🎙️ Jaguar Shores – ชิป AI ตัวใหม่ของ Intel ที่อาจเป็นเดิมพันสุดท้าย ในโลกที่ NVIDIA และ AMD ครองตลาด AI อย่างมั่นคง Intel กลับต้องดิ้นรนเพื่อหาที่ยืน และตอนนี้พวกเขากำลังวางเดิมพันครั้งใหญ่กับ “Jaguar Shores” – ชิป AI รุ่นใหม่ที่ไม่ใช่แค่ชิป แต่เป็นแพลตฟอร์มระดับ rack-scale ที่อาจเปลี่ยนเกมได้ หลังจากยกเลิกโครงการ Falcon Shores ที่เคยถูกคาดหวังไว้สูง Intel หันมาโฟกัสกับ Jaguar Shores อย่างเต็มตัว โดยชิปนี้ถูกออกแบบให้รองรับงาน AI ในระดับ data center โดยเฉพาะ มีขนาดแพ็กเกจใหญ่ถึง 92.5mm x 92.5mm และใช้หน่วยความจำ HBM4 จาก SK Hynix ซึ่งถือเป็นเทคโนโลยีล่าสุดในวงการ Jaguar Shores จะรวม CPU Xeon รุ่นใหม่ Diamond Rapids, GPU, IPU, DPU และ interconnect แบบ silicon photonics เข้าไว้ในระบบเดียว เพื่อให้สามารถประมวลผลงาน AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพและรวดเร็ว โดยใช้กระบวนการผลิต 18A ที่มีเทคโนโลยี RibbonFET และ PowerVia ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพต่อวัตต์อย่างมาก แต่แม้จะดูน่าตื่นเต้น Intel ก็ยังเผชิญกับความท้าทายหลายด้าน ทั้งการขาดแคลนบุคลากร ความล่าช้าในการพัฒนา และแรงกดดันจากคู่แข่งที่นำหน้าไปไกลแล้ว หาก Jaguar Shores ล้มเหลว ก็อาจเป็นจุดจบของความหวังในตลาด AI ของ Intel 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ Jaguar Shores เป็นแพลตฟอร์ม AI รุ่นใหม่ของ Intel ที่ทำงานในระดับ rack-scale ➡️ ใช้กระบวนการผลิต 18A พร้อมเทคโนโลยี RibbonFET และ PowerVia ➡️ ขนาดแพ็กเกจชิปใหญ่ถึง 92.5mm x 92.5mm พร้อม 4 tiles และ 8 HBM sites ➡️ ใช้หน่วยความจำ HBM4 จาก SK Hynix สำหรับงาน HPC และ AI inference ➡️ รวม CPU Xeon Diamond Rapids, GPU, IPU, DPU และ silicon photonics ➡️ ถูกใช้เป็น test vehicle โดยทีมวิศวกรรมความร้อนของ Intel ➡️ เป็นการเปลี่ยนแผนจาก Falcon Shores ที่ถูกยกเลิกไป ➡️ คาดว่าจะเปิดตัวในปี 2026 เพื่อแข่งขันกับ NVIDIA และ AMD ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Falcon Shores ถูกลดบทบาทเป็นแพลตฟอร์มต้นแบบเพื่อทดสอบเทคโนโลยี ➡️ Jaguar Shores ถูกออกแบบให้รองรับงาน AI inference และ model deployment ➡️ Modular design รองรับการปรับแต่งสำหรับองค์กรที่มี workload เฉพาะ ➡️ Silicon photonics ช่วยให้การเชื่อมต่อระหว่างชิ้นส่วนใน rack มี latency ต่ำมาก ➡️ Intel หวังใช้ Jaguar Shores เป็นจุดเปลี่ยนเพื่อกลับมานำในตลาด AI https://wccftech.com/intel-next-gen-ai-chip-jaguar-shores-test-vehicle-surfaces-online/

🎙️ CN101 – ชิปที่ใช้พลังงานจากความไม่แน่นอน เพื่ออนาคตของ AI ที่ยั่งยืน ในยุคที่ AI กำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว ความต้องการพลังงานก็พุ่งสูงขึ้นตามไปด้วย จนหลายศูนย์ข้อมูลต้องชะลอการทำงานของ GPU เพื่อหลีกเลี่ยงไฟดับ แต่ในเดือนสิงหาคม 2025 บริษัทสตาร์ทอัพชื่อ Normal Computing ได้เปิดตัว “CN101” ซึ่งเป็นชิปตัวแรกของโลกที่ใช้หลักการ “thermodynamic computing” หรือการคำนวณด้วยพลวัตทางธรรมชาติ ต่างจาก CPU และ GPU ที่ใช้ตรรกะแบบกำหนดแน่นอน CN101 ใช้ความไม่แน่นอน เช่น ความผันผวน การสลายพลังงาน และเสียงรบกวน เพื่อเร่งการคำนวณบางประเภท โดยเฉพาะการแก้สมการเชิงเส้นขนาดใหญ่ และการสุ่มแบบสถิติ ซึ่งเป็นหัวใจของการเรียนรู้เชิงลึกและการจำลองทางวิทยาศาสตร์ ชิปนี้สามารถเพิ่มประสิทธิภาพการใช้พลังงานได้ถึง 1,000 เท่าในงานเฉพาะทาง และยังสามารถทำงานในโครงสร้างศูนย์ข้อมูลเดิมได้โดยไม่ต้องเพิ่มกำลังไฟฟ้า Normal Computing ก่อตั้งโดยอดีตวิศวกรจาก Google Brain, Google X และ Palantir โดยมีแผนจะเปิดตัว CN201 ในปี 2026 สำหรับโมเดล diffusion ความละเอียดสูง และ CN301 ในปี 2028 สำหรับงานวิดีโอ AI ขนาดใหญ่ 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ Normal Computing เปิดตัว CN101 ชิป thermodynamic ตัวแรกของโลก ➡️ ใช้พลวัตธรรมชาติ เช่น ความผันผวนและเสียงรบกวน แทนตรรกะแบบกำหนด ➡️ เร่งการคำนวณด้าน linear algebra และ stochastic sampling ➡️ เพิ่มประสิทธิภาพการใช้พลังงานได้สูงสุดถึง 1,000 เท่าในงานเฉพาะทาง ➡️ สามารถทำงานในศูนย์ข้อมูลเดิมโดยไม่ต้องเพิ่มกำลังไฟฟ้า ➡️ CN101 เป็นก้าวแรกของ roadmap ที่จะนำไปสู่ CN201 และ CN301 ➡️ CN201 จะรองรับโมเดล diffusion ความละเอียดสูงในปี 2026 ➡️ CN301 จะรองรับงานวิดีโอ AI ขนาดใหญ่ในปี 2028 ➡️ ทีมผู้ก่อตั้งมาจาก Google Brain, Google X และ Palantir ➡️ การ tape-out ของ CN101 ถือเป็นหมุดหมายสำคัญของการคำนวณแบบ thermodynamic ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Thermodynamic computing เป็นแนวคิดใหม่ที่ใช้หลักฟิสิกส์แทนตรรกะดิจิทัล ➡️ การใช้ stochasticity ช่วยให้ AI reasoning เร็วขึ้นโดยใช้พลังงานน้อยลง ➡️ งานที่ใช้การสุ่ม เช่น Bayesian inference และการจำลองโมเลกุล ได้ประโยชน์สูง ➡️ IEEE Spectrum ยกให้แนวคิดนี้เป็นหนึ่งในความก้าวหน้าที่น่าจับตามอง ➡️ หากสำเร็จ อาจเปลี่ยนกฎการ scaling ของ AI ในทศวรรษหน้า https://www.techradar.com/pro/chip-designer-youve-never-heard-of-brings-out-first-thermodynamic-silicon-and-seeks-to-reduce-ais-unsustainable-energy-consumption

🧠 Arm ดึงตัวผู้สร้างชิป AI ของ Amazon กลับบ้าน – จุดเริ่มต้นของการสร้างชิปเองเพื่อแข่งกับ Nvidia และ Apple Arm Holdings บริษัทออกแบบชิปจากอังกฤษที่อยู่เบื้องหลังสถาปัตยกรรมของสมาร์ตโฟนแทบทุกเครื่องในโลก กำลังเปลี่ยนทิศทางครั้งใหญ่ จากเดิมที่เน้นขายสิทธิ์การออกแบบชิป ให้กลายเป็นผู้ผลิตชิปด้วยตัวเอง ล่าสุด Arm ได้ดึงตัว Rami Sinno อดีตผู้อำนวยการฝ่ายวิศวกรรมของ Amazon Web Services กลับมาร่วมทีมอีกครั้ง หลังจากเขาเคยทำงานกับ Arm ระหว่างปี 2014–2019 และเป็นหัวหน้าทีมพัฒนาชิป AI ของ Amazon ได้แก่ Trainium และ Inferentia ซึ่งใช้ในงานฝึกและรันโมเดล AI ขนาดใหญ่ การกลับมาของ Sinno เป็นส่วนหนึ่งของแผนการสร้างชิป AI ของ Arm ที่เริ่มมีข่าวตั้งแต่ต้นปี 2024 และมีรายงานว่า Arm ได้รับคำสั่งซื้อชิปที่ยังไม่เปิดตัวแล้วด้วยซ้ำ นอกจาก Sinno แล้ว Arm ยังดึงตัวผู้เชี่ยวชาญจาก Intel, Qualcomm และ HP Enterprise มาร่วมทีม เพื่อสร้าง “chiplets” และระบบชิปแบบครบวงจร (SoC) ที่สามารถแข่งขันกับ Nvidia, AMD และ Apple ได้ในตลาดศูนย์ข้อมูลและอุปกรณ์ผู้บริโภค CEO Rene Haas ประกาศเป้าหมายอย่างมั่นใจว่า Arm จะครองส่วนแบ่งตลาด CPU สำหรับศูนย์ข้อมูลให้ได้ถึง 50% ภายในสิ้นปี 2025 ซึ่งถือเป็นการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ของบริษัทที่เคยเน้นแค่การออกแบบ ไม่ใช่การผลิต ✅ ข้อมูลในข่าว ➡️ Arm จ้าง Rami Sinno ผู้พัฒนาชิป AI Trainium และ Inferentia ของ Amazon กลับมาร่วมทีม ➡️ Sinno เคยทำงานกับ Arm ระหว่างปี 2014–2019 ในตำแหน่ง VP ด้านวิศวกรรม ➡️ การจ้างงานนี้เป็นส่วนหนึ่งของแผนสร้างชิป AI ของ Arm ที่เริ่มตั้งแต่ต้นปี 2024 ➡️ Arm ได้รับคำสั่งซื้อชิปที่ยังไม่เปิดตัวแล้วในเดือนกุมภาพันธ์ 2025 ➡️ Arm ดึงผู้เชี่ยวชาญจาก Intel, Qualcomm และ HP Enterprise มาร่วมพัฒนา chiplets และ SoC ➡️ CEO Rene Haas ตั้งเป้าครองตลาด CPU สำหรับศูนย์ข้อมูล 50% ภายในปี 2025 ➡️ Arm เคยถูก Nvidia พยายามซื้อกิจการในปี 2020 ด้วยมูลค่า $40 พันล้าน ➡️ ปัจจุบัน Arm ได้รายได้จากการขายสิทธิ์ออกแบบชิปให้บริษัทอื่น เช่น Apple และ Qualcomm ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Trainium และ Inferentia เป็นชิปที่ Amazon ใช้แทน GPU ของ Nvidia ในงาน AI ➡️ Chiplets คือการรวมชิ้นส่วนชิปหลายตัวเข้าด้วยกันในแพ็กเกจเดียว เพื่อเพิ่มความยืดหยุ่น ➡️ ตลาดชิป AI เติบโตอย่างรวดเร็วจากความต้องการของศูนย์ข้อมูลและอุปกรณ์ผู้บริโภค ➡️ การผลิตชิปเองช่วยให้ Arm ควบคุมคุณภาพและนวัตกรรมได้มากขึ้น ➡️ การเปลี่ยนจากโมเดล “ขายสิทธิ์” ไปสู่ “ผลิตเอง” อาจเพิ่มรายได้ระยะยาว ➡️ การแข่งขันกับ Nvidia และ AMD ต้องใช้ทรัพยากรและความเชี่ยวชาญระดับสูง https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/arm-hires-amazons-ai-chip-developer-to-help-create-its-own-processors-rami-sinno-returns-to-the-company-boasts-trainium-and-inferentia-on-resume

