🏭⚠️ 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/

💼 “Intel พลิกเกมด้วยดีล 5 พันล้านจาก Nvidia — พร้อมเดินหน้าขอทุนจาก Apple, TSMC และกลุ่ม Magnificent 7” หลังจากเผชิญกับความท้าทายทางธุรกิจมาหลายปี Intel กำลังกลับมาอยู่ในกระแสอีกครั้ง ด้วยการประกาศดีลมูลค่า 5 พันล้านดอลลาร์จาก Nvidia ซึ่งจะให้ Intel ออกแบบชิป x86 แบบคัสตอมสำหรับโครงสร้างพื้นฐาน AI ของ Nvidia ดีลนี้ไม่เพียงช่วยเพิ่มทุนให้ Intel แต่ยังทำให้มูลค่าตลาดของ Nvidia พุ่งขึ้นถึง 150 พันล้านดอลลาร์ทันทีหลังประกาศ แต่ Intel ไม่หยุดแค่นั้น — รายงานจาก The Wall Street Journal และ Bloomberg ระบุว่า Intel ได้เริ่มเจรจากับ Apple และ TSMC เพื่อขอความร่วมมือและการลงทุนเพิ่มเติม โดยหวังว่าจะดึงดูดบริษัทในกลุ่ม “Magnificent 7” ซึ่งประกอบด้วย Microsoft, Alphabet, Amazon, Meta และ Tesla ภายในสิ้นปีนี้ แม้ Apple จะเคยใช้ชิปของ Intel ใน Mac แต่ได้เปลี่ยนไปใช้ Apple Silicon ตั้งแต่ปี 2020 และผลิตผ่าน TSMC ทำให้ความสัมพันธ์เปลี่ยนจากพันธมิตรเป็นคู่แข่ง อย่างไรก็ตาม Apple ยังมีความสนใจในบริการ foundry ของ Intel โดยเฉพาะในบริบทของการผลิตในสหรัฐฯ ซึ่งสอดคล้องกับนโยบายการลงทุนภายในประเทศที่ Apple ขยายเป็น 600 พันล้านดอลลาร์ ด้าน TSMC ปฏิเสธข่าวการเจรจา โดยระบุว่าไม่มีแผนร่วมทุนกับ Intel ในขณะนี้ แต่นักวิเคราะห์มองว่าแรงกดดันทางการเมืองอาจทำให้บริษัทต่างชาติหันมาพิจารณาการผลิตในสหรัฐฯ มากขึ้น Intel อยู่ในช่วงหัวเลี้ยวหัวต่อ โดยมีมูลค่าตลาดลดลงเหลือไม่ถึง 160 พันล้านดอลลาร์ ขณะที่ Nvidia พุ่งทะลุ 4 ล้านล้านดอลลาร์ การหาพันธมิตรใหม่จึงเป็นสิ่งจำเป็นเพื่อรักษาโมเมนตัมและความมั่นคงในระยะยาว ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Nvidia ลงทุน 5 พันล้านดอลลาร์ใน Intel เพื่อพัฒนาชิป x86 สำหรับโครงสร้างพื้นฐาน AI ➡️ มูลค่าตลาดของ Nvidia เพิ่มขึ้น 150 พันล้านดอลลาร์หลังประกาศดีล ➡️ Intel เริ่มเจรจากับ Apple และ TSMC เพื่อขอความร่วมมือและการลงทุน ➡️ Apple เคยใช้ชิป Intel ใน Mac ก่อนเปลี่ยนไปใช้ Apple Silicon ที่ผลิตโดย TSMC ➡️ Apple ขยายการลงทุนในสหรัฐฯ เป็น 600 พันล้านดอลลาร์ อาจสนใจบริการ foundry ของ Intel ➡️ TSMC ปฏิเสธข่าวการเจรจา โดยระบุว่าไม่มีแผนร่วมทุนกับ Intel ➡️ Intel ตั้งเป้าขอความร่วมมือจากบริษัทในกลุ่ม Magnificent 7 ภายในสิ้นปีนี้ ➡️ มูลค่าตลาดของ Intel ลดลงเหลือไม่ถึง 160 พันล้านดอลลาร์ ขณะที่ Nvidia พุ่งทะลุ 4 ล้านล้าน ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ กลุ่ม Magnificent 7 คือบริษัทเทคโนโลยีชั้นนำที่มีอิทธิพลสูงในตลาดหุ้นสหรัฐฯ ➡️ Intel เคยขายธุรกิจโมเด็มให้ Apple หลังไม่สามารถผลิตชิป 5G ได้ตามมาตรฐาน ➡️ SoftBank ลงทุน 2 พันล้านดอลลาร์ใน Intel ก่อนหน้าดีลกับ Nvidia ➡️ รัฐบาลสหรัฐฯ ซื้อหุ้น 9.9% ของ Intel เพื่อเร่งการผลิตในรัฐโอไฮโอ ➡️ การผลิตชิปในประเทศเป็นส่วนหนึ่งของยุทธศาสตร์ความมั่นคงของสหรัฐฯ https://www.techradar.com/pro/reports-claim-intel-approached-apple-for-collaboration-and-investment-i-predict-that-the-rest-of-the-magnificent-7-will-get-the-same-call-before-the-end-of-the-year

