🌊💻 หัวข้อข่าว: “จีนเปิดตัวศูนย์ข้อมูลใต้น้ำแห่งแรก – ท้าชน Project Natick ของ Microsoft ด้วยพลังลมและคลื่น” จีนประกาศความสำเร็จในการเปิดใช้งานศูนย์ข้อมูลใต้น้ำแห่งแรกในโลกที่ Lin-gang, เซี่ยงไฮ้ ด้วยงบลงทุนกว่า 226 ล้านดอลลาร์ โดยใช้พลังงานลมและระบบทำความเย็นจากธรรมชาติใต้ทะเล พร้อมตั้งเป้าขยายกำลังการผลิตถึง 500 เมกะวัตต์ในอนาคต. ในขณะที่ Microsoft เคยทดลองสร้างศูนย์ข้อมูลใต้น้ำในโครงการ Project Natick ซึ่งถูกยกเลิกไปในปี 2024 จีนกลับเดินหน้าสู่การใช้งานจริง โดยศูนย์ข้อมูลใต้น้ำแห่งนี้ถูกออกแบบให้ใช้พลังงานหมุนเวียนจากลมทะเลถึง 95% และใช้คุณสมบัติของน้ำทะเลในการระบายความร้อนแทนการใช้เครื่องทำความเย็นแบบเดิม เฟสแรกของโครงการ Lin-gang ให้กำลังการผลิต 2.3 เมกะวัตต์ และมีแผนขยายถึง 24 เมกะวัตต์ในระยะถัดไป โดยมีหน่วยงานรัฐหนุนหลัง เช่น Shenergy, China Telecom และ CCCC Third Harbor Engineering เทคโนโลยีที่ใช้คือการบรรจุเซิร์ฟเวอร์ไว้ในแคปซูลกันน้ำ แล้วนำไปวางไว้ใต้ทะเลลึก 35 เมตร ซึ่งช่วยลดการใช้พลังงานและน้ำจืดในการระบายความร้อน และยังสามารถลดค่า PUE (Power Usage Effectiveness) ให้ต่ำกว่า 1.15 ซึ่งถือว่ามีประสิทธิภาพสูงมาก แม้จะมีข้อดีด้านสิ่งแวดล้อมและต้นทุนพลังงาน แต่ก็มีข้อจำกัด เช่น การบำรุงรักษาที่ยากและต้นทุนสูงเมื่ออุปกรณ์เสียหาย รวมถึงผลกระทบทางสิ่งแวดล้อมที่ยังต้องรอการตรวจสอบจากหน่วยงานอิสระ ✅ จีนเปิดตัวศูนย์ข้อมูลใต้น้ำแห่งแรกที่ Lin-gang, เซี่ยงไฮ้ ➡️ ใช้งบลงทุน 226 ล้านดอลลาร์ และเริ่มใช้งานเฟสแรกแล้ว ✅ ใช้พลังงานลมทะเลถึง 95% ➡️ ลดการพึ่งพาไฟฟ้าจากกริดและลดการใช้น้ำจืด ✅ ระบบระบายความร้อนใช้คุณสมบัติของน้ำทะเล ➡️ ลดค่าใช้จ่ายและเพิ่มประสิทธิภาพด้านพลังงาน ✅ กำลังการผลิตเริ่มต้น 2.3 เมกะวัตต์ และตั้งเป้าขยายถึง 24 เมกะวัตต์ ➡️ มีแผนขยายถึง 500 เมกะวัตต์ในอนาคต ✅ ค่า PUE ต่ำกว่า 1.15 ➡️ ดีกว่าค่าเฉลี่ยของศูนย์ข้อมูลทั่วไป ✅ ได้รับการสนับสนุนจากหน่วยงานรัฐและบริษัทเทคโนโลยีจีน ➡️ เช่น Shenergy, China Telecom และ CCCC Third Harbor Engineering ‼️ การบำรุงรักษาและอัปเกรดอุปกรณ์ใต้น้ำมีต้นทุนสูง ⛔ ต้องใช้เวลาและค่าใช้จ่ายมากในการเข้าถึงแคปซูลใต้น้ำ ‼️ ผลกระทบทางสิ่งแวดล้อมยังไม่มีการตรวจสอบจากหน่วยงานอิสระ ⛔ ต้องรอการประเมินผลกระทบทางทะเลและความร้อนในระยะยาว ‼️ การเข้าถึงและเปลี่ยนอุปกรณ์ทำได้ยากเมื่อแคปซูลถูกปิดผนึกและจมอยู่ใต้ทะเล ⛔ อาจส่งผลต่อความยืดหยุ่นในการอัปเกรดระบบในอนาคต https://www.techradar.com/pro/forget-project-natick-china-says-it-has-trumped-microsoft-and-launched-its-first-underwater-data-center

🧠💸 AI ช่วยชีวิตหลังความตาย: จากบิลโรงพยาบาล 195,000 เหลือ 33,000 ดอลลาร์ ลองจินตนาการว่าคุณเพิ่งสูญเสียคนรักไป แล้วต้องเผชิญกับบิลค่ารักษาพยาบาลที่สูงถึง 195,000 ดอลลาร์สำหรับการดูแลเพียง 4 ชั่วโมงสุดท้ายใน ICU… นั่นคือสิ่งที่ครอบครัวหนึ่งในสหรัฐฯ ต้องเผชิญ แต่พวกเขาไม่ยอมแพ้ และหันไปหา Claude AI เพื่อช่วยตรวจสอบความถูกต้องของบิล และผลลัพธ์ก็พลิกชีวิต: ลดค่าใช้จ่ายลงเหลือเพียง 33,000 ดอลลาร์! Claude ไม่ได้แค่ช่วยคำนวณ แต่ยังกลายเป็น “นักสืบบัญชี” ที่ขุดเจอการคิดเงินซ้ำซ้อน การใช้รหัสผิดประเภท และการเรียกเก็บเงินที่ละเมิดข้อบังคับของ Medicare ทั้งหมดนี้เกิดขึ้นเพราะโรงพยาบาลไม่แสดงรายละเอียดชัดเจนตั้งแต่แรก จนต้องใช้ AI เจาะลึกทีละบรรทัด เรื่องนี้สะท้อนถึงพลังของ AI ในการปกป้องสิทธิ์ของผู้บริโภค และเตือนให้เราระวังการเรียกเก็บเงินที่ไม่โปร่งใสจากสถานพยาบาล โดยเฉพาะในช่วงเวลาที่เปราะบางที่สุดของชีวิต ✅ Claude AI ช่วยครอบครัวลดบิลค่ารักษาพยาบาลจาก $195,000 เหลือ $33,000 ➡️ ใช้การวิเคราะห์รหัสการเรียกเก็บเงินทางการแพทย์อย่างละเอียด ➡️ พบการคิดเงินซ้ำซ้อน เช่น คิดค่าหัตถการรวม และแยกรายการย่อยซ้ำอีก ➡️ ตรวจพบการใช้รหัสผู้ป่วยในแทนรหัสฉุกเฉิน ซึ่งอาจละเมิดข้อบังคับ ➡️ ช่วยเขียนจดหมายเจรจาและเตือนถึงการดำเนินคดีหรือผลกระทบทางสื่อ ✅ สาเหตุที่บิลสูงผิดปกติ ➡️ ผู้ป่วยไม่มีประกันสุขภาพในช่วงเวลานั้น ➡️ โรงพยาบาลไม่แสดงรายละเอียดรายการค่าใช้จ่ายอย่างโปร่งใส ✅ บทบาทของ AI ในการช่วยเหลือด้านการเงินและกฎหมาย ➡️ Claude AI ทำหน้าที่คล้ายผู้ช่วยนักบัญชีและนักกฎหมาย ➡️ ช่วยให้ผู้บริโภคเข้าใจระบบการเรียกเก็บเงินที่ซับซ้อน ➡️ เป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์ในสถานการณ์ฉุกเฉินหรือวิกฤต ‼️ คำเตือนเกี่ยวกับการเรียกเก็บเงินจากโรงพยาบาล ⛔ บางโรงพยาบาลอาจใช้ช่องโหว่ทางระบบเพื่อเรียกเก็บเงินเกินจริง ⛔ การไม่ตรวจสอบบิลอย่างละเอียดอาจทำให้เสียเงินจำนวนมากโดยไม่จำเป็น ⛔ การไม่มีประกันสุขภาพอาจทำให้ต้องจ่ายเงินเต็มจำนวนโดยไม่มีการต่อรอง ‼️ ความเสี่ยงจากการพึ่งพา AI โดยไม่ตรวจสอบ ⛔ AI อาจให้คำแนะนำผิดพลาดหากข้อมูลไม่ครบถ้วน ⛔ ควรใช้ AI เป็นเครื่องมือเสริม ไม่ใช่ตัวแทนการตัดสินใจทั้งหมด https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/grieving-family-uses-ai-chatbot-to-cut-hospital-bill-from-usd195-000-to-usd33-000-family-says-claude-highlighted-duplicative-charges-improper-coding-and-other-violations

🧠💻 “จากคลาวด์สู่เหล็กจริง” – บทเรียน 2 ปีหลังย้ายจาก AWS สู่ Bare Metal บริษัท OneUptime เผยเบื้องหลังการย้ายจาก AWS สู่ Bare Metal ที่ช่วยประหยัดกว่า 1.2 ล้านดอลลาร์ต่อปี พร้อมเปิดเผยกลยุทธ์และบทเรียนที่นักพัฒนาและองค์กรควรรู้ก่อนตัดสินใจเปลี่ยนโครงสร้างพื้นฐาน สองปีหลังจาก OneUptime ตัดสินใจย้ายโครงสร้างพื้นฐานจาก AWS ไปยังเซิร์ฟเวอร์แบบ Bare Metal บริษัทได้เปิดเผยผลลัพธ์ที่น่าทึ่ง ทั้งด้านความคุ้มค่า ความเสถียร และความสามารถในการควบคุมระบบอย่างเต็มรูปแบบ การย้ายครั้งนี้ไม่ใช่แค่เรื่องของการลดค่าใช้จ่าย แต่เป็นการปรับเปลี่ยนแนวคิดการบริหารโครงสร้างพื้นฐาน โดย OneUptime ได้ตอบคำถามจาก Hacker News และ Reddit อย่างตรงไปตรงมา พร้อมเปิดเผยตัวเลขจริงและกลยุทธ์ที่ใช้ ประเด็นสำคัญที่น่าสนใจ: 🎗️ ประหยัดค่าใช้จ่ายจาก AWS ได้กว่า $1.2 ล้านต่อปี เทียบกับเดิมที่ประหยัด $230,000 ต่อปี 🎗️ ลด latency ลง 19% ด้วย NVMe และไม่มี “noisy neighbors” 🎗️ ใช้ MicroK8s + Ceph ใน production ด้วย uptime 99.993% 🎗️ เพิ่ม rack ที่ Frankfurt เพื่อแก้ปัญหา single point of failure 🎗️ ใช้ Talos, Tinkerbell, Flux และ Terraform เพื่อจัดการ automation 🎗️ ยังคงใช้ AWS สำหรับงานที่ต้องการความยืดหยุ่น เช่น CloudFront และ Glacier 📌 สรุปเนื้อหาสำคัญ ✅ ผลลัพธ์หลังย้ายจาก AWS ➡️ ประหยัดค่าใช้จ่ายกว่า $1.2 ล้านต่อปี ➡️ ลด latency ลง 19% ด้วย NVMe ➡️ เพิ่มความเสถียรของระบบด้วย uptime 99.993% ➡️ ขยาย rack ไปยัง Frankfurt เพื่อ redundancy ✅ กลยุทธ์ด้านเทคนิค ➡️ ใช้ MicroK8s + Ceph ใน production ➡️ เตรียมย้ายไปใช้ Talos เพื่อจัดการ Kubernetes ➡️ ใช้ Tinkerbell PXE boot, Flux และ Terraform สำหรับ automation ➡️ ไม่มีทีม onsite แต่ใช้บริการ remote hands จาก colo provider ✅ การจัดการต้นทุนและ CapEx ➡️ เซิร์ฟเวอร์ขนาดใหญ่: 2× AMD EPYC 9654, 1TB RAM ➡️ วางแผน amortize 5 ปี แต่สามารถใช้งานได้ถึง 7–8 ปี ➡️ มี cold spares และ extended warranty จาก OEM ➡️ สามารถ refresh 40% ของ fleet ทุก 2 ปีโดยยังประหยัดกว่าบิล AWS ✅ การจัดการความปลอดภัยและ compliance ➡️ ยังคงรักษา SOC 2 Type II และ ISO 27001 ➡️ ใช้ Terraform และ Talos config เป็นหลักฐานการเปลี่ยนแปลง ➡️ ใช้รายงานจาก colo provider สำหรับ audit ✅ การใช้คลาวด์อย่างมีเหตุผล ➡️ ใช้ AWS สำหรับ Glacier, CloudFront และ load testing ➡️ เลือกใช้คลาวด์เมื่อ elasticity สำคัญ ➡️ Bare metal เหมาะกับ workload ที่ steady และ predictable ‼️ คำเตือนสำหรับผู้ที่คิดจะย้าย ⛔ หาก workload มีลักษณะ burst หรือ seasonal ควรอยู่บนคลาวด์ ⛔ หากพึ่งพา managed services อย่าง Aurora หรือ Step Functions ควรอยู่บนคลาวด์ ⛔ หากไม่มีทีมที่เชี่ยวชาญ Kubernetes, Ceph และ observability อาจไม่เหมาะกับ bare metal ⛔ การย้ายต้องมีการวางแผนด้าน compliance และ audit อย่างรอบคอบ https://oneuptime.com/blog/post/2025-10-29-aws-to-bare-metal-two-years-later/view

