Intel ได้ออกมายอมรับถึงปัญหาการลดประสิทธิภาพของ Arc GPUs เมื่อใช้งานร่วมกับโปรเซสเซอร์รุ่นเก่า เช่น Ryzen 2000 และ Intel Core รุ่นที่ 9 โดยปัญหานี้ส่งผลต่อประสิทธิภาพในบางเกม และ Intel ได้เริ่มการสอบสวนเพื่อแก้ไขปัญหานี้แล้ว แม้ว่า Arc GPUs จะมีฮาร์ดแวร์ที่เทียบเท่ากับคู่แข่ง แต่การขาดการปรับแต่งซอฟต์แวร์ทำให้ประสิทธิภาพลดลงในบางกรณี ✅ Intel ยอมรับปัญหาการลดประสิทธิภาพเมื่อใช้งานร่วมกับโปรเซสเซอร์รุ่นเก่า - ปัญหานี้ส่งผลต่อประสิทธิภาพในบางเกม โดยเฉพาะเมื่อใช้งานร่วมกับ Ryzen 2000 และ Intel Core รุ่นที่ 9 - Intel ได้เพิ่มการตรวจสอบและปรับแต่งซอฟต์แวร์เพื่อแก้ไขปัญหา ✅ Arc GPUs มีฮาร์ดแวร์ที่เทียบเท่ากับคู่แข่งในตลาด - Arc B580 และ B570 มี VRAM มากกว่าคู่แข่ง แต่ยังขาดการปรับแต่งที่เหมาะสม ✅ Intel เริ่มการสอบสวนและเพิ่มการปรับแต่งซอฟต์แวร์ - Intel ระบุว่าจะขยายการปรับแต่งให้ครอบคลุมการใช้งานในหลายแพลตฟอร์ม - ยังไม่มีการกำหนดเวลาที่ชัดเจนสำหรับการอัปเดต ✅ Arc GPUs มีปัญหาด้านการจัดจำหน่ายและการเข้าถึงในตลาด - การขาดแคลนสินค้าในตลาดทำให้ Intel สูญเสียส่วนแบ่งในตลาด GPU https://wccftech.com/intel-acknowledges-performintel-acknowledges-performance-degradation-when-arc-gpus-are-paired-with-older-processorsance-degradation-when-arc-gpus-are-paired-with-older-intel-processors-investigation-h/

Intel ได้ประกาศการปรับโครงสร้างองค์กรครั้งใหญ่ โดยแต่งตั้ง Sachin Katti เป็น CTO และหัวหน้าด้าน AI เพื่อเสริมสร้างกลยุทธ์ด้านเทคโนโลยีและ AI ของบริษัท การเปลี่ยนแปลงนี้มีเป้าหมายเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการตัดสินใจและสร้างความสัมพันธ์ที่ใกล้ชิดกับชุมชนผู้พัฒนาและสตาร์ทอัพ ✅ Sachin Katti ได้รับการแต่งตั้งเป็น CTO และหัวหน้าด้าน AI - เขาจะดูแลกลยุทธ์ด้าน AI และแผนพัฒนาผลิตภัณฑ์ AI ของ Intel - รับผิดชอบการวิจัยพื้นฐานและประยุกต์ใน Intel Labs รวมถึงการพัฒนากระบวนการผลิตชิป ✅ การปรับโครงสร้างองค์กรเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการตัดสินใจ - ผู้นำด้านเทคนิคจากกลุ่มสำคัญจะมีสายตรงถึง CEO เพื่อเพิ่มความรวดเร็วในการตัดสินใจ - ตัวอย่างเช่น Rob Bruckner ดูแลสถาปัตยกรรมแพลตฟอร์มลูกค้า และ Lisa Pearce ดูแล GPU และ NPU ✅ Intel มุ่งเน้นการพัฒนากลยุทธ์ด้าน AI - การแต่งตั้งหัวหน้าด้าน AI เป็นการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญ เนื่องจาก AI เคยเป็นส่วนหนึ่งของหน่วยข้อมูลศูนย์กลาง - การเปลี่ยนแปลงนี้ช่วยให้ AI ได้รับทรัพยากรและความสนใจมากขึ้น ✅ CEO Lip-Bu Tan มีบทบาทสำคัญในการปรับโครงสร้างองค์กร - เขาเน้นการมีส่วนร่วมโดยตรงกับทีมวิศวกรรมและผลิตภัณฑ์ - มีการเปลี่ยนแปลงวิธีการทำงานร่วมกับหัวหน้าฝ่ายกิจการรัฐบาลเพื่อเสริมสร้างความสัมพันธ์ด้านกฎระเบียบ https://www.tomshardware.com/pc-components/cpus/ceo-reorganizes-intel-with-new-cto-and-ai-lead

Huawei ได้เปิดตัว AI CloudMatrix Cluster รุ่นใหม่ ซึ่งมีประสิทธิภาพสูงกว่า Nvidia GB200 NVL72 โดยใช้พลังงานมากกว่า 4 เท่า แม้จะมีข้อจำกัดด้านเทคโนโลยีการผลิตชิปขั้นสูง Huawei ใช้กลยุทธ์ที่เน้นการเพิ่มจำนวนโปรเซสเซอร์เพื่อให้ได้ประสิทธิภาพที่เทียบเท่ากับคู่แข่งในอุตสาหกรรม ✅ CloudMatrix 384 ใช้โปรเซสเซอร์ Ascend 910C จำนวน 384 ตัว - ระบบนี้ประกอบด้วย 16 racks โดยมี 12 racks สำหรับการประมวลผล และ 4 racks สำหรับการเชื่อมต่อเครือข่าย - ใช้การเชื่อมต่อแบบ optical mesh network เพื่อเพิ่มความเร็วในการสื่อสาร ✅ ประสิทธิภาพสูงกว่า Nvidia GB200 NVL72 - CloudMatrix 384 ให้ประสิทธิภาพ 300 PFLOPs ซึ่งสูงกว่า Nvidia GB200 NVL72 ที่ 180 PFLOPs - มีความจุหน่วยความจำ HBM มากกว่า 3.6 เท่า และแบนด์วิดท์หน่วยความจำสูงกว่า 2.1 เท่า ✅ ข้อเสียคือการใช้พลังงานมากกว่า Nvidia GB200 NVL72 - CloudMatrix 384 ใช้พลังงาน 559 kW ซึ่งมากกว่า Nvidia GB200 NVL72 ที่ใช้ 145 kW - ประสิทธิภาพต่อพลังงานต่ำกว่า Nvidia ถึง 2.3 เท่า ✅ Huawei ใช้ชิป Ascend 910C ที่ผลิตในจีนและต่างประเทศ - ชิป Ascend 910C ใช้เทคโนโลยี 7nm-class และหน่วยความจำ HBM2E ที่จัดหาโดย Samsung https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/huaweis-new-ai-cloudmatrix-cluster-beats-nvidias-gb200-by-brute-force-uses-4x-the-power

Ubuntu 25.04 ซึ่งมีชื่อรหัสว่า Plucky Puffin ได้เปิดตัวอย่างเป็นทางการ โดยมาพร้อมกับ GNOME 48 และ Linux Kernel 6.14 ซึ่งเป็นการอัปเดตที่เน้นการปรับปรุงประสิทธิภาพและเพิ่มฟีเจอร์ใหม่ที่น่าสนใจ เช่น การจัดการการแจ้งเตือนแบบใหม่ และ การตั้งค่าด้านสุขภาพดิจิทัล ✅ GNOME 48 มาพร้อมฟีเจอร์ใหม่ที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ - การจัดการการแจ้งเตือนแบบ stacking เพื่อให้การแจ้งเตือนเป็นระเบียบมากขึ้น - การตั้งค่าด้านสุขภาพดิจิทัลเพื่อช่วยให้ผู้ใช้สามารถควบคุมการใช้งานอุปกรณ์ได้ดีขึ้น ✅ Linux Kernel 6.14 เพิ่มประสิทธิภาพในการเล่นเกมและการพัฒนา - เพิ่ม NTSYNC driver เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของเกม Windows ที่รันบน WINE และ Proton - เพิ่มระบบ sched_ext ที่ช่วยให้ผู้พัฒนาสามารถสร้างตัวจัดการการทำงานแบบ hot-swappable ✅ รองรับฮาร์ดแวร์ใหม่และการปรับปรุงด้านกราฟิก - รองรับ Intel Core Ultra 200V series และ GPU Intel Arc รุ่นใหม่ - เพิ่มประสิทธิภาพการเรนเดอร์ ray tracing ใน Blender และการเข้ารหัสวิดีโอแบบ hardware acceleration ✅ การเปลี่ยนแปลงด้านบริการ geolocation - ใช้ BeaconDB geolocation service แทนบริการของ Mozilla ที่ถูกยกเลิก ✅ รองรับ ARM64 และ Snapdragon chips - Canonical ระบุว่า Ubuntu 25.04 สามารถใช้งานบนอุปกรณ์ ARM64 และ Snapdragon ได้ https://www.neowin.net/news/ubuntu-2504-now-available-with-gnome-48-and-linux-kernel-614/

