ้อนของกราฟิก API Sebastian Aaltonen นักพัฒนาเกมที่มีประสบการณ์กว่า 30 ปี อธิบายว่าการเปลี่ยนผ่านจาก DirectX 11 และ OpenGL ไปสู่ API รุ่นใหม่อย่าง DirectX 12, Vulkan และ Metal เกิดขึ้นเพื่อตอบโจทย์ความต้องการของ AAA games ที่ต้องการประสิทธิภาพสูง แต่ผลลัพธ์กลับไม่เป็นไปตามคาด หลายเกมเมื่อพอร์ตไปยัง API ใหม่กลับมีประสิทธิภาพลดลง เพราะโครงสร้างของ engine เดิมไม่สอดคล้องกับ persistent objects ที่ API ใหม่บังคับใช้. เขาชี้ว่า GPU ปัจจุบันมีวิวัฒนาการไปไกล เช่น coherent last-level caches, bindless texture samplers และการรองรับ 64-bit GPU pointers ทำให้ไม่จำเป็นต้องใช้ retained mode objects ที่ซับซ้อนอีกต่อไป ปัญหาใหญ่ที่สุดคือ PSO permutation explosion ที่ทำให้ cache ของผู้ใช้กินพื้นที่มากกว่า 100GB และต้องพึ่งพา cloud servers ของ vendor เพื่อเก็บ pipeline state objects. Aaltonen เสนอว่าหากออกแบบ API ใหม่โดยยึดตามสถาปัตยกรรม GPU ปัจจุบัน เราสามารถลดความซับซ้อนลงอย่างมาก เช่น ใช้ pointer-based memory management แบบ CUDA และ Metal, รองรับ wide loads และ coherent memory โดยตรง รวมถึงการจัดการ descriptor heap ที่โปร่งใสและง่ายต่อการเขียน shader. แนวคิด “No Graphics API” จึงไม่ใช่การลบ API ออกไปทั้งหมด แต่เป็นการลด abstraction ที่ไม่จำเป็น และให้ GPU ทำงานตรงกับหน่วยความจำและ pointer โดยตรง เพื่อแก้ปัญหาประสิทธิภาพและความซับซ้อนที่สะสมมานานกว่า 20 ปีในวงการกราฟิก API. 📌 สรุปเป็นหัวข้อ ✅ ปัญหาของ API รุ่นใหม่ (DX12/Vulkan/Metal) ➡️ ซับซ้อนเกินไปสำหรับ engine เดิม ➡️ เกิด PSO permutation explosion และ cache ขนาดมหาศาล ✅ วิวัฒนาการของ GPU ปัจจุบัน ➡️ มี coherent caches และ bindless samplers ➡️ รองรับ 64-bit GPU pointers และ direct memory access ✅ แนวคิด “No Graphics API” ➡️ ลด abstraction ที่ไม่จำเป็น ➡️ ใช้ pointer-based memory และ descriptor heap ที่โปร่งใส ‼️ คำเตือนต่ออุตสาหกรรม ⛔ หากยังยึดติดกับ API รุ่นเก่า จะสร้างภาระ cache และ pipeline state ที่ไม่จำเป็น ⛔ ความซับซ้อนที่สะสมอาจทำให้การพัฒนาเกมและกราฟิกช้าลงและสิ้นเปลืองทรัพยากร https://www.sebastianaaltonen.com/blog/no-graphics-api

📌🔐🩷 รวมข่าวจากเวบ SecurityOnline 🔐🩷📌 #รวมข่าวIT #20251216 #securityonline 🛡️ วิกฤติช่องโหว่ FortiGate SSO ถูกโจมตีจริง ช่วงนี้ผู้ดูแลระบบ Fortinet ต้องเผชิญกับสถานการณ์ร้อนแรง เมื่อมีการเปิดเผยช่องโหว่ร้ายแรงสองรายการในระบบ FortiGate และเพียงไม่กี่วันหลังจากนั้นก็ถูกโจมตีจริงทันที แฮกเกอร์ใช้วิธีเจาะผ่านระบบ Single Sign-On (SSO) โดยส่งข้อความ SAML ที่ถูกปรับแต่ง ทำให้สามารถล็อกอินเป็นผู้ดูแลได้โดยไม่ต้องมีรหัสผ่าน เมื่อเข้ามาแล้วพวกเขาจะรีบขโมยการตั้งค่าระบบไฟร์วอลล์ออกไป ซึ่งข้อมูลเหล่านี้มักมีรหัสผ่านที่ถูกเข้ารหัสของผู้ใช้ VPN และบัญชีอื่น ๆ จุดอันตรายคือการตั้งค่า FortiCloud SSO ที่แม้จะถูกปิดไว้ในค่าเริ่มต้น แต่เมื่อผู้ดูแลลงทะเบียนอุปกรณ์ผ่าน GUI มันจะถูกเปิดใช้งานโดยอัตโนมัติหากไม่ได้ปิดเอง ทำให้หลายระบบเสี่ยงทันที นักวิจัยแนะนำให้รีบอัปเดตเวอร์ชันล่าสุดหรือปิดฟีเจอร์นี้ผ่าน CLI เพื่อป้องกันการโจมตี 🔗 https://securityonline.info/critical-fortigate-sso-flaw-under-active-exploitation-attackers-bypass-auth-and-exfiltrate-configs ⌚ Apple ยอม EU: iOS 26.3 ส่งต่อการแจ้งเตือนให้สมาร์ทวอชแบรนด์อื่น ใน iOS 26.3 เบต้า Apple เพิ่มฟีเจอร์ใหม่ชื่อ Notification Forwarding ที่ให้ iPhone ส่งต่อการแจ้งเตือนไปยังอุปกรณ์สวมใส่จากแบรนด์อื่นได้โดยตรง ไม่จำกัดแค่ Apple Watch อีกต่อไป ฟีเจอร์นี้เปิดใช้เฉพาะในสหภาพยุโรป เพื่อให้สอดคล้องกับกฎหมาย Digital Markets Act ที่บังคับให้ Apple เปิดโอกาสให้สมาร์ทวอชจากค่ายอื่นเข้าถึงฟังก์ชันที่เคยสงวนไว้ การเปลี่ยนแปลงนี้ช่วยให้ผู้ใช้เลือกได้ว่าจะให้แอปใดส่งการแจ้งเตือนออกไป และลดความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัวที่เกิดจากการที่อุปกรณ์อื่นต้องเข้าถึงการแจ้งเตือนทั้งหมดแบบครอบคลุม ถือเป็นการปรับตัวครั้งสำคัญของ Apple เพื่อหลีกเลี่ยงบทลงโทษจาก EU 🔗 https://securityonline.info/eu-compliance-ios-26-3-adds-notification-forwarding-to-third-party-wearables-bypassing-apple-watch 💻 Windows 10 อัปเดต KB5071546 ทำ MSMQ ใช้งานไม่ได้ Microsoft ยืนยันแล้วว่าการติดตั้งอัปเดต KB5071546 บน Windows 10 ทำให้บริการ Microsoft Message Queuing (MSMQ) ล้มเหลว MSMQ เป็นระบบที่ใช้ในองค์กรเพื่อจัดการข้อความระหว่างแอปพลิเคชัน หากมันหยุดทำงาน งานเบื้องหลังที่ต้องพึ่งพาคิวข้อความก็จะหยุดตามทันที ส่งผลให้เว็บไซต์หรือแอปที่รันบน IIS ไม่สามารถทำงานได้ สาเหตุคือการเปลี่ยนแปลงสิทธิ์การเขียนไฟล์ในโฟลเดอร์จัดเก็บข้อความ ทำให้บัญชีที่ใช้ MSMQ ไม่มีสิทธิ์เพียงพอ แม้จะรีสตาร์ทหรือรีบูตเซิร์ฟเวอร์ก็ไม่ช่วยแก้ปัญหา ทางออกเดียวตอนนี้คือถอนการติดตั้งอัปเดตแล้วรอ Microsoft ปล่อยแพตช์แก้ไขในเดือนถัดไป 🔗 https://securityonline.info/enterprise-alert-windows-10-update-kb5071546-breaks-msmq-service-with-insufficient-permissions 🖥️ ช่องโหว่ ScreenConnect เสี่ยงติดตั้งส่วนขยายไม่ปลอดภัย ConnectWise ออกแพตช์ใหม่สำหรับ ScreenConnect หลังพบช่องโหว่ CVE-2025-14265 ที่มีความรุนแรงสูงถึง 9.1 ช่องโหว่นี้อาจทำให้ผู้ที่มีสิทธิ์ระดับผู้ดูแลเข้าถึงข้อมูลการตั้งค่าหรือบังคับติดตั้งส่วนขยายที่ไม่น่าเชื่อถือได้ แม้จะไม่ใช่การเปิดช่องให้โจมตีจากภายนอกโดยตรง แต่หากบัญชีผู้ดูแลถูกเจาะก็อันตรายทันที แพตช์เวอร์ชัน 25.8 ได้เพิ่มการตรวจสอบความถูกต้องของส่วนขยายและเสริมความปลอดภัยของเซิร์ฟเวอร์ สำหรับผู้ใช้ระบบคลาวด์ไม่ต้องทำอะไรเพราะถูกแก้ไขแล้ว