🏗️ Amazon ทุ่มงบ $100 พันล้านในศูนย์ข้อมูล: มากกว่าจีดีพีของประเทศทั้งประเทศ ลองจินตนาการว่า Amazon ไม่ใช่แค่ร้านค้าออนไลน์หรือผู้ให้บริการคลาวด์ แต่กลายเป็น “ประเทศแห่งศูนย์ข้อมูล” ที่มีงบลงทุนสูงกว่าจีดีพีของประเทศอย่างลักเซมเบิร์ก ลิทัวเนีย หรือแม้แต่คอสตาริกา ข้อมูลล่าสุดจาก Omdia ระบุว่า Amazon Web Services (AWS) ใช้งบลงทุนในศูนย์ข้อมูลทะลุ $100 พันล้าน ซึ่งมากกว่าคู่แข่งอย่าง Google ($82B), Microsoft ($75B) และ Meta ($69B) อย่างชัดเจน และคาดว่าภายในปี 2025 การลงทุนทั่วโลกในศูนย์ข้อมูลจะพุ่งถึง $657 พันล้าน—เกือบสองเท่าจากปี 2023 AWS ยังครองส่วนแบ่งตลาดคลาวด์โลกถึง 32% ในไตรมาสแรกของปี 2025 มากกว่ารวมกันของ Microsoft (23%) และ Google (12%) โดยมีการเร่งขยายบริการ AI เช่น Bedrock ที่รองรับโมเดลใหม่อย่าง Claude 3.7 และ Llama 4 พร้อมเปิดภูมิภาคคลาวด์ใหม่ในชิลีด้วยงบ $4 พันล้าน และลงทุนอีก $30 พันล้านในสหรัฐฯ เพื่อสนับสนุนเป้าหมายด้านเทคโนโลยีของรัฐบาล แม้จะมีการเติบโตอย่างต่อเนื่อง แต่ก็มีคำเตือนจากนักวิเคราะห์ว่า การลงทุนมหาศาลนี้อาจไม่ให้ผลตอบแทนในระยะสั้น และอาจกลายเป็นภาระทางเศรษฐกิจ หากการใช้งาน AI ไม่เติบโตตามที่คาดไว้ ✅ การลงทุนของ Amazon ในศูนย์ข้อมูล ➡️ AWS ใช้งบลงทุนในศูนย์ข้อมูลทะลุ $100 พันล้าน ➡️ มากกว่าจีดีพีของประเทศอย่างคอสตาริกา ลักเซมเบิร์ก และลิทัวเนีย ➡️ คู่แข่งอย่าง Google, Microsoft และ Meta ลงทุนน้อยกว่าชัดเจน ➡️ คาดว่าการลงทุนทั่วโลกในปี 2025 จะพุ่งถึง $657 พันล้าน ✅ ส่วนแบ่งตลาดและการเติบโตของ AWS ➡️ AWS ครองตลาดคลาวด์โลก 32% ใน Q1 2025 ➡️ รายได้ AWS โต 17.5% จากปีก่อน รวม $30.9 พันล้าน ➡️ ขยายบริการ Bedrock รองรับ Claude 3.7 และ Llama 4 ➡️ ลงทุน $4 พันล้านเปิดภูมิภาคคลาวด์ใหม่ในชิลี ➡️ ลงทุนเพิ่ม $30 พันล้านในสหรัฐฯ เพื่อสนับสนุนเป้าหมายรัฐบาล ✅ ผลกระทบต่อเศรษฐกิจและอุตสาหกรรม AI ➡️ การลงทุนในศูนย์ข้อมูลมีผลต่อจีดีพีมากกว่าการบริโภคของประชาชน ➡️ ความต้องการ compute สำหรับ AI ยังสูงกว่าซัพพลาย ➡️ การพัฒนาโมเดลใหม่ เช่น GPT-5 ทำให้ต้องใช้พลังงานและพื้นที่มากขึ้น ➡️ ผู้ให้บริการต้องลงทุนในระบบพลังงานและการระบายความร้อนใหม่ ⛔ นักวิเคราะห์บางรายกังวลว่า AI ยังไม่ให้ผลตอบแทนที่ชัดเจนในระยะสั้น ⛔ Meta ระบุว่าระบบแนะนำแบบดั้งเดิมยังทำเงินมากกว่า generative AI ⛔ การลงทุนมหาศาลอาจกลายเป็นภาระหาก AI ไม่เติบโตตามที่คาด ⛔ ความหนาแน่นของ compute ใน data hall สูงขึ้น อาจกระทบระบบพลังงาน ⛔ ต้องพึ่งพาเทคโนโลยีใหม่ เช่น microgrid-as-a-service เพื่อรองรับการใช้พลังงาน https://www.techradar.com/pro/amazons-data-center-spend-tops-usd100bn-more-than-the-gdp-of-most-countries

