SK hynix เปิดตัวกลยุทธ์ AI NAND ยุคใหม่ พร้อม SSD ความจุระดับเพตะไบต์ และความเร็วทะลุ 100 ล้าน IOPS

ลองจินตนาการว่า AI ไม่ได้แค่ฉลาดขึ้น แต่ยังเร็วขึ้นและจัดการข้อมูลได้มหาศาลแบบที่ฮาร์ดดิสก์ธรรมดาเทียบไม่ติด ล่าสุด SK hynix ผู้ผลิตหน่วยความจำรายใหญ่จากเกาหลีใต้ ได้เปิดตัวกลยุทธ์ใหม่ในงาน Global Summit 2025 ที่จะเปลี่ยนโฉมวงการเก็บข้อมูลสำหรับ AI โดยเฉพาะ

พวกเขาแบ่งผลิตภัณฑ์ออกเป็น 3 สายหลัก ได้แก่ AIN D, AIN P และ AIN B ซึ่งแต่ละตัวมีจุดเด่นเฉพาะตัว:

AIN D (Density): ใช้เทคโนโลยี 3D QLC NAND เพื่อสร้าง SSD ที่มีความจุระดับ “เพตะไบต์” สำหรับเก็บข้อมูล AI ขนาดใหญ่ โดยมีเป้าหมายแทนที่ HDD แบบใกล้เคียงเซิร์ฟเวอร์

AIN P (Performance): SSD ที่ออกแบบมาเพื่อการประมวลผล AI โดยเฉพาะ เช่นการค้นหาฐานข้อมูลแบบเวกเตอร์ ด้วยความเร็วสูงถึง 100 ล้าน IOPS ผ่าน PCIe 6.0 ภายในปี 2027

AIN B (Bandwidth): ใช้เทคโนโลยี High Bandwidth Flash (HBF) ที่ร่วมพัฒนากับ SanDisk เพื่อให้ได้แบนด์วิดธ์ระดับเดียวกับ HBM แต่ยังไม่มีมาตรฐานกลางหรือตัวเลขประสิทธิภาพที่ชัดเจน

นอกจากนั้น SK hynix ยังร่วมมือกับ SanDisk จัดงาน “HBF Night” เพื่อผลักดันการพัฒนา ecosystem ของ NAND สำหรับ AI โดยเฉพาะ ซึ่งสะท้อนถึงแนวโน้มใหม่ที่ผู้ผลิตหน่วยความจำกำลังปรับตัวเพื่อรองรับการเติบโตของ AI อย่างรวดเร็ว

และถ้ามองจากภาพรวมของอุตสาหกรรมตอนนี้ เราจะเห็นว่าเทคโนโลยีเก็บข้อมูลกำลังกลายเป็นหัวใจสำคัญของการพัฒนา AI ไม่ใช่แค่เรื่องของชิปประมวลผลอีกต่อไป แต่รวมถึงการจัดเก็บและส่งข้อมูลที่เร็วและใหญ่กว่าที่เคยเป็นมา

กลยุทธ์ใหม่ของ SK hynix สำหรับตลาด AI
เปิดตัวผลิตภัณฑ์ NAND 3 สาย: AIN D, AIN P, AIN B
มุ่งเน้นการใช้งานเฉพาะด้าน เช่น การเก็บข้อมูล, การประมวลผล, และการส่งข้อมูลความเร็วสูง

AIN D: ความจุสูงสุดในตลาด
ใช้ 3D QLC NAND เพื่อสร้าง SSD ความจุระดับเพตะไบต์
ตั้งเป้าแทนที่ nearline HDD สำหรับเซิร์ฟเวอร์ AI

AIN P: SSD ความเร็วสูงสำหรับ AI inference
รองรับการประมวลผลแบบละเอียด เช่น vector search
ความเร็วสูงสุด 100 ล้าน IOPS ผ่าน PCIe 6.0 ภายในปี 2027
มีข้อจำกัดด้านแบนด์วิดธ์ของ PCIe 6.0 x4 ที่ต้องใช้ x8 หรือ x16 เพื่อให้ถึงเป้าหมาย

AIN B: เทคโนโลยีใหม่ High Bandwidth Flash
พัฒนาโดยร่วมมือกับ SanDisk
เป้าหมายคือให้แบนด์วิดธ์ระดับ HBM แต่ยังไม่มีมาตรฐานกลาง
เหมาะสำหรับงาน inference ที่ต้องการ throughput สูงโดยไม่ต้องเพิ่ม accelerator

ความร่วมมือเพื่อผลักดันมาตรฐานใหม่
SK hynix และ SanDisk จัดงาน HBF Night เพื่อรวมผู้พัฒนา ecosystem
สะท้อนการเปลี่ยนแปลงของตลาด NAND ที่มุ่งสู่ AI โดยเฉพาะ

ข้อจำกัดด้านเทคโนโลยีที่ต้องจับตา
PCIe 6.0 x4 ไม่สามารถรองรับ 100 ล้าน IOPS ได้จริง ต้องใช้ x8 หรือ x16
AIN B ยังไม่มีตัวเลขประสิทธิภาพหรือกำหนดการวางจำหน่ายที่ชัดเจน
มาตรฐานของ HBF ยังไม่ถูกกำหนด ทำให้การใช้งานยังไม่แพร่หลาย

https://www.tomshardware.com/pc-components/ssds/sk-hynix-unveils-ai-nand-strategy-including-gargantuan-petabyte-class-qlc-ssds-ultra-fast-hbf-and-100m-iops-ssds-also-in-the-pipeline

Phononic เผยเทคโนโลยีระบายความร้อนแบบใหม่ ช่วยเพิ่มพลัง AI GPU ของ NVIDIA คืนทุนได้ในไม่กี่เดือน

Phononic บริษัทเทคโนโลยีด้านการระบายความร้อน เปิดเผยว่าเทคโนโลยี thermoelectric cooling (TEC) ของตนสามารถเพิ่มประสิทธิภาพของ GPU สำหรับงาน AI ได้อย่างมีนัยสำคัญ โดยเฉพาะกับชิป NVIDIA H100 และ Blackwell รุ่นล่าสุด ซึ่งมีความร้อนสูงมากจากการประมวลผล LLM และ GenAI ที่ซับซ้อน การควบคุมอุณหภูมิอย่างแม่นยำช่วยให้ GPU ทำงานได้เต็มประสิทธิภาพ ลดการ throttling และเพิ่ม throughput ได้อย่างชัดเจน

Larry Yang, Chief Product Officer ของ Phononic อธิบายว่า GPU สมัยใหม่มีข้อจำกัดด้านความร้อน โดยเฉพาะชิป HBM (High Bandwidth Memory) ที่อยู่ติดกับ GPU ซึ่งมักเป็นจุดร้อนที่สุด หากสามารถลดอุณหภูมิของ HBM ได้ ก็จะช่วยให้ GPU ทำงานได้เร็วขึ้นโดยไม่ต้องเพิ่มจำนวน GPU ส่งผลให้ต้นทุนรวมลดลง และสามารถคืนทุนจากการลงทุนในระบบ AI ได้ภายใน “หลักเดือนเดียว”

Phononic ใช้เทคโนโลยี solid-state cooling ที่ไม่มีชิ้นส่วนเคลื่อนไหว ตอบสนองเร็วระดับมิลลิวินาที และสามารถควบคุมอุณหภูมิแบบเฉพาะจุด (localized cooling) ได้อย่างแม่นยำ โดยติดตั้ง TEC ไว้บน HBM แต่ละตัว พร้อมระบบควบคุมอัจฉริยะที่ปรับระดับความเย็นตามโหลดงานจริง

นอกจากนี้ ยังมีการพูดถึงการนำเทคโนโลยีนี้ไปใช้กับ AI ASICs และชิปเครือข่าย เช่น optical transceivers และ switch ASICs ซึ่งมีปัญหาความร้อนคล้ายกัน

เทคโนโลยี thermoelectric cooling (TEC) ของ Phononic
ใช้หลักการ solid-state ไม่มีพัดลมหรือของเหลว
ตอบสนองเร็วระดับมิลลิวินาที ควบคุมอุณหภูมิแบบเฉพาะจุด
ติดตั้งบน HBM เพื่อป้องกันการ throttling และเพิ่ม performance

ผลลัพธ์จากการใช้งานกับ GPU NVIDIA
เพิ่ม throughput ของ H100 และ Blackwell ได้อย่างชัดเจน
ลดจำนวน GPU ที่ต้องใช้ในระบบ AI
คืนทุนจากการลงทุนได้ภายใน “single-digit months”

ปัญหาความร้อนใน AI GPU
HBM เป็นจุดร้อนหลักในแพ็กเกจ GPU
ความร้อนสูงทำให้ต้องลดความเร็วการทำงานของ GPU
การระบายความร้อนที่ดีช่วยให้ใช้ศักยภาพของ GPU ได้เต็มที่

การขยายไปยังชิปอื่น ๆ
ใช้กับ optical transceivers และ switch ASICs ได้
รองรับการใช้งานในดาต้าเซ็นเตอร์ขนาดใหญ่
มีระบบควบคุมผ่าน API และซอฟต์แวร์ orchestration

https://wccftech.com/nvidias-ai-gpu-performance-can-be-increased-to-bring-payback-to-the-order-of-single-digit-months-says-phononic-chief-product-officer/

Audio-Technica เปิดตัว ATH-ADX7000 – หูฟังระดับออดิโอไฟล์รุ่นใหม่ พร้อมไดรเวอร์ 58 มม. และดีไซน์แม่นยำขั้นสุด

Audio-Technica แบรนด์เครื่องเสียงชื่อดังจากญี่ปุ่นเปิดตัวหูฟังรุ่นใหม่ ATH-ADX7000 ซึ่งเป็นหูฟังแบบ open-back ที่ออกแบบมาเพื่อผู้ฟังระดับออดิโอไฟล์โดยเฉพาะ จุดเด่นของรุ่นนี้คือการใช้ไดรเวอร์ HXDT ขนาดใหญ่ถึง 58 มม. ที่พัฒนาขึ้นใหม่ทั้งหมด เพื่อให้เสียงมีความชัดเจน ละเอียด และเป็นธรรมชาติที่สุดเท่าที่เคยมีมา

ตัวไดรเวอร์ถูกติดตั้งด้วยเทคโนโลยี Core Mount ที่วาง voice coil ไว้ตรงกลางของ housing เพื่อให้ตำแหน่งเสียงแม่นยำสูงสุด โครงสร้างของหูฟังใช้วัสดุอลูมิเนียมแบบรังผึ้งและแมกนีเซียมอัลลอยด์ ทำให้มีน้ำหนักเบาเพียง 270 กรัม และช่วยลดการสั่นสะเทือนที่ไม่พึงประสงค์

ATH-ADX7000 มาพร้อมสายถอดได้ 2 แบบ ได้แก่ สาย balanced แบบ 4-pin XLRM และสาย unbalanced แบบ 6.3 มม. พร้อมกล่องแข็งสำหรับพกพา โดยจะวางจำหน่ายตั้งแต่วันที่ 31 ตุลาคม ในราคา $3,499 (ประมาณ 126,000 บาท)

จุดเด่นของ ATH-ADX7000
ใช้ไดรเวอร์ HXDT ขนาด 58 มม. ที่พัฒนาขึ้นใหม่
ติดตั้งด้วยเทคโนโลยี Core Mount เพื่อความแม่นยำของเสียง
โครงสร้างอลูมิเนียมรังผึ้งและแมกนีเซียมอัลลอยด์ น้ำหนักเบาเพียง 270 กรัม
มาพร้อมสายถอดได้ 2 แบบ: balanced และ unbalanced
รวมกล่องแข็งสำหรับพกพา และมีหมายเลขซีเรียลเฉพาะแต่ละตัว

การออกแบบเพื่อคุณภาพเสียงสูงสุด
ดีไซน์ open-back เพื่อความโปร่งของเสียง
วัสดุช่วยลดการสั่นสะเทือนและเพิ่มความบริสุทธิ์ของเสียง
รองรับการใช้งานกับแอมป์ระดับสูงสำหรับผู้ฟังออดิโอไฟล์

การวางจำหน่าย
เริ่มวางขายวันที่ 31 ตุลาคม
ราคา $3,499 หรือประมาณ 126,000 บาท
ถือเป็นหูฟังระดับไฮเอนด์ที่เหนือกว่าหูฟังทั่วไปในตลาด

ข้อควรระวังและข้อจำกัด
ราคาสูงมาก เหมาะเฉพาะผู้ใช้งานระดับออดิโอไฟล์จริงจัง
ต้องใช้แอมป์คุณภาพสูงเพื่อดึงศักยภาพของหูฟังออกมาเต็มที่
ดีไซน์ open-back ไม่เหมาะกับการใช้งานในพื้นที่สาธารณะหรือเสียงรบกวนเยอะ
น้ำหนักเบาแต่ยังต้องพิจารณาความสบายในการใช้งานระยะยาว

https://www.techradar.com/televisions/japanese-hi-fi-great-audio-technica-just-launched-a-pair-of-hardcore-audiophile-headphones-with-a-new-driver-and-ultra-precise-audio-design

“9 เครื่องมือจัดการ Attack Surface ที่องค์กรควรรู้ – ป้องกันภัยไซเบอร์ก่อนถูกเจาะ!”

