🐶 “SnoutCover – นวัตกรรมรักแท้เพื่อช่วยสุนัขจากโรค DLE” เมื่อ Billie ถูกวินิจฉัยว่าเป็นโรค DLE ซึ่งทำให้ระบบภูมิคุ้มกันโจมตีเซลล์ที่จมูก อาการเริ่มจากการสูญเสียสีผิว กลายเป็นแผลและเจ็บปวดทุกครั้งที่สัมผัส แม้การรักษาด้วยยาขี้ผึ้งและครีมกันแดดจะถูกแนะนำ แต่ก็ไม่สามารถใช้ได้จริง เพราะสุนัขมักเลียออกทันที และการป้องกันด้วยผ้าหรือการกักให้อยู่ในบ้านก็ทำให้คุณภาพชีวิตลดลง เจ้าของจึงเริ่มออกแบบอุปกรณ์ใหม่ด้วยเครื่องพิมพ์ 3D โดยผ่านการทดลองหลายครั้ง ตั้งแต่รุ่นแรกที่ใช้ PLA จนถึงรุ่นที่ 6 ที่เปลี่ยนเป็น TPU เพื่อความยืดหยุ่นและสบาย ต่อมาได้เพิ่มช่องระบายอากาศ ปรับสายรัด และทำให้ครอบจมูกมีความทนทานมากขึ้น จนได้รุ่นที่ใช้งานได้จริงและ Billie ยอมใส่โดยไม่รำคาญ ผลลัพธ์คือภายใน 5 เดือน Billie หายจากอาการทั้งหมด: เลือดหยุดไหล, แผลหาย, สีผิวกลับมา และเนื้อเยื่อจมูกกลับเป็นปกติ เธอกลับมาเล่นสนุก วิ่งเล่น และใช้ชีวิตอย่างมีความสุขอีกครั้ง เจ้าของจึงเผยแพร่แบบพิมพ์ SnoutCover ให้ฟรีบน MakerWorld เพื่อให้เจ้าของสุนัขคนอื่น ๆ ที่เจอปัญหาเดียวกันสามารถนำไปใช้ได้ 📌 สรุปเป็นหัวข้อ ✅ ปัญหาที่ Billie เผชิญ ➡️ โรค DLE ทำให้จมูกสูญเสียสีผิวและเกิดแผล ➡️ การรักษาด้วยยาขี้ผึ้งและครีมกันแดดไม่ได้ผลเพราะถูกเลียออก ➡️ การใช้ผ้าปิดหรือกักอยู่ในบ้านลดคุณภาพชีวิต ✅ การออกแบบ SnoutCover ➡️ ใช้เครื่องพิมพ์ 3D ทดลองหลายรุ่น ➡️ เปลี่ยนวัสดุเป็น TPU เพื่อความยืดหยุ่นและสบาย ➡️ เพิ่มช่องระบายอากาศและสายรัดปรับได้ ✅ ผลลัพธ์การรักษา ➡️ เดือน 1: เลือดหยุดไหล ➡️ เดือน 2: แผลเริ่มลดลง ➡️ เดือน 3: สีผิวเริ่มกลับมา ➡️ เดือน 5: จมูกกลับมาเป็นปกติและสุขภาพดี ‼️ ข้อควรระวัง ⛔ SnoutCover ไม่ได้ปรับขนาดอัตโนมัติ ต้องใช้การปรับสเกลในซอฟต์แวร์พิมพ์ 3D ⛔ การใช้วัสดุอื่นที่ไม่ใช่ TPU อาจทำให้สุนัขไม่สบายหรือเกิดการบาดเจ็บ ⛔ ต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่าอุปกรณ์ไม่ปิดกั้นการหายใจหรือการกินน้ำ https://snoutcover.com/billie-story

🤖 การใช้ AI พุ่งสูง แต่การกำกับยังตามไม่ทัน รายงานเผยว่า 83% ขององค์กรใช้ AI ในการดำเนินงานประจำวัน แต่มีเพียง 13% ที่มีการตรวจสอบการจัดการข้อมูลอย่างเข้มงวด สิ่งนี้สะท้อนถึงช่องว่างระหว่างการนำ AI มาใช้กับการสร้างระบบกำกับดูแลที่เหมาะสม องค์กรส่วนใหญ่ยังใช้โมเดลการจัดการตัวตนแบบมนุษย์ ซึ่งไม่สามารถรองรับความเร็วและขอบเขตการทำงานของ AI ได้ 🕵️‍♂️ Shadow Identity: ตัวตนใหม่ที่ไม่เคยหลับ AI ถูกเปรียบเสมือน “ตัวตนใหม่” ที่ทำงานตลอดเวลาและเข้าถึงข้อมูลได้มากกว่ามนุษย์ ผลสำรวจพบว่า สองในสามขององค์กรตรวจพบว่า AI เข้าถึงข้อมูลที่ละเอียดอ่อนเกินสิทธิ์ และ 23% ไม่มีการควบคุม Prompt หรือ Output เลย โดยเฉพาะ Autonomous AI Agents ที่ถูกมองว่าเป็นระบบที่ยากที่สุดในการรักษาความปลอดภัย ⚠️ ความเสี่ยงและความไม่พร้อม 💠 57% ขององค์กรไม่สามารถบล็อกการกระทำที่เสี่ยงของ AI ได้แบบ Real-Time 💠 เกือบครึ่งไม่มีการตรวจสอบการใช้งาน AI เลย และอีกหนึ่งในสามมีเพียงการตรวจสอบขั้นพื้นฐาน 💠 เพียง 7% มีทีมกำกับดูแล AI โดยเฉพาะ และ 11% รู้สึกว่าพร้อมต่อกฎระเบียบใหม่ สิ่งนี้ทำให้หลายองค์กรไม่รู้ว่า AI กำลังทำงานที่ไหน และกำลังเข้าถึงข้อมูลใดอยู่ 🔑 แนวทางที่รายงานแนะนำ รายงานเรียกร้องให้มีการเปลี่ยนไปสู่ Data-Centric AI Oversight โดยเน้น 💠 การค้นหาการใช้งาน AI อย่างต่อเนื่อง 💠 การตรวจสอบ Prompt และ Output แบบ Real-Time 💠 การสร้างนโยบายตัวตนที่มอง AI เป็น Actor แยกต่างหาก พร้อมกำหนดสิทธิ์ตามความอ่อนไหวของข้อมูล 📌 สรุปเป็นหัวข้อ ✅ การใช้ AI ในองค์กร ➡️ 83% ใช้ AI ในงานประจำวัน ➡️ มีเพียง 13% ที่ตรวจสอบการจัดการข้อมูลอย่างเข้มงวด ✅ Shadow Identity ➡️ AI กลายเป็นตัวตนใหม่ที่ทำงานตลอดเวลา ➡️ 2 ใน 3 องค์กรพบว่า AI เข้าถึงข้อมูลเกินสิทธิ์ ➡️ 23% ไม่มีการควบคุม Prompt หรือ Output ✅ ความเสี่ยงที่พบ ➡️ 57% ไม่สามารถบล็อกการกระทำเสี่ยงของ AI ได้แบบ Real-Time ➡️ เกือบครึ่งไม่มีการตรวจสอบการใช้งาน AI ➡️ เพียง 7% มีทีมกำกับดูแล AI โดยเฉพาะ ✅ แนวทางแก้ไขที่แนะนำ ➡️ ใช้ Data-Centric AI Oversight ➡️ ตรวจสอบ Prompt และ Output แบบ Real-Time ➡️ กำหนดสิทธิ์การเข้าถึงตามความอ่อนไหวของข้อมูล ‼️ คำเตือนด้านความปลอดภัย ⛔ หากไม่กำกับดูแล AI อาจเกิด Shadow Identity ที่เข้าถึงข้อมูลโดยไม่ถูกตรวจสอบ ⛔ การละเลยการตรวจสอบ Prompt และ Output เสี่ยงต่อการรั่วไหลของข้อมูล ⛔ การไม่เตรียมพร้อมต่อกฎระเบียบใหม่ อาจทำให้องค์กรถูกลงโทษหรือเสียความน่าเชื่อถือ https://securityonline.info/ai-adoption-surges-while-governance-lags-report-warns-of-growing-shadow-identity-risk/

⚡ Amazon เร่งเครื่องในสนาม ASIC Amazon ประกาศเปิดตัว Trainium3 UltraServers ที่สามารถรวมชิปได้สูงสุดถึง 144 ตัวในคลัสเตอร์เดียว ทำให้ได้ ประสิทธิภาพสูงขึ้น 4.4 เท่า และ ประสิทธิภาพพลังงานมากขึ้น 4 เท่า เมื่อเทียบกับรุ่นก่อนหน้า พร้อมทั้งเพิ่มแบนด์วิดท์หน่วยความจำเกือบ 4 เท่า ถือเป็นการยกระดับครั้งใหญ่ในตลาดชิป AI 🔧 เทคโนโลยีใหม่ใน Trainium3 และ Trainium4 Trainium3 UltraServers มาพร้อม NeuronSwitch-v1 ซึ่งเป็นเทคโนโลยีเชื่อมต่อใหม่ที่คล้ายกับ NVLink ของ NVIDIA แต่พัฒนาโดย Amazon เอง โดยสามารถขยายการเชื่อมต่อไปถึง 1 ล้านชิปในคลัสเตอร์เดียว เพื่อรองรับการฝึกโมเดลขนาด “trillion-token datasets” ในขณะเดียวกัน Amazon ยังเผยข้อมูลของ Trainium4 ASICs ที่มี ประสิทธิภาพ FP4 สูงขึ้น 6 เท่า และเพิ่มสเปกหน่วยความจำอย่างมหาศาล อีกทั้งยังรองรับ NVIDIA NVLink เพื่อให้ลูกค้าสามารถผสมผสานการใช้งานกับระบบของ NVIDIA ได้ง่ายขึ้น 🌍 ผลกระทบต่ออุตสาหกรรม การเปิดตัวนี้ทำให้ Amazon กลายเป็นคู่แข่งที่จริงจังในตลาดชิป AI ซึ่งก่อนหน้านี้ถูกครองโดย NVIDIA และ Google TPU การที่ Amazonสามารถเชื่อมต่อระบบเข้ากับ NVLink ได้ ทำให้ลูกค้าที่มีโครงสร้างพื้นฐานเดิมสามารถขยายระบบโดยไม่ต้องเปลี่ยนใหม่ทั้งหมด นอกจากนี้บริษัทอย่าง Anthropic รายงานว่าต้นทุนการฝึกโมเดลลดลงอย่างมากเมื่อใช้ Trainium 📊 มุมมองในอนาคต Amazon แสดงให้เห็นว่า “all in” กับการพัฒนา ASIC เพื่อรองรับความต้องการด้าน AI ที่เติบโตอย่างรวดเร็ว หาก Trainium4 สามารถพิสูจน์ประสิทธิภาพได้จริง อาจทำให้ตลาดชิป AI มีการแข่งขันที่ดุเดือดมากขึ้น และลดการพึ่งพา NVIDIA ในระยะยาว 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ Trainium3 UltraServers เปิดตัวพร้อมประสิทธิภาพสูงกว่าเดิม 4.4 เท่า ➡️ รวมได้สูงสุด 144 ชิปในคลัสเตอร์เดียว ✅ NeuronSwitch-v1 เชื่อมต่อได้ถึง 1 ล้านชิป ➡️ รองรับการฝึกโมเดล trillion-token datasets ✅ Trainium4 ASICs มี FP4 performance สูงขึ้น 6 เท่า ➡️ เพิ่มสเปกหน่วยความจำและรองรับ NVIDIA NVLink ✅ Anthropic รายงานว่าต้นทุนการฝึกโมเดลลดลง ➡️ แสดงถึงความคุ้มค่าของ Trainium ‼️ การแข่งขันในตลาดชิป AI รุนแรงขึ้น ⛔ NVIDIA และ Google TPU ต้องเผชิญแรงกดดันจาก Amazon ‼️ ลูกค้าที่ไม่ปรับตัวอาจเสียโอกาสในการลดต้นทุน ⛔ การไม่ใช้ระบบที่รองรับ NVLink อาจทำให้ขยายโครงสร้างยากขึ้น https://wccftech.com/amazon-is-all-in-in-the-race-for-a-competitive-asic-portfolio/

⚙️ MediaTek ร่วมพัฒนา Google TPU v7 เพื่อยกระดับ Dimensity 9600 MediaTek ได้เข้าร่วมในโครงการพัฒนา Google TPU v7 Ironwood ซึ่งถูกมองว่าเป็นคู่แข่งโดยตรงกับ NVIDIA Blackwell GPUs โดย MediaTek มีบทบาทสำคัญในการออกแบบ I/O modules ของ TPU รุ่นนี้ เพื่อให้การสื่อสารระหว่างโปรเซสเซอร์และอุปกรณ์รอบข้างมีประสิทธิภาพสูงขึ้น การมีส่วนร่วมครั้งนี้ไม่เพียงสร้างรายได้มหาศาลให้กับ MediaTek แต่ยังเปิดโอกาสให้บริษัทนำประสบการณ์ไปปรับใช้กับชิปสมาร์ทโฟนรุ่นใหม่อย่าง Dimensity 9600 สถาปัตยกรรมของ TPU v7 ใช้ dual-chiplet design ที่ประกอบด้วย TensorCore, Vector Processing Unit (VPU), Matrix Multiply Unit (MXU) และ SparseCores พร้อมหน่วยความจำ HBM ขนาด 96GB เชื่อมต่อกันด้วย die-to-die interconnect ที่เร็วกว่าเดิมถึง 6 เท่า และสามารถขยายเป็นระบบ superpod ที่มีมากกว่า 9,000 ชิปเพื่อรองรับงาน AI ขนาดใหญ่ สำหรับ Dimensity 9600 แม้จะเป็น Application Processor (AP) ที่แตกต่างจาก ASIC อย่าง TPU แต่ MediaTek สามารถนำแนวคิดจากการทำงานร่วมกับ Google มาปรับใช้ เช่น กลยุทธ์ power gating ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น, การปรับปรุง voltage scaling และ การจัดการ clock-gating เพื่อยืดอายุแบตเตอรี่และลดการใช้พลังงาน ซึ่งถือเป็นการยกระดับชิปมือถือให้แข่งขันได้ในตลาดที่เน้น AI และประสิทธิภาพพลังงาน การร่วมมือครั้งนี้ยังสะท้อนถึงการเปลี่ยนแปลงในตลาดเซมิคอนดักเตอร์ ที่บริษัทผู้ผลิตสมาร์ทโฟนเริ่มมีบทบาทในโครงสร้างพื้นฐาน AI ขนาดใหญ่ ซึ่งอาจทำให้ MediaTek ก้าวขึ้นมาเป็นผู้เล่นสำคัญในตลาด AI chips ในอนาคต 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ MediaTek มีบทบาทใน Google TPU v7 Ironwood ➡️ ออกแบบ I/O modules เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการสื่อสาร ➡️ คาดว่าจะสร้างรายได้กว่า 4 พันล้านดอลลาร์ ✅ สถาปัตยกรรม TPU v7 ที่ล้ำสมัย ➡️ Dual-chiplet design พร้อม TensorCore, VPU, MXU และ SparseCores ➡️ ใช้ HBM 96GB และ interconnect ที่เร็วกว่าเดิม 6 เท่า ✅ ผลต่อ Dimensity 9600 ➡️ ปรับปรุง power gating และ voltage scaling ➡️ clock-gating ที่ดีขึ้นเพื่อยืดอายุแบตเตอรี่ ‼️ ข้อควรระวังและความท้าทาย ⛔ ASIC และ AP มีโครงสร้างต่างกัน ทำให้ไม่สามารถนำประสบการณ์มาใช้ได้ทั้งหมด ⛔ การแข่งขันกับ NVIDIA และ Qualcomm ในตลาด AI chips ยังเข้มข้น ⛔ การพัฒนาเทคโนโลยีใหม่อาจเพิ่มต้นทุนการผลิตและความเสี่ยงด้านซัพพลายเชน https://wccftech.com/mediateks-work-on-the-google-tpu-v7-to-boost-dimensity-9600s-efficiency/

