⚖️ “Microsoft vs ValueLicensing: ศึกชี้ชะตาตลาดซอฟต์แวร์มือสองในยุโรป — เมื่อสิทธิ์การใช้งานกลายเป็นสนามรบ” คดีความระหว่าง Microsoft และ ValueLicensing กลับมาอีกครั้งในศาล Competition Appeal Tribunal ของสหราชอาณาจักร โดยมีประเด็นสำคัญคือ “การขายสิทธิ์ใช้งานซอฟต์แวร์มือสอง” เช่น Windows และ Office นั้นผิดกฎหมายหรือไม่ Microsoft ยืนยันว่าการขายสิทธิ์ใช้งานแบบ perpetual ที่เคยซื้อมาแล้วไม่ควรเกิดขึ้นตั้งแต่แรก เพราะองค์ประกอบบางส่วนของซอฟต์แวร์ เช่น graphical user interface (GUI) ไม่อยู่ภายใต้ข้อกำหนดของ European Software Directive ValueLicensing ซึ่งเป็นบริษัทรีเซลเลอร์ซอฟต์แวร์มือสองในสหราชอาณาจักร ยื่นฟ้อง Microsoft ตั้งแต่ปี 2021 โดยกล่าวหาว่า Microsoft ใช้กลยุทธ์กีดกันการแข่งขัน เช่น เสนอส่วนลดให้ลูกค้าองค์กรที่ยอมคืนสิทธิ์ perpetual license เพื่อเปลี่ยนไปใช้บริการแบบ subscription ซึ่งทำให้ตลาดมือสองขาดแคลนสิทธิ์ใช้งาน และบริษัทสูญเสียรายได้กว่า £270 ล้าน Microsoft เปลี่ยนแนวทางการป้องกันจากเดิมที่ปฏิเสธการกระทำผิด มาเป็นการโต้แย้งว่าตลาดซอฟต์แวร์มือสอง “ไม่ควรมีอยู่เลย” โดยอ้างสิทธิ์ในองค์ประกอบที่ไม่ใช่โค้ดโปรแกรม เช่น GUI และสื่อประกอบอื่น ๆ ซึ่งไม่อยู่ภายใต้สิทธิ์การขายต่อ หากศาลตัดสินตามแนวทางของ Microsoft อาจส่งผลให้ตลาดซอฟต์แวร์มือสองในยุโรปต้องปิดตัวลง และผู้ใช้งานทั่วไปที่เคยซื้อสิทธิ์ราคาถูกจากรีเซลเลอร์อาจไม่มีทางเลือกอีกต่อไป ✅ ประเด็นสำคัญในคดี Microsoft vs ValueLicensing ➡️ Microsoft โต้แย้งว่าการขายสิทธิ์ใช้งานซอฟต์แวร์มือสองเป็นสิ่งผิดกฎหมาย ➡️ อ้างสิทธิ์ในองค์ประกอบที่ไม่ใช่โค้ด เช่น GUI ซึ่งไม่อยู่ภายใต้ European Software Directive ➡️ ValueLicensing ยื่นฟ้องเรียกค่าเสียหายกว่า £270 ล้าน จากการสูญเสียรายได้ ✅ กลยุทธ์ที่ถูกกล่าวหา ➡️ Microsoft เสนอส่วนลดให้ลูกค้าองค์กรที่คืนสิทธิ์ perpetual license เพื่อใช้ subscription ➡️ ใส่เงื่อนไขในสัญญาที่จำกัดสิทธิ์การขายต่อ ➡️ ส่งผลให้ตลาดมือสองขาดแคลนสิทธิ์ใช้งาน และรีเซลเลอร์ไม่สามารถดำเนินธุรกิจได้ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ คดีนี้อ้างอิงคำตัดสินของศาลยุโรปในคดี UsedSoft ซึ่งเคยอนุญาตให้ขายซอฟต์แวร์มือสองได้ ➡️ ตลาดซอฟต์แวร์มือสองในยุโรปมีมูลค่าสูง และช่วยให้ผู้ใช้งานเข้าถึงซอฟต์แวร์ในราคาถูก ➡️ การขายสิทธิ์แบบ perpetual เป็นทางเลือกที่สำคัญสำหรับองค์กรที่ไม่ต้องการ subscription ➡️ หาก Microsoft ชนะคดี อาจมีผลกระทบต่อบริษัทรีเซลเลอร์กว่า 50 แห่งทั่วยุโรป https://www.techradar.com/pro/security/microsoft-wants-to-ban-pre-owned-software-cheap-office-keys-and-windows-11-serials-but-is-that-a-lost-battle-already

🎓 “Oboe เปิดตัวแพลตฟอร์มเรียนรู้ด้วย AI — สร้างคอร์สได้ทันทีจากแค่คำถามเดียว” Oboe คือแพลตฟอร์มการเรียนรู้ด้วย AI ที่เพิ่งเปิดตัวโดยผู้ร่วมก่อตั้ง Anchor ซึ่งเคยขายกิจการให้ Spotify ไปก่อนหน้านี้ โดยมีเป้าหมายในการเปลี่ยนวิธีการเรียนรู้ให้สนุก ยืดหยุ่น และเป็นส่วนตัวมากขึ้น ผู้ใช้สามารถสร้างคอร์สเรียนรู้ได้ทันทีจากแค่การพิมพ์คำถามหรือหัวข้อที่สนใจ เช่น “ประวัติของข้าว” หรือ “วิธีออกเสียง pain au chocolat” แล้วระบบจะสร้างบทเรียนที่ประกอบด้วยบทความ เสียงพอดแคสต์ เกม และแบบทดสอบให้ทันที Oboe ใช้สถาปัตยกรรม AI แบบ multi-agent ที่ซับซ้อน โดยแต่ละ agent ทำหน้าที่เฉพาะ เช่น สร้างโครงสร้างบทเรียน เขียนสคริปต์พอดแคสต์ ดึงภาพจริงจากอินเทอร์เน็ต และตรวจสอบความถูกต้องของเนื้อหา ซึ่งทั้งหมดนี้เกิดขึ้นภายในไม่กี่วินาที ทำให้ผู้ใช้สามารถเริ่มเรียนรู้ได้ทันทีโดยไม่ต้องรอ แพลตฟอร์มนี้มีรูปแบบการเรียนรู้ให้เลือกถึง 9 แบบ เช่น บทความเชิงลึก พอดแคสต์แบบสนทนา เกม Word Quest ที่คล้าย Wordle และแบบทดสอบที่ออกแบบให้เบาสมองและเหมาะกับผู้เรียนแต่ละคน โดยไม่มีโฆษณาแทรก และมีระบบแนะนำคอร์สต่อเนื่องตามหัวข้อที่เรียนจบ Oboe เปิดให้สร้างคอร์สฟรีได้ 5 ครั้ง และมีแผนสมาชิกแบบเสียเงินสำหรับผู้ที่ต้องการสร้างคอร์สเพิ่มถึง 30 หรือ 100 คอร์สต่อเดือน เหมาะกับทั้งผู้เรียนทั่วไปและผู้จัดการเรียนการสอนแบบโฮมสคูล ✅ จุดเด่นของแพลตฟอร์ม Oboe ➡️ สร้างคอร์สเรียนรู้ได้ทันทีจากคำถามหรือหัวข้อใดก็ได้ ➡️ ใช้ AI แบบ multi-agent ที่ทำงานแบบขนานเพื่อสร้างเนื้อหาอย่างรวดเร็ว ➡️ มีรูปแบบการเรียนรู้ให้เลือกถึง 9 แบบ เช่น บทความ เสียง เกม และแบบทดสอบ ➡️ ไม่มีโฆษณา และมีระบบแนะนำคอร์สต่อเนื่องตามความสนใจ ✅ ความสามารถของระบบ AI ➡️ agent แต่ละตัวรับผิดชอบด้านต่าง ๆ เช่น เขียนสคริปต์ ดึงภาพจริง ตรวจสอบเนื้อหา ➡️ ใช้ภาพจริงจากอินเทอร์เน็ต ไม่ใช่ภาพที่สร้างจาก AI ➡️ ตรวจสอบความถูกต้องของเนื้อหาเพื่อป้องกันข้อผิดพลาด ➡️ สร้างคอร์สได้ภายในไม่กี่วินาที — เหมาะกับการเรียนรู้แบบทันใจ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ ผู้ก่อตั้งเคยมีบทบาทสำคัญในการพัฒนา Spotify audiobooks ➡️ Oboe ได้รับเงินลงทุนกว่า $4 ล้านจาก Eniac Ventures ➡️ มีระบบพอดแคสต์แบบสนทนา 2 คน คล้าย Google NotebookLM ➡️ เหมาะกับผู้เรียนทั่วไป นักเรียน นักวิจัย หรือผู้จัดการเรียนการสอน https://www.techradar.com/ai-platforms-assistants/gemini/oboe-just-launched-its-an-ai-powered-platform-that-helps-you-learn-anything

💽 “Seagate ทุ่มงบ 135 ล้านดอลลาร์ พัฒนาเทคโนโลยีฮาร์ดดิสก์ 100TB — ดันไอร์แลนด์เหนือสู่ศูนย์กลางการวิจัยระดับโลก” ในยุคที่ข้อมูลกลายเป็นเชื้อเพลิงของ AI และเศรษฐกิจดิจิทัล Seagate ได้ประกาศลงทุนครั้งใหญ่กว่า 135 ล้านดอลลาร์ (ประมาณ £115 ล้าน) เพื่อขยายศูนย์วิจัยในเมือง Derry/Londonderry ประเทศไอร์แลนด์เหนือ โดยมีเป้าหมายพัฒนาเทคโนโลยีฮาร์ดดิสก์ที่สามารถเก็บข้อมูลได้ถึง 100TB ภายในปี 2030 โครงการนี้ได้รับการสนับสนุนจาก Invest Northern Ireland ด้วยเงินทุนร่วมอีก £15 ล้าน และจะเน้นการพัฒนาเทคโนโลยี photonics และระบบบันทึกแบบ Mozaic ซึ่งใช้เลเซอร์ช่วยในการเขียนข้อมูลลงบนจานแม่เหล็ก — แนวทางที่ช่วยเพิ่มความจุได้อย่างมหาศาลโดยไม่ต้องเพิ่มขนาดของฮาร์ดดิสก์ ปัจจุบันศูนย์วิจัยของ Seagate ในไอร์แลนด์เหนือผลิตหัวอ่านข้อมูลมากกว่าหนึ่งในสี่ของโลก และเป็นศูนย์กลางการวิจัยด้านเลเซอร์ที่สำคัญสำหรับฮาร์ดดิสก์รุ่นถัดไป โดยโครงการใหม่นี้จะช่วยสร้างงานวิจัยและงานผลิตที่มีทักษะสูง พร้อมเสริมสร้างห่วงโซ่อุปทานในท้องถิ่น John Morris, CTO ของ Seagate กล่าวว่า “ในโลกที่ขับเคลื่อนด้วย AI ปริมาณข้อมูลไม่เพียงแต่เพิ่มขึ้น — แต่คุณค่าของข้อมูลก็เปลี่ยนไป เราต้องการโซลูชันการจัดเก็บที่ไม่เพียงใหญ่ แต่ต้องเชื่อถือได้ ทนทาน และขยายได้” ✅ รายละเอียดการลงทุนของ Seagate ➡️ ลงทุนรวม 135 ล้านดอลลาร์ (ประมาณ £115 ล้าน) ในศูนย์วิจัยที่ไอร์แลนด์เหนือ ➡️ ได้รับเงินสนับสนุนจาก Invest NI จำนวน £15 ล้าน ➡️ เน้นการพัฒนาเทคโนโลยี Mozaic และ photonics สำหรับฮาร์ดดิสก์ ➡️ เป้าหมายคือฮาร์ดดิสก์ขนาด 100TB ภายในปี 2030 ✅ ผลกระทบต่ออุตสาหกรรมและท้องถิ่น ➡️ สร้างงานวิจัยและงานผลิตที่มีทักษะสูงในภูมิภาค ➡️ เสริมสร้างห่วงโซ่อุปทานผ่านการจัดซื้อวัสดุและบริการในท้องถิ่น ➡️ เพิ่มความร่วมมือกับมหาวิทยาลัยผ่านโครงการ Smart Nano NI Consortium ➡️ ผลักดันไอร์แลนด์เหนือเป็นศูนย์กลางนวัตกรรมด้านการจัดเก็บข้อมูล ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ ฮาร์ดดิสก์ขนาดใหญ่ยังคงมีบทบาทสำคัญในศูนย์ข้อมูลระดับ exabyte ➡️ เทคโนโลยี Mozaic ใช้ plasmonic transducer และ waveguide เพื่อเพิ่มความแม่นยำในการเขียนข้อมูล ➡️ SSD แม้จะเร็วกว่า แต่ยังมีข้อจำกัดด้านต้นทุนและความจุเมื่อเทียบกับ HDD ➡️ ตลาดจัดเก็บข้อมูลเติบโตจากความต้องการของ AI, cloud และการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ https://www.techradar.com/pro/seagate-invests-usd135-million-in-its-european-photonic-center-to-deliver-100tb-hard-drives-by-2030