ในยุคที่ระบบ IT เชื่อมต่อกับโลกภายนอกตลอดเวลา การรู้ว่า “อะไรเปิดเผยอยู่บ้าง” คือกุญแจสำคัญในการป้องกันการโจมตี เครื่องมือประเภท CAASM (Cyber Asset Attack Surface Management) และ EASM (External Attack Surface Management) จึงกลายเป็นหัวใจของการรักษาความปลอดภัยระดับองค์กร

บทความจาก CSO Online ได้รวบรวม 9 เครื่องมือเด่นที่ช่วยค้นหาและจัดการช่องโหว่ในระบบขององค์กร โดยแต่ละตัวมีจุดเด่นต่างกัน เช่น การมองจากมุมของแฮกเกอร์, การเชื่อมต่อกับระบบภายใน, หรือการวิเคราะห์ความเสี่ยงเชิงธุรกิจ

เป้าหมายของเครื่องมือเหล่านี้คือการลด “ข้อมูลที่แฮกเกอร์มองเห็น” ให้เหลือน้อยที่สุด โดยยังคงให้บริการธุรกิจได้ตามปกติ และสามารถตรวจจับการเปลี่ยนแปลงแบบเรียลไทม์ เช่น การเพิ่ม asset ใหม่ หรือการเปลี่ยน config ที่อาจเกิดจาก human error หรือการโจมตี

ความเข้าใจพื้นฐานของ Attack Surface
หมายถึงทรัพยากรทั้งหมดที่เข้าถึงได้จากอินเทอร์เน็ต เช่น IP, domain, application
รวมถึง open ports, SSL, server platform และ protocol ที่ใช้งาน
ช่องโหว่เกิดจาก config ผิดพลาดหรือ software ที่ยังไม่ได้ patch
แม้ asset จะอยู่ใน data center ก็ยังเสี่ยง หากไม่มีการ monitor ที่ดี

ความสามารถของเครื่องมือ CAASM/EASM
ตรวจจับ asset ใหม่และ config drift แบบเรียลไทม์
วิเคราะห์ความเสี่ยงจากทั้งมุมเทคนิคและมุมธุรกิจ
เชื่อมต่อกับระบบภายใน เช่น Jira, ServiceNow, Slack
บางตัวสามารถทำ remediation อัตโนมัติหรือผ่าน playbook

เครื่องมือเด่นที่แนะนำ
Axonius – เน้น asset inventory และ policy compliance เช่น PCI/HIPAA
CrowdStrike Falcon Surface – มองจากมุมแฮกเกอร์ พร้อม remediation ผ่าน integration
CyCognito – วิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่าง asset และจัดลำดับความเสี่ยง
Informer – ค้นหา asset บน web/API พร้อม pen testing เสริม
JupiterOne – แสดง asset แบบ visual map พร้อม query ขั้นสูง
Microsoft Defender EASM – ค้นหา shadow IT และ probe ทุก layer ของ tech stack
Rapid7 InsightVM – มีสิทธิ์ออก CVE ใหม่ พร้อม dashboard วิเคราะห์แบบเจาะลึก
SOCRadar AttackMapper – ตรวจ SSL, DNS, defacement และ correlate กับวิธีโจมตี
Tenable.asm – วิเคราะห์ asset ด้วย metadata กว่า 200 field พร้อม context เชิงธุรกิจ

ข้อควรระวังและคำเตือน
การ scan แบบ periodic ไม่เพียงพอ ต้องใช้ monitoring แบบต่อเนื่อง
การไม่จัดการ config drift อาจเปิดช่องให้โจมตีโดยไม่รู้ตัว
หากไม่เชื่อมโยง asset กับ context ธุรกิจ อาจจัดลำดับความเสี่ยงผิด
การใช้หลายเครื่องมือโดยไม่มีการบูรณาการ อาจทำให้ข้อมูลกระจัดกระจาย
การไม่ฝึกซ้อม incident response ทำให้ 57% ของเหตุการณ์จริงไม่เคยถูกจำลองมาก่อน

https://www.csoonline.com/article/574797/9-attack-surface-discovery-and-management-tools.html

“Intel เปิดตัว Crescent Island” — GPU สำหรับงาน AI โดยเฉพาะ พร้อมหน่วยความจำ 160GB

Intel ประกาศเปิดตัว GPU รุ่นใหม่สำหรับศูนย์ข้อมูลโดยเฉพาะในชื่อ “Crescent Island” ซึ่งออกแบบมาเพื่อรองรับงาน inference หรือการประมวลผลโมเดล AI ที่ผ่านการฝึกมาแล้ว โดยใช้สถาปัตยกรรม Xe3P ที่พัฒนาต่อจาก Xe3 ซึ่งเคยใช้ในซีพียู Core Ultra 300-series รุ่น Panther Lake

จุดเด่นของ Crescent Island คือการมาพร้อมหน่วยความจำ LPDDR5X ขนาดมหาศาลถึง 160GB ซึ่งมากกว่าการ์ดจอทั่วไปหลายเท่า โดยใช้ชิป LPDDR5X จำนวน 20 ตัว ซึ่งแต่ละตัวมีความจุ 8Gb และเชื่อมต่อผ่านอินเทอร์เฟซรวม 640 บิต หรืออาจเป็นการแบ่งเป็น 2 GPU ที่เชื่อมต่อผ่าน 320 บิตต่อฝั่ง

การออกแบบนี้ช่วยให้สามารถรองรับข้อมูลหลากหลายประเภทที่ใช้ในงาน inference ได้ดีขึ้น และยังเหมาะกับการใช้งานในเซิร์ฟเวอร์แบบระบายความร้อนด้วยอากาศ ซึ่งช่วยลดต้นทุนและพลังงาน

Intel วางแผนจะเริ่มส่งตัวอย่าง Crescent Island ให้ลูกค้าในช่วงครึ่งหลังของปี 2026 และอาจเปิดเผยข้อมูลเพิ่มเติมในงาน OCP หรือ SC25 ที่จะจัดขึ้นในอนาคต

ข้อมูลในข่าว
Intel เปิดตัว GPU “Crescent Island” สำหรับงาน inference โดยเฉพาะ
ใช้สถาปัตยกรรม Xe3P ที่พัฒนาต่อจาก Xe3
มาพร้อมหน่วยความจำ LPDDR5X ขนาด 160GB
ใช้ชิป LPDDR5X จำนวน 20 ตัว เชื่อมต่อผ่านอินเทอร์เฟซ 640 บิต หรือแบ่งเป็น 2 GPU
รองรับข้อมูลหลากหลายประเภทสำหรับงาน AI
ออกแบบให้เหมาะกับเซิร์ฟเวอร์แบบระบายความร้อนด้วยอากาศ
เริ่มส่งตัวอย่างในครึ่งหลังของปี 2026

คำเตือนจากข้อมูลข่าว
ยังไม่มีข้อมูลประสิทธิภาพที่ชัดเจนจาก Intel
การใช้ LPDDR5X อาจมีข้อจำกัดด้านการเชื่อมต่อเมื่อเทียบกับ GDDR6
หากใช้ 2 GPU ต้องมีการจัดการซอฟต์แวร์ที่ซับซ้อนมากขึ้น
การใช้งานในเซิร์ฟเวอร์แบบระบายความร้อนด้วยอากาศอาจมีข้อจำกัดด้านพลังงานและความร้อนในบางกรณี

https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/intel-unveils-crescent-island-an-inference-only-gpu-with-xe3p-architecture-and-160gb-of-memory

“Jane Goodall เสียชีวิตในวัย 91 — นักวิทยาศาสตร์ผู้เปลี่ยนความเข้าใจของมนุษย์ต่อสัตว์โลก”

Jane Goodall นักธรรมชาติวิทยาและนักอนุรักษ์ชื่อดังระดับโลก ได้เสียชีวิตอย่างสงบในรัฐแคลิฟอร์เนียเมื่อวันที่ 1 ตุลาคม 2025 ขณะอยู่ระหว่างการเดินสายบรรยายในสหรัฐฯ เธอจากไปในวัย 91 ปี โดยสถาบัน Jane Goodall Institute ได้ประกาศข่าวผ่านช่องทางโซเชียลมีเดีย พร้อมยกย่องว่า “การค้นพบของเธอได้พลิกโฉมวิทยาศาสตร์ และการอุทิศตนเพื่อธรรมชาติคือแรงบันดาลใจให้คนทั่วโลก”

Goodall เริ่มต้นเส้นทางวิทยาศาสตร์โดยไม่มีวุฒิการศึกษาระดับมหาวิทยาลัย แต่ด้วยความหลงใหลในสัตว์และธรรมชาติ เธอเดินทางไปเคนยาในปี 1957 และได้พบกับนักมานุษยวิทยาชื่อดัง Louis Leakey ซึ่งส่งเธอไปศึกษาชิมแปนซีในป่า Gombe ประเทศแทนซาเนีย

ในปี 1960 เธอค้นพบว่า ชิมแปนซีสามารถใช้และสร้างเครื่องมือได้ เช่น การใช้ใบหญ้าเพื่อจับปลวก ซึ่งเป็นพฤติกรรมที่เคยเชื่อว่าเป็นเอกลักษณ์ของมนุษย์เท่านั้น การค้นพบนี้ทำให้โลกต้อง “นิยามมนุษย์ใหม่” และเปิดประตูสู่การศึกษาพฤติกรรมสัตว์ในมิติที่ลึกซึ้งขึ้น

Goodall ยังเป็นผู้บุกเบิกการตั้งชื่อให้กับชิมแปนซีแต่ละตัว เช่น David Greybeard, Flo และ Flint แทนการใช้หมายเลข ซึ่งเป็นแนวทางที่ถูกวิพากษ์วิจารณ์ในยุคนั้น แต่ต่อมากลับกลายเป็นมาตรฐานใหม่ในวงการวิทยาศาสตร์สัตว์

เธอพบว่าชิมแปนซีมีอารมณ์ ความรัก ความเศร้า และแม้แต่ความรุนแรงที่คล้ายคลึงกับมนุษย์ โดยเฉพาะเหตุการณ์ “สงครามสี่ปี” ที่กลุ่มชิมแปนซี Kasakela โจมตีและทำลายกลุ่มเพื่อนบ้านอย่างเป็นระบบ ซึ่งเปลี่ยนมุมมองของ Goodall ต่อธรรมชาติของสัตว์อย่างสิ้นเชิง

นอกจากงานวิจัย เธอยังเป็นนักเคลื่อนไหวด้านสิ่งแวดล้อมและสิทธิสัตว์ โดยก่อตั้ง Jane Goodall Institute ในปี 1977 และโครงการ Roots & Shoots เพื่อส่งเสริมเยาวชนในกว่า 130 ประเทศให้ร่วมอนุรักษ์โลก เธอได้รับรางวัลระดับโลกมากมาย รวมถึงเหรียญ Presidential Medal of Freedom จากสหรัฐฯ และตำแหน่ง Messenger of Peace จากสหประชาชาติ

https://www.latimes.com/obituaries/story/2025-10-01/jane-goodall-chimpanzees-dead

“Firefox เร่งสปีด HTTP/3 ด้วย Rust — ปรับโครงสร้าง UDP I/O ใหม่หมด เพิ่มความเร็ว 4 เท่า พร้อมรับมือโลกอินเทอร์เน็ตยุค QUIC”

ในยุคที่ HTTP/3 กลายเป็นมาตรฐานใหม่ของการสื่อสารบนเว็บ และ QUIC ซึ่งเป็นโปรโตคอลที่ทำงานบน UDP กลายเป็นหัวใจของมัน Firefox จึงต้องปรับตัวครั้งใหญ่เพื่อให้ทันกับความเร็วและความปลอดภัยที่โลกต้องการ

โปรเจกต์นี้เริ่มต้นกลางปี 2024 โดยทีม Mozilla ตั้งเป้า “เขียนใหม่หมด” สำหรับระบบ UDP I/O ที่ใช้ใน QUIC โดยเปลี่ยนจาก NSPR (Netscape Portable Runtime) ซึ่งใช้ API เก่าอย่าง sendto และ recvfrom มาเป็น quinn-udp ซึ่งเป็นไลบรารีที่เขียนด้วย Rust — ภาษาที่ปลอดภัยด้านหน่วยความจำและเข้ากันได้ดีกับ QUIC ที่ Firefox ใช้อยู่แล้ว

ผลลัพธ์คือความเร็วที่เพิ่มขึ้นอย่างมหาศาล ในบางกรณีที่ CPU เป็นตัวจำกัด Firefox สามารถเพิ่ม throughput จากไม่ถึง 1 Gbit/s เป็น 4 Gbit/s ได้จริง และยังสามารถรองรับฟีเจอร์ใหม่อย่าง ECN (Explicit Congestion Notification) ได้เต็มรูปแบบ

