📸 เปลี่ยนภาพถ่ายเก่าเป็นดิจิทัลด้วยตัวเอง บทความจาก The Star ชี้ให้เห็นว่าหลายครอบครัวมีภาพถ่าย ฟิล์ม และวิดีโอเก่าที่เสี่ยงต่อการเสื่อมสภาพตามกาลเวลา การแปลงเป็นไฟล์ดิจิทัลจึงเป็นวิธีรักษาความทรงจำให้คงอยู่ต่อไป โดยมีสองแนวทางหลักคือ ส่งให้บริษัทบริการเช่น Legacy Box หรือ Capture.com ซึ่งสะดวกแต่มีค่าใช้จ่ายสูง และ ทำเองที่บ้าน ซึ่งอาจถูกกว่าและสนุกกว่า. สำหรับ ฟิล์มเนกาทีฟและสไลด์ วิธีที่นิยมคือใช้ สแกนเนอร์เนกาทีฟ ราคาประมาณ 100–200 ดอลลาร์ สามารถสแกนฟิล์ม 35 มม. และขนาดเล็กกว่าได้ หากเป็นฟิล์มขนาดใหญ่ สามารถใช้กล้องดิจิทัลหรือสมาร์ตโฟนถ่ายภาพโดยวางฟิล์มบนกล่องไฟ USB ราคาย่อมเยา แล้วใช้ซอฟต์แวร์กลับภาพ (invert) เพื่อให้ได้ภาพปกติ. สำหรับ วิดีโอเทปและฟิล์ม 16 มม. วิธีง่ายที่สุดคือฉายด้วยโปรเจ็กเตอร์บนผนังหรือจอ แล้วใช้สมาร์ตโฟนบันทึกภาพ พร้อมบันทึกเสียงบรรยายจากสมาชิกครอบครัวเพื่อเพิ่มคุณค่าเชิงประวัติศาสตร์ ส่วนวิดีโอเทปสามารถเล่นผ่านทีวีแล้วใช้กล้องถ่ายซ้ำในห้องมืดเพื่อลดแสงสะท้อน. สิ่งสำคัญคือการทำด้วยตัวเองช่วยให้ครอบครัวมีส่วนร่วมในการเล่าเรื่องและระลึกความทรงจำร่วมกัน ขณะเดียวกันก็เป็นกิจกรรมที่สนุกและสร้างสรรค์ โดยไม่จำเป็นต้องลงทุนสูงเหมือนการใช้บริการภายนอก. 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ ทางเลือกการแปลงภาพเก่า ➡️ ส่งให้บริษัทบริการ เช่น Legacy Box, Capture.com ➡️ ทำเองที่บ้านด้วยอุปกรณ์ราคาย่อมเยา ✅ วิธีสำหรับฟิล์มและสไลด์ ➡️ ใช้สแกนเนอร์เนกาทีฟ (100–200 ดอลลาร์) ➡️ ใช้กล้องดิจิทัล/สมาร์ตโฟนกับกล่องไฟ USB ✅ วิธีสำหรับวิดีโอเทปและฟิล์ม ➡️ ฉายด้วยโปรเจ็กเตอร์แล้วถ่ายซ้ำ ➡️ เล่นผ่านทีวีแล้วบันทึกด้วยกล้องในห้องมืด ✅ คุณค่าของการทำเอง ➡️ ประหยัดค่าใช้จ่าย ➡️ เพิ่มความทรงจำร่วมด้วยเสียงบรรยายจากครอบครัว ‼️ ข้อควรระวัง ⛔ คุณภาพอาจไม่เทียบเท่าบริการมืออาชีพ ⛔ ต้องใช้เวลาและความอดทนในการปรับแต่งภาพ https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/11/30/opinion-can-you-convert-your-old-photos-and-negatives-to-digital-at-home

🚗 รถยนต์เชื่อมต่ออินเทอร์เน็ต เสี่ยงถูกแฮ็กมากขึ้น นักวิเคราะห์จาก BMI (บริษัทวิจัยในเครือ Fitch Solutions) เตือนว่า การเพิ่มขึ้นของระบบอัตโนมัติและการเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตในรถยนต์ กำลังทำให้ผู้ขับขี่เสี่ยงต่อการถูกโจมตีทางไซเบอร์มากขึ้น โดยเฉพาะรถยนต์รุ่นใหม่ที่มีฟังก์ชันควบคุมผ่านซอฟต์แวร์และระบบไร้สาย. รายงานระบุว่า การโจมตีจากระยะไกล (remote hijacking) อาจเกิดขึ้นได้จริง เนื่องจากรถยนต์สมัยใหม่มีการเชื่อมต่อกับระบบคลาวด์, แอปพลิเคชันมือถือ และเครือข่าย 5G ซึ่งหากมีช่องโหว่เพียงเล็กน้อยก็อาจถูกใช้เพื่อเข้าควบคุมการทำงานของรถ เช่น ระบบเบรก, พวงมาลัย หรือเครื่องยนต์. แม้ผู้ผลิตรถยนต์จะลงทุนมหาศาลในด้าน Cybersecurity แต่ความซับซ้อนของซอฟต์แวร์และการพัฒนาอย่างรวดเร็วทำให้การป้องกันไม่ทันต่อภัยคุกคามใหม่ ๆ นักวิจัยชี้ว่า การโจมตีรถยนต์อาจกลายเป็นเรื่องปกติในอนาคต หากไม่มีมาตรการเข้มงวดและการทดสอบความปลอดภัยอย่างต่อเนื่อง. นอกจากนี้ยังมีข้อกังวลว่า ผู้บริโภคอาจไม่ตระหนักถึงความเสี่ยง เพราะมองว่ารถยนต์เป็นเพียงเครื่องจักรกล แต่ในความจริงแล้ว รถยนต์ที่เชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตคือ “คอมพิวเตอร์เคลื่อนที่” ที่มีช่องโหว่ไม่ต่างจากสมาร์ตโฟนหรือคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคล. 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ ความเสี่ยงที่เพิ่มขึ้น ➡️ รถยนต์เชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตเปิดช่องให้ถูกโจมตีจากระยะไกล ➡️ ระบบอัตโนมัติและซอฟต์แวร์ซับซ้อนทำให้การป้องกันยากขึ้น ✅ ช่องทางการโจมตี ➡️ การเชื่อมต่อกับคลาวด์, แอปมือถือ และเครือข่าย 5G ➡️ อาจถูกควบคุมระบบเบรก, พวงมาลัย หรือเครื่องยนต์ ✅ ความท้าทายของผู้ผลิต ➡️ ต้องลงทุนมหาศาลใน Cybersecurity ➡️ การพัฒนาเทคโนโลยีรวดเร็วทำให้การป้องกันไม่ทันภัยใหม่ ‼️ คำเตือนจากนักวิจัย ⛔ การโจมตีรถยนต์อาจกลายเป็นเรื่องปกติในอนาคต ⛔ ผู้บริโภคยังไม่ตระหนักว่ารถยนต์คือ “คอมพิวเตอร์เคลื่อนที่” ที่มีช่องโหว่ https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/11/30/connected-cars-at-growing-risk-of-remote-hijacking-researchers-warn

📰 “Trump Mobile – สมาร์ตโฟน Made in USA ที่ไม่เคยออกสู่ตลาด” Trump Mobile T1 ถูกประกาศเปิดตัวในเดือนมิถุนายน 2025 โดย Eric Trump และ Donald Trump Jr. ในฐานะสมาร์ตโฟน “Made in USA” รุ่นแรกของแบรนด์ แต่แม้จะมีการเก็บเงินมัดจำ 100 ดอลลาร์สหรัฐ สำหรับเครื่องที่ตั้งราคาขาย 499 ดอลลาร์สหรัฐ กลับไม่มีหลักฐานว่าผลิตภัณฑ์พร้อมวางจำหน่ายจริง 🔄 ความไม่ชัดเจนของข้อมูล เว็บไซต์ Trump Mobile มีการเปลี่ยนแปลงรายละเอียดทางเทคนิคและดีไซน์อยู่บ่อยครั้ง ภาพแรกแสดงโทรศัพท์คล้าย iPhone พร้อมกล้องสามตัว แต่โพสต์ในเดือนสิงหาคมกลับแสดงโทรศัพท์ที่มีจำนวนกล้องมากกว่า ซึ่งผู้เชี่ยวชาญระบุว่าเป็นเพียง เรนเดอร์ของ Samsung Galaxy S25 Ultra นอกจากนี้ คำว่า “Made in USA” ยังถูกแทนที่ด้วยวลีคลุมเครืออย่าง “Brought to life in the USA” 🏭 ความท้าทายในการผลิต ผู้เชี่ยวชาญด้านอุตสาหกรรม เช่น Todd Weaver ผู้ก่อตั้ง Purism ชี้ว่า การสร้างสมาร์ตโฟนที่ผลิตในสหรัฐฯ จริง ๆ เป็นเรื่องยากมาก เขาเองใช้เวลาถึง 6 ปี กว่าจะนำ Liberty Phone ออกสู่ตลาด ซึ่งยังไม่สามารถใช้ชิ้นส่วนที่ผลิตในสหรัฐฯ ได้ทั้งหมด และมีราคาสูงถึง 2,000 ดอลลาร์สหรัฐ 📦 สิ่งที่ลูกค้าได้รับจริง รายงานจาก NBC News ระบุว่า Trump Mobile เสนอขายโทรศัพท์ Apple และ Samsung ที่ผ่านการรีเฟอร์บิช โดยนำเสนอว่าเป็น “Brought to life in the USA” แม้จะผลิตในเอเชียเป็นหลัก ทำให้หลายฝ่ายตั้งคำถามถึงความโปร่งใสและความน่าเชื่อถือของโครงการนี้ 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ การเปิดตัว Trump Mobile T1 ➡️ ประกาศในเดือนมิถุนายน 2025 ➡️ เก็บเงินมัดจำ 100 ดอลลาร์ ราคาขาย 499 ดอลลาร์ ✅ ความไม่ชัดเจนของข้อมูล ➡️ เว็บไซต์เปลี่ยนรายละเอียดและดีไซน์หลายครั้ง ➡️ “Made in USA” ถูกแทนด้วย “Brought to life in the USA” ✅ ความท้าทายด้านการผลิต ➡️ ผู้เชี่ยวชี้ว่าการผลิตสมาร์ตโฟนในสหรัฐฯ ใช้เวลานานและต้นทุนสูง ➡️ ตัวอย่าง Liberty Phone ราคา 2,000 ดอลลาร์ ‼️ ข้อควรระวังสำหรับผู้บริโภค ⛔ ลูกค้าอาจได้รับโทรศัพท์รีเฟอร์บิชจาก Apple หรือ Samsung ⛔ ความโปร่งใสของโครงการถูกตั้งคำถามอย่างหนัก ‼️ ผลกระทบระยะยาว ⛔ อาจบั่นทอนความเชื่อมั่นต่อแบรนด์ Trump Mobile ⛔ สะท้อนความยากลำบากในการสร้างสมาร์ตโฟน “Made in USA” จริง ๆ https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/11/29/trump-mobile-mystery-the-made-in-usa-smartphone-that-never-hit-the-market