Intel กำลังเผชิญกับข้อจำกัดใหม่ในการส่งออกชิป Gaudi AI ไปยังจีน โดยต้องได้รับ ใบอนุญาตส่งออก ตามนโยบายการค้าล่าสุดของสหรัฐฯ ซึ่งอาจส่งผลกระทบต่อธุรกิจของบริษัทในตลาดจีน ✅ Intel ต้องได้รับใบอนุญาตส่งออกเพื่อขายชิป Gaudi AI ไปยังจีน - ข้อจำกัดนี้มีผลกับ ชิปที่มีแบนด์วิดท์ DRAM 1,400 GB/s หรือสูงกว่า - Intel เคยมีลูกค้ารายใหญ่ในจีน เช่น ByteDance ซึ่งซื้อชิปของบริษัทเป็นทางเลือกแทน Nvidia ✅ ข้อจำกัดนี้ส่งผลกระทบต่อธุรกิจ AI ของ Intel ในจีน - แม้ Intel จะมีธุรกิจในจีนที่เล็กกว่า Nvidia แต่ก็ยังต้องเผชิญกับ กระบวนการทางกฎหมายที่ซับซ้อน - Nvidia และ AMD ก็ถูกจำกัดการส่งออกชิป AI ไปยังจีนเช่นกัน ✅ นโยบายการค้าของสหรัฐฯ อาจช่วยให้จีนพัฒนาเทคโนโลยีของตนเอง - จีนอาจหันไปใช้ ชิป Ascend ของ Huawei แทนชิปจากบริษัทสหรัฐฯ - ข้อจำกัดนี้อาจกระตุ้นให้จีน เร่งพัฒนาโซลูชัน AI ในประเทศ ✅ Intel อาจต้องปรับกลยุทธ์เพื่อรักษาตลาดในจีน - บริษัทอาจต้อง นำเสนอชิปที่มีสเปคต่ำลง เพื่อให้ผ่านข้อกำหนดการส่งออก - หรืออาจต้อง หาทางเจรจากับรัฐบาลสหรัฐฯ เพื่อขอผ่อนปรนข้อจำกัด https://wccftech.com/intel-sees-no-leverage-from-the-trump-administration-now-requires-license-to-sell-gaudi-chips-to-china/

บทความจาก TechRadar รายงานเกี่ยวกับ NotebookLM ซึ่งเป็นเครื่องมือ AI ของ Google ที่สามารถ สรุปและวิเคราะห์เอกสารขนาดใหญ่ โดยผู้เขียนได้ทดลองใช้กับ งานวิจัยเกี่ยวกับ String Theory และพบว่า AI สามารถ สร้างพอดแคสต์ที่มีเนื้อหาลึกซึ้งและเข้าใจง่าย ✅ NotebookLM สามารถสรุปและวิเคราะห์เอกสารขนาดใหญ่ - ผู้ใช้สามารถ อัปโหลดเอกสารและให้ AI สร้างสรุปหรือพอดแคสต์ - AI สามารถ จัดทำแผนภาพแนวคิด (Mind Maps) เพื่อช่วยให้เข้าใจเนื้อหาได้ดีขึ้น ✅ NotebookLM สามารถสร้างพอดแคสต์ที่อธิบายเนื้อหาทางวิทยาศาสตร์ - AI สร้างพอดแคสต์ที่มี รูปแบบการสนทนา ทำให้เนื้อหาซับซ้อนเข้าใจง่ายขึ้น - ผู้ทดลองใช้พบว่า AI สามารถอธิบาย String Theory ได้อย่างมีโครงสร้าง ✅ AI ใช้เทคนิคการนำเสนอที่ช่วยให้ผู้ฟังเข้าใจเนื้อหาได้ดีขึ้น - ใช้ การเปรียบเทียบและการสรุปซ้ำ เพื่อช่วยให้ผู้ฟังเข้าใจแนวคิดที่ซับซ้อน - มีการใช้ ตัวอย่างจากชีวิตประจำวัน เพื่อเชื่อมโยงกับแนวคิดทางฟิสิกส์ ✅ NotebookLM สามารถรวมแหล่งข้อมูลหลายแหล่งเพื่อสร้างเนื้อหาที่สมบูรณ์ขึ้น - ผู้ใช้สามารถ เพิ่มเอกสารเพิ่มเติมเพื่อให้ AI วิเคราะห์ข้อมูลจากหลายแหล่ง - AI สามารถ ปรับปรุงพอดแคสต์และแผนภาพแนวคิดตามข้อมูลใหม่ https://www.techradar.com/computing/artificial-intelligence/i-fed-notebooklm-a-218-page-research-paper-on-string-theory-and-the-podcast-results-were-mind-blowing

Microsoft ได้พัฒนา BitNet b1.58 2B4T ซึ่งเป็นโมเดล AI แบบ 1-bit LLM ที่มี 2 พันล้านพารามิเตอร์ และสามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพบน CPU ทั่วไป โดยใช้หน่วยความจำเพียง 400MB ซึ่งน้อยกว่ารุ่นอื่นๆ ถึง 70% ✅ BitNet b1.58 2B4T เป็นโมเดล AI แบบ 1-bit ที่ใช้พลังงานต่ำ - ใช้ 1-bit weights ที่มีค่าเพียง -1, 0 และ +1 ซึ่งช่วยลดการใช้หน่วยความจำ - ใช้หน่วยความจำเพียง 400MB เทียบกับ 1.4GB ของ Gemma 3 1B ✅ สามารถทำงานบน CPU ทั่วไป เช่น Apple M2 - ไม่ต้องใช้ GPU หรือ NPU ทำให้สามารถรันโมเดลได้บน ฮาร์ดแวร์ที่มีประสิทธิภาพต่ำกว่า - ช่วยให้ผู้ใช้ทั่วไปสามารถทดลองใช้ AI ได้โดยไม่ต้องใช้เซิร์ฟเวอร์ขนาดใหญ่ ✅ BitNet b1.58 2B4T มีประสิทธิภาพใกล้เคียงกับโมเดล AI ขนาดใหญ่ - ทดสอบเทียบกับ LLaMa 3.2 1B, Gemma 3 1B และ Qwen 2.5 1.5B - มีคะแนนสูงกว่าในบางการทดสอบ เช่น ARC-Challenge และ BoolQ ✅ โมเดลนี้เปิดให้ใช้งานบน Hugging Face และ GitHub - ผู้ใช้สามารถดาวน์โหลดและทดลองใช้ได้ฟรี - ต้องใช้ bitnet.cpp inference framework เพื่อให้ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/microsoft-researchers-build-1-bit-ai-llm-with-2b-parameters-model-small-enough-to-run-on-some-cpus

