🎙️ เรื่องเล่าจาก Influencer ที่ไม่มีวันแก่: เมื่อ AI กลายเป็นคนดังที่แบรนด์รักและ FTC เริ่มไม่ไว้ใจ Lil Miquela เปิดตัวในปี 2016 ในฐานะ “วัยรุ่นบราซิล-อเมริกันจากแคลิฟอร์เนีย” ที่มีชีวิตอยู่บน Instagram เท่านั้น แต่เธอกลับกลายเป็นคนดังที่มีผู้ติดตามกว่า 2.4 ล้านคน ปรากฏตัวบนปกนิตยสาร, ร่วมแคมเปญกับ Calvin Klein และ Prada, และแม้แต่ถ่ายเซลฟี่กับ Nancy Pelosi ที่งานดนตรีในซานฟรานซิสโกเมื่อเดือนก่อน แต่เบื้องหลังของ Lil Miquela คือโมเดล AI ที่สร้างโดยบริษัท Dapper Labs ซึ่งใช้เทคนิคการเรนเดอร์ภาพและการเขียนบทสนทนาให้เหมือนมนุษย์จริง ๆ จนผู้ติดตามหลายคนไม่รู้ว่าเธอไม่ใช่คนจริง การเติบโตของ “AI influencer” ไม่ได้หยุดแค่ Miquela—ยังมี Shudu, Milla Sofia และอีกหลายคนที่ถูกสร้างขึ้นเพื่อเป็นตัวแทนแบรนด์โดยเฉพาะ และนั่นทำให้ FTC (คณะกรรมการการค้าของสหรัฐฯ) ต้องออกกฎใหม่ในปี 2023 โดยระบุว่า virtual influencer ที่ “ดูเหมือนคนจริง” และ “พูดในลักษณะที่ผู้บริโภคอาจเข้าใจว่าเป็นประสบการณ์ส่วนตัว” จะต้องปฏิบัติตามกฎการโฆษณาเหมือน influencer จริงทุกประการ3 นั่นหมายความว่า AI influencer ต้องเปิดเผยความเกี่ยวข้องกับแบรนด์, ห้ามพูดราวกับเคยใช้สินค้าจริง, และแบรนด์ต้องรับผิดชอบต่อสิ่งที่ AI พูด—แม้จะเป็นโมเดลที่ไม่มีความรู้สึกหรือประสบการณ์จริงก็ตาม ✅ การเติบโตของ AI influencer ➡️ Lil Miquela เปิดตัวในปี 2016 และมีผู้ติดตามกว่า 2.4 ล้านคน ➡️ ปรากฏตัวในแคมเปญของแบรนด์ใหญ่ เช่น Calvin Klein และ Prada ➡️ มีการโต้ตอบกับบุคคลจริง เช่น Nancy Pelosi ในงานดนตรี ✅ การกำกับดูแลจาก FTC ➡️ FTC อัปเดต Endorsement Guide ให้ครอบคลุม virtual influencer ➡️ ต้องเปิดเผยความเกี่ยวข้องกับแบรนด์อย่างชัดเจน ➡️ ห้ามพูดราวกับมีประสบการณ์ส่วนตัวกับสินค้า ✅ ตัวอย่าง virtual influencer ที่มีอิทธิพล ➡️ Shudu, Milla Sofia, Lu do Magalu เป็นตัวอย่างของ AI ที่มีผู้ติดตามหลักล้าน ➡️ ถูกใช้เป็นตัวแทนแบรนด์ในหลายประเทศ ➡️ บางรายถูกสร้างโดยแบรนด์เองเพื่อควบคุมภาพลักษณ์และข้อความ ✅ แนวโน้มของตลาดและเทคโนโลยี ➡️ AI influencer ช่วยลดต้นทุนการตลาดและควบคุมเนื้อหาได้เต็มที่ ➡️ ใช้เทคโนโลยีเรนเดอร์ภาพและ NLP เพื่อสร้างบทสนทนาเหมือนจริง ➡️ แบรนด์ขนาดเล็กสามารถสร้าง content ระดับสตูดิโอได้ด้วยงบจำกัด https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/09/04/theyre-famous-theyre-everywhere-and-theyre-fake

🎙️ เรื่องเล่าจากเรือที่จ่ายไฟ: เมื่อ Karpowership เปลี่ยนทะเลให้กลายเป็นแหล่งพลังงานฉุกเฉิน Powership คือเรือที่ติดตั้งระบบผลิตไฟฟ้าเต็มรูปแบบ โดยสามารถใช้เชื้อเพลิงหลากหลาย เช่น น้ำมันเตา, ก๊าซธรรมชาติ, หรือแม้แต่เชื้อเพลิงชีวภาพ เพื่อผลิตไฟฟ้าและส่งเข้าสู่โครงข่ายบนฝั่งผ่านสายไฟแรงสูง โดยไม่ต้องสร้างโรงไฟฟ้าบนบกเลยแม้แต่นิดเดียว บริษัทที่เป็นเจ้าของและผู้ให้บริการหลักคือ Karpowership จากตุรกี ซึ่งมีเรือกว่า 50 ลำในปัจจุบัน และกำลังขยายกำลังผลิตจาก 10,000 MW เป็น 21,000 MW ภายในไม่กี่ปีข้างหน้า เรือแต่ละลำสามารถผลิตไฟฟ้าได้ตั้งแต่ 30 MW ไปจนถึง 500 MW โดยใช้เทคโนโลยีแบบ plug-and-play ที่สามารถติดตั้งและเริ่มจ่ายไฟได้ภายใน 30 วัน เรือรุ่นใหญ่ที่สุดคือ Khan Class เช่น Osman Khan ที่มีความยาวถึง 300 เมตร และบรรทุกเชื้อเพลิงได้ถึง 38,000 ตัน ใช้เครื่องยนต์แบบ dual-fuel ที่สามารถสลับเชื้อเพลิงตามความพร้อมในพื้นที่ เช่น ก๊าซธรรมชาติในบราซิล หรือดีเซลในโมซัมบิก นอกจากความเร็วในการติดตั้งแล้ว Powership ยังช่วยลดต้นทุนการผลิตไฟฟ้า, ลดการปล่อยคาร์บอนเมื่อเทียบกับโรงไฟฟ้าเก่า และไม่ต้องใช้พื้นที่บนบก—เหมาะกับประเทศที่มีโครงสร้างพื้นฐานจำกัด เช่น อินโดนีเซีย, เซเนกัล, เลบานอน, อิรัก และคิวบา ล่าสุด Karpowership ยังร่วมมือกับ Seatrium เพื่อพัฒนาเรือรุ่นใหม่ที่ติดตั้งระบบดักจับและกักเก็บคาร์บอน (CCUS) เพื่อรองรับเป้าหมายด้านพลังงานสะอาดในอนาคต ✅ ความสามารถของ Powership ➡️ ผลิตไฟฟ้าได้ตั้งแต่ 30 MW ถึง 500 MW ต่อเรือ ➡️ ใช้เชื้อเพลิงหลากหลาย เช่น น้ำมันเตา, ก๊าซธรรมชาติ, เชื้อเพลิงชีวภาพ ➡️ ติดตั้งและเริ่มจ่ายไฟได้ภายใน 30 วัน ✅ บริษัท Karpowership และการขยายตัว ➡️ มีเรือกว่า 50 ลำ รวมกำลังผลิตกว่า 10,000 MW ➡️ เป้าหมายคือขยายเป็น 21,000 MW ภายในไม่กี่ปี ➡️ ให้บริการในกว่า 20 ประเทศทั่วโลก ✅ เทคโนโลยีและความยืดหยุ่น ➡️ ใช้เครื่องยนต์ dual-fuel ที่ปรับตามเชื้อเพลิงในพื้นที่ ➡️ ไม่ต้องสร้างโรงไฟฟ้าบนบก ลดความเสี่ยงด้าน EPC ➡️ มีระบบ CCUS และเทอร์ไบน์ในเรือรุ่นใหม่เพื่อรองรับพลังงานสะอาด ✅ ตัวอย่างการใช้งานจริง ➡️ อินโดนีเซียใช้ Powership จ่ายไฟให้ 4 เกาะ รวมถึง 80% ของความต้องการ ➡️ บราซิลและเซเนกัลใช้เรือ LNGTS เพื่อจ่ายไฟจากทะเลสู่ฝั่ง ➡️ โมซัมบิกและอิรักใช้เพื่อเสริมโครงสร้างพื้นฐานที่เสียหาย https://www.slashgear.com/1955619/what-is-a-power-ship-and-why-do-some-countries-need-them/

🎙️ เรื่องเล่าจาก BlazeCore: เมื่อ CPU ที่ยังไม่เปิดตัวถูกใส่ไว้ในเครื่องขายจริง ต้นเดือนกันยายน 2025 มีผู้พบว่า BlazeCore ซึ่งเป็นผู้ผลิตพีซีเกมมิ่งแบบประกอบล่วงหน้า ได้ระบุ “Ryzen 7 9700F” ไว้ในรายละเอียดของเครื่องรุ่นหนึ่งที่ขายผ่านร้าน Microless ในสหรัฐอาหรับเอมิเรตส์ โดยในหน้าสเปกหลักยังคงระบุว่าใช้ Ryzen 7 9700X แต่เมื่อเลื่อนลงไปอ่านรายละเอียดกลับพบชื่อ 9700F โผล่ขึ้นมา Ryzen 7 9700F เป็นรุ่นที่ยังไม่มีการเปิดตัวจาก AMD แต่มีข้อมูลหลุดออกมาก่อนหน้านี้ว่าเป็นหนึ่งในสองรุ่นใหม่ในตระกูล Zen 5 ที่ไม่มีกราฟิกในตัว (F-series) โดยอีกตัวคือ Ryzen 5 9500F จากข้อมูลที่หลุดออกมา Ryzen 7 9700F มีสเปกใกล้เคียงกับ 9700X ทุกประการ: 8 คอร์ 16 เธรด, base clock 3.8 GHz, L3 cache 32MB แต่ boost clock ต่ำกว่าเล็กน้อยที่ 5.4 GHz (9700X อยู่ที่ 5.5 GHz) และไม่มี iGPU ซึ่งทำให้ราคาควรจะถูกกว่า แต่ในรายการสินค้ากลับตั้งไว้ที่ $294 ซึ่งสูงกว่าที่คาดไว้ เมื่อดูจาก benchmark ล่าสุด พบว่า 9700F มีประสิทธิภาพใกล้เคียงกับ 9700X ทั้งในงาน multi-core และ single-core โดยต่างกันเพียงเล็กน้อยในคะแนน Cinebench และ Geekbench ซึ่งหมายความว่าในงานจริง เช่น การเล่นเกมหรือการตัดต่อวิดีโอ ความแตกต่างแทบไม่รู้สึกได้ หากใช้ GPU แยก ✅ การปรากฏตัวของ Ryzen 7 9700F ➡️ ถูกระบุในรายละเอียดของเครื่อง BlazeCore บนร้าน Microless ➡️ ยังไม่มีการประกาศอย่างเป็นทางการจาก AMD ➡️ อาจเป็นการเตรียมเปลี่ยนสเปก หรือพิมพ์ผิดจากผู้ประกอบ ✅ สเปกของ Ryzen 7 9700F เทียบกับ 9700X ➡️ 8 คอร์ 16 เธรด, base clock 3.8 GHz, L3 cache 32MB เท่ากัน ➡️ boost clock ต่ำกว่า 9700X เล็กน้อย (5.4 GHz vs 5.5 GHz) ➡️ ไม่มี iGPU ซึ่งทำให้ราคาควรต่ำกว่า แต่กลับตั้งไว้ที่ $294 ✅ ประสิทธิภาพจาก benchmark ล่าสุด ➡️ คะแนน Cinebench และ Geekbench ต่างกันเพียง ~2% ใน single-core ➡️ multi-core performance เท่ากันทุกประการ ➡️ เหมาะกับผู้ใช้ที่มี GPU แยกและไม่ต้องการ iGPU ✅ บริบทของ Zen 5 และ F-series ➡️ Ryzen 7 9700F และ 9500F เป็นรุ่นแรกของ Zen 5 ที่ไม่มีกราฟิกในตัว ➡️ เหมาะกับตลาดที่เน้นประสิทธิภาพต่อราคา เช่น เกมมิ่งและ workstation ➡️ อาจเป็นกลยุทธ์ของ AMD เพื่อลดต้นทุนและแข่งขันกับ Intel F-series https://wccftech.com/system-integrator-mentions-ryzen-7-9700f-with-boost-clock-of-5-4-ghz-configuration-still-boasts-9700x/