🎙️ เรื่องเล่าจากข่าว: ARM พลิกเกมจากเบื้องหลังสู่เวทีหน้าในตลาด AI ARM เคยเป็นผู้ให้สิทธิ์ใช้งานสถาปัตยกรรม CPU ให้กับบริษัทต่างๆ เช่น Apple, Qualcomm, NVIDIA และ AWS โดยไม่ผลิตชิปเอง แต่ในปี 2025 ARM ประกาศแผนใหม่—จะพัฒนา “Full-End Solutions” ด้วยตัวเอง ตั้งแต่ชิปเล็ก (chiplet) ไปจนถึงระบบคอมพิวเตอร์ครบชุด เพื่อรองรับความต้องการด้าน AI ที่เติบโตอย่างรวดเร็ว CEO ของ ARM, Rene Haas เผยว่า “เราไม่ใช่แค่จะออกแบบ แต่จะสร้างจริง” ซึ่งหมายถึงการลงทุนมหาศาลใน R&D การเลือกโรงงานผลิต และการจัดจำหน่าย ซึ่งอาจมีค่าใช้จ่ายสูงถึง $500 ล้านต่อชิปหนึ่งตัว แม้จะเสี่ยงต่อการสูญเสียลูกค้าเดิมที่อาจมองว่า ARM กลายเป็นคู่แข่ง แต่ ARM ก็มีจุดแข็งจากประสบการณ์และการยอมรับในตลาด โดยเฉพาะในกลุ่ม hyperscaler เช่น AWS, Google, Microsoft ที่ใช้ชิป Neoverse ของ ARM ในระบบ AI ของตน ✅ ARM เตรียมพัฒนา Full-End Solutions สำหรับตลาด AI ➡️ รวมถึง chiplets, บอร์ด, และระบบคอมพิวเตอร์ครบชุด ➡️ เปลี่ยนจากโมเดล IP licensing ไปสู่การผลิตจริง ✅ CEO Rene Haas ยืนยันการลงทุนใน R&D และการสร้างชิปเอง ➡️ อาจมีค่าใช้จ่ายสูงถึง $500 ล้านต่อชิป ➡️ ต้องเลือกโรงงานผลิตและจัดจำหน่ายเอง ✅ ARM มีฐานลูกค้าในตลาด AI ที่เติบโตอย่างรวดเร็ว ➡️ Neoverse CPU ถูกใช้ใน AWS Graviton, Google Axion, Microsoft Cobalt ➡️ คาดว่า 50% ของ CPU ใน data center จะใช้สถาปัตยกรรม ARM ภายในปีนี้ ✅ SoftBank เป็นผู้ถือหุ้นใหญ่ของ ARM และมีประวัติการลงทุนในโครงการเสี่ยง ➡️ เพิ่มความมั่นใจในการสนับสนุนแผนใหม่ของ ARM ➡️ เคยลงทุนหลายพันล้านในเทคโนโลยีล้ำสมัย ✅ ARM ไม่ได้ตั้งใจเป็นผู้ผลิตชิปเต็มรูปแบบ แต่จะสร้าง prototype เพื่อเร่งนวัตกรรมของลูกค้า ➡️ ใช้เป็นตัวอย่างเพื่อช่วยลูกค้าออกแบบชิปเฉพาะทาง ➡️ เน้นตลาด AI inference และ data center https://wccftech.com/arm-is-reportedly-exploring-full-end-solutions-for-the-ai-market/

