• Google กับโรงไฟฟ้านิวเคลียร์ — เมื่อพลังงานสะอาดกลายเป็นหัวใจของคลาวด์และ AI

    ในยุคที่ศูนย์ข้อมูลกลายเป็นเส้นเลือดหลักของโลกดิจิทัล และ AI ต้องการพลังงานมหาศาล Google กำลังเดินเกมใหม่ด้วยการลงทุนในพลังงานนิวเคลียร์ โดยร่วมมือกับ Kairos Power และ TVA เพื่อสร้างโรงไฟฟ้านิวเคลียร์ขนาดเล็ก Hermes 2 ที่เมือง Oak Ridge รัฐเทนเนสซี

    โรงไฟฟ้า Hermes 2 เป็นโรงไฟฟ้ารุ่น Generation IV ที่ใช้เทคโนโลยีหล่อเย็นด้วยเกลือฟลูออไรด์ (fluoride salt-cooled reactor) ซึ่งมีความปลอดภัยสูงและสามารถผลิตไฟฟ้าได้ต่อเนื่องตลอด 24 ชั่วโมง ต่างจากพลังงานแสงอาทิตย์และลมที่ขึ้นอยู่กับสภาพอากาศ

    โรงไฟฟ้านี้จะผลิตไฟฟ้าได้ 50 เมกะวัตต์ เริ่มดำเนินการในปี 2030 และส่งพลังงานเข้าสู่ระบบของ TVA เพื่อใช้ในศูนย์ข้อมูลของ Google ที่รัฐเทนเนสซีและแอละแบมา โดยเป็นส่วนหนึ่งของแผนระยะยาวที่จะเพิ่มกำลังผลิตนิวเคลียร์ถึง 500 เมกะวัตต์ภายในปี 2035

    สิ่งที่น่าสนใจคือรูปแบบความร่วมมือครั้งนี้เป็น Power Purchase Agreement (PPA) แบบใหม่ ที่ Google รับความเสี่ยงด้านต้นทุนและการพัฒนาเทคโนโลยี ส่วน TVA รับผิดชอบด้านการซื้อไฟฟ้าและส่งต่อพลังงานสะอาดให้กับ Google

    นอกจากเรื่องพลังงานแล้ว โครงการนี้ยังมีเป้าหมายในการฟื้นฟูเศรษฐกิจของ Oak Ridge ซึ่งเคยเป็นศูนย์กลางของการวิจัยนิวเคลียร์ในอดีต โดยมีแผนฝึกอบรมแรงงานร่วมกับมหาวิทยาลัยเทนเนสซีเพื่อเตรียมบุคลากรสำหรับงานด้านเทคนิคในโรงไฟฟ้า

    สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ
    Google ร่วมมือกับ Kairos Power และ TVA สร้างโรงไฟฟ้านิวเคลียร์ Hermes 2 ที่ Oak Ridge, Tennessee
    Hermes 2 เป็นโรงไฟฟ้า Generation IV ที่ใช้เทคโนโลยี fluoride salt-cooled reactor
    เริ่มดำเนินการในปี 2030 และผลิตไฟฟ้าได้ 50 เมกะวัตต์
    พลังงานจะถูกส่งเข้าสู่ระบบของ TVA เพื่อใช้ในศูนย์ข้อมูลของ Google ที่ Tennessee และ Alabama
    ความร่วมมือเป็นรูปแบบ Power Purchase Agreement ที่ Google รับความเสี่ยงด้านต้นทุน
    โครงการนี้เป็นการซื้อไฟฟ้าจากโรงไฟฟ้า Gen IV ครั้งแรกของสหรัฐฯ
    Google มีแผนเพิ่มกำลังผลิตนิวเคลียร์เป็น 500 เมกะวัตต์ภายในปี 2035
    Oak Ridge จะกลายเป็นศูนย์กลางนิวเคลียร์อีกครั้ง พร้อมโครงการฝึกอบรมแรงงานร่วมกับมหาวิทยาลัย
    Hermes 2 จะช่วยลดการปล่อยคาร์บอนและเพิ่มความมั่นคงด้านพลังงานให้กับระบบคลาวด์
    โครงการนี้ได้รับการสนับสนุนจากรัฐบาลรัฐเทนเนสซีและหน่วยงานด้านพลังงาน

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    Kairos Power เป็นบริษัทสตาร์ทอัพจากแคลิฟอร์เนียที่พัฒนาเทคโนโลยี KP-FHR มาตั้งแต่ปี 2016
    Hermes 2 ใช้เชื้อเพลิงแบบ TRISO pebble bed ซึ่งมีความปลอดภัยสูงและทนความร้อนได้ดี
    โรงไฟฟ้าแบบ SMR (Small Modular Reactor) มีขนาดเล็กและสามารถสร้างได้เร็วกว่าโรงไฟฟ้านิวเคลียร์แบบดั้งเดิม
    ศูนย์ข้อมูลอาจใช้ไฟฟ้าสูงถึง 9% ของการผลิตไฟฟ้าทั้งประเทศภายในปี 2030
    การใช้พลังงานนิวเคลียร์ช่วยให้ Google สามารถจัดการโหลดพลังงานของ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

    https://www.techradar.com/pro/google-is-building-a-small-nuclear-reactor-in-tennessee-to-power-its-data-centers
    ⚛️ Google กับโรงไฟฟ้านิวเคลียร์ — เมื่อพลังงานสะอาดกลายเป็นหัวใจของคลาวด์และ AI ในยุคที่ศูนย์ข้อมูลกลายเป็นเส้นเลือดหลักของโลกดิจิทัล และ AI ต้องการพลังงานมหาศาล Google กำลังเดินเกมใหม่ด้วยการลงทุนในพลังงานนิวเคลียร์ โดยร่วมมือกับ Kairos Power และ TVA เพื่อสร้างโรงไฟฟ้านิวเคลียร์ขนาดเล็ก Hermes 2 ที่เมือง Oak Ridge รัฐเทนเนสซี โรงไฟฟ้า Hermes 2 เป็นโรงไฟฟ้ารุ่น Generation IV ที่ใช้เทคโนโลยีหล่อเย็นด้วยเกลือฟลูออไรด์ (fluoride salt-cooled reactor) ซึ่งมีความปลอดภัยสูงและสามารถผลิตไฟฟ้าได้ต่อเนื่องตลอด 24 ชั่วโมง ต่างจากพลังงานแสงอาทิตย์และลมที่ขึ้นอยู่กับสภาพอากาศ โรงไฟฟ้านี้จะผลิตไฟฟ้าได้ 50 เมกะวัตต์ เริ่มดำเนินการในปี 2030 และส่งพลังงานเข้าสู่ระบบของ TVA เพื่อใช้ในศูนย์ข้อมูลของ Google ที่รัฐเทนเนสซีและแอละแบมา โดยเป็นส่วนหนึ่งของแผนระยะยาวที่จะเพิ่มกำลังผลิตนิวเคลียร์ถึง 500 เมกะวัตต์ภายในปี 2035 สิ่งที่น่าสนใจคือรูปแบบความร่วมมือครั้งนี้เป็น Power Purchase Agreement (PPA) แบบใหม่ ที่ Google รับความเสี่ยงด้านต้นทุนและการพัฒนาเทคโนโลยี ส่วน TVA รับผิดชอบด้านการซื้อไฟฟ้าและส่งต่อพลังงานสะอาดให้กับ Google นอกจากเรื่องพลังงานแล้ว โครงการนี้ยังมีเป้าหมายในการฟื้นฟูเศรษฐกิจของ Oak Ridge ซึ่งเคยเป็นศูนย์กลางของการวิจัยนิวเคลียร์ในอดีต โดยมีแผนฝึกอบรมแรงงานร่วมกับมหาวิทยาลัยเทนเนสซีเพื่อเตรียมบุคลากรสำหรับงานด้านเทคนิคในโรงไฟฟ้า 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ Google ร่วมมือกับ Kairos Power และ TVA สร้างโรงไฟฟ้านิวเคลียร์ Hermes 2 ที่ Oak Ridge, Tennessee ➡️ Hermes 2 เป็นโรงไฟฟ้า Generation IV ที่ใช้เทคโนโลยี fluoride salt-cooled reactor ➡️ เริ่มดำเนินการในปี 2030 และผลิตไฟฟ้าได้ 50 เมกะวัตต์ ➡️ พลังงานจะถูกส่งเข้าสู่ระบบของ TVA เพื่อใช้ในศูนย์ข้อมูลของ Google ที่ Tennessee และ Alabama ➡️ ความร่วมมือเป็นรูปแบบ Power Purchase Agreement ที่ Google รับความเสี่ยงด้านต้นทุน ➡️ โครงการนี้เป็นการซื้อไฟฟ้าจากโรงไฟฟ้า Gen IV ครั้งแรกของสหรัฐฯ ➡️ Google มีแผนเพิ่มกำลังผลิตนิวเคลียร์เป็น 500 เมกะวัตต์ภายในปี 2035 ➡️ Oak Ridge จะกลายเป็นศูนย์กลางนิวเคลียร์อีกครั้ง พร้อมโครงการฝึกอบรมแรงงานร่วมกับมหาวิทยาลัย ➡️ Hermes 2 จะช่วยลดการปล่อยคาร์บอนและเพิ่มความมั่นคงด้านพลังงานให้กับระบบคลาวด์ ➡️ โครงการนี้ได้รับการสนับสนุนจากรัฐบาลรัฐเทนเนสซีและหน่วยงานด้านพลังงาน ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Kairos Power เป็นบริษัทสตาร์ทอัพจากแคลิฟอร์เนียที่พัฒนาเทคโนโลยี KP-FHR มาตั้งแต่ปี 2016 ➡️ Hermes 2 ใช้เชื้อเพลิงแบบ TRISO pebble bed ซึ่งมีความปลอดภัยสูงและทนความร้อนได้ดี ➡️ โรงไฟฟ้าแบบ SMR (Small Modular Reactor) มีขนาดเล็กและสามารถสร้างได้เร็วกว่าโรงไฟฟ้านิวเคลียร์แบบดั้งเดิม ➡️ ศูนย์ข้อมูลอาจใช้ไฟฟ้าสูงถึง 9% ของการผลิตไฟฟ้าทั้งประเทศภายในปี 2030 ➡️ การใช้พลังงานนิวเคลียร์ช่วยให้ Google สามารถจัดการโหลดพลังงานของ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ https://www.techradar.com/pro/google-is-building-a-small-nuclear-reactor-in-tennessee-to-power-its-data-centers
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 50 มุมมอง 0 รีวิว
  • แอปฟรีที่คุณโหลด อาจไม่ฟรีสำหรับข้อมูลของคุณ

