🧠💻 “จากคลาวด์สู่เหล็กจริง” – บทเรียน 2 ปีหลังย้ายจาก AWS สู่ Bare Metal บริษัท OneUptime เผยเบื้องหลังการย้ายจาก AWS สู่ Bare Metal ที่ช่วยประหยัดกว่า 1.2 ล้านดอลลาร์ต่อปี พร้อมเปิดเผยกลยุทธ์และบทเรียนที่นักพัฒนาและองค์กรควรรู้ก่อนตัดสินใจเปลี่ยนโครงสร้างพื้นฐาน สองปีหลังจาก OneUptime ตัดสินใจย้ายโครงสร้างพื้นฐานจาก AWS ไปยังเซิร์ฟเวอร์แบบ Bare Metal บริษัทได้เปิดเผยผลลัพธ์ที่น่าทึ่ง ทั้งด้านความคุ้มค่า ความเสถียร และความสามารถในการควบคุมระบบอย่างเต็มรูปแบบ การย้ายครั้งนี้ไม่ใช่แค่เรื่องของการลดค่าใช้จ่าย แต่เป็นการปรับเปลี่ยนแนวคิดการบริหารโครงสร้างพื้นฐาน โดย OneUptime ได้ตอบคำถามจาก Hacker News และ Reddit อย่างตรงไปตรงมา พร้อมเปิดเผยตัวเลขจริงและกลยุทธ์ที่ใช้ ประเด็นสำคัญที่น่าสนใจ: 🎗️ ประหยัดค่าใช้จ่ายจาก AWS ได้กว่า $1.2 ล้านต่อปี เทียบกับเดิมที่ประหยัด $230,000 ต่อปี 🎗️ ลด latency ลง 19% ด้วย NVMe และไม่มี “noisy neighbors” 🎗️ ใช้ MicroK8s + Ceph ใน production ด้วย uptime 99.993% 🎗️ เพิ่ม rack ที่ Frankfurt เพื่อแก้ปัญหา single point of failure 🎗️ ใช้ Talos, Tinkerbell, Flux และ Terraform เพื่อจัดการ automation 🎗️ ยังคงใช้ AWS สำหรับงานที่ต้องการความยืดหยุ่น เช่น CloudFront และ Glacier 📌 สรุปเนื้อหาสำคัญ ✅ ผลลัพธ์หลังย้ายจาก AWS ➡️ ประหยัดค่าใช้จ่ายกว่า $1.2 ล้านต่อปี ➡️ ลด latency ลง 19% ด้วย NVMe ➡️ เพิ่มความเสถียรของระบบด้วย uptime 99.993% ➡️ ขยาย rack ไปยัง Frankfurt เพื่อ redundancy ✅ กลยุทธ์ด้านเทคนิค ➡️ ใช้ MicroK8s + Ceph ใน production ➡️ เตรียมย้ายไปใช้ Talos เพื่อจัดการ Kubernetes ➡️ ใช้ Tinkerbell PXE boot, Flux และ Terraform สำหรับ automation ➡️ ไม่มีทีม onsite แต่ใช้บริการ remote hands จาก colo provider ✅ การจัดการต้นทุนและ CapEx ➡️ เซิร์ฟเวอร์ขนาดใหญ่: 2× AMD EPYC 9654, 1TB RAM ➡️ วางแผน amortize 5 ปี แต่สามารถใช้งานได้ถึง 7–8 ปี ➡️ มี cold spares และ extended warranty จาก OEM ➡️ สามารถ refresh 40% ของ fleet ทุก 2 ปีโดยยังประหยัดกว่าบิล AWS ✅ การจัดการความปลอดภัยและ compliance ➡️ ยังคงรักษา SOC 2 Type II และ ISO 27001 ➡️ ใช้ Terraform และ Talos config เป็นหลักฐานการเปลี่ยนแปลง ➡️ ใช้รายงานจาก colo provider สำหรับ audit ✅ การใช้คลาวด์อย่างมีเหตุผล ➡️ ใช้ AWS สำหรับ Glacier, CloudFront