การปรับปรุงนี้ไม่ใช่แค่เรื่องของโค้ด แต่ต้องเจอกับความท้าทายจากระบบปฏิบัติการแต่ละตัว เช่น:

บน Windows: พบปัญหากับ URO และ USO ที่ทำให้โหลดบางเว็บไม่ได้ และบางกรณีถึงขั้นทำให้ driver crash
บน MacOS: มี system call ลับที่ชื่อ sendmsg_x และ recvmsg_x แต่ไม่กล้าใช้จริงเพราะ Apple อาจถอดออกเมื่อไรก็ได้
บน Linux: เป็นระบบที่รองรับ segmentation offloading ได้ดีที่สุด และ Firefox เลือกใช้ GSO/GRO แทน sendmmsg เพราะเหมาะกับการใช้ socket แยกต่อ connection
บน Android: ต้องรับมือกับระบบเก่าอย่าง Android 5 และปัญหา ECN บน API ต่ำกว่า 25 ที่ทำให้ต้อง retry แบบพิเศษ

แม้จะยังมีข้อจำกัดในบางระบบ แต่การเปลี่ยนแปลงครั้งนี้ถือเป็นก้าวสำคัญของ Firefox ในการเตรียมพร้อมสำหรับโลกอินเทอร์เน็ตที่ใช้ QUIC เป็นแกนหลัก และเปิดโอกาสให้โครงการอื่น ๆ ที่ต้องการ UDP I/O ที่เร็วและปลอดภัยสามารถนำไปใช้ต่อได้

ข้อมูลสำคัญจากข่าว
Firefox เปลี่ยนระบบ UDP I/O จาก NSPR มาใช้ quinn-udp ที่เขียนด้วย Rust
QUIC ใน Firefox ใช้ Rust อยู่แล้ว ทำให้การรวมโค้ดเป็นไปอย่างราบรื่น
ความเร็วเพิ่มขึ้นจาก <1 Gbit/s เป็น 4 Gbit/s ในบางกรณีที่ CPU เป็นตัวจำกัด
รองรับ ECN เต็มรูปแบบ ทำให้สามารถส่งข้อมูล congestion-aware ได้
บน Linux ใช้ GSO/GRO แทน sendmmsg เพราะเหมาะกับการใช้ socket แยกต่อ connection
บน MacOS พบ system call ลับ sendmsg_x และ recvmsg_x แต่ไม่กล้าใช้จริง
บน Windows พบปัญหากับ URO และ USO ที่ทำให้โหลดเว็บ fosstodon ไม่ได้
บน Android ต้องรองรับระบบเก่าและแก้ปัญหา ECN บน API ต่ำ
Firefox ใช้ socket แยกต่อ connection เพื่อเพิ่มความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้

ข้อมูลเสริมจากภายนอก
QUIC เป็นโปรโตคอลที่ Google พัฒนาขึ้น และกลายเป็นพื้นฐานของ HTTP/3
ECN เป็นฟีเจอร์ที่ช่วยให้ระบบเครือข่ายแจ้งเตือนความแออัดโดยไม่ต้อง drop packet
GSO (Generic Segmentation Offload) และ GRO (Generic Receive Offload) เป็นเทคนิคที่ช่วยลดภาระ CPU โดยให้ NIC ทำงานแทน
Rust เป็นภาษาที่ได้รับความนิยมในงานระบบเพราะปลอดภัยด้านหน่วยความจำและเร็ว
Cloudflare เป็นหนึ่งในผู้ให้บริการที่ใช้ QUIC อย่างหนัก และมี benchmark ที่แสดงประสิทธิภาพของ UDP I/O แบบใหม่

https://max-inden.de/post/fast-udp-io-in-firefox/

“Intel ทุ่มพันล้านดอลลาร์สั่งเครื่อง High-NA EUV จาก ASML — เดิมพันครั้งใหญ่กับเทคโนโลยี 14A ที่อาจกำหนดอนาคตของอุตสาหกรรมชิป”

Intel กำลังเดินเกมครั้งสำคัญในสนามผลิตชิประดับสูง ด้วยการเพิ่มคำสั่งซื้อเครื่องพิมพ์ลายวงจรแบบ High-NA EUV จาก ASML บริษัทเทคโนโลยีลิธอกราฟีจากเนเธอร์แลนด์ ซึ่งถือเป็น “อุปกรณ์ศักดิ์สิทธิ์” ของวงการเซมิคอนดักเตอร์ ด้วยราคาต่อเครื่องสูงถึง 370 ล้านดอลลาร์ และความสามารถในการพิมพ์ลายละเอียดระดับ 8 นาโนเมตรในครั้งเดียว

จากเดิมที่ Intel สั่งซื้อเพียงหนึ่งเครื่อง ตอนนี้มีรายงานว่าเพิ่มเป็นสองเครื่อง และอาจใช้เงินลงทุนรวมกว่า 1–2 พันล้านดอลลาร์เฉพาะในส่วนของอุปกรณ์ลิธอกราฟี เพื่อเตรียมพร้อมสำหรับกระบวนการผลิตชิปรุ่นใหม่ที่เรียกว่า “14A” ซึ่งจะเป็นโหนดที่ใช้ High-NA EUV อย่างเต็มรูปแบบเป็นครั้งแรก

14A ถูกวางเป็น “เดิมพันสุดท้าย” ของ Intel Foundry Services (IFS) โดยผู้บริหารระบุชัดว่า หากโหนดนี้ไม่สามารถดึงลูกค้าภายนอกได้มากพอ บริษัทอาจต้องถอนตัวจากการแข่งขันในตลาดชิประดับสูง ซึ่งหมายความว่า 14A ไม่ใช่แค่เทคโนโลยีใหม่ แต่เป็นจุดชี้ชะตาของธุรกิจทั้งแผนก

เทคโนโลยี High-NA EUV มีความสามารถเหนือกว่าเครื่อง Low-NA เดิม โดยสามารถลดจำนวนขั้นตอนการผลิตจาก 40 ขั้นตอนเหลือเพียง “หลักหน่วย” และมีความแม่นยำสูงกว่าถึง 1.7 เท่า ซึ่งช่วยเพิ่ม yield และลดต้นทุนในระยะยาว แม้จะมีต้นทุนเริ่มต้นที่สูงมาก

Intel ได้เริ่มทดสอบเครื่อง High-NA EUV ที่โรงงาน D1X ในรัฐโอเรกอน และสามารถพิมพ์เวเฟอร์ได้กว่า 30,000 แผ่นในไตรมาสเดียว ซึ่งถือเป็นการทดสอบที่ล้ำหน้ากว่าคู่แข่งอย่าง TSMC และ Samsung ที่ยังใช้ Low-NA EUV เป็นหลัก

ข้อมูลสำคัญจากข่าว
Intel เพิ่มคำสั่งซื้อเครื่อง High-NA EUV จาก ASML เป็นสองเครื่อง
เครื่องแต่ละตัวมีราคาประมาณ 370 ล้านดอลลาร์ รวมลงทุนกว่า 1–2 พันล้านดอลลาร์
ใช้สำหรับกระบวนการผลิตชิปรุ่นใหม่ “14A” ที่จะใช้ High-NA EUV อย่างเต็มรูปแบบ
14A เป็นโหนดที่ Intel วางเป็นจุดชี้ชะตาของธุรกิจ Foundry
หากไม่สามารถดึงลูกค้าภายนอกได้ อาจต้องถอนตัวจากตลาดชิประดับสูง
เครื่อง High-NA EUV สามารถพิมพ์ลายละเอียดระดับ 8 นาโนเมตรในครั้งเดียว
ลดขั้นตอนการผลิตจาก 40 เหลือเพียงหลักหน่วย และเพิ่ม yield อย่างมีนัยสำคัญ
Intel ทดสอบเครื่องที่โรงงาน D1X และพิมพ์เวเฟอร์ได้กว่า 30,000 แผ่นในไตรมาสเดียว
คู่แข่งอย่าง TSMC และ Samsung ยังใช้ Low-NA EUV เป็นหลักในโหนดปัจจุบัน

ข้อมูลเสริมจากภายนอก
14A ใช้เทคโนโลยี RibbonFET 2 และ PowerDirect ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพต่อวัตต์ 15–20%
Turbo Cells ใน 14A เป็นเซลล์พิเศษที่ช่วยให้ CPU/GPU ทำงานเร็วขึ้นโดยไม่เพิ่มพื้นที่หรือพลังงาน
เครื่อง High-NA EUV รุ่น EXE:5000 จาก ASML เป็นเครื่องพาณิชย์ตัวแรกของโลก
ASML สามารถพิมพ์เส้นขนาด 10nm ได้สำเร็จในห้องทดลองที่เนเธอร์แลนด์
การใช้ High-NA EUV ช่วยลดความซับซ้อนของการพิมพ์ลายแบบหลายชั้น (multi-patterning)

https://wccftech.com/intel-reportedly-increases-asml-high-na-euv-equipment-orders/

“Linux อาจรองรับ Multi-Kernel ในอนาคต — เปิดทางให้ระบบปฏิบัติการหลายตัวรันพร้อมกันบนเครื่องเดียว”

ในโลกที่ระบบปฏิบัติการ Linux ถูกใช้ตั้งแต่สมาร์ตโฟนไปจนถึงซูเปอร์คอมพิวเตอร์ โครงสร้างแบบ monolithic kernel ที่ใช้มายาวนานกำลังถูกท้าทายด้วยแนวคิดใหม่จากบริษัท Multikernel Technologies ที่เสนอให้ Linux รองรับ “multi-kernel architecture” หรือการรันเคอร์เนลหลายตัวพร้อมกันบนเครื่องเดียว

แนวคิดนี้ถูกนำเสนอผ่าน RFC (Request for Comments) บน Linux Kernel Mailing List โดยหวังให้ชุมชนร่วมกันพิจารณาและให้ข้อเสนอแนะ โดยหลักการคือการแบ่ง CPU cores ออกเป็นกลุ่ม ๆ แล้วให้แต่ละกลุ่มรันเคอร์เนลของตัวเองอย่างอิสระ พร้อมจัดการ process และ memory แยกจากกัน แต่ยังสามารถสื่อสารกันผ่านระบบ Inter-Processor Interrupt (IPI) ที่ออกแบบมาเฉพาะ

ข้อดีของระบบนี้คือการแยกงานออกจากกันอย่างแท้จริง เช่น เคอร์เนลหนึ่งอาจใช้สำหรับงาน real-time อีกตัวสำหรับงานทั่วไป หรือแม้แต่สร้างเคอร์เนลเฉพาะสำหรับงานที่ต้องการความปลอดภัยสูง เช่น การเข้ารหัสหรือการควบคุมอุปกรณ์ทางการแพทย์

Multikernel ยังใช้โครงสร้างพื้นฐานจาก kexec ซึ่งช่วยให้สามารถโหลดเคอร์เนลหลายตัวได้แบบ dynamic โดยไม่ต้องรีบูตเครื่องทั้งหมด และยังมีระบบ Kernel Hand-Over (KHO) ที่อาจเปิดทางให้การอัปเดตเคอร์เนลแบบไร้ downtime ในอนาคต

แม้ยังอยู่ในขั้นทดลอง และยังต้องปรับปรุงอีกมาก แต่แนวคิดนี้ถือเป็นก้าวสำคัญที่อาจเปลี่ยนวิธีคิดเกี่ยวกับระบบปฏิบัติการ Linux ไปโดยสิ้นเชิง

ข้อมูลสำคัญจากข่าว
Multikernel Technologies เสนอแนวคิด multi-kernel ผ่าน RFC บน LKML
ระบบนี้ให้เคอร์เนลหลายตัวรันพร้อมกันบนเครื่องเดียว โดยแบ่ง CPU cores
เคอร์เนลแต่ละตัวจัดการ process และ memory ของตัวเอง
ใช้ระบบ IPI สำหรับการสื่อสารระหว่างเคอร์เนล
ใช้โครงสร้างจาก kexec เพื่อโหลดเคอร์เนลหลายตัวแบบ dynamic
มีแนวคิด Kernel Hand-Over สำหรับการอัปเดตแบบไร้ downtime
เหมาะกับงานที่ต้องการแยก workload เช่น real-time, security-critical, หรือ AI
ยังอยู่ในขั้น RFC และเปิดรับข้อเสนอแนะจากชุมชน Linux

ข้อมูลเสริมจากภายนอก
ระบบ multi-kernel เคยถูกทดลองในงานวิจัย เช่น Barrelfish และ Helios OS
การแยก workload ที่ระดับเคอร์เนลให้ความปลอดภัยมากกว่าการใช้ container หรือ VM
kexec เป็นระบบที่ช่วยให้สามารถเปลี่ยนเคอร์เนลโดยไม่ต้องรีบูตเครื่อง
IPI (Inter-Processor Interrupt) เป็นกลไกที่ใช้ในระบบ SMP สำหรับการสื่อสารระหว่าง CPU
หากแนวคิดนี้ได้รับการยอมรับ อาจนำไปสู่การสร้าง Linux รุ่นพิเศษสำหรับงานเฉพาะทาง

https://news.itsfoss.com/linux-multikernel-proposal/

“ลาก่อนกังหันลมรุ่นบุกเบิก — นิวยอร์กรื้อฟาร์มลมแห่งแรก หลังใช้งานกว่า 25 ปี เหตุค่าบำรุงรักษาแพงเกินคุ้ม”