🚀 “SK hynix เปิดตัว HBM4 พร้อมผลิตจริง — หน่วยความจำ AI ที่เร็วที่สุดในโลก พร้อมลดพลังงานศูนย์ข้อมูล” SK hynix ประกาศความสำเร็จในการพัฒนาและเตรียมการผลิตหน่วยความจำ HBM4 เป็นรายแรกของโลกเมื่อวันที่ 12 กันยายน 2025 โดยชิปนี้ถูกออกแบบมาเพื่อรองรับงานประมวลผล AI ที่ต้องการความเร็วสูงและประสิทธิภาพด้านพลังงานอย่างเข้มข้น โดยถือเป็นก้าวสำคัญที่ช่วยปลดล็อกข้อจำกัดของโครงสร้างพื้นฐาน AI ในปัจจุบัน HBM4 มีการปรับปรุงครั้งใหญ่จากรุ่นก่อนหน้า โดยเพิ่มจำนวนช่องสัญญาณ I/O เป็น 2,048 ช่อง — มากกว่ารุ่น HBM3E ถึงสองเท่า ส่งผลให้แบนด์วิดธ์เพิ่มขึ้นอย่างมหาศาล และประสิทธิภาพด้านพลังงานดีขึ้นกว่าเดิมถึง 40% ซึ่งช่วยลดต้นทุนการดำเนินงานของศูนย์ข้อมูลได้อย่างมีนัยสำคัญ SK hynix ระบุว่า HBM4 สามารถเพิ่มประสิทธิภาพของบริการ AI ได้สูงสุดถึง 69% และมีความเร็วในการทำงานเกินมาตรฐาน JEDEC ที่ 8 Gbps โดยสามารถทำงานได้มากกว่า 10 Gbps ซึ่งถือเป็นระดับที่สูงที่สุดในอุตสาหกรรม ณ ขณะนี้ นอกจากนี้ยังใช้กระบวนการผลิตขั้นสูง MR-MUF (Mass Reflow Molded Underfill) และเทคโนโลยี 1bnm ซึ่งเป็นเจเนอเรชันที่ 5 ของกระบวนการ 10 นาโนเมตร เพื่อเพิ่มความเสถียรในการผลิตและลดความเสี่ยงจากการบิดตัวของชิปที่ซ้อนกันหลายชั้น การเปิดตัว HBM4 ส่งผลให้หุ้นของ SK hynix พุ่งขึ้นทันทีเกือบ 6% และสร้างความเชื่อมั่นว่า SK hynix จะกลายเป็นผู้นำด้านหน่วยความจำสำหรับยุค AI อย่างแท้จริง ✅ จุดเด่นของ HBM4 จาก SK hynix ➡️ เป็นหน่วยความจำรุ่นใหม่สำหรับงาน AI ที่มีแบนด์วิดธ์สูงและประหยัดพลังงาน ➡️ เพิ่มจำนวนช่องสัญญาณ I/O เป็น 2,048 ช่อง — มากกว่ารุ่นก่อนหน้า 2 เท่า ➡️ ประสิทธิภาพด้านพลังงานดีขึ้นกว่าเดิม 40% ➡️ เพิ่มประสิทธิภาพของบริการ AI ได้สูงสุดถึง 69% ✅ เทคโนโลยีการผลิตและมาตรฐาน ➡️ ใช้กระบวนการ MR-MUF เพื่อควบคุมการบิดตัวและระบายความร้อน ➡️ ใช้เทคโนโลยี 1bnm (เจเนอเรชันที่ 5 ของ 10nm) เพื่อเพิ่มความเสถียรในการผลิต ➡️ ความเร็วในการทำงานเกิน 10 Gbps — สูงกว่ามาตรฐาน JEDEC ที่ 8 Gbps ➡️ พร้อมเข้าสู่การผลิตเชิงพาณิชย์แล้วในโรงงานที่อินชอน ประเทศเกาหลีใต้ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ HBM4 เป็นรุ่นที่ 6 ต่อจาก HBM, HBM2, HBM2E, HBM3 และ HBM3E ➡️ ใช้ใน GPU และ AI accelerator รุ่นใหม่จาก NVIDIA และ AMD ➡️ ตลาดหน่วยความจำ AI เติบโตอย่างรวดเร็วจากความต้องการของศูนย์ข้อมูล ➡️ SK hynix แซง Samsung ขึ้นเป็นผู้นำด้าน DRAM ในไตรมาสล่าสุด https://www.techpowerup.com/340924/sk-hynix-completes-worlds-first-hbm4-development-and-readies-mass-production

🔧 “TCS เปิดตัวบริการออกแบบระบบด้วยชิปเลต — อินเดียเร่งเครื่องสู่ศูนย์กลางเซมิคอนดักเตอร์โลก” Tata Consultancy Services (TCS) บริษัทไอทีระดับโลกจากอินเดีย ประกาศเปิดตัวบริการใหม่ “Chiplet-Based System Engineering Services” เพื่อช่วยผู้ผลิตเซมิคอนดักเตอร์ออกแบบชิปยุคใหม่ที่มีประสิทธิภาพสูงขึ้น ต้นทุนต่ำลง และพร้อมตอบโจทย์ตลาดที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว โดยใช้แนวคิด “ชิปเลต” ซึ่งเป็นวงจรขนาดเล็กที่สามารถประกอบรวมกันเป็นชิปขนาดใหญ่ได้ตามความต้องการ การเปิดตัวครั้งนี้เกิดขึ้นในช่วงที่อินเดียกำลังเร่งพัฒนาอุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์อย่างจริงจัง โดยมีมูลค่าตลาดอยู่ที่ 45–50 พันล้านดอลลาร์ในปี 2024–2025 และคาดว่าจะเพิ่มขึ้นเป็น 100–110 พันล้านดอลลาร์ภายในปี 2030 ภายใต้การสนับสนุนจากรัฐบาลผ่านโครงการ India Semiconductor Mission มูลค่า ₹76,000 crore TCS ให้บริการออกแบบและตรวจสอบตามมาตรฐานอุตสาหกรรม เช่น UCIe (Universal Chiplet Interconnect Express) และ HBM (High Bandwidth Memory) รวมถึงการออกแบบแพ็กเกจขั้นสูงแบบ 2.5D และ 3D interposer ซึ่งช่วยให้สามารถรวมชิปหลายตัวเข้าด้วยกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ ทั้งในด้านความเร็ว ความเสถียร และขนาดที่กะทัดรัด บริการใหม่นี้ยังช่วยให้บริษัทสามารถเร่ง tape-out หรือการส่งแบบชิปเข้าสู่กระบวนการผลิตได้เร็วขึ้น ซึ่งเป็นปัจจัยสำคัญในการแข่งขันในตลาดที่ขับเคลื่อนด้วย AI, คลาวด์, สมาร์ตโฟน, รถยนต์ไฟฟ้า และอุปกรณ์เชื่อมต่อ ✅ จุดเด่นของบริการ Chiplet-Based System Engineering จาก TCS ➡️ ใช้แนวคิด “ชิปเลต” เพื่อออกแบบชิปที่ยืดหยุ่นและปรับแต่งได้ตามความต้องการ ➡️ ช่วยเร่ง tape-out และลดต้นทุนการผลิตชิป ➡️ รองรับมาตรฐาน UCIe และ HBM สำหรับการเชื่อมต่อและหน่วยความจำความเร็วสูง ➡️ ให้บริการออกแบบแพ็กเกจขั้นสูง เช่น 2.5D และ 3D interposer ✅ บริบทของตลาดเซมิคอนดักเตอร์อินเดีย ➡️ มูลค่าตลาดปี 2024–2025 อยู่ที่ $45–50 พันล้าน และคาดว่าจะเพิ่มเป็น $100–110 พันล้านในปี 2030 ➡️ รัฐบาลสนับสนุนผ่านโครงการ India Semiconductor Mission มูลค่า ₹76,000 crore ➡️ อินเดียมีวิศวกรออกแบบชิปคิดเป็น 20% ของโลก ➡️ บริษัทต่างชาติเริ่มลงทุนตั้งโรงงานประกอบและออกแบบในอินเดีย ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ แนวคิด chiplet-based design กำลังแทนที่การลดขนาดทรานซิสเตอร์แบบเดิม ➡️ UCIe เป็นมาตรฐานเปิดที่ช่วยให้ชิปหลายตัวสื่อสารกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ ➡️ HBM เป็นหน่วยความจำที่ใช้ใน GPU และ AI accelerator ที่ต้องการความเร็วสูง ➡️ TCS เคยร่วมมือกับบริษัทในอเมริกาเหนือเพื่อเร่งการผลิต AI processor ด้วยแนวทางนี้ ‼️ คำเตือนและข้อจำกัด ⛔ การออกแบบด้วยชิปเลตยังมีความซับซ้อนด้านการจัดการสัญญาณและความร้อน ⛔ การรวมชิปต่างชนิดอาจเกิดปัญหาเรื่อง latency และความเข้ากันได้ ⛔ มาตรฐาน UCIe ยังอยู่ระหว่างการพัฒนา — อาจมีการเปลี่ยนแปลงในอนาคต ⛔ บริษัทที่ไม่มีความเชี่ยวชาญด้านแพ็กเกจขั้นสูงอาจไม่สามารถใช้ประโยชน์ได้เต็มที่ ⛔ การแข่งขันในตลาดเซมิคอนดักเตอร์ยังสูงมาก — ต้องมีนวัตกรรมต่อเนื่องเพื่ออยู่รอด https://www.techpowerup.com/340896/tcs-unveils-chiplet-based-system-engineering-services-to-accelerate-semiconductor-innovation

📱 “SK hynix เปิดตัว ZUFS 4.1 — หน่วยความจำมือถือที่เร็วขึ้น ฉลาดขึ้น และพร้อมรองรับ AI บนเครื่องโดยตรง” SK hynix ผู้ผลิตหน่วยความจำรายใหญ่จากเกาหลีใต้ ประกาศเริ่มส่งมอบโซลูชัน NAND สำหรับมือถือรุ่นใหม่ในชื่อ ZUFS 4.1 ซึ่งถือเป็นการผลิตเชิงพาณิชย์ครั้งแรกของเทคโนโลยีนี้ในโลก โดยมุ่งเน้นการเพิ่มประสิทธิภาพให้กับสมาร์ตโฟนที่ใช้ AI บนเครื่อง (on-device AI) และการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ ZUFS ย่อมาจาก Zoned Universal Flash Storage ซึ่งเป็นการต่อยอดจากมาตรฐาน UFS โดยนำแนวคิด Zoned Storage มาใช้ — คือการจัดเก็บข้อมูลในโซนต่าง ๆ ตามลักษณะการใช้งาน เพื่อเพิ่มความเร็วและลดการเสื่อมของประสิทธิภาพเมื่อใช้งานไปนาน ๆ ZUFS 4.1 สามารถลดเวลาเปิดแอปทั่วไปได้ถึง 45% และลดเวลาเปิดแอป AI ได้ถึง 47% เมื่อเทียบกับ UFS แบบเดิม โดยใช้วิธีเขียนข้อมูลแบบเรียงลำดับ (sequential write) แทนการเขียนทับแบบเดิม ซึ่งช่วยให้ข้อมูลถูกจัดเก็บอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น นอกจากนี้ SK hynix ยังปรับปรุงระบบตรวจจับข้อผิดพลาดให้แม่นยำขึ้น และสามารถสื่อสารกับ CPU ได้ดีขึ้น ทำให้ระบบสามารถฟื้นตัวจากข้อผิดพลาดได้เร็วขึ้นและเสถียรขึ้น โดย ZUFS 4.1 ผ่านการทดสอบร่วมกับลูกค้าในเดือนมิถุนายน และเริ่มผลิตจริงในเดือนกรกฎาคม 2025 ✅ จุดเด่นของ ZUFS 4.1 จาก SK hynix ➡️ เป็นโซลูชัน NAND สำหรับมือถือที่ใช้เทคโนโลยี Zoned Storage ➡️ ลดเวลาเปิดแอปทั่วไปได้ 45% และแอป AI ได้ 47% ➡️ เขียนข้อมูลแบบ sequential แทนการเขียนทับ — ช่วยลดการเสื่อมของประสิทธิภาพ ➡️ ปรับปรุงระบบตรวจจับข้อผิดพลาดและการสื่อสารกับ CPU เพื่อเพิ่มความเสถียร ✅ การพัฒนาและการผลิต ➡️ ผ่านการทดสอบร่วมกับลูกค้าในเดือนมิถุนายน 2025 ➡️ เริ่มผลิตเชิงพาณิชย์ในเดือนกรกฎาคม และเริ่มส่งมอบในเดือนกันยายน ➡️ เป็นโซลูชันแรกที่พัฒนาเพื่อปรับแต่งการทำงานร่วมกับ Android OS โดยเฉพาะ ➡️ รองรับการใช้งานในสมาร์ตโฟนรุ่นใหม่ที่เน้น on-device AI และการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Zoned Storage เคยใช้ในเซิร์ฟเวอร์และ SSD ระดับองค์กรมาก่อน ➡️ UFS 4.1 เป็นมาตรฐานล่าสุดที่เปิดตัวในปี 2025 โดย JEDEC ➡️ SK hynix กำลังแข่งขันกับ Samsung และ Kioxia ในตลาด NAND สำหรับมือถือ ➡️ การจัดเก็บแบบ zoned ช่วยลดการเขียนซ้ำและยืดอายุการใช้งานของหน่วยความจำ https://www.techpowerup.com/340882/sk-hynix-begins-supplying-mobile-nand-solution-zufs-4-1