และ load testing ➡️ เลือกใช้คลาวด์เมื่อ elasticity สำคัญ ➡️ Bare metal เหมาะกับ workload ที่ steady และ predictable ‼️ คำเตือนสำหรับผู้ที่คิดจะย้าย ⛔ หาก workload มีลักษณะ burst หรือ seasonal ควรอยู่บนคลาวด์ ⛔ หากพึ่งพา managed services อย่าง Aurora หรือ Step Functions ควรอยู่บนคลาวด์ ⛔ หากไม่มีทีมที่เชี่ยวชาญ Kubernetes, Ceph และ observability อาจไม่เหมาะกับ bare metal ⛔ การย้ายต้องมีการวางแผนด้าน compliance และ audit อย่างรอบคอบ https://oneuptime.com/blog/post/2025-10-29-aws-to-bare-metal-two-years-later/view

🔥 “สงครามใต้ดินในวงการบูตแคมป์: เมื่อ Reddit กลายเป็นอาวุธทำลายชื่อเสียง Codesmith ด้วยมือของคู่แข่ง” เรื่องราวสุดดาร์กของ Codesmith บูตแคมป์สายซอฟต์แวร์ที่เคยรุ่งเรืองด้วยรายได้กว่า $23.5 ล้าน กลับถูกโจมตีอย่างต่อเนื่องผ่าน Reddit โดยผู้ก่อเหตุคือ Michael Novati — ผู้ร่วมก่อตั้ง Formation ซึ่งเป็นบูตแคมป์คู่แข่ง และยังเป็นผู้ดูแลหลักของ subreddit r/codingbootcamp Michael ใช้ตำแหน่ง moderator เป็นเครื่องมือในการบิดเบือนข้อมูล ลบโพสต์เชิงบวกของ Codesmith และปล่อยคอมเมนต์เชิงลบทุกวันตลอด 487 วัน รวมกว่า 425 โพสต์ โดยใช้เทคนิคการเปรียบเทียบกับลัทธิ NXIVM, กล่าวหาว่ามีการโกงข้อมูล CIRR, และแม้กระทั่งตามรอยลูกของพนักงานบน LinkedIn เพื่อกล่าวหาว่ามีการเล่นเส้น ผลกระทบไม่ใช่แค่ชื่อเสียง แต่รวมถึงรายได้ที่ลดลงกว่า 40% จากการโจมตีบน Reddit และอีก 40% จากภาวะตลาด ทำให้ Codesmithต้องปลดพนักงานหลายรอบ เหลือเพียง 15 คน และผู้ก่อตั้งต้องลาออกเพราะความเครียด แม้จะมีการตรวจสอบจากหลายฝ่าย รวมถึงผู้ร่วมก่อตั้งบูตแคมป์อื่น ๆ ที่ยืนยันว่า Codesmith เป็นหนึ่งในโปรแกรมที่ดีที่สุดในวงการ แต่การควบคุม narrative บน Reddit ทำให้ผู้สนใจเรียนรู้ไม่สามารถเข้าถึงข้อมูลที่เป็นกลางได้ การโจมตีนี้ยังลามไปถึง Google และ LLM อย่าง ChatGPT ซึ่งดึงข้อมูลจาก Reddit ทำให้คำค้นหา “Codesmith ดีไหม” กลายเป็นคำตอบที่เต็มไปด้วยข้อกล่าวหาและความสงสัย 🔖🔖 ธุรกิจของ “coding bootcamp” คือการให้บริการฝึกอบรมเข้มข้นด้านการเขียนโปรแกรมและทักษะเทคโนโลยี เพื่อเตรียมผู้เรียนเข้าสู่สายงานไอที โดยเฉพาะตำแหน่งอย่าง software engineer, full-stack developer, data analyst ฯลฯ ภายในระยะเวลาไม่กี่เดือน ✅ โมเดลธุรกิจของ bootcamp ➡️ หลักสูตรแบบเร่งรัด (Intensive Program) Bootcamp มักจัดหลักสูตร 8–16 สัปดาห์ ที่เน้นการเรียนรู้แบบลงมือทำจริง เช่น สร้างโปรเจกต์, pair programming, mock interview ➡️ คัดเลือกผู้เรียนอย่างเข้มงวด หลายแห่ง เช่น Codesmith หรือ AppAcademy จะคัดเลือกผู้เรียนที่มีพื้นฐานหรือความมุ่งมั่นสูง เพื่อให้ผลลัพธ์หลังเรียนดีขึ้น ➡️ รายได้หลักมาจากค่าเรียน ค่าเรียนมักอยู่ระหว่าง $10,000–$20,000 ต่อคน โดยบางแห่งมีระบบ “Income Share Agreement” (ISA) ที่ให้เรียนฟรีก่อน แล้วจ่ายเมื่อได้งาน ➡️ บริการเสริมหลังเรียน เช่น การช่วยเขียน resume, mock interview, career coaching ซึ่งช่วยเพิ่มโอกาสได้งานและสร้างชื่อเสียงให้ bootcamp ➡️ ความร่วมมือกับบริษัทเทคโนโลยี บาง bootcamp มีดีลกับบริษัทเพื่อส่งนักเรียนไปฝึกงานหรือสมัครงานโดยตรง ซึ่งช่วยเพิ่มความน่าเชื่อถือและผลลัพธ์ ✅ จุดที่สร้างกำไร ➡️ ค่าเรียนต่อหัวสูง เมื่อ bootcamp มีชื่อเสียงและผลลัพธ์ดี ก็สามารถตั้งราคาสูงได้ เช่น Codesmith เคยมีรายได้ $23.5M จากนักเรียนไม่กี่พันคน ➡️ ต้นทุนคงที่ต่ำ แม้จะมีค่าใช้จ่ายด้านครูและระบบ แต่เมื่อหลักสูตรถูกออกแบบแล้ว สามารถใช้ซ้ำได้หลายรุ่นโดยไม่ต้องลงทุนเพิ่มมาก ➡️ การขยายแบบออนไลน์ หลาย bootcamp เปลี่ยนจาก onsite เป็น remote ทำให้ลดค่าเช่าสถานที่ และขยายตลาดได้ทั่วโลก ➡️ การใช้ alumni เป็น brand ambassador ผู้เรียนที่ได้งานดีจะช่วยสร้างชื่อเสียงให้ bootcamp โดยไม่ต้องจ่ายค่าโฆษณาโดยตรง 🔖🔖🔖 ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Reddit เป็นแหล่งข้อมูลหลักของ LLM และปรากฏในผลการค้นหาของ Google ➡️ CIRR เป็นองค์กรกลางที่เก็บข้อมูลผลลัพธ์ของบูตแคมป์อย่างเป็นกลาง ➡️ การควบคุม subreddit ทำให้สามารถลบโพสต์, ปักหมุด, และแบนผู้ใช้ได้ตามใจ ➡️ Formation เคยระดมทุน $4M จาก Andreessen Horowitz ➡️ ผู้ร่วมก่อตั้งบูตแคมป์อื่น เช่น Tech Elevator และ AppAcademy ยืนยันว่า Codesmith มีคุณภาพสูง ‼️ คำเตือนและข้อจำกัด ⛔ การควบคุม subreddit โดยคู่แข่งสร้างความเสียหายร้ายแรงต่อธุรกิจ ⛔ ผู้ใช้ทั่วไปไม่รู้ว่า moderator มีผลประโยชน์ทับซ้อน ⛔ LLM และ Google ดึงข้อมูลจาก Reddit โดยไม่ตรวจสอบความเป็นกลาง ⛔ การโจมตีแบบนี้สามารถเกิดขึ้นกับธุรกิจใดก็ได้ที่มี subreddit อุตสาหกรรม ⛔ ไม่มีระบบตรวจสอบหรือถ่วงดุลอำนาจของ moderator บน Reddit https://larslofgren.com/codesmith-reddit-reputation-attack/

