🤖 หุ่นยนต์ AgiBot A2 จากจีน ทำสถิติ Guinness World Record บริษัท AgiBot จากเซี่ยงไฮ้ได้สร้างความฮือฮาในโลกหุ่นยนต์ โดยหุ่นยนต์ AgiBot A2 สามารถเดินต่อเนื่องได้ไกลถึง 66.04 ไมล์ (106.286 กิโลเมตร) โดยไม่หยุดพัก จนได้รับการบันทึกลงใน Guinness World Record ว่าเป็นการเดินทางที่ยาวที่สุดของหุ่นยนต์มนุษย์ (humanoid robot). 🚶‍♂️ เส้นทางการเดินและความท้าทาย การเดินครั้งนี้เริ่มจาก Jinji Lake ในเมืองซูโจว ไปจนถึง North Bund ในเซี่ยงไฮ้ ครอบคลุมทั้งถนนในเมือง สะพาน ทางหลวง และทางเดินที่เปลี่ยว หุ่นยนต์สามารถเดินต่อเนื่องทั้งกลางวันและกลางคืน โดยไม่เกิดการ shutdown หรือหยุดพัก ซึ่งถือว่าน่าทึ่งมาก เพราะก่อนหน้านี้หุ่นยนต์กว่า 70% ที่ร่วมวิ่งมาราธอนกับมนุษย์ไม่สามารถไปถึงเส้นชัยได้ เนื่องจากแบตหมด ความร้อนสูง หรือเดินไม่สมดุล. ⚙️ เทคโนโลยีเบื้องหลัง AgiBot A2 AgiBot A2 มีน้ำหนักประมาณ 152 ปอนด์ สูงราว 5.5 ฟุต ใช้แบตเตอรี่ 700Wh ที่สามารถถอดเปลี่ยนได้ และทำงานต่อเนื่องได้ราว 2 ชั่วโมงต่อการชาร์จหนึ่งครั้ง หุ่นยนต์ถูกออกแบบให้มี ระบบ ActionGPT ซึ่งเป็น AI แบบมัลติโหมด รองรับข้อความ ภาพ และเสียง ทำให้สามารถใช้งานในงานบริการ เช่น ต้อนรับลูกค้า หรือจัดแสดงในงานนิทรรศการได้ นอกจากนี้ยังมี กล้อง 6 ตัวและ LiDAR เพื่อมองเห็นรอบทิศทาง 360° และสามารถควบคุมจากระยะไกลผ่านสมาร์ทโฟน. 🏭 การใช้งานเชิงพาณิชย์และอนาคต หุ่นยนต์รุ่นปรับแต่งพิเศษชื่อ A2-W ได้ถูกนำไปใช้ในโรงงานผลิตชิ้นส่วนรถยนต์ของ Fulin Precision เพื่อขนย้ายวัสดุ ลดภาระงานซ้ำซากของมนุษย์ ปัจจุบัน AgiBot A2 ยังมีวางขายบนแพลตฟอร์ม JD ของจีน โดยรุ่น Youth Edition มีราคาอยู่ที่ประมาณ 27,000 ดอลลาร์สหรัฐ ซึ่งใกล้เคียงกับราคาของหุ่นยนต์ Tesla Optimus ที่กำลังเป็นคู่แข่งในตลาด. 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ AgiBot A2 ทำสถิติ Guinness World Record ➡️ เดินต่อเนื่องได้ไกลถึง 106.286 กิโลเมตร ✅ เส้นทางจาก Jinji Lake ถึง North Bund ➡️ ครอบคลุมทั้งถนน สะพาน และทางหลวง ✅ ใช้ระบบ ActionGPT รองรับข้อความ ภาพ และเสียง ➡️ เหมาะกับงานบริการและการจัดแสดง ✅ มี LiDAR และกล้อง 6 ตัวเพื่อการมองเห็นรอบทิศทาง ➡️ สามารถควบคุมจากสมาร์ทโฟนได้ ✅ รุ่น A2-W ถูกใช้งานในโรงงาน Fulin Precision ➡️ ช่วยขนย้ายวัสดุ ลดงานซ้ำซากของมนุษย์ ✅ มีวางขายบน JD China ราคาประมาณ 27,000 ดอลลาร์ ➡️ อยู่ในระดับเดียวกับ Tesla Optimus ‼️ แบตเตอรี่ทำงานต่อเนื่องได้เพียง 2 ชั่วโมงต่อการชาร์จ ⛔ ต้องเปลี่ยนแบตบ่อยเมื่อใช้งานจริง ‼️ หุ่นยนต์ยังอยู่ในช่วงทดสอบและพัฒนา ⛔ อาจยังไม่เหมาะกับการใช้งานเชิงพาณิชย์ในวงกว้าง https://www.slashgear.com/2036667/china-agibot-a2-humanoid-robot-guinness-world-record-longest-journey/

🔮 Pichai มองอนาคต Quantum Computing Sundar Pichai กล่าวในพอดแคสต์ Google AI: Release Notes ว่าโลกจะรู้สึกถึง “ความตื่นเต้นหายใจไม่ทั่วท้อง” (breathless excitement) เกี่ยวกับ Quantum Computing ภายใน 5 ปีข้างหน้า เขาเปรียบเทียบกับกระแส AI ที่กำลังเกิดขึ้นในปัจจุบัน โดยมองว่า Quantum Computing จะเป็น Next Paradigm Shift ที่ต่อยอดจากความสำเร็จของ AI เขาย้อนเล่าถึงการวางกลยุทธ์ AI-first ตั้งแต่ปี 2016 ที่เริ่มจากงานวิจัย Google Brain และการเข้าซื้อกิจการ DeepMind ซึ่งนำไปสู่ชัยชนะของ AlphaGo และการเปิดตัว Tensor Processing Unit (TPU) รุ่นแรกในปีเดียวกัน 🚀 Gemini 3 และ Nano Banana Pro Pichai กล่าวถึงการเปิดตัว Gemini 3 และ Nano Banana Pro ที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถสร้างสรรค์งานได้ตามจินตนาการ โดยเฉพาะ Nano Banana Pro ที่โดดเด่นในการสร้าง Infographics และงานภาพเชิงข้อมูล เขายังคาดหวังว่า Gemini 3.0 Flash จะเป็นโมเดลที่ดีที่สุดของ Google และช่วยให้บริการ AI เข้าถึงผู้ใช้ในวงกว้างมากขึ้น 🌌 Project Suncatcher และ Data Center ในอวกาศ อีกหนึ่งไฮไลต์คือการพูดถึง Project Suncatcher ซึ่งเป็นแผนการสร้าง Data Center ในอวกาศภายในปี 2027 เพื่อรองรับความต้องการพลังประมวลผลมหาศาลในอนาคต Pichai มองว่าแนวคิดนี้แม้ดูเหนือจริง แต่ก็สมเหตุสมผลเมื่อพิจารณาถึงความต้องการด้านคอมพิวเตอร์ในอนาคต เขายังหยอกล้อว่า TPU ในอวกาศอาจเจอกับ Tesla Roadster ที่ลอยอยู่ในวงโคจร 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ Pichai คาดการณ์ Quantum Computing จะสร้างความตื่นเต้นภายใน 5 ปี ➡️ เปรียบเทียบกับกระแส AI ในปัจจุบัน ➡️ มองว่าเป็น Paradigm Shift ถัดไป ✅ Google AI-first Strategy ตั้งแต่ปี 2016 ➡️ เริ่มจาก Google Brain และ DeepMind ➡️ เปิดตัว TPU รุ่นแรกในปีเดียวกัน ✅ Gemini 3 และ Nano Banana Pro เปิดตัวแล้ว ➡️ Nano Banana Pro เด่นด้าน Infographics ➡️ Gemini 3.0 Flash อาจเป็นโมเดลที่ดีที่สุด ✅ Project Suncatcher: Data Center ในอวกาศปี 2027 ➡️ รองรับความต้องการพลังประมวลผลอนาคต ➡️ แนวคิดแม้ดูเหนือจริงแต่มีเหตุผล ‼️ คำเตือนสำหรับผู้ติดตามเทคโนโลยี ⛔ Quantum Computing ยังอยู่ในระยะวิจัย ไม่พร้อมใช้งานเชิงพาณิชย์ทันที ⛔ Project Suncatcher ยังเป็นแผนการทดลอง อาจมีความเสี่ยงด้านต้นทุนและเทคโนโลยี https://securityonline.info/pichai-forecast-quantum-computing-will-reach-breathless-excitement-in-five-years/

⚡ Elon Musk ประกาศ Tesla จะผลิตชิป AI มากกว่าเจ้าอื่นรวมกัน Elon Musk เปิดเผยว่า Tesla มีทีมวิศวกรรมชิป AI ที่ทำงานมาหลายปีแล้ว และได้ออกแบบชิป AI4 สำหรับรถยนต์ Tesla รวมถึงใกล้เสร็จสิ้นการพัฒนา AI5 โดยตั้งเป้าว่าจะออกชิปใหม่ทุก 12 เดือน พร้อมอ้างว่า Tesla จะผลิตชิป AI ในปริมาณ “มากกว่าทุกบริษัทอื่นรวมกัน” 🛠️ ความก้าวหน้าของทีม AI Engineering ทีมของ Tesla ได้ออกแบบและติดตั้งชิป AI หลายล้านตัวในรถยนต์และศูนย์ข้อมูลแล้ว Musk ระบุว่าการพัฒนาชิป AI5 กำลังจะเสร็จสิ้น และมีแผนพัฒนา AI6 ต่อทันที โดย Tesla ยังพิจารณาสร้างโรงงานผลิตชิปเอง (TeraFab) เพื่อลดการพึ่งพาผู้ผลิตรายอื่น เช่น TSMC และ Samsung 🤖 การเชื่อมโยงกับโครงการ Optimus Musk เชื่อมโยงการพัฒนาชิปเข้ากับโครงการหุ่นยนต์ Optimus โดยกล่าวว่าชิปเหล่านี้จะช่วยให้หุ่นยนต์สามารถทำงานทางการแพทย์และ “ช่วยชีวิตผู้คนหลายล้าน” แม้ปัจจุบัน Optimus ยังอยู่ในขั้นทดลองและยังไม่สามารถทำงานอัตโนมัติได้เต็มรูปแบบ แต่ Musk ยังคงมองว่าชิป AI จะเป็นหัวใจสำคัญของการพัฒนา 🌍 ความท้าทายและข้อสงสัย แม้คำกล่าวของ Musk จะสร้างความตื่นเต้น แต่ผู้เชี่ยวชาญมองว่าการผลิตชิปในปริมาณมากกว่าบริษัทอย่าง Nvidia, AMD หรือ Intel นั้นเป็นเรื่องที่ต้องใช้เวลาและทรัพยากรมหาศาล จึงมีข้อสงสัยว่าคำสัญญานี้จะเป็นจริงได้หรือไม่ โดยเฉพาะเมื่อ Tesla ยังต้องแข่งขันกับผู้ผลิตชิปที่มีสายการผลิตระดับโลกอยู่แล้ว 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ ทีม AI Engineering ของ Tesla ➡️ พัฒนา AI4 และใกล้เสร็จสิ้น AI5 พร้อมตั้งเป้า AI6 ✅ แผนการผลิต ➡️ Musk ตั้งเป้าผลิตชิปมากกว่าทุกบริษัทอื่นรวมกัน ✅ การเชื่อมโยงกับ Optimus ➡️ ชิป AI จะถูกใช้ในหุ่นยนต์เพื่อการแพทย์และการช่วยชีวิต ✅ ความท้าทาย ➡️ Tesla อาจสร้างโรงงาน TeraFab เพื่อลดการพึ่งพาผู้ผลิตรายอื่น ‼️ คำเตือนจากผู้เชี่ยวชาญ ⛔ การผลิตชิปในปริมาณมหาศาลอาจไม่เป็นจริงในระยะสั้น ‼️ ความเสี่ยงด้านการแข่งขัน ⛔ ต้องเผชิญกับคู่แข่งรายใหญ่ที่มีสายการ https://www.tomshardware.com/tech-industry/big-tech/elon-musk-claims-he-will-build-chips-at-higher-volumes-ultimately-than-all-other-ai-chips-combined-tesla-ai-engineering-team-has-ai5-chip-ready-to-go-and-is-setting-its-sights-on-ai6

