🧠💾 “เมื่อไมโครซอฟท์เคยขายฮาร์ดแวร์ชิ้นแรกเพื่อให้ Apple II ใช้ซอฟต์แวร์ CP/M ได้!” ย้อนกลับไปเมื่อ 45 ปีก่อน ไมโครซอฟท์ไม่ได้เป็นแค่บริษัทซอฟต์แวร์อย่างที่เรารู้จักกันในวันนี้ แต่เคยเปิดตัวฮาร์ดแวร์ชิ้นแรกที่ชื่อว่า Z-80 SoftCard สำหรับเครื่อง Apple II ซึ่งเป็นคอมพิวเตอร์ยอดนิยมในยุคนั้น โดยเป้าหมายคือให้ผู้ใช้ Apple II สามารถใช้งานซอฟต์แวร์บนระบบปฏิบัติการ CP/M ได้ ซึ่งเป็นระบบที่มีซอฟต์แวร์ธุรกิจมากมายในยุคนั้น เช่น WordStar และ dBase Raymond Chen นักพัฒนาระดับตำนานของ Windows ได้เล่าเบื้องหลังการพัฒนา SoftCard ว่าไม่ใช่เรื่องง่ายเลย เพราะต้องทำให้ สองหน่วยประมวลผล คือ 6502 ของ Apple II และ Zilog Z80 ทำงานร่วมกันได้อย่างราบรื่น โดยไม่เกิดปัญหาด้านการสื่อสารและการจัดการหน่วยความจำ ที่น่าทึ่งคือ SoftCard กลายเป็น สินค้าทำเงินสูงสุดของไมโครซอฟท์ในปี 1980 แม้จะมีราคาสูงถึง $350 ซึ่งถ้าคิดเป็นเงินปัจจุบันก็ประมาณ $1,350 เลยทีเดียว! 🔍 สาระเพิ่มเติม 🎗️ ระบบ CP/M (Control Program for Microcomputers) เคยเป็นระบบปฏิบัติการยอดนิยมก่อนที่ MS-DOS จะครองตลาด 🎗️ Zilog Z80 เป็นซีพียูที่ได้รับความนิยมสูงในยุค 70s–80s และถูกใช้ในหลายเครื่อง เช่น ZX Spectrum และ Game Boy 🎗️ Apple II เป็นหนึ่งในคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคลที่ประสบความสำเร็จที่สุดในยุคแรกของวงการ ✅ จุดเริ่มต้นของฮาร์ดแวร์จากไมโครซอฟท์ ➡️ Z-80 SoftCard เป็นฮาร์ดแวร์ตัวแรกของบริษัท ➡️ เปิดตัวในปี 1980 เพื่อให้ Apple II ใช้งานซอฟต์แวร์ CP/M ได้ ➡️ ใช้ซีพียู Zilog Z80 บนการ์ดเสริม ✅ ความสำเร็จทางธุรกิจ ➡️ SoftCard กลายเป็นสินค้าทำเงินสูงสุดของไมโครซอฟท์ในปีเปิดตัว ➡️ ราคาขาย $350 ในปี 1980 คิดเป็นเงินปัจจุบันประมาณ $1,350 ➡️ ได้รับความนิยมจากผู้ใช้ Apple II ที่ต้องการใช้งานซอฟต์แวร์ธุรกิจ ✅ ความท้าทายทางเทคนิค ➡️ ต้องทำให้ 6502 และ Z80 ทำงานร่วมกันโดยไม่ชนกัน ➡️ ใช้เทคนิคจำลอง DMA เพื่อควบคุมการทำงานของ 6502 ➡️ มีการออกแบบวงจรแปลที่อยู่เพื่อป้องกันการชนกันของหน่วยความจำ ✅ วิวัฒนาการของไมโครซอฟท์ด้านฮาร์ดแวร์ ➡️ 1983: Microsoft Mouse ➡️ 2001: Xbox ➡️ 2012: Surface ➡️ 2016: HoloLens ➡️ 2013: เริ่มนิยามตัวเองว่าเป็นบริษัท “ซอฟต์แวร์และอุปกรณ์” ‼️ คำเตือนด้านเทคโนโลยีร่วมสมัย ⛔ การทำงานร่วมกันของซีพียูต่างสถาปัตยกรรมยังคงเป็นเรื่องท้าทาย ⛔ การจัดการหน่วยความจำระหว่างโปรเซสเซอร์ต้องระวังการชนกัน ⛔ การจำลอง DMA อาจทำให้เกิดปัญหาด้านประสิทธิภาพหากไม่ออกแบบดี https://www.tomshardware.com/software/storied-windows-dev-reminisces-about-microsofts-first-hardware-product-45-years-ago-the-z-80-softcard-was-an-apple-ii-add-in-card

💻 TUXEDO InfinityBook Max 15 Gen10: โน้ตบุ๊ก Linux สเปคแรงจัด พร้อม Ryzen AI และ RTX 5000 Series TUXEDO Computers เปิดตัวโน้ตบุ๊กรุ่นใหม่ “InfinityBook Max 15 Gen10” ที่มาพร้อมขุมพลัง AMD Ryzen AI 300 และการ์ดจอ NVIDIA GeForce RTX 5060/5070 รุ่นล่าสุด พร้อมรองรับการใช้งาน Linux เต็มรูปแบบ เหมาะสำหรับทั้งสายงานหนักและเกมเมอร์ที่ต้องการความเสถียรและพลังประมวลผลสูง TUXEDO InfinityBook Max 15 Gen10 คือโน้ตบุ๊กระดับเรือธงที่ออกแบบมาเพื่อผู้ใช้ Linux โดยเฉพาะ ตัวเครื่องทำจากอะลูมิเนียมทั้งตัว แข็งแรงแต่บางเบา ภายในอัดแน่นด้วยสเปคระดับสูงที่พร้อมรองรับงาน AI, การตัดต่อวิดีโอ, การเล่นเกม และการใช้งานระดับองค์กร จุดเด่นคือการใช้ซีพียู AMD Ryzen AI 300 รุ่นใหม่ล่าสุด ที่มีหน่วยประมวลผล AI ในตัว (NPU) พร้อมการ์ดจอแยก NVIDIA RTX 5000 ซีรีส์ และหน้าจอ 15.3 นิ้ว ความละเอียด WQXGA รีเฟรชเรตสูงถึง 300Hz 💻 สรุปจุดเด่นของ TUXEDO InfinityBook Max 15 Gen10 ✅ สเปคภายในระดับไฮเอนด์ ➡️ ซีพียู AMD Ryzen AI 7 350 (8 คอร์), Ryzen AI 9 365 (10 คอร์), หรือ Ryzen AI 9 HX 370 (12 คอร์) ➡️ การ์ดจอ NVIDIA GeForce RTX 5060 หรือ 5070 พร้อม VRAM 8GB GDDR7 ➡️ รองรับ RAM สูงสุด 128GB และ SSD PCIe 4.0 สูงสุด 8TB ✅ หน้าจอคุณภาพสูง ➡️ ขนาด 15.3 นิ้ว WQXGA (2560×1600), อัตราส่วน 16:10 ➡️ รีเฟรชเรตสูงสุด 300Hz, ความสว่าง 500 nits, คอนทราสต์ 1200:1, ครอบคลุมสี sRGB 100% ✅ การเชื่อมต่อครบครัน ➡️ Wi-Fi 6 (Intel AX210 หรือ AMD RZ616), Bluetooth 5.3, LAN Gigabit ➡️ USB-A 3.2 Gen1 x3, USB-C 3.2 Gen2 (DP 1.4a), HDMI 2.0 และ 2.1, USB4, SD card reader ✅ ฟีเจอร์เสริมเพื่อความปลอดภัยและความสะดวก ➡️ TPM 2.0, ปุ่ม killswitch สำหรับ webcam, Wi-Fi, Bluetooth ➡️ คีย์บอร์ด RGB แบบ rubberdome เงียบ, touchpad กระจก, ลำโพงสเตอริโอ 2W ✅ ระบบปฏิบัติการ ➡️ มาพร้อม TUXEDO OS (พื้นฐานจาก Ubuntu + KDE Plasma) หรือ Ubuntu 24.04 LTS ✅ ราคาและการวางจำหน่าย ➡️ เริ่มต้นที่ 1,689 ยูโร (~1,644 ดอลลาร์สหรัฐฯ ไม่รวมภาษี) ➡️ เปิดพรีออเดอร์แล้ววันนี้ จัดส่งต้นเดือนธันวาคม ‼️ คำเตือนสำหรับผู้สนใจ ⛔ ราคาค่อนข้างสูงเมื่อเทียบกับโน้ตบุ๊กทั่วไปที่มีสเปคใกล้เคียงกัน ⛔ เหมาะกับผู้ใช้ Linux ที่ต้องการประสิทธิภาพสูงและการรองรับฮาร์ดแวร์แบบเนทีฟ TUXEDO InfinityBook Max 15 Gen10 คือคำตอบของผู้ใช้ Linux ที่ต้องการโน้ตบุ๊กทรงพลัง พร้อมรองรับงาน AI และมั่นใจในความเสถียรของระบบปฏิบัติการโอเพ่นซอร์ส https://9to5linux.com/tuxedo-infinitybook-max-15-gen10-linux-laptop-announced-with-amd-ryzen-ai-300

🚀 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

🔥 “Corsair โดนแฉ! พีซีเกมมิ่งราคา $5,000 ทำซีพียู Intel พัง 3 ตัว เพราะไม่อัปเดต BIOS” เรื่องเล่าที่สะเทือนใจสายเกมมิ่งและเทคโนโลยี! Matthew Wieland ช่างคอมพิวเตอร์และยูทูบเบอร์ชื่อดังจากช่อง Matt’s Computer Services ได้ออกมาเปิดเผยว่า Corsair พีซีเกมมิ่งราคา $5,000 ที่ลูกค้าของเขาซื้อไป กลับทำให้ซีพียู Intel Core i9-14900K พังถึง 3 ตัวในรอบปีเดียว เพราะ Corsair ไม่ยอมอัปเดต BIOS ให้รองรับแพตช์แก้ปัญหาจาก Intel ปัญหานี้เริ่มต้นจากบั๊ก Vmin instability ที่ทำให้ซีพียู Intel 13th และ 14th Gen เกิดความไม่เสถียรและร้อนจัดจนพัง ซึ่ง Intel ได้ออกแพตช์แก้ไขในชื่อ “0x12F” ตั้งแต่เดือนพฤษภาคม 2025 แต่ Corsair กลับยังใช้ BIOS เวอร์ชันเก่า “0x12B” อยู่ และไม่เปิดให้ผู้ใช้ติดตั้ง BIOS จาก Asus โดยตรง เพราะระบบถูกล็อกไว้ แม้ Corsair จะมีฝ่ายบริการลูกค้าที่ช่วยเหลือดี แต่ก็ไม่สามารถแก้ปัญหาได้ เพราะวิศวกรยังไม่ปล่อย BIOS ใหม่ออกมา ทำให้ Wieland ต้องแนะนำให้ลูกค้าเปลี่ยนเมนบอร์ดแทน เพื่อไม่ให้ซีพียูตัวใหม่พังซ้ำอีก ✅ Corsair พีซีเกมมิ่งราคา $5,000 ทำซีพียู Intel พัง ➡️ ใช้ Intel Core i9-14900K ที่มีปัญหา Vmin instability ➡️ ซีพียูพังถึง 3 ตัวในรอบปีเดียว ➡️ เมนบอร์ดใช้ Asus Prime Z790-P WIFI แต่ BIOS ถูกล็อก ✅ Intel ออกแพตช์แก้ไขชื่อ “0x12F” ➡️ แก้ปัญหา Vmin instability ที่ทำให้ซีพียูร้อนและพัง ➡️ ปล่อยแพตช์ในเดือนพฤษภาคม 2025 ➡️ Corsair ยังใช้ BIOS เวอร์ชัน “0x12B” ที่ไม่มีแพตช์นี้ ✅ Corsair ไม่เปิดให้ติดตั้ง BIOS จาก Asus โดยตรง ➡️ ระบบ BIOS ถูกล็อกในพีซีแบบ pre-built ➡️ ต้องรอ BIOS จาก Corsair เท่านั้น ➡️ Corsair ยังไม่ปล่อยเวอร์ชันใหม่ที่มีแพตช์ 0x12F ✅ ผู้เชี่ยวชาญแนะนำให้เปลี่ยนเมนบอร์ด ➡️ เพื่อป้องกันไม่ให้ซีพียูตัวใหม่พังซ้ำ ➡️ Intel ขยายระยะเวลารับประกันให้กับซีพียูที่ได้รับผลกระทบ ‼️ ความเสี่ยงจากการไม่อัปเดต BIOS ⛔ อาจทำให้ซีพียูเกิดความไม่เสถียรและพัง ⛔ ส่งผลเสียต่อประสิทธิภาพและอายุการใช้งานของเครื่อง ‼️ การล็อก BIOS ในพีซีแบบ pre-built ⛔ ผู้ใช้ไม่สามารถติดตั้ง BIOS จากผู้ผลิตเมนบอร์ดได้ ⛔ ต้องพึ่งพาผู้ผลิตพีซีในการอัปเดตเท่านั้น ‼️ ความล่าช้าในการตอบสนองจากผู้ผลิต ⛔ แม้จะมีแพตช์จาก Intel แล้ว แต่ Corsairยังไม่ปล่อย BIOS ใหม่ ⛔ ทำให้ผู้ใช้ต้องเผชิญกับความเสี่ยงโดยไม่สามารถแก้ไขได้เอง https://www.tomshardware.com/pc-components/cpus/usd5-000-corsair-pre-built-keeps-on-frying-intel-cpus-due-to-lack-of-bios-update-tech-alleges-kills-three-intel-core-i9-chips-because-latest-version-still-doesnt-have-fix-for-intel-crashing-issues