🎮 “พวงมาลัยทรงสี่เหลี่ยมจาก Peugeot — เมื่อรถยนต์กลายเป็นเกม และการขับขี่กลายเป็นประสบการณ์ใหม่” Peugeot เตรียมเปิดตัวรถต้นแบบรุ่นใหม่ชื่อว่า “Polygon” ในเดือนพฤศจิกายนนี้ ซึ่งจะเป็นการพรีวิวรถรุ่น 208 เจเนอเรชันที่สาม โดยจุดเด่นที่สุดของรถคันนี้คือพวงมาลัยแบบใหม่ที่เรียกว่า “Hypersquare” ซึ่งมีรูปทรงสี่เหลี่ยมและทำงานด้วยระบบ “steer-by-wire” หรือการควบคุมพวงมาลัยผ่านสัญญาณไฟฟ้าโดยไม่มีการเชื่อมต่อทางกลไกกับล้อหน้าอีกต่อไป Hypersquare ไม่ใช่แค่พวงมาลัยทรงแปลก — มันถูกออกแบบให้คล้ายกับจอยเกม โดยมีพื้นที่จับแบบ recessed และปุ่มควบคุมที่ใช้นิ้วโป้งกดได้ทันที Peugeot ระบุว่าการควบคุมจะใช้ “ท่าทางใหม่” ที่ทำให้การขับขี่เป็นเรื่องสนุกและเป็นธรรมชาติมากขึ้น รถต้นแบบ Polygon จะมาพร้อมหน้าจอลอยขนาด 21 นิ้ว และใช้แพลตฟอร์ม STLA Small ของ Stellantis ซึ่งรองรับทั้งระบบไฟฟ้าเต็มรูปแบบและไฮบริด โดย CEO ของ Peugeot ยืนยันว่า Hypersquare จะถูกนำไปใช้ในรถผลิตจริงภายในปี 2026 ซึ่งจะเป็นครั้งแรกที่ระบบ steer-by-wire ถูกใช้ในรถของ Stellantis แม้แนวคิดนี้จะดูล้ำยุค แต่ก็มีเสียงวิจารณ์จากผู้เชี่ยวชาญว่าอาจเป็น “นวัตกรรมที่มากเกินไป” เพราะพวงมาลัยทรงสี่เหลี่ยมเคยถูกทดลองมาแล้วในอดีต เช่น Austin Allegro ในปี 1972 ซึ่งถูกวิจารณ์อย่างหนักจนต้องเปลี่ยนกลับเป็นทรงกลมในเวลาไม่นาน Peugeot หวังว่าการออกแบบนี้จะเป็นก้าวต่อไปของระบบ i-Cockpit ที่เน้นความล้ำสมัยและการเชื่อมต่อระหว่างคนกับรถ แต่ก็ต้องเผชิญกับความท้าทายด้านความรู้สึกในการขับขี่ และความปลอดภัยที่ผู้ใช้ยังไม่มั่นใจ ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Peugeot เตรียมเปิดตัวรถต้นแบบ Polygon ในเดือนพฤศจิกายน 2025 ➡️ รถจะพรีวิวรุ่น 208 เจเนอเรชันที่สาม และใช้แพลตฟอร์ม STLA Small ➡️ จุดเด่นคือพวงมาลัย Hypersquare ทรงสี่เหลี่ยมที่ใช้ระบบ steer-by-wire ➡️ Hypersquare มีพื้นที่จับแบบ recessed และปุ่มควบคุมที่ใช้นิ้วโป้งกด ➡️ ระบบควบคุมใช้ “ท่าทางใหม่” ที่คล้ายกับจอยเกม ➡️ CEO Peugeot ยืนยันว่าจะนำ Hypersquare ไปใช้ในรถผลิตจริงภายในปี 2026 ➡️ Polygon จะมีหน้าจอลอยขนาด 21 นิ้ว และดีไซน์ภายในแบบล้ำยุค ➡️ ระบบ i-Cockpit จะถูกพัฒนาให้ล้ำขึ้นอีกขั้นผ่าน Hypersquare ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ พวงมาลัยทรงสี่เหลี่ยมเคยถูกใช้ใน Austin Allegro ปี 1972 และถูกวิจารณ์อย่างหนัก ➡️ BMW Z22 เคยทดลองระบบ steer-by-wire โดยใช้สัญญาณไฟฟ้าแทนกลไก ➡️ Tesla เคยใช้พวงมาลัยแบบ yoke แต่ถูกถอดออกจากรุ่นพื้นฐานเพราะผู้ใช้ไม่ชอบ ➡️ STLA Small เป็นแพลตฟอร์มใหม่ของ Stellantis ที่รองรับทั้ง EV และ hybrid ➡️ Hypersquare อาจช่วยให้การออกแบบภายในรถมีความยืดหยุ่นมากขึ้น https://www.techradar.com/vehicle-tech/hybrid-electric-vehicles/yes-really-peugeots-next-concept-car-will-have-a-square-steering-wheel-that-works-like-a-video-game-controller

💥 “Samsung หั่นราคาชิป 2nm ลง 33% — เปิดเกมรุก TSMC หวังพลิกสถานการณ์โรงงานว่าง” Samsung Foundry กำลังเดินเกมรุกครั้งใหญ่ในตลาดการผลิตชิประดับสูง ด้วยการลดราคาชิป 2nm ลงเหลือเพียง 20,000 ดอลลาร์ต่อแผ่นเวเฟอร์ ซึ่งต่ำกว่าราคาของ TSMC ที่คาดว่าจะอยู่ที่ 30,000 ดอลลาร์ถึง 33% การลดราคาครั้งนี้ไม่ใช่แค่กลยุทธ์การตลาด แต่เป็นความพยายามของ Samsung ในการเติมเต็มกำลังการผลิตที่ยังว่างอยู่ในโรงงานที่ลงทุนไปหลายพันล้านดอลลาร์ทั้งในเกาหลีใต้และสหรัฐฯ แม้ TSMC จะยังครองตลาดด้วยลูกค้ารายใหญ่ เช่น NVIDIA และ AMD ที่เลือกใช้เทคโนโลยี 2nm ของ TSMC สำหรับชิปยุคถัดไป แต่ Samsung ก็เริ่มเห็นผลจากกลยุทธ์ลดราคา โดยสามารถคว้าดีลมูลค่า 16.5 พันล้านดอลลาร์กับ Tesla สำหรับการผลิตชิป AI รุ่นใหม่ที่ใช้ในระบบขับเคลื่อนอัตโนมัติและรถแท็กซี่ไร้คนขับของ Tesla2 นอกจากนี้ยังมีข่าวลือว่า Samsung อาจได้รับงานผลิตชิปสำหรับโครงการ xAI ของ Elon Musk ด้วย ซึ่งจะเป็นการขยายบทบาทของ Samsung ในตลาด AI hardware ที่กำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว แม้จะมีความคืบหน้า แต่ Samsung ยังต้องเผชิญกับความท้าทายด้านคุณภาพและ yield rate โดยรายงานล่าสุดระบุว่าอัตราการผลิตสำเร็จของชิป 2nm อยู่ที่ประมาณ 40% และตั้งเป้าไว้ที่ 60% ภายในสิ้นปี 2025 ซึ่งยังต่ำกว่ามาตรฐานของ TSMC ที่มี yield สูงกว่า 80% ในหลายรุ่น ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Samsung ลดราคาชิป 2nm เหลือ 20,000 ดอลลาร์ต่อเวเฟอร์ ต่ำกว่า TSMC ถึง 33% ➡️ เป็นกลยุทธ์เพื่อดึงลูกค้าเข้าสู่กำลังการผลิตที่ยังว่างในโรงงานที่ลงทุนไปหลายพันล้านดอลลาร์ ➡️ TSMC ยังคงครองตลาดด้วยลูกค้ารายใหญ่ เช่น NVIDIA และ AMD ➡️ Samsung ได้ดีลมูลค่า 16.5 พันล้านดอลลาร์กับ Tesla สำหรับชิป AI รุ่นใหม่ ➡️ มีแนวโน้มว่า Samsung อาจผลิตชิปให้กับโครงการ xAI ของ Elon Musk ➡️ Yield rate ของชิป 2nm ของ Samsung อยู่ที่ประมาณ 40% และตั้งเป้าไว้ที่ 60% ภายในสิ้นปี ➡️ Samsung ใช้เทคโนโลยี Gate-All-Around (GAA) ในการพัฒนา node 2nm ➡️ โรงงานในเท็กซัสของ Samsung เป็นจุดยุทธศาสตร์สำคัญในการผลิตชิปในสหรัฐฯ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ การผลิตชิประดับ 2nm ต้องใช้เทคโนโลยี lithography ขั้นสูง เช่น EUV (Extreme Ultraviolet) ➡️ Yield rate ต่ำหมายถึงต้นทุนต่อชิปสูงขึ้น แม้ราคาต่อเวเฟอร์จะถูกลง ➡️ TSMC มีส่วนแบ่งตลาดการผลิตชิประดับสูงมากกว่า 67% ขณะที่ Samsung อยู่ที่ประมาณ 7.7% ➡️ การแข่งขันด้านราคาสามารถดึงดูดลูกค้าใหม่ แต่ต้องแลกกับ margin ที่ลดลง ➡️ Tesla และ xAI เป็นผู้เล่นสำคัญในตลาด AI ที่ต้องการชิปประสิทธิภาพสูงและผลิตในสหรัฐฯ https://www.techpowerup.com/341465/samsung-cuts-2-nm-node-pricing-by-33-in-tsmc-competition-push