💥 “RTX 4090 ถูกแฮกให้กลายเป็น GPU 48GB สำหรับงาน AI — เมื่อช่างรัสเซียจับมือจีนเปลี่ยนการ์ดเกมให้กลายเป็นเครื่องมือระดับองค์กร” ในโลกของการดัดแปลงฮาร์ดแวร์ มีเรื่องราวที่น่าทึ่งเกิดขึ้นเมื่อ VIK-on ช่างเทคนิคและนักโมดิฟายจากรัสเซีย ได้เผยแพร่วิดีโอสาธิตการแปลงการ์ดจอ MSI RTX 4090 Suprim ให้กลายเป็น GPU สำหรับงาน AI ด้วยหน่วยความจำที่เพิ่มขึ้นเป็น 48GB โดยใช้เทคนิคที่ผสมผสานระหว่างการเปลี่ยนแผงวงจร (PCB) แบบพิเศษจากจีน การบัดกรีขั้นสูง และการดัดแปลงเฟิร์มแวร์ กระบวนการนี้เริ่มจากการถอดชิป AD102 และชิป GDDR6X ขนาด 2GB จำนวน 12 ตัวออกจากการ์ดเดิม แล้วนำไปติดตั้งบน PCB แบบ “clamshell” ที่รองรับการติดตั้งหน่วยความจำทั้งสองด้าน พร้อมติดตั้งระบบระบายความร้อนแบบ blower-style ซึ่งออกแบบมาเพื่อใช้ในแร็คเซิร์ฟเวอร์หลาย GPU เฟิร์มแวร์ที่ใช้ถูกดัดแปลงจากเทคนิคที่เคยใช้ในการกู้การ์ดที่มีช่องหน่วยความจำเสีย โดยปรับให้ GPU สามารถรับรู้หน่วยความจำที่เพิ่มขึ้นได้อย่างถูกต้อง แม้จะต้องใช้เครื่องมือราคาแพงและความชำนาญสูง แต่ราคาชุด PCB ที่จีนผลิตไว้ล่วงหน้ากลับอยู่ที่ประมาณ $140 และค่าใช้จ่ายรวมสำหรับการอัปเกรดอยู่ที่ราว $430 ก่อนค่าขนส่ง แม้จะดูคุ้มค่าเมื่อเทียบกับ GPU สำหรับ AI อย่าง L40s ที่มีราคาสูงถึง $7,500–$11,000 แต่การดัดแปลงนี้ก็มีข้อจำกัดหลายประการ ทั้งด้านความเสถียร การรับประกัน และความเสี่ยงในการใช้งานระยะยาว โดยเฉพาะเมื่อการ์ดเหล่านี้อาจกลับเข้าสู่ตลาดมือสองโดยไม่มีการแจ้งเตือน ✅ รายละเอียดการดัดแปลง RTX 4090 เป็น 48GB ➡️ ใช้ MSI RTX 4090 Suprim เป็นฐาน แล้วถอดชิป GPU และหน่วยความจำออก ➡️ ติดตั้งบน PCB แบบ clamshell ที่รองรับหน่วยความจำสองด้าน ➡️ ใช้ระบบระบายความร้อนแบบ blower-style สำหรับแร็คเซิร์ฟเวอร์ ➡️ ดัดแปลงเฟิร์มแวร์ให้ GPU รับรู้หน่วยความจำที่เพิ่มขึ้น ✅ องค์ประกอบและต้นทุน ➡️ PCB แบบ clamshell มีราคาประมาณ $140 และมีส่วนประกอบพื้นฐานติดตั้งไว้แล้ว ➡️ ค่าใช้จ่ายรวมสำหรับการอัปเกรดอยู่ที่ ~$430 ก่อนค่าขนส่ง ➡️ หน่วยความจำ GDDR6X มักถูกเก็บจากการ์ดเสียหรือซื้อในราคาถูก ➡️ การดัดแปลงต้องใช้เครื่องมือเฉพาะ เช่น heat gun, flux, stencil และความชำนาญสูง ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ การ์ดที่ดัดแปลงสามารถใช้งานในงาน AI ได้ใกล้เคียงกับ L40s ซึ่งมีราคาสูงมาก ➡️ BIOS ที่ใช้ดัดแปลงมาจากการรั่วไหลของเฟิร์มแวร์ Ada-generation ➡️ มีการดัดแปลงลักษณะนี้ใน RTX 3090 และ 30-series มาก่อน ➡️ การ์ดที่ถูกดัดแปลงอาจกลับเข้าสู่ตลาดมือสองโดยไม่มีการแจ้งว่าเคยถูกแก้ไข https://www.techpowerup.com/340880/nvidia-geforce-rtx-4090-gets-a-48-gb-mod-and-step-by-step-tutorial

🧊 “Intel ปลุกชีพ Comet Lake อีกครั้งในปี 2025 — เปิดตัว Core i5-110 บนสถาปัตยกรรม 14nm+++ ที่ไม่มีอะไรใหม่เลย” ในยุคที่โลกกำลังมุ่งหน้าสู่ชิปขนาดเล็กระดับ 3 นาโนเมตร Intel กลับสร้างความประหลาดใจด้วยการเปิดตัว Core i5-110 ซึ่งเป็นการนำชิป Comet Lake จากปี 2020 กลับมารีแบรนด์ใหม่ในชื่อ Core Series 1 โดยไม่มีการเปลี่ยนแปลงใด ๆ ทั้งด้านสเปกหรือเทคโนโลยีการผลิต Core i5-110 ใช้สถาปัตยกรรม Skylake บนกระบวนการผลิต 14nm+++ มี 6 คอร์ 12 เธรด ความเร็วพื้นฐาน 2.9 GHz และบูสต์สูงสุด 4.3 GHz พร้อมแคช L3 ขนาด 12MB และ TDP 65W ซึ่งเหมือนกับ Core i5-10400 ทุกประการ แม้แต่กราฟิกในตัวก็ยังเป็น Intel UHD 630 ตัวเดิม Intel เปิดตัวชิปนี้ในไตรมาส 3 ปี 2025 โดยวางราคาไว้ที่ $200 เท่ากับราคาตอนเปิดตัว Core i5-10400 เมื่อ 5 ปีก่อน ซึ่งสร้างคำถามว่า “นี่คือการรีแบรนด์เพื่ออะไร?” เพราะ LGA1200 ซึ่งเป็นซ็อกเก็ตที่รองรับชิปนี้ก็ถูกแทนที่ไปแล้วถึงสองรุ่น แม้ Intel จะพยายามรวมชิปนี้ไว้ใน Core Series 1 ซึ่งเดิมใช้กับ Raptor Lake แบบฝังตัวและโน้ตบุ๊ก แต่การนำชิปเก่ากลับมาโดยไม่มีการปรับปรุงใด ๆ ทำให้หลายฝ่ายมองว่าเป็นการเคลื่อนไหวที่ไร้เหตุผล และอาจสร้างความสับสนให้กับผู้บริโภค ✅ รายละเอียดของ Core i5-110 ➡️ เปิดตัวในไตรมาส 3 ปี 2025 บนสถาปัตยกรรม Comet Lake (Skylake) ➡️ ใช้กระบวนการผลิต 14nm+++ แบบเดิมจากปี 2020 ➡️ สเปกเหมือนกับ Core i5-10400 ทุกประการ: 6 คอร์ 12 เธรด, 2.9–4.3 GHz, 12MB L3 cache ➡️ รองรับ LGA1200 และเมนบอร์ดซีรีส์ 400/500 ✅ การรีแบรนด์และการตลาด ➡️ Intel รวมชิปนี้ไว้ใน Core Series 1 ซึ่งเดิมใช้กับ Raptor Lake แบบฝังตัว ➡️ เปิดตัวพร้อมกับ Core 5 120 ซึ่งก็เป็นการรีแบรนด์เช่นกัน ➡️ ไม่มีการปรับปรุงด้านประสิทธิภาพหรือฟีเจอร์ใหม่ ➡️ ราคาเปิดตัว $200 เท่ากับ Core i5-10400 เมื่อ 5 ปีก่อน ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Comet Lake เป็นรุ่นที่ใช้สถาปัตยกรรม Skylake ซึ่งเปิดตัวครั้งแรกในปี 2015 ➡️ ชิป 14nm+++ ควรมีต้นทุนการผลิตต่ำมากในปี 2025 ➡️ LGA1200 ถูกแทนที่ด้วย LGA1700 และ LGA1851 แล้ว ➡️ ชิปใหม่อย่าง Arrow Lake และ Nova Lake ใช้เทคโนโลยีที่ล้ำหน้ากว่าหลายเท่า ‼️ คำเตือนและข้อจำกัด ⛔ Core i5-110 เป็นการรีแบรนด์แบบไม่มีการปรับปรุงใด ๆ — ไม่ใช่ชิปรุ่นใหม่จริง ⛔ LGA1200 เป็นซ็อกเก็ตที่เลิกใช้แล้ว — ผู้ใช้ทั่วไปอาจไม่มีเมนบอร์ดที่รองรับ ⛔ ราคา $200 ถือว่าแพงเกินไปสำหรับชิปที่ไม่มีอะไรใหม่ ⛔ ไม่มีฟีเจอร์ใหม่ เช่น PCIe 5.0, DDR5 หรือ AI acceleration ⛔ การรวมชิปเก่าไว้ในซีรีส์ใหม่อาจทำให้ผู้บริโภคสับสนเรื่องรุ่นและความสามารถ https://www.tomshardware.com/pc-components/cpus/intels-14nm-desktop-cpus-are-making-a-comeback-chipmaker-inexplicably-resurrects-comet-lake-from-five-years-ago-with-new-core-i5-110