🐛💻 “Morris Worm: หนอนตัวแรกที่เปลี่ยนโลกไซเบอร์ — ครบรอบ 37 ปีแห่งบทเรียนความปลอดภัย” ย้อนกลับไปในปี 1988 โลกอินเทอร์เน็ตยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น และยังไม่มี World Wide Web ให้เราใช้กัน แต่แล้วก็เกิดเหตุการณ์ที่กลายเป็นจุดเปลี่ยนสำคัญในประวัติศาสตร์ไซเบอร์ — การแพร่ระบาดของ Morris Worm ซึ่งเป็นมัลแวร์ตัวแรกที่แพร่กระจายไปทั่วอินเทอร์เน็ตโดยไม่ต้องพึ่งโปรแกรมโฮสต์ Robert Tappan Morris นักศึกษาจากมหาวิทยาลัย Cornell ได้เขียนโปรแกรมนี้ขึ้นเพื่อวัดขนาดของอินเทอร์เน็ต แต่เกิดข้อผิดพลาดในการเขียนโค้ด ทำให้หนอนตัวนี้แพร่กระจายอย่างรวดเร็วและทำให้ระบบล่มทั่วประเทศภายในเวลาเพียง 24 ชั่วโมง คิดเป็น 10% ของระบบที่เชื่อมต่ออยู่ในขณะนั้น — ประมาณ 6,000 เครื่องจากทั้งหมด 60,000 เครื่อง หนอนตัวนี้ใช้ช่องโหว่ในระบบ UNIX เช่น bug ในโปรแกรม finger และช่องโหว่ในระบบอีเมลเพื่อแพร่กระจายตัวเอง โดยไม่ทำลายไฟล์ แต่สร้างความเสียหายจากการทำให้ระบบช้าลงและล่ม จนหลายสถาบันต้องปิดระบบเป็นสัปดาห์เพื่อกำจัดมัน ในที่สุด FBI ก็สามารถระบุตัวผู้สร้างได้ และ Morris ถูกตัดสินให้จ่ายค่าปรับ พร้อมรับโทษคุมประพฤติและทำงานบริการสาธารณะ 400 ชั่วโมง เขากลายเป็นบุคคลแรกที่ถูกดำเนินคดีภายใต้กฎหมาย Computer Fraud and Abuse Act ปี 1986 ✅ Morris Worm คือมัลแวร์ตัวแรกที่แพร่กระจายผ่านอินเทอร์เน็ต ➡️ ถูกสร้างขึ้นโดย Robert Tappan Morris นักศึกษาจาก Cornell ➡️ มีเป้าหมายเพื่อวัดขนาดอินเทอร์เน็ต แต่เกิดข้อผิดพลาดในการเขียนโค้ด ✅ การแพร่ระบาดสร้างผลกระทบมหาศาล ➡️ แพร่กระจายไปยัง 10% ของระบบที่เชื่อมต่อในขณะนั้น ➡️ ทำให้ระบบล่มและต้องปิดใช้งานเป็นเวลาหลายวัน ✅ ช่องโหว่ที่ถูกใช้ในการโจมตี ➡️ bug ในโปรแกรม finger และช่องโหว่ในระบบอีเมล ➡️ ไม่ทำลายไฟล์ แต่ทำให้ระบบทำงานช้าลงและล่ม ✅ ผลทางกฎหมายและบทเรียนสำคัญ ➡️ Morris ถูกดำเนินคดีภายใต้กฎหมาย Computer Fraud and Abuse Act ➡️ ได้รับโทษปรับ คุมประพฤติ และบริการสาธารณะ ‼️ คำเตือนด้านความปลอดภัยไซเบอร์ ⛔ ช่องโหว่เล็กๆ อาจนำไปสู่ผลกระทบใหญ่หลวง ⛔ การทดลองที่ไม่มีการควบคุมอาจกลายเป็นภัยระดับชาติ ‼️ คำเตือนสำหรับนักพัฒนาและนักวิจัย ⛔ การทดสอบระบบต้องมีการจำกัดขอบเขตและควบคุมผลกระทบ ⛔ ควรมีการตรวจสอบความเสี่ยงก่อนปล่อยโปรแกรมใดๆ สู่ระบบจริง https://www.tomshardware.com/tech-industry/cyber-security/on-this-day-in-1988-the-morris-worm-slithered-out-and-sparked-a-new-era-in-cybersecurity-10-percent-of-the-internet-was-infected-within-24-hours

🎮🇰🇵 หัวข้อข่าว: “ภาพหายาก! คาเฟ่เกม PC เปิดใหม่ในเปียงยาง – โลกเกมเหนือเส้นขนานที่ 38” ภาพถ่ายจากผู้ใช้งานบน X เผยให้เห็นคาเฟ่เกม PC สาธารณะในกรุงเปียงยาง ประเทศเกาหลีเหนือ ซึ่งถือเป็นสิ่งที่ไม่ค่อยพบเห็นในประเทศที่มีการควบคุมเทคโนโลยีอย่างเข้มงวด โดยสถานที่นี้ดูหรูหราเกินคาด พร้อมอุปกรณ์ระดับพรีเมียมจากแบรนด์ Asus ROG และเกม AAA ที่นิยมในฝั่งใต้. ในโลกที่เกมออนไลน์คือวัฒนธรรมหลักของเยาวชนเกาหลีใต้ “PC bang” หรือร้านเกม PC กลายเป็นสัญลักษณ์ของความบันเทิงและการแข่งขัน แต่ในเกาหลีเหนือ การมีคาเฟ่เกมแบบนี้ถือเป็นเรื่องแปลกใหม่และหายาก ภาพที่เผยแพร่โดยผู้ใช้ชื่อ Iniysa บนแพลตฟอร์ม X แสดงให้เห็นคาเฟ่เกมที่ตั้งอยู่ในเมืองใหม่ของเปียงยาง ซึ่งว่ากันว่าเป็นเขตที่อยู่อาศัยของชนชั้นนำ เช่น นักวิทยาศาสตร์นิวเคลียร์หรือบุคคลที่ได้รับการยอมรับจากรัฐ สิ่งที่น่าทึ่งคือการใช้จอเกม Asus ROG และอินเทอร์เฟซเกมที่ดูคล้ายกับ “Mars Computer Arcade” ซึ่งมีเกมดังอย่าง FIFA, Battlefield, Call of Duty, Rainbow Six, Far Cry และ Crysis แม้จะไม่มีการเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตภายนอก แต่ดูเหมือนว่าเกมเหล่านี้จะถูกติดตั้งไว้ในระบบเครือข่ายภายใน การออกแบบของคาเฟ่ดูทันสมัยและหรูหราเกินกว่าที่คาดไว้สำหรับสถานที่ที่เน้นการเล่นเกมแบบมืดๆ เงียบๆ โดยมีการใช้สถาปัตยกรรมเชิงพาณิชย์ร่วมสมัยที่พบได้ในเมืองใหญ่ของเอเชียตะวันออก ✅ มีการเปิดคาเฟ่เกม PC สาธารณะในกรุงเปียงยาง ➡️ ถือเป็นสิ่งที่หายากในประเทศที่มีการควบคุมเทคโนโลยีอย่างเข้มงวด ✅ ใช้จอเกม Asus ROG และอุปกรณ์ระดับพรีเมียม ➡️ สร้างความประหลาดใจให้กับผู้ชมจากต่างประเทศ ✅ อินเทอร์เฟซเกมชื่อ “Mars Computer Arcade” มีเกม AAA หลายเกม ➡️ เช่น FIFA, Battlefield, Call of Duty, Rainbow Six, Far Cry และ Crysis ✅ เกมน่าจะเล่นผ่านเครือข่ายภายใน ไม่เชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตภายนอก ➡️ สะท้อนการควบคุมข้อมูลและการเข้าถึงของรัฐ ✅ สถานที่ตั้งอยู่ในเมืองใหม่ของเปียงยาง ➡️ คาดว่าเป็นพื้นที่สำหรับชนชั้นนำที่ได้รับการคัดเลือกจากรัฐ ✅ การออกแบบคาเฟ่ดูหรูหราและทันสมัย ➡️ ใช้สถาปัตยกรรมร่วมสมัยแบบเมืองใหญ่ในเอเชีย https://www.tomshardware.com/video-games/new-pc-gaming-cafe-photographed-in-north-korea-rare-pictures-of-pyongyang-pc-bang-gaming-above-the-38th-parallel

🌐 จุดเริ่มต้นของอินเทอร์เน็ต: เมื่อคำว่า “LOGIN” กลายเป็น “LO” เพราะระบบล่มกลางทาง เมื่อวันที่ 29 ตุลาคม 1969 เวลา 22.30 น. นักวิจัยจาก UCLA และ Stanford ได้ส่งข้อความแรกผ่านเครือข่าย ARPANET ซึ่งเป็นต้นแบบของอินเทอร์เน็ต — แต่ระบบกลับล่มหลังส่งได้แค่สองตัวอักษร: “L” และ “O” ย้อนกลับไปในปี 1969 โลกยังไม่มีอินเทอร์เน็ต ไม่มีอีเมล ไม่มีเว็บเบราว์เซอร์ มีเพียงแนวคิดเรื่องเครือข่ายคอมพิวเตอร์ที่สามารถเชื่อมต่อกันได้ระยะไกล Charley Kline จาก UCLA พยายามส่งคำว่า “LOGIN” ไปยัง Bill Duvall ที่ Stanford ผ่าน ARPANET ซึ่งเป็นเครือข่ายแบบ packet-switched ที่เพิ่งเริ่มต้นใช้งาน แต่เมื่อพิมพ์ถึงตัว “G” ระบบของ Stanford กลับล่มทันที ทำให้ข้อความแรกที่ถูกส่งผ่านอินเทอร์เน็ตกลายเป็น “LO” — ซึ่งหลายคนมองว่าเป็นคำทักทายที่บังเอิญเหมาะเจาะ ปัญหาเกิดจากการส่งข้อมูลด้วยความเร็วสูงถึง 5,000 ตัวอักษรต่อวินาที ขณะที่ระบบยังรองรับได้เพียง 10 ตัวอักษรต่อวินาทีเท่านั้น ทำให้เกิด buffer overflow และระบบต้องรีบปรับขนาด buffer ใหม่ ก่อนจะสามารถส่งข้อความ “LOGIN” ได้สำเร็จในอีกหนึ่งชั่วโมงต่อมา ✅ จุดเริ่มต้นของอินเทอร์เน็ต ➡️ วันที่ 29 ตุลาคม 1969 เวลา 22.30 น. ➡️ ส่งข้อความ “LOGIN” จาก UCLA ไปยัง Stanford ➡️ ระบบล่มหลังส่งได้แค่ “LO” ➡️ ใช้เครือข่าย ARPANET ซึ่งเป็นต้นแบบของอินเทอร์เน็ต ➡️ ปัญหาเกิดจาก buffer overflow เพราะความเร็วส่งข้อมูลสูงเกินระบบรับได้ ➡️ หลังปรับ buffer แล้วสามารถส่งข้อความได้สำเร็จในอีก 1 ชั่วโมง ✅ ARPANET และการพัฒนาอินเทอร์เน็ต ➡️ ARPANET เริ่มต้นจาก 4 จุด: UCLA, Stanford, UC Santa Barbara, University of Utah ➡️ ใช้ Interface Message Processors (IMPs) เป็นตัวกลางเชื่อมต่อ ➡️ พัฒนาเพื่อรองรับการสื่อสารในกรณีฉุกเฉิน เช่น สงครามนิวเคลียร์ ➡️ นำไปสู่การพัฒนา Email (1971), TCP/IP (1973–83), DNS (1983), และ WWW (1990) https://www.tomshardware.com/networking/this-week-in-1969-the-internet-was-born-and-immediately-glitched-only-two-of-the-five-letters-in-the-first-computer-to-computer-message-were-received