แต่ผู้ที่ติดตั้งเองในองค์กรต้องรีบอัปเดตด้วยตนเอง 🔗 https://securityonline.info/critical-screenconnect-flaw-cvss-9-1-risks-config-exposure-untrusted-extension-installation ☸️ OpenShift GitOps ช่องโหว่ยกระดับสิทธิ์จนยึดคลัสเตอร์ได้ Red Hat OpenShift GitOps ถูกพบช่องโหว่ CVE-2025-13888 ที่ร้ายแรงมาก ผู้ใช้ที่มีสิทธิ์เพียงระดับ namespace admin สามารถใช้ ArgoCD Custom Resources เพื่อยกระดับสิทธิ์จนเข้าถึงทั้งคลัสเตอร์ได้ วิธีการคือการแก้ไขค่า sourceNamespaces ใน CR ให้ชี้ไปยัง namespace ที่มีสิทธิ์สูง เช่น default จากนั้นระบบจะสร้าง RoleBinding และ Role ที่เปิดทางให้ผู้โจมตีรันงานที่มีสิทธิ์สูงสุดบน master node ได้ทันที เท่ากับว่าสามารถยึดครองคลัสเตอร์ Kubernetes ได้โดยสมบูรณ์ ผู้ดูแลระบบควรรีบอัปเดตแพตช์ล่าสุดและจำกัดสิทธิ์การสร้าง ArgoCD CR ให้เฉพาะผู้ดูแลที่เชื่อถือได้ 🔗 https://securityonline.info/critical-openshift-gitops-flaw-risks-cluster-takeover-cve-2025-13888-via-privilege-escalation-to-root 🕵️‍♂️ Phantom Stealer โจมตีการเงินรัสเซียผ่านไฟล์ ISO เรื่องนี้เป็นการโจมตีที่ซับซ้อนมาก แฮกเกอร์ใช้วิธีส่งอีเมลปลอมที่ดูเหมือนเป็นการยืนยันการโอนเงินจากบริษัทการเงินจริงๆ เพื่อหลอกให้เจ้าหน้าที่ฝ่ายการเงินเปิดไฟล์แนบที่เป็นไฟล์ ISO เมื่อเปิดแล้วจะมีโปรแกรมแฝงที่ชื่อ Phantom Stealer ทำงานทันที มันสามารถขโมยข้อมูลได้หลายอย่าง ทั้งรหัสผ่านในเบราว์เซอร์ ข้อมูลบัตรเครดิต ข้อมูลกระเป๋าเงินดิจิทัล รวมถึงดักจับการพิมพ์คีย์บอร์ดทุกครั้งที่เหยื่อกด Phantom Stealer ยังมีระบบป้องกันตัวเองจากการตรวจสอบ ถ้ารู้ว่ากำลังถูกนักวิจัยจับตามันจะลบตัวเองทันที การโจมตีนี้ถือเป็นการเปลี่ยนกลยุทธ์ใหม่ที่ใช้ไฟล์ ISO เพื่อหลบเลี่ยงระบบป้องกัน ทำให้เสี่ยงต่อการสูญเสียข้อมูลทางการเงินอย่างมาก 🔗 https://securityonline.info/phantom-stealer-targets-russian-finance-with-iso-phishing-deploying-keyloggers-and-crypto-wallet-theft 📱 Frogblight มัลแวร์ Android ปลอมเป็นแอปภาครัฐในตุรกี มัลแวร์ตัวใหม่ชื่อ Frogblight ถูกค้นพบว่ากำลังแพร่ระบาดในตุรกี โดยมันปลอมตัวเป็นแอปพลิเคชันของรัฐบาลที่ใช้ดูข้อมูลคดีความ ผู้ใช้จะได้รับ SMS หลอกว่ามีคดีความและต้องดาวน์โหลดแอปเพื่อดูรายละเอียด เมื่อดาวน์โหลดมาแล้ว แอปจะขอสิทธิ์เข้าถึงข้อมูลหลายอย่าง เช่น SMS รายชื่อผู้ติดต่อ และไฟล์ในเครื่อง จากนั้นมันจะเปิดหน้าเว็บจริงของรัฐบาลเพื่อให้ผู้ใช้ตายใจ แต่เบื้องหลังมันจะดักข้อมูลการเข้าสู่ระบบธนาคารและส่งไปยังผู้โจมตี Frogblight ยังมีฟังก์ชันสอดแนมอื่นๆ เช่นเก็บข้อมูลแอปที่ติดตั้งและไฟล์ในเครื่อง นักวิจัยพบว่ามันถูกพัฒนาอย่างต่อเนื่องและอาจถูกนำไปใช้ในรูปแบบบริการให้เช่าแก่แฮกเกอร์รายอื่น ทำให้ภัยนี้มีโอกาสแพร่กระจายไปนอกตุรกีได้ในอนาคต 