ลืม ransomware ไปก่อน—Quantum Computing คือภัยไซเบอร์ที่องค์กรทั่วโลกกลัวที่สุด

รายงานล่าสุดจาก Capgemini Research Institute ซึ่งสำรวจองค์กรขนาดใหญ่กว่า 1,000 แห่งใน 13 ประเทศ พบว่า 70% ขององค์กรเหล่านี้มองว่า Quantum Computing คือภัยคุกคามด้านความปลอดภัยที่ร้ายแรงที่สุดในอนาคต มากกว่าการโจมตีแบบ ransomware ที่เคยเป็นอันดับหนึ่ง

เหตุผลคือ Quantum Computer จะสามารถ “ถอดรหัส” ระบบเข้ารหัสที่ใช้อยู่ในปัจจุบันได้ทั้งหมด เช่น RSA, ECC และ AES ซึ่งเป็นหัวใจของการรักษาความปลอดภัยในระบบธนาคาร, การสื่อสาร, โครงสร้างพื้นฐาน และแม้แต่ระบบป้องกันประเทศ

สิ่งที่น่ากังวลที่สุดคือแนวโน้ม “Harvest Now, Decrypt Later” หรือการที่หน่วยงานบางแห่ง (โดยเฉพาะรัฐ) กำลังเก็บข้อมูลที่เข้ารหัสไว้ล่วงหน้า เพื่อรอวันที่ Quantum Computer มีพลังมากพอจะถอดรหัสได้—ซึ่งหลายองค์กรเชื่อว่า “Q-Day” หรือวันที่เกิดเหตุการณ์นี้จะมาถึงภายใน 5–10 ปี

Capgemini แนะนำให้องค์กรเริ่มเปลี่ยนไปใช้ระบบ “Post-Quantum Cryptography” ตั้งแต่วันนี้ เพื่อป้องกันความเสียหายในอนาคต และสร้างความเชื่อมั่นระยะยาว

ข้อมูลจากข่าว
- รายงานจาก Capgemini พบว่า 70% ขององค์กรขนาดใหญ่มองว่า Quantum Computing เป็นภัยไซเบอร์อันดับหนึ่ง
- Quantum Computer สามารถถอดรหัสระบบเข้ารหัสแบบดั้งเดิมได้ เช่น RSA, ECC, AES
- แนวโน้ม “Harvest Now, Decrypt Later” คือการเก็บข้อมูลไว้ล่วงหน้าเพื่อรอถอดรหัสในอนาคต
- 65% ขององค์กรกังวลว่า Q-Day จะเกิดภายใน 5 ปี และ 60% เชื่อว่าจะเกิดภายใน 10 ปี
- องค์กรเริ่มเปลี่ยนไปใช้ Post-Quantum Cryptography เพื่อป้องกันล่วงหน้า
- Capgemini แนะนำให้เปลี่ยนเร็วเพื่อความต่อเนื่องทางธุรกิจและความเชื่อมั่นระยะยาว

คำเตือนและข้อควรระวัง
- หากไม่เปลี่ยนระบบเข้ารหัสให้รองรับ Quantum ภายในเวลาอันใกล้ องค์กรอาจเสี่ยงต่อการสูญเสียข้อมูลมหาศาล
- ข้อมูลที่ถูกเก็บไว้วันนี้ อาจถูกถอดรหัสในอนาคตโดยไม่มีทางป้องกัน
- การเปลี่ยนระบบเข้ารหัสต้องใช้เวลาและทรัพยากรจำนวนมาก องค์กรควรวางแผนล่วงหน้า
- การรอให้ Q-Day มาถึงก่อนค่อยเปลี่ยนอาจสายเกินไป และส่งผลต่อความมั่นคงของระบบทั้งหมด
- องค์กรที่ไม่เตรียมตัวอาจเสียเปรียบด้านการแข่งขันและความไว้วางใจจากลูกค้า

https://www.techradar.com/pro/security/forget-ransomware-most-firms-think-quantum-computing-is-the-biggest-security-risk-to-come

RealSense แยกตัวจาก Intel – รับทุน 50 ล้านดอลลาร์เพื่อสร้างอนาคต AI และหุ่นยนต์

RealSense ซึ่งเป็นแบรนด์ที่รู้จักกันดีด้านกล้องตรวจจับความลึก (depth cameras) ได้ประกาศแยกตัวออกจาก Intel อย่างเป็นทางการ และจะดำเนินธุรกิจในฐานะบริษัทอิสระ โดยยังคงใช้ชื่อเดิม “RealSense”

บริษัทได้รับเงินลงทุน Series A จำนวน 50 ล้านดอลลาร์จาก Intel Capital และ MediaTek Innovation Fund เพื่อขยายตลาดและเพิ่มกำลังการผลิต โดยเน้นไปที่เทคโนโลยี AI, หุ่นยนต์, ไบโอเมตริกซ์ และระบบคอมพิวเตอร์วิทัศน์ (computer vision)

CEO ของ RealSense, Nadav Orbach กล่าวว่า “เราจะใช้ความเป็นอิสระนี้เพื่อเร่งนวัตกรรมและปรับตัวต่อการเปลี่ยนแปลงของตลาดอย่างรวดเร็ว” พร้อมระบุว่าเทคโนโลยีของบริษัทถูกใช้งานใน 60% ของหุ่นยนต์เคลื่อนที่อัตโนมัติและหุ่นยนต์คล้ายมนุษย์ทั่วโลก

RealSense มีลูกค้ากว่า 3,000 รายทั่วโลก และถือครองสิทธิบัตรด้าน computer vision มากกว่า 80 รายการ โดยมีพันธมิตรสำคัญ เช่น ANYbotics, Eyesynth, Fit:Match และ Unitree Robotics

บริษัทกำลังขยายทีมวิศวกรด้าน AI และหุ่นยนต์ รวมถึงทีมขายและการตลาด เพื่อรองรับความต้องการที่เพิ่มขึ้น โดยเฉพาะในตลาด edge AI และระบบจดจำใบหน้าในสถานที่สาธารณะ

ผลิตภัณฑ์ล่าสุดคือกล้อง D555 ที่รองรับ Power over Ethernet และใช้ชิป Vision SoC V5 ซึ่งยังอยู่ในขั้นตอนการนำไปใช้งานในอุปกรณ์จำนวนมาก

ข้อมูลจากข่าว
- RealSense แยกตัวจาก Intel และกลายเป็นบริษัทอิสระ
- ได้รับเงินลงทุน Series A จำนวน 50 ล้านดอลลาร์จาก Intel Capital และ MediaTek
- มุ่งเน้นด้าน AI, หุ่นยนต์, ไบโอเมตริกซ์ และ computer vision
- เทคโนโลยีของ RealSense ถูกใช้ใน 60% ของหุ่นยนต์เคลื่อนที่อัตโนมัติและหุ่นยนต์คล้ายมนุษย์ทั่วโลก
- มีลูกค้ากว่า 3,000 ราย และถือครองสิทธิบัตรกว่า 80 รายการ
- พันธมิตรสำคัญ ได้แก่ ANYbotics, Eyesynth, Fit:Match และ Unitree Robotics
- ผลิตภัณฑ์ล่าสุดคือกล้อง D555 ที่ใช้ Vision SoC V5 และรองรับ PoE
- บริษัทกำลังขยายทีมวิศวกรและทีมขายเพื่อรองรับการเติบโตของตลาด

คำเตือนและข้อควรระวัง
- การแยกตัวจาก Intel อาจทำให้ RealSenseต้องเผชิญกับความท้าทายด้านทรัพยากรและการบริหารจัดการ
- การแข่งขันในตลาด computer vision และ edge AI รุนแรงขึ้น โดยมีผู้เล่นรายใหญ่หลายราย
- การนำเทคโนโลยีจดจำใบหน้าไปใช้ในพื้นที่สาธารณะอาจกระทบต่อความเป็นส่วนตัวของประชาชน
- การพึ่งพาเงินลงทุนจากบริษัทใหญ่ อาจมีข้อจำกัดด้านทิศทางธุรกิจในอนาคต
- การนำผลิตภัณฑ์ใหม่เข้าสู่ตลาดจำนวนมากต้องใช้เวลาและการทดสอบที่เข้มงวด

https://www.tomshardware.com/tech-industry/realsense-completes-spin-out-from-intel-gets-usd50-million-in-funding-from-intel-capital-and-mediatek

จัดสเป็คคอมพ์วันนี้ ลองจัดชุด Intel + Nvidia RTX5050 ตัวใหม่ที่เพิ่งออกเลยครับ
ครบชุดเหมือนเดิม รวมจอ รวม Windows 11 Home ของแท้

ขอขอบคุณร้าน Advice สำหรับข้อมูลราคา
#spec #computer #advice #สเป็คลุง

เคยไหมที่เปิด Windows ใหม่ แล้วต้องมานั่งลบ Xbox, Notepad, Camera, Media Player, Terminal, Sound Recorder ที่ตัวเองไม่ได้ใช้ — แต่บางอันก็กดยกเลิกไม่ได้? → ตอนนี้ Microsoft ใส่ทางลัด “ถอดได้แบบมีศักดิ์ศรี” มาให้แล้วใน Windows 11 เวอร์ชัน 25H2 → โดยเพิ่มนโยบายชื่อว่า Remove Default Microsoft Store Packages ใน Group Policy

ผู้ใช้ระดับองค์กร (โดยเฉพาะสาย Admin) สามารถเข้าไปที่ Computer Configuration > Administrative Templates > Windows Components > App Package Deployment → แล้วเลือกแอปที่ต้องการลบทิ้ง เช่น Xbox, Notepad, Terminal, Media Player ฯลฯ ได้ทันที

ก่อนหน้านี้ถ้าจะทำแบบนี้ ต้องพึ่ง PowerShell, script พิเศษ หรือ image modify ซึ่งเสี่ยงผิดพลาดและยุ่งยากมาก → ตอนนี้ใช้ policy ของจริง → เสถียร + ได้ผลจริง + มี GUI

Windows 11 25H2 เพิ่มฟีเจอร์ “Remove Default Microsoft Store Packages” สำหรับถอนแอป Microsoft ที่ติดมากับระบบ  
• ใช้งานได้ผ่าน Group Policy  
• เมนูอยู่ใน: App Package Deployment

สามารถถอนแอปเหล่านี้ได้:  
• Xbox App  
• Windows Media Player  
• Notepad  
• Camera  
• Sound Recorder  
• Windows Terminal  
• และอื่น ๆ ที่ติดมากับ Store โดยไม่ใช่แอป third-party

เหมาะสำหรับองค์กรที่ต้องการ UI สะอาด หรือสาย user ที่ไม่อยากเจอแอปซ้ำซ้อน

เป็น native feature ครั้งแรกที่ไม่ต้องใช้ PowerShell หรือ script ภายนอก

Microsoft ยืนยันว่าแม้ใน Windows 11 24H2 ก็จะมีฟีเจอร์นี้ด้วย แต่ต้องเปิดใช้งานเอง

ผู้ใช้งานต้องกำหนดนโยบายก่อนการ login ของ user รายใหม่ → เพื่อให้หน้าจอสะอาดตั้งแต่ต้น

https://www.techspot.com/news/108600-windows-11-25h2-adds-tool-debloat-os-remove.html

เมื่อก่อน ถ้าเรียนคอมฯ ก็ต้องเรียนเขียนโค้ด จดจำ syntax จัดการอัลกอริธึม…แต่วันนี้ AI อย่าง Copilot, ChatGPT หรือ Claude ก็ “เขียนให้เราได้หมด” → ทำให้หลายคนเริ่มตั้งคำถามว่า “จำเป็นไหมที่นักศึกษายังต้องเรียนเขียนโค้ดจาก 0?”