🖥️ Raspberry Pi 5 รุ่นใหม่ มาพร้อม RAM 1GB ราคาเพียง $45 Raspberry Pi ประกาศเปิดตัวรุ่นใหม่ของ Raspberry Pi 5 ที่มาพร้อม RAM 1GB เพื่อเพิ่มความยืดหยุ่นให้กับผู้ใช้ที่ต้องการบอร์ดราคาประหยัดสำหรับงานทดลองและโครงการโอเพนซอร์ส โดยรุ่นนี้ยังคงใช้ Broadcom BCM2712 พร้อมซีพียู quad-core Arm Cortex-A76 ความเร็ว 2.4GHz เช่นเดียวกับรุ่น RAM ที่สูงกว่า การเปิดตัวครั้งนี้ทำให้ Raspberry Pi 5 มีตัวเลือก RAM ครบตั้งแต่ 1GB, 2GB, 4GB, 8GB ไปจนถึง 16GB ตอบโจทย์ทั้งผู้ใช้ทั่วไป นักพัฒนา และผู้ที่ต้องการประสิทธิภาพสูงสำหรับงานเฉพาะทาง เช่น การประมวลผลภาพหรือการจำลองระบบเสมือน ขณะเดียวกัน Raspberry Pi ยังประกาศปรับขึ้นราคาของบางรุ่นเพื่อรับมือกับต้นทุนหน่วยความจำที่สูงขึ้น ในด้านสเปกเพิ่มเติม Raspberry Pi 5 รองรับ dual 4Kp60 HDMI output, VideoCore VII GPU ที่รองรับ Vulkan 1.3 และ OpenGL ES 3.1a รวมถึง PCIe slot สำหรับการขยายอุปกรณ์เสริม นอกจากนี้ยังมี HEVC decoder ที่รองรับการเล่นวิดีโอ 4Kp60 ทำให้บอร์ดเล็ก ๆ นี้สามารถใช้งานได้ทั้งในงานมัลติมีเดียและการพัฒนาเชิงลึก แม้การเปิดตัวรุ่น RAM ต่ำจะช่วยให้ผู้ใช้เข้าถึง Raspberry Pi ได้ง่ายขึ้น แต่การปรับขึ้นราคาของรุ่นอื่น ๆ เช่น Raspberry Pi 4 และ Raspberry Pi 5 รุ่น RAM สูง อาจสร้างแรงกดดันต่อผู้ใช้ที่ต้องการประสิทธิภาพมากขึ้น ถือเป็นการสะท้อนถึงสถานการณ์ตลาดหน่วยความจำที่ตึงตัวในปี 2026 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ การเปิดตัวรุ่นใหม่ ➡️ Raspberry Pi 5 รุ่น RAM 1GB ราคา $45 ➡️ ใช้ซีพียู Broadcom BCM2712 Cortex-A76 2.4GHz ✅ ตัวเลือก RAM ที่หลากหลาย ➡️ มีตั้งแต่ 1GB, 2GB, 4GB, 8GB จนถึง 16GB ➡️ รองรับการใช้งานตั้งแต่ทั่วไปจนถึงงานประสิทธิภาพสูง ✅ สเปกเด่นของ Raspberry Pi 5 ➡️ Dual 4Kp60 HDMI output และ VideoCore VII GPU ➡️ รองรับ Vulkan 1.3, OpenGL ES 3.1a และ HEVC decoder ➡️ มี PCIe slot สำหรับขยายอุปกรณ์เสริม ‼️ ข้อควรระวังและผลกระทบ ⛔ ราคาของ Raspberry Pi 4 และ 5 รุ่น RAM สูงถูกปรับขึ้น ⛔ ตลาดหน่วยความจำตึงตัว อาจกระทบต่อผู้ใช้ที่ต้องการประสิทธิภาพสูง https://9to5linux.com/raspberry-pi-5-single-board-computer-now-available-with-1gb-ram-for-45-usd

🚀 ดาต้าเซ็นเตอร์ในอวกาศ: ไอเดียที่แย่ที่สุดของยุค AI บทความนี้เขียนโดยอดีตวิศวกร/นักวิทยาศาสตร์ NASA ที่มีปริญญาเอกด้านอิเล็กทรอนิกส์อวกาศ และเคยทำงานที่ Google มา 10 ปี รวมถึงส่วนของ Cloud ที่รับผิดชอบการติดตั้ง AI capacity ท่านได้ออกมาเตือนว่าแนวคิดการสร้างดาต้าเซ็นเตอร์ในอวกาศที่บริษัท AI หลายแห่งกำลังพิจารณาร่วมกับบริษัทดาวเทียม เป็นไอเดียที่แย่มากๆ และไม่สมเหตุสมผลเลย สาเหตุหลักมาจากข้อจำกัดพื้นฐานหลายประการ ไม่ว่าจะเป็นเรื่องพลังงาน การระบายความร้อน ความทนทานต่อรังสี และการสื่อสาร ซึ่งทั้งหมดนี้ทำให้อิเล็กทรอนิกส์ที่ใช้ในดาต้าเซ็นเตอร์ โดยเฉพาะ GPU และ TPU สำหรับ AI นั้นเป็นสิ่งที่ตรงข้ามกับสิ่งที่ทำงานได้ดีในอวกาศโดยสิ้นเชิง ตัวอย่างเช่น แผงโซลาร์เซลล์ขนาดใหญ่ที่สุดในอวกาศ (ของสถานีอวกาศนานาชาติ ISS) ที่มีขนาดครึ่งสนามฟุตบอลอเมริกัน สามารถจ่ายไฟได้เพียง 200kW ซึ่งเพียงพอสำหรับ GPU ประมาณ 200 ตัวเท่านั้น ในขณะที่ดาต้าเซ็นเตอร์ของ OpenAI ในนอร์เวย์วางแผนจะติดตั้ง GPU ถึง 100,000 ตัว นอกจากนี้ การระบายความร้อนในอวกาศเป็นฝันร้ายอย่างแท้จริง เพราะไม่มีอากาศให้ระบายความร้อนแบบ convection ได้ ต้องใช้ระบบ radiator panel ขนาดมหึมา ซึ่งระบบระบายความร้อนของ ISS ที่สามารถระบายความร้อนได้ 16kW (เพียงพอสำหรับ GPU 16 ตัว) ต้องใช้แผง radiator ขนาดถึง 42.5 ตารางเมตร ปัญหารังสีในอวกาศยังทำให้ชิปอิเล็กทรอนิกส์ทั่วไปเสียหายได้ง่าย โดย GPU และ TPU ที่ใช้ transistor ขนาดเล็กเป็นพิเศษนั้นเสี่ยงต่อความเสียหายจากรังสีมากที่สุด ชิปที่ออกแบบมาเพื่อใช้ในอวกาศจริงๆ มีประสิทธิภาพเทียบเท่า PowerPC จากปี 2005 เท่านั้น 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ ข้อจำกัดด้านพลังงาน ➡️ แผงโซลาร์เซลล์ขนาดเท่า ISS (2,500 ตร.ม.) ให้พลังงานเพียง 200kW หรือพอสำหรับ GPU 200 ตัว ➡️ ต้องใช้ดาวเทียมขนาด ISS ถึง 500 ดวง เพื่อเทียบเท่าดาต้าเซ็นเตอร์ 100,000 GPU ของ OpenAI ➡️ เครื่องกำเนิดไฟฟ้าจากกัมมันตรังสี (RTG) ให้พลังงานเพียง 50-150W ไม่พอสำหรับ GPU แม้แต่ตัวเดียว ✅ ปัญหาการระบายความร้อน ➡️ ไม่มีอากาศในอวกาศ ทำให้ไม่สามารถระบายความร้อนแบบ convection ได้ ➡️ ต้องใช้ระบบ radiator panel ขนาดใหญ่มาก - ระบบของ ISS ที่ระบายได้ 16kW ต้องใช้พื้นที่ 42.5 ตร.ม. ➡️ สำหรับ GPU 200 ตัว (200kW) ต้องใช้แผง radiator ประมาณ 531 ตร.ม. หรือใหญ่กว่าแผงโซลาร์เซลล์ถึง 2.6 เท่า ‼️ ความเสี่ยงจากรังสีอวกาศ ⛔ GPU/TPU ใช้ transistor ขนาดเล็กมาก ทำให้เสี่ยงต่อ Single-Event Upset (SEU) และ latch-up สูงมาก ⛔ รังสีสามารถทำให้บิตข้อมูลเปลี่ยนแปลง หรือทำให้ชิปเสียหายถาวรได้ ⛔ ชิปที่ออกแบบสำหรับอวกาศจริงๆ มีประสิทธิภาพเทียบเท่า PowerPC จาก 20 ปีก่อนเท่านั้น ⛔ Total dose effects ทำให้ประสิทธิภาพชิปลดลงเรื่อยๆ ตลอดอายุการใช้งาน ‼️ ข้อจำกัดด้านการสื่อสาร ⛔ ดาวเทียมส่วนใหญ่สื่อสารผ่านคลื่นวิทยุได้ไม่เกิน 1Gbps ⛔ เทียบกับ server rack บนโลกที่ใช้ interconnect 100Gbps ขึ้นไป ช้ากว่ามาก ⛔ การใช้เลเซอร์สื่อสารต้องพึ่งพาสภาพอากาศที่ดี ✅ ข้อสรุปจากผู้เชี่ยวชาญ ➡️ ดาต้าเซ็นเตอร์ในอวกาศขนาดเท่าดาวเทียม ISS จะเทียบเท่า server rack เพียง 3 ชุดบนโลกเท่านั้น ➡️ ต้นทุนสูงมหาศาล ประสิทธิภาพต่ำ และยากต่อการดำเนินการอย่างยิ่ง ➡️ เป็นไอเดียที่แย่มากในทางเศรษฐศาสตร์และเทคนิค https://taranis.ie/datacenters-in-space-are-a-terrible-horrible-no-good-idea/