รายงานจาก Tom's Hardware ระบุว่า การส่งออกชิปไปยังมาเลเซียเพิ่มขึ้นถึง 366% ท่ามกลางมาตรการเข้มงวดของสหรัฐฯ ในการควบคุมการลักลอบนำเข้า Nvidia AI GPUs ไปยังจีน โดยมีข้อสงสัยว่ามาเลเซียอาจกลายเป็น ศูนย์กลางข้อมูล AI หรือเป็นช่องทางในการส่งออกชิปไปยังจีน ✅ การส่งออกชิปจากไต้หวันไปมาเลเซียเพิ่มขึ้น 366% ในเดือนมีนาคม - มูลค่าการส่งออกเพิ่มขึ้นจาก $401.92 ล้าน เป็น $1873.89 ล้าน เมื่อเทียบกับปีที่แล้ว - การเพิ่มขึ้นนี้เกิดขึ้นหลังจาก สหรัฐฯ เพิ่มมาตรการควบคุมการส่งออก AI GPUs ไปยังจีน ✅ มาเลเซียอาจกลายเป็นศูนย์กลางข้อมูล AI หรือช่องทางส่งออกชิปไปจีน - มีข้อสงสัยว่าบริษัทจีนอาจใช้มาเลเซียเป็น ศูนย์กลางในการสะสมฮาร์ดแวร์ AI ก่อนที่มาตรการควบคุมของสหรัฐฯ จะมีผลในวันที่ 15 พฤษภาคม - รายงานระบุว่าบริษัทจีนเป็น ลูกค้าหลักของศูนย์ข้อมูลคลาวด์ในมาเลเซีย ซึ่งอาจหมายถึงการนำเข้าเซิร์ฟเวอร์ AI จากไต้หวันเพื่อใช้งานในจีน ✅ การส่งออกชิ้นส่วนคอมพิวเตอร์จากไต้หวันไปมาเลเซียเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว - มูลค่าการส่งออกชิ้นส่วนคอมพิวเตอร์เพิ่มขึ้นจาก $15 ล้าน เป็น $60.83 ล้าน ในเดือนมีนาคม - อาจรวมถึง AI accelerators เช่น Nvidia H100 ซึ่งเป็นชิปที่ถูกควบคุมการส่งออกโดยสหรัฐฯ ✅ สหรัฐฯ ขอให้มาเลเซียเพิ่มการตรวจสอบการส่งออกเทคโนโลยีขั้นสูงไปยังจีน - มีข้อสงสัยว่า Nvidia GPUs ระดับสูงอาจถูกส่งไปยังจีนผ่านมาเลเซีย - สหรัฐฯ กำลังตรวจสอบว่ามาเลเซียมีบทบาทในการ ช่วยให้บริษัทจีนเข้าถึงฮาร์ดแวร์ที่ถูกควบคุม https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/massive-366-percent-chip-shipment-surge-to-malaysia-amid-increased-nvidia-ai-gpu-smuggling-curbs-ahead-of-looming-sectoral-tariffs

Intel กำลังปรับโครงสร้างองค์กรภายใต้การนำของ Lip-Bu Tan CEO คนใหม่ โดยมีการลดชั้นการบริหารและแต่งตั้ง Sachin Katti เป็นหัวหน้าเทคโนโลยีและ AI เพื่อเร่งพัฒนาแนวทางแข่งขันกับ Nvidia ✅ Intel ลดชั้นการบริหารเพื่อให้การตัดสินใจรวดเร็วขึ้น - กลุ่มชิป Data Center & AI และ Personal Computer จะรายงานตรงต่อ CEO - ก่อนหน้านี้กลุ่มเหล่านี้อยู่ภายใต้การดูแลของ Michelle Johnston Holthaus ซึ่งยังคงดำรงตำแหน่ง CEO ของ Intel Products ✅ Sachin Katti ได้รับแต่งตั้งเป็นหัวหน้าเทคโนโลยีและ AI - Katti จะเป็นผู้นำ กลยุทธ์ AI และแผนพัฒนาผลิตภัณฑ์ AI - เขาจะดูแล Intel Labs และความสัมพันธ์กับสตาร์ทอัพและนักพัฒนา ✅ Intel มุ่งเน้นการเป็นบริษัทที่ขับเคลื่อนด้วยวิศวกรรม - Tan ระบุว่า โครงสร้างองค์กรที่ซับซ้อนและระบบราชการกำลังขัดขวางนวัตกรรม - การเปลี่ยนแปลงนี้ช่วยให้ ผู้บริหารทำงานใกล้ชิดกับทีมวิศวกรรมมากขึ้น ✅ Intel ต้องแข่งขันกับ Nvidia ในตลาด AI - Nvidia ครองตลาดชิป AI และ Intel ต้องเร่งพัฒนา กลยุทธ์ใหม่เพื่อแข่งขัน - Intel เคยพยายามพัฒนา Falcon Shores แต่โครงการถูกยกเลิกในเดือนมกราคม https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/04/18/exclusive-intel-ceo-lip-bu-tan-streamlines-leadership-team-names-new-technology-chief-memo-says

Intel กำลังเตรียมเปิดตัว Bartlett Lake-S ซึ่งเป็นซีพียูเดสก์ท็อปที่ได้รับการออกแบบมาเพื่อรองรับ AI workloads, media processing และ AI analytics โดยล่าสุดมีการเพิ่มการรองรับใน Linux และแอปพลิเคชันอื่นๆ ซึ่งบ่งบอกว่าอาจมีการเปิดตัวเร็วๆ นี้ ✅ Intel เพิ่มการรองรับ Bartlett Lake-S ใน Linux และแอปพลิเคชันอื่นๆ - มีการเพิ่ม "one-liner" patch ใน Linux kernel ซึ่งบ่งบอกว่า Intel อาจเปิดตัวซีพียูนี้เร็วๆ นี้ - MSI overclocker Toppc ยืนยันว่า Bartlett Lake-S ได้รับการรองรับใน AIDA64 patch ล่าสุด ✅ Bartlett Lake-S อาจเปิดตัวสำหรับตลาดผู้บริโภค - เดิมที Intel วางแผนให้ซีพียูนี้ใช้ใน อุตสาหกรรมและ IoT เท่านั้น - อย่างไรก็ตาม มีความเป็นไปได้ว่า Intel อาจเปิดตัว รุ่นสำหรับผู้บริโภค เนื่องจาก Arrow Lake-S มีประสิทธิภาพที่น่าผิดหวังในตลาดเดสก์ท็อป ✅ Bartlett Lake-S ใช้สถาปัตยกรรมแบบ P-Core ทั้งหมด - มีรุ่น Core 9 (12 P-Cores), Core 7 (10 P-Cores) และ Core 5 (8 P-Cores) - ไม่มีรุ่น Core 3 เนื่องจากซีพียูนี้มุ่งเน้นไปที่ตลาดที่ต้องการประสิทธิภาพสูง ✅ รองรับแพลตฟอร์ม LGA 1700 และเมนบอร์ด 600/700-series - ผู้ใช้สามารถ อัปเกรดเป็น Bartlett Lake-S ได้โดยไม่ต้องเปลี่ยนเมนบอร์ด - ช่วยให้การเปลี่ยนผ่านเป็นไปอย่างราบรื่นสำหรับผู้ใช้ที่ต้องการประสิทธิภาพสูงขึ้น https://wccftech.com/intels-bartlett-lake-s-desktop-cpus-might-be-pretty-near-to-launch/

ทีมเทคโนโลยีป้องกันประเทศของ กระทรวงกลาโหมสหรัฐฯ (Pentagon) กำลังลาออกทั้งหมด ซึ่งอาจทำให้สหรัฐฯ เสี่ยงต่อการถูกโจมตีทางไซเบอร์ โดยมีรายงานว่าการลาออกนี้เกิดจากแรงกดดันจาก Department of Government Efficiency (DOGE) ซึ่งเป็นโครงการที่นำโดย Elon Musk ✅ ทีม Defense Digital Service (DSS) กำลังลาออกทั้งหมด - DSS เป็นหน่วยงานที่ช่วยนำเทคโนโลยีใหม่ๆ มาใช้ในกระทรวงกลาโหม - มีบทบาทสำคัญในการ พัฒนาเทคโนโลยีสำหรับการถอนกำลังจากอัฟกานิสถานและการช่วยเหลือยูเครน ✅ DOGE เป็นสาเหตุหลักที่ทำให้ทีม DSS ลาออก - DOGE เป็นโครงการที่มุ่งเน้น การปรับปรุงประสิทธิภาพของรัฐบาลสหรัฐฯ - เจ้าหน้าที่ DSS ระบุว่า พวกเขาถูกกดดันจนต้องลาออก ✅ DSS จะหยุดดำเนินงานภายในเดือนพฤษภาคม 2025 - หน่วยงานนี้มีพนักงาน 14 คน โดย 11 คนจะลาออกภายในเดือนเมษายน - ผู้อำนวยการ DSS Jennifer Hay จะลาออกภายในวันที่ 1 พฤษภาคม ✅ หน้าที่ของ DSS จะถูกโอนไปยัง Chief Digital and Artificial Intelligence Office - ยังไม่มีความชัดเจนว่า การเปลี่ยนผ่านจะใช้เวลานานแค่ไหน - อาจทำให้ Pentagon มีช่องโหว่ด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ ✅ DOGE เคยปิดโครงการด้านเทคโนโลยีอื่นๆ มาก่อน - โครงการ US Digital Service และ 18F ก็ถูกยกเลิกภายใต้ DOGE เช่นกัน https://www.techradar.com/pro/security/the-entire-pentagon-defense-technology-is-resigning-putting-us-at-huge-risk-of-cyberattacks