🏢 เมื่อชีวิตนักพัฒนาสตาร์ทอัพต้องมาเจอโลกขององค์กรใหญ่ ลองจินตนาการว่าคุณเป็นนักพัฒนาที่เคยทำงานในสตาร์ทอัพเล็ก ๆ มาตลอดชีวิต แล้ววันหนึ่งคุณตัดสินใจ “ขายวิญญาณ” เข้าสู่โลกขององค์กรขนาดใหญ่เพื่อเงินและความมั่นคง นี่คือเรื่องราวของผู้เขียนที่เข้าสู่ชีวิตใหม่ในบริษัทที่เรียกว่า $ENTERPRISE เขาเริ่มต้นด้วยความตื่นเต้น แต่ไม่นานก็พบกับความวุ่นวายที่ไม่เคยเจอมาก่อน เช่น การหาคนรับผิดชอบเครื่องมือที่ไม่มีใครรู้ว่าใครดูแล, การใช้เงินอย่างไร้เหตุผล, เพื่อนร่วมงานที่ไม่มีมาตรฐานเดียวกัน, ความเร่งด่วนที่ไม่มีเหตุผล และระบบความปลอดภัยที่กลายเป็น “ละครตัวเลข” แม้จะมีเรื่องให้บ่นมากมาย แต่เขาก็ยอมรับว่าการทำงานในองค์กรใหญ่มีข้อดี เช่น การได้เขียนโค้ดที่มีคนใช้จริง, โอกาสเติบโตในสายงาน, การได้เรียนรู้จากคนเก่ง และความมั่นคงที่มากกว่าที่เคยมี ✅ ประสบการณ์ในองค์กรใหญ่ที่แตกต่างจากสตาร์ทอัพ ➡️ การหาคนรับผิดชอบเครื่องมือในองค์กรใหญ่เป็นเรื่องยากและใช้เวลานาน ➡️ เครื่องมือบางตัวไม่มีคนดูแล แต่ยังคงใช้งานและเสียค่าใช้จ่ายมหาศาล ➡️ การใช้เงินในองค์กรใหญ่ขาดความคุ้มค่า เช่น ใช้ AWS เกินความจำเป็น ➡️ โครงการใหญ่ถูกยกเลิกก่อนเปิดตัวเพราะงบเกินนิดเดียว ➡️ การขออุปกรณ์เล็ก ๆ เช่นเมาส์ กลับถูกปฏิเสธ ➡️ เพื่อนร่วมงานมีความสามารถไม่เท่ากัน และไม่มีการคัดกรองที่ดี ➡️ ความเร่งด่วนในองค์กรใหญ่ไม่ชัดเจน ต้องแยกแยะเองว่าเรื่องไหนจริง ➡️ ระบบความปลอดภัยกลายเป็นการสร้างตัวเลขเพื่อโชว์ผู้บริหาร ➡️ ตำแหน่งในองค์กรไม่ชัดเจน เช่น “หัวหน้าสถาปัตยกรรม” มีหลายคน ➡️ ผู้นำใหม่มักทำซ้ำความผิดพลาดเดิม เพราะไม่กล้ายอมรับว่า “ไม่รู้” ➡️ ทีมวิศวกรรมแต่ละทีมมีวัฒนธรรมของตัวเอง เหมือนอาณาจักรแยกกัน ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ ปัญหา “tool ownership” เป็นเรื่องใหญ่ในองค์กรทั่วโลก โดยเฉพาะเมื่อมีการเปลี่ยนทีมบ่อย ➡️ การใช้เงินเกินจำเป็นในระบบคลาวด์เป็นปัญหาที่หลายองค์กรกำลังแก้ด้วย FinOps ➡️ การขาดมาตรฐานในการจ้างงานส่งผลต่อคุณภาพของทีมและความสามารถในการส่งมอบงาน ➡️ การสร้าง “urgency” เทียมเป็นหนึ่งในสาเหตุของ burnout ในสายงานไอที ➡️ การวัดความปลอดภัยด้วยตัวเลขแทนการวิเคราะห์เชิงลึกเป็นแนวโน้มที่ถูกวิจารณ์ในวงการ cybersecurity ➡️ การมีหลายทีมที่ไม่สื่อสารกันทำให้เกิด “software silos” ซึ่งลดประสิทธิภาพโดยรวมขององค์กร https://churchofturing.github.io/the-enterprise-experience.html

🧠 จากชิปสู่ไวน์: เมื่ออดีตวิศวกร Intel ต้องเริ่มต้นใหม่ในไร่องุ่นฝรั่งเศส Varun Gupta เคยเป็นวิศวกรการตลาดผลิตภัณฑ์ของ Intel มานานกว่า 10 ปี ก่อนจะย้ายไปทำงานกับ Microsoft ในปี 2020 แต่การย้ายงานครั้งนั้นกลับกลายเป็นจุดเริ่มต้นของคดีใหญ่ เมื่อ Intel พบว่าเขานำเอกสารลับกว่า 4,000 ไฟล์ติดตัวไปด้วย เอกสารเหล่านั้นมีข้อมูลสำคัญ เช่น กลยุทธ์การตั้งราคาของ Intel และการวิเคราะห์คู่แข่ง ซึ่ง Gupta ใช้ในการเจรจาสัญญาซื้อชิปกับ Intel ในนามของ Microsoft หลังจากถูกจับได้ในปี 2021 เขายอมจ่ายเงินชดเชยให้ Intel เป็นจำนวน 40,000 ดอลลาร์ และในปี 2024 ถูกตั้งข้อหาทางอาญาในข้อหาครอบครองข้อมูลลับโดยมิชอบ แม้อัยการจะขอให้ศาลลงโทษจำคุก 8 เดือน แต่ผู้พิพากษา Amy Baggio เห็นว่าการสูญเสียชื่อเสียงและอาชีพในวงการเทคโนโลยีเป็นบทเรียนที่รุนแรงพอแล้ว จึงตัดสินให้ Gupta รับโทษคุมประพฤติ 8 เดือน และปรับเงิน 34,472 ดอลลาร์ Gupta ตัดสินใจย้ายครอบครัวไปฝรั่งเศส และเริ่มเรียนด้านการจัดการไร่องุ่น เพื่อเข้าสู่วงการไวน์อย่างเต็มตัว—จากโลกของชิปสู่โลกขององุ่น https://wccftech.com/former-intel-engineer-sentenced-for-trade-secret-theft-will-now-work-in-french-winemaking-industry/

🧠 จาก 47 วินาทีสู่ 3 วินาที: วิศวกรผู้เปลี่ยน UX ฟิตเนสด้วยตัวเอง Vadim ต้องใช้เวลา 47 วินาทีทุกครั้งในการเข้า PureGym ผ่านแอปที่โหลดช้า เต็มไปด้วยโฆษณาและข้อมูลไม่จำเป็น ทั้งที่เขาเข้าใช้งานถึง 6 วันต่อสัปดาห์ นั่นคือเวลาที่เสียไปกว่า 3.8 ชั่วโมงต่อปีเพียงเพื่อ “สแกนเข้า” ฟิตเนส เขาสังเกตว่า PIN 8 หลักที่ใช้เข้าอาคารนั้นไม่เคยเปลี่ยนเลยตลอด 8 ปี แต่ QR code ในแอปกลับรีเฟรชทุก 60 วินาทีอย่างเข้มงวดราวกับปกป้องข้อมูลลับระดับชาติ—นี่คือ “Security Theatre” ที่ดูจริงจังแต่ไม่สมเหตุสมผล Vadim เริ่มต้นด้วยการลองแคปหน้าจอ QR code แล้วใส่ใน Apple Wallet แต่ไม่สำเร็จ เพราะ QR code มีการเข้ารหัสและหมดอายุเร็ว เขาจึงใช้เครื่องมือ proxy เช่น mitmproxy เพื่อดักจับข้อมูล API ของ PureGym และพบว่า QR code มีโครงสร้างที่สามารถสร้างใหม่ได้ เขาจึงสร้างระบบ backend ด้วย Swift และ Vapor เพื่อสร้าง Apple Wallet pass ที่อัปเดต QR code อัตโนมัติผ่าน push notification โดยไม่ต้องเปิดแอปเลย แถมยังเพิ่มฟีเจอร์ให้ pass ปรากฏบนหน้าจอล็อกเมื่ออยู่ใกล้ฟิตเนส และซิงค์กับ Apple Watch ได้ทันที แม้จะรู้ว่าการทำแบบนี้อาจละเมิดข้อกำหนดการใช้งาน แต่เขายืนยันว่าไม่ได้แจกจ่ายให้ใคร และทำเพื่อการใช้งานส่วนตัวเท่านั้น ✅ ปัญหาการใช้งานแอป PureGym ➡️ ใช้เวลา 47 วินาทีในการเข้าอาคารทุกครั้ง ➡️ แอปโหลดช้า เต็มไปด้วยข้อมูลไม่จำเป็น ➡️ PIN 8 หลักไม่เคยเปลี่ยนเลยตลอด 8 ปี ✅ ความไม่สมเหตุสมผลของระบบความปลอดภัย ➡️ QR code รีเฟรชทุก 60 วินาที ➡️ PIN ที่ไม่ปลอดภัยกลับใช้งานได้ทุกที่ ➡️ เป็นตัวอย่างของ “Security Theatre” ✅ การแก้ปัญหาด้วย Apple Wallet ➡️ ใช้ mitmproxy ดักจับ API ของ PureGym ➡️ สร้างระบบ backend ด้วย Swift และ Vapor ➡️ สร้าง pass ที่อัปเดต QR code อัตโนมัติ ➡️ ซิงค์กับ Apple Watch ใช้งานได้ใน 3 วินาที ✅ ฟีเจอร์เสริมที่เพิ่มเข้าไป ➡️ pass ปรากฏบนหน้าจอล็อกเมื่ออยู่ใกล้ฟิตเนส ➡️ ดึงข้อมูลตำแหน่งฟิตเนสทั่ว UK จาก API ➡️ เพิ่มข้อมูลความหนาแน่นของผู้ใช้งานใน Home Assistant ✅ ผลลัพธ์ที่ได้ ➡️ ประหยัดเวลาได้ 3.8 ชั่วโมงต่อปี ➡️ มีคนถามถึงระบบนี้ถึง 23 ครั้ง ➡️ ได้เรียนรู้การใช้งาน PassKit อย่างลึกซึ้ง https://drobinin.com/posts/how-i-accidentally-became-puregyms-unofficial-apple-wallet-developer/

🧠 DeepSeek R2: โมเดล AI ที่สะดุดเพราะชิป Huawei DeepSeek บริษัท AI สัญชาติจีนที่เคยสร้างชื่อจากโมเดล R1 กำลังเผชิญกับความท้าทายครั้งใหญ่ในการพัฒนา R2 ซึ่งเดิมทีตั้งใจจะใช้ชิป Ascend 910C ของ Huawei ในการฝึกโมเดล เพื่อสนับสนุนแนวทาง “พึ่งพาตนเอง” ของรัฐบาลจีน แต่ผลลัพธ์กลับไม่เป็นไปตามแผน แม้ Huawei จะส่งทีมวิศวกรไปช่วย DeepSeek โดยตรง แต่ชิป Ascend กลับมีปัญหาหลายด้าน เช่น ความร้อนสูง, การเชื่อมต่อระหว่างชิปที่ช้า, และซอฟต์แวร์ที่ยังไม่เทียบเท่ากับ CUDA ของ NVIDIA ทำให้ DeepSeek ไม่สามารถฝึกโมเดล R2 ได้สำเร็จ สุดท้าย DeepSeek ต้องหันกลับมาใช้ชิป NVIDIA H20 ในการฝึกโมเดล และใช้ชิป Huawei เฉพาะในขั้นตอน inference เท่านั้น ซึ่งเป็นการประนีประนอมระหว่างประสิทธิภาพและนโยบายรัฐ นอกจากนี้ ยังมีปัจจัยอื่นที่ทำให้ R2 ล่าช้า เช่น การติดป้ายข้อมูล (data labeling) ที่ใช้เวลานานกว่าคาด และความกังวลเรื่องความปลอดภัยของชิป NVIDIA ที่อาจมีระบบติดตามตำแหน่ง ทำให้รัฐบาลจีนลังเลที่จะอนุมัติการใช้งานในวงกว้าง แม้ DeepSeek จะยังไม่ประกาศวันเปิดตัวใหม่อย่างเป็นทางการ แต่คาดว่าโมเดล R2 จะเปิดตัวภายในไม่กี่สัปดาห์ข้างหน้า โดยต้องแข่งกับคู่แข่งอย่าง Qwen3 จาก Alibaba ที่กำลังมาแรง ✅ DeepSeek ล่าช้าในการเปิดตัวโมเดล R2 ➡️ เดิมตั้งใจเปิดตัวในเดือนพฤษภาคม แต่เลื่อนออกไปไม่มีกำหนด ➡️ ปัจจุบันยังอยู่ในขั้นตอนปรับปรุงและทดสอบประสิทธิภาพ ✅ ปัญหาจากการใช้ชิป Huawei Ascend 910C ➡️ มีปัญหาความร้อนสูงและการเชื่อมต่อระหว่างชิปที่ช้า ➡️ ซอฟต์แวร์ CANN ยังไม่เทียบเท่ากับ CUDA ของ NVIDIA ➡️ ไม่สามารถฝึกโมเดลขนาดใหญ่ได้สำเร็จ ✅ การเปลี่ยนกลับมาใช้ชิป NVIDIA ➡️ ใช้ NVIDIA H20 ในการฝึกโมเดล R2 ➡️ ใช้ Huawei เฉพาะในขั้นตอน inference เพื่อประหยัดต้นทุน ➡️ เป็นแนวทางแบบ hybrid ที่หลายบริษัทจีนเริ่มนำมาใช้ ✅ ปัจจัยอื่นที่ทำให้ R2 ล่าช้า ➡️ การติดป้ายข้อมูลใช้เวลานานกว่าคาด ➡️ ผู้ก่อตั้งไม่พอใจกับความก้าวหน้า และต้องการคุณภาพสูงกว่าคู่แข่ง ➡️ รัฐบาลจีนยังลังเลเรื่องการอนุมัติชิป NVIDIA เพราะข้อกังวลด้านความปลอดภัย https://wccftech.com/deepseek-r2-ai-model-is-reportedly-delayed-after-chinese-authorities-encouraged-the-firm-to-use-huawei-ai-chips/