🧠 “DOOMQL: เกมยิงแบบมัลติเพลเยอร์ที่เขียนด้วย SQL ล้วน ๆ — เมื่อฐานข้อมูลกลายเป็นเครื่องมือสร้างโลก 3D” ใครจะคิดว่า SQL ซึ่งเป็นภาษาที่ใช้จัดการฐานข้อมูล จะสามารถใช้สร้างเกมยิงแบบ DOOM ได้ ล่าสุด Lukas Vogel นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์และผู้ร่วมก่อตั้ง CedarDB ได้สร้างเกมชื่อ “DOOMQL” ซึ่งเป็นเกมยิงแบบมัลติเพลเยอร์ที่เขียนด้วย “pure SQL” ทั้งหมด โดยใช้เวลาเพียงหนึ่งเดือนระหว่างการลาคลอด DOOMQL ใช้เพียง ~150 บรรทัดของ Python สำหรับ client ที่รับอินพุตจากผู้เล่นและแสดงภาพ ส่วนการประมวลผลทั้งหมด — ตั้งแต่การเรนเดอร์ภาพ 3D, การเคลื่อนไหวของศัตรู, ไปจนถึงการจัดการสถานะเกม — ถูกเขียนด้วย SQL ล้วน ๆ บนฐานข้อมูล CedarDB ซึ่งทำให้เกมสามารถรันได้ที่ 30 FPS บนความละเอียด 128x64 พิกเซล ความพิเศษของ DOOMQL คือการใช้ฐานข้อมูลเป็น “เซิร์ฟเวอร์เกม” โดยอาศัยคุณสมบัติของ SQL เช่น transaction isolation เพื่อให้ผู้เล่นแต่ละคนเห็นสถานะเกมที่สอดคล้องกัน แม้จะมีผู้เล่นหลายคนพร้อมกัน และยังสามารถ “โกง” ได้โดยการส่งคำสั่ง SQL ตรงเข้าไปในฐานข้อมูล Vogel ได้แรงบันดาลใจจากโปรเจกต์ DuckDB-DOOM ซึ่งใช้ SQL ร่วมกับ JavaScript ในการเรนเดอร์ภาพ แต่เขามองว่าการใช้ JavaScript เป็น “การโกง” และต้องการพิสูจน์ว่า SQL เพียงอย่างเดียวก็สามารถสร้างเกมได้จริง แม้จะยอมรับว่า “มันอาจจะเป็นไอเดียที่แย่” ในแง่ของการดูแลรักษาและดีบัก ✅ จุดเด่นของ DOOMQL ➡️ เกมยิงแบบมัลติเพลเยอร์ที่เขียนด้วย SQL ล้วน ๆ — ไม่มี JavaScript หรือ engine ภายนอก ➡️ ใช้ CedarDB เป็นฐานข้อมูลหลักในการจัดการสถานะและเรนเดอร์ภาพ ➡️ รันที่ 30 FPS บนความละเอียด 128x64 พิกเซล — เร็วกว่ารุ่น DuckDB ที่รันได้เพียง 8 FPS ➡️ ใช้เพียง ~150 บรรทัดของ Python สำหรับ client ที่รับอินพุตและแสดงภาพ ✅ สถาปัตยกรรมของเกม ➡️ ข้อมูลทั้งหมดอยู่ในตาราง SQL เช่น map, players, mobs, inputs, sprites ➡️ การเรนเดอร์ใช้ stack ของ SQL views ที่ทำ raycasting และ sprite projection ➡️ game loop เป็น shell script ที่รัน SQL file ประมาณ 30 ครั้งต่อวินาที ➡️ ผู้เล่นสามารถส่งคำสั่ง SQL เพื่อเปลี่ยนสถานะเกมหรือ “โกง” ได้โดยตรง ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ DuckDB-DOOM เป็นโปรเจกต์ก่อนหน้า ที่ใช้ SQL ร่วมกับ JavaScript และ WebAssembly ➡️ DOOMQL ได้รับความสนใจจากนักพัฒนาและนักวิจัยด้านฐานข้อมูล ➡️ CedarDB เป็นฐานข้อมูลที่ออกแบบมาเพื่อประสิทธิภาพสูงในการ query แบบ real-time ➡️ Vogel วางแผนเพิ่มฟีเจอร์ เช่น power-ups, อาวุธหลายแบบ, AI ฝ่ายตรงข้าม และระบบ sprite ที่ดีขึ้น https://www.tomshardware.com/video-games/retro-gaming/doom-multiplayer-tribute-gets-coded-in-pure-sql-and-runs-at-30fps-made-from-just-150-lines-of-code-in-less-than-a-month

🌊 “ใต้ทะเลไม่เงียบอีกต่อไป — ไต้หวันเพิ่มการลาดตระเวนสายเคเบิลใต้น้ำ 24 จุด รับมือยุทธวิธี ‘สงครามสีเทา’ จากจีน” ในช่วงไม่กี่เดือนที่ผ่านมา ไต้หวันเผชิญกับภัยคุกคามรูปแบบใหม่ที่ไม่ใช่การยิงขีปนาวุธหรือการส่งเรือรบ แต่เป็นการโจมตีสายเคเบิลใต้น้ำที่เชื่อมต่อเกาะกับโลกภายนอก ซึ่งถือเป็นหัวใจสำคัญของการสื่อสารระดับประเทศ ทั้งด้านเศรษฐกิจ การทหาร และการบริหารภาครัฐ ล่าสุด รัฐบาลไต้หวันได้เพิ่มการลาดตระเวนรอบสายเคเบิลใต้น้ำทั้ง 24 จุดทั่วเกาะ โดยเน้นพื้นที่ TP3 ซึ่งเคยถูกเรือจีนชื่อ Hong Tai 58 ตัดสายเคเบิลในเดือนกุมภาพันธ์ และศาลไต้หวันได้ตัดสินว่ากัปตันจีนมีความผิดฐานเจตนาโจมตีโครงสร้างพื้นฐานของประเทศ การลาดตระเวนดำเนินการตลอด 24 ชั่วโมง โดยใช้เรือตรวจการณ์ PP-10079 พร้อมระบบแจ้งเตือนเมื่อมีเรือเข้าใกล้สายเคเบิลในระยะ 1 กิโลเมตรด้วยความเร็วต่ำ รวมถึงการใช้เรดาร์และสถานีตรวจจับหลายสิบแห่งทั่วเกาะเพื่อสแกนหาความเคลื่อนไหวที่น่าสงสัย เจ้าหน้าที่ความมั่นคงของไต้หวันระบุว่า มีเรือที่เชื่อมโยงกับจีนกว่า 96 ลำที่ถูกขึ้นบัญชีดำ และอีกกว่า 400 ลำที่สามารถดัดแปลงเป็นเรือสงครามได้ ซึ่งสร้างแรงกดดันมหาศาลต่อทรัพยากรของหน่วยยามชายฝั่ง เหตุการณ์นี้สะท้อนถึงยุทธวิธี “สงครามสีเทา” ที่จีนใช้เพื่อบั่นทอนเสถียรภาพของไต้หวันโดยไม่ต้องเปิดฉากสงครามอย่างเป็นทางการ เช่นเดียวกับที่รัสเซียเคยใช้ในทะเลบอลติกหลังการรุกรานยูเครน ✅ มาตรการป้องกันสายเคเบิลใต้น้ำของไต้หวัน ➡️ เพิ่มการลาดตระเวน 24 ชั่วโมงรอบสายเคเบิล TP3 และอีก 23 จุดทั่วเกาะ ➡️ ใช้เรือตรวจการณ์ PP-10079 พร้อมระบบแจ้งเตือนเมื่อมีเรือเข้าใกล้ ➡️ มีสถานีเรดาร์หลายสิบแห่งช่วยตรวจจับเรือที่เคลื่อนที่ผิดปกติ ➡️ ออกคำเตือนทางวิทยุก่อนส่งเรือเข้าตรวจสอบ ✅ เหตุการณ์ที่เกี่ยวข้องกับการโจมตีสายเคเบิล ➡️ เรือ Hong Tai 58 ถูกตัดสินว่าตั้งใจตัดสายเคเบิล TP3 ในเดือนกุมภาพันธ์ ➡️ ศาลไต้หวันตัดสินจำคุกกัปตันจีนเป็นเวลา 3 ปี ➡️ มีเหตุการณ์คล้ายกันในภาคเหนือของไต้หวันที่เชื่อมโยงกับเรือจีน ➡️ จีนปฏิเสธข้อกล่าวหา โดยระบุว่าไต้หวัน “สร้างเรื่อง” ก่อนมีข้อเท็จจริง ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ สายเคเบิลใต้น้ำเป็นโครงสร้างพื้นฐานสำคัญของการสื่อสารระดับโลก ➡️ การตัดสายเคเบิลสามารถทำให้ประเทศหนึ่ง “ตัดขาดจากโลกภายนอก” ได้ทันที ➡️ ยุทธวิธีสงครามสีเทาเน้นการบั่นทอนทรัพยากรโดยไม่เปิดสงคราม ➡️ รัสเซียเคยใช้วิธีคล้ายกันในทะเลบอลติกหลังรุกรานยูเครน https://www.tomshardware.com/networking/taiwan-increases-undersea-cable-protection-patrols-closely-monitoring-96-blacklisted-china-linked-boats

⚡ “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

🧪 “Nano11 ลดขนาด Windows 11 เหลือแค่ 2.8GB — สคริปต์ทดลองสุดขั้วสำหรับสายทดสอบที่ไม่ต้องการ ‘ขยะ’ ใด ๆ” NTDEV นักพัฒนาผู้เคยสร้าง Tiny11 ได้เปิดตัวสคริปต์ใหม่ชื่อว่า “Nano11 Builder” ซึ่งสามารถลดขนาดไฟล์ติดตั้ง Windows 11 ลงได้อย่างน่าทึ่ง โดยจาก ISO มาตรฐานขนาด 7.04GB สามารถลดเหลือเพียง 2.29GB และหากใช้ Windows 11 LTSC เป็นต้นฉบับ จะสามารถติดตั้งได้ในพื้นที่เพียง 2.8GB เท่านั้น Nano11 ไม่ใช่แค่การลบฟีเจอร์ทั่วไป แต่เป็นการ “ปาดทิ้งทุกสิ่งที่ไม่จำเป็น” เช่น Windows Hello, .NET assemblies, IME, driver ที่ไม่จำเป็น, wallpaper และอื่น ๆ โดยใช้ PowerShell script ที่ออกแบบมาเพื่อสร้างสภาพแวดล้อมสำหรับการทดสอบเท่านั้น ไม่เหมาะกับการใช้งานจริงในชีวิตประจำวัน การติดตั้ง Nano11 บน VMware Workstation ใช้พื้นที่เพียง 20GB และหลังจากรันคำสั่ง ‘Compact’ ด้วย LZX compression และลบ page file แล้ว พื้นที่ใช้งานจริงเหลือเพียง 3.2GB ซึ่งถือว่าเบากว่าระบบปฏิบัติการมือถือบางตัวเสียอีก แม้จะดูน่าตื่นเต้นสำหรับสายทดสอบหรือผู้ที่ต้องการ VM ขนาดเล็ก แต่ NTDEV ก็เตือนชัดเจนว่า Nano11 เป็น “สคริปต์ทดลองสุดขั้ว” ไม่เหมาะกับการใช้งานจริง และไม่มีระบบอัปเดตหรือความปลอดภัยที่เพียงพอ ✅ จุดเด่นของ Nano11 Builder ➡️ ลดขนาด ISO จาก 7.04GB เหลือ 2.29GB ด้วย PowerShell script ➡️ หากใช้ Windows 11 LTSC จะติดตั้งได้ในพื้นที่เพียง 2.8GB ➡️ ลบฟีเจอร์ที่ไม่จำเป็น เช่น Windows Hello, IME, .NET assemblies, driver, wallpaper ➡️ ใช้ LZX compression และลบ page file เพื่อให้ footprint ต่ำสุด ✅ การใช้งานและการติดตั้ง ➡️ เหมาะสำหรับการสร้าง VM ขนาดเล็กเพื่อทดสอบระบบ ➡️ ใช้ VMware Workstation ติดตั้งบน virtual disk ขนาด 20GB ➡️ ใช้เครื่องมือจาก Microsoft เช่น DISM และ oscdimg เท่านั้น ➡️ เหมาะกับผู้พัฒนา, นักทดสอบ, หรือผู้ที่ต้องการระบบเบาสุด ๆ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Tiny11 เคยลดขนาด Windows 11 ได้เหลือประมาณ 8GB — Nano11 เล็กกว่า 3.5 เท่า ➡️ โครงการนี้ได้รับความนิยมใน GitHub และฟอรั่มสายทดสอบ ➡️ Windows 11 LTSC เป็นเวอร์ชันที่ไม่มีฟีเจอร์ AI และแอป Microsoft 365 ➡️ Nano11 ยังสามารถใช้กับ Windows 11 รุ่นอื่นได้ แต่ผลลัพธ์อาจต่างกัน ‼️ คำเตือนและข้อจำกัด ⛔ Nano11 เป็นสคริปต์ทดลอง — ไม่เหมาะกับการใช้งานจริงหรือเครื่องหลัก ⛔ ไม่มีระบบ Windows Update — ไม่สามารถอัปเดตหรือรับแพตช์ความปลอดภัย ⛔ การลบฟีเจอร์บางอย่างอาจทำให้แอปหรือบริการบางตัวไม่ทำงาน ⛔ ไม่มีการรับประกันความเสถียรหรือความปลอดภัยของระบบ ⛔ การใช้งานในองค์กรหรือเครื่องจริงอาจเสี่ยงต่อข้อมูลและความมั่นคง https://www.tomshardware.com/software/windows/nano11-compresses-windows-11-install-footprint-to-as-little-as-2-8gb-extreme-experimental-script-is-3-5-times-smaller-than-tiny11-and-comes-with-none-of-the-fluff