📌🔐🟡 รวมข่าวจากเวบ SecurityOnline 🟡🔐📌 #รวมข่าวIT #20251201 #securityonline 🛡️ GeoServer พบช่องโหว่ร้ายแรง XXE (CVE-2025-58360) เรื่องนี้เป็นการเตือนครั้งใหญ่สำหรับผู้ดูแลระบบที่ใช้ GeoServer ซึ่งเป็นซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์สด้านข้อมูลภูมิสารสนเทศ ช่องโหว่นี้อยู่ในฟังก์ชัน Web Map Service (WMS) ที่เปิดให้ผู้โจมตีสามารถส่งคำสั่ง XML ที่ไม่ถูกกรองอย่างเหมาะสม ผลคือสามารถดึงไฟล์ลับจากเซิร์ฟเวอร์ ทำการ SSRF เพื่อเจาะระบบภายใน หรือแม้แต่ทำให้เซิร์ฟเวอร์ล่มได้ทันที ผู้เชี่ยวชาญแนะนำให้รีบอัปเดตไปยังเวอร์ชันล่าสุดเพื่อปิดช่องโหว่ ไม่เช่นนั้นระบบที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลแผนที่อาจถูกเจาะได้ง่าย 🔗 https://securityonline.info/high-severity-geoserver-flaw-cve-2025-58360-allows-unauthenticated-xxe-for-file-theft-and-ssrf 🕵️ TAG-150 ผู้ให้บริการ Malware-as-a-Service รายใหม่ ใช้ ClickFix หลอกเหยื่อ กลุ่มอาชญากรรมไซเบอร์หน้าใหม่ชื่อ TAG-150 โผล่ขึ้นมาในปี 2025 และสร้างความปั่นป่วนอย่างรวดเร็ว พวกเขาใช้เทคนิค ClickFix ที่หลอกให้ผู้ใช้คิดว่ากำลังทำขั้นตอนยืนยันหรืออัปเดตซอฟต์แวร์ แต่จริง ๆ แล้วคือการบังคับให้เหยื่อรันคำสั่ง PowerShell ที่เป็นมัลแวร์เอง หลังจากนั้นจะถูกติดตั้ง CastleLoader และ CastleRAT ซึ่งให้สิทธิ์ควบคุมเครื่องแบบเต็มรูปแบบ ทั้งการดักคีย์บอร์ด จับภาพหน้าจอ และเปิดเชลล์ระยะไกล ถือเป็นการโจมตีที่เน้นหลอกเหยื่อให้ “แฮ็กตัวเอง” โดยไม่รู้ตัว 🔗 https://securityonline.info/new-maas-operator-tag-150-uses-clickfix-lure-and-custom-castleloader-to-compromise-469-us-devices 💻 แคมเปญ “Contagious Interview” ของเกาหลีเหนือ ปล่อยแพ็กเกจ npm กว่า 200 ตัว นักวิจัยพบว่ากลุ่มแฮ็กเกอร์ที่เชื่อมโยงกับเกาหลีเหนือยังคงเดินหน้าล่าผู้พัฒนาในสายบล็อกเชนและ Web3 พวกเขาใช้วิธีปลอมเป็นการสัมภาษณ์งาน โดยให้ผู้สมัครทำ “แบบทดสอบโค้ด” ซึ่งจริง ๆ แล้วเป็นแพ็กเกจ npm ที่ฝังมัลแวร์ OtterCookie รุ่นใหม่เข้าไป แพ็กเกจเหล่านี้ถูกดาวน์โหลดไปแล้วกว่าหมื่นครั้ง และสามารถขโมยข้อมูลสำคัญ เช่น seed phrase ของกระเป๋าเงินคริปโต รหัสผ่าน และไฟล์ลับต่าง ๆ ได้ทันที ถือเป็นการโจมตีที่ใช้กระบวนการสมัครงานเป็นเครื่องมือในการเจาะระบบ 🔗 https://securityonline.info/north-koreas-contagious-interview-floods-npm-with-200-new-packages-using-fake-crypto-jobs-to-deploy-ottercookie-spyware 🌐 ShadowV2 Mirai Botnet ทดสอบโจมตี IoT ระหว่าง AWS ล่มทั่วโลก ในช่วงที่ AWS เกิดการล่มครั้งใหญ่เมื่อเดือนตุลาคม กลุ่มผู้โจมตีใช้โอกาสนี้ปล่อย ShadowV2 ซึ่งเป็นเวอร์ชันใหม่ของ Mirai botnet โดยมุ่งเป้าไปที่อุปกรณ์ IoT เช่น เราเตอร์และอุปกรณ์เครือข่ายที่มีช่องโหว่ การโจมตีครั้งนี้ถูกมองว่าเป็น “การทดสอบ” มากกว่าการโจมตีเต็มรูปแบบ แต่ก็สามารถเข้าถึงอุปกรณ์ในหลายอุตสาหกรรมทั่วโลกได้แล้ว ShadowV2 ใช้เทคนิคเข้ารหัสเพื่อหลบการตรวจจับ และสามารถทำ DDoS ได้หลายรูปแบบ ถือเป็นสัญญาณเตือนว่า IoT ยังคงเป็นจุดอ่อนสำคัญในโลกไซเบอร์ 🔗 https://securityonline.info/shadowv2-mirai-botnet-launched-coordinated-iot-test-attack-during-global-aws-outage 🐺 Bloody Wolf APT ขยายการโจมตีสู่เอเชียกลาง ใช้ NetSupport RAT กลุ่ม APT ที่ชื่อ Bloody Wolf ซึ่งเคยโจมตีในรัสเซียและคาซัคสถาน ตอนนี้ขยายไปยังคีร์กีซสถานและอุซเบกิสถาน พวกเขาใช้วิธีส่งอีเมล spear-phishing ที่ปลอมเป็นเอกสารทางราชการ เมื่อเหยื่อเปิดไฟล์จะถูกนำไปดาวน์โหลด JAR ที่ฝังโค้ดอันตราย ซึ่งสุดท้ายติดตั้ง NetSupport RAT ซึ่งเป็นซอฟต์แวร์ที่ปกติใช้ในการช่วยเหลือด้านไอที แต่ถูกนำมาใช้ควบคุมเครื่องเหยื่อแบบลับ ๆ ทำให้การตรวจจับยากขึ้นมาก การใช้เครื่องมือที่ถูกต้องตามกฎหมายมาทำการโจมตีเช่นนี้ เป็นกลยุทธ์ที่ทำให้แยกไม่ออกว่าเป็นการใช้งานจริงหรือการแฮ็ก 🔗 https://securityonline.info/bloody-wolf-apt-expands-to-central-asia-deploys-netsupport-rat-via-custom-java-droppers-and-geo-fencing 🛡️ ช่องโหว่ร้ายแรงใน Apache bRPC (CVE-2025-59789) เรื่องนี้เป็นการค้นพบช่องโหว่ที่อันตรายมากใน Apache bRPC ซึ่งเป็นเฟรมเวิร์ก RPC ที่ใช้กันอย่างแพร่หลายสำหรับระบบประสิทธิภาพสูง เช่น การค้นหา การจัดเก็บ และแมชชีนเลิร์นนิง ช่องโหว่นี้เกิดจากการประมวลผล JSON ที่มีโครงสร้างซ้อนลึกเกินไป ทำให้เกิดการใช้หน่วยความจำสแต็กจนล้นและทำให้เซิร์ฟเวอร์ล่มได้ง่าย ผู้โจมตีสามารถส่งข้อมูล JSON ที่ออกแบบมาเพื่อทำให้ระบบ crash โดยเฉพาะ องค์กรที่เปิดรับทราฟฟิกจากเครือข่ายภายนอกจึงเสี่ยงสูง ทางทีมพัฒนาได้ออกแพตช์แก้ไขในเวอร์ชัน 1.15.0 โดยเพิ่มการจำกัดความลึกของการ recursion ที่ค่าเริ่มต้น 100 เพื่อป้องกันการโจมตี แต่ก็อาจทำให้บางคำขอที่ถูกต้องถูกปฏิเสธไปด้วย 🔗 https://securityonline.info/cve-2025-59789-critical-flaw-in-apache-brpc-framework-exposes-high-performance-systems-to-crash-risks 💻 Apple เตรียมใช้ Intel Foundry ผลิตชิป M-Series บนเทคโนโลยี 18A ปี 2027 มีรายงานว่า Apple ได้ทำข้อตกลงลับกับ Intel เพื่อให้ผลิตชิป M-series รุ่นเริ่มต้นบนกระบวนการผลิต 18A โดยคาดว่าจะเริ่มผลิตจำนวนมากได้ในช่วงกลางปี 2027 นี่ถือเป็นการกลับมาของ Intel ในห่วงโซ่อุปทานของ Apple หลังจากที่ TSMC ครองบทบาทหลักมานาน ชิปที่ผลิตจะถูกใช้ใน MacBook Air และ iPad Pro ซึ่งมียอดขายรวมกว่า 20 ล้านเครื่องในปี 2025 การเคลื่อนไหวนี้ช่วยเสริมความแข็งแกร่งให้ Intel ในฐานะโรงงานผลิต แต่ยังไม่กระทบต่อรายได้ของ TSMC ในระยะสั้น 🔗 https://securityonline.info/apple-eyes-intel-foundry-for-m-series-chips-on-18a-node-by-2027 🖥️ Windows 11 พบปัญหาไอคอนล็อกอินด้วยรหัสผ่านหายไปหลังอัปเดต ผู้ใช้ Windows 11 หลายคนเจอปัญหาหลังติดตั้งอัปเดตเดือนสิงหาคม 2025 หรือเวอร์ชันหลังจากนั้น โดยไอคอนสำหรับเข้าสู่ระบบด้วยรหัสผ่านหายไปจากหน้าล็อกสกรีน ทำให้ดูเหมือนว่ามีเพียงการเข้าสู่ระบบด้วย PIN เท่านั้นที่ใช้ได้ แม้จริง ๆ แล้วฟังก์ชันยังอยู่ แต่ผู้ใช้ต้องคลิกตรงพื้นที่ว่างที่ควรมีไอคอน ซึ่งสร้างความสับสนและยุ่งยาก Microsoft ยืนยันว่ากำลังแก้ไขและคาดว่าจะปล่อยแพตช์แก้ในอัปเดตถัดไป 🔗 https://securityonline.info/windows-11-bug-makes-lock-screen-password-icon-vanish-after-update 📱 กลยุทธ์ AI ของ Google Pixel เน้นประโยชน์จริง ไม่ใช่แค่คำโฆษณา Google กำลังผลักดัน Pixel ให้เป็นสมาร์ทโฟนที่โดดเด่นด้าน AI โดยเน้นการใช้งานที่จับต้องได้ เช่น ฟีเจอร์ “Auto Best Take” ที่ช่วยให้ทุกคนดูดีที่สุดในภาพถ่ายกลุ่ม Adrienne Lofton รองประธานฝ่ายการตลาดของ Pixel ชี้ว่าแม้ AI จะเป็นกระแส แต่ผู้ใช้ยังแบ่งออกเป็นสองกลุ่ม ทั้งที่เชื่อและที่สงสัย ดังนั้นกลยุทธ์ของ Google คือการทำให้ AI เป็นสิ่งที่ผู้ใช้เห็นคุณค่า ไม่ใช่แค่คำโฆษณา ทีมงานยังใช้ AI ภายในอย่าง Gemini Live และ Veo 3 เพื่อเร่งกระบวนการทำตลาดให้เร็วขึ้นกว่าเดิมถึง 15 สัปดาห์ 🔗 https://securityonline.info/googles-pixel-ai-strategy-focusing-on-tangible-benefits-not-just-hype 🤖 OpenAI ถูกท้าทายอย่างหนักจาก Gemini 3 ของ Google หลังจาก ChatGPT ครองตลาดมานาน ตอนนี้ OpenAI กำลังเผชิญแรงกดดันครั้งใหญ่เมื่อ Google เปิดตัว Gemini 3 ที่ทำคะแนนเหนือ GPT-5 ในหลายการทดสอบ และมีผู้ใช้งานพุ่งขึ้นอย่างรวดเร็วจาก 400 ล้านเป็น 650 ล้านรายต่อเดือน ความได้เปรียบของ Google คือการใช้ TPU ของตัวเองแทนการพึ่งพา NVIDIA ทำให้พัฒนาได้เร็วและต้นทุนต่ำลง ขณะที่ OpenAI ต้องลงทุนมหาศาลกว่า 1.4 ล้านล้านดอลลาร์ในโครงสร้างพื้นฐานเพื่อรักษาความเป็นผู้นำ สถานการณ์นี้ทำให้ตลาด AI กลับมาดุเดือดอีกครั้ง และอนาคตของ OpenAI ถูกจับตามองอย่างใกล้ชิด 🔗 https://securityonline.info/openai-under-siege-googles-gemini-3-surge-threatens-to-end-chatgpts-early-lead 📶 ฟีเจอร์ใหม่ Android Hotspot แชร์สัญญาณพร้อมกัน 2.4 GHz + 6 GHz Android กำลังเพิ่มความสามารถให้ผู้ใช้สามารถแชร์ฮอตสปอตได้พร้อมกันทั้งย่านความถี่ 2.4 GHz และ 6 GHz ซึ่งช่วยให้เชื่อมต่ออุปกรณ์รุ่นเก่าและใหม่ได้ในเวลาเดียวกัน การอัปเกรดนี้ทำให้การใช้งานอินเทอร์เน็ตผ่านมือถือมีความยืดหยุ่นมากขึ้น โดยเฉพาะในสถานการณ์ที่มีหลายอุปกรณ์หลากหลายรุ่นต้องเชื่อมต่อพร้อมกัน ถือเป็นการยกระดับประสบการณ์การใช้งานที่ตอบโจทย์ยุค Wi-Fi 6E 🔗 https://securityonline.info/android-hotspot-upgrade-new-feature-allows-simultaneous-2-4-ghz-6-ghz-dual-band-sharing 🕵️‍♂️ ปฏิบัติการ Hanoi Thief: ใช้ไฟล์ LNK/รูปภาพโจมตีด้วย LOTUSHARVEST Stealer แฮกเกอร์ได้พัฒนาเทคนิคใหม่ที่เรียกว่า “Pseudo-Polyglot” โดยใช้ไฟล์ LNK หรือรูปภาพที่ดูเหมือนไม่มีพิษภัย แต่จริง ๆ แล้วซ่อนโค้ดอันตรายไว้เพื่อโหลดมัลแวร์ LOTUSHARVEST Stealer ผ่าน DLL Sideloading การโจมตีนี้ทำให้ผู้ใช้ที่เปิดไฟล์ดังกล่าวเสี่ยงต่อการถูกขโมยข้อมูลสำคัญ เช่น รหัสผ่านหรือข้อมูลส่วนตัว เป็นอีกหนึ่งตัวอย่างที่แสดงให้เห็นว่าผู้โจมตีใช้ความคิดสร้างสรรค์ในการหลอกลวงทางไซเบอร์ 🔗 https://securityonline.info/operation-hanoi-thief-hackers-use-pseudo-polyglot-lnk-image-to-deploy-lotusharvest-stealer-via-dll-sideloading 🔐 ช่องโหว่ร้ายแรงใน Devolutions Server (CVE-2025-13757) มีการค้นพบช่องโหว่ SQL Injection ที่ร้ายแรงใน Devolutions Server ซึ่งทำให้ผู้โจมตีที่ผ่านการยืนยันตัวตนแล้วสามารถดึงข้อมูลรหัสผ่านทั้งหมดออกมาได้ ช่องโหว่นี้ถือว่าอันตรายมากเพราะเปิดโอกาสให้เข้าถึงข้อมูลที่สำคัญที่สุดของระบบ การโจมตีลักษณะนี้สามารถทำให้ทั้งองค์กรเสี่ยงต่อการสูญเสียข้อมูลและถูกบุกรุกอย่างหนัก ผู้ดูแลระบบจึงควรเร่งอัปเดตแพตช์แก้ไขทันที 🔗 https://securityonline.info/critical-devolutions-server-flaw-cve-2025-13757-allows-authenticated-sql-injection-to-steal-all-passwords 💣 มัลแวร์ TangleCrypt Packer ซ่อน EDR Killer แต่พลาดจนแครชเอง นักวิจัยพบว่า TangleCrypt ซึ่งเป็นแพ็กเกอร์มัลแวร์รุ่นใหม่ ถูกออกแบบมาเพื่อซ่อนฟังก์ชัน EDR Killer ที่สามารถทำลายระบบตรวจจับภัยคุกคามได้ แต่เนื่องจากมีข้อผิดพลาดในการเขียนโค้ด ทำให้มัลแวร์นี้เกิดการแครชเองโดยไม่ตั้งใจ แม้จะเป็นภัยคุกคามที่น่ากังวล แต่ความผิดพลาดนี้ก็ทำให้การโจมตีไม่เสถียร และอาจเป็นจุดอ่อนที่ช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยสามารถตรวจจับและป้องกันได้ง่ายขึ้น 🔗 https://securityonline.info/new-tanglecrypt-packer-hides-edr-killer-but-coding-flaws-cause-ransomware-to-crash-unexpectedly 🌐 กลยุทธ์ใหม่ของ Russian Tomiris APT ใช้ Telegram/Discord เป็นช่องทางสอดแนม กลุ่มแฮกเกอร์ Tomiris APT จากรัสเซียถูกพบว่าใช้วิธี “Polyglot” ในการแฝงตัว โดยเปลี่ยนแพลตฟอร์มสื่อสารยอดนิยมอย่าง Telegram และ Discord ให้กลายเป็นช่องทางควบคุมการสอดแนมทางการทูต เทคนิคนี้ทำให้การตรวจจับยากขึ้น เพราะดูเหมือนการใช้งานปกติของผู้ใช้ทั่วไป แต่จริง ๆ แล้วเป็นการซ่อนการสื่อสารระหว่างเซิร์ฟเวอร์ควบคุมและเครื่องที่ถูกบุกรุก ถือเป็นการยกระดับการโจมตีไซเบอร์ที่ซับซ้อนมากขึ้น ​​​​​​​🔗 https://securityonline.info/russian-tomiris-apt-adopts-polyglot-strategy-hijacking-telegram-discord-as-covert-c2-for-diplomatic-spies

