🖼️ “ByteDance เปิดตัว Seedream 4.0 ท้าชน Nano Banana ของ Google — เมื่อ AI สร้างภาพกลายเป็นสนามแข่งระดับโลก” ByteDance เจ้าของ TikTok เปิดตัวเครื่องมือ AI สร้างภาพรุ่นใหม่ชื่อว่า “Seedream 4.0” โดยตั้งเป้าแข่งขันโดยตรงกับ Gemini 2.5 Flash Image ของ Google DeepMind ซึ่งเป็นที่รู้จักในชื่อเล่นว่า “Nano Banana” ที่โด่งดังจากการสร้างภาพ 3D สุดสร้างสรรค์บนโซเชียล Seedream 4.0 ได้รับการพัฒนาโดยแผนก Seed ของ ByteDance และเปิดตัวเมื่อวันที่ 10 กันยายน 2025 ByteDance อ้างว่า Seedream 4.0 มีประสิทธิภาพเหนือกว่า Nano Banana ในการสร้างภาพและแก้ไขภาพ โดยเฉพาะด้านความแม่นยำของ prompt, ความสอดคล้องขององค์ประกอบ และความสวยงามของภาพ ซึ่งวัดจาก benchmark ภายในชื่อว่า MagicBench แม้ผลการทดสอบจะยังไม่ถูกเผยแพร่ในรายงานทางเทคนิคอย่างเป็นทางการ Seedream 4.0 เป็นการรวมจุดแข็งของ Seedream 3.0 (ด้าน text-to-image) และ SeedEdit 3.0 (ด้าน image editing) เข้าด้วยกัน พร้อมปรับสถาปัตยกรรมใหม่ให้ inference เร็วขึ้นกว่าเดิมถึง 10 เท่า โดยยังคงราคาเดิมที่ $30 ต่อ 1,000 ภาพ และมีราคาต่อภาพต่ำกว่า Gemini 2.5 Flash Image บนแพลตฟอร์ม Fal.ai เครื่องมือนี้เปิดให้ใช้งานแล้วในจีนผ่านแอป Jimeng และ Doubao รวมถึงลูกค้าองค์กรผ่าน Volcano Engine ขณะที่ตลาด AI สร้างภาพในจีนกำลังร้อนแรง โดยมีคู่แข่งอย่าง Tencent, Kuaishou และ Vidu จาก Tsinghua University ที่เพิ่งเปิดตัวฟีเจอร์ใหม่สำหรับการสร้างภาพจากหลาย reference ✅ จุดเด่นของ Seedream 4.0 จาก ByteDance ➡️ เปิดตัวเมื่อ 10 กันยายน 2025 โดยแผนก Seed ของ ByteDance ➡️ รวมความสามารถของ Seedream 3.0 และ SeedEdit 3.0 เข้าด้วยกัน ➡️ ปรับสถาปัตยกรรมใหม่ ทำให้ inference เร็วขึ้นกว่าเดิม 10 เท่า ➡️ ราคา $30 ต่อ 1,000 ภาพ หรือ $0.03 ต่อภาพ บน Fal.ai — ถูกกว่า Nano Banana ✅ การเปรียบเทียบกับ Gemini 2.5 Flash Image (Nano Banana) ➡️ ByteDance อ้างว่า Seedream 4.0 เหนือกว่าใน prompt adherence, alignment และ aesthetics ➡️ ใช้ benchmark ภายในชื่อ MagicBench แต่ยังไม่มีรายงานเทคนิคเผยแพร่ ➡️ Nano Banana ได้รับความนิยมจากการสร้างภาพ 3D ที่แชร์ได้ง่ายและสนุก ➡️ Gemini 2.5 ยังครองอันดับสูงสุดใน text-to-image และ image editing บน Artificial Analysis ✅ การใช้งานและการเข้าถึง ➡️ เปิดให้ใช้งานในจีนผ่านแอป Jimeng และ Doubao ➡️ ลูกค้าองค์กรสามารถใช้ผ่าน Volcano Engine ของ ByteDance ➡️ ได้รับคำชมจากผู้ใช้เรื่องความแม่นยำในการแก้ไขภาพผ่าน text prompt ➡️ รองรับการใช้งานแบบ bulk สำหรับลูกค้าเชิงพาณิชย์ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ ตลาด AI สร้างภาพในจีนเติบโตอย่างรวดเร็ว โดยมีผู้เล่นหลายราย ➡️ Vidu จาก Tsinghua University เปิดตัวฟีเจอร์สร้างภาพจาก 7 reference ➡️ Gemini 2.5 รองรับการสร้างภาพจาก 9 reference ➡️ รัฐบาลจีนรับรองลิขสิทธิ์ของภาพที่สร้างด้วย AI ตั้งแต่ปลายปี 2023 พร้อมบังคับติดป้ายกำกับ https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/09/12/bytedance-unveils-new-ai-image-model-to-rival-google-deepminds-nano-banana

🎙️ เรื่องเล่าจาก Scaling Laws: เมื่อ compute ไม่ใช่พระเจ้าองค์เดียว และ data คือสิ่งที่เรากำลังขาดแคลน Kushal Chakrabarti เขียนบทความที่พลิกความเข้าใจเดิมเกี่ยวกับ The Bitter Lesson โดยชี้ว่า เราอ่านบทเรียนนี้ “กลับด้าน” มานานหลายปี เพราะจริง ๆ แล้ว Scaling Laws บอกเราว่า compute (C) ไม่ได้ทำงานลอย ๆ—มันต้องจับคู่กับ data (D) อย่างถูกสัดส่วน และความสัมพันธ์นั้นคือ C ∼ D² แปลว่า ถ้าเราจะเพิ่ม GPU เป็นสองเท่า เราต้องเพิ่มข้อมูลอีก 40% ไม่งั้นก็เหมือนจุดไฟเผาเงินเล่น เพราะ compute ที่มากขึ้นจะไม่มีประโยชน์ถ้าไม่มีข้อมูลที่มากพอให้มันเรียนรู้ ปัญหาคือ เรากินข้อมูลจากอินเทอร์เน็ตไปหมดแล้ว และไม่มี “อินเทอร์เน็ตที่สอง” ให้เทรน GPT-6 ได้อีกต่อไป ข้อมูลที่มีคุณภาพสูงจริง ๆ เหลืออยู่แค่ประมาณ 10 ล้านล้าน token เท่านั้น ซึ่งไม่พอสำหรับโมเดลระดับ 100B+ parameters ที่ต้องใช้ข้อมูลมหาศาลต่อ parameter ดังนั้น ทีม AI ต้องเลือกทางเดินใหม่: จะเป็น “Architect” ที่ออกแบบโมเดลให้ฉลาดขึ้นโดยใช้ข้อมูลเท่าเดิม หรือเป็น “Alchemist” ที่สร้างข้อมูลใหม่จากการเรียนรู้ของโมเดลเอง เช่น self-play, RLHF, หรือ agentic feedback loop ✅ Scaling Laws และความเข้าใจใหม่ ➡️ ความสัมพันธ์ระหว่าง compute กับ data คือ C ∼ D² ➡️ เพิ่ม GPU โดยไม่เพิ่มข้อมูล = ประสิทธิภาพลดลง ➡️ Chinchilla model ของ DeepMind ยืนยันว่า model size ควรสอดคล้องกับ data size ✅ ปัญหาคอขวดด้านข้อมูล ➡️ อินเทอร์เน็ตถูกใช้หมดแล้ว ไม่มีแหล่งข้อมูลใหม่ขนาดใหญ่ ➡️ ข้อมูลคุณภาพสูงเหลือเพียง ~10T token หลังกรองซ้ำและคุณภาพ ➡️ GPT-6 ต้องการข้อมูลระดับ ~20 token ต่อ parameter ซึ่งไม่พอในปัจจุบัน ✅ ทางเลือกของทีมวิจัย AI ➡️ Architect: พัฒนาโมเดลให้ฉลาดขึ้นโดยใช้ข้อมูลเท่าเดิม เช่น Mamba, HRM, ParScale ➡️ Alchemist: สร้างข้อมูลใหม่จาก self-play, RLHF, agentic feedback loop ➡️ ทั้งสองแนวทางต้องทำงานร่วมกันเพื่อผลลัพธ์ที่ดีที่สุด ✅ กลยุทธ์สำหรับผู้นำองค์กร ➡️ Incumbent’s Gambit: ลงทุน 70% กับ Architect เพื่อความมั่นคง และ 30% กับ Alchemist เพื่อ hedge ➡️ Challenger’s Gambit: ลงทุน 70% กับ Alchemist เพื่อ leapfrog และ 30% กับ Architect เพื่อความต่อเนื่อง ➡️ การจัดพอร์ตวิจัยต้องสะท้อนความเสี่ยงและเป้าหมายขององค์กร https://obviouslywrong.substack.com/p/the-bitter-lesson-is-misunderstood

โลกเตรียมถูกลดประชากรโลกครัังใหญ่. ..คนไร้คุณภาพและมีคุณภาพจะถูกลดในเวลาเดียวกัน. https://youtube.com/shorts/gdqPmiVC1ws?si=IyIVyLEZlBoGgTrj

🎨 Gemini 2.5 Flash Image — เมื่อ AI เข้าใจภาพอย่างมี “ความหมาย” ในอดีต โมเดลสร้างภาพด้วย AI มักจะเน้นความสวยงาม แต่ขาดความเข้าใจโลกจริง เช่น ถ้าขอให้วาด “แมวถือกล้วยในร้านอาหารหรู” ก็อาจได้ภาพที่ดูดีแต่ไม่สมเหตุสมผล วันนี้ Google เปิดตัว Gemini 2.5 Flash Image ซึ่งไม่ใช่แค่สร้างภาพสวย แต่ “เข้าใจ” ว่าอะไรควรอยู่ตรงไหน และทำไม Gemini 2.5 Flash Image สามารถรวมหลายภาพเป็นภาพเดียวได้อย่างกลมกลืน เช่น การวางสินค้าลงในฉากใหม่ หรือเปลี่ยนโทนสีห้องด้วยภาพตัวอย่าง นอกจากนี้ยังสามารถแก้ไขภาพด้วยคำสั่งธรรมดา เช่น “ลบคนด้านหลัง” หรือ “เปลี่ยนท่าทางของตัวละคร” โดยไม่ต้องใช้เครื่องมือซับซ้อน สิ่งที่โดดเด่นคือความสามารถในการรักษาความสม่ำเสมอของตัวละคร เช่น ถ้าสร้างภาพตัวละครหนึ่งในฉากต่าง ๆ ตัวละครนั้นจะยังคงหน้าตา เสื้อผ้า และบุคลิกเดิมไว้ได้อย่างแม่นยำ ซึ่งเหมาะกับการสร้างแบรนด์ การ์ตูน หรือสินค้าหลายมุมมอง Gemini ยังใช้ความรู้จากโลกจริง เช่น การอ่านภาพวาดมือ การเข้าใจแผนภาพ และการตอบคำถามจากภาพ เพื่อสร้างแอปการเรียนรู้แบบ interactive ได้ทันที โมเดลนี้เปิดให้ใช้งานผ่าน Google AI Studio และ Vertex AI โดยมีราคาประมาณ $0.039 ต่อภาพ และทุกภาพจะมีลายน้ำดิจิทัล SynthID ฝังไว้แบบมองไม่เห็น เพื่อระบุว่าเป็นภาพที่สร้างหรือแก้ไขด้วย AI 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ Gemini 2.5 Flash Image เป็นโมเดลสร้างและแก้ไขภาพที่ล้ำหน้าที่สุดของ Google ➡️ รองรับการรวมหลายภาพเป็นภาพเดียว (multi-image fusion) ด้วย prompt เดียว ➡️ สามารถแก้ไขภาพแบบเจาะจง เช่น ลบสิ่งของ เปลี่ยนท่าทาง หรือปรับสี ด้วยคำสั่งธรรมดา ➡️ รักษาความสม่ำเสมอของตัวละครในหลายฉากได้อย่างแม่นยำ ➡️ ใช้ความรู้จากโลกจริง เช่น การอ่านภาพวาดมือ และตอบคำถามจากภาพ ➡️ มี template app ใน Google AI Studio สำหรับทดลองและปรับแต่งได้ทันที ➡️ รองรับการสร้างแอปแก้ไขภาพด้วย prompt เดียว เช่น “สร้างแอปใส่ฟิลเตอร์ภาพ” ➡️ เปิดให้ใช้งานผ่าน Gemini API, Google AI Studio และ Vertex AI ➡️ ราคา $30 ต่อ 1 ล้าน output tokens หรือประมาณ $0.039 ต่อภาพ ➡️ ทุกภาพมีลายน้ำ SynthID ฝังไว้เพื่อระบุว่าเป็นภาพจาก AI ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Gemini 2.5 Flash Image เป็นโมเดลแรกที่ OpenRouter รองรับการสร้างภาพโดยตรง ➡️ ใช้สถาปัตยกรรมเดียวกับ Gemini 2.5 Flash ซึ่งเน้นความเร็วและต้นทุนต่ำ ➡️ DeepMind ระบุว่า Gemini 2.5 มีความสามารถ reasoning ที่ดีขึ้นจาก reinforcement learning2 ➡️ โมเดลนี้สามารถรันผ่าน SDK ที่รองรับ OpenAI API เช่น openai-python และ typescript ➡️ มีการใช้งานร่วมกับ fal.ai เพื่อขยายสู่ชุมชนนักพัฒนา generative media https://developers.googleblog.com/en/introducing-gemini-2-5-flash-image/