จากรายงานของ TechSpot พบว่า:
- หลายมหาวิทยาลัย เช่น Carnegie Mellon University (CMU) กำลัง “รีเซ็ต” หลักสูตร
- เน้น “การคิดเชิงระบบ + ความเข้าใจพื้นฐาน AI” มากกว่าทักษะเชิงเทคนิคล้วน ๆ
- นักศึกษาเริ่มใช้ AI เป็น “ไม้เท้า” แต่อาจลืมว่า “ยังต้องรู้ว่ากำลังเดินไปไหน”

บางวิชาก็อนุญาตให้ใช้ AI ได้ตั้งแต่ปีแรก → สุดท้ายพบว่า นักศึกษาใช้ AI ทำการบ้าน แล้ว “ไม่เข้าใจโค้ดครึ่งหนึ่งที่ได้มา” → ทำให้หลายคนเริ่มกลับไปตั้งใจเรียนเขียนโค้ดเอง

ผลกระทบยังไปไกลถึงตลาดแรงงาน → งานสาย software entry-level ถูกลดลงอย่างชัดเจน (ลด 65% ในรอบ 3 ปี ตามข้อมูลของ CompTIA) → นักศึกษาที่เคยคิดว่า “เรียนคอม = จบแล้วได้เงินเดือนดี” ก็เริ่มวางแผนเรียน minor ด้านอื่น ๆ เพิ่ม เช่น ความมั่นคงปลอดภัย, ปัญญาสังคม, หรือการเมือง

มีข้อเสนอว่าวิทยาการคอมพิวเตอร์จะกลายเป็นเหมือน “วิชาศิลปศาสตร์ยุคใหม่” ที่ต้องผสานทักษะด้านเทคนิค + ความคิดเชิงวิพากษ์ + การสื่อสาร เพื่ออยู่รอดในยุคที่ AI เป็นเพื่อนร่วมงานทุกที่

หลายมหาวิทยาลัยสหรัฐฯ ปรับหลักสูตรคอมพิวเตอร์ เน้น “AI literacy” และ “computational thinking”  
• ลดการเน้น syntax ของภาษาโปรแกรม  
• สนับสนุนวิชาข้ามศาสตร์ เช่น คอมพิวเตอร์ + ชีววิทยา, คอมฯ + นโยบาย

Carnegie Mellon University เป็นหนึ่งในผู้นำการเปลี่ยนแปลง  
• บางวิชาอนุญาตให้นักศึกษาใช้ AI ทำการบ้าน  
• แต่พบว่า AI ทำให้ “หลงทาง” และไม่เข้าใจโค้ดจริง  
• ทำให้นักศึกษาหลายคนกลับมาสนใจเรียน code อย่างตั้งใจอีกครั้ง

NSF จัดโครงการ ‘Level Up AI’ เพื่อร่วมกำหนด “พื้นฐานด้าน AI” สำหรับนักศึกษาสายคอม  
• ร่วมมือกับสมาคมวิจัย (Computing Research Association) และมหาวิทยาลัยทั่วประเทศ  
• ระยะโครงการ 18 เดือน

แนวโน้ม: คอมพิวเตอร์อาจกลายเป็นวิชา “พื้นฐาน” ที่เหมือนศิลปศาสตร์ยุคใหม่  
• ต้องใช้ทักษะคิดวิเคราะห์–สื่อสาร–เข้าใจสังคมควบคู่กับเทคนิค

หลายคนใช้ AI ช่วย coding แต่เริ่มระวังไม่ให้ใช้จน “ทื่อ” หรือไม่มีพื้นฐาน

https://www.techspot.com/news/108574-universities-rethinking-computer-science-curriculum-response-ai-tools.html

ใน Windows 11 และ Windows Server 2025 นั้น ระบบต้องใช้ TPM 2.0 เป็นเงื่อนไขหลัก → เพื่อเปิดใช้ BitLocker, Secure Boot และความปลอดภัยอื่น ๆ → แต่พอรัน VM ด้วย Hyper-V (แบบ Generation 2) มักจะใช้ vTPM แทนฮาร์ดแวร์จริง

สิ่งที่หลายคนไม่รู้คือ vTPM แต่ละเครื่องเสมือนจะ ผูกกับใบรับรองดิจิทัล (self-signed certificates) ที่สร้างโดยเครื่องโฮสต์เดิม → ถ้าย้าย VM ไปยังเครื่องใหม่โดยไม่ย้ายใบรับรองตามไปด้วย… → การเปิดใช้ VM จะล้มเหลวทันที เพราะระบบไม่สามารถถอดรหัสข้อมูล BitLocker ได้!

ข่าวดีคือ Microsoft เพิ่งออกคู่มือ “ละเอียดยิบ” บอกวิธี export/import ใบรับรองทั้งสองใบนี้ → พร้อมคำสั่ง PowerShell ให้เอาไปใช้ได้เลย → ป้องกัน VM ร่วง, ข้อมูลลับปลดล็อกไม่ได้ หรือ downtime จากการย้ายเครื่องผิดวิธี

สาระสำคัญจากข่าว:
Microsoft เผยวิธีการย้าย vTPM-enabled VM ระหว่าง Hyper-V hosts อย่างปลอดภัย  
• รองรับ Windows 11 และ Server 2025 ที่ต้องใช้ TPM  
• ป้องกันความล้มเหลวจากการย้าย VM โดยไม่ได้ย้าย certificate

Hyper-V สร้างใบรับรองเอง 2 ใบให้แต่ละ VM ที่ใช้ vTPM:  
• Shielded VM Encryption Certificate (UntrustedGuardian)(ComputerName)  
• Shielded VM Signing Certificate (UntrustedGuardian)(ComputerName)  
• เก็บไว้ใน MMC > Certificates > Local Computer > Personal > “Shielded VM Local Certificates”

ใบรับรองมีอายุ 10 ปี ใช้ผูกกับการเข้ารหัส BitLocker และระบบ TPM ของ VM  
• สำคัญมาก — ถ้าไม่มีใบนี้, VM จะไม่สามารถ boot ได้เมื่อย้าย host

ผู้ดูแลระบบต้อง export ใบรับรองทั้งสองใบ (พร้อม private key) ไปเป็น .PFX แล้ว import บน host ใหม่  
• Microsoft มีตัวอย่างคำสั่ง PowerShell ให้ใช้โดยตรง  
• พร้อมคู่มือการ update เมื่อใกล้หมดอายุ

รองรับทั้งการ live migration และ manual export/import
• ใช้ได้กับงานคลาวด์, องค์กร, ระบบ DEV/UAT ที่ต้องเคลื่อน VM บ่อย

หากไม่ย้ายใบรับรอง → VM จะเปิดไม่ติด เพราะระบบไม่เชื่อว่าเป็นเครื่องเดิม  
• ข้อมูลที่เข้ารหัสไว้ เช่น BitLocker จะถูกล็อกถาวร

เครื่องใหม่จะถือว่าใบรับรองนั้นเป็น “Untrusted” เว้นแต่ import ไปอย่างถูกต้อง

vTPM Certificate ถูกผูกไว้กับ “เครื่องโฮสต์” ไม่ใช่ VM เอง → การ clone/copy VM ก็ใช้ใบเดิมไม่ได้

การสั่งลบ VM โดยไม่ backup ใบรับรอง → อาจทำให้ VM ใช้การไม่ได้ตลอดกาล

ยังมีผู้ใช้จำนวนมากที่ย้าย VM แบบไม่รู้เรื่องนี้มาก่อน → เสี่ยงเกิด “VM Brick” เงียบ ๆ ในองค์กร

https://www.neowin.net/news/microsoft-shares-detailed-guide-to-meet-windows-11-tpm-requirements-when-moving-vms/

ปัจจุบัน **เทคโนโลยีทางทหารที่ร้​ววและแม่นยำ (Rapid and Precise Military Technology)** เป็นหัวใจสำคัญของการป้องกันประเทศ ประเทศที่ถือว่าเป็นผู้นำในสาขานี้ ได้แก่:

1. **สหรัฐอเมริกา:**
* **จุดแข็ง:** ลงทุนมหาศาลใน R&D, นำโด่งด้านอาวุธไฮเปอร์โซนิก (Hypersonic Weapons - เร็วเหนือเสียงมาก), ระบบป้องกันขีปนาวุธ (เช่น THAAD, Aegis), ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และระบบอัตโนมัติในสงคราม, การรบด้วยเครือข่าย (Network-Centric Warfare), โดรนรบ (UCAVs) ขั้นสูง (เช่น MQ-9 Reaper, XQ-58 Valkyrie), และดาวเทียมลาดตระเวนแม่นยำสูง
* **ความก้าวหน้าล่าสุด:** การพัฒนาอาวุธพลังงานนำทาง (Directed Energy Weapons) เช่น เลเซอร์, การบูรณาการ AI เข้ากับกระบวนการตัดสินใจทางการทหาร (JADC2 - Joint All-Domain Command and Control)

2. **จีน:**
* **จุดแข็ง:** พัฒนาอย่างก้าวกระโดดในทศวรรษที่ผ่านมา โดยเน้นการทุ่มงบประมาณและขโมยเทคโนโลยี, นำโด่งในด้านขีปนาวุธข้ามทวีป (ICBMs) และขีปนาวุธพิสัยใกล้-กลาง (SRBMs/MRBMs) ที่แม่นยำ, อาวุธไฮเปอร์โซนิก (เช่น DF-ZF), ระบบต่อต้านดาวเทียม (ASAT) และต่อต้านขีปนาวุธ, โดรนรบจำนวนมากและก้าวหน้า (เช่น Wing Loong, CH-series), และกำลังพัฒนากองเรือทะเลหลวงที่ทันสมัย
* **ความก้าวหน้าล่าสุด:** การทดสอบอาวุธไฮเปอร์โซนิกที่สร้างความประหลาดใจให้วงการ, การขยายขีดความสามารถทางไซเบอร์และอวกาศ