Intel กำลังผลักดันการใช้ High-NA EUV lithography ในการผลิตชิป โดยติดตั้งเครื่องมือใหม่และพัฒนาเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้อง อย่างไรก็ตาม ต้นทุนสูงและข้อจำกัดด้านโครงสร้างพื้นฐาน อาจทำให้การนำไปใช้ในอุตสาหกรรมล่าช้า ✅ Intel ติดตั้งเครื่อง High-NA EUV และพัฒนาเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้อง - บริษัทได้ติดตั้ง ASML Twinscan EXE:5000 และพัฒนา reticles, optical proximity correction (OPC) และ photomasks - มีการประมวลผล 30,000 wafers เพื่อทดสอบความเป็นไปได้ของเทคโนโลยี ✅ ต้นทุนของ High-NA EUV สูงกว่าระบบเดิม - เครื่องมือแต่ละเครื่องมีราคาประมาณ $380 - $400 ล้าน ซึ่งสูงกว่ารุ่น Low-NA EUV - การใช้ High-NA EUV มีค่าใช้จ่ายต่อการผลิตสูงกว่าถึง 2.5 เท่า เมื่อเทียบกับ Low-NA EUV ✅ Intel ใช้ High-NA EUV ในกระบวนการผลิต 14A (1.4nm-class) - เทคโนโลยีนี้ช่วยลดจำนวนขั้นตอนจาก 30 ขั้นตอนเหลือเพียง 1 ขั้นตอน ในบางชั้นของชิป - ผลการทดสอบแสดงให้เห็นว่า คุณภาพของ High-NA EUV เทียบเท่ากับเทคนิคเดิม ✅ ข้อจำกัดด้านโครงสร้างพื้นฐานและการผลิต - ขนาดของ exposure field เล็กลง ทำให้ต้องใช้ การซ้อนภาพ (stitched fields) ซึ่งอาจลดประสิทธิภาพ - Intel เสนอให้ใช้ photomask ขนาดใหญ่ขึ้น (6×12 นิ้วแทน 6×6 นิ้ว) เพื่อแก้ปัญหานี้ ✅ แนวโน้มของการนำ High-NA EUV มาใช้ในอุตสาหกรรม - Intel คาดว่าเทคโนโลยีนี้จะถูกนำไปใช้ในวงกว้างเมื่อ กระบวนการผลิตต้องการ triple หรือ quadruple patterning - อาจต้องรอจนถึง 1.0nm-class generation เพื่อให้ต้นทุนและโครงสร้างพื้นฐานพร้อม https://www.tomshardware.com/tech-industry/intel-has-championed-high-na-euv-chipmaking-tools-but-costs-and-other-limitations-could-delay-industry-wide-adoption-report

สหรัฐฯ ได้ออกข้อจำกัดใหม่เกี่ยวกับการส่งออกชิป AI ไปยังจีน ซึ่งส่งผลกระทบต่อ AMD และ Nvidia โดย AMD คาดว่าจะต้องรับภาระค่าใช้จ่ายสูงถึง 800 ล้านดอลลาร์ จากสินค้าคงคลังและคำสั่งซื้อที่ได้รับผลกระทบ ✅ สหรัฐฯ ออกข้อจำกัดใหม่เกี่ยวกับการส่งออกชิป AI ไปยังจีน - ข้อจำกัดนี้มีผลกับ AMD MI308 และ Nvidia H20 ซึ่งต้องได้รับใบอนุญาตก่อนส่งออก - รัฐบาลสหรัฐฯ ระบุว่ามาตรการนี้มีเป้าหมายเพื่อ รักษาความเป็นผู้นำด้าน AI และป้องกันจีนจากการพัฒนาเทคโนโลยีที่เหนือกว่า ✅ AMD คาดว่าจะต้องรับภาระค่าใช้จ่ายสูงถึง 800 ล้านดอลลาร์ - ค่าใช้จ่ายนี้รวมถึง สินค้าคงคลัง, คำสั่งซื้อที่ได้รับผลกระทบ และการตั้งสำรองทางบัญชี - Nvidia ก็ได้รับผลกระทบเช่นกัน โดยคาดว่าจะต้อง ตัดจำหน่ายสินค้าคงคลังมูลค่า 5.5 พันล้านดอลลาร์ ✅ ข้อจำกัดนี้ทำให้บริษัทจีนหาทางนำเข้าชิปผ่านประเทศที่สาม - มีรายงานว่าธุรกิจจีนใช้ ตัวกลางในมาเลเซีย, เวียดนาม และไต้หวัน เพื่อหลีกเลี่ยงข้อจำกัด - สิงคโปร์และมาเลเซียกำลังพยายาม ลดการรั่วไหลของชิป AI ไปยังจีน แต่ยังไม่แน่ชัดว่ามาตรการเหล่านี้จะมีประสิทธิภาพเพียงใด ✅ รัฐบาลสหรัฐฯ ยืนยันว่ามาตรการนี้มีเป้าหมายเพื่อความมั่นคงทางเศรษฐกิจและความมั่นคงแห่งชาติ - กระทรวงพาณิชย์สหรัฐฯ ระบุว่ามาตรการนี้เป็นไปตาม คำสั่งของประธานาธิบดี เพื่อปกป้องผลประโยชน์ของประเทศ https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/amd-takes-usd800m-haircut-as-us-govt-cuts-off-chinas-ai-gpu-supply

MITRE ได้รับการขยายสัญญาจาก CISA เพื่อดำเนินโครงการ Common Vulnerabilities and Exposures (CVE) ต่อไปอีก 11 เดือน หลังจากที่ก่อนหน้านี้มีความกังวลว่าโครงการอาจถูกยกเลิกเนื่องจากการตัดงบประมาณ ✅ CISA ขยายสัญญา MITRE เพื่อดำเนินโครงการ CVE ต่อไปอีก 11 เดือน - โครงการ CVE เป็นมาตรฐานสำคัญในการ ระบุช่องโหว่ด้านความปลอดภัย - การขยายสัญญาช่วยให้มี การเปลี่ยนผ่านที่เป็นระบบ และลดผลกระทบต่อชุมชนความปลอดภัยไซเบอร์ ✅ ความกังวลเกี่ยวกับอนาคตของโครงการ CVE - นักวิชาการด้านความปลอดภัยบางคนกังวลว่า สหรัฐฯ อาจไม่ใช่พันธมิตรที่เชื่อถือได้ในการสนับสนุนโครงการนี้ - มีการเสนอให้ตั้ง CVE Foundation เพื่อให้มีแหล่งเงินทุนที่หลากหลายจากผู้สนับสนุนทั่วโลก ✅ MITRE อาจต้องหาทางออกอื่นหากไม่มีการต่อสัญญาเพิ่มเติม - มีการตั้งคำถามว่า MITRE จะสามารถดำเนินโครงการต่อไปได้ด้วยเงินทุนของตัวเองหรือไม่ - อาจมีความเป็นไปได้ที่ สหภาพยุโรปจะเข้ามาสนับสนุนโครงการแทน ✅ ความสำคัญของโครงการ CVE ต่ออุตสาหกรรมความปลอดภัยไซเบอร์ - CVE เป็น ฐานข้อมูลสำคัญที่ช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญสามารถจัดการช่องโหว่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ - ใช้เป็นข้อมูลพื้นฐานสำหรับ ผลิตภัณฑ์ด้านความปลอดภัย เช่น Cyber Threat Intelligence และ Endpoint Detection https://www.zdnet.com/article/why-the-cve-database-for-tracking-security-flaws-nearly-went-dark-and-what-happens-next/