🎙️เรื่องเล่าจากโลกไอที: จากเงินเดือนแสนห้า สู่การสมัครงานที่ Chipotle ย้อนกลับไปเมื่อสิบปีก่อน ถ้าคุณเรียนจบด้านคอมพิวเตอร์ วิทยาการข้อมูล หรือวิศวกรรมซอฟต์แวร์ คุณแทบจะเลือกได้เลยว่าจะทำงานที่ไหน เงินเดือนเริ่มต้นทะลุ $100,000 พร้อมโบนัสและหุ้นอีกหลายหมื่นดอลลาร์ หลายคนจึงมุ่งหน้าเข้าสู่สายนี้ด้วยความหวังว่าจะได้งานดี เงินดี และชีวิตมั่นคง แต่ในปี 2025 ภาพนั้นกลับเปลี่ยนไปอย่างสิ้นเชิง นักศึกษาจบใหม่อย่าง Manasi Mishra จากมหาวิทยาลัย Purdue เล่าว่าเธอเรียนเขียนโค้ดมาตั้งแต่เด็ก ทำเว็บไซต์ตั้งแต่ประถม และตั้งใจเรียนสายคอมเต็มที่ แต่หลังจากจบการศึกษา เธอกลับไม่ได้รับข้อเสนอจากบริษัทเทคโนโลยีเลย มีเพียง Chipotle ร้านอาหารที่เรียกเธอไปสัมภาษณ์ เหตุผลหลักคือบริษัทเทคโนโลยีใหญ่ ๆ อย่าง Amazon, Microsoft, Meta และ Intel ต่างลดจำนวนพนักงาน และหันไปใช้เครื่องมือ AI ที่สามารถเขียนโค้ดได้เอง เช่น GitHub Copilot, CodeRabbit หรือ Devin จาก Cognition AI ซึ่งสามารถเขียนและดีบักโค้ดได้จากคำสั่งภาษาธรรมชาติ ผลคือ ตำแหน่งงานระดับเริ่มต้นที่เคยเปิดรับนักศึกษาจบใหม่ ถูกแทนที่ด้วยระบบอัตโนมัติ และทำให้คนรุ่นใหม่ต้องหางานนอกสายที่เรียนมา บางคนสมัครงานที่ McDonald’s แต่ยังถูกปฏิเสธเพราะ “ไม่มีประสบการณ์” แม้จะมีความหวังว่า AI จะสร้างโอกาสใหม่ ๆ แต่ในระยะสั้น นักศึกษาจบใหม่กำลังเผชิญกับความท้าทายครั้งใหญ่ ทั้งจากการแข่งขันที่รุนแรง การคัดกรองด้วยระบบอัตโนมัติ และความรู้สึกว่าถูก “หลอก” ให้เรียนในสายที่ไม่มีงานรองรับ ✅ ความเปลี่ยนแปลงในตลาดแรงงานสายเทคโนโลยี ➡️ บริษัทเทคโนโลยีใหญ่ ๆ ลดจำนวนพนักงานและหันไปใช้ AI coding tools ➡️ ตำแหน่งงานระดับเริ่มต้นถูกลดลงอย่างมาก ทำให้นักศึกษาจบใหม่หางานยาก ✅ ความคาดหวังในอดีตที่ไม่เป็นจริง ➡️ นักศึกษาถูกกระตุ้นให้เรียนเขียนโค้ดด้วยสัญญาว่าจะได้งานเงินเดือนสูง ➡️ จำนวนผู้เรียนสายคอมพิวเตอร์เพิ่มขึ้นกว่าเท่าตัวในช่วง 10 ปีที่ผ่านมา ✅ การใช้ AI ในการเขียนโค้ดและคัดกรองผู้สมัคร ➡️ เครื่องมืออย่าง GitHub Copilot, CodeRabbit, Devin สามารถเขียนโค้ดได้จากคำสั่งภาษา ➡️ บริษัทใช้ AI คัดกรองใบสมัคร ทำให้ผู้สมัครถูกปฏิเสธโดยไม่มีโอกาสแสดงความสามารถ ✅ ความพยายามปรับตัวของนักศึกษาจบใหม่ ➡️ บางคนหันไปเน้นทักษะมนุษย์ เช่น ความคิดสร้างสรรค์ เพื่อให้โดดเด่น ➡️ บางคนเปลี่ยนสายงาน เช่น Mishra ที่หันไปทำงานด้านการขายเทคโนโลยี https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/08/14/goodbye-us165000-tech-jobs-student-coders-seek-work-at-chipotle

🔬💾 เรื่องเล่าจากชั้นในของชิป: CT scan เผยความลับของ Intel 386 ที่ซ่อนอยู่ใต้เซรามิก ในยุคที่ชิปสมัยใหม่มีขนาดเล็กลงและซับซ้อนขึ้นเรื่อย ๆ Ken Shirriff นักวิจัยด้านฮาร์ดแวร์ได้ใช้เทคโนโลยี CT scan เพื่อเปิดเผยโครงสร้างภายในของ Intel 386—ชิประดับตำนานจากยุค 1980 ที่ถือเป็นจุดเริ่มต้นของ x86 แบบ 32 บิต แม้ภายนอกจะดูเหมือนเซรามิกสีเทาพร้อมขา 132 ขา แต่ภายในกลับซ่อนวิศวกรรมระดับสูงไว้มากมาย โดย CT scan ให้ภาพ X-ray หลายร้อยชั้นที่สามารถรวมเป็นโมเดล 3D เพื่อหมุน ดู และ “ลอก” ชั้นต่าง ๆ ได้แบบดิจิทัล สิ่งที่พบมีตั้งแต่สายทองคำขนาด 35 ไมโครเมตรที่เชื่อมระหว่าง die กับแผงวงจร ไปจนถึงโครงสร้างวงจร 6 ชั้นที่ซ่อนอยู่ภายในเซรามิก ซึ่งประกอบด้วย 2 ชั้นสำหรับสัญญาณ และ 4 ชั้นสำหรับพลังงานและกราวด์ โดยใช้เทคนิค “single-row double-shelf bonding” เพื่อเพิ่มความหนาแน่นของการเชื่อมต่อ นอกจากนี้ยังพบสายไฟข้างชิปที่ใช้ในขั้นตอนชุบทอง ซึ่งปกติจะไม่ปรากฏให้เห็น รวมถึงการออกแบบที่รองรับการกระจายความร้อนด้วยอีพ็อกซีผสมเงินใต้ die เพื่อให้ชิปทำงานได้เสถียร ที่น่าสนใจคือ มีขาบางขาในแพ็กเกจที่ระบุว่า “No Connect” แต่จริง ๆ แล้วมีการเชื่อมต่อภายใน die ซึ่งอาจใช้สำหรับการทดสอบหรือฟังก์ชันลับที่ Intel ไม่เคยเปิดเผย ✅ Ken Shirriff ใช้ CT scan สำรวจโครงสร้างภายในของ Intel 386 CPU ➡️ สร้างโมเดล 3D ที่สามารถหมุนและลอกชั้นต่าง ๆ ได้แบบดิจิทัล ✅ พบสายทองคำขนาด 35 µm เชื่อมระหว่าง die กับแผงวงจร ➡️ บางจุดมีถึง 5 เส้นเพื่อรองรับกระแสไฟสูง ✅ แพ็กเกจภายในเป็นวงจร 6 ชั้น: 2 ชั้นสัญญาณ + 4 ชั้นพลังงาน ➡️ ใช้เทคนิค “single-row double-shelf bonding” เพื่อเพิ่มความหนาแน่น ✅ พบสายไฟด้านข้างที่ใช้ชุบทองในขั้นตอนการผลิต ➡️ ยืนยันด้วยการขัดเซรามิกให้ตรงกับภาพ CT ✅ ใต้ die มีอีพ็อกซีผสมเงินเพื่อระบายความร้อนและเชื่อมกราวด์ ➡️ ช่วยให้ชิปทำงานได้เสถียรภายใต้โหลด ✅ พบขา “No Connect” ที่มีการเชื่อมต่อภายใน die จริง ➡️ อาจใช้สำหรับการทดสอบหรือฟังก์ชันลับของ Intel https://www.tomshardware.com/pc-components/cpus/ct-scan-peels-back-the-layers-of-time-to-reveal-the-engineering-within-intels-iconic-386-cpu-exposing-intricate-pin-mapping-hidden-power-planes-and-more

🧑‍💻🔥 เรื่องเล่าจากโลกโอเพ่นซอร์ส: เมื่อ Linus Torvalds ปะทะโค้ด RISC-V จาก Google ในโลกของ Linux kernel การส่งโค้ดเข้า merge window เปรียบเสมือนการส่งงานให้ครูใหญ่—และครูใหญ่คนนั้นคือ Linus Torvalds ผู้สร้างและดูแล Linux มายาวนาน ล่าสุดเขาได้ออกโรงวิจารณ์โค้ดจากวิศวกร Google ที่ส่งเข้ามาเพื่อรวมใน Linux 6.17 ว่าเป็น “ขยะ” และ “ทำให้โลกแย่ลง” เหตุผลหลักคือโค้ดนั้นไม่เพียงคุณภาพต่ำ แต่ยังส่งมาช้าเกินกำหนด ซึ่งเป็นสองข้อห้ามสำคัญในการส่ง pull request เขาเน้นว่า “ถ้าจะส่งช้า ก็ต้องดีมาก ๆ” แต่โค้ดนี้กลับเพิ่มสิ่งที่ไม่เกี่ยวกับ RISC-V ลงในไฟล์ header ทั่วไป ซึ่งเขามองว่าเป็นการละเมิดหลักการออกแบบ kernel Torvalds ยังเตือนนักพัฒนาคนนั้นว่า “คุณอยู่ในบัญชีเฝ้าระวังแล้ว” และแนะนำให้ส่งโค้ดสำหรับ Linux 6.18 ให้เร็วขึ้น พร้อมตัด “ขยะ” ออกให้หมด แม้คำพูดของเขาจะตรงไปตรงมา แต่ก็มีเหตุผลรองรับ เช่น การรักษาความสะอาดของโค้ดใน kernel และการป้องกันการเพิ่ม technical debt ที่จะส่งผลระยะยาวต่อระบบ จากมุมมองภายนอก ชุมชน RISC-V ยังเผชิญกับปัญหาคุณภาพโค้ดอยู่บ่อยครั้ง เนื่องจากเป็นสถาปัตยกรรมใหม่ที่ยังมีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง และนักพัฒนาหลายคนยังไม่คุ้นเคยกับ instruction set หรือแนวทางการ optimize ที่เหมาะสม ✅ Linus Torvalds ปฏิเสธ pull request จากวิศวกร Google สำหรับ Linux 6.17 ➡️ เหตุผลคือโค้ดคุณภาพต่ำและส่งมาช้าเกินกำหนด ✅ โค้ดนั้นเพิ่มเนื้อหาที่ไม่เกี่ยวกับ RISC-V ลงในไฟล์ header ทั่วไป ➡️ Torvalds เรียกว่า “ขยะ” และไม่ควรส่งมาแม้แต่ในเวลาปกติ ✅ Torvalds เตือนนักพัฒนาว่าอยู่ใน “บัญชีเฝ้าระวัง” ➡️ ห้ามส่งโค้ดช้าและห้ามเพิ่มเนื้อหานอก RISC-V tree ✅ เขาแนะนำให้ส่งโค้ดสำหรับ Linux 6.18 ให้เร็วขึ้น ➡️ พร้อมตัดเนื้อหาที่ไม่จำเป็นออกให้หมด ✅ RISC-V ยังเป็นสถาปัตยกรรมใหม่ที่นักพัฒนาหลายคนยังไม่คุ้นเคย ➡️ ทำให้เกิดปัญหาเรื่องคุณภาพโค้ดและการ optimize อยู่บ่อยครั้ง ✅ การเขียนโค้ดสำหรับ RISC-V ต้องระวังเรื่อง code density และ performance ➡️ เช่น การใช้ compiler flags ที่เหมาะสมเพื่อลดขนาดและเพิ่มประสิทธิภาพ ✅ การใช้ static analysis ช่วยตรวจสอบคุณภาพโค้ดก่อนส่ง build ➡️ ลดโอกาสเกิด defect และเพิ่มความน่าเชื่อถือในการ reuse ✅ โค้ดที่ดีควรมีโครงสร้างชัดเจนและไม่เพิ่ม technical debt ➡️ ทำให้สามารถขยายหรือปรับปรุงได้ง่ายในอนาคต https://www.tomshardware.com/software/linux/linus-torvalds-calls-risc-v-code-from-google-engineer-garbage-and-that-it-makes-the-world-actively-a-worse-place-to-live-linux-honcho-puts-dev-on-notice-for-late-submissions-too