3. **รัสเซีย:**
* **จุดแข็ง:** แม้เศรษฐกิจมีข้อจำกัด แต่ยังคงเน้นการพัฒนาอาวุธยุทโธปกรณ์ใหม่เพื่อรักษาความสมดุล, มีอาวุธไฮเปอร์โซนิกที่ประจำการแล้ว (เช่น Kinzhal, Avangard), ระบบป้องกันขีปนาวุธ (เช่น S-400, S-500), ระบบสงครามอิเล็กทรอนิกส์ (Electronic Warfare) ที่ทรงพลัง, และขีปนาวุธพิสัยใกล้-กลางแม่นยำ
* **สถานะปัจจุบัน:** การรุกรานยูเครนส่งผลกระทบต่อความสามารถทางการผลิตและอาจชะลอการพัฒนาบางส่วน แต่ก็แสดงให้เห็นการใช้ขีปนาวุธแม่นยำ (และความท้าทายของมัน) รวมถึงสงครามอิเล็กทรอนิกส์อย่างเข้มข้น

4. **ประเทศอื่นๆ ที่มีความก้าวหน้า:**
* **อิสราเอล:** เป็นสุดยอดด้านเทคโนโลยีโดรน (UAVs/UCAVs), ระบบป้องกันขีปนาวุธ (Iron Dome, David's Sling, Arrow), สงครามไซเบอร์, ระบบ C4ISR (Command, Control, Communications, Computers, Intelligence, Surveillance, and Reconnaissance) และเทคโนโลยีภาคพื้นดินแม่นยำ
* **สหราชอาณาจักร, ฝรั่งเศส, เยอรมนี (และสหภาพยุโรป):** มีความเข้มแข็งด้านเทคโนโลยีทางการทหารโดยเฉพาะระบบอากาศยาน (รบกริปเพน, ราฟาเอล), เรือดำน้ำ, ระบบป้องกันขีปนาวุธ (ร่วมกับ NATO), เทคโนโลยีไซเบอร์ และกำลังร่วมมือกันพัฒนานวัตกรรมใหม่ๆ เช่น ระบบอากาศยานรุ่นต่อไป (FCAS), รถถังหลักใหม่ (MGCS)

**ผลดีของเทคโนโลยีทางทหารที่รวดเร็วและแม่นยำ:**

1. **เพิ่มประสิทธิภาพการป้องกันประเทศ:** ป้องกันภัยคุกคามได้อย่างทันท่วงทีและแม่นยำกว่าเดิม
2. **ลดความเสียหายพลเรือน (ในทางทฤษฎี):** ความแม่นยำสูง *ควรจะ* ลดการโจมตีพลาดเป้าและความสูญเสียของพลเรือนได้
3. **เพิ่มขีดความสามารถในการป้องปราม:** การมีอาวุธที่รวดเร็ว แม่นยำ และยากต่อการสกัดกั้น (เช่น ไฮเปอร์โซนิก) ทำให้ศัตรูต้องคิดหนักก่อนจะโจมตี
4. **เพิ่มประสิทธิภาพในการรบ:** ระบบ C4ISR และเครือข่ายการรบช่วยให้ตัดสินใจได้เร็วขึ้นและใช้ทรัพยากรอย่างมีประสิทธิภาพ
5. **ลดความสูญเสียของทหาร:** การใช้โดรนหรือระบบอัตโนมัติสามารถลดการส่งทหารเข้าไปในพื้นที่อันตรายโดยตรง

**ผลเสียและความท้าทายของเทคโนโลยีทางทหารที่รวดเร็วและแม่นยำ:**

1. **ความเสี่ยงต่อการแข่งขันทางการ bewaffnung (Arms Race):** ความก้าวหน้าอย่างรวดเร็วกระตุ้นให้ประเทศคู่แข่งเร่งพัฒนาตาม นำไปสู่การแข่งขันที่สิ้นเปลืองและเพิ่มความตึงเครียดระหว่างประเทศ
2. **ความท้าทายด้านเสถียรภาพเชิงยุทธศาสตร์ (Strategic Stability):** อาวุธที่รวดเร็วมาก (เช่น ไฮเปอร์โซนิก) และระบบป้องกันขีปนาวุธ อาจลดเวลาในการตัดสินใจตอบโต้ และเพิ่มความเสี่ยงต่อการเข้าใจผิดว่าเป็นการโจมตีครั้งแรก (First Strike) ในช่วงวิกฤต
3. **ความซับซ้อนของสงครามไซเบอร์และอวกาศ:** เทคโนโลยีทหารสมัยใหม่พึ่งพาระบบดิจิทัล ดาวเทียม และเครือข่ายการสื่อสาร ซึ่งเปราะบางต่อการโจมตีทางไซเบอร์และการทำสงครามในอวกาศ
4. **ความท้าทายด้านจริยธรรมและกฎหมาย (โดยเฉพาะระบบอัตโนมัติ):**
* **อาวุธอัตโนมัติร้ายแรง (Lethal Autonomous Weapons Systems - LAWS):** การที่เครื่องจักรตัดสินใจใช้กำลังร้ายแรงโดยมนุษย์ควบคุมน้อยเกินไป ก่อให้เกิดคำถามจริยธรรมใหญ่หลวงเรื่องความรับผิดชอบ การควบคุม และการปกป้องพลเรือน
* **การลดอุปสรรคในการใช้กำลัง:** ความแม่นยำและความ "สะอาด" (ในทางทฤษฎี) ของอาวุธอาจทำให้ผู้นำทางการเมืองตัดสินใจใช้กำลังทางทหารได้ง่ายขึ้น
5. **ค่าใช้จ่ายมหาศาล:** การวิจัย พัฒนา และจัดหาอาวุธเทคโนโลยีสูงเหล่านี้ใช้งบประมาณแผ่นดินจำนวนมาก ซึ่งอาจเบียดบังงบประมาณสาธารณะด้านอื่นๆ เช่น สาธารณสุข การศึกษา
6. **ความเสี่ยงต่อการแพร่กระจาย:** เทคโนโลยีบางส่วนอาจรั่วไหลหรือถูกถ่ายทอดไปยังรัฐหรือกลุ่มที่ไม่พึงประสงค์ ทำให้เกิดความไม่มั่นคงในภูมิภาคต่างๆ

**สรุป:**
สหรัฐฯ จีน และรัสเซีย เป็นผู้นำหลักในเทคโนโลยีการทหารที่รวดเร็วและแม่นยำ โดยมีอิสราเอลและชาติยุโรปชั้นนำเป็นผู้เล่นสำคัญในด้านเฉพาะทาง แม้เทคโนโลยีเหล่านี้จะเพิ่มขีดความสามารถในการป้องกันประเทศ ป้องปราม และ *มีศักยภาพ* ในการลดความเสียหายพลเรือนได้อย่างมาก แต่ก็มาพร้อมกับความท้าทายและความเสี่ยงครั้งใหม่ที่ร้ายแรงไม่แพ้กัน ทั้งในด้านการแข่งขัน bewaffnung เสถียรภาพเชิงยุทธศาสตร์ จริยธรรม (โดยเฉพาะเรื่องอาวุธอัตโนมัติ) และงบประมาณ การบริหารจัดการความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีทหารควบคู่ไปกับการทูตและการควบคุม bewaffnung จึงมีความสำคัญยิ่งต่อความมั่นคงและเสถียรภาพของโลกในระยะยาว

ทุกวันนี้เวลารถเกิดอุบัติเหตุ เราต้องส่งไปให้ช่างประเมิน ตรวจเช็กรูปถ่าย ส่งเรื่องประกัน ฯลฯ ซึ่งกระบวนการเหล่านี้มักใช้เวลาและพึ่งพาคนเป็นหลัก

โครงการใหม่นี้กำลังจะเปลี่ยนเกม → ทีมวิจัยจาก University of Portsmouth พัฒนาระบบที่ใช้ AI Vision + Machine Learning → เพื่อตรวจจับความเสียหายจากภาพถ่ายหรือข้อมูลหลังอุบัติเหตุ → พร้อมแนะนำแนวทางซ่อม, ประเมินต้นทุน, และจัดลำดับงานเข้าสู่อู่ซ่อมอัตโนมัติ

ผู้ร่วมพัฒนาคือ ABL 1 Touch บริษัทศูนย์ซ่อมรถยนต์รายใหญ่ในอังกฤษ และ Innovate UK ซึ่งเป็นองค์กรส่งเสริมนวัตกรรมของรัฐ → โดยเป้าหมายไม่ใช่แค่ลดต้นทุน–เพิ่มความเร็วเท่านั้น แต่จะสร้าง “technical benchmark” ให้ใช้ในระดับอุตสาหกรรมทั้งระบบ

ตัวแทนจากบริษัทก็เสริมว่า ระบบนี้จะช่วยลดการพึ่งพาบุคคลคนเดียว (single point dependency) และปรับปรุงการจัดคิว–วางแผนทรัพยากรในอู่ซ่อมรถทั่วประเทศ

ทีมจาก University of Portsmouth พัฒนา AI เพื่อวิเคราะห์ความเสียหายจากอุบัติเหตุรถยนต์
• ใช้ Computer Vision + Machine Learning  
• ตรวจจับ–ประเมิน–แนะนำการซ่อมได้อัตโนมัติ

โครงการร่วมมือกับ ABL 1 Touch และ Innovate UK  
• วางเป้าจะเป็น “technical benchmark” สำหรับวงการซ่อมรถอังกฤษ  
• เตรียมใช้ในบริษัทประกันและผู้ให้บริการรถยนต์รายใหญ่

เป้าหมายคือ “ลดภาระพนักงาน เพิ่มความเร็ว และกำหนดมาตรฐาน”  
• แก้ปัญหางานประเมินที่ต้องใช้ทักษะเฉพาะ  
• ช่วยจัดการข้อมูลจากหลายแหล่งให้เข้าอู่ได้รวดเร็วขึ้น

https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/07/06/scientists-developing-ai-tool-to-assess-car-repairs

ห่างเหินการจัด Spec คอมพ์มานาน วันนี้ลองไปจัดที่เวบ ihavecpu ครับ
#spec #computer #ihavecpu

