NVIDIA และ Quantum Machines เปิดตัว DGX Quantum Early Access Program ซึ่งช่วยผสานการคำนวณควอนตัมเข้ากับการประมวลผลแบบคลาสสิก DGX Quantum ใช้ OPX1000 และ Grace Hopper Superchips เพื่อลดเวลาการส่งข้อมูลให้ต่ำกว่า 4 ไมโครวินาที พร้อมรองรับ AI-driven calibration และ Quantum Error Correction นักวิจัยจาก MIT, IQCC, และสถาบันอื่น ๆ เข้าร่วมเพื่อพัฒนาเทคโนโลยีใหม่นี้ ✅ NVIDIA DGX Quantum คืออะไร? - เป็น สถาปัตยกรรมอ้างอิงที่พัฒนาโดย NVIDIA และ QM - เป็นระบบแรกที่ผสาน การประมวลผลควอนตัมและคลาสสิกเข้าด้วยกัน เพื่อรองรับการคำนวณที่ซับซ้อน ✅ ความท้าทายของควอนตัมคอมพิวติ้ง—จำเป็นต้องมีพลังการประมวลผลแบบคลาสสิกเสริม - ควอนตัมคอมพิวเตอร์ต้องใช้การประมวลผลแบบคลาสสิกเพื่อ แก้ไขข้อผิดพลาด (Quantum Error Correction - QEC) และปรับพารามิเตอร์ - NVIDIA DGX Quantum ช่วยให้ ระบบมีพลังการประมวลผลมากขึ้น ลดความล่าช้าในการสื่อสารระหว่างโปรเซสเซอร์ ✅ OPX1000 ช่วยเร่งความเร็วและลดความล่าช้าในการคำนวณ - DGX Quantum ใช้ OPX1000 ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มควบคุมแบบโมดูลาร์ ที่สามารถทำงานร่วมกับ Grace Hopper Superchips ของ NVIDIA - ลดเวลา รอบการส่งข้อมูลระหว่างควอนตัมกับ AI ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ให้น้อยกว่า 4 ไมโครวินาที ซึ่งเร็วกว่าวิธีอื่น ๆ ✅ 6 กลุ่มนักวิจัยที่เข้าร่วมโปรแกรม Early Access - Engineering Quantum Systems ของ MIT - Israeli Quantum Computing Center (IQCC) - Diraq—บริษัทพัฒนาฮาร์ดแวร์ควอนตัม - Quantum Circuit Group ของ ENS Lyon - Fraunhofer IAF - สถาบันวิจัยทางควอนตัมอื่น ๆ ✅ DGX Quantum รองรับ AI-driven QPU calibration และการประมวลผลแบบไฮบริด - มีการผสาน การเรียนรู้เสริมแรง (Reinforcement Learning) เพื่อช่วยเพิ่มความแม่นยำในการคำนวณควอนตัม - สามารถปรับค่า drive และ readout fidelities อย่างแม่นยำเพื่อรองรับ QEC ที่มีประสิทธิภาพสูง https://www.techpowerup.com/334928/quantum-machines-announces-nvidia-dgx-quantum-early-access-program

Arm ตั้งเป้าเพิ่มส่วนแบ่งตลาด CPU ศูนย์ข้อมูลจาก 15% เป็น 50% ภายในปี 2025 โดยมุ่งเน้นไปที่เซิร์ฟเวอร์ที่ใช้ AI และระบบ Cloud ขณะที่ Nvidia, AWS และ Ampere Computing เป็นผู้ใช้หลักของ CPU Arm นอกจากนี้ Google และ Microsoft กำลังออกแบบ CPU โดยใช้เทคโนโลยีของ Arm และมีรายงานว่า Meta อาจใช้ CPU Arm สำหรับระบบ Cloud ในอนาคต ✅ Arm ได้รับแรงหนุนจากเซิร์ฟเวอร์ AI และผู้ให้บริการ Cloud รายใหญ่ - Nvidia GB200 และ GB300, AWS Graviton, และระบบที่ใช้ Ampere Computing ล้วนเป็นเซิร์ฟเวอร์ที่ใช้ Arm-based CPUs - 50% ของเซิร์ฟเวอร์ AWS ใช้ชิป Arm แทน AMD หรือ Intel ✅ ซอฟต์แวร์เริ่มพัฒนาเพื่อ Arm ก่อน แล้วค่อยพอร์ตไป x86 - สถานการณ์เริ่มเปลี่ยนไป—แต่เดิม ศูนย์ข้อมูลพึ่งพาซอฟต์แวร์ที่ออกแบบมาสำหรับ x86 - ตอนนี้บางแอปพลิเคชันถูกออกแบบให้ทำงานบน Arm ก่อน แล้วจึงพอร์ตไป x86 ✅ Google และ Microsoft เริ่มออกแบบ CPU ศูนย์ข้อมูลโดยใช้เทคโนโลยี Arm - แม้ว่าการพัฒนาอยู่ในช่วงต้น Amazon ยังคงนำหน้าในส่วนนี้ - Meta รายงานว่า Arm กำลังพัฒนา CPU สำหรับระบบ Cloud ของ Meta แต่ยังไม่มีข้อมูลการใช้งานจริง ✅ Arm มี Compute Subsystems (CSS) ให้บริษัทอื่นสร้าง CPU ได้ง่ายขึ้น - ช่วยให้บริษัทสามารถออกแบบ CPU สำหรับศูนย์ข้อมูลของตนเอง ได้อย่างรวดเร็ว - อาจเป็นปัจจัยสำคัญที่ช่วยให้ Arm ขยายส่วนแบ่งตลาดอย่างรวดเร็ว https://www.tomshardware.com/pc-components/cpus/arm-aims-to-capture-50-percent-of-data-center-cpu-market-in-2025

Intel กำลังเข้าสู่ยุคใหม่ภายใต้ CEO Lip-Bu Tan ซึ่งเน้นสร้างความเชื่อมั่นกับลูกค้า และปรับตัวให้เหมาะกับธุรกิจโรงงานผลิตชิป Tan เตรียมเดินหน้าสู่ การผลิต High-Volume ของ Panther Lake บนเทคโนโลยี 18A พร้อมมุ่งเน้นการจ้างงานและวัฒนธรรมองค์กรที่ส่งเสริมความคิดสร้างสรรค์ ขณะที่เขาตัดสินใจเก็บธุรกิจโรงงานไว้โดยไม่แยกออกเป็นบริษัทอิสระ ✅ ความท้าทายของ Intel กับธุรกิจ Foundry - Intel ถูกวิจารณ์มานานว่า ไม่สามารถปรับตัวให้เข้ากับความต้องการของลูกค้าได้ - ปี 2011 Tim Cook เคยบอกกับ Morris Chang (ผู้ก่อตั้ง TSMC) ว่า Intel "ไม่เข้าใจการทำธุรกิจโรงงานผลิตชิป" - จุดนี้ทำให้ TSMC กลายเป็นผู้นำตลาด โดยสามารถรองรับลูกค้ารายใหญ่เช่น Apple และ Nvidia ✅ Lip-Bu Tan ต้องการปรับโครงสร้างเพื่อดึงลูกค้ากลับมา - Tan กล่าวว่า "Foundry เป็นธุรกิจบริการ และต้องสร้างความเชื่อมั่นให้ลูกค้า" - เขาเชื่อว่า ลูกค้าแต่ละรายมีรูปแบบการออกแบบชิปที่แตกต่างกัน และ Intel ต้อง เรียนรู้วิธีปรับตัวให้เข้ากับแต่ละบริษัท - กลยุทธ์นี้เคยประสบความสำเร็จในยุคที่เขาเป็น CEO ของ Cadence ✅ Intel ไม่ได้ยอมแพ้—เตรียมเปิดตัวเทคโนโลยีใหม่ - Tan กล่าวว่า Intel พร้อมเข้าสู่การผลิตขนาดใหญ่ (High-Volume Production) ของ Panther Lake บนเทคโนโลยี 18A ในปีนี้ - นอกจากนี้ Intel กำลังทำงานบน 14A Node ซึ่งจะเป็นเทคโนโลยีระดับสูงกว่า ✅ มุ่งเน้นการจ้างงานและฟื้นฟูวัฒนธรรมองค์กร - Tan มองว่า Intel สูญเสียบุคลากรสำคัญไปหลายปี และเขาต้องการดึงวิศวกรชั้นนำกลับมา - เป้าหมายคือ สร้างวัฒนธรรมที่ส่งเสริมความคิดสร้างสรรค์และนวัตกรรม ✅ Intel จะเก็บธุรกิจโรงงานไว้—ไม่แยกออกเป็นบริษัทอิสระ - ก่อนที่ Tan จะรับตำแหน่ง CEO มีข่าวลือว่า Intel อาจแยกธุรกิจโรงงานออกจากกันเพื่อเพิ่มผลกำไร - อย่างไรก็ตาม หลังจากสุนทรพจน์ครั้งแรกของ Tan ดูเหมือนว่า เขาจะพยายามรักษาธุรกิจนี้ไว้และดึงลูกค้ากลับมา https://www.tomshardware.com/tech-industry/lip-bu-tans-first-speech-as-intel-ceo-focuses-on-innovation-and-working-with-foundry-customers