📌📡🔴 รวมข่าวจากเวบ TechRadar 🔴📡📌 #รวมข่าวIT #20251130 #TechRadar 🧠 ChatGPT ครบรอบ 3 ปี เผยฟีเจอร์ยอดนิยมที่คนใช้จริง ChatGPT จาก OpenAI เดินทางมาถึงปีที่ 3 แล้ว และข้อมูลใหม่ที่ถูกเปิดเผยทำให้หลายคนแปลกใจ เพราะสิ่งที่คนใช้มากที่สุดไม่ใช่การสร้างภาพใหม่ แต่กลับเป็นการ “อัปโหลดภาพ” เพื่อให้ AI ช่วยปรับปรุงหรือแก้ไข นอกจากนี้งานหลักที่คนใช้ในที่ทำงานคือการแก้ไขและวิจารณ์ข้อความ มากกว่าการเขียนใหม่ทั้งหมด ฟีเจอร์ยอดนิยมที่ถูกใช้ทั่วโลกยังรวมถึงการค้นหาข้อมูล การใช้โมเดลเหตุผล การวิเคราะห์ข้อมูล และการพูดเป็นข้อความ ซึ่งสะท้อนว่าผู้ใช้มอง ChatGPT เป็นเครื่องมือช่วยงานจริงจัง ไม่ใช่แค่ของเล่นทดลองอีกต่อไป 🔗 https://www.techradar.com/ai-platforms-assistants/chatgpt/openai-reveals-chatgpts-most-popular-features-and-the-top-one-might-surprise-you 🛡️ FBI เตือนภัย! แฮกเกอร์ใช้ AI หลอกขโมยเงินกว่า 262 ล้านดอลลาร์ ปี 2025 กลายเป็นปีที่อาชญากรไซเบอร์ใช้ AI สร้างแคมเปญหลอกลวงได้สมจริงยิ่งขึ้น FBI รายงานว่ามีการสูญเสียเงินกว่า 262 ล้านดอลลาร์จากการยึดบัญชีผู้ใช้ผ่านการหลอกให้เปิดเผยรหัสผ่านหรือ OTP เมื่อได้ข้อมูลแล้ว แฮกเกอร์สามารถรีเซ็ตรหัสและโอนเงินไปยังบัญชีที่ควบคุมเอง บ่อยครั้งเงินถูกเปลี่ยนเป็นคริปโตเพื่อปกปิดร่องรอย การโจมตีมักมาในรูปแบบอีเมล ปลอมเป็นธนาคาร หรือแม้แต่เว็บไซต์ช้อปปิ้งปลอมที่ดูน่าเชื่อถือ จุดอันตรายคือผู้ใช้เองเป็นคนกดยืนยันธุรกรรม ทำให้การป้องกันยิ่งยากขึ้น 🔗 https://www.techradar.com/pro/fbi-says-hackers-have-stolen-usd262-million-in-account-takeover-scams-in-2025-so-far-heres-how-you-can-stay-safe 💻 Meta จ่อดีลใหญ่กับ Google TPU สะเทือนตลาดชิป AI ความต้องการชิป AI พุ่งสูงจน Meta ต้องหันไปเจรจากับ Google เพื่อใช้ TPU ของ Google Cloud ในปี 2026 และอาจซื้อโดยตรงในปี 2027 ดีลนี้ถือเป็นการเปลี่ยนเกม เพราะ Google แต่เดิมใช้ TPU ภายในเท่านั้น ขณะที่ Meta เคยพึ่งพาหลายเจ้า รวมถึง Nvidia การเจรจานี้ทำให้มูลค่า Alphabet พุ่งขึ้นทันที และนักลงทุนเริ่มกังวลว่า Nvidia อาจเสียส่วนแบ่งตลาดมหาศาล ความตึงเครียดในซัพพลายเชนยังคงสูง เพราะความต้องการชิป AI เกินกำลังการผลิตทั่วโลก 🔗 https://www.techradar.com/pro/meta-and-google-could-be-about-to-sign-a-mega-ai-chip-deal-and-it-could-change-everything-in-the-tech-space 💾 IBM เปิดตัวระบบเก็บข้อมูลใหม่ รองรับสูงสุด 47 เพตะไบต์ต่อแร็ค IBM ขยายศักยภาพระบบ Storage Scale System 6000 ด้วย All-Flash Expansion Enclosures ที่ใช้ไดรฟ์ QLC ขนาด 122TB ทำให้รองรับข้อมูลได้ถึง 47PB ต่อแร็ค เหมาะกับงานที่ต้องใช้ข้อมูลมหาศาล เช่น AI และซูเปอร์คอมพิวเตอร์ จุดเด่นคือการรองรับการทำงานหลายงานพร้อมกันโดยไม่เกิดคอขวด และยังเชื่อมต่อกับ GPU ได้อย่างมีประสิทธิภาพ การอัปเดตซอฟต์แวร์ล่าสุดยังเพิ่มประสิทธิภาพการเขียนและการอ่านให้สูงขึ้น เพื่อรองรับการประมวลผลที่ซับซ้อนในระดับองค์กรใหญ่ 🔗 https://www.techradar.com/pro/talk-about-a-triple-threat-ibm-says-it-can-now-support-up-to-47pb-on-a-full-rack-so-load-it-up 💻 โน้ตบุ๊ก RAM 128GB และ 256GB ปี 2025 สำหรับงานโหดสุดๆ โน้ตบุ๊กที่มาพร้อม RAM 128GB หรือแม้แต่ 256GB ไม่ใช่ของสำหรับผู้ใช้ทั่วไป แต่ถูกออกแบบมาเพื่อมืออาชีพที่ต้องการพลังประมวลผลสูงสุด เช่น นักวิทยาศาสตร์ นักสร้างสรรค์คอนเทนต์ หรือผู้ทำงานกับข้อมูลขนาดใหญ่ รายชื่อรุ่นที่มีให้เลือกในปี 2025 ครอบคลุมแบรนด์ดังอย่าง Dell, HP, Lenovo, MSI, Asus, Alienware และ Razer ราคามีตั้งแต่ประมาณ 1,599 ดอลลาร์ไปจนถึงกว่า 7,000 ดอลลาร์ รุ่นที่รองรับ 256GB ยังมีไม่มาก แต่ถือเป็นก้าวสำคัญของตลาดโน้ตบุ๊กที่กำลังผลักดันขีดจำกัดของการใช้งานพกพา 🔗 https://www.techradar.com/pro/best-256gb-and-128gb-ram-laptops 🌐 การกำกับดูแลโลกไซเบอร์-กายภาพ กลายเป็นเรื่องจำเป็นสำหรับรัฐบาลท้องถิ่น บทความนี้ชี้ให้เห็นว่าการบริหารจัดการระบบไซเบอร์ที่เชื่อมโยงกับโครงสร้างพื้นฐานทางกายภาพ เช่น ระบบไฟฟ้า น้ำ และการขนส่ง ไม่ใช่เรื่อง “nice to have” อีกต่อไป แต่เป็นสิ่งจำเป็น รัฐบาลท้องถิ่นต้องมีมาตรการกำกับดูแลที่เข้มแข็งเพื่อป้องกันความเสี่ยงจากการโจมตีไซเบอร์ที่อาจส่งผลกระทบต่อชีวิตจริงของประชาชน แนวคิดนี้กำลังถูกผลักดันให้เป็นมาตรฐานใหม่ในการบริหารเมืองอัจฉริยะและโครงสร้างพื้นฐานสาธารณะ 🔗 https://www.techradar.com/pro/cyber-physical-governance-isnt-a-nice-to-have-for-state-and-local-government-its-essential 🎧 หูฟังที่ดีที่สุดสำหรับทุกงบประมาณ ผ่านการทดสอบจริง ทีมผู้เชี่ยวชาญได้ทดสอบหูฟังหลากหลายรุ่น ตั้งแต่ราคาประหยัดไปจนถึงระดับพรีเมียม เพื่อหาตัวเลือกที่เหมาะสมกับผู้ใช้ทุกกลุ่ม ไม่ว่าจะเป็นหูฟังแบบครอบหู ไร้สาย หรือแบบอินเอียร์ จุดเด่นคือการทดสอบในสถานการณ์จริง ทำให้ผู้ซื้อมั่นใจได้ว่าคุณภาพเสียง ความสบาย และความทนทานได้รับการตรวจสอบแล้ว รายการนี้ช่วยให้ผู้ใช้เลือกหูฟังที่ตรงกับความต้องการโดยไม่ต้องเสียเวลาลองผิดลองถูกเอง 🔗 https://www.techradar.com/audio/headphones/the-best-headphones 📷 กล้องสำหรับมือใหม่ปี 2025 ตัวเลือกที่เหมาะที่สุด สำหรับผู้ที่เพิ่งเริ่มต้นถ่ายภาพ บทความนี้แนะนำกล้องที่ใช้งานง่าย ราคาสมเหตุสมผล และมีฟีเจอร์ที่ช่วยให้เรียนรู้ได้เร็ว ไม่ว่าจะเป็นกล้อง DSLR หรือ Mirrorless ที่ออกแบบมาให้เหมาะกับผู้เริ่มต้น จุดสำคัญคือการเลือกกล้องที่ไม่ซับซ้อนเกินไป แต่ยังมีคุณภาพภาพถ่ายที่ดีพอจะต่อยอดไปสู่การถ่ายภาพจริงจังในอนาคต 🔗 https://www.techradar.com/cameras/the-best-camera-for-beginners 🎥 รีวิว Panasonic HC-X1200 กล้องวิดีโอที่ซูมได้สุดประทับใจ Panasonic HC-X1200 ทำให้หลายคนทึ่งกับความสามารถในการซูมที่ทรงพลัง จนแทบจะทำให้กล้องวิดีโอแบบเต็มรูปแบบกลับมาได้รับความนิยมอีกครั้ง คุณภาพภาพและระบบกันสั่นที่ดี ทำให้การถ่ายวิดีโอทั้งงานมืออาชีพและงานส่วนตัวมีความคมชัดและเสถียร จุดขายหลักคือการซูมที่เหนือกว่ากล้องทั่วไปในตลาด 🔗 https://www.techradar.com/cameras/video-cameras/panasonic-hc-x1200-review 📱 ฟีเจอร์ AirDrop ใหม่บน Google Pixel 10 มีปัญหากับผู้ใช้บางราย Google Pixel 10 มาพร้อมฟีเจอร์ AirDrop ที่ตั้งใจให้แชร์ไฟล์ได้สะดวกขึ้น แต่ผู้ใช้บางรายพบว่าฟีเจอร์นี้ยังมีบั๊ก ทำให้การส่งไฟล์ไม่เสถียรหรือเชื่อมต่อไม่สำเร็จ ปัญหานี้กำลังถูกพูดถึงในชุมชนผู้ใช้ และคาดว่า Google จะต้องออกอัปเดตแก้ไขในเร็วๆ นี้ เพื่อให้ฟีเจอร์ทำงานได้สมบูรณ์ตามที่ตั้งใจ 🔗 https://www.techradar.com/phones/google-pixel-phones/the-new-airdrop-feature-on-the-google-pixel-10-is-proving-buggy-for-some-users 📱 ปัญหากวนใจใน iOS 26 และวิธีแก้ อัปเดต iOS 26 ที่หลายคนรอคอย กลับมาพร้อมทั้งฟีเจอร์ใหม่และความเปลี่ยนแปลงที่บางอย่างทำให้ผู้ใช้หงุดหงิดไม่น้อย เช่น “Liquid Glass” ที่ทำให้หน้าจอดูโปร่งใสเกินไปจนอ่านยาก หลายคนเลือกปิดด้วยการตั้งค่า Reduce Transparency เพื่อให้ใช้งานง่ายขึ้น อีกเรื่องคือการถ่ายภาพหน้าจอที่เปลี่ยนไปจากเดิม กลายเป็นเต็มจอพร้อมเครื่องมือแก้ไขทันที ซึ่งบางคนไม่ชอบ จึงไปตั้งค่าให้กลับมาเป็นแบบเดิมที่แค่โชว์ตัวอย่างเล็ก ๆ แล้วปัดทิ้งได้สะดวกกว่า Safari ก็ถูกปรับแถบเครื่องมือใหม่จนดูอึดอัดและต้องกดหลายขั้นตอนกว่าจะได้ฟังก์ชันที่เคยง่าย ๆ ผู้ใช้บางคนเลยเลือกปรับกลับให้เหมือนเดิม ส่วนการพิมพ์แบบ “slide-to-type” ที่บางครั้งเผลอไปลากนิ้วแล้วกลายเป็นคำไม่ตั้งใจ ก็สามารถปิดได้ในเมนู Keyboard และสุดท้ายคือการตั้งปลุกที่เคยบังคับ snooze 9 นาที ตอนนี้สามารถเลือกได้เองตั้งแต่ 1–15 นาที ทำให้ชีวิตยืดหยุ่นขึ้นมาก 🔗 https://www.techradar.com/phones/the-5-most-frustrating-things-about-ios-26-and-how-I-fixed-them 🛡️ Cyber Resilience: ธุรกิจต้องปรับตัว โลกธุรกิจอังกฤษกำลังเผชิญภัยไซเบอร์ครั้งใหญ่ เหตุการณ์โจมตี Jaguar Land Rover ทำความเสียหายมหาศาลกว่า 1.9 พันล้านปอนด์ และยังมีกรณี Marks & Spencer กับ Co-Op ที่โดนโจมตีเช่นกัน รัฐบาลอังกฤษจึงเสนอแนวทางห้ามจ่ายค่าไถ่ ransomware สำหรับหน่วยงานรัฐและโครงสร้างพื้นฐานสำคัญ เพื่อไม่ให้คนร้ายได้ผลประโยชน์ แต่ผลข้างเคียงคือเอกชนอาจกลายเป็นเป้าหมายหลักแทน สิ่งที่ธุรกิจต้องทำคือสร้าง “ความยืดหยุ่นทางไซเบอร์” โดยเริ่มจากการพัฒนาทักษะบุคลากร เพราะรายงานล่าสุดชี้ว่ามีช่องว่างทักษะด้านนี้สูงมาก การฝึกอบรมต้องไม่ใช่แค่ครั้งเดียว แต่ต้องฝังอยู่ในงานประจำทุกตำแหน่ง ตั้งแต่ฝ่ายการเงินจนถึงบริการลูกค้า เพื่อให้ทุกคนรู้จักรับมือภัย เช่น phishing ที่ยังเป็นช่องทางโจมตีหลัก และที่สำคัญคือบอร์ดบริหารต้องให้ความสำคัญกับเรื่องนี้เทียบเท่ากับผลประกอบการ เพราะภัยไซเบอร์วันนี้ไม่ใช่แค่เรื่องเทคนิค แต่คือความอยู่รอดของธุรกิจ 🔗 https://www.techradar.com/pro/cyber-resilience-is-a-business-imperative-skills-and-strategy-must-evolve 😓 Cybersecurity Burnout: เมื่อทีมงานหมดแรง งานด้านความปลอดภัยไซเบอร์เป็นงานที่ต้องวิ่งแข่งกับภัยคุกคามตลอดเวลา จนทำให้คนทำงานจำนวนมากเกิดภาวะ “burnout” หรือหมดแรง ล่าสุดมีตัวเลขว่ากว่า 76% ของผู้เชี่ยวชาญด้านนี้รู้สึกเหนื่อยล้า และ 69% บอกว่าหนักขึ้นเรื่อย ๆ ในช่วงปีที่ผ่านมา สาเหตุหลักคือการโจมตีที่ไม่หยุดพัก กฎระเบียบใหม่ ๆ ที่ต้องตามให้ทัน และการขาดบุคลากรที่เพียงพอ ผลกระทบไม่ใช่แค่สุขภาพจิต แต่ยังทำให้ประสิทธิภาพการทำงานลดลง เสี่ยงต่อการเกิดช่องโหว่และความเสียหายทางการเงิน บริษัทจึงต้องหาทางแก้ เช่น การสร้างวัฒนธรรมองค์กรที่สนับสนุนพนักงาน การลงทุนในเครื่องมือที่ช่วยแบ่งเบาภาระ รวมถึงการใช้บริการภายนอกอย่าง Managed Detection and Response (MDR) ที่ช่วยลดความเหนื่อยล้าได้จริง และที่สำคัญคือการให้โอกาสเติบโตในสายงาน เพื่อให้คนทำงานรู้สึกว่ามีอนาคต ไม่ใช่แค่ทำงานไปวัน ๆ ​​​​​​​🔗 https://www.techradar.com/pro/tackling-cybersecurity-burnout-once-and-for-all

