🧠💻 ถ้าคุณมีแค่ MacBook Pro กับเวลา 5 นาที — คุณจะฝึก AI ได้แค่ไหน? Sean Goedecke ตั้งคำถามเล่น ๆ ว่า “ถ้ามีแค่ MacBook Pro กับเวลา 5 นาที จะฝึกโมเดล AI ที่แข็งแกร่งที่สุดได้แค่ไหน?” คำตอบคือ โมเดล GPT-style ขนาด 1.8 ล้านพารามิเตอร์ ที่ฝึกด้วยชุดข้อมูล TinyStories ประมาณ 20 ล้าน token ซึ่งให้ผลลัพธ์ที่ “ไม่แย่เลย” ด้วย perplexity ประมาณ 9.6 เขาเริ่มจากการทดลองหลายแบบ ทั้ง transformers, LSTM และแม้แต่ diffusion models แต่พบว่า transformers แบบเรียบง่ายให้ผลดีที่สุด โดยใช้ Apple MPS (Metal Performance Shaders) เพื่อเร่งความเร็วการฝึก และเลือก dataset ที่เหมาะกับโมเดลเล็ก เช่น TinyStories ซึ่งมีโครงสร้างเรื่องราวชัดเจนและภาษาง่าย เขายังพบว่าเทคนิคอย่าง gradient accumulation หรือ torch.compile ไม่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในกรณีนี้ และการเลือกขนาดโมเดลที่เหมาะสมสำคัญกว่าการใช้เทคนิคซับซ้อน โดยขนาดที่ดีที่สุดอยู่ระหว่าง 1M–1.5M พารามิเตอร์ ซึ่งสอดคล้องกับ Chinchilla scaling laws แม้จะเป็นการทดลองที่ดู “ไร้สาระ” แต่ก็ให้บทเรียนสำคัญว่า การฝึกโมเดลเล็กในเวลาจำกัดสามารถให้ผลลัพธ์ที่น่าทึ่งได้ หากเลือก dataset และ architecture อย่างเหมาะสม ✅ โมเดลที่ดีที่สุดใน 5 นาทีคือ GPT-style ขนาด ~1.8M พารามิเตอร์ ➡️ ฝึกด้วย TinyStories ~20M token ได้ perplexity ~9.6 ✅ ใช้ Apple MPS เพื่อเร่งความเร็วการฝึก ➡️ ได้ความเร็ว ~100K token/วินาที สำหรับโมเดลขนาด 1M ✅ Dataset ที่ใช้คือ TinyStories ซึ่งเหมาะกับโมเดลเล็ก ➡️ มีโครงสร้างเรื่องราวชัดเจนและภาษาง่าย ✅ ขนาดโมเดลที่เหมาะสมที่สุดอยู่ระหว่าง 1M–1.5M พารามิเตอร์ ➡️ ให้อัตราการเรียนรู้และความแม่นยำดีที่สุดในเวลาจำกัด ✅ Architecture ที่ใช้คือ GPT-style transformer 2–3 layers ➡️ ใช้ SwiGLU activation และ positional embeddings แบบเรียนรู้ได้ ✅ ไม่ใช้ dropout หรือ mixture-of-experts ➡️ เพราะเป้าหมายคือให้โมเดลเรียนรู้เร็วที่สุดในเวลาจำกัด ✅ การฝึกโมเดลเล็กมีประโยชน์ในงาน edge computing และ embedded AI ➡️ เช่น รันบนมือถือหรืออุปกรณ์ IoT โดยไม่ต้องพึ่ง cloud ✅ เครื่องมืออย่าง Ollama และ LM Studio ช่วยให้ฝึกโมเดลได้ง่ายขึ้น ➡️ รองรับการโหลดโมเดล open-source เช่น Phi-2, Mistral, Gemma ✅ OpenAI เปิดตัว GPT-OSS ซึ่งสามารถรันบนเครื่องส่วนตัวได้ ➡️ มีเวอร์ชันเล็กสำหรับงานเฉพาะทางและการทดลอง ✅ การฝึกโมเดลในเวลาจำกัดช่วยทดสอบ scaling laws ได้จริง ➡️ เช่น Chinchilla law ที่แนะนำขนาดโมเดลตามจำนวน token https://www.seangoedecke.com/model-on-a-mbp/

🧠💻 เมื่อ AI เขียนโค้ดได้เก่งกว่ามนุษย์ แล้วนักพัฒนาจะอยู่ตรงไหนในโลกใหม่ของการเขียนโปรแกรม? ผลสำรวจจาก Clutch และ Stack Overflow ปี 2025 เผยว่า 53% ของนักพัฒนามองว่า AI โดยเฉพาะ LLMs (Large Language Models) สามารถเขียนโค้ดได้ดีกว่ามนุษย์ทั่วไป และ 80% ใช้ AI coding tools เป็นส่วนหนึ่งของ workflow ประจำวัน แม้จะมีความนิยมเพิ่มขึ้น แต่ความเชื่อมั่นกลับลดลงอย่างเห็นได้ชัด โดยมีเพียง 29% ที่เชื่อมั่นในความถูกต้องของโค้ดที่ AI สร้างขึ้น และ 45% ระบุว่า “โค้ดที่เกือบถูก” จาก AI เป็นปัญหาหลัก เพราะมันสร้าง bug ที่ยากต่อการตรวจจับ นักพัฒนาหลายคนยังคงใช้ AI เพราะมันช่วยเพิ่ม productivity ได้จริง โดยเฉพาะในงานที่ซ้ำซาก เช่น boilerplate code หรือการแปลงโครงสร้างข้อมูล แต่เมื่อพูดถึงงานที่ซับซ้อน เช่น system architecture หรือ security-critical code นักพัฒนายังต้องการ “มนุษย์อีกคน” เพื่อช่วยตรวจสอบ GitHub CEO ยังกล่าวว่า “นักพัฒนาในอนาคตไม่ใช่คนพิมพ์โค้ด แต่เป็น creative director ของโค้ด” และคาดว่า 90% ของการเขียนโค้ดจะถูก AI ทำแทนภายใน 5 ปี ✅ 53% ของนักพัฒนาเชื่อว่า AI เขียนโค้ดได้ดีกว่ามนุษย์ ➡️ โดยเฉพาะในงานที่ซ้ำซากและโครงสร้างพื้นฐาน ✅ 80% ของนักพัฒนาใช้ AI coding tools เป็นประจำ ➡️ เช่น GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer, ChatGPT ✅ 45% ระบุว่า “โค้ดที่เกือบถูก” จาก AI เป็นปัญหาหลัก ➡️ สร้าง bug ที่ยากต่อการตรวจจับ โดยเฉพาะสำหรับนักพัฒนาใหม่ ✅ 75% ของนักพัฒนาเลือกถามมนุษย์เมื่อไม่มั่นใจในคำตอบของ AI ➡️ แสดงถึงความต้องการ human verification ในระบบที่สำคัญ ✅ GitHub คาดว่า 90% ของโค้ดจะถูก AI เขียนภายใน 5 ปี ➡️ นักพัฒนาต้องเปลี่ยนบทบาทเป็นผู้ออกแบบและควบคุมคุณภาพ ✅ 79% เชื่อว่าทักษะด้าน AI จะกลายเป็นข้อกำหนดพื้นฐานของนักพัฒนา ➡️ และ 45% มองว่า AI จะลดอุปสรรคสำหรับนักพัฒนาใหม่ ✅ Stack Overflow พบว่า 46% ของนักพัฒนาไม่เชื่อมั่นในความถูกต้องของ AI ➡️ โดยเฉพาะในงานที่ซับซ้อนหรือมีความเสี่ยงสูง ✅ “Vibe coding” หรือการใช้ prompt สร้างแอปทั้งตัวยังไม่เป็นที่ยอมรับ ➡️ 72% ของนักพัฒนาไม่ใช้แนวทางนี้ในงานจริง ✅ AI coding tools ช่วยให้เรียนรู้ภาษาใหม่และเทคนิคใหม่ได้เร็วขึ้น ➡️ 44% ของนักพัฒนาใช้ AI เพื่อเรียนรู้สิ่งใหม่ในปีที่ผ่านมา ✅ การใช้ AI อย่างมีสติ เช่น “sparring partner” ช่วยพัฒนาทักษะได้จริง ➡️ ไม่ใช่แค่เครื่องมือ แต่เป็นผู้ช่วยในการคิดและแก้ปัญหา ‼️ โค้ดจาก AI ที่ “เกือบถูก” อาจสร้าง bug ที่ยากต่อการตรวจสอบ ⛔ โดยเฉพาะในระบบที่มีความเสี่ยงสูง เช่น security หรือ backend ‼️ ความเชื่อมั่นใน AI ลดลงจาก 40% เหลือเพียง 29% ในปี 2025 ⛔ แสดงถึงความกังวลเรื่องคุณภาพและความน่าเชื่อถือ ‼️ นักพัฒนาใหม่อาจพึ่ง AI มากเกินไปจนขาดความเข้าใจพื้นฐาน ⛔ เสี่ยงต่อการสร้างระบบที่ไม่มีความมั่นคงหรือยืดหยุ่น ‼️ ตลาดงานระดับเริ่มต้นอาจหายไปเมื่อ AI เขียนโค้ดแทน ⛔ หากไม่มีการฝึกฝนและพัฒนา นักพัฒนาอาจถูกแทนที่โดยสมบูรณ์ https://www.techradar.com/pro/are-you-better-at-coding-than-ai-developers-dont-think-so

🌐🕵️‍♂️ เรื่องเล่าจากโลกปลอมที่เหมือนจริง: เมื่อ AI ถูกใช้สร้างเว็บรัฐบาลปลอมเพื่อหลอกประชาชน ในบราซิล นักวิจัยจาก ThreatLabz พบว่ามีการใช้ Generative AI สร้างเว็บไซต์ปลอมที่เลียนแบบเว็บของหน่วยงานรัฐบาลอย่างแนบเนียน โดยเฉพาะเว็บไซต์ของกรมการขนส่งและกระทรวงศึกษาธิการ ซึ่งถูกใช้เพื่อหลอกขโมยข้อมูลส่วนตัวและเงินจากประชาชน เว็บไซต์ปลอมเหล่านี้มีหน้าตาเหมือนของจริงแทบทุกจุด ยกเว้นแค่ URL ที่เปลี่ยนเล็กน้อย เช่น “govbrs[.]com” แทนที่จะเป็น “gov.br” และยังใช้เทคนิค SEO poisoning เพื่อดันอันดับใน Google ให้ขึ้นมาอยู่บนสุด ทำให้ผู้ใช้เข้าใจผิดว่าเป็นเว็บจริง เมื่อเหยื่อเข้าเว็บ พวกเขาจะถูกขอให้กรอกหมายเลข CPF (คล้ายเลขบัตรประชาชน) และข้อมูลส่วนตัวอื่น ๆ ก่อนจะถูกหลอกให้จ่ายเงินผ่านระบบ Pix ซึ่งเงินจะถูกส่งตรงไปยังบัญชีของแฮกเกอร์ ที่น่าตกใจคือ โค้ดของเว็บไซต์ปลอมเหล่านี้มีลักษณะเหมือนถูกสร้างโดย AI เช่น Deepsite AI โดยมีการใช้ TailwindCSS และคำอธิบายโค้ดที่เป็น template ซึ่งบ่งชี้ว่าแฮกเกอร์ใช้ prompt เพื่อสั่งให้ AI “สร้างเว็บที่เหมือนของจริง” ✅ แฮกเกอร์ใช้ Generative AI สร้างเว็บไซต์ปลอมเลียนแบบเว็บรัฐบาลบราซิล ➡️ เช่น เว็บกรมการขนส่งและกระทรวงศึกษาธิการ ✅ ใช้ URL ปลอมที่คล้ายของจริง เช่น govbrs[.]com ➡️ ทำให้ผู้ใช้เข้าใจผิดว่าเป็นเว็บทางการ ✅ ใช้เทคนิค SEO poisoning เพื่อดันเว็บปลอมขึ้นอันดับต้น ๆ ➡️ เพิ่มความน่าเชื่อถือและโอกาสในการหลอกเหยื่อ ✅ เหยื่อต้องกรอกหมายเลข CPF และข้อมูลส่วนตัว ➡️ ก่อนถูกหลอกให้จ่ายเงินผ่านระบบ Pix ✅ โค้ดของเว็บปลอมมีลักษณะเหมือนถูกสร้างโดย AI เช่น Deepsite ➡️ มีการใช้ TailwindCSS และคำอธิบายโค้ดแบบ template ✅ นักวิจัยเตือนว่าแม้ตอนนี้จะขโมยเงินไม่มาก แต่มีศักยภาพในการสร้างความเสียหายมหาศาล ➡️ แนะนำให้ใช้ Zero Trust architecture และ best practices เพื่อป้องกัน https://www.techradar.com/pro/security/hackers-are-now-mimicking-government-websites-using-ai-everything-you-need-to-know-to-stay-safe