🎙️ Pixel 10 กับ Tensor G5 – เมื่อ Google เลือก TSMC แทน Samsung เพื่อก้าวสู่ยุค AI บนมือถือ ในเดือนสิงหาคม 2025 Google เปิดตัว Pixel 10 และ Pixel 10 Pro พร้อมชิป Tensor G5 ซึ่งถือเป็นการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในสายผลิตภัณฑ์ Pixel เพราะเป็นครั้งแรกที่ Google เลือก TSMC เป็นผู้ผลิตชิป แทนที่ Samsung ที่เคยร่วมงานกันมาตั้งแต่ Tensor รุ่นแรก Tensor G5 ถูกผลิตด้วยเทคโนโลยี N3P ของ TSMC ซึ่งเป็นกระบวนการระดับ 3 นาโนเมตรที่ให้ประสิทธิภาพสูงและใช้พลังงานต่ำกว่าเดิม โดย CPU เร็วขึ้น 34% และ TPU สำหรับงาน AI เร็วขึ้นถึง 60% เมื่อเทียบกับ Tensor G4 นอกจากความเร็วแล้ว Tensor G5 ยังมาพร้อมกับความสามารถด้าน AI ที่ล้ำหน้า เช่น การรันโมเดล Gemini Nano ของ DeepMind บนเครื่องโดยไม่ต้องพึ่งคลาวด์ ทำให้ฟีเจอร์อย่าง Magic Cue, Call Notes, Voice Translate และ Gboard Smart Edit ทำงานได้เร็วและแม่นยำขึ้น Pixel 10 ยังมีฟีเจอร์กล้องใหม่ เช่น Add Me, Auto Best Take และ 100x Pro Res Zoom ที่ใช้โมเดล diffusion ขนาดเกือบพันล้านพารามิเตอร์ ซึ่งรันบน TPU โดยตรง พร้อมระบบ ISP ใหม่ที่ช่วยให้ถ่ายวิดีโอ 10-bit ได้แม้ในที่แสงน้อย การเปลี่ยนมาใช้ TSMC ไม่ใช่แค่เรื่องประสิทธิภาพ แต่ยังสะท้อนถึงความพยายามของ Google ในการควบคุมคุณภาพและความปลอดภัยของชิป ตั้งแต่การออกแบบจนถึงการผลิต โดยมีเป้าหมายเพื่อสร้างสมาร์ทโฟนที่ฉลาดและปลอดภัยที่สุดในตลาด 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ Pixel 10 ใช้ชิป Tensor G5 ที่ผลิตโดย TSMC แทน Samsung ➡️ Tensor G5 ผลิตด้วยเทคโนโลยี N3P ระดับ 3nm ที่มีประสิทธิภาพสูง ➡️ CPU เร็วขึ้น 34% และ TPU เร็วขึ้น 60% เมื่อเทียบกับ Tensor G4 ➡️ รองรับโมเดล Gemini Nano จาก DeepMind สำหรับงาน AI บนเครื่อง ➡️ ฟีเจอร์ AI ใหม่ เช่น Magic Cue, Call Notes, Voice Translate, Gboard Smart Edit ➡️ ระบบกล้องใหม่รองรับ 100x Pro Res Zoom และวิดีโอ 10-bit ➡️ Pixel 10 รองรับการชาร์จเร็ว, แบตเตอรี่ใหญ่ขึ้น และชาร์จไร้สายแบบแม่เหล็ก ➡️ รองรับการอัปเดตซอฟต์แวร์นานถึง 7 ปี ➡️ มีการปรับปรุงระบบควบคุมความร้อนให้ชิปทำงานที่ความถี่สูงได้โดยไม่ throttle ➡️ ใช้ LPDDR5X และ UFS 4.0 เพื่อเพิ่มแบนด์วิดท์และความเร็วในการอ่านข้อมูล ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ TSMC เป็นผู้ผลิตชิปที่มี yield สูงและการออกแบบทรานซิสเตอร์ที่แม่นยำ ➡️ N3P เป็นการพัฒนาเพิ่มเติมจาก N3E โดยให้ประสิทธิภาพดีขึ้นแต่ยังคงความเข้ากันได้กับดีไซน์เดิม ➡️ การเปลี่ยนมาใช้ TSMC อาจเป็นการตอบโต้ต่อปัญหาด้านประสิทธิภาพของ Samsung Foundry ➡️ Tensor G5 ใช้สถาปัตยกรรม Matformer และ Per Layer Embedding เพื่อเพิ่มคุณภาพการตอบสนองของโมเดล ➡️ Pixel 10 เป็นรุ่นแรกที่ใช้ diffusion model ในกล้องโดยตรงบนอุปกรณ์ https://www.tomshardware.com/tech-industry/semiconductors/google-switches-from-samsung-to-tsmc-pixel-10-and-g5-use-tsmcs-n3p-process

🕵️‍♂️ ปฏิบัติการยึดคริปโตจากกลุ่ม Zeppelin: เมื่อความยุติธรรมไล่ทันอาชญากรรมไซเบอร์ กระทรวงยุติธรรมสหรัฐฯ ประกาศยึดเงินคริปโตมูลค่ากว่า $2.8 ล้าน พร้อมเงินสด $70,000 และรถยนต์หรูจาก Ianis Aleksandrovich Antropenko ผู้ต้องสงสัยว่าเป็นหัวหน้ากลุ่มแรนซัมแวร์ Zeppelin ซึ่งเคยโจมตีองค์กรในหลายประเทศตั้งแต่ปี 2019–2022 Zeppelin เป็นแรนซัมแวร์แบบ RaaS (Ransomware-as-a-Service) ที่ใช้วิธี “double extortion” คือเข้ารหัสข้อมูลเหยื่อและขโมยข้อมูลไปด้วย จากนั้นขู่จะเปิดเผยข้อมูลหากไม่จ่ายค่าไถ่ โดยกลุ่มนี้เคยโจมตีองค์กรด้านสุขภาพ, เทคโนโลยี, การเงิน และแม้แต่ศูนย์พักพิงคนไร้บ้าน Antropenko และพวกใช้บริการ ChipMixer ซึ่งเป็นแพลตฟอร์ม “ล้างรอย” เงินคริปโต เพื่อซ่อนที่มาของเงินค่าไถ่ และยังใช้วิธีแลกคริปโตเป็นเงินสดแล้วฝากแบบแบ่งยอดเพื่อหลบเลี่ยงการตรวจสอบจากธนาคาร แม้ Zeppelin จะถูกระบุว่า “ล้มหาย” ไปในปี 2022 หลังนักวิจัยจาก Unit221b สร้างเครื่องมือถอดรหัสฟรีให้เหยื่อ แต่ในปี 2024 มีรายงานว่าโค้ดของ Zeppelin ถูกขายในฟอรั่มแฮกเกอร์รัสเซียในราคาเพียง $500 ซึ่งอาจนำไปสู่การฟื้นคืนชีพของมัลแวร์นี้ในอนาคต ✅ ข้อมูลจากข่าวหลัก ➡️ DoJ ยึดคริปโตมูลค่า $2.8 ล้าน, เงินสด $70,000 และรถหรูจากผู้ต้องสงสัย Antropenko ➡️ Antropenko ถูกตั้งข้อหาฉ้อโกงคอมพิวเตอร์และฟอกเงินในศาลรัฐเท็กซัส ➡️ Zeppelin เป็นแรนซัมแวร์แบบ RaaS ที่ใช้วิธี double extortion ➡️ เหยื่อถูกเข้ารหัสข้อมูลและขู่เปิดเผยข้อมูลหากไม่จ่ายค่าไถ่ ➡️ กลุ่มนี้เคยโจมตีองค์กรในสหรัฐฯ และต่างประเทศ รวมถึง NGO และศูนย์พักพิง ➡️ ใช้ ChipMixer และการฝากเงินแบบแบ่งยอดเพื่อฟอกเงิน ➡️ DoJ ออกหมายจับ 6 ฉบับในรัฐเท็กซัส, เวอร์จิเนีย และแคลิฟอร์เนีย ➡️ Zeppelin ถูกระบุว่าเลิกใช้งานในปี 2022 หลังนักวิจัยสร้างเครื่องมือถอดรหัสฟรี ➡️ การยึดทรัพย์ครั้งนี้เป็นส่วนหนึ่งของแคมเปญปราบปรามแรนซัมแวร์ของ DoJ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Zeppelin พัฒนาจาก VegaLocker และ Buran ซึ่งเป็นมัลแวร์สาย Delphi ➡️ FBI เคยเตือนว่า Zeppelin ใช้ช่องโหว่ RDP และ SonicWall ในการเข้าถึงระบบ ➡️ Unit221b หยุดให้บริการถอดรหัส Zeppelin แล้วในปี 2024 ➡️ มีรายงานว่า Zeppelin2 ถูกขายในฟอรั่มแฮกเกอร์รัสเซียในราคา $500 ➡️ DoJ เคยยึดคริปโตจากกลุ่ม Chaos และ BlackSuit รวมกว่า $3.4 ล้าน ➡️ ตั้งแต่ปี 2020 DoJ ยึดทรัพย์จากอาชญากรรมไซเบอร์รวมกว่า $350 ล้าน https://www.techradar.com/pro/security/millions-of-dollars-in-cryptocurrency-has-been-confiscated-as-the-doj-cracks-down-on-an-infamous-ransomware-operator