🎙️ เรื่องเล่าจาก Corsair และ Pavehawk: เมื่อการประมวลผล AI ไม่ต้องพึ่ง HBM อีกต่อไป ในยุคที่ HBM (High Bandwidth Memory) กลายเป็นหัวใจของการเทรนโมเดล AI ขนาดใหญ่ บริษัท D-Matrix กลับเลือกเดินเส้นทางที่ต่างออกไป—โดยมุ่งเน้นไปที่ “AI inference” ซึ่งเป็นภาระงานที่กำลังกลายเป็นศูนย์กลางของการใช้งานจริงในองค์กร แทนที่จะใช้ HBM ที่มีราคาสูงและ supply จำกัด D-Matrix พัฒนา Corsair ซึ่งเป็น inference accelerator แบบ chiplet ที่ใช้ LPDDR5 ขนาด 256GB และ SRAM 2GB ร่วมกับสถาปัตยกรรมใหม่ที่เรียกว่า 3DIMC (3D Digital In-Memory Compute) เทคโนโลยีนี้ถูกนำไปใช้ใน Pavehawk ซึ่งเป็นซิลิคอนรุ่นใหม่ที่ใช้ logic die จาก TSMC N5 และ DRAM แบบ stacked หลายชั้น เพื่อให้ compute และ memory อยู่ใกล้กันมากที่สุด ลด latency และพลังงานที่ใช้ในการเคลื่อนย้ายข้อมูล D-Matrix อ้างว่า Pavehawk มี bandwidth และ energy efficiency ต่อ stack สูงกว่า HBM4 ถึง 10 เท่า และสามารถขยายความจุได้มากกว่าด้วยต้นทุนที่ต่ำกว่า ทำให้เหมาะกับการ deploy ใน data center ที่ต้องการ inference ขนาดใหญ่แต่ไม่สามารถจ่ายราคาของ HBM ได้ แนวคิดนี้ยังสอดคล้องกับเทรนด์ของอุตสาหกรรมที่เริ่มหันมาใช้ interconnect แบบ CXL และการรวม controller เข้ากับ accelerator เพื่อให้ compute และ memory ทำงานร่วมกันได้อย่างแนบแน่น ✅ แนวทางของ D-Matrix ในการออกแบบ inference accelerator ➡️ Corsair ใช้ LPDDR5 256GB + SRAM 2GB แบบ chiplet-based ➡️ ไม่ใช้ HBM แต่เน้นการ co-package ระหว่าง compute และ memory ➡️ เหมาะกับ AI inference ที่ต้องการประสิทธิภาพสูงแต่ต้นทุนต่ำ ✅ เทคโนโลยี 3DIMC และ Pavehawk ➡️ ใช้ logic die จาก TSMC N5 ร่วมกับ DRAM แบบ stacked หลายชั้น ➡️ ลด latency และพลังงานในการเคลื่อนย้ายข้อมูล ➡️ ให้ bandwidth และ energy efficiency สูงกว่า HBM4 ถึง 10 เท่า ✅ บริบทของอุตสาหกรรม AI ➡️ Inference กำลังกลายเป็น workload หลักขององค์กร (คาดว่าจะเกิน 85% ภายใน 2–3 ปี) ➡️ HBM มีราคาสูงและ supply จำกัด โดยเฉพาะสำหรับบริษัทขนาดเล็ก ➡️ การรวม compute และ memory เป็นแนวทางที่หลายบริษัทเริ่มทดลอง เช่น CXL-based accelerator ✅ จุดเด่นของแนวคิด stacked DRAM + logic ➡️ เพิ่มความจุและ bandwidth ได้โดยไม่ต้องใช้ HBM ➡️ ลดต้นทุนและพลังงานในระดับ data center ➡️ เหมาะกับการ deploy inference ที่ต้องการ scale แบบประหยัด https://www.techradar.com/pro/security/after-sandisk-d-matrix-is-proposing-an-intriguing-alternative-to-the-big-hbm-ai-puzzle-with-10x-better-performance-with-10x-better-energy-efficiency

🎙️ เรื่องเล่าจากคูปองพลังประมวลผล: เมื่อรัฐบาลจีนแจกเครดิตให้บริษัทเล็ก ๆ ใช้ GPU ระดับซูเปอร์คอมพิวเตอร์ ในปี 2025 รัฐบาลจีนเริ่มขยายโครงการ “คูปองพลังประมวลผล” ไปยังหลายเมืองทั่วประเทศ เช่น ปักกิ่ง เซี่ยงไฮ้ เฉิงตู เซินเจิ้น หนิงโป และซานตง โดยมีเป้าหมายเพื่อช่วยให้ธุรกิจขนาดกลางและเล็ก (SMEs) เข้าถึงการฝึกโมเดล AI ได้ในราคาที่ถูกลงอย่างมาก ตัวอย่างเช่น เซี่ยงไฮ้จัดสรรงบประมาณกว่า 600 ล้านหยวน (~84 ล้านดอลลาร์) เพื่อสนับสนุนค่าเช่า GPU สูงสุดถึง 80% สำหรับการฝึกโมเดล AI และยังมีอีก 100 ล้านหยวนสำหรับการฝึก LLM โดยเฉพาะ ส่วนเฉิงตูซึ่งเป็นเมืองนำร่องตั้งแต่ปี 2023 ก็ขยายโครงการไปยังสถาบันวิจัยด้วยงบอีก 100 ล้านหยวน คูปองเหล่านี้สามารถนำไปใช้กับศูนย์ข้อมูลระดับชาติหรือท้องถิ่นที่เข้าร่วมโครงการ ซึ่งส่วนใหญ่ตั้งอยู่ในพื้นที่ตะวันตกของจีนตามยุทธศาสตร์ “Eastern Data, Western Computing” ที่ใช้ไฟฟ้าราคาถูกในตะวันตกเพื่อรองรับความต้องการจากเมืองชายฝั่ง โครงการนี้เกิดจากนโยบาย “Implementation Opinions on Promoting the High-Quality Development of the Data Labeling Industry” ที่ประกาศในเดือนธันวาคม 2024 โดยมีเป้าหมายเพื่อลดต้นทุน R&D ของบริษัทเล็ก และเพิ่มการใช้ประโยชน์จากศูนย์ข้อมูลที่ยังว่างอยู่มากถึง 70–80% ✅ โครงการคูปองพลังประมวลผลของจีน ➡️ แจกคูปองให้ SMEs ใช้ GPU สำหรับฝึกโมเดล AI ในราคาถูก ➡️ ครอบคลุมเมืองใหญ่ เช่น ปักกิ่ง เซี่ยงไฮ้ เฉิงตู เซินเจิ้น หนิงโป ซานตง ➡️ เซี่ยงไฮ้ให้ส่วนลดสูงสุด 80% และมีงบเฉพาะสำหรับ LLM training ✅ เป้าหมายของโครงการ ➡️ ลดต้นทุน R&D สำหรับบริษัทขนาดเล็ก ➡️ เพิ่มการใช้ประโยชน์จากศูนย์ข้อมูลที่ยังว่างอยู่ ➡️ สนับสนุนการเติบโตของอุตสาหกรรม AI ภายในประเทศ ✅ โครงสร้างพื้นฐานที่รองรับ ➡️ ใช้ศูนย์ข้อมูลในพื้นที่ตะวันตกของจีนตามยุทธศาสตร์ “Eastern Data, Western Computing” ➡️ ศูนย์ข้อมูลบางแห่งมีการใช้งานเพียง 20–30% ก่อนโครงการนี้ ➡️ มีแผนสร้างเครือข่าย unified compute ระดับประเทศเพื่อกระจายโหลด ✅ การขยายตัวของโครงการ ➡️ เฉิงตูขยายคูปองไปยังสถาบันวิจัยด้วยงบ 100 ล้านหยวน ➡️ ซานตงจัดสรรงบเบื้องต้น 30 ล้านหยวน และเตรียมเพิ่มอีก 1 พันล้านหยวน ➡️ ปักกิ่งเริ่มเปิดรับสมัครผู้ขอรับคูปองแล้ว https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/china-subsidizes-ai-computing-for-small-domestic-companies-computing-power-vouchers-spread-across-multiple-chinese-cities

🎙️ เรื่องเล่าจาก USDT: เมื่อเงินเดือนไม่ต้องผ่านธนาคาร และไม่ต้องกลัวค่าเงินตก ในหลายประเทศที่เงินเฟ้อพุ่งสูง ธนาคารล่าช้า หรือระบบการโอนเงินข้ามประเทศเต็มไปด้วยค่าธรรมเนียม—คนทำงานเริ่มหันมาใช้ USDT (Tether) ซึ่งเป็น stablecoin ที่ผูกกับมูลค่าเงินดอลลาร์สหรัฐแบบ 1:1 เพื่อรับเงินเดือนโดยตรงผ่าน blockchain USDT ไม่ใช่เหรียญเก็งกำไรแบบ Bitcoin แต่เป็น “เงินดิจิทัลที่นิ่ง” ซึ่งช่วยให้ผู้รับเงินไม่ต้องกังวลเรื่องค่าเงินท้องถิ่นที่อ่อนตัว หรือการรอเงินโอนข้ามประเทศหลายวัน โดยเฉพาะในประเทศอย่างอาร์เจนตินา ตุรกี และไนจีเรีย ที่ผู้คนยอมจ่ายพรีเมียม 20–30% เพื่อถือ stablecoin แทนเงินสด สำหรับบริษัทที่มีทีมงานกระจายทั่วโลก USDT ช่วยลดภาระด้าน conversion, ค่าธรรมเนียม, และเวลาการโอนเงิน โดยสามารถส่งเงินผ่านเครือข่าย TRC-20 (Tron) ได้ในไม่กี่วินาที ด้วยค่าธรรมเนียมเพียงไม่กี่เซ็นต์ แต่การใช้ USDT ก็ไม่ใช่เรื่องง่ายเสมอไป—ต้องมี wallet ที่ปลอดภัย, เข้าใจภาษีในแต่ละประเทศ, และมีแผนการแปลงกลับเป็นเงินสดเมื่อจำเป็น เพราะในหลายประเทศยังไม่มีข้อกฎหมายที่ชัดเจนเกี่ยวกับการจ่ายเงินเดือนด้วย stablecoin ✅ ข้อดีของการรับเงินเดือนเป็น USDT ➡️ มูลค่าเสถียร ผูกกับดอลลาร์สหรัฐแบบ 1:1 ➡️ โอนเงินข้ามประเทศได้เร็วและถูกกว่าธนาคาร ➡️ ไม่ต้องพึ่งระบบธนาคารในประเทศที่ล่าช้า หรือมีข้อจำกัด ✅ การใช้งานจริงในประเทศที่มีปัญหาเศรษฐกิจ ➡️ อาร์เจนตินาและตุรกีใช้ USDT เพื่อหลีกเลี่ยงเงินเฟ้อ ➡️ ไนจีเรียใช้ stablecoin สำหรับการโอนเงินและจ่ายเงินเดือน ➡️ ผู้ใช้ยอมจ่ายพรีเมียมเพื่อถือ “ดอลลาร์ดิจิทัล” แทนเงินสด ✅ เครือข่ายที่นิยมใช้สำหรับการโอน USDT ➡️ TRC-20 (Tron): เร็วและค่าธรรมเนียมต่ำ ➡️ ERC-20 (Ethereum): ปลอดภัยแต่ค่าธรรมเนียมสูง ➡️ BEP-20 (BNB), Solana, Polygon: ทางเลือกที่สมดุลระหว่างความเร็วและต้นทุน ✅ การใช้งานในฝั่งบริษัท ➡️ ลดต้นทุนการโอนเงินข้ามประเทศ ➡️ จ่ายเงินให้ทีมงานระยะไกลได้ง่ายขึ้น ➡️ ใช้ USDT เป็นโบนัสหรือส่วนเสริมจากเงินเดือนหลักเพื่อหลีกเลี่ยงข้อกฎหมาย https://hackread.com/why-users-businesses-choosing-usdt-local-currency/

🎙️ เรื่องเล่าจาก UB-Mesh: เมื่อการเชื่อมต่อใน data center ไม่ใช่แค่สายไฟ แต่คือ “ภาษากลางของระบบอัจฉริยะ” ในงาน Hot Chips 2025 Huawei ได้เปิดตัว UB-Mesh ซึ่งเป็น interconnect protocol แบบใหม่ที่ออกแบบมาเพื่อรองรับการเชื่อมต่อภายใน AI data center ขนาดใหญ่ระดับ SuperNode โดยมีเป้าหมายชัดเจน—ลดต้นทุน, เพิ่มความเสถียร, และ “เปิด source” ให้ทุกคนเข้าถึงได้ UB-Mesh ใช้โครงสร้างแบบ hybrid topology โดยผสมผสาน CLOS backbone ระดับ data hall เข้ากับ mesh แบบหลายมิติภายในแต่ละ rack ทำให้สามารถขยายระบบได้ถึงระดับหลายหมื่น node โดยไม่ต้องเพิ่มต้นทุนแบบเชิงเส้น แนวคิดนี้เกิดจากปัญหาที่ interconnect แบบเดิม เช่น PCIe, NVLink, UALink หรือ Ultra Ethernet เริ่มมีต้นทุนสูงเกินไปเมื่อระบบขยายขนาด และยังต้องใช้ protocol conversion หลายชั้น ซึ่งเพิ่ม latency และความซับซ้อน Huawei จึงเสนอ UB-Mesh เป็น “ภาษากลาง” ที่เชื่อมต่อทุกอุปกรณ์—CPU, GPU, SSD, memory, switch—ให้ทำงานร่วมกันได้เหมือนอยู่ในเครื่องเดียว โดยมี bandwidth มากกว่า 1TB/s ต่ออุปกรณ์ และ latency ต่ำกว่าหนึ่งไมโครวินาที ที่สำคัญคือ Huawei จะเปิด source โปรโตคอลนี้ในเดือนหน้า พร้อมอนุญาตให้ใช้แบบ free license เพื่อผลักดันให้กลายเป็นมาตรฐานใหม่ของอุตสาหกรรม แม้จะยังมีคำถามเรื่อง governance และความเชื่อมั่นจากผู้ผลิตรายอื่น ✅ โครงสร้างของ UB-Mesh ➡️ ใช้ CLOS backbone ระดับ data hall ร่วมกับ multidimensional mesh ภายใน rack ➡️ รองรับการขยายระบบถึงระดับหลายหมื่น node โดยไม่เพิ่มต้นทุนแบบเชิงเส้น ➡️ ออกแบบมาเพื่อแก้ปัญหา latency และ hardware failure ในระบบ AI ขนาดใหญ่ ✅ เป้าหมายของ UB-Mesh ➡️ เป็น interconnect แบบ universal ที่เชื่อมทุกอุปกรณ์ใน data center ➡️ ลดความซับซ้อนจากการใช้ protocol conversion หลายชั้น ➡️ ทำให้ทุกพอร์ตสามารถเชื่อมต่อกันได้โดยไม่ต้องแปลงโปรโตคอล ✅ ประสิทธิภาพที่ Huawei เคลม ➡️ Bandwidth มากกว่า 1TB/s ต่ออุปกรณ์ ➡️ Latency ต่ำกว่าหนึ่งไมโครวินาที ➡️ ใช้ได้กับระบบที่มี CPU, GPU, memory, SSD และ switch ใน node เดียว ✅ การเปิด source และการผลักดันเป็นมาตรฐาน ➡️ Huawei จะเปิดเผยโปรโตคอล UB-Mesh พร้อม free license ในเดือนหน้า ➡️ หวังให้กลายเป็นมาตรฐานใหม่แทนระบบที่ fragmented ในปัจจุบัน ➡️ ขึ้นอยู่กับการยอมรับจาก partner และผู้ผลิตรายอื่น ✅ การทดสอบและการใช้งานจริง ➡️ Huawei ใช้ระบบ 8,192-node เป็นตัวอย่างว่าต้นทุนไม่จำเป็นต้องเพิ่มตามขนาด ➡️ UB-Mesh เป็นส่วนหนึ่งของแนวคิด SuperNode ที่รวมทุกอุปกรณ์ให้ทำงานร่วมกัน ➡️ เหมาะกับ AI training, cloud storage และ HPC ที่ต้องการ bandwidth สูง https://www.techradar.com/pro/could-this-be-the-next-big-step-forward-for-ai-huaweis-open-source-move-will-make-it-easier-than-ever-to-connect-together-well-pretty-much-everything