🛡️🏢 เรื่องเล่าจากห้องประชุม: CISO ผู้นำความมั่นคงไซเบอร์ที่องค์กรยุคใหม่ขาดไม่ได้ ในยุคที่ข้อมูลคือทรัพย์สินที่มีค่าที่สุดขององค์กร ตำแหน่ง “CISO” หรือ Chief Information Security Officer จึงกลายเป็นหนึ่งในบทบาทที่สำคัญที่สุดในระดับผู้บริหาร โดยมีหน้าที่ดูแลความปลอดภัยของข้อมูลและระบบดิจิทัลทั้งหมดขององค์กร แต่รู้ไหมว่า...มีเพียง 45% ของบริษัทในอเมริกาเหนือเท่านั้นที่มี CISO และในบริษัทที่มีรายได้เกินพันล้านดอลลาร์ ตัวเลขนี้ลดลงเหลือเพียง 15%! หลายองค์กรยังมองว่า cybersecurity เป็นแค่ต้นทุนด้าน IT ไม่ใช่ความเสี่ยงเชิงกลยุทธ์ ทำให้ CISO บางคนต้องรายงานต่อ CIO หรือ CSO แทนที่จะได้ที่นั่งในห้องประชุมผู้บริหาร CISO ที่มีอำนาจจริงจะต้องรับผิดชอบตั้งแต่การวางนโยบายความปลอดภัย การจัดการความเสี่ยง การตอบสนองเหตุการณ์ ไปจนถึงการสื่อสารกับบอร์ดและผู้ถือหุ้น พวกเขาต้องมีทั้งความรู้ด้านเทคนิค เช่น DNS, VPN, firewall และความเข้าใจในกฎหมายอย่าง GDPR, HIPAA, SOX รวมถึงทักษะการบริหารและการสื่อสารเชิงธุรกิจ ในปี 2025 บทบาทของ CISO ขยายไปสู่การกำกับดูแล AI, การควบรวมกิจการ และการเปลี่ยนผ่านดิจิทัล ทำให้พวกเขากลายเป็น “ผู้ขับเคลื่อนกลยุทธ์องค์กร” ไม่ใช่แค่ “ผู้เฝ้าประตูระบบ” ✅ CISO คือผู้บริหารระดับสูงที่รับผิดชอบด้านความปลอดภัยของข้อมูล ➡️ ดูแลทั้งระบบ IT, นโยบาย, การตอบสนองเหตุการณ์ และการบริหารความเสี่ยง ✅ มีเพียง 45% ของบริษัทในอเมริกาเหนือที่มี CISO ➡️ และเพียง 15% ของบริษัทที่มีรายได้เกิน $1B ที่มี CISO ในระดับ C-suite ✅ CISO ที่รายงานตรงต่อ CEO หรือบอร์ดจะมีอิทธิพลมากกว่า ➡️ ช่วยให้การตัดสินใจด้านความปลอดภัยมีน้ำหนักในเชิงกลยุทธ์ ✅ หน้าที่หลักของ CISO ได้แก่: ➡️ Security operations, Cyber risk, Data loss prevention, Architecture, IAM, Program management, Forensics, Governance ✅ คุณสมบัติของ CISO ที่ดีต้องมีทั้งพื้นฐานเทคนิคและทักษะธุรกิจ ➡️ เช่น ความเข้าใจใน DNS, VPN, ethical hacking, compliance และการสื่อสารกับผู้บริหาร ✅ บทบาทของ CISO ขยายไปสู่การกำกับดูแล AI และการควบรวมกิจการ ➡️ ทำให้กลายเป็นผู้ขับเคลื่อนกลยุทธ์องค์กร ไม่ใช่แค่ฝ่ายเทคนิค ✅ มีการแบ่งประเภท CISO เป็น 3 กลุ่ม: Strategic, Functional, Tactical ➡️ Strategic CISO มีอิทธิพลสูงสุดในองค์กรและได้รับค่าตอบแทนสูง ✅ ความท้าทายใหม่ของ CISO ได้แก่ภัยคุกคามจาก AI, ransomware และ social engineering ➡️ ต้องใช้แนวทางป้องกันที่ปรับตัวได้และเน้นการฝึกอบรมพนักงาน ✅ การมี CISO ที่มี visibility ในบอร์ดช่วยเพิ่มความพึงพอใจในงานและโอกาสเติบโต ➡️ เช่น การสร้างความสัมพันธ์กับบอร์ดนอกการประชุม https://www.csoonline.com/article/566757/what-is-a-ciso-responsibilities-and-requirements-for-this-vital-leadership-role.html

🚀💾 เรื่องเล่าจากโลกหน่วยความจำ: Silicon Motion เปิดตัวคอนโทรลเลอร์ SSD PCIe 6.0 สำหรับผู้ใช้ทั่วไป — เร็วแรงทะลุ 25 GB/s แต่ต้องรอถึงปี 2029 ในงาน Future Memory & Storage Conference ล่าสุด Silicon Motion ได้เผยโฉม “Neptune” คอนโทรลเลอร์ SSD รุ่นใหม่ที่รองรับ PCIe 6.0 x4 สำหรับเครื่องลูกข่าย (client PC) โดยสามารถอ่านข้อมูลแบบต่อเนื่องได้เร็วกว่า 25 GB/s และรองรับการอ่านแบบสุ่มถึง 3.5 ล้าน IOPS ซึ่งถือว่าเร็วกว่า SSD PCIe 5.0 ที่ดีที่สุดในตลาดตอนนี้หลายเท่า Neptune ใช้เทคโนโลยี NAND 8 ช่อง พร้อมความเร็วอินเทอร์เฟซสูงถึง 4800 MT/s และรองรับ NAND แบบ 3D ที่มีมากกว่า 400 ชั้น นอกจากนี้ยังมีฟีเจอร์ Separate Command Architecture (SCA) ที่ช่วยให้การส่งคำสั่งและที่อยู่ใน NAND เป็นแบบขนาน ลด latency และเพิ่ม bandwidth แม้จะน่าตื่นเต้น แต่ผลิตภัณฑ์จริงจะเริ่มผลิตในปี 2028 และวางจำหน่ายจริงในปี 2029 หรืออาจลากไปถึง 2030 เนื่องจากผู้ผลิต PC อย่าง AMD และ Intel ยังไม่แสดงความสนใจใน PCIe 6.0 สำหรับผู้ใช้ทั่วไป ✅ Silicon Motion เปิดตัวคอนโทรลเลอร์ SSD รุ่น Neptune รองรับ PCIe 6.0 x4 ➡️ เป็นคอนโทรลเลอร์ PCIe Gen6 ตัวแรกสำหรับ client PC ✅ Neptune รองรับ NAND 8 ช่อง ความเร็วสูงสุด 4800 MT/s ➡️ ใช้กับ NAND แบบ 3D ที่มีมากกว่า 400 ชั้น ✅ ความเร็วการอ่านต่อเนื่องมากกว่า 25 GB/s และสุ่มได้ 3.5 ล้าน IOPS ➡️ เร็วกว่าคอนโทรลเลอร์ PCIe 5.0 อย่างเห็นได้ชัด ✅ ใช้เทคโนโลยี SCA เพื่อแยกเส้นทางคำสั่งและที่อยู่ ➡️ ลด latency และเพิ่ม bandwidth ในการใช้งานจริง ✅ คาดว่าจะเริ่มผลิตในปี 2028 และวางจำหน่ายในปี 2029–2030 ➡️ ขึ้นอยู่กับความพร้อมของตลาดและการยอมรับจากผู้ผลิต PC ✅ PCIe 6.0 มีแบนด์วิดธ์สูงถึง 64 GT/s ต่อเลน ➡️ เหมาะสำหรับงาน AI, HPC และการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ ✅ คอนโทรลเลอร์ SM8466 สำหรับองค์กรมีความเร็วสูงถึง 28 GB/s และ 7 ล้าน IOPS ➡️ ใช้ NAND 16 ช่องและฟีเจอร์ระดับ enterprise เช่น encryption และ virtualization ✅ SSD PCIe 6.0 ยังต้องการการออกแบบระบบที่รองรับ เช่น เมนบอร์ดและซีพียู ➡️ ทำให้การใช้งานในตลาดทั่วไปยังไม่เกิดขึ้นเร็ว ๆ นี้ ✅ เทคโนโลยี NAND แบบ stacked layers กำลังพัฒนาไปถึง 500 ชั้น ➡️ ช่วยเพิ่มความจุและลดต้นทุนต่อ GB ในอนาคต https://www.tomshardware.com/tech-industry/silicon-motion-gives-a-glimpse-of-its-pcie-6-0-controller-for-client-ssds-25-gb-s-sequential-reads-3-5-million-random-iops-coming-2028-2029

🧠💻 เรื่องเล่าจากโลก AI: Huawei เปิดซอร์สเครื่องมือพัฒนา GPU เพื่อท้าชน Nvidia ในโลกของการประมวลผล AI ที่ Nvidia ครองตลาดมานานด้วยแพลตฟอร์ม CUDA ที่ปิดซอร์สและผูกขาด Huawei กำลังเดินเกมใหม่เพื่อท้าทายอำนาจนั้น ด้วยการประกาศเปิดซอร์สเครื่องมือพัฒนา CANN (Compute Architecture for Neural Networks) สำหรับชิป Ascend AI GPU ของตนเอง CANN เป็นชุดเครื่องมือที่ช่วยให้นักพัฒนาสร้างแอปพลิเคชัน AI บนชิป Ascend ได้ง่ายขึ้น โดยมีอินเทอร์เฟซหลายระดับคล้ายกับ CUDA ของ Nvidia แต่ต่างกันตรงที่ Huawei เลือกเปิดซอร์ส เพื่อให้ชุมชนนักพัฒนาสามารถเข้าถึง ปรับแต่ง และขยายความสามารถได้อย่างอิสระ การตัดสินใจนี้เกิดขึ้นท่ามกลางแรงกดดันจากรัฐบาลจีนที่ต้องการลดการพึ่งพาเทคโนโลยีจากตะวันตก โดยเฉพาะหลังจากที่หน่วยงาน CAC ของจีนเริ่มสอบสวนชิป H20 ของ Nvidia จากข้อกังวลด้านความปลอดภัย Huawei ได้หารือกับมหาวิทยาลัย บริษัท AI ชั้นนำ และพันธมิตรธุรกิจในจีน เพื่อสร้างระบบนิเวศแบบเปิดรอบชิป Ascend โดยหวังว่าจะเร่งการพัฒนาและเพิ่มการใช้งานในประเทศ ซึ่งเป็นตลาดที่มีความต้องการสูงและกำลังมองหาทางเลือกใหม่ที่ไม่ขึ้นกับสหรัฐฯ แม้ CANN จะยังไม่เทียบเท่า CUDA ที่มีประสบการณ์กว่า 20 ปี แต่การเปิดซอร์สครั้งนี้ถือเป็นก้าวสำคัญที่อาจเปลี่ยนสมดุลของอุตสาหกรรม AI ในระยะยาว ✅ Huawei ประกาศเปิดซอร์สชุดเครื่องมือ CANN สำหรับชิป Ascend AI GPU ➡️ เพื่อแข่งขันกับ CUDA ของ Nvidia ที่เป็นระบบปิด ✅ CANN เป็นสถาปัตยกรรมการประมวลผลแบบ heterogeneous ➡️ มีอินเทอร์เฟซหลายระดับสำหรับการพัฒนาแอปพลิเคชัน AI ✅ Huawei ได้หารือกับมหาวิทยาลัยและบริษัท AI ชั้นนำในจีน ➡️ เพื่อสร้างระบบนิเวศแบบเปิดรอบชิป Ascend ✅ การเปิดซอร์ส CANN เกิดขึ้นหลังจากจีนเริ่มสอบสวนชิป H20 ของ Nvidia ➡️ จากข้อกังวลด้านความปลอดภัยและการติดตามข้อมูล ✅ Huawei หวังว่า CANN จะช่วยเร่งนวัตกรรมและเพิ่มการใช้งานในประเทศ ➡️ โดยเฉพาะในกลุ่มนักพัฒนาและองค์กรที่ต้องการทางเลือกจาก CUDA ✅ CUDA เป็นแพลตฟอร์มที่ผูกขาดกับฮาร์ดแวร์ของ Nvidia ➡️ นักพัฒนาต้องใช้ GPU ของ Nvidia เท่านั้น ✅ Huawei Ascend 910C เป็นชิปที่มีประสิทธิภาพใกล้เคียงกับ Nvidia ➡️ โดยเฉพาะในงาน inference และการประมวลผลแบบเรียลไทม์ ✅ การเปิดซอร์สช่วยให้ชุมชนสามารถพัฒนาและปรับปรุงเครื่องมือได้เอง ➡️ เพิ่มความยืดหยุ่นและลดการพึ่งพาบริษัทเดียว ✅ รัฐบาลจีนสนับสนุนการพัฒนาเทคโนโลยีภายในประเทศ ➡️ เพื่อสร้างความมั่นคงทางเทคโนโลยีและลดการพึ่งพาสหรัฐฯ https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/huawei-is-making-its-ascend-ai-gpu-software-toolkit-open-source-to-better-compete-against-cuda