ฟาร์มกังหันลมแห่งแรกของรัฐนิวยอร์กในเขต Madison County ซึ่งเคยเป็นสัญลักษณ์ของพลังงานสะอาด ถูกรื้อถอนอย่างเป็นทางการในเดือนกันยายน 2025 หลังจากให้บริการมานานกว่า 25 ปี โดยไม่เกี่ยวข้องกับนโยบายรัฐบาลกลางหรือข้อกังวลด้านสุขภาพ แต่เป็นเพราะต้นทุนการบำรุงรักษาที่สูงเกินไป และชิ้นส่วนอะไหล่ที่หายากจนไม่สามารถซ่อมแซมได้อย่างคุ้มค่าอีกต่อไป

กังหันลมทั้ง 7 ตัวในฟาร์มนี้เป็นรุ่นต้นแบบที่ติดตั้งตั้งแต่ปี 2000 โดยแต่ละตัวสูงกว่า 220 ฟุต และผลิตไฟฟ้าได้ 1.65 เมกะวัตต์ ซึ่งถือว่าเล็กมากเมื่อเทียบกับกังหันลมรุ่นใหม่ที่สามารถผลิตได้ถึง 26 เมกะวัตต์ต่อเครื่อง และมีขนาดใหญ่กว่าหลายเท่า

การรื้อถอนใช้วิธี “implosion” หรือการระเบิดฐานของแต่ละกังหันให้ล้มลงภายในเวลาเพียง 20–30 วินาที ซึ่งปลอดภัยและประหยัดกว่าการใช้เครนยกออกทีละชิ้น ทีมงานวางแผนอย่างละเอียดเพื่อให้กระบวนการเป็นไปอย่างราบรื่น โดยใบพัดจะถูกส่งไปยังโรงงานแปรรูปพลังงานใน Niagara County ส่วนชิ้นส่วนอื่นจะถูกคัดแยกเพื่อนำไปรีไซเคิลหรือฝังกลบตามความเหมาะสม

พื้นที่เดิมของฟาร์มลมจะถูกปรับกลับไปใช้เป็นพื้นที่เกษตรกรรม ซึ่งตรงข้ามกับแนวทางของรัฐแคลิฟอร์เนียที่เปลี่ยนพื้นที่เกษตรไม่ได้ผลผลิตให้กลายเป็นศูนย์เก็บพลังงานแสงอาทิตย์ขนาดใหญ่

ข้อมูลสำคัญจากข่าว
ฟาร์มลม Madison County ถูกรื้อถอนหลังใช้งานมากว่า 25 ปี
เหตุผลหลักคือค่าบำรุงรักษาสูงและอะไหล่หายาก
ใช้วิธีระเบิดฐานกังหัน (implosion) เพื่อรื้อถอนภายใน 30 วินาที
ใบพัดส่งไปแปรรูปพลังงาน ส่วนชิ้นส่วนอื่นคัดแยกเพื่อรีไซเคิล
พื้นที่ฟาร์มจะถูกปรับกลับไปใช้เป็นพื้นที่เกษตรกรรม
ฟาร์มนี้เคยผลิตไฟฟ้าได้ 11.5 เมกะวัตต์ แต่ลดลงเหลือเพียงหนึ่งในสามในปีหลังสุด
นิวยอร์กยังมีโครงการฟาร์มลมนอกชายฝั่งและฟาร์มลมอื่น ๆ ที่ยังดำเนินการอยู่

ข้อมูลเสริมจากภายนอก
กังหันลมรุ่นใหม่มีความสูงเฉลี่ย 340 ฟุต และผลิตไฟฟ้าได้มากกว่า 3.4 เมกะวัตต์ต่อเครื่อง
การรื้อถอนฟาร์มลมเก่าเป็นแนวโน้มที่เกิดขึ้นในหลายรัฐเมื่อเทคโนโลยีใหม่มีประสิทธิภาพสูงกว่า
EDP Global ผู้ดำเนินการฟาร์มลมนี้เป็นบริษัทพลังงานหมุนเวียนจากโปรตุเกส
การใช้ implosion ลดต้นทุนและความเสี่ยงจากการใช้เครื่องจักรหนัก
การเปลี่ยนพื้นที่กลับสู่การเกษตรช่วยลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมในระยะยาว

https://www.slashgear.com/1975931/new-york-first-wind-farm-demolished-reason/

นิทานเรื่องจริง เรื่อง “หักหน้า หักหลัง”

ตอนที่ 8 แผนชิงท่อ

เอาแผนที่โลกมากางดู ให้รู้จัก Eurasia ให้ชัด ๆ เปรียบเทียบกับการเดินหมากของอเมริกา เป้าหมายของอเมริกาไปไกลกว่าที่คิด ไม่ใช่แค่จะปิดล้อมรัสเซียตามคำสอนของครู Mac เท่านั้น ยุทธศาสตร์ของอเมริกา ถ้าทำสำเร็จก็เหมือนตัดมือตัดตีนอาเฮีย ไม่ให้มีโอกาสเข้าไปถึงแหล่งน้ำมัน Caspian Sea รวมทั้ง เข้าไปใน Kazakhstan ด้วยเช่นกัน และที่สำคัญมันจะเป็นการตัดขาดเส้นทางจับมือระหว่างอาเฮีย กับรัสเซียอีกด้วย อืม หมากตานี้ เยี่ยม เหี้ยมจริง ๆ

เส้นทางสายไหมแต่โบราณ The Great Silk Road ผ่าน Tashkent ใน Uzbekistan และ Almaaty ใน Kazakhstan บริเวณที่ล้อมรอบไปด้วยภูเขาใหญ่น้อย การควบคุม Uzbekistan, Krygysten and Kazakhstan ย่อมควบคุมท่อส่งที่อาจจะสร้างขึ้นระหว่างจีนกับเอเซียกลางด้วย ดังนั้นถ้าสามารถปิดล้อมรัสเซีย ก็จะยิ่งมีโอกาสควบคุมท่อส่งระหว่างรัสเซียกับยุโรปตะวันตกและตะวันออกกลางได้อีกด้วย

นายตัวแสบ Brzezinski ได้เขียนบทความไว้ในวารสาร Foreign Affairs ของ CFR เมื่อเดือนกันยายน ค.ศ. 1997 ถึงยุทธศาสตร์ที่แท้จริงของวอชิงตันเกี่ยวกับ Eurasia สรุปความว่า:

“Eurasia มีพลเมืองเท่ากับ 75% ของโลก เท่ากับ 60% ของ GNP และมีทรัพยากรน้ำมันเท่ากับ 75% เมื่อรวมกันแล้ว Eurasia สามารถจะมีอำนาจใหญ่ยิ่งกว่าอเมริกาหลายเท่านัก

ประเทศใดก็ตามที่ครอบครองหรือควบคุม Eurasia ได้ ก็เท่ากับควบคุมตะวันออกกลางและอาฟริกาโดยอัตโนมัติ เมื่อ Eurasia เป็นจุดตัดสินเกมหมากรุกชิงโลก มันจะไม่ได้เรื่องนะ ถ้าอเมริกาจะมีนโยบายแยกชุดหนึ่งสำหรับยุโรป และอีกชุดหนึ่งสำหรับเอเซีย การใช้อำนาจของอเมริกาอย่างไรใน Eurasia นั่นแหละ จะเป็นเครื่องวัดว่า อเมริกาเป็นหนึ่งเดียว ใหญ่สุดในโลกนี้หรือไม่…...”
หลังจากพลาดจากการถล่ม Iraq ในปี ค.ศ. 2003 ทฤษฎีภูมิศาสตร์การเมือง หมากกระดานชิงโลกของนายตัวแสบ Brzezinski ก็ค่อย ๆ ทยอยออกมา ให้อเมริกาคิดหนัก เช่น จะรบหรือไม่รบกับ อิหร่าน, เรื่องของ Georgia, และเรื่องท่อส่งน้ำมัน Baku-Tbilisi-Ceyhan, เรื่องจีนกำลังผงาดเป็นหมายเลขหนึ่งด้านเศรษฐกิจ ทั้งหมดมันเกี่ยวเนื่องกับภูมิศาสตร์การเมืองทั้งนั้น นาย Brzezinski ยังสำทับอเมริกาอีกว่า จะเป็นหมายเลขหนึ่งคุมโลกได้หรือไม่ มันขึ้นกับคุมการไหลเวียนของน้ำมันและ แก๊ซของโลกได้หรือเปล่า เพราะมันเป็นเส้นเลือดเลี้ยงเศรษฐกิจ เกือบทุกอย่างมันเดินได้ วิ่งได้ อยู่ได้ เพราะน้ำมันทั้งนั้นแหละ ขาดน้ำมัน ก็เหมือนร่างกายขาดเลือด อยู่ได้ไงหือ ไอ้ที่ไปบุกอาฟนิสถาน หรือการพยายามไล่นาย Chavez ทั้งหมดนี้มันก็เรื่องน้ำมันทั้งนั่นแหละ

หลังจากล่มสลายล้มละลาย ตั้งแต่ปี ค.ศ. 1998 รัสเซียก็ก้มหน้าก้มตากู้เศรษฐกิจประเทศ ภายใต้การปกครองอย่างเข้มงวดของคุณพี่ปูตินในฐานะประธานาธิบดี มันก็ตลกดีนะ ขณะที่อเมริกาพยายามจะขยี้รัสเซีย แต่ตัวเองเดินหมากผิดไป บุกเข้าไปขยี้ซัดดัมในอิรัค นึกว่าเกมสั้น ดันต้องเล่นเกมยาว ส้มก็เลยหล่นใส่คุณพี่ปูติน ขายน้ำมันได้เพิ่มขึ้น ใช้หนี้ IMF หมด และสามารถสร้างกองทุนสำรองเงินตรา ตปท.ของตนได้ อ้าว ! จุกอีกแล้วซินักล่า คราวนี้นี่มันเสียหายหลายต่อ เดินผิดตาเดียว ทำให้ศัตรูคู่แข่ง เงยหน้าอ้าปาก แถมยังมีท่าว่ากล้ามจะแข็งขึ้นด้วย รัสเซียเริ่มเงยหน้าขึ้นมามองโลกได้อีกครั้ง แน่นอนมันยิ่งทำให้อเมริกาเจ็บกระดองใจหนักเข้าไปอีก

หลังจากเงยหน้าอ้าปากได้คล่อง รัสเซียก็เริ่มสร้างอิทธิพลของตนเอง ไม่ใช่โดยการใช้อาวุธ แต่ใช้การเคลื่อนไหวน้ำมันและแก๊ซที่ตนเองมีอยู่เต็ม ตามหลักภูมิศาสตร์การเมืองบ้าง นึกว่าจะเล่นเป็นข้างเดียวหรือไง คุณพี่ปูตินรู้ว่าถ้าไม่เคลื่อนไหว ตัดสินใจแบบเฉียบขาด ไม่นานหรอก รัสเซียก็จะโดนรุมล้อมกรอบ นำโดยอเมริกาเหมือนเดิม
ขณะเดียวกัน ที่แดนมังกร อาเฮียแม้จะทำมาค้าขึ้น แต่ถ้ายังต้องพึงน้ำมันคนอื่นเขายหายใจแบบนี้ อาเฮียก็ขึ้นเป็นหมายเลขหนึ่งยาก และเขาว่าอาเฮีย ยังไม่มีลูกระเบิดนิวเคลียร์ เอาไว้ขู่ชาวบ้าน ว่าอย่าเข้ามานะ เดี๋ยวอั้วระเบิดตูมเลย แต่เรื่องแบบนี้มันซ้อนซ่อนกันอยู่ ดูไปก่อนอย่าเพิ่งประมาทหน้าอาเฮีย อาจจะแอบมีซุกอยู่ ลูก 2 ลูกก็ได้ ฮา แต่น้ำมันน่ะ อั้วม่ายมีจริง ๆ แต่ไม่เป็นไร อาเฮียมีของดีอย่างอื่นแอบอยู่อีก วันหลังจะขยาย คราวนี้ถ้าพี่ปูเล่นพร้อมกับอาเฮีย สงสัยจะได้เห็นนักล่า ตาเหลือก หงายท้อง นอนแน่ นิ่ง !