🏫 Andrej Karpathy เตือน: การบ้านยุค AI ตรวจจับไม่ได้ Andrej Karpathy อดีตหัวหน้าทีม AI ของ Tesla และ OpenAI ได้โพสต์บน X ถึงผลกระทบของ AI ต่อการศึกษา โดยเขาย้ำว่า “คุณไม่มีวันตรวจจับได้ว่าการบ้านใช้ AI ทำหรือไม่” เครื่องมือที่อ้างว่าเป็นตัวตรวจจับ AI ล้วนสามารถถูกหลอกได้ และในหลักการแล้ว doomed to fail ทำให้ครูและโรงเรียนต้องปรับวิธีการประเมินใหม่ 📚 การปรับรูปแบบการเรียนการสอน Karpathy เสนอว่า การบ้านที่ทำที่บ้านควรถือว่าใช้ AI เป็นส่วนหนึ่งเสมอ ดังนั้นการประเมินผลควรย้ายเข้าสู่การทำงานในห้องเรียนที่ครูสามารถควบคุมและสังเกตได้โดยตรง นักเรียนยังคงมีแรงจูงใจที่จะเรียนรู้วิธีแก้ปัญหาด้วยตัวเอง เพราะรู้ว่าการสอบจริงจะไม่สามารถใช้ AI ได้ 🔢 บทเรียนจากเครื่องคิดเลข เขาเปรียบเทียบ AI กับเครื่องคิดเลขในอดีต โรงเรียนยังคงสอนการคำนวณพื้นฐานแม้เครื่องคิดเลขจะมีอยู่ทั่วไป เพื่อให้ผู้เรียนเข้าใจหลักการและสามารถตรวจสอบผลลัพธ์ได้เอง เช่นเดียวกับ AI ที่แม้จะทรงพลัง แต่ก็ผิดพลาดได้ง่าย การมีทักษะตรวจสอบและเข้าใจสิ่งที่ AI สร้างขึ้นจึงสำคัญมาก 🎓 เป้าหมายการศึกษาในยุค AI Karpathy สรุปว่าเป้าหมายไม่ใช่การห้ามใช้ AI แต่คือการทำให้นักเรียน “มีความสามารถใช้ AI ได้อย่างคล่องแคล่ว แต่ก็สามารถอยู่รอดได้โดยไม่ต้องพึ่งมัน” ซึ่งหมายถึงการออกแบบการเรียนการสอนใหม่ให้สมดุลระหว่างการใช้เครื่องมือและการสร้างทักษะพื้นฐาน 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ AI เปลี่ยนวิธีการบ้านและการสอบ ➡️ การบ้านที่ทำที่บ้านควรถือว่าใช้ AI เสมอ ✅ แนวทางใหม่ในการประเมินผล ➡️ ย้ายการสอบและการบ้านเข้าสู่ห้องเรียนที่ครูควบคุมได้ ✅ บทเรียนจากเครื่องคิดเลข ➡️ ต้องสอนพื้นฐานเพื่อให้ผู้เรียนตรวจสอบผลลัพธ์ได้เอง ✅ เป้าหมายการศึกษา ➡️ นักเรียนต้องใช้ AI ได้คล่อง แต่ยังอยู่รอดได้หากไม่มีมัน ‼️ คำเตือนจาก Karpathy ⛔ เครื่องมือตรวจจับ AI ล้วนล้มเหลวและไม่ควรพึ่งพา ‼️ ความเสี่ยงต่อการเรียนรู้ ⛔ หากพึ่ง AI อย่างเดียว นักเรียนอาจขาดทักษะพื้นฐานที่จำเป็น https://x.com/karpathy/status/1993010584175141038

🤖 หุ่นยนต์รัสเซีย AIDOL เปิดตัวล้มกลางเวที บริษัทสตาร์ทอัพรัสเซียชื่อ AIDOL ได้เปิดตัวหุ่นยนต์ humanoid ที่สามารถเดินและแสดงอารมณ์ได้ แต่โชคร้ายที่หุ่นยนต์เกิด ล้มลงทันทีหลังเดินออกมาบนเวที และโบกมือให้ผู้สื่อข่าว เหตุการณ์นี้ทำให้ทีมงานต้องรีบเข้ามาเก็บหุ่นยนต์ออกไป พร้อมพยายามกางม่านเพื่อปิดบัง แต่ม่านกลับพันกันจนผู้ชมเห็นภาพความเสียหายชัดเจน. 🧩 ความสามารถที่ตั้งใจพัฒนา แม้การเปิดตัวจะล้มเหลว แต่ AIDOL ระบุว่าเมื่อพัฒนาเสร็จ หุ่นยนต์จะสามารถ: 💠 เดินด้วยความเร็วสูงสุด 3.7 mph 💠 ทำงานอัตโนมัติได้นานถึง 6 ชั่วโมง 💠 แสดงอารมณ์ได้ 12 แบบหลัก และ microexpressions อีกมากมาย สิ่งนี้สะท้อนถึงความพยายามที่จะทำให้หุ่นยนต์มีความสมจริงและสามารถสื่อสารกับมนุษย์ได้มากขึ้น. 🌐 การแข่งขันในตลาดหุ่นยนต์ humanoid AIDOL เข้าร่วมการแข่งขันกับบริษัทใหญ่ ๆ เช่น Tesla ที่เปิดตัว Optimus Gen 2 ในปี 2023, Boston Dynamics ที่มี Atlas robot ซึ่งสามารถลุกจากท่านอนและยกของได้หลากหลาย, และ Hanson Robotics ที่มี Sophia robot ที่สามารถสนทนาเลียนแบบมนุษย์ได้ เหตุการณ์นี้จึงเป็นเพียงหนึ่งในเส้นทางที่ยากลำบากของสตาร์ทอัพที่ต้องการเข้าสู่ตลาดหุ่นยนต์. 🚨 บทเรียนจากความผิดพลาด แม้จะเป็นการเปิดตัวที่ไม่สมบูรณ์ แต่ AIDOL ยืนยันว่าจะเรียนรู้จากความผิดพลาด และพัฒนาระบบ AI ให้สามารถปรับปรุงตัวเองจากการล้ม เพื่อให้หุ่นยนต์มีความเสถียรและใช้งานได้จริงในอนาคต 📌 สรุปสาระสำคัญและคำเตือน ✅ เหตุการณ์เปิดตัว ➡️ หุ่นยนต์ AIDOL ล้มกลางเวทีต่อหน้าสื่อ ➡️ ทีมงานพยายามปิดบังแต่ไม่สำเร็จ ✅ ความสามารถที่ตั้งใจพัฒนา ➡️ เดินเร็ว 3.7 mph และทำงานได้ 6 ชั่วโมง ➡️ แสดงอารมณ์ได้ 12 แบบหลักและ microexpressions ✅ การแข่งขันในตลาด ➡️ คู่แข่งคือ Tesla Optimus, Boston Dynamics Atlas, Hanson Robotics Sophia ‼️ คำเตือน ⛔ หุ่นยนต์ยังอยู่ในช่วงต้นทาง มีโอกาสผิดพลาดสูง ⛔ การเปิดตัวที่ล้มเหลวอาจกระทบความเชื่อมั่นของนักลงทุนและผู้ใช้ https://www.slashgear.com/2030882/russian-ai-powered-robot-debut-fail/

🤖 Elon Musk ตั้งเป้า 100–200 พันล้านชิป AI ต่อปี Elon Musk ได้กล่าวในงานสัมภาษณ์กับนักลงทุนว่า Tesla และ SpaceX อาจต้องการ ชิป AI จำนวนมหาศาลถึง 100–200 พันล้านชิ้นต่อปี เพื่อรองรับการพัฒนาเทคโนโลยี เช่น รถยนต์ไร้คนขับและหุ่นยนต์ Optimus ซึ่งเป็นตัวเลขที่สูงกว่าความสามารถในการผลิตของอุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์ในปัจจุบันหลายเท่า เขายอมรับว่าทั้ง TSMC และ Samsung ซึ่งเป็นพันธมิตรหลัก กำลังทำงานอย่างเต็มที่ แต่กระบวนการสร้างโรงงานผลิตชิปใหม่ใช้เวลานานถึง 5 ปี ซึ่ง Musk มองว่าเป็น “ช้าเกินไป” เพราะเขาต้องการผลลัพธ์ภายใน 1–3 ปีเท่านั้น หากไม่สามารถตอบสนองได้ เขาอาจพิจารณาสร้างโรงงานผลิตชิปเองเพื่อเร่งความเร็ว สิ่งที่ทำให้เป้าหมายนี้ดูเกินจริงคือ ปัจจุบันอุตสาหกรรมผลิตเซมิคอนดักเตอร์ทั่วโลกมีการส่งมอบประมาณ 1.5 ล้านล้านชิปต่อปี แต่ตัวเลขนี้รวมถึงชิปเล็ก ๆ อย่างเซนเซอร์และไมโครคอนโทรลเลอร์ ไม่ใช่ชิป AI ขนาดใหญ่ที่ซับซ้อนเหมือน GPU ของ Nvidia ซึ่งใช้เวลาผลิตนานและมีต้นทุนสูงมาก การจะผลิตได้ถึงระดับที่ Musk ต้องการจึงแทบเป็นไปไม่ได้ในระยะสั้น นักวิเคราะห์บางรายมองว่า Musk อาจหมายถึงมูลค่า “100–200 พันล้านดอลลาร์” ของชิป AI มากกว่าจำนวนชิ้น แต่จากการให้สัมภาษณ์ เขายืนยันว่าต้องการ “จำนวนชิป” จริง ๆ ซึ่งสะท้อนถึงความทะเยอทะยานที่สูงมาก และอาจเป็นไปได้ว่าเขากำลังเตรียมการสำหรับการสร้างเครือข่าย AI ขนาดใหญ่ในอนาคต 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ Elon Musk ตั้งเป้า 100–200 พันล้านชิป AI ต่อปี ➡️ ใช้สำหรับรถยนต์ไร้คนขับและหุ่นยนต์ Optimus ✅ TSMC และ Samsung เป็นพันธมิตรหลัก ➡️ แต่การสร้างโรงงานใหม่ใช้เวลานานถึง 5 ปี ✅ อุตสาหกรรมผลิตชิปทั่วโลกปัจจุบันส่งมอบ 1.5 ล้านล้านชิปต่อปี ➡️ แต่ส่วนใหญ่เป็นชิปเล็ก ไม่ใช่ GPU หรือชิป AI ขนาดใหญ่ ✅ Musk อาจสร้างโรงงานผลิตชิปเอง ➡️ เพื่อเร่งการผลิตให้ทันความต้องการใน 1–3 ปี ‼️ เป้าหมายดูเกินจริงและอาจไม่สามารถทำได้ในระยะสั้น ⛔ การผลิตชิป AI ขนาดใหญ่ต้องใช้เวลาและทรัพยากรมหาศาล ‼️ ความเสี่ยงจากการพึ่งพาผู้ผลิตรายใหญ่เพียงไม่กี่เจ้า ⛔ หากเกิดความล่าช้า จะกระทบต่อโครงการ AI ของ Tesla และ SpaceX https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/elon-musk-wants-foundry-partners-to-build-100-200-billion-ai-chips-per-year-musk-says-chipmaking-industry-cant-deliver-on-his-goals

🔋 Tesla Megapack – ทางออกสำหรับศูนย์ข้อมูล AI Tesla เปิดตัวการตลาดใหม่สำหรับ Megapack แบตเตอรี่ขนาดใหญ่ที่ออกแบบมาเพื่อรองรับศูนย์ข้อมูล AI ซึ่งมีการใช้พลังงานแบบผันผวนสูง โดยเฉพาะการฝึกโมเดลที่ใช้ GPU นับพันตัวพร้อมกัน ทำให้โหลดไฟฟ้าอาจแกว่งขึ้นลงถึง 90% ภายในเสี้ยววินาที Megapack ถูกออกแบบมาเพื่อดูดซับความผันผวนเหล่านี้และรักษาเสถียรภาพของแรงดันไฟฟ้าและความถี่ ⚡ ปัญหาความเสถียรของโครงข่ายไฟฟ้า รายงานจาก North American Electric Reliability Corporation (NERC) เตือนว่าศูนย์ข้อมูล AI กำลังสร้างแรงกดดันต่อโครงข่ายไฟฟ้าแบบไม่เคยมีมาก่อน การซิงโครไนซ์ข้อมูลและการ checkpoint ของโมเดลทำให้โหลดไฟฟ้าเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว ซึ่งระบบไฟฟ้าแบบเดิมไม่ถูกออกแบบมาเพื่อรองรับ Tesla จึงนำเสนอ Megapack เป็น “buffer” ที่ตอบสนองทันทีโดยไม่ต้องพึ่งเครื่องกำเนิดไฟฟ้าเชิงกล 💰 ความคุ้มค่าเชิงเศรษฐศาสตร์ Tesla อ้างว่า Megapack ให้ “outsized value” โดยสามารถสร้างมูลค่าได้ถึง 50 พันล้านดอลลาร์ต่อกิกะวัตต์ สำหรับระบบที่ทำงาน 2 ชั่วโมงตลอดอายุการใช้งาน 20 ปี จุดเด่นอีกอย่างคือการผลิตและส่งมอบได้รวดเร็ว ซึ่งช่วยตอบโจทย์นักพัฒนา AI ที่กำลังรอคิวเชื่อมต่อไฟฟ้าจำนวนมากในสหรัฐฯ 🏗️ คำถามที่ยังค้างคา แม้ Megapack จะถูกมองว่าเป็นทางออก แต่ยังไม่ชัดเจนว่าจะถูกบูรณาการเข้ากับโครงสร้างไฟฟ้าเดิมในรูปแบบใด เช่น จะใช้เป็น UPS ภายในศูนย์ข้อมูล หรือเป็น front-of-meter grid support รวมถึงประเด็นด้านค่าใช้จ่ายจริงและการคิดค่าบริการไฟฟ้า (demand charges) ที่ยังไม่มีการเปิดเผยรายละเอียด 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ Tesla เปิดตัว Megapack สำหรับศูนย์ข้อมูล AI ➡️ ลดความผันผวนของโหลดไฟฟ้าได้ถึง 90% ✅ ปัญหาความเสถียรของโครงข่ายไฟฟ้า ➡️ AI workloads ทำให้โหลดไฟฟ้าแกว่งขึ้นลงหลายเมกะวัตต์ในเสี้ยววินาที ✅ ความคุ้มค่าเชิงเศรษฐศาสตร์ ➡️ มูลค่า 50 พันล้านดอลลาร์ต่อกิกะวัตต์ในระบบ 2 ชั่วโมง อายุใช้งาน 20 ปี ‼️ คำถามเรื่องการบูรณาการระบบ ⛔ ยังไม่ชัดว่าจะใช้เป็น UPS หรือ grid support ‼️ความไม่โปร่งใสด้านต้นทุนจริง ⛔ ยังไม่มีข้อมูลชัดเจนเรื่อง demand charges และค่าใช้จ่ายรวม https://www.tomshardware.com/tech-industry/tesla-targets-ai-data-centers-with-megapack-as-grid-strain-fears-grow

