🚀 “AMD เตรียมปล่อย ROCm 7.0 — ซอฟต์แวร์ AI ที่หวังโค่น CUDA ด้วยประสิทธิภาพทะลุ Blackwell” AMD กำลังเตรียมเปิดตัว ROCm 7.0 ซึ่งเป็นเวอร์ชันใหม่ของชุดซอฟต์แวร์สำหรับการประมวลผล AI และ HPC โดยมีเป้าหมายชัดเจน: สร้างทางเลือกที่แท้จริงให้กับนักพัฒนาแทนการพึ่งพา CUDA ของ NVIDIA ที่ครองตลาดมายาวนาน ROCm 7.0 ถูกเพิ่มเข้าใน GitHub แล้ว และคาดว่าจะเปิดตัวภายในไม่กี่สัปดาห์ข้างหน้า ในงาน Advancing AI ล่าสุด AMD ได้เผยว่า ROCm 7.0 จะมาพร้อมการปรับปรุงครั้งใหญ่ โดยเฉพาะด้าน inferencing และ training ซึ่งสามารถเพิ่มประสิทธิภาพได้ถึง 3.5 เท่าเมื่อเทียบกับ ROCm 6 และที่น่าตื่นเต้นที่สุดคือ Instinct MI355X สามารถทำ FP8 throughput ได้สูงกว่า Blackwell B200 ของ NVIDIA ถึง 30% ในโมเดล DeepSeek R1 ROCm 7.0 ยังรองรับฟีเจอร์ใหม่ เช่น HIP 7.0, การจัดการคลัสเตอร์, และเครื่องมือสำหรับองค์กร พร้อม Docker image ที่ปรับแต่งมาแล้วสำหรับ MI355, MI350, MI325 และ MI300 โดยสามารถใช้งานร่วมกับโมเดลขนาดใหญ่ที่ถูก quantize ด้วย AMD Quark เช่น Llama 3.3 70B และ gpt-oss-120B เมื่อเปรียบเทียบกับ CUDA ล่าสุด พบว่า ROCm บน MI325X มีข้อได้เปรียบในหลายด้าน เช่น VRAM ขนาด 256GB ต่อ GPU ที่ช่วยลดความซับซ้อนของ pipeline และรองรับ batch ใหญ่ ๆ ได้ดี รวมถึงการทำงานร่วมกับ Hugging Face และ DeepSpeed ได้แบบ native โดยไม่ต้อง patch เพิ่ม แม้ ROCm จะยังตามหลัง CUDA ในบางด้าน เช่น ecosystem ที่ยังไม่สมบูรณ์ และ library เฉพาะบางตัวที่ต้องปรับแต่งเอง แต่ก็ถือว่าเป็นทางเลือกที่จริงจังสำหรับองค์กรที่ต้องการลดต้นทุนและหลีกเลี่ยงการผูกขาดด้านฮาร์ดแวร์ ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ AMD เตรียมเปิดตัว ROCm 7.0 เพื่อเป็นทางเลือกแทน CUDA ➡️ เพิ่มประสิทธิภาพ inferencing และ training สูงถึง 3.5 เท่าเมื่อเทียบกับ ROCm 6 ➡️ MI355X ทำ FP8 throughput ได้สูงกว่า Blackwell B200 ถึง 30% ➡️ มี Docker image สำหรับ MI355, MI350, MI325 และ MI300 พร้อมใช้งาน ✅ ฟีเจอร์ใหม่และการรองรับ ➡️ รองรับ HIP 7.0, การจัดการคลัสเตอร์ และเครื่องมือสำหรับองค์กร ➡️ ใช้งานร่วมกับโมเดล MXFP4 และ FP8 ที่ถูก quantize ด้วย AMD Quark ➡️ รองรับ DeepSeek R1, Llama 3.3 70B, gpt-oss-120B และอื่น ๆ ➡️ ทำงานร่วมกับ Hugging Face และ DeepSpeed ได้แบบ native ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ MI325X มี VRAM 256GB ต่อ GPU — เหนือกว่า H100 ที่ต้องแบ่งโมเดล ➡️ ROCm ไม่ล็อกผู้ใช้กับฮาร์ดแวร์เฉพาะเหมือน CUDA ➡️ TensorWave และ Scimus เริ่มให้บริการคลัสเตอร์ ROCm สำหรับองค์กร ➡️ ROCm เหมาะกับงาน inference ขนาดใหญ่และ training ที่เน้นต้นทุนต่อ TFLOP https://wccftech.com/amd-initiates-work-on-rocm-7-compute-stack/

🧩 “AMD EPYC Embedded 4005: ซีพียูขอบระบบที่ไม่ธรรมดา — Zen 5 บน AM5 เพื่อโลกที่ต้องการความเร็วและความเสถียร” AMD เปิดตัวซีพียูตระกูล EPYC Embedded 4005 อย่างเป็นทางการในเดือนกันยายน 2025 โดยมุ่งเป้าไปที่ตลาด edge computing, ระบบรักษาความปลอดภัยเครือข่าย และเซิร์ฟเวอร์อุตสาหกรรมระดับเริ่มต้น จุดเด่นของซีรีส์นี้คือการนำสถาปัตยกรรม Zen 5 มาใช้บนแพลตฟอร์ม AM5 ซึ่งเป็นซ็อกเก็ตเดียวกับ Ryzen รุ่นทั่วไป แต่ปรับแต่งให้เหมาะกับงานฝังตัวที่ต้องการความเสถียรและอายุการใช้งานยาวนาน EPYC Embedded 4005 ใช้เทคโนโลยีการผลิตแบบ chiplet ขนาด 4 นาโนเมตร รองรับสูงสุด 16 คอร์ 32 เธรด พร้อม L3 cache สูงสุด 128MB และ TDP ที่ปรับได้ตั้งแต่ 65W ถึง 170W เพื่อให้เหมาะกับงานที่หลากหลาย ตั้งแต่ไฟร์วอลล์รุ่นใหม่ไปจนถึงระบบควบคุมแบบเรียลไทม์ในโรงงาน ซีพียูรุ่นนี้รองรับ DDR5-5600 แบบ ECC, PCIe Gen 5 จำนวน 28 เลน และชุดคำสั่ง AVX-512 แบบเต็ม 512 บิต ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการประมวลผล AI inference และงานที่ต้องการ vector computing เช่น การวิเคราะห์ภาพ, การประมวลผล JSON หรือฐานข้อมูล PostgreSQL จุดแข็งอีกด้านคือการรับประกันการผลิตนานถึง 7 ปี พร้อมฟีเจอร์ RAS (Reliability, Availability, Serviceability) เช่น ECC บน DRAM และ PCIe, parity บนชิป และการตรวจจับข้อผิดพลาดแบบ built-in ซึ่งเหมาะกับระบบที่ต้องการ uptime สูงและการบำรุงรักษาต่ำ AMD ยังออกแบบให้ EPYC Embedded 4005 ใช้ซ็อกเก็ต AM5 ร่วมกับซีพียู Ryzen ทำให้สามารถใช้เมนบอร์ดเดิมได้ ลดต้นทุนการออกแบบ และเพิ่มความยืดหยุ่นในการอัปเกรดระบบในอนาคต โดยเฉพาะในกลุ่ม SMB และผู้ให้บริการ hosting ที่ต้องการระบบที่คุ้มค่าแต่มีความสามารถระดับองค์กร ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ AMD เปิดตัว EPYC Embedded 4005 สำหรับงาน edge และระบบฝังตัว ➡️ ใช้ Zen 5 บนแพลตฟอร์ม AM5 พร้อมเทคโนโลยี chiplet ขนาด 4 นาโนเมตร ➡️ รองรับสูงสุด 16 คอร์ 32 เธรด, L3 cache สูงสุด 128MB ➡️ TDP ปรับได้ตั้งแต่ 65W ถึง 170W เพื่อรองรับงานหลากหลาย ✅ จุดเด่นด้านเทคโนโลยี ➡️ รองรับ DDR5-5600 ECC และ PCIe Gen 5 จำนวน 28 เลน ➡️ มีชุดคำสั่ง AVX-512 แบบเต็ม 512 บิต สำหรับงาน AI และ HPC ➡️ รับประกันการผลิตนานถึง 7 ปี พร้อมฟีเจอร์ RAS ครบถ้วน ➡️ ใช้ซ็อกเก็ต AM5 ร่วมกับ Ryzen ทำให้ลดต้นทุนและเพิ่มความยืดหยุ่น ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ EPYC 4005 เป็นรุ่นต่อยอดจาก EPYC 4004 โดยเพิ่มความเร็วแรมและชุดคำสั่ง ➡️ มีรุ่น 16 คอร์ TDP 65W สำหรับงานที่ต้องการประสิทธิภาพแต่ประหยัดพลังงาน ➡️ เหมาะกับงานไฟร์วอลล์, NAS, เซิร์ฟเวอร์ SMB และระบบควบคุมอุตสาหกรรม ➡️ แข่งกับ Intel Xeon E และ Xeon 6300P ซึ่งยังจำกัดที่ 8 คอร์และ DDR5-4800 ‼️ คำเตือนและข้อจำกัด ⛔ แม้จะใช้ AM5 แต่ EPYC Embedded 4005 ต้องใช้ BIOS ที่รองรับ ECC และฟีเจอร์ RAS ⛔ ชุดคำสั่ง AVX-512 อาจไม่ถูกใช้งานเต็มประสิทธิภาพในซอฟต์แวร์ทั่วไป ⛔ การใช้งานในระบบฝังตัวต้องพิจารณาเรื่องความร้อนและการระบายอากาศอย่างรอบคอบ ⛔ แม้จะรับประกันการผลิต 7 ปี แต่การสนับสนุนด้านซอฟต์แวร์อาจขึ้นอยู่กับผู้ผลิตเมนบอร์ด ⛔ ราคาของรุ่นสูงสุดอาจใกล้เคียงกับ Xeon ระดับกลาง ทำให้ต้องเปรียบเทียบอย่างละเอียดก่อนเลือกใช้งาน https://www.techpowerup.com/341063/amd-introduces-epyc-embedded-4005-processors-for-low-latency-applications-at-the-edge