🌱 AI กับสิ่งแวดล้อม: ใช้พลังงานมหาศาล แต่ก็ช่วยโลกได้ใน 5 วิธี แม้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) จะถูกวิจารณ์ว่าใช้พลังงานและน้ำมหาศาล โดยเฉพาะในศูนย์ข้อมูลที่รองรับการประมวลผลขั้นสูง แต่บทความจาก The Star ชี้ให้เห็นว่า AI ก็สามารถเป็นเครื่องมือสำคัญในการช่วยลดมลพิษและเพิ่มประสิทธิภาพการใช้พลังงานในหลายภาคส่วนได้เช่นกัน นักวิจัยและผู้เชี่ยวชาญเสนอ 5 วิธีที่ AI สามารถช่วยสิ่งแวดล้อมได้ ตั้งแต่การจัดการพลังงานในอาคาร ไปจนถึงการลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจกจากการผลิตน้ำมันและการจราจร 🔍 สรุป 5 วิธีที่ AI ช่วยสิ่งแวดล้อม 1️⃣ เพิ่มประสิทธิภาพการใช้พลังงานในอาคาร ✅ วิธีการทำงาน ➡️ AI ปรับแสงสว่าง อุณหภูมิ และการระบายอากาศตามสภาพอากาศและการใช้งานจริง ➡️ คาดว่าช่วยลดการใช้พลังงานในอาคารได้ 10–30% ➡️ ระบบอัตโนมัติช่วยลดการเปิดแอร์หรือฮีตเตอร์เกินความจำเป็น ‼️ คำเตือน ⛔ หากระบบ AI ขัดข้อง อาจทำให้การควบคุมอุณหภูมิผิดพลาด ⛔ ต้องมีการบำรุงรักษาเซ็นเซอร์และระบบควบคุมอย่างสม่ำเสมอ 2️⃣ จัดการการชาร์จอุปกรณ์ไฟฟ้าอย่างมีประสิทธิภาพ ✅ วิธีการทำงาน ➡️ AI กำหนดเวลาชาร์จ EV และสมาร์ตโฟนให้เหมาะกับช่วงที่ไฟฟ้าถูกและสะอาด ➡️ ลดการใช้ไฟฟ้าช่วงพีค และลดการพึ่งพาพลังงานจากฟอสซิล ‼️ คำเตือน ⛔ ต้องมีการเชื่อมต่อกับระบบ grid และข้อมูลราคาพลังงานแบบเรียลไทม์ ⛔ หากข้อมูลไม่แม่นยำ อาจชาร์จผิดเวลาและเพิ่มค่าไฟ 3️⃣ ลดมลพิษจากการผลิตน้ำมันและก๊าซ ✅ วิธีการทำงาน ➡️ AI วิเคราะห์กระบวนการผลิตเพื่อหาจุดที่ปล่อยก๊าซเรือนกระจกมากที่สุด ➡️ ช่วยปรับปรุงกระบวนการให้ปล่อยก๊าซน้อยลง ➡️ ใช้ machine learning เพื่อคาดการณ์และป้องกันการรั่วไหล ‼️ คำเตือน ⛔ ข้อมูลจากอุตสาหกรรมอาจไม่เปิดเผยทั้งหมด ทำให้ AI วิเคราะห์ไม่ครบ ⛔ การพึ่งพา AI โดยไม่มีการตรวจสอบจากมนุษย์อาจเสี่ยงต่อความผิดพลาด 4️⃣ ควบคุมสัญญาณไฟจราจรเพื่อลดการปล่อยคาร์บอน ✅ วิธีการทำงาน ➡️ AI วิเคราะห์การจราจรแบบเรียลไทม์เพื่อปรับสัญญาณไฟให้รถติดน้อยลง ➡️ ลดการจอดรอและการเร่งเครื่องที่สิ้นเปลืองพลังงาน ➡️ ช่วยลดการปล่อยคาร์บอนจากรถยนต์ในเมืองใหญ่ ‼️ คำเตือน ⛔ ต้องมีระบบกล้องและเซ็นเซอร์ที่ครอบคลุมทั่วเมือง ⛔ หากระบบล่ม อาจทำให้การจราจรแย่ลงกว่าเดิม 5️⃣ ตรวจสอบและซ่อมบำรุงระบบ HVAC และอุปกรณ์อื่นๆ ✅ วิธีการทำงาน ➡️ AI ตรวจจับความผิดปกติในระบบก่อนเกิดความเสียหาย ➡️ ช่วยลดการใช้พลังงานจากอุปกรณ์ที่ทำงานผิดปกติ ➡️ ลดค่าใช้จ่ายในการซ่อมแซมระยะยาว ‼️ คำเตือน ⛔ ต้องมีการติดตั้งเซ็นเซอร์และระบบวิเคราะห์ที่แม่นยำ ⛔ หากไม่ calibrate ระบบอย่างสม่ำเสมอ อาจเกิด false alarm หรือพลาดการแจ้งเตือนจริง https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/10/24/ai-can-help-the-environment-even-though-it-uses-tremendous-energy-here-are-5-ways-how

💸 “Idealist.org ลดค่าใช้จ่ายจาก $3,000 เหลือ $55 ต่อเดือน – เปลี่ยนจาก Heroku มาใช้เซิร์ฟเวอร์เดียวกับ Disco!” Idealist.org ซึ่งเป็นเว็บไซต์หางานด้าน nonprofit ที่มีผู้ใช้งานหลายล้านคนต่อเดือน เคยใช้ Heroku สำหรับ staging environment โดยเสียค่าใช้จ่ายถึง $500 ต่อ environment และมีทั้งหมด 6 environment รวมแล้วจ่ายถึง $3,000 ต่อเดือน แค่เพื่อการทดสอบก่อนปล่อยจริง! ทีมงานจึงทดลองย้าย staging environment ไปยังเซิร์ฟเวอร์เดียวบน Hetzner ราคาเพียง $55 ต่อเดือน โดยใช้เครื่องมือชื่อว่า Disco ซึ่งช่วยให้ยังคง workflow แบบ “git push to deploy” ได้เหมือนเดิม Disco ไม่ใช่แค่ docker-compose ธรรมดา แต่ให้ฟีเจอร์แบบ PaaS เช่น deploy อัตโนมัติ, SSL certificate, UI สำหรับดู log และจัดการ environment ได้ง่าย ๆ ทำให้ทีมสามารถสร้าง staging ใหม่ได้ทันทีโดยไม่ต้องขออนุญาตหรือกังวลเรื่องค่าใช้จ่าย ผลลัพธ์คือจากเดิมที่มีแค่ 2 environment (dev และ main) ตอนนี้มีถึง 6 environment บนเซิร์ฟเวอร์เดียว โดยใช้ CPU แค่ ~2% และ RAM 14 GB จาก 32 GB เท่านั้น แม้จะต้องจัดการ DNS, CDN และดูแลเซิร์ฟเวอร์เอง แต่ทีมยอมรับได้ เพราะประหยัดงบมหาศาล และได้ความคล่องตัวในการพัฒนาเพิ่มขึ้น ✅ ปัญหาที่พบจากการใช้ Heroku ➡️ ค่าใช้จ่ายสูงถึง $500 ต่อ staging environment ➡️ ต้องจำกัดจำนวน environment เพราะงบประมาณ ➡️ ระบบ staging กลายเป็นทรัพยากรที่หายากและต้องขออนุญาตก่อนใช้ ✅ แนวทางใหม่ที่ใช้ Disco บนเซิร์ฟเวอร์เดียว ➡️ ใช้ Hetzner CCX33 ราคา $55/เดือน ➡️ ใช้ Disco เพื่อรักษา workflow แบบ git push to deploy ➡️ แชร์ Postgres instance เดียวกันสำหรับ staging ทั้งหมด ➡️ สร้าง environment ใหม่ได้ง่ายและรวดเร็ว ➡️ ใช้ CPU ~2% และ RAM 14 GB จาก 32 GB ✅ ฟีเจอร์ของ Disco ที่ช่วยให้ใช้งานง่าย ➡️ deploy อัตโนมัติแบบ zero-downtime ➡️ SSL certificate อัตโนมัติสำหรับทุก branch ➡️ UI สำหรับดู log และจัดการ environment ➡️ ไม่ต้องเขียน automation เองเหมือนใช้ VPS แบบดิบ ๆ ✅ ผลลัพธ์ที่ได้ ➡️ ลดค่าใช้จ่ายจาก $3,000 เหลือ $55 ต่อเดือน ➡️ สร้าง staging ได้ทันทีโดยไม่ต้องขออนุญาต ➡️ เพิ่มความคล่องตัวในการพัฒนาและทดสอบ ➡️ เปลี่ยน mindset จาก “staging เป็นของแพง” เป็น “staging เป็นของฟรี” ‼️ ข้อควรระวังและคำเตือน ⛔ ต้องจัดการ DNS และ CDN ด้วยตัวเอง ⛔ ต้องดูแลเรื่อง security และ monitoring ของเซิร์ฟเวอร์ ⛔ หากเซิร์ฟเวอร์ล่ม ต้อง reprovision ใหม่เอง ⛔ ต้องปรับ networking ของแอปให้เข้ากับ Docker ⛔ Disco ยังไม่เหมาะกับ workload ที่ต้อง redundancy สูง https://disco.cloud/blog/how-idealistorg-replaced-a-3000mo-heroku-bill-with-a-55mo-server/

🖥️ “Dell Pro Max Mini AI PC – เล็กแต่แรงด้วย NVIDIA GB10 และหน่วยความจำ 128GB LPDDR5X” ในยุคที่ AI กลายเป็นหัวใจของการประมวลผลทุกระดับ ตั้งแต่คลาวด์ไปจนถึงเดสก์ท็อป Dell ได้เปิดตัว “Pro Max Mini AI PC” ที่มาพร้อมกับ NVIDIA GB10 Superchip ซึ่งถือเป็นหนึ่งในชิป AI ที่ทรงพลังที่สุดในขนาดเล็ก Dell Pro Max GB10 สามารถรันโมเดล AI ขนาดใหญ่ถึง 200 พันล้านพารามิเตอร์ได้แบบ local โดยไม่ต้องพึ่งคลาวด์ ด้วยหน่วยความจำ LPDDR5X ขนาด 128GB และพลังประมวลผล FP4 สูงถึง 1000 TOPS ตัวเครื่องมีขนาดเพียง 150×150×51 มม. น้ำหนัก 1.31 กก. ใช้พลังงานผ่านอะแดปเตอร์ 280W และรองรับการเชื่อมต่อระดับสูง เช่น USB-C 20Gbps, HDMI 2.1b, LAN 10GbE และ QSFP 200Gbps ภายในใช้ NVIDIA GB10 Superchip ที่มี 20 คอร์ ARM v9.2 และ GPU สถาปัตยกรรม Blackwell เทียบเท่า RTX 5070 พร้อมหน่วยความจำ LPDDR5X ความเร็วสูงถึง 9400 MT/s และแบนด์วิดท์ระบบรวม 273 GB/s นอกจากนี้ยังสามารถเชื่อมต่อกับเครื่อง Pro Max อีกเครื่องผ่าน ConnectX-7 Smart NIC เพื่อรันโมเดลขนาดใหญ่ถึง 400 พันล้านพารามิเตอร์ได้ ✅ สเปกเด่นของ Dell Pro Max GB10 ➡️ ใช้ NVIDIA GB10 Superchip: 20 ARM v9.2 cores + Blackwell GPU ➡️ หน่วยความจำ LPDDR5X 128GB ความเร็วสูงถึง 9400 MT/s ➡️ พลังประมวลผล FP4 สูงสุด 1000 TOPS ➡️ รองรับโมเดล AI ขนาด 200B และสามารถขยายถึง 400B ด้วยการเชื่อมต่อสองเครื่อง ✅ การออกแบบและการเชื่อมต่อ ➡️ ขนาดเล็ก 150×150×51 มม. น้ำหนัก 1.31 กก. ➡️ พอร์ตเชื่อมต่อ: USB-C 20Gbps, HDMI 2.1b, LAN 10GbE, QSFP 200Gbps ➡️ รองรับ Wi-Fi 7 และ Bluetooth 5.4 ➡️ ใช้ DGX OS และ NVIDIA AI software stack เพื่อความเข้ากันได้กับระบบคลาวด์ ✅ การใช้งานและประโยชน์ ➡️ รัน LLM ขนาดใหญ่ เช่น Llama 3.3 70B ได้แบบ local ➡️ ลดค่าใช้จ่ายจากการไม่ต้องใช้คลาวด์ ➡️ เหมาะสำหรับนักพัฒนา AI, นักวิจัย และองค์กรที่ต้องการประมวลผลในพื้นที่ ‼️ ข้อควรระวังและข้อจำกัด ⛔ ราคายังไม่เปิดเผยอย่างเป็นทางการ ⛔ การใช้งานเต็มประสิทธิภาพอาจต้องมีความรู้ด้านระบบ NVIDIA ⛔ การขยายระบบต้องใช้ ConnectX-7 NIC ซึ่งอาจมีค่าใช้จ่ายเพิ่มเติม ⛔ แม้จะเล็ก แต่ยังต้องใช้พลังงานสูงถึง 280W https://wccftech.com/dell-pro-max-nvidia-gb10-now-available-128-gb-lp5x-small-form-factor-mini-ai-pc/