🔰📌 รวมข่าว Techradar 📌🔰 📺 Samsung TV ได้ “บุคลิก” ใหม่ ซัมซุงเปิดตัว Vision AI Companion บนทีวีรุ่นใหม่ ที่รวมพลังจาก Bixby, Microsoft Copilot และ Perplexity เข้ามาเป็นผู้ช่วยอัจฉริยะในบ้าน ไม่ใช่แค่หาหนังดู แต่ยังสามารถอธิบายสิ่งที่กำลังฉาย ตอบคำถามต่อเนื่อง แปลเสียงสดจากรายการต่างประเทศ หรือแม้แต่ช่วยวางแผนมื้อค่ำได้ ทีวีจึงไม่ใช่แค่จอภาพ แต่กลายเป็นผู้ช่วยพูดคุยที่ทุกคนในบ้านสามารถโต้ตอบพร้อมกันได้ 💻 Mini PC ARM ขนาดจิ๋ว แต่ทรงพลัง Minisforum เปิดตัว MS-R1 มินิพีซี ARM ขนาดเพียง 1.7 ลิตร แต่มีสล็อต PCIe x16 สำหรับใส่การ์ดจอหรืออุปกรณ์เสริมอื่น ๆ ใช้ชิป 12-core พร้อม GPU ในตัว รองรับ RAM สูงสุด 64GB และเก็บข้อมูลได้ถึง 8TB จุดเด่นคือเล็ก เงียบ แต่รองรับงาน AI และการประมวลผลหนัก ๆ ได้ 📱 iPhone ถูกมองว่า “เกินจริง” แต่ยังไม่ถึงขั้นหมดเสน่ห์ ผลสำรวจจากผู้อ่าน TechRadar พบว่า 47% มองว่า iPhone “โอเวอร์เรต” ส่วน 36% ยังลังเล และ 17% บอกว่าไม่จริง หลายคนเล่าว่าเคยตื่นเต้นกับ iPhone รุ่นแรก ๆ แต่หลังจากนั้นรู้สึกว่าการอัปเกรดไม่หวือหวาเหมือนเดิม แม้ยังใช้งานดี แต่ความตื่นเต้นลดลงไปมาก 🤖 หุ่นยนต์มนุษย์รุ่นใหม่ ทั้งกวน ทั้งพลาด โลกหุ่นยนต์กำลังคึกคัก XPeng จากจีนเปิดตัวหุ่นยนต์ IRON ที่ดูเหมือนนางแบบ แต่ถูกวิจารณ์ว่าดูหลอนเกินไป ขณะที่รัสเซียเปิดตัวหุ่นยนต์ Idol แต่กลับล้มกลางเวทีอย่างน่าอาย เทียบกับเจ้าอื่น ๆ อย่าง Tesla Optimus หรือ Figure 03 ที่พัฒนาไปไกลกว่า เหตุการณ์นี้สะท้อนว่าการสร้างหุ่นยนต์มนุษย์ยังเต็มไปด้วยความท้าทาย 🔒 VPN บูมในอิตาลี หลังบังคับตรวจอายุ อิตาลีออกกฎหมายให้เว็บไซต์ผู้ใหญ่ต้องตรวจสอบอายุผู้ใช้ ส่งผลให้คนแห่ค้นหา VPN เพื่อเลี่ยงระบบตรวจสอบ แม้รัฐบาลยืนยันว่ามีระบบ “โทเคนไม่ระบุตัวตน” แต่ประชาชนยังไม่มั่นใจ จึงหันไปใช้ VPN กันมากขึ้น ซึ่งก็เสี่ยงหากเลือกบริการฟรีหรือไม่น่าเชื่อถือ 🦠 มัลแวร์ GootLoader กลับมาอีกครั้ง หลังหายไป 9 เดือน มัลแวร์ GootLoader โผล่มาอีกครั้ง ใช้เทคนิคซ่อนโค้ดอันตรายใน “ฟอนต์เว็บ” เพื่อหลอกให้ผู้ใช้ดาวน์โหลดไฟล์ที่แท้จริง จุดประสงค์คือเปิดทางให้แฮกเกอร์เข้าถึงระบบองค์กร และอาจนำไปสู่การโจมตีแบบเรียกค่าไถ่ 🕵️ Infostealer ถูกสกัด หลังตำรวจเข้าถึงเซิร์ฟเวอร์ มัลแวร์ขโมยข้อมูลชื่อ Rhadamanthys ที่ขายแบบบริการ (MaaS) ถูกขัดขวาง เมื่อผู้ใช้หลายรายถูกล็อกไม่ให้เข้าระบบ มีการโยงไปถึงตำรวจเยอรมันที่อาจเข้าถึงเซิร์ฟเวอร์ได้ เหตุการณ์นี้อาจเป็นส่วนหนึ่งของปฏิบัติการใหญ่ “Operation Endgame” ที่มุ่งปราบปรามอาชญากรรมไซเบอร์ 🛡️ แฮกเกอร์ใช้ฟีเจอร์แอนติไวรัสโจมตี แพลตฟอร์มแชร์ไฟล์ Triofox มีช่องโหว่ร้ายแรง (CVE-2025-12480) ที่ถูกใช้เป็นช่องทางติดตั้งเครื่องมือรีโมต เช่น Zoho Assist และ AnyDesk ทำให้แฮกเกอร์สามารถควบคุมเครื่องจากระยะไกลได้ ปัญหานี้ถูกแก้ไขแล้ว แต่เตือนให้ผู้ใช้รีบอัปเดตเวอร์ชันใหม่ 📸 Insta360 เปิดตัวกล้องลูกผสมสุดแปลก กล้อง Ace Pro 2 ของ Insta360 ได้อุปกรณ์เสริมใหม่ ทั้งเลนส์หลายแบบ กริปถ่ายภาพ และที่แปลกที่สุดคือ เครื่องพิมพ์ภาพทันทีแบบติดกล้อง ทำให้กล้องแอ็กชันสามารถพิมพ์รูปออกมาได้ทันที คล้าย Instax แต่ติดกับกล้องแอ็กชันโดยตรง 💳 PayPal กลับมาที่สหราชอาณาจักร หลังจากปรับโครงสร้างช่วง Brexit ตอนนี้ PayPal รีแบรนด์ใหม่ใน UK พร้อมเปิดตัวบัตรเดบิตและเครดิต รวมถึงโปรแกรมสะสมแต้ม PayPal+ ที่แบ่งเป็น Blue, Gold และ Black ยิ่งใช้มากยิ่งได้สิทธิพิเศษ เช่นแต้มเพิ่มและประสบการณ์ VIP 🪪 AirTag คู่แข่งในรูปบัตรเครดิต บริษัท Nomad เปิดตัว Tracking Card Pro ที่หน้าตาเหมือนบัตรเครดิต แต่จริง ๆ เป็นอุปกรณ์ติดตาม ใช้ระบบ Find My ของ Apple จุดเด่นคือพรางตัวได้ดี ทำให้โจรไม่รู้ว่ามีตัวติดตามอยู่ในกระเป๋าสตางค์ 🧑‍💻 ข้อมูลพนักงาน GlobalLogic รั่ว บริษัท GlobalLogic (ในเครือ Hitachi) ยืนยันว่ามีการรั่วไหลข้อมูลพนักงานกว่า 10,000 คน จากช่องโหว่ในระบบ Oracle E-Business Suite ข้อมูลที่หลุดมีทั้งเลขบัญชี เงินเดือน และข้อมูลส่วนบุคคล เหตุการณ์นี้เป็นส่วนหนึ่งของการโจมตีที่กระทบหลายองค์กรใหญ่ทั่วโลก 🎧 Gemini อ่าน PDF ให้ฟังได้ Google เพิ่มฟีเจอร์ใหม่ใน Gemini ให้สามารถสรุปไฟล์ PDF เป็นเสียงแบบพอดแคสต์สั้น ๆ 2–10 นาที ฟังได้เหมือนเล่าเรื่อง ไม่ต้องอ่านเอง เหมาะกับเอกสารยาว ๆ เช่นสัญญา ฟีเจอร์นี้จะบันทึกไฟล์เสียงไว้ใน Google Drive เพื่อเปิดฟังได้ทุกอุปกรณ์

🚗 “ทำไมรถ Tesla จึงยังใช้ Apple CarPlay และ Android Auto ไม่ได้” ในยุคที่รถยนต์แทบทุกคันมีระบบ Apple CarPlay และ Android Auto เพื่อเชื่อมต่อสมาร์ทโฟนเข้ากับหน้าจอรถ Tesla กลับเลือกเส้นทางที่แตกต่างออกไป Tesla ไม่เคยและอาจจะไม่เคยรองรับระบบเหล่านี้เลย เหตุผลหลักคือ Tesla ต้องการควบคุมทุกอย่างเอง ตั้งแต่ระบบอินโฟเทนเมนต์ไปจนถึงการเชื่อมต่อ เพื่อให้ประสบการณ์ใช้งานเป็นเอกลักษณ์และไม่ขึ้นกับบริษัทอื่น อีกมุมหนึ่งคือ Tesla ไม่ได้เป็นแค่ผู้ผลิตรถยนต์ แต่ยังเป็นบริษัทเทคโนโลยีที่สร้างเครือข่ายชาร์จไฟฟ้า ผลิตแบตเตอรี่ และลงทุนในหุ่นยนต์และ AI การยอมให้ Apple หรือ Google เข้ามาในระบบรถยนต์จึงเหมือนกับการยอมรับว่าผลิตภัณฑ์ของคู่แข่งดีกว่า ซึ่งไม่ใช่แนวทางของ Elon Musk ที่มุ่งมั่นสร้างระบบของตัวเอง แม้จะเสี่ยงต่อการถูกวิจารณ์ว่าปิดกั้นผู้ใช้ก็ตาม นอกจากนี้ Tesla ยังมองว่าการพึ่งพาระบบจากบริษัทอื่นอาจนำไปสู่ปัญหา เช่น หาก CarPlay หรือ Android Auto มีบั๊กหรือหยุดทำงาน ผู้ใช้จะโทษ Tesla ทั้งที่ปัญหาเกิดจากระบบภายนอก การสร้างระบบเองจึงช่วยลดความเสี่ยงต่อชื่อเสียงของแบรนด์ แม้จะต้องรับผิดชอบต่อคุณภาพทั้งหมดเองก็ตาม ✅ Tesla ไม่รองรับ CarPlay และ Android Auto ➡️ ต้องการควบคุมระบบอินโฟเทนเมนต์เองทั้งหมด ✅ Tesla เป็นบริษัทเทคโนโลยี ไม่ใช่แค่ผู้ผลิตรถยนต์ ➡️ มีเครือข่ายชาร์จไฟฟ้า ผลิตแบตเตอรี่ และลงทุนใน AI ✅ เหตุผลเชิงกลยุทธ์ ➡️ ไม่ต้องการพึ่งพาคู่แข่งอย่าง Apple หรือ Google ‼️ ผู้ใช้บางคนอาจรู้สึกถูกจำกัด ⛔ ไม่สามารถใช้ฟังก์ชันที่คุ้นเคยจากสมาร์ทโฟน ‼️ Tesla ต้องรับผิดชอบต่อคุณภาพระบบเองทั้งหมด ⛔ หากระบบมีปัญหา จะไม่มีข้ออ้างว่าเกิดจากบริษัทอื่น https://www.slashgear.com/2013097/why-teslas-dont-have-carplay-android-auto/

