🎙️ เรื่องเล่าจาก Tornado Cash ถึง FinCEN: เมื่อความเป็นส่วนตัวในคริปโตกลายเป็นภัยต่อความมั่นคงแห่งชาติ ในเดือนกันยายน 2025 สำนักงานเฝ้าระวังทางการเงินของสหรัฐฯ หรือ FinCEN ได้เสนอร่างกฎใหม่ที่ขยายอำนาจของกฎหมาย Patriot Act มาตรา 311 ไปยังเครื่องมือความเป็นส่วนตัวในคริปโต เช่น CoinJoin, Samourai Wallet และบริการ mixer อื่น ๆ โดยอ้างว่าเป็น “ภัยคุกคามด้านการฟอกเงินหลัก” ที่ต้องมีมาตรการพิเศษในการควบคุม ภายใต้ข้อเสนอใหม่นี้ ผู้ให้บริการเครื่องมือความเป็นส่วนตัวในคริปโตจะต้องเก็บข้อมูลผู้ใช้งาน, รายงานธุรกรรมที่เกี่ยวข้อง และอาจต้องเปิดเผยรายชื่อผู้ใช้ทั้งหมดต่อ FinCEN ซึ่งถือเป็นการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่จากแนวคิด “self-custody” และ “permissionless” ที่เป็นหัวใจของคริปโต FinCEN อ้างว่าเครื่องมือเหล่านี้ถูกใช้โดยกลุ่มก่อการร้าย เช่น Hamas และ ISIS แม้จะไม่มีหลักฐานชัดเจนว่ามีการใช้จริงในระดับที่มีนัยสำคัญ โดยแม้แต่ Chainalysis ก็ออกมาเตือนว่าข้อมูลที่ใช้ประกอบการอ้างอิงนั้น “เกินจริง” และอาจเกิดจากการวิเคราะห์บล็อกเชนที่ผิดพลาด นอกจากนี้ FinCEN ยังเสนอให้ลดเกณฑ์การรายงานธุรกรรมจาก $3,000 ลงในอนาคต และบังคับให้ทุกแพลตฟอร์ม—รวมถึง DeFi ที่อ้างว่าเป็น non-custodial—ต้องใช้ระบบวิเคราะห์บล็อกเชนขั้นสูงเพื่อให้สอดคล้องกับกฎใหม่ ผลกระทบที่ตามมาคือ ผู้ให้บริการขนาดเล็กและโปรเจกต์ที่เน้นความเป็นส่วนตัวอาจต้องปิดตัวหรือย้ายออกจากสหรัฐฯ ขณะที่ผู้ใช้งานทั่วไปอาจต้องยอมแลกความเป็นส่วนตัวเพื่อความปลอดภัยและการเข้าถึงบริการทางการเงิน ✅ ข้อเสนอใหม่ของ FinCEN ➡️ ขยายมาตรา 311 ของ Patriot Act ไปยังเครื่องมือความเป็นส่วนตัวในคริปโต ➡️ ระบุว่า CoinJoin และ mixer เป็น “ภัยคุกคามด้านการฟอกเงินหลัก” ➡️ บังคับให้ผู้ให้บริการเก็บข้อมูลและรายงานธุรกรรมต่อ FinCEN ✅ ผลกระทบต่อผู้ให้บริการและผู้ใช้งาน ➡️ ผู้ให้บริการต้องเปิดเผยรายชื่อผู้ใช้และข้อมูลธุรกรรม ➡️ แพลตฟอร์ม DeFi อาจถูกจัดเป็น MSB (Money Service Business) ➡️ ผู้ใช้งานทั่วไปอาจต้องยืนยันตัวตนก่อนทำธุรกรรมขนาดใหญ่ ✅ การตอบโต้จากชุมชนคริปโต ➡️ Samourai Wallet และผู้ใช้ CoinJoin แสดงความกังวล ➡️ Chainalysis เตือนว่าข้อมูลที่ใช้ประกอบการอ้างอิงนั้น “เกินจริง” ➡️ ผู้พัฒนาเครื่องมือความเป็นส่วนตัวอาจถูกดำเนินคดีในอนาคต https://www.tftc.io/treasury-iexpanding-patriot-act/

🇨🇳 “จีนควรเลิกใช้ GPU จากสหรัฐฯ — ผู้เชี่ยวชาญเตือนโมเดลพัฒนา AI ปัจจุบันอาจ ‘อันตรายถึงชีวิต’ หากไม่เปลี่ยนแนวทาง” Wei Shaojun รองประธานสมาคมอุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์จีน และที่ปรึกษาระดับสูงของรัฐบาลจีน ได้ออกมาเรียกร้องให้จีนและประเทศในเอเชียหยุดพึ่งพา GPU จาก Nvidia และ AMD ในการพัฒนา AI โดยเฉพาะการฝึกโมเดลภาษาใหญ่ (LLM) เช่น ChatGPT และ DeepSeek ซึ่งเขาเห็นว่าเป็นการเลียนแบบแนวทางของสหรัฐฯ ที่อาจนำไปสู่ความเสี่ยงระยะยาวทั้งด้านเทคโนโลยีและความมั่นคง Wei กล่าวในเวทีที่สิงคโปร์ว่า โมเดลการพัฒนา AI แบบอิง GPU นั้น “อาจถึงขั้นอันตราย” หากไม่เปลี่ยนแนวทาง เพราะมันทำให้ประเทศในเอเชียขาดอำนาจในการควบคุมโครงสร้างพื้นฐานของตนเอง และติดกับดักการพึ่งพาเทคโนโลยีจากต่างชาติ โดยเฉพาะในช่วงที่สหรัฐฯ จำกัดการส่งออกชิป AI ประสิทธิภาพสูงไปยังจีนตั้งแต่ปี 2023 แม้จีนจะยังตามหลังสหรัฐฯ และไต้หวันในด้านการผลิตเซมิคอนดักเตอร์ แต่ Wei ยกตัวอย่าง DeepSeek ซึ่งสามารถพัฒนาโมเดล AI ที่แข่งขันกับ OpenAI ได้โดยไม่ต้องใช้ฮาร์ดแวร์ระดับสูงเป็นหลักฐานว่า “อัลกอริธึมที่ดี” สำคัญกว่าฮาร์ดแวร์ล้ำสมัย เขาเสนอให้จีนพัฒนาโปรเซสเซอร์เฉพาะทางสำหรับการฝึกโมเดล AI แทนการใช้ GPU ที่เดิมออกแบบมาเพื่อกราฟิก พร้อมย้ำว่าจีนมีเงินทุนและความมุ่งมั่นเพียงพอที่จะสร้างระบบนิเวศด้านเซมิคอนดักเตอร์ของตนเอง แม้จะเผชิญแรงกดดันจากการควบคุมการส่งออกของสหรัฐฯ มาหลายปี ✅ ข้อมูลสำคัญจากคำแถลงของ Wei Shaojun ➡️ เรียกร้องให้จีนและเอเชียหยุดใช้ GPU จาก Nvidia และ AMD ในการพัฒนา AI ➡️ วิจารณ์ว่าการเลียนแบบแนวทางสหรัฐฯ ทำให้ขาดอำนาจควบคุมเทคโนโลยี ➡️ เสนอให้พัฒนาโปรเซสเซอร์เฉพาะทางสำหรับ LLM แทน GPU ที่ออกแบบเพื่อกราฟิก ➡️ ยกตัวอย่าง DeepSeek เป็นหลักฐานว่าจีนสามารถพัฒนาอัลกอริธึมได้โดยไม่ต้องใช้ฮาร์ดแวร์ระดับสูง ✅ สถานการณ์ด้านฮาร์ดแวร์และการส่งออก ➡️ สหรัฐฯ จำกัดการส่งออกชิป AI และ HPC ไปยังจีนตั้งแต่ปี 2023 ➡️ Nvidia H20 ถูกลดสเปกเพื่อให้ผ่านข้อจำกัด แต่จีนยังไม่ไว้วางใจ ➡️ จีนมีความคืบหน้าในการผลิตชิป แต่ยังตามหลังสหรัฐฯ และไต้หวันหลายปี ➡️ รัฐบาลจีนผลักดันให้บริษัทในประเทศหลีกเลี่ยงการใช้ GPU จากสหรัฐฯ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Nvidia ครองตลาด AI ด้วย CUDA และ Tensor Core ที่ออกแบบมาเพื่อ deep learning ➡️ GPU ของ Nvidia กลายเป็นมาตรฐานในวงการ AI เพราะประสิทธิภาพสูงและ ecosystem ครบ ➡️ ASIC เฉพาะทางสำหรับ AI ยังไม่แพร่หลาย แต่มีแนวโน้มเติบโตในอนาคต ➡️ DeepSeek และ Meituan เป็นตัวอย่างของบริษัทจีนที่พัฒนาโมเดล AI โดยเน้นอัลกอริธึมมากกว่าฮาร์ดแวร์ https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/top-china-silicon-figure-calls-on-country-to-stop-using-nvidia-gpus-for-ai-says-current-ai-development-model-could-become-lethal-if-not-addressed

⚡ “OpenAI เซ็นสัญญา 300 พันล้านดอลลาร์กับ Oracle — สร้างศูนย์ข้อมูลขนาดใหญ่เท่ากับสองเขื่อนฮูเวอร์ เพื่อขับเคลื่อนยุค AI” ในข้อตกลงที่อาจเปลี่ยนโฉมอุตสาหกรรมคลาวด์ไปตลอดกาล OpenAI ได้ลงนามสัญญากับ Oracle มูลค่า 300 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ เพื่อซื้อพลังประมวลผลสำหรับการฝึกและให้บริการโมเดล AI ในช่วง 5 ปีข้างหน้า โดยจะเริ่มต้นในปี 2027 และเป็นส่วนหนึ่งของโครงการ “Stargate” ที่มีเป้าหมายสร้างโครงสร้างพื้นฐานด้าน AI ขนาดมหึมาในสหรัฐฯ ข้อตกลงนี้ต้องใช้พลังงานถึง 4.5 กิกะวัตต์ ซึ่งเทียบเท่ากับการจ่ายไฟให้บ้านกว่า 4 ล้านหลัง หรือมากกว่ากำลังผลิตของเขื่อนฮูเวอร์ถึงสองเท่า Oracle จะร่วมมือกับ Crusoe และพันธมิตรอื่น ๆ เพื่อสร้างศูนย์ข้อมูลในหลายรัฐ เช่น เท็กซัส, เพนซิลเวเนีย, ไวโอมิง, มิชิแกน และนิวเม็กซิโก แม้ OpenAI จะมีรายได้ราว 10 พันล้านดอลลาร์ต่อปี แต่ก็ยังไม่เพียงพอที่จะครอบคลุมค่าใช้จ่ายรายปีที่สูงถึง 60 พันล้านดอลลาร์ภายใต้สัญญานี้ ซึ่งหมายความว่าทั้ง OpenAI และ Oracle ต้องแบกรับภาระทางการเงินมหาศาล โดย Oracle เองก็มีหนี้สินมากกว่าคู่แข่งอย่าง Microsoft และ Amazon หลายเท่า อย่างไรก็ตาม ตลาดตอบรับเชิงบวกทันที หุ้นของ Oracle พุ่งขึ้นกว่า 43% ในวันเดียว ส่งผลให้ Larry Ellison กลายเป็นบุคคลที่ร่ำรวยที่สุดในโลกชั่วขณะ ด้วยมูลค่าทรัพย์สินเกือบ 400 พันล้านดอลลาร์ ✅ รายละเอียดของข้อตกลง OpenAI–Oracle ➡️ มูลค่าสัญญา 300 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ ระยะเวลา 5 ปี เริ่มปี 2027 ➡️ เป็นส่วนหนึ่งของโครงการ Stargate เพื่อสร้างโครงสร้างพื้นฐาน AI ขนาดใหญ่ ➡️ ต้องใช้พลังงาน 4.5 กิกะวัตต์ — เทียบเท่ากับบ้าน 4 ล้านหลัง ➡️ สถานที่สร้างศูนย์ข้อมูล ได้แก่ เท็กซัส, เพนซิลเวเนีย, ไวโอมิง, มิชิแกน, นิวเม็กซิโก ✅ ผลกระทบต่อ Oracle และ OpenAI ➡️ หุ้น Oracle พุ่งขึ้น 43% — Larry Ellison กลายเป็นบุคคลที่ร่ำรวยที่สุดในโลก ➡️ Oracle มีรายได้ล่วงหน้าเพิ่มขึ้นเป็น 455 พันล้านดอลลาร์ ➡️ OpenAI มีรายได้ปีละ 10 พันล้าน แต่ต้องจ่ายถึง 60 พันล้านต่อปี ➡️ ทั้งสองบริษัทต้องกู้เงินเพิ่มเพื่อสร้างโครงสร้างพื้นฐานและซื้อชิป AI ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ โครงการ Stargate เคยชะงักจากความขัดแย้งภายใน แต่ถูกรีบูตในปี 2025 ➡️ SoftBank และ Foxconn เข้าร่วมในโครงการ โดยใช้โรงงานเก่าในโอไฮโอ ➡️ Microsoft เคยเป็นผู้ให้บริการคลาวด์หลักของ OpenAI แต่ความสัมพันธ์เริ่มเย็นลง ➡️ ตลาดศูนย์ข้อมูล AI คาดว่าจะใช้เงินลงทุนรวมกว่า 3 ล้านล้านดอลลาร์ภายในปี 2028 https://www.tomshardware.com/tech-industry/openai-signs-contract-to-buy-usd300-billion-worth-of-oracle-computing-power-over-the-next-five-years-company-needs-4-5-gigawatts-of-power-enough-to-power-four-million-homes