MITRE ได้รับการขยายสัญญาจาก CISA เพื่อดำเนินโครงการ Common Vulnerabilities and Exposures (CVE) ต่อไปอีก 11 เดือน หลังจากที่ก่อนหน้านี้มีความกังวลว่าโครงการอาจถูกยกเลิกเนื่องจากการตัดงบประมาณ ✅ CISA ขยายสัญญา MITRE เพื่อดำเนินโครงการ CVE ต่อไปอีก 11 เดือน - โครงการ CVE เป็นมาตรฐานสำคัญในการ ระบุช่องโหว่ด้านความปลอดภัย - การขยายสัญญาช่วยให้มี การเปลี่ยนผ่านที่เป็นระบบ และลดผลกระทบต่อชุมชนความปลอดภัยไซเบอร์ ✅ ความกังวลเกี่ยวกับอนาคตของโครงการ CVE - นักวิชาการด้านความปลอดภัยบางคนกังวลว่า สหรัฐฯ อาจไม่ใช่พันธมิตรที่เชื่อถือได้ในการสนับสนุนโครงการนี้ - มีการเสนอให้ตั้ง CVE Foundation เพื่อให้มีแหล่งเงินทุนที่หลากหลายจากผู้สนับสนุนทั่วโลก ✅ MITRE อาจต้องหาทางออกอื่นหากไม่มีการต่อสัญญาเพิ่มเติม - มีการตั้งคำถามว่า MITRE จะสามารถดำเนินโครงการต่อไปได้ด้วยเงินทุนของตัวเองหรือไม่ - อาจมีความเป็นไปได้ที่ สหภาพยุโรปจะเข้ามาสนับสนุนโครงการแทน ✅ ความสำคัญของโครงการ CVE ต่ออุตสาหกรรมความปลอดภัยไซเบอร์ - CVE เป็น ฐานข้อมูลสำคัญที่ช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญสามารถจัดการช่องโหว่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ - ใช้เป็นข้อมูลพื้นฐานสำหรับ ผลิตภัณฑ์ด้านความปลอดภัย เช่น Cyber Threat Intelligence และ Endpoint Detection https://www.csoonline.com/article/3964168/mitre-funding-still-in-up-in-the-air-say-experts.html

Qualcomm กำลังพัฒนา Snapdragon X รุ่นที่สอง สำหรับ PC ซึ่งคาดว่าจะเพิ่มประสิทธิภาพขึ้น 18-22% เมื่อเทียบกับรุ่นปัจจุบัน โดยมีการปรับปรุงด้าน ความเร็วสัญญาณนาฬิกา และ สถาปัตยกรรมภายใน ✅ Snapdragon X รุ่นที่สองจะเพิ่มประสิทธิภาพขึ้น 18-22% - ข้อมูลนี้มาจาก บล็อกเกอร์ชาวจีน ที่มีผู้ติดตามกว่า 2.2 ล้านคน - ความเร็วสูงสุดของซีพียูอาจเริ่มต้นที่ 4.40 GHz ✅ ใช้สถาปัตยกรรม Oryon และกระบวนการผลิต 4nm - Snapdragon X ใช้ Oryon cores ที่พัฒนาโดยทีม Nuvia - ผลิตด้วยเทคโนโลยี TSMC N4P (4nm-class) ✅ เปรียบเทียบกับรุ่นปัจจุบัน - Snapdragon X รุ่นแรกมีความเร็ว 3.0 GHz ถึง 3.80 GHz และบูสต์ได้ถึง 4.30 GHz - รุ่นใหม่อาจมีการปรับปรุงทั้ง ความเร็วสัญญาณนาฬิกาและสถาปัตยกรรม ✅ การเปิดตัวและการแข่งขันในตลาด - Qualcomm เปิดตัว Snapdragon X Elite รุ่นแรก (SC8380XP) ในปี 2024 - รุ่นที่สอง (SC8480XP) เริ่มทดสอบภายในตั้งแต่เดือนกันยายน 2024 ℹ️ ผลกระทบต่อการแข่งขันในตลาด PC - หาก Snapdragon X รุ่นที่สองเปิดตัวในปี 2025 อาจต้องแข่งขันกับ Intel และ AMD ที่มีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง ℹ️ ความท้าทายในการเพิ่มประสิทธิภาพ - ต้องติดตามว่า การเพิ่มประสิทธิภาพ 20% มาจากการเพิ่มความเร็วสัญญาณนาฬิกาหรือการปรับปรุงสถาปัตยกรรม ℹ️ แนวโน้มของ Snapdragon X ในอนาคต - หาก Qualcomm วางแผนเปิดตัวในปี 2026 อาจต้องเพิ่มประสิทธิภาพมากกว่า 20% เพื่อให้สามารถแข่งขันได้ https://www.tomshardware.com/tech-industry/second-gen-snapdragon-x-pc-chips-may-boost-performance-up-to-22-percent

Intel กำลังพัฒนา Bartlett Lake-S ซึ่งเป็น ซีพียูที่มีเฉพาะ P-core โดยล่าสุดมีการเพิ่มการรองรับใน Linux Kernel Patch ซึ่งช่วยให้ระบบสามารถระบุซีพียูนี้ได้อย่างถูกต้อง ✅ Intel เพิ่มการรองรับ Bartlett Lake-S ใน Linux Kernel Patch - แพตช์ใหม่ช่วยให้ระบบสามารถ ระบุซีพียูและปรับแต่งโค้ดให้เหมาะสม - ใช้ CPUID Family 6, Model 215 (0xD7) เพื่อให้ซอฟต์แวร์สามารถตรวจสอบคุณสมบัติของซีพียู ✅ Bartlett Lake-S มีเฉพาะ P-core และใช้สถาปัตยกรรม Raptor Cove - แตกต่างจากรุ่นปกติที่มี Hybrid Core (P-core + E-core) - อาจมี สูงสุด 12 P-core และ 24 threads ✅ รองรับแพลตฟอร์ม LGA 1700 - สามารถใช้กับ เมนบอร์ด 600-series และ 700-series ได้ - ต้องอัปเดต BIOS เพื่อรองรับซีพียูใหม่ ✅ คาดการณ์การเปิดตัว - มีข่าวลือว่า Bartlett Lake-S อาจเปิดตัวในไตรมาสที่ 3 ปี 2025 - อาจมีการประกาศรายละเอียดเพิ่มเติมใน Computex เดือนหน้า https://www.tomshardware.com/pc-components/cpus/intels-p-core-only-bartlett-lake-chip-inches-closer-to-reality-with-new-linux-patch