🏭⚠️ Elon Musk เผยแผนสร้าง “TeraFab” โรงงานผลิตชิปขนาดยักษ์ของ Tesla – Jensen Huang เตือน “มันยากกว่าที่คิด” Elon Musk ประกาศว่า Tesla อาจต้องสร้างโรงงานผลิตชิปของตัวเองชื่อว่า TeraFab เพื่อรองรับความต้องการชิป AI ที่เพิ่มขึ้นอย่างมหาศาล หลังจากโครงการ Dojo ถูกยกเลิก และ Tesla หันมาใช้ชิป AI5 ของตัวเองแทน GPU จาก Nvidia โดยตั้งเป้าให้ TeraFab มีขนาดใหญ่กว่า “Gigafab” ของ TSMC ซึ่งผลิตได้มากกว่า 100,000 wafer ต่อเดือน อย่างไรก็ตาม Jensen Huang ซีอีโอของ Nvidia เตือนว่า “การสร้างโรงงานผลิตชิปขั้นสูงนั้นยากมาก” ไม่ใช่แค่เรื่องการก่อสร้าง แต่รวมถึง วิศวกรรม วิทยาศาสตร์ และศิลปะของการผลิต ที่ต้องใช้ประสบการณ์และความเชี่ยวชาญระดับสูง ✅ แผนการของ Tesla ➡️ Elon Musk เผยว่าอาจต้องสร้าง “TeraFab” เพื่อผลิตชิป AI เอง ➡️ เปรียบเทียบว่าใหญ่กว่า Gigafab ของ TSMC ➡️ ต้องการรองรับความต้องการชิป AI5 สำหรับรถยนต์และหุ่นยนต์ ➡️ ปัจจุบันใช้ชิปจาก TSMC และ Samsung แต่ยังไม่พอ ✅ ความท้าทายในการสร้างโรงงานผลิตชิป ➡️ Jensen Huang เตือนว่า “มันยากมาก” ➡️ ไม่ใช่แค่การสร้างโรงงาน แต่รวมถึงการพัฒนาเทคโนโลยีการผลิต ➡️ ต้องใช้เวลาหลายปีและทีมวิศวกรที่มีประสบการณ์สูง ➡️ ตัวอย่างเช่น Rapidus ในญี่ปุ่นต้องใช้เงินกว่า $32 พันล้านเพื่อพัฒนาเทคโนโลยี 2nm ✅ ความต้องการชิปของ Tesla ➡️ Tesla มีซูเปอร์คอมพิวเตอร์ AI ขนาดใหญ่ ➡️ ต้องการชิป AI5 สำหรับศูนย์ข้อมูล รถยนต์ และหุ่นยนต์ ➡️ แม้จะใช้ GPU ของ Nvidia อยู่ แต่ยังไม่เพียงพอในระยะยาว ‼️ คำเตือนเกี่ยวกับการเข้าสู่อุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์ ⛔ การพัฒนาเทคโนโลยีการผลิตชิปต้องใช้เวลา 5 ปีขึ้นไป ⛔ ต้องมีการวิจัยวัสดุ ทรานซิสเตอร์ และกระบวนการผลิตที่ซับซ้อน ⛔ การรวมกระบวนการหลายร้อยขั้นตอนต้องการความแม่นยำระดับอะตอม ⛔ การบรรลุผลผลิตสูงในระดับอุตสาหกรรมเป็นเรื่องยากมาก https://www.tomshardware.com/tech-industry/semiconductors/elon-musk-says-terafab-chip-fab-may-be-the-only-answer-to-teslas-colossal-ai-semiconductor-demand-nvidia-ceo-jensen-huang-warns-against-extremely-hard-challenge

💰 Rivian มอบแพ็คเกจค่าตอบแทนสุดอลังการให้ CEO สไตล์ Elon Musk มูลค่าสูงสุดถึง 4.6 พันล้านดอลลาร์ Rivian ผู้ผลิตรถยนต์ไฟฟ้าสัญชาติอเมริกัน ประกาศมอบแพ็คเกจค่าตอบแทนใหม่ให้กับ CEO RJ Scaringe ซึ่งอาจมีมูลค่าสูงถึง 4.6 พันล้านดอลลาร์ภายใน 10 ปี หากบรรลุเป้าหมายด้านผลประกอบการและราคาหุ้นที่กำหนดไว้ โดยรูปแบบของแพ็คเกจนี้ได้รับแรงบันดาลใจจากดีลระดับประวัติศาสตร์ของ Elon Musk กับ Tesla Rivian กำลังเดินตามรอย Tesla ด้วยการเสนอค่าตอบแทนแบบ “ผลลัพธ์นำหน้า” ให้กับ CEO RJ Scaringe ซึ่งจะได้รับหุ้นตามเงื่อนไขที่กำหนดไว้ล่วงหน้า เช่น รายได้สุทธิที่เพิ่มขึ้น และราคาหุ้นที่ต้องแตะระดับเป้าหมาย โดยดีลนี้มีเงื่อนไขที่เข้าถึงได้ง่ายกว่าของ Musk เพื่อกระตุ้นการเติบโตของบริษัทในระยะยาว การตัดสินใจครั้งนี้สะท้อนถึงความเชื่อมั่นของคณะกรรมการ Rivian ว่า Scaringe คือผู้นำที่สามารถพาบริษัทไปสู่ความสำเร็จระดับโลกได้ โดยเฉพาะในตลาดรถยนต์ไฟฟ้าที่กำลังแข่งขันกันอย่างดุเดือด แพ็คเกจนี้ยังเป็นสัญญาณว่าโมเดลค่าตอบแทนแบบ Musk อาจกลายเป็นมาตรฐานใหม่สำหรับบริษัทเทคโนโลยีที่ต้องการผลักดันผู้บริหารให้สร้างมูลค่าอย่างแท้จริง ✅ รายละเอียดแพ็คเกจค่าตอบแทนของ Rivian ➡️ มูลค่าสูงสุดถึง 4.6 พันล้านดอลลาร์ภายใน 10 ปี ➡️ ขึ้นอยู่กับการบรรลุเป้าหมายด้านกำไรและราคาหุ้น ➡️ เงื่อนไขเข้าถึงง่ายกว่าดีลของ Elon Musk ➡️ สะท้อนความเชื่อมั่นในตัว CEO RJ Scaringe ✅ แนวโน้มในอุตสาหกรรมเทคโนโลยี ➡️ โมเดลค่าตอบแทนแบบ Musk อาจกลายเป็นมาตรฐานใหม่ ➡️ บริษัทเทคโนโลยีเริ่มใช้ค่าตอบแทนที่ผูกกับผลลัพธ์ระยะยาว ➡️ กระตุ้นให้ผู้บริหารสร้างมูลค่าแท้จริงให้กับผู้ถือหุ้น ‼️ คำเตือนเกี่ยวกับความเสี่ยงของแพ็คเกจลักษณะนี้ ⛔ หากเป้าหมายไม่บรรลุ ผู้บริหารอาจไม่ได้รับค่าตอบแทนเลย ⛔ อาจสร้างแรงกดดันให้ผู้บริหารเน้นผลระยะสั้นมากเกินไป ⛔ นักลงทุนควรติดตามเงื่อนไขอย่างใกล้ชิดเพื่อประเมินความคุ้มค่า ⛔ การเปรียบเทียบกับดีลของ Musk อาจไม่เหมาะสมในทุกบริบท ดีลนี้ไม่ใช่แค่เรื่องเงิน แต่เป็นกลยุทธ์ที่สะท้อนถึงวิธีคิดใหม่ในการบริหารองค์กรเทคโนโลยีในยุคที่ผลลัพธ์คือทุกสิ่ง. https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/11/08/ev-maker-rivian-gives-ceo-a-musk-style-pay-package-worth-up-to-46-billion

ขอวิเคราะห์ทิศทางของ Bitcoin ในอนาคตจากมุมมองผู้เชี่ยวชาญด้านสินทรัพย์ดิจิทัล พร้อมข้อดีและข้อเสียอย่างเป็นกลาง: ข้อมองในแง่บวก (Bull Case) 1. การยอมรับในระดับสถาบัน · กองทุนขนาดใหญ่ (BlackRock, Fidelity) เปิดกองทุน Bitcoin ETF · บริษัทมหาชนเพิ่ม Bitcoin ในงบดุล (เช่น MicroStrategy, Tesla) · ธนาคารกลางหลายประเทศศึกษาสกุลเงินดิจิทัศ (CBDC) 2. อุปสงค์ที่เพิ่มขึ้น · กลไก Halving ลดอุปทานใหม่ทุก 4 ปี · มีผู้ใช้งานและนักลงทุนรายใหม่เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง · การใช้เป็นเครื่องมือป้องกันเงินเฟ้อ (Digital Gold) 3. นวัตกรรมทางเทคโนโลยี · การพัฒนาระบบ Layer 2 (เช่น Lightning Network) · การบูรณาการกับ DeFi และ Smart Contract · การปรับปรุงความสามารถในการขยายขนาด (Scalability) ข้อกังวลในแง่ลบ (Bear Case) 1. ความไม่แน่นอนด้านกฎระเบียบ · การควบคุมที่เข้มงวดจากรัฐบาลต่างๆ · นโยบายการเก็บภาษีที่ยังไม่ชัดเจนในหลายประเทศ · ความเสี่ยงจากการแบนในบางเขตอำนาจศาล 2. ความผันผวนสูง · ราคายังคงมีความผันผวนในระดับที่เสี่ยง · การเก็งกำไรระยะสั้นมีอิทธิพลต่อราคา · ความเชื่อมั่นที่อ่อนไหวต่อข่าวลือและทวีต 3. ความท้าทายทางเทคนิค · ปัญหาการใช้พลังงานและผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม · ความเร็วในการทำธุรกรรมที่จำกัด · ค่า Fee ที่อาจสูงในช่วงความนิยม มุมมองโดยรวม ผู้มองในแง่บวก เห็นว่า Bitcoin จะเติบโตเป็น: · สินทรัพย์ปลอดภัยรูปแบบดิจิทัล · ระบบการชำระเงินข้ามพรมแดน · พื้นฐานของระบบการเงินใหม่ ผู้มองในแง่ลบ กังวลเกี่ยวกับ: · ฟองสบู่ทางราคาที่อาจแตก · การแข่งขันจากสกุลเงินดิจิทัลอื่น · ความไม่แน่นอนในระยะยาว คำแนะนำการลงทุน · ลงทุนเพียงส่วนที่ยอมเสียได้ · ศึกษาข้อมูลอย่างละเอียด · กระจายความเสี่ยงในพอร์ตการลงทุน ตลาดคริปโตยังคงมีความไม่แน่นอนสูง การตัดสินใจลงทุนควรอยู่บนพื้นฐานการศึกษาข้อมูลและความเสี่ยงที่ยอมรับได้

⚡ มอเตอร์เล็กพริกขี้หนู: YASA สร้างมอเตอร์ไฟฟ้า 1,005 แรงม้า หนักแค่ 28 ปอนด์ บริษัท YASA จากสหราชอาณาจักร ซึ่งเป็นบริษัทในเครือของ Mercedes-Benz ได้เปิดตัวมอเตอร์ไฟฟ้าแบบ axial flux รุ่นใหม่ที่มีขนาดเล็กและน้ำหนักเบาเพียง 28 ปอนด์ (ประมาณ 12.7 กิโลกรัม) แต่สามารถผลิตกำลังได้ถึง 750 กิโลวัตต์ หรือ 1,005 แรงม้า — เทียบเท่ากับมอเตอร์ Tesla 4 ตัวรวมกันเลยทีเดียว! มอเตอร์รุ่นนี้ไม่ใช่แค่แนวคิดในห้องแล็บ แต่เป็นต้นแบบที่ใช้งานได้จริง และสามารถส่งกำลังได้ต่อเนื่องถึง 350–400 กิโลวัตต์ โดยไม่ต้องใช้วัสดุหายากหรือราคาแพง ทำให้มีโอกาสผลิตในระดับอุตสาหกรรมได้ในอนาคต CEO ของ YASA กล่าวว่า “เรามีความหนาแน่นของกำลังมากกว่ามอเตอร์แบบ radial flux ถึง 3 เท่า” ซึ่งหมายความว่า EV ที่ใช้มอเตอร์นี้จะเบาขึ้น เร็วขึ้น และประหยัดพลังงานมากขึ้น ปัจจุบัน YASA ผลิตมอเตอร์ให้กับรถระดับไฮเอนด์ เช่น Ferrari 296 GTB และ Mercedes-AMG GT XX และมีแนวโน้มว่าเทคโนโลยีนี้จะถูกนำไปใช้กับรถทั่วไปในอนาคต เช่น Nissan Leaf ✅ YASA เปิดตัวมอเตอร์ axial flux รุ่นใหม่ ➡️ น้ำหนักเพียง 28 ปอนด์ แต่ให้กำลังถึง 1,005 แรงม้า ➡️ แรงกว่ามอเตอร์ Tesla 4 ตัวรวมกัน ✅ ประสิทธิภาพสูงกว่ารุ่นก่อนถึง 40% ➡️ รุ่นก่อนให้กำลัง 737 แรงม้า ➡️ รุ่นใหม่ให้กำลัง 1,005 แรงม้า ✅ ส่งกำลังต่อเนื่องได้ 350–400 กิโลวัตต์ ➡️ ไม่ใช่แค่แรงระยะสั้น แต่ใช้งานจริงได้ทั้งวัน ➡️ ไม่ใช้วัสดุหายาก ทำให้มีโอกาสผลิตในวงกว้าง ✅ YASA เป็นบริษัทในเครือของ Mercedes-Benz ➡️ ผลิตมอเตอร์ให้กับรถไฮเอนด์ เช่น Ferrari และ Mercedes ➡️ อาจนำเทคโนโลยีนี้ไปใช้กับรถทั่วไปในอนาคต https://supercarblondie.com/electric-motor-yasa-more-powerful-tesla-mercedes/