🔗 https://securityonline.info/frogblight-android-banking-trojan-targets-turkey-via-fake-e-gov-smishing-and-webview 💻 ช่องโหว่ macOS LPE กลับมาอีกครั้ง นักวิจัยด้านความปลอดภัยพบว่าช่องโหว่เก่าใน macOS ที่เคยรายงานตั้งแต่ปี 2018 ยังไม่ถูกแก้ไขอย่างสมบูรณ์ แม้ Apple จะพยายามอุดหลายครั้ง ช่องโหว่นี้เกี่ยวข้องกับการติดตั้งแอปที่ต้องใช้สิทธิ์ root โดยหากมีแอปปลอมถูกวางไว้ในโฟลเดอร์ Applications ก่อน แอปจริงจะถูกติดตั้งเข้าไปในโฟลเดอร์พิเศษชื่อ .localized ทำให้ระบบเข้าใจผิดและไปเรียกใช้แอปปลอมแทน ผลคือผู้โจมตีสามารถรันโค้ดในสิทธิ์ root ได้ทันที ถือเป็นการเจาะระบบที่อันตรายมาก นักวิจัยย้ำว่าปัญหานี้ยังคงอยู่และต้องการการแก้ไขที่จริงจังจาก Apple เพื่อป้องกันการโจมตีในอนาคต 🔗 https://securityonline.info/macos-lpe-flaw-resurfaces-localized-directory-exploited-to-hijack-installers-and-gain-root-access 🪙 มัลแวร์ NuGet แฝงตัว 5 ปี ขโมยกระเป๋าเงินคริปโต มีการค้นพบแพ็กเกจ NuGet ปลอมชื่อ Tracer.Fody.NLog ที่ถูกปล่อยให้ดาวน์โหลดตั้งแต่ปี 2020 และอยู่รอดมาได้กว่า 5 ปีโดยไม่ถูกตรวจจับ มันปลอมตัวเป็นเครื่องมือ .NET ที่ใช้บันทึก log แต่จริงๆ แล้วมีโค้ดแฝงที่ใช้เทคนิคพิเศษ เช่นการใช้ตัวอักษร Cyrillic ที่หน้าตาเหมือนตัวอักษร Latin เพื่อหลบการตรวจสอบ เมื่อถูกติดตั้ง มันจะค้นหาไฟล์กระเป๋าเงินดิจิทัล Stratis และขโมยรหัสผ่านไปยังเซิร์ฟเวอร์ของผู้โจมตีโดยไม่ให้ผู้ใช้รู้ตัว การโจมตีนี้ถือเป็นการโจมตี supply chain ที่อันตรายมาก เพราะนักพัฒนาที่เชื่อใจแพ็กเกจโอเพนซอร์สอาจถูกดักข้อมูลโดยไม่รู้ตัว 🔗 https://securityonline.info/5-year-threat-malicious-nuget-package-used-homoglyphs-and-typosquatting-to-steal-crypto-wallets 🖥️ Intel เตรียมเข้าซื้อกิจการ SambaNova ในราคาลดฮวบ เรื่องนี้น่าสนใจมาก เพราะเดิมทีมีข่าวว่า Intel จะทุ่มเงินกว่า 5 พันล้านดอลลาร์เพื่อซื้อสตาร์ทอัพด้าน AI อย่าง SambaNova แต่ล่าสุดกลับมีรายงานว่ามูลค่าดีลจริงอาจเหลือเพียง 1.6 พันล้านดอลลาร์เท่านั้น ซึ่งถือว่าเป็นราคาที่ต่ำมากเมื่อเทียบกับการประเมินมูลค่าเดิมของบริษัทในปี 2021 ที่สูงกว่า 5 พันล้านดอลลาร์ สาเหตุหลักมาจากการแข่งขันที่รุนแรงในตลาดชิป AI ที่ NVIDIA ครองความเป็นใหญ่ SambaNova มีจุดแข็งด้านสถาปัตยกรรมที่เน้นการประมวลผลสำหรับโมเดลภาษาและการทำงานแบบครบวงจร ทั้งฮาร์ดแวร์ ซอฟต์แวร์ และบริการ ซึ่งอาจช่วย Intel เติมเต็มช่องว่างที่ยังขาดอยู่ แต่ความท้าทายใหญ่คือการผสานเทคโนโลยีนี้เข้ากับระบบของ Intel โดยไม่กระทบต่อผลิตภัณฑ์ Gaudi ที่มีอยู่แล้ว 🔗 https://securityonline.info/intel-nears-sambanova-acquisition-at-1-6b-fire-sale-price-down-from-5b-valuation 💾 Claude AI ทำพลาด ลบข้อมูลทั้งเครื่อง Mac ของนักพัฒนา นี่คือเหตุการณ์ที่ทำให้หลายคนต้องระวังการใช้เครื่องมือ AI มากขึ้น นักพัฒนารายหนึ่งใช้ Claude CLI เพื่อจัดการแพ็กเกจ แต่กลับเกิดความผิดพลาดจากคำสั่งที่มีเครื่องหมาย ~ ต่อท้าย ทำให้ระบบไปลบทั้งโฟลเดอร์ Home Directory ของเครื่อง Mac ผลคือข้อมูลสำคัญอย่าง Desktop, Documents, Downloads และ Keychains หายไปทั้งหมด เหตุการณ์นี้สะท้อนถึงความเสี่ยงของการให้ AI เข้าถึงระบบโดยตรง นักพัฒนาบางคนจึงเสนอให้ใช้ Docker เป็นตัวกลางเพื่อป้องกันไม่ให้ AI สามารถทำลายข้อมูลในเครื่องจริงได้ 🔗 https://securityonline.info/data-disaster-claude-ai-executes-rm-rf-and-wipes-developers-mac-home-directory 🚀 SpaceX เตรียม IPO ปี 2026 หลังมูลค่าพุ่งถึง 800 พันล้านดอลลาร์ SpaceX กำลังเดินหน้าสู่การเข้าตลาดหุ้น โดยมีการเริ่มคัดเลือกธนาคารเพื่อเป็นที่ปรึกษา IPO และมีการส่งบันทึกภายในยืนยันว่าบริษัทกำลังเตรียมความพร้อมสำหรับการเข้าจดทะเบียนในปี 2026 แม้ยังไม่มีการกำหนดวันแน่นอน แต่สิ่งที่น่าทึ่งคือมูลค่าของบริษัทที่พุ่งขึ้นอย่างรวดเร็ว โดยการขายหุ้นภายในล่าสุดตีมูลค่าถึง 800 พันล้านดอลลาร์ แรงหนุนสำคัญมาจากบริการอินเทอร์เน็ตดาวเทียม Starlink ที่เติบโตอย่างก้าวกระโดด และยังส่งผลให้ Alphabet ซึ่งเคยลงทุนใน SpaceX ได้กำไรอย่างมหาศาลอีกด้วย 🔗 https://securityonline.info/spacex-ipo-company-prepares-for-2026-listing-after-valuation-soars-to-800-billion 🔐 Salt Typhoon กลุ่มแฮ็กเกอร์จากการแข่งขัน Cisco สู่การเจาะระบบโทรคมนาคมโลก เรื่องนี้เหมือนนิยาย แต่เกิดขึ้นจริง นักวิจัยพบว่ากลุ่มแฮ็กเกอร์ชื่อ Salt Typhoon มีจุดเริ่มต้นจากนักศึกษาที่เคยแข่งขัน Cisco Network Academy Cup ก่อนจะนำความรู้ไปใช้ในการเจาะระบบโทรคมนาคมกว่า 80 บริษัททั่วโลก พวกเขาสามารถดักฟังทั้งสายโทรศัพท์และข้อความ รวมถึงเข้าถึงระบบที่ใช้สำหรับการดักฟังโดยกฎหมายเองด้วย เบื้องหลังคือสองบุคคลที่เคยเป็นคู่แข่งกันในสมัยเรียน แต่กลับร่วมมือกันสร้างเครือข่ายไซเบอร์ที่ทรงพลัง เหตุการณ์นี้สะท้อนให้เห็นถึงความเสี่ยงจากการถ่ายทอดเทคโนโลยีที่อาจถูกนำไปใช้ในทางร้ายได้ 🔗 https://securityonline.info/from-cisco-student-rivalry-to-global-hackers-salt-typhoon-breaches-80-telecos-for-intelligence 🎭 BlackForce เครื่องมือ Phishing-as-a-Service รุ่นใหม่ที่อันตราย BlackForce คือชุดเครื่องมือฟิชชิ่งที่ถูกขายใน Telegram ในราคาหลักร้อยยูโร แต่มีความสามารถสูงมาก มันสามารถหลอกขโมยรหัสผ่านและยังเจาะผ่านระบบยืนยันตัวตนหลายขั้นตอน (MFA) ได้ โดยใช้เทคนิค Man-in-the-Browser เพื่อดักจับรหัส OTP แบบเรียลไทม์ จุดที่ทำให้มันน่ากลัวคือการใช้โค้ด React และ React Router ที่ดูเหมือนของจริง ทำให้ยากต่อการตรวจจับ อีกทั้งยังพัฒนาอย่างรวดเร็วจากเวอร์ชัน stateless ไปสู่ stateful ที่สามารถเก็บข้อมูลผู้ใช้แม้รีเฟรชหน้าเว็บได้ ทำให้การโจมตีมีความต่อเนื่องและยากต่อการป้องกัน 🔗 https://securityonline.info/blackforce-phaas-weaponizes-react-and-stateful-sessions-to-bypass-mfa-steal-credentials