    ในยุคที่ทุกคนมีแอปติดมือถือมากกว่าติดเงินในบัญชี แอปต่างประเทศที่ได้รับความนิยมในสหรัฐฯ เช่น TikTok, Temu, Alibaba และ Shein กลับกลายเป็น “นักสะสมข้อมูล” ที่เก็บทุกอย่างตั้งแต่ชื่อ เบอร์โทร ไปจนถึงตำแหน่งที่คุณอยู่และแอปที่คุณใช้

    จากการศึกษาของบริษัท Incogni พบว่า แอปต่างประเทศ 10 อันดับแรกที่ถูกดาวน์โหลดในสหรัฐฯ มีการเก็บข้อมูลเฉลี่ย 15–24 ประเภทต่อผู้ใช้ และแชร์ข้อมูลเหล่านั้นกับบุคคลที่สามเพื่อใช้ในการโฆษณาแบบเจาะจงและการสร้างโปรไฟล์ผู้บริโภค

    TikTok ถูกระบุว่าเก็บข้อมูลมากที่สุดถึง 24 ประเภท รวมถึงข้อมูลที่ละเอียดอ่อน เช่น ชื่อ ที่อยู่ และเบอร์โทรศัพท์ ส่วน Temu ซึ่งเป็นแอปช้อปปิ้งราคาถูกที่มาแรงที่สุดในปี 2023 ถูกกล่าวหาว่าเข้าถึงระบบปฏิบัติการมือถือได้ลึกกว่าที่ผู้ใช้รู้ เช่น กล้อง รายชื่อผู้ติดต่อ และแม้แต่ไฟล์เอกสาร โดยสามารถเปลี่ยนพฤติกรรมของแอปหลังจากติดตั้งแล้ว

    Alibaba และ Shein ก็ไม่น้อยหน้า โดยมีการเก็บและแชร์ข้อมูลภาพ วิดีโอ และอีเมลกับบุคคลที่สามเพื่อใช้ในการโฆษณา และในบางกรณีอาจนำไปสู่การปรับราคาสินค้าแบบเฉพาะบุคคล ซึ่งเป็นการเปลี่ยนแปลงจากโมเดลราคามาตรฐานที่ผู้บริโภคคุ้นเคย

    สิ่งที่น่ากังวลคือ แอปเหล่านี้ส่วนใหญ่มีเจ้าของจากจีน และมีความเชื่อมโยงกับรัฐบาลจีนในระดับที่ทำให้หลายฝ่ายมองว่าเป็น “ความเสี่ยงด้านความมั่นคง” มากกว่าปัญหาความเป็นส่วนตัว

    สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ
    แอปต่างประเทศยอดนิยมในสหรัฐฯ เช่น TikTok, Temu, Alibaba และ Shein เก็บข้อมูลผู้ใช้อย่างกว้างขวาง
    TikTok เก็บข้อมูลมากถึง 24 ประเภท รวมถึงชื่อ ที่อยู่ และเบอร์โทรศัพท์
    Temu เข้าถึงระบบมือถือได้ลึก เช่น กล้อง รายชื่อผู้ติดต่อ และไฟล์เอกสาร
    Alibaba และ Shein แชร์ข้อมูลภาพ วิดีโอ และอีเมลกับบุคคลที่สามเพื่อโฆษณา
    แอปเหล่านี้ใช้ข้อมูลเพื่อสร้างโปรไฟล์ผู้ใช้และปรับราคาสินค้าแบบเฉพาะบุคคล
    แอปจากจีนมีการดาวน์โหลดในสหรัฐฯ มากถึง 755 ล้านครั้งจากทั้งหมด 1 พันล้านครั้ง
    แอปอื่น ๆ เช่น AliExpress, DramaBox และ ABPV ก็มีการเก็บตำแหน่งและประวัติการซื้อ
    การศึกษาชี้ว่าแอปเหล่านี้แชร์ข้อมูลเฉลี่ย 5–6 ประเภทกับบุคคลที่สาม
    ข้อมูลที่แชร์นำไปสู่การเพิ่มสแปมและการโฆษณาแบบเจาะจง
    ผู้เชี่ยวชาญเรียกร้องให้มีการเปิดเผยและควบคุมการใช้ข้อมูลผู้ใช้ให้ชัดเจน