🧠 ยุคแห่งการแฮกด้วย AI มาถึงแล้ว: เมื่อทั้งฝ่ายดีและร้ายใช้ AI ในสงครามไซเบอร์ ในปี 2025 โลกไซเบอร์กำลังเข้าสู่ยุคใหม่ที่ AI ไม่ได้เป็นแค่เครื่องมือช่วยงานทั่วไปอีกต่อไป แต่กลายเป็นอาวุธในสงครามระหว่างแฮกเกอร์และผู้ป้องกันระบบ โดยรายงานจาก NBC และ Tom’s Hardware ระบุว่า AI โดยเฉพาะ LLMs (Large Language Models) เช่น ChatGPT, Gemini และ Big Sleep ถูกนำมาใช้ทั้งในการค้นหาช่องโหว่และสร้างมัลแวร์ ตัวอย่างที่ชัดเจนคือกรณีของรัสเซียที่ฝังโปรแกรม AI ลงในอีเมลฟิชชิ่งเพื่อค้นหาไฟล์ลับในคอมพิวเตอร์ของเหยื่อโดยอัตโนมัติ หรือกรณีของเกาหลีเหนือที่ใช้ AI สร้างโปรไฟล์ปลอมเพื่อสมัครงานในบริษัทเทคโนโลยีตะวันตก แล้วใช้ AI สื่อสารกับเพื่อนร่วมงานเพื่อหลอกลวงข้อมูล ในฝั่งของผู้ป้องกัน Google ใช้ AI “Big Sleep” ค้นพบช่องโหว่กว่า 20 จุดในซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์ส เช่น FFmpeg และ ImageMagick โดยไม่มีมนุษย์เข้าไปช่วยในขั้นตอนแรกเลย ส่วน CrowdStrike และ ReliaQuest ก็ใช้ AI ช่วยวิเคราะห์เหตุการณ์และลดภาระงานที่ไม่จำเป็นให้กับทีมรักษาความปลอดภัย อย่างไรก็ตาม AI ยังไม่สามารถค้นพบช่องโหว่ใหม่ที่มนุษย์ไม่เคยรู้มาก่อน และยังสร้าง “AI slop” หรือรายงานปลอมจำนวนมากที่ทำให้นักพัฒนาซอฟต์แวร์ต้องเสียเวลาไปกับการตรวจสอบข้อมูลที่ไม่มีคุณภาพ ✅ ข้อมูลจากข่าวหลัก ➡️ แฮกเกอร์จากหลายประเทศเริ่มใช้ AI ในการโจมตีไซเบอร์ เช่น รัสเซีย, เกาหลีเหนือ, จีน และอิหร่าน ➡️ รัสเซียใช้ AI ฝังในอีเมลฟิชชิ่งเพื่อค้นหาไฟล์ลับในคอมพิวเตอร์เหยื่อ ➡️ เกาหลีเหนือใช้ AI สร้างโปรไฟล์ปลอมเพื่อสมัครงานในบริษัทเทคโนโลยีตะวันตก ➡️ Google ใช้ AI “Big Sleep” ค้นพบช่องโหว่กว่า 20 จุดในซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์ส ➡️ CrowdStrike และ ReliaQuest ใช้ AI ช่วยวิเคราะห์และตอบสนองต่อเหตุการณ์ไซเบอร์ ➡️ AI ช่วยให้การค้นหาช่องโหว่เร็วขึ้น แต่ยังไม่สามารถค้นพบสิ่งใหม่ที่มนุษย์ไม่รู้ ➡️ HackerOne เริ่มแยกอันดับระหว่างนักวิจัยเดี่ยวกับกลุ่ม AI เช่น Xbow ➡️ ปริมาณรายงานช่องโหว่ปลอมจาก AI เพิ่มขึ้นถึง 20% ในปี 2025 ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Google Gemini และ DeepMind ร่วมกันพัฒนา Big Sleep เพื่อค้นหาช่องโหว่ก่อนที่แฮกเกอร์จะเจอ ➡️ ช่องโหว่ CVE-2025-6965 ใน SQLite ถูก AI ค้นพบก่อนถูกโจมตีจริง ➡️ AI ถูกใช้สร้าง deepfake เสียงและวิดีโอในแคมเปญฟิชชิ่งขั้นสูง ➡️ 87% ของผู้บริหาร IT กังวลเรื่องสงครามไซเบอร์ที่ใช้ AI เป็นอาวุธ ➡️ 85% ของเทคนิคโจมตีสามารถหลบหลีกเครื่องมือรักษาความปลอดภัยแบบเดิมได้ ➡️ Amazon และบริษัทใหญ่เชื่อว่า AI agents จะเปลี่ยนวิธีทำงานของมนุษย์ในทุกอุตสาหกรรม https://www.tomshardware.com/tech-industry/cyber-security/report-claims-the-era-of-ai-hacking-has-arrived-good-and-bad-actors-leveraging-ai-in-cybersecurity-arms-race

🧠 เมื่อสตาร์ทอัพ AI อายุ 3 ปี เสนอซื้อ Chrome: เกมพลิกวงการเบราว์เซอร์ ในโลกที่ Google Chrome ครองตลาดเบราว์เซอร์ด้วยผู้ใช้กว่า 3 พันล้านคน และเป็นหัวใจของระบบ AI และโฆษณาของ Google การที่ Perplexity AI เสนอซื้อ Chrome ด้วยเงินสด 34.5 พันล้านดอลลาร์ กลายเป็นข่าวใหญ่ที่สะเทือนวงการ Perplexity ก่อตั้งโดย Aravind Srinivas และทีมงานจาก UC Berkeley, OpenAI และ DeepMind โดยมีเป้าหมายสร้างระบบค้นหาที่ใช้ AI ตอบคำถามแบบเรียลไทม์ ล่าสุดเปิดตัวเบราว์เซอร์ Comet ที่ใช้ AI ช่วยค้นหาและทำงานแทนผู้ใช้ ข้อเสนอซื้อ Chrome ถูกมองว่าเป็นกลยุทธ์เรียกความสนใจมากกว่าความเป็นไปได้จริง เพราะ Chrome ไม่ได้ประกาศขาย และ Google กำลังต่อสู้คดีผูกขาดจากกระทรวงยุติธรรมสหรัฐ ที่อาจบังคับให้ขาย Chrome เพื่อเปิดตลาดให้แข่งขันมากขึ้น Perplexity ระบุว่าจะคงรหัส Chromium แบบโอเพ่นซอร์ส ลงทุนเพิ่มอีก 3 พันล้านดอลลาร์ภายใน 2 ปี และไม่เปลี่ยนเครื่องมือค้นหาเริ่มต้น เพื่อคลายความกังวลด้านกฎระเบียบ แม้ข้อเสนอจะต่ำกว่าที่ DuckDuckGo ประเมินว่า Chrome อาจมีมูลค่าสูงถึง 50 พันล้านดอลลาร์ แต่ก็ทำให้ Perplexity กลายเป็นผู้เล่นที่ถูกจับตามองในสงครามเบราว์เซอร์ยุค AI ✅ ข้อมูลในข่าว ➡️ Perplexity AI เสนอซื้อ Google Chrome ด้วยเงินสด 34.5 พันล้านดอลลาร์ ➡️ บริษัทมีอายุเพียง 3 ปี และมีมูลค่าประเมินล่าสุดที่ 18 พันล้านดอลลาร์ ➡️ ข้อเสนอเกิดขึ้นท่ามกลางคดีผูกขาดที่ Google ถูกตัดสินว่าครองตลาดค้นหาอย่างไม่เป็นธรรม ➡️ Perplexity ระบุว่าจะคงรหัส Chromium แบบโอเพ่นซอร์ส และไม่เปลี่ยนเครื่องมือค้นหาเริ่มต้น ➡️ DuckDuckGo ประเมินว่า Chrome อาจมีมูลค่าสูงถึง 50 พันล้านดอลลาร์ ➡️ Google ยังไม่ตอบรับข้อเสนอ และกำลังอุทธรณ์คำตัดสินของศาล ➡️ Perplexity เปิดตัวเบราว์เซอร์ Comet ที่ใช้ AI ช่วยค้นหาและทำงานแทนผู้ใช้ ➡️ หากได้ Chrome จะเข้าถึงผู้ใช้กว่า 3 พันล้านคนทันที ⛔ Google ยังไม่แสดงท่าทีว่าจะขาย Chrome และมีแนวโน้มต่อต้านการบังคับขาย ⛔ การซื้อ Chrome อาจเผชิญแรงต้านจากศาลสูงและหน่วยงานกำกับดูแล ⛔ Perplexity ยังไม่เปิดเผยแหล่งเงินทุนอย่างชัดเจน แม้จะอ้างว่ามีผู้สนับสนุนเต็มจำนวน ⛔ หาก Chrome ถูกขายจริง อาจส่งผลกระทบต่อระบบโฆษณาและ AI ของ Google ทั่วโลก https://www.techradar.com/pro/openai-rival-gets-free-publicity-by-offering-to-buy-google-chrome-for-just-under-usd35-billion-so-does-that-mean-it-will-kill-comet

🧠 เมื่ออัจฉริยะรวมตัวกัน: Meta กับภารกิจสร้าง AI เหนือมนุษย์ และความท้าทายในการบริหารทีมระดับเทพ ในปี 2025 Meta ได้เปิดตัว “Superintelligence Lab” โดยรวบรวมสุดยอดนักวิจัย AI จาก OpenAI, DeepMind, Anthropic และ Scale AI เพื่อเร่งพัฒนา AI ที่มีความสามารถใกล้เคียงหรือเหนือกว่ามนุษย์ หรือที่เรียกว่า Artificial General Intelligence (AGI) Mark Zuckerberg ทุ่มงบมหาศาล พร้อมเสนอค่าตอบแทนระดับ $100–300 ล้านต่อคน เพื่อดึงตัวนักวิจัยระดับโลกมาร่วมทีม โดยมี Alexandr Wang อดีต CEO ของ Scale AI และ Nat Friedman อดีต CEO ของ GitHub เป็นผู้นำทีม แต่การรวมตัวของอัจฉริยะจำนวนมากไม่ได้หมายถึงความสำเร็จเสมอไป งานวิจัยจาก Harvard และ MIT ชี้ว่า ทีมที่มีแต่คนเก่งอาจเกิดความขัดแย้ง อีโก้ชนกัน และประสิทธิภาพลดลง หากไม่มีการบริหารจัดการที่ดี นักวิชาการแนะนำว่า การบริหารทีมระดับสูงต้องมี “การแบ่งหน้าที่ชัดเจน” และ “โครงสร้างอำนาจที่โปร่งใส” เพื่อป้องกันการแย่งอำนาจและความขัดแย้งภายใน นอกจากนี้ยังต้องสร้าง “เคมีของทีม” ผ่านความไว้วางใจและเป้าหมายร่วมกัน Meta ยังต้องรับมือกับความท้าทายด้านวัฒนธรรมองค์กร การรวมคนจากหลากหลายประเทศและภูมิหลัง เช่น ทีมที่มีสมาชิกเชื้อสายจีนกว่า 50% และถือ PhD ถึง 75% อาจเกิดความขัดแย้งเชิงวัฒนธรรมและการสื่อสาร ✅ การสร้างทีม Superintelligence ของ Meta ➡️ รวมตัวนักวิจัยจาก OpenAI, DeepMind, Anthropic และ Scale AI ➡️ นำโดย Alexandr Wang และ Nat Friedman ➡️ เป้าหมายคือสร้าง AGI ที่มีความสามารถเหนือมนุษย์ ✅ กลยุทธ์การดึงตัวบุคลากร ➡️ เสนอค่าตอบแทนสูงถึง $300 ล้านต่อคน ➡️ Zuckerberg เข้าร่วมกระบวนการสรรหาด้วยตัวเอง ➡️ ลงทุน $14.3 พันล้านใน Scale AI เพื่อดึง Wang มาร่วมทีม ✅ ความท้าทายด้านการบริหารทีมอัจฉริยะ ➡️ ทีมที่มีแต่คนเก่งอาจเกิดความขัดแย้งและประสิทธิภาพลดลง ➡️ ต้องมีการแบ่งหน้าที่ชัดเจนและโครงสร้างอำนาจที่โปร่งใส ➡️ การสร้างเคมีของทีมต้องใช้เวลาและความอดทนจากผู้นำ ✅ ข้อเสนอจากนักวิชาการด้านการบริหารทีม ➡️ กำหนด “เลน” ของแต่ละคนให้ชัดเจน ➡️ สร้างโครงสร้างอำนาจที่ยืดหยุ่นแต่ชัดเจน ➡️ สร้างความไว้วางใจและเป้าหมายร่วมกันในทีม ✅ ความหลากหลายของทีมและผลกระทบ ➡️ ทีมมีสมาชิกเชื้อสายจีนกว่า 50% และถือ PhD ถึง 75% ➡️ ความหลากหลายช่วยเพิ่มมุมมอง แต่ต้องจัดการความขัดแย้งทางวัฒนธรรม ➡️ การสื่อสารและความเข้าใจระหว่างสมาชิกเป็นหัวใจสำคัญ https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/08/16/metas-superintelligence-dream-team-will-be-management-challenge-of-the-century