🧠 “AMD เปิดตัว Ryzen 9700F, 9500F, 7400 และ 5600F — ซีพียูรุ่นประหยัดที่ซ่อนพลังไว้มากกว่าที่คิด” AMD เปิดตัวซีพียูใหม่ 4 รุ่นแบบเงียบ ๆ โดยไม่จัดงานแถลงข่าวหรือประกาศอย่างเป็นทางการ แต่เพิ่มข้อมูลลงในเว็บไซต์ ได้แก่ Ryzen 7 9700F, Ryzen 5 9500F, Ryzen 5 7400 และ Ryzen 5 5600F ซึ่งครอบคลุมตั้งแต่สถาปัตยกรรม Zen 5, Zen 4 ไปจนถึง Zen 3 โดยเน้นกลุ่มผู้ใช้ระดับเริ่มต้นและตลาดต่างประเทศ Ryzen 7 9700F และ Ryzen 5 9500F เป็นชิป Zen 5 แบบไม่มีกราฟิกในตัว (iGPU-less) โดย 9700F มี 8 คอร์ 16 เธรด, L3 cache 32MB, TDP 65W และบูสต์สูงสุด 5.5GHz ส่วน 9500F มี 6 คอร์ 12 เธรด และบูสต์สูงสุด 5.0GHz ทั้งคู่ใช้แพลตฟอร์ม AM5 และรองรับ PCIe Gen5 รวมถึง DDR5 สูงสุด 192GB Ryzen 5 7400 เป็น Zen 4 รุ่นใหม่ที่มี 6 คอร์ 12 เธรด แต่มี L3 cache เพียง 16MB ซึ่งผิดปกติสำหรับชิปที่ใช้โครงสร้าง chiplet แบบ Raphael โดยคาดว่า AMD ปิดการทำงานของ cache บางส่วนเพื่อใช้ชิปที่มีตำหนิจากการผลิต ลดการสูญเปล่าและต้นทุน Ryzen 5 5600F เป็น Zen 3 รุ่นสุดท้ายที่ยังคงอยู่ในตลาด โดยมี 6 คอร์ 12 เธรด, L3 cache 32MB และบูสต์สูงสุด 4.0GHz แม้จะใช้ชื่อ F-series แต่จริง ๆ แล้ว Zen 3 ไม่มี iGPU อยู่แล้ว จึงเป็นการรีแบรนด์เพื่อขายในตลาดเอเชียโดยเฉพาะ ชิปเหล่านี้ส่วนใหญ่จะวางขายเฉพาะในภูมิภาค เช่น 9700F ในอเมริกาเหนือ, 5600F ในเอเชียแปซิฟิก และ 7400F เฉพาะในจีน โดยมีเพียง 9500F ที่มีวางจำหน่ายทั่วโลก ซึ่งสะท้อนกลยุทธ์ของ AMD ที่เน้นการใช้ชิปที่มีอยู่ให้เกิดประโยชน์สูงสุดในแต่ละตลาด ✅ ข้อมูลซีพียูใหม่จาก AMD ➡️ Ryzen 7 9700F: Zen 5, 8 คอร์, 5.5GHz boost, ไม่มี iGPU ➡️ Ryzen 5 9500F: Zen 5, 6 คอร์, 5.0GHz boost, ไม่มี iGPU ➡️ Ryzen 5 7400: Zen 4, 6 คอร์, L3 cache 16MB, ลดต้นทุนจากชิปที่มีตำหนิ ➡️ Ryzen 5 5600F: Zen 3, 6 คอร์, ไม่มี iGPU โดยธรรมชาติ ✅ จุดเด่นและกลยุทธ์ ➡️ ใช้แพลตฟอร์ม AM5 รองรับ PCIe Gen5 และ DDR5 สูงสุด 192GB ➡️ เปิดตัวแบบเงียบ ๆ โดยเพิ่มข้อมูลลงในเว็บไซต์เท่านั้น ➡️ F-series คือรุ่นไม่มีกราฟิกในตัว และบางรุ่นมีสเปกใกล้เคียงกับรุ่น X ➡️ วางจำหน่ายแบบจำกัดภูมิภาคตามความเหมาะสมของตลาด ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Ryzen 5 9500F คาดว่าราคาอยู่ที่ประมาณ $218 และ 9700F ที่ $294 ➡️ Zen 5 มีการปรับปรุงด้าน branch prediction, ALU และ cache hierarchy ➡️ Ryzen 5 7400F มี L3 cache 32MB และบูสต์สูงกว่า 7400 ถึง 400MHz ➡️ Intel ก็ใช้กลยุทธ์คล้ายกัน โดยนำชิปเก่ากลับมารีแบรนด์ใน Ultra Series 1 https://www.tomshardware.com/pc-components/cpus/amd-launches-four-new-ryzen-cpus-including-cutdown-zen-4-and-zen-3-models-most-only-available-in-global-markets

⚙️ “Intel Core Ultra 3 205: ซีพียูระดับเริ่มต้นที่ไม่ธรรมดา — แรงเกินคาด แซง Core i3 และ i5 รุ่นก่อนหน้า” Intel กำลังกลับมาอย่างน่าสนใจในตลาดซีพียูระดับเริ่มต้น ด้วยการเปิดตัว Core Ultra 3 205 ซึ่งเป็นรุ่นล่างสุดของตระกูล Arrow Lake สำหรับเดสก์ท็อป แม้ยังไม่วางจำหน่ายอย่างเป็นทางการ แต่รีวิวจาก Bulls Lab ในเกาหลีใต้ได้เผยให้เห็นถึงประสิทธิภาพที่น่าทึ่งเกินคาด Core Ultra 3 205 ใช้สถาปัตยกรรมแบบ hybrid มี 4 P-core ที่เร่งได้ถึง 4.9 GHz และ 4 E-core ที่เร่งได้ถึง 4.4 GHz เมื่อจับคู่กับเมนบอร์ด H810 และแรม DDR5 32GB พบว่าสามารถใช้งานทั่วไปได้ลื่นไหล เปิดหลายแท็บเบราว์เซอร์พร้อมกัน และดูวิดีโอ YouTube 8K โดยใช้พลังงานต่ำ ผลการทดสอบ Cinebench R23 พบว่าได้คะแนน multi-core สูงถึง 13,394 ซึ่งมากกว่า Core i3-14100 ถึง 48% และคะแนน single-core ที่ 1,983 ก็ยังเหนือกว่า Core i5-14400 ด้วยซ้ำ นอกจากนี้ iGPU ที่ติดมากับชิปยังใช้ Xe-core 2 ตัว ทำให้เล่นเกมเบา ๆ อย่าง DOTA และ Valorant ได้สบาย ๆ ราคาที่คาดการณ์อยู่ที่ประมาณ $140 หรือ 199,000 วอน ซึ่งถือว่าเหมาะสำหรับผู้ที่ต้องการประกอบเครื่องราคาประหยัด โดย Bulls Lab ยังพบว่ามีพีซีสำเร็จรูปที่ใช้ชิปนี้พร้อม RAM 8GB และ SSD 500GB วางขายในราคาเพียง $360 แม้จะดูน่าสนใจ แต่ Intel ยังไม่เปิดตัวชิปนี้ในช่องทางจำหน่ายอย่างเป็นทางการ และอาจวางขายเฉพาะในตลาด OEM หรือพีซีสำเร็จรูปเท่านั้น ซึ่งอาจทำให้ผู้ประกอบเครื่อง DIY เข้าถึงได้ยาก ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Core Ultra 3 205 เป็นซีพียูระดับเริ่มต้นในตระกูล Arrow Lake ➡️ ใช้ hybrid architecture: 4 P-core (สูงสุด 4.9 GHz) + 4 E-core (สูงสุด 4.4 GHz) ➡️ ทดสอบกับเมนบอร์ด H810 และ RAM DDR5 32GB ➡️ ใช้งานทั่วไปลื่นไหล ดู YouTube 8K ได้โดยใช้พลังงานต่ำ ✅ ผลการทดสอบประสิทธิภาพ ➡️ Cinebench R23 multi-core: 13,394 คะแนน (สูงกว่า Core i3-14100 ถึง 48%) ➡️ Single-core: 1,983 คะแนน (เหนือกว่า Core i5-14400) ➡️ iGPU ใช้ Xe-core 2 ตัว เล่นเกมเบา ๆ ได้ดี ➡️ ประสิทธิภาพใกล้เคียงกับ Core Ultra 5 225 ในด้านกราฟิก ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ ใช้พลังงานสูงสุด 65W — แนะนำให้ใช้ฮีตซิงก์จากผู้ผลิตอื่นแทนของ Intel ➡️ ราคา CPU ประมาณ $140 และพีซีสำเร็จรูปอยู่ที่ $360 ➡️ รองรับ DDR5 ความเร็วสูงถึง 6400 MHz และมี L2 cache ขนาด 16MB ➡️ ผลิตบนกระบวนการ 3nm — เล็กกว่า Core i3-14100 ที่ใช้ 10nm https://www.tomshardware.com/pc-components/cpus/intel-core-ultra-3-205-delivers-impressive-results-in-early-review-reportedly-surpasses-previous-gen-core-i3-14100-and-core-i5-14400

🧠 “Google ปลดพนักงาน AI กว่า 200 คน — เบื้องหลังไม่ใช่แค่ ‘ลดโปรเจกต์’ แต่คือความไม่มั่นคงและแรงต้านจากแรงงาน” กลางเดือนสิงหาคม 2025 Google ได้ปลดพนักงานสัญญาจ้างกว่า 200 คนที่ทำงานเกี่ยวกับโครงการ AI เช่น Gemini และ AI Overviews โดยอ้างว่าเป็นการ “ลดขนาดโปรเจกต์” แต่เสียงจากคนทำงานกลับสะท้อนอีกด้าน—ว่าการปลดครั้งนี้เกี่ยวข้องกับการเรียกร้องค่าตอบแทนที่เป็นธรรม และความพยายามรวมตัวเพื่อสร้างสหภาพแรงงาน พนักงานเหล่านี้ส่วนใหญ่ทำงานผ่านบริษัท GlobalLogic ซึ่งเป็นบริษัทในเครือของ Hitachi โดยมีหน้าที่เป็น “super raters” คือผู้ตรวจสอบและปรับแต่งคำตอบที่สร้างโดย AI ให้มีความถูกต้องและเป็นธรรมชาติ หลายคนมีวุฒิการศึกษาระดับปริญญาโทหรือเอก และทำงานในสาขาวิชาชีพ เช่น การศึกษา การเขียน และการวิจัย แม้จะมีความเชี่ยวชาญสูง แต่พวกเขากลับได้รับค่าตอบแทนต่ำ โดยผู้ที่จ้างตรงจาก GlobalLogic ได้รับ $28–$32 ต่อชั่วโมง ขณะที่ผู้รับเหมาผ่านบริษัทตัวกลางได้เพียง $18–$22 ต่อชั่วโมงสำหรับงานเดียวกัน นอกจากนี้ยังมีการห้ามทำงานจากระยะไกล และจำกัดการเข้าถึงช่องทางสื่อสารภายในที่ใช้พูดคุยเรื่องความเหลื่อมล้ำ หลายคนเชื่อว่าการปลดครั้งนี้เป็นการตอบโต้ต่อความพยายามรวมตัวเป็นสหภาพแรงงาน โดยมีผู้ยื่นเรื่องร้องเรียนต่อคณะกรรมการแรงงานแห่งชาติของสหรัฐฯ (NLRB) แล้วอย่างน้อยสองราย และมีรายงานว่า GlobalLogic กำลังพัฒนา AI ที่สามารถทำงานแทนมนุษย์ในด้านการให้คะแนนคำตอบ ซึ่งทำให้พนักงานรู้สึกว่าตนเองกำลัง “ฝึก AI เพื่อมาแทนที่ตัวเอง” เหตุการณ์นี้สะท้อนภาพรวมของอุตสาหกรรม AI ที่แม้จะเติบโตอย่างรวดเร็ว แต่กลับมีความไม่มั่นคงในระดับแรงงาน โดยเฉพาะในตำแหน่งที่เกี่ยวข้องกับการจัดการข้อมูล เช่น การจัดหมวดหมู่ การให้คะแนน และการตรวจสอบคำตอบ ซึ่งมักถูกมองว่าเป็นงานระดับล่าง ทั้งที่มีบทบาทสำคัญต่อคุณภาพของระบบ AI https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/google-terminates-200-ai-contractors-ramp-down-blamed-but-workers-claim-questions-over-pay-and-job-insecurity-are-the-real-reason-behind-layoffs