🧠 สรุปเหตุการณ์: คดี “ขโมยเทคโนโลยี 2 นาโนเมตร” ของ TSMC 🕵️‍♂️ เหตุการณ์เกิดขึ้น: ▶️ วิศวกรของ TSMC ทั้งในตำแหน่ง "พนักงานปัจจุบันและอดีต" ใช้โทรศัพท์มือถือถ่ายภาพ หน้าจอโน้ตบุ๊กบริษัท ขณะทำงานที่บ้าน (ช่วง Work from Home) ▶️ พวกเขานำข้อมูลลับของกระบวนการผลิตชิป ระดับ 2 นาโนเมตร ไปส่งให้กับ วิศวกรของบริษัท Tokyo Electron (TEL) ซึ่งเป็นบริษัทอุปกรณ์เซมิคอนดักเตอร์รายใหญ่ของญี่ปุ่น ▶️ วิศวกรคนนี้เคยทำงานที่ TSMC และได้ลาออกแล้ว 🔍 วิธีการถูกจับได้อย่างไร? ⭕ ระบบความปลอดภัยของ TSMC ตรวจพบพฤติกรรมที่น่าสงสัย: ▶️ ระบบมีการ วิเคราะห์พฤติกรรมการใช้งานไฟล์ เช่น ระยะเวลาที่ดูเอกสาร, ความเร็วในการเปลี่ยนหน้า ▶️ หากการดูข้อมูล “เร็วและสม่ำเสมอเกินไป” เช่น เปลี่ยนหน้าทุก ๆ 5 วินาทีเหมือนถ่ายรูป — ระบบจะสงสัยว่าอาจกำลังลักลอบถ่ายภาพ ⭕ อีกทั้งยังมี ระบบ AI จำลองพฤติกรรมของผู้ใช้ เพื่อคาดการณ์ว่าอาจกำลังมีการพยายามขโมยข้อมูล 🤦‍♂️ ทำไมถูกเรียกว่า “ขโมยแบบโง่ๆ” ? ✅ การขโมยแบบใช้มือถือส่วนตัวถ่ายหน้าจอ ถือว่า ล้าสมัยและถูกจับได้ง่ายมาก ✅ ระบบของ TSMC มีการตรวจสอบทั้งในระดับซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์ รวมถึงพฤติกรรมผู้ใช้ (Behavior Analytics) ✅ การใช้มือถือถ่ายหน้าจอโน้ตบุ๊กที่บริษัทแจกนั้น ยิ่งง่ายต่อการตรวจจับ เพราะบริษัทสามารถติดตามได้ ⚠️ ผลกระทบและการดำเนินคดี ⭕ ข้อมูลที่รั่วไหลเกี่ยวข้องกับเทคโนโลยี 2 นาโนเมตร ซึ่งเป็นเทคโนโลยีล้ำหน้าระดับโลกของ TSMC ⭕ คดีนี้ทำให้เจ้าหน้าที่จากสำนักงานอัยการพิเศษด้านทรัพย์สินทางปัญญา บุกจับและควบคุมตัวพนักงานที่เกี่ยวข้องหลายราย ⭕ 3 คนจากทั้งหมด ถูกตั้งข้อหาภายใต้ กฎหมายความมั่นคงแห่งชาติ 🇯🇵 โยงถึงญี่ปุ่น: TEL และ Rapidus ⭕ ข้อมูลทั้งหมดรั่วไหลไปถึงอดีตพนักงานของ Tokyo Electron (TEL) ⭕ TEL มีความสัมพันธ์แนบแน่นกับโครงการ Rapidus ของรัฐบาลญี่ปุ่น ที่พยายามไล่ตามเทคโนโลยีเซมิคอนดักเตอร์ระดับ 2 นาโนเมตรให้ทัน TSMC ⭕ แม้ยังไม่มีหลักฐานชัดเจนว่า Rapidus เกี่ยวข้องโดยตรง แต่ความเชื่อมโยงนี้ทำให้เกิดความ “น่าสงสัย” และสร้างความตึงเครียดทางธุรกิจ 🔍 บทเรียนจากกรณีนี้ 🔐 1. ระบบรักษาความปลอดภัยของ TSMC นั้นล้ำสมัยมาก ▶️ ไม่เพียงห้ามถ่ายภาพในโรงงาน แต่ยังตรวจจับพฤติกรรมแม้ในช่วงทำงานจากบ้าน ▶️ ใช้ AI วิเคราะห์รูปแบบการดูไฟล์ เพื่อหาความผิดปกติ 📵 2. การพยายามขโมยข้อมูลด้วยวิธีพื้นๆ นั้นไม่เพียงพออีกต่อไป ▶️ แม้บางคนพยายามหลีกเลี่ยงโดยถ่ายจากจอมอนิเตอร์ของตัวเองแทนโน้ตบุ๊กบริษัท แต่บริษัทก็คิดไว้แล้ว 🚫 3. วัฒนธรรมองค์กรต้องเข้มแข็ง ▶️ ความจงรักภักดีและจริยธรรมของพนักงานเป็นสิ่งสำคัญ เพราะแม้เทคโนโลยีจะดีแค่ไหน ก็ยังพ่ายต่อ “ใจคน” หากไม่มีจริยธรรม #ลุงเขียนหลานอ่าน

📘 เรื่องเล่าจากโลกเทคโนโลยี: เมื่อจอ e-paper วิ่งเร็วขึ้นเพื่อคนทำงานสายโฟกัส ในยุคที่จอ OLED และ IPS แข่งกันเรื่องสีสดและรีเฟรชเรตสูงเพื่อเกมเมอร์และสายบันเทิง มีอีกกลุ่มหนึ่งที่ต้องการสิ่งตรงข้าม—จอที่ไม่รบกวนสายตา ไม่เปลืองพลังงาน และไม่ดึงความสนใจเกินจำเป็น นั่นคือกลุ่มนักเขียน วิศวกร และคนทำงานที่ต้องการ “ความนิ่ง” เพื่อโฟกัส Modos Tech จึงเปิดตัวจอ e-paper รุ่นใหม่ในรูปแบบ dev kit ที่มีรีเฟรชเรตสูงถึง 75Hz และ latency ต่ำกว่า 100ms ซึ่งถือว่าเร็วที่สุดในโลกสำหรับจอประเภทนี้ โดยใช้ FPGA แบบเปิด (Xilinx Spartan-6) ร่วมกับหน่วยความจำ DDR3 และไมโครคอนโทรลเลอร์ STM32H750 เพื่อให้การแสดงผลทันสมัยและไม่ถูกจำกัดด้วยฮาร์ดแวร์ปิดแบบเดิม จอมีให้เลือกสองขนาด: 6 นิ้ว ราคา $199 และ 13.3 นิ้ว ราคา $599 เชื่อมต่อผ่าน HDMI และ USB-C ใช้งานได้กับ Windows, macOS และ Linux โดยไม่ต้องติดตั้งไดรเวอร์เพิ่มเติม แม้จะยังไม่รองรับสี แต่มีโหมดแสดงผลหลายระดับ เช่น binary, 4-level, 16-level grayscale และ hybrid mode ที่ปรับภาพแบบไดนามิก ซึ่งเหมาะกับงานเอกสาร เขียนโค้ด หรืออ่านข้อมูลนานๆ โดยไม่ล้าตา นอกจากนี้ยังมีเทคโนโลยีอื่นที่น่าสนใจ เช่น TLCD จาก HANNspree ที่ให้ภาพแบบกระดาษแต่รองรับสี 8-bit และรีเฟรชเรต 75Hz เช่นกัน หรือจอ e-paper ขนาด 75 นิ้วจาก Samsung ที่ใช้พลังงาน 0W ในการแสดงภาพนิ่ง และสามารถควบคุมผ่านแอปมือถือได้ ✅ Modos Tech เปิดตัวจอ e-paper dev kit รีเฟรชเรต 75Hz ➡️ ใช้ FPGA แบบเปิดเพื่อประสิทธิภาพสูงและความยืดหยุ่น ➡️ latency ต่ำกว่า 100ms เหมาะกับงาน productivity ✅ มีสองขนาดให้เลือก: 6 นิ้ว ($199) และ 13.3 นิ้ว ($599) ➡️ เชื่อมต่อผ่าน HDMI และ USB-C รองรับทุกระบบปฏิบัติการหลัก ✅ รองรับหลายโหมดแสดงผล: binary, 4-level, 16-level grayscale และ hybrid ➡️ ยังไม่รองรับสี แต่มีโครงสร้างที่สามารถพัฒนาได้ในอนาคต ✅ เหมาะกับผู้ใช้ที่ต้องการลดการรบกวนสายตา เช่น นักเขียน วิศวกร และสาย minimal ➡️ ลดอาการล้าตาและความเหนื่อยจากจอ backlit ✅ HANNspree เปิดตัวจอ TLCD ขนาด 23 นิ้ว รีเฟรชเรต 75Hz รองรับสี 8-bit ➡️ ใช้เทคโนโลยี reflective LCD ที่ให้ภาพแบบกระดาษแต่ยังมี backlight ✅ Samsung เปิดตัวจอ e-paper ขนาด 75 นิ้ว สำหรับงานเชิงพาณิชย์ ➡️ ใช้พลังงาน 0W ในการแสดงภาพนิ่ง และควบคุมผ่านแอปมือถือ ‼️ การสั่งซื้อผ่าน Crowd Supply ยังมีความเสี่ยงตามธรรมชาติของการระดมทุน ⛔ อาจเกิดความล่าช้า ปัญหาการผลิต หรือการออกแบบที่ไม่สมบูรณ์ ‼️ จอ e-paper ยังไม่เหมาะกับงานที่ต้องการสีสดหรือภาพเคลื่อนไหวเร็ว ⛔ ไม่เหมาะกับการเล่นเกมหรือดูวิดีโอที่ต้องการความลื่นไหลสูง https://www.tomshardware.com/monitors/portable-monitors/e-paper-hits-75-hz-to-better-suit-productivity-tasks-kits-in-two-screen-sizes-go-up-for-pre-order-starting-at-usd199

🎙️ เรื่องเล่าจากข่าว: วิศวกร AI ปฏิเสธเงินพันล้านจาก Meta เพื่อสร้างอนาคตในแบบที่ตัวเองเชื่อ Meta พยายามดึงตัวทีมงานจาก Thinking Machines Lab ซึ่งนำโดย Andrew Tulloch และ Mira Murati—สองบุคคลสำคัญที่เคยมีบทบาทใน Meta และ OpenAI โดยเสนอแพ็กเกจค่าตอบแทนที่อาจรวมสูงถึง 1.5 พันล้านดอลลาร์ในระยะหลายปี ขึ้นอยู่กับหุ้นและโบนัส แต่ทั้ง Tulloch และ Murati รวมถึงทีมงานของพวกเขา ปฏิเสธข้อเสนอทั้งหมด โดยให้เหตุผลว่า พวกเขาต้องการสร้างเทคโนโลยีในแบบที่มีจริยธรรม ไม่ถูกครอบงำด้วยเป้าหมายทางโฆษณาหรือผลตอบแทนผู้ถือหุ้น เหตุการณ์นี้สะท้อนแนวโน้มใหม่ในวงการ AI ที่นักพัฒนาเริ่มให้ความสำคัญกับ “เป้าหมายร่วม” และ “ความไว้วางใจในผู้นำ” มากกว่าการไล่ตามเงินก้อนโต ซึ่ง Meta แม้จะมีทรัพยากรมหาศาล ก็ยังไม่สามารถดึงตัวนักวิจัยระดับสูงจากคู่แข่งได้มากนัก ✅ Meta เสนอค่าตอบแทนสูงถึง $1.5 พันล้านให้กับ Andrew Tulloch และทีม Thinking Machines ➡️ ขึ้นอยู่กับหุ้นและโบนัสในระยะหลายปี ➡️ เป็นหนึ่งในข้อเสนอที่สูงที่สุดในวงการ AI ✅ Mira Murati และทีมงานของเธอปฏิเสธข้อเสนอจาก Meta ทั้งหมด ➡️ ไม่เพียงแต่ปฏิเสธการเข้าซื้อกิจการ แต่ยังปฏิเสธข้อเสนอส่วนตัว ➡️ แสดงจุดยืนชัดเจนในการรักษาอุดมการณ์ขององค์กร ✅ Meta ไม่ปฏิเสธว่ามีความพยายามดึงตัวนักวิจัยจากคู่แข่ง ➡️ แม้จะบอกว่าตัวเลขอาจถูกกล่าวเกินจริง ➡️ แต่ยอมรับว่ามีการทาบทามนักวิจัยระดับสูงจริง ✅ แนวโน้มใหม่ในวงการ AI คือการเลือก “เป้าหมายร่วม” มากกว่า “ค่าตอบแทนสูงสุด” ➡️ วิศวกรบางคนต้องการสร้างเทคโนโลยีที่มีจริยธรรม ➡️ ไม่ต้องการให้ผลงานถูกใช้เพื่อโฆษณาหรือผลตอบแทนผู้ถือหุ้น ✅ Meta สามารถดึงตัวนักวิจัยจากคู่แข่งได้เพียงจำนวนน้อย แม้จะมีทรัพยากรมหาศาล ➡️ การแข่งขันด้าน AI ไม่ได้วัดกันแค่เงิน ➡️ ความเชื่อมั่นในผู้นำและเป้าหมายองค์กรกลายเป็นปัจจัยสำคัญ https://www.techspot.com/news/108917-ai-engineers-reject-meta-15-billion-offers-stay.html