ร้านค้าปลีก Alternate อธิบายว่าการขาย RTX 5090 'B-stock' ที่มี ROP Units ขาดหายไป เป็นเพียงข้อผิดพลาดของระบบ และสินค้านี้เป็นสินค้าคืนจากลูกค้า แม้ว่าราคาถูกตั้งไว้ที่ $3,100 เทียบเท่ากับรุ่นปกติ Nvidia ระบุว่าปัญหานี้กระทบการ์ดจอเพียง 0.5% ของ RTX 5090 และ RTX 5070 Ti และแนะนำให้ลูกค้าติดต่อผู้ผลิตบอร์ดเพื่อเปลี่ยนสินค้า ✅ ROP Units มีบทบาทสำคัญต่อการแสดงผลของ GPU - ROP (Render Output Unit) ทำหน้าที่ประมวลผลพิกเซล รวมถึงการเบลนด์ภาพและแอนตี้แรสเตอร์ไลซ์ - หาก ROP หายไป อาจทำให้ ประสิทธิภาพการ์ดจอลดลงถึง 11% ตามการทดสอบของ Gamer's Nexus ✅ ข้อผิดพลาดของ Alternate ทำให้ GPU มีราคาสูงเกินจริง - Alternate ลงขาย RTX 5090 'B-stock' ที่มี 168 ROP จาก 176 ที่ควรมี - ราคาถูกตั้งไว้ที่ €2,899 ($3,100) ซึ่งเทียบเท่ากับรุ่นปกติที่ไม่มีข้อบกพร่อง ✅ Nvidia ชี้แจงว่าปัญหานี้กระทบเพียง 0.5% ของ RTX 5090 และ RTX 5070 Ti - Nvidia ขอให้ลูกค้าติดต่อผู้ผลิตบอร์ด (AIB Partners) เพื่อรับการเปลี่ยนสินค้า - ผลกระทบจากข้อบกพร่องนี้พบใน RTX 5080 ด้วย ✅ ตลาด Blackwell ยังคงขาดแคลนและราคาสูง - แม้ว่าการผลิตจะเริ่มดีขึ้น แต่ ราคาตลาดยังสูงกว่าที่ควรจะเป็น - RTX 5090 Founders Edition บน eBay มีราคาเฉลี่ยอยู่ที่ $4,000 ✅ Alternate อธิบายว่าเป็นความผิดพลาดของระบบภายใน - บริษัทชี้แจงว่าการ์ดจอที่ขายเป็น สินค้าคืนจากลูกค้า และไม่ได้ตั้งใจนำออกขาย - ระบบการตั้งราคาผิดพลาด โดยใช้ราคาของ RTX 5090 รุ่นใหม่แทน https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/retailer-clarifies-rtx-5090-b-stock-listing-with-missing-rops-was-a-system-error

Intel ได้เริ่มการผลิตชิป 18A ซึ่งเป็นเทคโนโลยีการผลิตที่ทันสมัยที่สุด โดยใช้ Gate-All-Around Transistors และ Backside Power Delivery Panther Lake จะเป็นชิปรุ่นแรกที่ใช้ 18A และอาจช่วยให้ Intel แข่งขันกับ TSMC ได้ดีกว่าเดิม ขณะที่ Nvidia และ Broadcom กำลังทดสอบเวเฟอร์ของ Intel และ TSMC กำลังเตรียมเปิดตัว N2 node ในปีนี้ ✅ Risk Production คืออะไร? - Risk Production เป็นกระบวนการ ทดสอบการผลิตในปริมาณน้อย ก่อนเข้าสู่การผลิตเต็มรูปแบบ - Intel กำลังขยายกำลังการผลิตจาก หลักร้อยเป็นหลักพันแผ่นเวเฟอร์ เพื่อเตรียมพร้อมสำหรับการผลิตเชิงพาณิชย์ ✅ Panther Lake CPUs จะเป็นชิปรุ่นแรกที่ใช้ 18A - คาดว่า Panther Lake จะมี AI Performance ดีขึ้นอย่างมาก เมื่อเทียบกับ Core Ultra 200V - Intel ตั้งเป้าผลิตจำนวนมากก่อนสิ้นปีนี้ ✅ เทคโนโลยี 18A ล้ำกว่าคู่แข่งอย่างไร? - Intel ใช้ Gate-All-Around (GAA) Transistors และ Backside Power Delivery - GAA ลดการรั่วไหลของพลังงาน ขณะที่ Backside Power Delivery ช่วยเพิ่มความหนาแน่นของทรานซิสเตอร์ - TSMC จะนำ GAA มาใช้ใน N2 node ซึ่งกำลังเข้าสู่ช่วงผลิตเร็ว ๆ นี้ ✅ อนาคตของ Intel กับ 28A และ Nova Lake - Intel จะเริ่มออกแบบ 28A node ในครึ่งแรกของปี 2025 - ชิป Nova Lake และ Clearwater Forest จะตามมาในปี 2026 - Nova Lake จะใช้ ซิลิคอนจาก TSMC ขณะที่ Clearwater Forest จะเป็นชิป 18A สำหรับตลาดเซิร์ฟเวอร์ ✅ คู่แข่งที่กำลังจับตาดู 18A ของ Intel - Nvidia และ Broadcom กำลังทดสอบ เวเฟอร์ 18A แต่ยังไม่ชัดเจนว่าพวกเขาจะใช้ในการผลิตจริง - Apple เป็นลูกค้าหลักของ TSMC N2 และอาจใช้ใน iPhone 18 Pro ที่เปิดตัวปี 2026 https://www.techspot.com/news/107380-intel-18a-node-enters-risk-production-paving-way.html