สำนักงานสืบสวนกลางสหรัฐฯ (FBI) สาขาเมืองซอลต์ เลก ซิตี้ เผยแพร่ภาพ ชายต้องสงสัย ที่เชื่อว่าเป็นผู้ก่อเหตุลอบยิง นายชาร์ลี เคิร์ก (Charlie Kirk) ในงานอีเวนต์ที่มหาวิทยาลัย ยูทาห์ วัลเลย์ ออกมาแล้ว พร้อมขอให้สังคมช่วยกันระบุตัวตนของชายคนนี้ และตั้งรางวัลนำจับจำนวน 100,000 ดอลลาร์สหรัฐ หรือคิดเป็นเงินไทยราว 3 ล้านบาท เจ้าหน้าที่สืบสวนกล่าวเพิ่มเติมว่า พบปืนไรเฟิลที่คาดว่าคนร้ายใช้ก่อเหตุ วางอยู่ภายในป่าแห่งหนึ่ง โดยเป็นปืนไรเฟิลระบบกลไกแบบลูกเลื่อนรุ่น "เมาเซอร์ .30-06" ที่นำเข้ามาจากต่างประเทศ

🧯 “Senator Wyden จี้ FTC สอบ Microsoft หลังมัลแวร์โจมตีโรงพยาบาล Ascension — เมื่อซอฟต์แวร์ที่ ‘ผ่านการรับรอง’ กลายเป็นช่องโหว่ระดับชาติ” วุฒิสมาชิกสหรัฐฯ Ron Wyden ได้ส่งจดหมายถึง FTC (คณะกรรมการการค้าแห่งสหรัฐฯ) เมื่อวันที่ 10 กันยายน 2025 เพื่อเรียกร้องให้สอบสวน Microsoft กรณีซอฟต์แวร์ของบริษัทมีส่วนทำให้เกิดการโจมตีแบบ ransomware ครั้งใหญ่ต่อเครือข่ายโรงพยาบาล Ascension ซึ่งเป็นหนึ่งในระบบสาธารณสุขไม่แสวงกำไรที่ใหญ่ที่สุดในประเทศ โดยเหตุการณ์นี้ส่งผลให้ข้อมูลผู้ป่วยกว่า 5.6 ล้านรายถูกขโมย และระบบไอทีของโรงพยาบาลต้องหยุดชะงักเป็นเวลาหลายสัปดาห์ การโจมตีเริ่มต้นจากการที่ผู้รับเหมาของ Ascension คลิกลิงก์อันตรายจากการค้นหาบน Bing ซึ่งเป็นเครื่องมือค้นหาของ Microsoft ส่งผลให้มัลแวร์แฝงตัวเข้าสู่ระบบ จากนั้นผู้โจมตีใช้เทคนิคที่เรียกว่า “Kerberoasting” เพื่อเจาะระบบ Active Directory โดยอาศัยช่องโหว่จากการใช้การเข้ารหัสแบบ RC4 ซึ่งเป็นเทคโนโลยีเก่าตั้งแต่ยุค 1980 ที่ยังคงเปิดใช้งานโดยค่าเริ่มต้นในซอฟต์แวร์ของ Microsoft Wyden ระบุว่า Microsoft ได้รับการแจ้งเตือนเรื่องช่องโหว่นี้ตั้งแต่เดือนกรกฎาคม 2024 แต่ใช้เวลาถึงเดือนตุลาคมจึงเผยแพร่บล็อกโพสต์ทางเทคนิค และจนถึงปัจจุบันก็ยังไม่ปล่อยอัปเดตซอฟต์แวร์เพื่อปิดช่องโหว่ดังกล่าว Wyden เปรียบเทียบ Microsoft ว่าเป็น “นักวางเพลิงที่ขายบริการดับไฟให้เหยื่อของตัวเอง” และชี้ว่าการผูกขาดของ Microsoft ทำให้หลายองค์กรไม่มีทางเลือกอื่นในการใช้งานซอฟต์แวร์ ✅ รายละเอียดเหตุการณ์โจมตี Ascension ➡️ เกิดจากผู้รับเหมาคลิกลิงก์อันตรายจาก Bing บนแล็ปท็อปของ Ascension ➡️ มัลแวร์เข้าระบบและใช้ Kerberoasting เจาะ Active Directory ➡️ ใช้การเข้ารหัส RC4 ซึ่งยังเปิดใช้งานโดยค่าเริ่มต้นใน Windows ➡️ ส่งผลให้ข้อมูลผู้ป่วยกว่า 5.6 ล้านรายถูกขโมย และระบบโรงพยาบาลล่มหลายสัปดาห์ ✅ การตอบสนองของ Microsoft ➡️ ได้รับการแจ้งเตือนจากทีม Wyden ตั้งแต่กรกฎาคม 2024 ➡️ เผยแพร่บล็อกโพสต์ในเดือนตุลาคม แต่ยังไม่ปล่อยอัปเดตซอฟต์แวร์ ➡️ ระบุว่า RC4 ใช้งานน้อยกว่า 0.1% แต่ยังไม่ปิดการใช้งานโดยค่าเริ่มต้น ➡️ วางแผนจะปิด RC4 ใน Windows Server 2025 และ Windows 11 24H2 ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ RC4 ถูกห้ามใช้ใน TLS มาตั้งแต่ปี 2015 เนื่องจากมีช่องโหว่ร้ายแรง ➡️ Kerberoasting เป็นเทคนิคที่ใช้เจาะรหัสผ่านจาก service tickets ใน Active Directory ➡️ กลุ่ม Black Basta ถูกระบุว่าอยู่เบื้องหลังการโจมตี Ascension ➡️ Microsoft มีรายได้จากธุรกิจความปลอดภัยกว่า $20 พันล้านต่อปี แต่ฟีเจอร์สำคัญบางส่วนอยู่หลัง paywall https://hackread.com/senator-ftc-probe-microsoft-ascension-ransomware-attack/

📍 “ศาลสหรัฐฯ ตัดสิน Verizon ผิดฐานขายข้อมูลตำแหน่งลูกค้าโดยไม่ขออนุญาต — จุดเปลี่ยนสำคัญของสิทธิความเป็นส่วนตัวในยุคดิจิทัล” ในคดีที่อาจกลายเป็นหมุดหมายสำคัญของการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล ศาลอุทธรณ์สหรัฐฯ เขตที่ 2 ได้มีคำตัดสินเมื่อวันที่ 11 กันยายน 2025 ว่า Verizon กระทำผิดจริงจากการขายข้อมูลตำแหน่งของลูกค้าโดยไม่ได้รับความยินยอมอย่างชัดเจน โดยยืนยันคำสั่งปรับจาก FCC เป็นเงิน 46.9 ล้านดอลลาร์ ซึ่ง Verizon พยายามยื่นอุทธรณ์เพื่อยกเลิกแต่ไม่สำเร็จ คดีนี้ย้อนกลับไปถึงปี 2018 เมื่อมีการเปิดเผยว่า Verizon และผู้ให้บริการรายใหญ่อื่น ๆ เช่น AT&T และ T-Mobile ได้ขายข้อมูลตำแหน่งแบบเรียลไทม์ของลูกค้าให้กับบริษัทตัวกลาง เช่น LocationSmart และ Zumigo ซึ่งนำข้อมูลไปขายต่อให้กับหน่วยงานต่าง ๆ รวมถึงบริษัทเอกชนและเจ้าหน้าที่รัฐ โดยไม่มีการตรวจสอบเอกสารหรือขออนุญาตจากลูกค้าอย่างเหมาะสม Verizon อ้างว่าข้อมูลตำแหน่งของอุปกรณ์ไม่อยู่ภายใต้การคุ้มครองตามกฎหมาย Communications Act แต่ศาลไม่เห็นด้วย โดยระบุว่าข้อมูลดังกล่าวถือเป็น “customer proprietary network information” ซึ่งต้องได้รับการคุ้มครองตามกฎหมาย และ Verizon เองก็เลือกที่จะจ่ายค่าปรับแทนที่จะขอสิทธิพิจารณาคดีโดยคณะลูกขุน ทำให้ข้ออ้างเรื่องการละเมิดสิทธิการพิจารณาคดีไม่สามารถนำมาใช้ได้ แม้ AT&T จะชนะคดีในศาลเขตที่ 5 ซึ่งมีแนวโน้มอนุรักษ์นิยมมากกว่า แต่คำตัดสินที่แตกต่างกันในแต่ละเขตศาลทำให้คดีนี้อาจต้องขึ้นสู่ศาลสูงสุดของสหรัฐฯ เพื่อวินิจฉัยให้ชัดเจนว่า FCC มีอำนาจในการลงโทษบริษัทโทรคมนาคมในกรณีละเมิดข้อมูลส่วนบุคคลหรือไม่ ✅ คำตัดสินของศาลอุทธรณ์สหรัฐฯ เขตที่ 2 ➡️ ยืนยันคำสั่งปรับ Verizon เป็นเงิน 46.9 ล้านดอลลาร์ ➡️ ปฏิเสธข้ออ้างเรื่องสิทธิการพิจารณาคดีโดยคณะลูกขุน ➡️ ระบุว่าข้อมูลตำแหน่งของอุปกรณ์อยู่ภายใต้การคุ้มครองตาม Communications Act ➡️ Verizon เลือกจ่ายค่าปรับแทนการขอพิจารณาคดี ทำให้เสียสิทธิ์การโต้แย้ง ✅ พฤติกรรมที่นำไปสู่การลงโทษ ➡️ Verizon ขายข้อมูลตำแหน่งผ่านตัวกลางโดยไม่ตรวจสอบเอกสารหรือขออนุญาต ➡️ บริษัทตัวกลาง เช่น Securus Technologies เปิดช่องให้เจ้าหน้าที่รัฐเข้าถึงข้อมูลโดยไม่มีหมายศาล ➡️ มีกรณีที่นายอำเภอในรัฐ Missouri เข้าถึงข้อมูลลูกค้าโดยไม่มีเอกสารทางกฎหมาย ➡️ ระบบการขออนุญาตถูก “มอบหมาย” ให้บริษัทตัวกลางแทนที่จะทำโดย Verizon เอง ✅ ผลกระทบต่ออุตสาหกรรมโทรคมนาคม ➡️ FCC เคยปรับผู้ให้บริการรายใหญ่รวมเกือบ 200 ล้านดอลลาร์ในปี 2024 ➡️ AT&T ชนะคดีในศาลเขตที่ 5 ขณะที่ T-Mobile แพ้ในศาล DC Circuit ➡️ ความขัดแย้งระหว่างเขตศาลอาจนำไปสู่การพิจารณาโดยศาลสูงสุด ➡️ หากศาลสูงรับเรื่อง อาจเปลี่ยนขอบเขตอำนาจของ FCC ในการลงโทษ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ ข้อมูลตำแหน่งเคยถูกใช้ในบริการช่วยเหลือฉุกเฉิน, ป้องกันการค้ามนุษย์ และการตรวจจับการฉ้อโกง ➡️ FCC ระบุว่าบริษัทโทรคมนาคมยังคงดำเนินโครงการโดยไม่มีมาตรการป้องกันที่เพียงพอ ➡️ การขายข้อมูลให้กับ bounty hunters และบริษัทเอกชนสร้างความไม่พอใจในสภาคองเกรส ➡️ การเปิดเผยในปี 2018 โดย New York Times เป็นจุดเริ่มต้นของการสอบสวน https://arstechnica.com/tech-policy/2025/09/court-rejects-verizon-claim-that-selling-location-data-without-consent-is-legal/

🐘 “Supabase เปิดสิทธิบัตร OrioleDB ให้ชุมชน Postgres — ยกระดับระบบจัดเก็บข้อมูลด้วย B+-Tree เวอร์ชันทนทาน พร้อมเป้าหมายสู่การรวมเข้ากับต้นน้ำ” หลังจาก Supabase เข้าซื้อ OrioleDB มาเมื่อปีก่อน ล่าสุดบริษัทได้ประกาศเปิดสิทธิบัตรสหรัฐฯ หมายเลข 10,325,030 ซึ่งครอบคลุมเทคโนโลยี “Durable multiversion B+-tree” ให้ใช้งานได้ฟรีแบบไม่จำกัดสิทธิ์สำหรับผู้ใช้ OrioleDB ทุกคน รวมถึงโฟร์กเชิงพาณิชย์ โดยมีเป้าหมายเพื่อปกป้องโอเพ่นซอร์สจากการฟ้องร้องด้านทรัพย์สินทางปัญญา และผลักดันให้ OrioleDB กลายเป็นส่วนหนึ่งของ PostgreSQL อย่างแท้จริง OrioleDB เป็นระบบจัดเก็บข้อมูลแบบ extension ที่ใช้ Table Access Method API ของ Postgres เพื่อแทนที่ heap storage แบบเดิม โดยออกแบบมาให้ทำงานได้ดีกับฮาร์ดแวร์ยุคใหม่และโครงสร้างคลาวด์ Benchmarks ล่าสุดแสดงให้เห็นว่า OrioleDB เร็วกว่า heap ถึง 5.5 เท่าใน workload แบบ TPC-C สิ่งที่ทำให้ OrioleDB โดดเด่นคือการใช้ index-organized tables, การเชื่อมโยงหน้าในหน่วยความจำแบบตรง (no buffer mapping), การใช้ undo log แทน vacuum และการทำ checkpoint แบบ copy-on-write ซึ่งช่วยลด overhead และเพิ่มความเสถียรในการทำงานแบบ concurrent Supabase ยังยืนยันว่า OrioleDB จะยังคงเป็นโอเพ่นซอร์ส พร้อมเปิดรับการมีส่วนร่วมจากชุมชน ไม่ว่าจะเป็นการส่งโค้ด ทดสอบ หรือให้ฟีดแบ็ก โดยมีเป้าหมายระยะยาวคือการ upstream เข้าสู่ PostgreSQL source tree เพื่อให้กลายเป็นส่วนหนึ่งของระบบหลักอย่างเป็นทางการ ✅ การเปิดสิทธิบัตรของ OrioleDB ➡️ Supabase เปิดสิทธิบัตร Durable multiversion B+-tree ให้ใช้งานฟรี ➡️ ครอบคลุมผู้ใช้ทุกคน รวมถึงโฟร์กเชิงพาณิชย์ ➡️ ใช้เพื่อปกป้องโอเพ่นซอร์สจากการฟ้องร้องด้าน IP ➡️ เสริมความเข้ากันได้กับ PostgreSQL License ✅ จุดเด่นของ OrioleDB ➡️ เป็น extension ที่แทนที่ heap storage ด้วย Table Access Method API ➡️ เร็วกว่า heap ถึง 5.5 เท่าใน TPC-C benchmark ➡️ ใช้ index-organized tables และ direct memory mapping ➡️ มี undo log แทน vacuum และใช้ copy-on-write checkpoint ✅ แนวทางการพัฒนาและเป้าหมาย ➡️ ยังคงเป็นโอเพ่นซอร์ส พร้อมเปิดรับการมีส่วนร่วมจากชุมชน ➡️ เป้าหมายคือ upstream เข้าสู่ PostgreSQL source tree ➡️ พัฒนาให้ทำงานได้บน stock Postgres โดยไม่ต้องแก้ไขมาก ➡️ มีแผนปรับปรุงเอกสารและ onboarding เพื่อให้ใช้งานง่ายขึ้น ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ PostgreSQL 18 กำลังจะเปิดตัวพร้อมฟีเจอร์ด้าน performance ใหม่ ➡️ OrioleDB ยังไม่รองรับ index ประเภท HNSW ของ pg_vector ➡️ มีการพัฒนา bridge สำหรับ Index Access Method เพื่อรองรับ index ทุกประเภท ➡️ Supabase ใช้ OrioleDB เป็น storage engine เริ่มต้นใน image ของตนแล้ว https://supabase.com/blog/orioledb-patent-free