https://youtube.com/shorts/uloIrmIPdaY?si=DF66pMi3mHyiYwVh

📱 เรื่องเล่าจากกล้องสู่คำตอบ: Search Live กับการค้นหาแบบเห็นภาพจริง Google ได้เปิดตัวฟีเจอร์ใหม่ใน AI Mode ที่ชื่อว่า Search Live ซึ่งเป็นการนำเทคโนโลยีจาก Project Astra มาใช้ในระบบค้นหา โดยผู้ใช้สามารถเปิดกล้องมือถือผ่าน Google Lens แล้วสตรีมภาพแบบสดเข้าสู่ AI Mode เพื่อถามคำถามเกี่ยวกับสิ่งที่อยู่ตรงหน้า เช่น สูตรอาหารจากวัตถุดิบในตู้เย็น หรือการวิเคราะห์แผนภาพทางคณิตศาสตร์ นอกจากนี้ Google ยังเพิ่มฟีเจอร์อื่นๆ เช่น การอัปโหลดไฟล์ PDF และภาพ เพื่อให้ AI วิเคราะห์เนื้อหาในไฟล์ร่วมกับข้อมูลจากเว็บ และตอบคำถามได้อย่างมีบริบท รวมถึงฟีเจอร์ Canvas ที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถวางแผนหรือจัดระเบียบข้อมูลในแถบด้านข้างแบบไดนามิก ซึ่งจะอัปเดตตามคำถามและการแก้ไขของผู้ใช้ ✅ Search Live เปิดให้ผู้ใช้สตรีมภาพจากกล้องมือถือเข้าสู่ AI Mode ใน Google Search ➡️ ใช้ผ่าน Google Lens โดยแตะไอคอน “Live” แล้วถามคำถามเกี่ยวกับสิ่งที่กล้องเห็น ➡️ AI จะตอบคำถามแบบโต้ตอบ พร้อมลิงก์ข้อมูลเพิ่มเติมจากเว็บ ✅ ฟีเจอร์นี้ใช้เทคโนโลยีจาก Project Astra ของ Google DeepMind ➡️ เป็นการค้นหาแบบมัลติโหมดที่รวมภาพ เสียง และข้อความ ➡️ ช่วยให้ AI เข้าใจบริบทของสิ่งที่ผู้ใช้กำลังดูอยู่ ✅ AI Mode รองรับการอัปโหลดไฟล์ PDF และภาพบนเดสก์ท็อป ➡️ ผู้ใช้สามารถถามคำถามเกี่ยวกับเนื้อหาในไฟล์ได้โดยตรง ➡️ AI จะวิเคราะห์เนื้อหาในไฟล์และเชื่อมโยงกับข้อมูลจากเว็บ ✅ ฟีเจอร์ Canvas ช่วยจัดระเบียบข้อมูลในแถบด้านข้างแบบไดนามิก ➡️ เหมาะสำหรับการสร้างแผนการเรียน, แผนการเดินทาง หรือรายการงาน ➡️ สามารถแก้ไขและติดตามข้อมูลได้หลายครั้งในแต่ละเซสชัน ✅ ฟีเจอร์ใหม่ทั้งหมดเริ่มเปิดใช้งานในสหรัฐฯ สำหรับผู้ใช้ในโปรแกรม Labs ของ AI Mode ➡️ รองรับเฉพาะผู้ใช้ที่มีอายุ 18 ปีขึ้นไป ➡️ ฟีเจอร์จะทยอยเปิดใช้งานในอีกไม่กี่สัปดาห์ข้างหน้า https://www.neowin.net/news/google-will-let-you-stream-your-live-camera-feed-to-ai-mode-in-search-for-better-results/

🧠 เรื่องเล่าจากโลกชิป: จาก 4 บิตสู่ 10 ล้านล้านพารามิเตอร์ ย้อนกลับไปปี 1971 Intel เปิดตัวชิป 4004 ซึ่งเป็นไมโครโปรเซสเซอร์ตัวแรกของโลก ด้วยความเร็วเพียง 740kHz และประมวลผลได้ 92,600 คำสั่งต่อวินาที (IPS) ใช้หน่วยความจำแค่ 4KB ROM และ 640 bytes RAM—เล็กจนเทียบไม่ได้กับมือถือยุคนี้ แต่ในปี 2025 NVIDIA เปิดตัว Blackwell ซึ่งเป็นชิป AI ที่ทรงพลังที่สุดในโลก ด้วยพลังประมวลผลสูงถึง 20 PetaFLOPS ต่อ GPU รองรับโมเดลขนาด 10 ล้านล้านพารามิเตอร์ และใช้เทคโนโลยี NVLink รุ่นที่ 5 ที่เชื่อมต่อ GPU ได้ถึง 576 ตัวในคลัสเตอร์เดียว เมื่อเปรียบเทียบกันแล้ว Blackwell มีประสิทธิภาพมากกว่า Intel 4004 ถึง 217 ล้านเท่า! นี่คือผลลัพธ์ของการพัฒนาอย่างต่อเนื่องตามกฎของ Moore’s Law และความต้องการด้าน AI ที่เติบโตแบบทวีคูณ ✅ Intel 4004 คือจุดเริ่มต้นของยุคไมโครโปรเซสเซอร์ในปี 1971 ➡️ ความเร็ว 740kHz, 4-bit CPU, 2,300 ทรานซิสเตอร์ ➡️ ใช้ในเครื่องคิดเลขของบริษัท Busicom ✅ NVIDIA Blackwell คือชิป AI ที่ทรงพลังที่สุดในปี 2025 ➡️ มี 208 พันล้านทรานซิสเตอร์ ➡️ รองรับโมเดล AI ขนาด 10 ล้านล้านพารามิเตอร์ ➡️ ใช้เทคโนโลยี NVLink 5.0 ที่มีแบนด์วิดธ์ 1.8TB/s ต่อ GPU ✅ Blackwell มีพลังประมวลผลสูงถึง 20 PetaFLOPS ต่อ GPU ➡️ ใช้หน่วยความจำ HBM3e สูงสุด 192GB ➡️ มี Tensor Core รุ่นใหม่ที่รองรับ FP4 สำหรับ AI inference ✅ การพัฒนาใน 50 ปีทำให้ประสิทธิภาพเพิ่มขึ้นถึง 217 ล้านเท่า ➡️ จาก 92,600 IPS ของ 4004 สู่ระดับ ExaFLOPS ของ Blackwell ➡️ สะท้อนความก้าวหน้าของมนุษยชาติในด้านคอมพิวเตอร์ ✅ Blackwell ถูกนำไปใช้ในระบบ AI ของบริษัทชั้นนำทั่วโลก ➡️ เช่น Microsoft Azure, Google DeepMind, Meta, Tesla และ OpenAI ➡️ ใช้ในงาน LLM, quantum computing, และ data analytics https://wccftech.com/computing-power-has-skyrocketed-over-the-last-50-years-with-a-whopping-217-million-times-increase/

🎙️ เรื่องเล่าจากข้อความที่ขาดหาย: เมื่อ Aeneas ช่วยต่อจิ๊กซอว์ของอดีตด้วย AI Aeneas เป็นโมเดล AI แบบโอเพ่นซอร์สที่ DeepMind พัฒนาขึ้นเพื่อช่วยนักวิชาการ: - ตีความข้อความโบราณที่ไม่สมบูรณ์ - ค้นหาความเชื่อมโยงระหว่างข้อความต่าง ๆ - ฟื้นฟูเนื้อหาที่ขาดหายไป - จัดกลุ่มข้อความตามช่วงเวลาและบริบททางประวัติศาสตร์ โมเดลนี้ใช้ข้อมูลจากจารึกภาษาละตินกว่า 176,000 รายการ ซึ่งสะสมจากงานวิจัยหลายสิบปี และสามารถ: - สร้าง “ลายนิ้วมือทางประวัติศาสตร์” ให้กับแต่ละข้อความ - วิเคราะห์รูปแบบทางไวยากรณ์และสูตรมาตรฐานในจารึก - รองรับการประมวลผลแบบมัลติโหมด เช่น ข้อความ + รูปภาพ Aeneas เป็นการต่อยอดจากโมเดล Ithaca ที่เคยใช้กับภาษากรีก โดยมีเป้าหมายเพื่อ: 🔖 “ช่วยให้นักประวัติศาสตร์เข้าใจบริบทของข้อความที่โดดเดี่ยว และต่อภาพรวมของอดีตได้ชัดเจนขึ้น” DeepMind เปิดให้ใช้งาน Aeneas แบบ interactive สำหรับนักวิจัย นักเรียน ครู และพิพิธภัณฑ์ พร้อมเปิดซอร์สโค้ดและชุดข้อมูลบน GitHub https://www.neowin.net/news/google-deepmind-releases-new-ai-model-aeneas-that-understands-ancient-lingo/

🎙️ เรื่องเล่าจากสนามโอลิมปิกคณิตศาสตร์: เมื่อ AI ได้เหรียญทองในสนามมนุษย์ IMO เป็นการแข่งขันคณิตศาสตร์ระดับโลกที่จัดต่อเนื่องมาตั้งแต่ปี 1959 โดยแต่ละประเทศส่งนักเรียนมัธยมปลาย 6 คนมาแข่งขันกันในโจทย์ที่ยากมากในสาขา: - พีชคณิต (Algebra) - ทฤษฎีจำนวน (Number Theory) - เรขาคณิต (Geometry) - คอมบิเนอริกส์ (Combinatorics) ปีนี้ Google DeepMind ส่งโมเดล Gemini Deep Think เข้าร่วมในฐานะ AI system ที่ถูกประเมินโดยกรรมการ IMO จริง — และสามารถแก้โจทย์ได้ 5 จาก 6 ข้ออย่างถูกต้อง ได้คะแนนรวม 35 จาก 42 คะแนน ซึ่งเทียบเท่ากับระดับเหรียญทองของมนุษย์ สิ่งที่น่าทึ่งคือ: - ปีที่แล้ว AlphaGeometry + AlphaProof ทำได้แค่ระดับเหรียญเงิน (28 คะแนน) - ต้องใช้การแปลโจทย์เป็นภาษาสัญลักษณ์ (เช่น Lean) และใช้เวลาคำนวณ 2–3 วัน - ปีนี้ Gemini Deep Think ทำงานแบบ end-to-end ด้วยภาษาอังกฤษธรรมดา - ใช้เวลาเท่ากับการแข่งขันจริง (4.5 ชั่วโมง) และให้คำตอบที่ตรวจสอบได้ เบื้องหลังความสำเร็จคือการใช้เทคนิคใหม่ เช่น: - Parallel Thinking: คิดหลายแนวทางพร้อมกันก่อนเลือกคำตอบ - Reinforcement Learning: ฝึกจากข้อมูลการแก้โจทย์หลายขั้นตอน - Corpus คุณภาพสูง: รวมคำแนะนำและตัวอย่างการแก้โจทย์ IMO ✅ Gemini Deep Think ทำคะแนน 35/42 ใน IMO 2025 เทียบเท่าระดับเหรียญทอง ➡️ แก้โจทย์ 5 จาก 6 ข้อได้อย่างถูกต้องภายในเวลาแข่งขันจริง ✅ เป็นครั้งแรกที่ AI ได้รับการประเมินโดยกรรมการ IMO อย่างเป็นทางการ ➡️ ใช้เกณฑ์เดียวกับนักเรียนมนุษย์ในการตรวจคำตอบ ✅ ปีที่แล้ว AlphaGeometry + AlphaProof ได้แค่ระดับเหรียญเงิน ➡️ ต้องใช้การแปลโจทย์และคำนวณหลายวัน ไม่ใช่แบบ end-to-end ✅ Gemini Deep Think ทำงานแบบ natural language ทั้งหมด ➡️ ไม่ต้องแปลเป็นภาษาสัญลักษณ์ และให้คำตอบที่ตรวจสอบได้ทันที ✅ ใช้เทคนิค Parallel Thinking เพื่อคิดหลายแนวทางพร้อมกัน ➡️ เพิ่มความสามารถในการเลือกวิธีแก้ที่ดีที่สุด ✅ ฝึกด้วย reinforcement learning บนข้อมูลการพิสูจน์และแก้โจทย์หลายขั้นตอน ➡️ ทำให้เข้าใจตรรกะเชิงลึกและการให้เหตุผลแบบมนุษย์ ✅ จะเปิดให้กลุ่มนักคณิตศาสตร์ทดลองใช้ก่อนปล่อยสู่ผู้ใช้ Google AI Ultra ➡️ เพื่อรับฟีดแบ็กและปรับปรุงก่อนใช้งานจริง ‼️ การตรวจคำตอบของ IMO ไม่ได้ประเมินระบบหรือโมเดลเบื้องหลัง ⛔ หมายความว่าแม้คำตอบจะถูก แต่ยังไม่รับรองความน่าเชื่อถือของกระบวนการทั้งหมด ‼️ การใช้ AI ในการพิสูจน์ทางคณิตศาสตร์ยังต้องการการตรวจสอบจากมนุษย์ ⛔ เพราะบางคำตอบอาจดูถูกต้องแต่ขาดตรรกะหรือหลักฐานที่ชัดเจน ‼️ การฝึกด้วย corpus เฉพาะทางอาจทำให้โมเดลเก่งเฉพาะโจทย์ IMO ⛔ ไม่สามารถสรุปว่า AI เข้าใจคณิตศาสตร์ทั่วไปหรือสามารถสอนคนได้จริง ‼️ การใช้ AI ในการแก้โจทย์อาจทำให้เกิดการพึ่งพาโดยไม่เข้าใจพื้นฐาน ⛔ ต้องมีการออกแบบให้ AI เป็นผู้ช่วย ไม่ใช่ตัวแทนความเข้าใจ https://deepmind.google/discover/blog/advanced-version-of-gemini-with-deep-think-officially-achieves-gold-medal-standard-at-the-international-mathematical-olympiad/