🎙️ เรื่องเล่าจากแป้นพิมพ์: เมื่อ Return ไม่ได้แค่ “ขึ้นบรรทัดใหม่” แต่เป็นสัญลักษณ์ของการเปลี่ยนยุค ในจินตนาการของคนทั่วไป การเปลี่ยนจากเครื่องพิมพ์ดีดไปสู่คอมพิวเตอร์ดูเหมือนจะเรียบง่าย—แค่เอาจอและ CPU มาต่อกับแป้นพิมพ์ก็จบ แต่ความจริงนั้นซับซ้อนกว่ามาก และไม่มีปุ่มไหนสะท้อนการเปลี่ยนผ่านนี้ได้ดีเท่ากับ “Return” เริ่มจากเครื่องพิมพ์ดีดในยุค 1870s ที่ไม่มีแม้แต่ปุ่ม 0 หรือ 1 เพราะถูกตัดออกเพื่อลดต้นทุน ผู้ใช้ต้องพิมพ์ O แทน 0 และ l แทน 1 หรือแม้แต่ใช้ดินสอเติมสัญลักษณ์ที่ขาดหายไป การพิมพ์ซ้อนทับเพื่อสร้างสัญลักษณ์ใหม่กลายเป็นศิลปะที่เรียกว่า “concrete poetry” คันโยก “carriage return” คือกลไกที่พากระดาษขึ้นบรรทัดใหม่และเลื่อนหัวพิมพ์กลับไปทางซ้าย แต่เมื่อเครื่องพิมพ์ดีดไฟฟ้าเข้ามาในยุค 1940s–1950s คันโยกนี้ก็กลายเป็นปุ่ม “Return” ที่กดง่ายขึ้นถึง 425 เท่า จากนั้น teletypes ก็เข้ามาแทนที่ Morse code โดยใช้แป้นพิมพ์ QWERTY ส่งข้อความผ่านสายไฟ แต่การเลื่อนหัวพิมพ์กลับไปทางซ้าย (Carriage Return) ใช้เวลานานกว่าการขึ้นบรรทัดใหม่ (Line Feed) จึงต้องแยกเป็นสองรหัส—CR และ LF—ซึ่งกลายเป็นปัญหาที่นักพัฒนายังเจอในทุกวันนี้ เมื่อ word processor เข้ามาในยุค 1970s–1980s การพิมพ์กลายเป็นข้อมูลที่แก้ไขได้ การขึ้นบรรทัดใหม่จึงไม่ใช่เรื่องของกลไกอีกต่อไป แต่เป็นเรื่องของ “text reflow” ที่ต้องปรับอัตโนมัติเมื่อมีการแก้ไขข้อความ Return จึงกลายเป็นปุ่มที่ใช้เฉพาะการขึ้นย่อหน้า ส่วนการขึ้นบรรทัดใหม่ต้องใช้ soft return, hard return หรือแม้แต่ modifier key เมื่อคอมพิวเตอร์เริ่มมีหน้าจอและฟอร์มให้กรอกข้อมูล ปุ่ม Return ก็ถูกเปลี่ยนชื่อเป็น Enter เพื่อสื่อถึงการ “ส่งข้อมูล” ไม่ใช่แค่ “ขึ้นบรรทัดใหม่” และนั่นคือจุดเริ่มต้นของความสับสนที่ยังอยู่จนถึงทุกวันนี้ ✅ จุดกำเนิดของ Return บนเครื่องพิมพ์ดีด ➡️ เริ่มจากคันโยกที่เลื่อนหัวพิมพ์กลับไปทางซ้ายและขึ้นบรรทัดใหม่ ➡️ กลายเป็นปุ่ม “Return” เมื่อเครื่องพิมพ์ดีดไฟฟ้าเข้ามา ➡️ ลดแรงที่ต้องใช้ในการพิมพ์ลงอย่างมหาศาล ✅ การแยก CR และ LF บน teletypes ➡️ Carriage Return (CR) เลื่อนหัวพิมพ์กลับไปทางซ้าย ➡️ Line Feed (LF) ขึ้นบรรทัดใหม่ ➡️ ถูกแยกเป็นสองรหัสเพื่อให้ระบบทันกับความเร็วในการส่งข้อมูล ✅ การเปลี่ยนแปลงในยุค word processor ➡️ Return ใช้เฉพาะการขึ้นย่อหน้า ➡️ การขึ้นบรรทัดใหม่ต้องใช้ soft return หรือ modifier key ➡️ เกิดแนวคิด “text reflow” ที่ปรับข้อความอัตโนมัติ ✅ การเปลี่ยนชื่อเป็น Enter บนคอมพิวเตอร์ ➡️ ใช้ Enter เพื่อสื่อถึงการ “ส่งข้อมูล” หรือ “ยืนยันคำสั่ง” ➡️ IBM และ Apple เลือกใช้ชื่อแตกต่างกัน: IBM ใช้ Enter, Apple ใช้ Return ➡️ ปุ่มเดียวกันมีความหมายต่างกันตามบริบทของซอฟต์แวร์ ✅ ความซับซ้อนของแป้นพิมพ์ยุคใหม่ ➡️ ปุ่มเดียวอาจมีหลายหน้าที่ เช่น Return, Enter, Execute, New Line ➡️ Modifier key เช่น Shift, Ctrl, Alt เปลี่ยนพฤติกรรมของปุ่ม ➡️ การออกแบบแป้นพิมพ์ต้องรองรับหลายบริบทและหลายภาษา https://aresluna.org/the-day-return-became-enter/

🎙️ เรื่องเล่าจาก LinkedIn: เมื่อ AMD เตรียมปลุกชีพ GPU แบบหลายชิ้นส่วนอีกครั้ง ในช่วงหลายปีที่ผ่านมา AMD ได้สร้างชื่อจากการใช้สถาปัตยกรรม chiplet ใน CPU อย่าง Ryzen และ EPYC ซึ่งช่วยลดต้นทุน เพิ่มประสิทธิภาพ และปรับขนาดได้ง่าย แต่ในโลกของ GPU การใช้ chiplet ยังเป็นเรื่องท้าทาย เพราะกราฟิกต้องการการประมวลผลแบบขนานที่เร็วและแม่นยำมากกว่าการคำนวณทั่วไป ล่าสุดจากโปรไฟล์ LinkedIn ของ Laks Pappu ซึ่งเป็น Chief SoC Architect ของ AMD มีการเปิดเผยว่าเขากำลังพัฒนา GPU แบบใหม่ที่ใช้เทคโนโลยี packaging แบบ 2.5D และ 3.5D โดยเฉพาะในสถาปัตยกรรม RDNA 5 (Navi 5x) และ Instinct MI500 สำหรับ data center และ cloud gaming สิ่งที่น่าสนใจคือ AMD อาจนำแนวคิด multi-tile GPU กลับมาใช้ในตลาด consumer อีกครั้ง ซึ่งเคยถูกจำกัดไว้เฉพาะใน data center เพราะปัญหาด้าน latency, coherency และการจัดการซอฟต์แวร์ที่ซับซ้อนมากในงานกราฟิก แต่ด้วยประสบการณ์จาก Navi 31 ที่ใช้ chiplet สำหรับ cache และ memory controller รวมถึงความก้าวหน้าด้าน interconnect อย่าง Infinity Fabric และ CoWoS ทำให้ AMD อาจพร้อมแล้วสำหรับการแยก compute core ออกเป็นหลาย tile และรวมกลับมาเป็น GPU เดียวที่ OS และเกมมองว่าเป็นชิ้นเดียว https://www.tomshardware.com/tech-industry/according-to-a-linkedin-profile-amd-is-working-on-another-chiplet-based-gpu-udna-could-herald-the-return-of-2-5d-3-5d-chiplet-based-configuration

🎙️ 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/

ลุงเองก็ไม่เข้าใจว่าเขาคิดอะไรกันอยู่ !! 🎙️ เรื่องเล่าจาก Synology: จาก NAS ที่เคยรัก สู่ระบบที่บังคับให้รักแบบมีเงื่อนไข ผู้ใช้ Synology หลายคน รวมถึงนักเขียนจาก LowEndBox ที่เคยหลงรักความเงียบ ประหยัดพลังงาน และความเสถียรของ NAS รุ่น DS920, DS418 และ DS1522 กำลังรู้สึกผิดหวังอย่างหนัก เพราะ Synology ได้เปลี่ยนนโยบายหลายอย่างที่ทำให้ผู้ใช้รู้สึกว่า “ถูกบังคับ” มากกว่าการได้รับอิสระ เริ่มจากข้อจำกัดด้าน Samba ที่หลายคนคิดว่าเป็นแค่การตั้งค่าใน smb.conf แต่จริง ๆ แล้ว Synology ใช้ wrapper พิเศษที่จำกัดจำนวนการเชื่อมต่อแบบ concurrent โดยไม่เปิดให้ผู้ใช้ปรับแต่งได้เอง ที่หนักกว่านั้นคือการเปลี่ยนนโยบายด้านฮาร์ดดิสก์: Synology ประกาศว่า NAS รุ่นใหม่ในปี 2025 จะ “ไม่ยอมรับ” ฮาร์ดดิสก์ที่ไม่ใช่ของ Synology หรือไม่ได้รับการรับรอง แม้จะเป็น WD Black ที่มีคุณภาพสูงและรับประกัน 5 ปี ก็อาจถูกปฏิเสธไม่ให้ใช้งานเลย นโยบายนี้เริ่มจากรุ่น enterprise และ rack-mounted แต่ตอนนี้ขยายมาถึงรุ่น Plus ที่เป็นที่นิยมในกลุ่มผู้ใช้ทั่วไปและธุรกิจขนาดเล็ก ทำให้หลายคนเริ่มหันไปมองทางเลือกอื่น เช่น TrueNAS, Unraid, Buffalo หรือแม้แต่ Raspberry Pi ที่ให้ความยืดหยุ่นมากกว่า ✅ การจำกัดการเชื่อมต่อ Samba ➡️ Synology ใช้ wrapper พิเศษรอบ daemon เพื่อจำกัด concurrent connections ➡️ ไม่สามารถปรับแต่งจำนวน connection ได้จาก smb.conf โดยตรง ✅ นโยบายฮาร์ดดิสก์แบบผูกขาด ➡️ NAS รุ่นใหม่ในปี 2025 จะรองรับเฉพาะฮาร์ดดิสก์ของ Synology หรือที่ได้รับการรับรอง ➡️ ฮาร์ดดิสก์ที่ไม่ผ่านการรับรองจะไม่สามารถสร้าง storage pool ได้ ➡️ ฟีเจอร์บางอย่างจะถูกปิด เช่น deduplication, lifespan analysis, และ firmware update อัตโนมัติ ➡️ รุ่น Plus ที่ได้รับผลกระทบ ได้แก่ DS925+, DS1825+ และรุ่นใหม่อื่น ๆ ➡️ รุ่นก่อนปี 2025 เช่น DS1522+ ยังไม่ถูกบังคับใช้ ✅ เหตุผลที่ Synology ให้ไว้ ➡️ เพื่อความเสถียรและประสิทธิภาพในการใช้งานระยะยาว ➡️ ลดปัญหาการสนับสนุนจากการใช้ฮาร์ดดิสก์ที่ไม่เข้ากัน ➡️ เพิ่มความปลอดภัยและลดต้นทุนการดูแลระบบ ✅ ทางเลือกอื่นที่ผู้ใช้กำลังพิจารณา ➡️ TrueNAS และ Unraid ที่ให้ความยืดหยุ่นในการเลือกฮาร์ดแวร์ ➡️ UGREEN DXP 6800 Pro ที่รองรับ Unraid/Proxmox และมีสเปกแรงในราคาคุ้มค่า ➡️ Raspberry Pi + USB HDD สำหรับผู้ใช้ที่ต้องการระบบเล็ก ประหยัดพลังงาน https://lowendbox.com/blog/they-used-to-be-good-but-now-theyve-turned-to-evil-the-synology-end-game/