🌐 “Microsoft ผนึกกำลัง Nebius สร้างโครงสร้างพื้นฐาน AI มูลค่า $17.4 พันล้าน — ขยายศูนย์ข้อมูลในสหรัฐฯ รับยุค AI เต็มรูปแบบ” ในยุคที่ความต้องการด้านการประมวลผล AI พุ่งทะยานอย่างไม่หยุดยั้ง Microsoft ได้ประกาศความร่วมมือครั้งใหญ่กับ Nebius บริษัทโครงสร้างพื้นฐาน AI สัญชาติเนเธอร์แลนด์ (อดีตส่วนหนึ่งของ Yandex) เพื่อสร้างศูนย์ข้อมูลใหม่ในเมือง Vineland รัฐนิวเจอร์ซีย์ โดยมีมูลค่าสัญญาเบื้องต้นอยู่ที่ $17.4 พันล้าน และอาจขยายถึง $19.4 พันล้านหากมีการเพิ่มบริการหรือความจุในอนาคต ศูนย์ข้อมูลแห่งนี้จะให้บริการ GPU infrastructure สำหรับงาน AI โดยเฉพาะ ซึ่ง Microsoft ต้องการอย่างเร่งด่วนเพื่อรองรับการเติบโตของบริการ AI ทั้งภายในบริษัทและลูกค้าบน Azure โดยเฉพาะในช่วงที่บริษัทเผชิญข้อจำกัดด้านความจุของศูนย์ข้อมูลเดิม Nebius ซึ่งมีสำนักงานใหญ่อยู่ในอัมสเตอร์ดัม และได้รับการสนับสนุนจาก Nvidia และ Accel จะใช้เงินจากสัญญานี้ร่วมกับเงินกู้ระยะสั้นที่มีเงื่อนไขพิเศษจาก Microsoft เพื่อเร่งการก่อสร้างและขยายธุรกิจ AI cloud ของตน โดยคาดว่าจะเติบโตอย่างรวดเร็วในปี 2026 เป็นต้นไป ข้อตกลงนี้ยังสะท้อนถึงการแข่งขันในตลาดโครงสร้างพื้นฐาน AI ที่รุนแรงขึ้น โดยก่อนหน้านี้ Microsoft เคยพึ่งพา CoreWeave สำหรับ GPU capacity แต่ไม่ได้ทำสัญญาระยะยาวเช่นนี้ ทำให้ OpenAI เข้าซื้อสิทธิ์จาก CoreWeave ไปแทน ✅ รายละเอียดข้อตกลงระหว่าง Microsoft และ Nebius ➡️ มูลค่าสัญญาเบื้องต้น $17.4 พันล้าน ขยายได้ถึง $19.4 พันล้าน ➡️ ระยะเวลาสัญญายาวถึงปี 2031 ➡️ เริ่มต้นด้วยการสร้างศูนย์ข้อมูลใหม่ใน Vineland, New Jersey ➡️ ให้บริการ GPU infrastructure สำหรับงาน AI โดยเฉพาะ ✅ จุดแข็งของ Nebius ➡️ เป็นบริษัทที่แยกตัวจาก Yandex และมุ่งเน้นด้าน AI cloud infrastructure ➡️ ได้รับการสนับสนุนจาก Nvidia และ Accel ➡️ มีศูนย์ R&D ในยุโรป อเมริกา และอิสราเอล ➡️ มีแพลตฟอร์ม cloud ที่ออกแบบมาเฉพาะสำหรับงาน AI เช่น training และ deployment ✅ ผลกระทบและการเติบโต ➡️ หุ้นของ Nebius พุ่งขึ้นกว่า 40% หลังประกาศข้อตกลง ➡️ รายได้ Q2 เพิ่มขึ้น 625% เมื่อเทียบกับปีก่อนหน้า ➡️ Microsoft ได้รับความจุเพิ่มเติมเพื่อรองรับบริการ AI ที่เติบโตอย่างรวดเร็ว ➡️ Nebius เตรียมขยายศูนย์ข้อมูลในหลายประเทศ เช่น ฟินแลนด์ อิสราเอล และอังกฤษ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Microsoft เผชิญข้อจำกัดด้านความจุของศูนย์ข้อมูลในปี 2025 ➡️ OpenAI ทำสัญญา multibillion กับ CoreWeave เพื่อ GPU capacity ➡️ Nvidia คาดว่าโครงสร้างพื้นฐาน AI จะมีมูลค่ารวมถึง $3–4 พันล้านภายในปี 2030 ➡️ Microsoft กำลังสำรวจเทคโนโลยี optical computing เพื่อลดพลังงานในการประมวลผล AI https://www.techradar.com/pro/nebius-and-microsoft-to-collaborate-on-multi-billion-ai-infrastructure-agreement

🇨🇳 “จีนเร่งผลิตชิป AI ในประเทศ แต่ติดขัดสองด่านใหญ่ — โรงงานผลิตขั้นสูงและหน่วยความจำ HBM ยังเป็นอุปสรรคสำคัญ” จีนกำลังเดินหน้าสร้างความพึ่งพาตนเองด้านฮาร์ดแวร์ AI อย่างจริงจัง โดยบริษัทชั้นนำอย่าง Huawei และ Cambricon ได้เริ่มเร่งผลิตตัวเร่ง AI (AI accelerators) ภายในโรงงานในประเทศ โดยคาดว่าจะผลิตได้มากกว่า 1 ล้านชิ้นภายในปี 2026 ซึ่งถือเป็นก้าวสำคัญในการลดการพึ่งพา NVIDIA และผู้ผลิตต่างชาติ แต่ความทะเยอทะยานนี้ยังติดขัดจากสองอุปสรรคใหญ่ ได้แก่ ความสามารถของโรงงานผลิตเซมิคอนดักเตอร์ขั้นสูง (เช่น SMIC) และการขาดแคลนหน่วยความจำ HBM ซึ่งจำเป็นต่อการทำงานของชิป AI ระดับสูง โดยเฉพาะรุ่น Ascend 910B และ 910C ที่ Huawei ใช้ในศูนย์ข้อมูลของตน แม้ SMIC จะเริ่มผลิตชิป Ascend ได้ในระดับ 7nm-class แต่ยังมีข้อจำกัดด้าน yield และระยะเวลาการผลิตที่ยาวนานกว่ามาตรฐานโลกถึงสองเท่า ขณะที่ HBM ซึ่งเคยสต็อกไว้จาก Samsung กว่า 11 ล้านชุด ก็กำลังจะหมดลงภายในสิ้นปี 2025 และผู้ผลิตในประเทศอย่าง CXMT ยังไม่สามารถผลิตได้ในระดับที่เพียงพอ นอกจากนี้ Huawei ยังถูกกล่าวหาว่าเคยใช้บริษัทตัวแทนในการสั่งผลิตชิปจาก TSMC โดยหลบเลี่ยงข้อจำกัดจากสหรัฐฯ ซึ่งทำให้เกิดความตึงเครียดในอุตสาหกรรม และผลักดันให้จีนต้องเร่งสร้างโรงงานของตนเอง พร้อมลงทุนกว่า 9 พันล้านดอลลาร์ในอุปกรณ์ผลิตชิป ✅ ความคืบหน้าการผลิตชิป AI ในจีน ➡️ Huawei และ Cambricon ตั้งเป้าผลิต AI accelerators กว่า 1 ล้านชิ้นในปี 2026 ➡️ SMIC เริ่มผลิตชิป Ascend 910B และ 910C ด้วยเทคโนโลยี 7nm-class ➡️ Huawei เคยใช้ TSMC ผ่านบริษัทตัวแทนเพื่อผลิตชิป Ascend 910B ➡️ SMIC เพิ่มกำลังผลิตจาก 20,000 เป็น 80,000 wafers ต่อเดือนภายในปี 2027 ✅ ปัญหาด้านหน่วยความจำ HBM ➡️ Huawei เคยสต็อก HBM จาก Samsung กว่า 11.7 ล้านชุดก่อนถูกแบน ➡️ คาดว่า HBM จะหมดภายในสิ้นปี 2025 ➡️ CXMT ผลิต HBM ได้เพียง 2.2 ล้านชุดในปี 2026 — รองรับได้แค่ 250,000–400,000 ชิป ➡️ YMTC เตรียมเข้าสู่ตลาด DRAM และใช้เทคโนโลยี Xtacking เพื่อผลิต HBM ✅ การลงทุนและแผนระยะยาว ➡️ Huawei ลงทุนกว่า $9 พันล้านในอุปกรณ์ผลิตชิปเพื่อสร้างโรงงานของตนเอง ➡️ ก่อตั้งบริษัท SiCarrier เพื่อผลิตเครื่องมือสำหรับโรงงาน ➡️ หากสำเร็จ จะช่วยลดภาระ SMIC และเพิ่มความสามารถในการผลิตในประเทศ ➡️ เป้าหมายคือการสร้างระบบผลิตชิปแบบครบวงจรโดยไม่พึ่งต่างชาติ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ NVIDIA ยังสามารถส่งชิป AI รุ่นลดสเปก เช่น H20 และ B30A ให้จีนได้ ➡️ CUDA ของ NVIDIA ยังเป็นอุปสรรคต่อการเปลี่ยนไปใช้ฮาร์ดแวร์จีน ➡️ Huawei พัฒนา CANN เป็นทางเลือกแทน CUDA สำหรับงาน AI ➡️ จีนมีแผนสร้างศูนย์ข้อมูล AI 39 แห่ง โดยใช้ GPU ที่ถูกจำกัดจากสหรัฐฯ https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/chinas-chip-champions-ramp-up-production-of-ai-accelerators-at-domestic-fabs-but-hbm-and-fab-production-capacity-are-towering-bottlenecks