📱 "Dimensity 9500: ชิปเรือธงราคาประหยัดที่แลกมาด้วยประสิทธิภาพที่ต้องพิจารณา" ลองจินตนาการว่าคุณเป็นผู้ผลิตสมาร์ตโฟน Android ที่ต้องเลือกชิปประมวลผลสำหรับรุ่นใหม่ในปี 2025 คุณมีตัวเลือกหลักสองตัว — Snapdragon 8 Elite Gen 5 จาก Qualcomm และ Dimensity 9500 จาก MediaTek ซึ่งใช้เทคโนโลยีการผลิตระดับ 3nm N3P เหมือนกัน แต่ราคาต่างกันอย่างมาก Dimensity 9500 เปิดราคามาเพียง $180–$200 ต่อหน่วย ขณะที่ Snapdragon 8 Elite Gen 5 พุ่งไปถึง $280 นั่นหมายความว่า MediaTek เสนอราคาถูกกว่าถึง 55% ซึ่งเป็นข้อได้เปรียบมหาศาลสำหรับผู้ผลิตที่ต้องการลดต้นทุนและเพิ่มกำไร แต่ราคาที่ถูกนั้นแลกมาด้วยข้อจำกัดบางอย่าง Dimensity 9500 ยังคงใช้ดีไซน์ CPU และ GPU จาก ARM ซึ่งช่วยลดต้นทุน แต่ก็ทำให้ประสิทธิภาพด้อยกว่าคู่แข่งที่ใช้คอร์แบบ custom เช่น Oryon ของ Qualcomm ที่พัฒนาเองภายในบริษัท จากการทดสอบ Geekbench 6 พบว่า Dimensity 9500 มีคะแนน multi-core ต่ำที่สุดเมื่อเทียบกับ Snapdragon 8 Elite Gen 5 และ Apple A19 Pro แถมยังใช้พลังงานมากกว่า ทำให้เกิดความร้อนสูง โดยเฉพาะในเกมที่ต้องใช้กราฟิกหนัก ๆ อย่างที่เห็นใน OnePlus 15 ที่ใช้ชิปนี้ นอกจากนี้ Qualcomm ยังลงทุนซื้อบริษัท Nuvia มูลค่า $1.4 พันล้านดอลลาร์ เพื่อพัฒนาคอร์แบบ custom แข่งกับ Apple ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการพัฒนาเทคโนโลยีภายในเป็นกลยุทธ์สำคัญในตลาดชิปสมาร์ตโฟนระดับสูง ✅ Dimensity 9500 ถูกกว่า Snapdragon 8 Elite Gen 5 อย่างมาก ➡️ ราคาต่อหน่วยอยู่ที่ $180–$200 เทียบกับ $280 ของ Snapdragon ➡️ ถูกกว่าถึง 55% ทำให้เป็นตัวเลือกที่น่าสนใจสำหรับผู้ผลิต Android ✅ MediaTek ใช้ดีไซน์จาก ARM เพื่อลดต้นทุน ➡️ ไม่พัฒนาคอร์เองแบบ Qualcomm ที่ใช้ Oryon cores ➡️ ช่วยลดค่าใช้จ่ายในการออกแบบและผลิต ✅ ประสิทธิภาพของ Dimensity 9500 ต่ำกว่าคู่แข่ง ➡️ คะแนน multi-core ต่ำที่สุดในกลุ่มชิปเรือธง ➡️ ใช้พลังงานสูงและเกิดความร้อนมากในสมาร์ตโฟน ✅ Qualcomm ลงทุนพัฒนาเทคโนโลยีภายใน ➡️ ซื้อบริษัท Nuvia เพื่อสร้างคอร์ custom แข่งกับ Apple ➡️ เป็นกลยุทธ์ระยะยาวเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและความแตกต่าง ‼️ คำเตือนสำหรับผู้ผลิตที่เลือก Dimensity 9500 ⛔ แม้ราคาถูก แต่ประสิทธิภาพอาจไม่ตอบโจทย์การใช้งานหนัก ⛔ ความร้อนสูงอาจส่งผลต่อประสบการณ์ผู้ใช้และอายุการใช้งานของเครื่อง ⛔ การพึ่งพา ARM อาจทำให้ MediaTek เสียเปรียบในระยะยาว ถ้าคุณเป็นผู้ใช้งานทั่วไป การเลือกสมาร์ตโฟนที่ใช้ชิป Dimensity 9500 อาจช่วยประหยัดงบประมาณ แต่ถ้าคุณเน้นประสิทธิภาพสูงสุดและการเล่นเกมแบบจัดเต็ม Snapdragon 8 Elite Gen 5 ยังเป็นตัวเลือกที่เหนือกว่าในหลายด้าน. https://wccftech.com/dimensity-9500-more-than-50-percent-cheaper-than-the-snapdragon-8-elite-gen-5/

🧪 “REFRAG — งานวิจัยแรกของ Meta Superintelligence ที่พลิกโฉม RAG ให้เร็วขึ้น 30 เท่า” ลองจินตนาการว่าโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) สามารถตอบคำถามจากฐานข้อมูลได้เร็วขึ้นกว่าเดิมถึง 30 เท่า โดยไม่ต้องเสียความแม่นยำ — นั่นคือสิ่งที่ Meta Superintelligence (MSI) นำเสนอในงานวิจัยแรกของพวกเขา “REFRAG” ซึ่งเป็นการปรับปรุงกระบวนการ Retrieval-Augmented Generation (RAG) ให้มีประสิทธิภาพสูงขึ้นอย่างน่าทึ่ง แทนที่จะส่งข้อมูลทั้งหมดจากเอกสารที่ค้นมาให้ LLM ประมวลผล REFRAG ใช้เทคนิคใหม่ที่แปลงข้อมูลเหล่านั้นเป็น “chunk embeddings” ซึ่งเป็นเวกเตอร์ที่ LLM เข้าใจได้โดยตรง และใช้ policy network ที่ฝึกด้วย reinforcement learning เพื่อเลือกบางส่วนที่ควรขยายกลับเป็น token เต็มรูปแบบภายใต้ข้อจำกัดด้านงบประมาณ ผลลัพธ์คือ ลดการใช้ KV cache และ attention cost ได้อย่างมาก ทำให้ latency ต่ำลงและ throughput สูงขึ้น โดยยังคงความแม่นยำของผลลัพธ์ไว้ได้ ✅ จุดเด่นของ REFRAG ➡️ ปรับปรุงกระบวนการ RAG โดยใช้ chunk embeddings แทน token เต็ม ➡️ ใช้ policy network เพื่อเลือกบางส่วนที่ควรขยายกลับเป็น token ➡️ ลด latency และเพิ่ม throughput โดยไม่ลดความแม่นยำ ✅ วิธีการทำงาน ➡️ เอกสารถูกแบ่งเป็น chunk (~128 token) และแปลงเป็น embeddings ➡️ embeddings ถูกส่งเข้า LLM โดยตรง พร้อมกับบาง chunk ที่ถูกขยายเป็น token ➡️ policy network ตัดสินใจเลือก chunk ที่ควรขยาย โดยใช้ RL objective ✅ ผลกระทบเชิงธุรกิจ ➡️ ลดต้นทุน inference และเพิ่มความเร็วตอบกลับ ➡️ เหมาะกับแอปพลิเคชันที่ใช้ RAG เช่น customer support, summarization, vertical agents ➡️ เพิ่มจำนวน query ต่อ GPU และลดค่าใช้จ่ายโครงสร้างพื้นฐาน ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ RAG คือการใช้การค้นคืนข้อมูลร่วมกับการสร้างข้อความจาก LLM ➡️ ChaCha20-Poly1305 เป็นอัลกอริธึมเข้ารหัสที่ใช้ใน Wireguard และบางระบบ AI ➡️ RL (Reinforcement Learning) ช่วยให้ policy network ตัดสินใจได้ดีขึ้นภายใต้ข้อจำกัด ‼️ ข้อควรระวังและข้อจำกัด ⛔ ต้องฝึก encoder และ projection ให้ LLM เข้าใจ embeddings ⛔ การฝึก policy network ด้วย RL เพิ่มความซับซ้อนในการพัฒนา ⛔ การบีบอัดมากเกินไปอาจลดคุณภาพของผลลัพธ์ ⛔ embeddings ที่ precompute เหมาะกับข้อมูลคงที่ ไม่เหมาะกับข้อมูลที่เปลี่ยนบ่อย ⛔ งานบางประเภท เช่น กฎหมายหรือการแพทย์ อาจต้องใช้ token เต็มเพื่อความแม่นยำ https://paddedinputs.substack.com/p/meta-superintelligences-surprising

ขับเคลื่อนนโยบายพลังงานยั่งยืน สมาคมสันนิบาตสหกรณ์ฯ เปิดตัวโครงการโซลาร์เซลล์ลดค่าใช้จ่ายข้าราชการ https://www.thai-tai.tv/news/21762/ . #พลังงานแสงอาทิตย์ #โซลาร์เซลล์ #สหกรณ์ไทย #ข้าราชการ #ลดค่าใช้จ่าย #พลังงานสะอาด #ทูตไต้หวัน #ENERGY_SOLUTION_GOAL

🧠 “สร้างคลังข้อมูล 30 เพตาไบต์ด้วยงบไม่ถึงครึ่งล้าน — เบื้องหลังการฝึกโมเดล AI ด้วยวิดีโอ 90 ล้านชั่วโมง” ในยุคที่โมเดล AI ต้องการข้อมูลมหาศาลเพื่อเรียนรู้ การฝึกโมเดลจากวิดีโอไม่ใช่เรื่องเล็ก ล่าสุดทีม Standard Intelligence ได้สร้างคลัสเตอร์จัดเก็บข้อมูลขนาด 30 เพตาไบต์ (PB) ด้วยงบเพียง 426,500 ดอลลาร์ เพื่อใช้ฝึกโมเดล AI ที่เรียนรู้จากการใช้งานคอมพิวเตอร์โดยตรง ซึ่งแตกต่างจากโมเดลข้อความทั่วไปที่ใช้ข้อมูลเพียง ~60TB แทนที่จะใช้บริการคลาวด์อย่าง AWS ที่มีค่าใช้จ่ายสูงถึง 12 ล้านดอลลาร์ต่อปี ทีมงานเลือกเช่าพื้นที่ในศูนย์ข้อมูลกลางเมืองซานฟรานซิสโก ทำให้ลดต้นทุนลงถึง 40 เท่า เหลือเพียง 354,000 ดอลลาร์ต่อปี รวมค่าเสื่อมราคา แนวคิดเบื้องหลังคือ “ข้อมูลฝึกไม่จำเป็นต้องสมบูรณ์แบบ” เพราะการสูญเสียข้อมูลบางส่วนไม่กระทบต่อคุณภาพโมเดลมากนัก ต่างจากข้อมูลผู้ใช้ที่ต้องการความแม่นยำสูง ทีมงานจึงเลือกใช้ฮาร์ดดิสก์มือสอง, เขียนซอฟต์แวร์จัดการข้อมูลเองด้วย Rust เพียง 200 บรรทัด และใช้ nginx กับ SQLite แทนระบบซับซ้อนอย่าง Ceph หรือ MinIO การติดตั้งระบบใช้เวลาเพียง 36 ชั่วโมง โดยจัดกิจกรรม “Storage Stacking Saturday” ชวนเพื่อนมาช่วยประกอบแร็ค พร้อมแจกฮาร์ดดิสก์สลักชื่อเป็นของที่ระลึก และหลังจากนั้นจึงจ้างช่างมืออาชีพมาติดตั้งระบบให้สมบูรณ์ ผลลัพธ์คือคลัสเตอร์ที่สามารถอ่าน/เขียนข้อมูลได้เต็มความเร็ว 100Gbps โดยไม่ต้องพึ่งระบบซับซ้อนหรือคลาวด์แพง ๆ และยังสามารถแข่งขันกับห้องวิจัย AI ระดับโลกที่มีงบพันล้านได้อย่างมีประสิทธิภาพ ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ สร้างคลัสเตอร์จัดเก็บข้อมูลขนาด 30PB ด้วยงบ 426,500 ดอลลาร์ ➡️ ใช้ฮาร์ดดิสก์มือสอง 2,400 ลูก ขนาด 12–14TB ต่อลูก ➡️ เลือกใช้ศูนย์ข้อมูลใกล้ออฟฟิศในซานฟรานซิสโก ลดค่าใช้จ่ายและเพิ่มความสะดวก ➡️ เขียนซอฟต์แวร์จัดการข้อมูลเองด้วย Rust 200 บรรทัด + nginx + SQLite ➡️ ไม่ใช้ระบบ Ceph หรือ MinIO เพราะซับซ้อนเกินจำเป็น ➡️ จัดกิจกรรม “Storage Stacking Saturday” ติดตั้งระบบภายใน 36 ชั่วโมง ➡️ ระบบสามารถอ่าน/เขียนข้อมูลได้เต็มความเร็ว 100Gbps ➡️ ค่าใช้จ่ายรายเดือนรวมอินเทอร์เน็ตและไฟฟ้าอยู่ที่ 17,500 ดอลลาร์ ➡️ ค่าเสื่อมราคาเฉลี่ยเดือนละ 12,000 ดอลลาร์ รวมเป็น 29,500 ดอลลาร์/เดือน ➡️ เปรียบเทียบต้นทุน: AWS $38/TB, Cloudflare $10/TB, ระบบนี้ $1/TB ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ โมเดล AI ที่เรียนรู้จากวิดีโอต้องการข้อมูลมากกว่าข้อความถึง 500 เท่า ➡️ ML-KEM และการเข้ารหัสแบบ post-quantum เริ่มถูกนำมาใช้ในระบบจัดเก็บข้อมูล AI ➡️ Ceph เหมาะกับองค์กรที่ต้องการประสิทธิภาพสูงและมีทีมดูแลเฉพาะทาง ➡️ MinIO เหมาะกับระบบที่ต้องการ S3 compatibility แต่ยังซับซ้อนสำหรับงานง่าย ➡️ การใช้ฮาร์ดดิสก์แบบ SAS ให้ความเร็วสูงกว่าระบบ SATA แต่ต้องจัดการ multipath https://si.inc/posts/the-heap/