🎙️ เรื่องเล่าจาก Silicon Valley: เมื่อ AI ไม่ได้แค่เปลี่ยนเทคโนโลยี แต่เปลี่ยนความสัมพันธ์ของคน กรณีที่เด่นที่สุดเกิดกับ Windsurf บริษัทสตาร์ทอัพ AI ที่กำลังจะขายให้ OpenAI ในมูลค่า $3B — แต่ CEO Varun Mohan กลับ ล้มดีล และลาออกไปร่วมทีม Google พร้อมพาทีมงานหลักบางส่วนตามไปด้วย ข่าวนี้กระทบแรง เพราะทีมงาน Windsurf ส่วนใหญ่หวังว่าจะได้เงิน payout จากการเข้าซื้อ และบางคนถึงขั้นถ่ายวิดีโอโหมโรงไว้แล้วเพื่อเฉลิมฉลอง — กลับกลายเป็นคลิปบันทึก “การล่มสลาย” ของบริษัท แต่ภายในไม่กี่วัน Cognition บริษัท AI ที่เล็กกว่าแต่กำลังโตไวก็เข้ามาซื้อ Windsurf แทน โดย CEO Jeff Wang บอกว่าจะจ่ายเงินให้พนักงานทุกคนไม่ว่าจะอยู่มานานแค่ไหน — สร้างบรรยากาศ “คืนชีวิต” ให้ทีมงานอีกครั้ง ด้าน Meta กลายเป็นผู้เล่นที่ดุเดือดที่สุด — Mark Zuckerberg ทุ่มตัวเองลงไปล่าผู้เชี่ยวชาญจาก OpenAI, Google DeepMind, Apple และ Anthropic ด้วยข้อเสนอที่มากกว่า $300 ล้านภายใน 4 ปี (จ่ายปีแรกถึงหนึ่งในสาม) แต่แม้จะทุ่มเงินมากขนาดนั้น Meta ก็ยังขาด “หัวหน้าฝ่ายวิจัย” และยังไม่ได้ตัวบุคคลสำคัญที่ต้องการ เช่นในกรณีของ Safe Superintelligence ที่ Daniel Gross ถูก Meta ล่อตัวไป จนทิ้งผู้ร่วมก่อตั้ง Ilya Sutskever ไปอย่างเจ็บปวด เทียบอีกเคสคือ Alexandr Wang ผู้ก่อตั้ง Scale AI ที่เคยเป็นดาวรุ่ง — ถูก Meta ดึงตัวไปเปิดแล็บใหม่และลงทุน $14B กับบริษัทของเขา แต่ผลคือ Scale สูญเสียดีลสำคัญกับ OpenAI และ Google พร้อมต้องปลดพนักงาน 14% ในเวลาสั้น ๆ เสียงสะท้อนจาก Sam Altman ของ OpenAI บอกว่า “ภูมิใจในความยึดมั่นพันธกิจในวงการนี้” แต่มองเห็น “การล่าโดยพวกจอมทัพ mercenaries” ที่ทำให้วงการเปลี่ยนจากความฝัน มาเป็นเรื่องของเงินและอำนาจ ✅ Windsurf เคยอยู่ระหว่างดีลขายให้ OpenAI มูลค่า $3B แต่ CEO เลิกดีลกลางทาง ➡️ Varun Mohan ไปเข้าร่วมทีม Google พร้อมพาทีมหลักตามไป ✅ ภายในไม่กี่วัน Cognition เข้าซื้อ Windsurf และให้พนักงานทุกคนได้ส่วนแบ่ง ➡️ ทำให้กำลังใจกลับมาแม้ดีลแรกถูกล้มกลางทาง ✅ Meta เสนอค่าตอบแทนมากกว่า $300M ต่อคนในบางกรณีเพื่อดึงนักวิจัย AI ➡️ แบ่งจ่ายปีแรกหนึ่งในสามเป็นการจูงใจ ✅ Mark Zuckerberg ลงมาล่าผู้เชี่ยวชาญด้วยตัวเอง ไม่ใช่แค่ส่งทีม HR ➡️ มีเป้าหมายสร้างแล็บเพื่อ AI ระดับ “superintelligence” ✅ Alexandr Wang จาก Scale AI ถูก Meta ดึงตัว — ส่งผลให้ Scale เสียดีลสำคัญ ➡️ บริษัทประกาศปลดพนักงาน 14% หลังจากนั้น ✅ Daniel Gross จาก Safe Superintelligence ถูกดึงตัว ทำให้ Sutskever ต้องแยกทาง ➡️ กระทบต่อทีมวิจัยที่เคยมีพันธกิจร่วมกัน https://www.techspot.com/news/108733-silicon-valley-ai-boom-turns-battle-brains-ndash.html

อียิปต์ยืนยันอย่างเป็นทางการเกี่ยวกับการซื้อและติดตั้งระบบป้องกันภัยทางอากาศพิสัยไกล HQ-9B ของจีนแล้ว สหรัฐกำลังค่อยๆ สูญเสียอิทธิพลในตลาดอาวุธโลกไปเรื่อยๆ HQ-9B เป็นระบบขีปนาวุธป้องกันภัยทางอากาศพิสัยกลางถึงไกลของจีน พัฒนาโดย China Precision Machinery Import & Export Corporation (CPMIEC) มีความสามารถในการสกัดกั้นและทำลายเป้าหมายหลายประเภท เช่น เครื่องบิน ขีปนาวุธร่อน และขีปนาวุธอากาศสู่พื้น โดย HQ-9B เป็นรุ่นปรับปรุงของ HQ-9 ที่มีพิสัยการโจมตีที่ไกลขึ้น (สูงสุด 250-300 กม.) และอาจมีระบบค้นหาแบบคู่ (เรดาร์และอินฟราเรด) HQ-9B พัฒนาต่อยอดจากระบบ HQ-9 ซึ่งได้รับแรงบันดาลใจจากระบบ S-300 ของรัสเซีย และเทคโนโลยีของระบบ Patriot ของสหรัฐฯ

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

ใครจะเชื่อว่า “โบนัสเซ็นสัญญา” สำหรับนักวิจัย AI ตอนนี้อาจแตะตัวเลข 100 ล้านเหรียญ! Sam Altman ซีอีโอของ OpenAI ให้สัมภาษณ์ในพอดแคสต์ของน้องชายตัวเองว่า Meta เสนอตัวเลขนี้จริง ๆ เพื่อดึงคนจาก OpenAI ไป Altman บอกว่า “Meta เริ่มแจกข้อเสนอระดับไม่ธรรมดากับหลายคนในทีมเรา...ยังดีที่ตอนนี้ไม่มีใครตัดสินใจย้ายไปนะ” ข้อเสนอนี้รวมทั้งโบนัสและค่าตอบแทนรายปีซึ่งรวม ๆ กันก็ทำให้หลายคน “ตาค้าง” เบื้องหลังเรื่องนี้คือ Meta ตั้งทีม AI “superintelligence” ใหม่ โดยมี Alexandr Wang (อดีตซีอีโอของ Scale AI) มาเป็นผู้นำ ซึ่งนั่งทำงานใกล้กับ Mark Zuckerberg เลย แถม Meta ก็เพิ่งเทเงิน $14.3 พันล้านลงทุนใน Scale AI ไปหมาด ๆ ถือว่าจัดหนักในสนามนี้ Altman ยังวิจารณ์เบา ๆ ว่า “Meta ไม่ใช่บริษัทที่เก่งเรื่องนวัตกรรม” และเตือนว่า ถ้าบริษัทไหนมองแค่เรื่องเงินมากกว่าภารกิจ AI ระดับ AGI (Artificial General Intelligence) อาจสร้างวัฒนธรรมที่ไม่เหมาะกับการเกิด “การค้นพบครั้งใหญ่” ✅ Meta เสนอค่าตอบแทนสูงถึง $100 ล้าน เพื่อดึงนักวิจัย AI จากคู่แข่ง   • รวมทั้งโบนัสเซ็นสัญญาและค่าตอบแทนรวมรายปี   • จุดมุ่งหมายเพื่อเร่งสร้างทีม AI ระดับ “superintelligence” ✅ Sam Altman เผยเรื่องนี้ในพอดแคสต์ โดยระบุว่า Meta เสนอให้หลายคนใน OpenAI   • ยืนยันว่าขณะนี้ยังไม่มีใครรับข้อเสนอ   • มองว่า OpenAI มีโอกาสบรรลุ AGI ได้มากกว่า Meta ✅ ผู้นำทีมใหม่ของ Meta คือ Alexandr Wang (อดีต CEO ของ Scale AI)   • ทำงานใกล้ชิดกับ Mark Zuckerberg   • Meta ลงทุน $14.3 พันล้านใน Scale AI เพื่อสนับสนุนทิศทางนี้ ✅ Meta ได้ตัวนักวิจัยดังบางคนจาก Google DeepMind และ Sesame AI แล้ว   • เช่น Jack Rae และ Johan Schalkwyk   • แต่ยังไม่สำเร็จในการดึง Noam Brown จาก OpenAI หรือ Koray Kavukcuoglu จาก Google ✅ มีมุมมองจากผู้บริหาร AI คนอื่นว่าการล่าคนต้องมีทั้งเงินและทรัพยากร GPU   • CEO ของ Perplexity เผยนักวิจัยจาก Meta บอก “มี 10,000 H100 เมื่อไหร่ ค่อยกลับมาคุย” ‼️ การล่าพนักงานแบบ “เงินนำหน้า” อาจทำลายวัฒนธรรมองค์กร   • คนที่เข้ามาเพราะเงิน อาจไม่ยึดมั่นในเป้าหมายระยะยาวขององค์กร   • ยิ่งในการวิจัย AI แบบ AGI ที่ต้องการการร่วมมือและความมุ่งมั่นสูง ‼️ Meta ถูกวิจารณ์ว่านวัตกรรมโอเพ่นซอร์สของตัวเอง “สะดุด” หลังเลื่อนปล่อยโมเดลใหม่   • ทำให้คู่แข่งอย่าง Google, DeepSeek และ OpenAI นำหน้าไปก่อน ‼️ การแย่งบุคลากร AI อาจทำให้ช่องว่างเทคโนโลยีระหว่างบริษัทยิ่งถ่างออก   • บริษัทเล็กหรือประเทศกำลังพัฒนาจะเสียเปรียบอย่างมาก ‼️ การเสนอค่าตัวระดับเกิน 100 ล้านดอลลาร์อาจผลักดันค่าจ้างในวงการขึ้นแบบไม่ยั่งยืน   • กระทบ ecosystem ของ startup และการวิจัยสาธารณะ https://www.techspot.com/news/108357-meta-offering-up-100-million-lure-ai-talent.html