🚗🧠 Tesla จะกลายเป็นซูเปอร์คอมพิวเตอร์เคลื่อนที่? Elon Musk เสนอแนวคิดใช้รถว่างสร้างเครือข่าย AI ขนาด 100 ล้านคัน Elon Musk เผยไอเดียเปลี่ยนรถ Tesla ที่จอดว่างให้กลายเป็นเครือข่ายประมวลผล AI ขนาดมหึมา ด้วยพลังคอมพิวเตอร์รวมกว่า 100 กิกะวัตต์ พร้อมชู AI5 ที่แรงกว่า AI4 ถึง 40 เท่า ในงานแถลงผลประกอบการไตรมาส 3 ปี 2025 Elon Musk ได้เสนอแนวคิดสุดล้ำ: เปลี่ยนรถ Tesla ที่จอดว่างให้กลายเป็นเครือข่ายประมวลผลแบบ distributed inference fleet โดยใช้พลังคอมพิวเตอร์จากรถที่ไม่ได้ใช้งาน ซึ่งเขาเรียกว่า “รถที่เบื่อ” Musk ประเมินว่า หากมีรถ Tesla 100 ล้านคัน และแต่ละคันสามารถให้พลังประมวลผลได้ 1 กิโลวัตต์ ก็จะได้เครือข่ายรวมถึง 100 กิกะวัตต์ ซึ่งถือเป็น “สินทรัพย์มหาศาล” ที่มีระบบระบายความร้อนและจ่ายไฟในตัวอยู่แล้ว นอกจากนี้ Musk ยังพูดถึง AI5 ซึ่งเป็นฮาร์ดแวร์รุ่นใหม่ที่แรงกว่า AI4 ถึง 40 เท่า และจะเป็นหัวใจของระบบขับเคลื่อนอัตโนมัติที่ “ปลอดภัยกว่ามนุษย์” ถึง 10 เท่า โดยเฉพาะในรถรุ่นใหม่อย่าง Cyber Cab ที่จะเริ่มผลิตในไตรมาส 2 ปีหน้า แนวคิดนี้คล้ายกับโครงการ distributed computing อย่าง SETI@home หรือ Folding@home แต่ในเวอร์ชันที่ใช้รถยนต์เป็นหน่วยประมวลผล ซึ่งอาจกลายเป็นโมเดลธุรกิจใหม่ หากสามารถสร้างแรงจูงใจให้เจ้าของรถเข้าร่วมได้ ✅ Elon Musk เสนอแนวคิดใช้รถ Tesla ที่จอดว่างเป็นเครือข่าย AI ➡️ เรียกว่า “distributed inference fleet” ➡️ ประเมินว่ารถ 100 ล้านคันจะให้พลังรวม 100 กิกะวัตต์ ➡️ รถมีระบบไฟและระบายความร้อนในตัวอยู่แล้ว ✅ การพัฒนา AI5 และระบบขับเคลื่อนอัตโนมัติ ➡️ AI5 แรงกว่า AI4 ถึง 40 เท่า ➡️ ระบบขับเคลื่อนอัตโนมัติจะปลอดภัยกว่ามนุษย์ 10 เท่า ➡️ Cyber Cab จะเริ่มผลิตในไตรมาส 2 ปี 2026 ✅ แนวคิดคล้ายกับ distributed computing แบบ SETI@home ➡️ ใช้พลังจากอุปกรณ์ของผู้ใช้ในการประมวลผล ➡️ อาจกลายเป็นโมเดลธุรกิจใหม่หากมีแรงจูงใจที่เหมาะสม https://www.tomshardware.com/tech-industry/elon-musk-says-idling-tesla-cars-could-create-massive-100-million-vehicle-strong-computer-for-ai-bored-vehicles-could-offer-100-gigawatts-of-distributed-compute-power

👮‍♀️ Scameter เวอร์ชันใหม่ในฮ่องกง ใช้ AI ปราบมิจฉาชีพออนไลน์ได้ทันใจ ในยุคที่มิจฉาชีพออนไลน์แพร่ระบาดอย่างรวดเร็ว ฮ่องกงได้อัปเกรดแอป “Scameter” ให้กลายเป็นเครื่องมือปราบกลโกงยุคดิจิทัลที่ทรงพลังยิ่งขึ้น ด้วยการเสริมเทคโนโลยี AI เข้าไปในระบบ Scameter เดิมทีใช้ตรวจสอบเบอร์โทรและลิงก์ต้องสงสัย แต่เวอร์ชันใหม่สามารถวิเคราะห์ภาพหน้าจอจากแอปแชต เช่น WhatsApp, Facebook, Instagram และ Telegram ได้ทันที โดยใช้เทคโนโลยีอย่าง agentic AI, computer vision และ NLP เพื่อแยกแยะข้อความหลอกลวงจากของจริง ตำรวจฮ่องกงเผยว่า แม้จำนวนคดีหลอกลวงจะเพิ่มขึ้นเพียงเล็กน้อยในปี 2025 แต่ยอดความเสียหายยังสูงถึง 726 ล้านดอลลาร์สหรัฐ โดยกลโกงที่พบบ่อยคือการขายบัตรคอนเสิร์ตปลอม, งานคลิกฟาร์มหลอกเงิน และการลงทุนปลอมในหุ้น นอกจากนี้ แอปยังสามารถอัปเดตฐานข้อมูลอัตโนมัติจากรายงานของผู้ใช้ และจัดอันดับกลโกงยอดฮิตแบบเรียลไทม์ ทำให้ประชาชนรู้ทันและหลีกเลี่ยงได้ง่ายขึ้น ที่น่าสนใจคือ ธนาคารกลางฮ่องกง (HKMA) ก็ร่วมมือกับตำรวจในการพัฒนาแพลตฟอร์มแชร์ข้อมูลระหว่างธนาคาร เพื่อป้องกันการฟอกเงินและการโอนเงินไปยังบัญชีต้องสงสัย โดยมีแผนให้ธนาคาร 28 แห่งเข้าร่วมครอบคลุมกว่า 90% ของบัญชีในประเทศ ✅ แอป Scameter เวอร์ชันใหม่ใช้ AI วิเคราะห์กลโกงบนโซเชียลมีเดีย ➡️ รองรับการรายงานภาพหน้าจอจาก WhatsApp, Facebook, Instagram และ Telegram ➡️ ใช้ agentic AI, computer vision และ NLP ในการตรวจจับข้อความหลอกลวง ➡️ อัปเดตฐานข้อมูลอัตโนมัติจากรายงานของผู้ใช้ ✅ ตำรวจฮ่องกงเผยสถิติการหลอกลวงในปี 2025 ➡️ จำนวนคดีเพิ่มขึ้นเล็กน้อยเป็น 32,142 คดี ➡️ ความเสียหายรวมกว่า 726 ล้านดอลลาร์สหรัฐ ➡️ กลโกงยอดฮิต: บัตรคอนเสิร์ตปลอม, คลิกฟาร์ม, หุ้นปลอม ✅ ธนาคารกลางฮ่องกงร่วมพัฒนาแพลตฟอร์มแชร์ข้อมูล ➡️ ใช้ตรวจจับบัญชีต้องสงสัยและป้องกันการฟอกเงิน ➡️ มีแผนให้ธนาคาร 28 แห่งเข้าร่วม ครอบคลุมกว่า 90% ของบัญชี ‼️ กลโกงออนไลน์เปลี่ยนรูปแบบตามเทรนด์และเหตุการณ์ ⛔ มิจฉาชีพใช้โซเชียลมีเดียเป็นช่องทางหลักในการเข้าถึงเหยื่อ ⛔ กลโกงใหม่ๆ เช่น งานคลิกฟาร์มและการลงทุนปลอมกำลังระบาด ‼️ ผู้ใช้ที่ไม่รู้เท่าทันอาจตกเป็นเหยื่อได้ง่าย ⛔ ขาดการตรวจสอบข้อมูลก่อนโอนเงินหรือซื้อสินค้า ⛔ การไม่รายงานเหตุการณ์ทำให้กลโกงแพร่กระจายต่อไป https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/10/31/hong-kongs-scameter-app-gets-upgrade-ai-tools-to-tackle-social-media-scams

🚀 “Nvidia ผนึกกำลัง Oracle สร้าง 7 ซูเปอร์คอม AI ให้รัฐบาลสหรัฐ – รวมพลังทะลุ 2,200 ExaFLOPS ด้วย Blackwell กว่าแสนตัว!” Nvidia ประกาศความร่วมมือครั้งใหญ่กับ Oracle และกระทรวงพลังงานสหรัฐ (DOE) เพื่อสร้างซูเปอร์คอมพิวเตอร์ AI จำนวน 7 ระบบ โดยเฉพาะที่ Argonne National Laboratory ซึ่งจะเป็นที่ตั้งของ “Equinox” และ “Solstice” สองระบบหลักที่ใช้ GPU Blackwell รวมกันกว่า 100,000 ตัว ให้พลังประมวลผลรวมสูงถึง 2,200 ExaFLOPS สำหรับงาน AI โดยเฉพาะ Equinox จะเริ่มใช้งานในปี 2026 โดยใช้ GPU Blackwell จำนวน 10,000 ตัว ส่วน Solstice จะเป็นระบบขนาด 200 เมกะวัตต์ ที่ใช้ GPU Blackwell มากกว่า 100,000 ตัว และเมื่อเชื่อมต่อกับ Equinox จะกลายเป็นโครงสร้างพื้นฐาน AI ที่ใหญ่ที่สุดของ DOE ระบบเหล่านี้จะถูกใช้ในการสร้างโมเดล AI ขนาด 3 ล้านล้านพารามิเตอร์ และพัฒนา “agentic scientists” หรือ AI ที่สามารถค้นคว้าและตั้งสมมติฐานทางวิทยาศาสตร์ได้ด้วยตนเอง ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Nvidia และ Oracle สร้างซูเปอร์คอมพิวเตอร์ AI 7 ระบบให้รัฐบาลสหรัฐ ➡️ ใช้ GPU Blackwell รวมกว่า 100,000 ตัว ➡️ พลังประมวลผลรวม 2,200 ExaFLOPS (FP4 สำหรับ AI) ➡️ ระบบหลักคือ Equinox (10,000 GPU) และ Solstice (100,000+ GPU) ➡️ Equinox จะเริ่มใช้งานในปี 2026 ✅ จุดประสงค์ของโครงการ ➡️ สนับสนุนการวิจัยด้านวิทยาศาสตร์และความมั่นคง ➡️ พัฒนาโมเดล AI ขนาด 3 ล้านล้านพารามิเตอร์ ➡️ สร้าง “agentic AI” ที่สามารถตั้งสมมติฐานและทดลองได้เอง ➡️ ขับเคลื่อนการค้นพบทางวิทยาศาสตร์ด้วย AI ✅ ความร่วมมือและการลงทุน ➡️ ใช้โมเดล public-private partnership ระหว่าง Nvidia, Oracle และ DOE ➡️ Oracle เป็นผู้สร้างระบบ Equinox และ Solstice ➡️ ระบบจะใช้ซอฟต์แวร์ของ Nvidia เช่น Megatron-Core และ TensorRT ✅ ระบบอื่นในโครงการ ➡️ Argonne ยังจะได้ระบบใหม่อีก 3 ตัว: Tara, Minerva และ Janus ➡️ ทั้งหมดจะอยู่ภายใต้ Argonne Leadership Computing Facility https://www.tomshardware.com/tech-industry/supercomputers/nvidia-and-partners-to-build-seven-ai-supercomputers-for-the-u-s-govt-with-over-100-000-blackwell-gpus-combined-performance-of-2-200-exaflops-of-compute