🔬 “Glass Substrate: วัสดุใหม่ที่ Apple และ Tesla กำลังจับตามอง — จุดเปลี่ยนของวงการชิปยุคถัดไป” หลังจากถูกพูดถึงในวงการเซมิคอนดักเตอร์มาหลายปี “Glass Substrate” หรือวัสดุแก้วสำหรับฐานชิป กำลังได้รับความสนใจอย่างจริงจังจากบริษัทเทคโนโลยีระดับโลก ล่าสุดมีรายงานว่า Apple และ Tesla กำลังเจรจากับผู้ผลิตเพื่อเตรียมนำเทคโนโลยีนี้มาใช้ในผลิตภัณฑ์รุ่นถัดไป เช่น ชิป FSD ของ Tesla และชิป ASIC ที่ใช้ใน iPhone หรือ MacBook ของ Apple Glass Substrate คือวัสดุที่มาแทน “organic core” ในการแพ็กเกจชิปแบบ chiplet โดยมีข้อดีคือสามารถบรรจุชั้นสัญญาณ (RDL) ได้มากกว่าในพื้นที่เท่าเดิม ทำให้สามารถรวมชิปหลายตัวเข้าด้วยกันได้แน่นขึ้น และลดจำนวนชั้นที่ต้องใช้ ส่งผลให้ผลิตภัณฑ์มีประสิทธิภาพสูงขึ้นและขนาดเล็กลง Apple ได้เริ่มเข้าเยี่ยมผู้ผลิตอุปกรณ์ที่เกี่ยวข้องกับ Glass Substrate เพื่อศึกษาความเป็นไปได้ในการนำมาใช้จริง ขณะที่ Tesla กำลังพิจารณาใช้กับชิป FSD รุ่นถัดไป ซึ่งต้องการความหนาแน่นและความเสถียรสูงในการประมวลผลแบบเรียลไทม์ แม้เทคโนโลยีนี้ยังไม่พร้อมสำหรับการผลิตจำนวนมาก เนื่องจากมีความซับซ้อนด้านการผลิต เช่น การเจาะรู TGV (Through-Glass Via) และการจัดการแผ่นแก้วที่เปราะบาง แต่การที่บริษัทใหญ่อย่าง Apple และ Tesla เริ่มสนใจ ก็เป็นสัญญาณว่า Glass Substrate อาจกลายเป็นมาตรฐานใหม่ในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Apple และ Tesla กำลังเจรจากับผู้ผลิตเพื่อใช้ Glass Substrate ในชิปรุ่นถัดไป ➡️ Apple อาจใช้กับชิป ASIC สำหรับ iPhone และ MacBook ส่วน Tesla อาจใช้กับชิป FSD ➡️ Glass Substrate มาแทน organic core ในการแพ็กเกจชิปแบบ chiplet ➡️ มีความสามารถในการบรรจุสัญญาณมากขึ้นในพื้นที่เท่าเดิม และลดจำนวนชั้นที่ต้องใช้ ➡️ Intel เคยเป็นผู้นำด้าน Glass Substrate แต่ลดการลงทุนในปี 2023 ➡️ มีการทดสอบ Glass Substrate ที่โรงงานของ Intel ในรัฐแอริโซนาเมื่อปี 2023 ➡️ Samsung และ TSMC กำลังเร่งพัฒนาเทคโนโลยีนี้เพื่อผลิตจริงในปี 2026 ➡️ Glass Substrate ช่วยให้สามารถผลิตชิปแบบ multi-die ที่ใหญ่และหนาแน่นขึ้น ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Glass Substrate มีความแข็งแรงและเสถียรกว่า organic core ลดการบิดเบี้ยวของชิป ➡️ สามารถใช้ร่วมกับเทคโนโลยี 3D stacking เช่น SoIC ที่ Apple เตรียมนำมาใช้ใน MacBook ปี 2025 ➡️ มีความโปร่งใส ทำให้สามารถรวม photonic และ electronic components ในชิปเดียวกันได้ ➡️ TSMC กำลังเปลี่ยนจาก wafer กลมเป็น substrate สี่เหลี่ยมเพื่อเพิ่มจำนวนชิปต่อแผ่น ➡️ Glass Substrate เหมาะกับงานที่ต้องการความแม่นยำสูง เช่น AI, รถยนต์อัตโนมัติ และอุปกรณ์สื่อสาร https://wccftech.com/glass-substrates-are-beginning-to-draw-big-tech-interest/