⚡ AI อาจใช้พลังงานมากกว่าการขุด Bitcoin และบางประเทศภายในปี 2025 การเติบโตของ ปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังสร้างผลกระทบต่อ โครงสร้างพลังงานโลก โดยมีการคาดการณ์ว่า AI อาจใช้พลังงานมากกว่าการขุด Bitcoin และบางประเทศภายในปี 2025 การขยายตัวของ Generative AI ทำให้เกิดการลงทุนมหาศาลใน ศูนย์ข้อมูลและฮาร์ดแวร์ โดยเฉพาะ AI accelerators จาก Nvidia และ AMD ซึ่งมีการผลิตเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว นักวิจัย Alex de Vries-Gao จาก Vrije Universiteit Amsterdam วิเคราะห์ข้อมูลจาก สเปกอุปกรณ์, การคาดการณ์ของนักวิเคราะห์ และรายงานของบริษัท เพื่อประเมิน ปริมาณการผลิตและการใช้พลังงานของฮาร์ดแวร์ AI ✅ ข้อมูลจากข่าว - AI อาจใช้พลังงานมากกว่าการขุด Bitcoin และบางประเทศภายในปี 2025 - AI คาดว่าจะใช้พลังงานเกือบครึ่งหนึ่งของศูนย์ข้อมูลทั้งหมดภายในปีหน้า - Nvidia H100 AI accelerator ใช้พลังงาน 700 วัตต์ต่อหน่วย - ฮาร์ดแวร์ AI ที่ผลิตในปี 2023-2024 อาจต้องใช้พลังงานระหว่าง 5.3 ถึง 9.4 กิกะวัตต์ - TSMC วางแผนเพิ่มกำลังการผลิต CoWoS packaging technology เป็นสองเท่าในปี 2025 ‼️ คำเตือนที่ควรพิจารณา - การเติบโตของ AI อาจทำให้การใช้พลังงานของศูนย์ข้อมูลเพิ่มขึ้นเป็นสองเท่าภายในสองปี - บางโครงการกำลังใช้โครงสร้างพื้นฐานพลังงานฟอสซิล เช่น โรงไฟฟ้าก๊าซธรรมชาติ 4.5 กิกะวัตต์ เพื่อรองรับ AI - การใช้พลังงานของ AI ขึ้นอยู่กับแหล่งพลังงาน หากใช้พลังงานจากฟอสซิล อาจเพิ่มการปล่อยคาร์บอน - บริษัทเทคโนโลยีมักไม่เปิดเผยข้อมูลเกี่ยวกับการใช้พลังงานของ AI ซึ่งอาจส่งผลต่อเป้าหมายด้านสิ่งแวดล้อม การเติบโตของ AI อาจทำให้ ความต้องการพลังงานเพิ่มขึ้นอย่างมหาศาล และส่งผลต่อ นโยบายพลังงานและสิ่งแวดล้อมทั่วโลก อย่างไรก็ตาม https://www.techspot.com/news/108140-ai-could-soon-consume-more-electricity-than-bitcoin.html

🤖 นักวิทยาศาสตร์ AI ที่ตั้งคำถามต่ออนาคตของ Generative AI Gary Marcus นักวิทยาศาสตร์และนักเขียนชื่อดัง ยังคงเป็นหนึ่งในผู้ที่ตั้งข้อสงสัยเกี่ยวกับ Generative AI โดยเขาเชื่อว่า เทคโนโลยีนี้ยังมีข้อบกพร่องมากเกินไป และอาจไม่สามารถเปลี่ยนแปลงโลกได้อย่างที่ Silicon Valley คาดหวัง Marcus เคยเป็นหนึ่งในผู้ที่เรียกร้องให้มีการกำกับดูแล AI ร่วมกับ Sam Altman CEO ของ OpenAI ในปี 2023 อย่างไรก็ตาม Altman ได้เปลี่ยนท่าทีและหันไปหานักลงทุนจาก SoftBank และตะวันออกกลาง เพื่อผลักดัน ChatGPT ให้กลายเป็นเทคโนโลยีที่มีมูลค่ามหาศาล Marcus เชื่อว่า Large Language Models (LLMs) มีข้อจำกัดที่แก้ไขไม่ได้ และอาจไม่ใช่แนวทางที่ดีที่สุดในการพัฒนา AI ที่มีความสามารถระดับมนุษย์ ✅ ข้อมูลจากข่าว - Gary Marcus ยังคงตั้งคำถามต่อ Generative AI และเชื่อว่าเทคโนโลยีนี้ยังมีข้อบกพร่องมากเกินไป - Sam Altman เปลี่ยนท่าทีจากการเรียกร้องให้กำกับดูแล AI ไปสู่การหานักลงทุนรายใหม่ - LLMs อาจไม่ใช่แนวทางที่ดีที่สุดในการพัฒนา AI ที่มีความสามารถระดับมนุษย์ - Marcus สนับสนุนแนวทาง Neurosymbolic AI ซึ่งเน้นการสร้างตรรกะของมนุษย์ขึ้นมาใหม่แทนการใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ - เขาเชื่อว่า Generative AI จะมีบทบาทในงานที่ไม่ต้องการความแม่นยำสูง เช่น การช่วยเขียนโค้ดและการระดมไอเดีย ‼️ คำเตือนที่ควรพิจารณา - LLMs มีปัญหาเรื่อง "hallucination" หรือการสร้างข้อมูลผิดพลาด ซึ่งอาจเป็นอุปสรรคต่อการใช้งานในระดับองค์กร - นักลงทุนอาจเริ่มตั้งคำถามเกี่ยวกับความสามารถที่แท้จริงของ Generative AI - บริษัท AI อาจหันไปใช้ข้อมูลผู้ใช้เพื่อสร้างรายได้แทน หากเทคโนโลยีไม่สามารถทำกำไรได้ตามที่คาดหวัง - ต้องจับตาดูว่า Neurosymbolic AI จะสามารถแข่งขันกับ Generative AI ได้หรือไม่ Generative AI กำลังเผชิญกับคำถามสำคัญเกี่ยวกับ ความแม่นยำและความสามารถในการเปลี่ยนแปลงโลก แม้ว่าจะมีการลงทุนมหาศาล แต่ข้อบกพร่องของเทคโนโลยีอาจทำให้ต้องมีการปรับแนวทางใหม่ https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/05/30/generative-ai039s-most-prominent-sceptic-doubles-down

รายงาน AI Index 2025 จาก Stanford University เผยให้เห็นถึงการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในโลกของปัญญาประดิษฐ์ โดยต้นทุนการใช้งาน AI ลดลงอย่างมาก แต่ในขณะเดียวกัน เหตุการณ์ที่เกี่ยวข้องกับ AI ที่เป็นอันตรายกลับเพิ่มขึ้นอย่างน่ากังวล 🌐 ต้นทุนที่ลดลงและการลงทุนที่เพิ่มขึ้น: - 📉 ต้นทุนการใช้งาน AI: ค่าใช้จ่ายในการใช้งานโมเดล AI ลดลงจาก $20 ต่อ 1 ล้านโทเค็น เหลือเพียง $0.07 ในเวลาเพียง 18 เดือน - 💡 การลงทุนมหาศาล: บริษัทใหญ่ เช่น OpenAI, Meta และ Google ลงทุนเพิ่มขึ้นถึง 28 เท่า ในการฝึกโมเดล AI รุ่นใหม่ ⚠️ เหตุการณ์อันตรายที่เพิ่มขึ้น: - 🚨 เหตุการณ์ที่เกี่ยวข้องกับ AI: จำนวนเหตุการณ์อันตรายที่เกี่ยวข้องกับ AI เพิ่มขึ้นจาก 100 ครั้งในปี 2022 เป็น 233 ครั้งในปี 2024 - 🛑 ตัวอย่างเหตุการณ์: การระบุผิดพลาดของ AI ในระบบป้องกันการขโมยสินค้า, การสร้างภาพลามกแบบ deepfake และการสนับสนุนพฤติกรรมอันตรายโดยแชทบอท 🌟 การแข่งขันระหว่างจีนและสหรัฐฯ: - 🇺🇸 สหรัฐฯ ยังคงนำหน้า: สหรัฐฯ มีโมเดล AI ที่โดดเด่นถึง 40 โมเดล ในปี 2024 ขณะที่จีนมีเพียง 15 โมเดล - 🇨🇳 จีนไล่ตามอย่างใกล้ชิด: ความแตกต่างด้านประสิทธิภาพระหว่างโมเดล AI ของสหรัฐฯ และจีนลดลงจาก 9.26% ในปี 2024 เหลือเพียง 1.70% ในปี 2025 https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/ai-costs-drop-280-fold-but-harmful-incidents-rise-56-percent-in-last-year-stanford-2025-ai-report-highlights-china-us-competition