Intel ประกาศให้ Lip-Bu Tan ขึ้นดำรงตำแหน่ง CEO คนใหม่ หลังจากที่ Pat Gelsinger ถูกบีบให้ลาออกเมื่อเดือนธันวาคมที่ผ่านมา เนื่องจากบอร์ดบริหารมองว่าแผนฟื้นฟูบริษัทดำเนินไป ช้ากว่าที่ตลาดต้องการ อย่างไรก็ตาม Tan ยังคงเดินหน้าตามแผนของ Gelsinger แต่จะปรับปรุงให้เร็วขึ้นเพื่อเรียกความมั่นใจจากอุตสาหกรรม ✅ Lip-Bu Tan มีประสบการณ์ในอุตสาหกรรมเทคโนโลยีมายาวนาน - เขาเคยเป็น CEO ของ Cadence บริษัทออกแบบชิปชั้นนำ - ก่อตั้ง Walden International บริษัทด้านการลงทุนที่มุ่งเน้นเทคโนโลยี - เคยอยู่ในบอร์ดบริหารของบริษัทเซมิคอนดักเตอร์หลายแห่ง ✅ Intel ยังคงเดินหน้าในธุรกิจเซมิคอนดักเตอร์และโรงงานผลิตชิป - Tan เชื่อว่า Intel ต้องเป็นทั้งผู้ผลิตและออกแบบชิป ไม่ใช่แค่ผลิตเพื่อใช้เอง แต่ต้องดึงลูกค้าใหญ่ เช่น Apple, Nvidia และ Qualcomm มาใช้บริการโรงงานของ Intel - กระแสข่าวลือว่า Intel อาจ แยกธุรกิจโรงงานออกเป็นบริษัทอิสระ แต่ยังไม่มีการยืนยัน ✅ ก้าวสำคัญ: เทคโนโลยี 18A และอนาคตของ Intel Foundry - Intel กำลังจะเปิดตัวเทคโนโลยี 18A ซึ่งมีฟีเจอร์ Backside Power Delivery และ RibbonFET Transistors - เทคโนโลยีใหม่นี้จะช่วยให้ชิปของ Intel เร็วกว่าชิป 2nm ของ TSMC - Tan ต้องโน้มน้าวบริษัทต่าง ๆ ให้มาใช้ Intel Foundry เพื่อสร้างฐานธุรกิจที่มั่นคง ✅ วิสัยทัศน์ของ CEO ใหม่—เร่งให้ Intel กลับมาเป็นผู้นำ - Tan ย้ำว่า Intel ต้อง ปรับวัฒนธรรมองค์กรให้รวดเร็วและคล่องตัวเหมือนสตาร์ทอัพ - ต้อง สร้างนวัตกรรมใหม่ด้าน AI และ Robotics ให้แข่งขันได้ - เป้าหมายใหญ่คือ เรียกคืนความเชื่อมั่นของอุตสาหกรรม และทำให้ Intel กลับมาเป็นศูนย์กลางของวงการเซมิคอนดักเตอร์ https://www.techspot.com/news/107369-new-intel-ceo-lip-bu-tan-takes-reins.html

Intel เปิดตัว AI Assistant ที่ช่วยให้คำแนะนำในเกม Black Myth: Wukong โดยใช้ NPU ลดภาระบน GPU และเพิ่มเฟรมเรต อย่างไรก็ตาม ยังไม่มีการทดสอบจริงว่าระบบนี้ใช้งานได้ดีแค่ไหน ในขณะที่ Microsoft และ Nvidia ก็กำลังพัฒนา AI ผู้ช่วยสำหรับเกมของตัวเอง คาดว่าเทคโนโลยีนี้จะพัฒนาขึ้นเมื่อชิปใหม่อย่าง Lunar Lake Core Ultra 200V และ AMD Ryzen AI 300 เปิดตัว Microsoft และ Nvidia กำลังพัฒนา AI ผู้ช่วยสำหรับเกม - Microsoft กำลังพัฒนา Copilot Gaming AI Coach สำหรับเกม Minecraft และ Overwatch - Nvidia เปิดตัว AI Assistant ที่เน้นปรับแต่งประสิทธิภาพ ไม่ใช่การให้คำแนะนำการเล่น ผลกระทบต่อเฟรมเรตเกม - Intel แสดงให้เห็นว่าเมื่อใช้ AI Assistant ผ่าน NPU เฟรมเรตเพิ่มขึ้นจาก 103 FPS เป็น 108 FPS - แต่เมื่อรันผ่าน GPU เฟรมเรตลดลงเหลือ 94 FPS อนาคตของ AI ในเกมบนแพลตฟอร์มใหม่ - ชิปใหม่อย่าง Intel Lunar Lake Core Ultra 200V และ AMD Strix Point Ryzen AI 300 จะมีประสิทธิภาพสูงขึ้น (50 TOPS) ซึ่งอาจช่วยให้ AI Assistant ทำงานได้ดียิ่งขึ้น คำถามสำคัญที่ยังไม่มีคำตอบ - Intel ยังไม่ยืนยันว่า Black Myth: Wukong ที่ใช้สาธิตเป็นเกมจริงหรือเป็นวิดีโอแนวคิด - AI Assistant ยังไม่ได้รับการทดสอบในสถานการณ์จริง https://www.techspot.com/news/107358-intel-shows-off-game-ai-assistant-running-core.html

Micron ประกาศขึ้นราคา DRAM และ NAND Flash เพราะ AI และศูนย์ข้อมูลต้องการหน่วยความจำมากขึ้น ราคาจะเพิ่มขึ้นต่อเนื่องถึงปี 2026 เนื่องจากอุปทานตึงตัว อีกทั้ง Micron ยังลงทุนสร้างโรงงาน HBM เพื่อรองรับตลาด AI ด้านผู้ผลิตอื่น ๆ อย่าง Samsung และ SK Hynix อาจปรับราคาขึ้นตาม ส่งผลต่อราคาสินค้าตั้งแต่ Gaming PC ไปจนถึงเซิร์ฟเวอร์องค์กร ภาวะตลาดที่เปลี่ยนแปลง - หลังจากประสบปัญหาอุปทานล้นตลาดในปีที่ผ่านมา ตอนนี้ราคาหน่วยความจำเริ่มฟื้นตัว เนื่องจากการลดกำลังผลิตของผู้ผลิตรายใหญ่ ส่งผลให้ราคาพุ่งขึ้น ผลกระทบจาก AI และศูนย์ข้อมูล - หน่วยความจำที่มี แบนด์วิดท์สูง (HBM) กำลังเป็นที่ต้องการมากขึ้น โดยเฉพาะสำหรับ AI Accelerator และ GPU ขั้นสูงที่พัฒนาโดย Nvidia, AMD และ Intel - Micron ลงทุน 7 พันล้านดอลลาร์ ในโรงงานผลิต HBM ในสิงคโปร์ ซึ่งจะเริ่มดำเนินงานในปี 2026 เพื่อผลิต HBM3E, HBM4 และ HBM4E แนวโน้มในตลาดอิเล็กทรอนิกส์ผู้บริโภค - อุตสาหกรรมสมาร์ทโฟนและพีซีเตรียมเพิ่มคำสั่งซื้อ DRAM และ NAND Flash เพื่อรองรับการเปิดตัวผลิตภัณฑ์ใหม่ในช่วง ปลายปี 2025 - 2026 ผลกระทบต่ออุตสาหกรรมโดยรวม - เมื่อ Micron ปรับราคาขึ้น คาดว่า Samsung และ SK Hynix จะดำเนินรอยตาม ซึ่งหมายถึง แนวโน้มราคาหน่วยความจำที่สูงขึ้นทั้งตลาด อาจส่งผลต่อราคาของ Gaming PC และศูนย์ข้อมูลระดับองค์กรในปีต่อ ๆ ไป https://www.tomshardware.com/pc-components/dram/micron-confirms-memory-price-hikes-as-ai-and-data-center-demand-surges