🔋 “แบตเตอรี่รถยนต์ไฟฟ้าอยู่ได้นานแค่ไหน? เทียบอายุการใช้งานกับรถน้ำมันแบบตรงไปตรงมา” ในยุคที่รถยนต์ไฟฟ้า (EV) กลายเป็นทางเลือกหลักของผู้บริโภคทั่วโลก คำถามที่ยังค้างคาใจหลายคนคือ “แบตเตอรี่ของรถ EV จะอยู่ได้นานแค่ไหน?” และ “มันจะคุ้มค่ากว่ารถน้ำมันจริงหรือ?” ล่าสุดมีการศึกษาหลายฉบับที่ช่วยให้เราเห็นภาพชัดขึ้น งานวิจัยจาก Nature Energy วิเคราะห์ข้อมูลจากรถกว่า 29 ล้านคันในสหราชอาณาจักรช่วงปี 2005–2022 พบว่าแบตเตอรี่ของรถ EV มีแนวโน้มใช้งานได้นานขึ้นเรื่อย ๆ โดยเฉลี่ยแบตเตอรี่เสื่อมเพียง 1.8% ต่อปี เทียบกับ 2.3% ในปี 2019 ขณะที่ผู้ผลิตอย่าง Tesla ระบุว่าแบตเตอรี่สามารถอยู่ได้นานถึง 10–20 ปี และ Nissan ก็ยืนยันว่าแบตเตอรี่เกือบทั้งหมดที่ผลิตยังคงใช้งานอยู่ แม้รถน้ำมันจะมีอายุการใช้งานเฉลี่ยที่ 200,000 ไมล์ แต่ก็มีกรณีสุดโต่ง เช่น Toyota Tacoma ที่วิ่งได้ถึง 2 ล้านไมล์ โดยเจ้าของขับส่งยาให้โรงพยาบาลวันละ 100,000 ไมล์ต่อปี ส่วนฝั่ง EV ก็มี Tesla Model S ที่วิ่งไปแล้วกว่า 155,000 ไมล์ โดยเจ้าของในเยอรมนีตั้งเป้าทำลายสถิติโลกที่ 3.26 ล้านไมล์ อย่างไรก็ตาม ปัญหาหลักของ EV คือ “ค่าเปลี่ยนแบตเตอรี่” ที่ยังสูงอยู่ โดยเฉพาะ Tesla ที่อาจต้องจ่ายถึง $10,000–$20,000 ต่อครั้ง และเจ้าของรถที่วิ่งไกลมากอาจต้องเปลี่ยนแบตหลายครั้งในช่วงอายุรถ ขณะที่เครื่องยนต์ของรถน้ำมันมีค่าซ่อมเฉลี่ยอยู่ที่ $2,000–$10,000 เท่านั้น ข่าวดีคือราคาของแบตเตอรี่ EV ลดลงอย่างต่อเนื่อง จาก $400/kWh ในปี 2012 เหลือเพียง $111/kWh ในปี 2024 และมีแนวโน้มลดลงอีกในอนาคต ซึ่งอาจทำให้ EV กลายเป็นตัวเลือกที่คุ้มค่ากว่าทั้งในด้านค่าใช้จ่ายและการดูแลรักษา ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ แบตเตอรี่รถ EV เสื่อมเฉลี่ยเพียง 1.8% ต่อปี ลดลงจาก 2.3% ในปี 2019 ➡️ Tesla ระบุว่าแบตเตอรี่สามารถอยู่ได้นาน 10–20 ปี ➡️ Nissan ยืนยันว่าแบตเตอรี่เกือบทั้งหมดที่ผลิตยังคงใช้งานอยู่ ➡️ รถน้ำมันมีอายุเฉลี่ย 200,000 ไมล์ แต่บางคันวิ่งได้ถึง 2 ล้านไมล์ ➡️ Tesla Model S คันหนึ่งวิ่งไปแล้วกว่า 155,000 ไมล์ และตั้งเป้าทำลายสถิติโลก ➡️ ค่าเปลี่ยนแบตเตอรี่ Tesla อยู่ที่ $10,000–$20,000 ต่อครั้ง ➡️ ค่าเปลี่ยนเครื่องยนต์รถน้ำมันอยู่ที่ $2,000–$10,000 ➡️ ราคาของแบตเตอรี่ EV ลดลงจาก $400/kWh เหลือ $111/kWh ในปี 2024 ➡️ คาดว่าในปี 2030 ค่าเปลี่ยนแบตเตอรี่จะลดลงเหลือ $3,375–$5,000 ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ รถ EV