🎙️ เรื่องเล่าจากข่าว: Node.js 2025 – จาก CommonJS สู่โลกใหม่ที่สะอาดกว่าและฉลาดกว่า ในปี 2025 Node.js ได้เปลี่ยนโฉมไปอย่างมากจากยุคที่เต็มไปด้วย callback และ require แบบ CommonJS สู่ยุคใหม่ที่ใช้ ES Modules (ESM) เป็นมาตรฐาน พร้อมรองรับฟีเจอร์ระดับเว็บเบราว์เซอร์ เช่น fetch API และ top-level await โดยไม่ต้องพึ่งพาไลบรารีภายนอกอีกต่อไป การเปลี่ยนแปลงนี้ไม่ใช่แค่เรื่อง syntax แต่เป็นการปรับแนวคิดการพัฒนาให้สอดคล้องกับมาตรฐานเว็บสมัยใหม่ ทำให้โค้ดสะอาดขึ้น เข้าใจง่ายขึ้น และลดความซับซ้อนในการจัดการ dependency นอกจากนี้ Node.js ยังนำเสนอแนวทางใหม่ในการจัดการกับ asynchronous data ผ่าน async iteration และการใช้ Proxy-based observables เพื่อสร้างระบบ reactive โดยไม่ต้องพึ่ง state management ที่ยุ่งยาก ✅ ES Modules (ESM) กลายเป็นมาตรฐานใหม่แทน CommonJS ➡️ ใช้ import/export แทน require/module.exports ➡️ รองรับ static analysis และ tree-shaking ได้ดีขึ้น ✅ ใช้ node: prefix เพื่อแยก built-in modules ออกจาก npm packages ➡️ เช่น import { readFile } from 'node:fs/promises' ➡️ ลดความสับสนและเพิ่มความชัดเจนในการจัดการ dependency ✅ รองรับ top-level await โดยไม่ต้องใช้ async wrapper function ➡️ ทำให้โค้ด initialization ง่ายขึ้นและอ่านง่ายขึ้น ➡️ เหมาะกับการโหลด config หรือข้อมูลก่อนเริ่มเซิร์ฟเวอร์ ✅ Fetch API ถูกนำมาใช้ใน Node.js โดยไม่ต้องติดตั้ง axios หรือ node-fetch ➡️ รองรับการเรียก HTTP แบบ native ➡️ มีฟีเจอร์ timeout และ cancellation ในตัว ✅ แนวคิด async iteration และ for-await-of กลายเป็นมาตรฐานในการจัดการ stream ➡️ เหมาะกับ real-time data และ paginated APIs ➡️ ลดการพึ่งพาไลบรารีภายนอก ✅ Proxy-based observables เริ่มได้รับความนิยมในการสร้างระบบ reactive ➡️ ใช้ JavaScript Proxy เพื่อสังเกตการเปลี่ยนแปลงของ state ➡️ ลด boilerplate และไม่ต้องใช้ state management library หนัก ๆ ✅ Deno กำลังกลายเป็น runtime เสริมที่น่าสนใจควบคู่กับ Node.js ➡️ ใช้ ESM เป็นหลักตั้งแต่ต้น ➡️ มีระบบ permission และ security ที่เข้มงวดกว่า ✅ Serverless architecture ยังคงนิยมใช้ Node.js เป็นหลักในปี 2025 ➡️ รองรับ AWS Lambda, Vercel, Cloudflare Workers ➡️ เหมาะกับแอปพลิเคชันที่ต้องการความเร็วและความยืดหยุ่น ✅ JavaScript กำลังพัฒนา pattern matching แบบ native ➡️ คล้ายกับ switch statement ที่อ่านง่ายและทรงพลัง ➡️ อยู่ในขั้น proposal แต่เป็นเทรนด์ที่ควรจับตามอง https://kashw1n.com/blog/nodejs-2025/

🔐 เรื่องเล่าจากเคอร์เนล: เมื่อ Linux กลายเป็นแพลตฟอร์มที่ปลอดภัยที่สุดสำหรับงานลับสุดยอด ในเดือนกรกฎาคม 2025 Linux Kernel 6.16 ได้เพิ่มการรองรับ AMD SEV vTPM อย่างสมบูรณ์ ซึ่งเป็นการรวมเทคโนโลยี Secure Encrypted Virtualization (SEV) และ Virtual Trusted Platform Module (vTPM) เข้าด้วยกัน เพื่อสร้างสภาพแวดล้อมการทำงานที่ปลอดภัยและแยกออกจากระบบโฮสต์โดยสิ้นเชิง vTPM คือ TPM แบบเสมือนที่ทำงานภายใน VM โดยถูกเข้ารหัสและแยกออกจาก hypervisor ด้วยเทคโนโลยี SEV-SNP ของ AMD ทำให้สามารถใช้ฟีเจอร์อย่าง Secure Boot, Measured Boot และ Remote Attestation ได้อย่างปลอดภัยในระบบคลาวด์หรือองค์กรที่ต้องการความมั่นคงสูง ฟีเจอร์นี้เหมาะกับองค์กรในภาคการเงิน, สาธารณสุข, และภาครัฐ ที่ต้องการความมั่นใจว่าข้อมูลสำคัญจะไม่ถูกเข้าถึงโดยผู้ให้บริการคลาวด์หรือระบบโฮสต์ที่ไม่ไว้วางใจ ✅ Linux Kernel 6.16 เพิ่มการรองรับ AMD SEV vTPM อย่างสมบูรณ์ ➡️ รองรับการสร้าง vTPM ภายใน VM ที่ถูกเข้ารหัสด้วย SEV-SNP ➡️ ใช้โปรโตคอลจาก AMD SVSM spec เพื่อให้ guest OS ติดต่อกับ vTPM ได้ ✅ vTPM ทำงานในหน่วยความจำที่ถูกแยกและเข้ารหัสโดยฮาร์ดแวร์ ➡️ ป้องกันการเข้าถึงจาก hypervisor และ guest OS ➡️ รองรับ TPM 2.0 เต็มรูปแบบ เช่น PCRs และการเข้ารหัสคีย์ ✅ รองรับการตรวจสอบความน่าเชื่อถือของระบบ (attestation) และ Secure Boot ➡️ เหมาะกับการใช้งานใน Zero Trust Architecture ➡️ ช่วยให้มั่นใจว่า VM ทำงานในสภาพแวดล้อมที่ปลอดภัยจริง ✅ เหมาะกับองค์กรที่ต้องการความปลอดภัยระดับสูง เช่น การเงิน, สาธารณสุข, และภาครัฐ ➡️ รองรับการปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านความปลอดภัยและการเข้ารหัส ➡️ ลดการพึ่งพาเฟิร์มแวร์หรือ TPM แบบ proprietary ✅ สามารถใช้งานร่วมกับ hypervisor อย่าง KVM และเครื่องมือจัดการ VM บน Linux ➡️ รองรับการตั้งค่า kernel เช่น CONFIG_TCG_SVSM=y ➡️ มีเครื่องมือสำหรับตรวจสอบสถานะการเข้ารหัสและการทำงานของ vTPM ‼️ การใช้งาน vTPM ต้องมีการตั้งค่าฮาร์ดแวร์และ BIOS ที่รองรับ SEV-SNP ⛔ หาก CPU หรือ BIOS ไม่รองรับ จะไม่สามารถเปิดใช้งานฟีเจอร์นี้ได้ ⛔ ต้องตรวจสอบว่าเปิดใช้งาน Secure Memory Encryption แล้ว ‼️ การเข้ารหัสและการตรวจสอบแบบฮาร์ดแวร์อาจเพิ่มภาระการประมวลผล ⛔ มี overhead ด้านประสิทธิภาพ โดยเฉพาะใน workload ที่ใช้ vTPM หนัก ⛔ ต้องวางแผนการจัดสรรทรัพยากรอย่างรอบคอบ ‼️ การตั้งค่า kernel และการคอมไพล์ต้องแม่นยำเพื่อให้ vTPM ทำงานได้สมบูรณ์ ⛔ ต้องเปิดใช้งานโมดูลที่เกี่ยวข้อง เช่น CONFIG_KVM_AMD_SEV ⛔ หากตั้งค่าผิด อาจทำให้ VM ไม่สามารถบูตหรือใช้งาน vTPM ได้ ‼️ การตรวจสอบความน่าเชื่อถือ (attestation) ต้องใช้เครื่องมือเฉพาะและการทดสอบอย่างละเอียด ⛔ ต้องใช้ AMD SEV tools และ kernel boot parameters เช่น amd_sev.debug=1 ⛔ หากไม่ตรวจสอบอย่างถูกต้อง อาจเกิดช่องโหว่ด้านความปลอดภัย https://linuxconfig.org/comprehensive-amd-sev-vtpm-support-in-linux-kernel-6-16-enhances-confidential-computing

⚔️ เรื่องเล่าจากสนามทดสอบ: เมื่อ Intel และ AMD แลกหมัดกันทั้ง CPU และ GPU ในเดือนกรกฎาคม 2025 เว็บไซต์ Wccftech รายงานผลการเปรียบเทียบระหว่าง Intel Core Ultra 5 225H และ AMD Ryzen AI 7 350 ซึ่งเป็นซีพียูระดับกลางสำหรับโน้ตบุ๊กที่ใช้สถาปัตยกรรมใหม่ล่าสุด—Arrow Lake และ Krackan Point ตามลำดับ ผลการทดสอบจาก Geekerwan พบว่า ทั้งสองรุ่นมีประสิทธิภาพใกล้เคียงกันในงานทั่วไปและเกม โดย Intel มีข้อได้เปรียบด้าน “ความร้อน” ที่ต่ำกว่าอย่างชัดเจน ส่วน AMD ก็มีข้อได้เปรียบด้าน “จำนวนเธรด” และความเร็ว GPU ที่สูงกว่า ด้านกราฟิกในตัว (iGPU) Intel Arc 130T และ AMD Radeon 860M ก็แลกหมัดกันอย่างสูสี โดย Arc 130T มีคะแนนรวมสูงกว่าในหลายเบนช์มาร์ก แต่ Radeon 860M กลับทำเฟรมเรตได้ดีกว่าในบางเกม AAA ที่ปรับกราฟิกสูง ✅ Intel Core Ultra 5 225H และ AMD Ryzen AI 7 350 มีประสิทธิภาพใกล้เคียงกันในงานทั่วไป ➡️ Intel มี 14 คอร์ (ไม่มี hyperthreading) ส่วน AMD มี 8 คอร์ 16 เธรด ➡️ Intel ใช้สถาปัตยกรรม Arrow Lake-H ส่วน AMD ใช้ Zen 5 + Zen 5c ✅ ผลทดสอบ Cinebench R23 แสดงว่า Intel ดีกว่าเล็กน้อยที่กำลังไฟสูง (60–80W) ➡️ AMD ดีกว่าในช่วงกำลังไฟต่ำ (10–25W) ➡️ Intel เร็วกว่า ~2.5% โดยรวม ✅ Intel Core Ultra 5 225H มีอุณหภูมิสูงสุดต่ำกว่า Ryzen AI 7 350 อย่างชัดเจน ➡️ Intel อยู่ที่ <90°C ขณะโหลดเต็ม ➡️ AMD แตะ 100°C ทำให้เครื่องร้อนกว่า ✅ Intel Arc 130T และ AMD Radeon 860M มีประสิทธิภาพใกล้เคียงกันในเกม ➡️ Arc 130T ใช้ Xe2 architecture, 896 shaders, 3.9 TFLOPS ➡️ Radeon 860M ใช้ RDNA 3.5, 512 shaders, 3.1 TFLOPS ✅ Arc 130T ทำคะแนนสูงกว่าใน 3DMark และ Geekbench GPU tests ➡️ สูงกว่า Radeon 860M ถึง 42% ใน Geekbench Compute ➡️ แต่ Radeon 860M ทำเฟรมเรตดีกว่าในบางเกม เช่น F1 24 และ GTA V ✅ โน้ตบุ๊กรุ่น Ideapad Pro 5 มีทั้งเวอร์ชัน Intel และ AMD ให้เลือก ➡️ ใช้ชิปทั้งสองรุ่นในบอดี้เดียวกัน ➡️ เหมาะกับผู้ใช้ทั่วไปและเกมเมอร์สายประหยัด ‼️ แม้ Arc 130T จะมีคะแนนเบนช์มาร์กสูง แต่ยังไม่ชนะ Radeon 860M ในทุกเกม ⛔ Radeon 860M ทำเฟรมเรตได้ดีกว่าในบางเกม AAA ที่ใช้กราฟิกหนัก ⛔ Arc 130T เหมาะกับงาน AI และการประมวลผลมากกว่าเกมระดับสูง ‼️ Ryzen AI 7 350 มีอุณหภูมิสูงกว่า อาจกระทบต่ออายุการใช้งานในโน้ตบุ๊กบางรุ่น ⛔ อุณหภูมิแตะ 100°C ในการทดสอบ Cinebench R23 ⛔ อาจทำให้เครื่องร้อนและลดประสิทธิภาพเมื่อใช้งานต่อเนื่อง ‼️ Intel Core Ultra 5 225H ไม่มี hyperthreading แม้จะมีคอร์มากกว่า ⛔ มี 14 คอร์แต่แค่ 14 เธรด ขณะที่ AMD มี 8 คอร์ 16 เธรด ⛔ อาจเสียเปรียบในงานที่ใช้เธรดจำนวนมาก เช่น การเรนเดอร์หรือ AI ‼️ ทั้งสองรุ่นยังไม่เหมาะกับเกม 4K หรือกราฟิกระดับ Ultra ⛔ เฟรมเรตเฉลี่ยอยู่ที่ 20–30 FPS ใน 1080p Ultra ⛔ เหมาะกับเกมที่ปรับกราฟิกระดับ Low–Medium มากกว่า https://wccftech.com/core-ultra-5-225h-trades-blows-with-ryzen-ai-7-350-but-with-better-thermals/