🇦🇹 “กองทัพออสเตรียเลิกใช้ Microsoft Office — หันใช้ LibreOffice เพื่ออธิปไตยดิจิทัลและความปลอดภัยข้อมูล” ในยุคที่รัฐบาลยุโรปเริ่มตั้งคำถามกับการพึ่งพาซอฟต์แวร์จากบริษัทอเมริกัน กองทัพออสเตรีย (Bundesheer) ได้ตัดสินใจครั้งสำคัญในการยุติการใช้งาน Microsoft Office บนเครื่องคอมพิวเตอร์กว่า 16,000 เครื่อง และเปลี่ยนมาใช้ LibreOffice ซึ่งเป็นซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์สแทน การเปลี่ยนผ่านนี้ไม่ได้เกิดขึ้นทันที แต่เริ่มวางแผนมาตั้งแต่ปี 2020 เมื่อ Microsoft Office เริ่มบังคับให้ใช้งานผ่านระบบคลาวด์ ซึ่งสร้างความกังวลด้านความมั่นคงของข้อมูล กองทัพออสเตรียจึงเลือกที่จะควบคุมข้อมูลไว้ภายในประเทศ โดยไม่ต้องพึ่งพาเซิร์ฟเวอร์ของบริษัทต่างชาติ ในปี 2022 กองทัพเริ่มให้เจ้าหน้าที่ทดลองใช้ LibreOffice และฝึกอบรมทีมพัฒนาเพื่อปรับแต่งซอฟต์แวร์ให้เหมาะกับการใช้งานจริง ต่อมาในปี 2023 ได้ร่วมมือกับบริษัทเยอรมันเพื่อสนับสนุนด้านเทคนิค และในปี 2025 ก็ได้ถอดถอน Microsoft Office 2016 ออกจากระบบทั้งหมด โดยมีข้อยกเว้นเพียงบางหน่วยงานที่ยังใช้ Microsoft Office 2024 LTSC หรือ Access สำหรับงานเฉพาะทาง สิ่งที่น่าสนใจคือ กองทัพออสเตรียไม่ได้แค่ใช้ LibreOffice แต่ยังร่วมพัฒนาและส่งฟีเจอร์กลับคืนสู่ชุมชนโอเพ่นซอร์ส โดยมีการลงทุนเทียบเท่ากับเวลาพัฒนา 5 ปีเต็ม ฟีเจอร์ที่เพิ่มเข้ามา เช่น การจัดการ metadata, รูปแบบลิสต์ที่ดีขึ้น และการนำเสนอแบบมืออาชีพ การเปลี่ยนแปลงนี้สะท้อนถึงแนวโน้มของยุโรปที่ต้องการ “อธิปไตยดิจิทัล” (digital sovereignty) เพื่อปกป้องข้อมูลสำคัญจากการเข้าถึงโดยต่างชาติ โดยเฉพาะในยุคที่ความมั่นคงไซเบอร์กลายเป็นเรื่องระดับชาติ ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ กองทัพออสเตรียย้ายจาก Microsoft Office ไปใช้ LibreOffice บนเครื่องกว่า 16,000 เครื่อง ➡️ เริ่มวางแผนตั้งแต่ปี 2020 และดำเนินการจริงในช่วง 2022–2025 ➡️ เหตุผลหลักคืออธิปไตยดิจิทัล ไม่ใช่การลดค่าใช้จ่าย ➡️ Microsoft Office 2016 ถูกถอดออกทั้งหมด ยกเว้นบางหน่วยงานที่ยังใช้ LTSC หรือ Access ➡️ กองทัพร่วมพัฒนา LibreOffice และส่งฟีเจอร์กลับสู่ชุมชนโอเพ่นซอร์ส ➡️ ฟีเจอร์ที่เพิ่มเข้ามา เช่น การจัดการ metadata, รูปแบบลิสต์ และการนำเสนอ ➡️ ใช้เซิร์ฟเวอร์ Linux และ Samba อยู่แล้ว ทำให้การเปลี่ยนผ่านง่ายขึ้น ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ หลายประเทศในยุโรป เช่น เยอรมนี เดนมาร์ก และฝรั่งเศส ก็เริ่มลดการพึ่งพา Microsoft ➡️ LibreOffice เป็นหนึ่งในโอเพ่นซอร์สที่ได้รับความนิยมสูงสุดในภาครัฐ ➡️ แนวคิด digital sovereignty คือการควบคุมข้อมูลภายในประเทศโดยไม่พึ่งพาบริษัทต่างชาติ ➡️ Nextcloud จากเยอรมนี ก็เปิดตัวบริการคลาวด์แบบอธิปไตยเพื่อแข่งกับ Microsoft 365 และ Google Workspace ➡️ การลงทุนในโอเพ่นซอร์สช่วยให้ประเทศมีความยืดหยุ่นและลดความเสี่ยงด้านความมั่นคง https://news.itsfoss.com/austrian-forces-ditch-microsoft-office/

🧬 “ความเหงาไม่ใช่แค่ความรู้สึก — แต่มันคือโรคเรื้อรังที่เปลี่ยนยีน ทำลายภูมิคุ้มกัน และเพิ่มความเสี่ยงตายเทียบเท่าการสูบบุหรี่” ในบทความล่าสุดโดย Faruk Alpay นักวิจัยด้านข้อมูลและสุขภาพ ได้เปิดเผยข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับ “โรคระบาดแห่งความเหงา” ที่กำลังคุกคามสุขภาพมนุษย์ทั่วโลก โดยมีหลักฐานทางชีววิทยาชัดเจนว่า ความเหงาเรื้อรังเพิ่มความเสี่ยงการเสียชีวิตถึง 32% และเพิ่มโอกาสเป็นโรคสมองเสื่อมถึง 31% ผ่านกลไกทางร่างกายที่คล้ายกับโรคเรื้อรัง เช่น การอักเสบเรื้อรัง, ความผิดปกติของภูมิคุ้มกัน, และการเปลี่ยนแปลงระดับยีน (epigenetic) การศึกษากว่า 90 งานวิจัยที่ครอบคลุมประชากรกว่า 2.2 ล้านคน พบว่าความเหงาทำให้ร่างกายผลิตโปรตีนที่เกี่ยวข้องกับโรคหัวใจ เบาหวาน และโรคทางระบบประสาท โดยเฉพาะ GDF15 และ PCSK9 ซึ่งมีความเชื่อมโยงกับความโดดเดี่ยวทางสังคมอย่างมีนัยสำคัญ นอกจากนี้ ความเหงายังทำให้ระบบภูมิคุ้มกันทำงานผิดปกติ โดยร่างกายจะผลิตฮอร์โมนความเครียดแบบไม่สมดุล เกิดภาวะดื้อคอร์ติซอล และกระตุ้นยีนที่ก่อให้เกิดการอักเสบ ขณะเดียวกันก็ลดการตอบสนองต่อไวรัส ทำให้ผู้ที่เหงาเรื้อรังมีโอกาสติดเชื้อและเจ็บป่วยมากขึ้น แต่ข่าวดีคือ เรารู้วิธีรักษาแล้ว — โปรแกรมฝึกสติแบบ 8 สัปดาห์สามารถลดความเหงาได้ถึง 22%, โปรแกรมชุมชนในบาร์เซโลนาใช้กิจกรรมกลุ่มและโยคะลดความเหงาได้เกือบครึ่งใน 6 เดือน และการใช้สัตว์เลี้ยง (จริงหรือหุ่นยนต์) กับผู้สูงอายุให้ผลลัพธ์ดีถึง 100% ในการลดความรู้สึกโดดเดี่ยว แม้ความเหงาจะเป็นภัยเงียบที่ซ่อนอยู่ในชีวิตประจำวัน แต่การยอมรับมันอย่างไม่ตัดสิน และการสร้างความเชื่อมโยงใหม่ ๆ ผ่านกิจกรรมง่าย ๆ เช่น การทักทายเพื่อนบ้าน หรือการเข้าร่วมกลุ่มอาสา ก็สามารถเปลี่ยนแปลงสุขภาพกายและใจได้อย่างแท้จริง ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ ความเหงาเรื้อรังเพิ่มความเสี่ยงการเสียชีวิต 32% และโรคสมองเสื่อม 31% ➡️ มีการเปลี่ยนแปลงระดับโปรตีนในร่างกาย เช่น GDF15 และ PCSK9 ที่เชื่อมโยงกับโรคเรื้อรัง ➡️ ความเหงาทำให้เกิดการอักเสบเรื้อรังและภูมิคุ้มกันผิดปกติ ➡️ ระบบฮอร์โมนเครียด (HPA axis) ทำงานผิดปกติ เกิดภาวะดื้อคอร์ติซอล ➡️ ความเหงาเร่งอายุชีวภาพผ่านการเปลี่ยนแปลง epigenetic เช่น DNA methylation ➡️ โปรแกรมฝึกสติ 14 วันลดความเหงาได้ 22% และเพิ่มการเข้าสังคมเฉลี่ย 2 ครั้งต่อวัน ➡️ โปรแกรมชุมชนในบาร์เซโลนา ลดความเหงาได้ 48.3% ภายใน 18 สัปดาห์ ➡️ การใช้สัตว์เลี้ยงหรือหุ่นยนต์ช่วยลดความเหงาในผู้สูงอายุได้ 100% ➡️ การยอมรับความเหงาโดยไม่ตัดสิน (Monitor + Accept) มีผลดีกว่าการพยายาม “ต่อสู้” กับมัน ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ WHO ระบุว่าความเหงาเป็นภัยต่อสุขภาพเทียบเท่าการสูบบุหรี่ 15 มวนต่อวัน ➡️ ความเหงาทำให้เกิดโรคหัวใจ, เบาหวาน, ซึมเศร้า และลดอายุขัยอย่างมีนัยสำคัญ ➡️ การเชื่อมโยงทางสังคมช่วยลดการอักเสบและเพิ่มภูมิคุ้มกันในระยะยาว ➡️ โปรแกรม “social prescribing” ในอังกฤษช่วยลดค่าใช้จ่ายด้านสุขภาพได้ถึง £3.42 ต่อ £1 ที่ลงทุน ➡️ ความเหงาส่งผลต่อเศรษฐกิจ เช่น ลดประสิทธิภาพการทำงาน และเพิ่มค่าใช้จ่ายด้านสุขภาพ https://lightcapai.medium.com/the-loneliness-epidemic-threatens-physical-health-like-smoking-e063220dde8b

☀️ “Project Nexus: แผงโซลาร์เหนือคลองชลประทานในแคลิฟอร์เนีย — พลังงานสะอาดที่ช่วยรักษาน้ำและลดต้นทุนทั่วโลก” ในขณะที่รัฐบาลกลางสหรัฐฯลดงบประมาณด้านพลังงานแสงอาทิตย์อย่างหนัก โครงการ “Project Nexus” ของรัฐแคลิฟอร์เนียกลับกลายเป็นความหวังใหม่ที่กำลังแสดงผลลัพธ์เชิงบวกอย่างชัดเจน โครงการนี้ใช้งบประมาณ 20 ล้านดอลลาร์ในการติดตั้งแผงโซลาร์เซลล์เหนือคลองชลประทานใน Central Valley ซึ่งเป็นพื้นที่เกษตรกรรมสำคัญของรัฐ โดยคาดว่าจะผลิตพลังงานสะอาดได้ถึง 1.6 เมกะวัตต์ Project Nexus เป็นความร่วมมือระหว่าง Turlock Irrigation District, กรมทรัพยากรน้ำแห่งรัฐแคลิฟอร์เนีย, มหาวิทยาลัย UC Merced และบริษัท Solar AquaGrid โดยมีเป้าหมายเพื่อพิสูจน์แนวคิดว่าการใช้โครงสร้างพื้นฐานเดิมอย่างคลองชลประทานสามารถสร้างพลังงานหมุนเวียนได้อย่างมีประสิทธิภาพ พร้อมลดการระเหยของน้ำและการเติบโตของพืชน้ำที่ทำให้ต้องบำรุงรักษาบ่อย นอกจากการผลิตไฟฟ้าแล้ว การติดตั้งแผงโซลาร์เหนือคลองยังช่วยให้แผงเย็นขึ้นจากการอยู่เหนือแหล่งน้ำ ส่งผลให้ประสิทธิภาพการผลิตไฟฟ้าสูงขึ้น และลดต้นทุนการดูแลระบบในระยะยาว แม้การติดตั้งจะยังไม่เสร็จสมบูรณ์ และต้องใช้เวลาอีกอย่างน้อยหนึ่งปีในการวิเคราะห์ผลตอบแทน แต่ผลเบื้องต้นจาก Turlock Irrigation District พบว่าคุณภาพน้ำดีขึ้น และพืชน้ำลดลงอย่างมีนัยสำคัญ ประเทศต่าง ๆ เช่น โรมาเนีย ยูเครน เวียดนาม และสเปน ต่างแสดงความสนใจในการนำโมเดลนี้ไปใช้ โครงการนี้ยังสอดคล้องกับเป้าหมายของรัฐแคลิฟอร์เนียที่ต้องการให้ไฟฟ้า 60% มาจากพลังงานหมุนเวียนภายในปี 2030 และลดคาร์บอนให้เป็นศูนย์ภายในปี 2045 ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Project Nexus ใช้งบประมาณ 20 ล้านดอลลาร์ในการติดตั้งแผงโซลาร์เหนือคลองชลประทาน ➡️ คาดว่าจะผลิตพลังงานได้ 1.6 เมกะวัตต์ ➡️ เป็นความร่วมมือระหว่าง Turlock Irrigation District, UC Merced, Solar AquaGrid และกรมทรัพยากรน้ำ ➡️ ช่วยลดการระเหยของน้ำและการเติบโตของพืชน้ำ ➡️ แผงโซลาร์เย็นขึ้นจากการอยู่เหนือคลอง ทำให้ผลิตไฟฟ้าได้มีประสิทธิภาพมากขึ้น ➡️ มีการทดลองติดตั้งทั้งในคลองแคบและกว้าง เพื่อศึกษาผลกระทบจากสภาพแวดล้อม ➡️ แผงบางส่วนจะใช้ระบบพับเก็บได้ในเดือนพฤศจิกายน 2025 ➡️ สอดคล้องกับเป้าหมายของรัฐแคลิฟอร์เนียในการใช้พลังงานหมุนเวียน 60% ภายในปี 2030 ➡️ ประเทศอื่น ๆ เช่น เวียดนามและสเปน สนใจนำโมเดลนี้ไปใช้ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ การติดตั้งแผงโซลาร์เหนือคลองช่วยประหยัดน้ำได้ถึง 63 พันล้านแกลลอนต่อปี ➡️ ประสิทธิภาพโดยรวมของแผงเหนือคลองสูงกว่าการติดตั้งบนพื้นดินหรือหลังคาถึง 20–50% ➡️ การใช้โครงสร้างพื้นฐานเดิมช่วยลดการใช้พื้นที่เกษตรกรรม ➡️ การลดพืชน้ำช่วยลดค่าใช้จ่ายในการบำรุงรักษาคลอง ➡️ การติดตั้งแผงโซลาร์ในลักษณะนี้สามารถใช้ได้กับประเทศที่มีระบบชลประทานขนาดใหญ่ https://www.slashgear.com/1977609/california-solar-energy-canal-experiment-impact/