🤖 ศึก AI สะเทือนวงการ: Elon Musk กล่าวหา Sam Altman “ขโมยองค์กรไม่แสวงกำไร” เรื่องราวดราม่าระหว่างสองผู้ทรงอิทธิพลแห่งวงการ AI กลับมาเดือดอีกครั้ง เมื่อ Elon Musk โพสต์ข้อความบนแพลตฟอร์ม X กล่าวหาว่า Sam Altman “ขโมยองค์กรไม่แสวงกำไร” หลังจากเกิดข้อพิพาทเรื่องการคืนเงินมัดจำ $50,000 สำหรับการจอง Tesla Roadster รุ่นใหม่ที่ล่าช้ามาหลายปี Altman ยกเลิกการจองและขอเงินคืน แต่พบว่าอีเมลสำหรับติดต่อไม่สามารถใช้งานได้ ขณะที่ Musk ตอบกลับอย่างเผ็ดร้อนว่าเงินคืนให้ภายใน 24 ชั่วโมง และกล่าวหาว่า Altman “มีนิสัยชอบบิดเบือน” พร้อมเสริมว่าเขา “ขโมย OpenAI” ซึ่งเดิมเป็นองค์กรไม่แสวงกำไรที่ Musk ร่วมก่อตั้งในปี 2015 ก่อนจะถอนตัวในปี 2018 เพราะไม่เห็นด้วยกับทิศทางเชิงพาณิชย์ขององค์กร ดราม่านี้สะท้อนความขัดแย้งเชิงอุดมการณ์ระหว่าง Musk กับ Altman ที่ยืดเยื้อมาหลายปี โดยเฉพาะเมื่อ OpenAI เปลี่ยนโครงสร้างเป็นบริษัทเชิงพาณิชย์ และกลายเป็นผู้นำด้าน AI ด้วย ChatGPT ขณะที่ Musk ก็เปิดตัว xAI เพื่อแข่งขันโดยตรง และสร้างศูนย์ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อพัฒนาโมเดลของตัวเอง 💡 เกร็ดน่ารู้จากวงการ AI: 📍 OpenAI Foundation ยังคงเป็นองค์กรไม่แสวงกำไร แต่ควบคุม OpenAI PBC ซึ่งเป็นบริษัทเชิงพาณิชย์ 📍 Microsoft เข้ามาสนับสนุน OpenAI ทั้งด้านเงินทุนและโครงสร้าง เพื่อให้สามารถดำเนินงานได้อย่างอิสระ 📍 xAI ของ Musk พัฒนาโมเดล Grok และมีแผนสร้าง GPU เองในอนาคต ✅ จุดเริ่มต้นของดราม่า ➡️ Altman ยกเลิกจอง Tesla Roadster และขอคืนเงินมัดจำ ➡️ Musk ตอบกลับว่าเงินคืนแล้ว และกล่าวหาว่า “ขโมยองค์กรไม่แสวงกำไร” ✅ ความขัดแย้งระหว่าง Musk และ Altman ➡️ Musk ร่วมก่อตั้ง OpenAI ในปี 2015 และถอนตัวในปี 2018 ➡️ ไม่เห็นด้วยกับการเปลี่ยน OpenAI เป็นบริษัทเชิงพาณิชย์ ✅ โครงสร้างของ OpenAI ในปัจจุบัน ➡️ OpenAI Foundation ควบคุม OpenAI PBC ซึ่งเป็นบริษัทเชิงพาณิชย์ ➡️ ได้รับการสนับสนุนจาก Microsoft เพื่อเพิ่มความคล่องตัว ✅ การแข่งขันระหว่าง xAI และ OpenAI ➡️ xAI พัฒนาโมเดล Grok และสร้างศูนย์ข้อมูลขนาดใหญ่ ➡️ Musk วางแผนผลิต GPU เองเพื่อแข่งขันในตลาด AI ‼️ ความเสี่ยงจากความขัดแย้งในวงการ AI ⛔ อาจส่งผลต่อความเชื่อมั่นของนักลงทุนและผู้ใช้งาน ⛔ การแข่งขันเชิงอุดมการณ์อาจเบี่ยงเบนจากเป้าหมายเพื่อมนุษยชาติ ‼️ ความไม่ชัดเจนของโครงสร้างองค์กร AI ⛔ การผสมระหว่างไม่แสวงกำไรกับเชิงพาณิชย์อาจสร้างความสับสน ⛔ อาจเกิดข้อสงสัยเรื่องความโปร่งใสและเจตนารมณ์ขององค์กร เรื่องนี้ไม่ใช่แค่การคืนเงินจองรถ แต่เป็นการเปิดฉาก “สงครามอุดมการณ์” ระหว่างสองผู้นำที่กำลังขับเคลื่อนอนาคตของปัญญาประดิษฐ์ 🌐🔥 https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/elon-musk-alleges-sam-altman-stole-a-non-profit-as-ai-bros-spat-over-cancelled-tesla-roadster-order

🚗🧠 Tesla จะกลายเป็นซูเปอร์คอมพิวเตอร์เคลื่อนที่? Elon Musk เสนอแนวคิดใช้รถว่างสร้างเครือข่าย AI ขนาด 100 ล้านคัน Elon Musk เผยไอเดียเปลี่ยนรถ Tesla ที่จอดว่างให้กลายเป็นเครือข่ายประมวลผล AI ขนาดมหึมา ด้วยพลังคอมพิวเตอร์รวมกว่า 100 กิกะวัตต์ พร้อมชู AI5 ที่แรงกว่า AI4 ถึง 40 เท่า ในงานแถลงผลประกอบการไตรมาส 3 ปี 2025 Elon Musk ได้เสนอแนวคิดสุดล้ำ: เปลี่ยนรถ Tesla ที่จอดว่างให้กลายเป็นเครือข่ายประมวลผลแบบ distributed inference fleet โดยใช้พลังคอมพิวเตอร์จากรถที่ไม่ได้ใช้งาน ซึ่งเขาเรียกว่า “รถที่เบื่อ” Musk ประเมินว่า หากมีรถ Tesla 100 ล้านคัน และแต่ละคันสามารถให้พลังประมวลผลได้ 1 กิโลวัตต์ ก็จะได้เครือข่ายรวมถึง 100 กิกะวัตต์ ซึ่งถือเป็น “สินทรัพย์มหาศาล” ที่มีระบบระบายความร้อนและจ่ายไฟในตัวอยู่แล้ว นอกจากนี้ Musk ยังพูดถึง AI5 ซึ่งเป็นฮาร์ดแวร์รุ่นใหม่ที่แรงกว่า AI4 ถึง 40 เท่า และจะเป็นหัวใจของระบบขับเคลื่อนอัตโนมัติที่ “ปลอดภัยกว่ามนุษย์” ถึง 10 เท่า โดยเฉพาะในรถรุ่นใหม่อย่าง Cyber Cab ที่จะเริ่มผลิตในไตรมาส 2 ปีหน้า แนวคิดนี้คล้ายกับโครงการ distributed computing อย่าง SETI@home หรือ Folding@home แต่ในเวอร์ชันที่ใช้รถยนต์เป็นหน่วยประมวลผล ซึ่งอาจกลายเป็นโมเดลธุรกิจใหม่ หากสามารถสร้างแรงจูงใจให้เจ้าของรถเข้าร่วมได้ ✅ Elon Musk เสนอแนวคิดใช้รถ Tesla ที่จอดว่างเป็นเครือข่าย AI ➡️ เรียกว่า “distributed inference fleet” ➡️ ประเมินว่ารถ 100 ล้านคันจะให้พลังรวม 100 กิกะวัตต์ ➡️ รถมีระบบไฟและระบายความร้อนในตัวอยู่แล้ว ✅ การพัฒนา AI5 และระบบขับเคลื่อนอัตโนมัติ ➡️ AI5 แรงกว่า AI4 ถึง 40 เท่า ➡️ ระบบขับเคลื่อนอัตโนมัติจะปลอดภัยกว่ามนุษย์ 10 เท่า ➡️ Cyber Cab จะเริ่มผลิตในไตรมาส 2 ปี 2026 ✅ แนวคิดคล้ายกับ distributed computing แบบ SETI@home ➡️ ใช้พลังจากอุปกรณ์ของผู้ใช้ในการประมวลผล ➡️ อาจกลายเป็นโมเดลธุรกิจใหม่หากมีแรงจูงใจที่เหมาะสม https://www.tomshardware.com/tech-industry/elon-musk-says-idling-tesla-cars-could-create-massive-100-million-vehicle-strong-computer-for-ai-bored-vehicles-could-offer-100-gigawatts-of-distributed-compute-power

🚗 แคลิฟอร์เนียออกกฎหมายใหม่! ห้ามใช้ “อุปกรณ์หลอกระบบขับขี่อัตโนมัติ” — ป้องกันอุบัติเหตุจากการแฮกเทคโนโลยีรถ รัฐแคลิฟอร์เนียประกาศใช้กฎหมาย Senate Bill 1313 อย่างเป็นทางการในเดือนกันยายน 2025 เพื่อห้ามการใช้ “defeat devices” — อุปกรณ์ที่ถูกออกแบบมาเพื่อหลอกระบบตรวจสอบผู้ขับขี่ในรถยนต์ที่มีระบบขับขี่อัตโนมัติระดับ 2 เช่น Tesla Autopilot และ Ford BlueCruise อุปกรณ์เหล่านี้ เช่น ถ่วงพวงมาลัยหรือบังกล้องตรวจจับใบหน้า ถูกใช้เพื่อหลอกให้รถคิดว่าผู้ขับขี่ยังมีส่วนร่วมอยู่ ทั้งที่จริงแล้วไม่มีใครจับพวงมาลัยหรือมองถนนเลย ซึ่งเสี่ยงต่อการเกิดอุบัติเหตุอย่างมาก กฎหมายใหม่ไม่เพียงห้ามการใช้งาน แต่ยังครอบคลุมถึงการผลิต โฆษณา และจำหน่ายอุปกรณ์เหล่านี้ด้วย โดยมีบทลงโทษเป็น “infraction” หรือความผิดเล็กน้อย แต่ถือเป็นการส่งสัญญาณชัดเจนว่าแคลิฟอร์เนียเอาจริงกับความปลอดภัยบนท้องถนน 📜 อย่างไรก็ตาม กฎหมายก็มีข้อยกเว้นบางกรณี เช่น: 💠 การใช้เพื่อการซ่อมแซมรถยนต์ตามมาตรฐานความปลอดภัยของผู้ผลิต 💠 การใช้งานที่จำเป็นตามกฎหมาย Americans with Disabilities Act เพื่อช่วยผู้ขับขี่ที่มีความพิการ ✅ กฎหมายใหม่ของรัฐแคลิฟอร์เนีย ➡️ ห้ามใช้อุปกรณ์ที่หลอกระบบตรวจสอบผู้ขับขี่ (DMS) ➡️ ครอบคลุมการผลิต จำหน่าย และโฆษณา defeat devices ➡️ ใช้กับรถที่มีระบบขับขี่อัตโนมัติระดับ 2 เช่น Tesla และ Ford ✅ ตัวอย่างอุปกรณ์ที่ถูกห้าม ➡️ ถ่วงพวงมาลัยเพื่อหลอกว่ามีมือจับ ➡️ บังกล้องตรวจจับใบหน้าเพื่อหลีกเลี่ยงการเตือน ✅ ข้อยกเว้นตามกฎหมาย ➡️ ใช้เพื่อการซ่อมแซมตามมาตรฐานผู้ผลิต ➡️ ใช้เพื่อช่วยเหลือผู้ขับขี่ที่มีความพิการตาม ADA https://www.slashgear.com/2011751/california-self-driving-car-defeat-device-ban/