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

🛠️ “แฮกเกอร์สายฮาเปลี่ยนบุหรี่ไฟฟ้าเป็นเว็บเซิร์ฟเวอร์ — เมื่อของทิ้งกลายเป็นเครื่องมือออนไลน์สุดมินิมอล” Bogdan Ionescu วิศวกรและนักทดลองสาย embedded ได้สร้างปรากฏการณ์สุดแปลกในวงการอิเล็กทรอนิกส์ เมื่อเขานำบุหรี่ไฟฟ้าแบบใช้แล้วทิ้ง (disposable vape) มาดัดแปลงให้กลายเป็นเว็บเซิร์ฟเวอร์ขนาดจิ๋ว โดยใช้ชิปไมโครคอนโทรลเลอร์ ARM Cortex-M0+ จากแบรนด์ PUYA ที่ซ่อนอยู่ภายในอุปกรณ์เหล่านี้ ชิปที่ใช้คือ PY32F002B ซึ่งมีหน่วยความจำเพียง 24KB flash และ 3KB RAM — เล็กกว่าหน่วยความจำในนาฬิกาดิจิทัลบางรุ่นเสียอีก แต่ Bogdan ใช้เทคนิค semihosting ร่วมกับโปรโตคอล SLIP (Serial Line Internet Protocol) เพื่อให้ Linux มองว่า vape นี้คือโมเด็มแบบ dial-up และสามารถส่งข้อมูล IP ได้จริง เขาเลือกใช้ uIP ซึ่งเป็น TCP/IP stack ขนาดเล็กที่ไม่ต้องใช้ RTOS และสามารถรันเว็บเซิร์ฟเวอร์แบบ HTTP ได้ โดยในช่วงแรกประสิทธิภาพแย่มาก: ping ช้า 1.5 วินาที, packet loss 50%, และโหลดหน้าเว็บใช้เวลากว่า 20 วินาที แต่หลังจากปรับปรุงการจัดการข้อมูลให้ใช้ ring buffer และ batch write ประสิทธิภาพก็พุ่งขึ้นอย่างน่าทึ่ง — ping เหลือเพียง 20ms และโหลดหน้าเว็บใน 160ms Bogdan ยังเพิ่ม API แบบ JSON เพื่อแสดงจำนวนการเข้าชมและ ID ของไมโครคอนโทรลเลอร์ ทำให้เว็บเซิร์ฟเวอร์นี้ไม่ใช่แค่ static page แต่สามารถตอบสนองแบบ dynamic ได้ด้วย แม้จะมีพื้นที่เก็บข้อมูลเหลือเพียง ~20KB ก็ตาม ✅ ข้อมูลสำคัญจากโปรเจกต์ ➡️ ใช้ชิป PUYA PY32F002B จากบุหรี่ไฟฟ้าแบบใช้แล้วทิ้ง ➡️ สเปก: ARM Cortex-M0+ @ 24MHz, 24KB flash, 3KB RAM ➡️ ใช้ semihosting + SLIP เพื่อให้ Linux ส่ง IP packet ผ่าน serial ➡️ ใช้ uIP stack เพื่อรันเว็บเซิร์ฟเวอร์ HTTP แบบเบา ✅ การปรับปรุงประสิทธิภาพ ➡️ เพิ่ม ring buffer เพื่อจัดการข้อมูลแบบ batch ลด overhead ➡️ ปรับโครงสร้าง filesystem ให้เหมาะกับ alignment บน ARM ➡️ ลดเวลา ping จาก 1.5s เหลือ 20ms และโหลดหน้าเว็บใน 160ms ➡️ ใช้ RAM เพียง 1.4KB และ flash 5KB — เหลือพื้นที่สำหรับโค้ดอื่น ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ SLIP เป็นโปรโตคอลที่ใช้ในยุคโมเด็ม dial-up ก่อนยุค Wi-Fi ➡️ uIP ถูกออกแบบมาเพื่ออุปกรณ์ 8/16-bit ที่มีหน่วยความจำจำกัด ➡️ semihosting เป็นฟีเจอร์ debug ที่สามารถใช้ส่งข้อมูลแบบ bidirectional ➡️ โปรเจกต์นี้แสดงให้เห็นว่า embedded device ขนาดเล็กสามารถรันเว็บเซิร์ฟเวอร์ได้จริง https://bogdanthegeek.github.io/blog/projects/vapeserver/

ด่วน!! "สาโรจน์" ไขก๊อกลาออก เลขา ป.ป.ช.แล้ว ยังไม่ทราบสาเหตุ เจ้าตัวไม่รับสายยังไม่ชี้แจง เจ้าหน้าบอกรู้ข่าวยังตกใจ อ่านต่อ..https://news1live.com/detail/9680000088332 #News1live #News1 #SondhiX #Sondhitalk #คุยทุกเรื่องกับสนธิ #สนธิเล่าเรื่อง #Thaitimes #กัมพูชายิงก่อน #ไทยนี้รักสงบแต่ถึงรบไม่ขลาด #CambodiaOpenedFire

📺 “USB ด้านหลังทีวีไม่ใช่ปลั๊กไฟ! 5 อุปกรณ์ที่ไม่ควรเสียบเด็ดขาด — ป้องกันพอร์ตพัง เครื่องแฮงก์ และไฟล์หาย” หลายคนอาจเคยสงสัยว่า USB ด้านหลังทีวีมีไว้ทำอะไร เพราะดูเหมือนจะว่างเปล่าและไม่ได้ใช้งาน แต่จริง ๆ แล้วมันมีประโยชน์มาก เช่น อ่านไฟล์จากแฟลชไดรฟ์ หรือจ่ายไฟให้กับอุปกรณ์เสริมเล็ก ๆ อย่าง dongle สตรีมมิ่ง แต่สิ่งที่ควรระวังคือ “มันไม่ใช่ปลั๊กไฟ” และการเสียบอุปกรณ์ผิดประเภทอาจทำให้ทีวีเสียหายได้ บทความจาก SlashGear ได้รวบรวม 5 อุปกรณ์ที่ไม่ควรเสียบเข้ากับพอร์ต USB ของทีวี โดยเฉพาะอุปกรณ์ที่กินไฟสูงหรือสร้างความร้อน เช่น สมาร์ตโฟน แท็บเล็ต พัดลม USB ฮีตเตอร์ หรือฮาร์ดดิสก์ขนาดใหญ่ ซึ่งอาจทำให้พอร์ต USB พัง หรือแม้แต่ทำให้ทีวีแฮงก์และไฟล์เสียหาย แม้บางอุปกรณ์จะดูเหมือนทำงานได้ เช่น ไฟแสดงการชาร์จขึ้น แต่จริง ๆ แล้วเป็นการดึงไฟแบบ “หยด” ที่ไม่เพียงพอ และอาจทำให้ทีวีตัดการเชื่อมต่อเองเมื่อโหลดไฟเกินขีดจำกัด นอกจากนี้ยังมีความเสี่ยงจากอุปกรณ์ราคาถูกหรือไม่มีแบรนด์ เช่น dongle แปลงสัญญาณ HDMI หรือฮับ USB ที่ไม่มีระบบควบคุมไฟ อาจทำให้สัญญาณภาพกระตุก เสียงขาด และพอร์ตเสียหายได้ในระยะยาว ✅ อุปกรณ์ที่ไม่ควรเสียบเข้ากับ USB ของทีวี ➡️ สมาร์ตโฟน แท็บเล็ต และโน้ตบุ๊ก — ต้องการไฟมากกว่า 18–100 วัตต์ แต่ทีวีจ่ายได้แค่ 2.5–4.5 วัตต์ ➡️ อุปกรณ์สร้างความร้อน เช่น ฮีตเตอร์ USB, แผ่นอุ่นแก้ว, พัดลม — ทำให้เกิดความร้อนสะสมหลังทีวี ➡️ ฮาร์ดดิสก์ขนาดใหญ่ — ต้องการไฟมากกว่าที่ทีวีจ่ายได้ อาจทำให้ไฟล์เสียหายหรือเชื่อมต่อหลุด ➡️ dongle หรืออะแดปเตอร์ราคาถูก — ไม่มีระบบควบคุมไฟ อาจทำให้พอร์ตเสียหาย ➡️ แฟลชไดรฟ์หรือฮับที่ไม่รู้แหล่งที่มา — อาจมีมัลแวร์หรือไฟล์เสียหายที่ทำให้ทีวีแฮงก์ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ พอร์ต USB ของทีวีออกแบบมาเพื่ออ่านไฟล์หรือจ่ายไฟให้กับอุปกรณ์เบา ๆ เท่านั้น ➡️ อุปกรณ์ที่เหมาะสม เช่น แฟลชไดรฟ์ขนาดไม่เกิน 32GB หรือฮาร์ดดิสก์ที่มีแหล่งจ่ายไฟแยก ➡️ การใช้ฮับแบบมีไฟเลี้ยง (powered hub) ช่วยลดภาระจากทีวี ➡️ ทีวีบางรุ่นมีระบบตัดการเชื่อมต่ออัตโนมัติเมื่อโหลดไฟเกิน https://www.slashgear.com/1965755/gadgets-to-never-plug-into-tv-usb-ports/

🎙️ เรื่องเล่าจาก Google ในหอพักถึง Searcha Page ข้างเครื่องซักผ้า ย้อนกลับไปเมื่อปี 1998 Google เริ่มต้นจากเซิร์ฟเวอร์ที่ประกอบด้วย Duplo blocks ในหอพักมหาวิทยาลัย Stanford และมีฐานข้อมูลเพียง 24 ล้านหน้าเว็บ วันนี้ Google มีดัชนีมากกว่า 400 พันล้านรายการ และต้องใช้ศูนย์ข้อมูลขนาดมหึมาเพื่อรองรับการค้นหาทั่วโลก แต่ Ryan Pearce นักพัฒนาที่เคยทำงานด้าน enterprise software และเกม กลับเลือกเส้นทางที่ต่างออกไป—เขาสร้าง Searcha Page และ Seek Ninja ซึ่งเป็น search engine แบบ self-hosted ที่ตั้งอยู่ในห้องซักผ้าของบ้านตัวเอง โดยใช้เซิร์ฟเวอร์เก่าที่ประกอบจากชิ้นส่วนมือสอง และ CPU AMD EPYC 7532 รุ่นปี 2020 ที่ตอนนี้หาซื้อได้ในราคาต่ำกว่า $200 ระบบของเขาไม่ใช้ cloud และไม่พึ่ง AI แบบสรุปผลลัพธ์ แต่ใช้ machine learning เพื่อขยายคำค้นหาและเข้าใจบริบทของผู้ใช้ ทำให้สามารถให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำโดยใช้ทรัพยากรเพียงเศษเสี้ยวของ Google แม้จะเริ่มจากเซิร์ฟเวอร์สองตัวที่วางบนเก้าอี้ในห้องซักผ้า และต้องเจาะผนังเพื่อเดินสาย LAN แต่ Pearce ก็สามารถสร้างฐานข้อมูลกว่า 2 พันล้านรายการ และตั้งเป้าจะเพิ่มเป็น 4 พันล้านภายใน 6 เดือน โดยเขาเขียนโค้ดไปแล้วกว่า 150,000 บรรทัด และปรับแต่งมากกว่า 500,000 บรรทัดเพื่อให้ระบบทำงานได้โดยไม่ต้องพึ่ง LLM ✅ การสร้าง Searcha Page และ Seek Ninja ➡️ เป็น search engine แบบ self-hosted ที่ตั้งอยู่ในห้องซักผ้า ➡️ ใช้เซิร์ฟเวอร์เก่าพร้อม CPU AMD EPYC 7532 จำนวน 32 คอร์ ➡️ มีฐานข้อมูลกว่า 2 พันล้านรายการ และตั้งเป้าเพิ่มเป็น 4 พันล้าน ✅ แนวทางการใช้ AI ➡️ ไม่ใช้ LLM หรือ AI ที่สรุปผลลัพธ์ ➡️ ใช้ machine learning เพื่อขยายคำค้นหาและเข้าใจบริบท ➡️ ลดการพึ่งพาโมเดลใหญ่เพื่อให้ระบบเบาและควบคุมได้ ✅ การออกแบบระบบและการตั้งค่า ➡️ เซิร์ฟเวอร์วางบนเก้าอี้ในห้องซักผ้า พร้อมเจาะผนังเดินสาย LAN ➡️ มีระบบระบายความร้อนแบบ DIY ด้วยท่ออากาศ ➡️ เคยวางในห้องนอนแต่ร้อนเกินไปจนต้องย้าย ✅ ความสามารถของระบบ ➡️ ให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำแม้ใช้ทรัพยากรน้อย ➡️ มีความเร็วในการค้นหาที่ดีขึ้นในช่วงหลัง ➡️ รองรับการใช้งานจริงผ่านเว็บไซต์ Searcha Page และ Seek Ninja ✅ แผนในอนาคต ➡️ อาจย้ายระบบไปยังศูนย์ข้อมูลขนาดเล็กใกล้บ้าน ➡️ ไม่ต้องการใช้ cloud และต้องการควบคุมระบบเอง ➡️ ใช้รายได้จาก affiliate ads เพื่อสนับสนุนการพัฒนา https://www.tomshardware.com/software/search-engines/ai-driven-search-engine-running-inside-a-laundry-room-aims-to-rival-google-and-you-can-try-it-yourself-programmer-harnesses-old-server-parts-and-ai-to-deliver-quality-results