มีชิ้นส่วนเคลื่อนไหวน้อยกว่ารถน้ำมัน ทำให้ค่าบำรุงรักษาน้อยกว่า ➡️ EV ไม่ต้องเปลี่ยนน้ำมันเครื่องหรือดูแลระบบไอเสีย ➡️ แบตเตอรี่ LFP (Lithium Iron Phosphate) มีราคาถูกลงถึง $56/kWh ในบางรุ่น ➡️ การชาร์จที่บ้านมีค่าใช้จ่ายต่ำกว่าการเติมน้ำมันอย่างมาก ➡️ EV ได้รับเครดิตภาษีสูงสุดถึง $7,500 ในสหรัฐฯ ทำให้ราคาซื้อจริงลดลง https://www.slashgear.com/1977447/electric-vehicle-vs-gas-car-battery-lifespan/

🎙️ เรื่องเล่าจาก CUDA ถึง ROCm: เมื่อ Elon Musk บอกว่า “AMD ก็ทำงานได้ดี” Elon Musk ได้โพสต์ข้อความบน X (Twitter เดิม) ว่า AMD Instinct ทำงาน “ค่อนข้างดี” สำหรับโมเดล AI ขนาดเล็กถึงกลาง เช่น inference, fine-tuning และ foundation model ที่ไม่ใหญ่มาก แม้ว่า NVIDIA จะยังคงเป็นตัวเลือกหลักสำหรับงาน training ขนาดใหญ่ แต่คำชมจาก Elon ก็ถือเป็นสัญญาณว่า AMD กำลังไล่ทัน ที่ผ่านมา NVIDIA ครองตลาดด้วย CUDA ซึ่งเป็น ecosystem แบบ lock-in ที่ทำให้ผู้พัฒนาไม่สามารถเปลี่ยนไปใช้แพลตฟอร์มอื่นได้ง่าย ๆ แต่ AMD กำลังตอบโต้ด้วย ROCm ที่เปิดกว้างและพัฒนาอย่างรวดเร็ว โดยเฉพาะในรุ่น MI300 และ MI355X ที่ xAI ของ Elon ก็ใช้งานอยู่ แม้ AMD จะยังไม่ได้รับความนิยมจาก Big Tech เท่ากับ NVIDIA แต่ก็เริ่มมีการใช้งานใน hyperscaler และ cloud provider มากขึ้น เช่น Oracle Cloud และ Dell ที่เริ่มนำ MI350 Series ไปใช้ใน rack-scale AI infrastructure AMD ยังเตรียมเปิดตัว MI450 และ Helios rack ที่จะใช้ HBM4 และ EPYC Venice CPU เพื่อเร่งงาน training ขนาดใหญ่ โดยตั้งเป้าให้ลูกค้า “ไม่มีข้ออ้าง” ที่จะไม่เลือก AMD อีกต่อไป ✅ Elon Musk สนับสนุน AMD สำหรับโมเดล AI ขนาดเล็กถึงกลาง ➡️ กล่าวว่า AMD ทำงานได้ดีสำหรับ inference และ fine-tuning ➡️ xAI ของ Elon ใช้ AMD Instinct MI300/MI355X ในบาง workload ➡️ Tesla ก็เคยร่วมมือกับ AMD ในด้าน hardware ✅ จุดแข็งของ AMD ในตลาด AI ➡️ MI355X ใช้สถาปัตยกรรม CDNA 4 และ ROCm 7 ➡️ มี HBM3E สูงสุด 288 GB และ bandwidth สูงถึง 8 TB/s ➡️ ประสิทธิภาพ inference สูงขึ้นถึง 35 เท่าเมื่อเทียบกับรุ่นก่อน ✅ การขยาย ecosystem ของ AMD ➡️ ROCm รองรับโมเดลใหญ่ เช่น LLaMA และ DeepSeek ตั้งแต่วันแรก ➡️ มี developer cloud สำหรับนักพัฒนา AI โดยเฉพาะ ➡️ OEM อย่าง Dell, HPE, Supermicro เริ่มนำ MI350 Series ไปใช้ในระบบ on-prem และ hybrid ✅ แผนการเปิดตัว MI450 และ Helios rack ➡️ ใช้ HBM4 และ EPYC Venice CPU พร้อม NIC Vulcano 800G ➡️ รองรับ 72 GPU ต่อ rack และให้ bandwidth สูงถึง 1.4 PBps ➡️ ตั้งเป้าให้ประสิทธิภาพสูงกว่า NVIDIA Vera Rubin ถึง 50% ในด้าน memory และ throughput https://wccftech.com/elon-musk-endorses-amd-for-small-to-medium-ai-models/

🤖 “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