รัสเซียของคุณพี่ปูติน (โปรดสังเกตผมเรียกคุณพี่เลยน่ะ ชื่นชมในความใจถึงของแก) เป็นอำนาจเดียวที่สามารถต่อกรกับอเมริกาในเรื่องของระเบิดนิวเคลียร์ได้ (ในขณะนี้ ! ?) และมีโอกาสที่จะขึ้นแท่นเป็นหมายเลขหนึ่งครองโลกได้เหมือนกัน ถ้าประเทศใน Eurasia รวมกัน มี จีน, รัสเซีย รวมทั้งรัฐ ต่าง ๆ ใน Eurasia ก็สามารถทำให้อเมริกากลืนน้ำลายไม่คล่อง คอฝืดแล้ว นี่ถ้าบวกเอากลุ่มเจ้าพ่อเซี่ยงไฮ้ Shanghai Cooporation Organization ที่เริ่มจับมือกัน เมื่อปี ค.ศ. 1988 ถึง 2001 ซึ่งจีนกับรัสเซียจับมือกันเป็นคู่แรก ทำสัญญาให้ความร่วมมือด้านความ มั่นคงด้วยกัน และมีรัฐเพื่อนบ้าน Kazakhstan, Tajikistan และ Uzbebistan รวมด้วยแล้ว อเมริกาคงยิ่งกว่าตาเหลือก หงายท้อง คราวนี้ มีสิทธิร่วงผล่อยหล่นจากแท่นหมายเลขหนึ่ง

อเมริกาทำตัวเป็นหมูปากเหล็ก ที่จะไม่ยอมรับว่า ไอ้ที่พยายามถล่มสหภาพโซเวียต ทลายกำแพง Berlin เมื่อปี ค.ศ. 1991 น่ะ จริง ๆ แล้ว เป็นแผนการทำลายสหภาพโซเวียต เพื่อจะได้เข้าไปครอบครองขุมทรัพย์น้ำมันและก๊าซมหึมาแถวนั้นมากกว่า มันกระดากปากน่ะ จะให้บอกตรง ๆ ได้ยังไง แต่ชาวโลกก็ไม่ได้ซื่อบื้อไปซะหมดหรอกนะ หมากแต่ละตัวที่อเมริกาขยับน่ะ คนอ่านออก เล่นเป็น เขาก็รู้กันทั้งนั้น

หลังจากทลายกำแพง Berlin จนสิ้นซาก 4-5 ปี หลังจากนั้น อเมริกาก็ค่อย ๆ หลอกล่อ เก็บรัฐเล็กรัฐน้อยที่เคยอยู่ในสหภาพโซเวียต ย้ายเอามาสังกัดสหภาพยุโรปแทน แค่นั้นไม่พอเพราะยังคุมไม่ถนัดมือ เอาเข้ามาอยู่กับ NATO เสียด้วย เพราะ NATO ก็คือหุ่น ภายใต้การชักใยของอเมริกานั่นแหละ ใครบ้างล่ะ ที่เสียท่าถูกลวงหลอกล่อ เมื่อถึงปี ค.ศ. 2004 Poland, Czech, Hungary, Estonia, Latvia, Litnania, Bulgaria, Romania, Slovakia และ Slovenia ก็ตกอยู่ในอ้อมแขนของ NATO เรียบร้อย และ ตอนนั้น Georgia ก็กำลังต้วมเตี้ยมขัดสีฉวีวรรณ เตรียมเดินแถวตามเข้ามา

สวัสดีครับ
คนเล่านิทาน
29 มิย. 2557

เรื่องเล่าจากการตั้งค่าที่ดูดีแต่ไม่จำเป็น: เมื่อการปิดบางฟีเจอร์ทำให้ Windows 11 เร็วขึ้นและปลอดภัยขึ้น

เมื่อคุณซื้อแล็ปท็อปใหม่ที่มาพร้อม Windows 11 ไม่ว่าจะเป็นรุ่น Home หรือ Pro คุณจะได้รับฟีเจอร์มากมายที่เปิดใช้งานโดยอัตโนมัติ เพื่อให้ระบบดู “สมบูรณ์” แต่ในความเป็นจริง หลายฟีเจอร์เหล่านี้กลับทำให้เครื่องช้าลงโดยไม่จำเป็น และบางส่วนยังส่งข้อมูลกลับไปยัง Microsoft โดยที่คุณไม่ได้อนุญาตอย่างชัดเจน

ฟีเจอร์อย่าง Diagnostic Data, Targeted Ads, Widgets, Search Highlights และการแจ้งเตือนที่ไม่จำเป็น ล้วนเป็นสิ่งที่ควรปิดทันทีหลังตั้งค่าเครื่อง เพื่อให้ได้ประสิทธิภาพที่ดีขึ้นและลดการละเมิดความเป็นส่วนตัว

การปิดฟีเจอร์เหล่านี้ไม่ทำให้ระบบเสียหาย และสามารถทำได้ง่าย ๆ ผ่านเมนู Settings โดย Microsoft ก็เปิดให้ผู้ใช้ควบคุมได้มากขึ้นในเวอร์ชันล่าสุด

Diagnostic Data (ข้อมูลการวินิจฉัย)
Windows 11 ส่งข้อมูลทั้งแบบจำเป็นและแบบเพิ่มเติมไปยัง Microsoft โดยอัตโนมัติ
สามารถปิดการส่งข้อมูลเพิ่มเติมได้ และลบข้อมูลที่เคยส่งไปแล้ว
ปิดการใช้ข้อมูลเพื่อแสดงคำแนะนำและโฆษณาแบบเฉพาะบุคคลได้

Targeted Ads (โฆษณาแบบเจาะจง)
ใช้ Advertising ID เพื่อแสดงโฆษณาตามพฤติกรรมของผู้ใช้
สามารถปิดการใช้ Advertising ID ได้ในเมนู Privacy & Security
ปิดการติดตามการเปิดแอปเพื่อปรับปรุง Start และ Search

Annoying Notifications (การแจ้งเตือนที่รบกวน)
Windows ส่งการแจ้งเตือนเกี่ยวกับการอัปเดต, คำแนะนำ, และฟีเจอร์ใหม่
สามารถปิดการแจ้งเตือนที่ไม่จำเป็นได้ในเมนู System > Notifications
ปรับแต่งการแจ้งเตือนจากแอปแต่ละตัวได้อย่างละเอียด

Widgets (วิดเจ็ต)
วิดเจ็ตแสดงข้อมูลแบบเรียลไทม์ เช่น ข่าว, สภาพอากาศ, หุ้น
ใช้ทรัพยากรระบบสูงเพราะอัปเดตตลอดเวลา
สามารถปิดวิดเจ็ตทั้งหมด หรือเลือกปิดเฉพาะบางตัวได้

Search Highlights (ไฮไลต์การค้นหา)
แสดงข้อมูลเช่นวันสำคัญ, ข่าว, เทรนด์ ในแถบค้นหา
ทำให้การค้นหาช้าลงและกินทรัพยากร
ปิดได้ในเมนู Privacy & Security > Search Permissions

https://www.slashgear.com/1962302/settings-to-disable-on-windows-11-laptop/

เรื่องเล่าจาก ASCII ถึง Emoji: เมื่อ UTF-8 กลายเป็นสะพานเชื่อมระหว่างอดีตกับอนาคต

ย้อนกลับไปในยุคที่คอมพิวเตอร์ยังใช้ ASCII เป็นหลัก ซึ่งรองรับเพียง 128 ตัวอักษร UTF-8 ถูกออกแบบขึ้นในปี 1992 โดย Ken Thompson และ Rob Pike เพื่อแก้ปัญหาการรองรับตัวอักษรจากทุกภาษาในโลก โดยไม่ทำให้ระบบเก่าพัง

UTF-8 ใช้การเข้ารหัสแบบ “variable-width” คือใช้ 1 ถึง 4 ไบต์ต่อหนึ่งตัวอักษร โดยตัวอักษรที่อยู่ในช่วง ASCII (U+0000 ถึง U+007F) ใช้เพียง 1 ไบต์เท่านั้น ทำให้ไฟล์ที่มีแต่ ASCII สามารถอ่านได้ทั้งในระบบ ASCII และ UTF-8 อย่างสมบูรณ์

ตัวอักษรอื่น ๆ ที่อยู่นอกช่วง ASCII จะใช้ 2, 3 หรือ 4 ไบต์ โดยมีรูปแบบการเริ่มต้นที่แตกต่างกัน เช่น 110xxxxx สำหรับ 2 ไบต์, 1110xxxx สำหรับ 3 ไบต์ และ 11110xxx สำหรับ 4 ไบต์ ซึ่งช่วยให้ระบบสามารถ “รู้เอง” ได้ว่าแต่ละตัวอักษรใช้กี่ไบต์—เรียกว่า “self-synchronizing”

ตัวอย่างเช่น อีโมจิ “” มีรหัส Unicode เป็น U+1F44B ซึ่งจะถูกเข้ารหัสใน UTF-8 เป็น 4 ไบต์: 11110000 10011111 10010001 10001011 ส่วนตัวอักษรไทยอย่าง “อ” (U+0905) จะใช้ 3 ไบต์: 11100000 10100100 10000101

ความสามารถของ UTF-8 ไม่ได้หยุดแค่การเข้ารหัส แต่ยังครองโลกอินเทอร์เน็ตอย่างแท้จริง—กว่า 97% ของเว็บไซต์ในปี 2025 ใช้ UTF-8 เป็นมาตรฐาน และยังเป็น encoding หลักใน HTML5, JSON, Python, JavaScript และอีกมากมาย

จุดเด่นของ UTF-8
เข้ารหัสตัวอักษร Unicode ได้ทั้งหมด (U+0000 ถึง U+10FFFF)
ใช้ 1–4 ไบต์ต่อหนึ่งตัวอักษรตามความซับซ้อน
ตัวอักษร ASCII ใช้เพียง 1 ไบต์ ทำให้ backward compatible

รูปแบบการเข้ารหัส
0xxxxxxx → 1 ไบต์ (ASCII)
110xxxxx 10xxxxxx → 2 ไบต์
1110xxxx 10xxxxxx 10xxxxxx → 3 ไบต์
11110xxx 10xxxxxx 10xxxxxx 10xxxxxx → 4 ไบต์
ไบต์ที่ขึ้นต้นด้วย “10” คือ continuation byte

ตัวอย่างการใช้งานจริง
“Hey Buddy” ใช้ทั้ง ASCII และอีโมจิ รวมทั้งหมด 13 ไบต์
“Hey Buddy” ใช้เฉพาะ ASCII รวมทั้งหมด 9 ไบต์
ทั้งสองไฟล์เป็น UTF-8 ที่อ่านได้โดยไม่เกิดข้อผิดพลาด

การเปรียบเทียบกับ encoding อื่น
UTF-16 และ UTF-32 ไม่ compatible กับ ASCII
ISO/IEC 8859 รองรับแค่ 256 ตัวอักษร
GB18030 รองรับ Unicode แต่ไม่แพร่หลายเท่า UTF-8

การใช้งานในโลกจริง
ใช้ใน HTML5, XML, JSON, Python, JavaScript
ไม่มีปัญหาเรื่อง byte order (endianness)
เป็น encoding หลักของเว็บและระบบปฏิบัติการสมัยใหม่

ความเสี่ยงจากการใช้ UTF-8 แบบผิดพลาด
การเข้ารหัสผิดอาจทำให้เกิด invalid byte sequences
โปรแกรมที่ไม่รองรับ UTF-8 อาจแสดงผลผิดหรือเกิด error

https://iamvishnu.com/posts/utf8-is-brilliant-design

“Oboe เปิดตัวแพลตฟอร์มเรียนรู้ด้วย AI — สร้างคอร์สได้ทันทีจากแค่คำถามเดียว”

Oboe คือแพลตฟอร์มการเรียนรู้ด้วย AI ที่เพิ่งเปิดตัวโดยผู้ร่วมก่อตั้ง Anchor ซึ่งเคยขายกิจการให้ Spotify ไปก่อนหน้านี้ โดยมีเป้าหมายในการเปลี่ยนวิธีการเรียนรู้ให้สนุก ยืดหยุ่น และเป็นส่วนตัวมากขึ้น ผู้ใช้สามารถสร้างคอร์สเรียนรู้ได้ทันทีจากแค่การพิมพ์คำถามหรือหัวข้อที่สนใจ เช่น “ประวัติของข้าว” หรือ “วิธีออกเสียง pain au chocolat” แล้วระบบจะสร้างบทเรียนที่ประกอบด้วยบทความ เสียงพอดแคสต์ เกม และแบบทดสอบให้ทันที

Oboe ใช้สถาปัตยกรรม AI แบบ multi-agent ที่ซับซ้อน โดยแต่ละ agent ทำหน้าที่เฉพาะ เช่น สร้างโครงสร้างบทเรียน เขียนสคริปต์พอดแคสต์ ดึงภาพจริงจากอินเทอร์เน็ต และตรวจสอบความถูกต้องของเนื้อหา ซึ่งทั้งหมดนี้เกิดขึ้นภายในไม่กี่วินาที ทำให้ผู้ใช้สามารถเริ่มเรียนรู้ได้ทันทีโดยไม่ต้องรอ

แพลตฟอร์มนี้มีรูปแบบการเรียนรู้ให้เลือกถึง 9 แบบ เช่น บทความเชิงลึก พอดแคสต์แบบสนทนา เกม Word Quest ที่คล้าย Wordle และแบบทดสอบที่ออกแบบให้เบาสมองและเหมาะกับผู้เรียนแต่ละคน โดยไม่มีโฆษณาแทรก และมีระบบแนะนำคอร์สต่อเนื่องตามหัวข้อที่เรียนจบ