🔋👑 ผลการศึกษาใหม่เผย: แบตเตอรี่รถ EV เสื่อมช้ากว่าที่เคยคิด – Kia ครองแชมป์สุขภาพแบตดีที่สุด ผลการศึกษาจากสวีเดนโดยบริษัท Kvdbil วิเคราะห์สุขภาพแบตเตอรี่ (State of Health – SoH) ของรถยนต์ไฟฟ้าและไฮบริดกว่า 1,300 คัน พบว่า กว่า 80% ของรถ EV มือสองยังคงรักษาความจุแบตเตอรี่ไว้ได้มากกว่า 90% แม้ผ่านการใช้งานหลายปี ซึ่งสวนทางกับความเชื่อเดิมที่ว่าแบตเตอรี่ EV จะเสื่อมเร็วและต้องเปลี่ยนใหม่ภายในไม่กี่ปี 🚗 ผลการจัดอันดับแบรนด์และรุ่นที่แบตเตอรี่เสื่อมน้อยที่สุด 💠 Kia EV6 และ Kia e-Niro ครองอันดับสูงสุดในกลุ่มรถไฟฟ้า 💠 Tesla Model Y ตามมาในอันดับที่สาม แม้จะเป็นรุ่นที่มีจำนวนมากที่สุดในกลุ่ม 💠 แบรนด์ที่มีสุขภาพแบตดีที่สุดโดยรวม ได้แก่ Kia, Audi, Opel และ Tesla 💠 ปัจจัยสำคัญที่ส่งผลต่อการเสื่อมของแบตเตอรี่ ได้แก่ อายุรถ, สภาพอากาศ, พฤติกรรมการขับขี่, และ รูปแบบการชาร์จ การศึกษานี้ช่วยลบล้างความเชื่อผิด ๆ ว่าแบตเตอรี่ EV จะเสื่อมเร็วและต้องเปลี่ยนใหม่ภายใน 5–8 ปี โดยพบว่าแบตเตอรี่รุ่นใหม่ที่มีระบบระบายความร้อนดีสามารถใช้งานได้นานกว่าที่คาดไว้ ✅ ข้อมูลสำคัญจากการศึกษา ➡️ กว่า 80% ของรถ EV มือสองยังคงมีแบตเตอรี่ที่มี SoH มากกว่า 90% ➡️ Kia EV6 และ e-Niro มีสุขภาพแบตดีที่สุดในกลุ่ม ➡️ Tesla Model Y อยู่ในอันดับ 3 แม้จะมีจำนวนมากที่สุด ➡️ ปัจจัยที่ส่งผลต่อการเสื่อมของแบตเตอรี่: อายุ, สภาพอากาศ, พฤติกรรมการขับขี่, การชาร์จ ➡️ แบตเตอรี่ EV เสื่อมช้ากว่าที่เคยคาดไว้ และอาจใช้งานได้นานกว่าตัวรถเอง ✅ คำแนะนำในการรักษาสุขภาพแบตเตอรี่ ➡️ จำกัดการชาร์จรายวันไว้ที่ 80% ➡️ หลีกเลี่ยงการใช้ DC fast charging บ่อยครั้ง ➡️ หลีกเลี่ยงการจอดรถในที่ร้อนจัดหรือเย็นจัด ➡️ ใช้ระบบระบายความร้อนแบตเตอรี่ที่มีประสิทธิภาพ ‼️ คำเตือนสำหรับผู้ซื้อรถ EV มือสอง ⛔ อย่าตัดสินสุขภาพแบตจากอายุรถเพียงอย่างเดียว ⛔ รถที่ใช้งานหนักหรือชาร์จผิดวิธีอาจมีแบตเตอรี่เสื่อมเร็วกว่าค่าเฉลี่ย ⛔ ควรตรวจสอบรายงาน SoH ก่อนซื้อรถ EV มือสองทุกครั้ง https://www.techradar.com/vehicle-tech/hybrid-electric-vehicles/new-study-crowns-the-king-of-ev-battery-health-and-it-shows-batteries-dont-degrade-as-badly-as-first-feared

🚗 Tesla เปิดตัวชิป AI5 รุ่นใหม่ – เร็วกว่าเดิม 40 เท่า พร้อมผลิตโดย Samsung และ TSMC Elon Musk ประกาศว่า Tesla ได้พัฒนาชิป AI5 รุ่นใหม่สำหรับระบบปัญญาประดิษฐ์ในรถยนต์ โดยมีประสิทธิภาพสูงกว่ารุ่นก่อนถึง 40 เท่า! ชิปนี้จะถูกผลิตโดยสองยักษ์ใหญ่ในวงการเซมิคอนดักเตอร์คือ Samsung และ TSMC ซึ่งถือเป็นการยกระดับเทคโนโลยีของ Tesla ไปอีกขั้น ชิป AI5 รุ่นใหม่นี้จะถูกนำไปใช้ในระบบ Full Self-Driving (FSD) และ Dojo ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มฝึกโมเดล AI ของ Tesla โดยเน้นการประมวลผลแบบ edge computing ที่สามารถทำงานได้โดยไม่ต้องพึ่งพา cloud ตลอดเวลา ชิปนี้ยังถูกออกแบบให้รองรับการประมวลผลแบบ real-time สำหรับการขับขี่อัตโนมัติ และการวิเคราะห์ภาพจากกล้องหลายตัวในรถ การร่วมมือกับ Samsung และ TSMC ไม่เพียงแต่ช่วยให้ Tesla สามารถผลิตชิปได้ในปริมาณมาก แต่ยังเป็นการกระจายความเสี่ยงด้าน supply chain ในช่วงที่อุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์ทั่วโลกยังเผชิญกับความไม่แน่นอน ✅ การเปิดตัวชิป AI5 รุ่นใหม่ของ Tesla ➡️ มีประสิทธิภาพสูงกว่ารุ่นก่อนถึง 40 เท่า ➡️ ใช้ในระบบ Full Self-Driving (FSD) และ Dojo ➡️ รองรับการประมวลผลแบบ edge computing และ real-time ➡️ ออกแบบมาเพื่อวิเคราะห์ภาพจากกล้องหลายตัวในรถ ✅ ความร่วมมือกับผู้ผลิตชิป ➡️ ผลิตโดย Samsung และ TSMC ➡️ ช่วยเพิ่มกำลังการผลิตและลดความเสี่ยงด้าน supply chain ➡️ ใช้เทคโนโลยีการผลิตขั้นสูง เช่น 2nm และ 3nm ✅ ผลกระทบต่ออุตสาหกรรมรถยนต์ ➡️ ยกระดับความสามารถของรถยนต์ Tesla ในการขับขี่อัตโนมัติ ➡️ เพิ่มความแม่นยำและความเร็วในการประมวลผลข้อมูลจากเซนเซอร์ ➡️ อาจเป็นจุดเปลี่ยนสำคัญในการแข่งขันด้าน AI ในรถยนต์ ‼️ ข้อควรระวังและความท้าทาย ⛔ การผลิตชิปขั้นสูงต้องใช้เทคโนโลยีที่ซับซ้อนและต้นทุนสูง ⛔ ความล่าช้าในการผลิตอาจกระทบต่อการเปิดตัวรถรุ่นใหม่ ⛔ การพึ่งพาผู้ผลิตภายนอกอาจมีความเสี่ยงด้านความมั่นคงของ supply chain ⛔ หากระบบ FSD ยังไม่ผ่านการรับรองในหลายประเทศ อาจจำกัดการใช้งานจริง https://www.tomshardware.com/tech-industry/elon-musk-claims-teslas-new-ai5-chip-is-40x-more-performant-than-previous-gen-ai5-next-gen-custom-silicon-for-vehicle-ai-to-now-be-built-by-samsung-and-tsmc

📱 “Exynos 2600 ยังไม่พร้อมใช้กับ Galaxy S26 ทุกรุ่น – ผลิตได้แค่ 15,000 แผ่น wafer เท่านั้น!” Samsung เริ่มผลิตชิป Exynos 2600 ด้วยเทคโนโลยี 2nm GAA (Gate-All-Around) สำหรับใช้ใน Galaxy S26 แต่ดูเหมือนว่าการผลิตยังไม่พร้อมเต็มที่ เพราะมีรายงานว่าผลิตได้เพียง 15,000 wafer เท่านั้น ซึ่งถือว่าน้อยมากเมื่อเทียบกับความต้องการของตลาด แม้ก่อนหน้านี้จะมีข่าวว่า Exynos 2600 มีประสิทธิภาพสูงกว่า Snapdragon 8 Elite Gen 5 และ A19 Pro ในการทดสอบภายใน แต่ปัญหาหลักคือ อัตราผลิตที่ได้ (yield) ยังอยู่ที่ประมาณ 50% เท่านั้น ทำให้ชิปที่ผลิตได้จริงมีจำนวนจำกัด ผลคือ Galaxy S26 จะมีเพียง 30% ของเครื่องทั้งหมด ที่ใช้ Exynos 2600 ส่วนที่เหลือจะใช้ Snapdragon 8 Elite Gen 5 แทน แม้ก่อนหน้านี้จะมีข่าวว่า S26 Ultra จะใช้ Exynos ด้วย แต่ข้อมูลล่าสุดชี้ว่าอาจไม่เป็นจริง แหล่งข่าวยังระบุว่า Exynos 2600 ถูกมองว่า “premature” หรือยังไม่พร้อมใช้งานในระดับ mass production และ Samsung ยังต้องปรับปรุง yield ให้สูงขึ้นก่อนจะใช้กับรุ่นเรือธงทั้งหมด นอกจากนี้ Samsung ยังมีแผนใช้เทคโนโลยี 2nm GAA เดียวกันในการผลิตชิป AI6 ของ Tesla ซึ่งอยู่ในช่วง pilot production โดยตั้งเป้าเพิ่ม yield ให้ถึง 50% ภายในรอบการผลิตถัดไป ✅ สถานะการผลิตของ Exynos 2600 ➡️ ผลิตได้เพียง 15,000 wafer เท่านั้น ➡️ Yield อยู่ที่ประมาณ 50% ➡️ ใช้เทคโนโลยี 2nm GAA ที่ยังไม่เสถียร ➡️ ถูกมองว่ายัง “premature” สำหรับการใช้งานใน Galaxy S26 ทุกรุ่น ✅ ผลกระทบต่อ Galaxy S26 ➡️ มีเพียง 30% ของเครื่องที่ใช้ Exynos 2600 ➡️ ส่วนใหญ่จะใช้ Snapdragon 8 Elite Gen 5 แทน ➡️ S26 Ultra อาจไม่ได้ใช้ Exynos ตามที่เคยคาดไว้ ➡️ ประสิทธิภาพของ Exynos 2600 ยังสูงกว่าในการทดสอบภายใน ✅ แผนของ Samsung ในอนาคต ➡️ ตั้งเป้าเพิ่ม yield เป็น 70% ➡️ ใช้เทคโนโลยีเดียวกันผลิตชิป AI6 ให้ Tesla ➡️ หวังดึงลูกค้าใหม่ เช่น Qualcomm หาก yield ดีขึ้น ➡️ แข่งกับ TSMC ในตลาด 2nm GAA ‼️ ข้อควรระวังและคำเตือน ⛔ Yield ต่ำทำให้ต้นทุนต่อชิปสูงและจำนวนผลิตจำกัด ⛔ การใช้ชิปที่ยังไม่เสถียรอาจกระทบต่อภาพลักษณ์ของ Galaxy S26 ⛔ หากไม่สามารถเพิ่ม yield ได้ อาจเสียเปรียบ TSMC ในระยะยาว ⛔ การพึ่งพา Snapdragon มากเกินไปอาจลดความเป็นอิสระของ Samsung ⛔ การผลิต AI6 บนเทคโนโลยีเดียวกันอาจเจอปัญหา yield ซ้ำซ้อน https://wccftech.com/exynos-2600-initial-production-volume-15000-wafers-considered-premature-for-all-galaxy-s26-models/