🎙️ เรื่องเล่าจากข่าว: เมื่อ Tesla ปิดบังหลักฐาน Autopilot เพื่อโยนความผิดให้คนขับ ย้อนกลับไปในปี 2019 เกิดอุบัติเหตุร้ายแรงในฟลอริดา รถ Tesla Model S ที่เปิดใช้งาน Autopilot พุ่งชนคนเดินถนนจนเสียชีวิตทันที และมีผู้บาดเจ็บสาหัสอีกหนึ่งราย Tesla อ้างว่าคนขับเป็นฝ่ายผิด แต่หลักฐานจากการสืบสวนกลับเผยว่า Tesla มีข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการทำงานของ Autopilot ในช่วงเกิดเหตุ—แต่กลับปกปิดไว้ ในเวลาเพียง 3 นาทีหลังชน ตัวรถได้อัปโหลด “collision snapshot” ไปยังเซิร์ฟเวอร์ของ Tesla ซึ่งประกอบด้วยวิดีโอ, ข้อมูล CAN-bus, EDR และข้อมูลจาก Autopilot ECU จากนั้นลบข้อมูลในเครื่องทันที ทำให้ Tesla เป็นฝ่ายเดียวที่ถือครองหลักฐานนี้ เมื่อเจ้าหน้าที่ตำรวจและฝ่ายโจทก์ขอข้อมูล Tesla กลับบอกว่า “ไม่มีข้อมูลดังกล่าว” และยังให้ทนายความช่วยเขียนจดหมายขอข้อมูลแบบหลอก ๆ เพื่อหลีกเลี่ยงการเปิดเผยข้อมูลจริง ✅ Tesla อัปโหลดข้อมูลการชนไปยังเซิร์ฟเวอร์ภายใน 3 นาทีหลังเกิดเหตุ ➡️ ข้อมูลประกอบด้วยวิดีโอ, CAN-bus, EDR และข้อมูลจาก Autopilot ECU ➡️ ตัวรถลบข้อมูลในเครื่องทันทีหลังอัปโหลด ทำให้ Tesla เป็นฝ่ายเดียวที่มีข้อมูล ✅ ผู้เชี่ยวชาญสามารถกู้ข้อมูลจาก ECU และยืนยันว่า Tesla มีข้อมูลทั้งหมดตั้งแต่แรก ➡️ Alan Moore วิศวกรด้านการวิเคราะห์อุบัติเหตุ ยืนยันว่ามี “collision snapshot” อยู่จริง ➡️ Tesla กลับบอกว่า “ไม่มีข้อมูล” ในเอกสารการตอบคำขอของศาล ✅ ตำรวจขอข้อมูลจาก Tesla แต่ถูกชี้นำให้เขียนจดหมายที่หลีกเลี่ยงการขอข้อมูลสำคัญ ➡️ ทนายของ Tesla บอกว่าไม่ต้องใช้หมายศาล แค่เขียนจดหมายตามที่เขาบอก ➡️ ผลคือ Tesla ส่งแค่ข้อมูล infotainment เช่น call logs และคู่มือรถ—not ข้อมูล Autopilot ✅ ศาลตัดสินให้ Tesla มีความผิดบางส่วนในคดีการเสียชีวิตจาก Autopilot ➡️ เป็นครั้งแรกที่ Tesla ถูกตัดสินในคดีลักษณะนี้โดยคณะลูกขุน ➡️ คดีนี้อาจเป็นบรรทัดฐานใหม่สำหรับการฟ้องร้องเกี่ยวกับระบบขับขี่อัตโนมัติ https://electrek.co/2025/08/04/tesla-withheld-data-lied-misdirected-police-plaintiffs-avoid-blame-autopilot-crash/

🎙️ เรื่องเล่าจากข่าว: เมื่อวัสดุควอนตัมเปลี่ยนโลก—จากซิลิคอนสู่ยุคแห่งแสงและความเร็วระดับเทระเฮิรตซ์ นักวิจัยจากมหาวิทยาลัย Northeastern ได้ค้นพบวิธีควบคุมพฤติกรรมของวัสดุควอนตัมชื่อว่า 1T-TaS₂ ซึ่งเป็นคริสตัลประเภท transition metal dichalcogenide โดยใช้เทคนิค “thermal quenching” หรือการควบคุมอุณหภูมิอย่างแม่นยำผ่านการให้ความร้อนและทำให้เย็นลงอย่างรวดเร็ว เดิมทีวัสดุนี้จะแสดงสถานะโลหะพิเศษเฉพาะเมื่ออยู่ในอุณหภูมิที่เย็นจัดเท่านั้น แต่ทีมวิจัยสามารถทำให้สถานะนี้คงอยู่ได้ที่อุณหภูมิใกล้เคียงกับอุณหภูมิห้อง และยังคงเสถียรได้นานหลายเดือน ซึ่งถือเป็นก้าวกระโดดครั้งใหญ่ เพราะก่อนหน้านี้สถานะนี้จะอยู่ได้เพียงเสี้ยววินาที สิ่งที่น่าตื่นเต้นคือ พวกเขาใช้ “แสง” เพื่อควบคุมการเปลี่ยนแปลงของวัสดุ—ซึ่งเป็นความเร็วสูงสุดที่ฟิสิกส์อนุญาตให้เกิดขึ้นได้ การควบคุมนี้คล้ายกับการทำงานของทรานซิสเตอร์ แต่ไม่ต้องใช้วัสดุหลายชนิดหรืออินเทอร์เฟซซับซ้อนอีกต่อไป ผลลัพธ์คืออุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ที่สามารถทำงานได้เร็วขึ้นถึงระดับ “เทระเฮิรตซ์” แทนที่จะเป็น “กิกะเฮิรตซ์” แบบที่เราใช้กันในปัจจุบัน และยังใช้พื้นที่น้อยลงอย่างมหาศาล ซึ่งเหมาะกับยุคที่ชิปต้องถูกซ้อนกันในแนวตั้งเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ ✅ วัสดุควอนตัม 1T-TaS₂ สามารถเปลี่ยนสถานะจากฉนวนเป็นตัวนำไฟฟ้าได้ตามอุณหภูมิ ➡️ ใช้เทคนิค thermal quenching เพื่อควบคุมสถานะ ➡️ สถานะโลหะที่เคยเกิดเฉพาะในอุณหภูมิต่ำมาก ตอนนี้เกิดได้ใกล้ระดับห้อง ✅ สถานะโลหะที่ซ่อนอยู่ (hidden metallic state) สามารถคงอยู่ได้นานหลายเดือน ➡️ ก่อนหน้านี้อยู่ได้เพียงเสี้ยววินาที ➡️ ทำให้มีโอกาสนำไปใช้ในอุปกรณ์จริงได้ ✅ การควบคุมวัสดุด้วยแสงเป็นวิธีที่เร็วที่สุดตามหลักฟิสิกส์ ➡️ ไม่ต้องใช้หลายวัสดุหรืออินเทอร์เฟซซับซ้อน ➡️ ลดขนาดและความซับซ้อนของอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ ✅ สามารถเพิ่มความเร็วของโปรเซสเซอร์จากระดับกิกะเฮิรตซ์เป็นเทระเฮิรตซ์ ➡️ เร็วขึ้นถึง 1000 เท่า ➡️ เหมาะกับการประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาล ✅ การเปลี่ยนแปลงโครงสร้างภายในของวัสดุทำให้เกิดการขยายเซลล์ผลึกในบางทิศทาง ➡️ ใช้เทคนิค X-ray mapping และ scanning tunneling spectroscopy ➡️ พบว่ามีการเปลี่ยนแปลงสมมาตรของ mirror symmetry ภายในวัสดุ ✅ วัสดุนี้สามารถใช้แทนซิลิคอนในอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ได้ ➡️ เหมาะกับการออกแบบชิปแบบ 3D ที่มีพื้นที่จำกัด ➡️ เป็นทางเลือกใหม่ในยุคที่ซิลิคอนเริ่มถึงขีดจำกัด ‼️ เทคนิค thermal quenching ต้องควบคุมอุณหภูมิอย่างแม่นยำและรวดเร็ว ⛔ หากเร็วเกินไป อาจทำให้สถานะควอนตัมล่มสลาย ⛔ ต้องใช้เครื่องมือเฉพาะทางและสภาพแวดล้อมที่เหมาะสม ‼️ สถานะโลหะที่ซ่อนอยู่ยังไม่สามารถนำไปใช้ในอุปกรณ์ทั่วไปได้ทันที ⛔ ต้องผ่านการทดลองเพิ่มเติมเพื่อความเสถียรในสภาพใช้งานจริง ⛔ ยังต้องพัฒนาเทคโนโลยีการผลิตในระดับอุตสาหกรรม ‼️ การเปลี่ยนจากซิลิคอนไปสู่วัสดุควอนตัมต้องเปลี่ยนแนวคิดการออกแบบชิปทั้งหมด ⛔ วิศวกรต้องเรียนรู้การควบคุมวัสดุใหม่ ⛔ ต้องมีการลงทุนด้านการวิจัยและพัฒนาอย่างมาก ✅ วัสดุ 1T-TaS₂ มีโครงสร้างแบบ van der Waals ที่เหมาะกับการสร้างชิปแบบบางเฉียบ ➡️ สามารถซ้อนกันได้โดยไม่เสียคุณสมบัติ ➡️ เหมาะกับการออกแบบอุปกรณ์พกพาและ IoT ✅ สถานะ CDW (charge density wave) มีหลายรูปแบบและสามารถควบคุมได้ด้วยแสงและอุณหภูมิ ➡️ มีทั้งแบบ commensurate และ hidden metallic ➡️ การควบคุม CDW เป็นกุญแจสำคัญในการเปลี่ยนสถานะของวัสดุ ✅ การใช้วัสดุควอนตัมเป็นอีกทางเลือกนอกเหนือจากการพัฒนา quantum computing ➡️ ไม่ต้องใช้ qubit แต่ยังได้ความเร็วระดับควอนตัม ➡️ เหมาะกับการใช้งานทั่วไปที่ต้องการความเร็วสูง https://www.neowin.net/news/the-fastest-thing-known-to-man-is-all-set-to-make-your-pcs--phones-1000-times-faster/

☀️ เรื่องเล่าจากอวกาศ: เมื่อแสงอาทิตย์ถูก “ขาย” หลังพระอาทิตย์ตก Reflect Orbital วางแผนส่งดาวเทียม 57 ดวงขึ้นสู่วงโคจรต่ำ (600 กม.) โดยแต่ละดวงจะกางแผ่นฟิล์ม Mylar ขนาด 33x33 ฟุต ซึ่งมีน้ำหนักเบา ทนทาน และสะท้อนแสงได้ดี จุดประสงค์คือสะท้อนแสงอาทิตย์ไปยังฟาร์มโซลาร์หรือพื้นที่ที่ต้องการแสงสว่างในเวลากลางคืน ผู้ใช้งานสามารถระบุพิกัดเป้าหมายผ่านเว็บไซต์ และระบบจะปรับทิศทางของกระจกให้สะท้อนแสงไปยังจุดนั้นโดยอัตโนมัติ โดยใช้ระบบควบคุมทิศทางขั้นสูง เช่น reaction wheels เพื่อให้แสงตกกระทบอย่างแม่นยำ แม้แนวคิดนี้จะน่าตื่นเต้น แต่ก็เผชิญกับความท้าทายทางวิศวกรรม เช่น การปรับตำแหน่งให้ตรงกับการเคลื่อนที่ของดวงอาทิตย์และการหมุนของโลก รวมถึงผลกระทบจากเมฆและการกระเจิงของแสงในชั้นบรรยากาศ ✅ Reflect Orbital พัฒนาเครือข่ายดาวเทียมพร้อมกระจก Mylar เพื่อสะท้อนแสงอาทิตย์กลับมายังโลกในเวลากลางคืน ➡️ ดาวเทียมแต่ละดวงมีน้ำหนักประมาณ 35 ปอนด์ ทำให้ต้นทุนการส่งต่ำ ➡️ กระจก Mylar ขนาด 33x33 ฟุต มีคุณสมบัติสะท้อนแสงสูงและน้ำหนักเบา ✅ ระบบสามารถปรับทิศทางแสงได้ตามพิกัดที่ผู้ใช้ระบุผ่านเว็บไซต์ ➡️ ใช้ระบบควบคุมทิศทางขั้นสูงเพื่อติดตามดวงอาทิตย์และเป้าหมายบนโลก ➡️ แสงจะตกกระทบเฉพาะพื้นที่เป้าหมายในแนวแคบ ลดผลกระทบต่อพื้นที่โดยรอบ ✅ มีการทดสอบเบื้องต้นด้วยบอลลูนและกระจกขนาดเล็ก ➡️ ผลการทดลองสามารถผลิตพลังงานได้ถึง 500 วัตต์ต่อตารางเมตร ➡️ ประมาณครึ่งหนึ่งของความสว่างจากดวงอาทิตย์จริง ✅ บริษัทวางแผนปฏิบัติตามกฎการกำจัดขยะอวกาศอย่างเคร่งครัด ➡️ ดาวเทียมต้องถูกนำออกจากวงโคจรภายใน 25 ปีหลังสิ้นสุดภารกิจ ➡️ ลดความเสี่ยงในการเพิ่มขยะอวกาศในระยะยาว ✅ โครงการได้รับความสนใจจากนักลงทุนและผู้ใช้งานทั่วโลก ➡️ มีผู้ลงทะเบียน “ขอแสง” ผ่านเว็บไซต์แล้วหลายหมื่นราย ➡️ เป็นก้าวสำคัญในการพัฒนาแหล่งพลังงานสะอาดแบบต่อเนื่อง ‼️ การสะท้อนแสงจากอวกาศอาจเพิ่มปัญหา “มลภาวะทางแสง” ในเวลากลางคืน ⛔ ส่งผลกระทบต่อการสังเกตการณ์ทางดาราศาสตร์ ⛔ อาจรบกวนพฤติกรรมของสัตว์กลางคืนและวงจรชีวภาพของมนุษย์ ‼️ ความแม่นยำในการเล็งแสงต้องใช้เทคโนโลยีควบคุมระดับสูง ⛔ การเบี่ยงเบนเล็กน้อยอาจทำให้แสงไม่ตกตรงเป้าหมาย ⛔ เมฆและชั้นบรรยากาศอาจลดประสิทธิภาพของแสงสะท้อน ‼️ การเพิ่มจำนวนดาวเทียมอาจเพิ่มความเสี่ยงต่อขยะอวกาศ ⛔ หากไม่มีการกำจัดอย่างเหมาะสม อาจรบกวนดาวเทียมอื่น ⛔ ต้องมีระบบติดตามและควบคุมการเคลื่อนที่อย่างเข้มงวด ‼️ ผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมยังอยู่ระหว่างการประเมิน ⛔ อาจส่งผลต่อระบบนิเวศที่พึ่งพาวงจรแสงธรรมชาติ ⛔ ต้องมีการร่วมมือกับนักวิทยาศาสตร์สิ่งแวดล้อมก่อนการใช้งานเต็มรูปแบบ https://www.techspot.com/news/108849-startup-aims-beam-sunlight-space-using-mirrors.html