ผู้ใช้งาน Nvidia RTX 40-series ยังคงเผชิญกับปัญหาความเสถียรของระบบ เช่น หน้าจอฟ้า (BSOD), ระบบค้าง และบั๊กที่กระทบต่อเกม โดยเฉพาะอย่างยิ่งหลังอัปเดตเป็นไดรเวอร์ 572.xx ซึ่งเน้นการปรับปรุงสำหรับ RTX 50-series แต่กลับสร้างปัญหาให้กับผู้ใช้ RTX รุ่นเก่า ล่าสุดนักพัฒนาเกมจากหลายค่ายออกคำเตือนว่า ไดรเวอร์ 572.xx อาจส่งผลต่อประสิทธิภาพและเสถียรภาพของเกม เช่น inZOI และ The First Berserker: Khazan โดยพบอาการ กระตุกและเฟรมเรตลดลง นักพัฒนาเหล่านี้แนะนำให้ผู้ใช้ย้อนกลับไปใช้ไดรเวอร์ 566.36 ที่ออกในเดือนธันวาคม 2024 เพื่อแก้ปัญหาความเสถียร ปัญหาที่เกี่ยวข้องกับ RTX 40-series มีแนวโน้มเกิดจากไดรเวอร์ - นอกจากปัญหาที่พบหลังอัปเดต 572.xx ยังมีรายงาน ระบบแครชแบบสุ่ม, BSOD และหน้าจอค้าง ที่เพิ่มขึ้นในช่วงหลายเดือนที่ผ่านมา ซึ่งอาจเกิดจากการปรับแต่งไดรเวอร์เพื่อรองรับ RTX 50-series ชุมชนผู้ใช้และนักพัฒนากำลังจับตาดู Nvidia - ผู้ใช้ใน Reddit และฟอรั่มต่าง ๆ พูดถึงปัญหานี้เป็นวงกว้าง ขณะที่ Nvidia ยังไม่ได้ออกมายอมรับว่าไดรเวอร์ใหม่มีปัญหาอย่างเป็นทางการ แนวทางแก้ไขเบื้องต้น - ผู้ใช้ที่ได้รับผลกระทบสามารถแก้ไขโดย ติดตั้งไดรเวอร์เก่าผ่าน Nvidia’s official website และรอการอัปเดตไดรเวอร์ใหม่ที่อาจแก้ไขปัญหานี้ อนาคตของการปรับปรุงไดรเวอร์ - ยังต้องรอดูว่า Nvidia จะให้ความสำคัญกับการแก้ไขปัญหาสำหรับ RTX รุ่นก่อน หรือมุ่งเน้นการพัฒนาไดรเวอร์สำหรับ RTX 50-series เป็นหลัก https://www.tomshardware.com/pc-components/gpu-drivers/game-developers-urge-nvidia-rtx-30-and-40-series-owners-rollback-to-december-2024-driver-after-recent-rtx-50-centric-release-issues

ข่าวนี้พูดถึงแนวทางใหม่ของ Lip-Bu Tan ซีอีโอคนใหม่ของ Intel ที่มุ่งเน้นให้บริษัทเปิดรับความคิดเห็นจากลูกค้าอย่างตรงไปตรงมา เพื่อพัฒนาสินค้าและบริการให้ดียิ่งขึ้น เขาเข้ารับตำแหน่งในเดือนเมษายน 2025 และสื่อสารว่า Intel ต้องปรับตัวให้เร็วขึ้นเพื่อต่อสู้กับคู่แข่งในตลาด โดยเฉพาะ Nvidia ที่ก้าวขึ้นมามีบทบาทสำคัญในอุตสาหกรรมชิป แนวทางของผู้นำใหม่ - Lip-Bu Tan เน้นการลดระบบบริหารจัดการที่ซับซ้อนและให้อำนาจแก่ทีมวิศวกรมากขึ้น โดยกล่าวว่า "ไอเดียใหม่ ๆ ไม่มีพื้นที่ให้เติบโตใน Intel มาหลายปีแล้ว" ความสำคัญของความคิดเห็นจากลูกค้า - Tan เรียกร้องให้ลูกค้า "บอกความจริงอย่างตรงไปตรงมา" เพราะการติชมที่เข้มงวดเป็นสิ่งที่มีค่าสำหรับการพัฒนา Intel ในอนาคต การดึงผู้มีความสามารถกลับมา - เขายอมรับว่า Intel สูญเสียผู้เชี่ยวชาญจำนวนมาก และตั้งเป้าดึงคนที่มีความสามารถระดับสูงกลับเข้ามาทำงานเพื่อช่วยผลักดันบริษัทไปข้างหน้า ทิศทางในอนาคต - Intel วางแผนให้วิศวกรมีอิสระในการคิดค้นผลิตภัณฑ์ใหม่ ๆ และปรับโครงสร้างบริษัทให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/04/01/intel039s-new-ceo-tells-customers-039be-brutally-honest-with-us039-

Lightmatter นำเสนอเทคโนโลยีใหม่ที่ช่วยให้ชิป AI ส่งข้อมูลผ่านแสงแทนไฟฟ้า ทำให้การทำงานเร็วขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้น บริษัทเทคโนโลยีรายใหญ่เริ่มให้ความสนใจ แม้จะยังมีข้อจำกัดบางอย่าง แต่การเปิดตัวผลิตภัณฑ์ใหม่ในปี 2025-2026 อาจเป็นก้าวสำคัญในการพัฒนาชิป AI ในอนาคต วิธีการทำงานของ photonics: - Lightmatter ใช้ interposer ซึ่งเป็นวัสดุรองรับชิป AI เพื่อเชื่อมต่อกับชิปข้างเคียงได้ดีขึ้น และ chiplet ขนาดเล็กที่สามารถติดตั้งบนชิป AI เพื่อเพิ่มความสามารถในการส่งข้อมูลผ่านแสง ข้อได้เปรียบเหนือเทคโนโลยีเดิม: - เทคโนโลยี photonics ช่วยลดความร้อนและความล่าช้าในการรับ-ส่งข้อมูล ซึ่งเป็นปัญหาของชิปที่ใช้ระบบไฟฟ้าแบบเดิม แนวโน้มของตลาด: - บริษัทเทคโนโลยีรายใหญ่ เช่น AMD และ Nvidia กำลังทดลองนำ optical technology มาใช้ในผลิตภัณฑ์ของตนเอง แม้ Nvidia จะยังคงสงวนท่าทีว่าการนำไปใช้ในชิปทั้งหมดอาจยังไม่สมบูรณ์ แผนการเปิดตัว: - Lightmatter วางแผนเปิดตัว interposer ในปี 2025 และ chiplet ในปี 2026 โดยผลิตผ่าน GlobalFoundries https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/04/01/lightmatter-releases-new-photonics-technology-for-ai-chips-

AWS นำเสนอสถาปัตยกรรม AI ใหม่ด้วยชิป Trainium ที่ช่วยลดค่าใช้จ่ายการใช้งาน AI โดยเสนอทางเลือกที่ถูกกว่า Nvidia H100 ถึง 25% แม้ยังมีข้อจำกัดเรื่องการใช้งานที่ต้องพึ่งพา AWS แต่ถือเป็นก้าวสำคัญในการสร้างระบบ AI ที่ประหยัดและมีประสิทธิภาพ กลยุทธ์ที่โดดเด่นในตลาด AI: - AWS เป็นหนึ่งในหลายบริษัทที่กำลังพัฒนาชิปของตนเอง เช่น Google ที่มีชิป Tensor Processing Units (TPU) เพื่อช่วยลดค่าใช้จ่ายและหลีกเลี่ยงปัญหาความขาดแคลน GPU ความสามารถของ Trainium: - แม้ Trainium อาจไม่สามารถแทนที่ Nvidia GPU ที่มีความซับซ้อนสูง เช่น DGX Spark ได้โดยตรง แต่ยังถือว่าเป็นทางเลือกที่ดีสำหรับผู้ใช้งานที่ไม่ต้องการรอคิวหรือจ่ายค่าใช้จ่ายสูง ข้อจำกัดที่ควรพิจารณา: - Trainium มีการใช้งานเฉพาะใน AWS เท่านั้น ซึ่งอาจทำให้ผู้ใช้ถูกผูกมัดกับแพลตฟอร์ม และต้องลงทุนเพิ่มเติมเพื่อเรียนรู้ระบบใหม่ที่แตกต่างจาก CUDA ของ Nvidia แนวโน้มในอุตสาหกรรม: - ผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่มุ่งสร้างระบบชิปของตนเองเพื่อลดการพึ่งพา Nvidia ซึ่งสะท้อนถึงการเปลี่ยนแปลงในกลยุทธ์ตลาด AI และการพัฒนาระบบเทคโนโลยีที่เป็นเอกลักษณ์ของแต่ละบริษัท https://www.techradar.com/pro/and-so-it-begins-amazon-web-services-is-aggressively-courting-its-own-customers-to-use-its-trainium-tech-rather-than-nvidias-gpus