🎙️ เรื่องเล่าจากโลก LLMs: พาไปส่องโครงสร้างภายในของโมเดล AI ยักษ์ยุคใหม่ 7 ปีผ่านไปจาก GPT-2 ถึงวันนี้ แม้โมเดลจะดูคล้ายกันมาก แต่ภายใต้ “กลไกเล็ก ๆ” กลับมีการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในเรื่องประสิทธิภาพและหน่วยความจำ เช่น: - เปลี่ยนจาก Multi-Head Attention (MHA) เป็น Grouped-Query Attention (GQA) - ใช้ Multi-Head Latent Attention (MLA) ในบางโมเดล เช่น DeepSeek V3 - การใช้ Mixture-of-Experts (MoE) เพื่อเพิ่มพารามิเตอร์โดยไม่เพิ่มต้นทุน inference - การปรับตำแหน่งของ Normalization Layer เพื่อให้โมเดลเสถียรขึ้น - ใช้ Sliding Window Attention และ QK-Norm เพื่อประหยัด KV cache และเร่งการเรียนรู้ - ลดขนาดโมเดลโดยยังให้ความสามารถสูง เช่น SmolLM3 กับ Gemma 3n ✅ DeepSeek V3 ใช้ Multi-Head Latent Attention (MLA) แทน GQA เพื่อประหยัด KV cache ➡️ ขณะเดียวกันยังให้ผลลัพธ์ดีกว่า MHA และใช้พารามิเตอร์น้อยลง ‼️ MLA แม้มีผลดี แต่ยังใหม่และซับซ้อนในการ implement ⛔ ต้องใช้การบีบอัดและ projection ซึ่งเพิ่มขั้นตอนในการ inference ✅ DeepSeek V3 ใช้ Mixture-of-Experts (MoE) ที่มี 256 expert layers ➡️ ใช้เพียง 9 expert ต่อ token ขณะ inference ทำให้ประหยัดพลังงาน ‼️ การใช้ MoE ทำให้ parameter ทั้งหมดเยอะมาก แม้จะใช้จริงเพียงส่วนน้อย ⛔ หากระบบ routing ไม่ดีหรือไม่เสถียร อาจเกิด undertraining ในบาง expert ✅ OLMo 2 ใช้ Post-Norm แบบใหม่ และเพิ่ม QK-Norm ภายใน attention block ➡️ ช่วยเสถียรภาพในการฝึกและลด loss ‼️ QK-Norm และการสลับ Pre/Post-Norm ต้องทดลองอย่างระวัง ⛔ ถ้าใช้ผิดจังหวะอาจทำให้ training loss แปรปรวน ✅ Gemma 3 ใช้ Sliding Window Attention เพื่อลดการใช้หน่วยความจำ ➡️ ลดขนาด window เหลือ 1024 token และมี Global Attention เฉพาะบางชั้น ‼️ Sliding Window Attention ลด memory แต่ไม่ลด latency เสมอไป ⛔ เพราะยังต้องประมวลผลแบบ local ซึ่งไม่สามารถใช้ FlashAttention ได้เต็มที่ ✅ Gemma 3n ใช้ Per-Layer Embedding เพื่อให้ inference บนอุปกรณ์เล็ก ➡️ แยก parameter บางส่วนไว้บน CPU หรือ SSD แล้วโหลดตามต้องการ ‼️ Per-Layer Embedding ทำให้พารามิเตอร์ถูกสตรีมจากอุปกรณ์ภายนอก ⛔ ถ้า bandwidth หรือ latency สูงเกินไปจะกระทบต่อการ inference อย่างหนัก ✅ Mistral Small 3.1 เลิกใช้ Sliding Attention เพื่อรองรับ FlashAttention แบบเต็ม ➡️ ทำให้ inference เร็วขึ้นแม้จะมีพารามิเตอร์ใกล้เคียงกับ Gemma 3 ✅ Llama 4 ใช้ MoE แบบ alternated (สลับชั้น MoE กับ Dense) ➡️ Active parameter มีแค่ 17B แม้ model จะมี 400B ✅ Qwen3 มีรุ่น dense ขนาดเล็กมาก (เช่น 0.6B) และ MoE ขนาดใหญ่ถึง 235B ➡️ รุ่น MoE ไม่มี shared expert แต่ยังใช้ GQA เหมือนรุ่นก่อน ✅ SmolLM3 ใช้ NoPE (No Positional Embeddings) แบบไม่ระบุตำแหน่งเลย ➡️ แสดงให้เห็นว่าไม่ต้องใช้ embedding ก็สามารถเรียนรู้ลำดับได้บางส่วน ‼️ การไม่มี Positional Embedding (เช่น NoPE) อาจกระทบโมเดลใน task ที่ต้องอิงลำดับ ⛔ เช่นการสรุปเนื้อหายาว หรือการจัดเรียงข้อมูลตามเวลา https://magazine.sebastianraschka.com/p/the-big-llm-architecture-comparison

🎙️ เรื่องเล่าจากสนามทดลอง: สร้างซอฟต์แวร์กับ AI แบบไม่รู้ว่าทำไปเพื่ออะไร แต่ก็เวิร์ก Scott เล่าถึงการสร้างเว็บแอปชื่อ Protocollie ภายใน 4 วัน — โดยไม่เขียนโค้ดเอง, ไม่รู้ภาษาที่ใช้, และไม่รู้แน่ว่าทำซ้ำได้ไหม มันเกิดจากการ “โยนสคริปต์ใส่ Claude แล้วดูว่ามันจะตอบกลับมายังไง” เขาอธิบายว่าเรากำลังอยู่ในช่วงที่ทุกคนคือ "Junior Developer แบบถาวร" เพราะ AI เปลี่ยนเร็วเกินกว่าประสบการณ์จะตามทัน — ทำให้ทักษะที่สำคัญไม่ใช่ syntax, algorithm, หรือ architecture อีกต่อไป แต่คือ: 🔖🔖“โครงสร้างของความต้องการ” (Structured Wishing) “จินตนาการที่แม่นยำ” (Precise Imagination) เขาแชร์ระบบงานที่ใช้จริง ซึ่งประกอบด้วย 4 เอกสารที่เกิดขึ้นจากการ “ลืม-แล้วแก้-แล้วเขียนบันทึก” มากกว่าการวางแผน: 1️⃣ Architecture Overview – อธิบายว่าระบบคืออะไรในแบบที่ “ไม่แน่ใจ” 2️⃣ Technical Considerations – เป็นรายการของสิ่งที่เคยหงุดหงิดกับ Claude 3️⃣ Workflow Process – ให้ Claude เขียน “พิธีกรรม” ที่ใช้ทำงานร่วมกันไว้ 4️⃣ Story Breakdown – หั่นงานเป็นช่วง 15-30 นาที เพื่อให้ Claude ไม่ลืมทุกอย่าง และเขายังพูดถึงการ “ทำงานแบบเวลาเบี้ยว” ที่ Claude สร้างโค้ดได้เป็นหมื่นบรรทัดในขณะที่เขากินข้าว เช็กกลับแค่ 5 นาที แล้วปรับคำสั่งเพียงหนึ่งบรรทัด ทุกอย่างดูไม่เหมือน “งานเขียนโปรแกรม” อีกต่อไป ✅ ผู้เขียนสร้างแอป Protocollie ใน 4 วัน ด้วยภาษาที่ไม่เชี่ยวชาญ และไม่ได้เขียนโค้ดเอง ➡️ ใช้ Claude ช่วยคิดและเขียนทั้งหมด เพียงแค่เขาชี้เป้าหมายและตรวจงาน ✅ แบ่งระบบการทำงานออกเป็น 4 เอกสารที่เกิดขึ้นจาก “การลืม” และ “การซ่อม” ➡️ ได้แก่ภาพรวม, ข้อเทคนิค, ขั้นตอนงาน, และการแบ่งงานเป็นช่วงเวลา ✅ สัมผัสว่า AI ทำงานไวผิดปกติ — แค่ขอสิ่งหนึ่งแล้วไปใช้ชีวิต มันจะกลับมาพร้อมผลลัพธ์มหาศาล ➡️ เปรียบ Claude เป็น Junior Developer ที่ไม่เบื่อ ไม่ช้า และไม่มี Twitter ✅ แนวคิดหลักคือ “การทดลองร่วม” — ไม่มีสูตรสำเร็จหรือเส้นทางเดิม ➡️ ทุกคนกำลังโยน spaghetti ใส่กำแพง แล้วดูว่าจะมีอะไรติดบ้าง ✅ ระบบเอกสารที่ใช้ถูกอัปโหลดไว้บน GitHub เป็น “หลักฐานของบางสิ่งที่เคยเวิร์ก” ➡️ ไม่ใช่คู่มือ ไม่ใช่ template แต่เป็นแค่รอยทางให้คนอื่นดูแล้วเลือกเอง ‼️ ไม่มีใครเป็นผู้เชี่ยวชาญในการสร้างซอฟต์แวร์ร่วมกับ AI ⛔ แม้คนเก่งที่สุดก็ยังเพิ่งเริ่มต้น เพราะ AI เปลี่ยนเร็วกว่า "ความเป็นผู้รู้" ‼️ ระบบที่เวิร์กในหนึ่งสัปดาห์อาจใช้ไม่ได้เลยในอีกสองสัปดาห์ ⛔ ทุกสิ่งคือ data point ของการทดลอง ไม่มีอะไรถาวร ‼️ การวางแผนแบบ "พยายามให้มีแผน" อาจกลายเป็นแค่การแสดงสมมุติ ⛔ เช่น การเรียกไฟล์ว่า architecture ไม่ได้แปลว่าเรามีโครงสร้างจริง ‼️ ความเร็วในการสร้างซอฟต์แวร์แบบนี้อาจทำให้รู้สึกว่า "เรากำลังโกง" หรือ "มันไม่จริง" ⛔ แต่ความจริงคือรูปแบบการทำงานกำลังเปลี่ยนไปอย่างถอนราก https://worksonmymachine.substack.com/p/nobody-knows-how-to-build-with-ai

AMD Zen 6 – ซีพียูยุคใหม่ที่เพิ่มคอร์ เพิ่มแคช และปรับโครงสร้างให้ฉลาดขึ้น AMD กำลังเตรียมเปิดตัวโปรเซสเซอร์ Ryzen รุ่นใหม่ที่ใช้สถาปัตยกรรม Zen 6 โดยล่าสุดมีการส่งตัวอย่าง (engineering samples) ให้กับพันธมิตรในอุตสาหกรรมแล้ว เช่น ผู้ผลิตเมนบอร์ดและนักพัฒนาซอฟต์แวร์ปรับแต่ง Zen 6 จะเป็นการ “พัฒนาเชิงวิวัฒนาการ” จาก Zen 5 มากกว่าการเปลี่ยนแปลงแบบพลิกโฉม โดยมีจุดเด่นหลายด้าน: - จำนวนคอร์ต่อ CCD เพิ่มขึ้นเป็น 12 คอร์ในรุ่น Classic และ 16 คอร์ในรุ่น Dense - แคช L3 ต่อ CCD เพิ่มขึ้นเป็น 48 MB - มีการออกแบบ memory controller แบบใหม่เป็น “dual IMC” แม้จะยังใช้ dual-channel เหมือนเดิม - รองรับ DDR5 ความเร็วสูงขึ้น - ไม่มีการเปลี่ยนแปลงใหญ่ในระบบ Boost หรือ Curve Optimizer ทำให้ซอฟต์แวร์ปรับแต่งเดิมยังใช้ได้ แม้จะยังไม่ประกาศวันเปิดตัวอย่างเป็นทางการ แต่คาดว่า Zen 6 จะวางจำหน่ายช่วงกลางถึงปลายปี 2026 ซึ่งจะชนกับ Intel Nova Lake-S ที่มีสูงสุดถึง 52 คอร์ ✅ ข้อมูลจากข่าว - AMD ส่งตัวอย่าง Zen 6 ให้พันธมิตรแล้ว เช่น ผู้ผลิตเมนบอร์ด - Zen 6 เป็นการพัฒนาต่อจาก Zen 5 แบบ “วิวัฒนาการ” ไม่ใช่ “ปฏิวัติ” - CCD รุ่นใหม่มี 12–16 คอร์ และแคช L3 สูงสุด 48 MB ต่อ CCD - มีการออกแบบ dual IMC แต่ยังใช้ dual-channel memory layout - รองรับ DDR5 ความเร็วสูงขึ้น - ไม่มีการเปลี่ยนแปลงใน Boost Algorithms และ Curve Optimizer - คาดว่า Zen 6 จะเปิดตัวกลางถึงปลายปี 2026 - อาจมีรุ่นสูงสุดถึง 24 คอร์ 48 เธรด พร้อมแคชรวม 96 MB หรือมากกว่านั้นในรุ่น X3D ‼️ คำเตือนและข้อควรระวัง - Zen 6 ยังไม่เข้าสู่ขั้นตอน “tape-out” อย่างเป็นทางการ อาจมีความล่าช้าในการผลิต - การเพิ่มจำนวนคอร์และแคชอาจทำให้ต้นทุนสูงขึ้น และต้องใช้เมนบอร์ดที่รองรับ - dual IMC อาจทำให้บางเมนบอร์ดรุ่นเก่าไม่สามารถใช้ได้เต็มประสิทธิภาพ - การแข่งขันกับ Intel Nova Lake-S ที่มี 52 คอร์อาจทำให้ AMD ต้องเร่งพัฒนาให้ทัน - ผู้ใช้ทั่วไปอาจไม่เห็นประโยชน์จากจำนวนคอร์ที่เพิ่มขึ้น หากไม่ได้ใช้งานแบบมัลติทาสก์หรือประมวลผลหนัก https://wccftech.com/amd-ryzen-zen-6-cpu-samples-distributed-architecture-evolution-more-cores-per-ccd-new-dual-imc-design/