Oboe เปิดให้สร้างคอร์สฟรีได้ 5 ครั้ง และมีแผนสมาชิกแบบเสียเงินสำหรับผู้ที่ต้องการสร้างคอร์สเพิ่มถึง 30 หรือ 100 คอร์สต่อเดือน เหมาะกับทั้งผู้เรียนทั่วไปและผู้จัดการเรียนการสอนแบบโฮมสคูล

จุดเด่นของแพลตฟอร์ม Oboe
สร้างคอร์สเรียนรู้ได้ทันทีจากคำถามหรือหัวข้อใดก็ได้
ใช้ AI แบบ multi-agent ที่ทำงานแบบขนานเพื่อสร้างเนื้อหาอย่างรวดเร็ว
มีรูปแบบการเรียนรู้ให้เลือกถึง 9 แบบ เช่น บทความ เสียง เกม และแบบทดสอบ
ไม่มีโฆษณา และมีระบบแนะนำคอร์สต่อเนื่องตามความสนใจ

ความสามารถของระบบ AI
agent แต่ละตัวรับผิดชอบด้านต่าง ๆ เช่น เขียนสคริปต์ ดึงภาพจริง ตรวจสอบเนื้อหา
ใช้ภาพจริงจากอินเทอร์เน็ต ไม่ใช่ภาพที่สร้างจาก AI
ตรวจสอบความถูกต้องของเนื้อหาเพื่อป้องกันข้อผิดพลาด
สร้างคอร์สได้ภายในไม่กี่วินาที — เหมาะกับการเรียนรู้แบบทันใจ

ข้อมูลเสริมจากภายนอก
ผู้ก่อตั้งเคยมีบทบาทสำคัญในการพัฒนา Spotify audiobooks
Oboe ได้รับเงินลงทุนกว่า $4 ล้านจาก Eniac Ventures
มีระบบพอดแคสต์แบบสนทนา 2 คน คล้าย Google NotebookLM
เหมาะกับผู้เรียนทั่วไป นักเรียน นักวิจัย หรือผู้จัดการเรียนการสอน

https://www.techradar.com/ai-platforms-assistants/gemini/oboe-just-launched-its-an-ai-powered-platform-that-helps-you-learn-anything

“NVIDIA Blackwell Ultra GB300 ทำลายสถิติ MLPerf — เร็วขึ้น 45% ใน DeepSeek R1 พร้อมเทคนิคใหม่ที่เปลี่ยนเกม AI inference”

NVIDIA ประกาศความสำเร็จครั้งใหญ่ในการทดสอบ MLPerf v5.1 โดยชิป Blackwell Ultra GB300 NVL72 rack-scale system สามารถทำความเร็วในการประมวลผล inference ได้สูงกว่ารุ่นก่อนหน้า GB200 ถึง 45% ในโมเดล DeepSeek R1 ซึ่งเป็นหนึ่งในโมเดล AI ขนาดใหญ่ที่ซับซ้อนที่สุดในปัจจุบัน

ความสำเร็จนี้เกิดจากการผสานระหว่างฮาร์ดแวร์ที่ทรงพลังและการปรับแต่งซอฟต์แวร์อย่างลึกซึ้ง โดย GB300 ใช้ tensor core ที่มีประสิทธิภาพสูงขึ้นถึง 2 เท่าในส่วน attention-layer และเพิ่ม FLOPS ด้าน AI compute อีก 1.5 เท่า พร้อมหน่วยความจำ HBM3e สูงสุด 288GB ต่อ GPU

ในด้านซอฟต์แวร์ NVIDIA ใช้ฟอร์แมต NVFP4 ซึ่งเป็น floating point แบบ 4-bit ที่ออกแบบมาเฉพาะสำหรับงาน AI reasoning โดยสามารถลดขนาดโมเดลและเพิ่ม throughput ได้โดยไม่เสียความแม่นยำ นอกจากนี้ยังใช้เทคนิคการ “shard” โมเดล Llama 3.1 405B ข้ามหลาย GPU เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพโดยไม่เพิ่ม latency

ระบบ GB300 NVL72 ยังมีแบนด์วิดท์รวมถึง 130 TBps ด้วย NVLink fabric ความเร็ว 1.8 TBps ระหว่าง GPU แต่ละตัว ทำให้สามารถสื่อสารกันได้อย่างรวดเร็วและไม่มีคอขวด

ทั้งหมดนี้เป็นส่วนหนึ่งของแนวคิด “AI Factory” ที่ NVIDIA ผลักดัน โดยเชื่อว่าการเพิ่ม throughput ในการประมวลผล AI จะช่วยเพิ่มรายได้ ลดต้นทุน และทำให้ระบบมีประสิทธิภาพสูงสุดในยุคที่ข้อมูลกลายเป็นสินทรัพย์หลัก

ความสามารถของ Blackwell Ultra GB300
เพิ่มความเร็ว inference ใน DeepSeek R1 ได้ถึง 45% เมื่อเทียบกับ GB200
เร็วกว่า Hopper GPU รุ่นก่อนหน้าถึง 5 เท่า
ใช้ tensor core ที่มี 2X attention-layer acceleration และ 1.5X AI compute FLOPS
หน่วยความจำ HBM3e สูงสุด 288GB ต่อ GPU

เทคนิคซอฟต์แวร์ที่ใช้
ใช้ NVFP4 format เพื่อลดขนาดโมเดลและเพิ่ม throughput
ใช้ TensorRT Model Optimizer และ TensorRT-LLM library เพื่อปรับแต่งโมเดล
shard โมเดล Llama 3.1 405B ข้ามหลาย GPU เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ
ใช้ NVLink fabric ความเร็ว 1.8 TBps ระหว่าง GPU รวมเป็น 130 TBps

ผลการทดสอบ MLPerf v5.1
GB300 NVL72 ทำลายสถิติใน DeepSeek R1, Llama 3.1 405B, Llama 3.1 8B และ Whisper
เพิ่ม throughput ต่อ GPU ได้เกือบ 50% ด้วยเทคนิค disaggregated serving
ลด latency และเพิ่มประสิทธิภาพในงาน interactive AI
เหมาะกับการใช้งานในระบบ AI Factory ที่ต้องการประมวลผลจำนวนมาก

ข้อมูลเสริมจากภายนอก
DeepSeek R1 เป็นโมเดล MoE ขนาด 671B parameter ที่ต้องใช้ compute สูงมาก
Whisper กลายเป็นโมเดลแปลงเสียงยอดนิยมบน HuggingFace ด้วยยอดดาวน์โหลดเกือบ 5 ล้านครั้ง
Llama 3.1 405B มีความต้องการด้าน latency และ throughput สูงกว่ารุ่นก่อน
Hopper GPU เริ่มล้าสมัยเมื่อเทียบกับ Blackwell Ultra ในงาน inference

https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/nvidia-claims-software-and-hardware-upgrades-allow-blackwell-ultra-gb300-to-dominate-mlperf-benchmarks-touts-45-percent-deepseek-r-1-inference-throughput-increase-over-gb200

สิ้นสลายพรรคการเมืองรวมการเฉพาะกิจ ทำแฟนคลับใจสลายยิ่งกว่าเดิม แต่ละตัวคืนร่างเดิม
#คิงส์โพธิ์แดง

เรื่องเล่าจาก Blackwell ถึง BlueField: เมื่อ Giga Computing เปิดตัวเซิร์ฟเวอร์ที่รวมทุกสิ่งไว้ในแร็คเดียว

Giga Computing ซึ่งเป็นบริษัทลูกของ GIGABYTE ได้เปิดตัว XL44-SX2-AAS1 ซึ่งเป็นเซิร์ฟเวอร์รุ่นใหม่ในกลุ่ม NVIDIA RTX PRO Server โดยใช้สถาปัตยกรรม MGX ที่ออกแบบมาเพื่อรองรับงาน AI ระดับองค์กรโดยเฉพาะ

ภายในเซิร์ฟเวอร์นี้มี GPU รุ่น RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition ถึง 8 ตัว แต่ละตัวมี 24,064 CUDA cores, 96 GB GDDR7 ECC memory และสามารถประมวลผล FP4 ได้ถึง 3.7 PFLOPS พร้อม DPU รุ่น BlueField-3 ที่ให้แบนด์วิดธ์ 400 Gb/s สำหรับการเข้าถึงข้อมูลและความปลอดภัยของ runtime

ที่โดดเด่นคือการใช้ NVIDIA ConnectX-8 SuperNIC จำนวน 4 ตัว ซึ่งรองรับ PCIe Gen 6 x16 และสามารถเชื่อมต่อ GPU-to-GPU โดยตรงด้วยแบนด์วิดธ์สูงสุดถึง 800 Gb/s ต่อ GPU—ช่วยให้การเทรนโมเดลแบบกระจาย (distributed training) ทำได้เร็วขึ้นและเสถียรมากขึ้น

ระบบนี้ยังมาพร้อมกับซีพียู Intel Xeon 6700/6500 series แบบ dual-socket, RAM DDR5 สูงสุด 32 DIMMs, และพาวเวอร์ซัพพลายแบบ redundant 3+1 ขนาด 3200W ที่ผ่านมาตรฐาน 80 Plus Titanium เพื่อรองรับการทำงาน 24/7

นอกจากฮาร์ดแวร์แล้ว XL44 ยังมาพร้อมกับ NVIDIA AI Enterprise ที่รวม microservices อย่าง NIM, รองรับ Omniverse สำหรับ digital twins และ Cosmos สำหรับ physical AI—ทำให้สามารถนำโมเดลจากโลกเสมือนเข้าสู่การใช้งานจริงได้ทันที

สเปกหลักของ GIGABYTE XL44-SX2-AAS1
ใช้ GPU RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition × 8 ตัว
แต่ละ GPU มี 96 GB GDDR7 ECC, 3.7 PFLOPS FP4, 117 TFLOPS FP32
ใช้ DPU BlueField-3 และ SuperNIC ConnectX-8 × 4 ตัว

ความสามารถด้านการเชื่อมต่อและประมวลผล
รองรับ PCIe Gen 6 x16 และ InfiniBand/Ethernet สูงสุด 800 Gb/s ต่อ GPU
มี 2×400GbE external connections สำหรับ data center traffic
รองรับ GPU-to-GPU direct communication สำหรับ distributed AI

ฮาร์ดแวร์ระดับ data center
Dual Intel Xeon 6700/6500 series CPU
รองรับ DDR5 DIMM สูงสุด 32 แถว
พาวเวอร์ซัพพลาย 3+1 redundant 3200W 80 Plus Titanium

ซอฟต์แวร์และการใช้งาน
มาพร้อม NVIDIA AI Enterprise, NIM, Omniverse และ Cosmos
รองรับงาน AI inference, physical AI, 3D simulation, video processing
ใช้งานได้กับ Windows, Linux, Kubernetes และ virtualization

การใช้งานในอุตสาหกรรม
เหมาะกับ smart manufacturing, financial modeling, medical research
รองรับ LLM inference และการสร้าง digital twins
พร้อมใช้งานทั่วไปในเดือนตุลาคม 2025

https://www.techpowerup.com/340680/giga-computing-expands-nvidia-rtx-pro-server-portfolio

เรื่องเล่าจาก TS434U: เมื่อกล่องเก็บข้อมูลกลายเป็นอุปกรณ์ที่ “คิดเผื่อ” ให้คุณแล้ว

SilverStone เปิดตัว TS434U ซึ่งเป็นกล่องเก็บข้อมูลแบบ external ขนาด 4-bay ที่รองรับทั้ง HDD และ SSD ขนาด 3.5 นิ้วและ 2.5 นิ้ว โดยใช้การเชื่อมต่อผ่าน USB 3.2 Gen 2 Type-C ที่ให้ความเร็วสูงสุดถึง 10Gbps พร้อมระบบ hot-swap ที่ให้คุณเปลี่ยนไดรฟ์ได้ทันทีโดยไม่ต้องปิดเครื่อง

ภายในตัวกล่องใช้ชิปควบคุมจาก ASMedia ได้แก่ ASM2074 และ ASM235CM จำนวน 4 ตัว เพื่อจัดการการเชื่อมต่อของแต่ละไดรฟ์อย่างมีประสิทธิภาพ และยังมีพัดลมขนาด 120 มม. ที่ติดตั้งด้านล่างเพื่อระบายความร้อน พร้อมระบบป้องกันความร้อนเกินแบบ built-in

ดีไซน์ด้านหน้ามีฝาแม่เหล็กที่สามารถถอดออกและติดไว้ด้านข้างได้ เพื่อให้เข้าถึงไดรฟ์ได้ง่าย และยังช่วยซ่อนไฟ LED ที่แสดงสถานะของพลังงาน พัดลม และการทำงานของแต่ละไดรฟ์ด้วยสีที่แตกต่างกัน