🌐 “บริการป้องกัน DDoS กลายเป็นเหยื่อของการโจมตี DDoS ขนาดมหึมา — FastNetMon ตรวจจับได้ทันก่อนระบบล่ม” ในเหตุการณ์ที่ชวนให้ตั้งคำถามถึงความมั่นคงของโครงสร้างอินเทอร์เน็ต บริการป้องกัน DDoS รายหนึ่งในยุโรปตะวันตกกลับกลายเป็นเป้าหมายของการโจมตี DDoS ขนาดใหญ่ที่สุดครั้งหนึ่งในประวัติศาสตร์ โดยมีปริมาณการโจมตีสูงถึง 1.5 พันล้านแพ็กเก็ตต่อวินาที (1.5 Gpps) ซึ่งเป็นการโจมตีแบบ UDP flood ที่มาจากอุปกรณ์ลูกค้าทั่วโลกกว่า 11,000 เครือข่าย2. แม้จะเป็นบริการที่ออกแบบมาเพื่อป้องกันการโจมตีลักษณะนี้ แต่ครั้งนี้ก็ต้องพึ่งพาการช่วยเหลือจาก FastNetMon ซึ่งสามารถตรวจจับและบรรเทาการโจมตีได้ภายในไม่กี่วินาที ด้วยแพลตฟอร์มที่ใช้ algorithm แบบ C++ ที่ปรับแต่งมาเพื่อการวิเคราะห์ทราฟฟิกแบบเรียลไทม์ สิ่งที่ทำให้การโจมตีครั้งนี้น่ากังวลคือการใช้ “อุปกรณ์ทั่วไปในบ้าน” เช่น เราเตอร์และ IoT ที่ถูกแฮกมาเป็นเครื่องมือโจมตี ซึ่งสะท้อนถึงแนวโน้มใหม่ของการ weaponize อุปกรณ์ผู้บริโภคในระดับมหาศาล โดย FastNetMon เตือนว่า หากไม่มีการกรองทราฟฟิกที่ระดับ ISP การโจมตีลักษณะนี้จะยิ่งขยายตัวและควบคุมได้ยาก แม้จะไม่ใช่การโจมตีที่ใหญ่ที่สุดในแง่ของ bandwidth (Cloudflare เคยรับมือกับการโจมตีขนาด 11.5 Tbps และ 5.1 พันล้านแพ็กเก็ตต่อวินาที) แต่การโจมตีครั้งนี้ก็ถือเป็นหนึ่งในระดับ packet-rate ที่ใหญ่ที่สุดเท่าที่เคยเปิดเผยต่อสาธารณะ และเป็นสัญญาณเตือนว่าโลกไซเบอร์กำลังเข้าสู่ยุคที่การโจมตีสามารถเกิดขึ้นจากอุปกรณ์ที่เราใช้อยู่ทุกวัน ✅ รายละเอียดของการโจมตี DDoS ครั้งใหญ่ ➡️ เป้าหมายคือผู้ให้บริการ DDoS scrubbing ในยุโรปตะวันตก ➡️ ปริมาณการโจมตีสูงถึง 1.5 พันล้านแพ็กเก็ตต่อวินาที (1.5 Gpps) ➡️ ใช้เทคนิค UDP flood จากอุปกรณ์ CPE ที่ถูกแฮก เช่น IoT และเราเตอร์ ➡️ มาจากกว่า 11,000 เครือข่ายทั่วโลก — สะท้อนการกระจายตัวระดับมหาศาล ✅ การตอบสนองของ FastNetMon ➡️ ใช้แพลตฟอร์ม Advanced ที่เขียนด้วย C++ สำหรับการตรวจจับแบบเรียลไทม์ ➡️ ตรวจจับได้ภายในไม่กี่วินาที — ป้องกันระบบล่มได้ทัน ➡️ ใช้ ACL บน edge routers เพื่อบล็อกทราฟฟิกที่เป็นอันตราย ➡️ เตือนให้มีการกรองทราฟฟิกที่ระดับ ISP เพื่อป้องกันการโจมตีในอนาคต ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Cloudflare เคยรับมือกับการโจมตีขนาด 11.5 Tbps และ 5.1 Bpps เพียงไม่กี่วันก่อนหน้า ➡️ UDP เป็นโปรโตคอลที่นิยมใช้โจมตี เพราะไม่ต้องมี handshake แบบ TCP ➡️ อุปกรณ์ CPE ที่ไม่ได้รับการอัปเดตหรือมีรหัสผ่านเริ่มต้น เป็นเป้าหมายหลักของการแฮก ➡️ การโจมตีแบบ packet-rate flood มุ่งทำลาย state table และ buffer ของอุปกรณ์เครือข่าย https://www.tomshardware.com/tech-industry/cyber-security/ddos-scrubbing-service-ironic-target-of-massive-attack-it-was-built-to-prevent-hit-with-1-5-billion-packets-per-second-from-more-than-11-000-distributed-networks

🚀 “Apple A19 Pro แรงทะลุเดสก์ท็อป — ชิป iPhone 17 Pro ใหม่ แซง Ryzen 9 ในการทดสอบแบบแกนเดียว” Apple ยังคงเดินหน้าสร้างความประหลาดใจในวงการชิปสมาร์ตโฟน ล่าสุดกับการเปิดตัว A19 Pro สำหรับ iPhone 17 Pro และ Pro Max ที่ไม่เพียงแค่แรงกว่า A18 Pro รุ่นก่อนหน้า แต่ยังสามารถเอาชนะชิปเดสก์ท็อประดับสูงอย่าง AMD Ryzen 9 9950X ได้ในการทดสอบแบบ single-thread บน Geekbench 6 A19 Pro ใช้สถาปัตยกรรมแบบ 2P+4E (2 แกนประสิทธิภาพ + 4 แกนประหยัดพลังงาน) ความเร็วสูงสุด 4.26 GHz พร้อมปรับปรุง branch prediction และเพิ่ม front-end bandwidth ทำให้ประสิทธิภาพต่อรอบคำสั่งดีขึ้นอย่างชัดเจน โดยคะแนน single-thread อยู่ที่ 3,895 ซึ่งสูงกว่า Ryzen 9 9950X ถึง 11.8% และสูงกว่า Apple M4 ถึง 5.3% ด้านกราฟิก A19 Pro ก็ไม่น้อยหน้า ด้วย GPU แบบ 6-cluster ที่ทำคะแนนได้ถึง 45,657 บน Geekbench Metal — เพิ่มขึ้นจาก A18 Pro ถึง 37% และใกล้เคียงกับ GPU ใน iPad Air รุ่น M2/M3 รวมถึง Radeon 890M ของ AMD แม้คะแนน multi-thread จะยังตามหลังชิปเดสก์ท็อปอย่าง Ryzen และ Core i9 แต่ก็ถือว่าแรงขึ้นจากรุ่นก่อนถึง 12% และเพียงพอต่อการใช้งานทั่วไปบนมือถือ โดย Apple ยังใช้เทคโนโลยีการผลิต N3P จาก TSMC ซึ่งช่วยเพิ่มความหนาแน่นของทรานซิสเตอร์และลดการใช้พลังงานได้ถึง 10% ✅ ประสิทธิภาพของ A19 Pro ➡️ คะแนน single-thread Geekbench 6 สูงถึง 3,895 — แซง Ryzen 9 9950X และ Apple M4 ➡️ คะแนน multi-thread อยู่ที่ 9,746 — เพิ่มขึ้น 12% จาก A18 Pro ➡️ ใช้สถาปัตยกรรม 2P+4E ความเร็วสูงสุด 4.26 GHz พร้อม cache ใหญ่ขึ้น 50% ➡️ ผลิตด้วยเทคโนโลยี N3P จาก TSMC — เพิ่มประสิทธิภาพและลดพลังงาน ✅ ประสิทธิภาพด้านกราฟิก ➡️ GPU แบบ 6-cluster ทำคะแนน Metal ได้ 45,657 — เพิ่มขึ้น 37% จากรุ่นก่อน ➡️ ความเร็วในการประมวลผลภาพ เช่น Gaussian Blur สูงถึง 3.53 Gpixels/sec ➡️ ประสิทธิภาพใกล้เคียงกับ iPad Air รุ่น M2/M3 และ Radeon 890M ➡️ รองรับงานหนัก เช่น depth-of-field, face detection, particle physics ได้ดี ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ A19 Pro ถูกใช้ใน iPhone 17 Pro และ Pro Max พร้อม vapor chamber cooling ➡️ Apple เน้นการเพิ่ม IPC มากกว่าการเร่งความถี่สูงสุด ➡️ ชิปนี้ยังไม่สามารถแซง Ryzen 9 หรือ Core i9 ในงาน multi-thread ได้ ➡️ เหมาะกับงานที่เน้นประสิทธิภาพต่อแกน เช่น เกม, AI inference, การตัดต่อ ‼️ คำเตือนและข้อจำกัด ⛔ คะแนน Geekbench ยังไม่สะท้อนประสิทธิภาพจริงในทุกแอปพลิเคชัน ⛔ A19 Pro ยังตามหลัง Ryzen 9 และ Core i9 ในงาน multi-thread อย่างชัดเจน ⛔ Apple ไม่เปิดเผยรายละเอียด GPU อย่างเป็นทางการ — ข้อมูลยังไม่สมบูรณ์ ⛔ การเพิ่มประสิทธิภาพจากรุ่นก่อนหน้าอยู่ที่ 11–12% ซึ่งน้อยกว่ารุ่นก่อน ⛔ การเปรียบเทียบกับชิปเดสก์ท็อปต้องพิจารณบริบทการใช้งานที่ต่างกัน https://www.tomshardware.com/pc-components/cpus/apples-a19-pro-beats-ryzen-9-9950x-in-single-thread-geekbench-tests-iphone-17-pro-chip-packs-11-12-percent-cpu-performance-bump-gpu-performance-up-37-percent-over-predecessor

💼 “Microsoft–OpenAI เซ็น MOU เปิดทางสู่การปรับโครงสร้างใหม่ — จุดเปลี่ยนจากองค์กรไม่แสวงกำไรสู่บริษัทมหาชน” Microsoft และ OpenAI ประกาศร่วมลงนามในบันทึกความเข้าใจ (MOU) ฉบับใหม่เมื่อวันที่ 12 กันยายน 2025 เพื่อกำหนดทิศทางความร่วมมือในระยะถัดไป โดยมีเป้าหมายหลักคือการเปิดทางให้ OpenAI ปรับโครงสร้างจากองค์กรไม่แสวงกำไรไปสู่บริษัทแบบ for-profit ซึ่งจะสามารถระดมทุนและเตรียมตัวเข้าสู่ตลาดหุ้นได้ในอนาคต แม้ข้อตกลงนี้ยังไม่เป็นสัญญาผูกพัน แต่ถือเป็นก้าวสำคัญในความสัมพันธ์ระหว่างสองบริษัทที่มีบทบาทสูงสุดในวงการ AI โดยเฉพาะในยุคที่ ChatGPT และโมเดลภาษาขนาดใหญ่กลายเป็นเครื่องมือหลักในหลายภาคส่วน OpenAI ต้องการเปลี่ยนโครงสร้างเพื่อให้สามารถแข่งขันในตลาดที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว และลดการพึ่งพา Microsoft ทั้งในด้านเงินทุนและโครงสร้างพื้นฐาน โดยมีการเซ็นสัญญา cloud computing กับ Oracle และ Google เพิ่มเติมในช่วงที่ผ่านมา อย่างไรก็ตาม การปรับโครงสร้างนี้ยังเผชิญกับแรงต้านจากหลายฝ่าย เช่น อัยการรัฐแคลิฟอร์เนียและเดลาแวร์ที่เปิดการสอบสวน รวมถึง Elon Musk ที่ยื่นฟ้องเพื่อหยุดการเปลี่ยนแปลง โดยอ้างว่า OpenAI ละทิ้งพันธกิจเดิมในการพัฒนา AI เพื่อประโยชน์ของมนุษยชาติ ✅ รายละเอียดของข้อตกลงระหว่าง Microsoft และ OpenAI ➡️ ลงนามบันทึกความเข้าใจ (MOU) เพื่อกำหนดความร่วมมือระยะใหม่ ➡️ เปิดทางให้ OpenAI ปรับโครงสร้างเป็นบริษัทแบบ for-profit ➡️ ยังไม่มีการเปิดเผยรายละเอียดทางการเงินหรือสัดส่วนการถือหุ้น ➡️ Microsoft ยังคงเข้าถึงเทคโนโลยีของ OpenAI แม้บริษัทจะบรรลุ AGI ✅ เป้าหมายของการปรับโครงสร้าง ➡️ OpenAI ต้องการระดมทุนเพิ่มเติมและเตรียมตัวเข้าสู่ตลาดหุ้น ➡️ เปลี่ยนจาก nonprofit เป็น public benefit corporation โดย nonprofit ยังคงถือหุ้นใหญ่ ➡️ ลดการพึ่งพา Microsoft โดยเซ็นสัญญา cloud กับ Oracle และ Google ➡️ เพิ่มความคล่องตัวในการแข่งขันกับบริษัท AI อื่น ๆ เช่น xAI และ Anthropic ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ OpenAI มีมูลค่าประเมินในตลาดเอกชนกว่า $500 พันล้าน ➡️ Microsoft ลงทุนใน OpenAI มากกว่า $13 พันล้านตั้งแต่ปี 2019 ➡️ AGI (Artificial General Intelligence) ถูกนิยามใหม่เป็นระบบที่สร้างรายได้เกิน $100 พันล้าน ➡️ การเปลี่ยนโครงสร้างต้องได้รับอนุมัติจากหน่วยงานกำกับดูแลหลายแห่ง https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/09/12/microsoft-openai-sign-mou-for-next-phase-of-partnership