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    Temu ถูกฟ้องโดยอัยการหลายรัฐในสหรัฐฯ ฐานละเมิดความเป็นส่วนตัวและมีพฤติกรรมคล้ายมัลแวร์
    แอป Temu เคยถูก Apple และ Google ระงับการให้บริการชั่วคราวจากปัญหาด้านความปลอดภัย
    แอปจากจีนบางตัวสามารถเปลี่ยนพฤติกรรมหลังติดตั้งเพื่อหลบเลี่ยงการตรวจสอบ
    การเก็บข้อมูลตำแหน่งแบบละเอียดและข้อมูลชีวมิติ เช่น ลายนิ้วมือ เป็นสิ่งที่เกินความจำเป็นของแอป
    การเชื่อมโยงกับรัฐบาลจีนทำให้หลายฝ่ายมองว่าเป็นภัยต่อความมั่นคงของชาติ

    https://hackread.com/study-tiktok-alibaba-temu-collect-us-user-data/
    📱 แอปฟรีที่คุณโหลด อาจไม่ฟรีสำหรับข้อมูลของคุณ ในยุคที่ทุกคนมีแอปติดมือถือมากกว่าติดเงินในบัญชี แอปต่างประเทศที่ได้รับความนิยมในสหรัฐฯ เช่น TikTok, Temu, Alibaba และ Shein กลับกลายเป็น “นักสะสมข้อมูล” ที่เก็บทุกอย่างตั้งแต่ชื่อ เบอร์โทร ไปจนถึงตำแหน่งที่คุณอยู่และแอปที่คุณใช้ จากการศึกษาของบริษัท Incogni พบว่า แอปต่างประเทศ 10 อันดับแรกที่ถูกดาวน์โหลดในสหรัฐฯ มีการเก็บข้อมูลเฉลี่ย 15–24 ประเภทต่อผู้ใช้ และแชร์ข้อมูลเหล่านั้นกับบุคคลที่สามเพื่อใช้ในการโฆษณาแบบเจาะจงและการสร้างโปรไฟล์ผู้บริโภค TikTok ถูกระบุว่าเก็บข้อมูลมากที่สุดถึง 24 ประเภท รวมถึงข้อมูลที่ละเอียดอ่อน เช่น ชื่อ ที่อยู่ และเบอร์โทรศัพท์ ส่วน Temu ซึ่งเป็นแอปช้อปปิ้งราคาถูกที่มาแรงที่สุดในปี 2023 ถูกกล่าวหาว่าเข้าถึงระบบปฏิบัติการมือถือได้ลึกกว่าที่ผู้ใช้รู้ เช่น กล้อง รายชื่อผู้ติดต่อ และแม้แต่ไฟล์เอกสาร โดยสามารถเปลี่ยนพฤติกรรมของแอปหลังจากติดตั้งแล้ว Alibaba และ Shein ก็ไม่น้อยหน้า โดยมีการเก็บและแชร์ข้อมูลภาพ วิดีโอ และอีเมลกับบุคคลที่สามเพื่อใช้ในการโฆษณา และในบางกรณีอาจนำไปสู่การปรับราคาสินค้าแบบเฉพาะบุคคล ซึ่งเป็นการเปลี่ยนแปลงจากโมเดลราคามาตรฐานที่ผู้บริโภคคุ้นเคย สิ่งที่น่ากังวลคือ แอปเหล่านี้ส่วนใหญ่มีเจ้าของจากจีน และมีความเชื่อมโยงกับรัฐบาลจีนในระดับที่ทำให้หลายฝ่ายมองว่าเป็น “ความเสี่ยงด้านความมั่นคง” มากกว่าปัญหาความเป็นส่วนตัว 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ แอปต่างประเทศยอดนิยมในสหรัฐฯ เช่น TikTok, Temu, Alibaba และ Shein เก็บข้อมูลผู้ใช้อย่างกว้างขวาง ➡️ TikTok เก็บข้อมูลมากถึง 24 ประเภท รวมถึงชื่อ ที่อยู่ และเบอร์โทรศัพท์ ➡️ Temu เข้าถึงระบบมือถือได้ลึก เช่น กล้อง รายชื่อผู้ติดต่อ และไฟล์เอกสาร ➡️ Alibaba และ Shein แชร์ข้อมูลภาพ วิดีโอ และอีเมลกับบุคคลที่สามเพื่อโฆษณา ➡️ แอปเหล่านี้ใช้ข้อมูลเพื่อสร้างโปรไฟล์ผู้ใช้และปรับราคาสินค้าแบบเฉพาะบุคคล ➡️ แอปจากจีนมีการดาวน์โหลดในสหรัฐฯ มากถึง 755 ล้านครั้งจากทั้งหมด 1 พันล้านครั้ง ➡️ แอปอื่น ๆ เช่น AliExpress, DramaBox และ ABPV ก็มีการเก็บตำแหน่งและประวัติการซื้อ ➡️ การศึกษาชี้ว่าแอปเหล่านี้แชร์ข้อมูลเฉลี่ย 5–6 ประเภทกับบุคคลที่สาม ➡️ ข้อมูลที่แชร์นำไปสู่การเพิ่มสแปมและการโฆษณาแบบเจาะจง ➡️ ผู้เชี่ยวชาญเรียกร้องให้มีการเปิดเผยและควบคุมการใช้ข้อมูลผู้ใช้ให้ชัดเจน ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Temu ถูกฟ้องโดยอัยการหลายรัฐในสหรัฐฯ ฐานละเมิดความเป็นส่วนตัวและมีพฤติกรรมคล้ายมัลแวร์ ➡️ แอป Temu เคยถูก Apple และ Google ระงับการให้บริการชั่วคราวจากปัญหาด้านความปลอดภัย ➡️ แอปจากจีนบางตัวสามารถเปลี่ยนพฤติกรรมหลังติดตั้งเพื่อหลบเลี่ยงการตรวจสอบ ➡️ การเก็บข้อมูลตำแหน่งแบบละเอียดและข้อมูลชีวมิติ เช่น ลายนิ้วมือ เป็นสิ่งที่เกินความจำเป็นของแอป ➡️ การเชื่อมโยงกับรัฐบาลจีนทำให้หลายฝ่ายมองว่าเป็นภัยต่อความมั่นคงของชาติ https://hackread.com/study-tiktok-alibaba-temu-collect-us-user-data/
    HACKREAD.COM
    Study Reveals TikTok, Alibaba, Temu Collect Extensive User Data in America
    Follow us on Bluesky, Twitter (X), Mastodon and Facebook at @Hackread
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 89 มุมมอง 0 รีวิว
  • “สวิตช์แสง” ที่อาจเปลี่ยนโลกของดาต้าเซ็นเตอร์และ AI ไปตลอดกาล

    ลองจินตนาการว่าเครือข่ายดาต้าเซ็นเตอร์ที่เราพึ่งพาอยู่ทุกวันนี้สามารถเร็วขึ้นได้ถึง 1,000 เท่า และใช้พลังงานน้อยลงอย่างมหาศาล — นั่นคือสิ่งที่ Finchetto บริษัทสตาร์ทอัพด้านโฟโตนิกส์กำลังพัฒนาอยู่

    ปัญหาใหญ่ของการสวิตช์ข้อมูลในเครือข่ายคือการต้องแปลงสัญญาณแสงเป็นไฟฟ้าเพื่ออ่านหัวแพ็กเก็ต แล้วค่อยส่งต่อไปยังปลายทาง ซึ่งกระบวนการนี้ช้าและกินไฟมาก Finchetto เสนอวิธีใหม่โดยใช้ “สองความยาวคลื่น” — หนึ่งสำหรับข้อมูล และอีกหนึ่งสำหรับหัวแพ็กเก็ต — เพื่อให้สามารถสวิตช์ข้อมูลได้โดยไม่ต้องใช้วงจรไฟฟ้าเลย

    ผลลัพธ์คือการสวิตช์ข้อมูลด้วยแสงล้วน ที่เร็วระดับนาโนวินาที และใช้พลังงานเพียง 38 วัตต์ ซึ่งน้อยกว่าสวิตช์แบบเดิมถึง 26–53 เท่า! ที่สำคัญคือมันยัง “future-proof” เพราะสามารถรองรับความเร็วเครือข่ายในอนาคตได้โดยไม่ต้องเปลี่ยนฮาร์ดแวร์

    เทคโนโลยีนี้ยังอยู่ในช่วงต้น แต่ Finchetto คาดว่าจะมีผลิตภัณฑ์พร้อมใช้งานในห้องแล็บภายใน 12–18 เดือนข้างหน้า หากสำเร็จ มันอาจกลายเป็นหัวใจใหม่ของเครือข่าย AI และ AGI ที่กำลังจะมาถึง

    สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ
    Finchetto พัฒนา optical packet switch ที่ใช้แสงล้วนในการสวิตช์ข้อมูล
    ใช้เทคนิค “dual-wavelength” โดยส่งข้อมูลและหัวแพ็กเก็ตผ่านคลื่นแสงต่างกัน
    ลดเวลาในการสวิตช์เหลือระดับนาโนวินาที โดยไม่ต้องใช้สัญญาณควบคุมแบบไฟฟ้า
    ใช้พลังงานเพียง 38 วัตต์ ลดลงถึง 26–53 เท่าเมื่อเทียบกับสวิตช์แบบเดิม
    รองรับโปรโตคอล Ethernet และ Infiniband โดยไม่ต้องแปลงข้อมูล
    สถาปัตยกรรมแบบ passive optics ทำให้รองรับความเร็วเครือข่ายในอนาคตได้
    คาดว่าจะมีผลิตภัณฑ์พร้อมใช้งานในห้องแล็บภายใน 12–18 เดือน
    ได้รับรางวัลจากหลายเวที เช่น TechWorks และ Data Centre World Awards

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    ดาต้าเซ็นเตอร์ใช้พลังงานมากกว่า 2% ของพลังงานโลก และสวิตช์เครือข่ายกินไฟถึง 20% ของดาต้าเซ็นเตอร์
    เทคโนโลยี photonic switch ถูกมองว่าเป็นกุญแจสำคัญในการเร่งความเร็ว AI และลด carbon footprint
    การใช้ passive optics ช่วยลดความซับซ้อนของระบบระบายความร้อนและการจัดการพลังงาน
    การสวิตช์ด้วยแสงล้วนช่วยลด latency และเพิ่ม throughput ได้พร้อมกัน

    https://www.techradar.com/pro/clever-light-switch-breakthrough-could-make-hyperscale-networks-1000x-faster-just-in-time-for-agi-and-superintelligence
    🎙️ “สวิตช์แสง” ที่อาจเปลี่ยนโลกของดาต้าเซ็นเตอร์และ AI ไปตลอดกาล ลองจินตนาการว่าเครือข่ายดาต้าเซ็นเตอร์ที่เราพึ่งพาอยู่ทุกวันนี้สามารถเร็วขึ้นได้ถึง 1,000 เท่า และใช้พลังงานน้อยลงอย่างมหาศาล — นั่นคือสิ่งที่ Finchetto บริษัทสตาร์ทอัพด้านโฟโตนิกส์กำลังพัฒนาอยู่ ปัญหาใหญ่ของการสวิตช์ข้อมูลในเครือข่ายคือการต้องแปลงสัญญาณแสงเป็นไฟฟ้าเพื่ออ่านหัวแพ็กเก็ต แล้วค่อยส่งต่อไปยังปลายทาง ซึ่งกระบวนการนี้ช้าและกินไฟมาก Finchetto เสนอวิธีใหม่โดยใช้ “สองความยาวคลื่น” — หนึ่งสำหรับข้อมูล และอีกหนึ่งสำหรับหัวแพ็กเก็ต — เพื่อให้สามารถสวิตช์ข้อมูลได้โดยไม่ต้องใช้วงจรไฟฟ้าเลย ผลลัพธ์คือการสวิตช์ข้อมูลด้วยแสงล้วน ที่เร็วระดับนาโนวินาที และใช้พลังงานเพียง 38 วัตต์ ซึ่งน้อยกว่าสวิตช์แบบเดิมถึง 26–53 เท่า! ที่สำคัญคือมันยัง “future-proof” เพราะสามารถรองรับความเร็วเครือข่ายในอนาคตได้โดยไม่ต้องเปลี่ยนฮาร์ดแวร์ เทคโนโลยีนี้ยังอยู่ในช่วงต้น แต่ Finchetto คาดว่าจะมีผลิตภัณฑ์พร้อมใช้งานในห้องแล็บภายใน 12–18 เดือนข้างหน้า หากสำเร็จ มันอาจกลายเป็นหัวใจใหม่ของเครือข่าย AI และ AGI ที่กำลังจะมาถึง 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ Finchetto พัฒนา optical packet switch ที่ใช้แสงล้วนในการสวิตช์ข้อมูล ➡️ ใช้เทคนิค “dual-wavelength” โดยส่งข้อมูลและหัวแพ็กเก็ตผ่านคลื่นแสงต่างกัน ➡️ ลดเวลาในการสวิตช์เหลือระดับนาโนวินาที โดยไม่ต้องใช้สัญญาณควบคุมแบบไฟฟ้า ➡️ ใช้พลังงานเพียง 38 วัตต์ ลดลงถึง 26–53 เท่าเมื่อเทียบกับสวิตช์แบบเดิม ➡️ รองรับโปรโตคอล Ethernet และ Infiniband โดยไม่ต้องแปลงข้อมูล ➡️ สถาปัตยกรรมแบบ passive optics ทำให้รองรับความเร็วเครือข่ายในอนาคตได้ ➡️ คาดว่าจะมีผลิตภัณฑ์พร้อมใช้งานในห้องแล็บภายใน 12–18 เดือน ➡️ ได้รับรางวัลจากหลายเวที เช่น TechWorks และ Data Centre World Awards ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ ดาต้าเซ็นเตอร์ใช้พลังงานมากกว่า 2% ของพลังงานโลก และสวิตช์เครือข่ายกินไฟถึง 20% ของดาต้าเซ็นเตอร์ ➡️ เทคโนโลยี photonic switch ถูกมองว่าเป็นกุญแจสำคัญในการเร่งความเร็ว AI และลด carbon footprint ➡️ การใช้ passive optics ช่วยลดความซับซ้อนของระบบระบายความร้อนและการจัดการพลังงาน ➡️ การสวิตช์ด้วยแสงล้วนช่วยลด latency และเพิ่ม throughput ได้พร้อมกัน https://www.techradar.com/pro/clever-light-switch-breakthrough-could-make-hyperscale-networks-1000x-faster-just-in-time-for-agi-and-superintelligence
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 85 มุมมอง 0 รีวิว
  • UltraRAM — หน่วยความจำแห่งอนาคตที่อาจเปลี่ยนโลกดิจิทัลไปตลอดกาล

    ลองจินตนาการถึงหน่วยความจำที่เร็วเท่า DRAM แต่เก็บข้อมูลได้ยาวนานกว่าพันปี และทนทานกว่านานด์แฟลชถึง 4,000 เท่า — นั่นคือ UltraRAM ที่กำลังจะกลายเป็นจริง

    เทคโนโลยีนี้เริ่มต้นจากงานวิจัยในมหาวิทยาลัย Lancaster และพัฒนาโดยบริษัท Quinas Technology ซึ่งร่วมมือกับ IQE plc ผู้เชี่ยวชาญด้านเวเฟอร์เซมิคอนดักเตอร์ เพื่อสร้างกระบวนการผลิตแบบ epitaxy ด้วยวัสดุแปลกใหม่อย่าง gallium antimonide และ aluminum antimonide ซึ่งถือเป็นครั้งแรกของโลกที่สามารถนำมาใช้ในระดับอุตสาหกรรมสำหรับหน่วยความจำ

    UltraRAM ใช้หลักการ quantum resonant tunneling ในการสลับสถานะข้อมูล ซึ่งใช้พลังงานต่ำมาก (ต่ำกว่า 1 femtojoule) และสามารถสลับสถานะได้ในเวลาเพียง 100 นาโนวินาที ทำให้มันเป็นหน่วยความจำที่มีศักยภาพจะรวมข้อดีของ DRAM และ NAND ไว้ในชิ้นเดียว

    หลังจากการทดสอบต้นแบบในปี 2023 ตอนนี้ UltraRAM ได้เข้าสู่ขั้นตอนการเตรียมผลิตในปริมาณมาก โดยมีแผนจะร่วมมือกับโรงงานผลิตชิปและพันธมิตรเชิงกลยุทธ์เพื่อเข้าสู่ตลาดจริง

    หากประสบความสำเร็จ UltraRAM อาจกลายเป็น “หน่วยความจำสากล” ที่ใช้ได้ทั้งในอุปกรณ์ IoT สมาร์ทโฟน คอมพิวเตอร์ ไปจนถึงศูนย์ข้อมูลและระบบ AI ขนาดใหญ่ โดยไม่ต้องแยกหน่วยความจำแบบ volatile และ non-volatile อีกต่อไป

    สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ
    UltraRAM เป็นเทคโนโลยีหน่วยความจำใหม่ที่รวมข้อดีของ DRAM และ NAND
    มีความเร็วระดับ DRAM, ความทนทานสูงกว่า NAND 4,000 เท่า และเก็บข้อมูลได้นานถึง 1,000 ปี
    ใช้พลังงานต่ำมากในการสลับสถานะข้อมูล (<1 femtojoule) และทำงานเร็ว (100 ns)
    พัฒนาโดย Quinas Technology ร่วมกับ IQE plc และมหาวิทยาลัย Lancaster
    ใช้วัสดุ gallium antimonide และ aluminum antimonide ในกระบวนการ epitaxy
    กระบวนการ epitaxy ที่พัฒนาได้ถูกยกระดับเป็นระดับอุตสาหกรรมแล้ว
    UltraRAM ได้รับรางวัลจาก WIPO และ Flash Memory Summit ในปี 2025
    มีแผนเข้าสู่การผลิตเชิงพาณิชย์ร่วมกับโรงงานและพันธมิตรเชิงกลยุทธ์
    เป้าหมายคือการสร้าง “หน่วยความจำสากล” สำหรับทุกอุปกรณ์ดิจิทัล
    โครงการนี้สอดคล้องกับยุทธศาสตร์ของรัฐบาลอังกฤษในการสร้างอธิปไตยด้านเซมิคอนดักเตอร์

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    DRAM ต้องใช้พลังงานในการรีเฟรชข้อมูลตลอดเวลา ขณะที่ UltraRAM ไม่ต้องรีเฟรช
    NAND มีข้อจำกัดด้านความเร็วและความทนทานในการเขียนข้อมูลซ้ำ
    Quantum resonant tunneling เป็นหลักการที่ใช้ใน UltraRAM ซึ่งยังไม่เคยถูกใช้ในหน่วยความจำเชิงพาณิชย์มาก่อน
    หาก UltraRAM เข้าสู่ตลาดได้สำเร็จ อาจลดการใช้พลังงานในศูนย์ข้อมูลทั่วโลกอย่างมหาศาล
    การรวมหน่วยความจำแบบ volatile และ non-volatile จะช่วยลดต้นทุนและความซับซ้อนของระบบคอมพิวเตอร์

    https://www.tomshardware.com/pc-components/ram/ultraram-scaled-for-volume-production-memory-that-promises-dram-like-speeds-4-000x-the-durability-of-nand-and-data-retention-for-up-to-a-thousand-years-is-now-ready-for-manufacturing
    🎙️ UltraRAM — หน่วยความจำแห่งอนาคตที่อาจเปลี่ยนโลกดิจิทัลไปตลอดกาล ลองจินตนาการถึงหน่วยความจำที่เร็วเท่า DRAM แต่เก็บข้อมูลได้ยาวนานกว่าพันปี และทนทานกว่านานด์แฟลชถึง 4,000 เท่า — นั่นคือ UltraRAM ที่กำลังจะกลายเป็นจริง เทคโนโลยีนี้เริ่มต้นจากงานวิจัยในมหาวิทยาลัย Lancaster และพัฒนาโดยบริษัท Quinas Technology ซึ่งร่วมมือกับ IQE plc ผู้เชี่ยวชาญด้านเวเฟอร์เซมิคอนดักเตอร์ เพื่อสร้างกระบวนการผลิตแบบ epitaxy ด้วยวัสดุแปลกใหม่อย่าง gallium antimonide และ aluminum antimonide ซึ่งถือเป็นครั้งแรกของโลกที่สามารถนำมาใช้ในระดับอุตสาหกรรมสำหรับหน่วยความจำ UltraRAM ใช้หลักการ quantum resonant tunneling ในการสลับสถานะข้อมูล ซึ่งใช้พลังงานต่ำมาก (ต่ำกว่า 1 femtojoule) และสามารถสลับสถานะได้ในเวลาเพียง 100 นาโนวินาที ทำให้มันเป็นหน่วยความจำที่มีศักยภาพจะรวมข้อดีของ DRAM และ NAND ไว้ในชิ้นเดียว หลังจากการทดสอบต้นแบบในปี 2023 ตอนนี้ UltraRAM ได้เข้าสู่ขั้นตอนการเตรียมผลิตในปริมาณมาก โดยมีแผนจะร่วมมือกับโรงงานผลิตชิปและพันธมิตรเชิงกลยุทธ์เพื่อเข้าสู่ตลาดจริง หากประสบความสำเร็จ UltraRAM อาจกลายเป็น “หน่วยความจำสากล” ที่ใช้ได้ทั้งในอุปกรณ์ IoT สมาร์ทโฟน คอมพิวเตอร์ ไปจนถึงศูนย์ข้อมูลและระบบ AI ขนาดใหญ่ โดยไม่ต้องแยกหน่วยความจำแบบ volatile และ non-volatile อีกต่อไป 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ UltraRAM เป็นเทคโนโลยีหน่วยความจำใหม่ที่รวมข้อดีของ DRAM และ NAND ➡️ มีความเร็วระดับ DRAM, ความทนทานสูงกว่า NAND 4,000 เท่า และเก็บข้อมูลได้นานถึง 1,000 ปี ➡️ ใช้พลังงานต่ำมากในการสลับสถานะข้อมูล (<1 femtojoule) และทำงานเร็ว (100 ns) ➡️ พัฒนาโดย Quinas Technology ร่วมกับ IQE plc และมหาวิทยาลัย Lancaster ➡️ ใช้วัสดุ gallium antimonide และ aluminum antimonide ในกระบวนการ epitaxy ➡️ กระบวนการ epitaxy ที่พัฒนาได้ถูกยกระดับเป็นระดับอุตสาหกรรมแล้ว ➡️ UltraRAM ได้รับรางวัลจาก WIPO และ Flash Memory Summit ในปี 2025 ➡️ มีแผนเข้าสู่การผลิตเชิงพาณิชย์ร่วมกับโรงงานและพันธมิตรเชิงกลยุทธ์ ➡️ เป้าหมายคือการสร้าง “หน่วยความจำสากล” สำหรับทุกอุปกรณ์ดิจิทัล ➡️ โครงการนี้สอดคล้องกับยุทธศาสตร์ของรัฐบาลอังกฤษในการสร้างอธิปไตยด้านเซมิคอนดักเตอร์ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ DRAM ต้องใช้พลังงานในการรีเฟรชข้อมูลตลอดเวลา ขณะที่ UltraRAM ไม่ต้องรีเฟรช ➡️ NAND มีข้อจำกัดด้านความเร็วและความทนทานในการเขียนข้อมูลซ้ำ ➡️ Quantum resonant tunneling เป็นหลักการที่ใช้ใน UltraRAM ซึ่งยังไม่เคยถูกใช้ในหน่วยความจำเชิงพาณิชย์มาก่อน ➡️ หาก UltraRAM เข้าสู่ตลาดได้สำเร็จ อาจลดการใช้พลังงานในศูนย์ข้อมูลทั่วโลกอย่างมหาศาล ➡️ การรวมหน่วยความจำแบบ volatile และ non-volatile จะช่วยลดต้นทุนและความซับซ้อนของระบบคอมพิวเตอร์ https://www.tomshardware.com/pc-components/ram/ultraram-scaled-for-volume-production-memory-that-promises-dram-like-speeds-4-000x-the-durability-of-nand-and-data-retention-for-up-to-a-thousand-years-is-now-ready-for-manufacturing
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 83 มุมมอง 0 รีวิว
  • Humain กับภารกิจเปลี่ยนซาอุฯ ให้เป็นมหาอำนาจ AI ด้วยชิปจากสหรัฐฯ

    กลางปี 2025 ซาอุดีอาระเบียเปิดตัวบริษัทใหม่ชื่อว่า “Humain” ภายใต้การสนับสนุนจากกองทุนความมั่งคั่งแห่งชาติ (Public Investment Fund) โดยมีเป้าหมายชัดเจน: เปลี่ยนประเทศให้กลายเป็นศูนย์กลางด้านปัญญาประดิษฐ์ของภูมิภาค