AMD อาจนำ FSR 4 ซึ่งเป็นเทคโนโลยีปรับคุณภาพภาพเกมไปใช้ในเครื่องเล่นเกมพกพาและแล็ปท็อปรุ่นใหม่ผ่าน APU Medusa Point ที่ใช้ RDNA 4 ฟีเจอร์นี้ช่วยเพิ่มความลื่นไหลของภาพและคุณภาพกราฟิก แม้ยังมีการแข่งขันกับเทคโนโลยี DLSS ของ NVIDIA แต่การพัฒนานี้ถือเป็นก้าวสำคัญที่ทำให้ AMD มีโอกาสโดดเด่นในตลาดเกมพกพา ความน่าสนใจของ Medusa Point APUs: - สถาปัตยกรรม RDNA 4 ของ Medusa Point รองรับ Zen5LP cores ที่เป็นระบบประหยัดพลังงานและหน่วยประมวลผล Navi4 ซึ่งเหมาะสมกับเกมที่ต้องการคุณภาพกราฟิกสูง. การใช้งาน FSR 4 ในอนาคต: - มีความหวังว่า FSR 4 อาจถูกพัฒนาสำหรับ RDNA 3 ในอนาคต ซึ่งจะช่วยให้เครื่องที่ใช้ AMD รุ่นก่อนหน้านี้สามารถเข้าถึงฟีเจอร์นี้ได้. เปรียบเทียบกับเทคโนโลยีคู่แข่ง: - FSR 4 ถูกเปรียบเทียบกับเทคโนโลยี DLSS (Deep Learning Super Sampling) ของ NVIDIA โดยเน้นการให้ประสิทธิภาพที่ใกล้เคียงกันในโหมด performance และช่วยเพิ่มคุณภาพภาพโดยไม่สูญเสียความลื่นไหล. โอกาสและการแข่งขันในตลาด: - ความก้าวหน้าของ FSR 4 บน APU จะช่วยให้ AMD แข่งขันกับ NVIDIA และ Intel ได้ดียิ่งขึ้น โดยเฉพาะในตลาดเครื่องเล่นเกมพกพาที่มีศักยภาพการเติบโตสูง. https://www.techradar.com/computing/cpu/hang-on-handheld-fans-we-could-be-seeing-amds-fsr-4-upscaling-on-new-handhelds-after-all-if-this-new-rdna-4-leak-is-legitimate

Intel ตัดสินใจยกเลิกการพัฒนากราฟิกการ์ด Arc Xe2 รุ่นขั้นสูง เนื่องจากปัญหาในการพัฒนา รวมถึงความไม่คุ้มค่าของการลงทุน รุ่นใหม่อย่าง Xe3 "Celestial" ยังคงอยู่ในระหว่างการพัฒนา โดยการเปลี่ยนแปลงครั้งนี้สะท้อนถึงความยากลำบากที่ Intel ต้องเผชิญในตลาด GPU ที่มีการแข่งขันสูง ผลกระทบต่อผู้ใช้และตลาด: - Intel ยังไม่มีกราฟิกการ์ดในกลุ่มไฮเอนด์ที่สามารถแข่งขันกับ NVIDIA และ AMD ได้ ซึ่งอาจส่งผลต่อส่วนแบ่งตลาดและความมั่นใจในเทคโนโลยีของ Intel. อนาคตของ Arc Xe3 "Celestial": - แม้ Intel ไม่ได้ให้ข้อมูลใหม่เกี่ยวกับโครงการ Xe3 แต่ผู้เชี่ยวชาญมองว่า Intel อาจพยายามปรับปรุงความสามารถของ GPU รุ่นใหม่เพื่อไม่ให้เกิดความล่าช้าเหมือนที่ผ่านมา. ความสำคัญของการแข่งขันในตลาด GPU: - การพัฒนาเทคโนโลยี GPU ต้องใช้ทั้งทรัพยากรและเวลา ซึ่ง Intel ยังต้องเผชิญกับความท้าทายในการพัฒนา GPU ที่สามารถตอบโจทย์ด้านประสิทธิภาพและราคาที่สมเหตุสมผล. https://www.techpowerup.com/334772/intel-reportedly-abandoned-higher-end-arc-xe2-battlemage-dgpu-project-last-year

จีนพยายามเร่งสร้างศูนย์ข้อมูล AI แต่กลับพบว่าหลายโครงการล้มเหลวเพราะวางแผนไม่รอบคอบ และไม่ได้ใช้งานจริงตามที่คาดหวัง โครงสร้างพื้นฐานเหล่านี้กลายเป็นภาระทางเศรษฐกิจ แต่รัฐบาลยังคงมองว่าเป็นโอกาสเรียนรู้และปรับตัวในอนาคต โดยจะสนับสนุนบริษัทใหญ่ให้พัฒนา AI และโครงสร้างพื้นฐานต่อไป การเร่งลงทุนที่มากเกินไป: - จีนได้เปิดตัวศูนย์ข้อมูลกว่า 500 แห่งในปี 2023 โดยมีอย่างน้อย 150 แห่งเริ่มดำเนินการภายในปี 2024 แต่หลายโครงการมุ่งเน้นการดึงดูดเงินอุดหนุนจากรัฐบาลมากกว่าการสร้างศักยภาพ AI ที่แท้จริง. ปัญหาด้านเทคโนโลยีและอุปสงค์: - เทคโนโลยีที่ใช้ในศูนย์ข้อมูลไม่ตอบโจทย์ความต้องการปัจจุบัน เช่น งานด้าน AI inference ซึ่งต้องการอุปกรณ์ที่รวดเร็วและประหยัดพลังงาน แต่ศูนย์กลับถูกออกแบบมาเพื่อการประมวลผล AI training ที่ไม่จำเป็นในตลาด. ราคาที่ลดลงของ GPU Rental: - ค่าเช่าหน่วยประมวลผล AI เช่น Nvidia H100 ลดลงมากจาก 180,000 หยวน ($24,000) ต่อเดือน เหลือเพียง 75,000 หยวน ($10,000) ซึ่งสะท้อนถึงความเปลี่ยนแปลงของตลาด AI. การปรับเปลี่ยนแผนในอนาคต: - รัฐบาลจีนยังคงให้ความสำคัญกับ AI โดยมองว่านี่เป็นการเรียนรู้จากความผิดพลาด และมีแผนจะมอบหมายศูนย์ข้อมูลที่ไม่ประสบความสำเร็จให้กับผู้ดำเนินการที่มีศักยภาพสูงขึ้น เช่น Alibaba และ ByteDance ที่ได้ประกาศลงทุนเพิ่มในโครงสร้างพื้นฐาน AI. https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/chinas-ai-data-center-boom-goes-bust-rush-leaves-billions-of-dollars-in-idle-infrastructure