ต้องบอกว่า Nvidia ไม่ได้แค่เปิดตัว Grace Blackwell แล้วให้รอกันเป็นปีนะครับ — เพราะตอนนี้ Dell ส่งมอบ “เครื่องจริง” ให้ CoreWeave ใช้งานแล้ว
→ ติดตั้งที่ศูนย์ข้อมูลของ Switch
→ ใช้แร็กแบบ NVL72: ในหนึ่งแร็กมี
 • 72 GPU (Blackwell Ultra)
 • 36 CPU (Grace 72-core)
  • 36 DPU (BlueField)
→ พร้อมเมโมรี HBM3E 20TB และ RAM รวม 40TB
→ แร็กเดียวให้พลัง inferencing 1.1 ExaFLOPS (FP4) และ training 0.36 ExaFLOPS (FP8)
→ ใช้น้ำระบายความร้อน เพราะกินไฟถึง 1,400W ต่อ GPU

ระบบนี้ยังต่อกันด้วย Nvidia Quantum-X800 InfiniBand และ ConnectX-8 SuperNICs ให้ความเร็วระดับ 14.4 GB/s — แรงกว่า GB200 NVL72 เดิมถึง 2 เท่าในการสื่อสารระหว่างแร็ก

สิ่งที่น่าสนใจกว่าคือ... → Dell กับ CoreWeave พึ่งติดตั้ง GB200 NVL72 ไปเมื่อ 7 เดือนก่อน แต่ก็อัปเกรดเป็น GB300 Ultra เลย แสดงว่า demand แรงมาก และตลาดไม่รอของเก่าอีกแล้ว

https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/nvidias-newest-top-tier-ai-supercomputers-deployed-for-the-first-time-grace-blackwell-ultra-superchip-systems-deployed-at-coreweave

AMD ผลิตการ์ด Instinct ซึ่งเป็น GPU สำหรับซูเปอร์คอมพิวเตอร์และงานเทรน AI โดยเฉพาะ ด้วย VRAM สูงถึง 192GB ต่อการ์ด และในบางเซิร์ฟเวอร์ติดตั้งถึง 8 ใบ รวมเป็น VRAM มากถึง 1.5 TB — เยอะกว่าคอมทั่วไปหลายสิบเท่า!

แต่เมื่อมีคนพยายามทำให้ระบบ Linux “จำศีล” เพื่อประหยัดไฟตอนไม่ได้ใช้งาน เช่น ช่วงเวลากลางคืน หรือเพื่อรองรับภาวะไฟฟ้าล้นกริด กลับพบว่า...ระบบแครช!

สาเหตุมาจากว่า Linux ต้อง “ย้าย VRAM ทั้งหมดมาเก็บใน RAM ก่อน” แล้วจึง snapshot memory ไปเขียนลงดิสก์เพื่อเรียกกลับเมื่อเปิดเครื่อง — ปรากฏว่า VRAM 1.5TB + RAM อีกมากมาย ทำให้ระบบต้องใช้พื้นที่ snapshot เกิน 3TB ในบางกรณี → เกินขนาดของ RAM/Storage → ฮิเบอร์เนตล้มเหลว

ทีมวิศวกรของ AMD จึงเสนอ patch สำหรับ Linux ที่จะ:
- ลดปริมาณข้อมูลที่ต้อง snapshot
- ข้ามการ restore VRAM บางส่วนเมื่อปลุกระบบขึ้น (thaw) เพื่อให้กลับมาใช้งานเร็วขึ้น

สาเหตุที่มีคนพยายาม hibernate เซิร์ฟเวอร์เหล่านี้ เพราะถ้าไม่ปิด ก็เปลืองไฟระดับโรงไฟฟ้าย่อม ๆ แถมยังเสี่ยงต่อเหตุการณ์แบบ blackout แบบที่เกิดในสเปนเมื่อไม่นานมานี้

AMD Instinct เป็น GPU สำหรับ AI ที่มี VRAM สูงถึง 192GB/ใบ  
• ใช้ในซูเปอร์คอมพิวเตอร์, data center, และงานเทรนโมเดล LLM ขนาดใหญ่

เซิร์ฟเวอร์ที่ติดตั้ง Instinct GPU 8 ใบ จะมี VRAM รวม ~1.5TB ต่อเครื่อง  
• ทำให้ระบบต้องจัดการ memory ขนาดใหญ่มากระหว่างฮิเบอร์เนต

Linux ต้องย้าย VRAM เข้าสู่ RAM เพื่อ snapshot ลงดิสก์ในการจำศีล  
• ส่งผลให้ต้องใช้ RAM/disk เกินกว่าที่เครื่องมีจริง → ฮิเบอร์เนตล้มเหลว

AMD ออก patch แก้ปัญหาด้วยวิธี:  
• ลดพื้นที่ที่ต้อง snapshot  
• ข้ามการโหลด buffer VRAM บางส่วนกลับมาระหว่าง resume  
• ช่วยลดเวลา thaw (resume) เหลือไม่ถึง 1 ชั่วโมง จากเดิมที่อาจต้องรอนานมาก

เหตุผลที่ต้อง hibernate เซิร์ฟเวอร์แม้จะเป็น AI server:  
• ลดพลังงานในช่วง downtime  
• ช่วยรักษาเสถียรภาพของโครงข่ายไฟฟ้า (power grid)  
• เคยมี blackout ในสเปนซึ่งเชื่อมโยงกับโหลดของ data center

https://www.tomshardware.com/tech-industry/supercomputers/massive-vram-pools-on-amd-instinct-accelerators-drown-linuxs-hibernation-process-1-5-tb-of-memory-per-server-creates-headaches

Carnegie Mellon (CMU) เป็นสถาบันระดับโลกด้าน Computer Science ที่ผลิตยอดฝีมือเข้าสู่วงการมาตลอด แต่ปีนี้อาจารย์ต้องนัด retreat กันกลางซัมเมอร์ — เพื่อ “ทบทวนหลักสูตรทั้งระบบ” หลัง Generative AI เข้ามาเขย่าทุกวิชา

เพราะเดี๋ยวนี้ AI อย่าง Copilot, Claude หรือ Gemini สามารถ:
- เขียนโค้ดแทนเด็กปี 1 ได้ทั้งยวง
- ทำ code review, debug, อธิบาย flow ได้ในไม่กี่วินาที
- ใช้ prompt ภาษาอังกฤษแทนภาษาคอมพิวเตอร์

แต่ปัญหาคือ — “เด็กไม่เข้าใจว่ามันทำงานยังไง” → พอถึงเวลาที่โค้ดพัง หรือต้องทำของใหม่จากศูนย์ กลับไม่มีใครซ่อมเองได้!

ดังนั้นหลายมหาวิทยาลัยเริ่มหาทางออก เช่น:
- ลดการสอน syntax ภาษาโปรแกรม → ไปเน้น “ความคิดเชิงคอมพิวเตอร์” (computational thinking)
- ปรับวิชาให้ข้ามศาสตร์ เช่น สร้างวิชาร่วมระหว่าง AI กับการตลาด, การแพทย์, การออกแบบ
- สร้างความรู้ด้าน “AI literacy” — เพื่อให้เด็กรู้ว่าใช้ AI อย่างไรให้ถูกจรรยาบรรณ
- เปิดโครงการระดับชาติ เช่น “Level Up AI” ของ US ที่เชิญวิทยาลัยและมหาวิทยาลัยทั่วประเทศมาสร้างมาตรฐานร่วมกัน

ข้อเท็จจริงที่น่าเจ็บปวดกว่าคือ... ตลาดแรงงานเปลี่ยนเร็วยิ่งกว่า:
- งานเขียนโค้ดระดับพื้นฐานเริ่มถูก AI แย่ง → คนจบใหม่ถูกปัดตกบ่อย
- ต้องส่งใบสมัครมากกว่า 100–200 แห่งกว่าจะได้สัมภาษณ์
- บริษัทเทคส่วนใหญ่หดการจ้างงานตั้งแต่ช่วง post-pandemic แล้ว

นักศึกษาบางคนปรับตัวโดยต่อยอดตนเองให้เก่งข้ามศาสตร์ เช่น เรียน Political Science ควบกับ Cybersecurity เพื่อทำงานด้านความมั่นคง/ข่าวกรองได้ในอนาคต

สุดท้ายอาจไม่ใช่ว่า “งานโปรแกรมเมอร์หายไป” แต่โลกต้องการ “คนที่ใช้ AI สร้างโค้ดได้โดยเข้าใจมันจริง ๆ” มากกว่า

https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/07/01/how-do-you-teach-computer-science-in-the-ai-era

ใครที่รู้จัก Raspberry Pi ก็คงคุ้นกับคำว่า SBC (Single-Board Computer) — คือคอมพิวเตอร์ย่อส่วนที่ประกอบทุกอย่างไว้บนแผ่นเดียว มีพอร์ตครบ ใช้ต่อใช้งานได้เลย ซึ่งปกติพวกนี้จะใช้ชิป ARM แบบเบา ๆ

แต่ de next-RAP8 จาก AAEON มัน “ยกระดับทั้งวงการ” เพราะใช้ Intel Core i3/i5/i7 รุ่น U-Series (15W) ได้จริง บนบอร์ดขนาด 84 x 55 mm — แค่กว้างยาวกว่า Raspberry Pi 5 ไม่กี่มิล!

สิ่งที่น่าทึ่งคือสเปกมันเทียบกับโน้ตบุ๊ก mid-range ได้เลย:
- CPU สูงสุดถึง i7-1365UE (10 คอร์ / 12 เทรด)
- RAM LPDDR5x สูงสุด 16GB
- iGPU Intel Iris Xe รองรับ media acceleration
- พอร์ต Ethernet x2, USB 3.2 Gen 2, HDMI, GPIO, และ M.2 สำหรับใส่ Wi-Fi/4G/SSD
- มีโมดูลเสริมของ AAEON สำหรับ AI acceleration และการเชื่อมต่อแบบพิเศษ (ผ่าน PCIe/FPC)

แต่แน่นอน มันไม่ได้ออกแบบมาสำหรับใช้เป็นคอมพิวเตอร์สำนักงานทั่วไป เพราะต้องใช้ความรู้เชิงเทคนิคเยอะ โดยเฉพาะการต่อกับอุปกรณ์ในโรงงาน, หุ่นยนต์, หรือโดรนแบบ custom

de next-RAP8 จาก AAEON เป็น SBC ขนาด 84mm x 55mm ที่มาพร้อม Intel Core 13th Gen  
• รองรับ Core i3-1315UE, i5-1335UE หรือ i7-1365UE  
• ใช้พลังงานต่ำเพียง 15W เทียบกับพีซีขนาดใหญ่

สเปกเทียบเท่าคอมพิวเตอร์ระดับโน้ตบุ๊ก:  
• RAM LPDDR5x สูงสุด 16GB  
• iGPU Iris Xe รองรับการประมวลผล media และกราฟิกเบา ๆ

การเชื่อมต่อครบครัน:  
• Ethernet 2.5GbE และ 1GbE, USB 3.2 Gen 2, HDMI 1.2a, 12V DC  
• 40-pin header รองรับ GPIO, USB 2.0, RS-232/422/485, SMBus/I2C