📰 “ศาสตราจารย์ในสหรัฐฯ ร่วมกระแสห้ามใช้แล็ปท็อปในห้องเรียน” ศาสตราจารย์หลายคนในสหรัฐฯ กำลังเข้าร่วมกระแส ห้ามใช้แล็ปท็อปและสมาร์ตโฟนในห้องเรียน โดยให้เหตุผลว่าการจดบันทึกด้วยมือช่วยให้นักศึกษามีสมาธิและเข้าใจเนื้อหาลึกซึ้งกว่า การใช้เครื่องมือดิจิทัลมักทำให้เกิดการเสียสมาธิจากการเล่นโซเชียลมีเดียหรือทำกิจกรรมอื่นที่ไม่เกี่ยวข้องกับการเรียน 🧠 ผลต่อการเรียนรู้ งานวิจัยหลายชิ้นสนับสนุนแนวคิดนี้ โดยพบว่าการจดบันทึกด้วยมือช่วยให้สมองประมวลผลและจดจำข้อมูลได้ดีกว่าเมื่อเทียบกับการพิมพ์ลงบนแล็ปท็อป นอกจากนี้ยังช่วยให้นักศึกษามีส่วนร่วมกับการเรียนมากขึ้น และลดการพึ่งพาเทคโนโลยีที่อาจสร้างความเครียดหรือการเสพติด 👩‍🏫 ตัวอย่างจากมหาวิทยาลัย เช่นที่ Temple University ศาสตราจารย์ Jody Hey ได้ทดลองห้ามใช้แล็ปท็อปในชั้นเรียนวิชาชีววิทยา นักศึกษาจึงต้องใช้สมุดและปากกาในการจดบันทึก ผลลัพธ์คือบรรยากาศการเรียนที่มีสมาธิและการมีส่วนร่วมมากขึ้น ซึ่งสะท้อนให้เห็นว่าการเปลี่ยนแปลงเล็ก ๆ สามารถสร้างผลกระทบเชิงบวกต่อคุณภาพการเรียนรู้ได้ 🌍 แนวโน้มระดับโลก แม้การห้ามใช้แล็ปท็อปในห้องเรียนอาจดูย้อนยุค แต่กระแสนี้กำลังขยายตัวในหลายประเทศ โดยเฉพาะในยุโรปและอเมริกาเหนือ ซึ่งเริ่มมีการถกเถียงถึงบทบาทของเทคโนโลยีในห้องเรียน ว่าควรใช้เพื่อเสริมการเรียนรู้ ไม่ใช่แทนที่วิธีการเรียนรู้แบบดั้งเดิมทั้งหมด 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ เหตุผลในการห้ามใช้แล็ปท็อป ➡️ ลดการเสียสมาธิจากโซเชียลมีเดีย ➡️ ส่งเสริมการจดจำและเข้าใจเนื้อหาลึกซึ้งขึ้น ✅ ผลลัพธ์ที่พบในห้องเรียน ➡️ นักศึกษามีสมาธิมากขึ้น ➡️ การมีส่วนร่วมกับการเรียนสูงขึ้น ✅ งานวิจัยสนับสนุน ➡️ การจดบันทึกด้วยมือช่วยให้สมองประมวลผลข้อมูลได้ดีกว่า ➡️ ลดการพึ่งพาเทคโนโลยีที่อาจสร้างความเครียด ‼️ ข้อควรระวัง ⛔ อาจไม่เหมาะกับนักศึกษาที่ต้องใช้ซอฟต์แวร์เฉพาะทาง ⛔ เสี่ยงต่อการลดทักษะการใช้เทคโนโลยีในบางสาขา ‼️ ผลกระทบระยะยาว ⛔ ต้องหาสมดุลระหว่างการใช้เทคโนโลยีและการเรียนรู้แบบดั้งเดิม ⛔ อาจสร้างความแตกต่างระหว่างมหาวิทยาลัยที่เลือกนโยบายต่างกัน https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/11/29/these-professors-say-theyre-part-of-a-growing-movement-banning-laptops-from-the-classroom

👓 “BanRays – แว่นตาตรวจจับกล้องซ่อนในสมาร์ตกลาส” โครงการ BanRays ถูกสร้างขึ้นเพื่อแก้ปัญหาความเป็นส่วนตัวที่เกิดจากสมาร์ตกลาสรุ่นใหม่ที่มีการติดตั้งกล้องซ่อนอยู่ภายใน โดยผู้พัฒนาใช้หลักการ retro-reflectivity หรือ cat-eye effect ซึ่งเป็นคุณสมบัติของเลนส์กล้องที่สะท้อนแสงอินฟราเรดกลับไปยังต้นทาง ทำให้สามารถตรวจจับได้แม้ในมุมที่ยากต่อการมองเห็นด้วยตาเปล่า แนวคิดนี้ไม่ใช่เรื่องใหม่ เพราะมีการศึกษาเรื่อง “capture-resistant environments” ตั้งแต่ปี 2005 และงานวิจัยล่าสุดในปี 2024 ก็สามารถจำแนกกล้องแต่ละรุ่นจากลักษณะการสะท้อนแสงได้ แต่ BanRays เลือกใช้วิธีที่ไม่ต้องพึ่งกล้องตรวจจับเอง เพื่อลดความซับซ้อนและหลีกเลี่ยงการใช้ Machine Learning ที่ต้องการข้อมูลจำนวนมาก สำหรับการสร้างต้นแบบ ผู้พัฒนาใช้ Arduino Uno, ไฟ LED อินฟราเรด 940nm, photodiode และทรานซิสเตอร์ 2222A เพื่อสร้างวงจรตรวจจับ โดยการกวาดสัญญาณ (sweeps) และวิเคราะห์รูปแบบคลื่นสะท้อน เช่น กล้องสมาร์ตโฟนจะให้สัญญาณ spike ที่ชัดเจน ในขณะที่พื้นผิวมันวาวทั่วไปจะให้คลื่นที่ยาวและนุ่มนวลกว่า โครงการนี้ยังอยู่ในระยะเริ่มต้น แต่มีศักยภาพในการพัฒนาเป็นอุปกรณ์สวมใส่ที่ช่วยป้องกันการละเมิดความเป็นส่วนตัวในพื้นที่สาธารณะ โดยเฉพาะเมื่อสมาร์ตกลาสที่มีการบันทึกภาพถูกผลักดันเข้าสู่ตลาดมากขึ้นในอนาคต 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ แนวคิดหลักของ BanRays ➡️ ใช้แสงอินฟราเรดสะท้อนจากเลนส์กล้อง (retro-reflectivity) ➡️ ไม่ใช้กล้องตรวจจับเอง เพื่อลดความซับซ้อน ✅ การสร้างต้นแบบ ➡️ ใช้ Arduino Uno, IR LED 940nm, photodiode และทรานซิสเตอร์ 2222A ➡️ วิเคราะห์สัญญาณสะท้อนเพื่อแยกกล้องออกจากพื้นผิวทั่วไป ✅ ความสำคัญต่อสังคม ➡️ ป้องกันการละเมิดความเป็นส่วนตัวจากสมาร์ตกลาสที่มีการบันทึกภาพ ➡️ สร้างความมั่นใจในพื้นที่สาธารณะ ‼️ ข้อจำกัดและความเสี่ยง ⛔ ยังอยู่ในระยะต้นแบบ ต้องการการทดสอบเพิ่มเติม ⛔ อาจมีความท้าทายในการแยกสัญญาณจากพื้นผิวสะท้อนที่ซับซ้อน https://github.com/NullPxl/banrays

⚙️ “TSMC 2nm N2: ปรับปรุง PPA จำกัด แต่ช่วยลดต้นทุนเวเฟอร์” รายงานจาก Wccftech ระบุว่า TSMC กำลังเตรียมการผลิตชิปด้วยกระบวนการ 2nm N2 ในปี 2026 โดยมีการปรับปรุง PPA (Power, Performance, Area) เพียงเล็กน้อยเมื่อเทียบกับรุ่น 3nm N3E/N3P โดยคาดว่าจะให้ประสิทธิภาพเพิ่มขึ้นราว 15% และลดการใช้พลังงานได้ประมาณ 30% แต่ไม่ได้ถือว่าเป็น “ก้าวกระโดด” เหมือนการเปลี่ยนแปลงในรุ่นก่อน ๆ ข้อดีสำคัญคือราคาต่อเวเฟอร์ที่คาดว่าจะอยู่ราว 30,000 ดอลลาร์ ซึ่งถือว่าไม่สูงเกินไปเมื่อเทียบกับความกังวลก่อนหน้านี้ ทำให้บริษัทใหญ่ ๆ เช่น Apple, Qualcomm และ MediaTek สามารถแข่งขันด้านราคาของชิปเซ็ตได้ โดยเฉพาะในตลาดสมาร์ตโฟนที่กำลังเผชิญแรงกดดันจากต้นทุนหน่วยความจำที่เพิ่มขึ้น นอกจากนี้ยังมีข้อมูลว่า Qualcomm และ MediaTek อาจเลือกใช้กระบวนการ 2nm N2P ซึ่งเป็นรุ่นปรับปรุงเล็กน้อยจาก N2 โดยให้ประสิทธิภาพเพิ่มขึ้นอีกประมาณ 5% เพื่อรองรับชิปเซ็ต Snapdragon 8 Elite Gen 6 Pro และ Dimensity 9600 ที่จะมาพร้อมหน่วยความจำ LPDDR6 แม้การปรับปรุงจะไม่มาก แต่การเข้าสู่ยุค 2nm ก็ยังถือเป็นความก้าวหน้าที่สำคัญของอุตสาหกรรม โดยเฉพาะเมื่อความต้องการชิปประสิทธิภาพสูงยังคงเพิ่มขึ้นต่อเนื่องจากทั้งตลาดสมาร์ตโฟนและ AI 📌 สรุปเป็นหัวข้อ ✅ การเปิดตัวกระบวนการผลิต 2nm N2 ของ TSMC ➡️ เริ่มผลิตในปี 2026 ➡️ ปรับปรุง PPA เพียงเล็กน้อยเมื่อเทียบกับ 3nm ✅ รายละเอียดด้านประสิทธิภาพ ➡️ เพิ่มประสิทธิภาพราว 15% ➡️ ลดการใช้พลังงานได้ประมาณ 30% ✅ ต้นทุนเวเฟอร์ ➡️ ราคาประมาณ 30,000 ดอลลาร์ต่อเวเฟอร์ ➡️ ไม่สูงเกินไปเมื่อเทียบกับความกังวลก่อนหน้า ✅ ลูกค้ารายใหญ่ที่เกี่ยวข้อง ➡️ Apple, Qualcomm, MediaTek ➡️ มีแผนใช้ใน A20, Snapdragon 8 Elite Gen 6 Pro, Dimensity 9600 ✅ รุ่นปรับปรุง N2P ➡️ เพิ่มประสิทธิภาพอีก 5% จาก N2 ➡️ รองรับ LPDDR6 RAM ‼️ ข้อกังวลในอุตสาหกรรม ⛔ การปรับปรุง PPA ไม่ถือว่าเป็นก้าวกระโดดใหญ่ ⛔ อาจทำให้การเปลี่ยนจาก 3nm ไป 2nm ไม่ดึงดูดเท่าที่ควร https://wccftech.com/tsmcs-2nm-n2-ppa-improvements-to-be-limited/