    Humain เริ่มต้นด้วยการสร้างศูนย์ข้อมูล (data centers) ขนาดใหญ่ในสองเมืองหลักคือ ริยาดและดัมมาม โดยแต่ละแห่งจะมีความสามารถในการใช้พลังงานสูงถึง 100 เมกะวัตต์ และมีกำหนดเปิดใช้งานในช่วงไตรมาสที่สองของปี 2026

    สิ่งที่น่าสนใจคือ Humain เลือกใช้ชิป AI จากบริษัทสหรัฐฯ เช่น NVIDIA และ AMD โดยได้รับอนุมัติให้นำเข้า “Blackwell” chips รุ่นล่าสุดจำนวน 18,000 ชิ้น ซึ่งถือเป็นการลงทุนเชิงกลยุทธ์ที่สะท้อนถึงความร่วมมือระหว่างซาอุฯ กับสหรัฐฯ ที่ลึกซึ้งขึ้นเรื่อยๆ

    นอกจากนี้ Humain ยังมีแผนขยายศูนย์ข้อมูลให้มีขนาดรวมถึง 1.9 กิกะวัตต์ภายในปี 2030 และร่วมมือกับบริษัทเทคโนโลยีระดับโลกอย่าง Qualcomm, Cisco และแม้แต่ xAI ของ Elon Musk เพื่อสร้างโครงสร้างพื้นฐานด้าน AI ที่ครอบคลุมทั้งฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์

    เบื้องหลังทั้งหมดนี้คือวิสัยทัศน์ของมกุฎราชกุมาร Mohammed bin Salman ที่ต้องการผลักดันประเทศให้พ้นจากการพึ่งพาน้ำมัน และเข้าสู่เศรษฐกิจแห่งอนาคตผ่าน “Vision 2030”

    สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ
    Humain เป็นบริษัท AI ใหม่ของซาอุดีอาระเบีย เปิดตัวในเดือนพฤษภาคม 2025
    เริ่มสร้างศูนย์ข้อมูลในริยาดและดัมมาม กำหนดเปิดใช้งานต้นปี 2026
    แต่ละแห่งมีความสามารถเริ่มต้นที่ 100 เมกะวัตต์
    ใช้ชิป AI จากสหรัฐฯ เช่น NVIDIA และ AMD
    ได้รับอนุมัติให้นำเข้า Blackwell chips จำนวน 18,000 ชิ้น
    มีแผนขยายศูนย์ข้อมูลรวมถึง 1.9 กิกะวัตต์ภายในปี 2030
    ร่วมมือกับบริษัทเทคโนโลยีระดับโลก เช่น Qualcomm, Cisco และ xAI
    Humain อยู่ภายใต้การดูแลของกองทุน PIF และมกุฎราชกุมาร Mohammed bin Salman
    เป้าหมายคือสร้างโครงสร้างพื้นฐาน AI และโมเดลขั้นสูงในภูมิภาค
    การเปิดตัว Humain เกิดขึ้นพร้อมกับการเยือนของประธานาธิบดีทรัมป์ ซึ่งมีการตกลงมูลค่า 600 พันล้านดอลลาร์กับบริษัทสหรัฐฯ

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    Blackwell chips ของ NVIDIA เป็นชิป AI รุ่นใหม่ที่ออกแบบมาเพื่องานประมวลผลขนาดใหญ่ เช่น LLM และการฝึกโมเดล deep learning
    การใช้ชิปจากสหรัฐฯ สะท้อนถึงการพึ่งพาเทคโนโลยีตะวันตกในช่วงเปลี่ยนผ่านของซาอุฯ
    Vision 2030 เป็นแผนยุทธศาสตร์ของซาอุฯ ที่มุ่งเน้นการลดการพึ่งพาน้ำมันและส่งเสริมเทคโนโลยี
    การลงทุนใน AI ยังรวมถึงการฝึกอบรมบุคลากร 20,000 คนภายในปี 2030
    การสร้างศูนย์ข้อมูลขนาดใหญ่ช่วยให้ซาอุฯ มีอำนาจในการประมวลผลข้อมูลในระดับภูมิภาค

    https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/08/26/saudi039s-humain-to-launch-data-centers-with-us-chips-in-early-2026-bloomberg-news-reports
    🎙️ Humain กับภารกิจเปลี่ยนซาอุฯ ให้เป็นมหาอำนาจ AI ด้วยชิปจากสหรัฐฯ กลางปี 2025 ซาอุดีอาระเบียเปิดตัวบริษัทใหม่ชื่อว่า “Humain” ภายใต้การสนับสนุนจากกองทุนความมั่งคั่งแห่งชาติ (Public Investment Fund) โดยมีเป้าหมายชัดเจน: เปลี่ยนประเทศให้กลายเป็นศูนย์กลางด้านปัญญาประดิษฐ์ของภูมิภาค Humain เริ่มต้นด้วยการสร้างศูนย์ข้อมูล (data centers) ขนาดใหญ่ในสองเมืองหลักคือ ริยาดและดัมมาม โดยแต่ละแห่งจะมีความสามารถในการใช้พลังงานสูงถึง 100 เมกะวัตต์ และมีกำหนดเปิดใช้งานในช่วงไตรมาสที่สองของปี 2026 สิ่งที่น่าสนใจคือ Humain เลือกใช้ชิป AI จากบริษัทสหรัฐฯ เช่น NVIDIA และ AMD โดยได้รับอนุมัติให้นำเข้า “Blackwell” chips รุ่นล่าสุดจำนวน 18,000 ชิ้น ซึ่งถือเป็นการลงทุนเชิงกลยุทธ์ที่สะท้อนถึงความร่วมมือระหว่างซาอุฯ กับสหรัฐฯ ที่ลึกซึ้งขึ้นเรื่อยๆ นอกจากนี้ Humain ยังมีแผนขยายศูนย์ข้อมูลให้มีขนาดรวมถึง 1.9 กิกะวัตต์ภายในปี 2030 และร่วมมือกับบริษัทเทคโนโลยีระดับโลกอย่าง Qualcomm, Cisco และแม้แต่ xAI ของ Elon Musk เพื่อสร้างโครงสร้างพื้นฐานด้าน AI ที่ครอบคลุมทั้งฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ เบื้องหลังทั้งหมดนี้คือวิสัยทัศน์ของมกุฎราชกุมาร Mohammed bin Salman ที่ต้องการผลักดันประเทศให้พ้นจากการพึ่งพาน้ำมัน และเข้าสู่เศรษฐกิจแห่งอนาคตผ่าน “Vision 2030” 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ Humain เป็นบริษัท AI ใหม่ของซาอุดีอาระเบีย เปิดตัวในเดือนพฤษภาคม 2025 ➡️ เริ่มสร้างศูนย์ข้อมูลในริยาดและดัมมาม กำหนดเปิดใช้งานต้นปี 2026 ➡️ แต่ละแห่งมีความสามารถเริ่มต้นที่ 100 เมกะวัตต์ ➡️ ใช้ชิป AI จากสหรัฐฯ เช่น NVIDIA และ AMD ➡️ ได้รับอนุมัติให้นำเข้า Blackwell chips จำนวน 18,000 ชิ้น ➡️ มีแผนขยายศูนย์ข้อมูลรวมถึง 1.9 กิกะวัตต์ภายในปี 2030 ➡️ ร่วมมือกับบริษัทเทคโนโลยีระดับโลก เช่น Qualcomm, Cisco และ xAI ➡️ Humain อยู่ภายใต้การดูแลของกองทุน PIF และมกุฎราชกุมาร Mohammed bin Salman ➡️ เป้าหมายคือสร้างโครงสร้างพื้นฐาน AI และโมเดลขั้นสูงในภูมิภาค ➡️ การเปิดตัว Humain เกิดขึ้นพร้อมกับการเยือนของประธานาธิบดีทรัมป์ ซึ่งมีการตกลงมูลค่า 600 พันล้านดอลลาร์กับบริษัทสหรัฐฯ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Blackwell chips ของ NVIDIA เป็นชิป AI รุ่นใหม่ที่ออกแบบมาเพื่องานประมวลผลขนาดใหญ่ เช่น LLM และการฝึกโมเดล deep learning ➡️ การใช้ชิปจากสหรัฐฯ สะท้อนถึงการพึ่งพาเทคโนโลยีตะวันตกในช่วงเปลี่ยนผ่านของซาอุฯ ➡️ Vision 2030 เป็นแผนยุทธศาสตร์ของซาอุฯ ที่มุ่งเน้นการลดการพึ่งพาน้ำมันและส่งเสริมเทคโนโลยี ➡️ การลงทุนใน AI ยังรวมถึงการฝึกอบรมบุคลากร 20,000 คนภายในปี 2030 ➡️ การสร้างศูนย์ข้อมูลขนาดใหญ่ช่วยให้ซาอุฯ มีอำนาจในการประมวลผลข้อมูลในระดับภูมิภาค https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/08/26/saudi039s-humain-to-launch-data-centers-with-us-chips-in-early-2026-bloomberg-news-reports
    WWW.THESTAR.COM.MY
    Saudi's Humain to launch data centers with US chips in early 2026, Bloomberg News reports
    (Reuters) -Humain, Saudi Arabia's new artificial intelligence company, has begun construction of its first data centers in the kingdom, and plans to bring them online in early 2026 using semiconductors imported from the U.S., Bloomberg News reported on Monday.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 72 มุมมอง 0 รีวิว
  • เมื่อ CyberOps ไม่ใช่แค่คนเฝ้าแจ้งเตือน แต่เป็น “ทีมมนุษย์-เอเจนต์” ที่ทำงานร่วมกัน