📰 xAI เร่งสร้างโรงงาน AI พลังงานก๊าซ — เดินหน้าสู่เป้าหมาย 1 กิกะวัตต์เพื่อรองรับ GPU กว่า 1 ล้านตัวใน Colossus Supercomputer บริษัท xAI ของ Elon Musk กำลังเดินหน้าอย่างรวดเร็วในการสร้างโรงงาน AI ขนาดมหึมาที่ใช้พลังงานจากก๊าซธรรมชาติ โดยล่าสุดมีการติดตั้งหรืออยู่ระหว่างการก่อสร้างระบบผลิตไฟฟ้ารวมกว่า 460 เมกะวัตต์ ทั้งในเมือง Memphis รัฐเทนเนสซี และ Southaven รัฐมิสซิสซิปปี ซึ่งถือเป็นครึ่งหนึ่งของเป้าหมาย 1 กิกะวัตต์ที่ Musk ตั้งไว้สำหรับ “AI factory” ในฝั่ง Memphis xAI ได้รับอนุญาตให้ติดตั้งกังหันก๊าซ 15 ตัวที่ไซต์ Paul R. Lowry Road หลังจากมีข้อถกเถียงกับกลุ่มสิ่งแวดล้อม ขณะที่ใน Southaven บริษัทได้ซื้อโรงไฟฟ้าก๊าซเก่าจาก Duke Energy และได้รับอนุญาตให้ใช้งานชั่วคราวเป็นเวลา 12 เดือน โดยใช้กังหัน Titan 350 ที่ให้กำลังมากกว่า 35 เมกะวัตต์ต่อเครื่อง เมื่อรวมกันแล้ว ระบบผลิตไฟฟ้าของ xAI สามารถรองรับ GPU ระดับ Nvidia GB200 NVL72 ได้มากถึง 200,000 ตัว ซึ่งเป็นหัวใจของ Colossus Supercomputer ที่ใช้ฝึกโมเดล Grok และระบบ AI ขนาดใหญ่ โดยมีแผนจะขยายไปถึง 1 ล้าน GPU ภายในปี 2026 การเลือกใช้กังหันแบบ containerized เช่น SMT-130 และ Titan 350 ช่วยให้ xAI สามารถติดตั้งได้รวดเร็วโดยไม่ต้องรอการเชื่อมต่อกับโครงข่ายไฟฟ้าหลัก ซึ่งมักใช้เวลาหลายปี นี่จึงเป็นกลยุทธ์ที่แตกต่างจาก Microsoft และ Amazon ที่ยังทดลองระบบ onsite เพียง 100–200 เมกะวัตต์เท่านั้น ✅ xAI สร้างโรงงานผลิตไฟฟ้าก๊าซเพื่อรองรับโรงงาน AI ขนาดใหญ่ ➡️ ติดตั้งแล้วหรืออยู่ระหว่างการก่อสร้างรวม 460 เมกะวัตต์ ➡️ ตั้งเป้า 1 กิกะวัตต์เพื่อรองรับ GPU กว่า 1 ล้านตัว ✅ ใช้กังหัน SMT-130 และ Titan 350 สำหรับการผลิตไฟฟ้า ➡️ SMT-130 ให้กำลัง ~16MW / Titan 350 มากกว่า 35MW ➡️ ติดตั้งแบบ containerized เพื่อความรวดเร็ว ✅ มีการติดตั้งในสองรัฐคือ Tennessee และ Mississippi ➡️ Memphis: ได้รับอนุญาตติดตั้งกังหัน 15 ตัว ➡️ Southaven: ซื้อโรงไฟฟ้าเก่าจาก Duke Energy พร้อมใบอนุญาตชั่วคราว ✅ รองรับการใช้งาน GPU Nvidia GB200 NVL72 ได้มากถึง 200,000 ตัว ➡️ เทียบเท่ากับซูเปอร์คอมพิวเตอร์ระดับโลก ➡️ ใช้ฝึกโมเดล Grok และระบบ AI ขนาดใหญ่ ✅ กลยุทธ์พลังงานของ xAI แตกต่างจากบริษัทอื่น ➡️ Microsoft และ Amazon ยังอยู่ที่ระดับ 100–200MW ➡️ xAI เลือกใช้พลังงานก๊าซเพื่อหลีกเลี่ยงการรอเชื่อมต่อกับโครงข่าย https://www.tomshardware.com/tech-industry/xai-pushes-power-strategy-towards-1gw-ai-factory