📱 “Apple iPhone Fold เปิดตัวปี 2026 ราคาแรงกว่า iPhone 17 Pro Max ถึงสองเท่า” Apple เตรียมเปิดตัว iPhone Fold ในช่วงครึ่งหลังของปี 2026 โดยเป็นสมาร์ตโฟนจอพับรุ่นแรกของบริษัท ดีไซน์แบบ book-style พร้อมจอหลักขนาด 7.74 นิ้ว และจอด้านนอก 5.49 นิ้ว จุดเด่นคือการออกแบบที่ “ไร้รอยพับ” ซึ่งถือเป็นความก้าวหน้าสำคัญเมื่อเทียบกับคู่แข่งในตลาด สเปกภายในประกอบด้วยชิป A20 Pro SoC, RAM 12GB, โมเด็ม 5G ที่พัฒนาเอง, กล้องหลังคู่ความละเอียดสูงสุด 48MP และกล้องในหน้าจอ 24MP พร้อมแบตเตอรี่ขนาด 5,400–5,800mAh ที่รองรับการใช้งานยาวนาน ฟีเจอร์ Touch ID ถูกนำกลับมาแทน Face ID เพื่อให้เหมาะกับดีไซน์ใหม่ ราคาที่คาดการณ์คือ 2,499 ดอลลาร์ ซึ่งสูงกว่าคู่แข่งอย่าง Samsung Galaxy Z Fold 7 ที่อยู่ราว 1,999 ดอลลาร์ และมากกว่าสองเท่าของ iPhone 17 Pro Max ที่ราว 1,200 ดอลลาร์ นักวิเคราะห์คาดว่า Apple จะขายได้ราว 5.4 ล้านเครื่องในปี 2026 และรวมทั้งหมด 15.4 ล้านเครื่องตลอดอายุผลิตภัณฑ์ แม้จะเป็นตัวเลขที่ไม่สูงเมื่อเทียบกับ iPhone รุ่นปกติ แต่สะท้อนถึงการเจาะตลาดพรีเมียมที่ Apple ตั้งใจ อย่างไรก็ตาม ราคาที่สูงลิ่วอาจทำให้ผู้บริโภคทั่วไปเข้าถึงได้ยาก และอาจกลายเป็นจุดอ่อนในการแข่งขันกับ Samsung และผู้ผลิตจีนที่มีสมาร์ตโฟนจอพับราคาย่อมเยามากกว่า 📌 สรุปเป็นหัวข้อ ✅ การเปิดตัว iPhone Fold ➡️ เปิดตัวครึ่งหลังปี 2026 ➡️ ดีไซน์ book-style พร้อมจอหลัก 7.74 นิ้ว ✅ สเปกหลักของเครื่อง ➡️ ชิป A20 Pro SoC, RAM 12GB, โมเด็ม 5G พัฒนาเอง ➡️ กล้องหลังคู่ 48MP และกล้องในหน้าจอ 24MP ➡️ แบตเตอรี่ 5,400–5,800mAh ✅ ราคาที่คาดการณ์ ➡️ 2,499 ดอลลาร์ สูงกว่า iPhone 17 Pro Max ถึง 2 เท่า ➡️ แพงกว่าคู่แข่ง Samsung Galaxy Z Fold 7 ✅ ยอดขายที่คาดการณ์ ➡️ 5.4 ล้านเครื่องในปี 2026 ➡️ รวมทั้งหมด 15.4 ล้านเครื่องตลอดอายุผลิตภัณฑ์ ‼️ ข้อกังวลต่อผู้บริโภค ⛔ ราคาสูงเกินเอื้อมสำหรับตลาดทั่วไป ⛔ อาจเสียเปรียบคู่แข่งที่มีรุ่นจอพับราคาถูกกว่า https://wccftech.com/apple-iphone-fold-to-debut-at-2x-the-price-of-an-iphone-17-pro-max/

📱 Kirin 9030 กับข่าวลือ “3nm เทียบเท่า” มีการเผยแพร่บน Weibo โดย tipster ชื่อ Momentary Digital ว่า Kirin 9030 จะถูกผลิตบนกระบวนการ “equivalent 3nm” และจะใช้ในสมาร์ตโฟนเกมมิ่งรุ่นใหม่ของ Huawei ในปี 2026 อย่างไรก็ตาม ผู้เชี่ยวชี้ว่าเป็นการกล่าวเกินจริง เพราะจีนยังไม่สามารถผลิตชิปที่ต่ำกว่า 7nm ได้ในระดับ mass production. ⚙️ ข้อจำกัดด้านเทคโนโลยีการผลิต แม้ Huawei และ SMIC เคยประกาศพัฒนากระบวนการ 5nm แต่ยังไม่สามารถผลิตเชิงพาณิชย์ได้ เนื่องจาก จีนยังขาดเครื่อง EUV lithography ที่จำเป็นสำหรับการผลิต wafer ที่ต่ำกว่า 7nm ทำให้การอ้างว่า Kirin 9030 จะเทียบเท่า TSMC 3nm (N3P) เป็นไปได้ยากในทางปฏิบัติ. 🆚 การแข่งขันกับชิปเรือธง ข่าวลือยังระบุว่า Kirin 9030 อาจแข่งขันกับ Google Tensor G5 ที่ผลิตบน TSMC 3nm ได้ แต่ผู้เชี่ยวชี้ว่า Huawei ยังไม่สามารถท้าชนกับ Snapdragon 8 Elite Gen 5, Dimensity 9500, Apple A19 Pro หรือ Exynos 2600 ได้ คาดว่า Kirin 9030 จะมีประสิทธิภาพอยู่ระหว่าง Snapdragon 8 Gen 2 และ Gen 3 เท่านั้น. ⚠️ ความจริงกับความคาดหวัง แม้ Huawei จะพยายามสร้าง hype เพื่อแข่งขันกับ Apple และผู้ผลิตรายอื่นในตลาดจีน แต่ความจริงคือข้อจำกัดด้านเทคโนโลยีการผลิตยังคงเป็นอุปสรรคใหญ่ การเปิดตัว Kirin 9030 อาจช่วยให้ Huawei มีจุดขายในตลาดเกมมิ่ง แต่ยังไม่สามารถเทียบชิปเรือธงระดับโลกได้ในเร็ว ๆ นี้. 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ Kirin 9030 ถูกลือว่าจะเปิดตัวต้นปี 2026 ➡️ ใช้ในสมาร์ตโฟนเกมมิ่ง Huawei Mate 80 series ➡️ มีการอ้างว่าจะผลิตบน “equivalent 3nm” ✅ ข้อจำกัดด้านเทคโนโลยี ➡️ จีนยังไม่มีเครื่อง EUV สำหรับการผลิตต่ำกว่า 7nm ➡️ SMIC ยังจำกัดอยู่ที่กระบวนการ 7nm ✅ การแข่งขัน ➡️ ข่าวลือว่าเทียบ Google Tensor G5 (TSMC 3nm) ➡️ คาดว่าประสิทธิภาพอยู่ระหว่าง Snapdragon 8 Gen 2 และ Gen 3 ‼️ คำเตือน ⛔ ข่าวลือ “3nm equivalent” เป็นการกล่าวเกินจริง ⛔ Huawei ยังไม่สามารถแข่งขันกับ Snapdragon 8 Elite Gen 5 หรือ Apple A19 Pro ได้ https://wccftech.com/kirin-9030-rumor-claims-it-can-compete-with-3nm-chipsets/

🟡🟡 รายงานจาก Tom’s Hardware ระบุว่าผู้จัดจำหน่ายในไต้หวันบางรายกำลังบังคับให้ลูกค้าซื้อเมนบอร์ดควบคู่กับโมดูล DRAM แบบ “1 ต่อ 1” เพื่อรับสินค้า การขาดแคลน DRAM ทั่วโลกทำให้ผู้จัดจำหน่ายในไต้หวันใช้วิธี บังคับขายพ่วง (bundling) โดยลูกค้าที่ต้องการซื้อโมดูล DRAM ต้องซื้อเมนบอร์ดในสัดส่วน 1:1 ด้วย หากไม่ทำตามก็จะถูกปฏิเสธการเข้าถึงสินค้า วิธีนี้ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อนในอุตสาหกรรม DRAM และสะท้อนถึงความรุนแรงของวิกฤตที่กำลังดำเนินอยู่. 🏭 ผู้ผลิตที่ได้ประโยชน์ บริษัทเมนบอร์ดรายใหญ่ เช่น Asus, Gigabyte, MSI และ Chaintech ถูกมองว่าเป็นผู้ได้ประโยชน์โดยตรงจากนโยบายนี้ เพราะยอดขายเมนบอร์ดพุ่งสูงขึ้นทันที ขณะที่ผู้ซื้อรายย่อยและผู้ผลิตพีซีขนาดเล็กกลับต้องแบกรับต้นทุนที่สูงขึ้นโดยไม่เต็มใจ. 📈 ราคาพุ่งและผลกระทบต่อผู้บริโภค ราคาสัญญา DRAM เพิ่มขึ้นกว่า 170% เมื่อเทียบกับปีก่อน โดยมีแรงหนุนจากความต้องการของผู้ผลิตเซิร์ฟเวอร์ AI และสมาร์ตโฟน TrendForce คาดการณ์ว่าไตรมาส 4 ปีนี้จะเติบโตอีก 18–23% QoQ ผู้ผลิตพีซีอย่าง Minisforum ก็ปรับขึ้นราคาสำหรับรุ่นที่รวม DRAM และ SSD แต่คงราคาสำหรับ barebone SKU ไว้ เพื่อสะท้อนต้นทุนที่เพิ่มขึ้น. ⚠️ ความเสี่ยงต่อห่วงโซ่อุปทาน แม้การบังคับขายพ่วงจะยังจำกัดอยู่ในตลาดไต้หวัน แต่ก็เป็นสัญญาณว่าการจัดสรร DRAM กำลังตึงตัวทั่วโลก หากแนวโน้มนี้ขยายไปยังภูมิภาคอื่น ผู้บริโภคและผู้ผลิตรายย่อยอาจเผชิญอุปสรรคใหม่ในการเข้าถึงหน่วยความจำที่จำเป็นต่อการผลิตและใช้งาน. 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ ผู้จัดจำหน่ายในไต้หวันบังคับขายพ่วง DRAM + เมนบอร์ด ➡️ ลูกค้าต้องซื้อแบบ 1:1 เพื่อเข้าถึงสินค้า ➡️ กลยุทธ์ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อนในอุตสาหกรรม DRAM ✅ ผู้ผลิตเมนบอร์ดได้ประโยชน์ ➡️ Asus, Gigabyte, MSI, Chaintech ยอดขายพุ่ง ➡️ ผู้ซื้อรายย่อยต้องแบกรับต้นทุนสูงขึ้น ✅ ราคาหน่วยความจำพุ่งแรง ➡️ DRAM เพิ่มขึ้นกว่า 170% YoY ➡️ TrendForce คาด Q4 โตอีก 18–23% ‼️ ความเสี่ยงต่อห่วงโซ่อุปทาน ⛔ หากแนวโน้มขยายไปทั่วโลก ผู้บริโภคเข้าถึง DRAM ยากขึ้น ⛔ ผู้ผลิตรายย่อยอาจถูกบีบให้แบกรับต้นทุนสูงเกินไป https://www.tomshardware.com/pc-components/dram/taiwanese-distributors-enforcing-dram-motherboard-bundle-sales