รองรับ M.2 2280 และ FPC connector สำหรับต่อ AI module, SSD หรือ Wi-Fi/4G  
• มีโมดูลเสริม เช่น PER-T642 หรือ PER-R41P สำหรับเพิ่มพลัง AI หรืออุปกรณ์ industrial

ออกแบบมาเพื่อใช้งานในระบบ edge computing, หุ่นยนต์, โดรน, คีออส, หรือ embedded system อื่น ๆ  
• รองรับการทำงานในพื้นที่จำกัดที่ต้องใช้กำลังประมวลผลสูง

https://www.techradar.com/pro/this-intel-core-i7-motherboard-is-probably-the-worlds-most-powerful-sbc-and-yet-it-is-as-small-as-the-raspberry-pi-5

ฟังดูเหมือน Sci-Fi เลยใช่ไหมครับ? X Display คือบริษัทจาก North Carolina ที่ทำเทคโนโลยี MicroLED แต่รอบนี้เขาเอา “แนวคิดจอแสดงผล” มาประยุกต์ใหม่ ไม่ได้ไว้โชว์ภาพให้คนดู แต่กลายเป็นช่องสื่อสารสำหรับ เครื่องคุยกับเครื่อง

ระบบนี้ประกอบด้วย:
- ตัวส่งข้อมูล: ใช้ emitters หลายพันตัว ส่งแสงหลายความยาวคลื่นพร้อมกัน → เขียนข้อมูลเป็น “เฟรมของแสง” ต่อเนื่อง
- ตัวรับข้อมูล: กล้องความเร็วสูงพิเศษ (เหมือน “ตา” ของอีกเครื่อง) จับเฟรมแสง แล้วแปลงกลับเป็นดิจิทัลอีกที

ผลลัพธ์คือการส่งข้อมูลแบบไร้สายในศูนย์ข้อมูลความเร็วสูง โดย ไม่ต้องใช้สาย fiber เลย และทาง X Display เคลมว่า "ประหยัดพลังงานกว่าทรานซีฟเวอร์ 800G แบบดั้งเดิม 2–3 เท่า"

เทคโนโลยีนี้ไม่เหมาะกับเกมเมอร์หรืองานกราฟิกทั่วไป — แต่มาเพื่องานใหญ่อย่าง AI data center, supercomputer clusters, optical networking และ ระบบ LiFi (ส่งข้อมูลผ่านแสง)

https://www.techspot.com/news/108424-x-display-made-ultra-fast-cable-free-display.html

สมัยก่อนเวลาคุณซื้อคอมพ์ใหม่ มักจะมีซอฟต์แวร์เวอร์ชันทดลองแถมมาให้ (trial) ซึ่งถ้าเครื่องคุณผลิตโดยผู้ผลิตที่มีข้อตกลงกับเจ้าของซอฟต์แวร์นั้น — ตัวซอฟต์แวร์จะ ปลดล็อกเป็นเวอร์ชันเต็มอัตโนมัติ แบบไม่ต้องกรอกอะไรเลย

สิ่งที่คนไม่รู้คือ ตัวซอฟต์แวร์ใช้วิธี “แอบดู BIOS copyright string” ว่าตรงกับชื่อผู้ผลิตที่ได้รับอนุญาตหรือไม่ เช่น “Copyright Fabrikam Computer”

แต่มีบริษัทพีซีบางแห่ง (ในข่าวใช้ชื่อสมมุติว่า Contoso) หัวใสมาก — เพราะไม่มีสิทธิ์ใช้งานซอฟต์แวร์เวอร์ชันเต็ม แต่ ต้องการให้ลูกค้าที่ซื้อพีซีของตัวเองได้รับประสบการณ์แบบ "แจกของแถมเหมือนแบรนด์ดัง" เลยแอบเขียน string ปลอมใน BIOS ว่า:

> Copyright Contoso Not Copyright Fabrikam Computer

แล้วซอฟต์แวร์ก็ “อ่านพลาด” เพราะมันแค่หา substring ที่ตรงกับ Copyright Fabrikam Computer — ซึ่งคำนี้อยู่พอดีใน string ยาวของ Contoso!

ผลคือซอฟต์แวร์เข้าใจผิดว่า “เจอเครื่องที่มีสิทธิ์” แล้วจึงปลดล็อกเป็นเวอร์ชันเต็มให้ฟรี ๆ — แม้ว่า Contoso ไม่มีสิทธิ์แม้แต่นิดเดียว

Microsoft รู้เข้าระหว่างที่พยายามแยกความแตกต่างของเครื่องพีซีเก่าและใหม่เพื่อการพัฒนา Plug and Play…แล้วพบ BIOS ที่เขียน string ปลอมแบบนี้ซ้อนอยู่

https://www.neowin.net/news/pc-manufacturers-used-to-trick-bios-copyright-strings-to-get-full-editions-of-trial-software/

ในยุคที่ชีวิตเราผูกกับบัญชีออนไลน์สารพัด มันแทบเป็นไปไม่ได้เลยที่จะจำรหัสผ่านทั้งหมดได้เอง — นี่ยังไม่นับเรื่อง “ใช้ซ้ำรหัสเดิม” ซึ่งเป็นด่านแรกที่แฮกเกอร์ชอบที่สุด

แต่โชคดีที่ปัจจุบันมี Password Manager ฟรีดี ๆ มากมายที่ไม่เพียงเก็บรหัสผ่านอย่างปลอดภัย แต่ยังช่วยสร้างรหัสผ่านใหม่, เติมรหัสให้อัตโนมัติ และซิงค์ข้ามอุปกรณ์ได้ด้วย ซึ่งจากการจัดอันดับล่าสุด 10 แอปที่ได้รับความนิยมและเชื่อถือได้บน Android มีทั้งแบบคลาวด์และแบบเก็บข้อมูลในเครื่องเอง

ที่น่าสนใจคือ บางแอปเปิดให้ใช้ฟีเจอร์ระดับพรีเมียมโดยไม่ต้องเสียเงินเลย เช่น:
- Proton Pass ใช้ได้ไม่จำกัดอุปกรณ์ + สร้าง 2FA ในตัว + รองรับ passkeys
- Bitwarden เป็นโอเพนซอร์สและใช้ได้บนทุกแพลตฟอร์ม + มี 2FA ฟรี
- KeePassDX เก็บไฟล์รหัสแบบ local + ปลอดคลาวด์ + ไม่มีโฆษณา

ในขณะที่แอปบางตัวอย่าง LastPass หรือ Dashlane มีข้อจำกัด เช่น จำกัดจำนวนรหัสผ่าน หรือใช้งานได้แค่อุปกรณ์เดียวพร้อมกันในเวอร์ชันฟรี

แอป Password Manager ฟรีที่น่าสนใจใน Android ปี 2025:
Proton Pass  
• ใช้ได้ทุกอุปกรณ์ ฟรี ไม่จำกัดจำนวนรหัสผ่าน  
• มี 2FA และสร้าง email alias ได้ในตัว  
• รองรับ passkeys และการเติมรหัสแบบ autofill  
• เจ้าของเดียวกับ Proton Mail — เน้นความเป็นส่วนตัว

Bitwarden  
• โอเพนซอร์ส + ผ่านการตรวจสอบความปลอดภัยภายนอก  
• ฟรีทุกฟีเจอร์หลัก ใช้ได้หลายอุปกรณ์  
• มี 2FA, generator, และ autofill ครบ  
• มีรุ่นพรีเมียม $10/ปี ถ้าต้องการเก็บไฟล์เข้ารหัส

NordPass (Free)  
• จัดเก็บรหัสไม่จำกัด และมี autofill  
• อินเทอร์เฟซใช้ง่าย มีจัดเก็บโน้ต/บัตรเครดิตด้วย  
• ข้อจำกัด: ใช้ได้แค่ 1 อุปกรณ์พร้อมกันในเวอร์ชันฟรี

Avira Password Manager  
• ใช้ซิงค์ข้ามอุปกรณ์ได้ + มีแจ้งเตือนรหัสอ่อน  
• มี browser extension รองรับ autofill  
• ข้อจำกัด: ฟีเจอร์ขั้นสูงบางอย่างต้องเสียเงิน

KeePassDX  
• เก็บข้อมูลเป็นไฟล์ local (ตามมาตรฐาน KeePass)  
• ไม่มีคลาวด์ = ความเป็นส่วนตัวสูง  
• รองรับ biometric unlock และ autofill  
• เหมาะสำหรับผู้ใช้ที่ชำนาญและต้องการควบคุมเต็มที่

Dashlane (Free)  
• ใช้ได้ 25 รหัสผ่าน + autofill ทำงานดี  
• มีระบบตรวจสุขภาพรหัสผ่าน  
• ข้อจำกัด: ซิงค์ข้ามอุปกรณ์ต้องอัปเกรดเป็นพรีเมียม

RoboForm  
• ใช้งานได้ข้ามอุปกรณ์ + มี generator  
• อินเทอร์เฟซไม่หวือหวาแต่ใช้ง่าย  
• มีฟีเจอร์เก็บฟอร์ม/รหัสแบบ auto-fill

LastPass (Free)  
• จัดการรหัสผ่าน/โน้ต + autofill ทำงานดี  
• ข้อจำกัด: ใช้ได้เพียง “อุปกรณ์ประเภทเดียว” (เช่นเฉพาะมือถือ)  
• ไม่รองรับซิงค์มือถือ+คอมพร้อมกันในเวอร์ชันฟรี

Total Password  
• อินเทอร์เฟซใช้ง่าย + autofill ดี  
• ราคาเริ่มต้น $1.99/เดือน ถ้าต้องการเกินฟีเจอร์ฟรี

1Password (Trial)  
• ทดลองใช้งานได้ 14 วัน มีฟีเจอร์ครบ  
• หลังหมดช่วงทดลองต้องเสียเงิน  
• มีระบบแบ่งปันรหัสและเก็บข้อมูลอื่น ๆ เช่นบัตรเครดิต

https://computercity.com/software/best-free-password-manager-for-android

เดิมทีสหรัฐออกกฎห้ามส่งออกชิป AI ระดับสูง เช่น H100 และ A100 ไปยังจีนมาตั้งแต่ปี 2022 เพราะกลัวว่าจะถูกนำไปใช้ในงานด้านทหารหรือข่าวกรอง โดยเฉพาะในช่วงที่จีนเร่งพัฒนา AI และ supercomputer สำหรับงานยุทธศาสตร์

แต่ล่าสุดมีรายงานจากเจ้าหน้าที่ระดับสูงของกระทรวงต่างประเทศสหรัฐที่บอกว่า “DeepSeek สนับสนุนงานด้านทหาร-ข่าวกรองของจีนอย่างเต็มตัว และอาจ หาทางหลบเลี่ยงข้อจำกัดการส่งออกโดยใช้บริษัทในเอเชียตะวันออกเฉียงใต้เป็นฉากบังหน้า เพื่อเข้าถึงชิป Nvidia อย่างผิดกฎ”