🤖 “Ant Group เปิดตัวหุ่นยนต์ R1 — ก้าวแรกสู่ยุค AI ที่มีร่างกาย พร้อมท้าชน Tesla และ Unitree” Ant Group บริษัทฟินเทคชื่อดังที่ได้รับการสนับสนุนจาก Jack Ma ได้เปิดตัวหุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์รุ่นแรกของตนในชื่อ “R1” ผ่านบริษัทลูก Robbyant ในงาน Inclusion Conference ที่เซี่ยงไฮ้เมื่อวันที่ 11 กันยายน 2025 โดยถือเป็นการเข้าสู่สนามแข่งขันด้าน embodied AI อย่างเต็มตัว ซึ่งมีคู่แข่งระดับโลกอย่าง Tesla, Unitree Robotics และบริษัทสตาร์ทอัพอีกมากมาย หุ่นยนต์ R1 ถูกออกแบบให้มีความสามารถหลากหลาย เช่น เป็นไกด์นำเที่ยว, คัดแยกยาในร้านขายยา, ให้คำปรึกษาทางการแพทย์ และทำงานครัวพื้นฐาน โดยเน้นการพัฒนา “สมอง” มากกว่ารูปร่าง — Ant Group เชื่อว่าความฉลาดจากโมเดล AI ขนาดใหญ่จะเป็นตัวกำหนดอนาคตของหุ่นยนต์ มากกว่าการออกแบบฮาร์ดแวร์เพียงอย่างเดียว R1 มีน้ำหนักประมาณ 110 กิโลกรัม สูงราว 1.6–1.75 เมตร เคลื่อนที่ได้ด้วยความเร็วไม่เกิน 1.5 เมตรต่อวินาที และมีข้อต่อที่เคลื่อนไหวได้ถึง 34 จุด โดยใช้ชิ้นส่วนจากซัพพลายเออร์จีน เช่น Ti5 และ Galaxea AI ซึ่ง Ant Group เป็นผู้สนับสนุน นอกจากการเปิดตัว R1 แล้ว Ant ยังอยู่ระหว่างการพัฒนาโมเดลภาษา BaiLing ของตนเอง และทดลองฝึกด้วยชิปที่ผลิตในประเทศจีน เพื่อเสริมความเป็นอิสระด้านเทคโนโลยี AI ของประเทศ ✅ จุดเด่นของหุ่นยนต์ R1 จาก Ant Group ➡️ เปิดตัวในงาน Inclusion Conference ที่เซี่ยงไฮ้ วันที่ 11 กันยายน 2025 ➡️ พัฒนาโดย Robbyant บริษัทลูกของ Ant Group ➡️ มีความสามารถหลากหลาย เช่น ทำงานครัว, เป็นไกด์, คัดแยกยา, ให้คำปรึกษา ➡️ เน้นการพัฒนา “สมอง” ด้วยโมเดล AI มากกว่าการออกแบบฮาร์ดแวร์ ✅ สเปกและการใช้งานของ R1 ➡️ น้ำหนัก 110 กิโลกรัม สูง 1.6–1.75 เมตร เคลื่อนที่ได้ไม่เกิน 1.5 เมตร/วินาที ➡️ มีข้อต่อเคลื่อนไหวได้ 34 จุด ใช้ชิ้นส่วนจากซัพพลายเออร์จีน ➡️ อยู่ในขั้นตอนการผลิตและส่งมอบให้ลูกค้า เช่น พิพิธภัณฑ์เซี่ยงไฮ้ ➡️ ไม่ขายเป็นเครื่องเดี่ยว แต่เป็น “โซลูชันตามสถานการณ์” ✅ วิสัยทัศน์ของ Ant Group ➡️ มองหุ่นยนต์เป็นช่องทางขยายบริการดิจิทัลสู่โลกจริง เช่น การเงินและสาธารณสุข ➡️ พัฒนาโมเดลภาษา BaiLing เพื่อใช้กับหุ่นยนต์และบริการ AI ➡️ ทดลองฝึกโมเดลด้วยชิปที่ผลิตในจีนเพื่อลดต้นทุนและพึ่งพาต่างประเทศ ➡️ มุ่งเน้น embodied intelligence เพื่อสร้างหุ่นยนต์ที่เข้าใจและตอบสนองมนุษย์ได้ดีขึ้น ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Tesla อยู่ระหว่างพัฒนา Optimus รุ่น 3 ที่มีความคล่องตัวสูงและราคาต่ำ ➡️ Unitree Robotics เป็นผู้นำด้านหุ่นยนต์เคลื่อนที่ในจีน ➡️ Nvidia สนับสนุนหลายบริษัทด้วย Jetson modules และ Isaac Sim ➡️ ตลาด embodied AI กำลังเติบโตอย่างรวดเร็วในภาคการผลิต, โลจิสติกส์ และการดูแลสุขภาพ https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/09/11/jack-ma-backed-ants-first-humanoid-robot-sheds-light-on-its-ai-ambitions

🧠 “มัลแวร์ยุคใหม่ไม่ต้องคลิก — เมื่อ AI ถูกหลอกด้วยคำสั่งซ่อนในไฟล์ Word และแมโคร” ภัยคุกคามไซเบอร์กำลังเปลี่ยนโฉมหน้าอย่างเงียบ ๆ และน่ากลัวกว่าที่เคย เมื่อผู้โจมตีเริ่มใช้เทคนิค “AI Prompt Injection” ผ่านไฟล์เอกสารทั่วไป เช่น Word, PDF หรือแม้แต่เรซูเม่ โดยฝังคำสั่งลับไว้ในแมโครหรือ metadata เพื่อหลอกให้ระบบ AI ที่ใช้วิเคราะห์ไฟล์หรือช่วยงานอัตโนมัติทำตามคำสั่งของผู้โจมตีโดยไม่รู้ตัว รายงานล่าสุดจาก CSO Online เปิดเผยว่าเทคนิคนี้ถูกใช้จริงแล้วในหลายกรณี เช่น ช่องโหว่ EchoLeak (CVE-2025-32711) ที่พบใน Microsoft 365 Copilot ซึ่งสามารถฝังคำสั่งในอีเมลหรือไฟล์ Word ให้ Copilot ประมวลผลและรันคำสั่งโดยอัตโนมัติ โดยไม่ต้องคลิกหรือเปิดไฟล์เลยด้วยซ้ำ — นี่คือ “zero-click prompt injection” ที่แท้จริง อีกกรณีคือ CurXecute (CVE-2025-54135) ซึ่งโจมตี Cursor IDE โดยใช้ prompt injection ผ่านไฟล์ config ที่ถูกเขียนใหม่แบบเงียบ ๆ เพื่อรันคำสั่งในเครื่องของนักพัฒนาโดยไม่รู้ตัว และ Skynet malware ที่ใช้เทคนิค “Jedi mind trick” เพื่อหลอก AI scanner ให้มองข้ามมัลแวร์ นักวิจัยด้านความปลอดภัยเตือนว่า prompt injection ไม่ใช่แค่เรื่องของการหลอกให้ AI ตอบผิด — แต่มันคือการควบคุมพฤติกรรมของระบบ AI ทั้งชุด เช่น การสั่งให้เปิดช่องหลัง, ส่งข้อมูลลับ, หรือแม้แต่รันโค้ดอันตราย โดยที่ผู้ใช้ไม่รู้เลยว่ามีคำสั่งซ่อนอยู่ในไฟล์ ✅ รูปแบบการโจมตีแบบใหม่ด้วย AI Prompt Injection ➡️ ฝังคำสั่งในแมโคร, VBA script หรือ metadata ของไฟล์ เช่น DOCX, PDF, EXIF ➡️ เมื่อ AI parser อ่านไฟล์ จะรันคำสั่งโดยไม่ต้องคลิกหรือเปิดไฟล์ ➡️ ใช้เทคนิค ASCII smuggling, ฟอนต์ขนาดเล็ก, สีพื้นหลังกลืนกับข้อความ ➡️ ตัวอย่างเช่น EchoLeak ใน Microsoft 365 Copilot และ CurXecute ใน Cursor IDE ✅ ผลกระทบต่อระบบ AI และองค์กร ➡️ AI ถูกหลอกให้ส่งข้อมูลลับ, เปิดช่องทางเข้าระบบ หรือรันโค้ดอันตราย ➡️ Skynet malware ใช้ prompt injection เพื่อหลอก AI scanner ให้มองข้ามมัลแวร์ ➡️ ผู้โจมตีสามารถฝังคำสั่งในเรซูเม่เพื่อให้ AI job portal ดันขึ้นอันดับต้น ➡️ การโจมตีแบบนี้ไม่ต้องใช้ payload แบบเดิม — ใช้คำสั่งแทน ✅ แนวทางป้องกันที่แนะนำ ➡️ ตรวจสอบไฟล์จากแหล่งที่ไม่เชื่อถือด้วย sandbox และ static analysis ➡️ ใช้ Content Disarm & Reconstruction (CDR) เพื่อลบเนื้อหาที่ฝังคำสั่ง ➡️ แยกการรันแมโครออกจากระบบหลัก เช่น ใช้ protected view หรือ sandbox ➡️ สร้างระบบ AI ที่มี guardrails และการตรวจสอบ input/output อย่างเข้มงวด ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Prompt injection เคยเป็นแค่การทดลอง แต่ตอนนี้เริ่มถูกใช้จริงในมัลแวร์ ➡️ ช่องโหว่แบบ zero-click ทำให้ผู้ใช้ไม่รู้ตัวเลยว่าถูกโจมตี ➡️ AI agent ที่เชื่อมต่อกับระบบภายนอก เช่น Slack, GitHub, database ยิ่งเสี่ย ➡️ นักวิจัยแนะนำให้องค์กรปฏิบัติต่อ AI pipeline เหมือน CI/CD pipeline — ต้องมี Zero Trust https://www.csoonline.com/article/4053107/ai-prompt-injection-gets-real-with-macros-the-latest-hidden-threat.html