⚠️ เมื่อ AI โตเร็วกว่าไฟฟ้า: สหรัฐฯ เผชิญวิกฤตพลังงานจากศูนย์ข้อมูล ในปี 2025 ความต้องการพลังงานจากศูนย์ข้อมูล AI ในสหรัฐฯ พุ่งสูงจนโครงข่ายไฟฟ้าไม่สามารถรองรับได้ทัน โดยเฉพาะศูนย์ข้อมูลขนาดใหญ่ของบริษัทอย่าง Amazon, Google, Meta และ Microsoft ที่ต้องใช้ไฟฟ้าระดับ “กิกะวัตต์” ต่อแห่ง—เทียบเท่าบ้านเรือนหลายล้านหลัง รายงานจาก Goldman Sachs และ Gartner ระบุว่า ภายในปี 2027 ความต้องการไฟฟ้าจากศูนย์ข้อมูลอาจแตะ 500 เทราวัตต์-ชั่วโมง ซึ่งมากกว่าความสามารถของโครงข่ายไฟฟ้าสหรัฐฯ ที่สร้างไว้ตั้งแต่ยุค 1970 ผลกระทบเริ่มเห็นชัดในหลายรัฐ เช่น เท็กซัสและเวอร์จิเนีย ที่ค่าไฟฟ้าในพื้นที่ใกล้ศูนย์ข้อมูลเพิ่มขึ้น $14–$37 ต่อเดือน และอาจสูงขึ้นอีกเมื่อรวมกับเงินเฟ้อ บริษัทเทคโนโลยีจึงเริ่มสร้างโรงไฟฟ้าเอง เช่น Meta ที่ใช้โรงไฟฟ้าก๊าซธรรมชาติสำหรับคลัสเตอร์ AI ขนาดใหญ่ และ Microsoft ที่ฟื้นโครงการโรงไฟฟ้านิวเคลียร์ Three Mile Island เพื่อรองรับซูเปอร์คอมพิวเตอร์ หากไม่มีการแก้ไขอย่างเป็นระบบ สหรัฐฯ อาจสูญเสียความเป็นผู้นำด้าน AI เพราะบริษัทอาจย้ายศูนย์ข้อมูลไปต่างประเทศที่มีไฟฟ้าพร้อมใช้มากกว่า ✅ ข้อมูลจากข่าวหลัก ➡️ ความต้องการไฟฟ้าจากศูนย์ข้อมูล AI พุ่งสูงจนโครงข่ายไฟฟ้าสหรัฐฯ ติดคอขวด ➡️ บริษัทเทคโนโลยีต้องสร้างโรงไฟฟ้าเอง เช่น Meta และ Microsoft ➡️ ความต้องการไฟฟ้าอาจแตะ 500 TWh ภายในปี 2027 ➡️ ค่าไฟฟ้าในพื้นที่ใกล้ศูนย์ข้อมูลเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ ➡️ การขอเชื่อมต่อไฟฟ้าแต่ละครั้งสูงถึง 5 GW ต่อศูนย์ข้อมูล ➡️ ประธานาธิบดีสหรัฐฯ เสนอ “AI action plan” เพื่อแก้ปัญหาโครงข่ายไฟฟ้า ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ รายงานจาก RAND ระบุว่า AI อาจต้องใช้ไฟฟ้าสูงถึง 68 GW ภายในปี 2027 ➡️ หากไม่แก้ปัญหา บริษัทอาจย้ายศูนย์ข้อมูลไปต่างประเทศ เสี่ยงต่อความมั่นคง ➡️ ศูนย์ข้อมูลใหม่เริ่มใช้พลังงาน onsite เช่น เซลล์เชื้อเพลิงและพลังงานหมุนเวียน ➡️ Bloom Energy คาดว่า 30% ของศูนย์ข้อมูลในปี 2030 จะใช้พลังงาน onsite เป็นหลัก ➡️ การอนุมัติโครงการไฟฟ้าใหม่ยังติดขั้นตอนราชการและ supply chain ➡️ การสร้างโรงไฟฟ้าใช้เวลาหลายปี แต่การขยายศูนย์ข้อมูลเกิดขึ้นทุกเดือน https://wccftech.com/the-us-ai-datacenter-boom-is-so-massive-that-the-nation-power-grid-is-in-a-critical-bottleneck-right-now/