💾 Kingston Dual Portable SSD: ดีไซน์กะทัดรัดแต่ทรงพลัง Kingston Technology เปิดตัว SSD แบบ thumb drive รุ่นใหม่ ที่มาพร้อมพอร์ต USB-A และ USB-C ในตัวเดียว ทำให้ใช้งานได้กับอุปกรณ์หลากหลาย ทั้งคอมพิวเตอร์รุ่นเก่าและใหม่ รวมถึงสมาร์ตโฟนและแท็บเล็ตที่รองรับ USB-C. ตัวเครื่องทำจากโลหะและพลาสติก แข็งแรงทนทาน น้ำหนักเพียง 13 กรัม พกพาสะดวกเหมือนแฟลชไดรฟ์ทั่วไป แต่ให้ประสิทธิภาพระดับ SSD. ⚡ ความเร็วและความจุ รุ่นนี้รองรับมาตรฐาน USB 3.2 Gen 2 ให้ความเร็วอ่านสูงสุด 1,050 MB/s และเขียน 950 MB/s ซึ่งเร็วกว่าฟลาชไดรฟ์ทั่วไปหลายเท่า เหมาะสำหรับงานที่ต้องการโอนถ่ายไฟล์ขนาดใหญ่ เช่น วิดีโอ 4K, ภาพถ่าย RAW หรือการสำรองข้อมูลด่วน โดยมีให้เลือก 3 ความจุ: 💠 512GB ราคา $97 💠 1TB ราคา $144 💠 2TB ราคา $239 🌍 การใช้งานและความเข้ากันได้ Kingston ออกแบบให้ใช้งานได้กับระบบปฏิบัติการหลากหลาย เช่น Windows 11, macOS, Linux, ChromeOS, Android และ iOS/iPadOS 13 ขึ้นไป ทำให้ผู้ใช้สามารถโอนถ่ายข้อมูลข้ามแพลตฟอร์มได้สะดวก นอกจากนี้ยังมีการรับประกัน 5 ปี พร้อมบริการซัพพอร์ตฟรี. ⚠️ ข้อจำกัดและสิ่งที่ควรระวัง แม้จะมีความเร็วสูงและดีไซน์ทนทาน แต่รุ่นนี้ยังไม่มีคุณสมบัติ กันน้ำหรือกันฝุ่น ซึ่งอาจเป็นข้อจำกัดสำหรับผู้ที่ต้องการใช้งานในสภาพแวดล้อมกลางแจ้งหรือการเดินทางไกล อีกทั้งราคายังสูงกว่าฟลาชไดรฟ์ทั่วไป แม้จะแลกมากับความเร็วและความจุที่เหนือกว่า. 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ Kingston เปิดตัว SSD thumb drive รุ่นใหม่ ➡️ มีพอร์ต USB-A และ USB-C ในตัวเดียว ➡️ ดีไซน์กะทัดรัด น้ำหนักเพียง 13 กรัม ✅ ความเร็วและความจุ ➡️ อ่านสูงสุด 1,050 MB/s เขียน 950 MB/s ➡️ มีให้เลือก 512GB, 1TB, 2TB ✅ การใช้งานและความเข้ากันได้ ➡️ รองรับ Windows, macOS, Linux, ChromeOS, Android, iOS/iPadOS ➡️ รับประกัน 5 ปี พร้อมบริการซัพพอร์ตฟรี ‼️ ข้อจำกัด ⛔ ไม่มีคุณสมบัติกันน้ำหรือกันฝุ่น ⛔ ราคาสูงกว่าฟลาชไดรฟ์ทั่วไป https://www.tomshardware.com/pc-components/external-ssds/kingston-debuts-versatile-ssd-thumb-drive-with-usb-a-and-usb-c-connectors-offers-1-050-mb-s-transfers-priced-from-usd97-for-512gb

🧲💡 “Asus เปิดตัว ROG Matrix RTX 5090 พร้อมระบบตรวจจับการแอ่นการ์ดจอแม่นยำระดับ 0.10°!” ในยุคที่การ์ดจอแรงขึ้น ใหญ่ขึ้น และหนักขึ้นจนทำให้เกิดปัญหา “การ์ดจอแอ่น” หรือ GPU Sag — Asus ได้เปิดตัวฟีเจอร์ใหม่สุดล้ำใน ROG Matrix RTX 5090 ที่ชื่อว่า Level Sense ซึ่งสามารถตรวจจับการเอียงของการ์ดจอได้แม้เพียง 0.10 องศา! ฟีเจอร์นี้จะมาพร้อมกับซอฟต์แวร์ GPU Tweak รุ่นใหม่ และถือเป็นการยกระดับการดูแลรักษาฮาร์ดแวร์ของผู้ใช้อย่างแท้จริง Asus ยังไม่เปิดเผยรายละเอียดเชิงลึกของระบบตรวจจับนี้ แต่คาดว่าจะใช้ accelerometer และ gyroscope ขนาดเล็กฝังอยู่บนตัวการ์ดจอ เพื่อวัดการเปลี่ยนแปลงของมุมการติดตั้งแบบเรียลไทม์ ซึ่งเป็นแนวคิดที่คล้ายกับเซ็นเซอร์ในสมาร์ตโฟน นอกจาก Level Sense แล้ว Asus ยังเพิ่มฟีเจอร์อื่นๆ ที่น่าสนใจใน GPU Tweak: 💠 Power Detector+: ตรวจสอบความผิดปกติของสายไฟ 12V-2x6 ที่มีประวัติละลายบ่อย 💠 Thermal Map: แสดงแผนที่อุณหภูมิจากหลายจุดบนการ์ดจอ 💠 Mileage: บันทึกข้อมูลการใช้งานของการ์ดจอ เช่น ชั่วโมงการทำงาน ✅ ฟีเจอร์ Level Sense ตรวจจับการแอ่นของการ์ดจอ ➡️ ตรวจจับการเอียงได้แม่นยำถึง 0.10 องศา ➡️ ใช้ร่วมกับซอฟต์แวร์ GPU Tweak รุ่นใหม่ ➡️ คาดว่าใช้ accelerometer และ gyroscope ฝังในตัวการ์ด ✅ การ์ดจอ ROG Matrix RTX 5090 ➡️ รุ่นเรือธงต่อจาก ROG Astral RTX 5090 ➡️ น้ำหนักคาดว่าใกล้เคียงกับ Astral ที่หนักถึง 3 กิโลกรัม ➡️ มาพร้อมฟีเจอร์ระดับมืออาชีพสำหรับสายโอเวอร์คล็อก ✅ ฟีเจอร์เสริมใน GPU Tweak ➡️ Power Detector+ ตรวจจับปัญหาสายไฟ 12V-2x6 ➡️ Thermal Map แสดงอุณหภูมิแบบละเอียด ➡️ Mileage บันทึกชั่วโมงการใช้งานของการ์ด ‼️ คำเตือนเกี่ยวกับการใช้งานการ์ดจอขนาดใหญ่ ⛔ แม้เมนบอร์ดรุ่นใหม่จะมีสล็อต PCIe เสริมความแข็งแรง แต่ไม่สามารถป้องกันการแอ่นได้ทั้งหมด ⛔ การแอ่นของการ์ดอาจทำให้ขั้วต่อ PCIe เสื่อมสภาพหรือเสียหายระยะยาว ⛔ ควรใช้ขาตั้งหรืออุปกรณ์พยุงการ์ดร่วมด้วย แม้จะมีระบบตรวจจับ https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/asus-to-include-sag-detection-for-monstrous-new-rog-matrix-rtx-5090-gpu-level-sense-can-warn-users-of-a-mere-0-10-degree-shift

🌱 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

🕒 “จีนอ้างสหรัฐฯ พยายามโจมตีศูนย์เวลาของประเทศ — ใช้ 42 อาวุธไซเบอร์เพื่อสร้าง ‘ความโกลาหลด้านเวลา’” กระทรวงความมั่นคงแห่งรัฐของจีน (MSS) ออกแถลงการณ์ผ่าน WeChat ระบุว่าได้ขัดขวางการโจมตีไซเบอร์จากสำนักงานความมั่นคงแห่งชาติของสหรัฐฯ (NSA) ที่พุ่งเป้าไปยังศูนย์บริการเวลามาตรฐานแห่งชาติ (NTSC) ของจีน ซึ่งมีบทบาทสำคัญในการควบคุมเวลามาตรฐานของกรุงปักกิ่งและระบบโครงสร้างพื้นฐานที่ต้องใช้เวลาแม่นยำ เช่น การสื่อสาร, การเงิน, พลังงาน, การขนส่ง และการป้องกันประเทศ MSS อ้างว่าการโจมตีเริ่มตั้งแต่ปี 2022 และใช้ “อาวุธไซเบอร์” ถึง 42 รายการ รวมถึง: 🪲 การใช้ช่องโหว่ SMS เพื่อควบคุมสมาร์ตโฟนของเจ้าหน้าที่ NTSC 🪲 การขโมยข้อมูลล็อกอินเพื่อเข้าถึงระบบภายใน 🪲 การติดตั้งแพลตฟอร์มสงครามไซเบอร์ใหม่ในเครื่องของ NTSC 🪲 การโจมตีเครือข่ายและระบบเวลาความแม่นยำสูง นอกจากนี้ MSS ยังกล่าวว่า NSA ใช้ VPN และประเทศพันธมิตร เช่น ฟิลิปปินส์, ญี่ปุ่น, ไต้หวัน และบางประเทศในยุโรป เป็น “ฐานส่งต่อการโจมตี” โดยเลือกช่วงเวลากลางคืนถึงเช้ามืดตามเวลาปักกิ่งในการดำเนินการ แม้ MSS จะระบุว่ามี “หลักฐานที่หักล้างไม่ได้” แต่ยังไม่มีการเปิดเผยข้อมูลเชิงเทคนิคหรือหลักฐานต่อสาธารณะ ณ เวลานี้ ✅ MSS ของจีนกล่าวว่า NSA พยายามโจมตีศูนย์เวลามาตรฐานของจีน (NTSC) ➡️ เพื่อสร้างความโกลาหลในระบบที่ใช้เวลาความแม่นยำสูง ✅ การโจมตีเริ่มตั้งแต่ปี 2022 และใช้เครื่องมือไซเบอร์ 42 รายการ ➡️ รวมถึงการแฮกมือถือ, ขโมยล็อกอิน, ติดตั้งแพลตฟอร์มใหม่ ✅ MSS อ้างว่า NSA ใช้ VPN และประเทศพันธมิตรเป็นฐานโจมตี ➡️ เช่น ฟิลิปปินส์, ญี่ปุ่น, ไต้หวัน, และบางประเทศในยุโรป ✅ การโจมตีเกิดขึ้นช่วงกลางคืนถึงเช้ามืดตามเวลาปักกิ่ง ➡️ เพื่อลดโอกาสถูกตรวจจับ ✅ MSS ระบุว่าการโจมตีอาจทำให้เกิดผลกระทบรุนแรง เช่น ➡️ การขนส่งหยุดชะงัก, การยิงจรวดล้มเหลว, ความเสียหายทางเศรษฐกิจ https://www.tomshardware.com/tech-industry/cyber-security/china-says-it-has-foiled-a-series-u-s-cyberattacks-on-its-critical-infrastructure-ministry-of-state-security-says-it-has-irrefutable-evidence-nsa-tried-to-cause-international-time-chaos