⚙️ “Google TPU – ชิปที่เกิดมาเพื่อยุค AI Inference” บทความนี้เจาะลึกการพัฒนา Google TPU (Tensor Processing Unit) ซึ่งถูกออกแบบมาเพื่อแก้ปัญหาการประมวลผล AI โดยเฉพาะ และกำลังกลายเป็นข้อได้เปรียบเชิงกลยุทธ์ของ Google Cloud ในยุค AI inference 🏛️ จุดเริ่มต้นของ TPU Google เริ่มพัฒนา TPU ตั้งแต่ปี 2013 หลังจากคำนวณว่าหากผู้ใช้ Android ใช้ voice search เพียงไม่กี่นาทีต่อวัน บริษัทจะต้อง เพิ่มขนาดศูนย์ข้อมูลเป็นสองเท่า ซึ่งเป็นภาระมหาศาล ทั้งด้านการเงินและโลจิสติกส์ จึงเกิดแนวคิดสร้าง ASIC (Application-Specific Integrated Circuit) ที่ออกแบบมาเพื่อรัน TensorFlow โดยเฉพาะ 🔄 ความแตกต่างระหว่าง TPU และ GPU GPU ถูกออกแบบมาเพื่อกราฟิกและงานทั่วไป แต่ TPU ใช้สถาปัตยกรรม Systolic Array ที่ลดการอ่าน/เขียนข้อมูลจากหน่วยความจำ ทำให้ประสิทธิภาพต่อวัตต์สูงกว่า และเหมาะกับงาน inference ที่ต้องการ throughput สูงและ latency ต่ำ 📊 ตัวเลขประสิทธิภาพ รุ่นใหม่ล่าสุด TPUv7 (Ironwood) มีประสิทธิภาพ 4,614 TFLOPS (BF16) เทียบกับเพียง 459 TFLOPS ของ TPUv5p พร้อมแบนด์วิดท์หน่วยความจำสูงถึง 7,370 GB/s ซึ่งเหนือกว่ารุ่นก่อนหลายเท่า นักพัฒนาและลูกค้าหลายรายยืนยันว่า TPU ให้ performance per dollar และ per watt ดีกว่า GPU ในงานที่เหมาะสม 🌐 ปัญหาและโอกาสในการใช้งาน แม้ TPU จะทรงพลัง แต่การใช้งานยังจำกัดเพราะ ecosystem ของ Nvidia CUDA ครองตลาดมานาน ขณะที่ TPU ใช้ TensorFlow/JAX และเพิ่งเริ่มรองรับ PyTorch อย่างจริงจัง อีกทั้ง TPU ยังมีให้บริการเฉพาะบน Google Cloud เท่านั้น ทำให้หลายองค์กรลังเลที่จะพึ่งพาเพียงแพลตฟอร์มเดียว 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ เหตุผลที่สร้าง TPU ➡️ ลดภาระศูนย์ข้อมูลจากการใช้งาน AI ที่เพิ่มขึ้น ➡️ ASIC ที่ออกแบบมาเฉพาะสำหรับ TensorFlow ✅ จุดเด่นของ TPU ➡️ ใช้สถาปัตยกรรม Systolic Array ลด bottleneck หน่วยความจำ ➡️ ประสิทธิภาพต่อวัตต์สูงกว่า GPU ✅ ตัวเลขสำคัญ ➡️ TPUv7: 4,614 TFLOPS (BF16), 192GB memory, 7,370 GB/s bandwidth ➡️ ดีกว่า TPUv5p หลายเท่า ‼️ ข้อจำกัดและความเสี่ยง ⛔ Ecosystem ยังไม่แข็งแรงเท่า CUDA ⛔ ใช้งานได้เฉพาะบน Google Cloud ทำให้เสี่ยงต่อ vendor lock-in https://www.uncoveralpha.com/p/the-chip-made-for-the-ai-inference

🚀 การพัฒนา GPTPU ของ Zhonghao Xinying สตาร์ทอัพจีนชื่อ Zhonghao Xinying ที่ก่อตั้งโดยอดีตวิศวกร Google อ้างว่าพัฒนา General Purpose TPU (GPTPU) ได้เอง โดยมีประสิทธิภาพสูงกว่า Nvidia A100 ถึง 1.5 เท่า และใช้พลังงานน้อยลง 42% ถือเป็นก้าวสำคัญของจีนในการสร้างชิป AI โดยไม่พึ่งพาเทคโนโลยีตะวันตก บริษัท Zhonghao Xinying เปิดตัวชิป “Ghana” GPTPU ที่ออกแบบมาเพื่อใช้ในการเทรนและประมวลผลโมเดล AI โดยอ้างว่าใช้ Intellectual Property ที่พัฒนาเองทั้งหมด ไม่พึ่งพาเทคโนโลยีตะวันตก ทั้งด้านสถาปัตยกรรม ซอฟต์แวร์ และการผลิต จุดเด่นคือการออกแบบแบบ ASIC (Application-Specific Integrated Circuit) ที่ตัดส่วนการประมวลผลที่ไม่จำเป็นออกไป ทำให้ได้ประสิทธิภาพสูงขึ้น ⚡ ประสิทธิภาพเทียบกับ Nvidia A100 🔷 เร็วกว่า 1.5 เท่า เมื่อเทียบกับ Nvidia A100 (เปิดตัวปี 2020) 🔷 ใช้พลังงานน้อยลง 42% โดยลดการใช้พลังงานลงเหลือ 75% ของ A100 🔷 แม้ยังตามหลังสถาปัตยกรรมใหม่อย่าง Hopper (2022) และ Blackwell Ultra (2025) แต่ก็ถือว่าเพียงพอสำหรับตลาดภายในจีนที่ยังต้องพึ่งพา GPU รุ่นเก่า 🌍 ความหมายเชิงยุทธศาสตร์ การพัฒนาชิปนี้สะท้อนถึงความพยายามของจีนในการสร้าง ความเป็นอิสระด้านซิลิคอน เพื่อลดการพึ่งพา Nvidia และบริษัทตะวันตก โดยเฉพาะในช่วงที่มีข้อจำกัดด้านการส่งออกชิปขั้นสูง การมีทางเลือกภายในประเทศช่วยให้จีนสามารถเดินหน้าพัฒนา AI ได้ต่อเนื่อง 🔮 อนาคตของตลาด AI Hardware แม้ GPU จาก Nvidia และ AMD จะยังครองตลาดด้วยความยืดหยุ่นสูง แต่การมาของ ASICs อย่าง GPTPU อาจเป็นทางเลือกใหม่สำหรับบริษัทที่ต้องการลดต้นทุนพลังงานและหลีกเลี่ยงข้อจำกัดการเข้าถึงฮาร์ดแวร์ตะวันตก หากชิปนี้พิสูจน์ได้จริง อาจเป็นจุดเริ่มต้นของการแข่งขันใหม่ในตลาด AI 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ การเปิดตัวชิป GPTPU “Ghana” โดย Zhonghao Xinying ➡️ พัฒนาเองทั้งหมด ไม่พึ่งพาเทคโนโลยีตะวันตก ✅ ประสิทธิภาพเทียบกับ Nvidia A100 ➡️ เร็วกว่า 1.5 เท่า และใช้พลังงานน้อยลง 42% ✅ ความหมายเชิงยุทธศาสตร์ ➡️ ลดการพึ่งพา GPU ต่างชาติและสร้างความมั่นคงทางเทคโนโลยี ✅ ศักยภาพของ ASICs ในตลาด AI ➡️ อาจเป็นทางเลือกใหม่แทน GPU สำหรับงานเฉพาะด้าน ‼️ ข้อจำกัดเมื่อเทียบกับ GPU รุ่นใหม่ ⛔ ยังตามหลัง Hopper และ Blackwell Ultra ในด้านประสิทธิภาพรวม ‼️ ความเสี่ยงด้านความน่าเชื่อถือ ⛔ หากไม่สามารถพิสูจน์ผลลัพธ์จริง อาจถูกมองว่าเป็นการโฆษณาเกินจริง https://www.tomshardware.com/tech-industry/chinese-startup-founded-by-google-engineer-claims-to-have-developed-its-own-tpu-reportedly-1-5-times-faster-than-nvidias-a100-gpu-from-2020-42-percent-more-efficient

🦟 งวงยุงกับการพิมพ์ 3D ข่าวนี้เล่าถึงการค้นพบของนักวิจัยจากมหาวิทยาลัย McGill ที่นำ งวงดูดเลือดของยุงตัวเมียที่ตายแล้ว (proboscis) มาใช้เป็นหัวฉีดสำหรับเครื่องพิมพ์ 3D ความละเอียดสูง ซึ่งให้ผลลัพธ์ที่ละเอียดกว่าเทคโนโลยีหัวฉีดที่มนุษย์สร้างขึ้น ถือเป็นการเปิดมิติใหม่ของการพิมพ์ 3D ที่เรียกว่า “Necroprinting” นักวิจัยพบว่าโครงสร้างงวงของยุงมีเส้นผ่านศูนย์กลางเพียง 20 ไมโครเมตร ซึ่งเล็กกว่าหัวฉีดที่มนุษย์สร้างขึ้นถึง 100% ทำให้สามารถพิมพ์วัตถุที่มีพื้นผิวเรียบและละเอียดมาก เหมาะสำหรับงานที่ต้องการความแม่นยำสูง เช่น การบินอวกาศ ทันตกรรม และชีวการแพทย์ 🏭 การเปรียบเทียบกับหัวฉีดทั่วไป หัวฉีดเชิงพาณิชย์ที่ใช้ในปัจจุบันมีราคาเฉลี่ยราว 80 ดอลลาร์ต่อหัว และทำจากพลาสติกหรือโลหะที่ไม่ย่อยสลาย ขณะที่งวงยุงมีคุณสมบัติ ตรงและทนแรงดันได้ถึง 60 กิโลพาสคาล อีกทั้งยัง ย่อยสลายได้ตามธรรมชาติ ทำให้เป็นวัสดุที่มีศักยภาพทั้งด้านต้นทุนและสิ่งแวดล้อม 🌍 ความหมายเชิงวิทยาศาสตร์ ก่อนหน้านี้นักวิจัยเคยทดลองใช้ เหล็กในของแมลง สายรากพืช และเขี้ยวงู แต่พบว่างวงยุงมีความเหมาะสมที่สุด การค้นพบนี้สะท้อนถึงการนำโครงสร้างทางชีววิทยาที่วิวัฒนาการมาหลายล้านปีมาใช้ในเทคโนโลยีสมัยใหม่ และอาจนำไปสู่การพัฒนา หัวฉีดชีวภาพรุ่นใหม่ ที่มีความละเอียดสูงและเป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อม 🔒 ความท้าทายและอนาคต แม้งานวิจัยนี้ยังอยู่ในขั้นทดลอง แต่ทีม McGill กำลังพัฒนา โครงสร้างเสริม (bioscaffold) เพื่อเพิ่มความแข็งแรงของงวงยุงที่เปราะบาง หากสำเร็จ อาจนำไปสู่การผลิตหัวฉีดชีวภาพในเชิงพาณิชย์ และเปิดทางให้การพิมพ์ 3D ก้าวไปอีกขั้น 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ การค้นพบใหม่ ➡️ ใช้งวงยุงตัวเมียเป็นหัวฉีด 3D ➡️ เส้นผ่านศูนย์กลางเพียง 20 ไมโครเมตร ✅ การเปรียบเทียบกับหัวฉีดทั่วไป ➡️ หัวฉีดเชิงพาณิชย์ราคา ~80 ดอลลาร์ ➡️ งวงยุงตรง ทนแรงดัน และย่อยสลายได้ ✅ ความหมายเชิงวิทยาศาสตร์ ➡️ เคยทดลองใช้เขี้ยวงูและเหล็กในแมลง แต่ไม่เหมาะสม ➡️ งวงยุงเป็นวัสดุที่มีศักยภาพสูงสุด ✅ ความท้าทายและอนาคต ➡️ ต้องพัฒนา bioscaffold เพื่อเพิ่มความแข็งแรง ➡️ อาจนำไปสู่หัวฉีดชีวภาพเชิงพาณิชย์ ‼️ คำเตือนต่อการใช้งาน ⛔ งวงยุงมีความเปราะบาง อาจไม่ทนต่อการใช้งานหนัก ⛔ ยังอยู่ในขั้นทดลอง ไม่พร้อมใช้เชิงอุตสาหกรรม https://www.tomshardware.com/3d-printing/dead-mosquito-proboscis-used-for-high-resolution-3d-printing-nozzle-scientists-boast-of-the-extremely-fine-output-from-necroprinting

📢 Nvidia ออกแถลงการณ์ชื่นชม Google ที่ประสบความสำเร็จด้าน AI Nvidia กล่าวผ่านบัญชีทางการว่า “เรายินดีต่อความสำเร็จของ Google” แต่ก็ย้ำว่า แพลตฟอร์มของ Nvidia เป็นเจเนอเรชันที่นำหน้าอุตสาหกรรม และเป็นเพียงแพลตฟอร์มเดียวที่สามารถรันทุกโมเดล AI ได้ทุกที่ พร้อมชี้ว่าชิป GPU ของตนมีความยืดหยุ่นมากกว่า ASIC อย่าง TPUs ที่ออกแบบมาเฉพาะงาน AI 🏭 Google Cloud TPU vs Nvidia GPU Google Cloud TPU เป็น ASIC (Application-Specific Integrated Circuit) ที่ออกแบบมาเฉพาะสำหรับงาน AI โดยเน้นการคำนวณแบบ matrix multiplication ทำให้มีประสิทธิภาพสูงในงาน AI แต่ไม่สามารถนำไปใช้กับงานอื่น ๆ ได้ง่าย ขณะที่ GPU ของ Nvidia เช่น Blackwell GPUs มีความหลากหลาย ใช้ได้ทั้ง AI, HPC, Data Analytics, Visualization และอื่น ๆ 🌍 ผลกระทบจากดีล Meta–Google ข่าวว่า Meta กำลังเจรจาเพื่อเช่า TPUs ในปี 2026 และซื้อในปี 2027 ทำให้ตลาดมองว่าเป็นการเปิดทางเลือกใหม่แทนการพึ่งพา Nvidia เพียงรายเดียว ส่งผลให้หุ้น Nvidia ร่วงลงกว่า 3% แม้จะยังครองตลาดด้วย CUDA ecosystem ที่แข็งแกร่ง แต่ดีลนี้สะท้อนว่าลูกค้ารายใหญ่เริ่มมองหาทางเลือกอื่น 🔒 ความหมายเชิงกลยุทธ์ การที่ Nvidia ออกแถลงการณ์เชิง “ชมแต่แฝงแข็ง” เป็นการป้องกันภาพลักษณ์และย้ำความเหนือกว่าของ GPU ต่อ TPU แต่ก็สะท้อนถึงแรงกดดันที่เพิ่มขึ้นจากคู่แข่งในตลาด AI ซึ่งกำลังเติบโตอย่างรวดเร็วและมีมูลค่ามหาศาล 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ คำแถลงของ Nvidia ➡️ ชื่นชม Google แต่ย้ำว่า Nvidia เป็นแพลตฟอร์มเดียวที่รันทุกโมเดล AI ➡️ GPU มีความยืดหยุ่นมากกว่า ASIC อย่าง TPU ✅ Google Cloud TPU ➡️ ออกแบบเฉพาะงาน AI ด้วย matrix multiplication ➡️ มีประสิทธิภาพสูงแต่ไม่หลากหลายเหมือน GPU ✅ ดีล Meta–Google ➡️ Meta เจรจาเช่า TPUs ปี 2026 และซื้อในปี 2027 ➡️ หุ้น Nvidia ร่วงลงกว่า 3% จากข่าวนี้ ✅ กลยุทธ์ของ Nvidia ➡️ ใช้คำแถลงเพื่อย้ำความเหนือกว่าของ GPU ➡️ สะท้อนแรงกดดันจากคู่แข่งในตลาด AI ‼️ คำเตือนต่ออุตสาหกรรม AI ⛔ การพึ่งพา Nvidia เพียงรายเดียวอาจเสี่ยงต่อการผูกขาด ⛔ การแข่งขันจาก TPU และผู้ผลิตรายใหม่อาจเปลี่ยนโครงสร้างตลาด https://www.tomshardware.com/tech-industry/big-tech/nvidia-says-its-delighted-with-googles-success-but-backhanded-compliment-says-it-is-the-only-platform-that-runs-every-ai-model-statement-comes-soon-after-meta-announces-proposed-deal-to-acquire-google-cloud-tpus