Google Cloud ประสบปัญหา ไฟฟ้าขัดข้อง ส่งผลให้เกิด ระบบล่มนานกว่า 6 ชั่วโมง ในศูนย์ข้อมูล us-east5-c ที่ตั้งอยู่ใน Columbus, Ohio โดยสาเหตุหลักมาจาก ความล้มเหลวของระบบสำรองไฟ (UPS) ซึ่งควรจะช่วยรักษาการทำงานของเซิร์ฟเวอร์ในกรณีที่ไฟฟ้าหลักดับ ✅ ไฟฟ้าขัดข้องทำให้ระบบล่มในศูนย์ข้อมูลของ Google Cloud - เหตุการณ์เกิดขึ้นเมื่อวันที่ 29 มีนาคม 2025 และกินเวลานาน 6 ชั่วโมง 10 นาที - ศูนย์ข้อมูลที่ได้รับผลกระทบใช้ AMD EPYC และ Intel Xeon processors ✅ สาเหตุของปัญหา - ระบบสำรองไฟ UPS ควรจะช่วยรักษาการทำงานของเซิร์ฟเวอร์ แต่เกิด ความล้มเหลวของแบตเตอรี่ - ส่งผลให้เซิร์ฟเวอร์ในโซน us-east5-c ดับลง และเกิด packet loss ในเครือข่าย ✅ ผลกระทบต่อบริการของ Google Cloud - ลูกค้าหลายรายพบว่า VM instances ในโซนนี้ไม่สามารถใช้งานได้ - มี ดิสก์บางส่วน ที่ไม่สามารถเข้าถึงได้ในช่วงที่เกิดเหตุ ✅ การแก้ไขปัญหา - วิศวกรของ Google เปลี่ยนเส้นทางทราฟฟิก ไปยังโซนอื่นเพื่อลดผลกระทบ - ระบบถูกกู้คืนโดยใช้ เครื่องกำเนิดไฟฟ้า และกลับมาออนไลน์เมื่อเวลา 14:49 น. ตามเวลาสหรัฐฯ แปซิฟิก ✅ มาตรการป้องกันในอนาคต - Google จะ ปรับปรุงระบบสำรองไฟ เพื่อให้สามารถกู้คืนได้เร็วขึ้น - มีการตรวจสอบ ระบบ failover เพื่อปิดช่องโหว่ที่ทำให้เกิดปัญหา - Google จะทำงานร่วมกับ ผู้ผลิต UPS เพื่อแก้ไขปัญหาแบตเตอรี่ ⚠️ ข้อควรระวังและประเด็นที่ต้องติดตาม ℹ️ ผลกระทบต่อธุรกิจที่ใช้ Google Cloud - บริษัทที่พึ่งพา Google Cloud อาจต้องพิจารณา กลยุทธ์สำรองข้อมูล เพื่อรับมือกับเหตุการณ์ลักษณะนี้ ℹ️ ความเสี่ยงของระบบสำรองไฟ - แม้ UPS จะถูกออกแบบมาเพื่อป้องกันไฟฟ้าดับ แต่ ความล้มเหลวของแบตเตอรี่ อาจทำให้ระบบล่มได้ - ควรมี ระบบสำรองเพิ่มเติม เช่น การใช้ multi-zone redundancy ℹ️ แนวโน้มของการพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์ - บริษัทเทคโนโลยีอาจต้องลงทุนใน ระบบสำรองไฟที่มีความเสถียรสูงขึ้น - อาจมีการพัฒนา AI-based monitoring เพื่อช่วยตรวจจับปัญหาก่อนเกิดเหตุ https://www.neowin.net/news/googles-uninterruptible-power-supply-ironically-interrupted-cloud-with-a-six-hour-outage/

Intel กำลังพัฒนา Griffin Cove ซึ่งเป็นสถาปัตยกรรม CPU รุ่นใหม่ที่ต่อยอดจาก Cougar Cove และจะถูกนำมาใช้ใน Razer Lake โดยมีแนวโน้มว่า Intel จะเปลี่ยนกลยุทธ์การออกแบบ CPU ให้มีความยืดหยุ่นมากขึ้น ✅ Intel ยืนยันว่ากำลังพัฒนา Griffin Cove - Griffin Cove เป็นสถาปัตยกรรมที่พัฒนาต่อจาก Cougar Cove ซึ่งจะถูกใช้ใน Panther Lake - Intel กำลังทำงานล่วงหน้าไปถึง สามรุ่น เพื่อรักษาความสามารถในการแข่งขัน ✅ กลยุทธ์ใหม่ของ Intel ในการออกแบบ CPU - Intel เปลี่ยนไปใช้แนวทาง "Process Node Agnostic" ซึ่งช่วยให้สามารถเลือกกระบวนการผลิตที่เหมาะสมที่สุด - บริษัทสามารถใช้ ทั้ง IFS และ TSMC ในการผลิต CPU เพื่อเพิ่มความยืดหยุ่น ✅ ผลกระทบต่อการแข่งขันในตลาด CPU - Intel กำลังเผชิญกับการแข่งขันที่รุนแรงจาก AMD โดยเฉพาะหลังจากเปิดตัว Zen 6 - การเปลี่ยนกลยุทธ์อาจช่วยให้ Intel สามารถกลับมาแข่งขันได้ดีขึ้น ✅ แนวโน้มของ Razer Lake และอนาคตของ Intel - มีข่าวลือว่า Razer Lake อาจใช้ เฉพาะ P-Core ซึ่งเป็นการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ - Intel กำลังพัฒนา CPU บน หลายกระบวนการผลิต เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและลดต้นทุน ⚠️ ข้อควรระวังและประเด็นที่ต้องติดตาม ℹ️ ผลกระทบต่อการผลิต CPU - การใช้หลายกระบวนการผลิตอาจทำให้เกิดความซับซ้อนในการจัดการซัพพลายเชน - ต้องติดตามว่า Intel จะสามารถรักษาคุณภาพและประสิทธิภาพของผลิตภัณฑ์ได้หรือไม่ ℹ️ ความท้าทายในการแข่งขันกับ AMD - AMD กำลังพัฒนา Zen 6 บนกระบวนการ TSMC N2 ซึ่งอาจมีประสิทธิภาพสูงกว่า - Intel ต้องพิสูจน์ว่า Griffin Cove สามารถแข่งขันได้ในตลาด HPC และเซิร์ฟเวอร์ ℹ️ แนวโน้มของตลาด CPU ในปี 2025-2026 - การแข่งขันระหว่าง Intel และ AMD อาจส่งผลต่อราคาของ CPU ระดับไฮเอนด์ - อาจมีการเปลี่ยนแปลงในกลยุทธ์ของ Intel หาก Griffin Cove ไม่สามารถทำให้บริษัทกลับมาเป็นผู้นำตลาดได้ https://wccftech.com/intel-engineer-reveals-development-on-griffin-cove-is-already-underway/

Grok ซึ่งเป็นแชทบอท AI ของ xAI กำลังได้รับการอัปเกรดครั้งใหญ่ โดยเพิ่มฟีเจอร์ "Personalise with Memories" ซึ่งช่วยให้สามารถจดจำบทสนทนาและอ้างอิงข้อมูลจากการพูดคุยก่อนหน้าได้ ✅ Grok เพิ่มระบบความจำสำหรับการสนทนา - ระบบความจำช่วยให้ Grok สามารถ อ้างอิงบทสนทนาเก่า เช่น การวางแผนท่องเที่ยวหรือการเขียนบทภาพยนตร์ - ฟีเจอร์นี้ช่วยให้ Grok มีความสามารถใกล้เคียงกับ ChatGPT และ Google Gemini ✅ การควบคุมความจำของผู้ใช้ - ผู้ใช้สามารถ จัดการข้อมูลที่ Grok จำได้ และลบความจำเฉพาะรายการหรือทั้งหมดได้ - ฟีเจอร์นี้ช่วยเพิ่มความน่าเชื่อถือและความปลอดภัยในการใช้งาน ✅ การพัฒนาอื่นๆ ที่กำลังจะมา - Grok 3.5 คาดว่าจะเปิดตัวเร็วๆ นี้ และ Grok 4 จะเปิดตัวช่วงปลายปี - มีการพัฒนา โหมดเสียง ที่สามารถวิเคราะห์ภาพจากกล้องมือถือ - ฟีเจอร์ แก้ไขภาพ ช่วยให้ผู้ใช้สามารถอัปโหลดรูปภาพและปรับแต่งสไตล์ได้ ✅ Grok Workspaces: ระบบไวท์บอร์ดดิจิทัล - ฟีเจอร์ใหม่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถ ทำงานร่วมกับ Grok ในโครงการขนาดใหญ่ - ออกแบบมาเพื่อให้ Grok เป็นผู้ช่วยที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น ⚠️ ข้อควรระวังและประเด็นที่ต้องติดตาม ℹ️ ความท้าทายของระบบความจำ AI - แม้ Grok จะสามารถจดจำข้อมูลได้ แต่ต้องมีการพัฒนาเพื่อให้สามารถใช้ข้อมูลเหล่านั้นได้อย่างมีประสิทธิภาพ - ระบบความจำต้องมีการควบคุมเพื่อป้องกันการละเมิดความเป็นส่วนตัว ℹ️ การแข่งขันกับ AI อื่นๆ - ChatGPT และ Gemini ต่างก็มีระบบความจำที่พัฒนาไปไกลแล้ว - ต้องติดตามว่า Grok จะสามารถแข่งขันกับคู่แข่งได้หรือไม่ ℹ️ แนวโน้มของ AI ที่มีความสามารถด้านความจำ - AI ที่สามารถจดจำข้อมูลและบริหารจัดการความจำได้ดีขึ้น อาจกลายเป็นมาตรฐานใหม่ของอุตสาหกรรม - อาจมีการพัฒนา AI ที่สามารถ จดจำข้อมูลข้ามแพลตฟอร์ม เพื่อให้ผู้ใช้ได้รับประสบการณ์ที่ต่อเนื่อง https://www.techradar.com/computing/artificial-intelligence/grok-will-start-remembering-everything-you-ask-it-to-do