🍏 Apple เปิดตัวชิป AI Server “Baltra” Apple กำลังพัฒนาชิปเซิร์ฟเวอร์ AI รุ่นแรกของตนเองในชื่อรหัส Baltra โดยร่วมมือกับ Broadcom เพื่อสร้างระบบเครือข่ายที่ไม่ต้องพึ่งพา Nvidia การออกแบบนี้คาดว่าจะเสร็จสิ้นในปี 2026 และเริ่มใช้งานจริงในปี 2027 โดยใช้กระบวนการผลิต TSMC 3nm N3E จุดประสงค์หลักคือรองรับงาน AI inference ขนาดใหญ่ที่ Apple ต้องการสำหรับบริการ Apple Intelligence. ⚡ จุดเด่นของ Baltra Baltra ถูกออกแบบมาเพื่อ AI inference ไม่ใช่การเทรนโมเดลใหม่ เนื่องจาก Apple ได้ทำสัญญาใช้โมเดล Gemini ขนาด 3 ล้านล้านพารามิเตอร์จาก Google แล้ว การออกแบบชิปจึงเน้นไปที่ latency และ throughput โดยใช้สถาปัตยกรรมที่รองรับ low-precision math เช่น INT8 เพื่อให้เหมาะกับงาน inference ที่ต้องการความเร็วและประสิทธิภาพสูง. 🔒 กลยุทธ์และความร่วมมือ Apple เลือกทำงานกับ Broadcom เพื่อพัฒนาเทคโนโลยีเครือข่ายสำหรับ Baltra และหลีกเลี่ยงการพึ่งพา Nvidia ซึ่งครองตลาด GPU สำหรับ AI อยู่ในปัจจุบัน การสร้างชิปเองยังช่วยให้ Apple ควบคุมต้นทุนและการออกแบบ ได้ดีกว่า รวมถึงเสริมแนวทาง vertical integration ที่บริษัทใช้กับ A-series และ M-series chips. 🌐 ผลกระทบต่ออุตสาหกรรม การมาของ Baltra แสดงให้เห็นว่า Apple กำลังเข้าสู่การแข่งขันในตลาด AI server chips ที่มีผู้เล่นหลักอย่าง Nvidia, AMD และ Intel การพัฒนาในครั้งนี้อาจทำให้ Apple สามารถสร้างระบบคลาวด์ที่ปรับแต่งเองได้เต็มรูปแบบ และลดการพึ่งพาผู้ผลิตรายอื่นในงาน AI ขนาดใหญ่. 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ คุณสมบัติ Baltra ➡️ ผลิตด้วย TSMC 3nm N3E ➡️ เน้นงาน AI inference ไม่ใช่การเทรนโมเดล ➡️ รองรับ low-precision math เช่น INT8 ✅ กลยุทธ์ของ Apple ➡️ ร่วมมือกับ Broadcom พัฒนาเทคโนโลยีเครือข่าย ➡️ หลีกเลี่ยงการพึ่งพา Nvidia ➡️ เสริมแนวทาง vertical integration ✅ ผลกระทบต่ออุตสาหกรรม ➡️ Apple เข้าสู่ตลาด AI server chips ➡️ แข่งขันกับ Nvidia, AMD และ Intel ➡️ ลดการพึ่งพาผู้ผลิตรายอื่นในงาน AI ‼️ ข้อควรระวัง ⛔ Baltra ยังไม่พร้อมใช้งานจริงจนถึงปี 2027 ⛔ ไม่เหมาะสำหรับการเทรนโมเดลใหม่ ⛔ ความสำเร็จขึ้นอยู่กับ yield และการผลิตของ TSMC https://wccftech.com/apples-ai-server-chip-baltra-likely-to-be-used-primarily-for-ai-inference/