TS434U ไม่รองรับ hardware RAID แต่สามารถตั้งค่า software RAID ผ่านระบบปฏิบัติการ เช่น macOS Disk Utility หรือ Windows Storage Spaces ได้ตามต้องการ

คุณสมบัติหลักของ SilverStone TS434U
รองรับ 4 × 3.5" HDD หรือ 2.5" SSD ด้วย SATA I/II/III
เชื่อมต่อผ่าน USB 3.2 Gen 2 Type-C ความเร็วสูงสุด 10Gbps
รองรับ hot-swap เปลี่ยนไดรฟ์ได้ทันทีโดยไม่ต้องปิดเครื่อง

ระบบภายในและการควบคุม
ใช้ชิป ASMedia ASM2074 และ ASM235CM × 4
พัดลม 120 มม. แบบ dual-ball bearing ติดตั้งด้านล่าง
มีระบบป้องกันความร้อนเกินและ sleep mode ประหยัดพลังงาน

ดีไซน์และการใช้งาน
ฝาแม่เหล็กด้านหน้า ถอดและติดด้านข้างได้
LED แสดงสถานะพลังงาน พัดลม และ HDD แต่ละตัว
ติดตั้งไดรฟ์แบบ tool-free สำหรับ 3.5" HDD

การตั้งค่า RAID และการใช้งานร่วมกับระบบ
ไม่รองรับ hardware RAID ต้องใช้ software RAID ผ่าน OS
รองรับ macOS, Windows, Linux และระบบอื่น ๆ
เหมาะกับงานสำรองข้อมูล, สื่อมัลติมีเดีย, และการใช้งานระดับมืออาชีพ

https://www.techpowerup.com/340672/silverstone-launches-ts434u-external-4-bay-10gbps-sata-hot-swap-hard-drive-enclosure

เรื่องเล่าจาก PartyBoost: เมื่อปุ่มเล็ก ๆ บน JBL กลายเป็นตัวเชื่อมเสียงให้ล้อมรอบคุณ

หลายคนอาจเคยเห็นปุ่มรูป ∞ บนลำโพง JBL แล้วสงสัยว่ามันคืออะไร คำตอบคือ “PartyBoost”—ฟีเจอร์ที่ช่วยให้ลำโพง JBL หลายตัวสามารถเชื่อมต่อกันแบบไร้สาย และเล่นเพลงพร้อมกันได้สูงสุดถึง 99 ตัวในโหมด Party Mode หรือจับคู่สองตัวแบบเดียวกันเพื่อแยกเสียงซ้าย-ขวาในโหมด Stereo Mode

ฟีเจอร์นี้เหมาะกับสถานการณ์หลากหลาย เช่น ปาร์ตี้ริมสระน้ำที่วาง Flip 6 ไว้ข้างสระ และ Charge 5 ไว้ที่โต๊ะอาหาร แล้วกดปุ่มอินฟินิตี้เพื่อให้เสียงกระจายทั่วพื้นที่โดยไม่ต้องใช้ระบบเสียงขนาดใหญ่ หรือจะใช้สองตัวในห้องนั่งเล่นเพื่อสร้างระบบเสียงรอบทิศทางแบบพกพา

การใช้งานก็ง่ายมาก: เปิดลำโพง JBL ที่รองรับ PartyBoost อย่างน้อยสองตัว, เชื่อมต่อ Bluetooth กับตัวใดตัวหนึ่ง, เปิดเพลง, แล้วกดปุ่มอินฟินิตี้บนแต่ละตัว จากนั้นใช้แอป JBL Portable เพื่อเลือกโหมดที่ต้องการ

ฟีเจอร์ PartyBoost บนลำโพง JBL
เชื่อมต่อลำโพงได้สูงสุด 99 ตัวในโหมด Party Mode
ใช้สองตัวแบบเดียวกันเพื่อแยกเสียงซ้าย-ขวาในโหมด Stereo Mode
ปุ่มอินฟินิตี้คือตัวเปิดใช้งานฟีเจอร์นี้

การใช้งาน PartyBoost
เปิดลำโพงที่รองรับ PartyBoost เช่น Flip 5/6, Charge 5, Xtreme 3
เชื่อมต่อ Bluetooth กับลำโพงตัวแรก
กดปุ่มอินฟินิตี้บนแต่ละตัว แล้วใช้แอป JBL Portable เลือกโหมด

ประโยชน์ของ PartyBoost
ขยายพื้นที่เสียงโดยไม่ต้องใช้ระบบเสียงขนาดใหญ่
สร้างระบบเสียงรอบทิศทางแบบพกพา
เหมาะกับปาร์ตี้กลางแจ้งหรือการใช้งานในบ้าน

ความสามารถของลำโพง JBL ที่รองรับ
ทนทานต่อฝุ่นและน้ำ เหมาะกับการใช้งานกลางแจ้ง
ขนาดกะทัดรัด พกพาง่าย
เสียงคุณภาพดีเมื่อใช้งานเดี่ยว และยอดเยี่ยมเมื่อเชื่อมต่อหลายตัว

https://www.slashgear.com/1955729/what-does-infinity-button-do-jbl-speaker/

ไม่ต้องอภิปราย ก็สามารถลงคะแนนไม่ไว้วางใจได้เลย แต่ละตัว ชัวร์ไม่มีดี
#คิงส์โพธิ์แดง

งานนี้ อ.วีระ ฟ้องมันทุกๆตัวเลย,ทีมพิทักษ์ชาติอธิปไตยไทยเดอะแก๊งทนายแผ่นดิน กางแต่ละมาตราอะไรบ้างให้เหมาะสมแต่ละตัวแต่ละคนเลย ย้อนอดีตถึงนายกฯสมัยต่างๆนั้นที่เข้าสู่สายพานเกี่ยวกันเพื่อปล้นชาติขายชาติหรือเพื่อสมยอมผลประโยชน์ใดๆจะต่างตอบแทนลักษณะใดๆก็เอาให้โดนทุกๆตัวเลยนะ, อ.วีระ ต้องการทนายอาสาด่วนเพื่อกำจัดภัยของแผ่นดินไทยเรา อย่าส่งต่อภัยนี้แก่รุ่นต่อไปเลย เราคนร่วมเหตุการณ์ประวัติศาสตร์จริงอยู่แล้ว ท่านทั้งหลายจะเป็นตำนานผู้กระทำคุณงามความดีต่อชาติไทยเราแน่นอน เงยหน้าไม่อายฟ้า ก้มหน้าไม่อายแผ่นดินไทยตน บอกแก่โคตรเหง้าวงศ์ตระกูลเราว่าปู่ย่าตาทวดได้มีโอกาสรับใช้ชาติเยี่ยงสนามรบหนึ่งของกองทัพทหารไทยยุคสงครามไทยเขมรร่วมสมัยแน่นอน,

...ทนายแผ่นดินไทย อย่าให้อ.วีระ ต่อสู้เพียงลำพัง พวกท่านๆมาร่วมกันกวาดล้างทหารเลวชั่วก็ด้วยออกจากกองทัพไทยที่มีเกียรติแห่งคนไทยเราร่วมกันเถิด,ฝ่ายพลเรือนแบบเราๆสามารถคล่องตัวกว่าฝ่ายทหารไทยดีๆอย่างมาก,ร่วมเป็นเดอะทีมกำจัดคนเลวย่อมสุดยอดมาก.

https://youtube.com/watch?v=nba8KenqRIk&si=o3B8WvtLrqxqmWtV

การเจรจารีบหยุดยิงก็เพื่อคุ้มครองพวกนี้ด้วยนั้นเอง,ตลอดฐานทัพอเมริกาในชลบุรีด้วยกลัวโดนลูกหลงและตอบโต้ออกหน้าออกตาไม่ได้ด้วยหากเจอphl03ของเขมรตกใส่,กรณีปะทะกัน,อเมริกางานเข้าจึงรีบออกตัวจากพุ่มไม้ก็ว่า,
..ในด้านเล่นของมืดอาวุธมืดเงินทุนมืดเงินที่ฟอกตรึมทั่วโลกจากพวกมืดๆนี้ก็หมายระดมมาในช่วงหยุดยิงนี้ด้วย,เขมรชนะฮุนเซนก็ช่วยโทนี่ได้จริง ประเทศไทยก็จะปกครองในสไตล์ประธานาธิบดีสมใจโทนี่จากนั้นก็แบ่งบ่อน้ำมันให้ฮุนเซนให้อเมริกาให้ฝรั่งเศสตามที่รับเงินรับทองล่วงหน้าก่อนแล้วและเงินก้อนสุดท้ายหลังเสร็จงาน คือเดอะแก๊งทั้งหมดพวกนี้สำเร็จในการทำลายประเทศไทย ทำลายสถาบันนั้นเอง.,รัสเชียสนับสนุนทางลับไม่รู้หรือเขมรจากบ่อนคาสิโนสั่งซื้อเองนำเข้าผ่านเอกชนไทยที่สมคบคิดเปิดด่านขนอาวุธต่างๆแต่แรกนั้นเองช่วงผิดแผนอาจควบคุมไม่ได้นั้นก็ด้วย,และตอนนี้บ่อคาสิโนรับรู้ชาตะกรรมแน่แล้วจึงประสานงานทุกๆสาระพัดความเถื่อนฮับความเลวทั่วเขมรมาสุมหัวกันนำเข้าค้าอาวุธมาสู้ตายกับไทยนั่นเองเพราะไปไหนไม่รอดแล้ว ออกจากเขมรก็มีคดีมีหมายติดหัวในชาติต้นสกัดตนเองนั้นล่ะ,แต่ละตัวโทษตายโทษติดคุกตลอดชีวิตก็ว่า,จึงบีบขี้ข้าลูกหนี้บ่อนเหยื่อค้ามนุษย์ทั้งหมดทำตามคำสั่งมันเพื่อจัดการคนไทยทหารไทยแทรกซึมทำลายไทยทุกๆวิถีทาง นักการเมืองหรือใครๆที่มันเก็บความลับให้ซ่อนในฝั่งเขมร นายทุนเจ้าสัวพ่อค้าค้ากิจการใดๆที่บ่อนหรือฮับค้ามนุษย์เก็บหลักฐานความผิดตนเองไว้ที่เขมร หากพวกนี้ไม่ทำตามคำสั่งมัน มันจะแฉจะส่งความผิดนี้เปิดโปงสิ่งนี้แก่เจ้าหน้าที่ไทยลงโทษพวกนักการเมืองนักพนันนักเจ้าสัวที่ข้องเกี่ยวสิ่งชั่วเลวกับมันทั้งหมด,คนไทยนี้กลัวนะสิจึงเป็นไส้ศึกโดยง่ายดาย โดรนมากมายก็พวกเหี้ยนี้สั่งบินจากไทยนี้ล่ะ สมคบคิดกัน พักไว้ในบ้านไส้ศึกนี้,แลกยาบ้าแลกหนี้แลกสาระพัดมุกมันล่อคนไทยที่สิ้นคิดนี้ได้หมด,นายพลทหารเลวในไทยก็เป็นเจ้าของบ่อนในเขมรนะธรรมดาที่ไหน,คือทหารไทยยังลีลาไม่ประกาศกฎอัยการศึกทั่วประเทศไทยจะรอกฎหมายปกติธรรมดาเดินเนื้องานฝันไม่เถอะจะทันเหลี่ยมมัน,เมื่อประกาศกฎอัยการศึกนะซึ่งนักการเมืองเลวเจ้าสัวกิจการชั่วdeep stateเองมันหวาดกลัวแน่นอน,แผนการต่างๆมันวางไว้อาจตัดตอนตัดขาเสียแผนมันมหาศาลมโหฬารนั้นเอง,แค่ทหารไทยจัดการภายในได้นะ ศึกกับเขมรเสมือนชนะแบบไม่ต้องรบเกิน90%ทันที,อเมริกาหมายจะเอาไทยตั้งฐานทัพสู้กับจีนสร้างหายนะในเอเชีย ประเทศไทยสงสัยว่าทำให้ไทยเสี่ยงด้านอธิปไตยไทยสู่สงครามไม่สงบในอาเชียนในเอเชีย สามารถเชิญฑูตต่างประเทศนั้นออกจากไทยไปก่อนได้ทันที ตัดตอนปฏิบัติการด้านสายข่าวเพื่อก่อสงครามได้ทันที เช่นอเมริกา ฝรั่งเศส เป็นต้น เชิญออกนอกประเทศไปก่อนเพราะต้องสงสัยสนับสนุนสร้างความไม่สงบในเอเชียและภูมิภาคอาเชียนนี้.,เราไม่จำเป็นต้องแคร์อะไร,ทดลองวิจัยสัก5-10ปีก็ได้ว่า เมื่อเชิญฑูตต่างชาติตะวันตกยุโรปอเมริกาออกจากประเทศไทย ดัชนีความสงบสุขเพิ่มขึ้นหรือลดลงหรือนัยยะหัวข้อต่างๆที่ตั้งสมมุติฐานไว้ เชิงบวกหรือเชิงลบ,ประเทศไทยไม่มีฑูตอเมริกาฑูตฝรั่งเศสประจำประเทศไทยชาติไทยมันจะพังพินาศล่มสลายก็ให้มันรู้ไป.