🧠 เรื่องเล่าจากเบื้องหลังตำแหน่งผู้บริหาร: CISO ที่ใคร ๆ ก็เข้าใจผิด ย้อนกลับไปปี 1995 Steve Katz ได้รับตำแหน่ง CISO คนแรกของโลกที่ Citicorp หลังจากธนาคารถูกแฮกเกอร์ขโมยเงินกว่า 10 ล้านดอลลาร์ ตั้งแต่นั้นมา ตำแหน่งนี้กลายเป็นหนึ่งในบทบาทสำคัญด้านความปลอดภัยไซเบอร์ แต่ก็ยังถูกเข้าใจผิดอยู่มาก Andy Ellis อธิบายว่า “CISO คือคนที่ทำทุกอย่างเกี่ยวกับไซเบอร์ที่ไม่มีใครอยากทำ” และมักถูกมองว่าเป็น “อีกครึ่งหนึ่งของ CIO” ที่ต้องเก็บกวาดปัญหาความปลอดภัยที่คนอื่นละเลย ปัญหาคือหลายองค์กรไม่เข้าใจว่าหน้าที่ของ CISO คืออะไร โดยเฉพาะเมื่อองค์กรอยู่ในระดับความพร้อมด้านไซเบอร์ที่ต่างกัน บางแห่งให้ CISO เป็นแค่ “วิศวกรเก่งที่สุด” ที่คอยดับไฟ ส่วนบางแห่งให้เป็นผู้นำเชิงกลยุทธ์ที่ต้องสร้างคุณค่าให้ธุรกิจผ่านความปลอดภัย สิ่งที่น่ากังวลคือ แม้จะมีตำแหน่ง “Chief” แต่ CISO กลับไม่มีอำนาจตัดสินใจที่แท้จริง และอาจถูกดึงเข้าสู่ความรับผิดทางกฎหมาย หากเกิดการละเมิดหรือการสื่อสารผิดพลาด—อย่างกรณีของ Tim Brown แห่ง SolarWinds ที่ถูก SEC ฟ้องในคดีเปิดเผยข้อมูลผิดพลาด ✅ CISO เป็นตำแหน่งที่มีความรับผิดชอบสูงแต่มีอำนาจจำกัดในหลายองค์กร ➡️ แม้จะมีชื่อ “Chief” แต่หลายคนไม่มีสิทธิ์ตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ ➡️ บางคนรายงานตรงถึง CEO แต่ไม่มีอิทธิพลจริง ✅ บทบาทของ CISO แตกต่างกันตามระดับความพร้อมด้านไซเบอร์ขององค์กร ➡️ องค์กรที่ยังไม่ mature จะให้ CISO ทำงานเชิงเทคนิคเป็นหลัก ➡️ องค์กรที่ mature จะให้ CISO เป็นผู้นำเชิงกลยุทธ์ที่สร้างคุณค่าทางธุรกิจ ✅ CISO ต้องกำหนดขอบเขตงานของตัวเองตามบริบทขององค์กร ➡️ ไม่มีนิยามตายตัวของหน้าที่ CISO ➡️ ต้องปรับบทบาทตามความเสี่ยงและวัฒนธรรมองค์กร ✅ การสื่อสารบทบาทของ CISO เป็นสิ่งสำคัญเพื่อสร้างความเข้าใจในองค์กร ➡️ ควรเล่าเรื่องจากมุมมองของผู้ใช้ เช่น การลดความเสี่ยงหรือเพิ่มความเชื่อมั่น ➡️ หลีกเลี่ยงการใช้แผนภาพหรือคำอธิบายที่ซับซ้อนเกินไป ✅ CISO ที่มีอิทธิพลสูงมักสร้างความสัมพันธ์กับผู้บริหารและบอร์ดได้ดี ➡️ ไม่ใช่แค่ตำแหน่ง แต่เป็นพฤติกรรมและความสามารถในการสื่อสาร ➡️ การเข้าใจสิ่งที่ผู้บริหารสนใจคือกุญแจสำคัญ ‼️ การไม่เข้าใจบทบาทของ CISO อาจนำไปสู่การจัดสรรทรัพยากรผิดพลาด ⛔ องค์กรอาจไม่ให้ความสำคัญกับความปลอดภัยเท่าที่ควร ⛔ ส่งผลให้เกิดช่องโหว่และความเสี่ยงที่ไม่จำเป็น ‼️ CISO อาจถูกดึงเข้าสู่ความรับผิดทางกฎหมายหากเกิดการละเมิดหรือสื่อสารผิด ⛔ กรณีของ Tim Brown แห่ง SolarWinds เป็นตัวอย่างที่ชัดเจน ⛔ การไม่มีอำนาจแต่ต้องรับผิดชอบเป็นภาระที่ไม่สมดุล ‼️ การใช้ตำแหน่ง “Chief” โดยไม่มีอำนาจจริงอาจสร้างความสับสนในองค์กร ⛔ ทำให้เกิดความคาดหวังที่ไม่ตรงกับความเป็นจริง ⛔ ส่งผลต่อความเชื่อมั่นและการสนับสนุนจากผู้บริหาร ‼️ การสื่อสารบทบาทของ CISO ด้วยภาษาทางเทคนิคอาจทำให้ผู้บริหารไม่เข้าใจ ⛔ ควรแปลงความเสี่ยงเป็นผลกระทบทางธุรกิจ เช่น ความเสียหายทางการเงินหรือชื่อเสียง ⛔ การพูดภาษาธุรกิจคือทักษะสำคัญของ CISO ยุคใหม่ https://www.csoonline.com/article/4026872/the-cisos-challenge-getting-colleagues-to-understand-what-you-do.html

⚠️ เรื่องเล่าจากระดับนาโน: เมื่อความสุ่มกลายเป็นอุปสรรคใหญ่ที่สุดของการผลิตชิป ในเดือนกรกฎาคม 2025 บริษัท Fractilia ผู้นำด้านการวัดความแปรปรวนแบบสุ่ม (stochastics metrology) ได้เผยแพร่เอกสารวิชาการที่ชี้ให้เห็นว่า “ความแปรปรวนแบบสุ่ม” ในกระบวนการสร้างลวดลายบนชิป (โดยเฉพาะในเทคโนโลยี EUV และ High-NA EUV) กำลังกลายเป็นปัญหาใหญ่ที่สุดที่ทำให้การผลิตชิประดับ 2nm และต่ำกว่านั้นไม่สามารถทำได้ตามเป้าหมาย แม้ในห้องวิจัยจะสามารถสร้างลวดลายขนาดเล็กถึง 12nm ได้ แต่เมื่อเข้าสู่การผลิตจริง กลับเกิดข้อผิดพลาดแบบสุ่ม เช่น ความหยาบของขอบลวดลาย (LER), ความแปรปรวนของขนาด (LCDU), และการเชื่อมหรือขาดของเส้นลวดลาย ซึ่งไม่สามารถควบคุมได้ด้วยวิธีเดิม Fractilia เรียกช่องว่างนี้ว่า “Stochastics Gap” ซึ่งเป็นช่องว่างระหว่างสิ่งที่สามารถทำได้ในห้องวิจัย กับสิ่งที่สามารถผลิตได้จริงในโรงงาน โดยเสนอแนวทางใหม่ในการวัดและควบคุมความสุ่มด้วยเทคนิคเชิงสถิติและการออกแบบที่ตระหนักถึงความสุ่มตั้งแต่ต้น ✅ Fractilia เปิดเผยว่าอุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์สูญเงินหลายพันล้านดอลลาร์ต่อปีจากความแปรปรวนแบบสุ่ม ➡️ ความแปรปรวนนี้เกิดจากพฤติกรรมของโมเลกุล, แหล่งกำเนิดแสง, และอะตอมในกระบวนการสร้างลวดลาย ➡️ ส่งผลให้ yield ต่ำ, ผลิตล่าช้า, และประสิทธิภาพชิปลดลง ✅ “Stochastics Gap” คือช่องว่างระหว่างสิ่งที่สามารถพิมพ์ในห้องวิจัย กับสิ่งที่ผลิตได้จริงในโรงงาน ➡️ แม้จะพิมพ์ลวดลายขนาด 12nm ได้ใน R&D แต่ในโรงงานกลับติดที่ 16–18nm ➡️ ช่องว่างนี้ส่งผลต่อจำนวน die ต่อ wafer และรายได้ที่หายไป ✅ Fractilia เสนอวิธีแก้ปัญหาด้วยการวัดความสุ่มอย่างแม่นยำและออกแบบกระบวนการที่รองรับความสุ่ม ➡️ ใช้เทคโนโลยี FILM™ และ FAME™ เพื่อวัดความแปรปรวนแบบสุ่มในระดับนาโน ➡️ เสนอการออกแบบที่ตระหนักถึงความสุ่ม เช่น OPC แบบ local-aware และการเลือกวัสดุที่ลด noise ✅ ความแปรปรวนแบบสุ่มไม่สามารถแก้ด้วยการควบคุมแบบเดิม ➡️ ไม่ใช่ปัญหาเครื่องมือหรือการปรับพารามิเตอร์ ➡️ ต้องใช้การวิเคราะห์เชิงความน่าจะเป็นแทนการเฉลี่ยแบบเดิม ✅ การวัดความสุ่มอย่างแม่นยำช่วยให้ทีมออกแบบ, วิศวกร, และซัพพลายเออร์สื่อสารกันได้ดีขึ้น ➡️ สร้าง “ภาษากลาง” ในการวิเคราะห์ yield และ defect ➡️ ช่วยให้ตัดสินใจได้เร็วขึ้นและแม่นยำขึ้น ‼️ หากไม่แก้ปัญหา Stochastics Gap จะทำให้การผลิตชิประดับ 2nm และต่ำกว่าติดขัด ⛔ Yield ต่ำลง, ต้องใช้ mask หลายรอบ, และออกแบบชิปแบบประนีประนอม ⛔ สูญเสียรายได้จาก die ที่ผลิตได้น้อยลงต่อ wafer ‼️ โรงงานส่วนใหญ่ยังไม่มีเครื่องมือวัดความสุ่มอย่างแม่นยำในสายการผลิตจริง ⛔ แม้จะรู้ว่าปัญหามีอยู่ แต่ขาดเทคโนโลยีในการวัดและควบคุม ⛔ ทำให้ไม่สามารถปรับปรุงกระบวนการได้อย่างมีประสิทธิภาพ ‼️ การใช้ EUV และ High-NA EUV ทำให้ความสุ่มมีผลมากขึ้นในงบประมาณข้อผิดพลาด ⛔ ความสามารถในการพิมพ์ลวดลายเล็กลง แต่ความสุ่มกลับเพิ่มขึ้น ⛔ ทำให้ข้อผิดพลาดแบบสุ่มกลายเป็นปัจจัยหลักที่จำกัด yield ‼️ การไม่ตระหนักถึงความสุ่มตั้งแต่การออกแบบอาจทำให้ชิปไม่สามารถผลิตได้จริง ⛔ ออกแบบลวดลายที่สวยงามใน CAD แต่ไม่สามารถพิมพ์ได้ในโรงงาน ⛔ ต้องกลับไปแก้แบบใหม่ เสียเวลาและต้นทุน https://www.techradar.com/pro/the-semiconductor-industry-is-losing-billions-of-dollars-annually-because-of-this-little-obscure-quirk