MIPS จากตำนาน RISC สู่การเริ่มต้นใหม่ในอ้อมแขนของ GlobalFoundries ย้อนกลับไปในยุค 1980s MIPS คือหนึ่งในผู้บุกเบิกสถาปัตยกรรม RISC (Reduced Instruction Set Computing) โดยมี John Hennessy จาก Stanford เป็นผู้ร่วมออกแบบ และเปิดตัว CPU รุ่นแรกคือ R2000 ซึ่งมีเพียง 110,000 ทรานซิสเตอร์ แต่สามารถทำงานได้เร็วถึง 15MHz MIPS เคยเป็นคู่แข่งของ Intel และ Arm และมีบทบาทสำคัญในอุปกรณ์ระดับสูง เช่น: - Workstation ของ Silicon Graphics - เครื่องเล่นเกม Sony PlayStation รุ่นแรก - ยานสำรวจอวกาศ New Horizons ของ NASA แต่หลังจากนั้น MIPS ก็เปลี่ยนมือหลายครั้ง—ผ่าน Silicon Graphics, Imagination Technologies, Tallwood Ventures และ Wave Computing ก่อนจะล้มละลายและกลับมาอีกครั้งในปี 2020 โดยหันไปใช้สถาปัตยกรรม RISC-V แบบโอเพนซอร์ส แม้จะเปิดตัวซีรีส์ eVocore และ Atlas Explorer เพื่อเจาะตลาด AI และ edge computing แต่ก็ไม่สามารถสร้างแรงกระเพื่อมได้มากนัก จนล่าสุด GlobalFoundries เข้าซื้อกิจการ และจะให้ MIPS ดำเนินงานเป็นหน่วยธุรกิจอิสระที่เน้น AI, อุตสาหกรรม และระบบอัตโนมัติ ✅ ข้อมูลจากข่าว - MIPS เคยเป็นผู้นำด้าน RISC และอยู่เบื้องหลัง PlayStation รุ่นแรกและภารกิจของ NASA - เปิดตัว CPU รุ่นแรก R2000 ในปี 1986 และ R3000 ในปี 1988 - ถูกซื้อโดย GlobalFoundries ซึ่งเคยเป็นโรงงานผลิตชิปของ AMD - MIPS จะดำเนินงานเป็นหน่วยธุรกิจอิสระภายใต้ GlobalFoundries - เป้าหมายใหม่คือ AI, ระบบอัตโนมัติ และ edge computing - เคยเปลี่ยนมาใช้ RISC-V architecture เพื่อกลับเข้าสู่ตลาด - CEO ของ MIPS มองว่าการเข้าร่วม GlobalFoundries คือ “การเริ่มต้นบทใหม่ที่กล้าหาญ” ‼️ คำเตือนและข้อควรระวัง - แม้จะมีประวัติยิ่งใหญ่ แต่ MIPS ยังไม่สามารถสร้างแรงกระเพื่อมในตลาด AI ได้จริง - การเปลี่ยนมือบ่อยครั้งสะท้อนถึงความไม่มั่นคงของโมเดลธุรกิจ - RISC-V แม้จะเป็นมาตรฐานเปิด แต่ยังมีความไม่แน่นอนในด้าน ecosystem และการสนับสนุนเชิงพาณิชย์ - การพึ่งพา GlobalFoundries อาจทำให้ MIPS ต้องปรับตัวตามกลยุทธ์ของบริษัทแม่ - ผู้พัฒนาและองค์กรที่ใช้ IP ของ MIPS ควรติดตามการเปลี่ยนแปลงอย่างใกล้ชิด เพื่อประเมินผลกระทบในระยะยาว https://www.techradar.com/pro/arms-legendary-rival-was-in-the-original-playstation-now-in-a-twist-of-fate-mips-has-been-sold-to-amds-former-foundry

Medusa Ridge – AMD เตรียมปล่อย Ryzen Zen 6 ที่เร็วขึ้น ฉลาดขึ้น และรองรับแรมแรงกว่าเดิม AMD กำลังส่งตัวอย่างโปรเซสเซอร์รุ่นใหม่ “Medusa Ridge” ที่ใช้สถาปัตยกรรม Zen 6 ให้กับพันธมิตร เช่น OEM และนักออกแบบแพลตฟอร์ม โดยมีการอัปเกรดทั้งในส่วนของ CCD (Core Complex Die) และ cIOD (Client I/O Die) Zen 6 จะผลิตบนเทคโนโลยี TSMC N2 (2 นาโนเมตร) ซึ่งมีความหนาแน่นของทรานซิสเตอร์สูงกว่ารุ่นก่อนอย่าง Zen 5 ที่ใช้ N4P ทำให้มีโอกาสเพิ่มจำนวนคอร์ต่อ CCD ได้ถึง 12 คอร์ พร้อมแคช L3 ขนาด 48 MB ต่อ CCD ยังไม่ชัดเจนว่า AMD จะใช้การจัดวางแบบ CCX เดียว 12 คอร์ หรือแบ่งเป็น 2 CCX (6 คอร์ + 24 MB L3 ต่อ CCX) แต่ไม่ว่าจะเป็นแบบใด ก็ถือเป็นการเพิ่มประสิทธิภาพอย่างมีนัยสำคัญ ส่วน cIOD ก็มีการอัปเกรดจาก 6 นาโนเมตรเป็น 5 หรือ 4 นาโนเมตร โดยเน้นการปรับปรุง memory controller ใหม่แบบ “dual memory controller architecture” ซึ่งยังคงใช้ 2 ช่อง DDR5 ต่อซ็อกเก็ต แต่สามารถรองรับความเร็วแรมที่สูงขึ้น เพื่อไล่ตาม Intel ให้ทัน แม้เทคโนโลยีการเร่งความเร็วซีพียู เช่น PBO และ Curve Optimizer จะยังไม่มีการเปลี่ยนแปลง แต่การสนับสนุนจากซอฟต์แวร์ Hydra ก็ยังคงใช้งานได้ตามปกติ ✅ ข้อมูลจากข่าว - AMD กำลังส่งตัวอย่างโปรเซสเซอร์ “Medusa Ridge” ที่ใช้ Zen 6 ให้พันธมิตร - Zen 6 ผลิตบนเทคโนโลยี TSMC N2 (2 นาโนเมตร) ซึ่งมีความหนาแน่นสูง - คาดว่าจะเพิ่มจำนวนคอร์ต่อ CCD เป็น 12 คอร์ พร้อมแคช L3 ขนาด 48 MB - ยังไม่ชัดเจนว่าจะใช้ CCX เดียวหรือแบ่งเป็น 2 CCX ต่อ CCD - cIOD ถูกอัปเกรดเป็น 5 หรือ 4 นาโนเมตร พร้อม dual memory controller architecture - รองรับ DDR5 2 ช่องต่อซ็อกเก็ต แต่สามารถเพิ่มความเร็วแรมได้มากขึ้น - ไม่มีการเปลี่ยนแปลงในเทคโนโลยี PBO และ Curve Optimizer - Hydra tuning software ยังคงรองรับ Zen 6 ได้ตามปกติ ‼️ คำเตือนและข้อควรระวัง - ยังไม่มีการประกาศ “tape-out” อย่างเป็นทางการของ Zen 6 จาก AMD - การเพิ่มจำนวนคอร์และแคชอาจทำให้ต้นทุนสูงขึ้น และต้องใช้เมนบอร์ดที่รองรับ - การเปลี่ยนแปลงใน memory controller อาจทำให้เมนบอร์ดรุ่นเก่าไม่สามารถใช้ได้เต็มประสิทธิภาพ - การใช้เทคโนโลยี 2 นาโนเมตรยังอยู่ในช่วง risk production อาจมีความล่าช้าในการผลิตจริง - ผู้ใช้ทั่วไปอาจไม่เห็นประโยชน์จากจำนวนคอร์ที่เพิ่มขึ้น หากไม่ได้ใช้งานแบบมัลติทาสก์หรือประมวลผลหนัก https://www.techpowerup.com/338854/amd-sampling-next-gen-ryzen-desktop-medusa-ridge-sees-incremental-ipc-upgrade-new-ciod

Intel ยอมรับ “สายเกินไป” ที่จะไล่ทัน AI – จากผู้นำกลายเป็นผู้ตาม Lip-Bu Tan CEO คนใหม่ของ Intel กล่าวในวงประชุมพนักงานทั่วโลกว่า “เมื่อ 20–30 ปีก่อน เราคือผู้นำ แต่ตอนนี้โลกเปลี่ยนไป เราไม่ติดอันดับ 10 บริษัทเซมิคอนดักเตอร์อีกแล้ว” คำพูดนี้สะท้อนถึงความเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ของบริษัทที่เคยครองตลาด CPU อย่างเบ็ดเสร็จ Intel พยายามปรับตัวหลายด้าน เช่น: - สร้างสถาปัตยกรรม hybrid แบบ big.LITTLE เหมือน ARM แต่ไม่สามารถแย่งส่วนแบ่งตลาดจาก AMD ได้ - เปิดตัว GPU ที่ล่าช้าและไม่สามารถแข่งขันกับ Nvidia ได้ - Outsource การผลิตชิปบางส่วนไปยัง TSMC ตั้งแต่ปี 2023 โดยล่าสุดในปี 2025 มีถึง 30% ของการผลิตที่ทำโดย TSMC แม้จะลงทุนมหาศาลใน R&D แต่ Intel ก็ยังขาดความเร็วและความเฉียบคมในการแข่งขัน โดยเฉพาะในตลาด AI ที่ Nvidia ครองอยู่เกือบเบ็ดเสร็จ Intel จึงวางแผนเปลี่ยนกลยุทธ์: - หันไปเน้น edge AI และ agentic AI (AI ที่ทำงานอัตโนมัติโดยไม่ต้องมีมนุษย์ควบคุม) - ลดขนาดองค์กรและปลดพนักงานหลายพันคนทั่วโลกเพื่อลดต้นทุน - อาจแยกธุรกิจ foundry ออกเป็นบริษัทลูก และเปลี่ยน Intel เป็นบริษัท fabless แบบ AMD และ Apple Tan ยอมรับว่า “การฝึกโมเดล AI สำหรับ training ใน data center เรามาช้าเกินไป” แต่ยังมีความหวังใน edge AI และการเปลี่ยนวัฒนธรรมองค์กรให้ “ถ่อมตัวและฟังตลาดมากขึ้น” ✅ ข้อมูลจากข่าว - CEO Intel ยอมรับว่าไม่ติดอันดับ 10 บริษัทเซมิคอนดักเตอร์อีกต่อไป - Intel พยายามปรับตัวด้วย hybrid architecture และ GPU แต่ไม่ประสบความสำเร็จ - มีการ outsource การผลิตชิปไปยัง TSMC มากขึ้น โดยเฉพาะใน Meteor Lake และ Lunar Lake - Intel ขาดความสามารถในการแข่งขันในตลาด AI โดยเฉพาะด้าน training - บริษัทปลดพนักงานหลายพันคนทั่วโลกเพื่อลดต้นทุน - วางแผนเน้น edge AI และ agentic AI เป็นกลยุทธ์ใหม่ - อาจแยกธุรกิจ foundry ออกเป็นบริษัทลูก และเปลี่ยนเป็น fabless company ‼️ คำเตือนและข้อควรระวัง - การยอมรับว่า “สายเกินไป” ในตลาด AI อาจส่งผลต่อความเชื่อมั่นของนักลงทุนและพันธมิตร - การปลดพนักงานจำนวนมากอาจกระทบต่อขวัญกำลังใจและนวัตกรรมภายในองค์กร - การพึ่งพา TSMC ในการผลิตชิปอาจทำให้ Intel เสียความได้เปรียบด้าน vertical integration - การเปลี่ยนเป็นบริษัท fabless ต้องใช้เวลาและอาจมีความเสี่ยงด้าน supply chain - Edge AI ยังเป็นตลาดที่ไม่แน่นอน และต้องแข่งขันกับผู้เล่นรายใหม่ที่คล่องตัวกว่า https://www.tomshardware.com/tech-industry/intel-ceo-says-its-too-late-for-them-to-catch-up-with-ai-competition-claims-intel-has-fallen-out-of-the-top-10-semiconductor-companies-as-the-firm-lays-off-thousands-across-the-world