Sundar Pichai CEO ของ Alphabet ยืนยันแผนการลงทุนมูลค่า 75 พันล้านดอลลาร์ ในปี 2025 เพื่อขยายศักยภาพของศูนย์ข้อมูลและพัฒนาเทคโนโลยี AI โดยเฉพาะโมเดล Gemini ซึ่งเป็นหนึ่งในโครงการสำคัญที่บริษัทมุ่งเน้น 🌐 การลงทุนในโครงสร้างพื้นฐาน: - งบประมาณนี้จะถูกใช้ในการพัฒนาชิปและเซิร์ฟเวอร์ที่จำเป็นสำหรับบริการหลัก เช่น Search และการพัฒนา AI - การลงทุนยังครอบคลุมถึงการสนับสนุนลูกค้าองค์กรที่ใช้บริการคลาวด์ของ Google 🤖 โอกาสใน AI: - Sundar Pichai ระบุว่า AI เป็นโอกาสที่ยิ่งใหญ่ที่สุดในยุคนี้ และ Alphabet มุ่งมั่นที่จะนำเทคโนโลยีนี้ไปสู่มือของผู้บริโภคและองค์กร 📈 ผลกระทบต่อหุ้น: - หุ้นของ Alphabet เพิ่มขึ้นกว่า 7% หลังจากประธานาธิบดีสหรัฐฯ ประกาศหยุดการเก็บภาษีชั่วคราว ซึ่งช่วยลดแรงกดดันในตลาด ความท้าทายที่ต้องเผชิญ: 💡 ความกังวลของนักลงทุน: - แม้การลงทุนใน AI จะมีศักยภาพสูง แต่นักลงทุนเริ่มตั้งคำถามถึงผลตอบแทนที่ชัดเจนจากการลงทุนมหาศาลนี้ 💡 สงครามการค้า: - ความตึงเครียดทางการค้าระหว่างประเทศอาจเพิ่มต้นทุนการผลิตและส่งผลกระทบต่อแผนการลงทุน https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/04/10/alphabet-ceo-reaffirms-planned-75-billion-capital-spending-in-2025

ศูนย์ข้อมูลของ Big Tech ทำให้ความต้องการพลังงานในสหรัฐฯ พุ่งสูงจนผู้ให้บริการไฟฟ้าต้องเร่งขยายกำลังการผลิตเพื่อรองรับอนาคต AI อย่างไรก็ตาม ความซับซ้อนของคำขอพลังงานและต้นทุนที่พุ่งสูงสร้างความกดดันให้ระบบไฟฟ้าอย่างมาก ซึ่งอาจกระทบค่าไฟฟ้าของผู้บริโภคและเสถียรภาพของโครงข่ายในระยะยาว == ความต้องการพลังงานและการตอบสนองจากผู้ให้บริการไฟฟ้า == ✅ ความต้องการพลังงานที่เกินศักยภาพเดิม - บริษัทพลังงาน เช่น Oncor ในรัฐเท็กซัส รายงานว่าคำขอพลังงานจากศูนย์ข้อมูลใหม่สูงถึง 119 กิกะวัตต์ ซึ่งมากกว่าการใช้งานสูงสุดเดิมถึงเกือบ 4 เท่า! ✅ การลงทุนมหาศาลเพื่อเสริมระบบ - ผู้ให้บริการไฟฟ้าหลายรายต้องปรับแผนการลงทุน 5 ปี โดยเพิ่มงบประมาณอย่างมหาศาลเพื่อขยายการผลิตพลังงาน แต่ยังคงเผชิญความเสี่ยงของ การประเมินผิดพลาด ซึ่งอาจนำไปสู่ปัญหาด้านเสถียรภาพไฟฟ้าหรือค่าใช้จ่ายที่สูงขึ้นสำหรับผู้บริโภค ✅ การประเมินความต้องการที่ยากลำบาก - บริษัทเทคโนโลยีมักติดต่อหลายผู้ให้บริการเพื่อเปรียบเทียบราคา ทำให้ข้อมูลคำขอพลังงานไม่ชัดเจนและยากต่อการวางแผน == ผลกระทบจากต้นทุนที่เพิ่มขึ้นและนวัตกรรมใหม่ == ✅ ต้นทุนการสร้างที่พุ่งสูง - ค่าใช้จ่ายในการสร้างศูนย์ข้อมูลต่อ 1 เมกะวัตต์ สูงถึง 12 ล้านดอลลาร์ ในปีที่ผ่านมา และคาดว่าจะเพิ่มขึ้นอีก เนื่องจากปัจจัยต้นทุนวัตถุดิบ เช่น เหล็ก ที่ได้รับผลกระทบจากนโยบายภาษีของรัฐบาล ✅ นวัตกรรมลดการใช้พลังงานในอนาคต - AI รุ่นใหม่ เช่น DeepSeek อาจช่วยลดความต้องการพลังงาน ด้วยการใช้งานชิปรุ่นเล็กและการลดระบบระบายความร้อนที่กินไฟ ✅ มาตรการสนับสนุนจากรัฐ - รัฐเพนซิลเวเนียกำลังพิจารณาสร้างระบบ "Clearinghouse" เพื่อจัดการข้อมูลคำขอพลังงานจากศูนย์ข้อมูลอย่างโปร่งใส https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/04/07/us-utilities-grapple-with-big-tech039s-massive-power-demands-for-data-centers

Elon Musk กำลังวางแผนขยายซูเปอร์คอมพิวเตอร์ xAI Colossus ให้มี GPU มากกว่าหนึ่งล้านตัว โดยปัจจุบันมีมากกว่า 100,000 H100 GPU จาก Nvidia และกำลังจะเพิ่มจำนวน GPU เป็นสองเท่าในเร็วๆ นี้ การขยายนี้ต้องใช้เวลาและความพยายามมาก และยังไม่ชัดเจนว่า xAI จะใช้ GPU รุ่น Hopper หรือ Blackwell ในการขยาย การขยายนี้ต้องการการลงทุนมหาศาล โดย xAI ได้ระดมทุน 11 พันล้านดอลลาร์ในปีนี้และเพิ่งได้รับอีก 5 พันล้านดอลลาร์ ปัจจุบันบริษัทมีมูลค่า 45 พันล้านดอลลาร์ https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/elon-musk-plans-to-scale-the-xai-supercomputer-to-a-million-gpus-currently-at-over-100-000-h100-gpus-and-counting

ติ่ง 🇺🇦 🇺🇸 🇬🇧 🇪🇺 คิดได้ไงว่ารัสเซีย จ๊น จน จน จน😁😆 🇷🇺 รัสเซียวางแผนเพิ่มค่าใช้จ่ายด้านกลาโหม 30% ในปี 2568 . 🔴🔴 30 ก.ย. 67 #AFP เปิดเผย : แผนการใช้จ่ายเพิ่มล่าสุดที่วางแผนไว้ จะส่งผลให้งบประมาณกลาโหมของรัสเซียเพิ่มขึ้นเป็น 13.5 ล้านล้านรูเบิล ในปี 2568 ตามเอกสารร่างงบประมาณที่เผยแพร่เมื่อ 30 ก.ย. บนเว็บไซต์ของรัฐสภา • หรือ 145,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐ • หรือ งบกลาโหมรัสเซีย ในปี 68 อยู่ที่ 4.73 ล้านล้านบาท เอง😁 • ตัวเลขนี้ ยังไม่รวมทรัพยากรอื่นๆ ที่ถูกใช้ไปกับสงคราม เช่น การใช้จ่ายที่รัสเซียเรียกว่า "ความมั่นคงภายในประเทศ" "domestic security" . อันตัน ซิลูอานอฟ Anton Siluanov รมว.คลังรัสเซีย กล่าวในการประชุมรัฐบาลทางโทรทัศน์ เมื่อ 1 ต.