🔮 Pichai มองอนาคต Quantum Computing Sundar Pichai กล่าวในพอดแคสต์ Google AI: Release Notes ว่าโลกจะรู้สึกถึง “ความตื่นเต้นหายใจไม่ทั่วท้อง” (breathless excitement) เกี่ยวกับ Quantum Computing ภายใน 5 ปีข้างหน้า เขาเปรียบเทียบกับกระแส AI ที่กำลังเกิดขึ้นในปัจจุบัน โดยมองว่า Quantum Computing จะเป็น Next Paradigm Shift ที่ต่อยอดจากความสำเร็จของ AI เขาย้อนเล่าถึงการวางกลยุทธ์ AI-first ตั้งแต่ปี 2016 ที่เริ่มจากงานวิจัย Google Brain และการเข้าซื้อกิจการ DeepMind ซึ่งนำไปสู่ชัยชนะของ AlphaGo และการเปิดตัว Tensor Processing Unit (TPU) รุ่นแรกในปีเดียวกัน 🚀 Gemini 3 และ Nano Banana Pro Pichai กล่าวถึงการเปิดตัว Gemini 3 และ Nano Banana Pro ที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถสร้างสรรค์งานได้ตามจินตนาการ โดยเฉพาะ Nano Banana Pro ที่โดดเด่นในการสร้าง Infographics และงานภาพเชิงข้อมูล เขายังคาดหวังว่า Gemini 3.0 Flash จะเป็นโมเดลที่ดีที่สุดของ Google และช่วยให้บริการ AI เข้าถึงผู้ใช้ในวงกว้างมากขึ้น 🌌 Project Suncatcher และ Data Center ในอวกาศ อีกหนึ่งไฮไลต์คือการพูดถึง Project Suncatcher ซึ่งเป็นแผนการสร้าง Data Center ในอวกาศภายในปี 2027 เพื่อรองรับความต้องการพลังประมวลผลมหาศาลในอนาคต Pichai มองว่าแนวคิดนี้แม้ดูเหนือจริง แต่ก็สมเหตุสมผลเมื่อพิจารณาถึงความต้องการด้านคอมพิวเตอร์ในอนาคต เขายังหยอกล้อว่า TPU ในอวกาศอาจเจอกับ Tesla Roadster ที่ลอยอยู่ในวงโคจร 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ Pichai คาดการณ์ Quantum Computing จะสร้างความตื่นเต้นภายใน 5 ปี ➡️ เปรียบเทียบกับกระแส AI ในปัจจุบัน ➡️ มองว่าเป็น Paradigm Shift ถัดไป ✅ Google AI-first Strategy ตั้งแต่ปี 2016 ➡️ เริ่มจาก Google Brain และ DeepMind ➡️ เปิดตัว TPU รุ่นแรกในปีเดียวกัน ✅ Gemini 3 และ Nano Banana Pro เปิดตัวแล้ว ➡️ Nano Banana Pro เด่นด้าน Infographics ➡️ Gemini 3.0 Flash อาจเป็นโมเดลที่ดีที่สุด ✅ Project Suncatcher: Data Center ในอวกาศปี 2027 ➡️ รองรับความต้องการพลังประมวลผลอนาคต ➡️ แนวคิดแม้ดูเหนือจริงแต่มีเหตุผล ‼️ คำเตือนสำหรับผู้ติดตามเทคโนโลยี ⛔ Quantum Computing ยังอยู่ในระยะวิจัย ไม่พร้อมใช้งานเชิงพาณิชย์ทันที ⛔ Project Suncatcher ยังเป็นแผนการทดลอง อาจมีความเสี่ยงด้านต้นทุนและเทคโนโลยี https://securityonline.info/pichai-forecast-quantum-computing-will-reach-breathless-excitement-in-five-years/

💰 ดีลพันล้าน: Google และ Meta อาจร่วมมือด้านชิป AI รายงานจาก Tom’s Hardware ระบุว่า Meta กำลังเจรจากับ Google เพื่อเช่าชิป Cloud TPU ในปี 2026 และซื้อขาดในปี 2027 ดีลนี้มีมูลค่าหลายพันล้านดอลลาร์ และถือเป็นการเปลี่ยนกลยุทธ์ของ Google ที่ก่อนหน้านี้ใช้ TPU ส่วนใหญ่เพื่อการพัฒนาภายในเท่านั้น ⚙️ รายละเอียดการเจรจา ตามรายงานจาก Reuters ดีลนี้จะทำให้ Meta สามารถเข้าถึงพลังการประมวลผลของ TPU เพื่อรองรับการพัฒนา AI ในอนาคต ขณะที่ Google จะได้โอกาสเจาะตลาดชิป AI ที่ Nvidia ครองอยู่ โดยบางฝ่ายคาดว่า Google อาจสามารถแย่งส่วนแบ่งรายได้จากศูนย์ข้อมูลของ Nvidia ได้ถึง 10% ซึ่งคิดเป็นมูลค่าหลายหมื่นล้านดอลลาร์ 📈 ผลกระทบต่ออุตสาหกรรมและตลาดหุ้น ข่าวการเจรจาทำให้หุ้นของ Alphabet (Google) และ Meta ปรับตัวขึ้น ขณะที่ Nvidia ตกลงราว 3% เนื่องจากนักลงทุนกังวลว่าการแข่งขันจะรุนแรงขึ้น หาก Google สามารถผลักดัน TPU ให้เป็นทางเลือกแทน GPU ของ Nvidia ได้จริง จะเป็นการเปลี่ยนสมดุลในตลาด AI ที่กำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว 🌍 ความท้าทายและสิ่งที่ต้องจับตา แม้ดีลนี้จะสร้างความตื่นเต้น แต่ก็ยังมีความไม่แน่นอนสูง เนื่องจากอุตสาหกรรม AI กำลังเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว ทั้งด้านความต้องการพลังประมวลผลและราคาหน่วยความจำที่พุ่งสูงขึ้น นักวิเคราะห์เตือนว่าการลงทุนในโครงสร้างพื้นฐาน AI อาจเสี่ยงหาก “ฟองสบู่ AI” แตกในอนาคต แต่หากดีลนี้สำเร็จ Google จะกลายเป็นคู่แข่งที่แข็งแกร่งของ Nvidia ในตลาดชิป 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ รายละเอียดดีล Google–Meta ➡️ Meta จะเช่า TPU ในปี 2026 และซื้อขาดในปี 2027 ✅ ผลประโยชน์ของ Google ➡️ อาจแย่งส่วนแบ่งรายได้ศูนย์ข้อมูล Nvidia ได้ถึง 10% ✅ ผลกระทบต่อตลาดหุ้น ➡️ หุ้น Alphabet และ Meta ขึ้น ขณะที่ Nvidia ลดลง 3% ✅ ความหมายต่ออุตสาหกรรม ➡️ ดีลนี้อาจเปลี่ยนสมดุลการแข่งขันในตลาดชิป AI ‼️ คำเตือนจากนักวิเคราะห์ ⛔ อุตสาหกรรม AI มีความไม่แน่นอนสูงและอาจเจอฟองสบู่แตก ‼️ ความเสี่ยงด้านโครงสร้างพื้นฐาน ⛔ ราคาหน่วยความจำและการผลิตอาจเป็นอุปสรรคต่อการขยายตลาด https://www.tomshardware.com/tech-industry/billion-dollar-ai-chip-deal-between-google-and-meta-could-be-on-the-cards-would-involve-renting-google-cloud-tpus-next-year-outright-purchases-in-2027

🖥️ "ศึกชิป AI – NVIDIA ปะทะ Google TPU Ironwood" Jensen Huang ซีอีโอของ NVIDIA ยืนยันว่า ASICs จาก Google หรือ Amazon ยังไม่สามารถแทนที่เทคโนโลยีของ NVIDIA ได้ เพราะการแข่งขันจริง ๆ อยู่ที่ “ทีมวิศวกร” ไม่ใช่แค่บริษัท ขณะเดียวกัน Google ก็เปิดตัว TPU รุ่นใหม่ Ironwood ที่ท้าทาย Blackwell ของ NVIDIA ด้วยประสิทธิภาพและการประหยัดพลังงานที่เหนือกว่าในบางด้าน NVIDIA ยังคงครองตลาด GPU สำหรับ AI ด้วยสัดส่วนกว่า 80–90% โดย Jensen Huang ย้ำว่าความได้เปรียบของบริษัทไม่ได้อยู่แค่ฮาร์ดแวร์ แต่คือทีมวิศวกรและซอฟต์แวร์ CUDA ที่ทำให้ NVIDIA ยากจะถูกแทนที่ แม้ Google และ Amazon จะพัฒนา ASICs และ TPUs แต่ Jensen มองว่าการสร้างชิปที่ซับซ้อนระดับนี้ต้องอาศัยทีมที่มีความเชี่ยวชาญสูง ซึ่งมีอยู่ไม่มากนักในโลกนี้ ในอีกด้าน Google เปิดตัว TPU รุ่นใหม่ชื่อ Ironwood ซึ่งเร็วกว่า Trillium รุ่นก่อนถึง 4 เท่า และใช้พลังงานน้อยลงกว่า 30% จุดเด่นคือสามารถเชื่อมต่อชิปได้มากถึง 9,216 ตัวในหนึ่ง Pod ทำให้รองรับงาน AI ขนาดมหึมาได้อย่างมีประสิทธิภาพ Ironwood ยังมีหน่วยความจำ HBM3e ขนาด 192 GB ต่อชิป และแบนด์วิดท์สูงถึง 7.4 TB/s ซึ่งท้าชนกับ Blackwell ของ NVIDIA ได้อย่างสูสี การแข่งขันนี้สะท้อนการเปลี่ยนแปลงในตลาด AI จากการเน้น “การฝึกสอนโมเดล” (training) ไปสู่ “การใช้งานจริง” (inference) ที่ต้องการชิปที่มีประสิทธิภาพสูงและใช้พลังงานต่ำ Google จึงวาง Ironwood เป็นตัวเลือกสำหรับงาน inference โดยเฉพาะ ขณะที่ NVIDIA ยังคงเน้นความยืดหยุ่นและการรองรับทุกงาน AI ผ่าน GPU อย่างไรก็ตาม ความท้าทายของ NVIDIA คือราคาชิปที่สูงและปัญหาความร้อนที่ลูกค้าบางรายกังวล ขณะที่ Google ใช้กลยุทธ์ “vertical stack” ควบคุมทั้งฮาร์ดแวร์และคลาวด์ ทำให้ลูกค้าใช้งานได้สะดวกแต่ก็เสี่ยงต่อการผูกขาด การแข่งขันนี้จึงไม่ใช่แค่เรื่องเทคโนโลยี แต่ยังเป็นเรื่องกลยุทธ์ธุรกิจและการครองตลาดในอนาคตด้วย 📌 สรุปเป็นหัวข้อ ✅ NVIDIA ยืนยันความเหนือกว่าในตลาด AI ➡️ ทีมวิศวกรและซอฟต์แวร์ CUDA เป็นจุดแข็งหลัก ➡️ ครองตลาด GPU AI กว่า 80–90% ✅ Google เปิดตัว TPU Ironwood รุ่นใหม่ ➡️ เร็วกว่า Trillium 4 เท่า และใช้พลังงานน้อยลง 30% ➡️ รองรับการเชื่อมต่อชิปได้ถึง 9,216 ตัวในหนึ่ง Pod ➡️ หน่วยความจำ HBM3e 192 GB และแบนด์วิดท์ 7.4 TB/s ✅ การแข่งขันเปลี่ยนจาก Training ไปสู่ Inference ➡️ Google เน้นชิปเฉพาะงาน inference ➡️ NVIDIA เน้นความยืดหยุ่นและรองรับทุกงาน AI ‼️ ความเสี่ยงและคำเตือนในตลาดชิป AI ⛔ ราคาชิป NVIDIA สูงและมีปัญหาความร้อนที่ลูกค้ากังวล ⛔ Google ใช้กลยุทธ์ vertical stack อาจนำไปสู่การผูกขาด ⛔ การแข่งขันรุนแรงอาจทำให้บริษัทต้องลงทุนมหาศาลและเสี่ยงต่อกำไร https://wccftech.com/nvidia-jensen-huang-explains-why-asics-wont-do-much-to-the-firm-ai-dominance/