    ในอดีต การทำงานของทีมรักษาความปลอดภัยไซเบอร์ (CyberOps) คือการเฝ้าระวัง แจ้งเตือน และตอบสนองต่อภัยคุกคามแบบ manual — แต่วันนี้ AI เข้ามาเปลี่ยนทุกอย่าง

    ไม่ใช่แค่ machine learning ที่ช่วยวิเคราะห์ log หรือตรวจจับ anomaly แบบเดิม แต่เป็น generative AI และ agentic AI ที่สามารถ “คิด วิเคราะห์ และลงมือทำ” ได้เองในระดับที่ใกล้เคียงมนุษย์

    ตัวอย่างเช่น ใน Security Operations Center (SOC) ตอนนี้ AI สามารถจัดการงานระดับ 1 ได้เกือบทั้งหมด เช่น การจัดการ ticket, การ triage, และการ route ไปยังทีมที่เกี่ยวข้อง โดยปล่อยให้มนุษย์โฟกัสกับงานระดับสูง เช่น threat modeling หรือ incident response

    AI ยังช่วยให้ทีมเล็กๆ ที่ไม่มีผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้านสามารถทำงานที่ซับซ้อนได้ เช่น การวิเคราะห์ phishing หรือการจัดการ vulnerability โดยใช้ agent ที่เรียนรู้จากข้อมูลและให้คำแนะนำแบบ real-time

    แต่ทั้งหมดนี้ไม่ได้หมายความว่า “มนุษย์จะถูกแทนที่” — กลับกัน AI กลายเป็น “force multiplier” ที่ช่วยให้ทีมทำงานได้มากขึ้น เร็วขึ้น และแม่นยำขึ้น โดยยังคงต้องมีมนุษย์คอยตรวจสอบและตัดสินใจในจุดสำคัญ

    อย่างไรก็ตาม การนำ AI มาใช้ใน CyberOps ก็มีความท้าทาย ทั้งเรื่อง governance, ความเร็วในการปรับตัว และการจัดการความเสี่ยงจาก AI ที่ถูกใช้โดยฝ่ายตรงข้าม

    สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ
    AI โดยเฉพาะ generative และ agentic AI กำลังเปลี่ยนวิธีการทำงานของทีม CyberOps
    AI ช่วยจัดการงานระดับ 1 ใน SOC เช่น ticket triage และ routing ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
    AI ช่วยยกระดับทักษะของทีม โดยทำให้พนักงานใหม่เรียนรู้เร็วขึ้น และพนักงานเก่าทำงานได้ดีขึ้น
    AI สามารถสร้าง case study และคำแนะนำให้ SOC worker ทำงานระดับสูงได้ง่ายขึ้น
    การใช้ AI ใน threat modeling ช่วยให้ทีมเล็กๆ สามารถวิเคราะห์และป้องกันภัยล่วงหน้าได้
    การใช้ AI ทำให้ทีม CyberOps มีขนาดเล็กลง แต่มีประสิทธิภาพมากขึ้น
    บทบาทใหม่ของทีมคือ “ผู้จัดการเอเจนต์” มากกว่าการเป็นผู้ลงมือทำทุกอย่างเอง
    ทักษะใหม่ที่จำเป็นคือ AI governance, prompt engineering และ data science
    การใช้ AI ต้องมีมนุษย์อยู่ใน loop เพื่อควบคุมคุณภาพและความถูกต้อง
    การใช้ AI ในองค์กรยังล่าช้า โดยมีเพียง 22% ที่มีนโยบายและการฝึกอบรมด้าน AI อย่างชัดเจน
    มีเพียง 25% ขององค์กรที่ใช้ encryption และ access control อย่างเต็มรูปแบบในการปกป้องข้อมูล
    83% ขององค์กรยังไม่มีระบบ cloud security ที่มี monitoring และ response แบบครบวงจร
    Gartner แนะนำให้ใช้แนวทาง AI TRiSM (Trust, Risk, Security Management) เพื่อจัดการความเสี่ยงจาก AI

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    Agentic AI คือระบบที่สามารถตัดสินใจและลงมือทำได้เอง โดยมีเป้าหมายและ autonomy
    SOC ที่ใช้ AI อย่างมีประสิทธิภาพสามารถลด false positive ได้มากถึง 70%
    Prompt engineering กลายเป็นทักษะสำคัญในการควบคุมพฤติกรรมของ AI agent
    การใช้ AI ใน cybersecurity ต้องมีระบบ audit และ explainability เพื่อให้ตรวจสอบได้
    ฝ่ายตรงข้าม (threat actors) ก็ใช้ AI ในการสร้าง malware ที่เปลี่ยนรูปแบบได้ตลอดเวลา
    การใช้ AI ใน offensive security เช่น red teaming กำลังเติบโตในหลายองค์กร