🥷 "Palantir vs Nvidia: เมื่อสงครามเศรษฐกิจกลายเป็นสนามความคิดเรื่องจีน" Shyam Sankar ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายเทคโนโลยีของ Palantir ได้ออกบทความแสดงความเห็นใน Wall Street Journal โดยกล่าวถึงความจำเป็นที่สหรัฐฯ ต้องยอมรับว่า “เรามีปัญหา” กับการพึ่งพาจีนในด้านเทคโนโลยีและการผลิต พร้อมวิจารณ์แนวคิดที่ต่อต้าน “China hawks” ว่าเป็นการทำตัวเป็น “useful idiots” หรือคนที่ถูกใช้โดยไม่รู้ตัว บทความของ Sankar ถูกมองว่าเป็นการตอบโต้ทางอ้อมต่อ Jensen Huang ซีอีโอของ Nvidia ที่เคยกล่าวว่า “China hawk” ไม่ใช่ตราแห่งเกียรติ แต่เป็น “ตราแห่งความอับอาย” และเสนอว่า “เราควรอยู่ร่วมกันได้” มากกว่าจะเลือกข้างแบบสุดโต่ง Sankar ชี้ว่าแนวคิดแบบ Huang เป็นการปฏิเสธความจริงที่ว่าเรากำลังอยู่ในสงครามเศรษฐกิจ และทุกการซื้อขายหรือการลงทุนคือการเลือกข้างในระบบที่แข่งขันกันอย่างเข้มข้น เขาเตือนว่า หากสหรัฐฯ ไม่เริ่มสร้างทางเลือกใหม่และลดการพึ่งพาจีน เราอาจถูกบีบให้ยอมตามข้อเรียกร้องของปักกิ่งในอนาคต ✅ มุมมองของ Shyam Sankar (Palantir CTO) ➡️ สหรัฐฯ ต้องยอมรับว่าการพึ่งพาจีนเป็นปัญหา ➡️ การปฏิเสธความจริงคือการทำตัวเป็น “useful idiots” ➡️ ทุกการซื้อขายคือการเลือกข้างในสงครามเศรษฐกิจ ✅ การตอบโต้แนวคิดของ Jensen Huang (Nvidia CEO) ➡️ Huang เคยกล่าวว่า “China hawk” เป็นตราแห่งความอับอาย ➡️ เสนอแนวทาง “us and them” แทน “us vs them” ➡️ สนับสนุนการขายชิปให้จีนเพื่อสร้างมาตรฐานเทคโนโลยีของสหรัฐฯ ‼️ คำเตือนจาก Sankar ⛔ การเชื่อใน “การขึ้นอย่างสันติ” ของจีนคือการหลอกตัวเอง ⛔ บริษัทอเมริกันกำลังสนับสนุนการเติบโตของจีนโดยไม่รู้ตัว ⛔ หากไม่สร้าง supply chain ทางเลือก สหรัฐฯ จะไม่มีอำนาจต่อรองในอนาคต ✅ ตัวอย่างบริษัทที่ลงทุนในจีน ➡️ Apple, Tesla, Intel, GM, P&G, Coca-Cola ➡️ การลงทุนมหาศาลทำให้จีนกลายเป็นผู้ผลิตระดับโลก ➡️ ไม่ใช่แค่แรงงานราคาถูก แต่เป็น supply chain ที่ครบวงจร ✅ แนวทางที่ Sankar เสนอ ➡️ สหรัฐฯ ต้องฟื้นฟูฐานการผลิตของตัวเอง ➡️ ไม่จำเป็นต้องหยุดค้าขายกับจีน แต่ต้องมีทางเลือก ➡️ ต้องยอมรับความเจ็บปวดระยะสั้นเพื่ออธิปไตยระยะยาว 📎 สาระเพิ่มเติมจากภายนอก: ✅ ความหมายของ “useful idiot” ในบริบทสงครามเย็น ➡️ เป็นคำที่ใช้เรียกคนที่ถูกใช้โดยฝ่ายตรงข้ามโดยไม่รู้ตัว ➡️ มักใช้ในบริบทการเมืองและอุดมการณ์ ✅ ความท้าทายของการลดการพึ่งพาจีน ➡️ จีนมี supply chain ที่ครบวงจรและยากจะทดแทน ➡️ การสร้างระบบใหม่ต้องใช้เวลาและเงินมหาศาล ➡️ ต้องอาศัยความร่วมมือระหว่างภาครัฐและเอกชน https://www.tomshardware.com/tech-industry/big-tech/palantir-chief-takes-a-jab-at-nvidia-ceo-jensen-huang-says-people-decrying-china-hawks-are-useful-idiots-the-first-step-to-ending-our-dependence-on-china-is-admitting-we-have-a-problem

🚗 “BluSmart ล่มสลายสะท้อนวิกฤต EV มือสอง — เมื่อรถไฟฟ้ากลายเป็นสินทรัพย์เสื่อมราคาเร็วที่สุดในโลก” — จากความหวังสู่ความเสี่ยง: ตลาด EV มือสองกำลังสั่นคลอนทั่วโลก บทความจาก Rest of World เปิดเผยว่า BluSmart บริษัทเรียกรถไฟฟ้าชั้นนำของอินเดียล้มละลายกลางปี 2025 ท่ามกลางข้อกล่าวหาทางการเงิน และทิ้งไว้เบื้องหลังคือรถ EV หลายพันคันที่เคยมีมูลค่ากว่า $12,000 แต่กลับถูกขายทอดตลาดในราคาเพียง $3,000 เหตุการณ์นี้สะท้อนวิกฤตที่ใหญ่กว่าคือ “การเสื่อมราคาของรถ EV มือสอง” ที่เกิดขึ้นทั่วโลก โดยเฉพาะในกลุ่มรถเช่า, รถโลจิสติกส์ และฟลีทรถบริษัท ที่ต้องคำนวณต้นทุนอย่างแม่นยำ การเสื่อมราคาที่ไม่สามารถคาดการณ์ได้กลายเป็นภัยคุกคามต่อความมั่นคงของธุรกิจ ตัวอย่างเช่น Hertz บริษัทเช่ารถในสหรัฐฯ ที่เคยซื้อ Tesla 100,000 คันในปี 2021 ต้องขาดทุนกว่า $2.9 พันล้านในปี 2024 และขายรถ EV ที่ซื้อมาในราคาต่ำกว่าครึ่ง ปัญหาหลักคือ “ไม่มีใครรู้ว่ารถ EV มือสองควรมีมูลค่าเท่าไร” เพราะมูลค่าของรถผูกกับแบตเตอรี่ที่มีอายุการใช้งานไม่แน่นอน ต่างจากรถน้ำมันที่มีมาตรฐานการประเมินจากระยะทางและการซ่อมบำรุง แม้ Tesla จะยังรักษามูลค่าได้ดีกว่าคู่แข่งจีนอย่าง BYD, Nio หรือ XPeng แต่ก็ยังเผชิญกับแรงกดดันจากตลาดที่ไม่มั่นใจในแบตเตอรี่และการชาร์จ ในบางประเทศ เช่น จีน, นอร์เวย์ และคอสตาริกา ตลาด EV มือสองยังแข็งแรง เพราะผู้บริโภคเปิดรับเทคโนโลยีใหม่มากกว่า แต่ในสหรัฐฯ และญี่ปุ่น ความสงสัยยังสูง โดยเฉพาะในพื้นที่ที่ต้องขับรถไกลหรือมีสภาพอากาศสุดขั้ว อย่างไรก็ตาม ข้อมูลใหม่จากบริษัท Recurrent พบว่าแบตเตอรี่ EV เสื่อมแค่ 1–2% ต่อปี และรถที่ผลิตหลังปี 2016 มีอัตราการเปลี่ยนแบตต่ำมาก ซึ่งช่วยเพิ่มความมั่นใจให้กับผู้ซื้อมือสอง ✅ BluSmart ล้มละลายกลางปี 2025 และขายรถ EV ในราคาต่ำกว่าทุน ➡️ จาก $12,000 เหลือเพียง $3,000 ต่อคัน ✅ รถ EV มือสองเสื่อมราคามากกว่ารถน้ำมัน ➡️ เช่น Tesla Model Y ปี 2023 เสื่อมถึง 42% ใน 2 ปี ✅ Hertz ขาดทุน $2.9 พันล้านจากการลงทุนในรถ EV ➡️ ขายรถที่ซื้อมา $40,000 ในราคาต่ำกว่า $20,000 ✅ มูลค่ารถ EV ผูกกับแบตเตอรี่ที่มีอายุไม่แน่นอน ➡️ ต่างจากรถน้ำมันที่มีมาตรฐานการประเมิน ✅ Tesla ยังรักษามูลค่าได้ดีกว่าคู่แข่งจีน ➡️ เช่น BYD, Nio, XPeng และ Omoda ✅ ตลาด EV มือสองแข็งแรงในประเทศที่เปิดรับเทคโนโลยี ➡️ เช่น จีน, นอร์เวย์, คอสตาริกา ✅ ข้อมูลจาก Recurrent ชี้ว่าแบตเตอรี่เสื่อมแค่ 1–2% ต่อปี ➡️ รถหลังปี 2016 มีอัตราเปลี่ยนแบตต่ำมาก ✅ โมเดล Battery-as-a-Service ช่วยลดความเสี่ยงด้านต้นทุน ➡️ ให้ผู้ประกอบการควบคุมค่าใช้จ่ายได้ดีขึ้น https://restofworld.org/2025/ev-depreciation-blusmart-collapse/

🧠 “Andrej Karpathy: AGI ยังห่างอีกทศวรรษ” — เมื่ออดีตหัวหน้าทีม AI ของ Tesla มองอนาคตของปัญญาประดิษฐ์แบบไม่มโน ในบทสัมภาษณ์กับ Dwarkesh Patel นักวิจัยและวิศวกร AI ชื่อดัง Andrej Karpathy ได้อธิบายอย่างลึกซึ้งว่าทำไมเขาจึงเชื่อว่า AGI (Artificial General Intelligence) หรือปัญญาประดิษฐ์ระดับมนุษย์จะยังไม่เกิดขึ้นในเร็ววัน และเหตุใดเขาจึงเรียกช่วงนี้ว่า “ทศวรรษของเอเจนต์” ไม่ใช่ “ปีของเอเจนต์” อย่างที่หลายคนคาดหวัง Karpathy มองว่าแม้ LLM อย่าง Claude หรือ Codex จะน่าประทับใจ แต่ยังขาดความสามารถสำคัญ เช่น ความเข้าใจหลายรูปแบบ (multimodality), การเรียนรู้ต่อเนื่อง (continual learning), การใช้คอมพิวเตอร์, และความสามารถในการจดจำหรือวางแผนระยะยาว เขาเปรียบเทียบว่า LLM วันนี้ยังไม่สามารถทำหน้าที่เหมือน “อินเทอร์น” ที่ทำงานร่วมกับมนุษย์ได้จริง เขายังวิจารณ์แนวทาง reinforcement learning (RL) ว่า “แย่ แต่ทางเลือกอื่นแย่ยิ่งกว่า” และยกตัวอย่างว่าการพัฒนา AGI ผ่านเกม (เช่น Atari หรือ Universe project ของ OpenAI) เป็น “ทางเบี่ยง” ที่ไม่ตอบโจทย์ เพราะโลกจริงซับซ้อนกว่าเกมมาก Karpathy เสนอแนวคิดว่าเราควรสร้าง “ghosts” หรือ “วิญญาณดิจิทัล” ที่เรียนรู้จากเอกสารบนอินเทอร์เน็ต แทนที่จะพยายามเลียนแบบสัตว์หรือสมองมนุษย์โดยตรง เพราะวิวัฒนาการและสมองมีความซับซ้อนที่เราไม่สามารถจำลองได้ง่าย ๆ ✅ Karpathy เชื่อว่า AGI ยังต้องใช้เวลาอีกประมาณ 10 ปี ➡️ เพราะยังมีข้อจำกัดด้านความเข้าใจ, ความจำ, และการเรียนรู้ ✅ เขาเรียกช่วงนี้ว่า “ทศวรรษของเอเจนต์” ไม่ใช่ “ปีของเอเจนต์” ➡️ เพราะการพัฒนาเอเจนต์ที่ใช้งานได้จริงยังต้องใช้เวลา ✅ LLM ปัจจุบันยังไม่สามารถทำงานเหมือนอินเทอร์นได้ ➡️ ขาดความสามารถในการใช้คอมพิวเตอร์, เรียนรู้ต่อเนื่อง, และจดจำ ✅ เขาวิพากษ์ reinforcement learning ว่าไม่เหมาะกับการสร้าง AGI ➡️ โดยเฉพาะแนวทางที่เน้นการเล่นเกม ✅ เสนอแนวคิด “ghosts” หรือ “วิญญาณดิจิทัล” ที่เรียนรู้จากอินเทอร์เน็ต ➡️ เป็นแนวทางที่เป็นไปได้มากกว่าการเลียนแบบสมองสัตว์ ✅ เปรียบเทียบ pre-training กับ “วิวัฒนาการแบบหยาบ ๆ” ➡️ เป็นวิธีที่เราสามารถใช้ได้จริงในปัจจุบัน https://www.dwarkesh.com/p/andrej-karpathy