🕵️‍♂️ “สหรัฐฯ ตั้งค่าหัว $11 ล้าน ล่าตัวแฮกเกอร์ยูเครน Volodymyr Tymoshchuk — ผู้อยู่เบื้องหลังการโจมตีไซเบอร์มูลค่า $18 พันล้านทั่วโลก” Volodymyr Tymoshchuk ชายชาวยูเครนวัย 28 ปี กลายเป็นเป้าหมายอันดับต้น ๆ ของหน่วยงานความมั่นคงไซเบอร์ทั่วโลก หลังจากถูกกล่าวหาว่าเป็นหัวหน้าทีมแฮกเกอร์ที่อยู่เบื้องหลังการโจมตีด้วย ransomware ชุดใหญ่ ได้แก่ MegaCortex, LockerGoga และ Nefilim ซึ่งสร้างความเสียหายให้กับบริษัทกว่า 250 แห่งในสหรัฐฯ และอีกหลายร้อยแห่งทั่วโลก รวมมูลค่าความเสียหายกว่า $18 พันล้าน หนึ่งในเหตุการณ์ที่โด่งดังที่สุดคือการโจมตีบริษัทพลังงานหมุนเวียน Norsk Hydro ในปี 2019 ซึ่งทำให้ระบบของบริษัทกว่า 170 แห่งทั่วโลกหยุดชะงัก และสร้างความเสียหายกว่า $81 ล้าน. Tymoshchuk ถูกกล่าวหาว่าใช้เครื่องมือเจาะระบบอย่าง Metasploit และ Cobalt Strike เพื่อแฝงตัวในเครือข่ายของเหยื่อเป็นเวลาหลายเดือนก่อนปล่อย ransomware หลังจาก LockerGoga และ MegaCortex ถูกถอดรหัสโดยหน่วยงานความมั่นคง Tymoshchuk ก็หันไปพัฒนา Nefilim ซึ่งเน้นโจมตีบริษัทที่มีมูลค่ามากกว่า $100 ล้าน โดยขายสิทธิ์การเข้าถึงให้กับแฮกเกอร์รายอื่น แลกกับส่วนแบ่ง 20% จากเงินค่าไถ่ที่ได้รับ ล่าสุด กระทรวงยุติธรรมสหรัฐฯ ได้ตั้งค่าหัว $11 ล้าน สำหรับข้อมูลที่นำไปสู่การจับกุม Tymoshchuk และเปิดเผยรายชื่อเหยื่อบางส่วนในคำฟ้องที่ถูกเปิดเผยเมื่อวันที่ 9 กันยายน 2025 โดยเขาถูกตั้งข้อหาทั้งหมด 7 กระทง รวมถึงการทำลายข้อมูลโดยเจตนา การเข้าถึงระบบโดยไม่ได้รับอนุญาต และการข่มขู่เปิดเผยข้อมูลส่วนตัว ✅ ข้อมูลจากข่าวการตั้งค่าหัว ➡️ สหรัฐฯ ตั้งค่าหัว $11 ล้าน สำหรับข้อมูลนำไปสู่การจับกุม Tymoshchuk ➡️ ถูกกล่าวหาว่าอยู่เบื้องหลัง ransomware MegaCortex, LockerGoga และ Nefilim ➡️ สร้างความเสียหายรวมกว่า $18 พันล้านทั่วโลก ➡️ หน่วยงานที่ร่วมมือ ได้แก่ FBI, DOJ, Europol และรัฐบาลฝรั่งเศส, เยอรมนี, นอร์เวย์ ✅ รายละเอียดการโจมตี ➡️ MegaCortex เปลี่ยนรหัสผ่าน Windows และเข้ารหัสไฟล์ของเหยื่อ ➡️ LockerGoga โจมตี Norsk Hydro ทำให้ระบบกว่า 170 แห่งหยุดชะงัก ➡️ Nefilim เน้นโจมตีบริษัทมูลค่ามากกว่า $100 ล้าน และขายสิทธิ์ให้แฮกเกอร์อื่น ➡️ ใช้เครื่องมือเจาะระบบ เช่น Metasploit และ Cobalt Strike เพื่อแฝงตัวในเครือข่าย ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Tymoshchuk ใช้นามแฝงหลายชื่อ เช่น “deadforz”, “Boba”, “msfv”, “farnetwork” ➡️ Europol จัดให้เขาอยู่ในรายชื่อ “Most Wanted” ของยุโรป ➡️ การโจมตีบางครั้งทำให้บริษัทต้องจ่ายค่าไถ่เกิน $1 ล้านต่อครั้ง ➡️ คำฟ้องระบุว่าเขาอาจถูกลงโทษสูงสุดถึงจำคุกตลอดชีวิต หากถูกจับและตัดสินว่าผิด ‼️ คำเตือนและข้อจำกัด ⛔ Tymoshchuk ยังไม่ถูกจับ — ยังคงหลบหนีและอาจมีการโจมตีเพิ่มเติม ⛔ การโจมตีแบบแฝงตัวหลายเดือนทำให้ตรวจจับได้ยาก ⛔ บริษัทที่ถูกโจมตีมักไม่มีทางเลือกอื่นนอกจากจ่ายค่าไถ่ ⛔ การใช้เครื่องมือเจาะระบบที่ถูกต้องตามกฎหมายในทางผิด ทำให้การป้องกันซับซ้อน ⛔ การเปิดเผยข้อมูลส่วนตัวของเหยื่อเป็นภัยร้ายแรงต่อความมั่นคงองค์กร https://www.tomshardware.com/tech-industry/cyber-security/u-s-places-usd11-million-bounty-on-ukrainian-ransomware-mastermind-tymoshchuk-allegedly-stole-usd18-billion-from-large-companies-over-3-years

🧠 “เปลี่ยน RTX 4090 เป็นการ์ด AI 48GB ด้วยชุดอัปเกรด $142 — เมื่อโรงงานจีนสร้าง GPU ระดับดาต้าเซ็นเตอร์จากเกมมิ่งแฟลกชิป” ในยุคที่การประมวลผล AI ต้องการหน่วยความจำมหาศาล การ์ดจอเกมมิ่งระดับสูงอย่าง RTX 4090 ก็ถูกนำมาดัดแปลงให้กลายเป็น GPU สำหรับงาน AI โดยเฉพาะในจีนที่มีข้อจำกัดด้านการนำเข้าอุปกรณ์ AI จากสหรัฐฯ โรงงานหลายแห่งจึงเริ่ม “แปลงร่าง” RTX 4090 ให้กลายเป็นการ์ด 48GB ที่สามารถรันโมเดลขนาดใหญ่ได้อย่างลื่นไหล เทคนิคนี้เริ่มจากการใช้ชุดอัปเกรดที่ขายในจีนในราคาเพียง $142 ซึ่งประกอบด้วย PCB แบบ clamshell ที่รองรับการติดตั้งชิปหน่วยความจำทั้งสองด้าน (เหมือนกับ RTX 3090) และระบบระบายความร้อนแบบ blower-style ที่เหมาะกับเซิร์ฟเวอร์ GPU หลายตัว ช่างเทคนิคชื่อ VIK-on ได้สาธิตการถอดชิป AD102 และ GDDR6X ขนาด 2GB จำนวน 12 ตัวจากการ์ด MSI RTX 4090 Suprim แล้วนำไปติดตั้งบน PCB ใหม่ พร้อมอัปโหลดเฟิร์มแวร์ที่ถูกดัดแปลงให้รองรับหน่วยความจำ 48GB โดยใช้เครื่องมือภายในของ NVIDIA ที่หลุดออกมา เช่น MATS และ Mods แม้จะต้องใช้ทักษะการบัดกรีระดับสูงและอุปกรณ์เฉพาะทาง แต่ผลลัพธ์คือการ์ด RTX 4090 ที่สามารถรันโมเดล LLM ขนาด 70B ได้อย่างเสถียร โดยไม่ต้องพึ่งการ์ดระดับดาต้าเซ็นเตอร์ที่มีราคาหลายพันดอลลาร์ การ์ดที่ถูกดัดแปลงนี้ยังสามารถใช้งานกับไดรเวอร์ NVIDIA ได้ตามปกติ และมีการทดสอบความร้อนและประสิทธิภาพผ่าน Furmark, 3DMark และแอปพลิเคชัน AI เพื่อยืนยันว่าใช้งานได้จริง ✅ วิธีการอัปเกรด RTX 4090 เป็น 48GB ➡️ ใช้ชุดอัปเกรด $142 ที่มี PCB แบบ clamshell และระบบระบายความร้อน blower-style ➡️ ถอดชิป AD102 และ GDDR6X จากการ์ดเดิมแล้วติดตั้งบน PCB ใหม่ ➡️ ใช้เฟิร์มแวร์ดัดแปลงเพื่อให้ระบบรู้จักหน่วยความจำ 48GB ➡️ ใช้ชิปหน่วยความจำจากการ์ดเสียเพื่อลดต้นทุน ✅ ประสิทธิภาพและการใช้งาน ➡️ สามารถรันโมเดล LLM ขนาด 70B ได้อย่างลื่นไหล ➡️ ใช้งานกับไดรเวอร์ NVIDIA ได้โดยไม่ต้องแก้ไขเพิ่มเติม ➡️ ระบบระบายความร้อน blower-style เหมาะกับเซิร์ฟเวอร์หลาย GPU ➡️ ทดสอบผ่าน Furmark, 3DMark และแอป AI เพื่อยืนยันความเสถียร ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ การ์ด RTX 4090 48GB ขายในจีนราว $3,320 — ถูกกว่าดาต้าเซ็นเตอร์ GPU ถึง 39% ➡️ GPU AD102 มีประสิทธิภาพสูงในงาน AI และ deep learning ➡️ PCB แบบ clamshell เคยใช้ใน RTX 3090 เพื่อรองรับหน่วยความจำสองด้าน ➡️ เฟิร์มแวร์ NVIDIA มีระบบตรวจสอบ device ID เพื่อป้องกันการดัดแปลง https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/usd142-upgrade-kit-and-spare-modules-turn-nvidia-rtx-4090-24gb-to-48gb-ai-card-technician-explains-how-chinese-factories-turn-gaming-flagships-into-highly-desirable-ai-gpus

📉 “คะแนนอ่าน-คณิตนักเรียนมัธยมปลายสหรัฐฯ ต่ำสุดในรอบ 20 ปี — สะท้อนวิกฤตการศึกษาที่ลึกกว่าผลกระทบจากโควิด” ผลการสอบระดับชาติของสหรัฐฯ หรือที่เรียกว่า “Nation’s Report Card” ล่าสุดเผยให้เห็นภาพที่น่ากังวลอย่างยิ่ง: คะแนนเฉลี่ยของนักเรียนชั้นมัธยมปลายปีสุดท้าย (Grade 12) ในวิชาการอ่านและคณิตศาสตร์ตกลงสู่ระดับต่ำสุดในรอบกว่า 20 ปี โดยเฉพาะในปี 2024 ซึ่งเป็นครั้งแรกที่มีการสอบหลังช่วงการระบาดของโควิด-19 แม้หลายฝ่ายจะชี้ว่าโควิดมีผลกระทบต่อการเรียนรู้ เช่น การเรียนออนไลน์ การขาดเรียน และความเครียดสะสม แต่ผู้เชี่ยวชาญกลับเตือนว่าแนวโน้มคะแนนตกต่ำนี้เริ่มต้นมานานก่อนโควิดแล้ว และสะท้อนปัญหาเชิงโครงสร้าง เช่น การลดลงของการอ่านหนังสือเล่มยาว การเปลี่ยนแนวการสอนภาษาอังกฤษไปเน้นบทสั้น และการใช้หน้าจอมากเกินไป ในวิชาคณิตศาสตร์ พบว่า 45% ของนักเรียนมัธยมปลายสอบได้ต่ำกว่าระดับ “พื้นฐาน” (NAEP Basic) ซึ่งหมายถึงไม่สามารถแก้โจทย์พื้นฐาน เช่น การหาค่าความน่าจะเป็นจากตาราง หรือการคำนวณพื้นที่ได้ ส่วนในวิชาการอ่าน มีถึง 32% ที่ไม่สามารถดึงข้อมูลจากข้อความเพื่อเข้าใจความหมายได้ ช่องว่างระหว่างนักเรียนที่ทำคะแนนสูงสุดกับต่ำสุดก็เพิ่มขึ้นอย่างชัดเจน โดยเฉพาะในวิชาวิทยาศาสตร์ระดับมัธยมต้น (Grade 8) ซึ่งสะท้อนถึงความเหลื่อมล้ำทางการศึกษา และการขาดกิจกรรมเรียนรู้แบบลงมือทำที่ลดลงหลังโควิด แม้จะมีนักเรียนจำนวนมากที่ได้รับการตอบรับเข้ามหาวิทยาลัย แต่ผลสอบกลับชี้ว่าเพียง 33% เท่านั้นที่มีความพร้อมด้านวิชาการสำหรับเรียนคณิตศาสตร์ระดับมหาวิทยาลัย — ลดลงจาก 37% ในปี 2019 https://apnews.com/article/naep-reading-math-scores-12th-grade-c18d6e3fbc125f12948cc70cb85a520a

อิสราเอลยังกร่างเต็มที่ แถลงเสียงกร้าวในวันพุธ (10 ก.ย.) ว่า ศัตรูของตนจะไม่มีความปลอดภัยเลยไม่ว่าอยู่ที่ไหน หนึ่งวันหลังจากรัฐยิวปฏิบัติการโจมตีอุกอาจ พุ่งเป้าสังหารคณะผู้นำกลุ่มฮามาสขณะอยู่ในกรุงโดฮา เมืองหลวงของกาตาร์ ที่เป็นพันธมิตรใกล้ชิดรายหนึ่งของสหรัฐฯอีกทั้งแสดงบทบาทสำคัญในการเป็นตัวกลางไกล่เกลี่ยเพื่อสงบศึกในกาซา จนทำให้ถูกต่อว่าต่อขานจากประธานาธิบดีโดนัลด์ ทรัมป์ ซึ่งเป็นเรื่องที่นานปีทีหนจะเกิดขึ้นสักครั้ง . อ่านเพิ่มเติม..https://sondhitalk.com/detail/9680000086881 #Sondhitalk #SondhiX #คุยทุกเรื่องกับสนธิ #สนธิเล่าเรื่อง #Thaitimes #กัมพูชายิงก่อน #ไทยนี้รักสงบแต่ถึงรบไม่ขลาด #CambodiaOpenedFire