ค. • ในปี 2568 “ลำดับความสำคัญสูงสุด” ของงบประมาณคือ “การสนับสนุนทางสังคมสำหรับประชาชน” • ประการที่สอง คือ การจัดสรรงบประมาณด้านการป้องกันประเทศ และความมั่นคง จัดสรรทรัพยากรสำหรับปฏิบัติการพิเศษทางทหาร และ 📍 "สนับสนุนครอบครัวของผู้เข้าร่วมปฏิบัติการพิเศษทางทหาร” • การใช้จ่ายรวมด้านการป้องกันประเทศและความมั่นคง จะคิดเป็นประมาณ 40% ของการใช้จ่ายของรัฐบาลรัสเซียทั้งหมด ซึ่งคาดว่าจะอยู่ที่ 41.5 ล้านล้านรูเบิล หรือ 447,000 ล้านดอลลาร์ . 🔴🔴 30 ก.ย. 67 #รัสเซีย เตรียมปรับเพิ่มงบประมาณกลาโหม 25 - 30% ขึ้นสู่ระดับสูงสุดเป็นประวัติการณ์ ที่ 13.5 ล้านล้านรูเบิล ในปี 2568😆 • งบประมาณด้านกลาโหมที่จัดสรรไว้ในปีนี้ ซึ่งเป็นสถิติสูงสุด กว่าเมื่อปีก่อนอยู่ราว 3 ล้านล้านรูเบิล . 🔘 งบประมาณปี 2568 แสดงให้เห็นว่า : ปูตินได้นำเอาสิ่งที่นักเศรษฐศาสตร์เรียกว่า "แนวคิดเคนส์ทางการทหาร" “military Keynesianism” มาใช้ ซึ่งมีลักษณะเด่นคือ : • การใช้จ่ายด้านการทหารที่เพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ ซึ่งเป็นเชื้อเพลิงให้เกิดสงครามในยูเครน • กระตุ้นให้เกิดการใช้จ่ายของผู้บริโภคเพิ่มขึ้น • ผลักดันให้อัตราเงินเฟ้อสูงขึ้น • การเพิ่มขึ้นนี้เป็นการยืนยันว่า : #เศรษฐกิจ ได้เปลี่ยนไปสู่การเตรียมพร้อมสำหรับสงคราม . 📍 ตามร่างงบประมาณ คาดว่าการใช้จ่ายด้านสังคมจะลดลง 16% จาก 7.7 ล้านล้านรูเบิล ในปี 67 เป็น 6.5 ล้านล้านรูเบิล ในปี 68 . 🇷🇺 🇷🇺 🇷🇺 #การลงทุนมหาศาล ของรัสเซีย ในด้านการทหาร 🔘 ทำให้ผู้วางแผนสงครามในยุโรปเกิดความกังวล โดยระบุว่า : • #NATO ประเมินความสามารถของรัสเซียในการทำสงครามระยะยาวต่ำเกินไป • ในขณะเดียวกัน #ยูเครน กำลังเผชิญกับความไม่แน่นอนเกี่ยวกับระดับการสนับสนุนในอนาคต จากพันธมิตรที่ใกล้ชิดที่สุด😆 . 🔴🔴 15 ก.พ. 67 "สูงกว่าที่เราคาดไว้มาก" : การผลิตอาวุธของรัสเซียทำให้ผู้วางแผนสงครามของยุโรปเป็นกังวล😁 🇷🇺 #มอสโกว์ ได้ขยายอุตสาหกรรมของตนอย่างมหาศาล ทำให้ได้เปรียบในยูเครน และนำไปสู่การกระจายความมั่งคั่งใหม่😆 🔘 ค่าใช้จ่ายด้านการป้องกันประเทศโดยรวม ได้เพิ่มขึ้นเป็นประมาณ7.5% ของ GDP ของรัสเซีย • โรงงานผลิตกระสุน ยานพาหนะ และอุปกรณ์ต่างๆ ทำงานตลอดเวลา โดยมักจะทำงานกะละ 12 ชั่วโมง พร้อมล่วงเวลา 2 เท่า • มีการสร้างงานใหม่ 520,000 ตำแหน่ง ในกลุ่มอุตสาหกรรมการทหาร • ช่างเครื่องและช่างเชื่อมในโรงงานของรัสเซีย ที่ผลิตอุปกรณ์ทางการทหาร มีรายได้มากกว่าผู้จัดการ และทนายความทั่วไปหลายคน Noraseth Tuntasiri