🎙️ 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

เหรียญพระครูสุนทรสมณกิจ วัดพระนางสร้าง จ.ภูเก็ต เหรียญพระครูสุนทรสมณกิจ วัดพระนางสร้าง จ.ภูเก็ต // พระดีพิธีใหญ๋ เหรียญคงกระพันเมืองภูเก็ต พระมีประสบการณ์สูง // พระสถาพสวยมาก พระสถาพสมบูรณ์ หายากก พระไม่ถูกใช้ครับ //#รับประกันพระแท้ตลอดชีพครับ พุทธคุณ เมตตามหานิยม แคล้วคลาดปลอดภัย คงกระพัน โชคลาภ ป้องกันภัย มหาเสน่ห์ มหาอุด รวมทั้งไล่ ภูตผี กันคุณไสย ปัดเป่าเสนียดจัญไร >> วัดพระนางสร้าง วัดแห่งนี้สร้างขึ้นเมื่อประมาณปี พ.ศ. 2301 และเคยใช้เป็นค่ายสู้รบกับพม่าเมื่อปี พ.ศ. 2328 วัดพระนางสร้าง เป็นวัดคู่บ้านคู่เมืองถลางและจังหวัดภูเก็ต เป็นที่เคารพสักการะทั้งจากชาวไทยและชาวต่างชาติ โดยเฉพาะชาวจีน วัดพระนางสร้างมีความผูกพันอยู่กับตำนาน พระนางเลือดขาวแห่งเมืองนครศรีธรรมราช เล่ากันว่า พระนางได้แวะไปที่ถลาง เกาะภูเก็ต และได้สร้างวัดขึ้นก่อนแล้วเดินทางกลับไปรับโทษประหารชีวิตเพราะถูกกล่าวหาว่านางได้เป็นชู้กับมหาดเล็ก แต่หลังจากนางโดนประหารพระโลหิตที่ไหลออกมาแทนที่จะเป็นสีแดง กลับกลายเป็นสีขาวไหลเป็นทาง สร้างความประหลาดใจอย่างมาก จึงเป็นที่มาของชื่อพระนางเลือดขาว >> ** พระสถาพสวยมาก พระสถาพสมบูรณ์ หายากก พระไม่ถูกใช้ครับ ช่องทางติดต่อ LINE 0881915131 โทรศัพท์ 0881915131

🎙️ เรื่องเล่าจาก MI355X สู่ MI450: เมื่อ AMD ประกาศว่า “ไม่มีข้ออ้าง” สำหรับการเลือกใช้ AI ของตน ในงาน Goldman Sachs Communacopia Technology Conference ปี 2025 Forrest Norrod รองประธานฝ่าย Data Center ของ AMD ได้ประกาศอย่างมั่นใจว่า Instinct MI450 จะเป็นจุดเปลี่ยนของ AMD ในตลาด AI โดยเปรียบเทียบว่าเป็น “Milan Moment” เหมือนที่ EPYC Milan เคยเปลี่ยนเกมในตลาดเซิร์ฟเวอร์ ที่ผ่านมา AMD ทำได้ดีในด้าน inference ด้วย MI300, MI325 และ MI355 แต่ยังตามหลัง NVIDIA ในด้าน training เพราะเปิดตัวช้ากว่า แต่ MI450 จะเปลี่ยนสิ่งนั้น โดยมาพร้อมสถาปัตยกรรมใหม่, HBM4 สูงสุด 432 GB ต่อ GPU, และการเชื่อมต่อแบบ rack-scale ผ่าน Helios rack ที่ให้แบนด์วิดธ์สูงถึง 1.4 PBps Helios rack จะใช้ GPU MI400 จำนวน 72 ตัว พร้อม EPYC Venice CPU รุ่นใหม่ที่มีถึง 256 คอร์ และ NIC Vulcano 800G ซึ่งทั้งหมดนี้จะทำงานร่วมกันผ่าน ROCm software stack ที่ AMD พัฒนาขึ้นเพื่อให้เทียบเท่ากับ CUDA ของ NVIDIA AMD ยังเน้นว่า Helios rack จะให้ประสิทธิภาพการฝึกโมเดล AI สูงกว่า Vera Rubin ของ NVIDIA ถึง 50% ในด้าน memory capacity และ bandwidth โดยใช้ดีไซน์แบบ double-wide rack เพื่อเพิ่มความหนาแน่นและประสิทธิภาพการระบายความร้อน ✅ การเปิดตัว Instinct MI450 และ Helios rack ➡️ MI450 เป็น GPU สำหรับ AI training ที่ใช้ HBM4 สูงสุด 432 GB ➡️ Helios rack ใช้ MI400 จำนวน 72 ตัว พร้อม EPYC Venice CPU และ Vulcano NIC ➡️ ให้แบนด์วิดธ์รวม 1.4 PBps และ tensor performance สูงถึง 31 exaflops ✅ จุดเปลี่ยนของ AMD ในตลาด AI ➡️ MI450 ถูกเปรียบเทียบว่าเป็น “Milan Moment” ของฝั่ง AI ➡️ ROCm software stack ได้รับการปรับปรุงเพื่อเทียบเท่า CUDA ➡️ AMD ตั้งเป้าให้ลูกค้าไม่มีข้ออ้างในการเลือก NVIDIA อีกต่อไป ✅ การออกแบบเพื่อ hyperscale และ rack-scale ➡️ Helios rack ใช้ดีไซน์ double-wide เพื่อเพิ่มความหนาแน่น ➡️ รองรับ memory capacity มากกว่า Vera Rubin ถึง 50% ➡️ ใช้ระบบแบบ unified platform ที่รวม CPU, GPU, NIC และ software stack https://wccftech.com/with-the-mi450-amd-says-there-will-be-no-excuses-no-hesitation-in-choosing-team-red-over-nvidia/

🎙️ เรื่องเล่าจาก Qwen3 สู่ Qwen3-Next: เมื่อโมเดล 80B ทำงานได้เท่ากับ 235B โดยใช้พลังแค่ 3B ในเดือนกันยายน 2025 ทีม Qwen จาก Alibaba ได้เปิดตัวสถาปัตยกรรมใหม่ชื่อว่า Qwen3-Next ซึ่งเป็นการพัฒนาโมเดลขนาดใหญ่ที่เน้น “ประสิทธิภาพต่อพารามิเตอร์” และ “ความเร็วในการประมวลผลข้อความยาว” โดยใช้แนวคิดใหม่ทั้งในด้าน attention, sparsity และการพยากรณ์หลาย token พร้อมกัน Qwen3-Next มีพารามิเตอร์รวม 80 พันล้าน แต่เปิดใช้งานจริงเพียง 3 พันล้านระหว่างการ inference ซึ่งทำให้สามารถเทียบเคียงกับ Qwen3-235B ได้ในหลายงาน โดยใช้ต้นทุนการฝึกเพียง 9.3% ของ Qwen3-32B2 หัวใจของ Qwen3-Next คือการผสมผสานระหว่าง Gated DeltaNet (linear attention ที่เร็วแต่แม่น) กับ standard attention (ที่แม่นแต่ช้า) ในอัตราส่วน 3:1 พร้อมเพิ่ม gating, rotary encoding แบบบางส่วน และการขยายขนาด head dimension เพื่อรองรับข้อความยาวถึง 256K tokens ได้อย่างเสถียร ในส่วนของ MoE (Mixture-of-Experts) Qwen3-Next ใช้โครงสร้าง ultra-sparse โดยมี 512 experts แต่เปิดใช้งานเพียง 10 + 1 shared expert ต่อ step ซึ่งทำให้ลดการใช้พลังงานและเพิ่ม throughput ได้มากกว่า 10 เท่าเมื่อเทียบกับรุ่นก่อน นอกจากนี้ยังมีการออกแบบเพื่อความเสถียร เช่น Zero-Centered RMSNorm, weight decay เฉพาะ norm weights และการ normalize router parameters ตั้งแต่เริ่มต้น เพื่อให้การฝึกมีความนิ่งและไม่เกิดปัญหา activation ผิดปกติ Qwen3-Next ยังมาพร้อม Multi-Token Prediction (MTP) ที่ช่วยให้การ inference แบบ speculative decoding มีความแม่นยำและเร็วขึ้น โดยสามารถใช้งานผ่าน Hugging Face, ModelScope, SGLang และ vLLM ได้ทันที ✅ สถาปัตยกรรมใหม่ของ Qwen3-Next ➡️ ใช้ hybrid attention: Gated DeltaNet + standard attention (อัตราส่วน 3:1) ➡️ เพิ่ม gating, rotary encoding เฉพาะ 25% ของ position dimension ➡️ ขยาย head dimension จาก 128 เป็น 256 เพื่อรองรับข้อความยาว ✅ โครงสร้าง MoE แบบ ultra-sparse ➡️ มี 512 experts แต่เปิดใช้งานเพียง 10 + 1 shared expert ต่อ step ➡️ ลดการใช้พลังงานและเพิ่ม throughput ได้มากกว่า 10 เท่า ➡️ ใช้ global load balancing เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการฝึก ✅ การออกแบบเพื่อความเสถียรในการฝึก ➡️ ใช้ Zero-Centered RMSNorm แทน QK-Norm ➡️ เพิ่ม weight decay เฉพาะ norm weights เพื่อป้องกันการโตผิดปกติ ➡️ normalize router parameters ตั้งแต่เริ่มต้นเพื่อความนิ่ง ✅ ประสิทธิภาพของโมเดล ➡️ Qwen3-Next-80B-A3B-Base เทียบเท่าหรือดีกว่า Qwen3-32B โดยใช้พลังแค่ 10% ➡️ Qwen3-Next-Instruct เทียบเคียง Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 ในงาน context ยาว ➡️ Qwen3-Next-Thinking ชนะ Gemini-2.5-Flash-Thinking ในหลาย benchmark ✅ การใช้งานและ deployment ➡️ รองรับ context สูงสุด 256K tokens และสามารถขยายถึง 1M ด้วยเทคนิค YaRN ➡️ ใช้งานผ่าน Hugging Face, ModelScope, SGLang, vLLM ได้ทันที ➡️ รองรับ speculative decoding ผ่าน MTP module https://qwen.ai/blog?id=4074cca80393150c248e508aa62983f9cb7d27cd&from=research.latest-advancements-list