🧠 “Neuralink ผ่าน 2,000 วันใช้งานจริง! ผู้ป่วยควบคุมคอมพิวเตอร์ด้วยความคิด — ก้าวใหม่ของเทคโนโลยีเชื่อมสมองกับเครื่องจักร” ลองจินตนาการว่าคุณสามารถควบคุมคอมพิวเตอร์ได้ด้วยความคิด โดยไม่ต้องขยับมือหรือพูดออกมา — นั่นคือสิ่งที่ Neuralink บริษัทของ Elon Musk กำลังทำให้เป็นจริง และล่าสุดได้ประกาศว่า มีผู้ป่วย 12 คนทั่วโลกที่ใช้อุปกรณ์ฝังสมองของบริษัทมาแล้วรวมกันกว่า 2,000 วัน หรือกว่า 15,000 ชั่วโมง หนึ่งในผู้ใช้ที่โด่งดังที่สุดคือ Noland Arbaugh ผู้ที่เป็นอัมพาตจากอุบัติเหตุทางน้ำในปี 2016 และได้รับการฝังชิป Neuralink ในปี 2024 หลังจากนั้นเขาสามารถเล่นวิดีโอเกม เรียนภาษา และควบคุมอุปกรณ์ต่างๆ ด้วยความคิดเพียงอย่างเดียว การประกาศครั้งนี้เกิดขึ้นหลังจาก Neuralink เริ่มการทดลองทางคลินิกนอกสหรัฐฯ เป็นครั้งแรก โดยฝังชิปให้ผู้ป่วยอัมพาต 2 คนในแคนาดาเมื่อปลายเดือนสิงหาคมและต้นกันยายน 2025 ที่โรงพยาบาล Toronto Western Hospital ภายใต้โครงการ CAN-PRIME ซึ่งมีเป้าหมายเพื่อศึกษาความปลอดภัยและประสิทธิภาพของการควบคุมอุปกรณ์ด้วยความคิด ผู้ป่วยทั้งสองสามารถควบคุมเคอร์เซอร์บนหน้าจอได้ภายในไม่กี่นาทีหลังการผ่าตัด โดยใช้สัญญาณจากสมองที่ถูกถอดรหัสผ่าน AI และแปลงเป็นการเคลื่อนไหวบนหน้าจอ — เป็นการข้ามขั้นตอนการเคลื่อนไหวทางกายภาพโดยสิ้นเชิง นอกจากแคนาดา Neuralink ยังได้รับอนุมัติจากหน่วยงานในสหราชอาณาจักรเพื่อเริ่มการทดลองทางคลินิก GB-PRIME ซึ่งจะศึกษาการใช้งานชิปในผู้ป่วยอัมพาตเช่นกัน โดยมีเป้าหมายระยะยาวในการฟื้นฟูการพูด การมองเห็น และความสามารถในการสื่อสารของผู้ป่วย ✅ ความคืบหน้าของ Neuralink ➡️ มีผู้ใช้ 12 คนทั่วโลก ใช้งานรวมกันกว่า 2,000 วัน และ 15,335 ชั่วโมง ➡️ ผู้ใช้รายแรก Noland Arbaugh สามารถเล่นเกมและเรียนภาษาได้ด้วยความคิด ➡️ การใช้งานจริงเริ่มตั้งแต่ปี 2024 หลังได้รับอนุมัติจาก FDA ✅ การทดลองทางคลินิกในแคนาดา ➡️ ฝังชิปให้ผู้ป่วยอัมพาต 2 คนที่ Toronto Western Hospital ➡️ ผู้ป่วยสามารถควบคุมเคอร์เซอร์ได้ภายในไม่กี่นาทีหลังผ่าตัด ➡️ ใช้ AI ถอดรหัสสัญญาณสมองและแปลงเป็นการเคลื่อนไหว ➡️ โครงการ CAN-PRIME มุ่งเน้นความปลอดภัยและความสามารถในการใช้งานจริง ✅ การขยายตัวระดับโลก ➡️ ได้รับอนุมัติจากสหราชอาณาจักรเพื่อเริ่มโครงการ GB-PRIME ➡️ เป้าหมายคือการฟื้นฟูการสื่อสาร การมองเห็น และการเคลื่อนไหว ➡️ มีแผนลดต้นทุนการฝังชิปให้เหลือเพียงไม่กี่พันดอลลาร์ในอนาคต ➡️ ใช้หุ่นยนต์ผ่าตัดเฉพาะทางในการฝังอุปกรณ์ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ ผู้ป่วยในแคนาดาอายุประมาณ 30 ปี มีอาการอัมพาตจากการบาดเจ็บไขสันหลัง ➡️ อุปกรณ์ฝังในสมองส่วนควบคุมการเคลื่อนไหว (motor cortex) ➡️ บริษัทอื่นเช่น Synchron ก็พัฒนาเทคโนโลยี BCI เช่นกัน ➡️ ผู้ป่วยรายแรกเคยมีปัญหาชิปหลุดหลังผ่าตัด แต่กลับมาใช้งานได้อีกครั้ง https://wccftech.com/elon-musks-brain-chip-firm-neuralink-says-its-12-patients-have-used-chips-for-2000-days/

📱 “Honor Magic V5: มือถือพับได้ที่บางที่สุดในโลก พร้อมแบต 5,820mAh และกล้อง 100x — แต่ยังเข้าอเมริกาไม่ได้!” ถ้าคุณกำลังมองหามือถือพับได้ที่ไม่ใช่แค่ “พับได้” แต่ยังบางเฉียบ แบตอึด กล้องแรง และใช้งานหลายแอปพร้อมกันได้แบบลื่นไหล — Honor Magic V5 คือหนึ่งในตัวเลือกที่น่าจับตามองที่สุดในปี 2025 แม้จะยังไม่วางขายในสหรัฐฯ ก็ตาม Magic V5 เปิดตัวในยุโรปและเอเชีย พร้อมสเปกระดับเรือธง: ชิป Snapdragon 8 Elite, RAM 16GB, ความจุ 512GB และแบตเตอรี่ขนาดมหึมา 5,820mAh ที่ใช้งานได้ถึง 2 วันเต็ม รองรับชาร์จเร็ว 66W และชาร์จไร้สาย 50W พร้อม reverse charging ด้วย หน้าจอด้านในขนาด 7.95 นิ้ว OLED LTPO ความสว่างสูงสุด 5,000 nits ส่วนหน้าจอด้านนอกขนาด 6.43 นิ้ว ก็ยังรองรับ HDR และ Dolby Vision ทั้งคู่มีรีเฟรชเรต 120Hz และรองรับปากกา Stylus พร้อมเทคโนโลยี NanoCrystal Shield กันรอยขีดข่วน กล้องหลังมีทั้งหมด 3 ตัว: กล้องหลัก 50MP, กล้อง Ultra-wide 50MP และกล้อง Telephoto 64MP ที่ซูมได้ 3.5x แบบออปติคอล และสูงสุด 100x แบบดิจิทัล พร้อมระบบกันสั่น OIS และ AI Zoom ที่ช่วยให้ภาพคมชัดแม้ในระยะไกล ส่วนกล้องหน้า 20MP มีทั้งด้านในและด้านนอก รองรับวิดีโอ 4K จุดเด่นอีกอย่างคือระบบ multitasking แบบใหม่ที่เรียกว่า “Quick Layout” ซึ่งให้ผู้ใช้เปิด 2–3 แอปพร้อมกันได้ทันที โดยใช้การจัดวางแบบ 90/10 หรือแบบแยกแนวตั้งแนวนอน เหมาะกับการทำงานหรือดูคอนเทนต์หลายอย่างพร้อมกัน ตัวเครื่องบางเพียง 8.8 มม. เมื่อพับ และ 4.1 มม. เมื่อกางออก น้ำหนัก 217 กรัม พร้อมบอดี้ที่ทนทานระดับ IP58/IP59 กันน้ำและฝุ่นได้ดีเยี่ยม มีให้เลือก 4 สี: Ivory White, Black, Dawn Gold และ Reddish Brown ✅ สเปกหลักของ Honor Magic V5 ➡️ ชิป Snapdragon 8 Elite + GPU Adreno 830 ➡️ RAM 16GB + ROM 512GB ➡️ แบตเตอรี่ 5,820mAh รองรับชาร์จเร็ว 66W และไร้สาย 50W ➡️ รองรับ reverse charging และระบบจัดการพลังงานแบบใหม่ ✅ หน้าจอและดีไซน์ ➡️ หน้าจอด้านใน 7.95 นิ้ว OLED LTPO ความละเอียด 2172×2352 ➡️ หน้าจอด้านนอก 6.43 นิ้ว OLED ความละเอียด 2376×1060 ➡️ ความสว่างสูงสุด 5,000 nits ทั้งสองจอ ➡️ รองรับ Stylus และเทคโนโลยี NanoCrystal Shield กันรอย ✅ กล้องและการถ่ายภาพ ➡️ กล้องหลัก 50MP f/1.6 + Ultra-wide 50MP f/2.0 + Telephoto 64MP f/2.5 ➡️ ซูมออปติคอล 3.5x และดิจิทัลสูงสุด 100x ➡️ กล้องหน้า 20MP ทั้งด้านในและด้านนอก รองรับวิดีโอ 4K ➡️ ระบบ AI Zoom, Motion Sensing Capture และ Enhanced Portraits ✅ ฟีเจอร์ซอฟต์แวร์ ➡️ รัน Android 15 + MagicOS 9.0.1 ➡️ รองรับ multitasking แบบ Quick Layout เปิด 2–3 แอปพร้อมกัน ➡️ มีฟีเจอร์ AI เช่น real-time translation, transcription, image-to-video ➡️ รองรับ Google Gemini AI และระบบ Multi-Flex ✅ ความทนทานและการออกแบบ ➡️ ตัวเครื่องบาง 8.8 มม. (พับ) / 4.1 มม. (กาง) น้ำหนัก 217 กรัม ➡️ กันน้ำกันฝุ่นระดับ IP58/IP59 ➡️ บานพับ Super Steel Hinge รองรับการพับมากกว่า 500,000 ครั้ง ➡️ มีให้เลือก 4 สี พร้อมดีไซน์แบบหนังเทียมและโลหะพรีเมียม ✅ ราคาและการวางจำหน่าย ➡️ วางขายในยุโรปและเอเชีย ราคาเริ่มต้น £1,699.99 / €1,999.90 ➡️ ยังไม่วางจำหน่ายในสหรัฐฯ ➡️ มีจำหน่ายผ่าน Honor Store และตัวแทนจำหน่ายทั่วโลก https://www.slashgear.com/1963624/honor-magic-v5-review-foldable/

🛰️ “ดาวเทียมล้นวงโคจร! สหรัฐฯ ครองแชมป์ด้วย 9,203 ดวง ขณะที่โลกเพิ่มขึ้นวันละ 7 ตัน — จาก Sputnik สู่ยุค Starlink และสงครามอวกาศ” ย้อนกลับไปปี 1957 เมื่อ Sputnik 1 กลายเป็นดาวเทียมดวงแรกของโลกที่โคจรรอบโลกอย่างโดดเดี่ยว — วันนี้มันคงรู้สึกเหงาไม่ออก เพราะมีวัตถุมนุษย์สร้างกว่า 45,000 ชิ้นลอยอยู่ในอวกาศ และในจำนวนนี้มีดาวเทียมที่ยังทำงานอยู่ถึง 13,727 ดวงจาก 82 ประเทศทั่วโลก สหรัฐอเมริกาครองตำแหน่งผู้นำแบบทิ้งห่าง ด้วยจำนวนดาวเทียมถึง 9,203 ดวง มากกว่ารัสเซียที่ตามมาเป็นอันดับสองถึง 6 เท่า ส่วนจีนมี 1,121 ดวง และสหราชอาณาจักรมี 722 ดวง โดยในปี 2024 เพียงปีเดียว มีดาวเทียมใหม่ถูกส่งขึ้นไปถึง 2,695 ดวง — เทียบกับปี 2020 ที่มีเพียง 3,371 ดวงเท่านั้น1 ดาวเทียมเหล่านี้ไม่ได้มีไว้แค่ส่งสัญญาณทีวีหรือพยากรณ์อากาศ แต่ยังใช้ในงานที่หลากหลายอย่างไม่น่าเชื่อ เช่น การทำธุรกรรมทางการเงิน, การติดตามกระแสน้ำในมหาสมุทร, การควบคุมโครงข่ายพลังงาน, การสื่อสารทางทหาร, และแม้แต่การพาเถ้ากระดูกมนุษย์ไปโคจรรอบโลก ในด้านการทหาร สหรัฐฯ ก็ยังนำโด่งด้วยดาวเทียมทางทหารถึง 247 ดวง ตามด้วยจีน 157 ดวง และรัสเซีย 110 ดวง3 ดาวเทียมเหล่านี้มีบทบาทสำคัญในการสอดแนม, แจ้งเตือนการยิงขีปนาวุธ, สื่อสารภาคสนาม, และแม้แต่การป้องกันไซเบอร์ แม้จะมีประโยชน์มหาศาล แต่การเพิ่มขึ้นของดาวเทียมก็ทำให้เกิดปัญหา “ขยะอวกาศ” ที่กำลังทวีความรุนแรง โดยมีวัตถุที่ถูกติดตามแล้วกว่า 32,750 ชิ้น และมีฮาร์ดแวร์ใหม่ถูกส่งขึ้นไปถึง 7 ตันต่อวัน — ทำให้วงโคจรของโลกกลายเป็นพื้นที่แออัดที่อาจเกิดอุบัติเหตุได้ทุกเมื่อ ✅ สถานการณ์ดาวเทียมในปัจจุบัน ➡️ มีดาวเทียมที่ยังทำงานอยู่ 13,727 ดวง จาก 82 ประเทศและองค์กร ➡️ สหรัฐฯ มีมากที่สุดที่ 9,203 ดวง ตามด้วยรัสเซีย 1,471 ดวง และจีน 1,121 ดวง1 ➡️ ปี 2024 มีดาวเทียมใหม่เพิ่มขึ้น 2,695 ดวง เทียบกับ 3,371 ดวงในปี 2020 ✅ การใช้งานดาวเทียม ➡️ ใช้ในระบบนำทาง, อินเทอร์เน็ต, การพยากรณ์อากาศ, การสื่อสาร ➡️ ใช้ในธุรกรรมการเงิน เช่น การส่งข้อมูลบัตรเครดิตผ่านดาวเทียม ➡️ ใช้ในงานวิจัย เช่น กล้องโทรทรรศน์อวกาศ Hubble และการติดตามมหาสมุทร ➡️ ใช้ในพิธีกรรม เช่น การนำเถ้ากระดูกมนุษย์ไปโคจรรอบโลก ✅ ดาวเทียมทางทหาร ➡️ สหรัฐฯ มีดาวเทียมทางทหาร 247 ดวง มากที่สุดในโลก3 ➡️ จีนมี 157 ดวง, รัสเซีย 110 ดวง, ฝรั่งเศส 17 ดวง, อิสราเอล 12 ดวง ➡️ ใช้ในการสอดแนม, แจ้งเตือนภัย, GPS, และการสื่อสารภาคสนาม ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ ดาวเทียมของสหรัฐฯ มีทั้งเชิงพาณิชย์, วิจัย, และทหาร รวมกว่า 11,655 ดวง ➡️ ระบบดาวเทียมเช่น Starlink ของ Elon Musk มีบทบาทสำคัญในการให้บริการอินเทอร์เน็ตทั่วโลก ➡️ ระบบ SATCOM ถูกใช้ในสงคราม เช่น Operation Desert Storm ปี 19912 ➡️ ประเทศอื่นที่มีดาวเทียมจำนวนมาก ได้แก่ รัสเซีย (7,187 ดวง), จีน (5,330 ดวง), สหราชอาณาจักร (735 ดวง), ฝรั่งเศส (604 ดวง) ‼️ คำเตือนจากการเพิ่มขึ้นของดาวเทียม ⛔ ขยะอวกาศมีมากกว่า 32,750 ชิ้นที่ถูกติดตามแล้ว — เสี่ยงต่อการชนกันในวงโคจร ⛔ มีฮาร์ดแวร์ใหม่ถูกส่งขึ้นไปถึง 7 ตันต่อวัน — เพิ่มความแออัดในอวกาศ ⛔ การควบคุมการปล่อยดาวเทียมยังไม่มีมาตรฐานสากลที่ชัดเจน ⛔ ดาวเทียมทางทหารอาจถูกใช้ในสงครามไซเบอร์หรือการสอดแนมประชาชน ⛔ หากไม่มีการจัดการขยะอวกาศอย่างจริงจัง อาจเกิด “Kessler Syndrome” ที่ทำให้วงโคจรใช้งานไม่ได้ https://www.slashgear.com/1961880/how-many-satellites-are-in-space-which-country-has-the-most/