AMD ได้เปิดตัว EPYC 'Venice' ซึ่งเป็น ชิป 2nm ตัวแรกของอุตสาหกรรม HPC โดยใช้กระบวนการผลิต TSMC N2 นอกจากนี้ AMD ยังประกาศว่าชิป EPYC รุ่นปัจจุบันบางส่วนจะถูกผลิตในสหรัฐฯ ที่โรงงาน TSMC Fab 21 ในรัฐแอริโซนา ✅ EPYC 'Venice': ชิป 2nm ตัวแรกของอุตสาหกรรม HPC - ใช้สถาปัตยกรรม Zen 6 และคาดว่าจะเปิดตัวในปี 2026 - เป็นชิป HPC ตัวแรกที่ใช้ TSMC N2 ซึ่งเป็นกระบวนการผลิต 2nm-class - ผ่านการทดสอบเบื้องต้นแล้ว และสามารถเปิดใช้งานได้สำเร็จ ✅ เทคโนโลยี TSMC N2 และข้อดีของกระบวนการผลิต - ใช้ Gate-All-Around (GAA) nanosheet transistors ซึ่งช่วยลดการใช้พลังงานลง 24-35% หรือเพิ่มประสิทธิภาพขึ้น 15% - มีความหนาแน่นของทรานซิสเตอร์เพิ่มขึ้น 1.15 เท่า เมื่อเทียบกับ N3 (3nm-class) ✅ การผลิตชิป EPYC ในสหรัฐฯ - AMD ประกาศว่าชิป EPYC รุ่นที่ 5 จะถูกผลิตที่ TSMC Fab 21 ในรัฐแอริโซนา - เป็นการกระจายการผลิตเพื่อเพิ่มความมั่นคงของห่วงโซ่อุปทาน ⚠️ ข้อควรระวังและประเด็นที่ต้องติดตาม ℹ️ ผลกระทบต่อการแข่งขันในตลาด HPC - Intel กำลังพัฒนา Xeon 'Clearwater Forest' บนกระบวนการ Intel 18A ซึ่งเป็นคู่แข่งโดยตรงของ EPYC 'Venice' - ต้องติดตามว่า AMD จะสามารถรักษาความเป็นผู้นำในตลาด HPC ได้หรือไม่ ℹ️ ความท้าทายของกระบวนการผลิต 2nm - แม้ TSMC N2 จะมีข้อดีด้านประสิทธิภาพ แต่การผลิตชิปที่ขนาดเล็กลงอาจมีความท้าทายด้าน yield และต้นทุน - ต้องจับตาว่า AMD จะสามารถผลิตชิปในปริมาณมากได้ตามแผนหรือไม่ ℹ️ แนวโน้มของอุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์ - การแข่งขันระหว่าง Intel, AMD และ TSMC อาจส่งผลต่อการพัฒนาเทคโนโลยีใหม่ๆ - อาจมีการเปลี่ยนแปลงในห่วงโซ่อุปทาน หากสหรัฐฯ ผลักดันให้มีการผลิตชิปภายในประเทศมากขึ้น https://www.tomshardware.com/pc-components/cpus/amds-first-2nm-chip-is-out-of-the-fab-epyc-venice-fabbed-on-tsmc-n2-node

Intel ได้ขายหุ้น 51% ของธุรกิจ FPGA Altera ให้กับ Silver Lake ในมูลค่า 4.46 พันล้านดอลลาร์ ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของกลยุทธ์ในการปรับโครงสร้างธุรกิจและเพิ่มความคล่องตัวทางการเงิน ✅ Intel ขายหุ้นส่วนใหญ่ของ Altera ให้ Silver Lake - การขายหุ้นครั้งนี้ทำให้ Altera กลายเป็น บริษัท FPGA อิสระที่ใหญ่ที่สุดในโลก - Intel ยังคงถือหุ้น 49% และจะได้รับผลประโยชน์จากการเติบโตของ Altera ✅ เป้าหมายของ Altera หลังแยกตัว - มุ่งเน้นการพัฒนา FPGA สำหรับอุตสาหกรรมยานยนต์, การบิน, การสื่อสาร และ AI - ขยายตลาดไปยัง แพลตฟอร์มคลาวด์, ระบบ Edge และเครือข่ายไร้สายยุคใหม่ ✅ ผลกระทบต่อ Intel - ลดความซับซ้อนในการดำเนินงาน และมุ่งเน้นธุรกิจหลัก เช่น CPU, GPU และการผลิตชิป - ปรับโครงสร้างทางการเงินเพื่อเพิ่มความสามารถในการแข่งขัน ✅ การเปลี่ยนแปลงผู้บริหารของ Altera - Raghib Hussain จะเข้ารับตำแหน่ง CEO ของ Altera ตั้งแต่วันที่ 5 พฤษภาคม 2025 - เขาเคยเป็นประธานฝ่ายผลิตภัณฑ์และเทคโนโลยีของ Marvell และมีประสบการณ์ในบริษัทชั้นนำ เช่น Cisco และ Cadence ⚠️ ข้อควรระวังและประเด็นที่ต้องติดตาม ℹ️ ผลกระทบต่ออุตสาหกรรม FPGA - Altera อาจต้องเผชิญการแข่งขันที่รุนแรงจาก Xilinx (AMD) และ Lattice Semiconductor - ต้องติดตามว่า Altera จะสามารถขยายตลาดได้เร็วแค่ไหนหลังแยกตัว ℹ️ แนวโน้มของ Intel หลังขายหุ้น Altera - Intel อาจใช้เงินจากดีลนี้เพื่อ ลงทุนในธุรกิจชิปและโรงงานผลิต - ต้องจับตาว่า Intel จะปรับกลยุทธ์อย่างไรเพื่อแข่งขันกับ TSMC และ Samsung ℹ️ ความท้าทายด้านการบริหารจัดการ - Silver Lake ต้องวางแผนให้ Altera เติบโตอย่างมั่นคง โดยไม่กระทบต่อความสัมพันธ์กับ Intel - ต้องดูว่า Altera จะสามารถรักษาความเป็นผู้นำในตลาด FPGA ได้หรือไม่ https://www.tomshardware.com/tech-industry/intel-sells-51-percent-of-altera-fpga-business-to-silver-lake-for-usd4-46-billion

นักวิจัยจาก Argonne National Laboratory ได้พัฒนา PRO-AID ซึ่งเป็นระบบ AI ที่ช่วยตรวจสอบและบริหารจัดการโรงไฟฟ้านิวเคลียร์ เทคโนโลยีนี้สามารถช่วยให้โรงไฟฟ้านิวเคลียร์ทำงานได้อย่างปลอดภัยและมีประสิทธิภาพมากขึ้น ✅ PRO-AID: ระบบ AI สำหรับโรงไฟฟ้านิวเคลียร์ - ใช้ AI ในการตรวจสอบสถานะของโรงไฟฟ้านิวเคลียร์แบบเรียลไทม์ - สามารถวิเคราะห์ข้อมูลและแจ้งเตือนปัญหาที่อาจเกิดขึ้น - ช่วยให้โรงไฟฟ้าสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานได้ ✅ การนำ AI มาใช้ในอุตสาหกรรมนิวเคลียร์ - PRO-AID สามารถช่วยออกแบบและปรับปรุงโรงไฟฟ้านิวเคลียร์ทั้งใหม่และเก่า - ใช้ AI ในการวิเคราะห์ข้อมูลทางคณิตศาสตร์เพื่อให้เห็นภาพรวมของการทำงานของโรงไฟฟ้า ✅ ผลกระทบต่อบุคลากรในอุตสาหกรรม - ระบบสามารถช่วยลดภาระงานของพนักงาน โดยเฉพาะในตำแหน่งที่ต้องตรวจสอบข้อมูลจำนวนมาก - อาจช่วยลดความจำเป็นในการจ้างงานใหม่เมื่อพนักงานเกษียณ ⚠️ ข้อควรระวังและประเด็นที่ต้องติดตาม ℹ️ ความเสี่ยงของการใช้ AI ในโรงไฟฟ้านิวเคลียร์ - แม้ AI จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ แต่ต้องมีการตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลอย่างเข้มงวด - อาจเกิดข้อผิดพลาดหากระบบ AI ไม่ได้รับการดูแลอย่างเหมาะสม ℹ️ ผลกระทบต่อแรงงานในอุตสาหกรรม - การนำ AI มาใช้แทนพนักงานบางตำแหน่ง อาจส่งผลต่อการจ้างงานในอนาคต - ต้องมีการวางแผนเพื่อให้พนักงานสามารถปรับตัวเข้ากับเทคโนโลยีใหม่ ℹ️ แนวโน้มการพัฒนา AI ในอุตสาหกรรมพลังงาน - อาจมีการนำ AI มาใช้ในโรงไฟฟ้าประเภทอื่น เช่น โรงไฟฟ้าพลังงานหมุนเวียน - เทคโนโลยี AI อาจช่วยให้การบริหารจัดการพลังงานมีประสิทธิภาพมากขึ้น https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/government-funded-ai-tool-developed-to-help-monitor-and-manage-nuclear-reactors