🧠 “Neural Engine คืออะไร? ต่างจาก GPU อย่างไร?” — เมื่อชิป AI กลายเป็นหัวใจของอุปกรณ์ยุคใหม่ และ NPU คือผู้เล่นตัวจริง บทความจาก SlashGear อธิบายว่า Neural Engine หรือ NPU (Neural Processing Unit) คือชิปเฉพาะทางที่ออกแบบมาเพื่อเร่งการประมวลผลด้าน AI และ machine learning โดยเฉพาะ ต่างจาก CPU ที่เน้นงานเชิงตรรกะ และ GPU ที่เน้นงานกราฟิกและการคำนวณแบบขนาน Apple เป็นหนึ่งในบริษัทแรกที่นำ Neural Engine มาใช้ใน iPhone X ปี 2017 เพื่อช่วยงาน Face ID และการเรียนรู้ของ Siri ปัจจุบัน NPU ถูกฝังอยู่ในอุปกรณ์หลากหลาย เช่น สมาร์ตโฟน, แท็บเล็ต, คอมพิวเตอร์ และแม้แต่ IoT NPU มีจำนวนคอร์มากกว่า CPU และออกแบบมาเพื่อการคำนวณซ้ำ ๆ เช่น matrix multiplication ซึ่งเป็นหัวใจของ neural networks นอกจากนี้ยังมีหน่วยความจำในตัว (on-chip memory) เพื่อลด latency และเพิ่มประสิทธิภาพ GPU ก็สามารถใช้ประมวลผล AI ได้เช่นกัน โดยเฉพาะในระดับ data center เช่นที่ OpenAI ใช้ GPU จาก NVIDIA และ AMD แต่ GPU ไม่ได้ถูกออกแบบมาเพื่อ AI โดยตรง จึงใช้พลังงานมากกว่าและมีประสิทธิภาพต่ำกว่า NPU ในงานเฉพาะทาง ในอุปกรณ์พกพา เช่น iPhone 16 หรือ Pixel 10 NPU ถูกใช้เพื่อรันฟีเจอร์ AI แบบ local เช่น live translation, image generation และ call transcribing โดยไม่ต้องพึ่ง cloud ✅ Neural Engine หรือ NPU คือชิปเฉพาะทางสำหรับงาน AI ➡️ เช่น Face ID, Siri, live translation, image generation ✅ NPU มีจำนวนคอร์มากกว่า CPU และออกแบบเพื่อ matrix multiplication ➡️ เหมาะกับงาน neural networks และ machine learning ✅ มีหน่วยความจำในตัวเพื่อลด latency และเพิ่มประสิทธิภาพ ➡️ ทำให้เร็วและประหยัดพลังงานกว่า GPU ✅ GPU ก็สามารถใช้ประมวลผล AI ได้ ➡️ โดยเฉพาะในระดับ data center เช่น OpenAI ใช้ GPU cluster ✅ GPU ไม่ได้ออกแบบมาเพื่อ AI โดยตรง ➡️ ใช้พลังงานมากกว่าและมีประสิทธิภาพต่ำกว่า NPU ในงานเฉพาะทาง ✅ อุปกรณ์พกพาใช้ NPU เพื่อรันฟีเจอร์ AI แบบ local ➡️ ไม่ต้องพึ่ง cloud เช่น iPhone 16 และ Pixel 10 https://www.slashgear.com/1997513/what-is-a-neural-engine-how-npu-different-than-gpu/

⚙️ “Synopsys เปิดตัว LPDDR6 IP บนเทคโนโลยี TSMC N2P — แบนด์วิดท์พุ่งแตะ 86 GB/s” Synopsys ประกาศความสำเร็จในการ “bring-up” หรือเปิดใช้งานซิลิคอนจริงของ IP หน่วยความจำ LPDDR6 บนเทคโนโลยีการผลิตระดับ 2 นาโนเมตร N2P ของ TSMC ซึ่งถือเป็นก้าวสำคัญในการพัฒนา IP ที่พร้อมให้ลูกค้านำไปใช้งานจริง LPDDR6 IP ดังกล่าวประกอบด้วยสองส่วนหลัก: ตัวควบคุม (controller) และอินเทอร์เฟซ PHY โดยตัวควบคุมรองรับโปรโตคอล JEDEC, การควบคุมเวลา (timing control) และโหมดประหยัดพลังงาน ส่วน PHY ถูกสร้างขึ้นบนวงจรอนาล็อกและ I/O ของ N2P พร้อมใช้ metal stack และไลบรารีเฉพาะของ N2P Synopsys ระบุว่า IP นี้สามารถทำความเร็วได้ถึง 86 GB/s ซึ่งใกล้เคียงกับมาตรฐาน JEDEC ที่ 10.667 Gb/s ต่อ pin โดยมีเป้าหมายสูงสุดที่ 14.4 Gb/s ต่อ pin หรือราว 115 GB/s เมื่อรวมทุกช่องสัญญาณ ข้อได้เปรียบของการใช้ N2P คือประสิทธิภาพด้านพลังงาน (PPA) ที่ดีขึ้น ทำให้หน่วยความจำใช้พลังงานต่อบิตน้อยลง และมีขนาดเล็กลง เหมาะสำหรับอุปกรณ์ที่ต้องการประสิทธิภาพสูงแต่ประหยัดพลังงาน เช่น AI บนอุปกรณ์ (on-device AI) และแพลตฟอร์มพกพา Synopsys คาดว่า LPDDR6 จะกลายเป็นมาตรฐานหลักในปีหน้า โดยมีผู้ผลิตชิปและอุปกรณ์หลายรายเตรียมนำไปใช้งาน ✅ Synopsys เปิดตัว LPDDR6 IP ที่ผ่านการ bring-up บนเทคโนโลยี TSMC N2P ➡️ หมายถึงการเปิดใช้งานซิลิคอนจริงสำเร็จ ✅ IP ประกอบด้วย controller และ PHY interface ➡️ รองรับโปรโตคอล JEDEC และโหมดประหยัดพลังงาน ✅ ความเร็วสูงสุดที่ทำได้คือ 86 GB/s ➡️ ใกล้เคียงกับมาตรฐาน JEDEC ที่ 10.667 Gb/s ต่อ pin ✅ ใช้เทคโนโลยี N2P ของ TSMC ที่มี PPA สูง ➡️ ช่วยลดพลังงานต่อบิตและขนาดของชิป ✅ เหมาะสำหรับ on-device AI และแพลตฟอร์มประหยัดพลังงาน ➡️ เช่น สมาร์ตโฟน, แท็บเล็ต, หรืออุปกรณ์ edge AI ✅ LPDDR6 คาดว่าจะกลายเป็นมาตรฐานหลักในปี 2026 ➡️ ผู้ผลิตชิปหลายรายเตรียมนำไปใช้งาน https://wccftech.com/synopsys-unveils-silicon-bring-up-of-lpddr6-ip-on-tsmc-n2p-node/

🇨🇳 “Micron เตรียมถอนตัวจากตลาดหน่วยความจำศูนย์ข้อมูลในจีน” — เมื่อแรงกดดันจากการแบนในปี 2023 ยังไม่คลี่คลาย Micron ผู้ผลิตหน่วยความจำรายใหญ่ของสหรัฐฯ กำลังเตรียมถอนตัวจากตลาดหน่วยความจำสำหรับศูนย์ข้อมูลในจีน หลังจากไม่สามารถฟื้นตัวจากผลกระทบของการแบนในปี 2023 ที่รัฐบาลจีนประกาศห้ามใช้ผลิตภัณฑ์ของ Micron ในโครงสร้างพื้นฐานด้านข้อมูลที่สำคัญ ด้วยเหตุผลด้านความมั่นคง ตามรายงานจาก Reuters ที่อ้างแหล่งข่าวภายใน Micron บริษัทมีแผนจะหยุดส่งออกผลิตภัณฑ์ DRAM และหน่วยความจำระดับเซิร์ฟเวอร์ไปยังศูนย์ข้อมูลในจีนโดยตรง แต่จะยังคงให้บริการในกลุ่มสมาร์ตโฟนและยานยนต์ รวมถึงลูกค้าจีนที่มีศูนย์ข้อมูลในต่างประเทศ เช่น Lenovo การตัดสินใจนี้สะท้อนถึงผลกระทบระยะยาวจากการแบนของ Cyberspace Administration of China ซึ่งทำให้ Micron สูญเสียโอกาสในโครงการศูนย์ข้อมูลที่ได้รับการสนับสนุนจากรัฐ และเปิดช่องให้ผู้ผลิตในประเทศจีนและเกาหลีใต้เข้ามาแทนที่ แม้ Samsung และ SK Hynix จะมีโอกาสขยายตลาดในจีน แต่ก็ยังเผชิญกับข้อจำกัดจากนโยบายส่งออกของสหรัฐฯ เช่นเดียวกับ Micron ขณะที่ผู้ผลิตในประเทศจีนอย่าง YMTC และ CXMT ก็เร่งพัฒนาเทคโนโลยีเพื่อทดแทน แม้ยังตามหลังในด้านประสิทธิภาพและคุณภาพ ✅ Micron เตรียมหยุดส่งออก DRAM และหน่วยความจำเซิร์ฟเวอร์ไปยังศูนย์ข้อมูลในจีน ➡️ ยังคงให้บริการในกลุ่มสมาร์ตโฟนและยานยนต์ ➡️ ยังคงให้บริการลูกค้าจีนที่มีศูนย์ข้อมูลในต่างประเทศ ✅ การแบนในปี 2023 จาก Cyberspace Administration of China เป็นจุดเริ่มต้น ➡️ อ้างเหตุผลด้านความมั่นคงของชาติ ✅ การแบนทำให้ Micron สูญเสียโอกาสในโครงการศูนย์ข้อมูลที่ได้รับการสนับสนุนจากรัฐ ➡️ ผู้ผลิตในจีนและเกาหลีใต้เข้ามาแทนที่ ✅ Samsung และ SK Hynix อาจได้ประโยชน์จากช่องว่างของ Micron ➡️ แต่ยังเผชิญข้อจำกัดจากนโยบายส่งออกของสหรัฐฯ ✅ ผู้ผลิตจีนอย่าง YMTC และ CXMT เร่งพัฒนาเทคโนโลยีหน่วยความจำ ➡️ ยังตามหลังในด้านประสิทธิภาพและ yield https://www.tomshardware.com/pc-components/ram/reports-suggest-micron-is-preparing-to-exit-chinas-data-center-memory-market

⚡ “EXO Labs ผสาน DGX Spark กับ Mac Studio สร้างระบบ LLM ความเร็วทะลุ 2.8 เท่า” — ยุคใหม่ของ AI inference แบบแยกส่วนที่ใช้ฮาร์ดแวร์ทั่วไป EXO Labs ได้สาธิตระบบ AI inference แบบใหม่ที่ใช้แนวคิด “disaggregated inference” โดยผสานฮาร์ดแวร์ต่างชนิดเข้าด้วยกัน ได้แก่ 2 เครื่อง NVIDIA DGX Spark กับ Mac Studio ที่ใช้ชิป M3 Ultra ผ่านเครือข่าย 10-Gigabit Ethernet เพื่อแบ่งงานประมวลผลตามจุดแข็งของแต่ละเครื่อง ระบบนี้ใช้ซอฟต์แวร์ EXO ซึ่งเป็น open-source framework ที่ออกแบบมาเพื่อกระจายงาน inference ของ LLM ไปยังอุปกรณ์หลายชนิด เช่น desktop, server, laptop หรือแม้แต่สมาร์ตโฟน โดยไม่จำเป็นต้องใช้ GPU เดียวกัน หลักการทำงานคือแบ่งขั้นตอน inference ออกเป็น 2 ส่วน: ⚛️ Prefill stage: อ่านและประมวลผล prompt ซึ่งต้องใช้พลังประมวลผลสูง — ให้ DGX Spark ทำ ⚛️ Decode stage: สร้าง token ทีละตัว ซึ่งต้องใช้ bandwidth สูง — ให้ Mac Studio ทำ EXO stream ข้อมูลภายในของโมเดล (KV cache) แบบ layer-by-layer เพื่อให้ทั้งสองระบบทำงานพร้อมกันโดยไม่ต้องรอกัน ส่งผลให้ความเร็วรวมเพิ่มขึ้นถึง 2.8 เท่าเมื่อเทียบกับ Mac Studio เพียงเครื่องเดียว การทดสอบใช้โมเดล Llama 3.1 ขนาด 8B กับ prompt ยาว 8,000 token และพบว่าแม้จะเป็นโมเดลขนาดกลาง แต่การแบ่งงานแบบนี้ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพได้อย่างชัดเจน ✅ ข้อมูลในข่าว ➡️ EXO Labs สาธิตระบบ AI inference แบบ disaggregated โดยใช้ DGX Spark กับ Mac Studio ➡️ ใช้เครือข่าย 10-Gigabit Ethernet เชื่อมต่อระหว่างเครื่อง ➡️ ซอฟต์แวร์ EXO เป็น open-source framework สำหรับกระจายงาน inference ➡️ ระบบแบ่งงานเป็น prefill (DGX Spark) และ decode (Mac Studio) ➡️ ใช้การ stream KV cache แบบ layer-by-layer เพื่อให้ทำงานพร้อมกัน ➡️ ความเร็วรวมเพิ่มขึ้น 2.8 เท่าเมื่อเทียบกับ Mac Studio เดี่ยว ➡️ ทดสอบกับโมเดล Llama 3.1 ขนาด 8B และ prompt ยาว 8K token ➡️ EXO 1.0 ยังอยู่ในช่วง early access และไม่ใช่ซอฟต์แวร์ plug-and-play ➡️ NVIDIA เตรียมใช้แนวคิดนี้ในแพลตฟอร์ม Rubin CPX ➡️ Dynamo framework ของ NVIDIA มีเป้าหมายคล้ายกันแต่ไม่มีระบบ subscription อัตโนมัติ https://www.tomshardware.com/software/two-nvidia-dgx-spark-systems-combined-with-m3-ultra-mac-studio-to-create-blistering-llm-system-exo-labs-demonstrates-disaggregated-ai-inference-and-achieves-a-2-8-benchmark-boost