🏥 “เมื่อโรงพยาบาลกลายเป็นสินทรัพย์: งานวิจัยชี้อัตราการเสียชีวิตในห้องฉุกเฉินเพิ่มขึ้นหลังถูกซื้อโดยบริษัททุนเอกชน” งานวิจัยล่าสุดจาก Harvard Medical School และสถาบันพันธมิตรได้เปิดเผยข้อมูลที่น่าตกใจว่า โรงพยาบาลที่ถูกซื้อกิจการโดยบริษัททุนเอกชน (Private Equity) มีอัตราการเสียชีวิตในห้องฉุกเฉินเพิ่มขึ้นถึง 13% เมื่อเทียบกับโรงพยาบาลที่ไม่ได้ถูกซื้อ โดยเฉพาะในกลุ่มผู้ป่วย Medicare ซึ่งมักเป็นผู้สูงอายุและมีความเปราะบางทางสุขภาพ การศึกษานี้วิเคราะห์ข้อมูลจากผู้ป่วยกว่า 1 ล้านรายในโรงพยาบาลที่ถูกซื้อกิจการ และเปรียบเทียบกับข้อมูลจากโรงพยาบาลอีก 293 แห่งที่มีขนาดและทำเลใกล้เคียงกัน พบว่าหลังการซื้อกิจการ โรงพยาบาลเหล่านี้มีการลดจำนวนพนักงานลงเฉลี่ย 11.6% และลดค่าใช้จ่ายด้านเงินเดือนในห้องฉุกเฉินและ ICU ลงถึง 18% และ 16% ตามลำดับ นักวิจัยชี้ว่า การลดจำนวนบุคลากรในพื้นที่ที่ต้องการการดูแลอย่างใกล้ชิด เช่น ห้องฉุกเฉินและ ICU ส่งผลโดยตรงต่อคุณภาพการรักษา และอาจเป็นสาเหตุหลักของการเพิ่มขึ้นของอัตราการเสียชีวิต นอกจากนี้ยังพบว่าโรงพยาบาลที่ถูกซื้อโดยทุนเอกชนมีแนวโน้มที่จะส่งผู้ป่วยหนักไปยังโรงพยาบาลอื่นมากขึ้น และลดระยะเวลาการรักษาใน ICU เพื่อควบคุมต้นทุน ซึ่งสะท้อนถึงกลยุทธ์ทางการเงินที่เน้นผลกำไรเป็นหลัก มากกว่าคุณภาพการดูแลผู้ป่วย แม้จะมีข้อมูลที่ชัดเจนเกี่ยวกับผลกระทบด้านลบ แต่บริษัททุนเอกชนยังคงเข้าซื้อกิจการโรงพยาบาลอย่างต่อเนื่อง โดยปัจจุบันมีโรงพยาบาลในสหรัฐฯ กว่า 488 แห่งที่อยู่ภายใต้การบริหารของกลุ่มทุนเหล่านี้ ซึ่งรวมถึงโรงพยาบาลจิตเวชและโรงพยาบาลในพื้นที่ชนบทที่มีทางเลือกจำกัด ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ งานวิจัยพบว่าอัตราการเสียชีวิตในห้องฉุกเฉินเพิ่มขึ้น 13% หลังโรงพยาบาลถูกซื้อโดยบริษัททุนเอกชน ➡️ วิเคราะห์ข้อมูลจากผู้ป่วย Medicare กว่า 1 ล้านรายในโรงพยาบาลที่ถูกซื้อกิจการ ➡️ เปรียบเทียบกับโรงพยาบาลอีก 293 แห่งที่ไม่ได้ถูกซื้อ ➡️ จำนวนพนักงานลดลงเฉลี่ย 11.6% หลังการซื้อกิจการ ➡️ ค่าใช้จ่ายด้านเงินเดือนใน ER ลดลง 18% และ ICU ลดลง 16% ➡️ โรงพยาบาลมีแนวโน้มส่งผู้ป่วยหนักไปยังโรงพยาบาลอื่นมากขึ้น ➡️ ระยะเวลาการรักษาใน ICU ถูกลดลงเพื่อควบคุมต้นทุน ➡️ บริษัททุนเอกชนยังคงซื้อกิจการโรงพยาบาลอย่างต่อเนื่อง ➡️ ปัจจุบันมีโรงพยาบาลในสหรัฐฯ กว่า 488 แห่งที่อยู่ภายใต้การบริหารของทุนเอกชน ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Private Equity ใช้เงินกู้ในการซื้อกิจการ ทำให้โรงพยาบาลต้องแบกรับหนี้เพิ่ม ➡️ กลยุทธ์หลักคือเพิ่มรายได้ในระยะสั้น แล้วลดต้นทุนเพื่อเพิ่มกำไร ➡️ การลดพนักงานมักหมายถึงการลดคุณภาพการดูแลผู้ป่วย ➡️ โรงพยาบาลที่ถูกซื้อบางแห่งขายที่ดินเพื่อสร้างรายได้ แต่ต้องจ่ายค่าเช่าเพิ่ม ➡️ รัฐบางแห่ง เช่น Oregon และ Indiana เริ่มออกกฎหมายควบคุมการเข้าซื้อกิจการโดยทุนเอกชน https://www.nbcnews.com/news/us-news/death-rates-rose-hospital-ers-private-equity-firms-took-study-finds-rcna233211

⚡ “AI โตเร็วเกินทุน — รายงานชี้ต้องมีรายได้ $2 ล้านล้านต่อปีถึงจะพอเลี้ยงระบบ แต่ยังขาดอีก $800 พันล้านทั่วโลก” รายงานล่าสุดจาก Bain & Company เปิดเผยว่าอุตสาหกรรม AI กำลังเติบโตเร็วกว่าที่โครงสร้างพื้นฐานจะรองรับได้ โดยเฉพาะในด้านพลังงานและฮาร์ดแวร์ รายงานระบุว่าเพื่อให้สามารถรองรับความต้องการด้านการประมวลผล AI ได้อย่างยั่งยืนภายในปี 2030 โลกจะต้องมีรายได้จาก AI สูงถึง $2 ล้านล้านต่อปี แต่แม้จะมองในแง่ดี ก็ยังขาดอยู่ถึง $800 พันล้าน ความต้องการ compute สำหรับ AI ทั้งการฝึกโมเดลและการใช้งานจริง (inference) เติบโตเร็วกว่ากฎของ Moore’s Law ถึง 2 เท่า ทำให้ผู้ให้บริการ data center ต้องขยายระบบแบบ brute-force โดยไม่สามารถพึ่งพาประสิทธิภาพของชิปได้อีกต่อไป คาดว่าภายในปี 2030 ความต้องการพลังงานของ AI จะสูงถึง 200 กิกะวัตต์ โดยครึ่งหนึ่งอยู่ในสหรัฐฯ รายงานยังเตือนว่าการขาดแคลน GPU, หน่วยความจำ HBM, และเทคโนโลยี CoWoS จะยังคงเป็นปัญหาไปอีกหลายปี แม้บริษัทใหญ่จะลงทุนมหาศาล เช่น Microsoft ที่เพิ่มงบสร้าง data center ในรัฐวิสคอนซินเป็น $7 พันล้าน หรือ xAI ของ Elon Musk ที่ตั้งเป้าจะใช้ GPU เทียบเท่า H100 ถึง 50 ล้านตัวภายใน 5 ปี หากเงินทุนไม่พอ อุตสาหกรรมจะหันไปใช้ระบบที่ให้ผลตอบแทนต่อวัตต์และพื้นที่สูงที่สุด เช่น rack GPU ขนาดใหญ่ของ Nvidia และ AMD ซึ่งอาจทำให้ชิประดับ workstation หายากขึ้น และส่งผลกระทบต่อผู้ใช้ทั่วไป ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ AI ต้องการรายได้ $2 ล้านล้านต่อปีเพื่อรองรับการเติบโตภายในปี 2030 ➡️ แม้มองในแง่ดี ยังขาดทุนอยู่ $800 พันล้าน ➡️ ความต้องการ compute เติบโตเร็วกว่าประสิทธิภาพชิปถึง 2 เท่า ➡️ คาดว่า AI จะใช้พลังงานถึง 200 กิกะวัตต์ โดยครึ่งหนึ่งอยู่ในสหรัฐฯ ➡️ GPU, HBM, และ CoWoS ยังขาดแคลนต่อเนื่อง ➡️ Microsoft ลงทุน $7 พันล้านใน data center ใหม่ในวิสคอนซิน ➡️ xAI ตั้งเป้าใช้ GPU เทียบเท่า H100 ถึง 50 ล้านตัวภายใน 5 ปี ➡️ ระบบ rack GPU เช่น GB200 NVL72 และ MI300X จะได้รับความสำคัญมากขึ้น ➡️ การประมวลผลที่ edge เช่น laptop ที่มี NPU จะได้รับความนิยมมากขึ้น ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Moore’s Law คือหลักการที่ประสิทธิภาพของชิปจะเพิ่มขึ้นทุก 2 ปี แต่เริ่มชะลอตัวแล้ว ➡️ HBM (High Bandwidth Memory) เป็นหน่วยความจำที่จำเป็นสำหรับงาน AI ขนาดใหญ่ ➡️ CoWoS (Chip-on-Wafer-on-Substrate) เป็นเทคโนโลยีเชื่อมต่อชิปที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ ➡️ Edge AI ช่วยลดค่าใช้จ่ายและ latency โดยไม่ต้องพึ่ง cloud ➡️ Sovereign AI กลายเป็นยุทธศาสตร์ระดับชาติในหลายประเทศ เช่น จีน สหรัฐฯ และ EU https://www.tomshardware.com/tech-industry/bain-says-compute-demand-is-outpacing-capital

💬 “เมื่อเงินขาดมือ คนรุ่นใหม่หันพึ่ง ChatGPT — จากหนี้บัตรเครดิตสู่บ้านหลังแรก ด้วยคำแนะนำจาก AI” ในยุคที่ปัญหาการเงินกลายเป็นเรื่องใกล้ตัวมากขึ้น โดยเฉพาะในกลุ่มคนรุ่นใหม่ที่ต้องรับมือกับหนี้สิน ค่าครองชีพ และความไม่มั่นคงทางอาชีพ หลายคนเริ่มหันไปพึ่ง ChatGPT และแชตบอต AI อื่น ๆ เพื่อขอคำแนะนำด้านการเงิน ไม่ว่าจะเป็นการจัดงบประมาณ การลดหนี้ หรือแม้แต่การลงทุนในตลาดหุ้น Myra Donohue คุณแม่ลูกสองจากแคลิฟอร์เนีย ใช้ ChatGPT เพื่อช่วยจัดการหนี้บัตรเครดิตกว่า $5,000 หลังจากรู้สึกท้อแท้กับการจัดการรายจ่ายด้วยตัวเอง เธอใช้แชตบอตสร้างงบประมาณแบบ zero-based ที่จัดสรรหน้าที่ให้กับทุกดอลลาร์ที่หาได้ และพบว่าคำแนะนำจาก AI แม้จะไม่แปลกใหม่ แต่ก็รวดเร็วและช่วยให้เธอเริ่มต้นได้ทันที Jennifer Allan ตัวแทนอสังหาริมทรัพย์จากเดลาแวร์ ใช้ ChatGPT เพื่อจัดการหนี้บัตรเครดิต $23,000 ผ่าน “ภารกิจ 30 วัน” ที่เธอขอให้แชตบอตเสนอวิธีหาเงินใหม่ทุกวัน ตั้งแต่ขายแตงโมที่สลักยอดหนี้ ไปจนถึงบริจาคพลาสมา เธอสามารถลดหนี้ได้เกือบครึ่ง และยังใช้ TikTok บันทึกการเดินทางของตัวเอง Kathryn Aguilo ครูอนุบาลจากนิวยอร์ก ใช้ ChatGPT เพื่อวางแผนงานแต่งงานและซื้อบ้าน โดยแชตบอตแนะนำให้ลดค่าใช้จ่าย เช่น หยุดเปิดบาร์แท็บ ใช้เงินสดแทนบัตร และทำของตกแต่งเอง หลังแต่งงาน เธอใช้ AI สร้างระบบติดตามรายจ่ายและแผนชำระเงินกู้บ้าน Alexander Stuart นักบัญชีจากลอสแอนเจลิส ใช้ ChatGPT เป็น “มหาวิทยาลัยฟรี” เพื่อเรียนรู้การลงทุนในหุ้น โดยเริ่มจากเงิน $400 และสามารถเพิ่มเป็น $1,600 ผ่านการซื้อขายรายวัน แม้จะขาดทุนบางครั้ง แต่เขายังใช้ AI เพื่อเรียนรู้และเปรียบเทียบคำแนะนำจากแชตบอตอื่น ๆ เช่น Grok แม้หลายคนจะพบความสำเร็จจากการใช้ AI แต่ผู้เชี่ยวชาญเตือนว่า คำแนะนำจากแชตบอตอาจไม่แม่นยำเสมอไป และควรตรวจสอบกับผู้เชี่ยวชาญก่อนตัดสินใจ โดยเฉพาะเมื่อมีการอัปโหลดข้อมูลส่วนตัว เช่น รายการเดินบัญชีหรือหมายเลขประกันสังคม ซึ่งอาจเสี่ยงต่อความปลอดภัย ✅ ตัวอย่างการใช้ ChatGPT เพื่อแก้ปัญหาการเงิน ➡️ Myra Donohue ใช้แชตบอตสร้างงบประมาณแบบ zero-based เพื่อจัดการหนี้บัตรเครดิต ➡️ Jennifer Allan ใช้ภารกิจ 30 วันจาก ChatGPT เพื่อลดหนี้ $23,000 ได้เกือบครึ่ง ➡️ Kathryn Aguilo วางแผนงานแต่งและซื้อบ้านด้วยคำแนะนำจาก AI ➡️ Alexander Stuart ใช้ ChatGPT เพื่อเรียนรู้การลงทุนในหุ้นและเพิ่มเงินจาก $400 เป็น $1,600 ✅ ข้อมูลจากการสำรวจและแนวโน้ม ➡️ 2 ใน 3 ของผู้ใช้ AI เคยขอคำแนะนำด้านการเงินจากแชตบอต ➡️ 80% ของผู้ที่ทำตามคำแนะนำกล่าวว่าการเงินดีขึ้น ➡️ คนรุ่นใหม่ เช่น Gen Z และ Millennials ใช้ AI ด้านการเงินมากที่สุด ➡️ ChatGPT ถูกใช้เป็นผู้ช่วยด้านงบประมาณ การลงทุน และการวางแผนชีวิต ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ มี prompt เฉพาะสำหรับการเงิน เช่น “ช่วยสร้างงบประมาณตามกฎ 50/30/20” หรือ “วางแผนเกษียณใน 20 ปี”2 ➡️ AI ช่วยให้คนที่ไม่กล้าพูดเรื่องเงินกับคนจริงเปิดใจได้ง่ายขึ้น ➡️ การใช้ AI เพื่อวางแผนการเงินช่วยลดความเครียดและเพิ่มความมั่นใจ ➡️ แชตบอตสามารถวิเคราะห์ข้อมูลพื้นฐานและเสนอแผนที่ปรับตามสถานการณ์ ‼️ คำเตือนและข้อจำกัด ⛔ คำแนะนำจาก AI อาจไม่แม่นยำหรือทันสมัย — เช่น ข้อมูลหุ้นที่ล้าสมัย ⛔ การอัปโหลดข้อมูลส่วนตัว เช่น รายการเดินบัญชี อาจเสี่ยงต่อความปลอดภัย ⛔ แชตบอตไม่สามารถตรวจสอบบริบทหรือความซับซ้อนของสถานการณ์ได้ดีเท่ามนุษย์ ⛔ ผู้ใช้บางรายได้รับคำแนะนำแปลก ๆ เช่น ขายภาพเท้า — ต้องใช้วิจารณญาณ ⛔ การพึ่งพา AI โดยไม่ตรวจสอบกับผู้เชี่ยวชาญอาจนำไปสู่การตัดสินใจผิดพลาด https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/09/16/they-had-money-problems-they-turned-to-chatgpt-for-solutions