🚀 Fidji Simo: จากครอบครัวชาวประมงสู่ผู้บริหารระดับสูงใน Silicon Valley Fidji Simo กำลังจะกลายเป็น ผู้บริหารระดับสูงของ OpenAI โดยจะทำหน้าที่ ดูแลการดำเนินงานของบริษัท เพื่อให้ CEO Sam Altman สามารถ มุ่งเน้นไปที่การวิจัยและโครงสร้างพื้นฐาน Simo เติบโตใน ครอบครัวชาวประมงในเมือง Sete ประเทศฝรั่งเศส ก่อนจะเข้าเรียนที่ HEC Paris และเริ่มต้นอาชีพที่ eBay ก่อนจะก้าวเข้าสู่ Meta และ Instacart ✅ ข้อมูลจากข่าว - Fidji Simo จะเป็นผู้บริหารระดับสูงของ OpenAI ดูแลการดำเนินงานของบริษัท - เติบโตในครอบครัวชาวประมงในเมือง Sete ประเทศฝรั่งเศส - เรียนที่ HEC Paris และเริ่มต้นอาชีพที่ eBay ก่อนย้ายไป Meta ในปี 2011 - เป็นผู้นำการเปลี่ยนแปลงของ Meta สู่แพลตฟอร์มวิดีโอในปี 2014 - เข้ารับตำแหน่ง CEO ของ Instacart ในปี 2021 และทำให้บริษัทมีกำไรในปี 2022 🔥 ความท้าทายที่รออยู่ใน OpenAI แม้ว่า OpenAI จะเป็น หนึ่งในสตาร์ทอัพที่ได้รับเงินทุนสูงที่สุดในประวัติศาสตร์ แต่บริษัท กำลังเผชิญกับปัญหาการใช้เงินทุนจำนวนมากและความไม่แน่นอนด้านการบริหาร ‼️ คำเตือนที่ควรพิจารณา - OpenAI กำลังเผชิญกับปัญหาการใช้เงินทุนจำนวนมาก แม้จะประสบความสำเร็จกับ ChatGPT - บริษัทมีการเปลี่ยนแปลงผู้บริหารหลายครั้ง รวมถึงการปลดและคืนตำแหน่งของ Sam Altman ในปี 2023 - ต้องติดตามว่า Simo จะสามารถช่วยให้ OpenAI มีเสถียรภาพด้านการบริหารได้หรือไม่ - การแข่งขันในตลาด AI กำลังรุนแรงขึ้น โดยมีคู่แข่งอย่าง Google DeepMind และ Anthropic การเข้ามาของ Simo อาจช่วยให้ OpenAI มีความมั่นคงมากขึ้น และ สามารถขยายธุรกิจไปสู่การใช้งาน AI ในระดับองค์กร อย่างไรก็ตาม ต้องติดตามว่าการเปลี่ยนแปลงนี้จะส่งผลต่อกลยุทธ์ของบริษัทอย่างไร https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/06/12/from-fishing-family-to-big-tech-french-ceo-takes-on-silicon-valley

🤖 Meta เร่งพัฒนา AI อัจฉริยะระดับสูง ดึงนักวิจัยชั้นนำจาก Google และ Sesame Meta กำลัง เร่งพัฒนา AI อัจฉริยะระดับสูง (Artificial General Intelligence - AGI) โดยดึง นักวิจัยชั้นนำจาก Google DeepMind และ Sesame AI เพื่อสร้างทีม "Superintelligence" ที่จะช่วยปรับปรุงโมเดล AI ของ Meta เช่น Llama 4 Meta ได้ว่าจ้าง Jack Rae นักวิจัยหลักจาก Google DeepMind และ Johan Schalkwyk ผู้เชี่ยวชาญด้าน Machine Learning จาก Sesame AI นอกจากนี้ Alexandr Wang ซีอีโอของ Scale AI กำลังจะเข้าร่วมทีม หลังจาก Meta ลงทุนหลายพันล้านดอลลาร์ใน Scale AI ✅ ข้อมูลจากข่าว - Meta ดึงนักวิจัยจาก Google DeepMind และ Sesame AI เพื่อพัฒนา AI ระดับสูง - Jack Rae จาก Google DeepMind และ Johan Schalkwyk จาก Sesame AI เข้าร่วมทีม Superintelligence - Meta กำลังลงทุนหลายพันล้านดอลลาร์ใน Scale AI เพื่อเพิ่มคุณภาพข้อมูลสำหรับฝึกโมเดล AI - Mark Zuckerberg เสนอแพ็กเกจค่าตอบแทนระดับสูงเพื่อดึงดูดนักวิจัย AI ชั้นนำ - Meta ตั้งเป้าจ้างนักวิจัย AI ประมาณ 50 คน รวมถึงหัวหน้าทีมวิทยาศาสตร์ 🔥 การแข่งขันในตลาด AI Meta ต้องการ ไล่ตาม Google และ OpenAI หลังจาก Llama 4 ได้รับเสียงตอบรับที่ไม่ดี โดย Zuckerberg จัดประชุมกับนักวิจัย AI ที่บ้านของเขาใน Lake Tahoe และ Palo Alto เพื่อโน้มน้าวให้เข้าร่วมทีม ‼️ คำเตือนที่ควรพิจารณา - แม้ Meta จะลงทุนมหาศาล แต่ยังต้องแข่งขันกับ Google และ OpenAI ที่มีโมเดล AI ที่แข็งแกร่งกว่า - บางนักวิจัย AI ปฏิเสธข้อเสนอของ Meta แม้จะมีค่าตอบแทนสูง - Google กำลังเร่งรักษานักวิจัย AI โดยแต่งตั้ง Koray Kavukcuoglu เป็น Chief AI Architect - ต้องติดตามว่า Meta จะสามารถพัฒนา AI ที่แข่งขันกับ Gemini และ ChatGPT ได้หรือไม่ Meta กำลัง เร่งพัฒนา AI ที่สามารถแข่งขันกับ Google และ OpenAI โดยการลงทุนใน นักวิจัยระดับสูงและข้อมูลคุณภาพสูงจาก Scale AI อย่างไรก็ตาม ต้องติดตามว่าการเปลี่ยนแปลงนี้จะส่งผลต่ออุตสาหกรรม AI อย่างไร https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/06/12/meta-taps-top-researchers-from-google-sesame-for-new-ai-lab