🚗 “Nissan Leaf 2026” — ครอสโอเวอร์ไฟฟ้ารุ่นใหม่ที่กลับมาพร้อมระยะทางไกลขึ้นและดีไซน์ทันสมัย Nissan Leaf รุ่นปี 2026 ได้รับการปรับโฉมใหม่หมดจดเพื่อแข่งขันกับ Tesla Model 3 และ Hyundai Ioniq 5 โดยมาพร้อมแบตเตอรี่ขนาดใหญ่ขึ้น พื้นที่ภายในกว้างขึ้น และสามารถชาร์จผ่าน Tesla Supercharger ได้แล้ว รุ่นที่ผู้รีวิวได้ทดลองขับคือ Leaf Platinum+ ซึ่งมีล้อขนาด 19 นิ้ว มาพร้อมแบตเตอรี่ 75 kWh ให้ระยะทางประมาณ 259 ไมล์ แต่หากขับแบบประหยัดพลังงานในโหมด Eco สามารถทำได้ใกล้เคียง 300 ไมล์เลยทีเดียว ด้านสมรรถนะ Leaf ใหม่ใช้มอเตอร์หน้า 214 แรงม้า ขับเคลื่อนล้อหน้า ให้การขับขี่ที่นุ่มนวลและเงียบ แม้จะไม่ใช่รถสปอร์ต แต่ในโหมด Sport ก็สามารถสร้างความสนุกได้ไม่น้อย ภายในรถมีพื้นที่เก็บสัมภาระเพิ่มขึ้นจาก 30 เป็น 55.5 ลูกบาศก์ฟุต พร้อมระบบเสียง Bose และวัสดุเบาะแบบ “TailorFit” ที่ให้ความรู้สึกหรูหราในราคาที่เข้าถึงได้ อย่างไรก็ตาม จุดที่น่ากังวลคือราคาของรุ่น Platinum+ ที่สูงถึง $41,930 ซึ่งอาจทำให้เสียเปรียบเมื่อเทียบกับคู่แข่ง เช่น Chevy Equinox EV ที่มีระยะทางมากกว่าแต่ราคาเริ่มต้นเพียง $31,995 ✅ ข้อมูลในข่าว ➡️ Leaf 2026 ปรับโฉมใหม่หมดเพื่อแข่งขันกับ Tesla และ Hyundai ➡️ รุ่น Platinum+ มีแบตเตอรี่ 75 kWh ระยะทาง 259–300 ไมล์ ➡️ ใช้มอเตอร์หน้า 214 แรงม้า ขับเคลื่อนล้อหน้า ➡️ รองรับการชาร์จผ่าน Tesla Supercharger ➡️ พื้นที่เก็บสัมภาระเพิ่มขึ้นเป็น 55.5 ลูกบาศก์ฟุต ➡️ ภายในมีระบบเสียง Bose และวัสดุเบาะ TailorFit ➡️ ระบบขับขี่มีโหมด Eco และ Sport ให้เลือก ➡️ ขับขี่นุ่มนวล เงียบ และตอบสนองดีในเมือง ‼️ คำเตือนจากข้อมูลข่าว ⛔ รุ่น Platinum+ มีราคาสูงถึง $41,930 ซึ่งอาจไม่คุ้มเมื่อเทียบกับคู่แข่ง ⛔ สายชาร์จของ Tesla Supercharger สั้น ต้องจอดใกล้มาก ⛔ รุ่นพื้นฐานอาจเป็นตัวเลือกที่คุ้มค่ากว่าหากไม่ต้องการอุปกรณ์เสริม ⛔ ระยะทางสูงสุดยังน้อยกว่าคู่แข่งบางรุ่น เช่น Chevy Equinox EV (319 ไมล์) https://www.slashgear.com/1996982/2026-nissan-leaf-review-affordable-ev/

🧨 “Chaos Ransomware กลับมาในเวอร์ชัน C++ — ลบไฟล์ขนาดใหญ่, ขโมย Bitcoin แบบเงียบ ๆ และทำลายระบบอย่างรุนแรง” FortiGuard Labs ตรวจพบการพัฒนาใหม่ของมัลแวร์ Chaos Ransomware ซึ่งเปลี่ยนจากภาษา .NET มาเป็น C++ เป็นครั้งแรกในปี 2025 โดยเวอร์ชันใหม่นี้มีชื่อว่า Chaos-C++ และมาพร้อมกับกลยุทธ์ที่รุนแรงและซับซ้อนมากขึ้น ไม่เพียงแค่เข้ารหัสไฟล์เพื่อเรียกค่าไถ่ แต่ยังลบไฟล์ขนาดใหญ่โดยตรง และขโมยข้อมูล Bitcoin จาก clipboard ของผู้ใช้แบบเงียบ ๆ การโจมตีเริ่มต้นด้วยโปรแกรมปลอมชื่อ “System Optimizer v2.1” ที่แสดงข้อความหลอกว่าเป็นการปรับแต่งระบบ แต่เบื้องหลังกลับติดตั้ง payload ของ Chaos โดยใช้เทคนิคซ่อนหน้าต่างและบันทึกกิจกรรมไว้ในไฟล์ sysopt.log เพื่อหลีกเลี่ยงการตรวจจับ เมื่อมัลแวร์ตรวจพบสิทธิ์ระดับ admin มันจะรันคำสั่งลบระบบสำรอง เช่น shadow copy, recovery catalog และการตั้งค่าการบูต เพื่อป้องกันไม่ให้เหยื่อกู้คืนข้อมูลได้ Chaos-C++ ใช้กลยุทธ์ 3 ระดับในการจัดการไฟล์: 1️⃣ ไฟล์ ≤ 50MB: เข้ารหัสเต็มรูปแบบ 2️⃣ ไฟล์ 50MB–1.3GB: ข้ามไปเพื่อเพิ่มความเร็ว 3️⃣ ไฟล์ > 1.3GB: ลบเนื้อหาโดยตรงแบบไม่สามารถกู้คืนได้ ในด้านการเข้ารหัส หากระบบมี Windows CryptoAPI จะใช้ AES-256-CFB พร้อมการสร้างคีย์ผ่าน SHA-256 แต่หากไม่มี จะ fallback ไปใช้ XOR ซึ่งอ่อนแอกว่าแต่ยังทำงานได้ ฟีเจอร์ใหม่ที่น่ากลัวคือ clipboard hijacking — Chaos จะตรวจสอบ clipboard หากพบที่อยู่ Bitcoin จะเปลี่ยนเป็น wallet ของผู้โจมตีทันที ทำให้เหยื่อที่พยายามจ่ายค่าไถ่หรือทำธุรกรรมอื่น ๆ อาจส่งเงินไปยังผู้โจมตีโดยไม่รู้ตัว ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Chaos Ransomware เวอร์ชันใหม่เขียนด้วยภาษา C++ เป็นครั้งแรก ➡️ ใช้โปรแกรมปลอมชื่อ “System Optimizer v2.1” เพื่อหลอกให้ติดตั้ง ➡️ บันทึกกิจกรรมไว้ในไฟล์ sysopt.log เพื่อสร้าง forensic footprint ➡️ ตรวจสอบสิทธิ์ admin โดยสร้างไฟล์ทดสอบที่ C:\WINDOWS\test.tmp ➡️ รันคำสั่งลบระบบสำรอง เช่น shadow copy และ recovery catalog ➡️ กลยุทธ์จัดการไฟล์: เข้ารหัส, ข้าม, และลบเนื้อหาโดยตรง ➡️ ใช้ AES-256-CFB หากมี CryptoAPI หรือ fallback เป็น XOR ➡️ เปลี่ยนชื่อไฟล์เป็น .chaos หลังเข้ารหัส ➡️ Hijack clipboard เพื่อขโมย Bitcoin โดยเปลี่ยนที่อยู่เป็น wallet ของผู้โจมตี ➡️ เป้าหมายหลักคือผู้ใช้ Windows ที่มีไฟล์ขนาดใหญ่และใช้ cryptocurrency ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Chaos เวอร์ชันก่อนหน้า เช่น BlackSnake และ Lucky_Gh0$t ใช้ .NET และมีพฤติกรรมคล้ายกัน ➡️ Clipboard hijacking เคยพบในมัลแวร์เช่น Agent Tesla และ RedLine Stealer ➡️ การลบไฟล์ขนาดใหญ่โดยตรงเป็นกลยุทธ์ที่พบได้น้อยใน ransomware ทั่วไป ➡️ การใช้ CreateProcessA() กับ CREATE_NO_WINDOW เป็นเทคนิคหลบการตรวจจับ ➡️ การใช้ mutex เพื่อป้องกันการรันหลาย instance เป็นเทคนิคที่พบในมัลแวร์ระดับสูง ‼️ คำเตือนและข้อจำกัด ⛔ Chaos-C++ สามารถลบไฟล์ขนาดใหญ่โดยไม่สามารถกู้คืนได้ ⛔ การ hijack clipboard ทำให้ผู้ใช้สูญเสีย Bitcoin โดยไม่รู้ตัว ⛔ การ fallback ไปใช้ XOR ทำให้การเข้ารหัสอ่อนแอแต่ยังทำงานได้ ⛔ การลบระบบสำรองทำให้ไม่สามารถใช้ recovery tools ได้ ⛔ การปลอมตัวเป็นโปรแกรมปรับแต่งระบบทำให้ผู้ใช้หลงเชื่อได้ง่าย https://securityonline.info/chaos-ransomware-evolves-to-c-uses-destructive-extortion-to-delete-large-files-and-hijack-bitcoin-clipboard/

🔧 “Jim Keller ชี้ Intel ยังไม่พร้อมเต็มที่สำหรับชิประดับ 2nm — แต่มีโอกาสเป็นผู้เล่นหลัก หากปรับแผนผลิตให้แข็งแรง” Jim Keller สุดยอดนักออกแบบชิประดับตำนาน ผู้เคยฝากผลงานไว้กับ AMD, Apple, Tesla และ Intel ได้ออกมาให้สัมภาษณ์กับ Nikkei Asia ถึงความคืบหน้าของ Intel Foundry โดยระบุว่า Intel กำลังถูกพิจารณาให้เป็นหนึ่งในผู้ผลิตชิประดับ 2nm สำหรับบริษัทของเขา Tenstorrent ซึ่งกำลังพัฒนา AI accelerator บนสถาปัตยกรรม RISC-V แม้ Keller จะมองว่า Intel มีศักยภาพสูง แต่ก็ยังต้อง “ทำงานอีกมาก” เพื่อให้เทคโนโลยีของตนพร้อมสำหรับการผลิตในระดับปริมาณมาก โดยเฉพาะในแง่ของ roadmap และความเสถียรของกระบวนการผลิต ซึ่งยังตามหลังคู่แข่งอย่าง TSMC, Samsung และ Rapidus อยู่พอสมควร Tenstorrent กำลังพูดคุยกับผู้ผลิตหลายรายเพื่อเลือกเทคโนโลยี 2nm ที่เหมาะสม ไม่ว่าจะเป็น TSMC, Samsung, Rapidus และ Intel โดย Keller ย้ำว่าเขาไม่ปิดโอกาสให้ Intel แต่ต้องการเห็นความชัดเจนในแผนการผลิตและความสามารถในการส่งมอบจริง Intel ได้เปิดตัวกระบวนการผลิตใหม่อย่าง 18A และ 14A ซึ่งใช้เทคโนโลยี RibbonFET และ PowerVia โดยมีแผนจะผลิตชิปให้กับลูกค้าภายนอก เช่น Microsoft และอาจรวมถึง Nvidia และ Qualcomm ในอนาคต หากสามารถพิสูจน์ความเสถียรได้ ในขณะเดียวกัน Rapidus จากญี่ปุ่นก็เร่งสร้างโรงงานผลิต 2nm ที่เมือง Chitose และร่วมมือกับ IBM และ imec เพื่อพัฒนาเทคโนโลยี EUV lithography โดยมีแผนเริ่มผลิตจริงในปี 2027 ซึ่งอาจกลายเป็นคู่แข่งใหม่ที่น่าจับตามองในตลาด foundry ระดับโลก ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Jim Keller กล่าวว่า Intel ยังต้องปรับปรุง roadmap และความเสถียรของกระบวนการผลิต ➡️ Tenstorrent กำลังพิจารณา Intel เป็นหนึ่งในผู้ผลิตชิประดับ 2nm ➡️ Intel เปิดตัวกระบวนการผลิต 18A และ 14A พร้อมเทคโนโลยี RibbonFET และ PowerVia ➡️ Intel มีแผนผลิตชิปให้ลูกค้าภายนอก เช่น Microsoft และอาจรวมถึง Nvidia, Qualcomm ➡️ Tenstorrent เป็นบริษัท AI ที่ใช้สถาปัตยกรรม RISC-V และกำลังพัฒนา accelerator แบบ multi-chiplet ➡️ Rapidus จากญี่ปุ่นร่วมมือกับ IBM และ imec เพื่อสร้างโรงงานผลิต 2nm ที่จะเปิดในปี 2027 ➡️ Keller เคยทำงานกับ AMD, Apple, Tesla และ Intel จึงมีอิทธิพลสูงในวงการออกแบบชิป ➡️ Intel ต้องการเปลี่ยนจากการผลิตภายในเป็นการให้บริการ foundry แบบเปิด ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ 18A และ 14A ของ Intel ใช้โครงสร้าง GAA transistor ที่เรียกว่า RibbonFET ➡️ PowerVia เป็นเทคโนโลยีส่งไฟฟ้าจากด้านหลังของชิป ช่วยลดความซับซ้อนของ routing ➡️ Rapidus เป็นบริษัทญี่ปุ่นที่ได้รับการสนับสนุนจากรัฐบาลและมีเป้าหมายเป็น foundry ระดับโลก ➡️ TSMC และ Samsung เป็นผู้นำในตลาด 2nm แต่ยังมีปัญหาเรื่อง yield และต้นทุน ➡️ การแข่งขันในตลาด foundry กำลังเปลี่ยนจาก “ขนาดเล็กที่สุด” ไปสู่ “ความเสถียรและความยืดหยุ่นในการผลิต” https://wccftech.com/chip-expert-jim-keller-says-intel-is-being-considered-for-cutting-edge-chips/