📺 Samsung Smart TV มีเมนูลับที่คุณอาจไม่เคยรู้ Samsung Smart TV รุ่นใหม่ๆ ไม่ได้มีแค่เมนูตั้งค่าทั่วไป แต่ยังมี “Service Menu” หรือเมนูลับที่ถูกออกแบบมาเพื่อใช้โดยช่างเทคนิคในการตรวจสอบและปรับแต่งระบบภายใน ซึ่งผู้ใช้ทั่วไปก็สามารถเข้าถึงได้ หากรู้วิธีการกดปุ่มบนรีโมตที่ถูกต้อง 🔑 วิธีเข้าถึงเมนูลับ 🔰 สำหรับรีโมตขนาดเล็ก: เปิดทีวี → ไปที่ Settings > Sound Settings และตั้งค่า “Sound Output” เป็น TV Speakers → กดปุ่มตามลำดับ Mute, Up, Down, Enter/OK, Mute 🔰 สำหรับรีโมตขนาดใหญ่: เข้าสู่ Standby Mode โดยเปิดทีวีแล้วกดปิดทันที → จากนั้นกดปุ่มตามลำดับ Info, Menu, Mute, Power หากวิธีเหล่านี้ไม่ทำงาน สามารถค้นหาด้วย รุ่นของทีวี + คำว่า service menu เพื่อดูคำแนะนำเฉพาะรุ่น ⚙️ สิ่งที่ทำได้ในเมนูลับ 🔰 ตรวจสอบ ชั่วโมงการใช้งานของจอภาพ (สำคัญมากหากซื้อทีวีมือสอง) 🔰 ปรับแต่ง advanced picture settings เช่น white balance และ gamma 🔰 ตั้งค่า Bluetooth radio configuration และ tuner region 🔰 ปิด Hospitality Mode ที่บางครั้งถูกเปิดโดยผิดพลาด ทำให้ฟีเจอร์บางอย่างถูกจำกัด ⚠️ ข้อควรระวัง แม้เมนูลับนี้จะมีประโยชน์ แต่ก็มีความเสี่ยงสูง หากปรับค่าที่ไม่เข้าใจอาจทำให้ระบบทำงานผิดพลาดหรือเสียหายได้ ดังนั้นควรใช้เพื่อการตรวจสอบข้อมูลเท่านั้น ไม่ควรทดลองเปลี่ยนค่าที่ไม่แน่ใจ 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ วิธีเข้าถึงเมนูลับ ➡️ รีโมตเล็ก: Mute → Up → Down → Enter/OK → Mute ➡️ รีโมตใหญ่: Info → Menu → Mute → Power ✅ สิ่งที่ทำได้ ➡️ ตรวจสอบชั่วโมงการใช้งานจอ ➡️ ปรับแต่ง advanced picture settings ➡️ ตั้งค่า Bluetooth และ tuner region ➡️ ปิด Hospitality Mode ‼️ คำเตือน ⛔ การปรับค่าที่ไม่เข้าใจอาจทำให้ทีวีทำงานผิดพลาด ⛔ เมนูลับถูกออกแบบมาเพื่อช่างเทคนิค ไม่ใช่ผู้ใช้ทั่วไป ⛔ ควรใช้เพื่อการตรวจสอบข้อมูลเท่านั้น https://www.slashgear.com/2026399/your-samsung-smart-tv-has-hidden-menu-how-to-access/

🖥️ Budgie 10.10 เปิดตัว Developer Preview แบบ Wayland-only ทีมพัฒนา Budgie ได้ประกาศเปิดตัว Budgie 10.10 Developer Preview ซึ่งถือเป็นการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ เพราะรุ่นนี้จะทำงานบน Wayland เท่านั้น โดยไม่รองรับ X11 อีกต่อไป การเปลี่ยนแปลงนี้สะท้อนถึงทิศทางของโครงการที่ต้องการย้ายไปสู่ระบบกราฟิกที่ทันสมัยและมีประสิทธิภาพมากกว่า Budgie 10.10 ใช้ Labwc เป็น Wayland compositor เริ่มต้น พร้อมมี “labwc bridge” ที่จะรันอัตโนมัติเมื่อเข้าสู่ระบบ เพื่อคัดลอกการตั้งค่าของ Budgie ไปยัง ~/.config/budgie-desktop/labwc โดยไม่กระทบกับการตั้งค่าเดิมของผู้ใช้ การออกแบบนี้ช่วยให้การจัดการหน้าต่างและการตั้งค่าต่าง ๆ ทำงานได้อย่างราบรื่นบน Wayland ฟีเจอร์ใหม่ที่น่าสนใจในรุ่นนี้ ได้แก่ Display Configuration Batch system, การปรับปรุง Night Light, Keyboard Layout, Tasklist และ Workspaces applets รวมถึงการรองรับ Wayland protocols หลายตัว เช่น wlr-layer-shell-unstable-v1 สำหรับการจัดการ panels และ popovers ทำให้ Budgie สามารถใช้งานได้อย่างเต็มรูปแบบในสภาพแวดล้อม Wayland นอกจากนี้ Budgie 10.10 ยังถือเป็นรุ่นสุดท้ายในซีรีส์ 10 ก่อนที่จะเข้าสู่การพัฒนา Budgie 11 ซึ่งจะรองรับ compositor อื่น ๆ เช่น Mir และ KDE KWin โดยคาดว่าจะเปิดตัวในปีหน้า ถือเป็นการปูทางไปสู่อนาคตที่ Budgie จะมีความยืดหยุ่นและรองรับระบบที่หลากหลายมากขึ้น 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ Budgie 10.10 Developer Preview ➡️ ทำงานบน Wayland เท่านั้น ไม่รองรับ X11 ➡️ ใช้ Labwc เป็น compositor เริ่มต้น ✅ ฟีเจอร์ใหม่ที่เพิ่มเข้ามา ➡️ Display Configuration Batch system ➡️ ปรับปรุง Night Light, Keyboard Layout, Tasklist และ Workspaces applets ✅ การรองรับ Wayland protocols ➡️ รองรับ wlr-layer-shell-unstable-v1 สำหรับ panels และ popovers ➡️ รองรับ ext-workspace-v1 และ xdg-output-unstable-v1 ✅ ทิศทางการพัฒนาในอนาคต ➡️ Budgie 10.10 เป็นรุ่นสุดท้ายในซีรีส์ 10 ➡️ Budgie 11 จะรองรับ Mir และ KDE KWin ‼️ ข้อควรระวัง ⛔ ผู้ใช้ที่ยังต้องการ X11 จะไม่สามารถใช้งาน Budgie 10.10 ได้ ⛔ รุ่นนี้เป็น Developer Preview จึงยังไม่เหมาะสำหรับการใช้งานจริงในระบบหลัก https://9to5linux.com/wayland-only-budgie-10-10-desktop-environment-released-as-developer-preview

📼 พบคลังเทป VHS จำนวนมหาศาลที่บันทึกข่าวโทรทัศน์สหรัฐฯ ระหว่างปี 2004–2009 มีผู้ใช้ Reddit รายหนึ่งเปิดเผยว่าเขามีเทป VHS จำนวนหลายพันม้วนที่บันทึกข่าวจากช่อง CNN, MSNBC และ Fox News ระหว่างปี 2004–2009 เทปเหล่านี้ถูกเก็บอย่างเป็นระเบียบในกล่อง McDonald’s และตอนนี้เจ้าของต้องการมอบให้ผู้ที่สามารถเก็บรักษาและดิจิไทซ์ได้ โดย Internet Archive ถูกเสนอชื่อเป็นผู้รับที่เหมาะสมที่สุด. 📰 เหตุการณ์สำคัญที่ถูกบันทึก ภายในคลังเทปนี้มีการบันทึกข่าวสารและเหตุการณ์สำคัญมากมาย เช่น 🎗️ การเลือกตั้งประธานาธิบดีปี 2004 และ 2008 🎗️ เหตุการณ์สึนามิปี 2004 และเหตุระเบิดลอนดอนปี 2005 🎗️ การเปิดตัว iPhone รุ่นแรกในปี 2007 🎗️ วิกฤตการเงินโลกปี 2008 🎗️ การเสียชีวิตของ Michael Jackson และการแจ้งเกิดของ Lady Gaga ในปี 2009 นอกจากข่าวแล้ว ยังมีโฆษณาและรายการบันเทิงที่สะท้อนวัฒนธรรมยุคนั้น ซึ่งอาจมีคุณค่ามากกว่าตัวข่าวเอง. 🏛️ บทบาทของ Internet Archive Internet Archive เป็นองค์กรไม่แสวงหากำไรที่มีภารกิจเก็บรักษาเนื้อหาดิจิทัลและสื่อเก่า การได้รับคลังเทปนี้จะช่วยให้พวกเขาสามารถดิจิไทซ์และเผยแพร่สู่สาธารณะ ทำให้ผู้คนเข้าถึงบันทึกข่าวและวัฒนธรรมในช่วงปี 2004–2009 ได้อย่างสะดวกและปลอดภัยในระยะยาว. ⚠️ ความท้าทายและข้อกังวล แม้หลายคนสนับสนุนให้ Internet Archive รับเทปเหล่านี้ แต่ก็มีเสียงวิจารณ์ว่าพวกเขามีเนื้อหาที่รอการดิจิไทซ์อยู่แล้วจำนวนมาก และอาจไม่สามารถเผยแพร่ได้เร็วตามที่สาธารณะคาดหวัง นอกจากนี้ยังมีความเสี่ยงด้านการเก็บรักษาเทปที่อาจเสื่อมสภาพหากไม่ได้รับการดูแลอย่างเหมาะสม. 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ คลังเทป VHS จำนวนมหาศาลถูกค้นพบ ➡️ บันทึกข่าวสหรัฐฯ ระหว่างปี 2004–2009 ➡️ เก็บไว้ในกล่อง McDonald’s และแจกฟรี ✅ เหตุการณ์สำคัญที่ถูกบันทึก ➡️ การเลือกตั้ง, สึนามิ, เหตุระเบิดลอนดอน ➡️ การเปิดตัว iPhone, วิกฤตการเงิน, การเสียชีวิตของ Michael Jackson ✅ Internet Archive มีแนวโน้มรับเทป ➡️ เพื่อดิจิไทซ์และเผยแพร่สู่สาธารณะ ➡️ สร้างบันทึกทางประวัติศาสตร์และวัฒนธรรม ‼️ ความท้าทายและข้อกังวล ⛔ Internet Archive มีเนื้อหาที่รอดิจิไทซ์อยู่แล้วจำนวนมาก ⛔ เทป VHS เสี่ยงเสื่อมสภาพหากไม่ได้รับการดูแลทันเวลา https://www.tomshardware.com/software/video-editing-graphic-design/gigantic-vhs-videotape-hoard-of-thousands-of-videos-stored-in-mcdonalds-boxes-being-given-away-for-free-internet-archive-looks-set-to-claim-the-tapes-of-u-s-news-output-spanning-2004-09

🖨️ Centauri Carbon 2 – เครื่องพิมพ์ 3D รุ่นใหม่จาก Elegoo บริษัท Elegoo เตรียมเปิดตัวเครื่องพิมพ์ 3D รุ่นใหม่ชื่อ Centauri Carbon 2 ในไตรมาสแรกปี 2026 หลังจากรุ่นแรกได้รับความนิยมในปี 2025 จุดเด่นคือระบบ multi-material printing ที่สามารถพิมพ์หลายสีหรือหลายวัสดุในงานเดียวกัน โดยใช้ระบบ “CANVAS” ที่ออกแบบให้เส้นทางฟีดเส้นพลาสติกดูเรียบง่ายกว่ารุ่นอื่น เครื่องยังคงขนาดการพิมพ์ 256 x 256 x 256 มม. เหมือนรุ่นแรก แต่เพิ่มความร้อนของฐานพิมพ์ได้ถึง 110°C และมีระบบปรับระดับอัตโนมัติ 121 จุด ทำให้การพิมพ์เสถียรมากขึ้น นอกจากนี้ยังมีฟีเจอร์ใหม่ เช่น RFID สำหรับตรวจสอบเส้นพลาสติก และกล้องในตัวเพื่อดูงานพิมพ์แบบเรียลไทม์ แม้ยังไม่เปิดเผยราคา แต่คาดว่าจะอยู่ในระดับเข้าถึงได้เหมือนรุ่นแรก และรองรับวัสดุยอดนิยม เช่น PLA, PETG, TPU และ ABS ถือเป็นการต่อยอดจากรุ่นเดิมที่แฟน ๆ ชื่นชอบ โดยมีการปรับปรุงให้รองรับงานซับซ้อนและหลากหลายมากขึ้น https://www.tomshardware.com/3d-printing/elegoo-centauri-carbon-2-is-on-the-way-in-q1-2026-multi-material-3d-printing-among-the-top-features

🛡️ Google เปิดตัว Private AI Compute บน Pixel 10 Google ประกาศเปิดตัวสถาปัตยกรรมใหม่ชื่อ Private AI Compute ที่ผสมผสานพลังการประมวลผลจากคลาวด์ Gemini เข้ากับความปลอดภัยระดับสูงของการทำงานบนอุปกรณ์เอง จุดเด่นคือการใช้ Titanium Intelligence Enclaves (TIE) ที่ทำให้ข้อมูลผู้ใช้ถูกประมวลผลในสภาพแวดล้อมที่ปิดผนึก แม้แต่ Google เองก็ไม่สามารถเข้าถึงได้ Pixel 10 จะเป็นสมาร์ทโฟนรุ่นแรกที่ได้ใช้เทคโนโลยีนี้ โดยมาพร้อมฟีเจอร์ใหม่ เช่น Magic Suggest ที่ให้คำแนะนำแบบเรียลไทม์ และระบบบันทึกเสียงที่สามารถถอดความได้หลายภาษา พร้อมสรุปอัตโนมัติ Google ยังเปิดโครงการ Vulnerability Rewards Program (VRP) เพื่อให้ผู้เชี่ยวชาญภายนอกช่วยตรวจสอบความปลอดภัย น่าสนใจคือแนวคิดนี้คล้ายกับ Apple Private Cloud Compute ที่เปิดตัวก่อนหน้านี้ ทำให้การแข่งขันด้าน “AI ที่ปลอดภัยและโปร่งใส” ระหว่างสองยักษ์ใหญ่ยิ่งเข้มข้นขึ้น สรุปหัวข้อ: ✅ เทคโนโลยีใหม่ Private AI Compute ➡️ ใช้ TPU และ TIE เพื่อความปลอดภัยสูงสุด ✅ Pixel 10 ได้ฟีเจอร์ Magic Suggest และ Recorder อัจฉริยะ ➡️ รองรับหลายภาษาและสรุปอัตโนมัติ https://securityonline.info/google-launches-private-ai-compute-for-pixel-10-blending-cloud-power-with-on-device-privacy/