🧠 “Nvidia เปิดตัวซูเปอร์คอม Vera Rubin สำหรับห้องแล็บ Los Alamos – ชิงพื้นที่จาก AMD ในสนามวิจัย AI และความมั่นคง” Nvidia ประกาศความร่วมมือกับ HPE ในการสร้างซูเปอร์คอมพิวเตอร์ใหม่ 2 เครื่องให้กับ Los Alamos National Laboratory (LANL) โดยใช้แพลตฟอร์ม Vera Rubin ซึ่งประกอบด้วย CPU Vera รุ่นใหม่และ GPU Rubin ที่ออกแบบมาเพื่อรองรับงานวิจัยด้าน AI และความมั่นคงระดับชาติ สองระบบนี้มีชื่อว่า “Mission” และ “Vision” โดย Mission จะถูกใช้โดย National Nuclear Security Administration เพื่อจำลองและตรวจสอบความปลอดภัยของคลังอาวุธนิวเคลียร์โดยไม่ต้องทดสอบจริง ส่วน Vision จะรองรับงานวิจัยด้านวิทยาศาสตร์เปิดและ AI โดยต่อยอดจากซูเปอร์คอมพิวเตอร์ Venado ที่เคยติดอันดับ 19 ของโลก ระบบ Vera Rubin จะใช้เทคโนโลยี NVLink Gen6 สำหรับการเชื่อมต่อภายใน และ QuantumX 800 InfiniBand สำหรับการเชื่อมต่อภายนอก เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการประมวลผลแบบขนานและการสื่อสารระหว่างโหนด แม้ Nvidia ยังไม่เปิดเผยตัวเลขประสิทธิภาพของ Mission และ Vision แต่จากการเปรียบเทียบกับ Venado ที่มีพลัง FP64 ถึง 98.51 PFLOPS คาดว่า Vision จะมีพลังประมวลผลมากกว่า 2 เท่า และยังคงเน้นการรองรับ HPC แบบ FP64 ควบคู่กับ AI แบบ low-precision ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Nvidia ร่วมกับ HPE สร้างซูเปอร์คอมพิวเตอร์ “Mission” และ “Vision” ให้กับ LANL ➡️ ใช้แพลตฟอร์ม Vera Rubin: CPU Vera + GPU Rubin ➡️ ใช้ NVLink Gen6 และ QuantumX 800 InfiniBand สำหรับการเชื่อมต่อ ➡️ Mission ใช้ในงานด้านความมั่นคงนิวเคลียร์ (NNSA) ➡️ Vision ใช้ในงานวิจัยวิทยาศาสตร์เปิดและ AI ✅ ความสามารถที่คาดการณ์ได้ ➡️ Vision จะต่อยอดจาก Venado ที่มีพลัง FP64 98.51 PFLOPS ➡️ คาดว่าจะมีพลังประมวลผลมากกว่า 2 เท่า ➡️ รองรับทั้ง HPC แบบ FP64 และ AI แบบ FP4/FP8 ✅ ความสำคัญเชิงยุทธศาสตร์ ➡️ Mission เป็นระบบที่ 5 ในโครงการ AI ด้านความมั่นคงของ LANL ➡️ Vision จะช่วยผลักดันงานวิจัย AI และวิทยาศาสตร์แบบเปิด ➡️ เป็นการลงทุนสำคัญของสหรัฐในด้านความมั่นคงและวิทยาศาสตร์ ‼️ ข้อควรระวังและข้อจำกัด ⛔ Nvidia ยังไม่เปิดเผยสเปกละเอียดหรือตัวเลขประสิทธิภาพจริง ⛔ การพัฒนาและติดตั้งระบบจะใช้เวลาหลายปี – Mission คาดว่าจะใช้งานได้ในปี 2027 ⛔ การแข่งขันกับ AMD ยังดำเนินต่อ โดย AMD เพิ่งประกาศชัยชนะในโครงการซูเปอร์คอมพิวเตอร์ของกระทรวงพลังงาน https://www.tomshardware.com/tech-industry/supercomputers/nvidia-unveils-vera-rubin-supercomputers-for-los-alamos-national-laboratory-announcement-comes-on-heels-of-amds-recent-supercomputer-wins

🚀 กระทรวงพลังงานสหรัฐฯ และ AMD ร่วมลงทุน $1 พันล้าน สร้างซูเปอร์คอมพิวเตอร์ AI สองเครื่อง — หนึ่งในนั้นคือเครื่องที่เร็วที่สุดในโลก บทความจาก Tom’s Hardware รายงานว่า กระทรวงพลังงานสหรัฐฯ (DOE) และ AMD ได้จับมือกันในโครงการมูลค่า $1 พันล้าน เพื่อสร้างซูเปอร์คอมพิวเตอร์สองเครื่องที่ Oak Ridge National Laboratory (ORNL) โดยมีเป้าหมายเพื่อสนับสนุนการวิจัยด้านฟิวชันพลังงาน การรักษามะเร็ง และความมั่นคงแห่งชาติ ซูเปอร์คอมพิวเตอร์เครื่องแรกชื่อว่า “Lux” จะเริ่มใช้งานภายใน 6 เดือน โดยใช้ AMD Instinct MI355X accelerators ที่มีพลังงานบอร์ดสูงถึง 1400 วัตต์ต่อชิ้น Lux จะมีประสิทธิภาพด้าน AI สูงกว่าซูเปอร์คอมพิวเตอร์ปัจจุบันถึง 3 เท่า และถือเป็นการติดตั้งระบบขนาดใหญ่ที่เร็วที่สุดเท่าที่เคยมีมา เครื่องที่สองชื่อว่า “Discovery” จะเริ่มใช้งานในปี 2029 โดยใช้ชิป MI430X-HPC ซึ่งออกแบบให้รองรับการประมวลผลแบบ FP32 และ FP64 สำหรับงานวิจัยที่ต้องการความแม่นยำสูง เช่น ฟิสิกส์และการแพทย์ โครงการนี้เป็นความร่วมมือระหว่าง DOE, ORNL, AMD, HPE และ Oracle โดยภาครัฐจะจัดหาสถานที่และพลังงาน ส่วนบริษัทเอกชนจะรับผิดชอบด้านฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ รัฐมนตรีพลังงาน Chris Wright ระบุว่า ระบบนี้จะ “เร่งการวิจัยด้านฟิวชันพลังงานและการรักษามะเร็ง” โดยหวังว่าจะสามารถใช้ฟิวชันพลังงานได้จริงภายใน 2–3 ปี และทำให้มะเร็งกลายเป็นโรคที่ควบคุมได้ภายใน 5–8 ปี ✅ โครงการซูเปอร์คอมพิวเตอร์มูลค่า $1 พันล้าน ➡️ ร่วมมือระหว่าง DOE, ORNL, AMD, HPE และ Oracle ➡️ ภาครัฐจัดหาสถานที่และพลังงาน เอกชนจัดหาเทคโนโลยี ✅ ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ “Lux” ➡️ ใช้ AMD Instinct MI355X accelerators ➡️ เริ่มใช้งานภายใน 6 เดือน ➡️ เร็วกว่าเครื่องปัจจุบันถึง 3 เท่าในด้าน AI ✅ ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ “Discovery” ➡️ ใช้ MI430X-HPC พร้อม Epyc CPU ➡️ เริ่มใช้งานปี 2029 ➡️ เน้นงานวิจัยที่ต้องการความแม่นยำสูง ✅ เป้าหมายของโครงการ ➡️ วิจัยฟิวชันพลังงานและการรักษามะเร็ง ➡️ เสริมความมั่นคงแห่งชาติ ➡️ ใช้ร่วมกันระหว่างภาครัฐและเอกชน ‼️ คำเตือนสำหรับการลงทุนด้าน AI compute ⛔ การใช้พลังงานสูงอาจกระทบต่อสิ่งแวดล้อม หากไม่มีการจัดการที่ดี ⛔ การพึ่งพาบริษัทเอกชนมากเกินไปอาจกระทบต่อความโปร่งใสของงานวิจัย ⛔ ต้องมีการควบคุมการใช้งานเพื่อป้องกันการนำไปใช้ในทางที่ไม่เหมาะสม https://www.tomshardware.com/tech-industry/supercomputers/u-s-department-of-energy-and-amd-cut-a-usd1-billion-deal-for-two-ai-supercomputers-pairing-has-already-birthed-the-two-fastest-machines-on-the-planet

🍄 คอมพิวเตอร์พลังเห็ด! นักวิจัยใช้ “ชิตาเกะ” สร้างชิปแทนแร่หายาก ลองจินตนาการว่าคอมพิวเตอร์ของคุณไม่ได้ใช้ซิลิคอนหรือโลหะหายาก แต่ใช้ “เห็ด” เป็นส่วนประกอบหลัก! นักวิจัยจากโอไฮโอได้ทดลองใช้เส้นใยเห็ดชิตาเกะ (mycelium) มาทำเป็นเมมริสเตอร์ ซึ่งเป็นอุปกรณ์ที่สามารถจำสถานะไฟฟ้าได้เหมือนสมองมนุษย์ เมมริสเตอร์เป็นหัวใจของ “neuromorphic computing” หรือการประมวลผลแบบเลียนแบบสมอง ซึ่งมีข้อดีคือใช้พลังงานต่ำและเรียนรู้ได้เองในระบบ เช่น หุ่นยนต์หรือรถยนต์อัตโนมัติ ทีมนักวิจัยพบว่าเส้นใยเห็ดมีคุณสมบัติคล้ายเซลล์ประสาท เช่น การส่งสัญญาณไฟฟ้าแบบ “spiking” และสามารถปรับตัวได้ตามแรงดันไฟฟ้า พวกเขาทำการทดลองโดยการอบแห้งและเติมน้ำให้เส้นใยเห็ดเพื่อควบคุมความชื้นและความนำไฟฟ้า ผลการทดลองพบว่าเมมริสเตอร์จากเห็ดสามารถทำงานเป็น RAM ได้ที่ความถี่สูงถึง 5,850 Hz ด้วยความแม่นยำถึง 90% และยังทนต่อสภาพแวดล้อมที่รุนแรง เช่น ความแห้งและรังสี ✅ การพัฒนาเมมริสเตอร์จากเห็ดชิตาเกะ ➡️ ใช้เส้นใยเห็ด (mycelium) แทนแร่หายาก ➡️ มีคุณสมบัติคล้ายเซลล์ประสาท เช่น การส่งสัญญาณแบบ spiking ➡️ ทนต่อการแห้งและรังสีได้ดี ✅ ความสามารถในการทำงาน ➡️ ทำงานเป็น RAM ได้ที่ความถี่ 5,850 Hz ➡️ ความแม่นยำในการประมวลผลอยู่ที่ 90 ± 1% ➡️ ใช้พลังงานต่ำและรวมความจำกับการประมวลผลในตัวเดียว ✅ ข้อดีของการใช้วัสดุชีวภาพ ➡️ ลดการใช้แร่หายากที่มีต้นทุนสูง ➡️ เป็นวัสดุย่อยสลายได้และเป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อม ➡️ เปิดทางสู่การสร้างอุปกรณ์ neuromorphic ที่ยั่งยืน ‼️ ความท้าทายในการนำไปใช้จริง ⛔ ต้องควบคุมความชื้นและโครงสร้างของเส้นใยอย่างแม่นยำ ⛔ ยังอยู่ในขั้นทดลอง ไม่พร้อมใช้งานเชิงพาณิชย์ ⛔ ต้องพิสูจน์ความเสถียรในระบบขนาดใหญ่ https://www.tomshardware.com/tech-industry/shiitake-powered-computer-demonstrated-by-researchers-mushroom-infused-chips-a-surprising-alternative-to-using-rare-earths-in-memristors