🧯 “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/

🌐 “DDoS ระดับพันล้านแพ็กเก็ตต่อวินาที — FastNetMon ตรวจจับการโจมตีครั้งใหญ่ที่สุดที่เคยเปิดเผย” FastNetMon ผู้ให้บริการด้านความปลอดภัยเครือข่าย ประกาศตรวจพบการโจมตีแบบ DDoS ที่มีขนาดใหญ่ที่สุดเท่าที่เคยเปิดเผยต่อสาธารณะ โดยมีอัตราการส่งข้อมูลสูงถึง 1.5 พันล้านแพ็กเก็ตต่อวินาที (1.5 Gpps) ซึ่งเป็นการโจมตีแบบ UDP flood ที่มุ่งเป้าไปยังเว็บไซต์ของผู้ให้บริการ DDoS scrubbing รายใหญ่ในยุโรปตะวันตก สิ่งที่น่าตกใจคือการโจมตีนี้ไม่ได้ใช้ botnet แบบเดิม แต่ใช้ “อุปกรณ์ลูกค้า” (CPE) ที่ถูกแฮก เช่น เราเตอร์และอุปกรณ์ IoT จากกว่า 11,000 เครือข่ายทั่วโลก ซึ่งแสดงให้เห็นถึงแนวโน้มใหม่ของการใช้ฮาร์ดแวร์ทั่วไปเป็นอาวุธไซเบอร์ FastNetMon ใช้แพลตฟอร์ม Advanced ที่เขียนด้วย C++ เพื่อวิเคราะห์ทราฟฟิกแบบเรียลไทม์ และสามารถตรวจจับการโจมตีได้ภายในไม่กี่วินาที พร้อมส่งสัญญาณเตือนและเริ่มกระบวนการบรรเทาทันที โดยใช้ ACL บน edge routers และระบบ scrubbing ของลูกค้า เหตุการณ์นี้เกิดขึ้นเพียงไม่กี่วันหลังจาก Cloudflare รายงานการโจมตีแบบ volumetric ที่มีขนาดถึง 11.5 Tbps ซึ่งแสดงให้เห็นว่าผู้โจมตีกำลังเพิ่มทั้ง “ปริมาณข้อมูล” และ “จำนวนแพ็กเก็ต” เพื่อเจาะระบบในหลายมิติพร้อมกัน Pavel Odintsov ผู้ก่อตั้ง FastNetMon เตือนว่า อุตสาหกรรมต้องเร่งพัฒนาเทคโนโลยีตรวจจับที่ระดับ ISP เพื่อป้องกันการโจมตีจากอุปกรณ์ที่ถูกแฮกก่อนที่มันจะขยายตัวเป็นระดับมหึมา ✅ รายละเอียดการโจมตี DDoS ครั้งใหญ่ ➡️ อัตราการโจมตีสูงถึง 1.5 พันล้านแพ็กเก็ตต่อวินาที (1.5 Gpps) ➡️ เป็นการโจมตีแบบ UDP flood ที่มุ่งเป้าไปยังผู้ให้บริการ DDoS scrubbing ➡️ ใช้อุปกรณ์ CPE ที่ถูกแฮก เช่น เราเตอร์และ IoT จากกว่า 11,000 เครือข่าย ➡️ FastNetMon ตรวจจับได้ภายในไม่กี่วินาที และเริ่มบรรเทาทันที ✅ เทคโนโลยีที่ใช้ในการตรวจจับ ➡️ FastNetMon Advanced ใช้ C++ algorithm สำหรับการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ ➡️ รองรับ Netflow/IPFIX, sFlow และ SPAN mode สำหรับเครือข่ายขนาดใหญ่ ➡️ ใช้ ACL บน edge routers เพื่อบล็อกทราฟฟิกที่เป็นอันตราย ➡️ ระบบสามารถใช้ CPU ได้เต็มประสิทธิภาพในการตรวจจับแบบ high-speed ✅ แนวโน้มและผลกระทบต่ออุตสาหกรรม ➡️ การโจมตีแบบ packet-rate flood กำลังเพิ่มขึ้นควบคู่กับ volumetric attack ➡️ อุปกรณ์ทั่วไปถูกใช้เป็นอาวุธไซเบอร์ — ไม่ใช่แค่เซิร์ฟเวอร์หรือ botnet ➡️ การตรวจจับที่ระดับ ISP เป็นสิ่งจำเป็นเพื่อหยุดการโจมตีตั้งแต่ต้นทาง ➡️ Cloudflare รายงานการโจมตี 11.5 Tbps เพียงไม่กี่วันก่อนหน้านี้ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ MikroTik routers และ IP cameras เป็นเป้าหมายหลักของการแฮก CPE ➡️ การโจมตีแบบ Gpps มุ่งทำลาย state table และ buffer ของอุปกรณ์เครือข่าย ➡️ FastNetMon Community Edition ก็สามารถตรวจจับได้ในระดับพื้นฐาน ➡️ การโจมตีแบบนี้อาจทำให้ระบบที่มี bandwidth สูงแต่ CPU ต่ำล่มได้ทันที https://hackread.com/1-5-billion-packets-per-second-ddos-attack-detected-with-fastnetmon/

🧨 “ChillyHell กลับมาหลอน macOS อีกครั้ง — มัลแวร์ผ่านการรับรองจาก Apple แอบใช้ Google.com บังหน้า” มัลแวร์ macOS ที่เคยเงียบหายไปอย่าง ChillyHell กลับมาอีกครั้งในปี 2025 พร้อมความสามารถที่ซับซ้อนและแนบเนียนกว่าเดิม โดยนักวิจัยจาก Jamf Threat Labs พบตัวอย่างใหม่ที่ถูกอัปโหลดขึ้น VirusTotal เมื่อเดือนพฤษภาคม ซึ่งน่าตกใจคือมันมีคะแนนตรวจจับเป็น “ศูนย์” และยังผ่านกระบวนการ notarization ของ Apple อย่างถูกต้อง ทำให้สามารถรันบน macOS ได้โดยไม่ถูกเตือนจาก Gatekeeper ChillyHell เป็นมัลแวร์แบบ backdoor ที่มีโครงสร้างแบบ modular เขียนด้วย C++ สำหรับเครื่อง Intel-based Mac โดยสามารถติดตั้งตัวเองแบบถาวรผ่าน 3 วิธี ได้แก่ LaunchAgent, LaunchDaemon และ shell profile injection เช่น .zshrc หรือ .bash_profile เพื่อให้เริ่มทำงานทุกครั้งที่เปิดเครื่องหรือเปิดเทอร์มินัลใหม่ เมื่อทำงานแล้ว มัลแวร์จะเชื่อมต่อกับเซิร์ฟเวอร์ควบคุมผ่าน DNS หรือ HTTP โดยใช้ IP ที่ถูก hardcoded ไว้ และสามารถรับคำสั่งจากผู้โจมตี เช่น เปิด reverse shell, ดาวน์โหลด payload ใหม่, อัปเดตตัวเอง หรือแม้แต่ใช้ brute-force เพื่อเจาะรหัสผ่านของผู้ใช้ โดยมีโมดูลเฉพาะสำหรับการโจมตี Kerberos authentication เพื่อหลบเลี่ยงการตรวจจับ ChillyHell ใช้เทคนิค timestomping เพื่อเปลี่ยนวันที่ของไฟล์ให้ดูเก่า และเปิดหน้า Google.com ในเบราว์เซอร์เพื่อเบี่ยงเบนความสนใจของผู้ใช้ ทำให้ดูเหมือนว่าไม่มีอะไรผิดปกติเกิดขึ้น แม้ Apple จะรีบเพิกถอนใบรับรองนักพัฒนาที่เกี่ยวข้องทันทีหลังได้รับรายงานจาก Jamf แต่เหตุการณ์นี้สะท้อนถึงช่องโหว่สำคัญในระบบความปลอดภัยของ macOS ที่ไม่สามารถป้องกันมัลแวร์ที่ได้รับการรับรองอย่างเป็นทางการได้ ✅ รายละเอียดของมัลแวร์ ChillyHell ➡️ เป็น backdoor แบบ modular เขียนด้วย C++ สำหรับ Intel-based Macs ➡️ ผ่านการ notarization ของ Apple ตั้งแต่ปี 2021 โดยไม่มีการตรวจพบ ➡️ ถูกอัปโหลดขึ้น VirusTotal ในปี 2025 โดยมีคะแนนตรวจจับเป็นศูนย์ ➡️ ถูกพบว่าเคยถูกโฮสต์บน Dropbox แบบสาธารณะตั้งแต่ปี 2021 ✅ วิธีการติดตั้งและการทำงาน ➡️ ติดตั้งตัวเองแบบถาวรผ่าน LaunchAgent, LaunchDaemon และ shell profile injection ➡️ เชื่อมต่อกับเซิร์ฟเวอร์ควบคุมผ่าน DNS และ HTTP ด้วย IP ที่ถูก hardcoded ➡️ ใช้โมดูลต่าง ๆ เช่น reverse shell, payload loader, updater และ brute-force password cracker ➡️ ใช้เทคนิค timestomping เพื่อเปลี่ยนวันที่ไฟล์ให้ดูเก่าและหลบเลี่ยงการตรวจสอบ ✅ กลยุทธ์ในการหลบซ่อน ➡️ เปิดหน้า Google.com ในเบราว์เซอร์เพื่อเบี่ยงเบนความสนใจของผู้ใช้ ➡️ ปรับพฤติกรรมการสื่อสารกับเซิร์ฟเวอร์เพื่อหลบเลี่ยงการตรวจจับ ➡️ ใช้ shell command เช่น touch -c -a -t เพื่อเปลี่ยน timestamp หากไม่มีสิทธิ์ระบบ ➡️ ทำงานแบบเงียบ ๆ โดยไม่มีการแจ้งเตือนหรือพฤติกรรมผิดปกติที่ชัดเจน ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ ChillyHell เคยถูกเชื่อมโยงกับกลุ่ม UNC4487 ที่โจมตีเว็บไซต์ในยูเครน ➡️ มัลแวร์นี้มีความสามารถคล้าย RAT (Remote Access Trojan) แต่ซับซ้อนกว่า ➡️ Modular backdoor ที่มี brute-force capability ถือว่าแปลกใหม่ใน macOS ➡️ Jamf และ Apple ร่วมมือกันเพิกถอนใบรับรองนักพัฒนาที่เกี่ยวข้องทันที https://hackread.com/chillyhell-macos-malware-resurfaces-google-com-decoy/

🤖 “5 เครื่องมือ AI ช่วยสมัครงานที่ดีที่สุดในปี 2025 — จากจัดการเรซูเม่ถึงสมัครอัตโนมัติ แต่ต้องใช้ด้วยความระวัง” ในยุคที่การหางานกลายเป็นภารกิจที่กินพลังชีวิตมากกว่าที่คิด ทั้งการเขียนเรซูเม่ให้ตรงกับแต่ละตำแหน่ง การตอบคำถามคัดกรอง และการติดตามสถานะการสมัคร — AI ได้เข้ามาเป็นผู้ช่วยที่ทรงพลัง แต่ก็ไม่ใช่ไร้ข้อจำกัด บทความจาก SlashGear ได้จัดอันดับเครื่องมือ AI ที่ดีที่สุดสำหรับการสมัครงานในปี 2025 โดยอิงจากประสบการณ์ตรงของผู้เขียนที่เคยทำงานด้าน HR และการวิเคราะห์ฟีเจอร์ของแต่ละแพลตฟอร์ม ซึ่งครอบคลุมตั้งแต่การจัดการเรซูเม่ การตรวจสอบ ATS ไปจนถึงการสมัครงานแบบอัตโนมัติ เครื่องมือที่ได้รับการแนะนำ ได้แก่: - Huntr สำหรับการติดตามสถานะการสมัครและจัดการเรซูเม่หลายเวอร์ชัน - Enhancv สำหรับตรวจสอบว่าเรซูเม่ผ่านระบบ ATS ได้หรือไม่ - JobCopilot สำหรับการสมัครงานอัตโนมัติแบบไม่ต้องกรอกซ้ำ - LinkedIn Job Match AI สำหรับการจับคู่ตำแหน่งงานกับโปรไฟล์ของผู้สมัคร - Kickresume สำหรับการปรับแต่งเรซูเม่ให้ตรงกับประกาศงานและดูเป็นมืออาชีพ แม้เครื่องมือเหล่านี้จะช่วยลดภาระในการสมัครงาน แต่ก็มีข้อควรระวัง เช่น การแชร์ข้อมูลส่วนตัวกับระบบ AI, ความเสี่ยงจากการสมัครงานที่ไม่ตรงเป้าหมาย และการถูกกรองออกโดยระบบของบริษัทที่ไม่รับเรซูเม่ที่สร้างด้วย AI ✅ เครื่องมือ AI ที่ช่วยในการสมัครงาน ➡️ Huntr: ติดตามสถานะการสมัคร, จัดการเรซูเม่, เก็บข้อมูลประกาศงาน ➡️ Enhancv: ตรวจสอบเรซูเม่ให้ผ่านระบบ ATS, วิเคราะห์ความยาว, bullet points, การใช้คำซ้ำ ➡️ JobCopilot: สมัครงานอัตโนมัติ, ตอบคำถามคัดกรองครั้งเดียว, มีแดชบอร์ดติดตาม ➡️ LinkedIn Job Match AI: วิเคราะห์ความเหมาะสมของโปรไฟล์กับตำแหน่งงาน, ใช้ได้เฉพาะผู้ใช้ Premium ➡️ Kickresume: สร้างและปรับแต่งเรซูเม่ด้วย AI, เลือกรับคำแนะนำเฉพาะจุด, รองรับการเขียน cover letter ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ ATS (Applicant Tracking System) เป็นระบบที่บริษัทใช้กรองเรซูเม่ก่อนถึงมือ HR ➡️ Resume ที่ไม่ผ่าน ATS จะถูกคัดออกทันที แม้จะมีคุณสมบัติเหมาะสม ➡️ AI resume optimization ช่วยให้ผ่านการกรองเบื้องต้นและเพิ่มโอกาสเข้าสัมภาษณ์ ➡️ เครื่องมืออย่าง Careerflow, LoopCV, Sonara.ai ก็เป็นตัวเลือกที่น่าสนใจในตลาดเดียวกัน https://www.slashgear.com/1942696/best-ai-tools-applying-to-jobs-ranked/