🎙️ เรื่องเล่าจาก Silicon Valley: Google ลดผู้จัดการ 35% เพื่อความคล่องตัว ในช่วงปีที่ผ่านมา Google ได้ตัดสินใจครั้งใหญ่ในการปรับโครงสร้างองค์กร โดยลดจำนวนผู้จัดการที่ดูแลทีมขนาดเล็กลงถึง 35% เพื่อทำให้การดำเนินงานมีประสิทธิภาพมากขึ้น และลดการพึ่งพาการเพิ่มจำนวนพนักงานเป็นหลักในการแก้ปัญหา Brian Welle รองประธานฝ่าย People Analytics เผยว่า ผู้จัดการที่ดูแลทีมเล็ก (น้อยกว่า 3 คน) หลายคนถูกปรับบทบาทให้เป็น “individual contributor” หรือผู้ปฏิบัติงานโดยตรงแทนที่จะเป็นหัวหน้า ซึ่งช่วยลดชั้นของการบริหารและเพิ่มความคล่องตัวในการตัดสินใจ นอกจากนี้ Google ยังเปิดตัวโครงการ “Voluntary Exit Program” (VEP) ซึ่งเป็นการให้พนักงานเลือกลาออกโดยสมัครใจ พร้อมแพ็กเกจสนับสนุน โดยเฉพาะในทีมด้านการค้นหา การตลาด ฮาร์ดแวร์ และทรัพยากรบุคคล ซึ่งมีพนักงาน 3–5% ตัดสินใจเข้าร่วมโครงการนี้ ส่วนใหญ่ต้องการพักงานหรือดูแลครอบครัว แม้จะมีเสียงสะท้อนในเชิงบวกจากผู้บริหาร แต่พนักงานบางส่วนก็ยังรู้สึกไม่มั่นคง โดยเฉพาะหลังจากการปลดพนักงาน 6% ในปี 2023 และการชะลอการจ้างงานอย่างต่อเนื่อง ✅ การลดจำนวนผู้จัดการของ Google ➡️ ลดผู้จัดการที่ดูแลทีมเล็กลง 35% ภายใน 1 ปี ➡️ ผู้จัดการบางคนถูกปรับบทบาทเป็น individual contributor ➡️ เป้าหมายคือการลดชั้นการบริหารและเพิ่มความคล่องตัว ✅ โครงการ Voluntary Exit Program (VEP) ➡️ เปิดให้พนักงานใน 10 product areas ลาออกโดยสมัครใจ ➡️ ทีมที่เข้าร่วม ได้แก่ Search, Marketing, Hardware, People Operations ➡️ พนักงาน 3–5% ในแต่ละทีมเลือกเข้าร่วม VEP ➡️ เหตุผลหลักคือการพักงานหรือดูแลครอบครัว ✅ มุมมองจากผู้บริหาร ➡️ Sundar Pichai เน้นว่า “ไม่ควรแก้ทุกปัญหาด้วยการเพิ่มคน” ➡️ Anat Ashkenazi CFO คนใหม่ ผลักดันการลดต้นทุนเพิ่มเติม ➡️ Google ชะลอการจ้างงาน และขอให้พนักงานทำงานมากขึ้นด้วยทรัพยากรที่น้อยลง ✅ ความเคลื่อนไหวในอุตสาหกรรม ➡️ Meta มีนโยบาย “recharge” ให้พนักงานพัก 1 เดือนหลังทำงานครบ 5 ปี ➡️ Google ปฏิเสธแนวคิดนี้ โดยชี้ว่าระบบ leave ปัจจุบันเพียงพอแล้ว ➡️ การเปรียบเทียบสวัสดิการระหว่างบริษัทเทคกลายเป็นประเด็นในวงประชุม ‼️ ความไม่มั่นคงในองค์กร ⛔ พนักงานบางส่วนกังวลเรื่อง job security หลังการปลดพนักงานหลายรอบ ⛔ การลดผู้จัดการอาจกระทบการดูแลทีมและการพัฒนาอาชีพ ‼️ ผลกระทบจากการลดชั้นบริหาร ⛔ อาจเกิดภาระงานเกินในระดับปฏิบัติการ ⛔ การตัดสินใจเชิงกลยุทธ์อาจขาดมุมมองจากผู้จัดการที่เคยมีบทบาท ‼️ ความเข้าใจผิดเกี่ยวกับ VEP ⛔ แม้จะเป็นการลาออกโดยสมัครใจ แต่บางคนอาจรู้สึกถูกกดดันให้เลือกทางนี้ ⛔ การใช้ VEP แทนการปลดพนักงานอาจไม่เหมาะกับทุกวัฒนธรรมองค์กร https://www.cnbc.com/2025/08/27/google-executive-says-company-has-cut-a-third-of-its-managers.html

🎙️ เรื่องเล่าจากเบื้องหลัง AI: ต้นทุนจริงของการรันโมเดลใหญ่ ช่วงนี้มีเสียงลือกันหนาหูว่า AI โดยเฉพาะการ “รัน inference” คือเครื่องเผาเงินชั้นดี หลายคนเชื่อว่าบริษัทอย่าง OpenAI และ Anthropic กำลังขาดทุนยับเยินจากการให้บริการโมเดลขนาดใหญ่ แต่บทความนี้พาเราไปเจาะลึกแบบ “napkin math” หรือคำนวณคร่าว ๆ จากหลักการพื้นฐาน เพื่อหาคำตอบว่าเรื่องนี้จริงแค่ไหน ผู้เขียนใช้ DeepSeek R1 เป็นโมเดลตัวอย่าง ซึ่งมี 671 พารามิเตอร์ทั้งหมด แต่ใช้แค่ 37B ผ่านเทคนิค mixture of experts (MoE) ที่ช่วยลดต้นทุนได้มาก โดยใช้ GPU H100 จำนวน 72 ตัว คิดราคาที่ $2 ต่อชั่วโมงต่อ GPU ซึ่งสูงกว่าราคาจริงในตลาดเสียอีก สิ่งที่น่าสนใจคือ “ต้นทุนของ input tokens” กับ “output tokens” ต่างกันมหาศาล! การประมวลผล input tokens สามารถทำได้แบบขนานและเร็วมาก ในขณะที่การสร้าง output tokens ต้องทำแบบลำดับทีละตัว ทำให้ต้นทุนสูงกว่าเป็นพันเท่า ยิ่งไปกว่านั้น การใช้งานจริงของผู้ใช้ เช่น นักพัฒนา หรือ power users กลับอยู่ในรูปแบบที่ใช้ input เยอะมาก แต่ output น้อย เช่น การส่งโค้ดทั้งไฟล์เพื่อให้ AI วิเคราะห์ แล้วให้มันตอบกลับแค่ไม่กี่บรรทัด ซึ่งเป็นรูปแบบที่ “คุ้มค่ามาก” สำหรับผู้ให้บริการ ✅ ต้นทุนการรัน inference ของโมเดล AI ➡️ ใช้ GPU H100 จำนวน 72 ตัว คิดต้นทุน $144/ชั่วโมง ➡️ input tokens ประมวลผลได้เร็วมากถึง ~46.8 พันล้าน tokens/ชั่วโมง ➡️ output tokens สร้างได้เพียง ~46.7 ล้าน tokens/ชั่วโมง ➡️ ต้นทุนต่อ input token อยู่ที่ ~$0.003 ต่อ 1 ล้าน tokens ➡️ ต้นทุนต่อ output token สูงถึง ~$3 ต่อ 1 ล้าน tokens ✅ ความแตกต่างระหว่าง input และ output ➡️ input สามารถประมวลผลแบบขนานได้ ➡️ output ต้องสร้างทีละ token ทำให้ช้ากว่าและแพงกว่า ➡️ ความไม่สมมาตรนี้ทำให้บาง use case คุ้มค่ามาก เช่น coding assistant ✅ ตัวอย่างการใช้งานจริง ➡️ ผู้ใช้ระดับนักพัฒนาใช้ input เยอะมาก เช่น โค้ดหลายไฟล์ ➡️ แต่ต้องการ output น้อย เช่น คำอธิบายหรือโค้ดสั้น ๆ ➡️ ทำให้ต้นทุนจริงต่ำมากเมื่อเทียบกับราคาที่เรียกเก็บ ✅ โมเดลธุรกิจของ API ➡️ ราคาขายต่อ 1 ล้าน tokens อยู่ที่ ~$3 สำหรับ output ➡️ แต่ต้นทุนจริงอยู่ที่ ~$0.01 สำหรับ input และ ~$3 สำหรับ output ➡️ ทำให้มี margin สูงถึง 80–95% ‼️ ความเข้าใจผิดเกี่ยวกับต้นทุน AI ⛔ หลายคนเชื่อว่า inference ขาดทุนเสมอ ซึ่งไม่จริงในหลายกรณี ⛔ การพูดถึงต้นทุนสูงอาจเป็นกลยุทธ์ของผู้เล่นรายใหญ่เพื่อกันคู่แข่ง ‼️ ความเสี่ยงจาก context ยาว ⛔ เมื่อ context ยาวเกิน 128k tokens จะเปลี่ยนจาก memory-bound เป็น compute-bound ⛔ ทำให้ต้นทุนเพิ่มขึ้น 2–10 เท่า ⛔ บางโมเดลจึงจำกัด context window เพื่อควบคุมต้นทุน ‼️ การตั้งราคาที่ไม่สอดคล้องกับมูลค่าจริง ⛔ การคิดราคาตาม input อาจทำให้ผู้ใช้ลดรายละเอียดใน prompt ⛔ การคิดราคาตาม output อาจทำให้ผู้ใช้รู้สึกว่าไม่คุ้มถ้าได้คำตอบสั้น https://martinalderson.com/posts/are-openai-and-anthropic-really-losing-money-on-inference/

😢 ปอกหอมแดงทีไร น้ำตาไหลทุกที? แค่กดปุ่มเดียว 👉 เครื่องปอกเปลือก 30 ลิตร ช่วยคุณได้! ✨ ปอกหอมแดงได้ครั้งละ 10–20 กก. เร็ว ไม่แสบตา ไม่เสียเวลา ⚙️ สเปกโหดสะใจ: มอเตอร์ 2 แรงม้า / ไฟ 220V ⚡ ความจุ 30 ลิตร Timer ตั้งเวลาได้ ⏱️ โครงสร้างสแตนเลสพรีเมียม 💎 📍 ดูเครื่องจริงได้เลยที่ร้าน! 💬 ทักมาเลย: m.me/yonghahheng | LINE: @yonghahheng #เครื่องปอกหอมแดง #ไม่แสบตาอีกต่อไป #เครื่องปอกเปลือก30ลิตร #ย่งฮะเฮง #Yoryonghahheng #FoodMachine #ครัวอุตสาหกรรม #ของมันต้องมี #ครัวใหญ่ #เครื่องจักรอาหาร #ร้านอาหาร #ครัวโรงแรม #ลดต้นทุนแรงงาน #เครื่องครัวสแตนเลส #อุปกรณ์ครัวอุตสาหกรรม #สายทำอาหาร #ไม่ต้องเสียน้ำตา #ปอกหอมง่ายๆ #ครัวมืออาชีพ #เครื่องครัวที่ต้องมี

น้ำมันไทยลดกี่โมง ..หากทหารยึดอำนาจ สิ่งแรกที่อยากให้ทำคือยึดสัมปทานน้ำมันทั้งหมดกลับคืนสู่แผ่นดินไทย,โมฆะสัมปทานปิโตรเลียมทั้งหมดทันทีให้เป็นอธิปไตยไทยจริงทั้งหมด,เราถูกต่างชาติปล้นไปนานเกินพอแล้ว,กอบโกบผลประโยชน์จากประชาชนคนไทยพอแล้ว,คนไทยยากจนนานพอแล้ว,ก่อนไปพลังงานทางเลือกใหม่ที่เสถียร บ่อน้ำมันยังสำคัญอยู่แน่นอนและอีกนาน.,เพื่อเป็นวัตถุดิบพัฒนาชาติไทยเราจริงๆรอบด้าน, แค่น้ำมันขายลิตรละ1บาทนะ โลจิสต์ทั่วไทยพลิกมีกำไรเลย,ค่าครองชีพลดทันที,ต้นทุนที่เชื่อมโยงน้ำมันลดร่วมกันหมด,เครื่องจักรต่างๆในทุกๆภาคส่วนจะลดต้นทุนขนาดไหน,เราจะฟื้นฟูกำลังภายในเราทันทีด้วย. ..นี้คือสิ่งแรกที่ประเทศไทยเราต้องปฏิวัติทันทีด้วย.,คูเวตยึดอำนาจสำเร็จจากพวกนักการเมืองที่คตโกงชาติประชาชน. https://youtube.com/shorts/A1pKIB4bdtA?si=zMal2s-XIOtskFh3 https://youtube.com/shorts/A1pKIB4bdtA?si=zMal2s-XIOtskFh3