🧬 “จีนสร้างซูเปอร์คอมพิวเตอร์ 37 ล้านคอร์ – จำลองเคมีควอนตัมระดับโมเลกุลด้วย AI!” จีนประกาศความสำเร็จครั้งใหญ่ในการจำลองเคมีควอนตัมระดับโมเลกุล ด้วยซูเปอร์คอมพิวเตอร์ Sunway ที่มีจำนวนคอร์ประมวลผลมากถึง 37 ล้านคอร์! ความสำเร็จนี้เกิดขึ้นจากการผสานพลังของ AI เข้ากับการคำนวณเชิงควอนตัม ซึ่งเป็นโจทย์ที่ซับซ้อนและใช้ทรัพยากรสูงมาก ทีมวิจัยจาก National Research Center of Parallel Computer Engineering & Technology (NRCPC) ใช้ Sunway supercomputer ในการจำลองปฏิกิริยาเคมีที่ซับซ้อนระดับอะตอม โดยใช้โมเดล AI ขนาดใหญ่ที่มี context ยาวถึง 20,000 tokens ซึ่งช่วยให้สามารถวิเคราะห์โครงสร้างโมเลกุลและพฤติกรรมควอนตัมได้แม่นยำขึ้น สิ่งที่น่าทึ่งคือ Sunway ใช้สถาปัตยกรรมที่ออกแบบเองทั้งหมด โดยไม่พึ่งพาเทคโนโลยีจากตะวันตก และสามารถประมวลผลได้เร็วกว่าเครื่องระดับ exascale ที่ใช้ GPU แบบทั่วไปหลายเท่า การจำลองเคมีควอนตัมระดับนี้มีความสำคัญมากในงานด้านวัสดุศาสตร์ ยา และพลังงาน เพราะสามารถช่วยออกแบบโมเลกุลใหม่ ๆ ได้โดยไม่ต้องทดลองในห้องแล็บ ซึ่งลดต้นทุนและเวลาได้มหาศาล ✅ ความสำเร็จของ Sunway Supercomputer ➡️ ใช้คอร์ประมวลผลมากถึง 37 ล้านคอร์ ➡️ จำลองเคมีควอนตัมระดับโมเลกุลได้สำเร็จ ➡️ ใช้โมเดล AI ขนาดใหญ่ที่มี context ยาวถึง 20,000 tokens ➡️ ประมวลผลเร็วกว่า exascale GPU หลายเท่า ➡️ สถาปัตยกรรมออกแบบเอง ไม่พึ่งเทคโนโลยีตะวันตก ✅ ความสำคัญของการจำลองเคมีควอนตัม ➡️ ช่วยออกแบบวัสดุใหม่ เช่น ตัวนำยิ่งยวดหรือแบตเตอรี่ ➡️ ใช้ในงานด้านเภสัชกรรมเพื่อออกแบบยาใหม่ ➡️ ลดต้นทุนและเวลาในการทดลองในห้องแล็บ ➡️ เพิ่มความแม่นยำในการวิเคราะห์พฤติกรรมโมเลกุล ➡️ เป็นก้าวสำคัญในการรวม AI เข้ากับวิทยาศาสตร์พื้นฐาน ‼️ ข้อควรระวังและคำเตือน ⛔ การจำลองเคมีควอนตัมต้องใช้พลังงานมหาศาล ⛔ โมเดล AI ขนาดใหญ่ยังมีข้อจำกัดด้านความแม่นยำในบางบริบท ⛔ การพัฒนาเทคโนโลยีแบบปิดอาจขาดความร่วมมือจากนานาชาติ ⛔ ผลลัพธ์จากการจำลองยังต้องตรวจสอบกับการทดลองจริง ⛔ การใช้ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ระดับนี้ต้องการบุคลากรที่มีความเชี่ยวชาญสูง https://www.tomshardware.com/tech-industry/supercomputers/china-supercomputer-breakthrough-models-complex-quantum-chemistry-at-molecular-scale-37-million-processor-cores-fuse-ai-and-quantum-science

🎮 "DOSBox Pure Unleashed: อีมูเลเตอร์ยุคใหม่ที่ปลดล็อกความคลาสสิกของเกม DOS" หลังจากใช้เวลาพัฒนานานถึง 5 ปี Psyraven ได้เปิดตัว DOSBox Pure Unleashed อย่างเป็นทางการ—เวอร์ชันใหม่ของอีมูเลเตอร์ DOS ที่ไม่ต้องพึ่ง RetroArch อีกต่อไป และพร้อมใช้งานแบบ standalone บน Windows, macOS และ Linux เวอร์ชันใหม่นี้มาพร้อม UI ที่ใช้งานง่าย และฟีเจอร์ล้ำ ๆ ที่ตอบโจทย์นักเล่นเกม retro โดยเฉพาะ เช่น การรันเกมจากไฟล์ ZIP โดยไม่ต้องติดตั้ง OS, รองรับกราฟิก Voodoo สูงสุดถึง 4K, การใช้ MIDI synth และ SoundFonts, รวมถึงระบบ save state และการตั้งค่าคอนโทรลเลอร์แบบอัตโนมัติ ที่สำคัญคือการรองรับเกม Windows 9X แบบทดลอง ซึ่งเป็นก้าวสำคัญในการขยายขอบเขตของอีมูเลเตอร์ DOS ไปสู่ยุค Windows รุ่นเก่า ✅ จุดเด่นของ DOSBox Pure Unleashed ➡️ เป็นเวอร์ชัน standalone ไม่ต้องใช้ RetroArch ➡️ รองรับ Windows, macOS และ Linux ➡️ UI ใช้งานง่าย แบ่งหมวดหมู่ชัดเจน ➡️ รันเกมจาก ZIP ได้ทันที ไม่ต้องติดตั้ง OS ✅ ฟีเจอร์ใหม่ที่น่าสนใจ ➡️ รองรับ Voodoo graphics สูงสุด 4K/UHD ➡️ ใช้ MIDI synth และ SoundFonts ได้ ➡️ มีระบบ save state และ shared system shells ➡️ รองรับการตั้งค่าคอนโทรลเลอร์อัตโนมัติ ➡️ มี on-screen keyboard และ mouse/joystick emulation ✅ ความสามารถเพิ่มเติม ➡️ รองรับ Windows 9X แบบทดลอง ➡️ มีฟีเจอร์ auto-start และ advanced OS install options ➡️ มี CRT filters สำหรับภาพแบบยุคเก่า ➡️ รองรับ MT-32 และ SoundFont playback ‼️ คำเตือนในการใช้งาน ⛔ ฟีเจอร์ Windows 9X ยังอยู่ในขั้นทดลอง อาจไม่เสถียร ⛔ การตั้งค่าขั้นสูงอาจต้องใช้ความรู้ด้านเทคนิค ⛔ ไม่เหมาะสำหรับผู้ใช้ทั่วไปที่ต้องการ “คลิกแล้วเล่น” แบบง่าย ๆ ✅ การสนับสนุนและชุมชน ➡️ มี Discord สำหรับพูดคุยและแลกเปลี่ยนเทคนิค ➡️ ดาวน์โหลดฟรี ขนาดไฟล์เล็ก ~1.5MB ➡️ ผู้พัฒนาหวังรับ “ทิป” ผ่านหน้า Itch.io 📎 สาระเพิ่มเติมจากภายนอก: ✅ ความสำคัญของ DOSBox ในวงการเกม retro ➡️ เป็นเครื่องมือหลักในการเล่นเกม DOS บนระบบปฏิบัติการยุคใหม่ ➡️ ช่วยอนุรักษ์เกมเก่าและประสบการณ์การเล่นแบบดั้งเดิม ✅ แนวโน้มของอีมูเลเตอร์ยุคใหม่ ➡️ เน้นความง่ายในการใช้งานและความแม่นยำในการจำลอง ➡️ รองรับกราฟิกและเสียงระดับสูงเพื่อประสบการณ์ที่สมจริง https://www.tomshardware.com/video-games/retro-gaming/dosbox-pure-unleashed-is-ready-for-windows-mac-and-linux-computers-after-five-years-in-development-enhanced-standalone-release-no-longer-restricted-to-being-a-retroarch-core

🥶 "ซากโลหะที่เคยเป็นสมองของ Titan: เบื้องหลังการพังทลายของระบบคอมพิวเตอร์ใต้น้ำลึก" หลังจากเหตุการณ์การระเบิดของเรือดำน้ำ Titan ของ OceanGate ในปี 2023 ซึ่งคร่าชีวิตผู้โดยสารทั้งหมด การสืบสวนโดย NTSB (คณะกรรมการความปลอดภัยการขนส่งแห่งชาติของสหรัฐฯ) ได้เผยภาพและข้อมูลล่าสุดเกี่ยวกับสภาพของระบบคอมพิวเตอร์ภายในเรือ—ซึ่งถูกบดขยี้จนกลายเป็นกองโลหะบิดเบี้ยวที่แทบไม่เหลือเค้าโครงเดิม ระบบคอมพิวเตอร์ของ Titan ประกอบด้วยพีซีแบบ fanless รุ่น Nuvo-5000LP จำนวน 3 เครื่อง ซึ่งทำหน้าที่เป็นสมองของเรือในการบันทึกข้อมูลการทำงานและตรวจสอบโครงสร้างเรือแบบอะคูสติก แต่หลังจากการระเบิด พีซีเหล่านี้กลายเป็นก้อนโลหะหนักกว่า 45 กิโลกรัมที่รวมเอาแผงวงจร โลหะ และพลาสติกอัดแน่นเข้าด้วยกัน แม้จะมีความหวังว่าจะสามารถกู้ข้อมูลจาก SSD ได้ แต่การสแกน CT ไม่สามารถเจาะเข้าไปถึงชิปหน่วยความจำได้ และการใช้พลังงานสูงกว่านี้อาจทำลายข้อมูลที่เหลืออยู่ ทีมงานจึงส่งต่อซากไปยังห้องแล็บของ ATF ซึ่งสามารถแยกแผง SSD ออกมาได้ 2 แผง แต่พบว่าชิปหน่วยความจำเสียหายอย่างหนัก—บางชิปหายไป บางชิปแตกร้าว และไม่มีข้อมูลใดสามารถกู้คืนได้ ✅ สภาพของระบบคอมพิวเตอร์หลังเหตุการณ์ ➡️ พีซี Nuvo-5000LP จำนวน 3 เครื่องถูกบดขยี้รวมกันเป็นก้อนโลหะหนัก ~45 กิโลกรัม ➡️ ทำหน้าที่บันทึกข้อมูลการทำงานและตรวจสอบโครงสร้างเรือแบบอะคูสติก ➡️ กล้องและอุปกรณ์อื่น ๆ เสียหายเกือบทั้งหมด ยกเว้นการ์ด SD ที่รอดมาได้ในเหตุการณ์อื่น ✅ การสแกนและกู้ข้อมูล ➡️ ใช้ CT scan เพื่อตรวจหาชิปหน่วยความจำที่อาจรอด ➡️ ไม่พบช่องว่างที่ชิปอาจอยู่รอดได้ ➡️ หลีกเลี่ยงการใช้พลังงานสูงในการสแกนเพื่อไม่ให้ข้อมูลเสียหาย ✅ การวิเคราะห์โดย ATF ➡️ แยกแผง SSD ได้ 2 แผงจากซากโลหะ ➡️ พบว่าชิปหน่วยความจำบางส่วนหายไป และบางส่วนแตกร้าว ➡️ ไม่สามารถกู้ข้อมูลใด ๆ ได้จากแผงที่เหลือ ‼️ คำเตือนจากการออกแบบระบบ ⛔ การใช้พีซีแบบ fanless อาจไม่ทนต่อแรงดันและความร้อนจากการระเบิด ⛔ ไม่มีระบบป้องกันข้อมูลในกรณีฉุกเฉินหรือการระเบิด ⛔ การออกแบบระบบเก็บข้อมูลควรคำนึงถึงการกู้คืนหลังภัยพิบัติ 📎 สาระเพิ่มเติมจากภายนอก: ✅ ความท้าทายในการกู้ข้อมูลจากอุปกรณ์ที่เสียหาย ➡️ SSD มีโครงสร้างที่ซับซ้อนและเปราะบางต่อแรงกระแทก ➡️ การกู้ข้อมูลต้องใช้เทคนิคระดับสูง เช่น การสกัดชิปและอ่านข้อมูลโดยตรงจาก NAND ✅ บทเรียนจาก Titan สำหรับการออกแบบระบบใต้น้ำ ➡️ ควรมีระบบบันทึกข้อมูลซ้ำในหลายตำแหน่ง ➡️ ใช้วัสดุที่ทนแรงดันและความร้อนสูง ➡️ ออกแบบให้สามารถกู้คืนข้อมูลได้แม้ในกรณีที่โครงสร้างหลักเสียหาย https://www.tomshardware.com/tech-industry/oceangate-titan-computers-crushed-into-twisted-mass-of-metal-and-electronics-during-catastrophic-implosion-investigators-find-signs-of-thermal-damage-too