การ์ดจอ RTX 5090 สำหรับแล็ปท็อปของ Nvidia เปิดตัวพร้อมผลการทดสอบที่เผยว่าประสิทธิภาพเพิ่มขึ้น 11% จาก RTX 4090 และถึง 40% เทียบกับ 3080 Ti แม้จะมีข้อจำกัดด้านฮาร์ดแวร์อย่างการระบายความร้อนและ CPU คอขวด แต่ความล้ำหน้าของเทคโนโลยี Multi-Frame Generation และการออกแบบที่บางเบาอาจดึงดูดผู้ใช้งานที่ต้องการประสิทธิภาพสูงในแล็ปท็อปรุ่นใหม่ นวัตกรรมด้านฮาร์ดแวร์: - RTX 5090 ในแล็ปท็อปอย่าง Razer Blade 16 รุ่นปี 2025 มาพร้อมหน้าจอความละเอียด 1600p ที่รองรับการแสดงผล 240Hz และตัวเครื่องบางเพียง 0.7 นิ้ว ทำให้เหมาะสำหรับผู้ที่ต้องการประสิทธิภาพสูงในขนาดพกพา. ความแตกต่างระหว่างรุ่น: - RTX 5090 เหนือกว่ารุ่นก่อนหน้าในเกมความละเอียดสูง เช่น Cyberpunk 2077 และ Alan Wake 2 ด้วยเฟรมเรตที่เพิ่มขึ้น 10 FPS แต่ในบางการทดสอบพบว่าประสิทธิภาพของ RTX 5090 และ RTX 4090 อาจใกล้เคียงกันขึ้นอยู่กับ CPU ที่จับคู่ด้วย. เทคโนโลยี Multi-Frame Generation (MFG): - เทคโนโลยีนี้สามารถเพิ่มเฟรมเรตได้ถึง 200% ในบางสถานการณ์ แต่ผู้ใช้งานอาจรู้สึกถึงความหน่วงในปุ่มคำสั่งที่คล้ายกับเฟรมเรตจริงมากกว่าเฟรมเรตที่ปรากฏ. การเปิดตัวในอนาคต: - แล็ปท็อปที่ใช้ RTX 5090 เช่น Razer Blade 16 รุ่นใหม่ จะเริ่มวางจำหน่ายในวันที่ 31 มีนาคม 2025 ซึ่งคาดว่าแบรนด์อื่น ๆ จะเปิดตัวพร้อมโซลูชันการระบายความร้อนที่แตกต่างออกไปเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการใช้งาน. https://www.techspot.com/news/107323-first-nvidia-rtx-5090-laptop-benchmarks-have-emerged.html

SMIC กำลังเข้าสู่การพัฒนาชิป 5 นาโนเมตร โดยใช้เครื่องมือ DUV แทน EUV ซึ่งส่งผลให้ค่าใช้จ่ายสูงขึ้นและอัตราการผลิตต่ำกว่า TSMC แต่ความสำเร็จนี้ยังเป็นก้าวสำคัญในความพยายามลดการพึ่งพาเทคโนโลยีจากต่างประเทศ โดย Huawei เตรียมใช้ชิปดังกล่าวในโครงการ AI เพื่อลดการพึ่งพาบริษัทจากตะวันตก ความท้าทายที่ยังคงอยู่คือการปรับปรุงผลผลิตและลดต้นทุนในอนาคต ประสิทธิภาพและค่าใช้จ่าย: - แม้กระบวนการ 5 นาโนเมตรจะสำเร็จ แต่ผลผลิตที่ได้มีอัตราการผลิตที่ต่ำ (33%) เมื่อเทียบกับ TSMC ซึ่งสะท้อนถึงอุปสรรคของ SMIC ในการพัฒนาชิปเทคโนโลยีขั้นสูง. การพึ่งพาทรัพยากรในประเทศ: - SMIC ต้องรอการพัฒนาเครื่อง EUV ภายในประเทศ ซึ่งจะเริ่มการทดลองผลิตในไตรมาสที่ 3 ปี 2025 โดยหวังว่าจะช่วยให้บริษัทพัฒนากระบวนการผลิตได้รวดเร็วยิ่งขึ้น. บทบาทของ Huawei: - Huawei มีแผนใช้เทคโนโลยีนี้ในชิป AI รุ่น Ascend 910C ซึ่งจะลดการพึ่งพา NVIDIA โดย SMIC ได้มุ่งเน้นการผลิตเพื่อสนับสนุนเทคโนโลยีของ Huawei อย่างเต็มที่. ความท้าทายในระยะยาว: - แม้ SMIC จะพัฒนาชิปได้สำเร็จ แต่ต้นทุนและผลผลิตที่ต่ำยังคงเป็นความท้าทาย บริษัทจำเป็นต้องลงทุนในอุปกรณ์และเทคโนโลยีที่ทันสมัยมากขึ้นเพื่อแข่งขันในตลาดระดับโลก. https://wccftech.com/smic-5nm-development-completed-in-2025/

ในบทความนี้นำเสนอการปรับแต่ง RTX 4090 ให้มีหน่วยความจำ GDDR6X 48GB โดยใช้ PCB ของ RTX 3090 เป็นพื้นฐาน แม้จะมีประสิทธิภาพสูงและเหมาะสำหรับงานเซิร์ฟเวอร์ แต่ก็มีราคาสูงและเสียงดังขณะทำงาน จุดเด่นคือความสามารถในการปรับแต่งผ่านเครื่องมือพิเศษโดยไม่ละเมิดระบบ Nvidia ถือเป็นตัวเลือกที่น่าสนใจสำหรับผู้ใช้งานเฉพาะกลุ่ม การปรับแต่งขั้นสูง: - การเพิ่มหน่วยความจำบนด้านหลังของ PCB ที่ใช้ Thermal Pad และ Backplate ช่วยลดความร้อน ซึ่งทำให้การ์ดนี้เหมาะสำหรับงานที่ต้องใช้การประมวลผลหนัก เช่น ระบบเซิร์ฟเวอร์. เสียงดังและการทำงานหนัก: - การ์ดจอใช้ชุดพัดลมแบบ Blower-style ที่ทำให้มีเสียงดังถึง 65 เดซิเบลขณะทำงาน แต่สามารถควบคุมอุณหภูมิที่ค่อนข้างเสถียรในระหว่างการทดสอบใน Superposition ที่ 8K. การใช้ประโยชน์จากเครื่องมือภายในของ Nvidia: - นักดัดแปลงใช้เครื่องมือที่ได้มาจากการรั่วไหลของ Nvidia เช่น MATS และ MODS เพื่อปรับแต่งการ์ดจอให้ทำงานได้ตามที่ต้องการโดยไม่ละเมิดระบบความปลอดภัย. ราคาที่เข้าถึงยาก: - การ์ดนี้มีราคา $4,400 ซึ่งแม้จะสูงมาก แต่ยังถือว่าเป็นตัวเลือกที่คุ้มค่าที่สุดในตลาดสำหรับผู้ที่ต้องการหน่วยความจำขนาด 48GB สำหรับงานเฉพาะทาง. https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/blower-style-rtx-4090-48gb-teardown-reveals-dual-sided-memory-configuration-pcb-design-echoes-the-rtx-3090