🚀 “Mistral AI ระดมทุน 1.7 พันล้านยูโร! ASML เข้าร่วมเป็นผู้ถือหุ้นหลัก พร้อมดันยุโรปสู่เวที AI ระดับโลก” ถ้าคุณเคยคิดว่าโลก AI ถูกครอบงำโดยบริษัทจากสหรัฐฯ อย่าง OpenAI หรือ Google — ตอนนี้ยุโรปเริ่มตอบโต้แล้วอย่างจริงจัง เมื่อ Mistral AI สตาร์ทอัพจากฝรั่งเศสประกาศระดมทุนรอบ Series C มูลค่า 1.7 พันล้านยูโร พร้อมการเข้าร่วมลงทุนจาก ASML บริษัทผู้ผลิตอุปกรณ์เซมิคอนดักเตอร์รายใหญ่ของโลก ASML ลงทุนถึง 1.3 พันล้านยูโรในรอบนี้ และได้ถือหุ้น 11% ใน Mistral AI พร้อมที่นั่งในคณะกรรมการกลยุทธ์ของบริษัท ความร่วมมือนี้ไม่ใช่แค่เรื่องเงิน แต่เป็นการจับมือกันระหว่างผู้นำด้านฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ เพื่อสร้างโซลูชัน AI ที่ตอบโจทย์อุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์โดยตรง Mistral AI มีเป้าหมายในการพัฒนาโมเดล AI แบบกระจายศูนย์ (decentralized frontier AI) ที่สามารถแก้ปัญหาทางวิศวกรรมและอุตสาหกรรมที่ซับซ้อน เช่น การเพิ่มประสิทธิภาพการผลิตชิป, การวิเคราะห์ข้อมูลในโรงงาน, และการออกแบบระบบอัตโนมัติขั้นสูง การลงทุนครั้งนี้ทำให้ Mistral มีมูลค่าบริษัทหลังการระดมทุนอยู่ที่ 11.7 พันล้านยูโร กลายเป็นสตาร์ทอัพ AI ที่มีมูลค่าสูงที่สุดในยุโรป และเป็นคู่แข่งโดยตรงกับบริษัทจากสหรัฐฯ และจีนในสนามของ Generative AI นอกจาก ASML ยังมีนักลงทุนรายใหญ่อื่นๆ เข้าร่วม เช่น NVIDIA, Andreessen Horowitz, DST Global, Bpifrance และ Lightspeed ซึ่งสะท้อนถึงความเชื่อมั่นในศักยภาพของ Mistral ที่จะเป็นผู้นำด้าน AI แบบเปิด (open-source) และมีความเป็นอิสระจาก Silicon Valley ✅ การระดมทุนรอบ Series C ของ Mistral AI ➡️ ระดมทุนได้ 1.7 พันล้านยูโร ➡️ มูลค่าบริษัทหลังการระดมทุนอยู่ที่ 11.7 พันล้านยูโร ➡️ กลายเป็นสตาร์ทอัพ AI ที่มีมูลค่าสูงที่สุดในยุโรป ✅ การลงทุนจาก ASML ➡️ ASML ลงทุน 1.3 พันล้านยูโร และถือหุ้น 11% ➡️ ได้ที่นั่งในคณะกรรมการกลยุทธ์ของ Mistral AI ➡️ ร่วมมือเพื่อพัฒนาโซลูชัน AI สำหรับอุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์ ➡️ ตั้งเป้าใช้ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการผลิตและการออกแบบชิป ✅ เป้าหมายของ Mistral AI ➡️ พัฒนาโมเดล AI แบบกระจายศูนย์ (decentralized frontier AI) ➡️ เน้นการแก้ปัญหาทางวิศวกรรมและอุตสาหกรรมที่ซับซ้อน ➡️ สร้างโครงสร้างพื้นฐาน compute ที่มีประสิทธิภาพสูง ➡️ ส่งมอบโซลูชัน AI แบบปรับแต่งเฉพาะสำหรับองค์กร ✅ นักลงทุนรายอื่นที่เข้าร่วม ➡️ NVIDIA, DST Global, Andreessen Horowitz, Bpifrance, General Catalyst, Index Ventures, Lightspeed ➡️ สะท้อนความเชื่อมั่นในแนวทาง open-source และความเป็นอิสระของ Mistral ➡️ สนับสนุนการขยายตัวของ AI ยุโรปให้แข่งขันกับสหรัฐฯ และจีน ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Mistral เคยระดมทุน Seed มูลค่า $112 ล้านในปี 2023 — ใหญ่ที่สุดในยุโรป ➡️ เปิดตัว Le Chat ในปี 2024 และมีผู้ใช้งานทะลุ 1 ล้านใน 2 สัปดาห์ ➡️ ล่าสุดเพิ่มฟีเจอร์ Memories และโหมดวิจัยลึกใน Le Chat ➡️ เป้าหมายคือสร้าง AI ที่เข้าใจหลายภาษาและทำงานได้หลากหลายบริบท https://mistral.ai/news/mistral-ai-raises-1-7-b-to-accelerate-technological-progress-with-ai

👶 “นิวเม็กซิโกประกาศใช้ ‘Universal Child Care’ เป็นรัฐแรกในสหรัฐฯ — ดูแลเด็กทุกคนฟรี ไม่จำกัดรายได้!” ลองจินตนาการว่าคุณเป็นพ่อแม่ในรัฐนิวเม็กซิโก ที่ต้องจ่ายค่าเนอร์สเซอรี่หรือศูนย์ดูแลเด็กเดือนละหลายร้อยดอลลาร์ — แล้ววันหนึ่งรัฐประกาศว่า “ตั้งแต่ 1 พฤศจิกายนนี้ ทุกครอบครัวจะได้รับสิทธิ์ดูแลเด็กฟรี โดยไม่ต้องสนใจรายได้” นั่นคือสิ่งที่เกิดขึ้นจริงในปี 2025 และถือเป็นก้าวประวัติศาสตร์ของสหรัฐอเมริกา ผู้ว่าการรัฐ Michelle Lujan Grisham ร่วมกับกรมการศึกษาปฐมวัยของรัฐ (ECECD) ประกาศว่า นิวเม็กซิโกจะเป็นรัฐแรกที่ให้บริการดูแลเด็กแบบ “ฟรีถ้วนหน้า” โดยยกเลิกข้อกำหนดด้านรายได้ และยังคงยกเว้นค่า copay สำหรับครอบครัวทั้งหมด นโยบายนี้ต่อยอดจากความพยายามตั้งแต่ปี 2019 ที่รัฐเริ่มขยายสิทธิ์ให้ครอบครัวที่มีรายได้ไม่เกิน 400% ของระดับความยากจนของรัฐบาลกลาง และตอนนี้จะครอบคลุมทุกครอบครัวโดยไม่จำกัดรายได้ — คิดเป็นการประหยัดเฉลี่ยปีละ $12,000 ต่อเด็กหนึ่งคน นอกจากการให้สิทธิ์ฟรี รัฐยังลงทุนเพิ่มในโครงสร้างพื้นฐาน เช่น กองทุนเงินกู้ดอกเบี้ยต่ำ $12.7 ล้าน เพื่อสร้างและปรับปรุงศูนย์ดูแลเด็ก และขอเพิ่มงบอีก $20 ล้านในปีงบประมาณ 2027 พร้อมทั้งเพิ่มค่าตอบแทนให้ผู้ดูแลเด็ก โดยกำหนดขั้นต่ำ $18 ต่อชั่วโมง และให้สิทธิพิเศษกับศูนย์ที่เปิดบริการ 10 ชั่วโมงต่อวัน 5 วันต่อสัปดาห์ เป้าหมายคือการเพิ่มจำนวนบุคลากรอีก 5,000 คนทั่วรัฐ เพื่อรองรับระบบถ้วนหน้าอย่างเต็มรูปแบบ และสร้างระบบที่ยั่งยืนสำหรับเด็กเล็ก ครอบครัว และเศรษฐกิจของรัฐในระยะยาว ✅ การประกาศใช้นโยบาย Universal Child Care ➡️ เริ่มตั้งแต่วันที่ 1 พฤศจิกายน 2025 ➡️ ยกเลิกข้อกำหนดด้านรายได้ในการรับสิทธิ์ ➡️ ยังคงยกเว้นค่า copay สำหรับทุกครอบครัว ➡️ ประหยัดเฉลี่ย $12,000 ต่อเด็กหนึ่งคนต่อปี ✅ การลงทุนในโครงสร้างพื้นฐาน ➡️ กองทุนเงินกู้ดอกเบี้ยต่ำ $12.7 ล้านสำหรับสร้างและปรับปรุงศูนย์ดูแลเด็ก ➡️ ขอเพิ่มงบอีก $20 ล้านในปีงบประมาณ 2027 ➡️ เน้นการขยายบริการสำหรับเด็กเล็ก, ครอบครัวยากจน และเด็กพิเศษ ✅ การสนับสนุนผู้ให้บริการ ➡️ เพิ่มอัตราการจ่ายให้สะท้อนต้นทุนจริง ➡️ ศูนย์ที่จ่ายขั้นต่ำ $18/ชม. และเปิดบริการ 10 ชม./วัน จะได้รับอัตราส่งเสริม ➡️ เปิดแคมเปญทั่วรัฐเพื่อรับสมัครผู้ให้บริการแบบบ้าน (home providers) ✅ ผลกระทบต่อครอบครัวและเศรษฐกิจ ➡️ ครอบครัวมีเสถียรภาพทางการเงินมากขึ้น ➡️ มีเวลามากขึ้นในการดูแลลูกและเลือกศูนย์ที่มีคุณภาพ ➡️ ส่งเสริมการมีส่วนร่วมในตลาดแรงงาน ➡️ สร้างผลลัพธ์ที่ดีในด้านสุขภาพ การเรียนรู้ และความเป็นอยู่ของเด็ก ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Save the Children Action Network ยกย่องนโยบายนี้ว่าเป็นต้นแบบระดับชาติ ➡️ นโยบายนี้ต่อยอดจากการตั้งกองทุน Early Childhood Trust Fund และการแก้ไขรัฐธรรมนูญ ➡️ นักวิชาการชี้ว่าเป็นการลงทุนที่สร้างความเท่าเทียมและความมั่นคงในระยะยาว ➡️ นิวเม็กซิโกเคยเป็นผู้นำด้าน universal preschool และการปรับค่าจ้างครูเด็กเล็ก https://www.governor.state.nm.us/2025/09/08/new-mexico-is-first-state-in-nation-to-offer-universal-child-care/