🧠 “มัลแวร์ยุคใหม่ไม่ต้องคลิก — เมื่อ AI ถูกหลอกด้วยคำสั่งซ่อนในไฟล์ Word และแมโคร” ภัยคุกคามไซเบอร์กำลังเปลี่ยนโฉมหน้าอย่างเงียบ ๆ และน่ากลัวกว่าที่เคย เมื่อผู้โจมตีเริ่มใช้เทคนิค “AI Prompt Injection” ผ่านไฟล์เอกสารทั่วไป เช่น Word, PDF หรือแม้แต่เรซูเม่ โดยฝังคำสั่งลับไว้ในแมโครหรือ metadata เพื่อหลอกให้ระบบ AI ที่ใช้วิเคราะห์ไฟล์หรือช่วยงานอัตโนมัติทำตามคำสั่งของผู้โจมตีโดยไม่รู้ตัว รายงานล่าสุดจาก CSO Online เปิดเผยว่าเทคนิคนี้ถูกใช้จริงแล้วในหลายกรณี เช่น ช่องโหว่ EchoLeak (CVE-2025-32711) ที่พบใน Microsoft 365 Copilot ซึ่งสามารถฝังคำสั่งในอีเมลหรือไฟล์ Word ให้ Copilot ประมวลผลและรันคำสั่งโดยอัตโนมัติ โดยไม่ต้องคลิกหรือเปิดไฟล์เลยด้วยซ้ำ — นี่คือ “zero-click prompt injection” ที่แท้จริง อีกกรณีคือ CurXecute (CVE-2025-54135) ซึ่งโจมตี Cursor IDE โดยใช้ prompt injection ผ่านไฟล์ config ที่ถูกเขียนใหม่แบบเงียบ ๆ เพื่อรันคำสั่งในเครื่องของนักพัฒนาโดยไม่รู้ตัว และ Skynet malware ที่ใช้เทคนิค “Jedi mind trick” เพื่อหลอก AI scanner ให้มองข้ามมัลแวร์ นักวิจัยด้านความปลอดภัยเตือนว่า prompt injection ไม่ใช่แค่เรื่องของการหลอกให้ AI ตอบผิด — แต่มันคือการควบคุมพฤติกรรมของระบบ AI ทั้งชุด เช่น การสั่งให้เปิดช่องหลัง, ส่งข้อมูลลับ, หรือแม้แต่รันโค้ดอันตราย โดยที่ผู้ใช้ไม่รู้เลยว่ามีคำสั่งซ่อนอยู่ในไฟล์ ✅ รูปแบบการโจมตีแบบใหม่ด้วย AI Prompt Injection ➡️ ฝังคำสั่งในแมโคร, VBA script หรือ metadata ของไฟล์ เช่น DOCX, PDF, EXIF ➡️ เมื่อ AI parser อ่านไฟล์ จะรันคำสั่งโดยไม่ต้องคลิกหรือเปิดไฟล์ ➡️ ใช้เทคนิค ASCII smuggling, ฟอนต์ขนาดเล็ก, สีพื้นหลังกลืนกับข้อความ ➡️ ตัวอย่างเช่น EchoLeak ใน Microsoft 365 Copilot และ CurXecute ใน Cursor IDE ✅ ผลกระทบต่อระบบ AI และองค์กร ➡️ AI ถูกหลอกให้ส่งข้อมูลลับ, เปิดช่องทางเข้าระบบ หรือรันโค้ดอันตราย ➡️ Skynet malware ใช้ prompt injection เพื่อหลอก AI scanner ให้มองข้ามมัลแวร์ ➡️ ผู้โจมตีสามารถฝังคำสั่งในเรซูเม่เพื่อให้ AI job portal ดันขึ้นอันดับต้น ➡️ การโจมตีแบบนี้ไม่ต้องใช้ payload แบบเดิม — ใช้คำสั่งแทน ✅ แนวทางป้องกันที่แนะนำ ➡️ ตรวจสอบไฟล์จากแหล่งที่ไม่เชื่อถือด้วย sandbox และ static analysis ➡️ ใช้ Content Disarm & Reconstruction (CDR) เพื่อลบเนื้อหาที่ฝังคำสั่ง ➡️ แยกการรันแมโครออกจากระบบหลัก เช่น ใช้ protected view หรือ sandbox ➡️ สร้างระบบ AI ที่มี guardrails และการตรวจสอบ input/output อย่างเข้มงวด ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Prompt injection เคยเป็นแค่การทดลอง แต่ตอนนี้เริ่มถูกใช้จริงในมัลแวร์ ➡️ ช่องโหว่แบบ zero-click ทำให้ผู้ใช้ไม่รู้ตัวเลยว่าถูกโจมตี ➡️ AI agent ที่เชื่อมต่อกับระบบภายนอก เช่น Slack, GitHub, database ยิ่งเสี่ย ➡️ นักวิจัยแนะนำให้องค์กรปฏิบัติต่อ AI pipeline เหมือน CI/CD pipeline — ต้องมี Zero Trust https://www.csoonline.com/article/4053107/ai-prompt-injection-gets-real-with-macros-the-latest-hidden-threat.html

🐘 “Supabase เปิดสิทธิบัตร OrioleDB ให้ชุมชน Postgres — ยกระดับระบบจัดเก็บข้อมูลด้วย B+-Tree เวอร์ชันทนทาน พร้อมเป้าหมายสู่การรวมเข้ากับต้นน้ำ” หลังจาก Supabase เข้าซื้อ OrioleDB มาเมื่อปีก่อน ล่าสุดบริษัทได้ประกาศเปิดสิทธิบัตรสหรัฐฯ หมายเลข 10,325,030 ซึ่งครอบคลุมเทคโนโลยี “Durable multiversion B+-tree” ให้ใช้งานได้ฟรีแบบไม่จำกัดสิทธิ์สำหรับผู้ใช้ OrioleDB ทุกคน รวมถึงโฟร์กเชิงพาณิชย์ โดยมีเป้าหมายเพื่อปกป้องโอเพ่นซอร์สจากการฟ้องร้องด้านทรัพย์สินทางปัญญา และผลักดันให้ OrioleDB กลายเป็นส่วนหนึ่งของ PostgreSQL อย่างแท้จริง OrioleDB เป็นระบบจัดเก็บข้อมูลแบบ extension ที่ใช้ Table Access Method API ของ Postgres เพื่อแทนที่ heap storage แบบเดิม โดยออกแบบมาให้ทำงานได้ดีกับฮาร์ดแวร์ยุคใหม่และโครงสร้างคลาวด์ Benchmarks ล่าสุดแสดงให้เห็นว่า OrioleDB เร็วกว่า heap ถึง 5.5 เท่าใน workload แบบ TPC-C สิ่งที่ทำให้ OrioleDB โดดเด่นคือการใช้ index-organized tables, การเชื่อมโยงหน้าในหน่วยความจำแบบตรง (no buffer mapping), การใช้ undo log แทน vacuum และการทำ checkpoint แบบ copy-on-write ซึ่งช่วยลด overhead และเพิ่มความเสถียรในการทำงานแบบ concurrent Supabase ยังยืนยันว่า OrioleDB จะยังคงเป็นโอเพ่นซอร์ส พร้อมเปิดรับการมีส่วนร่วมจากชุมชน ไม่ว่าจะเป็นการส่งโค้ด ทดสอบ หรือให้ฟีดแบ็ก โดยมีเป้าหมายระยะยาวคือการ upstream เข้าสู่ PostgreSQL source tree เพื่อให้กลายเป็นส่วนหนึ่งของระบบหลักอย่างเป็นทางการ ✅ การเปิดสิทธิบัตรของ OrioleDB ➡️ Supabase เปิดสิทธิบัตร Durable multiversion B+-tree ให้ใช้งานฟรี ➡️ ครอบคลุมผู้ใช้ทุกคน รวมถึงโฟร์กเชิงพาณิชย์ ➡️ ใช้เพื่อปกป้องโอเพ่นซอร์สจากการฟ้องร้องด้าน IP ➡️ เสริมความเข้ากันได้กับ PostgreSQL License ✅ จุดเด่นของ OrioleDB ➡️ เป็น extension ที่แทนที่ heap storage ด้วย Table Access Method API ➡️ เร็วกว่า heap ถึง 5.5 เท่าใน TPC-C benchmark ➡️ ใช้ index-organized tables และ direct memory mapping ➡️ มี undo log แทน vacuum และใช้ copy-on-write checkpoint ✅ แนวทางการพัฒนาและเป้าหมาย ➡️ ยังคงเป็นโอเพ่นซอร์ส พร้อมเปิดรับการมีส่วนร่วมจากชุมชน ➡️ เป้าหมายคือ upstream เข้าสู่ PostgreSQL source tree ➡️ พัฒนาให้ทำงานได้บน stock Postgres โดยไม่ต้องแก้ไขมาก ➡️ มีแผนปรับปรุงเอกสารและ onboarding เพื่อให้ใช้งานง่ายขึ้น ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ PostgreSQL 18 กำลังจะเปิดตัวพร้อมฟีเจอร์ด้าน performance ใหม่ ➡️ OrioleDB ยังไม่รองรับ index ประเภท HNSW ของ pg_vector ➡️ มีการพัฒนา bridge สำหรับ Index Access Method เพื่อรองรับ index ทุกประเภท ➡️ Supabase ใช้ OrioleDB เป็น storage engine เริ่มต้นใน image ของตนแล้ว https://supabase.com/blog/orioledb-patent-free

🧨 “เมื่อ AI กลายเป็นผู้ช่วยของแฮกเกอร์ — 80% ของแรนซัมแวร์ในปี 2025 ใช้ AI สร้างมัลแวร์ ปลอมเสียง และเจาะระบบแบบไร้รอย” ภัยไซเบอร์ในปี 2025 ไม่ได้มาในรูปแบบเดิมอีกต่อไป เพราะตอนนี้แฮกเกอร์ใช้ AI เป็นเครื่องมือหลักในการสร้างแรนซัมแวร์ที่ทั้งฉลาดและอันตรายกว่าเดิม จากการศึกษาของ MIT Sloan และ Safe Security พบว่า 80% ของการโจมตีด้วยแรนซัมแวร์ในช่วงปีที่ผ่านมา มีการใช้ AI เข้ามาเกี่ยวข้อง ไม่ว่าจะเป็นการสร้างมัลแวร์อัตโนมัติ, ปลอมเสียงด้วย deepfake, หรือแม้แต่การเจาะระบบผ่าน CAPTCHA และรหัสผ่านด้วย LLM AI ไม่ได้แค่ช่วยให้แฮกเกอร์ทำงานเร็วขึ้น แต่ยังทำให้การโจมตีมีความแม่นยำและยากต่อการตรวจจับมากขึ้น เช่น การปลอมตัวเป็นฝ่ายบริการลูกค้าด้วยเสียงที่เหมือนจริง หรือการสร้างอีเมลฟิชชิ่งที่ดูน่าเชื่อถือจนแม้แต่ผู้เชี่ยวชาญยังหลงกล Michael Siegel นักวิจัยจาก CAMS เตือนว่า “ผู้โจมตีต้องการแค่ช่องโหว่เดียว แต่ผู้ป้องกันต้องปิดทุกช่องทาง” ซึ่งกลายเป็นความท้าทายที่รุนแรงขึ้นเมื่อ AI ทำให้การโจมตีขยายตัวได้ในระดับที่มนุษย์ตามไม่ทัน เพื่อรับมือกับภัยคุกคามนี้ นักวิจัยเสนอแนวทางป้องกันแบบ 3 เสาหลัก ได้แก่ 1️⃣ ระบบ hygiene อัตโนมัติ เช่น โค้ดที่ซ่อมตัวเอง, ระบบ patch อัตโนมัติ และการตรวจสอบพื้นผิวการโจมตีแบบต่อเนื่อง 2️⃣ ระบบป้องกันแบบหลอกล่อและอัตโนมัติ เช่น การเปลี่ยนเป้าหมายตลอดเวลา และการใช้ข้อมูลปลอมเพื่อหลอกแฮกเกอร์ 3️⃣ การรายงานและ oversight แบบ real-time เพื่อให้ผู้บริหารเห็นภาพรวมของภัยคุกคามและตัดสินใจได้ทันเวลา ✅ สถานการณ์ภัยไซเบอร์ในปี 2025 ➡️ 80% ของแรนซัมแวร์ใช้ AI ในการสร้างมัลแวร์ ฟิชชิ่ง และ deepfake ➡️ ใช้ LLM ในการเจาะรหัสผ่าน, bypass CAPTCHA และเขียนโค้ดอัตโนมัติ ➡️ ปลอมเสียงเป็นฝ่ายบริการลูกค้าเพื่อหลอกเหยื่อผ่านโทรศัพท์ ➡️ AI ทำให้การโจมตีขยายตัวเร็วและแม่นยำกว่าที่เคย ✅ แนวทางป้องกันที่แนะนำ ➡️ เสาหลักที่ 1: ระบบ hygiene อัตโนมัติ เช่น self-healing code และ zero-trust architecture ➡️ เสาหลักที่ 2: ระบบป้องกันแบบหลอกล่อ เช่น moving-target defense และข้อมูลปลอม ➡️ เสาหลักที่ 3: การ oversight แบบ real-time เพื่อให้ผู้บริหารตัดสินใจได้ทัน ➡️ ต้องใช้หลายชั้นร่วมกัน ไม่ใช่แค่เครื่องมือ AI ฝั่งป้องกันอย่างเดียว ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Deepfake phishing หรือ “vishing” เพิ่มขึ้น 1,633% ใน Q1 ปี 2025 ➡️ การโจมตีแบบ adversary-in-the-middle เพิ่มขึ้น — ขโมย session cookie เพื่อข้าม 2FA ➡️ การโจมตีระบบ OT (Operational Technology) เช่นโรงงานและโครงสร้างพื้นฐานเพิ่มขึ้น ➡️ จำนวนการโจมตี ransomware เพิ่มขึ้น 132% แม้ยอดจ่ายค่าไถ่จะลดลง https://www.techradar.com/pro/security/only-20-of-ransomware-is-not-powered-by-ai-but-expect-that-number-to-drop-even-further-in-2025