สิ่งที่น่าตกใจคือมี “ความเป็นไปได้ว่า DeepSeek ได้ชิป H100 หลังจากสหรัฐแบนไปแล้ว” — แม้ Nvidia จะออกมาปฏิเสธเสียงแข็งว่า DeepSeek ใช้เฉพาะ H800 ซึ่งเป็นเวอร์ชัน “ลดความสามารถ” สำหรับจีนโดยเฉพาะ (ลดแบนด์วิธ NVLink, ไม่มี FP64)

ที่ผ่านมาเคยมีรายงานว่า “บริษัทจีนขนฮาร์ดดิสก์ในกระเป๋าเดินทางไปเช่ารันเซิร์ฟเวอร์ที่มาเลเซีย” เพื่อฝึกโมเดล AI แบบเลี่ยงแบน และตอนนี้ DeepSeek เองก็อาจกำลังใช้วิธีคล้าย ๆ กัน โดยเจาะเข้า ศูนย์ข้อมูลในเอเชียตะวันออกเฉียงใต้เพื่อเข้าถึงชิปในระยะไกล โดยไม่ต้องนำเข้าทางตรง

https://www.tomshardware.com/tech-industry/semiconductors/chinese-ai-firm-deepseek-reportedly-using-shell-companies-to-try-and-evade-u-s-chip-restrictions-allegedly-procured-unknown-number-of-h100-ai-gpus-after-ban-but-nvidia-denies-the-claim

หลายคนคิดว่า GPU ต้องพึ่งพาแค่ไฟจากรัฐ แต่จริง ๆ แล้ว Jensen Huang แห่ง NVIDIA รู้ดีว่าในอนาคต “ไฟ” จะกลายเป็นปัจจัยจำกัดการเติบโตของ AI — ไม่ใช่ชิปอีกต่อไป

ล่าสุด NVIDIA (ผ่านบริษัทลูกด้านลงทุน NVentures) ร่วมลงเงินกับ Bill Gates และ HD Hyundai ในรอบ funding ล่าสุดกว่า $650 ล้าน ให้กับ TerraPower บริษัทที่ Gates ก่อตั้งเพื่อพัฒนาโรงไฟฟ้านิวเคลียร์ขนาดเล็กแบบ SMR (Small Modular Reactor)

โปรเจกต์แรกของ TerraPower คือโรงไฟฟ้า Natrium กำลัง 345 เมกะวัตต์ ที่ใช้โซเดียมเหลวระบายความร้อน และมี ระบบเก็บพลังงานด้วยเกลือหลอมเหลว ที่สะสมพลังงานได้ถึง 1 กิกะวัตต์ เพื่อป้อนโหลดพีคแบบ AI ได้ทันเวลา

แม้จะยังรอใบอนุญาตจากหน่วยงานนิวเคลียร์ในสหรัฐ (คาดว่าได้ปี 2026) แต่ตอนนี้เริ่มสร้างโครงสร้างส่วนที่ไม่ใช่นิวเคลียร์แล้วในรัฐไวโอมิง

NVIDIA ไม่ได้โดดเดี่ยว — Oracle, Microsoft, Google และ Amazon ต่างเร่งลงทุนด้านนิวเคลียร์คล้ายกัน เช่น Oracle ขออนุญาตสร้าง SMR 3 ชุด, Microsoft เตรียมรีสตาร์ตโรงไฟฟ้าเก่าใน Pennsylvania, Amazon ทุ่มเงินในหลายสตาร์ตอัปด้านพลังงาน

เทรนด์นี้มาแรงเพราะ AI server ต้องการไฟมากเกินที่โครงข่ายจะรองรับไหว — AMD เผยว่าแค่ zettascale supercomputer จะใช้ไฟถึง 500 เมกะวัตต์ ซึ่งเทียบเท่าบ้าน 375,000 หลังเลยทีเดียว

https://www.tomshardware.com/tech-industry/nvidia-goes-nuclear-company-joins-bill-gates-in-backing-terrapower-a-company-building-nuclear-reactors-for-powering-data-centers

หลังจากสหรัฐฯ ออกข้อจำกัดไม่ให้ Nvidia ขายการ์ด AI ระดับสูง (เช่น H100, H200, B200) ให้กับจีนโดยตรง บริษัทจีนหลายแห่งก็พยายาม “หาทางอ้อม” เพื่อใช้งาน GPU เหล่านี้ต่อ

ล่าสุด มีรายงานว่า ชาวจีน 4 คนบินจากปักกิ่งมามาเลเซีย พร้อมนำฮาร์ดดิสก์ที่บรรจุข้อมูลหลายสิบเทราไบต์ ทั้งวิดีโอ ภาพ และ spreadsheet เพื่อ “ฝึก AI” บนเซิร์ฟเวอร์ที่เช่าผ่าน data center ในมาเลเซีย ที่มี GPU ของ Nvidia ติดตั้งอยู่ราว 2,400 ตัว

แม้จะฟังดูไม่ใช่คลัสเตอร์ขนาดใหญ่เท่า supercomputer แต่ก็เพียงพอสำหรับ training model ได้สบาย ๆ—ที่สำคัญคือ “เป็นวิธีที่ช่วยให้บริษัทจีนยังคงเข้าถึงเทคโนโลยีที่สหรัฐฯ ห้ามขาย” ได้โดยไม่ซื้อโดยตรง

ประเด็นนี้ทำให้กระทรวงการค้าและการลงทุนของมาเลเซีย (MITI) ต้องออกมายืนยันว่ากำลังสอบสวนร่วมกับหน่วยงานอื่น ๆ เพื่อดูว่าเข้าข่ายละเมิดกฎหมายหรือไม่

กระทรวงการค้าและการลงทุนของมาเลเซีย (MITI) กำลังสอบสวนกรณีบริษัทจีนใช้ GPU Nvidia ผ่าน data center ในมาเลเซีย  
• เป็นการเช่าเซิร์ฟเวอร์เพื่อ train AI โดยไม่ได้ครอบครองฮาร์ดแวร์โดยตรง  
• ยังไม่พบการละเมิดกฎหมายในประเทศ ณ เวลานี้

มีรายงานว่าชาวจีน 4 คนขน HDD หลายสิบเทราไบต์เข้าเครื่องที่เช่าไว้ในมาเลเซีย  
• ฝึกโมเดล AI บนเซิร์ฟเวอร์ที่ใช้ Nvidia GPU ~2,400 ตัว  
• GPU เหล่านี้น่าจะเป็น H100 หรือรุ่นที่สหรัฐห้ามส่งออกไปยังจีน

มาเลเซียไม่ได้อยู่ภายใต้มาตรการควบคุมการส่งออกของสหรัฐ  
• ทำให้บริษัทในประเทศสามารถนำเข้า GPU ได้อย่างถูกกฎหมาย  
• แต่ถ้ามีการ “นำ GPU ไปให้จีนใช้ทางอ้อม” ก็อาจละเมิดกฎของสหรัฐฯ

หน่วยงานด้านการค้าในสหรัฐฯ เคยร้องขอให้มาเลเซียตรวจสอบทุก shipment ที่อาจเกี่ยวข้องกับ GPU ขั้นสูง  
• หลังพบว่าในปี 2025 การนำเข้าเซิร์ฟเวอร์ AI จากไต้หวันไปยังมาเลเซีย “พุ่งขึ้นถึง 3,400%”

บริษัทจีนที่ใช้บริการเช่าระยะไกลแบบนี้ อาจเลี่ยงข้อห้ามสหรัฐฯ ได้ชั่วคราวโดยไม่ซื้อตรง  
• เรียกว่าใช้ “compute-as-a-service” แบบหลบเลี่ยง

ยังไม่แน่ชัดว่ากรณีนี้จะเข้าข่าย “ละเมิดมาตรการของสหรัฐฯ” หรือไม่ เพราะไม่ได้ส่งมอบฮาร์ดแวร์ไปจีนโดยตรง  
• หากสหรัฐมองว่า “การให้คนจีนเข้าถึง compute” ถือว่าเข้าข่าย ก็อาจสร้างแรงกดดันต่อมาเลเซียในอนาคต

มาเลเซียอาจถูกจับตาจากรัฐบาลสหรัฐฯ หากพบว่าเป็นจุดผ่านของการ “ลักลอบใช้ GPU ที่ควบคุมอยู่”  
• ส่งผลต่อภาพลักษณ์ด้านความร่วมมือระหว่างประเทศในเทคโนโลยี AI

ผู้ให้บริการ data center ในภูมิภาคอาเซียนอาจต้องเผชิญแรงกดดันเช่นเดียวกัน  
• หากไม่มีระบบ “ตรวจสอบแหล่งข้อมูลลูกค้า” อาจกลายเป็นช่องโหว่ให้ฝ่ายต่าง ๆ ใช้หลบมาตรการ

กรณีนี้สะท้อนว่าแม้มาตรการควบคุม GPU จะรุนแรง แต่จีนยังคงหาวิธีเข้าถึงทรัพยากร AI ได้อยู่ดี  
• เช่นเดียวกับกรณีก่อนหน้านี้ที่มีข่าวลอบขน GPU ผ่าน “กุ้ง” และ “ซิลิโคนหน้าท้องปลอม”

https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/malaysia-investigates-chinese-use-of-nvidia-powered-servers-in-the-country-trade-minister-verifying-reports-of-possible-regulation-breach-following-reports-of-smuggled-hard-drives-and-server-rentals

จีนเปิดตัวการทดลองทางคลินิก BCI แบบฝังครั้งแรก
ศูนย์วิจัย Center for Excellence in Brain Science and Intelligence Technology (CEBSIT) ในเซี่ยงไฮ้ ได้เริ่มการทดลองทางคลินิกของ อินเทอร์เฟซสมอง-คอมพิวเตอร์ (BCI) แบบฝัง ซึ่งช่วยให้ผู้ป่วยอัมพาตสี่แขนขาสามารถควบคุมคอมพิวเตอร์และเล่นเกมแข่งรถได้ภายในเวลาเพียงสามสัปดาห์.