Apple กำลังปรับกลยุทธ์ในการพัฒนา AI โดยเปลี่ยนจากการใช้ข้อมูลสังเคราะห์เพียงอย่างเดียว มาเป็นการตรวจสอบข้อมูลจริงจากอีเมลที่อยู่บนอุปกรณ์ของผู้ใช้โดยตรง โดยไม่ส่งข้อมูลกลับไปยังเซิร์ฟเวอร์ของ Apple วิธีนี้ช่วยให้ AI สามารถปรับปรุงความแม่นยำในการสรุปข้อความและแนะนำการเขียนได้ดีขึ้น Apple อธิบายว่า ข้อมูลสังเคราะห์ ที่ใช้ในการฝึก AI นั้นมีข้อจำกัด เพราะแม้จะช่วยรักษาความเป็นส่วนตัว แต่ก็อาจไม่สะท้อนรูปแบบการสื่อสารของผู้ใช้จริง ส่งผลให้ AI ทำงานได้ไม่สมบูรณ์ เช่น Siri ที่ยังมีข้อผิดพลาดในการตอบคำถาม และระบบแจ้งเตือนที่ไม่แม่นยำ เพื่อแก้ไขปัญหานี้ Apple จะเริ่มใช้ระบบใหม่ใน iOS 18.5, iPadOS 18.5 และ macOS 15.5 ที่ช่วยให้ AI สามารถตรวจสอบอีเมลของผู้ใช้โดยไม่ต้องเก็บข้อมูลไว้ที่เซิร์ฟเวอร์ ซึ่งจะช่วยปรับปรุงฟีเจอร์ต่างๆ เช่น การสรุปข้อความ, การแนะนำการเขียน, Image Playground, และ Memories Creation นอกจากนี้ Apple ยังใช้ Differential Privacy เพื่อวิเคราะห์แนวโน้มของผู้ใช้โดยไม่เปิดเผยข้อมูลส่วนบุคคล เช่น การปรับปรุงการสร้าง Genmoji โดยดูจากคำขอที่คล้ายกันของผู้ใช้หลายคน ✅ แนวทางใหม่ของ Apple ในการฝึก AI - ใช้ข้อมูลจากอีเมลของผู้ใช้โดยตรง โดยไม่ส่งข้อมูลกลับไปยังเซิร์ฟเวอร์ - ช่วยปรับปรุงความแม่นยำในการสรุปข้อความและแนะนำการเขียน ✅ ข้อจำกัดของข้อมูลสังเคราะห์ - แม้จะช่วยรักษาความเป็นส่วนตัว แต่ไม่สะท้อนรูปแบบการสื่อสารของผู้ใช้จริง - ส่งผลให้ Siri และระบบแจ้งเตือนทำงานได้ไม่สมบูรณ์ ✅ การอัปเดตใน iOS 18.5, iPadOS 18.5 และ macOS 15.5 - ระบบใหม่ช่วยให้ AI ตรวจสอบอีเมลของผู้ใช้โดยไม่ต้องเก็บข้อมูลไว้ที่เซิร์ฟเวอร์ - ปรับปรุงฟีเจอร์ต่างๆ เช่น การสรุปข้อความ, Image Playground, และ Memories Creation ✅ การใช้ Differential Privacy - วิเคราะห์แนวโน้มของผู้ใช้โดยไม่เปิดเผยข้อมูลส่วนบุคคล - ปรับปรุงการสร้าง Genmoji โดยดูจากคำขอที่คล้ายกันของผู้ใช้หลายคน ℹ️ ความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัว - แม้ Apple จะเน้นความเป็นส่วนตัว แต่การใช้ข้อมูลจากอีเมลอาจทำให้เกิดข้อกังวล - ผู้ใช้ต้องเลือกเปิดใช้งานฟีเจอร์นี้ผ่าน Device Analytics และ Product Improvement Settings ℹ️ ผลกระทบต่อการแข่งขันในตลาด AI - Apple พยายามไล่ตาม OpenAI, Microsoft และ Google ในการพัฒนา AI - การเปลี่ยนแปลงนี้อาจช่วยให้ Apple Intelligence แข่งขันได้ดีขึ้น https://www.neowin.net/news/apple-wants-to-train-ai-on-your-emails-in-a-way-that-protects-your-privacy/

ข่าวนี้เล่าถึงการเปิดตัว MUSA SDK ซึ่งเป็นทางเลือกใหม่ที่พัฒนาโดยบริษัท Moore Threads ของจีน เพื่อแข่งขันกับ NVIDIA CUDA ในตลาด AI และการประมวลผลแบบขนาน MUSA SDK เป็นซอฟต์แวร์ที่ออกแบบมาเพื่อรองรับ GPU ของ Moore Threads โดยมีฟีเจอร์ที่หลากหลาย เช่น ไลบรารีสำหรับการคำนวณทางคณิตศาสตร์ (muBLAS, muFFT) และเครื่องมือสำหรับการพัฒนาแอปพลิเคชันเฉพาะ นอกจากนี้ยังมีฟีเจอร์เด่นอย่าง Musify ซึ่งช่วยให้นักพัฒนาสามารถพอร์ตโค้ดจาก CUDA ไปยัง MUSA ได้อย่างง่ายดาย เวอร์ชันล่าสุดของ MUSA SDK (4.0.1) รองรับโปรเซสเซอร์ Intel และ ARM รวมถึง CPU ในประเทศจีน เช่น Hygon, Kylin และ Loongson ซึ่งช่วยให้ผู้พัฒนาสามารถใช้งานได้ในระบบที่หลากหลายมากขึ้น การเปิดตัว MUSA SDK นี้สะท้อนถึงความพยายามของจีนในการลดการพึ่งพาเทคโนโลยีจากต่างประเทศ โดยเฉพาะในช่วงที่มีความตึงเครียดทางการค้าและการเมือง ✅ การเปิดตัว MUSA SDK - พัฒนาโดย Moore Threads เพื่อแข่งขันกับ NVIDIA CUDA - รองรับ GPU ของ Moore Threads และมีฟีเจอร์หลากหลาย เช่น muBLAS, muFFT ✅ ฟีเจอร์เด่นของ MUSA SDK - Musify ช่วยพอร์ตโค้ดจาก CUDA ไปยัง MUSA ได้ง่าย - รองรับโปรเซสเซอร์ Intel, ARM และ CPU ในประเทศจีน ✅ เป้าหมายของการพัฒนา - ลดการพึ่งพาเทคโนโลยีจากต่างประเทศ - สนับสนุนการพัฒนาเทคโนโลยีในประเทศจีน ℹ️ ข้อจำกัดของ MUSA SDK - ยังไม่สามารถแข่งขันกับ NVIDIA CUDA ในด้านประสิทธิภาพ - การใช้งานอาจจำกัดในกลุ่มนักพัฒนาที่ใช้ GPU ของ Moore Threads ℹ️ ผลกระทบต่ออุตสาหกรรม AI - การเปิดตัว MUSA SDK อาจเพิ่มการแข่งขันในตลาด AI - ความสำเร็จของ MUSA SDK อาจส่งผลต่อการพัฒนาเทคโนโลยีในระดับโลก https://wccftech.com/china-first-in-house-alternative-to-nvidias-cuda-emerges-online/