🚀 “AMD MegaPod 256-GPU ท้าชน Nvidia SuperPod — ยุทธศาสตร์ใหม่ในสงคราม HPC ที่ไม่ใช่แค่เรื่องจำนวน แต่คือการควบคุมโครงสร้างทั้งระบบ” AMD กำลังเตรียมเปิดตัวระบบประมวลผลขนาดใหญ่ระดับ rack-scale ที่ชื่อว่า “MegaPod” ซึ่งจะใช้ GPU รุ่นใหม่ Instinct MI500 จำนวนถึง 256 ตัว พร้อมกับ CPU EPYC “Verano” รุ่นล่าสุด โดยวางแผนเปิดใช้งานในปี 2027 เพื่อแข่งขันกับ Nvidia SuperPod ที่ใช้ GPU Vera Rubin ในระบบ NVL576. MegaPod จะประกอบด้วย 3 แร็คหลัก โดยแร็คด้านข้างแต่ละฝั่งจะมี 32 ถาดประมวลผล (compute trays) ซึ่งแต่ละถาดจะมี 1 CPU Verano และ 4 GPU MI500 รวมเป็น 64 CPU และ 256 GPU ทั้งระบบ ส่วนแร็คกลางจะใช้สำหรับการเชื่อมต่อเครือข่าย โดยใช้การ์ด Vulcano ที่พัฒนาจาก Pensando รองรับแบนด์วิดท์สูงถึง 800GbE ต่อ tray และใช้เทคโนโลยี TSMC 3nm เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและลด latency แม้ AMD จะมีจำนวนแพ็กเกจ GPU มากกว่า Nvidia (256 vs 144) แต่ Nvidia ใช้การรวม 4 GPU ต่อแพ็กเกจ ทำให้มี GPU จริงถึง 576 ตัวในระบบ NVL576 ซึ่งทำให้การเปรียบเทียบไม่ตรงไปตรงมา และขึ้นอยู่กับการออกแบบสถาปัตยกรรมและการจัดการ throughput มากกว่าตัวเลขดิบ AMD ยังวางแผนใช้เทคโนโลยี UALink และ Ultra Ethernet เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการเชื่อมต่อระหว่าง GPU และ CPU พร้อมกับ ROCm 7 ที่รองรับ FP8 และ Flash Attention 3 เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพด้าน AI training และ inference โดยเฉพาะในงาน computer vision และ LLM ✅ โครงสร้างของ AMD MegaPod ➡️ ประกอบด้วย 3 แร็ค: 2 แร็คด้านข้างสำหรับ compute trays และ 1 แร็คกลางสำหรับ networking ➡️ มีทั้งหมด 64 CPU Verano และ 256 GPU MI500 ➡️ ใช้การ์ด Vulcano ที่รองรับ 800GbE ต่อ tray และผลิตด้วย TSMC 3nm ➡️ ใช้เทคโนโลยี UALink และ Ultra Ethernet เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการเชื่อมต่อ ✅ จุดเด่นด้านเทคโนโลยี ➡️ MI500 ใช้สถาปัตยกรรมใหม่พร้อม FP8 และ XMX matrix engine ➡️ Verano CPU ใช้ Zen 7 และ PCIe Gen6 พร้อม backside power delivery ➡️ ROCm 7 รองรับ Flash Attention 3 และ containerized LLM workloads ➡️ ระบบออกแบบให้รองรับ AI training ขนาดใหญ่และ HPC workload ✅ การเปรียบเทียบกับ Nvidia SuperPod ➡️ MegaPod มี 256 physical GPU packages เทียบกับ 144 ของ NVL576 ➡️ Nvidia รวม 4 GPU ต่อแพ็กเกจ ทำให้มี GPU จริง 576 ตัว ➡️ AMD ใช้ single-GPU packages — เน้นความยืดหยุ่นและการควบคุม latency ➡️ การเปรียบเทียบขึ้นอยู่กับ throughput และ network efficiency มากกว่าตัวเลข GPU ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ AMD เคยเปิดตัว Helios rack system ในปี 2026 ด้วย MI400 และ EPYC Venice ➡️ MI500 จะใช้ TSMC N2P หรือ A16 node พร้อม CoWoS-L packaging ➡️ ระบบ MegaPod คาดว่าจะให้ FP4 performance สูงกว่า 3 exaFLOPS ➡️ Vulcano switch ASIC มี throughput สูงถึง 102.4Tbps ต่อ tray https://www.techradar.com/pro/amd-megapod-set-to-face-nvidias-superpod-with-a-256-gpu-rack-full-with-instinct-mi500-chips

🧠 “เปลี่ยน RTX 4090 เป็นการ์ด AI 48GB ด้วยชุดอัปเกรด $142 — เมื่อโรงงานจีนสร้าง GPU ระดับดาต้าเซ็นเตอร์จากเกมมิ่งแฟลกชิป” ในยุคที่การประมวลผล AI ต้องการหน่วยความจำมหาศาล การ์ดจอเกมมิ่งระดับสูงอย่าง RTX 4090 ก็ถูกนำมาดัดแปลงให้กลายเป็น GPU สำหรับงาน AI โดยเฉพาะในจีนที่มีข้อจำกัดด้านการนำเข้าอุปกรณ์ AI จากสหรัฐฯ โรงงานหลายแห่งจึงเริ่ม “แปลงร่าง” RTX 4090 ให้กลายเป็นการ์ด 48GB ที่สามารถรันโมเดลขนาดใหญ่ได้อย่างลื่นไหล เทคนิคนี้เริ่มจากการใช้ชุดอัปเกรดที่ขายในจีนในราคาเพียง $142 ซึ่งประกอบด้วย PCB แบบ clamshell ที่รองรับการติดตั้งชิปหน่วยความจำทั้งสองด้าน (เหมือนกับ RTX 3090) และระบบระบายความร้อนแบบ blower-style ที่เหมาะกับเซิร์ฟเวอร์ GPU หลายตัว ช่างเทคนิคชื่อ VIK-on ได้สาธิตการถอดชิป AD102 และ GDDR6X ขนาด 2GB จำนวน 12 ตัวจากการ์ด MSI RTX 4090 Suprim แล้วนำไปติดตั้งบน PCB ใหม่ พร้อมอัปโหลดเฟิร์มแวร์ที่ถูกดัดแปลงให้รองรับหน่วยความจำ 48GB โดยใช้เครื่องมือภายในของ NVIDIA ที่หลุดออกมา เช่น MATS และ Mods แม้จะต้องใช้ทักษะการบัดกรีระดับสูงและอุปกรณ์เฉพาะทาง แต่ผลลัพธ์คือการ์ด RTX 4090 ที่สามารถรันโมเดล LLM ขนาด 70B ได้อย่างเสถียร โดยไม่ต้องพึ่งการ์ดระดับดาต้าเซ็นเตอร์ที่มีราคาหลายพันดอลลาร์ การ์ดที่ถูกดัดแปลงนี้ยังสามารถใช้งานกับไดรเวอร์ NVIDIA ได้ตามปกติ และมีการทดสอบความร้อนและประสิทธิภาพผ่าน Furmark, 3DMark และแอปพลิเคชัน AI เพื่อยืนยันว่าใช้งานได้จริง ✅ วิธีการอัปเกรด RTX 4090 เป็น 48GB ➡️ ใช้ชุดอัปเกรด $142 ที่มี PCB แบบ clamshell และระบบระบายความร้อน blower-style ➡️ ถอดชิป AD102 และ GDDR6X จากการ์ดเดิมแล้วติดตั้งบน PCB ใหม่ ➡️ ใช้เฟิร์มแวร์ดัดแปลงเพื่อให้ระบบรู้จักหน่วยความจำ 48GB ➡️ ใช้ชิปหน่วยความจำจากการ์ดเสียเพื่อลดต้นทุน ✅ ประสิทธิภาพและการใช้งาน ➡️ สามารถรันโมเดล LLM ขนาด 70B ได้อย่างลื่นไหล ➡️ ใช้งานกับไดรเวอร์ NVIDIA ได้โดยไม่ต้องแก้ไขเพิ่มเติม ➡️ ระบบระบายความร้อน blower-style เหมาะกับเซิร์ฟเวอร์หลาย GPU ➡️ ทดสอบผ่าน Furmark, 3DMark และแอป AI เพื่อยืนยันความเสถียร ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ การ์ด RTX 4090 48GB ขายในจีนราว $3,320 — ถูกกว่าดาต้าเซ็นเตอร์ GPU ถึง 39% ➡️ GPU AD102 มีประสิทธิภาพสูงในงาน AI และ deep learning ➡️ PCB แบบ clamshell เคยใช้ใน RTX 3090 เพื่อรองรับหน่วยความจำสองด้าน ➡️ เฟิร์มแวร์ NVIDIA มีระบบตรวจสอบ device ID เพื่อป้องกันการดัดแปลง https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/usd142-upgrade-kit-and-spare-modules-turn-nvidia-rtx-4090-24gb-to-48gb-ai-card-technician-explains-how-chinese-factories-turn-gaming-flagships-into-highly-desirable-ai-gpus