https://youtu.be/TpNF-e42JvU?si=PO9C-Vlfok-wtpU1

🚀 Ironwood TPU: ขุมพลังใหม่จาก Google ที่จะพลิกโฉมยุค Agentic AI Google เปิดตัว “Ironwood” TPU รุ่นที่ 7 ที่งาน Next ’25 พร้อมสเปคสุดโหด 42.5 ExaFLOPS เพื่อรองรับยุคใหม่ของ Agentic AI ที่ต้องการความเร็วและความฉลาดระดับเหนือมนุษย์! ในยุคที่ AI ไม่ใช่แค่โมเดลตอบคำถาม แต่กลายเป็น “เอเจนต์อัจฉริยะ” ที่คิด วิเคราะห์ และตัดสินใจได้เอง Google จึงเปิดตัว Ironwood TPU ที่ออกแบบมาเพื่อรองรับการฝึกและใช้งานโมเดลขนาดมหึมาอย่าง Gemini, Claude, Veo และ Imagen Ironwood ไม่ใช่แค่แรง แต่ฉลาดและประหยัดพลังงานกว่ารุ่นก่อนถึง 4 เท่า! ด้วยการออกแบบระบบร่วมระหว่างฮาร์ดแวร์ ซอฟต์แวร์ และงานวิจัยโมเดล ทำให้ TPU รุ่นนี้กลายเป็นหัวใจของ “AI Hypercomputer” ที่ Google วางรากฐานไว้ ✅ Ironwood TPU คืออะไร ➡️ ชิปประมวลผล AI รุ่นที่ 7 จาก Google ➡️ ออกแบบเพื่อรองรับ Agentic AI ที่ต้องการ reasoning และ insight ขั้นสูง ✅ ประสิทธิภาพที่เหนือชั้น ➡️ 42.5 ExaFLOPS ต่อ pod (มากกว่า El Capitan 24 เท่า) ➡️ ชิปเดี่ยวให้พลังสูงสุด 4,614 TFLOPS ➡️ ใช้ระบบระบายความร้อนด้วยของเหลว ✅ สถาปัตยกรรมใหม่ ➡️ ใช้ Inter-Chip Interconnect (ICI) ความเร็ว 9.6 Tb/s ➡️ หน่วยความจำร่วม HBM สูงสุด 1.77 PB ➡️ รองรับการทำงานร่วมกันของหลายพันชิปแบบ “สมองรวม” ✅ ความร่วมมือกับ Anthropic ➡️ Anthropic เซ็นสัญญาหลายพันล้านดอลลาร์เพื่อใช้ Ironwood ➡️ เตรียมใช้ TPU สูงสุด 1 ล้านตัวสำหรับ Claude รุ่นใหม่ ✅ เทคโนโลยีเสริม ➡️ Optical Circuit Switching (OCS) เพื่อความเสถียรระดับองค์กร ➡️ CPU Axion รุ่นใหม่ใน VM N4A และ C4A Metal ➡️ ประสิทธิภาพต่อวัตต์ดีขึ้น 80% เมื่อเทียบกับ x86 ✅ วิสัยทัศน์ของ Google ➡️ “System-level co-design” รวมฮาร์ดแวร์ ซอฟต์แวร์ และโมเดลไว้ในหลังคาเดียว ➡️ Ironwood คือผลลัพธ์จากการพัฒนา TPU ต่อเนื่องกว่า 10 ปี Ironwood ไม่ใช่แค่ชิปใหม่ แต่คือการประกาศศักดาเข้าสู่ยุคที่ AI ไม่ใช่แค่ “ฉลาด” แต่ “ลงมือทำ” ได้จริง และเร็วระดับ ExaFLOPS! 🌐💡 https://securityonline.info/42-5-exaflops-google-launches-ironwood-tpu-to-power-next-gen-agentic-ai/

🧠 “Google เปิดตัว Axion CPU และ Ironwood TPU รุ่น 7 – สร้าง ‘AI Hypercomputer’ ล้ำหน้า Nvidia GB300!” เรื่องเล่าจากแนวหน้าของเทคโนโลยี AI! Google Cloud ได้เปิดตัวระบบประมวลผลใหม่ที่ทรงพลังที่สุดเท่าที่เคยมีมา ด้วยการผสาน Axion CPU ที่ออกแบบเองกับ Ironwood TPU รุ่นที่ 7 เพื่อสร้างแพลตฟอร์ม “AI Hypercomputer” ที่สามารถฝึกและให้บริการโมเดลขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด Ironwood TPU รุ่นใหม่ให้พลังประมวลผลถึง 4,614 FP8 TFLOPS ต่อชิป และสามารถรวมกันเป็นพ็อดขนาดใหญ่ถึง 9,216 ตัว ให้พลังรวม 42.5 FP8 ExaFLOPS ซึ่งเหนือกว่า Nvidia GB300 NVL72 ที่ให้เพียง 0.36 ExaFLOPS อย่างมหาศาล ระบบนี้ยังใช้เทคโนโลยี Optical Circuit Switching ที่สามารถปรับเส้นทางการเชื่อมต่อทันทีเมื่อมีฮาร์ดแวร์ขัดข้อง ทำให้ระบบทำงานต่อเนื่องได้แม้มีปัญหา พร้อมทั้งมีหน่วยความจำ HBM3E รวมกว่า 1.77 PB และเครือข่าย Inter-Chip Interconnect ความเร็ว 9.6 Tbps ในด้าน CPU, Google เปิดตัว Axion ซึ่งเป็นชิป Armv9 ที่ใช้สถาปัตยกรรม Neoverse V2 ให้ประสิทธิภาพสูงกว่าชิป x86 ถึง 50% และประหยัดพลังงานมากขึ้นถึง 60% โดยมีรุ่น C4A, N4A และ C4A Metal ให้เลือกใช้งานตามความต้องการ บริษัทอย่าง Anthropic และ Lightricks ได้เริ่มใช้งานระบบนี้แล้ว โดย Anthropic เตรียมใช้ TPU กว่าล้านตัวเพื่อขับเคลื่อนโมเดล Claude รุ่นใหม่ ✅ Google เปิดตัว Ironwood TPU รุ่นที่ 7 ➡️ พลังประมวลผล 4,614 FP8 TFLOPS ต่อชิป ➡️ รวมเป็นพ็อดขนาดใหญ่ได้ถึง 42.5 FP8 ExaFLOPS ➡️ ใช้ Optical Circuit Switching เพื่อความเสถียร ➡️ หน่วยความจำรวม 1.77 PB แบบ HBM3E ✅ เปิดตัว Axion CPU ที่ออกแบบเอง ➡️ ใช้สถาปัตยกรรม Arm Neoverse V2 ➡️ ประสิทธิภาพสูงกว่าชิป x86 ถึง 50% ➡️ มีรุ่น C4A, N4A และ C4A Metal ให้เลือก ➡️ รองรับ DDR5-5600 MT/s และ UMA ✅ สร้างแพลตฟอร์ม “AI Hypercomputer” ➡️ รวม compute, storage และ networking ภายใต้ระบบเดียว ➡️ รองรับการฝึกและให้บริการโมเดลขนาดใหญ่ ➡️ ใช้ Titanium controller เพื่อจัดการ I/O และความปลอดภัย ✅ บริษัทชั้นนำเริ่มใช้งานแล้ว ➡️ Anthropic ใช้ TPU กว่าล้านตัวสำหรับ Claude ➡️ Lightricks ใช้ฝึกโมเดลมัลติโหมด LTX-2 ‼️ ความท้าทายด้านการพัฒนา AI ขนาดใหญ่ ⛔ ต้องใช้พลังงานและฮาร์ดแวร์จำนวนมหาศาล ⛔ ต้องมีระบบจัดการความเสถียรและความปลอดภัยขั้นสูง ‼️ ความเสี่ยงจากการพึ่งพาเทคโนโลยีเฉพาะ ⛔ หากระบบล่มหรือมีข้อบกพร่อง อาจกระทบโมเดลขนาดใหญ่ ⛔ ต้องมีการลงทุนต่อเนื่องเพื่อรองรับการเติบโตของ AI https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/google-deploys-new-axion-cpus-and-seventh-gen-ironwood-tpu-training-and-inferencing-pods-beat-nvidia-gb300-and-shape-ai-hypercomputer-model

🚀 Google เปิดตัว Project Suncatcher: ส่งศูนย์ข้อมูล AI ขึ้นสู่อวกาศ! Google ประกาศโครงการสุดล้ำ “Project Suncatcher” ที่จะนำศูนย์ข้อมูล AI ขึ้นสู่วงโคจรโลก โดยใช้พลังงานแสงอาทิตย์และเทคโนโลยี TPU เพื่อประมวลผลแบบไร้ขีดจำกัดในอวกาศ พร้อมจับมือ Planet Labs เตรียมปล่อยดาวเทียมต้นแบบภายในปี 2027. Google กำลังพลิกโฉมการประมวลผล AI ด้วยแนวคิดใหม่: แทนที่จะสร้างศูนย์ข้อมูลบนโลกที่ใช้พลังงานมหาศาลและต้องการระบบระบายความร้อนซับซ้อน พวกเขาจะส่งศูนย์ข้อมูลขึ้นสู่อวกาศ! โดยใช้ดาวเทียมที่ติดตั้ง TPU (Tensor Processing Units) ซึ่งเป็นชิปประมวลผล AI ของ Google พร้อมแผงโซลาร์เซลล์ประสิทธิภาพสูงที่สามารถผลิตพลังงานได้มากกว่าแผงบนโลกถึง 8 เท่า ข้อดีคือ: 💠 ได้พลังงานสะอาดตลอด 24 ชั่วโมง 💠 ไม่ต้องใช้ระบบระบายความร้อนแบบเดิม 💠 ลดต้นทุนระยะยาวในการดำเนินงาน แต่ก็มีความท้าทาย: 🎗️ ต้องสร้างระบบสื่อสารที่ส่งข้อมูลได้หลายเทราไบต์ต่อวินาที 🎗️ ต้องป้องกัน TPU จากรังสีในอวกาศ ซึ่ง Google ได้ทดสอบแล้วว่า Trillium TPU ทนได้ถึง 5 ปีโดยไม่เสียหาย 🎗️ ต้องจัดการความเสี่ยงจากการชนกันของดาวเทียมในวงโคจร Google คาดว่าในปี 2035 ต้นทุนการดำเนินงานของศูนย์ข้อมูลในอวกาศจะใกล้เคียงกับบนโลก และจะเป็นทางเลือกใหม่ที่ยั่งยืนสำหรับการพัฒนา AI ในอนาคต ✅ แนวคิดของ Project Suncatcher ➡️ ส่ง TPU ขึ้นสู่วงโคจรเพื่อประมวลผล AI ➡️ ใช้พลังงานแสงอาทิตย์ที่มีประสิทธิภาพสูง ➡️ ลดต้นทุนและปัญหาระบบระบายความร้อน ✅ ความร่วมมือและแผนการดำเนินงาน ➡️ ร่วมมือกับ Planet Labs ➡️ เตรียมปล่อยดาวเทียมต้นแบบภายในปี 2027 ➡️ คาดว่าความคุ้มทุนจะเกิดในช่วงปี 2035 ✅ ความท้าทายทางเทคนิค ➡️ ต้องสร้างระบบสื่อสารความเร็วสูงระหว่างดาวเทียม ➡️ ต้องป้องกัน TPU จากรังสีอวกาศ ➡️ ต้องจัดการความเสี่ยงจากการชนกันของดาวเทียม ‼️ คำเตือนและข้อควรระวัง ⛔ การสื่อสารข้อมูลจากอวกาศยังมีข้อจำกัดด้านความเร็วและความเสถียร ⛔ การจัดการดาวเทียมจำนวนมากอาจเพิ่มความเสี่ยงด้านความปลอดภัยในวงโคจร ⛔ ต้องมีการตรวจสอบผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมและเศรษฐกิจในระยะยาว Project Suncatcher ไม่ใช่แค่การส่งชิปขึ้นฟ้า แต่มันคือการเปิดประตูสู่ยุคใหม่ของการประมวลผล AI ที่ไร้ขีดจำกัด… และอาจเปลี่ยนวิธีที่โลกใช้พลังงานและเทคโนโลยีไปตลอดกาล https://securityonline.info/orbital-ai-google-unveils-project-suncatcher-to-launch-tpu-data-centers-into-space/

🖨️🚀 หัวข้อข่าว: “Snapmaker U1 – เครื่องพิมพ์ 3D ที่ระดมทุนสูงสุดในประวัติศาสตร์ เปิดขายแล้ว พร้อมเปลี่ยนโลกการสร้างสรรค์” Snapmaker เปิดตัวเครื่องพิมพ์ 3D รุ่น U1 อย่างเป็นทางการ หลังจากระดมทุนได้กว่า 20 ล้านดอลลาร์จากผู้สนับสนุนกว่า 20,000 รายบน Kickstarter โดยมาพร้อมเทคโนโลยีใหม่ที่เน้นความเร็ว ความแม่นยำ และการพิมพ์หลายวัสดุในเครื่องเดียว. Snapmaker U1 ไม่ใช่แค่เครื่องพิมพ์ 3D ธรรมดา แต่เป็นการรวม 4 หัวฉีดวัสดุไว้ในระบบเดียวผ่านเทคโนโลยี “SnapSwap” ที่สามารถสลับหัวฉีดได้ภายใน 5 วินาที ทำให้ผู้ใช้สามารถพิมพ์วัสดุหลากหลาย เช่น PLA, TPU, PETG ได้โดยไม่ต้องหยุดงานหรือปรับเครื่องใหม่ เครื่องนี้ใช้ระบบ CoreXY motion ที่ช่วยให้พิมพ์ได้เร็วถึง 500 มม./วินาที โดยยังคงความแม่นยำไว้ได้ ด้วยระบบชดเชยแรงสั่นสะเทือน, การปรับระดับอัตโนมัติ และการคาลิเบรตแบบอัจฉริยะ Snapmaker ยังใส่ระบบ AI ที่สามารถตรวจจับข้อผิดพลาดของเส้นใยก่อนที่งานพิมพ์จะล้มเหลว พร้อมกล้องภายในสำหรับบันทึก time-lapse และแอปมือถือที่ควบคุมเครื่องจากระยะไกลได้ แม้จะมีจุดเด่นมากมาย แต่ก็ยังมีคำถามเรื่องความทนทานในระยะยาว และความแม่นยำเมื่อใช้งานที่ความเร็วสูง โดยเฉพาะในงานที่ต้องการความละเอียดสูง เช่น โมเดลวิศวกรรมหรือชิ้นส่วนประกอบจริง ✅ Snapmaker U1 เปิดขายแล้วหลังระดมทุนได้กว่า $20 ล้าน ➡️ มีผู้สนับสนุนกว่า 20,000 รายบน Kickstarter ✅ ใช้ระบบ SnapSwap เปลี่ยนหัวฉีดได้ใน 5 วินาที ➡️ รองรับการพิมพ์หลายวัสดุในเครื่องเดียว ✅ ความเร็วสูงถึง 500 มม./วินาที ด้วยระบบ CoreXY ➡️ พร้อมระบบชดเชยแรงสั่นและปรับระดับอัตโนมัติ ✅ มี AI ตรวจจับข้อผิดพลาดของเส้นใยก่อนงานพิมพ์ล้มเหลว ➡️ ช่วยลดของเสียและเพิ่มความแม่นยำ ✅ รองรับการควบคุมผ่านแอปมือถือและซอฟต์แวร์ Orca ➡️ เพิ่มความสะดวกในการใช้งานและตรวจสอบงานพิมพ์ ✅ กล้องภายในสำหรับบันทึก time-lapse และตรวจสอบงาน ➡️ เตรียมรองรับการอัปเดต firmware เพื่อเพิ่มฟีเจอร์ AI ✅ ขนาดพื้นที่พิมพ์ 270 x 270 x 270 มม. ➡️ รองรับงานขนาดใหญ่โดยไม่เสียความละเอียด ✅ หัวฉีดทนความร้อนสูงถึง 300°C และฐานพิมพ์ร้อนถึง 100°C ➡️ รองรับวัสดุหลากหลายและยึดติดได้ดี https://www.techradar.com/pro/kickstarters-most-successful-product-ever-goes-on-sale-snapmakers-3d-u1-printer-backed-by-usd20-million-booking-order-makes-debut