📡 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

🎮 GPU ที่ปรับแต่งได้เหมือนเลโก้ พร้อมพลังที่ฉลาดขึ้น ลองจินตนาการว่า GPU ไม่ใช่แค่ชิปกราฟิกธรรมดา แต่เป็นเหมือนชุดเลโก้ที่สามารถประกอบใหม่ได้ตามความต้องการของตลาด นั่นคือแนวคิดของ AMD RDNA 4 ที่ใช้การออกแบบแบบ Modular SoC ซึ่งสามารถ “ตัดต่อ” ส่วนประกอบภายในได้อย่างอิสระ ไม่ว่าจะเป็น Shader Engine, Memory Controller หรือแม้แต่ระบบรักษาความปลอดภัยภายในชิป AMD ได้เปิดเผยว่า Navi 44 ซึ่งเป็นหนึ่งใน GPU ตระกูล RDNA 4 ใช้การออกแบบที่มี Shader Engine 2 ตัว และ Memory Controller แบบ 128-bit GDDR6 ซึ่งสามารถขยายหรือย่อขนาดได้ตามต้องการ เช่น ถ้าต้องการรุ่นแรงขึ้น ก็เพิ่ม Shader Engine และ Memory Controller เข้าไปได้เลย นอกจากนี้ AMD ยังได้พัฒนาเทคนิคการบีบอัดข้อมูลภายใน GPU ที่ช่วยลดการใช้แบนด์วิดท์ของ Infinity Fabric ลงถึง 25% และเพิ่มประสิทธิภาพการเรนเดอร์ภาพแบบ raster ได้ถึง 15% โดยไม่ต้องพึ่งพาซอฟต์แวร์ภายนอกในการจัดการการบีบอัดอีกต่อไป สิ่งที่น่าสนใจคือการออกแบบนี้ยังช่วยให้ AMD สามารถสร้าง GPU ได้หลายรุ่นจากแผนผังเดียวกัน เช่น RX 9070 XT ที่ใช้ Navi 48 ก็เป็นผลลัพธ์จากการขยายโครงสร้างเดียวกันนี้ 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ AMD เปิดเผยรายละเอียด RDNA 4 เพิ่มเติมในงาน Hot Chips 2025 ➡️ RDNA 4 ใช้การออกแบบ Modular SoC ที่สามารถปรับแต่งได้ตามความต้องการ ➡️ Navi 44 มี Shader Engine 2 ตัว และ Memory Controller แบบ 128-bit GDDR6 ➡️ Modular SoC สามารถขยายเป็น Navi 48 สำหรับ RX 9070 XT ได้ ➡️ Infinity Fabric มีแบนด์วิดท์ 1KB/clock และความถี่ 1.5–2.5 GHz ➡️ ระบบ GL2 Cache และ LLC ช่วยให้การสื่อสารภายในชิปมีประสิทธิภาพ ➡️ RDNA 4 มีการฝังระบบรักษาความปลอดภัยและการจัดการพลังงานไว้ในชิป ➡️ มีการใช้เทคนิคบีบอัดข้อมูลใหม่ที่ช่วยลดการใช้แบนด์วิดท์ลง 25% ➡️ ประสิทธิภาพการเรนเดอร์ภาพแบบ raster เพิ่มขึ้น 15% ➡️ AMD มี Navi 44 และ Navi 48 หลาย SKU ที่แตกต่างกันตามการปรับแต่ง ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ RDNA 4 ไม่มีรุ่นเดสก์ท็อประดับสูงอย่าง Navi 4C ตามข่าวลือก่อนเปิดตัว ➡️ AMD ใช้เทคนิค “Harvesting” เพื่อปรับแต่ง GPU เช่น ปิด Shader Engine หรือลด Memory Bus ➡️ RDNA 4 ยังไม่มีรุ่นสำหรับโน้ตบุ๊กหรือแบบฝังตัว แม้เคยมีข่าวลือก่อนเปิดตัว RX 9000 ➡️ การออกแบบ Modular ช่วยให้ AMD ลดต้นทุนการผลิตและเพิ่มความยืดหยุ่นในการจัดจำหน่าย https://wccftech.com/amd-rdna-4-modular-soc-flexible-configurability-helps-spawn-smaller-gpus-navi-44-features-to-reduce-memory-bandwidth/

🎙️ SK hynix กับก้าวกระโดดสู่ยุค SSD ความจุระดับ 244TB ด้วย NAND 321 ชั้น ในโลกที่ข้อมูลเติบโตแบบไร้ขีดจำกัด SK hynix ได้ประกาศการเริ่มผลิต NAND แบบ QLC ขนาด 2Tb (256GB) ที่มีโครงสร้างถึง 321 ชั้น ซึ่งถือเป็นครั้งแรกของโลกที่ NAND แบบ QLC ทะลุเกิน 300 ชั้นได้สำเร็จ เทคโนโลยีใหม่นี้อยู่ในกลุ่มผลิตภัณฑ์ V9Q ของบริษัท โดยมีความเร็ว I/O ที่ 3200 MT/s และใช้โครงสร้างแบบ 6 planes ซึ่งช่วยให้สามารถอ่านข้อมูลแบบขนานได้มากขึ้น ส่งผลให้ความเร็วในการเขียนเพิ่มขึ้นถึง 56% และความเร็วในการอ่านเพิ่มขึ้น 18% เมื่อเทียบกับรุ่น V7Q เดิม นอกจากความเร็วแล้ว ยังมีการปรับปรุงด้านประสิทธิภาพพลังงาน โดยลดการใช้พลังงานในการเขียนลงกว่า 23% ซึ่งเหมาะกับการใช้งานในศูนย์ข้อมูลที่ต้องการประสิทธิภาพสูงและการใช้พลังงานต่ำ ในระยะเริ่มต้น SK hynix จะนำ NAND รุ่นนี้ไปใช้ใน SSD สำหรับผู้บริโภค เช่น SSD ขนาด 2TB ที่ใช้เพียง 8 ชิปเท่านั้น ก่อนจะขยายไปสู่ SSD ระดับองค์กรที่มีความจุสูงถึง 244TB โดยใช้เทคโนโลยี 32DP ที่สามารถบรรจุ NAND ได้ 32 ชิ้นในแพ็กเดียว เป้าหมายของ SK hynix คือการเป็นผู้ให้บริการหน่วยความจำแบบ full-stack สำหรับยุค AI ที่ต้องการความเร็ว ความจุ และประสิทธิภาพพลังงานในระดับสูงสุด 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ SK hynix เริ่มผลิต NAND แบบ QLC ขนาด 2Tb ด้วยโครงสร้าง 321 ชั้น ➡️ เป็นครั้งแรกของโลกที่ NAND QLC ทะลุเกิน 300 ชั้น ➡️ อยู่ในกลุ่มผลิตภัณฑ์ V9Q พร้อม I/O ที่ 3200 MT/s ➡️ ใช้โครงสร้างแบบ 6 planes เพื่อเพิ่มความเร็วในการอ่านแบบขนาน ➡️ ความเร็วในการเขียนเพิ่มขึ้น 56% และความเร็วในการอ่านเพิ่มขึ้น 18% จากรุ่นก่อน ➡️ ประสิทธิภาพพลังงานในการเขียนดีขึ้นกว่า 23% ➡️ SSD ขนาด 2TB ใช้เพียง 8 ชิป NAND รุ่นใหม่ ลดต้นทุนการผลิต ➡️ SSD ระดับองค์กรจะมีความจุสูงถึง 244TB ด้วยเทคโนโลยี 32DP ➡️ SK hynix ตั้งเป้าเป็นผู้ให้บริการหน่วยความจำแบบ full-stack สำหรับตลาด AI ➡️ เหมาะสำหรับศูนย์ข้อมูลที่ต้องการความจุสูงและประหยัดพลังงาน ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ QLC (Quad-Level Cell) เก็บข้อมูลได้ 4 บิตต่อเซลล์ ทำให้มีความจุสูงแต่ความทนทานต่ำกว่ารุ่นอื่น ➡️ การเพิ่มจำนวน planes ช่วยให้สามารถประมวลผลข้อมูลพร้อมกันได้มากขึ้น ➡️ เทคโนโลยี 32DP เป็นการบรรจุ NAND 32 ชิ้นในแพ็กเดียว เพิ่มความหนาแน่นของข้อมูล ➡️ NAND แบบ 321 ชั้นช่วยลดต้นทุนต่อบิต และเพิ่มความสามารถในการแข่งขันด้านราคา ➡️ ตลาด SSD กำลังเปลี่ยนจาก TLC ไปสู่ QLC เพื่อรองรับความต้องการด้านความจุที่เพิ่มขึ้น https://www.tomshardware.com/pc-components/ssds/sk-hynix-announces-mass-production-of-its-2tb-3d-qlc-nand-cheaper-high-capacity-consumer-drives-and-244tb-enterprise-ssds-incoming

🎙️ UltraRAM — หน่วยความจำแห่งอนาคตที่อาจเปลี่ยนโลกดิจิทัลไปตลอดกาล ลองจินตนาการถึงหน่วยความจำที่เร็วเท่า DRAM แต่เก็บข้อมูลได้ยาวนานกว่าพันปี และทนทานกว่านานด์แฟลชถึง 4,000 เท่า — นั่นคือ UltraRAM ที่กำลังจะกลายเป็นจริง เทคโนโลยีนี้เริ่มต้นจากงานวิจัยในมหาวิทยาลัย Lancaster และพัฒนาโดยบริษัท Quinas Technology ซึ่งร่วมมือกับ IQE plc ผู้เชี่ยวชาญด้านเวเฟอร์เซมิคอนดักเตอร์ เพื่อสร้างกระบวนการผลิตแบบ epitaxy ด้วยวัสดุแปลกใหม่อย่าง gallium antimonide และ aluminum antimonide ซึ่งถือเป็นครั้งแรกของโลกที่สามารถนำมาใช้ในระดับอุตสาหกรรมสำหรับหน่วยความจำ UltraRAM ใช้หลักการ quantum resonant tunneling ในการสลับสถานะข้อมูล ซึ่งใช้พลังงานต่ำมาก (ต่ำกว่า 1 femtojoule) และสามารถสลับสถานะได้ในเวลาเพียง 100 นาโนวินาที ทำให้มันเป็นหน่วยความจำที่มีศักยภาพจะรวมข้อดีของ DRAM และ NAND ไว้ในชิ้นเดียว หลังจากการทดสอบต้นแบบในปี 2023 ตอนนี้ UltraRAM ได้เข้าสู่ขั้นตอนการเตรียมผลิตในปริมาณมาก โดยมีแผนจะร่วมมือกับโรงงานผลิตชิปและพันธมิตรเชิงกลยุทธ์เพื่อเข้าสู่ตลาดจริง หากประสบความสำเร็จ UltraRAM อาจกลายเป็น “หน่วยความจำสากล” ที่ใช้ได้ทั้งในอุปกรณ์ IoT สมาร์ทโฟน คอมพิวเตอร์ ไปจนถึงศูนย์ข้อมูลและระบบ AI ขนาดใหญ่ โดยไม่ต้องแยกหน่วยความจำแบบ volatile และ non-volatile อีกต่อไป 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ UltraRAM เป็นเทคโนโลยีหน่วยความจำใหม่ที่รวมข้อดีของ DRAM และ NAND ➡️ มีความเร็วระดับ DRAM, ความทนทานสูงกว่า NAND 4,000 เท่า และเก็บข้อมูลได้นานถึง 1,000 ปี ➡️ ใช้พลังงานต่ำมากในการสลับสถานะข้อมูล (<1 femtojoule) และทำงานเร็ว (100 ns) ➡️ พัฒนาโดย Quinas Technology ร่วมกับ IQE plc และมหาวิทยาลัย Lancaster ➡️ ใช้วัสดุ gallium antimonide และ aluminum antimonide ในกระบวนการ epitaxy ➡️ กระบวนการ epitaxy ที่พัฒนาได้ถูกยกระดับเป็นระดับอุตสาหกรรมแล้ว ➡️ UltraRAM ได้รับรางวัลจาก WIPO และ Flash Memory Summit ในปี 2025 ➡️ มีแผนเข้าสู่การผลิตเชิงพาณิชย์ร่วมกับโรงงานและพันธมิตรเชิงกลยุทธ์ ➡️ เป้าหมายคือการสร้าง “หน่วยความจำสากล” สำหรับทุกอุปกรณ์ดิจิทัล ➡️ โครงการนี้สอดคล้องกับยุทธศาสตร์ของรัฐบาลอังกฤษในการสร้างอธิปไตยด้านเซมิคอนดักเตอร์ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ DRAM ต้องใช้พลังงานในการรีเฟรชข้อมูลตลอดเวลา ขณะที่ UltraRAM ไม่ต้องรีเฟรช ➡️ NAND มีข้อจำกัดด้านความเร็วและความทนทานในการเขียนข้อมูลซ้ำ ➡️ Quantum resonant tunneling เป็นหลักการที่ใช้ใน UltraRAM ซึ่งยังไม่เคยถูกใช้ในหน่วยความจำเชิงพาณิชย์มาก่อน ➡️ หาก UltraRAM เข้าสู่ตลาดได้สำเร็จ อาจลดการใช้พลังงานในศูนย์ข้อมูลทั่วโลกอย่างมหาศาล ➡️ การรวมหน่วยความจำแบบ volatile และ non-volatile จะช่วยลดต้นทุนและความซับซ้อนของระบบคอมพิวเตอร์ https://www.tomshardware.com/pc-components/ram/ultraram-scaled-for-volume-production-memory-that-promises-dram-like-speeds-4-000x-the-durability-of-nand-and-data-retention-for-up-to-a-thousand-years-is-now-ready-for-manufacturing