🖥️ “Asus เปิดขาย Ascent GX10 เดสก์ท็อป AI พลัง 1 เพตาฟลอป ก่อน Dell Pro Max GB10” — เมื่อซูเปอร์คอมพิวเตอร์ย่อส่วนมาถึงมือคุณ ในขณะที่ Dell ยังไม่เปิดให้สั่งซื้อเวิร์กสเตชัน AI รุ่น Pro Max GB10 ที่ใช้ชิป Grace Blackwell GB10 ของ Nvidia แต่ Asus กลับชิงเปิดตัวและวางจำหน่าย Ascent GX10 ซึ่งใช้ฮาร์ดแวร์เดียวกัน พร้อมส่งถึงมือผู้ซื้อภายในไม่กี่วัน Ascent GX10 เป็นเดสก์ท็อปขนาดเล็กที่ให้พลังประมวลผลระดับศูนย์ข้อมูล ด้วยชิป GB10 ที่รวม CPU และ GPU เข้าด้วยกันบนสถาปัตยกรรม Grace Blackwell ให้พลังสูงสุดถึง 1 เพตาฟลอป (FP4) พร้อมหน่วยความจำ unified LPDDR5x ขนาด 128GB รองรับโมเดล AI ขนาดสูงสุด 200 พันล้านพารามิเตอร์ เครื่องนี้มีขนาดเพียง 150 มม. x 150 มม. x 51 มม. น้ำหนัก 1.48 กก. แต่มีพอร์ตเชื่อมต่อครบครัน เช่น USB-C 180W PD, HDMI 2.1, Wi-Fi 7, Bluetooth 5 และ 10G Ethernet พร้อมระบบระบายความร้อนขั้นสูง และรองรับการเชื่อมต่อแบบ dual-system stacking ผ่าน NVLink-C2C และ ConnectX-7 Asus วางจำหน่ายผ่าน Viperatech ในราคา $4,100 โดยเน้นกลุ่มนักพัฒนา AI ที่ต้องการพลังประมวลผลระดับสูงในขนาดกะทัดรัด ✅ Asus เปิดขาย Ascent GX10 เดสก์ท็อป AI ที่ใช้ชิป Nvidia GB10 ➡️ วางจำหน่ายผ่าน Viperatech ราคา $4,100 พร้อมจัดส่งภายใน 10 วัน ✅ ใช้ชิป Grace Blackwell GB10 รวม CPU และ GPU บนสถาปัตยกรรมเดียวกัน ➡️ ให้พลังประมวลผลสูงสุด 1 เพตาฟลอป (FP4) ✅ มาพร้อมหน่วยความจำ unified LPDDR5x ขนาด 128GB ➡️ รองรับโมเดล AI ขนาดสูงสุด 200 พันล้านพารามิเตอร์ ✅ ขนาดเล็กเพียง 150 x 150 x 51 มม. น้ำหนัก 1.48 กก. ➡️ พกพาสะดวกแต่ทรงพลัง ✅ พอร์ตเชื่อมต่อครบ: USB-C 180W PD, HDMI 2.1, Wi-Fi 7, 10G Ethernet ➡️ รองรับการใช้งานระดับมืออาชีพ ✅ รองรับ dual-system stacking ผ่าน NVLink-C2C และ ConnectX-7 ➡️ ขยายการประมวลผลแบบ local ได้ https://www.techradar.com/pro/you-cant-buy-the-dell-pro-max-gb10-yet-but-you-can-buy-the-asus-ascent-gx10-right-now-for-usd4100-get-nvidias-petaflop-desktop-supercomputer-shipped-within-days

“TUXEDO InfinityBook Pro 15 Gen10 — โน้ตบุ๊ก Linux สายโปรที่เบา แรง และปรับแต่งได้สุดขีด” TUXEDO Computers ผู้ผลิตโน้ตบุ๊กสาย Linux จากเยอรมนี เปิดตัว InfinityBook Pro 15 Gen10 รุ่นใหม่ล่าสุดที่มาพร้อมขุมพลัง Intel Core Ultra 9 185H และหน้าจอ OLED ขนาด 15.3 นิ้ว ความละเอียด 3K ที่ให้สีสันคมชัดระดับมืออาชีพ โน้ตบุ๊กรุ่นนี้ออกแบบมาเพื่อผู้ใช้ Linux โดยเฉพาะ รองรับการติดตั้งระบบปฏิบัติการ TUXEDO OS, Ubuntu, Kubuntu หรือแม้แต่แบบไม่มี OS เพื่อให้ผู้ใช้เลือกติดตั้งเองได้ตามใจชอบ ตัวเครื่องผลิตจากอะลูมิเนียม CNC น้ำหนักเพียง 1.6 กิโลกรัม และบางเพียง 17.2 มม. แต่ยังคงความแข็งแรงและความหรูหราแบบพรีเมียม พร้อมแบตเตอรี่ขนาด 80 Wh ที่ใช้งานได้นานถึง 10 ชั่วโมง ด้านการเชื่อมต่อก็จัดเต็มด้วย Thunderbolt 4, HDMI 2.1, USB-A, microSD reader และ Wi-Fi 6E รองรับการใช้งานทั้งสายทำงานและสายสร้างสรรค์ ✅ TUXEDO เปิดตัว InfinityBook Pro 15 Gen10 ➡️ ใช้ซีพียู Intel Core Ultra 9 185H รุ่นใหม่ล่าสุด ✅ หน้าจอ OLED ขนาด 15.3 นิ้ว ความละเอียด 3K ➡️ ให้สีสันคมชัด เหมาะสำหรับงานกราฟิกและมัลติมีเดีย ✅ ตัวเครื่องผลิตจากอะลูมิเนียม CNC ➡️ น้ำหนักเบาเพียง 1.6 กก. และบางเพียง 17.2 มม. ✅ แบตเตอรี่ขนาด 80 Wh ใช้งานได้นานถึง 10 ชั่วโมง ➡️ เหมาะสำหรับการทำงานนอกสถานที่ ✅ รองรับระบบปฏิบัติการ Linux หลายแบบ ➡️ เช่น TUXEDO OS, Ubuntu, Kubuntu หรือแบบไม่มี OS ✅ พอร์ตเชื่อมต่อครบครัน ➡️ Thunderbolt 4, HDMI 2.1, USB-A, microSD, Wi-Fi 6E ✅ รองรับ RAM สูงสุด 96 GB และ SSD สูงสุด 4 TB ➡️ เหมาะสำหรับงานหนักและการใช้งานระยะยาว https://9to5linux.com/tuxedo-computers-unveil-intel-powered-infinitybook-pro-15-gen10-linux-laptop

🧊 “Intel ยุติยุค Ponte Vecchio และ Arctic Sound — เตรียมเข้าสู่ Jaguar Shores ด้วย AI ที่ทรงพลังกว่าเดิม” Intel ประกาศเริ่มกระบวนการเลิกใช้งาน GPU สำหรับดาต้าเซ็นเตอร์รุ่น Ponte Vecchio และ Arctic Sound อย่างเป็นทางการ โดยการเปลี่ยนแปลงนี้ปรากฏใน changelog ของ Intel XPU Manager เวอร์ชัน 1.3.3 ซึ่งระบุว่าซอฟต์แวร์จะไม่รองรับ GPU Flex และ Max อีกต่อไป ผู้ใช้งานจึงควรใช้เวอร์ชัน 1.2.42 เพื่อรักษาฟีเจอร์เดิมไว้ Ponte Vecchio เป็น GPU ขนาดใหญ่ที่ใช้สถาปัตยกรรม Xe-HPC และกระบวนการผลิต Intel 10 โดยมีขนาดถึง 1,280 mm² และมีทรานซิสเตอร์กว่า 100 พันล้านตัว พร้อม shading units 16,384 และ tensor cores 1,024 ใช้พลังงานสูงสุดถึง 600W ต่อการ์ด และมีหน่วยความจำตั้งแต่ 48 ถึง 128 GB เหมาะสำหรับงาน HPC และ AI ที่ต้องการประสิทธิภาพสูง Arctic Sound เป็น GPU ขนาดเล็กกว่า ใช้สถาปัตยกรรม Gen 12.5 และผลิตด้วย Intel 10 node เช่นกัน มีขนาด 190 mm² และทรานซิสเตอร์ประมาณ 8 พันล้านตัว พร้อม shading units 8,192 และ ROPs 128 ใช้พลังงานประมาณ 500W และมีหน่วยความจำ 16 GB เหมาะสำหรับงานระดับกลางในดาต้าเซ็นเตอร์ แม้ GPU ทั้งสองรุ่นจะถูกนำไปใช้งานในระบบ Aurora supercomputer ซึ่งถือเป็นความสำเร็จด้านวิศวกรรม แต่การเปลี่ยนแปลงกลยุทธ์ของ Intel ทำให้ผู้ผลิตหลายรายลังเลที่จะลงทุนกับแพลตฟอร์มที่ไม่มั่นคง Intel เตรียมเปิดตัว Jaguar Shores ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มใหม่ที่ใช้ HBM4 และซอฟต์แวร์ OneAPI ที่พัฒนาเต็มรูปแบบแล้ว เพื่อรองรับงาน AI และ HPC ในระดับ rack-scale ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Intel ยุติการสนับสนุน GPU Ponte Vecchio และ Arctic Sound ➡️ การเปลี่ยนแปลงปรากฏใน Intel XPU Manager เวอร์ชัน 1.3.3 ➡️ Ponte Vecchio ใช้ Xe-HPC, ขนาด 1,280 mm², 100 พันล้านทรานซิสเตอร์ ➡️ มี shading units 16,384 และ tensor cores 1,024 ➡️ ใช้พลังงานสูงสุด 600W และมีหน่วยความจำ 48–128 GB ➡️ Arctic Sound ใช้ Gen 12.5, ขนาด 190 mm², 8 พันล้านทรานซิสเตอร์ ➡️ มี shading units 8,192 และ ROPs 128, ใช้พลังงาน 500W ➡️ GPU ทั้งสองถูกใช้งานใน Aurora supercomputer ➡️ Intel เตรียมเปิดตัว Jaguar Shores พร้อม HBM4 และ OneAPI ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Xe-HPC เป็นสถาปัตยกรรมที่ออกแบบมาเพื่องาน HPC โดยเฉพาะ ➡️ HBM4 คือหน่วยความจำความเร็วสูงรุ่นใหม่ที่มี bandwidth สูงกว่า HBM3 ➡️ OneAPI เป็นแพลตฟอร์มที่รวมการพัฒนา GPU, CPU และ FPGA ไว้ในชุดเดียว ➡️ Aurora supercomputer เป็นหนึ่งในระบบที่ทรงพลังที่สุดของสหรัฐฯ ➡️ การเปลี่ยนแปลงกลยุทธ์ของ Intel สะท้อนถึงการแข่งขันที่รุนแรงในตลาด AI https://www.techpowerup.com/341806/intel-phases-out-ponte-vecchio-and-arctic-sound-data-center-gpus