📡 “ICE ใช้ ‘Stingray’ ดักสัญญาณมือถือกลางเมือง! เครื่องมือลับที่ตามหาผู้ต้องสงสัย แต่ละเมิดความเป็นส่วนตัวของประชาชนรอบข้าง” ลองจินตนาการว่าคุณกำลังเดินอยู่ในเมือง แล้วมือถือของคุณเชื่อมต่อกับเครือข่ายที่ดูเหมือนเป็นของผู้ให้บริการ…แต่จริงๆ แล้วมันคือเครื่องดักสัญญาณที่รัฐบาลใช้ติดตามผู้ต้องสงสัย — นั่นคือสิ่งที่เกิดขึ้นจริงในสหรัฐฯ เมื่อ ICE (สำนักงานตรวจคนเข้าเมืองและศุลกากร) กลับมาใช้เทคโนโลยี “Stingray” หรือ cell-site simulator อีกครั้งในการตามหาผู้หลบหนีจากการเนรเทศ Stingray คืออุปกรณ์ที่ปลอมตัวเป็นเสาสัญญาณมือถือ เพื่อหลอกให้โทรศัพท์ของเป้าหมายเชื่อมต่อเข้ามา เมื่อเชื่อมต่อแล้ว เจ้าหน้าที่สามารถระบุตำแหน่งของอุปกรณ์นั้นได้อย่างแม่นยำ แต่ปัญหาคือ…โทรศัพท์ของคนทั่วไปที่อยู่ในบริเวณเดียวกันก็อาจถูกดักข้อมูลไปด้วยโดยไม่รู้ตัว ในกรณีล่าสุด ICE ได้ขอหมายค้นเพื่อใช้ Stingray ติดตามผู้ต้องสงสัยในเมือง Orem รัฐ Utah ซึ่งเคยถูกสั่งเนรเทศในปี 2023 แต่ยังคงอยู่ในประเทศ และมีประวัติหลบหนีจากเรือนจำในเวเนซุเอลา รวมถึงพัวพันกับแก๊งอาชญากรรม แม้จะมีการขอหมายค้นเพื่อระบุตำแหน่งเบื้องต้นจากผู้ให้บริการมือถือ แต่ข้อมูลที่ได้ครอบคลุมพื้นที่ถึง 30 บล็อก ทำให้ต้องใช้ Stingray เพื่อระบุตำแหน่งที่แม่นยำยิ่งขึ้น โดยยังไม่แน่ชัดว่าผู้ต้องสงสัยถูกจับได้หรือไม่ ที่น่าจับตามองคือ ICE ได้ซื้อ “รถดักสัญญาณมือถือ” มูลค่ากว่า 1 ล้านดอลลาร์ในเดือนพฤษภาคม และยังมีสัญญากับบริษัทผู้ผลิต Stingray อย่าง Harris Corporation มูลค่าสูงถึง 4.4 ล้านดอลลาร์ ซึ่งทั้งหมดนี้เกิดขึ้นในช่วงรัฐบาลปัจจุบัน ✅ การใช้งาน Stingray โดย ICE ➡️ Stingray เป็นอุปกรณ์ที่ปลอมตัวเป็นเสาสัญญาณมือถือ ➡️ เมื่อโทรศัพท์เชื่อมต่อ เจ้าหน้าที่สามารถระบุตำแหน่งได้ ➡️ ใช้ในการติดตามผู้ต้องสงสัยที่หลบหนีจากการเนรเทศ ➡️ ล่าสุดใช้ในเมือง Orem, Utah เพื่อตามหาผู้ต้องสงสัยคดีฆาตกรรม ✅ ข้อมูลจากหมายค้นและการติดตาม ➡️ ผู้ต้องสงสัยเคยหลบหนีจากเรือนจำในเวเนซุเอลา ➡️ มีประวัติเกี่ยวข้องกับแก๊งอาชญากรรม ➡️ การติดตามเบื้องต้นครอบคลุมพื้นที่ 30 บล็อก ➡️ ต้องใช้ Stingray เพื่อระบุตำแหน่งที่แม่นยำ ✅ การลงทุนด้านเทคโนโลยีของ ICE ➡️ ซื้อรถดักสัญญาณมือถือมูลค่า $1 ล้านในเดือนพฤษภาคม ➡️ มีสัญญากับ Harris Corporation มูลค่า $4.4 ล้าน ➡️ สัญญาเหล่านี้เกิดขึ้นในช่วงปี 2024–2025 ➡️ แสดงถึงการผลักดันการใช้เทคโนโลยีติดตามแบบเคลื่อนที่ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Stingray เคยถูกวิจารณ์อย่างหนักในยุครัฐบาลก่อนหน้า ➡️ อุปกรณ์นี้สามารถดักข้อมูลจากโทรศัพท์ใกล้เคียงโดยไม่เลือกเป้าหมาย ➡️ ใช้เทคนิค IMSI-catcher เพื่อดึงข้อมูลหมายเลขอุปกรณ์ ➡️ สามารถบังคับให้โทรศัพท์ลดระดับความปลอดภัยของการเชื่อมต่อ https://www.forbes.com/sites/the-wiretap/2025/09/09/how-ice-is-using-fake-cell-towers-to-spy-on-peoples-phones/

กระทรวงคลังสหรัฐฯ ออกมาตรการคว่ำบาตรเครือข่ายศูนย์หลอกลวงทั่วอาเซียน ล็อคเป้าหมาย 10 รายในกัมพูชา ซึ่งเป็นเครือข่ายฮุนเซน ที่หลอกลวงเงินคนมะกันในปี 67 ไปมากกว่า 10,000 ล้านดอลลาร์ #คิงส์โพธิ์แดง

🧠 “SiFive เปิดตัว RISC-V Gen 2 IP — ชิปใหม่ที่รวมพลัง Scalar, Vector และ Matrix เพื่อเร่ง AI ตั้งแต่ IoT จนถึง Data Center!” ลองนึกภาพว่าคุณกำลังพัฒนาอุปกรณ์ IoT ที่ต้องการประมวลผล AI แบบเรียลไทม์ หรือคุณเป็นผู้ดูแลระบบในศูนย์ข้อมูลที่ต้องรันโมเดล LLM ขนาดมหึมา — ตอนนี้ SiFive ได้เปิดตัวชุด IP ใหม่ที่อาจเปลี่ยนเกมทั้งหมด ด้วยการรวมพลังการประมวลผลแบบ scalar, vector และ matrix เข้าไว้ในสถาปัตยกรรม RISC-V รุ่นล่าสุด SiFive เปิดตัว “2nd Generation Intelligence IP” ซึ่งประกอบด้วย 5 ผลิตภัณฑ์ ได้แก่ X160 Gen 2, X180 Gen 2, X280 Gen 2, X390 Gen 2 และ XM Gen 2 โดย X160 และ X180 เป็นรุ่นใหม่ทั้งหมด ส่วนอีกสามรุ่นเป็นการอัปเกรดจากเวอร์ชันก่อนหน้า จุดเด่นคือการรองรับการประมวลผลแบบเวกเตอร์และเมทริกซ์ที่เหมาะกับงาน AI ทุกระดับ ตั้งแต่ edge computing ไปจนถึง data center X160 และ X180 ถูกออกแบบมาเพื่ออุปกรณ์ฝังตัวที่มีข้อจำกัดด้านพลังงานและพื้นที่ เช่น รถยนต์อัตโนมัติ หุ่นยนต์อุตสาหกรรม และระบบ IoT อัจฉริยะ ส่วน XM Gen 2 มาพร้อม matrix engine ที่ปรับขนาดได้ เหมาะกับงาน inference โมเดลขนาดใหญ่ เช่น LLM และ AI ด้านภาพ ทุก IP ในซีรีส์นี้สามารถทำหน้าที่เป็น Accelerator Control Unit (ACU) เพื่อควบคุม accelerator ภายนอกผ่านอินเทอร์เฟซ SSCI และ VCIX ซึ่งช่วยลดภาระของซอฟต์แวร์และเพิ่มประสิทธิภาพการประมวลผลแบบขนาน SiFive ยังชี้ว่า vector engine มีข้อได้เปรียบเหนือ CPU แบบ scalar โดยสามารถประมวลผลข้อมูลหลายชุดพร้อมกัน ลด overhead และใช้พลังงานน้อยลง — เหมาะกับงาน AI ที่ต้องการความเร็วและประสิทธิภาพในพื้นที่จำกัด ✅ การเปิดตัว IP ใหม่ของ SiFive ➡️ เปิดตัว 5 ผลิตภัณฑ์ในซีรีส์ Gen 2: X160, X180, X280, X390 และ XM ➡️ X160 และ X180 เป็นรุ่นใหม่สำหรับ edge และ IoT ➡️ X280, X390 และ XM เป็นรุ่นอัปเกรดจากเวอร์ชันก่อน ➡️ รองรับ scalar, vector และ matrix compute ในสถาปัตยกรรมเดียว ✅ จุดเด่นด้านเทคโนโลยี ➡️ XM Gen 2 มี matrix engine ที่ปรับขนาดได้ รองรับงาน AI ขนาดใหญ่ ➡️ Vector engine ลด overhead และใช้พลังงานน้อยกว่าการประมวลผลแบบ scalar ➡️ รองรับ datatype ใหม่ เช่น BF16 และ vector crypto extensions ➡️ มี memory subsystem ที่ลด latency และเพิ่ม throughput ✅ การใช้งานในโลกจริง ➡️ X160 และ X180 เหมาะกับรถยนต์อัตโนมัติ, หุ่นยนต์, IoT อัจฉริยะ ➡️ X390 Gen 2 รองรับ 4-core cache-coherent complex และ bandwidth สูงถึง 1 TB/s ➡️ ทุก IP สามารถทำหน้าที่เป็น ACU เพื่อควบคุม accelerator ภายนอก ➡️ ใช้ SSCI และ VCIX interface เพื่อเชื่อมต่อกับ co-processor ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Deloitte คาดการณ์ว่า edge AI จะเติบโตถึง 78% ในปีนี้ ➡️ SiFive ได้รับการยอมรับจากบริษัทเซมิคอนดักเตอร์ Tier 1 ในสหรัฐฯ ➡️ IP ทั้งหมดพร้อมให้ license แล้ว และจะมี silicon ตัวแรกใน Q2 2026 ➡️ SiFive จะโชว์ผลิตภัณฑ์ในงาน AI Infra Summit ที่ Santa Clara ‼️ คำเตือนสำหรับผู้พัฒนาและองค์กร ⛔ IP เหล่านี้ยังอยู่ในช่วง pre-silicon — ประสิทธิภาพจริงต้องรอการพิสูจน์ ⛔ การใช้งาน matrix engine ต้องมีการออกแบบซอฟต์แวร์ที่รองรับโดยเฉพาะ ⛔ การเชื่อมต่อกับ accelerator ภายนอกต้องใช้ interface เฉพาะ SSCI/VCIX ⛔ หากใช้ในระบบที่ไม่รองรับ vector หรือ matrix compute อาจไม่เห็นประโยชน์เต็มที่ ⛔ การนำไปใช้ใน edge device ต้องคำนึงถึงข้อจำกัดด้านพลังงานและความร้อน https://www.techpowerup.com/340788/sifives-new-risc-v-ip-combines-scalar-vector-and-matrix-compute-to-accelerate-ai-from-the-far-edge-iot-to-the-data-center

📉 “AI ไม่บูมแล้ว? อัตราการใช้งาน AI ในบริษัทใหญ่ลดลงต่อเนื่อง — สัญญาณสะท้อนความจริงหลังคลื่นกระแส” ถ้าเมื่อปีที่แล้วคุณรู้สึกว่า AI กำลังครองโลก — ไม่ว่าจะเป็น ChatGPT, Midjourney, หรือระบบอัตโนมัติในองค์กร — คุณไม่ได้คิดไปเอง เพราะช่วงนั้นคือจุดพีคของกระแส AI ที่ทุกบริษัทต่างรีบปรับตัวเพื่อไม่ให้ตกขบวน แต่ตอนนี้…ข้อมูลจาก U.S. Census Bureau กลับชี้ว่า “บริษัทขนาดใหญ่กำลังลดการใช้งาน AI ลงอย่างต่อเนื่อง” จากการสำรวจธุรกิจมากกว่า 1.2 ล้านแห่งทั่วสหรัฐฯ พบว่า บริษัทที่มีพนักงานมากกว่า 250 คน มีอัตราการใช้งาน AI ลดลงจาก 13.5% ในเดือนมิถุนายน เหลือเพียง 12% ในปลายเดือนสิงหาคม 2025 ซึ่งถือเป็นการลดลงครั้งแรกนับตั้งแต่เริ่มเก็บข้อมูลในปี 2022 แม้บริษัทขนาดเล็กบางกลุ่มยังคงเพิ่มการใช้งาน AI แต่ภาพรวมกลับสะท้อนความลังเล โดยเฉพาะเมื่อมีรายงานว่า 95% ของบริษัทที่นำ AI ไปใช้ “ไม่สามารถสร้างรายได้ใหม่ได้จริง” และหลายแห่งเริ่มกลับมาจ้างพนักงานมนุษย์อีกครั้ง หลังพบว่า AI ยังไม่สามารถแทนที่แรงงานได้อย่างสมบูรณ์ นอกจากนี้ยังมีสัญญาณจากตลาด เช่น ราคาหุ้น Nvidia ที่ตกลงหลังประกาศว่า “GPU สำหรับ AI ขายหมดแล้ว” และการเปิดตัว GPT-5 ที่ไม่สามารถสร้างความประทับใจได้ตามที่คาดหวัง — ทั้งหมดนี้ทำให้นักวิเคราะห์บางคนเริ่มพูดถึง “AI winter” หรือช่วงชะลอตัวของวงการ AI ที่อาจกำลังเริ่มต้น ✅ ข้อมูลจาก U.S. Census Bureau ➡️ สำรวจธุรกิจ 1.2 ล้านแห่งทุกสองสัปดาห์ ➡️ บริษัทขนาดใหญ่ (มากกว่า 250 คน) ลดการใช้งาน AI จาก 13.5% เหลือ 12% ➡️ เป็นการลดลงครั้งแรกตั้งแต่เริ่มเก็บข้อมูลในปี 2022 ➡️ บริษัทขนาดเล็กบางกลุ่มยังคงเพิ่มการใช้งาน ✅ สาเหตุที่ทำให้การใช้งาน AI ลดลง ➡️ 95% ของบริษัทที่ใช้ AI ไม่สามารถสร้างรายได้ใหม่ได้ ➡️ AI ยังไม่สามารถแทนแรงงานมนุษย์ได้อย่างสมบูรณ์ ➡️ บริษัทเริ่มกลับมาจ้างพนักงานหลังพบข้อจำกัดของ AI ➡️ GPT-5 เปิดตัวแล้วแต่ไม่สามารถสร้างความเปลี่ยนแปลงได้ตามที่คาดหวัง ✅ บริบทจากภายนอก ➡️ Nvidia ประกาศว่า GPU สำหรับ AI ขายหมด แต่ราคาหุ้นกลับตก ➡️ นักเศรษฐศาสตร์บางคนเปรียบเทียบกระแส AI กับฟองสบู่ dot-com ➡️ AMD ยังเชื่อว่า AI “ยังถูกประเมินต่ำ” และมีศักยภาพอีกมาก ➡️ McKinsey รายงานว่า 92% ของบริษัทยังคงวางแผนลงทุนใน AI เพิ่มขึ้น https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/ai-adoption-rate-is-declining-among-large-companies-us-census-bureau-claims-fewer-businesses-are-using-ai-tools