เส้นทางใหม่ในโลกการทำงานยุค AI 🤖: 📚 คู่มือเชิงกลยุทธ์สำหรับคนไทยวัย 45 ปี 🙎‍♂️ ในยุคที่เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์หรือ AI กำลังเข้ามาเปลี่ยนแปลงวิถีการทำงานอย่างรวดเร็ว การถูกให้ออกจากงานหรือถูกบังคับเกษียณก่อนกำหนดในวัย 45 ปี ซึ่งเป็นช่วงเวลาที่หลายคนยังต้องแบกรับภาระครอบครัวและความรับผิดชอบสูงสุดในชีวิต กลายเป็นประสบการณ์ที่ท้าทายและสร้างความช็อกให้กับคนทำงานจำนวนมาก ความรู้สึกสิ้นหวัง🤞 การตั้งคำถามกับคุณค่าในตัวเอง และความรู้สึกด้อยค่าที่ว่า "ทำมา 10 ปีแต่ไม่รอด" ล้วนเป็นปฏิกิริยาทางอารมณ์ที่เข้าใจได้และเกิดขึ้นบ่อยครั้ง อย่างไรก็ตาม สถานการณ์นี้ไม่ใช่ความล้มเหลวส่วนบุคคลเพียงอย่างเดียว แต่เป็นส่วนหนึ่งของการเปลี่ยนแปลงเชิงโครงสร้างในตลาดแรงงานระดับโลก🌏 รายงานนี้จึงถูกสร้างขึ้นเพื่อเป็นมากกว่าแค่ข้อมูล แต่เป็นแผนที่ชีวิตที่จะช่วยให้ผู้ที่กำลังเผชิญวิกฤตนี้สามารถตั้งหลักและก้าวเดินต่อไปได้อย่างมั่นคง โดยเปลี่ยนมุมมองจากจุดจบไปสู่จุดเปลี่ยนที่เต็มเปี่ยมด้วยโอกาส 🌞 เมื่อพิจารณาถึงสาเหตุที่ทำให้หลายคนต้องเผชิญกับการเปลี่ยนแปลงนี้ คำถามที่ว่า "ทำไมต้องเป็นฉัน" ⁉️ มักผุดขึ้นมา โดยเฉพาะเมื่อ AI กลายเป็นปัจจัยหลักที่กำหนดเกมในตลาดแรงงานไทย 🙏 ซึ่งกำลังเผชิญกับการปฏิวัติอุตสาหกรรมครั้งที่ 4 การเปลี่ยนแปลงนี้ไม่ได้มาจาก AI เพียงอย่างเดียว แต่ยังรวมถึงการเปลี่ยนแปลงทางประชากรศาสตร์ เช่น สังคมสูงวัย 👴 ในประเทศรายได้สูงและการเพิ่มขึ้นของแรงงานในประเทศรายได้ต่ำ ตลอดจนความผันผวนทางเศรษฐกิจ📉 ตามรายงานขององค์การแรงงานระหว่างประเทศหรือ ILO คาดการณ์ว่าในอีกสองทศวรรษข้างหน้า ตำแหน่งงานในไทยมากกว่า 44% หรือราว 17 ล้านตำแหน่ง มีความเสี่ยงสูงที่จะถูกแทนที่ด้วยระบบอัตโนมัติ AI ไม่ใช่แค่เครื่องมือ แต่เป็นพลังที่กำลังปรับโครงสร้างการจ้างงานอย่างถอนรากถอนโคน โดยเฉพาะงานที่ต้องทำซ้ำๆ และงานประจำ ซึ่งแรงงานวัยกลางคนจำนวนมากรับผิดชอบอยู่ ส่งผลให้เกิดปัญหาความไม่สมดุลของทักษะในตลาดแรงงาน แม้จะมีคนว่างงานมาก แต่พวกเขาก็ขาดทักษะที่จำเป็นสำหรับงานใหม่ที่เทคโนโลยีสร้างขึ้น การทำความเข้าใจปรากฏการณ์นี้อย่างเป็นระบบจะช่วยให้คนทำงานมองเห็นปัญหาในมุมกว้างและวางแผนพัฒนาตนเองให้สอดคล้องกับความต้องการของตลาดในอนาคต 🔮 เพื่อให้เข้าใจชัดเจนยิ่งขึ้น การจำแนกอาชีพตามระดับความเสี่ยงจาก AI ถือเป็นก้าวแรกที่สำคัญ อาชีพที่มีความเสี่ยงสูงมักเป็นงานที่เกี่ยวข้องกับกิจกรรมประจำหรือการจัดการข้อมูลจำนวนมาก ซึ่งสามารถทำให้เป็นระบบอัตโนมัติได้ง่าย เช่น พนักงานแคชเชียร์หรือพนักงานขายหน้าร้านที่ถูกแทนที่ด้วยระบบ self-checkout 🏧 และการซื้อขายออนไลน์ 🌐 เจ้าหน้าที่บริการลูกค้าหรือพนักงานคอลเซ็นเตอร์ที่ chatbot 🤖 และระบบตอบรับอัตโนมัติสามารถทำงานได้ตลอด 24 ชั่วโมง พนักงานป้อนและประมวลผลข้อมูลที่ระบบ OCR และ AI สามารถจัดการข้อมูลมหาศาลได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ พนักงานขนส่งและโลจิสติกส์รวมถึงคนขับรถที่รถยนต์ไร้คนขับ 🚗 และโดรนส่งของกำลังเข้ามามีบทบาทมากขึ้น และพนักงานบัญชีที่โปรแกรมบัญชีสำเร็จรูปและ AI สามารถบันทึกและประมวลผลข้อมูลทางการเงินได้อย่างแม่นยำ ในทางตรงกันข้าม อาชีพที่ทนทานต่อ AI และกำลังเติบโตมักต้องใช้ทักษะเชิงมนุษย์ชั้นสูงที่ซับซ้อนและเลียนแบบได้ยาก เช่น 🧑‍⚕️ แพทย์ 👩‍🔬นักจิตวิทยา และพยาบาลที่ต้องอาศัยความเชี่ยวชาญสูง ประสบการณ์ การตัดสินใจที่ซับซ้อน และความเข้าใจมนุษย์ 👩‍🏫 ครู-อาจารย์ที่ต้องใช้ทักษะการสอนที่ละเอียดอ่อน ปฏิสัมพันธ์ระหว่างบุคคล และการสร้างแรงบันดาลใจ นักกฎหมายที่ต้องคิดเชิงวิเคราะห์ซับซ้อน 🛜 การสื่อสาร และการตัดสินใจในบริบทละเอียดอ่อน นักพัฒนา AI Data Scientist และ AI Ethicist ที่เป็นผู้สร้างและควบคุมเทคโนโลยีเอง โดยต้องใช้ความคิดสร้างสรรค์และทักษะเฉพาะทางระดับสูง และผู้เชี่ยวชาญด้าน soft skills ที่ต้องใช้ความคิดสร้างสรรค์ การแก้ปัญหาเฉพาะหน้า การสื่อสาร ภาวะผู้นำ และการจัดการอารมณ์ ข้อมูลเหล่านี้ไม่ใช่แค่รายการอาชีพ แต่เป็นแผนที่กลยุทธ์ที่ชี้ทิศทางของตลาดแรงงาน คุณค่าของมนุษย์ในยุค AI อยู่ที่ทักษะที่ AI ไม่สามารถแทนที่ได้ ซึ่งจะช่วยให้คนทำงานวางแผนอัปสกิลหรือรีสกิลไปสู่อาชีพที่ยั่งยืนกว่า เมื่อต้องเผชิญกับสถานการณ์ยากลำบาก การตั้งหลักอย่างมีสติและกลยุทธ์จึงเป็นสิ่งสำคัญที่สุด โดยเริ่มจากจัดการคลื่นอารมณ์ที่ถาโถมเข้ามา 🧘 การถูกให้ออกจากงานอย่างกะทันหันอาจนำมาซึ่งความสับสน โกรธ สูญเสีย และด้อยค่า ผู้ที่เคยผ่านสถานการณ์นี้แนะนำให้ยอมรับความรู้สึกเหล่านั้นและให้เวลาตัวเองจัดการ โดยวิธีต่างๆ เช่น พูดคุยกับคนรอบข้างเพื่อรับกำลังใจและมุมมองใหม่ เขียนระบายความรู้สึกเพื่อจัดระเบียบความคิดและลดภาระจิตใจ หรือฝึกสมาธิและโยคะเพื่อทำให้จิตใจสงบ ลดความวิตกกังวล และตัดสินใจได้ดีขึ้น การปล่อยวางความคิดที่ว่าต้องชนะทุกเกมหรือชีวิตต้องเป็นไปตามแผนจะช่วยลดความกดดันและเปิดโอกาสให้คิดหาทางออกใหม่ๆ อย่างสร้างสรรค์ การให้กำลังใจตัวเองและไม่ยอมแพ้จะเป็นพลังที่นำไปสู่การเริ่มต้นใหม่ที่ทรงพลังกว่าเดิม 💪 ต่อจากนั้นคือการจัดการเรื่องสำคัญเร่งด่วนอย่างสิทธิประโยชน์และแผนการเงิน เพื่อให้มีสภาพคล่องในช่วงเปลี่ยนผ่าน การใช้สิทธิจากกองทุนประกันสังคมเป็นขั้นตอนสำคัญ โดยผู้ประกันตนมาตรา 33 จะได้รับเงินทดแทนกรณีว่างงาน หากจ่ายเงินสมทบไม่น้อยกว่า 6 เดือนภายใน 15 เดือนก่อนว่างงาน และต้องขึ้นทะเบียนผู้ว่างงานภายใน 30 วันนับจากวันที่ออกจากงาน มิเช่นนั้นจะไม่ได้รับสิทธิย้อนหลัง การขึ้นทะเบียนสามารถทำออนไลน์ผ่านเว็บไซต์กรมการจัดหางาน เช่น e-service.doe.go.th หรือ empui.doe.go.th โดยลงทะเบียนผู้ใช้ใหม่ กรอกข้อมูลส่วนตัว วันที่ออกจากงาน สาเหตุ และยืนยันตัวตนด้วยรหัสหลังบัตรประชาชน จากนั้นเลือกเมนูขึ้นทะเบียนผู้ประกันตนกรณีว่างงานและกรอกข้อมูลการทำงานล่าสุด หลังจากนั้นยื่นเอกสารที่สำนักงานประกันสังคม เช่น แบบคำขอรับประโยชน์ทดแทนว่างงาน (สปส. 2-01/7) สำเนาบัตรประชาชน หนังสือรับรองการออกจากงาน (ถ้ามี) และสำเนาหน้าสมุดบัญชีธนาคารที่ร่วมรายการ สุดท้ายต้องรายงานตัวทุกเดือนผ่านช่องทางออนไลน์ ข้อควรระวังคือผู้ที่มีอายุเกิน 55 ปีจะไม่ได้รับเงินทดแทนว่างงาน แต่ต้องใช้สิทธิเบี้ยชราภาพแทน 💷💶💵 ถัดมาคือการประเมินตนเองอย่างตรงไปตรงมาเพื่อค้นหาคุณค่าจากประสบการณ์ที่สั่งสม การถูกเลิกจ้างในวัย 45 ปีไม่ได้หมายถึงคุณค่าหมดสิ้น แต่กลับกัน อายุและประสบการณ์คือทุนมนุษย์ที่แข็งแกร่งที่สุด ปัญหาที่แท้จริงคือทัศนคติที่ต้องปรับเปลี่ยน องค์กรยุคใหม่ให้ความสำคัญกับคนที่เปิดใจเรียนรู้และทำงานร่วมกับคนต่างวัย การเปลี่ยนจากการพูดถึงลักษณะงานไปสู่การบอกเล่าความสำเร็จที่จับต้องได้จะสร้างความน่าเชื่อถือ ทักษะที่นำไปปรับใช้ได้หรือ transferable skills คือขุมทรัพย์ของคนวัยนี้ เช่น ทักษะการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนจากประสบการณ์ยาวนานที่ทำให้มองปัญหาได้อย่างเป็นระบบ โดยนำเสนอด้วยตัวอย่างปัญหาที่เคยแก้ไขพร้อมขั้นตอนวิเคราะห์และผลลัพธ์จริง 📊 ภาวะผู้นำและการทำงานเป็นทีมจากประสบการณ์นำทีมโครงการใหญ่ โดยระบุรายละเอียดเช่นนำทีม 10 คนลดต้นทุนได้ 15% ทักษะการสื่อสารและความฉลาดทางอารมณ์จากการประสานงาน เจรจา และจัดการความขัดแย้ง โดยเล่าเรื่องที่แสดงถึงความเข้าใจผู้อื่น และการสร้างเครือข่ายจากความสัมพันธ์ในอุตสาหกรรม โดยใช้เพื่อขอคำแนะนำหรือหาโอกาสงาน การประยุกต์ทักษะเหล่านี้จะเปลี่ยนจุดอ่อนเรื่องอายุให้เป็นจุดแข็งที่ไม่เหมือนใคร 🧍‍♂️ ในโลกการทำงานที่เปลี่ยนแปลงรวดเร็ว การยกระดับทักษะเพื่อการแข่งขันในยุคใหม่จึงจำเป็น โดยการเรียนรู้ตลอดชีวิตคือกุญแจสู่ความอยู่รอด 🏫 มีแหล่งฝึกอบรมมากมายในไทยทั้งภาครัฐและเอกชน เริ่มจากกรมพัฒนาฝีมือแรงงานหรือ DSD ที่ให้บริการฝึกอบรมหลากหลายทั้งหลักสูตรระยะสั้นสำหรับรีสกิลและอัปสกิล เช่น หลักสูตร AI สำหรับอุตสาหกรรมท่องเที่ยว คอมพิวเตอร์อย่าง Excel และ Power BI งานช่างอย่างช่างเดินสายไฟฟ้า และอาชีพอิสระอย่างทำอาหารไทย สามารถตรวจสอบและสมัครผ่านเว็บไซต์ dsd.go.th หรือ onlinetraining.dsd.go.th 🌐 ต่อมาคือศูนย์เรียนรู้การพัฒนาสตรีและครอบครัวภายใต้กรมกิจการสตรีและสถาบันครอบครัวที่เปิดหลักสูตรฟรีเช่นการดูแลผู้สูงอายุและเสริมสวย และกรมการจัดหางานที่มีกิจกรรมแนะแนวอาชีพสำหรับผู้ว่างงาน สำหรับสถาบันการศึกษา มหาวิทยาลัยหลายแห่งอย่างมหาวิทยาลัยเชียงใหม่เปิดหลักสูตรสะสมหน่วยกิตสำหรับรีสกิลและอัปสกิล ส่วนแพลตฟอร์มเอกชนอย่าง FutureSkill และ SkillLane 🕸️ นำเสนอคอร์สทักษะแห่งอนาคตทั้ง hard skills ด้านเทคโนโลยี ข้อมูล ธุรกิจ และ soft skills สำหรับทำงานร่วมกับ AI เมื่อพร้อมทั้งอารมณ์และทักษะ การกำหนดแผนปฏิบัติการ 3 เส้นทางสู่ความสำเร็จจะเป็นขั้นตอนต่อไป 1️⃣ เส้นทางแรกคือการกลับเข้าสู่ตลาดแรงงานในตำแหน่งที่เหมาะสม โดยใช้ประสบการณ์เป็นแต้มต่อ 👩‍💻 เทคนิคเขียนเรซูเม่สำหรับวัยเก๋าคือหลีกเลี่ยงข้อมูลที่ทำให้ถูกเหมารวมอย่างปีจบการศึกษา ใช้คำสร้างความน่าเชื่อถือเช่นมีประสบการณ์มากกว่า 10 ปี และเน้นความสำเร็จที่เป็นรูปธรรม การสร้างโปรไฟล์ LinkedIn เพื่อนำเสนอประสบการณ์อย่างมืออาชีพ และใช้เครือข่ายอย่างเพื่อนร่วมงานเก่าหรือ head hunter เพื่อเปิดโอกาสงานที่ไม่ได้ประกาศทั่วไป 2️⃣ เส้นทางที่สองคือการเป็นผู้เชี่ยวชาญอิสระอย่างฟรีแลนซ์หรือคอนซัลแทนต์ 👨‍🏭 ซึ่งเหมาะกับผู้มีประสบการณ์สูงและต้องการกำหนดเวลาทำงานเอง อาชีพที่น่าสนใจเช่นที่ปรึกษาธุรกิจสำหรับองค์กรขนาดเล็ก นักเขียนหรือนักแปลอิสระที่ยังต้องอาศัยมนุษย์ตรวจสอบเนื้อหาละเอียดอ่อน และนักบัญชีหรือนักการเงินอิสระสำหรับธุรกิจขนาดเล็ก การเตรียมพร้อมคือสร้างพอร์ตโฟลิโอที่น่าเชื่อถือเพราะผลงานสำคัญกว่าวุฒิการศึกษา 3️⃣ เส้นทางที่สามคือการเริ่มต้นธุรกิจส่วนตัวขนาดเล็กจากงานอดิเรก 🏓 โดยใช้เทคโนโลยีลดต้นทุน เช่นขายของออนไลน์ผ่าน Facebook หรือ LINE เพื่อเข้าถึงลูกค้าทั่วประเทศ หรือเป็น influencer หรือ YouTuber โดยใช้ประสบการณ์สร้างเนื้อหาที่มีคุณค่า ไอเดียธุรกิจที่ลงทุนน้อยและเหมาะสม เช่นธุรกิจอาหารและบริการอย่างทำอาหารหรือขนมขายจากบ้าน ขายของตลาดนัด หรือบริการดูแลผู้สูงอายุและสัตว์เลี้ยง ธุรกิจค้าปลีกออนไลน์อย่างขายเสื้อผ้าหรือเป็นตัวแทนขายประกัน ธุรกิจที่ปรึกษาหรือฟรีแลนซ์อย่างที่ปรึกษาองค์กร นักเขียนอิสระ หรือที่ปรึกษาการเงิน และธุรกิจสร้างสรรค์อย่างปลูกผักปลอดสารพิษ งานฝีมือศิลปะ หรือเป็น influencer เพื่อสร้างแรงบันดาลใจ การดูเรื่องราวความสำเร็จจากผู้ที่ก้าวข้ามมาแล้วจะช่วยให้เห็นว่าการเริ่มต้นใหม่ในวัย 45 ไม่ใช่เรื่องเป็นไปไม่ได้ เช่น Henry Ford ที่ประสบความสำเร็จกับรถยนต์ Model T ในวัย 45 ปี Colonel Sanders ที่เริ่มแฟรนไชส์ KFC ในวัย 62 ปี หรือในไทยอย่างอดีตผู้จัดการอาวุโสฝ่ายการตลาดที่ถูกเลิกจ้างแต่ผันตัวเป็นผู้ค้าอิสระและประสบความสำเร็จ เรื่องราวเหล่านี้แสดงว่าอายุเป็นเพียงตัวเลข และความมุ่งมั่นคือกุญแจ 🗝️ สุดท้าย การเผชิญกับการถูกบังคับเกษียณในวัย 45 ปีไม่ใช่จุดจบแต่เป็นใบเบิกทางสู่บทบาทใหม่ที่ทรงคุณค่า ข้อเสนอแนะเชิงปฏิบัติคือตั้งสติจัดการอารมณ์ ใช้สิทธิประโยชน์ให้เต็มที่ ประเมินคุณค่าจากประสบการณ์ ยกระดับทักษะอย่างต่อเนื่อง และสำรวจทางเลือกใหม่ๆ ท้ายที่สุด วัย 45 ปีคือช่วงเวลาที่ทรงพลังที่สุดในการนำประสบการณ์กว่าสองทศวรรษไปสร้างคุณค่าใหม่ให้ชีวิตและสังคมอย่างยั่งยืน #ลุงเขียนหลานอ่าน