🛠️ “Patch Tuesday กันยายน 2025: ช่องโหว่ SAP NetWeaver และ Microsoft NTLM ที่ต้องรีบอุด — เมื่อการเจาะระบบไม่ต้องล็อกอินก็ล้มเซิร์ฟเวอร์ได้” ในรอบอัปเดตความปลอดภัยประจำเดือนกันยายน 2025 หรือที่เรียกว่า “Patch Tuesday” มีช่องโหว่ระดับวิกฤตหลายรายการที่ผู้ดูแลระบบต้องรีบจัดการ โดยเฉพาะใน SAP NetWeaver และ Microsoft Windows ซึ่งมีช่องโหว่ที่สามารถนำไปสู่การควบคุมระบบทั้งหมดได้ แม้ผู้โจมตีจะไม่ต้องล็อกอินก็ตาม. ช่องโหว่ที่ร้ายแรงที่สุดคือ CVE-2025-42944 ใน SAP NetWeaver AS Java ซึ่งเป็นช่องโหว่แบบ insecure deserialization ในโมดูล RMI-P4 ที่เปิดให้ผู้โจมตีส่ง payload ผ่านพอร์ตที่เปิดอยู่ และสามารถรันคำสั่งระบบปฏิบัติการได้ทันที — โดยไม่ต้องยืนยันตัวตนเลยแม้แต่น้อย2. นักวิจัยจาก Onapsis เตือนว่า ช่องโหว่นี้คล้ายกับเทคนิคที่กลุ่มแฮกเกอร์ Scattered LAPSUS$ และ ShinyHunters เคยใช้มาก่อน และควรรีบอุดทันที อีกช่องโหว่ใน SAP ที่อันตรายไม่แพ้กันคือ CVE-2025-42922 ซึ่งเปิดให้ผู้ใช้ที่ไม่ใช่แอดมินสามารถอัปโหลดไฟล์อันตรายผ่าน HTTP และเมื่อไฟล์ถูกเรียกใช้งาน ก็สามารถควบคุมระบบได้เต็มรูปแบบ. แม้จะต้องล็อกอินก่อน แต่ก็ยังถือว่าเสี่ยงสูงมาก ฝั่ง Microsoft ก็มีช่องโหว่ที่ต้องจับตา โดยเฉพาะ CVE-2025-54918 ซึ่งเป็นช่องโหว่ในระบบ NTLM ที่อาจเปิดทางให้ผู้โจมตียกระดับสิทธิ์เป็น SYSTEM-level ได้ทั่วเครือข่าย และ Microsoft ยังระบุว่า “มีแนวโน้มจะถูกโจมตี” มากกว่าช่องโหว่อื่นๆ ในรอบนี้. นอกจากนี้ยังมีช่องโหว่ใน Hyper-V (CVE-2025-54098 และ CVE-2025-55224) ที่เปิดทางให้ผู้ใช้ใน guest VM หลบหนีออกมาและควบคุม host ได้ — เป็นภัยคุกคามต่อศูนย์ข้อมูลที่ใช้ virtualization อย่างหนัก ช่องโหว่ CVE-2025-55234 ใน SMB ก็สร้างความสับสน เพราะ Microsoft ระบุว่าเป็นช่องโหว่เพื่อ “ช่วยให้ลูกค้าประเมินความเข้ากันได้ก่อนปรับระบบ” มากกว่าจะเป็นช่องโหว่จริง ทำให้นักวิจัยบางคนตั้งคำถามว่า Microsoft ใช้ CVE เพื่อโปรโมตฟีเจอร์ใหม่หรือไม่ ✅ ช่องโหว่สำคัญใน SAP NetWeaver ➡️ CVE-2025-42944: ช่องโหว่ insecure deserialization ใน RMI-P4 ➡️ ไม่ต้องล็อกอินก็สามารถรันคำสั่ง OS ได้ทันที ➡️ ควรใช้การกรองพอร์ต P4 ที่ระดับ ICM เป็นมาตรการชั่วคราว ➡️ ช่องโหว่นี้คล้ายกับเทคนิคที่กลุ่ม Scattered LAPSUS$ เคยใช้ ✅ ช่องโหว่ SAP อื่นที่ต้องอุด ➡️ CVE-2025-42922: ช่องโหว่ file upload ผ่าน HTTP ➡️ ผู้ใช้ทั่วไปสามารถอัปโหลดไฟล์อันตรายและรันได้ ➡️ CVE-2025-42958: ช่องโหว่ missing authentication check บน IBM i-series ➡️ เปิดทางให้ผู้ใช้ที่มีสิทธิ์สูงเข้าถึงข้อมูลสำคัญ ✅ ช่องโหว่สำคัญใน Microsoft ➡️ CVE-2025-54918: ช่องโหว่ NTLM ที่อาจยกระดับสิทธิ์เป็น SYSTEM ➡️ Microsoft ระบุว่า “มีแนวโน้มถูกโจมตี” มากกว่าช่องโหว่อื่น ➡️ CVE-2025-54098 และ CVE-2025-55224: ช่องโหว่ Hyper-V ที่เปิดทางให้ guest VM หลบหนี ➡️ CVE-2025-55232: ช่องโหว่ใน HPC Pack ที่เปิดให้รันโค้ดผ่านเครือข่าย ✅ ช่องโหว่ SMB ที่สร้างข้อถกเถียง ➡️ CVE-2025-55234: Microsoft ระบุว่าเป็นช่องโหว่เพื่อช่วยประเมินระบบก่อนปรับ ➡️ นักวิจัยบางคนตั้งคำถามว่าเป็นการใช้ CVE เพื่อโปรโมตฟีเจอร์ใหม่ ➡️ การอัปเดตต้องทำหลายขั้นตอน เช่น audit, test compatibility, และ hardening https://www.csoonline.com/article/4054195/patch-tuesday-priorities-vulnerabilities-in-sap-netweaver-and-microsoft-ntlm-and-hyper-v.html

🧳 “AirTag ติดตามกระเป๋าได้ แต่ปลอดภัยพอสำหรับขึ้นเครื่องหรือไม่? — TSA ยืนยันใช้ได้ แต่ต้องเข้าใจข้อจำกัดของแบตเตอรี่ลิเธียม” ตั้งแต่ Apple เปิดตัว AirTag ในปี 2021 อุปกรณ์ติดตามขนาดเท่าเหรียญนี้ก็กลายเป็นของคู่ใจของนักเดินทางทั่วโลก เพราะสามารถติดตามกระเป๋าเดินทาง เด็ก สัตว์เลี้ยง หรือแม้แต่รถยนต์ได้ผ่านเครือข่าย Find My ที่เชื่อมโยงกับอุปกรณ์ Apple กว่าร้อยล้านเครื่องทั่วโลก แต่เมื่อพูดถึงการนำขึ้นเครื่องบิน หลายคนอาจสงสัยว่า AirTag ซึ่งใช้แบตเตอรี่ลิเธียมแบบ CR2032 จะถูกห้ามหรือไม่ เพราะ TSA และ FAA มีข้อกำหนดเข้มงวดเกี่ยวกับแบตเตอรี่ โดยเฉพาะในยุคที่มีเหตุการณ์ไฟไหม้จากแบตเตอรี่บนเครื่องบินเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง ข่าวดีคือ AirTag ได้รับอนุญาตให้นำขึ้นเครื่องได้ทั้งในกระเป๋าถือขึ้นเครื่องและกระเป๋าโหลดใต้เครื่อง เนื่องจากแบตเตอรี่ CR2032 มีลิเธียมเพียง 0.109 กรัม ซึ่งต่ำกว่าขีดจำกัด 2 กรัมที่ TSA กำหนดไว้สำหรับแบตเตอรี่ลิเธียมแบบไม่สามารถชาร์จได้ อย่างไรก็ตาม กฎนี้ใช้เฉพาะกับแบตเตอรี่ที่ “ติดตั้งอยู่ในอุปกรณ์” เท่านั้น หากเป็นแบตเตอรี่สำรองหรือแบตเปล่า จะต้องใส่ในกระเป๋าถือขึ้นเครื่องเท่านั้น และต้องบรรจุอย่างปลอดภัยเพื่อป้องกันการลัดวงจร FAA รายงานว่า ตั้งแต่ปี 2006 ถึงปี 2025 มีเหตุการณ์เกี่ยวกับแบตเตอรี่ลิเธียมบนเครื่องบินถึง 534 ครั้ง ซึ่งส่วนใหญ่เกิดจากการลัดวงจรหรือความร้อนสะสมจนเกิด “thermal runaway” — การระเบิดของพลังงานที่สะสมไว้ในแบตเตอรี่แบบไม่คาดคิด ดังนั้น แม้ AirTag จะปลอดภัยและได้รับอนุญาต แต่ผู้โดยสารควรเข้าใจข้อจำกัดและปฏิบัติตามแนวทางการบรรจุอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์อย่างเคร่งครัด https://www.slashgear.com/1962927/are-airtags-allowed-in-carry-on-luggage-tsa-rules-guide/

📉 “คะแนนอ่าน-คณิตนักเรียนมัธยมปลายสหรัฐฯ ต่ำสุดในรอบ 20 ปี — สะท้อนวิกฤตการศึกษาที่ลึกกว่าผลกระทบจากโควิด” ผลการสอบระดับชาติของสหรัฐฯ หรือที่เรียกว่า “Nation’s Report Card” ล่าสุดเผยให้เห็นภาพที่น่ากังวลอย่างยิ่ง: คะแนนเฉลี่ยของนักเรียนชั้นมัธยมปลายปีสุดท้าย (Grade 12) ในวิชาการอ่านและคณิตศาสตร์ตกลงสู่ระดับต่ำสุดในรอบกว่า 20 ปี โดยเฉพาะในปี 2024 ซึ่งเป็นครั้งแรกที่มีการสอบหลังช่วงการระบาดของโควิด-19 แม้หลายฝ่ายจะชี้ว่าโควิดมีผลกระทบต่อการเรียนรู้ เช่น การเรียนออนไลน์ การขาดเรียน และความเครียดสะสม แต่ผู้เชี่ยวชาญกลับเตือนว่าแนวโน้มคะแนนตกต่ำนี้เริ่มต้นมานานก่อนโควิดแล้ว และสะท้อนปัญหาเชิงโครงสร้าง เช่น การลดลงของการอ่านหนังสือเล่มยาว การเปลี่ยนแนวการสอนภาษาอังกฤษไปเน้นบทสั้น และการใช้หน้าจอมากเกินไป ในวิชาคณิตศาสตร์ พบว่า 45% ของนักเรียนมัธยมปลายสอบได้ต่ำกว่าระดับ “พื้นฐาน” (NAEP Basic) ซึ่งหมายถึงไม่สามารถแก้โจทย์พื้นฐาน เช่น การหาค่าความน่าจะเป็นจากตาราง หรือการคำนวณพื้นที่ได้ ส่วนในวิชาการอ่าน มีถึง 32% ที่ไม่สามารถดึงข้อมูลจากข้อความเพื่อเข้าใจความหมายได้ ช่องว่างระหว่างนักเรียนที่ทำคะแนนสูงสุดกับต่ำสุดก็เพิ่มขึ้นอย่างชัดเจน โดยเฉพาะในวิชาวิทยาศาสตร์ระดับมัธยมต้น (Grade 8) ซึ่งสะท้อนถึงความเหลื่อมล้ำทางการศึกษา และการขาดกิจกรรมเรียนรู้แบบลงมือทำที่ลดลงหลังโควิด แม้จะมีนักเรียนจำนวนมากที่ได้รับการตอบรับเข้ามหาวิทยาลัย แต่ผลสอบกลับชี้ว่าเพียง 33% เท่านั้นที่มีความพร้อมด้านวิชาการสำหรับเรียนคณิตศาสตร์ระดับมหาวิทยาลัย — ลดลงจาก 37% ในปี 2019 https://apnews.com/article/naep-reading-math-scores-12th-grade-c18d6e3fbc125f12948cc70cb85a520a