💸 “Intel ขายหุ้น Altera ลดต้นทุนปี 2025 — พลิกเกมการเงินหลังขาดทุนหนักในยุคก่อน” หลังจากเผชิญกับภาวะขาดทุนครั้งใหญ่ที่สุดในรอบหลายทศวรรษ Intel ได้ตัดสินใจขายหุ้น 51% ของธุรกิจชิปแบบปรับแต่งได้ Altera ให้กับบริษัทเอกชน Silver Lake ด้วยมูลค่า 3.3 พันล้านดอลลาร์ ซึ่งต่ำกว่าราคาที่ Intel เคยซื้อไว้ในปี 2015 ถึงครึ่งหนึ่ง การขายครั้งนี้ไม่ใช่แค่การปลดภาระ แต่เป็นการปรับโครงสร้างองค์กรครั้งใหญ่ภายใต้การนำของ CEO คนใหม่ Lip-Bu Tan ผลจากการขายทำให้ Intel ปรับลดเป้าหมายค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานปี 2025 ลงเหลือ 16.8 พันล้านดอลลาร์ จากเดิม 17 พันล้านดอลลาร์ โดยยังคงเป้าหมายปี 2026 ไว้ที่ 16 พันล้านดอลลาร์ การลดค่าใช้จ่ายนี้ช่วยให้ราคาหุ้น Intel พุ่งขึ้นเกือบ 6% และสร้างความมั่นใจให้กับนักลงทุนที่เคยกังวลกับการขาดทุนสะสมกว่า 18.8 พันล้านดอลลาร์ในปี 2024 Altera ซึ่งเคยเป็นหนึ่งในธุรกิจที่ Intel หวังจะใช้ขยายตลาดด้าน programmable chips รายงานรายได้ 816 ล้านดอลลาร์ในครึ่งปีแรกของ 2025 พร้อมกำไรขั้นต้น 55% และค่าใช้จ่ายในการดำเนินงาน 356 ล้านดอลลาร์ การขายหุ้นให้ Silver Lake ทำให้ Intel ไม่ต้องแบกรับค่าใช้จ่ายเหล่านี้อีกต่อไป และสามารถโฟกัสกับธุรกิจหลักได้มากขึ้น นอกจากนี้ Intel ยังมีการปรับโครงสร้างองค์กร เช่น ลดจำนวนพนักงานลงกว่า 20% และเปลี่ยนแปลงทีมบริหาร พร้อมกับการที่รัฐบาลสหรัฐฯ แปลงเงินสนับสนุนในยุค Biden เป็นหุ้น 10% ในบริษัท ซึ่งสะท้อนถึงความพยายามในการฟื้นฟูสถานะทางการเงินและความสามารถในการแข่งขันในตลาดชิปที่ร้อนแรงขึ้นทุกวัน ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Intel ขายหุ้น 51% ของ Altera ให้ Silver Lake มูลค่า 3.3 พันล้านดอลลาร์ ➡️ ปรับลดเป้าหมายค่าใช้จ่ายปี 2025 เหลือ 16.8 พันล้านดอลลาร์ จากเดิม 17 พันล้าน ➡️ ราคาหุ้น Intel พุ่งขึ้นเกือบ 6% หลังประกาศข่าว ➡️ Altera เคยมีรายได้ 816 ล้านดอลลาร์ในครึ่งปีแรก และกำไรขั้นต้น 55% ✅ การปรับโครงสร้างองค์กร ➡️ CEO คนใหม่ Lip-Bu Tan เน้นลดต้นทุนและปรับโครงสร้าง ➡️ ลดจำนวนพนักงานลงกว่า 20% ภายในสิ้นปี ➡️ รัฐบาลสหรัฐฯ ถือหุ้น 10% ผ่านการแปลงเงินสนับสนุนเป็นทุน ➡️ เป้าหมายปี 2026 ยังคงไว้ที่ 16 พันล้านดอลลาร์ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Altera เป็นผู้นำด้าน FPGA ซึ่งมีบทบาทสำคัญในตลาด AI และ embedded systems ➡️ Silver Lake เป็นบริษัทลงทุนที่มีประสบการณ์ในการพลิกฟื้นธุรกิจเทคโนโลยี ➡️ การขายหุ้นช่วยลดภาระค่าใช้จ่ายกว่า 356 ล้านดอลลาร์ต่อปี ➡️ Intel ยังถือหุ้น 49% ใน Altera — มีสิทธิ์ร่วมรับผลประโยชน์ในอนาคต ‼️ คำเตือนและข้อจำกัด ⛔ มูลค่าการขาย Altera ต่ำกว่าราคาที่ Intel เคยซื้อไว้ในปี 2015 ถึงเกือบครึ่ง ⛔ การลดพนักงานอาจกระทบต่อขวัญกำลังใจและความสามารถในการดำเนินงาน ⛔ การพึ่งพาการสนับสนุนจากรัฐบาลอาจมีข้อจำกัดด้านนโยบายในอนาคต ⛔ หาก Intel ไม่สามารถหาลูกค้ารายใหญ่สำหรับเทคโนโลยี 14A ได้ อาจต้องยกเลิกสายการผลิต ⛔ ตลาดชิปยังแข่งขันสูงจากคู่แข่งอย่าง AMD, Nvidia และ TSMC — Intel ต้องเร่งปรับตัว https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/09/15/intel-lowers-full-year-expense-target

🌞 “เครื่องทำน้ำร้อนพลังงานแสงอาทิตย์ — ประหยัดพลังงาน ลดค่าไฟ แต่ต้องคิดให้รอบด้านก่อนติดตั้ง” การทำน้ำร้อนในบ้านถือเป็นหนึ่งในกิจกรรมที่ใช้พลังงานมากที่สุด โดยเฉลี่ยแล้วคิดเป็น 18% ของค่าไฟฟ้ารายเดือนในครัวเรือนสหรัฐฯ ด้วยเหตุนี้ เครื่องทำน้ำร้อนพลังงานแสงอาทิตย์ (Solar Water Heater) จึงกลายเป็นทางเลือกที่น่าสนใจสำหรับผู้ที่ต้องการลดค่าใช้จ่ายและลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม ระบบนี้ใช้แผงรับแสงบนหลังคาเพื่อเก็บพลังงานจากดวงอาทิตย์ แล้วเปลี่ยนเป็นความร้อนเพื่อเก็บไว้ในถังน้ำร้อน โดยมีทั้งแบบที่ให้ความร้อนโดยตรง และแบบใช้ของเหลวถ่ายเทความร้อน ซึ่งสามารถทำงานได้แม้ในสภาพอากาศหนาวเย็น ข้อดีที่โดดเด่นคือการประหยัดค่าไฟในระยะยาว โดยระบบสามารถให้ความร้อนแก่น้ำได้ถึง 80% ของความต้องการในบ้าน และเมื่อรวมกับเครดิตภาษีพลังงานสะอาดของรัฐบาลกลางสหรัฐฯ ที่คืนเงินได้ถึง 30% ของค่าติดตั้งจนถึงปี 2032 ก็ยิ่งทำให้คุ้มค่ามากขึ้น นอกจากนี้ยังมีข้อดีด้านสิ่งแวดล้อม เพราะระบบนี้ไม่ปล่อยก๊าซเรือนกระจกใด ๆ และใช้พื้นที่หลังคาน้อยกว่าระบบโซลาร์เซลล์ทั่วไป จึงเหมาะกับบ้านขนาดเล็กหรือพื้นที่จำกัด อย่างไรก็ตาม ยังมีข้อจำกัดที่ต้องพิจารณา เช่น ราคาติดตั้งที่สูงกว่าระบบทั่วไปหลายเท่า ความจำเป็นในการมีหลังคาที่รับแสงได้ดี และพื้นที่สำหรับติดตั้งถังน้ำร้อนที่อาจไม่เหมาะกับบ้านขนาดเล็ก รวมถึงความเสี่ยงด้านการกัดกร่อนและการสะสมของแร่ธาตุในระบบที่อาจต้องดูแลในระยะยาว ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ เครื่องทำน้ำร้อนพลังงานแสงอาทิตย์ช่วยลดค่าไฟได้ถึง 80% ของความต้องการน้ำร้อนในบ้าน ➡️ มีเครดิตภาษี 30% จากรัฐบาลกลางสหรัฐฯ สำหรับค่าติดตั้งจนถึงปี 2032 ➡️ ระบบสามารถทำงานได้แม้ในสภาพอากาศหนาวเย็น ด้วยการใช้ของเหลวถ่ายเทความร้อน ➡️ ใช้พื้นที่หลังคาน้อยกว่าระบบโซลาร์เซลล์ — เหมาะกับบ้านขนาดเล็ก ✅ ข้อดีด้านสิ่งแวดล้อมและการใช้งาน ➡️ ไม่ปล่อยก๊าซเรือนกระจก — ลดคาร์บอนฟุตพรินต์ของครัวเรือน ➡️ แผงรับแสงมีอายุการใช้งานยาวนาน และต้องการการดูแลน้อย ➡️ เหมาะกับผู้ที่ต้องการพลังงานสะอาดและลดการพึ่งพาเชื้อเพลิงฟอสซิล ➡️ เห็นผลทันทีในการลดการใช้พลังงานจากการทำน้ำร้อน ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ ระบบมีทั้งแบบ active (ใช้ปั๊ม) และ passive (ใช้การพาความร้อนตามธรรมชาติ) ➡️ ค่าใช้จ่ายติดตั้งเฉลี่ยอยู่ที่ $2,000–$4,000 สำหรับบ้านพักอาศัย ➡️ การติดตั้งในพื้นที่ที่มีแดดจัด เช่น แคลิฟอร์เนียหรือฟลอริดา จะคุ้มค่ากว่า ➡️ การบำรุงรักษาโดยทั่วไปมีแค่การเปลี่ยนสารกันแข็งและตรวจสอบระบบปีละครั้ง https://www.slashgear.com/1965062/solar-water-heater-in-your-home-pros-and-cons/