CEO ของ Nvidia ชี้ว่าการใช้เทคโนโลยี GAA ในอนาคตจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของ GPU ได้ถึง 20% แต่ยังยืนยันว่าการพัฒนาสถาปัตยกรรมและนวัตกรรมซอฟต์แวร์คือปัจจัยสำคัญที่แท้จริง ในยุคที่ศูนย์ข้อมูลมุ่งเน้นประสิทธิภาพต่อวัตต์ Nvidia ได้ปรับบทบาทมาเน้นการเป็นผู้นำด้านโครงสร้างพื้นฐาน AI และอัลกอริทึมอย่างเต็มที่ มุมมองต่อการพัฒนาเทคโนโลยี: - Huang ยอมรับว่าการปรับปรุงจากเทคโนโลยีใหม่ เช่น GAA มีความสำคัญ แต่มองว่าไม่ใช่การเปลี่ยนแปลงที่ "ปฏิวัติวงการ" โดยเฉพาะในยุคที่การเติบโตของกฎของมัวร์ (Moore’s Law) ช้าลงอย่างชัดเจน. การใช้พลังงานที่มีประสิทธิภาพในยุค AI: - ขณะที่ศูนย์ข้อมูลต่าง ๆ เน้นที่ประสิทธิภาพต่อวัตต์ (performance per watt) Nvidia มุ่งไปที่การจัดการประสิทธิภาพของระบบโดยรวมมากกว่าที่จะเน้นเฉพาะการปรับปรุงความเร็วหรือพลังงานของแต่ละหน่วยประมวลผล. การคาดการณ์สำหรับอนาคต: - Nvidia คาดว่า GPU รุ่นใหม่ในอนาคต (ชื่อรหัส Feynman) อาจใช้เทคโนโลยี GAA เช่น N2P หรือ A16 ซึ่งจะเปิดตัวในปี 2028 โดยสามารถเพิ่มประสิทธิภาพได้ถึง 20% หรือมากกว่านั้น ทั้งนี้ต้องพิจารณาความสมดุลระหว่างพลังงานและประสิทธิภาพตามความต้องการของตลาด AI. การเปลี่ยนแปลงบทบาทของ Nvidia: - Huang ย้ำว่า Nvidia กำลังเปลี่ยนบทบาทจากการเป็นเพียงบริษัทเซมิคอนดักเตอร์ ไปสู่การเป็นผู้ให้บริการโครงสร้างพื้นฐาน AI ขนาดใหญ่ โดยเน้นการพัฒนาสูตรอัลกอริทึมในด้านกราฟิก คอมพิวเตอร์ และโรโบติกส์. https://www.tomshardware.com/tech-industry/nvidias-jesnen-huang-expects-gaa-based-technologies-to-bring-a-20-percent-performance-uplift

นี่คือสิ่งที่ลุงกลัวและเป็นเหตุผลที่ลุงจะไม่ซื้อของที่เป็นมือสองหรือจากร้านที่ไม่มีชื่อเสียง ผู้บริโภคต้องระวังการ์ดจอปลอมที่ถูกออกแบบให้เหมือน RTX 4090 แต่แท้จริงใช้ชิป GA102 ของ RTX 3090 โดยมักถูกขายในราคาที่ถูกกว่า RTX 4090 มาก การดัดแปลงทำได้อย่างแนบเนียนจนผู้ซื้อที่ไม่เชี่ยวชาญอาจไม่สามารถแยกแยะได้ อย่างไรก็ตาม การตรวจสอบชิ้นส่วนภายในและการทดสอบไดรเวอร์สามารถช่วยยืนยันได้ว่าการ์ดนั้นเป็นของแท้หรือไม่ การตรวจสอบการปลอมแปลง: - การปลอมแปลงทำได้เนียนจนแทบจะไม่มีใครสังเกตเห็นได้ง่าย นอกจากผู้เชี่ยวชาญหรือผู้ที่คุ้นเคยกับชิ้นส่วนภายในของการ์ดจอ โดยพบว่าตำแหน่งของตัวเก็บประจุ (capacitor) ไม่ตรงกับของแท้ รวมถึงการออกแบบ MLCC ที่เหมือน RTX 3090 มากกว่า RTX 4090. ผลกระทบต่อผู้บริโภค: - ผู้ใช้ที่ซื้อการ์ดปลอมมักจะพบปัญหา เช่น การ์ดไม่สามารถทำงานได้ และการตรวจสอบผ่านไดรเวอร์ของ Nvidia จะแสดงความผิดปกติ. ประวัติของการโกงการ์ดจอ: - นี่ไม่ใช่ครั้งแรกที่เกิดกรณีลักษณะนี้ การปลอมแปลง RTX 4090 เคยปรากฏในกรณีที่มีการดัดแปลงการ์ดจอโดยใช้ชิป GA102 หรือขายโดยไม่มีชิป GPU และหน่วยความจำในตัว. https://www.techspot.com/news/107311-fake-rtx-4090-graphics-card-looks-real-ndash.html

NVIDIA กำลังเผชิญกับความท้าทายใหม่ เมื่อรัฐบาลจีนเตรียมกำหนดข้อกำหนดด้านพลังงานที่อาจห้ามการขาย GPU H20 ในประเทศ ทำให้รายได้ของ NVIDIA จากตลาดจีนซึ่งเป็นตลาดหลักสำหรับ AI อาจลดลงอย่างมาก ในขณะเดียวกัน คู่แข่งอย่าง Huawei ก็เตรียมเปิดตัวชิประดับสูงที่สามารถแข่งกับ NVIDIA ได้โดยตรง ทำให้สถานการณ์นี้กลายเป็นบททดสอบสำคัญสำหรับอนาคตของบริษัท มาตรการของจีน: - รัฐบาลจีนมีเป้าหมายที่จะลดการพึ่งพาชิปต่างประเทศ โดยตั้งข้อกำหนดด้านพลังงานเพื่อสนับสนุนผู้ผลิตในประเทศ เช่น Huawei ซึ่งเตรียมเปิดตัวชิป AI รุ่น Ascend 910C ที่ทัดเทียมกับ NVIDIA H100. ผลกระทบต่อ NVIDIA: - NVIDIA ได้เริ่มเจรจากับคณะกรรมการพัฒนาและปฏิรูปแห่งชาติจีน (NDRC) และกำลังพิจารณาการลดประสิทธิภาพของ H20 เพื่อให้สอดคล้องกับข้อกำหนดด้านพลังงาน แต่ทางเลือกนี้อาจทำให้คู่แข่งมีความได้เปรียบในตลาด. ความสัมพันธ์ระหว่างประเทศ: - ที่ผ่านมา NVIDIA ต้องเผชิญข้อจำกัดจากรัฐบาลสหรัฐฯ ในการขายชิป AI ให้จีน การเพิ่มกฎระเบียบจากฝั่งจีนเองยิ่งเพิ่มความซับซ้อนและผลกระทบทางการค้า. ตลาดคู่แข่งในจีน: - Huawei กลายเป็นคู่แข่งสำคัญในตลาด AI ของจีน โดย Jensen Huang CEO ของ NVIDIA ยอมรับถึงความก้าวหน้าของ Huawei ในด้านนี้และผลกระทบที่อาจเกิดขึ้น. https://wccftech.com/nvidia-h20-ai-gpu-might-be-banned-from-being-sold-in-china-but-this-time-it-is-not-the-us-fault/