📈 “TSMC ทำสถิติรายได้สูงสุดไตรมาสล่าสุด” — แรงหนุนจาก AI และ HPC ดันรายได้ทะลุ $33.1 พันล้าน TSMC รายงานผลประกอบการไตรมาสล่าสุดด้วยรายได้สูงถึง $33.1 พันล้าน ซึ่งเป็นสถิติสูงสุดของบริษัท โดยมีแรงขับเคลื่อนหลักจากความต้องการชิปสำหรับ AI และโครงสร้างพื้นฐาน HPC ที่คิดเป็นสองในสามของรายได้ทั้งหมด รายได้เพิ่มขึ้น 40.8% เมื่อเทียบกับปีก่อน และ 10.1% เมื่อเทียบกับไตรมาสก่อนหน้า ขณะที่กำไรสุทธิอยู่ที่ $14.77 พันล้าน และอัตรากำไรขั้นต้นสูงถึง 59.5% แม้จะมีต้นทุนจากการขยายโรงงานในญี่ปุ่นและสหรัฐฯ TSMC เริ่มรับรู้รายได้จากชิป Apple รุ่นใหม่ที่ผลิตด้วยเทคโนโลยี N3P เช่น A19 และ M5-series ซึ่งใช้ใน iPhone 17 และ Mac รุ่นล่าสุด โดยเทคโนโลยีระดับ 3nm คิดเป็น 23% ของรายได้ wafer ทั้งหมด กลุ่ม HPC ยังคงเป็นผู้นำด้านรายได้ที่ 57% ตามด้วยสมาร์ตโฟน 30%, ยานยนต์ 5% และ IoT 5% โดย TSMC คาดว่าความต้องการชิป AI จะยังคงแข็งแกร่งไปจนถึงปี 2025 ✅ ข้อมูลในข่าว ➡️ TSMC รายงานรายได้ไตรมาสล่าสุดที่ $33.1 พันล้าน ➡️ เพิ่มขึ้น 40.8% จากปีก่อน และ 10.1% จากไตรมาสก่อน ➡️ กำไรสุทธิอยู่ที่ $14.77 พันล้าน ➡️ อัตรากำไรขั้นต้นสูงถึง 59.5% ➡️ รายได้หลักมาจากชิป AI และ HPC คิดเป็นสองในสามของรายได้ ➡️ เริ่มรับรู้รายได้จากชิป Apple รุ่นใหม่ที่ใช้เทคโนโลยี N3P ➡️ เทคโนโลยีระดับ 3nm คิดเป็น 23% ของรายได้ wafer ➡️ กลุ่ม HPC มีสัดส่วนรายได้ 57%, สมาร์ตโฟน 30%, ยานยนต์ 5%, IoT 5% ➡️ TSMC คาดว่าความต้องการชิป AI จะยังคงแข็งแกร่งไปจนถึงปี 2025 ➡️ มีการขยายโรงงานในญี่ปุ่นและสหรัฐฯ ซึ่งส่งผลต่อต้นทุน https://www.tomshardware.com/tech-industry/semiconductors/tsmc-posts-record-quarter-results-as-skyrocketing-ai-and-hpc-demand-drives-two-thirds-of-revenue-company-pulls-in-usd33-1-billion

📱 “MediaTek Dimensity 9500 สอนบทเรียนให้ Google” — เมื่อชิป SoC ราคาประหยัดกลับแซง Tensor G5 แบบไม่ไว้หน้า MediaTek สร้างแรงสั่นสะเทือนในวงการสมาร์ตโฟนด้วยชิป Dimensity 9500 ที่สามารถเอาชนะ Tensor G5 ของ Google ได้ในหลายการทดสอบ benchmark โดยใช้เทคโนโลยี ARM แบบทั่วไป ไม่ต้องพึ่งการออกแบบเฉพาะตัวเหมือนที่ Google ทำ Dimensity 9500 มาพร้อม CPU แบบ 8 คอร์ที่ใช้ ARM C1 รุ่นล่าสุด โดยมีคอร์ Ultra ที่แรงถึง 4.21GHz และ GPU Mali-G1 Ultra MC12 ที่รองรับ ray-tracing และเล่นเกมได้ลื่นถึง 120fps ในขณะที่ Tensor G5 ใช้ Cortex-X4 ที่เก่ากว่า และ GPU จาก Imagination ที่ไม่มี ray-tracing เลย ด้าน AI Dimensity 9500 ใช้ NPU 990 ส่วน Tensor G5 ใช้ TPU ที่ออกแบบเอง แต่กลับมีปัญหาเรื่องความร้อนและ throttling เมื่อเจองานหนัก โดยเฉพาะใน Pixel 10 รุ่นพื้นฐานที่ไม่มี vapor chamber สำหรับระบายความร้อน ที่น่าตกใจคือราคาของ Dimensity 9500 อยู่ที่ประมาณ $180–$200 ในขณะที่ Google ตั้งเป้าราคาชิป Tensor G5 ไว้เพียง $65 แต่กลับขาย Pixel 10 ที่ใช้ชิปนี้ในราคาเท่ากับ iPhone 17 คือ $799 โดยไม่มีการลดราคาแม้จะรู้ว่าชิปมีข้อจำกัด บทความชี้ว่า Google ควรเรียนรู้จาก MediaTek ในการใช้เทคโนโลยีที่มีอยู่ให้เกิดประโยชน์สูงสุด โดยไม่ต้องลดต้นทุนจนกระทบต่อคุณภาพ และไม่ควรตั้งราคาสินค้าระดับพรีเมียมหากประสิทธิภาพยังไม่ถึงระดับนั้น ✅ ข้อมูลในข่าว ➡️ Dimensity 9500 เอาชนะ Tensor G5 ในหลายการทดสอบ benchmark ➡️ ใช้ ARM C1 รุ่นล่าสุดและ GPU Mali-G1 Ultra MC12 ที่รองรับ ray-tracing ➡️ Tensor G5 ใช้ Cortex-X4 ที่เก่ากว่า และ GPU ที่ไม่มี ray-tracing ➡️ Dimensity 9500 ใช้ NPU 990 ส่วน Tensor G5 ใช้ TPU ที่ออกแบบเอง ➡️ Pixel 10 รุ่นพื้นฐานไม่มี vapor chamber ทำให้เกิดความร้อนและ throttling ➡️ Dimensity 9500 มีราคาประมาณ $180–$200 ส่วน Tensor G5 ตั้งเป้าไว้ที่ $65 ➡️ Pixel 10 ขายราคาเท่ากับ iPhone 17 โดยไม่มีการลดราคา ‼️ คำเตือนจากข้อมูลข่าว ⛔ การลดต้นทุนชิปอาจส่งผลต่อประสิทธิภาพและความร้อนของอุปกรณ์ ⛔ การตั้งราคาสูงโดยไม่รองรับประสิทธิภาพระดับพรีเมียม อาจทำให้ผู้บริโภคไม่พอใจ ⛔ การไม่ใส่ vapor chamber ในรุ่นพื้นฐาน อาจทำให้เครื่องร้อนและประสิทธิภาพลดลง ⛔ การใช้ GPU ที่ไม่มี ray-tracing อาจลดคุณภาพการเล่นเกมและกราฟิก https://wccftech.com/mediatek-dimensity-9500-shows-google-tensor-g5-the-way/

📵 “อยู่กับปัจจุบันในโลกที่ทุกอย่างพยายามแย่งความสนใจ — เมื่อเทคโนโลยีทำให้เราหลงลืมชีวิตจริง” ลองนึกภาพว่าคุณกำลังนั่งอยู่ริมทะเล พระอาทิตย์กำลังตกดิน แต่คุณกลับหยิบมือถือขึ้นมาเลื่อนดูคลิปสั้น ๆ ที่คุณแทบไม่จำได้ในอีก 5 นาทีข้างหน้า — นี่คือภาพสะท้อนของชีวิตยุคดิจิทัลที่บทความ “Being Present” พยายามชี้ให้เห็น ผู้เขียนเล่าว่าเขาเคยพยายามใช้โทรศัพท์ขาวดำเพื่อหลีกหนีจากการเสพติดสมาร์ตโฟน แต่สุดท้ายก็ต้องกลับมาใช้สมาร์ตโฟนอีกครั้งเพราะความจำเป็น เช่น แอปธนาคารหรือการติดต่อกับคนอื่น เขาเปรียบเทียบมือถือว่าเป็น “ถุงคุกกี้ในกระเป๋า” — ถ้าเราพยายามลดน้ำหนัก เราไม่ควรพกขนมติดตัวไว้ตลอดเวลา เช่นเดียวกับการพยายามมีชีวิตที่มีสติ เราไม่ควรพกเครื่องมือที่ดึงความสนใจไว้ตลอดเวลา เขาเริ่มเปลี่ยนวิธีใช้เทคโนโลยี เช่น ปิดประวัติการดู YouTube, ใช้ adblocker เพื่อซ่อน Shorts, ลบโซเชียลมีเดีย หรือแยกไว้ในอุปกรณ์เฉพาะที่ไม่พกติดตัว ผลลัพธ์คือเขารู้สึกมีเวลาเพิ่มขึ้น มีสมาธิในการทำงาน และมีความสุขกับสิ่งเล็ก ๆ เช่นการดูพระอาทิตย์ตกหรือทำอาหาร สิ่งที่เขาเรียนรู้คือ “การอยู่กับปัจจุบัน” ไม่ใช่แค่การปิดมือถือ แต่คือการเลือกที่จะไม่ให้สิ่งอื่นควบคุมความสนใจของเรา — และนั่นคืออิสรภาพที่แท้จริง ✅ ผู้เขียนเคยพยายามใช้โทรศัพท์ขาวดำเพื่อหลีกหนีจากสมาร์ตโฟน ➡️ แต่กลับมาใช้สมาร์ตโฟนเพราะความจำเป็นในชีวิตประจำวัน ✅ เปรียบเทียบมือถือว่าเป็น “ถุงคุกกี้ในกระเป๋า” ➡️ เป็นสิ่งล่อลวงที่ควรหลีกเลี่ยงหากต้องการมีสติ ✅ เริ่มเปลี่ยนวิธีใช้เทคโนโลยีเพื่อควบคุมความสนใจ ➡️ เช่น ปิดประวัติ YouTube, ใช้ adblocker, ลบโซเชียล ✅ ผลลัพธ์คือมีเวลาเพิ่มขึ้นและมีความสุขกับสิ่งเล็ก ๆ ➡️ เช่น การดูพระอาทิตย์ตก, ทำอาหาร, อ่านหนังสือ ✅ การอยู่กับปัจจุบันคือการเลือกไม่ให้สิ่งอื่นควบคุมความสนใจ ➡️ เป็นการทวงคืนอิสรภาพทางจิตใจ https://herman.bearblog.dev/being-present/