พูดเหมือนเขมรปกครองศาลไทย ปกครองทหารไทย ปกครองตำรวจไทย ปกครองข้าราชการ ผ่านรัฐบาลไทยจริงเหรอนี้!!! ..เรากากจากรัฐบาลอังเคิลอยากได้อะไรเดี๋ยวจัดให้ยังไม่พอ,เราก็ยังมากกากต่อเนื่องด้วยรัฐบาลที่เหมนอยากเปิดด่านแบบผ่อนปรนใดๆเดี๋ยวจัดให้ด้วย.,คุยกับนายกฯชุดก่อนมันไม่เปิด,คุยกับนายกฯ32มันเปิดว่ะคุยเจรจาออกสื่อแถลงเปิดแบบผ่อนปรนๆโชว์สื่อเลยมีอะไรมั้ยคนไทย,เหมนแบบกูอยากได้อะไรจะได้จริงในุดนี้ล่ะ,คลิปหลุดอื่นๆจะมีใครแฮกได้บ้างมั้ยน. https://youtube.com/shorts/vvNLlfj45yA?si=s_96KYz7N22Z6ddm

เปลี่ยนภาพจำ บขส. รถทัวร์ใหม่-พนักงานต้อนรับสีชมพู รถโดยสารใหม่สีชมพู ยี่ห้อเอ็ม.อา.เอ็น (M.A.N) สัญชาติเยอรมนี ของบริษัท ขนส่ง จำกัด หรือ บขส. ซึ่งเช่ารถโดยสารจำนวน 311 คัน จากบริษัท อิทธิพรอิมปอร์ต จำกัด เป็นเวลา 5 ปี วงเงิน 3,018 ล้านบาท เพื่อทดแทนรถโดยสารรุ่นเก่าที่มีอายุการใช้งานตั้งแต่ 10-30 ปี ในทุกเส้นทางทั่วประเทศ ล่าสุดได้เปิดตัวอย่างเป็นทางการเมื่อวันที่ 9 ก.ย. ที่ผ่านมา โดยจะเริ่มให้บริการตั้งแต่วันที่ 1 ต.ค.2568 และทยอยรับรถจนครบ 311 คันภายในปลายเดือน ธ.ค.2568 โดยในช่วงเทศกาลปีใหม่ 2569 จะพยายามใช้รถรุ่นใหม่ทั้งระบบ และหยุดใช้รถรุ่นเก่าทั้งหมด พร้อมกันนี้ ยังได้เปลี่ยนแบบฟอร์มชุดพนักงานต้อนรับ และพนักงานขับรถหญิง โทนสีชมพูทั้งหมด นายอรรถวิท รักจำรูญ กรรมการผู้จัดการใหญ่ บขส. กล่าวว่า ต้องการเปลี่ยนภาพลักษณ์ บขส. ทั้งเรื่องของรถ ชุดพนักงาน และการให้บริการเป็นภาพจำใหม่ สีชมพู ซึ่งเป็นสีแห่งความรักความอบอุ่น และเข้าถึงง่าย สำหรับรถโดยสารใหม่ มีความยาว 12 เมตร 3 มาตรฐาน ได้แก่ 1. รถปรับอากาศชั้น 1 VIP จำนวน 24 ที่นั่ง 2. รถปรับอากาศชั้น 1 พิเศษ จำนวน 32 ที่นั่ง และ 3. รถปรับอากาศชั้น 1 จำนวน 36 ที่นั่ง ใช้เครื่องยนต์มาตรฐาน Euro 5 ช่วยลดมลพิษทางอากาศ ประหยัดน้ำมันเชื้อเพลิง ภายในรถมีสิ่งอำนวยความสะดวก ได้แก่ ห้องน้ำ ช่องเก็บสัมภาระ ช่องเสียบ USB สำหรับชาร์จโทรศัพท์มือถือ และบริการไว-ไฟฟรี พร้อมระบบ GPS และกล้อง CCTV ในรอบปีที่ผ่านมา บขส.ได้พัฒนาบริการอย่างต่อเนื่อง เช่น การเปิดเส้นทางเดินรถเชื่อมต่อท่าอากาศยาน 3 เส้นทาง สุวรรณภูมิ-พัทยา, ดอนเมือง-พัทยา ซึ่งได้รับความนิยมสูงสุด และดอนเมือง-หัวหิน การเพิ่มบริการส่งพัสดุถึงบ้าน นำร่องพื้นที่กรุงเทพฯ นนทบุรี ปทุมธานี และสมุทรปราการ ปัจจุบันมีรายได้ 1,988 ล้านบาท ขาดทุน 170 ล้านบาท ขาดทุนสะสมตั้งแต่ช่วงโควิด-19 รวม 3,000 ล้านบาท ตั้งเป้าภายใน 2 ปี จะสร้างรายได้ 3,500 ล้านบาทต่อปี กำไร 1,000 ล้านบาทต่อปี และแก้ขาดทุนสะสม เพื่อให้ บขส.อยู่ได้โดยไม่ของบประมาณจากรัฐ ปัจจุบัน บขส.ให้บริการรวม 62 เส้นทาง 175 เที่ยววิ่งต่อวัน แบ่งเป็นภาคเหนือ 19 เส้นทาง 68 เที่ยววิ่งต่อวัน, ภาคตะวันออกเฉียงเหนือและภาคตะวันออก 18 เส้นทาง 58 เที่ยววิ่งต่อวัน และภาคใต้ 25 เส้นทาง 49 เที่ยววิ่งต่อวัน โดยมีช่องทางจำหน่ายตั๋วโดยสารอย่างเป็นทางการ ได้แก่ สถานีขนส่งผู้โดยสารกรุงเทพมหานคร (จตุจักร ตลิ่งชัน และเอกมัย) สถานีเดินรถ บขส. ทั่วประเทศ เว็บไซต์ transport.co.th แอปพลิเคชัน E-Ticket เฟซบุ๊ก BorKorSor99 และไลน์ @TCL99 #Newskit

🛰️ “ดาวเทียมล้นวงโคจร! สหรัฐฯ ครองแชมป์ด้วย 9,203 ดวง ขณะที่โลกเพิ่มขึ้นวันละ 7 ตัน — จาก Sputnik สู่ยุค Starlink และสงครามอวกาศ” ย้อนกลับไปปี 1957 เมื่อ Sputnik 1 กลายเป็นดาวเทียมดวงแรกของโลกที่โคจรรอบโลกอย่างโดดเดี่ยว — วันนี้มันคงรู้สึกเหงาไม่ออก เพราะมีวัตถุมนุษย์สร้างกว่า 45,000 ชิ้นลอยอยู่ในอวกาศ และในจำนวนนี้มีดาวเทียมที่ยังทำงานอยู่ถึง 13,727 ดวงจาก 82 ประเทศทั่วโลก สหรัฐอเมริกาครองตำแหน่งผู้นำแบบทิ้งห่าง ด้วยจำนวนดาวเทียมถึง 9,203 ดวง มากกว่ารัสเซียที่ตามมาเป็นอันดับสองถึง 6 เท่า ส่วนจีนมี 1,121 ดวง และสหราชอาณาจักรมี 722 ดวง โดยในปี 2024 เพียงปีเดียว มีดาวเทียมใหม่ถูกส่งขึ้นไปถึง 2,695 ดวง — เทียบกับปี 2020 ที่มีเพียง 3,371 ดวงเท่านั้น1 ดาวเทียมเหล่านี้ไม่ได้มีไว้แค่ส่งสัญญาณทีวีหรือพยากรณ์อากาศ แต่ยังใช้ในงานที่หลากหลายอย่างไม่น่าเชื่อ เช่น การทำธุรกรรมทางการเงิน, การติดตามกระแสน้ำในมหาสมุทร, การควบคุมโครงข่ายพลังงาน, การสื่อสารทางทหาร, และแม้แต่การพาเถ้ากระดูกมนุษย์ไปโคจรรอบโลก ในด้านการทหาร สหรัฐฯ ก็ยังนำโด่งด้วยดาวเทียมทางทหารถึง 247 ดวง ตามด้วยจีน 157 ดวง และรัสเซีย 110 ดวง3 ดาวเทียมเหล่านี้มีบทบาทสำคัญในการสอดแนม, แจ้งเตือนการยิงขีปนาวุธ, สื่อสารภาคสนาม, และแม้แต่การป้องกันไซเบอร์ แม้จะมีประโยชน์มหาศาล แต่การเพิ่มขึ้นของดาวเทียมก็ทำให้เกิดปัญหา “ขยะอวกาศ” ที่กำลังทวีความรุนแรง โดยมีวัตถุที่ถูกติดตามแล้วกว่า 32,750 ชิ้น และมีฮาร์ดแวร์ใหม่ถูกส่งขึ้นไปถึง 7 ตันต่อวัน — ทำให้วงโคจรของโลกกลายเป็นพื้นที่แออัดที่อาจเกิดอุบัติเหตุได้ทุกเมื่อ ✅ สถานการณ์ดาวเทียมในปัจจุบัน ➡️ มีดาวเทียมที่ยังทำงานอยู่ 13,727 ดวง จาก 82 ประเทศและองค์กร ➡️ สหรัฐฯ มีมากที่สุดที่ 9,203 ดวง ตามด้วยรัสเซีย 1,471 ดวง และจีน 1,121 ดวง1 ➡️ ปี 2024 มีดาวเทียมใหม่เพิ่มขึ้น 2,695 ดวง เทียบกับ 3,371 ดวงในปี 2020 ✅ การใช้งานดาวเทียม ➡️ ใช้ในระบบนำทาง, อินเทอร์เน็ต, การพยากรณ์อากาศ, การสื่อสาร ➡️ ใช้ในธุรกรรมการเงิน เช่น การส่งข้อมูลบัตรเครดิตผ่านดาวเทียม ➡️ ใช้ในงานวิจัย เช่น กล้องโทรทรรศน์อวกาศ Hubble และการติดตามมหาสมุทร ➡️ ใช้ในพิธีกรรม เช่น การนำเถ้ากระดูกมนุษย์ไปโคจรรอบโลก ✅ ดาวเทียมทางทหาร ➡️ สหรัฐฯ มีดาวเทียมทางทหาร 247 ดวง มากที่สุดในโลก3 ➡️ จีนมี 157 ดวง, รัสเซีย 110 ดวง, ฝรั่งเศส 17 ดวง, อิสราเอล 12 ดวง ➡️ ใช้ในการสอดแนม, แจ้งเตือนภัย, GPS, และการสื่อสารภาคสนาม ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ ดาวเทียมของสหรัฐฯ มีทั้งเชิงพาณิชย์, วิจัย, และทหาร รวมกว่า 11,655 ดวง ➡️ ระบบดาวเทียมเช่น Starlink ของ Elon Musk มีบทบาทสำคัญในการให้บริการอินเทอร์เน็ตทั่วโลก ➡️ ระบบ SATCOM ถูกใช้ในสงคราม เช่น Operation Desert Storm ปี 19912 ➡️ ประเทศอื่นที่มีดาวเทียมจำนวนมาก ได้แก่ รัสเซีย (7,187 ดวง), จีน (5,330 ดวง), สหราชอาณาจักร (735 ดวง), ฝรั่งเศส (604 ดวง) ‼️ คำเตือนจากการเพิ่มขึ้นของดาวเทียม ⛔ ขยะอวกาศมีมากกว่า 32,750 ชิ้นที่ถูกติดตามแล้ว — เสี่ยงต่อการชนกันในวงโคจร ⛔ มีฮาร์ดแวร์ใหม่ถูกส่งขึ้นไปถึง 7 ตันต่อวัน — เพิ่มความแออัดในอวกาศ ⛔ การควบคุมการปล่อยดาวเทียมยังไม่มีมาตรฐานสากลที่ชัดเจน ⛔ ดาวเทียมทางทหารอาจถูกใช้ในสงครามไซเบอร์หรือการสอดแนมประชาชน ⛔ หากไม่มีการจัดการขยะอวกาศอย่างจริงจัง อาจเกิด “Kessler Syndrome” ที่ทำให้วงโคจรใช้งานไม่ได้ https://www.slashgear.com/1961880/how-many-satellites-are-in-space-which-country-has-the-most/