🎙️ เรื่องเล่าจากคำสัญญาสู่คำจำกัดความใหม่: เมื่อ Tesla เปลี่ยนความหมายของ FSD และยอมรับว่า “ขับเองจริง” ยังมาไม่ถึง ย้อนกลับไปปี 2016 Tesla เคยประกาศว่า รถทุกคันที่ผลิตจะสามารถอัปเดตซอฟต์แวร์เพื่อให้ขับเองได้โดยไม่ต้องมีคนควบคุม และตั้งแต่ปี 2018 Elon Musk ก็พูดซ้ำทุกปีว่า “ภายในสิ้นปีนี้” ระบบขับเคลื่อนอัตโนมัติจะพร้อมใช้งานจริง Tesla ยังขายแพ็กเกจ “Full Self-Driving Capability” (FSD) ให้ลูกค้าราคา $15,000 พร้อมคำสัญญาว่าจะอัปเดตให้รถขับเองได้ในอนาคต แต่ในปี 2025 Tesla ยอมรับแล้วว่า รถที่ผลิตระหว่างปี 2016–2023 ไม่มีฮาร์ดแวร์ที่รองรับการขับเองโดยสมบูรณ์ และไม่มีแผนชัดเจนในการอัปเกรด ล่าสุด Tesla ได้เปลี่ยนชื่อแพ็กเกจเป็น “Full Self-Driving (Supervised)” พร้อมระบุในเงื่อนไขว่า “ไม่ใช่ระบบอัตโนมัติ” และ “ไม่รับประกันว่าจะเป็นฟีเจอร์ในอนาคต” ซึ่งหมายความว่าผู้ซื้อ FSD วันนี้ไม่ได้ซื้อความสามารถขับเองแบบที่เคยสัญญาไว้ ที่น่าจับตามองคือ Tesla ยังใช้คำว่า FSD ในแผนการจ่ายค่าตอบแทนให้ Elon Musk ซึ่งอาจมีมูลค่าสูงถึง $1 ล้านล้านดอลลาร์ หากบรรลุเป้าหมาย เช่น มีผู้สมัครใช้งาน FSD ถึง 10 ล้านราย แต่ในเอกสารนั้น Tesla ได้เปลี่ยนคำจำกัดความของ FSD ให้คลุมเครือว่า “เป็นระบบช่วยขับที่สามารถทำงานคล้ายอัตโนมัติในบางสถานการณ์” นั่นหมายความว่า แม้ระบบจะยังต้องมีคนจับพวงมาลัยตลอดเวลา ก็ยังถือว่า “บรรลุเป้าหมาย” ได้ตามนิยามใหม่ และ Musk ก็อาจได้รับหุ้นมูลค่ามหาศาลจากการเปลี่ยนคำจำกัดความนี้ ✅ การเปลี่ยนแปลงของคำว่า FSD ➡️ เดิมหมายถึงระบบขับเคลื่อนอัตโนมัติเต็มรูปแบบโดยไม่ต้องมีคนควบคุม ➡️ ปัจจุบันเปลี่ยนเป็น “Full Self-Driving (Supervised)” ที่ยังต้องมีคนจับพวงมาลัย ➡️ Tesla ระบุชัดว่าไม่ใช่ระบบอัตโนมัติ และไม่รับประกันว่าจะเป็นฟีเจอร์ในอนาคต ✅ ผลกระทบต่อผู้ซื้อ FSD ➡️ รถที่ผลิตระหว่างปี 2016–2023 ไม่มีฮาร์ดแวร์ที่รองรับการขับเอง ➡️ ไม่มีแผนชัดเจนในการอัปเกรดฮาร์ดแวร์ให้กับรถรุ่นเก่า ➡️ ผู้ซื้อ FSD วันนี้ไม่ได้รับคำสัญญาแบบเดียวกับผู้ซื้อในอดีต ✅ แผนค่าตอบแทนของ Elon Musk ➡️ Tesla เสนอแพ็กเกจค่าตอบแทนสูงสุด $1 ล้านล้านดอลลาร์ ➡️ หนึ่งในเป้าหมายคือมีผู้ใช้งาน FSD ถึง 10 ล้านราย ➡️ คำจำกัดความของ FSD ในเอกสารถูกเปลี่ยนให้คลุมเครือ ✅ ความแตกต่างระหว่างการตลาดกับเอกสารทางกฎหมาย ➡️ Tesla ใช้คำว่า “ขับเองได้” ในการขาย แต่ใช้คำว่า “ช่วยขับ” ในเอกสาร ➡️ ระบบที่ยังต้องมีคนควบคุมก็ถือว่า “บรรลุเป้าหมาย” ได้ตามนิยามใหม่ ➡️ อาจนำไปสู่การจ่ายหุ้นให้ Musk แม้ระบบยังไม่ขับเองจริง https://electrek.co/2025/09/05/tesla-changes-meaning-full-self-driving-give-up-promise-autonomy/