หลายคนรู้ว่าในระบบ AI ขนาดใหญ่ แค่ GPU แรงอย่างเดียวไม่พอ — การ์ดเครือข่าย (NIC) ก็เป็นหัวใจสำคัญ เพราะมันคือสะพานเชื่อมระหว่างเซิร์ฟเวอร์ GPU นับพันตัว การดีเลย์หรือข้อมูลติดคอแม้เพียง 1% ก็อาจทำให้ประสิทธิภาพ AI cluster ตกฮวบ AMD จึงเปิดตัว Pollara 400 NIC สำหรับ PCIe Gen5 ที่รองรับแบนด์วิดธ์รวม 400Gbps มีฟีเจอร์อย่าง RDMA, RCCL, และที่สำคัญคือรองรับ มาตรฐาน Ultra Ethernet (UEC) ที่ออกแบบมาเพื่อให้ Ethernet ก้าวทันการเชื่อม GPU ระดับซูเปอร์คลัสเตอร์ — ไม่ต้องผูกขาดกับโซลูชันเฉพาะเจ้าใดเจ้าเดียว Pollara 400 ออกแบบให้รองรับการลดเวลา idle ของ GPU โดยเฉพาะในงาน training AI ขนาดใหญ่ โดย AMD เคลมว่าทำ RDMA ได้เร็วกว่า ConnectX-7 ของ NVIDIA 10% และเร็วกว่า Thor2 ของ Broadcom ถึง 20% — ในคลัสเตอร์ใหญ่จะช่วยเพิ่ม throughput โดยรวมได้หลายเท่าตัว AMD ยังบอกด้วยว่า Oracle Cloud จะเป็น hyperscaler รายแรกที่นำ Pollara ไปใช้ และวางแผนเปิดตัวรุ่นถัดไปคือ Vulcano 800G NIC (PCIe Gen6) ในปี 2026 — เป็นการ์ดที่ใช้ในสถาปัตยกรรม Helios rack-scale แบบเดียวกับ MI400 Series AI GPU ของ AMD ✅ AMD เปิดตัว Pollara 400 AI NIC สำหรับ PCIe Gen5 รองรับ Ultra Ethernet (UEC)   • รองรับ RDMA, RCCL, congestion control และ failover routing   • ใช้งานได้หลายแบบ: 1x400G, 2x200G, 4x100G ✅ Performance สูงกว่า ConnectX-7 และ Broadcom Thor2   • RDMA เร็วขึ้น 10–20%   • ลด idle time ของ GPU ได้ใน AI workloads ขนาดใหญ่ ✅ ออกแบบแบบ open-standard, รองรับ multi-vendor ecosystem   • ไม่ผูกกับ proprietary protocol แบบ NVLink หรือ Infiniband   • ช่วยให้องค์กรใหญ่สามารถเลือก hardware ได้ยืดหยุ่นขึ้น ✅ มีแผนเปิดตัว Vulcano 800G ในปี 2026 รองรับ PCIe Gen6 + UALink + UEC   • ใช้กับ Helios architecture ของ AMD สำหรับ rack-scale AI cluster   • แข่งตรงกับ ConnectX-8 และแพลตฟอร์ม GPU GB200 จาก NVIDIA ✅ Oracle Cloud เป็นผู้ใช้งานกลุ่มแรกของเทคโนโลยี UEC + AMD NIC   • มุ่งเป้า hyperscaler และ cloud provider เป็นหลัก ✅ รองรับการมอนิเตอร์ระดับคลัสเตอร์ เพิ่ม observability และ reliability   • ช่วยดูปัญหา network choke point ได้แบบละเอียด ‼️ มาตรฐาน Ultra Ethernet (UEC) ยังใหม่มาก — อุตสาหกรรมยังอยู่ช่วง transition   • ecosystem อาจยังไม่พร้อมเต็มที่ รองรับ hardware/software บางตัวต้องอัปเดตตาม ‼️ เทียบกับโซลูชัน NVIDIA ที่ใช้ NVLink/Infiniband ประสิทธิภาพในบาง use case อาจยังห่างกัน   • โดยเฉพาะงานที่ผูกกับ stack ของ NVIDIA เช่น LLM แบบเฉพาะ ‼️ PCIe Gen6 และ 800G ยังอยู่ระหว่างการพัฒนา — NIC Vulcano ยังไม่พร้อมใช้จริงจนถึงปี 2026   • องค์กรที่วางแผนลงทุนล่วงหน้า ควรประเมิน roadmap ให้รอบคอบ ‼️ การใช้ multi-vendor network แม้จะเปิดเสรี แต่การ debug และ tuning ซับซ้อนกว่าระบบปิดแบบ proprietary   • ต้องมีทีม engineer ที่เข้าใจ protocol ระดับลึก https://www.techradar.com/pro/amd-debuts-a-400gbe-ai-network-card-with-an-800gbe-pcie-gen6-nic-coming-in-2026-but-will-the-industry-be-ready

🏭 จีนเปิดตัว QiMeng: ระบบ AI ออกแบบชิปเต็มรูปแบบ สถาบันวิทยาศาสตร์จีน (CAS) ได้เปิดตัว QiMeng ซึ่งเป็น ระบบ AI ที่สามารถออกแบบฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ของชิปได้โดยอัตโนมัติ โดยใช้ LLM (Large Language Model) ในการแปลงความต้องการด้านประสิทธิภาพเป็นสถาปัตยกรรม CPU QiMeng เป็นโครงการโอเพ่นซอร์สที่มุ่งเน้นการออกแบบชิปแบบครบวงจร และ สามารถลดระยะเวลาการออกแบบจากหลายสัปดาห์เหลือเพียงไม่กี่วัน ✅ ข้อมูลจากข่าว - QiMeng เป็นระบบ AI ที่สามารถออกแบบ CPU ได้โดยอัตโนมัติ - โครงการนี้เป็นโอเพ่นซอร์สและพัฒนาโดยสถาบันวิทยาศาสตร์จีน (CAS) - QiMeng-CPU-v1 มีประสิทธิภาพเทียบเท่า Intel 486 (1989) - QiMeng-CPU-v2 มีประสิทธิภาพเทียบเท่า Arm Cortex A53 (2012) - ระบบนี้สามารถลดระยะเวลาการออกแบบชิปจากหลายสัปดาห์เหลือเพียงไม่กี่วัน 🔥 ผลกระทบต่ออุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์ QiMeng อาจเป็นก้าวสำคัญในการลดการพึ่งพาเทคโนโลยีตะวันตก โดยเฉพาะ หลังจากที่สหรัฐฯ จำกัดการส่งออกซอฟต์แวร์ออกแบบชิปให้กับบริษัทจีน ‼️ คำเตือนที่ควรพิจารณา - QiMeng-CPU-v2 ยังมีประสิทธิภาพต่ำกว่าชิปที่ใช้ในสมาร์ทโฟนรุ่นใหม่ - ต้องติดตามว่า QiMeng จะสามารถพัฒนา CPU ที่แข่งขันกับชิประดับสูงได้หรือไม่ - การออกแบบชิปด้วย AI อาจต้องใช้ทรัพยากรคอมพิวเตอร์จำนวนมาก - ต้องรอดูว่าอุตสาหกรรมจะนำ QiMeng ไปใช้ในระดับกว้างหรือไม่ 🚀 อนาคตของ QiMeng และการออกแบบชิปด้วย AI QiMeng อาจเป็นก้าวแรกในการพัฒนาเทคโนโลยีออกแบบชิปด้วย AI ซึ่ง อาจช่วยให้จีนสามารถลดการพึ่งพาเทคโนโลยีจากตะวันตกและเร่งการพัฒนาเซมิคอนดักเตอร์ของตนเอง https://www.tomshardware.com/pc-components/cpus/china-claims-to-have-developed-the-worlds-first-ai-designed-processor-llm-turned-performance-requests-into-cpu-architecture

เอ๊าา⁉️ AI แพ้ เกม Atari 2600 ⁉️ ♟️ ChatGPT พ่ายแพ้ให้กับ Atari 2600 ในเกมหมากรุกระดับเริ่มต้น ในเหตุการณ์ที่คาดไม่ถึง ChatGPT 4o ของ OpenAI แพ้ให้กับเกม Atari Chess ซึ่งรันบน Atari 2600 คอนโซลเกมยุค 1977 ที่มี ความเร็วเพียง 1.19 MHz โดย Robert Jr. Caruso ผู้เชี่ยวชาญด้าน Citrix Architecture ได้ทดสอบและพบว่า AI ของ OpenAI ไม่สามารถเอาชนะคู่แข่งที่มีอายุเกือบ 50 ปีได้ 🔍 เหตุผลที่ ChatGPT พ่ายแพ้ Caruso พบว่า Atari Chess คิดล่วงหน้าเพียง 1-2 ท่า ซึ่งแตกต่างจาก AI สมัยใหม่ที่สามารถ คำนวณหลายล้านท่าต่อวินาที อย่างไรก็ตาม ChatGPT ทำผิดพลาดซ้ำ ๆ จนต้องยอมแพ้ แม้ว่า Caruso จะช่วยปรับไอคอนหมากรุกให้ชัดเจนขึ้น ✅ ข้อมูลจากข่าว - ChatGPT 4o แพ้ให้กับ Atari Chess ในระดับเริ่มต้น - Atari 2600 ใช้ MOS Technology 6507 CPU ที่มีความเร็วเพียง 1.19 MHz - Atari Chess คิดล่วงหน้าเพียง 1-2 ท่า แต่ยังสามารถเอาชนะ ChatGPT ได้ - Caruso ปรับไอคอนหมากรุกให้ชัดเจนขึ้น แต่ ChatGPT ยังทำผิดพลาดซ้ำ ๆ - ChatGPT สัญญาว่าจะเรียนรู้จากความผิดพลาด แต่ยังคงแพ้ต่อเนื่อง 🔥 ความหมายของเหตุการณ์นี้ต่อ AI และการเล่นหมากรุก แม้ว่า AI จะสามารถ คำนวณได้เร็วกว่า แต่ การเล่นหมากรุกต้องอาศัยกลยุทธ์และการตัดสินใจที่แม่นยำ ซึ่ง Atari Chess แม้จะเก่า แต่ยังสามารถเอาชนะ AI ที่ทันสมัยได้ ‼️ คำเตือนที่ควรพิจารณา - AI อาจไม่สามารถเข้าใจกลยุทธ์ของเกมที่มีข้อจำกัดด้านการคำนวณแบบดั้งเดิม - แม้ว่า AI จะสามารถคำนวณได้เร็ว แต่การตัดสินใจที่ผิดพลาดอาจทำให้แพ้ได้ - ต้องติดตามว่า OpenAI จะปรับปรุง ChatGPT ให้สามารถเล่นหมากรุกได้ดีขึ้นหรือไม่ - เหตุการณ์นี้แสดงให้เห็นว่า AI ยังมีข้อจำกัดในการเข้าใจเกมที่มีตรรกะเฉพาะตัว 🚀 ผลกระทบต่อการพัฒนา AI การพ่ายแพ้ของ ChatGPT อาจเป็นบทเรียนสำคัญในการพัฒนา AI ให้เข้าใจกลยุทธ์มากขึ้น และ อาจนำไปสู่การปรับปรุงโมเดล AI ให้สามารถเล่นเกมที่มีตรรกะเฉพาะตัวได้ดีขึ้น https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/chatgpt-got-absolutely-wrecked-by-atari-2600-in-beginners-chess-match-openais-newest-model-bamboozled-by-1970s-logic