🎮 เรื่องเล่าจากแดนมังกร: เมื่อ “TrueGPU” จุดไฟความหวังให้จีนเป็นเจ้าตลาดกราฟิก ในเดือนกรกฎาคม 2025 บริษัท Lisuan Technology จากจีนได้เปิดตัวกราฟิกการ์ดรุ่นแรกของตนเอง—Lisuan 7G106 และ 7G105—ที่ใช้สถาปัตยกรรม “TrueGPU” ซึ่งออกแบบขึ้นใหม่ทั้งหมดโดยทีมงานอดีตวิศวกรจาก Silicon Valley GPU ทั้งสองรุ่นผลิตบนเทคโนโลยี 6nm ของ TSMC และมีเป้าหมายชัดเจน: แข่งกับ NVIDIA RTX 4060 ในตลาดกลาง โดย 7G106 เน้นเกม ส่วน 7G105 เน้นงาน AI และองค์กร ที่น่าทึ่งคือ แม้จะเป็นรุ่นแรก แต่สามารถรันเกมระดับ AAA อย่าง Black Myth: Wukong และ Shadow of the Tomb Raider ที่ 4K High ได้เกิน 70 FPS! และยังมีฟีเจอร์ล้ำๆ อย่างการเรนเดอร์แบบ out-of-order, การจัดการงานแบบ multitasking 48 งานพร้อมกัน และระบบอัปสเกลภาพ NRSS ที่ตั้งใจชนกับ DLSS และ FSR ✅ Lisuan เปิดตัว GPU รุ่นแรกของจีนที่ใช้สถาปัตยกรรม TrueGPU ➡️ ผลิตบนเทคโนโลยี 6nm ของ TSMC ➡️ ออกแบบ instruction set, compute core และ software stack เองทั้งหมด ✅ Lisuan 7G106 (เกมมิ่ง) และ 7G105 (มืออาชีพ/AI) มีสเปกใกล้เคียงกัน ➡️ FP32 throughput สูงสุด 24 TFLOP/s ➡️ ใช้ GDDR6 ขนาด 12 GB และ 24 GB (ECC) ตามลำดับ ➡️ รองรับ DirectX 12, Vulkan 1.3, OpenGL 4.6, OpenCL 3.0 ✅ รองรับการเข้ารหัส/ถอดรหัสวิดีโอระดับ 8K ➡️ Decode AV1 และ HEVC ได้ถึง 8K60 ➡️ Encode HEVC ที่ 8K30 และ AV1 ที่ 4K30 ✅ รองรับการใช้งานแบบ virtual GPU ได้ถึง 16 หน่วย ➡️ เหมาะกับงาน cloud gaming, metaverse, robotics และ AI ขนาดใหญ่ ➡️ ใช้พลังงานประมาณ 225W ด้วยหัวต่อ PCIe 8-pin ✅ ผลทดสอบเบื้องต้นเทียบเคียง RTX 4060 ได้อย่างสูสี ➡️ 3DMark Fire Strike: 26,800 คะแนน ➡️ Geekbench 6 OpenCL: 111,290 คะแนน (สูงกว่า RTX 4060 ประมาณ 10%) ✅ เกมดังรันได้ลื่นไหลในระดับ 4K High settings ➡️ Black Myth: Wukong และ Wuchang: Fallen Feathers เกิน 70 FPS ➡️ Shadow of the Tomb Raider เกิน 80 FPS ✅ เริ่มผลิตจริงกันยายน 2025 หลังจากทดลองในเดือนสิงหาคม ➡️ ยังไม่ประกาศราคาหรือความเร็วสัญญาณนาฬิกา ➡️ เน้นตลาดจีนเป็นหลักเพื่อลดการพึ่งพาต่างชาติ ‼️ ยังไม่มีการทดสอบจากผู้ผลิตอิสระเพื่อยืนยันประสิทธิภาพจริง ⛔ ผลทดสอบทั้งหมดมาจากบริษัท Lisuan เอง ⛔ ต้องรอการรีวิวจากสื่อและผู้ใช้งานจริงเพื่อความน่าเชื่อถือ ‼️ ยังไม่รองรับ ray tracing แม้จะใช้ DirectX 12 ⛔ ไม่มี DirectX 12 Ultimate ⛔ อาจไม่เหมาะกับเกมที่เน้นกราฟิกแสงเงาขั้นสูง ‼️ ยังไม่มี HDMI output บนการ์ดรุ่นนี้ ⛔ ใช้ DisplayPort 1.4 ทั้งหมด ⛔ อาจไม่สะดวกสำหรับผู้ใช้ทั่วไปที่ต้องการต่อกับทีวีหรือจอ HDMI ‼️ ยังไม่ประกาศราคาขายและรุ่นย่อย (SKU) ⛔ อาจมีความเสี่ยงด้านความพร้อมของตลาด ⛔ ต้องจับตาว่าจะสามารถแข่งขันด้านราคากับแบรนด์ระดับโลกได้หรือไม่ https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/china-advances-toward-tech-independence-with-new-homegrown-6nm-gaming-and-ai-gpus-lisuan-7g106-runs-chinese-aaa-titles-at-4k-over-70-fps-and-matches-rtx-4060-in-synthetic-benchmarks

เรื่องนี้เก่าไปนิด แต่เป็นเรื่องที่ Storyฯ ประทับใจไม่ลืม ความมีอยู่ว่า ... “ซื้อตั๋วเครื่องบินเถอะ” เวยเวยตะลึงไป ภายในห้องทำงานของผู้ที่อยู่อีกปลายสาย เซียวไน่เอนหลังพิงพนักเก้าอี้ สายตาหยุดลงอยู่ที่กระถางต้นกระบองเพชรที่กำลังมีดอกบาน แววตาที่จับจ้องอยู่บนกลีบดอกไม้สีเหลืองนวลนั้นทอประกายอ่อนโยน “เวยเวย ดอกไม้ริมทางผลิบาน ค่อยๆ เดินทางกลับมาได้แล้ว” ... - จากเรื่อง <เวยเวย ยิ้มนี้พิชิตใจ> ผู้แต่ง กู้ม่าน ไม่ทราบยังพอจะจำกันได้บ้างไหม? ลูกเพจท่านที่อ่านหนังสือจะทราบว่าผู้แต่งมีแปลความหมายของประโยคสุดท้ายข้างต้นไว้สั้นๆ แต่ผู้ที่ดูแต่ละครจะงงหรือไม่... ทำไมนางเอกต้องทำหน้า “อิน” ขนาดนั้นเมื่อได้ยินประโยคนี้? “ดอกไม้ริมทางผลิบาน ค่อยๆ เดินทางกลับมาได้แล้ว” หรือ “陌上花开 可缓缓归矣” (ม่อซ่างฮวาคาย เข่อหวนห่วนกุยอี่) ประโยคนี้เป็นวลีที่ปรากฏในประวัติศาสตร์จริง อยู่ใน "จดหมายรัก" ขององค์เฉียนหลิว องค์เฉียนหลิวคืออ๋องผู้ก่อตั้งและเจ้าผู้ปกครองแคว้นอู๋เยวี่ย สมัยปีค.ศ. 852-932 (ยุคสมัยห้าราชวงศ์สิบแคว้น) มีพระชายาที่ทรงรักมากคือจวงมู่ฟูเหริน เพราะเป็นภรรยาที่เข้าหอร่วมพิธีแต่งงานและติดสอยห้อยตามพระองค์ไปทุกที่ จวงมู่ฟูเหรินมักจะเสด็จกลับไปเยี่ยมบ้านเกิดที่เมืองหลิงอันทุกปีในช่วงฤดูหนาว จวบจนฤดูใบไม้ผลิจึงเสด็จกลับมาหาพระสวามี มีอยู่ปีหนึ่ง อ๋องอู๋เยวี่ยทรงพระราชหัตถเลขาถึงพระนาง ส่วนหนึ่งของใจความนั้นมีวลีนี้ เป็นประโยคสั้นแต่แฝงด้วยความหมายประมาณว่า 1) ดอกไม้เริ่มผลิบานแล้ว ไฉนยังไม่กลับมา? คิดถึงนัก 2) ไม่ต้องรอจนเข้าฤดูใบไม้ผลิเต็มที่ก็ได้ เริ่มเดินทางกลับมาก็จะสัมผัสมันได้ในระหว่างทาง จวงมู่ฟูเหรินทรงเข้าพระทัยในความหมาย จึงเสด็จกลับโดยทันที (เอิ่ม... อ้อนสำเร็จด้วยเพียงอักษรเก้าตัว) เหตุการณ์นี้เป็นที่เล่าขานกันต่อมา เป็นวลีที่มีความหมายว่า สามีรักและคิดถึงภรรยายิ่งนัก รอคอยเธออยู่ ในเรื่อง “เวยเวยฯ” นี้ เซียวไน่ใช้วลีนี้เพื่อชวนให้เวยเวยกลับไปหา Storyฯ ทึ่งที่ว่า ทั้งเซียวไน่และเวยเวยต่างเป็นนักศึกษาคณะวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ แต่เป็นสองคนที่ผิดแปลกจากเพื่อนฝูงตรงที่ต่างมีความชอบในวัฒนธรรมและประวัติศาสตร์จีน ลูกเพจลองคิดสิคะ ถ้าเป็นคนอื่นในคณะเดียวกัน เซียวไน่ใช้วลีนี้ คนฟังจะ “เก๊ท” ไหมนะ Credit เนื้อหารวบรวมจาก: https://baike.baidu.com https://www.sohu.com/a/350631198_120260771 #เวยเวยยิ้มนี้พิชิตใจ #บทกวีจีนโบราณ StoryfromStory

**กล่องกลไกหลู่ปัน** สวัสดีค่ะ สืบเนื่องจากสัปดาห์ที่แล้วเราคุยกันเรื่อง <ปรปักษ์จำนน> ว่าพระเอกมีกล่องไม้ใบหนึ่งที่หวงมาก ห้ามนางเอกแตะต้อง แต่นางเอกปลดผนึกตัวล็อกของกล่องได้ด้วยการแก้ปริศนาเรียงภาพบนฝากล่องและในซีรีส์เรียกกล่องดังกล่าวว่า ‘จิ่วกงสั่ว’ (九宫锁) วันนี้เรามาคุยกันต่อเรื่องนี้ ดังที่ Storyฯ เคยเกริ่นไว้ กล่องดังกล่าวมีองค์ประกอบสองส่วนด้วยกัน คือ (1) ปริศนาภาพที่แทนตัวเลขเก้าช่องชุดพิเศษ ‘จิ่วกงถู’ (九宫图) ซึ่งเราคุยกันไปเมื่อสัปดาห์ที่แล้ว และ (2) กล่องที่มีกลไกในการล็อก จริงๆ แล้วกล่องที่มีกลไกในตัวนั้นมีชื่อเรียกรวมว่า ‘กล่องหลู่ปัน’ (魯班盒/หลู่ปันเหอ) ซึ่งการปลดล็อกอาจใช้ภาพปริศนาอย่างจิ่วกงถูหรือไม่ก็ได้ และกล่องหลู่ปันมีรากฐานมาจากสิ่งที่เรียกว่า ‘ล็อกหลู่ปัน’ หรือ ‘หลู่ปันสั่ว’ (魯班锁) ล็อกหลู่ปันนี้ จะเรียกว่า ‘ล็อก’ ก็อาจไม่ถูกเสียทีเดียวเพราะมันไม่ใช่กุญแจ แต่เป็นงานไม้ประดิษฐ์หลากรูปทรงซึ่งทำขึ้นจากการเอาชิ้นไม้มาประกอบและยึดเข้าด้วยกัน โดยชิ้นไม้ต่างๆ ถูกออกแบบมาให้มีร่องหรือเขี้ยวเพื่อเกี่ยวเข้ากัน (ดูตัวอย่างในรูปประกอบ 1) และบางตำนานกล่าวว่าขงเบ้งก็เคยทำของเล่นแบบนี้แจกให้ทหารเล่นฆ่าเวลา เป็นที่มาว่าบางครั้งมันก็ถูกเรียกว่า ‘ล็อกข่งหมิง’ (孔明锁) การถอดล็อกหลู่ปันจริงแล้วไม่ยากนัก เพราะจะมีไม้ชิ้นหนึ่งที่ทำหน้าที่เป็นตัวล็อกในการยึดไม้ชิ้นอื่นให้เข้าที่เพื่อคงรูปทรง เมื่อปลดตัวล็อกนี้ออกได้ ไม้ทุกชิ้นก็จะคลายตัวออกหรือถูกปลดออกจากกันได้โดยง่าย ความยากคือการหากุญแจนั้นให้พบ แต่... การเอามันเรียงประกอบเข้ากันใหม่นั้นยิ่งยากกว่าหลายเท่า ว่ากันว่าของเล่นดังกล่าวถูกคิดค้นขึ้นโดยหลู่ปันให้ลูกชายเล่นฆ่าเวลาเพื่อเป็นการฝึกสมอง (!!!) บ้างก็ว่าเขาทำขึ้นเพื่อทดสอบความฉลาดของลูก ในตำนานไม่ได้บอกว่าลูกชายตอนนั้นอายุกี่ขวบ บอกแต่ว่าเด็กชายใช้เวลาหนึ่งคืนจึงแกะมันสำเร็จ หลู่ปันผู้นี้เป็นนักประดิษฐ์และวิศวกรชื่อดังจากแคว้นหลู่ที่มีชีวิตอยู่ในยุคสมัยชุนชิว (ปี 507-444 ก่อนคริสตกาล) ชื่อจริงคือ ‘กงซูปัน’ ถูกยกย่องเป็นบิดาแห่งงานช่างไม้ มีผลงานมากมาย ทั้งที่คิดค้นขึ้นใหม่เองและที่พัฒนาปรับปรุงของเดิมให้ดีขึ้น ไม่ว่าจะเป็นเครื่องมือที่ช่วยเพิ่มผลผลิตทางการเกษตรหรือทำให้ชีวิตง่ายขึ้น (เช่น โม่หิน เครื่องขุดเจาะเอาน้ำบาดาลมาใช้) เครื่องมือช่วยงานก่อสร้าง (เช่น ไม้บรรทัดและไม้ฉาก เลื่อยแบบมีโครง วงเวียนเชือก พลั่ว กบไสไม้) หรือเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพทางการทหาร (เช่น บันไดพับได้ที่มีฐานสี่ล้อ เหล็กตะขอ) และกล่องหลู่ปันก็คือกล่องที่มีกลไกล็อก มีหลักการปลดล็อกคล้ายกุญแจหลู่ปัน กล่าวคือเมื่อปลดไม้ชิ้นสำคัญออกได้ ก็จะปลดผนึกกล่องได้ มีหลากหลายรูปแบบและหลากดีกรีความยาก (ดูตัวอย่างรูปประกอบ 2 ตัวปลดล็อกคือที่วงสีเขียวไว้) ต่อมาพัฒนาเป็นกลไกที่ซับซ้อนมากขึ้น นอกจากจะใช้กับกล่องเก็บของแล้ว ยังนำมาใช้กับเฟอร์นิเจอร์ เช่น ตู้ ลิ้นชักโต๊ะ เป็นต้น เป็นอีกหนึ่งสิ่งประดิษฐ์ที่ยังคงมีใช้งานในปัจจุบันแม้กาลเวลาจะผ่านไปสามพันปี และล็อกหลู่ปันยังมีใช้ในปัจจุบันเช่นกัน มันถูกพัฒนาเพิ่มดีกรีความยากด้วยจำนวนชิ้นไม้มากขึ้นและมีลูกเล่นมากขึ้น ไม่ว่าจะเป็นดีไซน์แบบชิ้นทึบหรือแบบเป็นโครงโปร่ง กลายเป็นของเล่นแนวปริศนาเพื่อพัฒนาทักษะเด็กที่ถูกนำไปใช้แพร่หลายทั่วโลก (ป.ล. หากอ่านแล้วชอบใจ อย่าลืมกดติดตามเพจนี้เพื่อป้องกันการกีดกันของเฟซบุ๊กด้วยนะคะ #StoryfromStory) ลิ้งค์บทความจิ่วกงถู: https://www.facebook.com/StoryfromStory/posts/1303627145098908 Credit รูปภาพจากในละครและจาก: https://www.cosmopolitan.com/tw/entertainment/movies/g64763291/the-prisoner-of-beauty/ https://chinesepuzzles.org/zh/interlocking-burr-puzzles/ https://zhuanlan.zhihu.com/p/33419316 https://keryi.com/2021/01/13/鲁班盒机关盒子3d数模图纸-solidworks设计-附stl/ https://ezone.hk/article/1832550/ Credit ข้อมูลรวบรวมจาก: https://thechinaproject.com/2020/10/19/lu-ban-chinas-inventor-of-everything/ https://baike.baidu.com/item/鲁班/346165 https://www.sohu.com/a/478024200_121065463 #ปรปักษ์จำนน #หลู่ปัน#หลู่ปันสั่ว #ข่งหมิงสั่ว #กล่องหลู่ปัน #สาระจีน