CoreWeave บริษัทโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์ที่เน้น Nvidia GPU เตรียมเปิดตัว IPO มูลค่ากว่า 2.5 พันล้านดอลลาร์ แต่กำลังเผชิญคำวิจารณ์จากผู้เชี่ยวชาญที่มองว่าขาดข้อได้เปรียบในตลาดเมื่อเปรียบเทียบกับยักษ์ใหญ่อย่าง AWS นักลงทุนจึงต้องวิเคราะห์ความเสี่ยงอย่างละเอียดก่อนตัดสินใจลงทุน IPO ที่ได้รับความสนใจ: - การเปิดตัว IPO ของ CoreWeave คาดว่าจะขายในช่วงราคาหุ้น 47-55 ดอลลาร์ โดยตั้งเป้าระดมทุนถึง 2.5 พันล้านดอลลาร์ และมีมูลค่าตลาดราว 25 พันล้านดอลลาร์ ซึ่งน้อยกว่าที่นักวิเคราะห์คาดไว้ก่อนหน้านี้ที่ 35 พันล้านดอลลาร์. คำวิจารณ์เกี่ยวกับการขาด “moat”: - Emanuel ระบุว่า CoreWeave ไม่มีข้อได้เปรียบที่ยั่งยืนในตลาด (หรือที่เรียกว่า durable moat) ซึ่งจะเป็นอุปสรรคต่อการเติบโตในระยะยาว โดยเฉพาะเมื่อคู่แข่งมีโครงสร้างที่แข็งแรงกว่า. ความเสี่ยงต่อผู้ลงทุน: - นักลงทุนถูกเตือนถึงความเสี่ยงที่จะเกิดขึ้นจากราคาหุ้นที่อาจสูงเกินมูลค่าที่แท้จริง โดยนักวิเคราะห์บางรายแนะนำว่าการลงทุนใน CoreWeave อาจต้องพิจารณาอย่างรอบคอบ. https://www.techradar.com/pro/is-coreweave-another-wework-blogger-who-caused-nvidia-market-capitalization-to-drop-by-usd600-billion-in-a-day-thinks-so

AlexNet ซอร์สโค้ด AI ที่เริ่มต้นความสำเร็จของ deep learning ในปี 2012 ได้รับการเปิดเผยสู่สาธารณะใน GitHub ครั้งนี้เกิดจากความร่วมมือระหว่าง Computer History Museum และ Google โค้ดนี้เปลี่ยนแปลงการวิจัย AI ให้กลายเป็นพลังขับเคลื่อนนวัตกรรมที่ยิ่งใหญ่ในยุคของเรา ตั้งแต่การวิเคราะห์ภาพจนถึงการสร้างเนื้อหาด้วย AI บทบาทของ AlexNet: - AlexNet เป็นโครงข่ายประสาทเทียมที่ช่วยยกระดับความสามารถของคอมพิวเตอร์ในการรู้จำและจัดประเภทภาพ ซอร์สโค้ดนี้พัฒนาด้วย NVIDIA CUDA และชุดข้อมูล ImageNet ที่สร้างโดยมหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ด ซึ่งมีส่วนสำคัญในการฝึกโครงข่ายประสาทเทียม. ความร่วมมือทางวิชาการ: - AlexNet พัฒนาขึ้นภายใต้การดูแลของ Geoffrey Hinton และ Ilya Sutskever ซึ่งเป็นผู้บุกเบิก AI โดยแนวคิดของพวกเขาช่วยเปิดทางให้เกิดการใช้งาน GPU ในการฝึก deep neural networks. ความสำเร็จในการวิจัย: - AlexNet ทำให้วงการเริ่มยอมรับพลังของ deep learning หลังนำเสนอในงานประชุมวิทยาการคอมพิวเตอร์ในปี 2012 แม้ว่าจะไม่ได้รับความสนใจในทันที แต่ Yann LeCun นักวิจัยชื่อดังมองว่านี่เป็นจุดเปลี่ยนสำคัญของวงการ. มรดกของ AlexNet: - ความสำเร็จของมันนำไปสู่การพัฒนา AI ที่สามารถเอาชนะผู้เล่นเกม Go รู้จำคำพูด และสร้างงานศิลปะ การเปิดเผยซอร์สโค้ดครั้งนี้ถือเป็นการให้เกียรติแก่งานวิจัยที่ช่วยสร้างพื้นฐานของ AI ในทุกวันนี้. https://www.techspot.com/news/107299-game-changing-ai-code-started-all-now-open.html

Seagate ได้เปิดตัว NVMe HDD รุ่นใหม่ที่ออกแบบเพื่อใช้งานในศูนย์ข้อมูลและงาน AI โดยฮาร์ดแวร์นี้ช่วยลดพลังงานและเพิ่มประสิทธิภาพในการจัดเก็บข้อมูล ระบบต้นแบบยังมีการผสาน SSD และเทคโนโลยี GPU ของ Nvidia เพื่อลดความล่าช้าในกระบวนการทำงาน การออกแบบนี้อาจเป็นก้าวสำคัญในอนาคตสำหรับการพัฒนาเทคโนโลยี AI และการจัดเก็บข้อมูล ข้อดีของ NVMe HDD: - NVMe HDD รุ่นใหม่ช่วยลดพลังงานและต้นทุนการจัดเก็บได้อย่างมีนัยสำคัญ โดยมีประสิทธิภาพด้านพลังงาน มากกว่า SSD ถึง 10 เท่า และยังลดการใช้ทรัพยากรคาร์บอนต่อเทราไบต์. การผสมผสานฮาร์ดแวร์ที่ทันสมัย: - ระบบต้นแบบของ Seagate ใช้ NVMe HDD ควบคู่กับ SSD เพื่อการเก็บข้อมูลที่ใช้งานบ่อยและ HDD สำหรับข้อมูลระยะยาวในงาน AI เช่น การฝึกโมเดล. ข้อแตกต่างจากระบบเดิม: - NVMe HDD ได้รับการออกแบบให้สามารถสื่อสารกับ GPU โดยตรง และไม่ต้องใช้ HBA หรือโปรโตคอลบริดจ์ ซึ่งช่วยลดความยุ่งยากในสถาปัตยกรรมระบบ. ศักยภาพในการประยุกต์ใช้: - แม้ยังไม่มีแผนวางจำหน่าย Seagate กำลังทำงานร่วมกับลูกค้าเพื่อศึกษาโซลูชันการจัดเก็บข้อมูลที่รองรับเทคโนโลยี NVMe สำหรับยุคถัดไป. https://www.techradar.com/pro/seagate-teams-with-nvidia-to-build-an-nvme-hard-drive-proof-of-concept-more-than-3-years-after-the-last-one

Nvidia กำลังพิจารณาใช้เทคโนโลยีการผลิตชิป 18A ของ Intel สำหรับ GPU เกมมิ่งในอนาคต หากสำเร็จ นี่จะเป็นก้าวสำคัญสำหรับ Intel ในการสร้างชื่อเสียงในฐานะผู้ให้บริการผลิตชิประดับโลก นอกจากนี้ Intel ยังพัฒนาเทคโนโลยี 18A-P ที่ช่วยปรับปรุงคุณภาพและลดพลังงาน การเปลี่ยนแปลงนี้ไม่เพียงแค่ขับเคลื่อนวงการผลิตชิป แต่ยังสะท้อนถึงการแข่งขันที่ร้อนแรงในตลาดเทคโนโลยีล้ำสมัย มุมมองของผู้เชี่ยวชาญ: - หาก Nvidia ตัดสินใจใช้บริการของ Intel นี่อาจเป็น "จุดเปลี่ยน" ของตลาดการผลิตชิป และช่วยให้ Intel ขยายธุรกิจ foundry อย่างมีนัยสำคัญ. เทคโนโลยี 18A-P: - นักออกแบบชิปอาจเลือกใช้รุ่น 18A-P ที่ให้ผลผลิตที่ดีกว่า ลดความแปรปรวนในประสิทธิภาพ และลดความหนาแน่นของข้อบกพร่อง เพื่อยกระดับคุณภาพของผลิตภัณฑ์. การเปลี่ยนผ่านใน Intel: - CEO คนใหม่ของ Intel, Lip-Bu Tan, มีแผนเน้นการพัฒนาเทคโนโลยีการออกแบบและการผลิตชิปให้กับลูกค้าภายนอก โดยจะเปิดเผยแผนงานครั้งแรกในงาน Vision Event ในวันที่ 31 มีนาคม 2025. https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/nvidia-is-reportedly-close-to-adopting-intel-foundrys-18a-process-node-for-gaming-gpus