🎙️ Claude Code – เมื่อความเรียบง่ายคือเวทมนตร์ของ AI Agent ลองจินตนาการว่าคุณมีผู้ช่วยเขียนโค้ดที่ไม่เพียงแค่ “ฉลาด” แต่ยัง “รู้จักตัวเอง” และ “ไม่วุ่นวาย” นั่นคือความรู้สึกเมื่อใช้ Claude Code – agent ที่ถูกออกแบบมาให้ทำงานร่วมกับ LLM ได้อย่างกลมกลืน โดยไม่ต้องพึ่งพาความซับซ้อนแบบ multi-agent หรือ RAG search ที่มักทำให้ระบบเปราะบาง Claude Code ใช้หลักการ “Keep Things Simple, Dummy” โดยมีแค่ loop เดียวในการควบคุมการทำงานทั้งหมด และหากต้องแบ่งงานย่อย ก็จะสร้าง sub-agent ที่ไม่สามารถแตกตัวต่อได้อีก เพื่อรักษาความเข้าใจและความสามารถในการ debug สิ่งที่ทำให้ Claude Code โดดเด่นคือการใช้โมเดลขนาดเล็กอย่าง claude-3-5-haiku สำหรับงาน routine เช่น อ่านไฟล์, สรุป git history, หรือแม้แต่การติด label ให้กับแต่ละ keystroke ซึ่งช่วยลดต้นทุนได้ถึง 70–80% เมื่อเทียบกับโมเดลใหญ่ Claude Code ยังใช้ prompt ที่ยาวและละเอียดมาก โดยมี system prompt ~2,800 tokens, tools ~9,400 tokens และ context file (claude.md) ~1,000–2,000 tokens ที่ส่งไปกับทุกคำสั่ง เพื่อให้ agent เข้าใจบริบทของผู้ใช้อย่างลึกซึ้ง นอกจากนี้ยังมีการใช้ XML tags และ Markdown เพื่อจัดโครงสร้าง prompt อย่างชัดเจน เช่น <good-example>, <bad-example>, และ <system-reminder> เพื่อช่วยให้ LLM ตัดสินใจได้แม่นยำขึ้น สุดท้าย Claude Code ยังมีระบบ todo list ที่ LLM จัดการเอง ช่วยให้ agent ไม่หลงทางในงานที่ซับซ้อน และสามารถปรับเปลี่ยนแผนได้ตามสถานการณ์ 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ Claude Code ใช้ control loop เดียว พร้อม sub-agent ที่จำกัดการแตกตัว ➡️ ใช้โมเดลขนาดเล็ก claude-3-5-haiku สำหรับงาน routine เพื่อลดต้นทุน ➡️ system prompt ~2,800 tokens, tools ~9,400 tokens, context file ~1,000–2,000 tokens ➡️ ใช้ claude.md เพื่อเก็บ preferences และข้อจำกัดของผู้ใช้ ➡️ ใช้ XML tags เช่น <system-reminder>, <good-example>, <bad-example> เพื่อช่วยตัดสินใจ ➡️ ใช้ Markdown เพื่อจัดโครงสร้าง prompt อย่างชัดเจน ➡️ มีระบบ todo list ที่ LLM จัดการเอง ช่วยให้ agent ไม่หลงทาง ➡️ ปรับ tone และ style ของ agent ผ่าน prompt เช่น ห้ามใช้ emoji เว้นแต่ผู้ใช้ขอ ➡️ ใช้ heuristics และตัวอย่างเพื่อช่วยให้ LLM ตัดสินใจได้แม่นยำ ➡️ Claude Code ถูกนำไปใช้ใน MinusX และมีผลลัพธ์ที่ดีในการพัฒนา agent ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ GitHub มีคลัง Claude Code subagents สำหรับงานเฉพาะทาง เช่น DevOps, full-stack, data science ➡️ การใช้โมเดลเล็กช่วยลด latency และต้นทุนในระบบ production ➡️ การใช้ context file เช่น claude.md หรือ minusx.md กลายเป็นมาตรฐานใหม่ของ agent ➡️ การหลีกเลี่ยง RAG ช่วยลดความซับซ้อนและจุดล้มเหลวในระบบ ➡️ การออกแบบ agent แบบ single-loop ช่วยให้ debug ง่ายและเสถียรกว่า multi-agent https://minusx.ai/blog/decoding-claude-code/

🎙️ Medusa Halo – APU ที่อาจเปลี่ยนเกมทั้งวงการ ในปี 2027 AMD เตรียมเปิดตัว APU รุ่นใหม่ที่ชื่อว่า Medusa Halo ซึ่งอาจกลายเป็นจุดเปลี่ยนสำคัญของวงการคอมพิวเตอร์ เพราะมันไม่ใช่แค่ชิปประมวลผลทั่วไป แต่เป็น APU ที่รวมพลังของ Zen 6 CPU และ RDNA 5 GPU ไว้ในตัวเดียวกันอย่างทรงพลัง จากข้อมูลที่รั่วออกมาโดย Moore’s Law is Dead ชิปนี้จะใช้เทคโนโลยีการผลิตขั้นสูงจาก TSMC คือ N2P สำหรับ CPU และ N3P สำหรับ I/O die โดยรุ่นพื้นฐานจะมี 12 คอร์ Zen 6 และ 2 คอร์ Zen 6 LP สำหรับงานเบา ๆ ส่วนรุ่นสูงสุดอาจมีเพิ่มอีก 12 คอร์ ทำให้รวมได้ถึง 24 หรือ 26 คอร์ ด้านกราฟิก Medusa Halo จะมาพร้อม 48 คอร์ประมวลผล (CUs) บนสถาปัตยกรรม RDNA 5 ซึ่งมีประสิทธิภาพใกล้เคียงกับการ์ดจอแยกระดับกลางอย่าง RTX 5070 Ti และมีแคช L2 ถึง 20 MB หน่วยความจำก็ไม่น้อยหน้า โดยรองรับ LPDDR6 แบบ 384-bit หรือ LPDDR5X แบบ 256-bit ซึ่งให้แบนด์วิดธ์สูงมาก เหมาะกับงานกราฟิกและ AI ที่ต้องการความเร็วในการเข้าถึงข้อมูล นอกจากนี้ยังมีรุ่นเล็กชื่อ Medusa Halo Mini สำหรับโน้ตบุ๊กและพีซีขนาดเล็ก โดยมี 14 คอร์ CPU และ 24 CUs GPU พร้อมแคช L2 10 MB และคอนโทรลเลอร์หน่วยความจำแบบ 128-bit LPDDR5X หรืออาจอัปเกรดเป็น 192-bit LPDDR6 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ AMD เตรียมเปิดตัว APU รุ่น Medusa Halo ในปี 2027 ➡️ ใช้ Zen 6 CPU chiplets บนเทคโนโลยี TSMC N2P และ I/O die บน N3P ➡️ รุ่นพื้นฐานมี 12 Zen 6 cores + 2 Zen 6 LP cores ➡️ รุ่นสูงสุดอาจมีเพิ่มอีก 12-core CCD รวมเป็น 24–26 cores ➡️ GPU ภายในใช้ RDNA 5 จำนวน 48 CUs พร้อม L2 cache ขนาด 20 MB ➡️ ประสิทธิภาพกราฟิกใกล้เคียงกับ RTX 5070 Ti ➡️ รองรับหน่วยความจำ LPDDR6 แบบ 384-bit หรือ LPDDR5X แบบ 256-bit ➡️ มีรุ่น Medusa Halo Mini สำหรับโน้ตบุ๊กและพีซีขนาดเล็ก ➡️ Medusa Halo Mini มี 14 คอร์ CPU และ 24 CUs GPU พร้อม L2 cache 10 MB ➡️ ใช้คอนโทรลเลอร์หน่วยความจำแบบ 128-bit LPDDR5X หรือ 192-bit LPDDR6 ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ RDNA 5 อาจเป็นสถาปัตยกรรมเดียวกับที่ใช้ในการ์ดจอแยกรุ่น PTX 1060 XT ➡️ Infinity Fabric รุ่นใหม่ใน Zen 6 จะเร็วขึ้นและประหยัดพลังงานมากขึ้น ➡️ TSMC N2P ให้ประสิทธิภาพเพิ่มขึ้น 20% หรือลดการใช้พลังงานได้ถึง 36% ➡️ การรวม GPU ระดับกลางไว้ใน APU จะช่วยลดต้นทุนและขนาดของระบบ ➡️ AMD อาจใช้แนวทางเดียวกันใน Xbox Magnus APU สำหรับคอนโซลรุ่นใหม่ https://www.techpowerup.com/340216/amd-medusa-halo-apu-leak-reveals-up-to-24-cores-and-48-rdna-5-cus