🛠️ “KDE Gear 25.08.1 อัปเดตชุดแอป KDE ครั้งใหญ่ — แก้บั๊ก เสริมฟีเจอร์ พร้อมรองรับ Wayland และ GPU AMD ดีขึ้น” KDE Gear 25.08.1 ได้รับการปล่อยออกมาแล้วในฐานะอัปเดตบำรุงรักษาชุดแอป KDE ประจำเดือนกันยายน 2025 โดยเน้นการแก้ไขบั๊กและปรับปรุงประสบการณ์ใช้งานในหลายแอปยอดนิยม เช่น Dolphin, Kdenlive, Kate, Ark, Dragon Player, KMail และอีกมากมาย หนึ่งในการแก้ไขสำคัญคือการปรับปรุง Dolphin ให้แก้ปัญหา scroll ซ้ำซ้อน และการแครชเมื่อใช้งานโหมดเลือกไฟล์ร่วมกับการเปลี่ยนไอคอนโฟลเดอร์ ส่วน Kdenlive ก็ได้รับการปรับปรุงให้รองรับ curve editor แบบเต็มหน้าจอและไอคอนความละเอียดสูง Kate แก้ปัญหา loop ไม่สิ้นสุดเมื่อใช้ git blame ในเวอร์ชัน Flatpak และ Ark ปรับ API ให้ซ่อนการแจ้งเตือนที่เสร็จสิ้นได้อย่างถูกต้อง Dragon Player ได้รับ workaround สำหรับปัญหา texture บน GPU AMD และ ffmpegthumbs ได้รับการ backport จาก FFmpeg 8.0 เพื่อแก้ปัญหา build นอกจากนี้ยังมีการปรับปรุงในแอปอื่น ๆ เช่น Gwenview แก้ fade-out bug ในโหมดเปรียบเทียบวิดีโอ, Umbrello ป้องกันการแครชเมื่อเปิดไฟล์ใหม่หลังยกเลิกเอกสารที่แก้ไข, Konqueror ปรับเมนู sidebar ให้ทำงานบน Wayland ได้ดีขึ้น และ KDE Itinerary ปรับ heuristic การตรวจจับ rich text ให้แม่นยำขึ้น แอปอื่น ๆ ที่ได้รับการอัปเดตในเวอร์ชันนี้ ได้แก่ AudioTube, Kamoso, KDevelop, Kleopatra, KolourPaint, KOrganizer, Merkuro, NeoChat, KRDC, Kontact และ KTouch รวมถึงไลบรารีและคอมโพเนนต์ที่เกี่ยวข้อง ✅ การปรับปรุงแอปหลักใน KDE Gear 25.08.1 ➡️ Dolphin แก้ปัญหา scroll ซ้ำและแครชจากโหมดเลือกไฟล์ ➡️ Kdenlive รองรับ curve editor แบบเต็มหน้าจอและไอคอนความละเอียดสูง ➡️ Kate แก้ loop ไม่สิ้นสุดจาก git blame ในเวอร์ชัน Flatpak ➡️ Ark ใช้ API ที่ถูกต้องในการซ่อนการแจ้งเตือนที่เสร็จสิ้น ✅ การแก้ไขปัญหาเฉพาะด้านระบบและ GPU ➡️ Dragon Player ได้ workaround สำหรับ texture บน GPU AMD ➡️ ffmpegthumbs ได้รับ build fix จาก FFmpeg 8.0 ➡️ Gwenview แก้ fade-out bug ใน video player controls ➡️ Umbrello ป้องกันแครชเมื่อเปิดไฟล์ใหม่หลังยกเลิกเอกสาร ✅ การปรับปรุงด้าน UI และ Wayland ➡️ Konqueror ปรับ sidebar context menu ให้ทำงานบน Wayland ➡️ KDE Itinerary ปรับ heuristic การตรวจจับ rich text ให้แม่นยำขึ้น ➡️ เพิ่มความเสถียรในการใช้งาน screencast และการแสดงผล ➡️ ปรับปรุงการแสดงผลข้อมูลใน status bar และ export file ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ KDE Gear เป็นชุดแอปที่ปล่อยพร้อม KDE Plasma แต่สามารถใช้แยกได้ ➡️ การรองรับ Wayland ดีขึ้นเรื่อย ๆ ใน KDE Gear เวอร์ชันใหม่ ➡️ Flatpak ยังมีข้อจำกัดด้าน integration กับระบบไฟล์และ session ➡️ KDE Gear 25.08.1 รองรับ Linux distros หลัก เช่น Fedora, Arch, openSUSE https://9to5linux.com/kde-gear-25-08-1-released-with-more-improvements-for-your-favorite-kde-apps

🖱️ “Hyprland 0.51 เพิ่มท่าทางแทร็กแพดแบบปรับแต่งได้เต็มรูปแบบ — ยกระดับประสบการณ์ Wayland ด้วยฟีเจอร์ใหม่ที่ตอบโจทย์ผู้ใช้จริง” Hyprland 0.51 เปิดตัวแล้วอย่างเป็นทางการในเดือนกันยายน 2025 พร้อมฟีเจอร์ใหม่ที่น่าสนใจสำหรับผู้ใช้ Linux โดยเฉพาะผู้ที่ใช้ Wayland และต้องการความยืดหยุ่นในการจัดการหน้าต่างและอินพุต โดยหนึ่งในไฮไลต์ของเวอร์ชันนี้คือการรองรับ “ท่าทางแทร็กแพดแบบปรับแต่งได้เต็มรูปแบบ” ซึ่งผู้ใช้สามารถกำหนดท่าทางนิ้ว, ทิศทาง, และ modifiers ได้เองทั้งหมด นอกจากนี้ยังมีการปรับปรุงหลายจุด เช่น การตั้งค่า scroll factor แยกตามอุปกรณ์, ตัวเลือกใหม่ในการซ่อนเคอร์เซอร์ (cursor:invisible), และการรองรับ DPMS animations เพื่อให้การปิดหน้าจอมีความลื่นไหลมากขึ้น Hyprland ยังแก้ปัญหาการแชร์หน้าจอแบบ 10-bit ที่เคยมีปัญหากับ Firefox และ Chromium โดยเพิ่มตัวเลือก misc:screencopy_force_8b เพื่อบังคับให้ PipeWire ใช้การแชร์แบบ 8-bit แทน ซึ่งช่วยให้การใช้งาน screencast มีความเสถียรมากขึ้น ฟีเจอร์อื่น ๆ ที่เพิ่มเข้ามา ได้แก่ การปรับปรุง virtual keyboard, การเพิ่ม fade-in/fade-out สำหรับ pop-up, การปรับ zoom animation ให้ลื่นขึ้น, และการเพิ่มโหมด previous ให้กับคำสั่ง focusmaster เพื่อจัดการ layout ได้แม่นยำขึ้น Hyprland ยังคงรักษาจุดเด่นด้านการปรับแต่งได้สูง เช่น การใช้ bezier curve สำหรับ animation, การจัดการ workspace แบบ dynamic, และระบบ plugin manager ที่รองรับปลั๊กอินจากชุมชนได้อย่างยืดหยุ่น ✅ ฟีเจอร์ใหม่ใน Hyprland 0.51 ➡️ รองรับท่าทางแทร็กแพดแบบปรับแต่งได้เต็มรูปแบบ (1:1 gesture config) ➡️ ตั้ง scroll factor แยกตามอุปกรณ์ได้ — เพิ่มความแม่นยำในการเลื่อน ➡️ เพิ่ม cursor:invisible สำหรับการซ่อนเคอร์เซอร์ ➡️ รองรับ DPMS animations สำหรับการปิดหน้าจอแบบมีเอฟเฟกต์ ✅ การปรับปรุงด้านการแชร์หน้าจอและอินพุต ➡️ เพิ่ม misc:screencopy_force_8b เพื่อแก้ปัญหา 10-bit screensharing ➡️ ใช้ PipeWire สำหรับการแชร์หน้าจอบน Wayland ➡️ ปรับ virtual keyboard ให้ข้ามการปล่อย key และไม่แชร์ key state ➡️ เพิ่ม novrr rule เพื่อบล็อก VRR (Variable Refresh Rate) ✅ การปรับแต่ง UI และ layout ➡️ เพิ่ม fade-in/fade-out สำหรับ pop-up เพื่อความลื่นไหล ➡️ เพิ่ม dim_modal สำหรับการลดแสงหน้าต่าง modal ➡️ ปรับ zoom animation ให้ลื่นขึ้น ➡️ เพิ่ม previous mode ให้กับ focusmaster เพื่อจัด layout ได้แม่นยำ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Hyprland เป็น Wayland compositor แบบ dynamic tiling ที่ปรับแต่งได้สูง ➡️ รองรับ plugin manager และ keybinds แบบ global ➡️ ใช้ bezier curve สำหรับ animation เพื่อความลื่นไหล ➡️ มี layout แบบ built-in สองแบบ และรองรับ window groups https://9to5linux.com/hyprland-0-51-wayland-compositor-adds-fully-configurable-trackpad-gestures

🖥️ “VirtualBox 7.2.2 รองรับ KVM API บน Linux 6.16 — ปรับปรุงประสิทธิภาพ VM พร้อมฟีเจอร์ใหม่ทั้งด้านเครือข่ายและ USB” Oracle ปล่อยอัปเดต VirtualBox 7.2.2 ซึ่งเป็นเวอร์ชันบำรุงรักษาแรกของซีรีส์ 7.2 โดยมีการเปลี่ยนแปลงสำคัญสำหรับผู้ใช้ Linux คือการรองรับ KVM API บนเคอร์เนล Linux 6.16 ขึ้นไป ทำให้สามารถเรียกใช้ VT-x ได้โดยตรงผ่าน KVM ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและความเข้ากันได้กับระบบเสมือนจริงบน Linux hosts นอกจากนี้ยังมีการแก้ไขปัญหาใน Linux Guest Additions ที่เคยทำให้ VBoxClient โหลด shared libraries ไม่ได้ตอนเริ่มต้น และเพิ่มอะแดปเตอร์เครือข่ายแบบใหม่ e1000 รุ่นทดลอง (82583V) ซึ่งต้องใช้ชิปเซ็ต ICH9 เนื่องจาก PIIX3 ไม่รองรับ MSIs ด้าน GUI มีการปรับปรุงหลายจุด เช่น การบังคับใช้ธีม XDG Desktop Portal บน Linux เมื่อมี DBus service ที่เกี่ยวข้อง และการรองรับธีมเก่าแบบ light/dark จาก Windows 10 บน Windows 11 hosts รวมถึงการแก้ไขปัญหา VBox Manager ค้างหรือแครชในหลายกรณี เช่น การลบ VM ทั้งหมด, การแสดง error notification เร็วเกินไป หรือ VM ที่มี snapshot จำนวนมาก ยังมีการปรับปรุงอื่น ๆ เช่น การแสดง IP address ใน status bar ให้แม่นยำขึ้น, การรองรับ virtual USB webcam ในแพ็กเกจโอเพ่นซอร์ส, การลดการใช้ CPU บน ARM hosts และการแก้ไขปัญหา TPM ที่ไม่ทำงานกับ guest บางประเภท รวมถึงการแก้ไข networking และ NAT บน macOS ✅ ฟีเจอร์ใหม่ใน VirtualBox 7.2.2 ➡️ รองรับ KVM API บน Linux kernel 6.16+ สำหรับการเรียกใช้ VT-x ➡️ แก้ปัญหา VBoxClient โหลด shared libraries ไม่ได้ใน Linux Guest Additions ➡️ เพิ่มอะแดปเตอร์ e1000 รุ่นทดลอง (82583V) — ต้องใช้ ICH9 chipset ➡️ แก้ปัญหา nameserver 127/8 ถูกส่งไปยัง guest โดยไม่ตั้งใจ ✅ การปรับปรุงด้าน GUI และการใช้งาน ➡️ บังคับใช้ธีม XDG Desktop Portal บน Linux เมื่อมี DBus service ➡️ รองรับธีม light/dark แบบเก่าบน Windows 11 hosts ➡️ แก้ปัญหา VBox Manager ค้างหรือแครชในหลายกรณี เช่น VM มี snapshot เยอะ ➡️ ปรับปรุง tooltip แสดง IP address ใน status bar ให้แม่นยำขึ้น ✅ การปรับปรุงด้านอุปกรณ์และระบบเสมือน ➡️ รองรับ virtual USB webcam ในแพ็กเกจโอเพ่นซอร์ส ➡️ แก้ปัญหา USB/IP passthrough ที่เคยล้มเหลว ➡️ ลดการใช้ CPU บน ARM hosts เมื่อ VM อยู่ในสถานะ idle ➡️ แก้ปัญหา TPM device ไม่ทำงานกับ guest บางประเภท ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ KVM API ช่วยให้ VirtualBox ทำงานร่วมกับ Linux virtualization stack ได้ดีขึ้น ➡️ e1000 รุ่น 82583V เป็นอะแดปเตอร์ที่มี latency ต่ำและ throughput สูง ➡️ VirtualBox 7.2.2 รองรับการติดตั้งแบบ universal binary บนทุกดิสโทรหลัก ➡️ Oracle เตรียมเพิ่มฟีเจอร์ snapshot แบบ granular ในเวอร์ชันถัดไป https://9to5linux.com/virtualbox-7-2-2-adds-support-for-kvm-apis-on-linux-kernel-6-16-and-newer

📍 “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/