💎 “เพชรเทียมกำลังเปลี่ยนโลกของชิปคอมพิวเตอร์ — เย็นกว่า เร็วกว่า และอาจเป็นอนาคตของ AI” ในยุคที่ AI และการประมวลผลขั้นสูงต้องการพลังงานมหาศาล ข้อมูลจากศูนย์ข้อมูลทั่วโลกเผยว่า “มากกว่าครึ่งของพลังงานที่ใช้ในชิปสูญเสียไปในรูปของความร้อน” ซึ่งไม่เพียงทำให้ชิปทำงานช้าลง แต่ยังลดอายุการใช้งานและเพิ่มต้นทุนการระบายความร้อนอย่างมหาศาล บริษัท Diamond Foundry และ Element Six (ในเครือ De Beers) กำลังพัฒนา “แผ่นเพชรเทียม” สำหรับติดตั้งบนชิปโดยตรง เพื่อช่วยระบายความร้อนอย่างมีประสิทธิภาพ โดยเพชรมีคุณสมบัติการนำความร้อนสูงกว่าทองแดงถึงหลายเท่า เพราะโครงสร้างอะตอมของคาร์บอนที่เชื่อมกันแน่นหนาในทุกทิศทาง Diamond Foundry ใช้พลาสมาคาร์บอนร้อนจัดเพื่อสร้างผลึกเพชรขนาด 4 นิ้ว แล้วขัดให้เรียบระดับอะตอม ก่อนนำไปติดด้านหลังของเวเฟอร์ซิลิคอน ซึ่งช่วยกำจัดจุดร้อนในชิปได้เกือบหมด Element Six ก็พัฒนา “วัสดุผสมเพชร-ทองแดง” ที่มีต้นทุนต่ำกว่าเพชรบริสุทธิ์ แต่ยังคงประสิทธิภาพในการระบายความร้อนสูง นักวิจัยจากมหาวิทยาลัย Stanford ยังทดลองใช้เพชรในการวางทรานซิสเตอร์แบบซ้อนชั้น ซึ่งช่วยเพิ่มความเร็วของชิปโดยไม่ทำให้เกิดความร้อนสะสมมากเกินไป แม้จะยังมีข้อจำกัดด้านอุณหภูมิในการผลิต แต่หากแก้ไขได้สำเร็จ เทคโนโลยีนี้อาจกลายเป็นมาตรฐานใหม่ของชิปในยุค AI ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ มากกว่าครึ่งของพลังงานในชิปสูญเสียไปเป็นความร้อนจากการรั่วไหลของกระแส ➡️ Diamond Foundry และ Element Six พัฒนาแผ่นเพชรเทียมสำหรับติดตั้งบนชิป ➡️ เพชรมีคุณสมบัติการนำความร้อนสูงกว่าทองแดงหลายเท่า ➡️ Diamond Foundry ใช้พลาสมาคาร์บอนสร้างผลึกเพชรขนาด 4 นิ้ว ➡️ แผ่นเพชรถูกขัดเรียบระดับอะตอมก่อนติดตั้งบนเวเฟอร์ซิลิคอน ➡️ Element Six พัฒนาเพชร-ทองแดงผสมเพื่อระบายความร้อนในชิป AI ➡️ นักวิจัยจาก Stanford ทดลองใช้เพชรในการวางทรานซิสเตอร์แบบซ้อนชั้น ➡️ เพชรช่วยลดความร้อนสะสมในชิปและยืดอายุการใช้งาน ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ การระบายความร้อนคือปัจจัยสำคัญในการออกแบบชิปยุคใหม่ ➡️ การใช้เพชรในอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์เริ่มมีในอุปกรณ์ระดับสูง เช่น ดาวเทียมและเรดาร์ ➡️ การนำเพชรมาใช้ในชิปมือถือและ PC อาจเกิดขึ้นภายในไม่กี่ปี ➡️ การผลิตเพชรเทียมต้องควบคุมอุณหภูมิและโครงสร้างผลึกอย่างแม่นยำ ➡️ DARPA สนับสนุนงานวิจัยด้านการใช้เพชรในชิปเพื่อเพิ่มขีดความสามารถของ AI ‼️ คำเตือนและข้อจำกัด ⛔ การผลิตแผ่นเพชรเทียมคุณภาพสูงยังมีต้นทุนสูง ⛔ การติดตั้งเพชรบนซิลิคอนต้องควบคุมอุณหภูมิอย่างเข้มงวด ⛔ เพชรที่มีโครงสร้างผลึกหลายทิศทางอาจไม่ระบายความร้อนในแนวราบได้ดี ⛔ การผลิตที่อุณหภูมิต่ำอาจทำให้ผลึกเพชรไม่สมบูรณ์ ⛔ เทคโนโลยีนี้ยังไม่ถูกพิสูจน์ในเชิงพาณิชย์อย่างเต็มรูปแบบ https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/10/10/why-diamonds-are-a-computer-chips-new-best-friend

🖱️ “Gemini 2.5 Computer Use — โมเดล AI ที่คลิก พิมพ์ และเลื่อนหน้าเว็บแทนคุณได้จริง เปิดประตูสู่ยุคผู้ช่วยดิจิทัลที่ลงมือทำ” Google DeepMind เปิดตัวโมเดลใหม่ “Gemini 2.5 Computer Use” ซึ่งเป็นเวอร์ชันเฉพาะทางของ Gemini 2.5 Pro ที่ออกแบบมาเพื่อให้ AI สามารถควบคุมอินเทอร์เฟซของเว็บไซต์และแอปได้โดยตรง ไม่ใช่แค่เข้าใจคำสั่งหรือภาพ แต่สามารถ “ลงมือทำ” ได้จริง เช่น คลิกปุ่ม พิมพ์ข้อความ เลื่อนหน้าเว็บ หรือกรอกแบบฟอร์ม — ทั้งหมดนี้จากคำสั่งเดียวของผู้ใช้ โมเดลนี้เปิดให้ใช้งานผ่าน Gemini API บน Google AI Studio และ Vertex AI โดยใช้เครื่องมือใหม่ชื่อว่า computer_use ซึ่งทำงานในรูปแบบลูป: รับคำสั่ง → วิเคราะห์ภาพหน้าจอและประวัติการกระทำ → สร้างคำสั่ง UI → ส่งกลับไปยังระบบ → ถ่ายภาพหน้าจอใหม่ → ประเมินผล → ทำต่อหรือหยุด Gemini 2.5 Computer Use รองรับคำสั่ง UI 13 รูปแบบ เช่น คลิก พิมพ์ ลากวัตถุ เลื่อนหน้าเว็บ และจัดการ dropdown โดยสามารถทำงานหลังล็อกอินได้ด้วย ซึ่งถือเป็นก้าวสำคัญในการสร้าง “agent” ที่สามารถทำงานแทนมนุษย์ในระบบดิจิทัล ด้านความปลอดภัย Google ได้ฝังระบบตรวจสอบไว้ในตัวโมเดล เช่น per-step safety service ที่ตรวจสอบทุกคำสั่งก่อนรัน และ system instructions ที่ให้ผู้พัฒนากำหนดว่าต้องขออนุมัติก่อนทำงานที่มีความเสี่ยง เช่น การซื้อของหรือควบคุมอุปกรณ์ทางการแพทย์ ทีมภายในของ Google ได้ใช้โมเดลนี้ในงานจริง เช่น Project Mariner, Firebase Testing Agent และ AI Mode ใน Search โดยช่วยลดเวลาในการทดสอบ UI และแก้ปัญหาการทำงานล้มเหลวได้ถึง 60% ในบางกรณี ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Gemini 2.5 Computer Use เป็นโมเดล AI ที่ควบคุม UI ได้โดยตรง ➡️ ทำงานผ่าน Gemini API บน Google AI Studio และ Vertex AI ➡️ ใช้เครื่องมือ computer_use ที่ทำงานแบบลูปต่อเนื่อง ➡️ รองรับคำสั่ง UI 13 รูปแบบ เช่น คลิก พิมพ์ ลาก เลื่อน dropdown ➡️ สามารถทำงานหลังล็อกอิน และจัดการฟอร์มได้เหมือนมนุษย์ ➡️ มีระบบ per-step safety service ตรวจสอบคำสั่งก่อนรัน ➡️ ผู้พัฒนาสามารถตั้ง system instructions เพื่อป้องกันความเสี่ยง ➡️ ใช้ในโปรเจกต์จริงของ Google เช่น Project Mariner และ Firebase Testing Agent ➡️ ช่วยลดเวลาในการทดสอบ UI และเพิ่มความแม่นยำในการทำงาน ➡️ เปิดให้ใช้งานแบบ public preview แล้ววันนี้ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Browserbase เป็นแพลตฟอร์มที่ใช้ทดสอบ Gemini 2.5 Computer Use แบบ headless browser ➡️ โมเดลนี้ outperform คู่แข่งใน benchmark เช่น Online-Mind2Web และ AndroidWorld ➡️ Claude Sonnet 4.5 และ ChatGPT Agent ก็มีฟีเจอร์ควบคุม UI แต่ยังไม่เน้นภาพหน้าจอ ➡️ การควบคุม UI ด้วยภาพหน้าจอช่วยให้ AI ทำงานในระบบที่ไม่มี API ได้ ➡️ Gemini 2.5 Computer Use ใช้ Gemini Pro เป็นฐาน โดยเสริมความเข้าใจภาพและตรรกะ ‼️ คำเตือนและข้อจำกัด ⛔ ยังไม่รองรับการควบคุมระบบปฏิบัติการแบบเต็ม เช่น Windows หรือ macOS ⛔ การทำงานผ่านภาพหน้าจออาจมีข้อจำกัดในแอปที่เปลี่ยน UI แบบไดนามิก ⛔ หากไม่มีการตั้งค่าความปลอดภัย อาจเกิดการคลิกผิดหรือกรอกข้อมูลผิด ⛔ การใช้งานในระบบที่มีข้อมูลอ่อนไหวต้องมีการยืนยันจากผู้ใช้ก่อนเสมอ ⛔ ผู้พัฒนาต้องทดสอบระบบอย่างละเอียดก่อนนำไปใช้จริงในองค์กร https://blog.google/technology/google-deepmind/gemini-computer-use-model/