1/3 รวบรวมข้อมูล นพ.อรรถพล สุคนธาภิรมย์ ณ พัทลุง อาจารย์คณะแพทยศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย เฟสบุ๊ก : นิลฉงน นลเฉลย https://www.facebook.com/nilchangonnolchaloey ช่องยูทูป : https://www.youtube.com/@atapolhuawei4894/videos ทวิตเตอร์ : https://twitter.com/ASNID2?t=ziV183C0Yol_cpFjSMHaTQ&s=09 ไทยไทมส์ : https://thaitimes.co/Atapol ติ๊กต็อก 1. https://www.tiktok.com/@atapol01?is_from_webapp=1&sender_device=pc 2. https://www.tiktok.com/@atapolhuawei?is_from_webapp=1&sender_device=pc เทเลแกรม https://t.me/DrAtapolFC ติดตามบทความได้ที่ substack Atapol’s Newsletter (https://open.substack.com/pub/atapol616246/p/igg-iga?r=1g73ro&utm_campaign=post&utm_medium=web) https://atapol616246.substack.com/archive?sort=top ✍️สิทธิในตน https://t.me/DrAtapolFC/125 https://atapol616246.substack.com/p/blog-post_7 ✍️ก้าวแรกเพื่อก้าวต่อๆไป https://t.me/DrAtapolFC/128 https://atapol616246.substack.com/p/blog-post_14 ✍️นโยบายการจัดการกับโควิด -๑๙ ของประเทศไทยหลังการรับวัคซีนกับข้อเท็จจริงที่ถูกมองข้าม https://t.me/DrAtapolFC/23 https://atapol616246.substack.com/p/blog-post_3 ✍️90%ของแพทย์ในญี่ปุ่น ไม่แนะนำการฉีดว-ซ-ให้แก่เด็กเล็ก https://t.me/DrAtapolFC/135 https://atapol616246.substack.com/p/90 ✍️มาตรการแก้ หรือ มาตรการให้กลัว https://t.me/DrAtapolFC/139 https://atapol616246.substack.com/p/blog-post_17 ✍️วัคซีนโควิด จำเป็นสำหรับเด็กๆจริงหรือ?... https://t.me/DrAtapolFC/42 https://cmhealthlibertyrights.blogspot.com/2022/02/ ✍️การตัดสินใจที่ย้อนกลับไม่ได้ https://t.me/DrAtapolFC/46 https://cmhealthlibertyrights.blogspot.com/2022/02/ ✍️เหตุผลที่ยาฉีด mRNA ไม่ใช่วัคซีน https://t.me/DrAtapolFC/61 https://cmhealthlibertyrights.blogspot.com/2022/03/ ✍️ยาฉีด RNA ไม่ใช่ mRNA อย่างที่หมอส่วนใหญ่เข้าใจ https://t.me/DrAtapolFC/111 https://atapol616246.substack.com/p/rna-mrna ✍️สิทธิตามรัฐธรรมนูญเกี่ยวกับการบังคับฉีดวัคซีนและการแก้ปัญหาการแพร่ระบาดของโรคโควิด https://t.me/DrAtapolFC/74 https://atapol616246.substack.com/p/blog-post_16 ✍️การวิเคราะห์งานวิจัยเพื่อทดสอบประสิทธิภาพและความปลอดภัยของยาฉีดไฟฯในเด็กอายุ 5-11 ปี https://t.me/DrAtapolFC/63 https://rookon.com/post/1935 ✍️Sunday April 03, 2022 https://t.me/DrAtapolFC/144 https://atapol616246.substack.com/p/fb-aprils-fool-day ✍️ระบบภูมิคุ้มกันมนุษย์ https://t.me/DrAtapolFC/146 https://atapol616246.substack.com/p/blog-post_5 ✍️การป้องกันขั้นทุติยภูมิกับการแก้ปัญหาโควิด https://t.me/DrAtapolFC/147 https://atapol616246.substack.com/p/blog-post_79 ✍️ADE คือ อะไร? ทำไมเราควรรู้จัก https://t.me/DrAtapolFC/150 https://atapol616246.substack.com/p/ade ✍️โควิด คือ อะไร ใครอยากรู้บ้าง? https://t.me/DrAtapolFC/153 https://atapol616246.substack.com/p/blog-post_6 ✍️จดหมายเปิดผนึก ถึงเลขาธิการคณะกรรมการอย.8เม.ย.2565 https://t.me/DrAtapolFC/95 https://atapol616246.substack.com/p/email-paisarnpomgmail ✍️ปัญหาของใบยินยอมให้ฉีดวัคซีนไฟเซอร์ https://t.me/DrAtapolFC/91 https://atapol616246.substack.com/p/blog-post_19 ✍️ทำไมอัตราตายในจังหวัดที่มีการฉีดวัคซีนมากจึงสูงกว่าจังหวัดที่มีอัตราการฉีดวัคซีนน้อย? https://t.me/DrAtapolFC/81 https://atapol616246.substack.com/p/blog-post_26 ✍️ปัญหาของใบยินยอมให้ฉีดวัคซีนไฟเซอร์ สำหรับนักเรียนก่อนประถมและชั้นประถม https://t.me/DrAtapolFC/158 https://atapol616246.substack.com/p/blog-post_6 ✍️มาตรการโควิด ทำให้มีผู้เสียชีวิต เพิ่มมากขึ้น https://t.me/DrAtapolFC/97 https://atapol616246.substack.com/p/blog-post ✍️จดหมายเปิดผนึก ถึงชาวไทยทุกท่าน https://t.me/DrAtapolFC/163 https://atapol616246.substack.com/p/blog-post_4 ✍️จดหมายเปิดผนึกถึงประชาชนคนไทย และผู้มีอำนาจใน ศคบ /สธ 4พ.ค.2565 https://t.me/DrAtapolFC/107 https://atapol616246.substack.com/p/blog-post_61 ✍️ทบทวน immunology 101 https://t.me/DrAtapolFC/109 https://atapol616246.substack.com/p/immunology-101 ✍️เรื่องเล่าหลังเข็ม 4 https://t.me/DrAtapolFC/166 https://atapol616246.substack.com/p/4 ✍️เอกสารกำกับยา ของโคเมอร์เนตี เอกสารที่หมอและพ่อแม่ควรอ่าน https://t.me/DrAtapolFC/169 https://atapol616246.substack.com/p/- ✍️งานวิจัยศึกษาปัญหาหัวใจอักเสบจากวัคซีนไฟเซอร์ในเด็กไทย https://t.me/DrAtapolFC/176 https://atapol616246.substack.com/p/c7c ✍️เอมิช ชุมชนอนุรักษ์นิยม ที่ปฏิเสธวัคซีน นอกจากปัญหาการระบาดจบ เศรษฐกิจยังดีขึ้นด้วย https://t.me/DrAtapolFC/182 https://atapol616246.substack.com/p/--834 ✍️วัคซีนสำหรับเด็กจำเป็นแค่ไหน https://t.me/DrAtapolFC/183 https://youtu.be/jbccrBNKpMI https://atapol616246.substack.com/p/1a6 ✍️วัคซีนไฟเซอร์ทำให้เกิดความผิดปกติของหัวใจมากกว่าที่อ้าง https://t.me/DrAtapolFC/184 https://atapol616246.substack.com/p/674 ✍️ปัญหาหัวใจอักเสบในเด็กจากไฟเซอร์ https://t.me/DrAtapolFC/186 https://open.substack.com/pub/atapol616246/p/a48?utm_campaign=post&utm_medium=web ✍️สถิติที่ใช้ในการประเมินประสิทธิภาพของวัคซีน[1],[2] https://t.me/DrAtapolFC/187 https://atapol616246.substack.com/p/12 ✍️คนที่ตายเพราะโควิด ไม่ได้ตายเพราะติดเชื้อ https://t.me/DrAtapolFC/190 https://atapol616246.substack.com/p/--1f4 ✍️ไขข้อสงสัยเรื่องภูมิคุ้มกันกับวัคซีน https://t.me/DrAtapolFC/191 https://atapol616246.substack.com/p/cd0 ✍️EUA คืออะไร ต่างจากการขึ้นทะเบียนยาตามปกติอย่างไร https://t.me/DrAtapolFC/114 https://atapol616246.substack.com/p/eua- ✍️นพ.อรรถพล ให้สัมภาษณ์ จส 100 เรื่องวัคซีน 16ก.ย.2565 https://t.me/DrAtapolFC/194 https://open.substack.com/pub/atapol616246/p/100?utm_campaign=post&utm_medium=web https://atapol616246.substack.com/p/100 ✍️คำถามเกี่ยวกับมาตรฐานในการแนะนำแนวทางการรักษาโควิดของกรมการแพทย์ https://t.me/DrAtapolFC/195 https://atapol616246.substack.com/p/caf ✍️ผลเสียของหน้ากากต่อพัฒนาการของเด็ก https://t.me/DrAtapolFC/197 https://atapol616246.substack.com/p/d36 ✍️มาตรการโควิด ทำให้มีผู้เสียชีวิต เพิ่มมากขึ้น https://t.me/DrAtapolFC/199 https://atapol616246.substack.com/p/db2 ✍️เมื่อศูนย์ต้านข่าวปลอม ปล่อยข่าวปลอมซะเอง https://t.me/DrAtapolFC/213 https://atapol616246.substack.com/p/61b ✍️EUA ของไทย หรือการอนุญาตผลิตภัณฑ์ยาแผนปัจจุบันสำหรับมนุษย์แบบมีเงื่อนไขในสถานการณ์ฉุกเฉินที่มีการระบาดใหญ่ของโรค https://t.me/DrAtapolFC/215 https://atapol616246.substack.com/p/eua ✍️Excess Death ทำไมคนตายมากขึ้น? https://t.me/DrAtapolFC/224 https://atapol616246.substack.com/p/excess-death ✍️ทำไมคนไทยตายมากขึ้น Excess death ในหลายประเทศทั่วโลก https://t.me/DrAtapolFC/234 https://open.substack.com/pub/atapol616246/p/00d?utm_campaign=post&utm_medium=web https://atapol616246.substack.com/p/00d ✍️เหตุผล ๑๐ ประการที่ ไม่ ควรฉีดวัคซีน mRNA ให้เด็กๆ https://t.me/DrAtapolFC/236 https://atapol616246.substack.com/p/mrna ✍️การทดลองที่เอามาใช้ในการพิจารณาอนุญาตให้ฉีดไฟเซอร์ ในเด็กเล็ก 6 เดือนถึง 5 ปี https://t.me/DrAtapolFC/5 https://cmhealthlibertyrights.blogspot.com/2022/03/rna-mrna.html ✍️แอนตี้บอดี้ IgG กับ IgA ต่างกันอย่างไร https://t.me/DrAtapolFC/4 https://atapol616246.substack.com/p/igg-iga?r=1g73ro&utm_campaign=post&utm_medium=web&triedRedirect=true ✍️รายงานของวุฒิสภาอเมริกันระบุว่า เชื้อโควิดไม่ได้มาจากธรรมชาติ https://t.me/DrAtapolFC/237 https://atapol616246.substack.com/p/5dc ✍️งานวิจัยจากเคมปริดจ์ พบว่าบูสเตอร์ทำให้ภูมิคุ้มกันตก!! https://t.me/DrAtapolFC/238 https://atapol616246.substack.com/p/7c6 ✍️Excess death เดือนตุลา 65 คนไทยตายมากกว่าตุลา 64 !!! https://t.me/DrAtapolFC/241 https://atapol616246.substack.com/p/excess-death-65-64 ✍️ต้นกำเนิดของเชื้อไวรัสโควิด ซารส์โควีทู (SARS CoV2) https://t.me/DrAtapolFC/249 https://atapol616246.substack.com/p/sars-cov2 ✍️ไวรัสโควิด (ซาร์สคอฟ ทู, SARS-CoV 2) เกิดจากฝีมือมนุษย์ไหม? อ่านให้จบจะได้คำตอบ https://t.me/DrAtapolFC/256 https://atapol616246.substack.com/p/sars-cov-2 ✍️ประสิทธิภาพของวัคซีนไฟเซอร์ที่เอามาฉีดเด็ก https://t.me/DrAtapolFC/261 https://atapol616246.substack.com/p/b96 ✍️บริษัท​ไฟเซอร์​ ไม่ได้ทดสอบว่า​ วัคซีน​ของตน​​ป้องกัน​การติดเชื้อ​ได้หรือไม่​ ​​ก่อนวางขาย​วัคซีน https://t.me/DrAtapolFC/264 https://atapol616246.substack.com/p/e7a ✍️รัฐสภาสหราชอาณาจักรอังกฤษเริ่มการสอบสวนความปลอดภัยของวัคซีน https://t.me/DrAtapolFC/270 https://atapol616246.substack.com/p/e1c ✍️ตอบ สธ กรณี excess death https://t.me/DrAtapolFC/278 https://atapol616246.substack.com/p/excess-death-45f ✍️ใบกำกับยาของวัคซีนไฟเซอร์ Comirnaty ฝาสีแดง สำหรับเด็กเล็กอยู่ที่ไหน? ทำไมไม่เปิดเผย? https://t.me/DrAtapolFC/289 https://atapol616246.substack.com/p/comirnaty ✍️Infection Fatality Rate อัตราเสียชีวิตในผู้ที่ติดเชื้อโควิด https://t.me/DrAtapolFC/295 https://atapol616246.substack.com/p/infection-fatality-rate ✍️วัคซีนสำหรับเด็กจำเป็นแค่ไหน https://t.me/DrAtapolFC/183 https://youtu.be/jbccrBNKpMI https://atapol616246.substack.com/p/1a6 ✍️วัคซีนไฟเซอร์ทำให้เกิดความผิดปกติของหัวใจมากกว่าที่อ้าง https://t.me/DrAtapolFC/184 https://atapol616246.substack.com/p/674 ✍️ปัญหาหัวใจอักเสบในเด็กจากไฟเซอร์ https://t.me/DrAtapolFC/186 https://open.substack.com/pub/atapol616246/p/a48?utm_campaign=post&utm_medium=web ✍️สถิติที่ใช้ในการประเมินประสิทธิภาพของวัคซีน[1],[2] https://t.me/DrAtapolFC/187 https://atapol616246.substack.com/p/12 ✍️คนที่ตายเพราะโควิด ไม่ได้ตายเพราะติดเชื้อ https://t.me/DrAtapolFC/190 https://atapol616246.substack.com/p/--1f4 ✍️ไขข้อสงสัยเรื่องภูมิคุ้มกันกับวัคซีน https://t.me/DrAtapolFC/191 https://atapol616246.substack.com/p/cd0 ✍️EUA คืออะไร ต่างจากการขึ้นทะเบียนยาตามปกติอย่างไร https://t.me/DrAtapolFC/114 https://atapol616246.substack.com/p/eua- ✍️นพ.อรรถพล ให้สัมภาษณ์ จส 100 เรื่องวัคซีน 16ก.ย.2565 https://t.me/DrAtapolFC/194 https://open.substack.com/pub/atapol616246/p/100?utm_campaign=post&utm_medium=web https://atapol616246.substack.com/p/100 ✍️คำถามเกี่ยวกับมาตรฐานในการแนะนำแนวทางการรักษาโควิดของกรมการแพทย์ https://t.me/DrAtapolFC/195 https://atapol616246.substack.com/p/caf ✍️ผลเสียของหน้ากากต่อพัฒนาการของเด็ก https://t.me/DrAtapolFC/197 https://atapol616246.substack.com/p/d36 ✍️มาตรการโควิด ทำให้มีผู้เสียชีวิต เพิ่มมากขึ้น https://t.me/DrAtapolFC/199 https://atapol616246.substack.com/p/db2 ✍️เมื่อศูนย์ต้านข่าวปลอม ปล่อยข่าวปลอมซะเอง https://t.me/DrAtapolFC/213 https://atapol616246.substack.com/p/61b ✍️EUA ของไทย หรือการอนุญาตผลิตภัณฑ์ยาแผนปัจจุบันสำหรับมนุษย์แบบมีเงื่อนไขในสถานการณ์ฉุกเฉินที่มีการระบาดใหญ่ของโรค https://t.me/DrAtapolFC/215 https://atapol616246.substack.com/p/eua ✍️Excess Death ทำไมคนตายมากขึ้น? https://t.me/DrAtapolFC/224 https://atapol616246.substack.com/p/excess-death ✍️ทำไมคนไทยตายมากขึ้น Excess death ในหลายประเทศทั่วโลก https://t.me/DrAtapolFC/234 https://open.substack.com/pub/atapol616246/p/00d?utm_campaign=post&utm_medium=web https://atapol616246.substack.com/p/00d ✍️เหตุผล ๑๐ ประการที่ ไม่ ควรฉีดวัคซีน mRNA ให้เด็กๆ https://t.me/DrAtapolFC/236 https://atapol616246.substack.com/p/mrna ✍️การทดลองที่เอามาใช้ในการพิจารณาอนุญาตให้ฉีดไฟเซอร์ ในเด็กเล็ก 6 เดือนถึง 5 ปี https://t.me/DrAtapolFC/5 https://cmhealthlibertyrights.blogspot.com/2022/03/rna-mrna.html ✍️แอนตี้บอดี้ IgG กับ IgA ต่างกันอย่างไร https://t.me/DrAtapolFC/4 https://atapol616246.substack.com/p/igg-iga?r=1g73ro&utm_campaign=post&utm_medium=web&triedRedirect=true ✍️รายงานของวุฒิสภาอเมริกันระบุว่า เชื้อโควิดไม่ได้มาจากธรรมชาติ https://t.me/DrAtapolFC/237 https://atapol616246.substack.com/p/5dc ✍️งานวิจัยจากเคมปริดจ์ พบว่าบูสเตอร์ทำให้ภูมิคุ้มกันตก!! https://t.me/DrAtapolFC/238 https://atapol616246.substack.com/p/7c6 ✍️Excess death เดือนตุลา 65 คนไทยตายมากกว่าตุลา 64 !!! https://t.me/DrAtapolFC/241 https://atapol616246.substack.com/p/excess-death-65-64 ✍️ต้นกำเนิดของเชื้อไวรัสโควิด ซารส์โควีทู (SARS CoV2) https://t.me/DrAtapolFC/249 https://atapol616246.substack.com/p/sars-cov2 ✍️ไวรัสโควิด (ซาร์สคอฟ ทู, SARS-CoV 2) เกิดจากฝีมือมนุษย์ไหม? อ่านให้จบจะได้คำตอบ https://t.me/DrAtapolFC/256 https://atapol616246.substack.com/p/sars-cov-2 ✍️ประสิทธิภาพของวัคซีนไฟเซอร์ที่เอามาฉีดเด็ก https://t.me/DrAtapolFC/261 https://atapol616246.substack.com/p/b96 ✍️บริษัท​ไฟเซอร์​ ไม่ได้ทดสอบว่า​ วัคซีน​ของตน​​ป้องกัน​การติดเชื้อ​ได้หรือไม่​ ​​ก่อนวางขาย​วัคซีน https://t.me/DrAtapolFC/264 https://atapol616246.substack.com/p/e7a ✍️รัฐสภาสหราชอาณาจักรอังกฤษเริ่มการสอบสวนความปลอดภัยของวัคซีน https://t.me/DrAtapolFC/270 https://atapol616246.substack.com/p/e1c ✍️ตอบ สธ กรณี excess death https://t.me/DrAtapolFC/278 https://atapol616246.substack.com/p/excess-death-45f ✍️ใบกำกับยาของวัคซีนไฟเซอร์ Comirnaty ฝาสีแดง สำหรับเด็กเล็กอยู่ที่ไหน? ทำไมไม่เปิดเผย? https://t.me/DrAtapolFC/289 https://atapol616246.substack.com/p/comirnaty ✍️Infection Fatality Rate อัตราเสียชีวิตในผู้ที่ติดเชื้อโควิด https://t.me/DrAtapolFC/295 https://atapol616246.substack.com/p/infection-fatality-rate มีต่อ