💥 เบื่อไหมกับกองสายไฟ สายเคเบิลที่รกพื้นที่และกำจัดยาก? 💥 มาถึงจุดเปลี่ยนที่ธุรกิจของคุณต้องมี! ขอแนะนำ เครื่องบดย่อยวัสดุเหลือใช้ Two Shafts Shredder นวัตกรรมล้ำหน้าที่จะช่วยให้การจัดการขยะสายไฟกลายเป็นเรื่องง่าย และสร้างมูลค่าเพิ่มได้อย่างไม่น่าเชื่อ! ✨ ทำไม Two Shafts Shredder ของเราถึงเป็นตัวเลือกที่ดีที่สุด? ✨ ✅ บดได้ทุกอย่าง... โดยเฉพาะสายไฟและสายเคเบิลทุกชนิด! ไม่ว่าจะเป็นสายทองแดง สายอลูมิเนียม สายเคเบิลใยแก้วนำแสง หรือสายโทรศัพท์ที่มีฉนวนหนาขนาดไหน เครื่องของเราก็เอาอยู่! ด้วยระบบใบมีดคู่ที่ทรงพลังและแม่นยำ ทำให้สายไฟและเคเบิลถูกบดย่อยเป็นชิ้นเล็กๆ อย่างสม่ำเสมอพร้อมสำหรับการแยกส่วนหรือรีไซเคิลต่อยอดทันที! ✅ สร้างมูลค่าเพิ่มให้กับธุรกิจคุณ! การบดย่อยสายไฟอย่างมีประสิทธิภาพ ช่วยให้คุณสามารถแยกทองแดง อลูมิเนียม หรือวัสดุมีค่าอื่นๆ ออกมาได้อย่างง่ายดาย เพิ่มโอกาสในการขายเศษวัสดุรีไซเคิล สร้างรายได้เสริมให้ธุรกิจของคุณได้อย่างเป็นกอบเป็นกำ! ✅ ทนทาน แกร่งทุกงานหนัก! ด้วยการออกแบบวิศวกรรมที่แข็งแกร่ง ใบมีดผลิตจากวัสดุคุณภาพสูง ทนทานต่อการสึกหรอ และมอเตอร์คู่กำลังสูง 10 HP (380V x 2 Motors) ทำให้เครื่องของเราพร้อมลุยงานหนักได้อย่างต่อเนื่อง ไม่ติดขัด! ✅ ปลอดภัย ใช้งานง่าย ไม่ยุ่งยาก! มีระบบ Emergency Switch เพื่อหยุดการทำงานฉุกเฉิน, Meter แสดงสถานะการทำงาน และฟังก์ชัน Reverse ที่ช่วยแก้ปัญหาวัสดุติดขัดได้อย่างรวดเร็ว ทำให้การทำงานของคุณราบรื่นและปลอดภัยไร้กังวล! นี่คือโอกาสทองที่จะยกระดับธุรกิจของคุณให้เหนือกว่า! ไม่ต้องเสียเวลาไปกับการจัดการขยะที่ไร้ประสิทธิภาพอีกต่อไป! ลงทุนกับ Two Shafts Shredder วันนี้ เพื่อประสิทธิภาพที่ยั่งยืนและผลกำไรที่เพิ่มขึ้น! 📍 ไม่อยากพลาดโอกาสดีๆ? แวะมาชมเครื่องจริงและปรึกษาผู้เชี่ยวชาญของเราได้ที่ ย.ย่งฮะเฮง! เวลาทำการ: จันทร์-ศุกร์ 8.00-17.00 น. | เสาร์ 8.00-16.00 น. 🗺️ คลิกดูแผนที่ร้าน: https://maps.app.goo.gl/9oLTmzwbArzJy5wc7 รีบติดต่อเราเพื่อรับข้อเสนอสุดพิเศษ ก่อนใคร! 💬 แชทกับเราได้เลย: m.me/yonghahheng หรือ LINE Business ID: @yonghahheng (มี@ข้างหน้า) / https://lin.ee/5H812n9 📞 โทรสายด่วน: 02-215-3515-9 | 081-3189098 🌐 เว็บไซต์: www.yoryonghahheng.com 📧 อีเมล: sales@yoryonghahheng.com | yonghahheng@gmail.com #เครื่องบดสายไฟ #เครื่องบดเคเบิล #TwoShaftsShredder #เครื่องบดย่อย #จัดการสายไฟ #รีไซเคิลสายไฟ #เศษสายไฟ #ขยะอิเล็กทรอนิกส์ #eWaste #ยย่งฮะเฮง #เครื่องจักรอุตสาหกรรม #ลดต้นทุน #เพิ่มพื้นที่ #โซลูชั่นขยะ #ธุรกิจรีไซเคิล #โรงงาน #อุตสาหกรรมไฟฟ้า #สายไฟ #สายเคเบิล #บดละเอียด #เครื่องจักรคุณภาพสูง #สร้างรายได้ #สิ่งแวดล้อม #จัดการของเสียอย่างมืออาชีพ #นวัตกรรมเครื่องจักร

🎙️ เรื่องเล่าจากเบื้องหลังระบบรัฐ: เมื่อ “นักพัฒนาจากต่างแดน” เข้าใกล้ระบบความมั่นคงเกินไป ข่าวต้นทางเริ่มจากการสืบสวนของ ProPublica ที่พบว่า Microsoft อนุญาตให้ “วิศวกรจากจีน” ทำงานร่วมกับระบบสำหรับลูกค้ารัฐบาลสหรัฐฯ โดยเฉพาะ DoD cloud — แม้จะมีการใช้ระบบ digital escorts ที่เป็นพลเมืองสหรัฐฯ คอยดูแล แต่รายงานพบว่า: 🔖 ผู้คุมบางคนไม่มีความรู้เชิงเทคนิคเพียงพอที่จะรู้ว่าสิ่งที่ถูกพัฒนาคือโค้ดปกติหรือ backdoor นี่คือช่องโหว่ร้ายแรง และไม่มีหน่วยงานของรัฐทราบว่าการจัดการลักษณะนี้เคยเกิดขึ้นมาก่อน แม้ยังไม่มีหลักฐานว่ามีการ “แฝงมัลแวร์หรือระบบสอดแนม” จากวิศวกรกลุ่มนี้ แต่ความเสี่ยงด้านการข่าวกรองระดับชาติถือว่าสูงมาก — ส่งผลให้: - รัฐมนตรีกลาโหมโพสต์ว่า “วิศวกรจากต่างประเทศต้องไม่เข้าถึงระบบของ DoD ไม่ว่าจะมาจากชาติไหน” - Microsoft ต้องปรับนโยบายทันที โดยยืนยันว่าทีมงานจากประเทศจีนจะไม่สามารถเข้าไปยุ่งเกี่ยวกับลูกค้ารัฐบาลสหรัฐฯ ได้อีก ✅ Microsoft เคยให้วิศวกรจากจีนร่วมงานกับระบบของกระทรวงกลาโหมสหรัฐฯ ➡️ ผ่านระบบ “digital escort” คือพนักงานสหรัฐคอยดูแลขณะทำงานร่วม ✅ ระบบ digital escort ถูกวิจารณ์ว่าไม่มีประสิทธิภาพจริง ➡️ เพราะผู้ดูแลบางคนไม่มีความรู้ technical เพียงพอที่จะตรวจโค้ด ✅ Microsoft ยืนยันว่าได้แจ้งรัฐบาลเกี่ยวกับระบบนี้แล้ว ➡️ แต่ทั้งเจ้าหน้าที่เก่าและปัจจุบันบอกว่า “ไม่เคยรู้มาก่อน” ✅ รัฐมนตรีกลาโหมสหรัฐฯ โพสต์แสดงจุดยืนว่าไม่ควรให้วิศวกรต่างชาติเข้าถึง DoD เลย ➡️ ชี้ว่าระบบความมั่นคงต้องมีมาตรฐานการคัดกรองสูงกว่านี้ ✅ Microsoft ออกแถลงการณ์ว่า ได้ยุติการให้ทีมจากประเทศจีนทำงานในโปรเจกรัฐบาลสหรัฐฯ แล้ว ➡️ และจะปรับระบบความปลอดภัยร่วมกับหน่วยงานความมั่นคงเพื่อป้องกันช่องโหว่เพิ่มเติม https://www.tomshardware.com/tech-industry/cyber-security/microsoft-to-stop-using-engineers-in-china-to-work-on-u-s-defense-computer-systems-in-wake-of-investigative-report-fears-of-exploitation-by-foreign-intelligence-services-spurs-immediate-change

'ดร.เอ้' ชี้เวียดนามแซงไทยด้วย 'มันสมอง' จี้รัฐบาลไทยเร่งหนุน 'เด็กไทย' คว้าทุนเรียนสหรัฐฯ สร้างเศรษฐกิจใหม่ https://www.thai-tai.tv/news/20391/ . #สุชัชวีร์ #การศึกษาไทย #ทุนการศึกษา #สหรัฐอเมริกา #IIE #เศรษฐกิจใหม่ #วิทยาศาสตร์และวิศวกรรมศาสตร์ #เด็กไทย #เวียดนาม #อนาคตประเทศไทย

คนไทยหนึ่งเดียวในศูนย์วิจัย AI ระดับโลก! 'น้องต้า' วิจัย AI เปลี่ยนโลก พร้อมชี้ความแตกต่างด้าน 'ความคาดหวัง' https://www.thai-tai.tv/news/20356/ . #การศึกษา #คนไทย #มหาวิทยาลัย #AI #วิจัย #เทคโนโลยี #เอ้สุชัชวีร์ #คนไทยไม่แพ้ชาติใดในโลก #AI #ปัญญาประดิษฐ์ #มหาวิทยาลัยแคลิฟอร์เนีย #เบิร์กลีย์ #BAIR #วิศวกรรมคอมพิวเตอร์ #การศึกษาสหรัฐ #น้องต้า #เอ้สุชัชวีร์