ลองนึกภาพว่าคุณต้องเข้าออฟฟิศที่ทาสีเทาๆ มีไฟเพดานที่ทำให้ปวดตา โต๊ะจัดเป็นแถวแบบโรงเรียนประถม และไม่มีอะไรน่าสนใจเลยทุกวัน... → นั่นแหละคือสิ่งที่พนักงานในอังกฤษจำนวนมากรู้สึกกับสถานที่ทำงานของพวกเขา → และผลสำรวจจาก Kinly พบว่า 34% ถึงขั้นคิดจะลาออกเพราะดีไซน์ออฟฟิศน่าเบื่อ! → โดยเฉพาะคนช่วงอายุ 25–34 ปี บางคน “ลาออกไปแล้วจริง ๆ” ต้นเหตุไม่ใช่แค่เรื่องความสวยงามนะครับ → 21% บอกว่าที่ทำงานแบบนี้กระทบ “สุขภาพจิต” โดยตรง → สร้างความรู้สึกแย่ หมดไฟ และไม่อยากมาทำงาน ข่าวดีก็คือ บริษัทจำนวนมากในอังกฤษเริ่ม หันมาใช้เทคโนโลยี AV เพื่อเปลี่ยนบรรยากาศออฟฟิศ → มีทั้งจอภาพ เสียง ระบบเซ็นเซอร์ และสื่อมัลติมีเดีย → เพื่อช่วยให้พื้นที่ทำงานมีชีวิตชีวา สดชื่นขึ้น และเสริมจินตนาการ ที่น่าสนใจคือ 65% ของผู้เชี่ยวชาญ AV บอกว่าออฟฟิศควรมีความสวยงาม “พอ ๆ กับฟังก์ชัน” → และตอนนี้ มากกว่า 2 ใน 3 ของทีม AV เริ่มทำงานร่วมกับฝ่าย HR โดยตรงเพื่อดูแลสุขภาวะพนักงาน ✅ 34% ของพนักงานชาวอังกฤษคิดจะลาออกเพราะออฟฟิศน่าเบื่อ   • โดยเฉพาะกลุ่มคนรุ่นใหม่อายุ 25–34 ปี   • เกือบครึ่งเคย “ลาออกจริง” เพราะเหตุผลนี้ ✅ 21% บอกว่าสภาพแวดล้อมออฟฟิศส่งผลกระทบต่อสุขภาพจิต   • ความน่าเบื่อ ความอึดอัด แสงไม่เหมาะสม สีทึม ทำให้หมดไฟ ✅ 77% ของผู้เชี่ยวชาญ AV เชื่อว่าออฟฟิศที่น่ามองส่งผลต่อผลิตภาพโดยตรง ✅ บริษัทมากกว่าครึ่งในอังกฤษ เริ่มใช้เทคโนโลยีภาพและเสียงมาปรับสภาพแวดล้อม   • เช่น ป้ายดิจิทัล จอแสดงผล เสียงประกอบ ambient lighting   • ใช้เพื่อรองรับพนักงาน neurodiverse และเชื่อมโยงพนักงาน remote–onsite ✅ Kinly CEO ย้ำว่า “ออฟฟิศไม่ใช่แค่สวย แต่เป็นกลยุทธ์” ที่ต้องวางแผนแบบมีเป้าหมาย https://www.techspot.com/news/108577-workers-quitting-over-their-depressing-offices-but-av.html

รู้ไหมครับว่าตอนนี้ xAI ของ Elon Musk ใช้ GPU ไปแล้วกว่า 200,000 ตัว ในศูนย์ข้อมูลชื่อ Colossus ที่เมืองเมมฟิส กินไฟถึง 300 เมกะวัตต์ → บริษัทต้องติดตั้งกังหันก๊าซ 35 ตัว + Tesla Megapack สำหรับจ่ายไฟให้ทัน → และตอนนี้จะสร้าง ศูนย์ข้อมูลรุ่นใหม่ที่ใช้ Blackwell GPUs กว่า 1 ล้านตัว! → GPU แค่นั้นก็ใช้ไฟราว 1,000–1,400 เมกะวัตต์ ยังไม่รวม CPU, RAM, สตอเรจ และระบบทำความเย็น → ถ้ารวมทั้งหมด คาดว่าโหลดไฟฟ้าจะสูงถึง 1,960 เมกะวัตต์ หรือประมาณเท่าบ้าน 1.9 ล้านหลังใช้พร้อมกัน! ปัญหาคือ... สร้างโรงไฟฟ้าในสหรัฐฯ ใช้เวลานานเกิน → ทางออกของ Elon คือ “ซื้อโรงไฟฟ้าสำเร็จรูปจากต่างประเทศแล้วขนมาทั้งโรง” → เพื่อใช้งานกับศูนย์ข้อมูลใหม่ที่แปลงมาจากโรงงานเก่าในเมมฟิส ที่รองรับเซิร์ฟเวอร์ GPU 125,000 ตัว นี่ไม่ใช่เรื่องบังเอิญ เพราะบริษัท AI รายอื่น ๆ อย่าง OpenAI หรือ Google DeepMind ก็เดินหน้าแบบเดียวกัน → สร้างศูนย์ข้อมูลขนาดยักษ์ → ใช้ระบบจ่ายไฟเฉพาะตัวเอง → กำลังเปลี่ยนจาก “ผู้ใช้พลังงาน” เป็น “เจ้าของแหล่งพลังงาน” กันหมดแล้วครับ ✅ Elon Musk ยืนยันว่า xAI ซื้อโรงไฟฟ้าจากต่างประเทศมาสหรัฐฯ เพื่อรองรับศูนย์ข้อมูลใหม่   • เพราะสร้างโรงไฟฟ้าในอเมริกาใช้เวลานาน   • ต้องการใช้ทันทีสำหรับระบบ GPU ระดับล้านตัว ✅ ศูนย์ข้อมูล Colossus ปัจจุบันของ xAI ใช้ GPU 200K ตัว กินไฟ ~300 เมกะวัตต์   • ติดกังหันก๊าซ 35 ตัว และ Tesla Megapack เพื่อจ่ายไฟ ✅ ศูนย์ข้อมูลใหม่จะใช้ GPU มากกว่า 1 ล้านตัว (Blackwell B200/GB200/B300/GB300)   • แค่ GPU กินไฟ ~1,000–1,400 เมกะวัตต์   • ถ้านับรวมทั้งหมด (PUE 1.4) → โหลดรวม 1,960 เมกะวัตต์ ✅ xAI ซื้อโรงงานในเมมฟิสเพื่อแปลงเป็นศูนย์ข้อมูล ขนาดรองรับ GPU 125,000 เครื่อง (แบบ 8 GPU ต่อเครื่อง)   • พร้อมระบบเครือข่าย, สตอเรจ, และระบายความร้อน ✅ โครงสร้างพลังงานใช้ระบบ onsite + ซื้อไฟจากระบบ grid เหมือนศูนย์ Colossus เดิม https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/elon-musk-xai-power-plant-overseas-to-power-1-million-gpus

✅ พิเศษ! Service Onsite ถึงบ้าน🌸

#สภากาชาดไทย ชวนผู้สนใจเข้าอบรม หลักสูตร “การช่วยชีวิตขั้นพื้นฐาน” Basic Life Support ( แบบผสมผสาน ) รุ่นที่ 2/68 เปิดรับสมัคร 24 ก.พ. - 3 มี.ค. 68 สมัครผ่าน : https://learning.redcross.or.th 1. อบรมทฤษฎี #Online ด้วยตนเอง 24 ก.พ. - 24 มี.ค. 2568 2. อบรมปฏิบัติ #Onsite 25 มี.ค. 68

✅ พิเศษ! Service Onsite ถึงบ้าน🌸

✅ พิเศษ! Service Onsite ถึงบ้าน🌸

✅ พิเศษ! Service Onsite

✅ พิเศษ! Service Onsite

<strong>The Most Anticipated Upcoming Book Releases of 2024</strong> http://seosubmissionsiteslist.com/page/business-services/upcoming-book-releases-2024-