⚙️ “Intel 14A: เทคโนโลยีสุดล้ำที่แรงกว่า 18A แต่แพงกว่า เพราะใช้เครื่องพิมพ์ชิประดับนาโนรุ่นใหม่จาก ASML!” ลองนึกภาพว่าคุณกำลังออกแบบชิปที่ต้องการประสิทธิภาพสูงสุดและประหยัดพลังงานที่สุดในโลก แล้ว Intel บอกว่า “เรามี 14A node ที่แรงกว่า 18A ถึง 20% และกินไฟน้อยลงถึง 35%” — ฟังดูน่าสนใจใช่ไหม? แต่เบื้องหลังนั้นคือค่าใช้จ่ายที่สูงลิ่ว เพราะต้องใช้เครื่องพิมพ์ชิปรุ่นใหม่ที่เรียกว่า High-NA EUV จาก ASML ซึ่งมีราคาสูงถึง $380 ล้านต่อเครื่อง! David Zinsner, CFO ของ Intel ยืนยันในงานประชุม Citi’s Global TMT ว่า 14A จะมีต้นทุนต่อแผ่นเวเฟอร์สูงกว่า 18A อย่างแน่นอน แม้จะไม่สูงมากในแง่การลงทุนรวม แต่เครื่องพิมพ์ Twinscan EXE:5200B ที่ใช้เลนส์ขนาด 0.55 NA (Numerical Aperture) ทำให้ต้นทุนการผลิตต่อหน่วยพุ่งขึ้น Intel 14A ยังมาพร้อมกับเทคโนโลยีใหม่หลายอย่าง เช่น RibbonFET 2 ที่เป็นโครงสร้างทรานซิสเตอร์แบบ gate-all-around รุ่นปรับปรุง และ PowerDirect ที่เป็นระบบส่งพลังงานจากด้านหลังของชิปโดยตรง ซึ่งช่วยลดความซับซ้อนของการเดินสายไฟและเพิ่มประสิทธิภาพ นอกจากนี้ยังมี Turbo Cells ที่ช่วยเพิ่มความเร็วของ CPU และ GPU โดยไม่ต้องเพิ่มพื้นที่หรือพลังงานมากนัก — ทั้งหมดนี้ทำให้ 14A เป็น node ที่ออกแบบมาเพื่อรองรับทั้งผลิตภัณฑ์ของ Intel และลูกค้าภายนอกในอนาคต แต่ปัญหาคือ หาก Intel ไม่สามารถหาลูกค้าภายนอกมาใช้ 14A ได้ ก็อาจไม่คุ้มค่าการลงทุน และอาจต้องชะลอหรือยกเลิก node นี้ไปเลย ซึ่งจะส่งผลต่อแผนการฟื้นตัวของ Intel Foundry ที่กำลังพยายามกลับมาเป็นผู้นำในตลาดโลก ✅ Intel 14A node คืออะไร ➡️ เป็นกระบวนการผลิตชิประดับ 1.4nm ที่ออกแบบใหม่ทั้งหมด ➡️ ใช้เทคโนโลยี RibbonFET 2 และ PowerDirect เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ ➡️ มี Turbo Cells ที่ช่วยเพิ่มความเร็วโดยไม่เพิ่มพื้นที่หรือพลังงาน ➡️ ให้ประสิทธิภาพต่อวัตต์ดีกว่า 18A ถึง 15–20% และลดการใช้พลังงานได้ 25–35% ✅ เครื่องมือที่ใช้ใน 14A ➡️ ใช้เครื่องพิมพ์ชิป High-NA EUV จาก ASML รุ่น Twinscan EXE:5200B ➡️ ความละเอียดสูงถึง 8nm ต่อการยิงแสงครั้งเดียว ➡️ ลดความจำเป็นในการใช้ multi-patterning ซึ่งช่วยเพิ่ม yield ➡️ เครื่องมีราคาสูงถึง $380 ล้านต่อเครื่อง เทียบกับ $235 ล้านของรุ่นเดิม ✅ บริบททางธุรกิจและการลงทุน ➡️ Intel ต้องการลูกค้าภายนอกเพื่อให้คุ้มค่าการลงทุนใน 14A ➡️ หากไม่มีลูกค้ารายใหญ่ อาจต้องชะลอหรือยกเลิก node นี้ ➡️ Intel Foundry ต้องรักษาสัดส่วนการถือหุ้น 51% ตามข้อตกลงกับรัฐบาลสหรัฐฯ ➡️ การพัฒนา 14A ใช้งบวิจัยหลายพันล้านดอลลาร์ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ 14A-E เป็นเวอร์ชันปรับปรุงของ 14A ที่เพิ่มประสิทธิภาพอีก 5% ➡️ Samsung และ TSMC กำลังพัฒนา 2nm node เพื่อแข่งขันกับ Intel ➡️ Intel ได้รับสัญญาผลิตชิป 18A มูลค่า $15 พันล้านจาก Microsoft1 ➡️ High-NA EUV ยังมีข้อจำกัดด้านขนาด field ทำให้ต้องปรับการออกแบบชิปใหม่ https://www.tomshardware.com/tech-industry/semiconductors/intel-cfo-confirms-that-14a-will-be-more-expensive-to-use-than-18a-intel-expects-14a-fabrication-process-to-offer-15-20-percent-better-performance-per-watt-or-25-35-percent-lower-power-consumption-compared-to-18a

💸 “RTX 5090 โมดิฟาย 128GB VRAM ราคา $13,000! GPU สุดลิมิเต็ดที่เกิดจากตลาดมืด AI ในจีน” ลองจินตนาการว่าคุณกำลังสร้างโมเดล AI ขนาดใหญ่ หรือฝึก LLM บนเครื่องส่วนตัว แล้วพบว่าแม้ RTX 4090 ที่มี VRAM 24GB ก็ยังไม่พอ…ตอนนี้มี GPU ที่อาจตอบโจทย์คุณ — RTX 5090 ที่ถูกโมดิฟายให้มี VRAM ถึง 128GB! แต่ราคาก็แรงตามไปด้วยที่ $13,200 ต่อใบ และยังเป็น “โปรโตไทป์สุดลับ” ที่ผลิตจากโรงงานใต้ดินในจีน โดยปกติ RTX 5090 มาพร้อม VRAM 32GB GDDR7 ซึ่งถือว่าเยอะมากแล้วสำหรับงานเกม แต่สำหรับงาน AI ที่ต้องใช้หน่วยความจำมหาศาล เช่นการรันโมเดล GPT หรือ Stable Diffusion แบบ local — ก็ยังไม่พออยู่ดี โรงงานในจีนจึงเริ่มนำ GPU รุ่นท็อปมาดัดแปลงใหม่ โดยถอดชิปออกจากการ์ดเกม แล้วติดตั้งลงบน PCB แบบ custom ที่รองรับการใส่แรมสองด้าน (dual-sided) พร้อมใช้ GDDR7X ที่ยังไม่วางจำหน่ายทั่วไป และต้องเขียน BIOS กับ firmware ใหม่ทั้งหมดเพื่อให้ระบบรู้จัก VRAM ขนาดมหึมา ก่อนหน้านี้เคยมี RTX 4090 ที่ถูกโมดิฟายให้มี VRAM 96GB ซึ่งถือว่าแปลกมากแล้ว แต่ครั้งนี้คือการก้าวข้ามขีดจำกัดไปอีกขั้น โดยใช้เทคนิคที่อาจต้องใช้ชิป GDDR7 ขนาด 32Gb ซึ่งยังไม่มีผู้ผลิตรายใดประกาศออกมาอย่างเป็นทางการ แม้จะยังไม่มีภาพ PCB ชัดเจน แต่มีการโพสต์ภาพจาก Nvidia-SMI ที่แสดงให้เห็นว่า VRAM 128GB ถูกระบบตรวจจับจริง — แปลว่ามันใช้งานได้ ไม่ใช่แค่แนวคิด และมีราคาขายจริงในตลาดมืด AI ที่กำลังเฟื่องฟูในจีน ✅ การ์ดจอ RTX 5090 โมดิฟาย ➡️ เพิ่ม VRAM จาก 32GB เป็น 128GB ด้วยการใช้ PCB แบบสองด้าน ➡️ ใช้ GDDR7X ที่ยังไม่วางจำหน่ายทั่วไป ➡️ ต้องเขียน BIOS และ firmware ใหม่เพื่อให้ระบบรู้จักหน่วยความจำ ➡️ มีภาพจาก Nvidia-SMI แสดงว่า VRAM ถูกตรวจจับครบ 128GB ➡️ ราคาขายประมาณ $13,200 ต่อใบ สูงกว่ารุ่นปกติถึง 4 เท่า ✅ บริบทของตลาด GPU ในจีน ➡️ จีนถูกจำกัดการนำเข้า GPU ระดับสูงจากสหรัฐฯ ➡️ เกิดตลาดมืดที่นำการ์ดเกมมาดัดแปลงเป็น GPU สำหรับงาน AI ➡️ เคยมี RTX 4090 โมดิฟายเป็น 96GB และ 48GB เพื่อใช้ในเซิร์ฟเวอร์ ➡️ การ์ดเหล่านี้มักถูกขายต่อในตลาดมือสองโดยไม่มีข้อมูลชัดเจน ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ GDDR7 ที่มีอยู่ในตลาดตอนนี้มีความจุสูงสุด 24Gb (3GB ต่อโมดูล) ➡️ การจะได้ 128GB ต้องใช้โมดูล 32Gb หรือ PCB ที่ใส่แรมจำนวนมากผิดปกติ ➡️ RTX Pro 6000 ที่เป็นรุ่น workstation ยังมีแค่ 96GB VRAM ➡️ การ์ดที่มี VRAM สูงเหมาะกับงาน AI มากกว่างานเกม https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/upgraded-nvidia-rtx-5090-gets-128gb-vram-and-usd13-000-price-tag-super-limited-gpu-is-described-as-a-prototype

🏗️ “TSMC ปั้นคนท้องถิ่น! ขยายโครงการฝึกงานในรัฐแอริโซนา รับมือโรงงานผลิตชิป 4nm–2nm ที่กำลังบูม” ลองจินตนาการว่าคุณเป็นนักศึกษาด้านวิศวกรรมไฟฟ้า หรือวิทยาการคอมพิวเตอร์ในสหรัฐฯ แล้ววันหนึ่งคุณได้รับโอกาสฝึกงานกับ TSMC — บริษัทผลิตชิปที่ใหญ่ที่สุดในโลก ซึ่งกำลังสร้างโรงงานใหม่ในรัฐแอริโซนาเพื่อผลิตชิประดับ 4nm และ 2nm ที่ใช้ใน AI, GPU และอุปกรณ์ล้ำยุคของ Apple, Nvidia และ AMD ในฤดูร้อนปี 2025 นี้ TSMC ได้ขยายโครงการฝึกงานในรัฐแอริโซนาอย่างมหาศาล โดยรับนักศึกษากว่า 200 คนจาก 60 มหาวิทยาลัยทั่วสหรัฐฯ ซึ่งเพิ่มขึ้นจาก 130 คนเมื่อปีที่แล้ว และจากเพียง 16 คนในปี 2023 — ถือเป็นการเติบโตแบบก้าวกระโดดเพื่อเตรียมบุคลากรรองรับโรงงานผลิตชิปที่กำลังเร่งเปิดใช้งาน โรงงานแห่งแรกในเมืองฟีนิกซ์เริ่มผลิตชิป 4nm แล้วตั้งแต่ต้นปีนี้ และกำลังสร้างโรงงานที่สองและสามตามแผนที่ได้รับเงินสนับสนุนจาก CHIPS Act ของรัฐบาลสหรัฐฯ มูลค่ากว่า 6.6 พันล้านดอลลาร์ โดยคาดว่าโรงงานทั้งสามจะสร้างงานโดยตรงกว่า 6,000 ตำแหน่ง และเป็นหัวใจของห่วงโซ่อุปทานชิปในประเทศ นอกจากฝึกงานแล้ว TSMC ยังร่วมมือกับมหาวิทยาลัย Arizona State University (ASU) และหน่วยงานรัฐเพื่อเปิดหลักสูตรเร่งรัด 15 สัปดาห์สำหรับช่างเทคนิคในโรงงาน พร้อมทุนวิจัยระดับบัณฑิตศึกษา และศูนย์ฝึกอบรมด้านการบรรจุชิป (advanced packaging) ร่วมกับ Amkor ในเมือง Peoria ✅ การขยายโครงการฝึกงานของ TSMC ➡️ รับนักศึกษากว่า 200 คนจาก 60 มหาวิทยาลัยทั่วสหรัฐฯ ➡️ เพิ่มขึ้นจาก 130 คนในปี 2024 และ 16 คนในปี 2023 ➡️ มีนักศึกษาจาก ASU เข้าร่วมกว่า 30 คน ➡️ เป็นส่วนหนึ่งของการเตรียมบุคลากรสำหรับโรงงานผลิตชิประดับ 4nm และ 2nm ✅ โรงงานผลิตชิปในรัฐแอริโซนา ➡️ โรงงานแรกเริ่มผลิตชิป 4nm แล้วในต้นปี 2025 ➡️ โรงงานที่สองและสามอยู่ระหว่างการก่อสร้าง ➡️ ได้รับเงินสนับสนุนจาก CHIPS Act มูลค่า $6.6 พันล้าน ➡️ คาดว่าจะสร้างงานโดยตรงกว่า 6,000 ตำแหน่ง ➡️ เป็นการลงทุนรวมกว่า $65 พันล้าน ถือเป็นการลงทุนจากต่างประเทศที่ใหญ่ที่สุดในประวัติศาสตร์รัฐแอริโซนา ✅ ความร่วมมือด้านการศึกษาและการฝึกอบรม ➡️ ASU เปิดหลักสูตรวิจัยระดับปริญญาตรีและบัณฑิตด้านเซมิคอนดักเตอร์ ➡️ รัฐแอริโซนาเปิดโปรแกรมฝึกอบรมช่างเทคนิคแบบเร่งรัด 15 สัปดาห์ ➡️ Amkor เปิดศูนย์บรรจุชิปมูลค่า $2 พันล้านในเมือง Peoria ➡️ รองรับเทคโนโลยี CoWoS และ InFO สำหรับ GPU และ AI accelerators https://www.tomshardware.com/tech-industry/semiconductors/tsmc-increases-arizona-internships-to-feed-fabs