🧠 “Gemini 2.5 Computer Use — AI ที่คลิก พิมพ์ และเลื่อนหน้าเว็บได้เหมือนมนุษย์ เปิดประตูสู่ยุคผู้ช่วยดิจิทัลที่ลงมือทำจริง” Google เปิดตัวโมเดล AI ใหม่ล่าสุดในตระกูล Gemini ที่ชื่อว่า “Gemini 2.5 Computer Use” ซึ่งไม่ใช่แค่เข้าใจภาษาและภาพเท่านั้น แต่สามารถ “ลงมือทำ” บนหน้าเว็บได้เหมือนผู้ใช้จริง ไม่ว่าจะเป็นการคลิก พิมพ์ ลากวัตถุ หรือกรอกแบบฟอร์ม โดยไม่ต้องพึ่ง API หรือการเชื่อมต่อเบื้องหลังแบบเดิม โมเดลนี้ถูกออกแบบมาเพื่อให้ AI สามารถโต้ตอบกับอินเทอร์เฟซกราฟิกของเว็บไซต์และแอปได้โดยตรง เช่น การจองนัดหมาย การกรอกข้อมูล การสั่งซื้อสินค้า หรือแม้แต่การทดสอบ UI โดยใช้เพียงคำสั่งจากผู้ใช้ร่วมกับภาพหน้าจอและประวัติการกระทำล่าสุด Gemini 2.5 Computer Use รองรับคำสั่งหลัก 13 รูปแบบ เช่น เปิดหน้าเว็บ พิมพ์ข้อความ คลิกปุ่ม เลื่อนหน้า และลากวัตถุ โดยทำงานในลูปต่อเนื่อง: รับคำสั่ง → วิเคราะห์ → ดำเนินการ → ถ่ายภาพหน้าจอใหม่ → ประเมินผล → ทำต่อหรือหยุด แม้ยังไม่สามารถควบคุมระบบปฏิบัติการเต็มรูปแบบได้ แต่ Google ยืนยันว่าโมเดลนี้มีประสิทธิภาพเหนือกว่าคู่แข่งในหลาย benchmark ทั้ง WebVoyager และ Online-Mind2Web โดยเฉพาะในงานที่ต้องควบคุม UI บนเว็บและมือถือ Gemini 2.5 Computer Use ถูกฝังอยู่ในบริการของ Google เช่น Project Mariner, AI Mode ใน Search และ Firebase Testing Agent และเปิดให้ทดลองใช้งานผ่าน Google AI Studio และ Vertex AI แล้ววันนี้ ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Gemini 2.5 Computer Use เป็นโมเดล AI ที่ควบคุมอินเทอร์เฟซเว็บได้โดยตรง ➡️ รองรับคำสั่ง 13 รูปแบบ เช่น คลิก พิมพ์ ลากวัตถุ และเลื่อนหน้า ➡️ ทำงานแบบลูป: รับคำสั่ง → วิเคราะห์ → ดำเนินการ → ถ่ายภาพหน้าจอใหม่ ➡️ ไม่ต้องใช้ API — ทำงานผ่านภาพหน้าจอและประวัติการกระทำ ➡️ ใช้ในบริการของ Google เช่น Project Mariner และ AI Mode ➡️ เปิดให้ใช้งานผ่าน Google AI Studio และ Vertex AI ➡️ เหนือกว่าคู่แข่งใน benchmark เช่น WebVoyager และ Online-Mind2Web ➡️ เหมาะกับงาน UI testing, automation, และ personal assistant ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Project Mariner เคยสาธิตการให้ AI เพิ่มสินค้าลงตะกร้าจากลิสต์วัตถุดิบ ➡️ Claude Sonnet 4.5 และ ChatGPT Agent ก็มีฟีเจอร์ควบคุมคอมพิวเตอร์ แต่ยังไม่เน้นเว็บ ➡️ Gemini 2.5 ใช้ Gemini Pro เป็นฐาน โดยเสริมความเข้าใจภาพและตรรกะ ➡️ ระบบมีการตรวจสอบความปลอดภัยแบบ per-step ก่อนดำเนินการ ➡️ นักพัฒนาสามารถตั้งค่าควบคุมความเสี่ยง เช่น ห้ามซื้อของโดยไม่ยืนยัน https://securityonline.info/google-unveils-gemini-2-5-computer-use-the-next-gen-ai-model-that-takes-action-on-web-interfaces/

🌕 “เทคโนโลยีเบื้องหลังภารกิจ Apollo — จากคอมพิวเตอร์ 4KB สู่แรงบันดาลใจแห่งยุคอวกาศ” แม้หลายคนจะรู้จัก Apollo 11 ในฐานะภารกิจที่พามนุษย์ไปเหยียบดวงจันทร์เป็นครั้งแรกในปี 1969 แต่เบื้องหลังความสำเร็จนั้นคือการพัฒนาเทคโนโลยีใหม่ ๆ ที่ไม่เคยมีมาก่อนในยุคนั้น และกลายเป็นรากฐานของนวัตกรรมที่เราใช้อยู่ทุกวันนี้ หนึ่งในหัวใจของภารกิจคือ Apollo Guidance Computer (AGC) ซึ่งเป็นคอมพิวเตอร์ onboard ที่ใช้ควบคุมการนำทางและการบินของยาน Apollo โดยมีหน่วยความจำเพียง 74KB ROM และ 4KB RAM เท่านั้น แต่สามารถควบคุมการลงจอดบนดวงจันทร์ได้อย่างแม่นยำ AGC ยังเป็นแรงบันดาลใจให้กับระบบควบคุมในเครื่องบินสมัยใหม่และแม้แต่สมาร์ตโฟนที่เราใช้ทุกวัน ชุดอวกาศของนักบิน Apollo ก็เป็นอีกหนึ่งความก้าวหน้าทางวิศวกรรม โดยใช้วัสดุสังเคราะห์ถึง 12 ชนิด รวมเป็น 25 ชั้น เพื่อป้องกันอุณหภูมิสุดขั้วตั้งแต่ -250°F ถึง +230°F พร้อมระบบสนับสนุนชีวิตแบบไร้สาย และซิปสามชั้นที่สร้างซีลกันอากาศได้อย่างสมบูรณ์ การสื่อสารระหว่างนักบินกับโลกใช้ระบบ S-Band Transponder ซึ่งสามารถส่งข้อมูลเสียง วิดีโอ และชีวภาพผ่านคลื่นวิทยุจากระยะไกลถึง 30,000 ไมล์จากโลก ระบบนี้ยังสามารถติดตามตำแหน่งของยานและส่งข้อมูลภารกิจกลับมายังศูนย์ควบคุม ยาน Saturn V ที่ใช้ส่งนักบินขึ้นสู่อวกาศมีความสูงถึง 363 ฟุต สูงกว่ารูปปั้นเทพีเสรีภาพถึง 60 ฟุต และสามารถสร้างแรงขับได้ถึง 7.6 ล้านปอนด์ ถือเป็นจรวดที่ใหญ่ที่สุดในโลก ณ เวลานั้น และเป็นต้นแบบของระบบส่งยานในยุคปัจจุบัน เช่น SLS ของ NASA สุดท้ายคือ Command Module หรือที่พักของนักบิน ซึ่งมีขนาดเพียง 3.9 เมตร และเป็นส่วนเดียวของยานที่กลับสู่โลกได้ โดยใช้วัสดุอลูมิเนียมแบบรังผึ้งและแผ่นกันความร้อนที่ออกแบบมาเฉพาะ ปัจจุบัน NASA ยังใช้แนวคิดนี้ในยาน Orion ที่จะพานักบินกลับไปยังดวงจันทร์ในภารกิจ Artemis ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Apollo Program ดำเนินตั้งแต่ปี 1962–1972 รวม 14 ภารกิจ ➡️ AGC มีหน่วยความจำ 74KB ROM และ 4KB RAM ➡️ AGC ใช้ควบคุมการบินและการนำทางของยาน Apollo ➡️ ชุดอวกาศใช้วัสดุสังเคราะห์ 12 ชนิด รวม 25 ชั้น ➡️ ป้องกันอุณหภูมิ -250°F ถึง +230°F และมีระบบสนับสนุนชีวิตแบบไร้สาย ➡️ S-Band Transponder ส่งข้อมูลเสียง วิดีโอ และชีวภาพจากระยะ 30,000 ไมล์ ➡️ Saturn V สูง 363 ฟุต สร้างแรงขับ 7.6 ล้านปอนด์ ➡️ Command Module มีขนาด 3.9 เมตร ใช้วัสดุอลูมิเนียมรังผึ้งและแผ่นกันความร้อน ➡️ NASA ใช้แนวคิด Command Module ในยาน Orion สำหรับภารกิจ Artemis ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ AGC ถูกพัฒนาโดย MIT Instrumentation Lab และใช้ชิป NOR gate แบบเชื่อมด้วยแรงดัน ➡️ ชุดอวกาศ Apollo มีชื่อเฉพาะ เช่น “Sirius” ของ Neil Armstrong ➡️ S-Band Transponder รวมฟังก์ชัน telemetry, voice, video และ tracking ในระบบเดียว ➡️ Saturn V ใช้ในภารกิจ Skylab และเป็นต้นแบบของจรวด heavy-lift ในยุคใหม่ ➡️ Command Module “Columbia” เป็นส่วนเดียวที่กลับสู่โลก และสามารถชมแบบ 3D ได้ผ่าน Smithsonian https://www.slashgear.com/1462356/apollo-mission-successful-technology/

🧠 “นิวยอร์กเปิดตัว Quantum-AI Data Centre แห่งแรก — ปลดล็อกพลังประมวลผลเพื่อยุค AI อย่างแท้จริง” ในเดือนตุลาคม 2025 นิวยอร์กซิตี้ได้กลายเป็นเมืองแรกในสหรัฐฯ ที่มีการติดตั้งระบบควอนตัมคอมพิวเตอร์เพื่อใช้งานจริงในศูนย์ข้อมูล โดยโครงการนี้เป็นความร่วมมือระหว่าง Oxford Quantum Circuits (OQC) จากสหราชอาณาจักร, Digital Realty ผู้ให้บริการศูนย์ข้อมูลระดับโลก และ NVIDIA ผู้นำด้านชิปประมวลผล AI ระบบที่ติดตั้งคือ GENESIS ซึ่งเป็นควอนตัมคอมพิวเตอร์ยุคใหม่ที่ใช้เทคโนโลยี superconducting qubit และถูกออกแบบมาเพื่อรองรับงาน AI โดยเฉพาะ เช่น การฝึกโมเดลขนาดใหญ่ การสร้างข้อมูล และการวิเคราะห์ความเสี่ยงในภาคการเงินและความมั่นคง ศูนย์ข้อมูลนี้ตั้งอยู่ที่ JFK10 ในนิวยอร์ก และใช้ NVIDIA GH200 Grace Hopper Superchips เพื่อเร่งการประมวลผลแบบ hybrid ระหว่างควอนตัมและคลาสสิก โดยระบบทั้งหมดถูกฝังอยู่ในแพลตฟอร์ม PlatformDIGITAL® ของ Digital Realty ซึ่งช่วยให้สามารถเชื่อมต่อกับเครือข่ายระดับโลกได้อย่างปลอดภัย ความร่วมมือครั้งนี้ยังเป็นส่วนหนึ่งของพันธมิตรเทคโนโลยีระหว่างสหราชอาณาจักรและสหรัฐฯ โดยมีเป้าหมายเพื่อผลักดันการใช้งานควอนตัมในระดับองค์กร และเปิดโอกาสให้บริษัทต่าง ๆ เข้าถึงพลังประมวลผลที่เคยเป็นไปไม่ได้มาก่อน นอกจากนี้ยังมีการพัฒนาโมเดลควอนตัมใหม่ เช่น Quixer (Quantum Transformer) และ Quantum Tensor Networks ซึ่งสามารถทำงานด้านภาษาและลำดับข้อมูลได้เทียบเท่ากับระบบคลาสสิก แต่ใช้พลังงานน้อยกว่าถึง 30,000 เท่า ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ นิวยอร์กเปิดตัว Quantum-AI Data Centre แห่งแรกในศูนย์ข้อมูล JFK10 ➡️ ใช้ควอนตัมคอมพิวเตอร์ GENESIS จาก Oxford Quantum Circuits ➡️ ใช้ NVIDIA GH200 Grace Hopper Superchips สำหรับงาน hybrid computing ➡️ ฝังอยู่ในแพลตฟอร์ม PlatformDIGITAL® ของ Digital Realty ➡️ รองรับงาน AI เช่น การฝึกโมเดล, การสร้างข้อมูล, การวิเคราะห์ความเสี่ยง ➡️ เป็นส่วนหนึ่งของพันธมิตรเทคโนโลยี UK–US Tech Trade Partnership ➡️ เปิดให้บริษัทกลุ่มแรกใช้งานในปีนี้ และจะเปิดให้ลูกค้าทั่วไปในปีหน้า ➡️ พัฒนาโมเดลควอนตัมใหม่ เช่น Quixer และ Quantum Tensor Networks ➡️ ระบบควอนตัมมีประสิทธิภาพด้านพลังงานมากกว่าระบบคลาสสิกถึง 30,000 เท่า ➡️ คาดว่า GENESIS รุ่นต่อไปจะมาพร้อม NVIDIA CUDA-Q เป็นมาตรฐาน ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Quantum computing ใช้หลักการ superposition และ entanglement เพื่อประมวลผลแบบขนาน ➡️ NVIDIA CUDA-Q เป็นแพลตฟอร์มสำหรับพัฒนาแอป hybrid ระหว่าง GPU และ QPU ➡️ Digital Realty เป็นผู้ให้บริการศูนย์ข้อมูลที่มีเครือข่ายทั่วโลก ➡️ Quixer เป็นโมเดลควอนตัมที่จำลองโครงสร้างของ transformer ใน AI ➡️ Quantum Tensor Networks ช่วยลดความซับซ้อนของข้อมูลในระบบควอนตัม https://www.slashgear.com/1985009/new-york-city-first-quantum-computer-data-center/