🖥️ Kirin 9030: สัญลักษณ์ความก้าวหน้าท่ามกลางข้อจำกัด Huawei เปิดตัวสมาร์ทโฟน Mate 80 และ Mate X7 ที่ใช้ชิป Kirin 9030 และ Kirin 9030 Pro จุดเด่นคือการใช้ DUV lithography แทน EUV ที่ถูกสหรัฐฯ แบนไม่ให้ส่งออกไปจีน ทำให้ SMIC ต้องพัฒนาเทคนิคใหม่เพื่อบีบประสิทธิภาพออกจากกระบวนการ 7nm เดิม โดย Kirin 9030 ใช้ 8-core ARMv8 CPU ส่วนรุ่น Pro ใช้ 9-core ARMv8 CPU พร้อม GPU Maleoon 935. ⚡ กระบวนการ N+3 และ DTCO TechInsights วิเคราะห์ว่า Kirin 9030 ใช้กระบวนการ N+3 ซึ่งเป็นการขยายจาก N+2 (7nm รุ่นที่สอง) แต่ยังไม่เทียบเท่า 5nm ของ TSMC หรือ Samsung จุดสำคัญคือการใช้ multi-patterning ร่วมกับ DTCO เพื่อแก้ปัญหา edge placement error (EPE) และเพิ่มความแม่นยำในการสร้างวงจร แม้จะไม่ได้ปรับปรุงมากในส่วน FEOL (Front-End-of-Line) แต่เน้นไปที่ BEOL (Back-End-of-Line) เพื่อสร้าง interconnect ที่ซับซ้อนมากขึ้น. 🔒 ความเสี่ยงและข้อจำกัด แม้จะเป็นความก้าวหน้าที่น่าทึ่ง แต่การใช้ DUV multi-patterning มีความเสี่ยงสูง เนื่องจากต้องใช้หลายขั้นตอนที่ต้องจัดเรียงอย่างแม่นยำ หากเกิด misalignment เพียงเล็กน้อยอาจทำให้ yield ลดลงอย่างมาก อีกทั้งการพึ่งพา BEOL scaling มากเกินไปอาจไม่สามารถดันประสิทธิภาพได้เทียบเท่ากับ EUV lithography. 🌐 ผลกระทบต่ออุตสาหกรรม การเปิดตัว Kirin 9030 แสดงให้เห็นว่า จีนยังคงสามารถแข่งขันในตลาดชิปสมาร์ทโฟนระดับสูง แม้จะถูกจำกัดการเข้าถึงเทคโนโลยี EUV จากตะวันตก นี่เป็นการยืนยันว่าการพัฒนาเชิงสถาปัตยกรรมและการใช้เทคนิค DTCO สามารถชดเชยข้อจำกัดด้านเครื่องมือได้บางส่วน และอาจเป็นแนวทางที่จีนใช้ต่อไปในการพัฒนา semiconductors. 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ คุณสมบัติ Kirin 9030/Pro ➡️ Kirin 9030: 8-core ARMv8 CPU, Maleoon 935 GPU ➡️ Kirin 9030 Pro: 9-core ARMv8 CPU, Maleoon 935 GPU ✅ กระบวนการผลิต ➡️ ใช้ SMIC N+3 process (DUV multi-patterning) ➡️ อยู่ระหว่าง 7nm และ 5nm ➡️ ใช้ DTCO เพื่อลดข้อผิดพลาดและเพิ่ม yield ✅ ข้อจำกัดและความเสี่ยง ➡️ BEOL scaling มีความเสี่ยงสูงต่อ yield ➡️ Misalignment ใน multi-patterning อาจทำให้ defect เพิ่มขึ้น ➡️ ยังไม่เทียบเท่า 5nm ของ TSMC/Samsung ✅ ผลกระทบต่ออุตสาหกรรม ➡️ Huawei แสดงศักยภาพแม้ถูกแบน EUV ➡️ จีนยังคงแข่งขันในตลาดสมาร์ทโฟนระดับสูง ➡️ แนวทาง DTCO อาจเป็นกลยุทธ์หลักในอนาคต ‼️ ข้อควรระวัง ⛔ Yield อาจต่ำหาก multi-patterning ไม่แม่นยำ ⛔ ประสิทธิภาพยังไม่เทียบเท่าเทคโนโลยี EUV ⛔ การพึ่งพา BEOL scaling อาจถึงจุดอิ่มตัวเร็ว https://wccftech.com/huaweis-kirin-9030-chip-is-testing-the-limits-of-duv-based-multi-patterning-lithography/

🖥️ Amazon เปิดตัว Graviton5: CPU 192-Core ที่ท้าชนยักษ์ใหญ่ Amazon Web Services (AWS) ได้เปิดตัว Graviton5 ซึ่งเป็นหน่วยประมวลผลรุ่นใหม่ที่ทรงพลังที่สุดของบริษัท โดยมาพร้อมกับ 192 Neoverse V3 cores และ 180 MB L3 cache ผลิตด้วยเทคโนโลยีระดับ 3nm-class ที่คาดว่าใช้โรงงานของ TSMC จุดเด่นคือการออกแบบเพื่อแข่งขันกับ CPU ระดับสูงของ AMD EPYC และ Intel Xeon ที่ครองตลาดศูนย์ข้อมูลมายาวนาน การเพิ่มจำนวนคอร์เป็นสองเท่าจากรุ่นก่อนหน้า ทำให้ AWS