🚀 Intel เตรียมกลับมาทวงบัลลังก์ในตลาด Data Center ด้วย Xeon รุ่นใหม่ Intel ได้ยืนยันว่า ซีพียู Xeon รุ่นใหม่ Diamond Rapids และ Clearwater Forest จะเปิดตัวในปี 2026 โดยมุ่งเน้นไปที่ การเพิ่มประสิทธิภาพและแข่งขันกับ AMD EPYC Venice ซึ่งใช้กระบวนการผลิต 2nm ของ TSMC 🔍 รายละเอียดของ Diamond Rapids และ Clearwater Forest Diamond Rapids จะใช้ ซ็อกเก็ต LGA 9324 ซึ่งมีขนาดใหญ่กว่าซ็อกเก็ต LGA 1700 ถึง 5 เท่า และใช้ Panther Cove-X P-Cores ทำให้เป็นหนึ่งใน Xeon ที่เร็วที่สุดของ Intel Clearwater Forest จะใช้ Darkmont Core architecture และรองรับ สูงสุด 288 E-Cores พร้อมเทคโนโลยี Foveros Direct hybrid bonding ซึ่งช่วยให้ ประสิทธิภาพสูงขึ้นและใช้พลังงานน้อยลง ✅ ข้อมูลจากข่าว - Intel ยืนยันว่า Diamond Rapids และ Clearwater Forest จะเปิดตัวในปี 2026 - Diamond Rapids ใช้ซ็อกเก็ต LGA 9324 และ Panther Cove-X P-Cores - Clearwater Forest ใช้ Darkmont Core architecture และรองรับสูงสุด 288 E-Cores - Clearwater Forest ใช้เทคโนโลยี Foveros Direct hybrid bonding และกระบวนการผลิต 18A - Intel ตั้งเป้าแข่งขันกับ AMD EPYC Venice ซึ่งใช้กระบวนการผลิต 2nm ของ TSMC ‼️ คำเตือนที่ควรพิจารณา - รายละเอียดเกี่ยวกับจำนวนคอร์และสเปคของ Diamond Rapids ยังไม่ชัดเจน - ต้องติดตามว่า Intel จะสามารถผลิตชิป 18A ได้ในปริมาณมากหรือไม่ - การแข่งขันกับ AMD EPYC Venice อาจทำให้ตลาด Data Center มีการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ - ต้องรอดูว่า Intel จะสามารถกลับมาครองส่วนแบ่งตลาดได้หรือไม่ หาก Intel สามารถทำให้ Diamond Rapids และ Clearwater Forest มีประสิทธิภาพสูงและแข่งขันกับ AMD ได้ อาจช่วยให้ Intel กลับมาครองตลาด Data Center อีกครั้ง อย่างไรก็ตาม ต้องติดตามว่าการเปลี่ยนแปลงนี้จะส่งผลต่อผู้ให้บริการคลาวด์และศูนย์ข้อมูลอย่างไร https://wccftech.com/intel-confirms-next-gen-diamond-rapids-clearwater-forest-releasing-next-year/

🏭 TSMC กับยุคใหม่ของเซมิคอนดักเตอร์: ราคาชิป 2nm พุ่งสูงถึง $30,000 TSMC กำลังเข้าสู่ยุคใหม่ของการผลิตเซมิคอนดักเตอร์ โดย ชิป 2nm รุ่นล่าสุดมีราคาสูงถึง $30,000 ต่อเวเฟอร์ ซึ่งเพิ่มขึ้น 66% จากชิป 3nm และอาจเป็นสัญญาณว่า Moore's Law กำลังถึงจุดสิ้นสุด TSMC ได้พัฒนา กระบวนการผลิต N2 ซึ่งใช้ Gate-All-Around (GAA) transistor architectures เพื่อช่วยลด การรั่วไหลของพลังงาน และเพิ่มประสิทธิภาพของชิป แม้ว่า ต้นทุนการผลิตจะสูงขึ้น แต่บริษัทเทคโนโลยีรายใหญ่ เช่น Apple, Intel, Nvidia, AMD และ Qualcomm ยังคงวางแผนสั่งซื้อชิป 2nm ก่อนสิ้นปีนี้ นอกจากนี้ TSMC กำลังพัฒนา N2P และ N2X ซึ่งจะเปิดตัวในปี 2026 และ 2027 ตามลำดับ โดย N2P จะเพิ่มประสิทธิภาพ 18% และลดการใช้พลังงานลง 36% ส่วน N2X จะเพิ่มความเร็วสัญญาณนาฬิกาอีก 10% ✅ ข้อมูลจากข่าว - TSMC ตั้งราคาชิป 2nm ที่ $30,000 ต่อเวเฟอร์ เพิ่มขึ้น 66% จากชิป 3nm - กระบวนการผลิต N2 ใช้ Gate-All-Around (GAA) transistor architectures เพื่อลดการรั่วไหลของพลังงาน - Apple, Intel, Nvidia, AMD และ Qualcomm เตรียมสั่งซื้อชิป 2nm ก่อนสิ้นปีนี้ - TSMC กำลังพัฒนา N2P และ N2X ซึ่งจะเปิดตัวในปี 2026 และ 2027 - N2P จะเพิ่มประสิทธิภาพ 18% และลดการใช้พลังงานลง 36% ส่วน N2X จะเพิ่มความเร็วสัญญาณนาฬิกาอีก 10% ‼️ คำเตือนที่ควรพิจารณา - ราคาชิปที่สูงขึ้นอาจทำให้เฉพาะบริษัทใหญ่เท่านั้นที่สามารถเข้าถึงเทคโนโลยีนี้ - Moore's Law อาจถึงจุดสิ้นสุด เนื่องจากต้นทุนการผลิตต่อทรานซิสเตอร์ไม่ได้ลดลงอีกต่อไป - TSMC ต้องลงทุนมหาศาลในการสร้างโรงงาน 2nm ซึ่งมีต้นทุนสูงถึง $725 ล้าน - Intel กำลังพัฒนา A18 node ซึ่งอาจแข่งขันกับ TSMC ในอนาคต การพัฒนาเทคโนโลยี 2nm อาจช่วยให้ ชิปมีประสิทธิภาพสูงขึ้นและใช้พลังงานน้อยลง แต่ราคาที่สูงขึ้นอาจทำให้ เฉพาะบริษัทใหญ่เท่านั้นที่สามารถเข้าถึงเทคโนโลยีนี้ อย่างไรก็ตาม ต้องติดตามว่า Intel และผู้ผลิตรายอื่นจะสามารถแข่งขันกับ TSMC ได้หรือไม่ https://www.techspot.com/news/108158-tsmc-2nm-wafer-prices-hit-30000-sram-yields.html

🎮 GPU รุ่นใหม่ของจีน: ก้าวสำคัญสู่ความเป็นอิสระทางเทคโนโลยี Lisuan Technology บริษัทสตาร์ทอัพด้านกราฟิกการ์ดของจีน ประกาศว่า G100 GPU ซึ่งเป็น กราฟิกการ์ด 6nm ตัวแรกที่ผลิตในประเทศ ได้เปิดใช้งานสำเร็จ ถือเป็นก้าวสำคัญในการพัฒนาเทคโนโลยีภายในประเทศ Lisuan Technology ก่อตั้งขึ้นในปี 2021 โดยมีทีมงานที่มีประสบการณ์กว่า 25 ปีใน Silicon Valley และได้รับการสนับสนุนทางการเงินจาก Dongxin Semiconductor ซึ่งช่วยให้บริษัทสามารถพัฒนา G100 ต่อไปได้แม้จะเผชิญกับปัญหาทางการเงิน G100 ใช้ TrueGPU architecture ซึ่งเป็นสถาปัตยกรรมที่พัฒนาเอง แตกต่างจากบริษัทจีนอื่น ๆ ที่มักใช้ IP จาก Imagination Technologies นอกจากนี้ ยังมีข่าวลือว่า G100 อาจมีประสิทธิภาพใกล้เคียงกับ GeForce RTX 4060 ✅ ข้อมูลจากข่าว - G100 เป็นกราฟิกการ์ด 6nm ตัวแรกที่ผลิตในจีน - Lisuan Technology ก่อตั้งขึ้นในปี 2021 โดยมีทีมงานที่มีประสบการณ์กว่า 25 ปีใน Silicon Valley - G100 ใช้ TrueGPU architecture ซึ่งพัฒนาเองโดยไม่ใช้ IP จากบริษัทอื่น - Dongxin Semiconductor สนับสนุนเงินทุน 27.7 ล้านเหรียญ เพื่อช่วยให้บริษัทดำเนินการต่อไป - G100 อาจมีประสิทธิภาพใกล้เคียงกับ GeForce RTX 4060 ‼️ คำเตือนที่ควรพิจารณา - จีนไม่สามารถเข้าถึงเทคโนโลยี 6nm จาก Samsung หรือ TSMC เนื่องจากข้อจำกัดการส่งออกของสหรัฐฯ - G100 อาจผลิตโดย SMIC ซึ่งมีข้อจำกัดด้านเทคโนโลยี เมื่อเทียบกับโรงงานผลิตชิประดับโลก - ยังไม่มีข้อมูลทางเทคนิคที่ชัดเจนเกี่ยวกับประสิทธิภาพของ G100 - การพัฒนาไดรเวอร์และซอฟต์แวร์เป็นปัจจัยสำคัญ ที่จะกำหนดความสามารถของ G100 ในตลาด 🚀 ผลกระทบต่ออุตสาหกรรม GPU การเปิดตัว G100 แสดงให้เห็นถึงความพยายามของจีนในการลดการพึ่งพาเทคโนโลยีจากต่างประเทศ อย่างไรก็ตาม ความท้าทายด้านการผลิตและซอฟต์แวร์ ยังเป็นอุปสรรคสำคัญที่ต้องแก้ไขก่อนที่ G100 จะสามารถแข่งขันกับแบรนด์ระดับโลกได้ https://www.techspot.com/news/108122-china-first-6nm-gpu-boots-up-targets-performance.html

🎮 GPU รุ่นใหม่ของจีน: ก้าวสำคัญสู่ความเป็นอิสระทางเทคโนโลยี Lisuan Technology บริษัทสตาร์ทอัพด้านกราฟิกการ์ดของจีน ประกาศว่า G100 GPU ซึ่งเป็น กราฟิกการ์ด 6nm ตัวแรกที่ผลิตในประเทศ ได้เปิดใช้งานสำเร็จ ถือเป็นก้าวสำคัญในการพัฒนาเทคโนโลยีภายในประเทศ 🔍 เรื่องน่าสนใจที่เสริมเพิ่มเติม Lisuan Technology ก่อตั้งขึ้นในปี 2021 โดยมีทีมงานที่มีประสบการณ์กว่า 25 ปีใน Silicon Valley และได้รับการสนับสนุนทางการเงินจาก Dongxin Semiconductor ซึ่งช่วยให้บริษัทสามารถพัฒนา G100 ต่อไปได้แม้จะเผชิญกับปัญหาทางการเงิน G100 ใช้ TrueGPU architecture ซึ่งเป็นสถาปัตยกรรมที่พัฒนาเอง แตกต่างจากบริษัทจีนอื่น ๆ ที่มักใช้ IP จาก Imagination Technologies นอกจากนี้ ยังมีข่าวลือว่า G100 อาจมีประสิทธิภาพใกล้เคียงกับ GeForce RTX 4060 📌 สรุปข้อมูลหลักและคำเตือน ✅ ข้อมูลจากข่าว - G100 เป็นกราฟิกการ์ด 6nm ตัวแรกที่ผลิตในจีน - Lisuan Technology ก่อตั้งขึ้นในปี 2021 โดยมีทีมงานที่มีประสบการณ์กว่า 25 ปีใน Silicon Valley - G100 ใช้ TrueGPU architecture ซึ่งพัฒนาเองโดยไม่ใช้ IP จากบริษัทอื่น - Dongxin Semiconductor สนับสนุนเงินทุน 27.7 ล้านเหรียญ เพื่อช่วยให้บริษัทดำเนินการต่อไป - G100 อาจมีประสิทธิภาพใกล้เคียงกับ GeForce RTX 4060 ‼️ คำเตือนที่ควรพิจารณา - จีนไม่สามารถเข้าถึงเทคโนโลยี 6nm จาก Samsung หรือ TSMC เนื่องจากข้อจำกัดการส่งออกของสหรัฐฯ - G100 อาจผลิตโดย SMIC ซึ่งมีข้อจำกัดด้านเทคโนโลยี เมื่อเทียบกับโรงงานผลิตชิประดับโลก - ยังไม่มีข้อมูลทางเทคนิคที่ชัดเจนเกี่ยวกับประสิทธิภาพของ G100 - การพัฒนาไดรเวอร์และซอฟต์แวร์เป็นปัจจัยสำคัญ ที่จะกำหนดความสามารถของ G100 ในตลาด 🚀 ผลกระทบต่ออุตสาหกรรม GPU การเปิดตัว G100 แสดงให้เห็นถึงความพยายามของจีนในการลดการพึ่งพาเทคโนโลยีจากต่างประเทศ อย่างไรก็ตาม ความท้าทายด้านการผลิตและซอฟต์แวร์ ยังเป็นอุปสรรคสำคัญที่ต้องแก้ไขก่อนที่ G100 จะสามารถแข่งขันกับแบรนด์ระดับโลกได้ จีนกำลังเดินหน้าสู่ความเป็นอิสระทางเทคโนโลยี แต่ต้องจับตาดูว่า G100 จะสามารถสร้างมาตรฐานใหม่ให้กับอุตสาหกรรม GPU ได้หรือไม่ https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/chinas-first-6nm-domestic-gpu-with-purported-rtx-4060-like-performance-has-powered-on