⚙️ “MRAM เจเนอเรชันใหม่ – พลิกวงการหน่วยความจำด้วยชั้นทังสเตน เร็วแรงเทียบ SRAM แต่กินไฟต่ำกว่า” ในโลกของหน่วยความจำคอมพิวเตอร์ เรามักได้ยินชื่อของ DRAM และ SRAM เป็นหลัก แต่ตอนนี้มีผู้ท้าชิงรายใหม่ที่กำลังมาแรงอย่าง “MRAM” หรือ Magnetoresistive RAM ซึ่งล่าสุดนักวิจัยได้พัฒนาเทคโนโลยีใหม่ที่ใช้ “ชั้นทังสเตน” (Tungsten Layer) เพื่อเพิ่มความเร็วในการสลับบิต (bit flipping) ให้เทียบเท่ากับ SRAM แต่ใช้พลังงานต่ำกว่ามาก MRAM เป็นหน่วยความจำแบบไม่ลบเลือน (non-volatile) ซึ่งหมายความว่ามันสามารถเก็บข้อมูลได้แม้ไม่มีไฟฟ้า ต่างจาก DRAM ที่ต้องรีเฟรชตลอดเวลา หรือ SRAM ที่เร็วแต่กินไฟสูงและมีขนาดใหญ่ การใช้ชั้นทังสเตนในโครงสร้างของ MRAM ช่วยให้สามารถควบคุมสนามแม่เหล็กได้แม่นยำขึ้น ทำให้การเขียนข้อมูลเร็วขึ้นและใช้พลังงานน้อยลง ซึ่งเป็นก้าวกระโดดสำคัญในการพัฒนา MRAM ให้สามารถใช้งานในระดับเดียวกับหน่วยความจำหลัก (main memory) ได้ในอนาคต หากเทคโนโลยีนี้ถูกนำไปผลิตในระดับอุตสาหกรรมได้สำเร็จ มันอาจเปลี่ยนโฉมหน้าของอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ ตั้งแต่สมาร์ตโฟนไปจนถึงเซิร์ฟเวอร์ระดับดาต้าเซ็นเตอร์ เพราะจะได้หน่วยความจำที่เร็วเท่า SRAM แต่ประหยัดพลังงานและไม่ลบเลือนเหมือน SSD ✅ MRAM คืออะไร ➡️ ย่อมาจาก Magnetoresistive Random Access Memory ➡️ เป็นหน่วยความจำแบบ non-volatile ที่ใช้สนามแม่เหล็กในการเก็บข้อมูล ➡️ รวมข้อดีของ DRAM (เร็ว) และ Flash (ไม่ลบเลือน) เข้าด้วยกัน ✅ ความก้าวหน้าล่าสุด ➡️ นักวิจัยพัฒนา MRAM ที่ใช้ชั้นทังสเตนเพื่อควบคุมสนามแม่เหล็ก ➡️ ทำให้สามารถสลับบิตได้เร็วเทียบเท่า SRAM ➡️ ใช้พลังงานต่ำกว่าหน่วยความจำแบบเดิมอย่างมีนัยสำคัญ ✅ ศักยภาพของ MRAM ในอนาคต ➡️ อาจแทนที่ DRAM และ SRAM ในอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ ➡️ เหมาะกับอุปกรณ์พกพาและ IoT ที่ต้องการประหยัดพลังงาน ➡️ มีความทนทานสูงและอายุการใช้งานยาวนานกว่าหน่วยความจำแบบ Flash ‼️ ความท้าทายในการผลิต ⛔ การผลิต MRAM ยังมีต้นทุนสูงเมื่อเทียบกับ DRAM ⛔ การควบคุมสนามแม่เหล็กในระดับนาโนเมตรต้องใช้เทคโนโลยีขั้นสูง ⛔ การนำไปใช้ในระดับ mass production ยังต้องใช้เวลาและการทดสอบเพิ่มเติม https://www.tomshardware.com/pc-components/ram/next-gen-mram-breakthrough-using-a-tungsten-layer-can-flip-bits-at-sram-rivalling-speeds-with-very-low-power-researchers-claim-true-next-gen-breakthrough

📲 "Tensor G5: ชิปเรือธงจาก Google ที่สะดุดกลางสนามแข่งสมาร์ตโฟน" ลองนึกภาพว่าคุณกำลังรอสมาร์ตโฟน Pixel รุ่นใหม่จาก Google ที่มาพร้อมชิป Tensor G5 ซึ่งผลิตบนเทคโนโลยี 3nm ของ TSMC ฟังดูน่าตื่นเต้นใช่ไหม? แต่เมื่อเปิดตัวจริงกลับพบว่า Tensor G5 มีปัญหาเรื่องความร้อนและการ throttle อย่างหนัก โดยเฉพาะในการเล่นเกมหรือแม้แต่การจำลอง PlayStation 2 สาเหตุหลักมาจากการออกแบบชิปแบบ “ปะติดปะต่อ” ของ Google ที่ใช้คอร์ CPU จาก ARM แบบสำเร็จรูป ไม่ได้พัฒนาเองเหมือนคู่แข่งอย่าง Qualcomm ที่ใช้คอร์ Oryon แบบ custom ซึ่งมีความเร็วสูงและระบบ cache ที่ปรับแต่งมาอย่างดี GPU ที่ใช้ก็เป็น Imagination IMG DXT-48-1536 ซึ่งแม้จะมีประสิทธิภาพใกล้เคียง Adreno หรือ Mali แต่ไม่มี ray-tracing และ Google ยังต้องพึ่งพา Imagination ในการอัปเดตไดรเวอร์ ทำให้ขาดความคล่องตัวในการปรับแต่ง แม้ Tensor G5 จะมี TPU รุ่นใหม่สำหรับงาน AI และใช้โมเด็ม Exynos 5G แต่เมื่อเทียบกับ Snapdragon 8 Elite Gen 5 แล้ว ยังห่างไกลในด้านประสิทธิภาพและการควบคุมความร้อน ✅ สถาปัตยกรรมของ Tensor G5 ➡️ CPU แบบ 8-core: Cortex-X4, Cortex-A725, Cortex-A520 ➡️ GPU: Imagination IMG DXT-48-1536 ไม่มี ray-tracing ➡️ TPU รุ่นที่ 5 สำหรับงาน AI ➡️ โมเด็ม Exynos 5G ➡️ ผลิตบนเทคโนโลยี 3nm ของ TSMC ✅ ปัญหาหลักของ Tensor G5 ➡️ เกิดความร้อนสูงและ throttle อย่างรวดเร็ว ➡️ ประสิทธิภาพต่ำในการเล่นเกมและ emulation ➡️ คะแนน Geekbench และ 3DMark ต่ำกว่าคู่แข่ง ✅ ข้อเปรียบเทียบกับ Snapdragon 8 Elite Gen 5 ➡️ ใช้คอร์ Oryon แบบ custom ที่มีความเร็วสูง ➡️ มี L2 cache ขนาด 12MB สำหรับทั้ง prime และ performance cores ➡️ ปรับแต่งระบบภายในได้ละเอียดกว่า ✅ ข้อจำกัดด้าน GPU และไดรเวอร์ ➡️ Google ต้องพึ่งพา Imagination ในการอัปเดตไดรเวอร์ ➡️ ขาดความสามารถในการควบคุมและปรับแต่งแบบเต็มรูปแบบ ‼️ คำเตือนสำหรับผู้ใช้ Pixel 10 ที่ใช้ Tensor G5 ⛔ อาจพบปัญหาความร้อนและประสิทธิภาพตกในการใช้งานหนัก ⛔ การเล่นเกมหรือใช้งาน AI อาจไม่ลื่นไหลเท่าที่คาดหวัง ⛔ การพึ่งพาเทคโนโลยีจากภายนอกทำให้ Google ขาดความยืดหยุ่นในการพัฒนา Tensor G5 เป็นตัวอย่างของการพยายามลดต้นทุนด้วยการใช้ส่วนประกอบสำเร็จรูป แต่ในโลกของสมาร์ตโฟนระดับเรือธง ความเร็ว ความร้อน และความเสถียรคือสิ่งที่ผู้ใช้คาดหวังสูงสุด และดูเหมือนว่า Google ยังต้องปรับกลยุทธ์อีกมากหากต้องการแข่งขันกับ Qualcomm และ Apple อย่างเต็มตัว. https://wccftech.com/the-flaw-in-tensor-g5/

📱 "Dimensity 9500: ชิปเรือธงราคาประหยัดที่แลกมาด้วยประสิทธิภาพที่ต้องพิจารณา" ลองจินตนาการว่าคุณเป็นผู้ผลิตสมาร์ตโฟน Android ที่ต้องเลือกชิปประมวลผลสำหรับรุ่นใหม่ในปี 2025 คุณมีตัวเลือกหลักสองตัว — Snapdragon 8 Elite Gen 5 จาก Qualcomm และ Dimensity 9500 จาก MediaTek ซึ่งใช้เทคโนโลยีการผลิตระดับ 3nm N3P เหมือนกัน แต่ราคาต่างกันอย่างมาก Dimensity 9500 เปิดราคามาเพียง $180–$200 ต่อหน่วย ขณะที่ Snapdragon 8 Elite Gen 5 พุ่งไปถึง $280 นั่นหมายความว่า MediaTek เสนอราคาถูกกว่าถึง 55% ซึ่งเป็นข้อได้เปรียบมหาศาลสำหรับผู้ผลิตที่ต้องการลดต้นทุนและเพิ่มกำไร แต่ราคาที่ถูกนั้นแลกมาด้วยข้อจำกัดบางอย่าง Dimensity 9500 ยังคงใช้ดีไซน์ CPU และ GPU จาก ARM ซึ่งช่วยลดต้นทุน แต่ก็ทำให้ประสิทธิภาพด้อยกว่าคู่แข่งที่ใช้คอร์แบบ custom เช่น Oryon ของ Qualcomm ที่พัฒนาเองภายในบริษัท จากการทดสอบ Geekbench 6 พบว่า Dimensity 9500 มีคะแนน multi-core ต่ำที่สุดเมื่อเทียบกับ Snapdragon 8 Elite Gen 5 และ Apple A19 Pro แถมยังใช้พลังงานมากกว่า ทำให้เกิดความร้อนสูง โดยเฉพาะในเกมที่ต้องใช้กราฟิกหนัก ๆ อย่างที่เห็นใน OnePlus 15 ที่ใช้ชิปนี้ นอกจากนี้ Qualcomm ยังลงทุนซื้อบริษัท Nuvia มูลค่า $1.4 พันล้านดอลลาร์ เพื่อพัฒนาคอร์แบบ custom แข่งกับ Apple ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการพัฒนาเทคโนโลยีภายในเป็นกลยุทธ์สำคัญในตลาดชิปสมาร์ตโฟนระดับสูง ✅ Dimensity 9500 ถูกกว่า Snapdragon 8 Elite Gen 5 อย่างมาก ➡️ ราคาต่อหน่วยอยู่ที่ $180–$200 เทียบกับ $280 ของ Snapdragon ➡️ ถูกกว่าถึง 55% ทำให้เป็นตัวเลือกที่น่าสนใจสำหรับผู้ผลิต Android ✅ MediaTek ใช้ดีไซน์จาก ARM เพื่อลดต้นทุน ➡️ ไม่พัฒนาคอร์เองแบบ Qualcomm ที่ใช้ Oryon cores ➡️ ช่วยลดค่าใช้จ่ายในการออกแบบและผลิต ✅ ประสิทธิภาพของ Dimensity 9500 ต่ำกว่าคู่แข่ง ➡️ คะแนน multi-core ต่ำที่สุดในกลุ่มชิปเรือธง ➡️ ใช้พลังงานสูงและเกิดความร้อนมากในสมาร์ตโฟน ✅ Qualcomm ลงทุนพัฒนาเทคโนโลยีภายใน ➡️ ซื้อบริษัท Nuvia เพื่อสร้างคอร์ custom แข่งกับ Apple ➡️ เป็นกลยุทธ์ระยะยาวเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและความแตกต่าง ‼️ คำเตือนสำหรับผู้ผลิตที่เลือก Dimensity 9500 ⛔ แม้ราคาถูก แต่ประสิทธิภาพอาจไม่ตอบโจทย์การใช้งานหนัก ⛔ ความร้อนสูงอาจส่งผลต่อประสบการณ์ผู้ใช้และอายุการใช้งานของเครื่อง ⛔ การพึ่งพา ARM อาจทำให้ MediaTek เสียเปรียบในระยะยาว ถ้าคุณเป็นผู้ใช้งานทั่วไป การเลือกสมาร์ตโฟนที่ใช้ชิป Dimensity 9500 อาจช่วยประหยัดงบประมาณ แต่ถ้าคุณเน้นประสิทธิภาพสูงสุดและการเล่นเกมแบบจัดเต็ม Snapdragon 8 Elite Gen 5 ยังเป็นตัวเลือกที่เหนือกว่าในหลายด้าน. https://wccftech.com/dimensity-9500-more-than-50-percent-cheaper-than-the-snapdragon-8-elite-gen-5/