https://youtube.com/shorts/EqJ_uOG7Xg4?si=DvD-DJ5t1DYZkWM1

เรื่องเล่าจากข่าว: Huawei CloudMatrix 384—AI ซูเปอร์คลัสเตอร์ที่ท้าชน Nvidia ด้วยพลังแห่งการรวมชิป

ในงาน World Artificial Intelligence Conference 2025 ที่เซี่ยงไฮ้ Huawei ได้เปิดตัวระบบ CloudMatrix 384 ซึ่งเป็นซูเปอร์คลัสเตอร์ AI ที่ประกอบด้วยชิป Ascend 910C จำนวน 384 ตัว เชื่อมต่อกันด้วยโครงสร้างแบบ “all-to-all mesh” ผ่านสายออปติกความเร็วสูง

แม้ชิปแต่ละตัวจะมีประสิทธิภาพต่ำกว่า Nvidia H100 แต่ Huawei ใช้กลยุทธ์ “จำนวนมาก + การออกแบบระบบ” เพื่อชดเชยข้อเสีย และสามารถให้ประสิทธิภาพรวมสูงกว่าระบบ Nvidia GB200 NVL72 ได้ในหลายด้าน เช่น:
- ความเร็วในการประมวลผล BF16 สูงกว่า 1.7 เท่า
- ความจุหน่วยความจำสูงกว่า 3.6 เท่า
- แบนด์วิดธ์หน่วยความจำสูงกว่า 2.1 เท่า

อย่างไรก็ตาม ระบบนี้ใช้พลังงานมากกว่าถึง 3.9 เท่า และมีประสิทธิภาพต่อวัตต์ต่ำกว่าถึง 2.3 เท่า ซึ่งอาจเป็นข้อจำกัดสำคัญในตลาดโลก แต่สำหรับจีนที่มีแหล่งพลังงานหลากหลายและราคาถูก นี่อาจไม่ใช่ปัญหา

Huawei เปิดตัวระบบ CloudMatrix 384 ในงาน WAIC 2025 ที่เซี่ยงไฮ้
ใช้ชิป Ascend 910C จำนวน 384 ตัว เชื่อมต่อแบบ all-to-all mesh ด้วยสายออปติก
ออกแบบมาเพื่อแข่งขันกับ Nvidia GB200 NVL72

ระบบสามารถประมวลผลได้ถึง 300 PFLOPs แบบ BF16
สูงกว่า Nvidia GB200 NVL72 ที่ทำได้ 180 PFLOPs
เหมาะสำหรับงาน inference ของโมเดลขนาดใหญ่

Ascend 910C มีประสิทธิภาพประมาณ 60% ของ Nvidia H100 ในงาน inference
ใช้เทคนิค dual-chiplet และหน่วยความจำ HBM2E ขนาด 128 GB
ผลิตโดย SMIC ด้วยเทคโนโลยี 7nm รุ่นใหม่

ระบบมีความจุหน่วยความจำรวม 49.2 TB และแบนด์วิดธ์รวม 1229 TB/s
สูงกว่า Nvidia GB200 NVL72 ถึง 3.6 เท่าในด้านความจุ และ 2.1 เท่าในด้านแบนด์วิดธ์
รองรับการเชื่อมต่อแบบ scale-out ได้ถึง 165,000 NPU

ระบบ CloudMatrix 384 ถูกติดตั้งแล้วบน Huawei Cloud และพร้อมใช้งานจริง
ใช้ในงาน AI training และ inference ระดับองค์กร
เป็นส่วนหนึ่งของยุทธศาสตร์ลดการพึ่งพาเทคโนโลยีต่างชาติ

Nvidia GB200 NVL72 ใช้ชิป Grace CPU 36 ตัว และ Blackwell GPU 72 ตัว
ออกแบบให้ทำงานร่วมกันเป็น “GPU ขนาดยักษ์” สำหรับโมเดลระดับล้านล้านพารามิเตอร์
มีข้อจำกัดด้านการส่งออกไปยังจีน

Huawei ใช้สายออปติก 800G LPO จำนวน 6,912 เส้นในการเชื่อมต่อภายในระบบ
ลด latency และเพิ่ม bandwidth ได้อย่างมหาศาล
เป็นการออกแบบที่เน้น “ระบบ” มากกว่าชิปเดี่ยว

DeepSeek AI ใช้ Ascend 910C สำหรับ inference และพบว่าประสิทธิภาพ “เกินคาด”
ใช้เทคนิคแปลง CUDA เป็น CUNN ด้วยโค้ดเพียงบรรทัดเดียว
ช่วยลดต้นทุนและลดการพึ่งพา Nvidia

จีนกำลังผลักดัน ecosystem ด้าน AI แบบครบวงจร ตั้งแต่ชิปถึงโมเดล
มีการตั้งพันธมิตรระหว่างผู้ผลิตชิปและนักพัฒนา LLM
เป้าหมายคือสร้างระบบ AI ที่ไม่ต้องพึ่งพาตะวันตก

ระบบ CloudMatrix 384 ใช้พลังงานมากกว่าระบบ Nvidia ถึง 3.9 เท่า
ประสิทธิภาพต่อวัตต์ต่ำกว่า Nvidia ถึง 2.3 เท่า
อาจไม่เหมาะกับประเทศที่มีข้อจำกัดด้านพลังงาน

ชิป Ascend 910C ยังไม่สามารถเทียบเท่า Nvidia H100 ในงาน training
เหมาะกับ inference มากกว่า training ที่ต้องใช้ความเสถียรสูง
ยังขาด ecosystem ด้านซอฟต์แวร์ที่เทียบเท่า CUDA

ระบบ CloudMatrix ยังไม่มี benchmark สาธารณะหรือการทดสอบจากองค์กรอิสระ
ข้อมูลส่วนใหญ่มาจาก Huawei และ SemiAnalysis
ต้องรอการพิสูจน์จากการใช้งานจริงในระยะยาว

รัฐบาลสหรัฐฯ เตรียมออกมาตรการลงโทษบริษัทที่ใช้ชิป Ascend 910C ทั่วโลก
อ้างว่าใช้เทคโนโลยีที่มีต้นกำเนิดจากสหรัฐฯ
อาจส่งผลต่อบริษัทต่างชาติที่ร่วมใช้งานระบบนี้

https://www.techspot.com/news/108891-huawei-cloudmatrix-384-ai-system-poised-challenge-nvidia.html

เรื่องเล่าจากข่าว: เกมเอาชีวิตรอดที่ “ขโมยชีวิตดิจิทัล” ของคุณ

ลองจินตนาการว่าคุณโหลดเกมเอาชีวิตรอดชื่อ Chemia จาก Steam เพื่อเล่นในช่วง Early Access แต่แทนที่จะได้สนุกกับการสร้างฐานและฝ่าฟันภัยพิบัติ คุณกลับโดนขโมยข้อมูลส่วนตัวและคริปโตแบบไม่รู้ตัว — นี่คือสิ่งที่เกิดขึ้นจริง!

บริษัทความปลอดภัยไซเบอร์ Prodaft เปิดเผยว่าเกม Chemia ถูกฝังมัลแวร์ 3 สายพันธุ์ ได้แก่:
- Fickle Stealer: ขโมยข้อมูลจากเบราว์เซอร์, password manager และ crypto wallet
- Vidar Stealer: มัลแวร์แบบบริการ (Malware-as-a-Service) ที่เชื่อมต่อผ่านโซเชียลมีเดีย
- HijackLoader: ตัวโหลดมัลแวร์ที่สามารถติดตั้งภัยคุกคามอื่นในอนาคต

เกมนี้ถูกแจกผ่านระบบ Playtest ของ Steam ซึ่งต้องขอสิทธิ์เข้าถึงก่อนเล่น ทำให้ดูเหมือนปลอดภัย แต่จริง ๆ แล้วเป็นช่องทางที่แฮกเกอร์ใช้หลบเลี่ยงการตรวจสอบของแพลตฟอร์ม

เกม Chemia ถูกใช้เป็นช่องทางแพร่มัลแวร์
ฝังมัลแวร์ 3 ชนิด: Fickle Stealer, Vidar Stealer, HijackLoader
มัลแวร์ทำงานเมื่อผู้ใช้เปิดเกม โดยรันควบคู่กับแอปพลิเคชันจริง

มัลแวร์แต่ละตัวมีหน้าที่เฉพาะ
Fickle Stealer: ใช้ PowerShell ขโมยข้อมูลระบบและไฟล์สำคัญ
Vidar Stealer: เชื่อมต่อผ่านโซเชียลมีเดียเพื่อส่งข้อมูล
HijackLoader: ใช้ติดตั้งมัลแวร์อื่นในอนาคต

เกมถูกแจกผ่านระบบ Playtest ของ Steam
ต้องขอสิทธิ์ก่อนเล่น ทำให้ดูเหมือนปลอดภัย
ไม่มีรีวิวหรือข้อมูลจากนักพัฒนาอื่น ทำให้ตรวจสอบยาก

นักพัฒนา Aether Forge Studios ไม่มีตัวตนชัดเจน
ไม่มีเว็บไซต์หรือโซเชียลมีเดียที่เชื่อมโยงกับเกม
อาจเป็นบัญชีปลอมที่ใช้หลอกลวงผู้ใช้

Prodaft เผยว่าแฮกเกอร์ชื่อ EncryptHub อยู่เบื้องหลัง
เคยมีประวัติการโจมตีแบบ spear-phishing ตั้งแต่ปี 2024
แชร์ Indicators of Compromise (IOCs) บน GitHub เพื่อช่วยตรวจสอบ

เกมบนแพลตฟอร์มที่เชื่อถือได้ก็อาจไม่ปลอดภัย
Steam ไม่สามารถตรวจสอบมัลแวร์ในทุกเกมได้ทันที
ผู้ใช้มักเชื่อว่าการโหลดจาก Steam คือ “ปลอดภัยโดยอัตโนมัติ”

มัลแวร์สามารถขโมยข้อมูลสำคัญได้ทันทีที่เปิดเกม
ข้อมูลที่ถูกขโมยรวมถึงรหัสผ่าน, session token, และ crypto wallet
อาจนำไปสู่การสูญเสียทางการเงินและการขโมยตัวตน

ระบบ Early Access และ Playtest อาจถูกใช้เป็นช่องทางโจมตี
เกมที่ยังไม่เปิดตัวเต็มรูปแบบอาจไม่มีการตรวจสอบเข้มงวด
แฮกเกอร์ใช้ช่องโหว่นี้ในการฝังโค้ดอันตราย

ผู้ใช้ที่เคยเล่น Chemia ควรตรวจสอบระบบทันที
ลบเกมออกจากเครื่อง
สแกนมัลแวร์เต็มระบบ
เปลี่ยนรหัสผ่านทุกบัญชีที่เคยล็อกอินระหว่างเล่นเกม

https://www.tomshardware.com/tech-industry/cyber-security/hacker-plants-three-strains-of-malware-in-a-steam-early-access-game-called-chemia-security-company-found-crypto-jacking-infostealers-and-a-backdoor-to-install-yet-more-malware-in-the-future

เรื่องเล่าจากผู้ใช้เก่า: Notepad กลายเป็นเวทีโฆษณา Copilot ไปแล้วหรือ?

ผู้เขียนเป็นผู้ใช้ Notepad แบบจริงจัง เขาใช้สำหรับจดรหัสผ่านชั่วคราว เก็บค่า hex สี และโน้ตประชุม โดยชื่นชอบความ “ไม่วุ่นวาย” ของมัน — เปิดเร็ว ไม่ต้องเลือกเทมเพลต ไม่ต้องมี splash screen

แต่ในช่วง 3–4 ปีที่ผ่านมา Notepad ได้รับฟีเจอร์ใหม่มากมาย:
- เริ่มจากดีไซน์ใหม่ (Fluent UI) ในปี 2021
- เพิ่ม dark mode, tabbed interface
- มีฟีเจอร์ save อัตโนมัติ, character counter และ spell checker
- จากนั้นเริ่มบูรณาการ Copilot เช่น Explain with Copilot, AI Rewrite, text summarization

แม้ฟีเจอร์ใหม่จะมีประโยชน์ แต่ผู้เขียนรู้สึกว่า "Notepad ไม่ได้เรียบง่ายอีกต่อไป" มันกลับกลายเป็น แพลตฟอร์มที่แสดงฟีเจอร์ AI ของ Microsoft มากกว่าเครื่องมือที่ผู้ใช้ควบคุมเอง

เขาเสียดายที่ WordPad ถูกยกเลิกไปในปีเดียวกัน ทำให้ฟีเจอร์ของ Word, OneNote และ Notepad เริ่ม “เบลอ” จนไม่รู้ว่าแต่ละตัวควรทำอะไร — และมองว่า Notepad ควรกลับไปเป็น “ตัวเลือกเบา ๆ” สำหรับคนที่ไม่ต้องการใช้ AI

https://www.neowin.net/editorials/notepad-is-losing-its-focus/