TSMC ยืนยันว่า ไม่จำเป็นต้องใช้เทคโนโลยี High-NA EUV สำหรับกระบวนการผลิตชิป 1.4nm-class โดยบริษัทสามารถพัฒนาเทคโนโลยีที่มีประสิทธิภาพสูงขึ้นโดยไม่ต้องพึ่งพาเครื่องมือลิเธียกราฟีรุ่นใหม่ High-NA EUV เป็นเทคโนโลยีที่ช่วยให้การผลิตชิปมีความแม่นยำมากขึ้น โดย Intel เป็นบริษัทที่ผลักดันการใช้เทคโนโลยีนี้เพื่อช่วยลดจำนวนขั้นตอนการผลิต อย่างไรก็ตาม TSMC เชื่อว่าการพัฒนาโครงสร้างทรานซิสเตอร์แบบ nanosheet gate-all-around และ standard cell architecture สามารถเพิ่มประสิทธิภาพได้โดยไม่ต้องใช้ High-NA EUV ✅ ข้อมูลจากข่าว - TSMC ไม่ใช้ High-NA EUV สำหรับกระบวนการผลิต A16 (1.6nm-class) และ A14 (1.4nm-class) - A14 ให้ประสิทธิภาพสูงขึ้น 15% และลดการใช้พลังงานลง 25-30% เมื่อเทียบกับ N2 - A14 เพิ่มความหนาแน่นของทรานซิสเตอร์ขึ้น 20-23% - A14 จะเริ่มผลิตในปี 2028 และจะมีรุ่นปรับปรุงในปี 2029 - TSMC อาจใช้ High-NA EUV ในอนาคต แต่ยังไม่เห็นประโยชน์ที่ชัดเจนในตอนนี้ ‼️ คำเตือนที่ควรพิจารณา - Intel กำลังใช้ High-NA EUV ในกระบวนการผลิต 14A ซึ่งอาจทำให้บริษัทมีข้อได้เปรียบด้านเทคโนโลยี - TSMC ต้องพัฒนาเทคนิคใหม่ เพื่อให้สามารถผลิตชิป 1.4nm-class ได้โดยไม่ต้องใช้ High-NA EUV - การใช้เทคโนโลยีที่แตกต่างกัน อาจส่งผลต่อการแข่งขันระหว่าง Intel และ TSMC ในอนาคต - ตลาดเซมิคอนดักเตอร์มีการแข่งขันสูง และต้องจับตาดูว่า TSMC จะสามารถรักษาความเป็นผู้นำได้หรือไม่ TSMC ยังคงเดินหน้าพัฒนาเทคโนโลยีการผลิตชิปโดยไม่ต้องใช้ High-NA EUV ซึ่งเป็นแนวทางที่แตกต่างจาก Intel อย่างไรก็ตาม การแข่งขันในตลาดเซมิคอนดักเตอร์ยังคงเข้มข้น และต้องติดตามว่ากลยุทธ์นี้จะช่วยให้ TSMC รักษาความเป็นผู้นำได้หรือไม่ https://www.tomshardware.com/tech-industry/semiconductors/tsmc-reiterates-it-doesnt-need-high-na-euv-for-1-4nm-class-process-technology

Nvidia กำลังพัฒนา 800V HVDC architecture เพื่อรองรับ AI server racks ที่ต้องการพลังงานระดับ 1 เมกะวัตต์ ซึ่งมากกว่าระบบปัจจุบันถึง 5 เท่า โดยคาดว่าจะเริ่มใช้งานภายในปี 2027 การใช้ 800V HVDC จะช่วยลดความต้องการ ทองแดง ในการส่งพลังงานลงถึง 45% และช่วยให้ ศูนย์ข้อมูล AI สามารถขยายขนาดได้โดยไม่ต้องเพิ่มขนาดตัวนำไฟฟ้า นอกจากนี้ Nvidia ยังร่วมมือกับ Infineon, Texas Instruments และ Navitas เพื่อพัฒนา wide-bandgap semiconductors เช่น GaN และ SiC เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการใช้พลังงาน ✅ ข้อมูลจากข่าว - Nvidia พัฒนา 800V HVDC เพื่อรองรับ AI server racks ที่ต้องการพลังงานสูง - ระบบปัจจุบัน 54V DC กำลังถึงขีดจำกัดเมื่อเซิร์ฟเวอร์ใช้พลังงานเกิน 200 กิโลวัตต์ - 800V HVDC จะช่วยลดความต้องการทองแดงลง 45% - Nvidia ร่วมมือกับ Infineon, Texas Instruments และ Navitas เพื่อพัฒนา wide-bandgap semiconductors - คาดว่า 800V HVDC จะเริ่มใช้งานใน 2027 ‼️ คำเตือนที่ควรพิจารณา - การเปลี่ยนไปใช้ 800V HVDC ต้องใช้การปรับโครงสร้างระบบไฟฟ้าในศูนย์ข้อมูล - การใช้พลังงานระดับเมกะวัตต์ อาจเพิ่มความท้าทายด้าน ความร้อนและการระบายอากาศ - การพึ่งพาเทคโนโลยีใหม่ เช่น GaN และ SiC อาจต้องใช้เวลาพัฒนาให้เสถียร - ค่าใช้จ่ายในการเปลี่ยนระบบ อาจสูง และต้องรอดูว่าศูนย์ข้อมูลจะปรับตัวได้เร็วแค่ไหน การพัฒนา 800V HVDC ของ Nvidia เป็นก้าวสำคัญในการรองรับ AI server racks ที่ต้องการพลังงานสูงขึ้นเรื่อย ๆ อย่างไรก็ตาม การเปลี่ยนแปลงนี้ยังต้องจับตาดูว่าศูนย์ข้อมูลจะสามารถปรับตัวได้เร็วแค่ไหน https://www.tomshardware.com/tech-industry/nvidia-to-boost-ai-server-racks-to-megawatt-scale-increasing-power-delivery-by-five-times-or-more

ประเทศไทย กับทางเลือก ด้านเทคโนโลยี CPU Processor - RISC-V หรือ ARM ⁉️ 💡 ความสำคัญของ CPU RISC-V ในปัจจุบัน RISC-V เป็นสถาปัตยกรรมชุดคำสั่ง (Instruction Set Architecture - ISA) แบบ RISC ที่เป็นโอเพนซอร์ส ภายใต้ใบอนุญาต BSD ซึ่งหมายความว่าใครก็สามารถนำไปพัฒนา ปรับแต่ง หรือผลิตได้โดยไม่เสียค่าใช้จ่ายด้านไลเซนส์หรือค่าธรรมเนียม (Royalty Fee) ความสำคัญในปัจจุบันมีดังนี้: ✅ ลดต้นทุนการพัฒนา: ไม่มีค่าใช้จ่ายด้านไลเซนส์ ทำให้เหมาะสำหรับธุรกิจขนาดเล็กหรือสตาร์ทอัพ ✅ ความยืดหยุ่นสูง: ผู้พัฒนาสามารถปรับแต่งชุดคำสั่งให้เหมาะกับการใช้งานเฉพาะทางได้ ✅ การสนับสนุนจากบริษัทชั้นนำ: บริษัทใหญ่ เช่น Google, Alibaba, Qualcomm และ Intel ได้ให้ความสนใจและนำ RISC-V ไปใช้งานในผลิตภัณฑ์ของตน ✅ การใช้งานที่หลากหลาย: ปัจจุบัน RISC-V ถูกนำไปใช้ในอุปกรณ์ IoT ระบบฝังตัว และการประมวลผลขั้นสูง 💡 แนวโน้มการพัฒนาและใช้งานในอนาคต RISC-V มีแนวโน้มเติบโตอย่างมากในอนาคต โดยคาดการณ์ว่าจะมีการส่งมอบ RISC-V cores ถึง 80 พันล้านอันภายในปี 2025 แนวโน้มที่น่าสนใจมีดังนี้: ✅ การขยายสู่หลากหลายอุตสาหกรรม: 👉 IoT: ด้วยความประหยัดพลังงานและขนาดเล็ก 👉 ยานยนต์: ใช้ในระบบควบคุมและเซ็นเซอร์ 👉 AI และคลาวด์: การพัฒนาชิปประสิทธิภาพสูง เช่น SiFive P870 👉 อุปกรณ์พกพา: เช่น แล็ปท็อปและแท็บเล็ต ✅การพัฒนาประสิทธิภาพ: มีการออกแบบ RISC-V cores ที่มีสมรรถนะสูงขึ้นเรื่อยๆ เพื่อแข่งขันกับสถาปัตยกรรมอื่น เช่น ARM และ x86 ✅ การสนับสนุนจากชุมชนและรัฐบาล: หลายประเทศเริ่มลงทุนใน RISC-V เพื่อลดการพึ่งพาเทคโนโลยีจากต่างชาติ 💡 โอกาสของธุรกิจไทยในการพัฒนา ขาย หรือใช้งาน RISC-V ในอนาคต ธุรกิจไทยมีโอกาสที่น่าสนใจในการใช้ประโยชน์จาก RISC-V ดังนี้: ✅ การพัฒนาฮาร์ดแวร์: สามารถออกแบบและผลิต CPU/MCU โดยไม่มีค่าใช้จ่ายด้านไลเซนส์ และปรับแต่งให้เหมาะกับความต้องการเฉพาะ เช่น IoT หรือยานยนต์ ✅ การแข่งขันในตลาดโลก: สามารถพัฒนาผลิตภัณฑ์ RISC-V เพื่อส่งออกไปยังตลาดสากล ✅ การพัฒนาซอฟต์แวร์: สร้างแอปพลิเคชันและระบบที่รองรับ RISC-V ✅ ความร่วมมือระหว่างภาครัฐและเอกชน: หากได้รับการสนับสนุนจากรัฐบาล ธุรกิจไทยสามารถกลายเป็นผู้นำในภูมิภาคอาเซียนได้ 💡 รัฐบาลไทยควรซื้อ ARM License หรือทุ่มกับ RISC-V การตัดสินใจของรัฐบาลไทยขึ้นอยู่กับเป้าหมายและทรัพยากรที่มีอยู่ โดยสามารถวิเคราะห์ได้ดังนี้: 🛍️ การซื้อ ARM License ✅ ข้อดี: 👉 มี ecosystem ที่แข็งแกร่งและเป็นที่ยอมรับทั่วโลก 👉 เอกชนสามารถพัฒนาผลิตภัณฑ์ที่เข้ากันได้กับ ARM ได้ทันที 👉 เหมาะสำหรับการเข้าสู่ตลาดระยะสั้น ❌ ข้อเสีย: 👉 ค่าใช้จ่ายสูงทั้งในส่วนของไลเซนส์และ Royalty Fee 👉 ต้องพึ่งพาเทคโนโลยีจากต่างประเทศ ซึ่งอาจขัดกับนโยบายพึ่งพาตนเอง 🛍️ การทุ่มกับ RISC-V ✅ ข้อดี: 👉 ไม่มีค่าใช้จ่ายด้านไลเซนส์ ช่วยลดต้นทุน 👉 สามารถปรับแต่งได้ตามความต้องการของไทย 👉 ส่งเสริมการวิจัยและพัฒนาเทคโนโลยีในประเทศ 👉 มีโอกาสเติบโตในระยะยาวและเป็นผู้นำในภูมิภาค ❌ ข้อเสีย: 👉 Ecosystem ยังไม่สมบูรณ์เท่า ARM อาจต้องใช้เวลาในการพัฒนา 👉 มีความเสี่ยงจากการลงทุนในเทคโนโลยีใหม่ 💡 ข้อเสนอแนะ ⏲️ระยะสั้น : การซื้อ ARM License อาจเป็นทางเลือกที่เหมาะสมเพื่อให้เอกชนไทยสามารถแข่งขันในตลาดได้ทันที คล้ายกับที่มาเลเซียทำ ⏲️ ระยะยาว: รัฐบาลควรลงทุนใน RISC-V ควบคู่ไปด้วย เพื่อสร้างฐานเทคโนโลยีของตัวเอง ลดการพึ่งพาต่างชาติ และใช้ประโยชน์จากความยืดหยุ่นและต้นทุนต่ำของ RISC-V ⏲️ แนวทางผสมผสาน: สนับสนุนทั้ง ARM และ RISC-V โดยให้เอกชนเลือกใช้ตามความเหมาะสม พร้อมทั้งส่งเสริมการวิจัย RISC-V ในสถาบันการศึกษาและอุตสาหกรรม 💡 บทสรุป RISC-V มีความสำคัญในปัจจุบันจากความเป็นโอเพนซอร์สและการสนับสนุนจากบริษัทชั้นนำ แนวโน้มในอนาคตแสดงถึงการเติบโตในหลากหลายอุตสาหกรรม ธุรกิจไทยมีโอกาสในการพัฒนาและแข่งขันในตลาดโลกด้วย RISC-V ส่วนรัฐบาลไทยควรพิจารณาทั้ง ARM และ RISC-V โดยเน้น RISC-V ในระยะยาวเพื่อสร้างความยั่งยืนและพึ่งพาตนเองด้านเทคโนโลยี #ลุงเขียนหลานอ่าน