..พล.อ.รังษี อย่าให้จีนมาถือการลงทุนมากกว่าไทยเลยนะ ไม่ดีแน่นอน นี้คือการครอบงำกิจการ ครอบงำการปฏิบัติงานอธิปไตยของชาตินะ จะทำอะไรก็ต้องขออนุญาตจีนแล้วนะนั้น อันตรายมาก,แนวคิดนี้ท่านพลาดใหญ่หลวงเลยนะ,การดำรงอธิปไตยไทยได้ดีที่สุดคือเป็นเจ้าของ100% ให้บริการดูแลเขาเต็มที่ก็พอ เสมือนห้องประชุมงานเลี้ยงที่สถานที่คือของเรา100%ผลประโยชน์ด้านงานสถานที่คือรับเต็มๆ100% เราบริหารจัดการสั่งการบัญชาการอะไร ปรับปรุงแบบไหนอิสระเต็มที่ ไม่ต้องรออนุญาตอนุมัติจากใคร รอใครมาเห็นชอบด้วย บริหารจัดการได้100%. ..จะรถไฟระบบรางความเร็วสูงจะรีบร้อนอะไร เรามีกำลังเท่าไรก็ทำเองเท่านั้นก่อน,ที่ดินและระบบรางเป็นตังเป็นทุนของเราเองสร้าง ความเป็นเจ้าของเราก็100%เต็ม พื้นที่บริหารจัดการรางรถไฟทั้งหมดเราบริหารจัดการเอง,เชื่อมรถไฟจีน จีนแค่เอารถไฟจีนของตัวเองมาวิ่งแค่นั้น ห้ามมีสิทธิใดๆในอธิปไตยดินแดนบนแผ่นดินไทยเราให้บรืหารจัดการยุ่งยาก,ผลประโยชน์ทั้งหมดจะตกแก่คนไทยในชาติเราเอง,เช่นสถานีพักระหว่างทางขึ้นลง คนไทยสร้างศูนย์การค้าการตลาดประชาชนเองร่วมกัน นักท่องเที่ยวลงจอดแวะซื้อขายบนเขตพื้นที่บริหารจัดการเราผู้เดียว ตังก็หมุนเวียนทันทีภายในประเทศไทยเรา รถไฟจีนมาหน้าที่ขนคนขนสินค้าบริการตนตามเป้าหมายปลายทางแค่นั้น,ไทยไม่เป็นหนี้ตังจีนมาเร่งรีบลงทุนงานก่อสร้างด้วย,เราจัดการข้าราชการทุจริตจริงจังจบก็สบายทันที โปร่งใสสร้างความเชื่อถือได้แล้ว ไม่ยากอะไร,อย่าเป็นแบบลาว จีนสร้างเแ็นของจีนหมดตลอดที่ดินสร้างรางรถไฟ นี้เสียอธิปไตยบริหารจัดการบนแผ่นดินตนชัดเจน,ความโลภลักษณะนี้อันตรายต่อลูกหลานเราเองในคนรุ่นหลังๆเราอาจด่าโคตรเหง้าว่าขายชาติขายสิทธิอธิปไตยตนเองได้, ..ขุดคลองคิดกระก็ขุดเอง100%ห้ามต่างชาติมายุ่ง ..สร้างแลนด์บริดจ์ข้างคลองคอดกระทั้งสองข้างก็ห้ามใครมายุ่ง,ระดมทุนจากภาคประชาชนทั้งประเทศไทยได้ สร้างมันขึ้นมาสิ.,ตั้งเป็นกองทุนคลองไทยแห่งชาติก็ได้ สร้างบริษัทบริหารจัดการคลองคอดกระและแลนด์บริดจ์เอง,ไม่ต้องให้มหาอำนาจใดมาแดกตังมากอบโกยเม็ดเงินมหาศาลนี้ง่ายๆจะจีนจะอเมริกาก็ตามที่เป็นเขตราชอาณาจักรอธิปไตยไทยนี้,เม็ดเงินมหาศาลจากการบริหารจัดการคลองคอดกระ จากแลนด์บริดจ์อาจกว่า1,000ล้านล้านบาทต่อปีได้ทั่วประ้ทศไทยเราโดยเฉพาะเขตคลองคอดกระและแลนด์บริดจ์นี้.,จะไปให้จีนถือมากกว่าไทยทำไม,ใช่ไม่ได้ เสมือนหมอบกราบสยบใต้ตีนจีนเกินไป ไร้เกียรติไร้ศักดิ์ศรีเพราะนี้คือดินแดนแผ่นดินไทย เขตอธิปไตยไทยคลองไทยเราขุดเองระเบิดเองจะทำไม,จีนอเมริกามาบีบหมายบังคับจะแดกด้วยใช้ไม่ได้,ให้สามารถสร้างงานบริการเต็มที่ที่ลูกค้าทั่วโลกผ่านเข้าออกคลองไทยเรา,ต่างชาติจะมาแทรกแซงสั่งการใดๆไม่ได้ เราจะปิดจะเปิดคลองไทยมันคืออธิปไตยไทย100% รวมรางรถไฟความเร็วสูงด้วย ปิดระบบรางเพื่อความมั่นคงของไทยก็ได้ตลอดเวลาอีก ใครจะมาปรับเอาความเสียหายกับเราก็ไม่ได้,รางรถไฟเราสร้างเองไม่ต้องกู้ตังใครถูกต้องที่สุด ดำเนินทางสายกลางถูกแล้ว. ..จริงๆเราสามารถฟื้นฟูเศรษฐกิจไทยเราทันทีได้ง่ายๆ พลิกหน้ามือมารอดมาตั้งหลักตั้งฐานได้ทันทีกันเลย นั้นคือ ยกเลิกสัมปทานปิโตรเลียมทั้งหมดที่ไม่ผ่านสภาประชาธิปไตยใดๆเลย ซึ่งเป็นกิจการความมั่นคงโดยตรงด้านพลังงานขับเคลื่อนทุกๆบริบทกิจกรรมภายในประเทศไทยเรา ต้องโมฆะทันที ยึดคืนสู่สามัญใหม่ให้ถูกต้องเป็นธรรมกว่าในอดีตๆที่ผ่านๆมา,เศรษฐกิจจะพลิกฟื้นทันที เราสามารถส่งทหารไปผลิตเองใช้ในประเทศก่อนได้ ขายน้ำมันราคาไม่แพงแก่ประชาชนแลัอุตสาหกรรมภายในประเทศที่เป็นของคนไทยก่อน สัญชาติไทย100%หุ้นไทยก่อน,ใครมีต่างชาติถือหุ้นด้วยก็อีกราคาต่างหาก,เกษตรกรสามารถซื้อน้ำมันราคาลิตรละ1-2บาทได้ ขนส่งก็อาจลิตรละ0.90บาท ,ค่าครองชีพค่าขนส่งจะลดลงทันที,ราคาสินค้าจะปรับฐานใหม่ภายในประเทศ ทุกๆอย่างจะปรับฐานใหม่หมดจะเชื่อมโยงกระทบทางที่ดีหมด,ราคาสินค้าเราจะต้นทุนต่ำ สามารถแข่งขันกับต่างประเทศได้ทันที ข้าวจากตันละ400-600$,อาจลดเหลือ200-300$ ต้นทุนแค่10$ต่อตัน,กำไรกว่า100$พอใจมั้ย,คนซื้อก็พอใจประหยัดตังได้อีก,ความอุดมสมบูรณ์จะกลับคืนมาทันที,นักเรียนนักศึกษาจากปกติพกตังหลายร้อยบาทไปโรงเรียนไปมหาลัยตื๊ดๆทีก็หมดไปหลายร้อย,ปัจจุบันตื๊ดๆที ได้สินค้าอาหารกับข้าวกินจนอิ่มจนเหลือทุกๆวันเพราะ10-20บาทอาจเทียบกับพกตังไปในกระเป๋ากว่าพันกว่าหมื่นบาทกันเลย,ข้าวอาหารก๋วยเตี๋ยวอาจชามละ0.25บาทนั้นเอง,น้ำมันเติมมอไซค์ไปโรงเรียนไปมหาลัยอาจแค่ลิตรละ0.5-1บาทสำหรับนักเรียนนักศึกษาก็ได้,1บาทได้2ลิตรเกือบเต็มถัง.2บาท4ลิตรล้นถังมอไซค์แน่นอน, ..ต้นเหตุเศรษฐกิจจริงๆตอนนี้คือน้ำมันคือพลังงาน จะรบจะทำสงครามกันเครื่องจักรปัจจุบันกินน้ำมันหมด, ..ไทยเรายึดบ่อน้ำมันจากอีลิทต่างชาติdeep state หลายๆปัญหาจบแน่นอน,ยึดสัก20-30บ่อมาผลิตขายเองในไทยดูสิ จะเห็นผลทันที ทุกๆคนไทยใช้รถ ขนส่งสินค้าใช้รถ ราคาสินค้าบวกต้นทุนขนส่งหมด,ต้นทุนต้นน้ำแบบเกษตรกร โรงงานผู้ผลิตต่างๆลดลง กำไรเขาก็มากได้ ลดค่าใช้จ่ายรวมอีก,ต้นน้ำถูก ปลายน้ำก็ถูกทันที ..จริงๆปัญหาประเทศไทยตัวโคตรพ่อโคตรแมร่งจริงๆคือบ่อน้ำมันในไทยเรา,ยึดคืนมาทั้งหมดที่ถูกปล้นจากสัญญาสัมปทานเอาเปรียบประเทศไทยมานานก็จบแล้ว.,ไปเดินอ้อมปัญหาจริงๆทำไม.ลดค่าน้ำมันลิตรละ0.50-1บาทในไทย ลดค่าไฟฟ้า 0.15-0.25บาทต่อหน่วย ,เศรษฐกิจทั่วประเทศไทยฟื้นฟูทันที,จากนั้นค่อยแก้ไปทีละจุดๆต่อไป,ขายน้ำมันในราคาตลาดโลกเมื่อส่งออก,วิกฤติไทยแก้ได้แน่นอน.,ที่เขมรใช้1:200,000ก็ฝรั่งเศสอเมริกาหรือหลายชาติต่างอยากได้แดกบ่อน้ำมันในอ่าวไทยเรานี้ด้วยล่ะ,ก่อนไปพลังงานสะอาดอื่นๆที่สร้างค่าเสถียรการใช้งานปลอดภัยได้แล้ว.,แต่คงหลายสิบปีหรือหลายร้อยปีกันเลย. https://youtube.com/watch?v=41WZaOg8ZFo&si=RViZxHzSvx9JtmUZ

วันนี้เพิ่งสังเกต พื้นถนนตรงป้ายรถเมล์ ที่ถนนลาดพร้าว ทาสีเหลืองบอกว่านี้คือพื้นที่รถเมล์จอด ถามพวกคุณผู้อ่านชวนคิด 1) คนขับรถเมล์ ไม่รู้หรือว่าจอดป้ายตรงไหน2) พื้นทีถนนมันกว้างหรือยาวขึ้นได้ไหม แตกต่างจากไม่ทาสี3) เงินซื้อสีมาทา และแรงงานทาสี มันมีเหลือมาก แลกความคุ้มค่ากับการนำเงินไปพัฒนาด้านอื่น ที่จำเป็นกว่า การปลูกกล้วยปลูกผัก ผลไม้ ในที่ดินว่าง ต่างๆ แม้กลัวคนทะเลาะแบ่งกัน ก็ยังดีกว่าไม่มีจะกิน หรือช่วยลดค่าใช้จ่ายของคนส่วนมาก4) ทำการสอนวิชาชีพ หรือบริการตัดผม ตัดแว่นตา ยังดีกว่า

🎙️ เรื่องเล่าจากเบรกเกอร์ธรรมดาสู่ผู้ช่วยบ้านอัจฉริยะ: เมื่อความปลอดภัยและประหยัดพลังงานรวมอยู่ในชิ้นเดียว ในยุคที่บ้านกำลังกลายเป็น “สมาร์ทโฮม” หลายคนมองข้ามอุปกรณ์พื้นฐานอย่างเบรกเกอร์ไฟฟ้า แต่ตอนนี้ Smart Circuit Breaker กำลังได้รับความสนใจมากขึ้น เพราะมันสามารถควบคุมไฟฟ้าได้จากแอปมือถือ แจ้งเตือนเมื่อมีการใช้พลังงานผิดปกติ และช่วยลดค่าไฟได้จริง ตัวอย่างเช่น Leviton LB120-ST รุ่นที่สอง สามารถตรวจสอบการใช้ไฟฟ้าแบบเรียลไทม์ และสั่งปิดวงจรได้ทันทีผ่านแอป นอกจากนี้ยังสามารถระบุว่าเครื่องใช้ไฟฟ้าใดกินไฟมากเกินไป ซึ่งเป็นประโยชน์มากสำหรับบ้านที่ต้องการลดค่าใช้จ่ายด้านพลังงาน ผู้ใช้หลายคนรีวิวว่า Smart Circuit Breaker ใช้งานง่ายและเชื่อถือได้ เช่นรุ่น Marstek ที่มีฟีเจอร์วัดพลังงาน และรุ่น Ensoft ที่สามารถแจ้งเตือนเมื่อปลั๊กหรืออุปกรณ์ใดใช้ไฟเกินระดับปลอดภัย พร้อมสั่งปิดจากระยะไกลได้ทันที แต่แน่นอนว่าเทคโนโลยีใหม่ก็มีข้อจำกัด โดยเฉพาะเรื่อง “ราคา” ที่สูงกว่ารุ่นธรรมดาหลายเท่า และ “การติดตั้ง” ที่บางคนบ่นว่าเอกสารคู่มืออ่านยาก หรือหาข้อมูลออนไลน์ไม่เจอ นอกจากนี้ยังมีความกังวลเรื่อง “ความปลอดภัยไซเบอร์” เพราะอุปกรณ์เหล่านี้เชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตตลอดเวลา ในภาคอุตสาหกรรม Smart Circuit Breaker ยังถูกพัฒนาให้ใช้ AI และ IoT เพื่อวิเคราะห์การใช้ไฟฟ้าแบบล่วงหน้า ป้องกันความเสียหายก่อนเกิดขึ้น และปรับการทำงานแบบ “self-healing” ได้โดยอัตโนมัติ ซึ่งเป็นแนวทางใหม่ของระบบไฟฟ้าอัจฉริยะในโรงงานและอาคารขนาดใหญ่ ✅ ความสามารถของ Smart Circuit Breaker ➡️ ควบคุมการตัดไฟผ่านแอปมือถือแบบเรียลไทม์ ➡️ ตรวจสอบการใช้พลังงานของแต่ละอุปกรณ์ ➡️ แจ้งเตือนเมื่อมีการใช้ไฟเกินระดับปลอดภัย ➡️ ป้องกันไฟฟ้าลัดวงจรและไฟไหม้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ✅ รุ่นที่ได้รับความนิยม ➡️ Leviton LB120-ST รุ่นที่สอง: ควบคุมผ่านมือถือและตรวจสอบพลังงาน ➡️ Marstek: มีระบบวัดพลังงานและควบคุมวงจร ➡️ Ensoft: แจ้งเตือนและสั่งปิดอุปกรณ์ที่ใช้ไฟเกิน ✅ การใช้งานในภาคอุตสาหกรรม ➡️ ใช้ AI วิเคราะห์การใช้ไฟฟ้าและป้องกันความเสียหาย ➡️ มีระบบ self-healing ที่ปรับการทำงานอัตโนมัติ ➡️ ใช้ IoT และ cloud dashboard เพื่อควบคุมจากระยะไกล https://www.slashgear.com/1958961/smart-circuit-breakers-worth-installing/

🎙️ เรื่องเล่าจากสนาม SOC: เมื่อ Threat Intelligence กลายเป็นตัวคูณประสิทธิภาพ ในยุคที่การโจมตีไซเบอร์เกิดขึ้นทุกวินาที การตั้ง SOC (Security Operations Center) ให้พร้อมรับมือ 24/7 กลายเป็นภารกิจที่ทั้งหนักและแพง—ไม่ว่าจะเป็นค่าจ้างบุคลากร, ค่าลิขสิทธิ์เครื่องมือ, หรือค่าใช้จ่ายในการตอบสนองต่อเหตุการณ์ แต่สิ่งที่หลายองค์กรยังมองข้ามคือ “ข้อมูลข่าวกรองภัยคุกคาม” หรือ Threat Intelligence (TI) ที่สามารถเปลี่ยน SOC จากระบบที่ “ตอบสนอง” ไปสู่ระบบที่ “ป้องกันล่วงหน้า” ANY.RUN ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มวิเคราะห์มัลแวร์แบบ interactive ได้เปิดตัว TI Feeds ที่เน้นคุณภาพมากกว่าปริมาณ โดยคัดกรอง Indicator of Compromise (IOC) ที่เกี่ยวข้องจริง พร้อมอัปเดตแบบ real-time และสามารถเชื่อมต่อกับระบบ SIEM, SOAR หรือ detection engine ได้ทันที โดยไม่ต้องเปลี่ยนโครงสร้างระบบเดิม ผลลัพธ์คือ SOC ที่สามารถตรวจจับภัยคุกคามได้ภายใน 60 วินาที ลดเวลา triage และ investigation ลงกว่า 90% และลดค่าใช้จ่ายจากการตอบสนองเหตุการณ์ได้อย่างมหาศาล ✅ ปัญหาค่าใช้จ่ายใน SOC แบบเดิม ➡️ ค่าจ้างบุคลากรด้านความปลอดภัยกินงบประมาณถึง 60–70% ➡️ เครื่องมือหลายตัวซ้ำซ้อนและไม่สามารถทำงานร่วมกันได้ดี ➡️ การตอบสนองแบบ reactive ทำให้เสียเวลาและทรัพยากรมาก ➡️ การฝึกอบรมและการตรวจสอบ compliance เพิ่มค่าใช้จ่ายต่อเนื่อง ✅ บทบาทของ Threat Intelligence ในการลดต้นทุน ➡️ TI ช่วยลด false positives และเพิ่มความแม่นยำในการตรวจจับ ➡️ ทำให้ SOC ทำงานแบบ proactive แทนที่จะรอเหตุการณ์เกิดขึ้น ➡️ ลดเวลาในการสืบสวนและตอบสนองต่อภัยคุกคาม ➡️ ช่วยจัดลำดับความสำคัญของ alert ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ✅ จุดเด่นของ ANY.RUN TI Feeds ➡️ ส่งข้อมูล IOC ที่ผ่านการตรวจสอบแล้วแบบ real-time ➡️ รองรับการเชื่อมต่อกับระบบเดิมโดยไม่ต้องเปลี่ยนโครงสร้าง ➡️ ลดค่าใช้จ่ายในการติดตั้งและปรับแต่งระบบ ➡️ ข้อมูลมาจาก sandbox analysis ที่มีบริบทครบถ้วน ➡️ รองรับการขยายระบบโดยไม่ต้องเพิ่มบุคลากร ✅ ผลลัพธ์ที่วัดได้จากการใช้งานจริง ➡️ ตรวจจับภัยคุกคามได้ 88% ภายใน 60 วินาที ➡️ ลดเวลา triage ได้ 94% และลดเวลา investigation ได้ 95% ➡️ ลดค่าใช้จ่ายจากการตอบสนองเหตุการณ์ได้อย่างมีนัยสำคัญ https://hackread.com/how-live-threat-intelligence-cut-cybersecurity-expenses/