💸 เรื่องเล่าจากเบื้องหลัง Coinbase: เมื่อภัยไซเบอร์มาในรูปแบบ “สินบน” ในเดือนพฤษภาคม 2025 บริษัทคริปโตยักษ์ใหญ่ Coinbase ได้รับอีเมลจากแฮกเกอร์นิรนาม แจ้งว่าพวกเขาได้ข้อมูลลูกค้าจำนวนหนึ่ง พร้อมเอกสารภายในของบริษัท โดยขู่เรียกค่าไถ่ถึง 20 ล้านดอลลาร์เพื่อไม่ให้เผยแพร่ข้อมูล แต่สิ่งที่น่าตกใจไม่ใช่แค่การขโมยข้อมูล — แต่เป็น “วิธีการ” ที่แฮกเกอร์ใช้: พวกเขาเสนอสินบนให้พนักงาน outsource ที่ศูนย์บริการลูกค้าในอินเดีย (TaskUs) เพื่อให้เข้าถึงระบบภายใน โดยมีการจ่ายเงินสูงถึง 2,500 ดอลลาร์ต่อคนเพื่อให้คัดลอกข้อมูลจากระบบสนับสนุนลูกค้า ข้อมูลที่ถูกขโมยมีทั้งชื่อ เบอร์โทร อีเมล หมายเลขประกันสังคม และข้อมูลบัญชีธนาคารแบบ masked รวมถึงข้อมูลการใช้งานของลูกค้ากว่า 70,000 ราย — คิดเป็น 1% ของผู้ใช้งานรายเดือนของ Coinbase Coinbase ปฏิเสธที่จะจ่ายค่าไถ่ และสวนกลับด้วยการตั้งค่าหัวแฮกเกอร์ 20 ล้านดอลลาร์ พร้อมให้คำมั่นว่าจะชดเชยลูกค้าที่ตกเป็นเหยื่อของการหลอกลวงผ่าน social engineering และปรับปรุงระบบรักษาความปลอดภัยให้เข้มแข็งขึ้น นอกจากนี้ Coinbase ยังไล่พนักงานที่รับสินบนออกทันที และแจ้งหน่วยงานบังคับใช้กฎหมายทั้งในสหรัฐฯ และต่างประเทศให้ดำเนินคดี ส่วน TaskUs ก็หยุดให้บริการ Coinbase ที่ศูนย์ในอินเดีย และปลดพนักงานกว่า 226 คน สิ่งที่ผู้เชี่ยวชาญชี้คือ “การติดสินบน” กำลังกลายเป็นช่องทางใหม่ของแฮกเกอร์ในการเจาะระบบองค์กร โดยเฉพาะเมื่อการโจมตีแบบเดิม เช่น phishing เริ่มถูกป้องกันได้ดีขึ้น 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ Coinbase ถูกแฮกเกอร์ขู่เรียกค่าไถ่ 20 ล้านดอลลาร์จากข้อมูลลูกค้าและเอกสารภายใน ➡️ แฮกเกอร์ใช้วิธีติดสินบนพนักงาน outsource ที่บริษัท TaskUs ในอินเดีย ➡️ มีการเสนอเงินสูงถึง $2,500 ต่อคนเพื่อให้คัดลอกข้อมูลจากระบบสนับสนุนลูกค้า ➡️ ข้อมูลที่ถูกขโมยรวมถึงชื่อ เบอร์โทร อีเมล หมายเลขประกันสังคม และข้อมูลบัญชี ➡️ Coinbase ปฏิเสธการจ่ายค่าไถ่ และตั้งค่าหัวแฮกเกอร์เป็นเงินเท่ากัน ➡️ บริษัทให้คำมั่นว่าจะชดเชยลูกค้าที่ตกเป็นเหยื่อ social engineering ➡️ พนักงานที่รับสินบนถูกไล่ออกทันที และถูกแจ้งความดำเนินคดี ➡️ TaskUs หยุดให้บริการ Coinbase ที่ศูนย์ในอินเดีย และปลดพนักงาน 226 คน ➡️ Coinbase ประเมินค่าเสียหายและค่าชดเชยอยู่ระหว่าง $180M ถึง $400M ➡️ ผู้เชี่ยวชาญแนะนำให้ฝึกอบรมพนักงานเรื่องการรับมือกับการติดสินบน ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ กลุ่มแฮกเกอร์ “The Com” อ้างว่าอยู่เบื้องหลังการโจมตี แต่ยังไม่มีการยืนยัน ➡️ การติดสินบนพนักงานเพื่อเข้าถึงข้อมูลภายในเคยเกิดขึ้นกับ Tesla ในปี 2020 ➡️ การใช้สินบนเป็นช่องทางโจมตีองค์กรกำลังเพิ่มขึ้นในหลายอุตสาหกรรม ➡️ การฝึกอบรมพนักงานให้รู้เท่าทันการติดสินบนควรเป็นส่วนหนึ่งของแผนความปลอดภัย ➡️ การตั้งศูนย์บริการใหม่ในสหรัฐฯ เป็นหนึ่งในมาตรการป้องกันของ Coinbase https://www.csoonline.com/article/4042522/behind-the-coinbase-breach-bribery-is-an-emerging-enterprise-threat.html