รายละเอียดการทดลอง
ผู้ป่วยอัมพาตสี่แขนขาได้รับการปลูกถ่าย BCI เมื่อวันที่ 25 มีนาคม และสามารถควบคุมอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ด้วยความคิดได้ภายใน 2-3 สัปดาห์.
BCI ของ CEBSIT มีขนาดเล็กและยืดหยุ่นกว่าของ Neuralink โดยมีพื้นที่หน้าตัดเพียง 1/5 ถึง 1/7 ของอิเล็กโทรดของ Neuralink และมีความยืดหยุ่นมากกว่า 100 เท่า.
ไม่มีรายงานการติดเชื้อหรือความล้มเหลวของอิเล็กโทรดจนถึงปัจจุบัน ซึ่งเป็นสัญญาณที่ดีสำหรับการทดลองระยะยาว.
แผนระยะยาวของ CEBSIT รวมถึงการควบคุมแขนกลและการฝึกฝนกับอุปกรณ์อัจฉริยะ เพื่อเพิ่มคุณภาพชีวิตของผู้ป่วย.

ผลกระทบและข้อควรระวัง
BCI แบบฝังต้องได้รับการตรวจสอบด้านความปลอดภัยอย่างเข้มงวด เนื่องจากอาจมีผลกระทบต่อเนื้อเยื่อสมอง.
การทดลองทางคลินิกต้องผ่านการอนุมัติจากหน่วยงานกำกับดูแล ก่อนที่จะสามารถนำไปใช้ในตลาดได้.
BCI อาจมีข้อจำกัดด้านความเข้ากันได้กับระบบประสาทของผู้ป่วยแต่ละราย ซึ่งต้องมีการปรับแต่งเฉพาะบุคคล.

แนวทางการพัฒนาและการนำไปใช้
BCI สามารถช่วยผู้ป่วยอัมพาตให้มีความสามารถในการควบคุมอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ เพิ่มคุณภาพชีวิต.
การพัฒนา BCI ที่มีขนาดเล็กและยืดหยุ่นช่วยลดความเสียหายต่อเนื้อเยื่อสมอง และเพิ่มโอกาสในการใช้งานระยะยาว.
การทดลองขนาดใหญ่ได้รับการอนุมัติแล้ว และคาดว่า BCI จะได้รับการรับรองและเข้าสู่ตลาดจีนภายในปี 2028.

ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ BCI และเทคโนโลยีสมอง
Neuralink ของ Elon Musk กำลังพัฒนา BCI ที่สามารถช่วยให้ผู้ป่วยอัมพาตควบคุมคอมพิวเตอร์และแขนกล.
Beinao-2 ซึ่งเป็น BCI อีกตัวหนึ่งของจีน กำลังถูกทดสอบในลิง และคาดว่าจะพร้อมสำหรับการทดลองในมนุษย์ภายในสิ้นปี 2025.
BCI ที่ไม่ได้รับการตรวจสอบอย่างเข้มงวดอาจมีความเสี่ยงต่อสุขภาพของผู้ใช้ และต้องมีมาตรฐานความปลอดภัยที่ชัดเจน.

https://www.tomshardware.com/peripherals/wearable-tech/china-launches-first-ever-invasive-brain-computer-interface-clinical-trial-tetraplegic-patient-could-skillfully-operate-racing-games-after-just-three-weeks

การเปลี่ยนอะไหล่แท็บเล็ต: วิธีประหยัดเงินและยืดอายุการใช้งาน
แท็บเล็ตเป็นอุปกรณ์ที่สำคัญในชีวิตประจำวัน ไม่ว่าจะใช้ทำงาน เรียน หรือเพื่อความบันเทิง แต่เมื่อเกิดปัญหาด้านฮาร์ดแวร์ เช่น หน้าจอแตก แบตเตอรี่เสื่อม หรือพอร์ตชาร์จเสีย การเปลี่ยนอะไหล่แทนการซื้อเครื่องใหม่สามารถช่วยประหยัดเงินได้มาก

เหตุผลที่ควรซ่อมแทนการซื้อใหม่
แท็บเล็ตใหม่มีราคาสูง โดยเฉพาะรุ่นพรีเมียม เช่น iPad Pro หรือ Galaxy Tab S9 Ultra.
การเปลี่ยนอะไหล่ช่วยลดค่าใช้จ่าย เช่น การเปลี่ยนหน้าจอหรือแบตเตอรี่มีราคาถูกกว่าการซื้อเครื่องใหม่หลายเท่า.
ชุดซ่อม DIY มีจำหน่ายพร้อมเครื่องมือและคู่มือ ทำให้การซ่อมเองเป็นเรื่องง่ายขึ้น แม้แต่ผู้เริ่มต้น.

อะไหล่แท็บเล็ตที่ควรเปลี่ยนและข้อควรระวัง
หน้าจอ เป็นอะไหล่ที่เปลี่ยนบ่อยที่สุดหลังจากการตกกระแทก ควรเลือกหน้าจอที่มีกาวติดตั้งมาให้แล้ว.
แบตเตอรี่ มีอายุการใช้งานประมาณ 300-500 รอบการชาร์จ ก่อนที่จะเริ่มเสื่อม.
พอร์ตชาร์จ อาจหลวมจากการใช้งานบ่อย ควรตรวจสอบว่าพอร์ตเป็นแบบโมดูลหรือแบบต้องบัดกรี.
การเปลี่ยนหน้าจอและพอร์ตชาร์จต้องใช้ความระมัดระวัง เพราะอาจทำให้สายแพรภายในเสียหาย.
บางอะไหล่ต้องใช้เครื่องมือพิเศษ เช่น ปืนลมร้อนหรือแผ่นแม่เหล็กสำหรับจัดเรียงสกรู.

เครื่องมือที่จำเป็นสำหรับการซ่อม
ไขควงความละเอียดสูง สำหรับเปิดฝาแท็บเล็ต.
เครื่องมืองัดพลาสติก เพื่อถอดหน้าจอโดยไม่ทำให้เกิดรอย.
ถุงมือป้องกันไฟฟ้าสถิต เพื่อป้องกันความเสียหายต่อวงจรภายใน.

เคล็ดลับการซ่อมให้สำเร็จ
ดูวิดีโอสอนก่อนเริ่มซ่อม เพื่อเข้าใจขั้นตอนอย่างละเอียด.
ใช้พื้นที่ทำงานที่สะอาดและไม่มีไฟฟ้าสถิต เพื่อป้องกันความเสียหายต่ออุปกรณ์.
อย่าประกอบเครื่องกลับก่อนทดสอบอะไหล่ใหม่ เพราะอาจต้องแกะออกมาแก้ไขอีกครั้ง.

ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการซ่อมแท็บเล็ต
อะไหล่แท็บเล็ตที่ได้รับความนิยม เช่น หน้าจอ iPad 9, พอร์ตชาร์จ Galaxy Tab A7 และแบตเตอรี่แท็บเล็ต Onn.
การเลือกอะไหล่ที่เหมาะสม ควรตรวจสอบรุ่นแท็บเล็ตก่อนซื้อเพื่อให้แน่ใจว่าเข้ากันได้.
การซ่อมบางประเภทอาจต้องใช้ผู้เชี่ยวชาญ เช่น การเปลี่ยนพอร์ตชาร์จที่ต้องบัดกรี.

https://computercity.com/tablets/tablet-replacement-parts

ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ระดับ Zettascale อาจต้องใช้พลังงานเทียบเท่าโรงไฟฟ้านิวเคลียร์
AMD ได้เปิดเผยข้อมูลเกี่ยวกับ แนวโน้มการใช้พลังงานของซูเปอร์คอมพิวเตอร์ในอนาคต โดยคาดการณ์ว่า ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ระดับ Zettascale จะต้องใช้พลังงานถึง 500 เมกะวัตต์ ซึ่งเทียบเท่ากับ การใช้ไฟฟ้าของบ้าน 375,000 หลัง

AMD ระบุว่า หน่วยความจำและระบบระบายความร้อนเป็นปัจจัยหลักที่ทำให้การใช้พลังงานเพิ่มขึ้น เนื่องจาก AI accelerators ต้องการแบนด์วิดท์ที่สูงขึ้นและระบบระบายความร้อนที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น

ข้อมูลจากข่าว
- AMD คาดการณ์ว่า Zettascale supercomputers จะต้องใช้พลังงานถึง 500 เมกะวัตต์
- กราฟแสดงแนวโน้มการใช้พลังงานของซูเปอร์คอมพิวเตอร์ตั้งแต่ปี 2010 ถึง 2035
- การพัฒนา AI accelerators มีประสิทธิภาพเพิ่มขึ้น 2 เท่าทุก 2.2 ปี
- FP128 และ FP64 ให้ความแม่นยำสูง แต่ FP16 และ FP8 มีประโยชน์สำหรับบางงาน
- Nvidia B200 มี TDP 1,000W และ AMD MI355X มี TDP 1,400W

ผลกระทบต่ออุตสาหกรรม AI และพลังงาน
รัฐบาลสหรัฐฯ และบริษัทเทคโนโลยี กำลังลงทุนในพลังงานนิวเคลียร์และฟิวชัน เพื่อรองรับ ความต้องการพลังงานที่เพิ่มขึ้นของศูนย์ข้อมูล AI

คำเตือนที่ควรพิจารณา
- การใช้พลังงานของซูเปอร์คอมพิวเตอร์อาจเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องจนถึงปี 2035
- ต้องติดตามว่าการลงทุนในพลังงานนิวเคลียร์จะสามารถรองรับความต้องการของศูนย์ข้อมูล AI ได้หรือไม่
- บริษัทเทคโนโลยีต้องพัฒนาโซลูชันที่ช่วยลดการใช้พลังงานของ AI accelerators
- ต้องรอดูว่า Nvidia และ AMD จะสามารถเพิ่มประสิทธิภาพของ AI accelerators โดยไม่เพิ่มการใช้พลังงานมากเกินไป

แม้ว่าการใช้พลังงานจะเพิ่มขึ้น แต่การพัฒนา AI accelerators และระบบระบายความร้อนที่มีประสิทธิภาพสูงขึ้น อาจช่วยให้ ซูเปอร์คอมพิวเตอร์สามารถทำงานได้โดยใช้พลังงานน้อยลงในอนาคต

https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/amd-says-zettascale-supercomputers-will-need-half-a-gigawatt-to-operate-enough-for-375-000-homes

Intel Panther Lake: ก้าวสำคัญสู่ยุค AI และประสิทธิภาพสูง
Intel กำลังเตรียมเปิดตัว Panther Lake ซึ่งเป็น ซีพียูรุ่นใหม่ที่ใช้กระบวนการผลิต 18A (1.8nm-class) โดยเน้นไปที่ การเพิ่มประสิทธิภาพและการประมวลผล AI

Panther Lake จะเปิดตัวใน ครึ่งหลังของปี 2025 และจะถูกใช้ใน แล็ปท็อปและอุปกรณ์พกพา โดยใช้ RibbonFET และ PowerVia ซึ่งช่วยให้ ประสิทธิภาพสูงขึ้นและใช้พลังงานน้อยลง