🧠 AI ไม่ได้ช่วยทุกคน – เมื่อองค์กรลงทุนใน Generative AI แล้วไม่เห็นผล แม้ว่า Generative AI จะถูกพูดถึงอย่างกว้างขวางในวงการธุรกิจ แต่รายงานล่าสุดจาก MIT พบว่า 95% ของโครงการนำ AI ไปใช้ในองค์กรไม่สามารถสร้างผลกระทบที่วัดได้ต่อกำไรหรือรายได้เลย รายงานนี้อ้างอิงจากการสัมภาษณ์ผู้บริหาร 150 คน, สำรวจพนักงาน 350 คน และวิเคราะห์การใช้งาน AI จริงกว่า 300 กรณี พบว่าโครงการส่วนใหญ่ “ล้มเหลว” ไม่ใช่เพราะโมเดล AI ทำงานผิดพลาด แต่เพราะ AI ไม่สามารถปรับตัวเข้ากับกระบวนการทำงานที่มีอยู่แล้วในองค์กรได้ องค์กรส่วนใหญ่ใช้ AI แบบทั่วไป เช่น ChatGPT โดยไม่ปรับให้เข้ากับบริบทเฉพาะของตน ทำให้เกิดช่องว่างการเรียนรู้ระหว่างเครื่องมือกับผู้ใช้ และโครงการก็หยุดชะงักในที่สุด ในทางกลับกัน โครงการที่ประสบความสำเร็จ (เพียง 5%) มักจะเลือก “ปัญหาเดียว” ที่ชัดเจน เช่น การจัดการเอกสาร หรือการตอบอีเมล แล้วใช้ AI แบบเฉพาะทางร่วมกับพันธมิตรที่มีความเชี่ยวชาญ MIT ยังพบว่า AI มีประโยชน์สูงสุดในงานหลังบ้าน เช่น การจัดการข้อมูล, การลดการจ้างงานภายนอก และการทำงานซ้ำ ๆ แต่กว่า 50% ของงบประมาณ AI กลับถูกใช้ในงานขายและการตลาด ซึ่งยังต้องพึ่งพามนุษย์เป็นหลัก 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ MIT พบว่า 95% ของโครงการนำ Generative AI ไปใช้ในองค์กรไม่มีผลต่อกำไรหรือรายได้ ➡️ รายงานอ้างอิงจากการสัมภาษณ์ 150 คน, สำรวจ 350 คน และวิเคราะห์ 300 กรณี ➡️ สาเหตุหลักคือ AI ไม่สามารถปรับตัวเข้ากับกระบวนการทำงานขององค์กร ➡️ โครงการที่ประสบความสำเร็จมักเลือกปัญหาเดียวและใช้เครื่องมือเฉพาะทาง ➡️ AI มีประโยชน์สูงสุดในงานหลังบ้าน เช่น การจัดการข้อมูลและงานซ้ำ ๆ ➡️ กว่า 50% ของงบประมาณ AI ถูกใช้ในงานขายและการตลาด ซึ่งไม่เหมาะกับ AI ➡️ โครงการที่ใช้ผู้ให้บริการ AI เฉพาะทางมีอัตราความสำเร็จ 2 ใน 3 ➡️ โครงการที่พัฒนา AI ภายในองค์กรมีอัตราความสำเร็จเพียง 1 ใน 3 ➡️ องค์กรในอุตสาหกรรมที่มีการกำกับดูแลสูง เช่น การเงินและสุขภาพ มักเลือกพัฒนา AI เอง ➡️ AI ส่งผลต่อแรงงานโดยทำให้ตำแหน่งงานที่ว่างไม่ถูกแทนที่ โดยเฉพาะงานระดับต้น ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ รายงานนี้เป็นส่วนหนึ่งของโครงการ NANDA ของ MIT ชื่อว่า “The GenAI Divide” ➡️ บริษัทที่ประสบความสำเร็จมักเป็นสตาร์ตอัปที่มีทีมเล็กและเป้าหมายชัดเจน ➡️ การใช้ AI ในงานขายอาจไม่เหมาะ เพราะผู้ซื้อยังเป็นมนุษย์ที่ต้องการปฏิสัมพันธ์ ➡️ การใช้ AI ในงานหลังบ้านช่วยลดต้นทุนจากการจ้างงานภายนอกและเอเจนซี่ ➡️ การไม่แทนที่ตำแหน่งงานที่ว่างอาจเป็นสัญญาณของการลดแรงงานในระยะยาว ➡️ CEO หลายคนเตือนว่า AI อาจแทนที่งานระดับต้นถึง 50% ภายใน 5 ปี https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/95-percent-of-generative-ai-implementations-in-enterprise-have-no-measurable-impact-on-p-and-l-says-mit-flawed-integration-key-reason-why-ai-projects-underperform

💻 Ryzen 5 9500F – ชิปประหยัดรุ่นใหม่จาก AMD ที่แรงเกินราคา AMD กำลังขยายไลน์ผลิตภัณฑ์ Ryzen 9000 ด้วยรุ่นใหม่ที่ชื่อว่า Ryzen 5 9500F ซึ่งหลุดข้อมูลผ่าน Geekbench โดยมีสเปกใกล้เคียงกับ Ryzen 5 9600 แต่ไม่มีกราฟิกในตัว (iGPU) ทำให้ราคาน่าจะต่ำกว่า $200 Ryzen 5 9500F ใช้สถาปัตยกรรม Zen 5 “Granite Ridge” มี 6 คอร์ 12 เธรด พร้อม L3 cache ขนาด 32MB และ L2 cache 6MB ความเร็วพื้นฐานอยู่ที่ 3.8GHz และบูสต์ได้สูงสุดถึง 5.0GHz ซึ่งใกล้เคียงกับ Ryzen 5 9600 ที่บูสต์ได้ 5.2GHz ผลการทดสอบ Geekbench 6 แสดงให้เห็นว่า Ryzen 5 9500F ทำคะแนน single-core ได้ 3,122 และ multi-core ได้ 14,369 ซึ่งแทบไม่ต่างจาก Ryzen 5 9600 ที่ทำได้ 3,166 / 14,257 แสดงให้เห็นว่าประสิทธิภาพใกล้เคียงกันมาก แม้ AMD ยังไม่ประกาศเปิดตัวอย่างเป็นทางการ แต่มีข้อมูลจากผู้ผลิตเมนบอร์ดว่า AGESA เวอร์ชันล่าสุดรองรับชิปรุ่นนี้แล้ว ซึ่งบ่งชี้ว่าอาจเปิดตัวเร็ว ๆ นี้ ✅ ข้อมูลในข่าว ➡️ Ryzen 5 9500F เป็นซีพียู Zen 5 รุ่นใหม่ที่ไม่มี iGPU ➡️ มี 6 คอร์ 12 เธรด พร้อม L3 cache 32MB และ L2 cache 6MB ➡️ ความเร็วพื้นฐาน 3.8GHz และบูสต์สูงสุด 5.0GHz ➡️ ใช้สถาปัตยกรรม Granite Ridge เหมือน Ryzen 5 9600 ➡️ คะแนน Geekbench: 3,122 (single-core) / 14,369 (multi-core) ➡️ ประสิทธิภาพใกล้เคียงกับ Ryzen 5 9600 ที่มี iGPU ➡️ คาดว่าจะมีราคาไม่เกิน $179 ซึ่งต่ำกว่า Ryzen 5 9600X ➡️ AGESA เวอร์ชันล่าสุดรองรับ Ryzen 5 9500F แล้ว ➡️ ออกแบบมาสำหรับผู้ใช้ที่ไม่ต้องการกราฟิกในตัว เช่น เกมเมอร์ที่ใช้การ์ดจอแยก ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Ryzen 5 9500F เหมาะกับผู้ใช้ที่ต้องการประสิทธิภาพสูงในราคาประหยัด ➡️ การไม่มี iGPU ช่วยลดต้นทุนและเพิ่มประสิทธิภาพด้านพลังงาน ➡️ Granite Ridge ใช้เทคโนโลยีการผลิต 4nm จาก TSMC ➡️ รองรับ DDR5 และ PCIe 5.0 บนแพลตฟอร์ม AM5 ➡️ เหมาะกับเมนบอร์ด B850 และ X870 ที่เปิดตัวในปี 2025 ➡️ การแข่งขันในตลาดซีพียูระดับกลางยังคงดุเดือด โดย Intel เตรียมเปิดตัว Core i5-14600 https://wccftech.com/amd-ryzen-5-9500f-spotted-on-geekbench/

🧠 นักพัฒนามั่นใจว่า AI จะทำงานการตลาดแทนมนุษย์ได้เกือบทั้งหมด ผลสำรวจจาก Storyblok ที่สอบถามนักพัฒนาระดับอาวุโสกว่า 200 คน พบว่า 90% ใช้ AI เป็นเครื่องมือหลักในการเขียนโค้ด และกว่า 74% เชื่อว่า AI สามารถจัดการงานการตลาดของบริษัทได้ “เกือบทั้งหมด” หรือ “ทั้งหมด” โดย 28.5% มั่นใจว่า AI สามารถทำงานการตลาดได้ทั้งหมดโดยไม่ต้องพึ่งมนุษย์เลย นักพัฒนามองว่า AI ไม่ใช่แค่เครื่องมือช่วยเขียนโค้ด แต่เป็นระบบที่สามารถแก้ปัญหา ค้นหาข้อผิดพลาด และเพิ่มประสิทธิภาพได้อย่างต่อเนื่อง ซึ่งทำให้พวกเขาเชื่อว่า AI ก็สามารถจัดการงานการตลาดที่เป็นกระบวนการซ้ำๆ ได้เช่นกัน ในทางกลับกัน เมื่อนักการตลาดถูกถามว่าพวกเขาสามารถทำงานของนักพัฒนาได้หรือไม่ มีเพียง 18.5% ที่คิดว่าทำได้ทั้งหมด และ 32% ที่คิดว่าทำได้ “ส่วนใหญ่” ซึ่งสะท้อนความมั่นใจที่ต่างกันระหว่างสองสายงาน การใช้ AI ในการตลาดเริ่มแพร่หลายมากขึ้น โดยบริษัทอย่าง Cobalt Keys และ Orior Media ได้พัฒนาเครื่องมือ AI ที่สามารถวางแผนกลยุทธ์ สร้างคอนเทนต์ และวิเคราะห์ผลลัพธ์แบบเรียลไทม์ ซึ่งช่วยลดต้นทุนโฆษณาและเพิ่มประสิทธิภาพการเข้าถึงลูกค้าได้อย่างชัดเจน ✅ ข้อมูลจากข่าวหลัก ➡️ 90% ของนักพัฒนาใช้ AI เป็นเครื่องมือหลักในการเขียนโค้ด ➡️ 74% เชื่อว่า AI สามารถทำงานการตลาดได้ “เกือบทั้งหมด” หรือ “ทั้งหมด” ➡️ 28.5% มั่นใจว่า AI สามารถทำงานการตลาดได้ทั้งหมดโดยไม่ต้องพึ่งมนุษย์ ➡️ นักพัฒนาใช้ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ, แก้ปัญหา, และเรียนรู้ทักษะใหม่ ➡️ 34% ของนักพัฒนาเลือกใช้ AI เป็นตัวช่วยแรกเมื่อเจอปัญหา มากกว่าการถามเพื่อนร่วมงาน ➡️ นักการตลาดมีความมั่นใจน้อยกว่าในการทำงานของนักพัฒนา โดยมีเพียง 18.5% ที่คิดว่าทำได้ทั้งหมด ➡️ ความคุ้นเคยกับ AI ทำให้นักพัฒนาเชื่อว่า AI สามารถแทนที่งานอื่นได้ง่ายขึ้น ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ บริษัท Cobalt Keys ใช้ AI เพื่อวางกลยุทธ์การตลาดแบบลดต้นทุนโฆษณา ➡️ Orior Media พัฒนา AI Strategy Builder ที่สร้างแผนการตลาดภายในไม่กี่วินาที ➡️ AI Chatbot และระบบวิเคราะห์ผลแบบเรียลไทม์ช่วยให้การตลาดมีประสิทธิภาพมากขึ้น ➡️ 88% ของนักการตลาดใช้ AI ในงานประจำวัน และ 83% รายงานว่าประสิทธิภาพดีขึ้น ➡️ ตลาด AI ด้านการตลาดคาดว่าจะมีมูลค่ากว่า $47.32 พันล้านในปี 2025 ➡️ AI ช่วยให้การสร้างคอนเทนต์, การวิเคราะห์ข้อมูล, และการสื่อสารกับลูกค้าเร็วขึ้นหลายเท่า https://www.techradar.com/pro/devs-believe-that-ai-is-going-to-kill-most-or-all-of-their-companys-marketing-department