คาดการณ์ประสิทธิภาพสูงขึ้นราว 25% แม้ตัวเลขนี้จะถือว่าค่อนข้างอนุรักษ์นิยมเมื่อเทียบกับการเปลี่ยนแปลงเชิงสถาปัตยกรรมที่ใหญ่ ⚡ สถาปัตยกรรมใหม่และการจัดการ Cache Graviton5 เปลี่ยนจากการใช้ System-Level Cache (SLC) ในรุ่น Graviton4 มาเป็น L3 cache ขนาดใหญ่แบบกระจายตัว ซึ่งช่วยลดความหน่วงในการสื่อสารระหว่างคอร์ลงถึง 33% การออกแบบนี้ตอบโจทย์การขยายตัวของจำนวนคอร์ที่มหาศาล และยังช่วยให้การทำงานแบบ multi-tenant มีความเสถียรมากขึ้นในสภาพแวดล้อมคลาวด์ การเปลี่ยนแปลงนี้สะท้อนถึงการพัฒนาเชิงสถาปัตยกรรมที่มุ่งเน้นความสามารถในการรองรับงานขนาดใหญ่และซับซ้อน 🔒 ความปลอดภัยและระบบ Nitro Isolation Engine AWS ยังได้เพิ่มระบบ Nitro Isolation Engine ซึ่งใช้การพิสูจน์ทางคณิตศาสตร์เพื่อยืนยันการแยกการทำงานของ workload อย่างสมบูรณ์แบบ โดยไม่มีการเข้าถึงจากผู้ปฏิบัติการของ AWS เอง นี่เป็นการยกระดับมาตรฐานความปลอดภัยในคลาวด์ที่อาจดึงดูดลูกค้าองค์กรที่ต้องการความมั่นใจสูงสุด โดยเฉพาะผู้ที่เคยใช้เซิร์ฟเวอร์แบบ on-premises 🌐 ผลกระทบต่ออุตสาหกรรมและการแข่งขัน การเปิดตัว Graviton5 ไม่เพียงแต่เป็นการยกระดับศักยภาพของ AWS เท่านั้น แต่ยังเป็นการส่งสัญญาณถึงการแข่งขันที่รุนแรงขึ้นในตลาด CPU สำหรับศูนย์ข้อมูล ซึ่งกำลังถูกขับเคลื่อนโดยความต้องการด้าน AI, Machine Learning และ Big Data การที่ AWS ลงทุนใน CPU ของตนเองอย่างต่อเนื่อง ทำให้บริษัทสามารถควบคุมทั้งด้านต้นทุนและประสิทธิภาพได้ดีกว่าการพึ่งพาผู้ผลิตรายอื่น 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ คุณสมบัติของ Graviton5 ➡️ 192 Neoverse V3 cores ผลิตด้วยเทคโนโลยี 3nm-class ➡️ L3 cache ขนาด 180 MB เพิ่มขึ้น 5 เท่าจากรุ่นก่อน ➡️ ประสิทธิภาพสูงขึ้นราว 25% เมื่อเทียบกับ Graviton4 ✅ การออกแบบสถาปัตยกรรมใหม่ ➡️ เปลี่ยนจาก SLC มาใช้ L3 cache แบบกระจายตัว ➡️ ลด inter-core latency ลงถึง 33% ➡️ รองรับงาน multi-tenant ได้เสถียรมากขึ้น ✅ ระบบความปลอดภัย ➡️ ใช้ AWS Nitro System รุ่นใหม่ ➡️ เพิ่ม Nitro Isolation Engine เพื่อแยก workload อย่างปลอดภัย ➡️ เน้น zero-operator-access model ✅ ผลกระทบต่ออุตสาหกรรม ➡️ แข่งขันโดยตรงกับ AMD EPYC และ Intel Xeon ➡️ รองรับงาน AI, ML และ Big Data ได้ดียิ่งขึ้น ➡️ เปิดตัวใน EC2 M9g instances และจะมีรุ่น C9g, R9g ในปี 2026 ‼️ ข้อควรระวังและข้อจำกัด ⛔ AWS ไม่เปิดเผยรายละเอียดสถาปัตยกรรมภายในทั้งหมด ⛔ Memory bandwidth ต่อคอร์อาจต่ำกว่ารุ่นก่อน แม้มี cache ขนาดใหญ่ ⛔ การประเมินประสิทธิภาพ 25% อาจต่ำกว่าศักยภาพจริง แต่ยังไม่ชัดเจนในงานเฉพาะทาง https://www.tomshardware.com/pc-components/cpus/amazon-unveils-192-core-graviton5-cpu-with-massive-180-mb-l3-cache-in-tow-ambitious-server-silicon-challenges-high-end-amd-epyc-and-intel-xeon-in-the-cloud