📱 “Snapdragon 8 Elite Gen 5 แพงขึ้น 27% — สมาร์ตโฟนเรือธงปี 2026 อาจต้องจ่ายแพงกว่าเดิมหลายพันบาท” Qualcomm กำลังเผชิญกับต้นทุนการผลิตที่สูงขึ้นอย่างมากจากการใช้เทคโนโลยี 3nm N3P ของ TSMC ในชิปเซ็ตรุ่นใหม่ Snapdragon 8 Elite Gen 5 ซึ่งถูกประเมินว่ามีราคาต่อหน่วยอยู่ระหว่าง $240 ถึง $280 เพิ่มขึ้นถึง 27% จากรุ่นก่อนหน้าอย่าง Snapdragon 8 Elite ที่อยู่ที่ประมาณ $220 การเปลี่ยนมาใช้กระบวนการผลิตระดับ 3nm ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและลดการใช้พลังงาน แต่ก็มาพร้อมกับต้นทุนที่สูงขึ้น โดยเฉพาะเมื่อ TSMC ขึ้นราคาวาฟเฟอร์ 3nm N3P เป็น $27,000 ต่อแผ่น และมีแนวโน้มจะขึ้นอีกในอนาคต ผลกระทบที่ตามมาคือ ผู้ผลิตสมาร์ตโฟนที่ใช้ชิป Snapdragon 8 Elite Gen 5 อาจต้องปรับราคาขายให้สูงขึ้น หรือเลือกลดฟีเจอร์บางอย่างเพื่อควบคุมต้นทุน โดยเฉพาะแบรนด์ที่สั่งผลิตในปริมาณน้อยจะได้รับส่วนลดน้อยกว่ารายใหญ่ เช่น Samsung ที่มีอำนาจต่อรองสูงกว่า Qualcomm ยังเตรียมเปิดตัว Snapdragon 8 Elite Gen 6 ในปี 2026 ซึ่งจะใช้กระบวนการผลิต 2nm ของ TSMC ที่มีต้นทุนสูงกว่าเดิมอีก ทำให้ราคาชิปอาจทะลุ $300 หรือมากกว่านั้น และส่งผลให้สมาร์ตโฟนเรือธงในปี 2027 มีราคาสูงขึ้นอย่างต่อเนื่อง ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Snapdragon 8 Elite Gen 5 มีราคาต่อหน่วย $240–$280 ➡️ เพิ่มขึ้น 27% จาก Snapdragon 8 Elite รุ่นก่อนหน้ ➡️ ใช้เทคโนโลยี 3nm N3P ของ TSMC ที่มีต้นทุนสูง ➡️ วาฟเฟอร์ 3nm N3P มีราคาประมาณ $27,000 ต่อแผ่น ➡️ ผู้ผลิตที่สั่งผลิตน้อยจะได้รับส่วนลดน้อยกว่ารายใหญ่ ➡️ Qualcomm เตรียมใช้ 2nm สำหรับ Snapdragon 8 Elite Gen 6 ➡️ ราคาชิป Gen 6 อาจทะลุ $300–$400 ต่อหน่วย ➡️ Samsung อาจได้ส่วนลดมากกว่าคู่แข่งเพราะยอดผลิตสูง ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ ชิป 3nm ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและลดการใช้พลังงาน ➡️ TSMC เป็นผู้ผลิตชิปอันดับหนึ่งของโลก มีลูกค้าหลักคือ Apple, Qualcomm, MediaTek ➡️ การขึ้นราคาวาฟเฟอร์เกิดจากต้นทุน R&D และเครื่อง EUV ที่แพงมาก ➡️ การใช้ 2nm จะช่วยเพิ่ม density ของทรานซิสเตอร์และลดขนาดชิป ➡️ สมาร์ตโฟนเรือธงในปี 2026–2027 อาจมีราคาสูงขึ้นอย่างต่อเนื่อง ‼️ คำเตือนและข้อจำกัด ⛔ ราคาชิปที่สูงขึ้นอาจทำให้สมาร์ตโฟนเรือธงแพงเกินเอื้อมสำหรับผู้บริโภคทั่วไป ⛔ ผู้ผลิตอาจลดฟีเจอร์หรือคุณภาพวัสดุเพื่อควบคุมต้นทุน ⛔ การพึ่งพา TSMC เพียงรายเดียวทำให้ Qualcomm เสี่ยงต่อการขึ้นราคาแบบไม่มีทางเลือก ⛔ การเปลี่ยนไปใช้ 2nm อาจทำให้เกิดความล่าช้าในการผลิตหาก yield ยังไม่เสถียร ⛔ ผู้บริโภคอาจต้องจ่ายแพงขึ้นโดยไม่ได้รับฟีเจอร์ใหม่ที่คุ้มค่าเท่าที่ควร https://wccftech.com/snapdragon-8-elite-gen-5-price-per-unit-significantly-higher-than-snapdragon-8-elite/

👓 “แว่นตาอัจฉริยะจะมาแทนสมาร์ตโฟน? EssilorLuxottica และ Meta เดินหน้าผลิต 10 ล้านชิ้นต่อปี แม้ตลาดยังไม่พร้อม” Francesco Milleri ซีอีโอของ EssilorLuxottica ผู้ผลิตแว่นตารายใหญ่ของโลกและพันธมิตรหลักของ Meta ได้ให้สัมภาษณ์กับ Bloomberg ว่า “แว่นตาอัจฉริยะจะกลายเป็นอุปกรณ์หลักในชีวิตของผู้คน และอาจแทนที่สมาร์ตโฟนในอนาคตอันใกล้” โดยเขาเชื่อว่าเราจะได้เห็น “ชุมชนขนาดใหญ่ที่เชื่อมต่อกันผ่านแว่นตาอัจฉริยะหลายร้อยล้านชิ้น” เพื่อเตรียมรับความต้องการนี้ EssilorLuxottica ได้เพิ่มกำลังการผลิตเป็น 10 ล้านชิ้นต่อปีภายในสิ้นปี 2026 โดยไม่เพียงรองรับ Meta เท่านั้น แต่ยังรวมถึงแว่นตา Nuance Audio ที่มีฟังก์ชันช่วยการได้ยินด้วย อย่างไรก็ตาม นักวิเคราะห์เตือนว่า “ความฝันนี้ยังห่างไกลจากความเป็นจริง” เพราะยอดขายสมาร์ตโฟนทั่วโลกยังสูงมาก เช่น Apple ขาย iPhone ได้ถึง 232 ล้านเครื่องในปี 2024 ขณะที่ตลาดรวมของแว่นตาอัจฉริยะคาดว่าจะอยู่ที่ 60 ล้านชิ้นภายในปี 2035 เท่านั้น Meta เองก็เร่งพัฒนาแว่นตาอัจฉริยะรุ่นใหม่ เช่น Ray-Ban Display ที่มีหน้าจอในตัว ความสว่างสูงถึง 5,000 nits และระบบควบคุมผ่าน EMG (electromyography) ที่ตรวจจับสัญญาณจากมือเพื่อสั่งงานด้วยท่าทาง โดยแว่นตารุ่นนี้วางขายแล้วในราคา $799 Apple ถึงกับหยุดพัฒนา Vision Pro รุ่นใหม่ เพื่อหันมาโฟกัสกับแว่นตาอัจฉริยะที่ใช้ AI เช่นกัน ซึ่งสะท้อนว่าเทรนด์นี้กำลังมาแรง แม้จะยังไม่พร้อมแทนที่สมาร์ตโฟนในเร็ววัน ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ EssilorLuxottica เพิ่มกำลังการผลิตแว่นตาอัจฉริยะเป็น 10 ล้านชิ้นต่อปีภายในปี 2026 ➡️ Francesco Milleri เชื่อว่าแว่นตาอัจฉริยะจะมาแทนสมาร์ตโฟนในอนาคต ➡️ Nuance Audio เป็นแว่นตาที่รวมเทคโนโลยีช่วยการได้ยิน ➡️ ตลาดรวมของแว่นตาอัจฉริยะคาดว่าจะอยู่ที่ 60 ล้านชิ้นภายในปี 2035 ➡️ Apple ขาย iPhone ได้ 232 ล้านเครื่องในปี 2024 ➡️ Meta เปิดตัว Ray-Ban Display ที่มีหน้าจอในตัวและระบบควบคุมด้วย EMG ➡️ Ray-Ban Display วางขายแล้วในราคา $799 ➡️ Apple หยุดพัฒนา Vision Pro รุ่นใหม่เพื่อหันไปโฟกัสกับแว่นตา AI ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ EMG คือเทคโนโลยีที่ตรวจจับสัญญาณไฟฟ้าจากกล้ามเนื้อเพื่อควบคุมอุปกรณ์ ➡️ Ray-Ban Meta Gen 2 มีแบตเตอรี่ใช้งานได้ 8 ชั่วโมง และกล้อง 12MP ถ่ายวิดีโอ 3K ➡️ Oakley Meta Vanguard เป็นแว่นตาอัจฉริยะสำหรับนักกีฬา พร้อมลำโพงและกล้องมุมกว้าง ➡️ แว่นตาอัจฉริยะสามารถใช้เลนส์สายตาแบบ Transitions Gen S ได้ ➡️ Meta และ EssilorLuxottica มีแผนขยายผลิตภัณฑ์ไปยังกลุ่มแฟชั่นและสุขภาพ https://wccftech.com/essilorluxottica-ceo-sees-smart-glasses-replacing-smartphones-but-there-is-a-disconnect-in-the-numbers/