Google ได้ประกาศเปิดตัว AI Futures Fund ซึ่งเป็นโครงการที่มุ่งเน้นการสนับสนุน สตาร์ทอัพที่พัฒนาเทคโนโลยี AI โดยให้การลงทุน, ความร่วมมือทางเทคนิค และการเข้าถึง โมเดล AI ล่าสุดจาก Google DeepMind เช่น Gemini, Imagen และ Veo ✅ Google จะลงทุนและร่วมมือกับสตาร์ทอัพที่พัฒนา AI - ให้การสนับสนุน ทั้งด้านเงินทุน, ทรัพยากร และความเชี่ยวชาญทางเทคนิค ✅ สตาร์ทอัพที่เข้าร่วมจะได้รับสิทธิ์เข้าถึงโมเดล AI จาก Google DeepMind - รวมถึง Gemini, Imagen และ Veo ✅ ตัวอย่างสตาร์ทอัพที่เข้าร่วมโครงการ - Viggle ใช้ Gemini, Imagen และ Veo เพื่อสร้างแพลตฟอร์ม AI meme-making - Toonsutra ใช้ Gemini เพื่อแปลเนื้อหาดิจิทัลคอมิกเป็นหลายภาษา ✅ ผู้เข้าร่วมสามารถทำงานร่วมกับนักวิจัย, ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ และวิศวกรจาก Google - ได้รับ คำแนะนำจากผู้เชี่ยวชาญด้านตลาดและเทคโนโลยี ✅ Google Cloud จะให้เครดิตและการสนับสนุนทางเทคนิคแก่สตาร์ทอัพที่ผ่านการคัดเลือก - ช่วยให้ สามารถพัฒนาและขยายโครงการ AI ได้เร็วขึ้น ✅ สตาร์ทอัพที่ได้รับเลือกสามารถขอรับเงินลงทุนโดยตรงจาก Google - เพื่อช่วยให้ สามารถเติบโตและขยายการพัฒนา AI ได้อย่างรวดเร็ว https://www.neowin.net/news/google-says-it-will-support-ai-focused-startups-through-the-ai-futures-fund/

Google ได้เปิดตัว ฟีเจอร์ใหม่ใน Google Vids ที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถ สร้างคลิปวิดีโอแบบกำหนดเองโดยใช้ AI ผ่าน Veo 2 ซึ่งเป็นโมเดล AI สำหรับวิดีโอที่พัฒนาโดย Google DeepMind Veo 2 มีความสามารถในการ สร้างวิดีโอที่มีคุณภาพสูงและสมจริง โดยมีการควบคุมกล้องที่ดีขึ้น และสามารถ สร้างคลิปที่มีความยาวสูงสุด 8 วินาที ที่ความละเอียด 720p และ 24 FPS ✅ Google Vids รองรับการสร้างคลิปวิดีโอแบบกำหนดเองโดยใช้ AI - ใช้ Veo 2 ซึ่งเป็นโมเดล AI สำหรับวิดีโอที่พัฒนาโดย Google DeepMind - ช่วยให้ ผู้ใช้สามารถเพิ่มองค์ประกอบภาพที่ไม่ต้องใช้เครื่องมือสร้างวิดีโอแยกต่างหาก ✅ Veo 2 มีความสามารถในการสร้างวิดีโอที่มีคุณภาพสูงและสมจริง - มีการควบคุมกล้องที่ดีขึ้น - สามารถ สร้างคลิปที่มีความยาวสูงสุด 8 วินาที ✅ การใช้งานฟีเจอร์นี้ไม่มีค่าใช้จ่ายเพิ่มเติมสำหรับผู้ใช้ที่มีแผน Google Workspace ที่รองรับ - รองรับแผน Business Standard, Business Plus, Enterprise Standard, Enterprise Plus และอื่น ๆ - ผู้ใช้แผน Business Starter และ Nonprofit สามารถใช้ฟีเจอร์นี้ได้จนถึง 31 พฤษภาคม 2026 ✅ การสร้างคลิปวิดีโอสามารถทำได้ง่าย ๆ ผ่าน Vids Editor - มีไอคอน "Generate video" ในแถบด้านขวา - ผู้ใช้สามารถ พิมพ์คำอธิบายและกด "Create" เพื่อสร้างตัวอย่างวิดีโอ ✅ ฟีเจอร์นี้กำลังทยอยเปิดให้ใช้งานใน Rapid Release และ Scheduled Release domains - คาดว่าจะ เปิดให้ใช้งานเต็มรูปแบบภายใน 14 วัน ‼️ ฟีเจอร์นี้รองรับเฉพาะภาษาอังกฤษในการสร้างวิดีโอ - แม้ว่า Google Vids จะรองรับหลายภาษา แต่ AI สำหรับวิดีโอสามารถทำงานได้เฉพาะกับคำสั่งภาษาอังกฤษ ‼️ การสร้างวิดีโอมีข้อจำกัดด้านความละเอียดและระยะเวลาของคลิป - คลิปที่สร้างขึ้น มีความละเอียด 720p และความยาวสูงสุด 8 วินาที https://www.neowin.net/news/you-can-now-generate-custom-video-clips-in-google-vids-with-veo-2/

บทความนี้กล่าวถึง AI Chatbots และความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นจากการพึ่งพา AI มากเกินไป โดยนักวิจัยจาก Oxford Internet Institute และ Google DeepMind เตือนว่า AI assistants อาจกลายเป็นสิ่งที่ขาดไม่ได้ในชีวิตของผู้คน ซึ่งอาจส่งผลกระทบต่อสุขภาพจิตและพฤติกรรมทางสังคม นอกจากนี้ ยังมีตัวอย่างของแอป Botify AI ที่ถูกวิจารณ์อย่างหนักเนื่องจากมี อวตารของนักแสดงหนุ่มสาวที่แชร์ภาพ "ร้อนแรง" ในแชทที่มีเนื้อหาเชิงชู้สาว รวมถึงแอป Grindr ที่กำลังพัฒนา AI partners ที่สามารถจีบ, ส่งข้อความเชิงชู้สาว และสร้างความสัมพันธ์ดิจิทัลกับผู้ใช้ที่จ่ายเงิน ✅ AI assistants อาจกลายเป็นสิ่งที่ขาดไม่ได้ในชีวิตของผู้คน - นักวิจัยเตือนว่า AI อาจมีผลกระทบต่อสุขภาพจิตและพฤติกรรมทางสังคม - AI ที่ออกแบบมาเพื่อสร้างความสัมพันธ์ทางอารมณ์อาจทำให้ผู้ใช้ รู้สึกผูกพันมากเกินไป ✅ ตัวอย่างของ AI ที่มีเนื้อหาเชิงชู้สาว - Botify AI ถูกวิจารณ์เนื่องจากมี อวตารของนักแสดงที่แชร์ภาพ "ร้อนแรง" - Grindr กำลังพัฒนา AI partners ที่สามารถจีบและสร้างความสัมพันธ์ดิจิทัล ✅ ความท้าทายในการกำกับดูแล AI - ปัจจุบัน AI ที่สร้างความสัมพันธ์ทางอารมณ์ ยังไม่มีข้อบังคับที่ชัดเจน - นักวิจัยเรียกร้องให้มี มาตรการกำกับดูแลเพื่อป้องกันผลกระทบทางจิตใจ ✅ แนวโน้มของการพัฒนา AI ในอนาคต - AI อาจถูกนำมาใช้ใน การให้คำปรึกษาทางจิตวิทยาและการสนับสนุนทางอารมณ์ - นักพัฒนาอาจต้อง ออกแบบ AI ให้มีความสมดุลระหว่างความเป็นมิตรและความเป็นกลาง https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/05/03/opinion-ai-chatbots-want-you-hooked---maybe-too-hooked

TSMC ได้เปิดเผยแผนการพัฒนาโปรเซสเซอร์แบบ multi-chiplet ที่มีขนาดใหญ่และทรงพลังที่สุดในโลก โดยใช้เทคโนโลยี CoWoS-L ซึ่งสามารถรองรับ interposer ขนาดใหญ่ถึง 7,885 mm² และใช้ substrate ขนาด 120×150 mm ซึ่งใหญ่กว่ากล่อง CD ทั่วไป การออกแบบนี้ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการประมวลผลได้ถึง 40 เท่า เมื่อเทียบกับโปรเซสเซอร์มาตรฐาน โปรเซสเซอร์เหล่านี้ถูกออกแบบมาเพื่อรองรับการใช้งานในศูนย์ข้อมูลและ AI ที่ต้องการประสิทธิภาพสูง โดยมีการใช้ HBM4 memory stacks และ SoICs ที่ช่วยเพิ่มความเร็วและลดการใช้พลังงาน นอกจากนี้ TSMC ยังได้พัฒนาเทคโนโลยีการจัดการพลังงานที่สามารถรองรับการใช้พลังงานระดับ kilowatt-class เพื่อเพิ่มความเสถียรและประสิทธิภาพของระบบ ✅ การใช้เทคโนโลยี CoWoS-L - รองรับ interposer ขนาดใหญ่ถึง 7,885 mm² - ใช้ substrate ขนาด 120×150 mm ซึ่งใหญ่กว่ากล่อง CD ✅ การเพิ่มประสิทธิภาพการประมวลผล - เพิ่มประสิทธิภาพการประมวลผลได้ถึง 40 เท่าเมื่อเทียบกับโปรเซสเซอร์มาตรฐาน - ใช้ HBM4 memory stacks และ SoICs เพื่อเพิ่มความเร็วและลดการใช้พลังงาน ✅ การจัดการพลังงานระดับ kilowatt-class - ใช้ monolithic power management ICs (PMICs) และ embedded deep trench capacitors (eDTC) - ช่วยลดความต้านทานและเพิ่มความเสถียรของระบบ ✅ การตอบสนองต่อความต้องการในตลาด AI - โปรเซสเซอร์เหล่านี้ถูกออกแบบมาเพื่อรองรับการใช้งานในศูนย์ข้อมูลและ AI https://www.tomshardware.com/tech-industry/tsmc-mulls-massive-1000w-class-multi-chiplet-processors-with-40x-the-performance-of-standard-models