ข้อมูลจากข่าว
- Intel Panther Lake จะเปิดตัวในครึ่งหลังของปี 2025 และวางจำหน่ายในต้นปี 2026
- ใช้กระบวนการผลิต 18A (1.8nm-class) พร้อมเทคโนโลยี RibbonFET และ PowerVia
- ใช้สถาปัตยกรรม Multi-Chip Module (MCM) แบบ 5 Tile
- มี Cougar Cove P-cores และ Darkmont E-cores เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ
- กราฟิก Xe3 Celestial iGPU อาจเทียบเท่ากับ GPU แยกระดับเริ่มต้น
- รองรับ LPDDR5X และ DDR5 เพื่อเพิ่มแบนด์วิดท์หน่วยความจำ

การแข่งขันในตลาด AI และอุปกรณ์พกพา
Intel ตั้งเป้าให้ Panther Lake แข่งขันกับ Apple Silicon, Snapdragon X Elite และ AMD Strix Point โดยเน้นไปที่ การประมวลผล AI และประสิทธิภาพสูงในอุปกรณ์พกพา

คำเตือนที่ควรพิจารณา
- Panther Lake จะไม่มีรุ่นสำหรับเดสก์ท็อปในช่วงเปิดตัว
- ต้องติดตามว่าประสิทธิภาพของ Xe3 Celestial iGPU จะสามารถแข่งขันกับ GPU แยกได้จริงหรือไม่
- การใช้กระบวนการผลิต 18A อาจมีความท้าทายด้านต้นทุนและการผลิต
- ต้องรอดูว่า Intel จะสามารถแข่งขันกับ Apple และ Qualcomm ในตลาด AI ได้หรือไม่

https://computercity.com/hardware/processors/intel-panther-lake-coming-in-2025-latest-news

SpiNNaker 2: ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ที่เลียนแบบสมองมนุษย์
Sandia National Laboratories ได้เปิดตัว SpiNNaker 2 ซึ่งเป็น ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ที่ได้รับแรงบันดาลใจจากสมองมนุษย์ โดยใช้ 175,000 CPU cores และ ไม่ต้องใช้ GPU หรือ SSD

วิธีการทำงานของ SpiNNaker 2
SpiNNaker 2 ใช้ สถาปัตยกรรม Spiking Neural Network (SNN) ซึ่งเลียนแบบ การทำงานของเซลล์ประสาทและไซแนปส์ในสมอง โดย แต่ละบอร์ดมี 96GB LPDDR4 memory และ 23GB SRAM ทำให้สามารถ จัดเก็บข้อมูลทั้งหมดในหน่วยความจำโดยไม่ต้องใช้ที่เก็บข้อมูลแยกต่างหาก

ข้อมูลจากข่าว
- SpiNNaker 2 ใช้ 175,000 CPU cores และไม่ต้องใช้ GPU หรือ SSD
- ใช้สถาปัตยกรรม Spiking Neural Network (SNN) เพื่อเลียนแบบสมองมนุษย์
- แต่ละบอร์ดมี 96GB LPDDR4 memory และ 23GB SRAM
- สามารถประมวลผลโมเดล AI ขนาดใหญ่และการจำลองสมองทั้งระบบ
- ระบบใน Dresden อาจมีมากกว่า 720 บอร์ด รวมถึง 5.2 ล้าน CPU cores เมื่อสร้างเสร็จ

คำเตือนที่ควรพิจารณา
- แม้จะมีประสิทธิภาพสูง แต่ต้องติดตามว่าการเลียนแบบสมองมนุษย์จะมีข้อจำกัดด้านการใช้งานจริงหรือไม่
- SpiNNaker 2 อาจไม่สามารถแข่งขันกับซูเปอร์คอมพิวเตอร์ที่ใช้ GPU ในงานบางประเภท เช่น การฝึกโมเดล AI ขนาดใหญ่
- ต้องติดตามว่าการใช้ LPDDR4 memory และ SRAM แทน SSD จะส่งผลต่อความเร็วและความเสถียรของระบบอย่างไร
- การขยายระบบให้มี 5.2 ล้าน CPU cores อาจต้องใช้ทรัพยากรจำนวนมากและมีต้นทุนสูง

SpiNNaker 2 อาจช่วยให้การจำลองสมองและการประมวลผล AI มีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยไม่ต้องใช้ GPU อย่างไรก็ตาม ต้องติดตามว่าการออกแบบนี้จะสามารถแข่งขันกับซูเปอร์คอมพิวเตอร์ที่ใช้ GPU ได้หรือไม่

https://www.tomshardware.com/tech-industry/supercomputers/brain-inspired-supercomputer-with-no-gpus-or-storage-switched-on-spinnaker-2-mimics-150-180-million-neurons

วิธีเปลี่ยนจาก Yahoo Mail ไปใช้ Gmail อย่างราบรื่น
หากคุณกำลังมองหาวิธี ย้ายจาก Yahoo Mail ไปใช้ Gmail โดยไม่ให้เกิดปัญหาในการรับส่งอีเมลหรือสูญเสียข้อมูลสำคัญ Google มีเครื่องมือที่ช่วยให้การเปลี่ยนแปลงนี้เป็นไปอย่างง่ายดาย

มีหลายวิธีในการเปลี่ยนมาใช้ Gmail โดยขึ้นอยู่กับว่าคุณต้องการ เชื่อมต่อบัญชี Yahoo กับ Gmail หรือ ย้ายอีเมลทั้งหมดไปยัง Gmail

1️⃣ Gmailify – วิธีที่เร็วที่สุดในการเชื่อมต่อ Yahoo กับ Gmail
- เปิด Gmail และไปที่ Settings > Accounts and Import
- เลือก Check mail from other accounts > Add a mail account
- ป้อนที่อยู่อีเมล Yahoo และเลือก Link accounts with Gmailify
- ทำตามขั้นตอนเพื่ออนุญาตให้ Gmail เชื่อมต่อกับ Yahoo

ข้อดีของ Gmailify
- ใช้ ฟิลเตอร์สแปมของ Gmail เพื่อป้องกันอีเมลขยะ
- ใช้ ระบบค้นหาและจัดหมวดหมู่ของ Gmail
- สามารถส่งอีเมลจาก Gmail โดยใช้ที่อยู่ Yahoo ได้
- ไม่ต้องเปลี่ยนที่อยู่อีเมลทันที

ข้อจำกัดของ Gmailify
- ไม่สามารถนำเข้าอีเมลเก่าจาก Yahoo ได้
- ต้องเชื่อมต่อบัญชี Yahoo กับ Gmail ตลอดเวลา

2️⃣ POP3 Import – วิธีนำเข้าอีเมลเก่าจาก Yahoo ไปยัง Gmail
- ไปที่ Settings > Accounts and Import ใน Gmail
- เลือก Check mail from other accounts > Add a mail account
- ป้อนที่อยู่อีเมล Yahoo และเลือก Import using POP3

ใช้ค่าการตั้งค่าดังนี้:
- POP Server: pop.mail.yahoo.com
- Port: 995
- SSL: เปิดใช้งาน

ข้อดีของ POP3 Import
- นำเข้าอีเมลเก่าจาก Yahoo ไปยัง Gmail ได้
- เป็นวิธีฟรีที่ใช้ได้กับบัญชี Gmail ทุกประเภท

ข้อจำกัดของ POP3 Import
- นำเข้าเฉพาะอีเมลใน Inbox เท่านั้น (ไม่รวมโฟลเดอร์อื่น ๆ)
- ไม่สามารถรักษาโครงสร้างโฟลเดอร์เดิมได้
- อาจใช้เวลาหลายชั่วโมงหรือหลายวันในการนำเข้าอีเมลจำนวนมาก

3️⃣ ใช้บริการของบุคคลที่สาม – วิธีที่ดีที่สุดสำหรับการย้ายข้อมูลทั้งหมด
- VaultMe – ย้ายอีเมล, โฟลเดอร์, สถานะอ่าน/ยังไม่ได้อ่าน และไฟล์แนบ
- MailJerry – ย้ายทุกโฟลเดอร์ รวมถึง Inbox, Sent, Drafts และโฟลเดอร์ที่กำหนดเอง
- BitRecover Yahoo to Gmail Wizard – รองรับการย้ายข้อมูลแบบเลือกเฉพาะโฟลเดอร์หรือช่วงเวลา

ข้อดีของบริการบุคคลที่สาม
- สามารถย้ายอีเมลทั้งหมด รวมถึงโฟลเดอร์และโครงสร้างเดิม
- รองรับการย้ายข้อมูลแบบเลือกเฉพาะบางส่วน
- มีระบบเข้ารหัสเพื่อความปลอดภัยของข้อมูล

ข้อจำกัดของบริการบุคคลที่สาม
- เป็นบริการแบบเสียเงิน
- ต้องใช้รหัสผ่านแอป Yahoo เพื่อให้การย้ายข้อมูลทำงานได้

วิธีป้องกันการสูญเสียอีเมลระหว่างการเปลี่ยนแปลง
หากคุณต้องการให้ อีเมลใหม่จาก Yahoo ถูกส่งไปยัง Gmail โดยอัตโนมัติ ในระหว่างที่คุณกำลังเปลี่ยนระบบ:
- ไปที่ Yahoo Mail > Settings > More Settings > Mailboxes
- เลือกบัญชี Yahoo และเพิ่มที่อยู่ Gmail ใน Forwarding
- Yahoo จะส่งลิงก์ยืนยันไปยัง Gmail ให้คุณคลิกเพื่อเปิดใช้งาน

ข้อจำกัดของการส่งต่ออีเมล
- ต้องใช้บัญชี Yahoo Mail Plus (แบบเสียเงิน) เพื่อเปิดใช้งานการส่งต่ออีเมล
- หากต้องการวิธีฟรี ให้ใช้ Gmailify แทน

วิธีนำเข้ารายชื่อผู้ติดต่อและปฏิทินจาก Yahoo ไป Gmail
นำเข้ารายชื่อผู้ติดต่อ
- ไปที่ Yahoo Mail > Contacts > More options > Export (CSV)
- ใน Gmail ไปที่ Google Contacts > Import > Upload CSV file

นำเข้าปฏิทิน
- ใน Yahoo Calendar ให้ ส่งออกกิจกรรมเป็นไฟล์ .ics
- ใน Google Calendar ไปที่ Settings > Import & Export แล้วอัปโหลดไฟล์ .ics

คำแนะนำสุดท้าย
หากคุณกำลังเปลี่ยนจาก Yahoo ไป Gmail ควรเปิดใช้งานทั้งสองบัญชีพร้อมกันเป็นเวลาอย่างน้อยสองสัปดาห์ เพื่อให้แน่ใจว่าไม่มีอีเมลสำคัญสูญหาย

https://computercity.com/software/email/how-to-switch-from-yahoo-mail-to-gmail-2025-guide