📡 Dragonwing Q-6690 — โปรเซสเซอร์ที่ไม่ใช่แค่ฉลาด แต่ “รู้ตำแหน่ง” และ “รู้ตัวตน” ของสิ่งรอบตัว ลองจินตนาการว่าอุปกรณ์พกพาในร้านค้าหรือคลังสินค้าสามารถสแกนสินค้าทั้งชั้นโดยไม่ต้องเห็น หรือสามารถตรวจสอบตัวตนของผู้ใช้โดยไม่ต้องแตะ — นั่นคือสิ่งที่ Qualcomm Dragonwing Q-6690 กำลังทำให้เป็นจริง นี่คือโปรเซสเซอร์ตัวแรกของโลกที่ฝัง RFID แบบ UHF (RAIN) ไว้ในตัวโดยตรง ซึ่งหมายความว่าอุปกรณ์ไม่ต้องติดตั้งโมดูล RFID แยกอีกต่อไป ทำให้ขนาดเล็กลง น้ำหนักเบาขึ้น และประหยัดพลังงานมากขึ้น นอกจาก RFID แล้ว Q-6690 ยังมาพร้อมกับการเชื่อมต่อระดับสูงสุดในปัจจุบัน ได้แก่ 5G แบบ Dual-SIM Dual-Active, Wi-Fi 7, Bluetooth 6.0 และ Ultra-Wideband (UWB) ซึ่งช่วยให้อุปกรณ์สามารถเชื่อมต่อได้เร็วและแม่นยำในระดับเซนติเมตร ที่น่าสนใจคือ Qualcomm ยังออกแบบให้ Q-6690 รองรับการอัปเกรดฟีเจอร์ผ่านซอฟต์แวร์แบบ over-the-air โดยไม่ต้องเปลี่ยนฮาร์ดแวร์ เช่น เพิ่มพลัง AI, รองรับกล้องใหม่ หรือเพิ่มพอร์ตเชื่อมต่อ ซึ่งช่วยลดต้นทุนและยืดอายุการใช้งานของอุปกรณ์ อุตสาหกรรมที่ได้รับประโยชน์จากเทคโนโลยีนี้ ได้แก่ ค้าปลีก โลจิสติกส์ การผลิต และแม้แต่การแพทย์ โดยสามารถนำไปใช้ในระบบตรวจสอบสินค้าแบบเรียลไทม์, การชำระเงินแบบไร้สัมผัส, การติดตามทรัพย์สิน และการควบคุมการเข้าออกพื้นที่ 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ Qualcomm เปิดตัว Dragonwing Q-6690 ซึ่งเป็นโปรเซสเซอร์พกพาระดับองค์กรตัวแรกที่ฝัง RFID แบบ UHF ในตัว ➡️ รองรับการเชื่อมต่อ 5G DSDA, Wi-Fi 7, Bluetooth 6.0 และ UWB ➡️ ออกแบบมาเพื่ออุปกรณ์หลากหลาย เช่น handheld, POS, kiosk และ smart terminal ➡️ RFID แบบฝังในตัวช่วยลดขนาดอุปกรณ์และต้นทุนการผลิต ➡️ รองรับการอัปเกรดฟีเจอร์ผ่านซอฟต์แวร์แบบ over-the-air โดยไม่ต้องเปลี่ยนฮาร์ดแวร์ ➡️ ใช้สถาปัตยกรรม Kryo CPU แบบ octa-core ความเร็วสูงสุด 2.9 GHz ➡️ มี AI engine ที่รองรับการประมวลผลสูงสุด 6 TOPS ➡️ รองรับการใช้งานในอุตสาหกรรมค้าปลีก โลจิสติกส์ การผลิต และการแพทย์ ➡️ มีอายุผลิตภัณฑ์ยาวถึงปี 2034 เหมาะกับการใช้งานระยะยาวในองค์กร ➡️ ได้รับการสนับสนุนจากแบรนด์ใหญ่ เช่น Decathlon, EssilorLuxottica และ RAIN Alliance ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ RFID แบบ UHF (RAIN) สามารถอ่านแท็กได้หลายรายการพร้อมกัน แม้ไม่อยู่ในสายตา ➡️ Wi-Fi 7 รองรับ Multi-Link Operation และแบนด์วิดท์สูงถึง 320 MHz ➡️ Bluetooth 6.0 ยังไม่เปิดตัวอย่างเป็นทางการ แต่คาดว่าจะมี latency ต่ำและประหยัดพลังงานมากขึ้น ➡️ UWB ช่วยให้การระบุตำแหน่งแม่นยำในระดับเซนติเมตร เหมาะกับการติดตามทรัพย์สิน ➡️ การอัปเกรดฟีเจอร์ผ่านซอฟต์แวร์ช่วยลดค่าใช้จ่ายด้าน certification และ time-to-market https://www.techpowerup.com/340340/qualcomm-launches-worlds-first-enterprise-mobile-processor-with-fully-integrated-rfid-capabilities

🎙️ เมื่อข้อมูลรั่วไหลไม่ใช่แค่เรื่องเทคนิค แต่เป็นเรื่องเงิน ชื่อเสียง และอนาคตขององค์กร ลองจินตนาการว่าองค์กรของคุณถูกเจาะระบบ ข้อมูลลูกค้าไหลออกไปสู่มือแฮกเกอร์ และคุณต้องรับมือกับความเสียหายที่ไม่ใช่แค่ค่าแก้ไขระบบ แต่รวมถึงค่าปรับทางกฎหมาย การสูญเสียลูกค้า และราคาหุ้นที่ร่วงลง รายงานล่าสุดจาก IBM และ Ponemon Institute เผยว่า แม้ค่าเฉลี่ยของการรั่วไหลข้อมูลทั่วโลกจะลดลงเหลือ $4.44 ล้านในปี 2025 — ครั้งแรกในรอบ 5 ปี — แต่ในสหรัฐฯ กลับพุ่งขึ้นเป็น $10.22 ล้านต่อเหตุการณ์ เพราะค่าปรับและต้นทุนการตรวจจับที่สูงขึ้น ต้นเหตุหลักของการรั่วไหลยังคงเป็น phishing (16%) และการเจาะระบบผ่านซัพพลายเชน (15%) ซึ่งใช้ช่องโหว่จาก API หรือแอปพลิเคชันที่ไม่ได้รับการควบคุมอย่างเหมาะสม โดยเฉพาะในระบบ AI ที่กำลังถูกนำมาใช้โดยไม่มีการกำกับดูแลที่เพียงพอ ที่น่าตกใจคือ 97% ขององค์กรที่ถูกโจมตีผ่าน AI ไม่มีระบบควบคุมการเข้าถึง AI และ 63% ยังไม่มีนโยบายกำกับดูแล AI เลยด้วยซ้ำ แม้ AI จะช่วยลดเวลาในการตรวจจับและตอบสนองต่อเหตุการณ์ได้มากถึง 80 วัน และลดค่าใช้จ่ายได้เฉลี่ย $2.22 ล้าน แต่หากไม่มีการจัดการ governance ที่ดี ก็อาจกลายเป็นช่องโหว่ใหม่ที่ทำให้ความเสียหายหนักขึ้น 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ ค่าเฉลี่ยของการรั่วไหลข้อมูลทั่วโลกในปี 2025 อยู่ที่ $4.44 ล้าน ลดลง 9% จากปี 2024 ➡️ สหรัฐฯ มีค่าเสียหายสูงสุดที่ $10.22 ล้าน เพิ่มขึ้นจากปีที่แล้ว ➡️ Healthcare เป็นอุตสาหกรรมที่เสียหายมากที่สุด เฉลี่ย $7.42 ล้านต่อเหตุการณ์ ➡️ Phishing เป็นสาเหตุหลักของการรั่วไหล (16%) รองลงมาคือการเจาะระบบซัพพลายเชน (15%) ➡️ เวลาเฉลี่ยในการตรวจจับและควบคุมเหตุการณ์ลดลงเหลือ 241 วัน ➡️ การใช้ AI และ automation ช่วยลดค่าใช้จ่ายได้เฉลี่ย $2.22 ล้านต่อเหตุการณ์ ➡️ Shadow AI เป็นสาเหตุของการรั่วไหลใน 20% ขององค์กรที่ถูกโจมตี ➡️ 97% ขององค์กรที่ถูกโจมตีผ่าน AI ไม่มีระบบควบคุมการเข้าถึง AI ➡️ 63% ขององค์กรยังไม่มีนโยบายกำกับดูแล AI หรือกำลังอยู่ระหว่างพัฒนา ➡️ การใช้ DevSecOps และ SIEM เป็นปัจจัยสำคัญที่ช่วยลดค่าใช้จ่ายจากการรั่วไหล ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ การเจาะระบบผ่าน API ที่ไม่ได้รับการตรวจสอบเป็นช่องทางหลักในการโจมตี AI ➡️ Shadow AI มักใช้ API ที่ไม่มีการล็อกอินหรือการตรวจสอบ ทำให้ตรวจจับยาก ➡️ การรั่วไหลผ่าน AI มีผลกระทบต่อข้อมูลส่วนบุคคล (65%) และทรัพย์สินทางปัญญา (40%) ➡️ การโจมตีผ่าน AI มักใช้ phishing และ deepfake เพื่อหลอกลวงผู้ใช้ ➡️ การไม่มีระบบ inventory สำหรับ API ทำให้ไม่สามารถตรวจสอบช่องโหว่ได้ทันเวลา https://www.csoonline.com/article/567697/what-is-the-cost-of-a-data-breach-3.html

🎙️ เมื่อ AI ไม่ได้คืนทุน – 95% ขององค์กรลงทุนไปเปล่า ๆ กับ Generative AI ในช่วงสามปีที่ผ่านมา องค์กรทั่วโลกลงทุนไปกว่า $30–40 พันล้านดอลลาร์ในโครงการ Generative AI โดยหวังว่าจะเปลี่ยนแปลงธุรกิจให้ทันสมัยและมีประสิทธิภาพมากขึ้น แต่รายงานล่าสุดจาก MIT กลับพบว่า 95% ของโครงการเหล่านี้ “ไม่มีผลตอบแทนที่วัดได้” เลย แม้จะมีการนำเครื่องมืออย่าง ChatGPT, Copilot และโมเดลภาษาอื่น ๆ มาใช้ในองค์กรกว่า 80% และมีถึง 40% ที่นำไปใช้งานจริง แต่ส่วนใหญ่กลับใช้แค่ในระดับ “เพิ่มประสิทธิภาพรายบุคคล” เช่น เขียนอีเมลหรือช่วยตอบแชต ไม่ได้ส่งผลต่อรายได้หรือกำไรของบริษัท สาเหตุหลักคือ AI เหล่านี้ไม่สามารถปรับตัวเข้ากับกระบวนการทำงานจริงขององค์กรได้ เช่น ไม่สามารถเรียนรู้จากบริบท, ไม่เก็บ feedback, และไม่พัฒนาเหตุผลข้ามงานได้เหมือนมนุษย์ ทำให้การใช้งานระยะยาวมีต้นทุนสูงแต่ไม่คุ้มค่า ในทางกลับกัน โครงการที่ประสบความสำเร็จ (เพียง 5%) มักจะเลือกปัญหาเฉพาะจุด เช่น การจัดการเอกสารหรือการลดค่าใช้จ่ายภายนอก แล้วใช้ AI แบบเฉพาะทางร่วมกับพันธมิตรที่มีความเชี่ยวชาญ MIT ยังพบว่า AI มีประโยชน์สูงสุดในงานหลังบ้าน เช่น การลดการจ้างงานภายนอกหรือการจัดการข้อมูลซ้ำ ๆ แต่กว่า 50% ของงบประมาณกลับถูกใช้ในงานขายและการตลาด ซึ่งยังต้องพึ่งพามนุษย์เป็นหลัก 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ MIT พบว่า 95% ของโครงการ Generative AI ไม่มีผลตอบแทนที่วัดได้ ➡️ องค์กรลงทุนรวมกว่า $30–40 พันล้านในช่วง 3 ปีที่ผ่านมา ➡️ 80% ขององค์กรทดลองใช้ AI และ 40% นำไปใช้งานจริง ➡️ ส่วนใหญ่ใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพรายบุคคล ไม่ใช่ระดับองค์กร ➡️ AI ไม่สามารถปรับตัวกับ workflow จริงขององค์กรได้ ➡️ โครงการที่ประสบความสำเร็จมักเลือกปัญหาเฉพาะและใช้เครื่องมือเฉพาะทาง ➡️ AI มีประโยชน์สูงสุดในงานหลังบ้าน เช่น ลดการจ้างงานภายนอก ➡️ กว่า 50% ของงบประมาณ AI ถูกใช้ในงานขายและการตลาด ➡️ 2 ใน 3 ของโครงการที่ใช้ผู้ให้บริการ AI เฉพาะทางประสบความสำเร็จ ➡️ องค์กรในอุตสาหกรรมที่มีการกำกับดูแลสูงมักพัฒนา AI เองเพื่อลดความเสี่ยง ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ รายงานนี้เป็นส่วนหนึ่งของโครงการ NANDA ของ MIT ชื่อว่า “The GenAI Divide” ➡️ Startups ที่เลือกปัญหาเฉพาะ เช่น การจัดการเอกสาร สามารถสร้างรายได้ $20M ภายในปีเดียว ➡️ AI ยังไม่สามารถแทนที่มนุษย์ในด้านการตัดสินใจหรือการเรียนรู้ข้ามบริบท ➡️ การใช้ AI ในงานขายอาจไม่เหมาะ เพราะผู้ซื้อยังต้องการปฏิสัมพันธ์แบบมนุษย์ ➡️ ผลกระทบต่อแรงงานคือการไม่แทนที่ตำแหน่งว่าง มากกว่าการปลดพนักงาน https://thedailyadda.com/95-of-companies-see-zero-return-on-30-billion-generative-ai-spend-mit-report-finds/