    https://www.csoonline.com/article/4042494/how-ai-is-reshaping-cybersecurity-operations.html
    🎙️ เมื่อ CyberOps ไม่ใช่แค่คนเฝ้าแจ้งเตือน แต่เป็น “ทีมมนุษย์-เอเจนต์” ที่ทำงานร่วมกัน ในอดีต การทำงานของทีมรักษาความปลอดภัยไซเบอร์ (CyberOps) คือการเฝ้าระวัง แจ้งเตือน และตอบสนองต่อภัยคุกคามแบบ manual — แต่วันนี้ AI เข้ามาเปลี่ยนทุกอย่าง ไม่ใช่แค่ machine learning ที่ช่วยวิเคราะห์ log หรือตรวจจับ anomaly แบบเดิม แต่เป็น generative AI และ agentic AI ที่สามารถ “คิด วิเคราะห์ และลงมือทำ” ได้เองในระดับที่ใกล้เคียงมนุษย์ ตัวอย่างเช่น ใน Security Operations Center (SOC) ตอนนี้ AI สามารถจัดการงานระดับ 1 ได้เกือบทั้งหมด เช่น การจัดการ ticket, การ triage, และการ route ไปยังทีมที่เกี่ยวข้อง โดยปล่อยให้มนุษย์โฟกัสกับงานระดับสูง เช่น threat modeling หรือ incident response AI ยังช่วยให้ทีมเล็กๆ ที่ไม่มีผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้านสามารถทำงานที่ซับซ้อนได้ เช่น การวิเคราะห์ phishing หรือการจัดการ vulnerability โดยใช้ agent ที่เรียนรู้จากข้อมูลและให้คำแนะนำแบบ real-time แต่ทั้งหมดนี้ไม่ได้หมายความว่า “มนุษย์จะถูกแทนที่” — กลับกัน AI กลายเป็น “force multiplier” ที่ช่วยให้ทีมทำงานได้มากขึ้น เร็วขึ้น และแม่นยำขึ้น โดยยังคงต้องมีมนุษย์คอยตรวจสอบและตัดสินใจในจุดสำคัญ อย่างไรก็ตาม การนำ AI มาใช้ใน CyberOps ก็มีความท้าทาย ทั้งเรื่อง governance, ความเร็วในการปรับตัว และการจัดการความเสี่ยงจาก AI ที่ถูกใช้โดยฝ่ายตรงข้าม 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ AI โดยเฉพาะ generative และ agentic AI กำลังเปลี่ยนวิธีการทำงานของทีม CyberOps ➡️ AI ช่วยจัดการงานระดับ 1 ใน SOC เช่น ticket triage และ routing ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ➡️ AI ช่วยยกระดับทักษะของทีม โดยทำให้พนักงานใหม่เรียนรู้เร็วขึ้น และพนักงานเก่าทำงานได้ดีขึ้น ➡️ AI สามารถสร้าง case study และคำแนะนำให้ SOC worker ทำงานระดับสูงได้ง่ายขึ้น ➡️ การใช้ AI ใน threat modeling ช่วยให้ทีมเล็กๆ สามารถวิเคราะห์และป้องกันภัยล่วงหน้าได้ ➡️ การใช้ AI ทำให้ทีม CyberOps มีขนาดเล็กลง แต่มีประสิทธิภาพมากขึ้น ➡️ บทบาทใหม่ของทีมคือ “ผู้จัดการเอเจนต์” มากกว่าการเป็นผู้ลงมือทำทุกอย่างเอง ➡️ ทักษะใหม่ที่จำเป็นคือ AI governance, prompt engineering และ data science ➡️ การใช้ AI ต้องมีมนุษย์อยู่ใน loop เพื่อควบคุมคุณภาพและความถูกต้อง ➡️ การใช้ AI ในองค์กรยังล่าช้า โดยมีเพียง 22% ที่มีนโยบายและการฝึกอบรมด้าน AI อย่างชัดเจน ➡️ มีเพียง 25% ขององค์กรที่ใช้ encryption และ access control อย่างเต็มรูปแบบในการปกป้องข้อมูล ➡️ 83% ขององค์กรยังไม่มีระบบ cloud security ที่มี monitoring และ response แบบครบวงจร ➡️ Gartner แนะนำให้ใช้แนวทาง AI TRiSM (Trust, Risk, Security Management) เพื่อจัดการความเสี่ยงจาก AI ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Agentic AI คือระบบที่สามารถตัดสินใจและลงมือทำได้เอง โดยมีเป้าหมายและ autonomy ➡️ SOC ที่ใช้ AI อย่างมีประสิทธิภาพสามารถลด false positive ได้มากถึง 70% ➡️ Prompt engineering กลายเป็นทักษะสำคัญในการควบคุมพฤติกรรมของ AI agent ➡️ การใช้ AI ใน cybersecurity ต้องมีระบบ audit และ explainability เพื่อให้ตรวจสอบได้ ➡️ ฝ่ายตรงข้าม (threat actors) ก็ใช้ AI ในการสร้าง malware ที่เปลี่ยนรูปแบบได้ตลอดเวลา ➡️ การใช้ AI ใน offensive security เช่น red teaming กำลังเติบโตในหลายองค์กร https://www.csoonline.com/article/4042494/how-ai-is-reshaping-cybersecurity-operations.html
    WWW.CSOONLINE.COM
    How AI is reshaping cybersecurity operations
    AI’s emergence as a transformative force is spurring CISOs to rethink how their teams operate to harness the technology’s potential and better defend its use across the organization.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 87 มุมมอง 0 รีวิว

  • ..ประเทศโยนหินถามทางด้วยภาษีปี70 จะใช้บังคับกับประชาชนที่ต้องยื่นแบบภาษีทุกๆคน มีเชื่อมโยงสุขภาพด้วยคือใช้ NIT บังหน้านั้นเอง กลัวประชาชนต่อต้านอย่างหนักเหมือน14ตุลาบ้าคลั่งได้ซึ่งต่างจากเม็กซิโกสิ้นเชิง ,ใจคนไทยเด็ดขาดกว่ามาก เช่นนั้นจะไม่ปรากฎการมีอยู่แบบทหารผีแห่งสยามเรา.,deep stateโลกกำลังบีบชาวโลกในแต่ละประเทศให้ทำตามระเบียบมัน รัฐสอดแนมสอดรู้สอดเห็นทุกๆคนในประเทศมัน,ส่องหมดหรือทั้งหมดต้องถูกมันส่องและส่องตลอดเวลาด้วย,อาจหนักกว่าสไตล์เกาหลีเหนือแคปหน้าจอมือถือประชาชนทุกๆ3-5นาทีโน้น,ไอ้นี้ควอนตัมอาจบันทึกทุกๆกิจกรรมธุรกรรมซึ่งสามารถตรวจสอบเรียลไทม์และตรวจสอบย้อนหลังทั้งหมดตั้งแต่ต้นก็ยังได้จนถึงปัจจุบัน.,มันจะกำจัดมนุษย์ลงเพื่อให้เหลือน้อยที่สุดนั้นเอง.,ยุคแห่งAIปกครองมนุษย์แทนคนก็ได้,มันจึงพยายามให้ขี้ข้าสมุนลูกน้องมันเอาaiเข้าไปใช้แทนคน ทดแทนคนจริงในบริษัทแล้ว ธนาคารบางเนมจ้างพนักงานออกแล้ว ถีบออกก่อนกำหนด เพื่อเอาAIมาใช้แทนคนจริงจังแล้วนั้นเองในการตอบสนองนายใหญ่deep stateมัน.,ผู้นำจึงสำคัญมากในยุคเปลี่ยนแปลงนี้ เลือกเล่นๆแบบนายกฯคลิปหลุดอีกไม่ได้ สงครามโลก สงครามใช้AIมาควบคุมทดแทนคนจริงอีก.

    ............................................................................

    เม็กซิโกออกคําสั่งให้ Bill Gates’ Biometric Digital ID พร้อมข้อมูล Iris และลายนิ้วมือสําหรับประชากรทั้งหมด

    5 สิงหาคม 2568

    เม็กซิโกได้บังคับใช้บัตรประจําตัวดิจิทัลไบโอเมตริกซ์อย่างเป็นทางการสําหรับพลเมืองทุกคน ซึ่งจะทําให้ระบบที่ Bill Gates และ World Economic Forum (WEF) ผลักดันมายาวนาน สิ่งที่ครั้งหนึ่งเคยเป็นข้อเสนอเพิ่มเติมโดยชนชั้นสูงระดับโลกในปัจจุบันคือกฎหมายของรัฐบาลกลาง ขณะนี้ชาวเม็กซิกันทุกคนจําเป็นต้องส่งข้อมูลใบหน้า ลายนิ้วมือ และม่านตาของตนไปยังแพลตฟอร์มข้อมูลประจําตัวดิจิทัลแบบรวมศูนย์ ไม่ว่าพวกเขาจะยินยอมหรือไม่ก็ตาม

    การเปลี่ยนแปลง ลงนามในกฎหมาย ตามพระราชกฤษฎีกาเมื่อสัปดาห์ที่แล้ว ให้เปลี่ยน CURP ที่เป็นทางเลือกก่อนหน้านี้ (Clave Única de Registro de Población) ให้เป็นเอกสารไบโอเมตริกซ์ภาคบังคับที่เชื่อมโยงกับแพลตฟอร์มข้อมูลประจําตัวดิจิทัลแบบรวมศูนย์

    CURP ใหม่จะรวมภาพถ่ายใบหน้า ลายนิ้วมือ และข้อมูลม่านตาที่ฝังอยู่ในรหัส QR และจําเป็นสําหรับการเข้าถึงทุกสิ่งตั้งแต่บริการสาธารณะและการศึกษา ไปจนถึงการธนาคารและการจ้างงาน กฎหมายกําหนดให้มีการบูรณาการทั่วทั้งระบบภาครัฐและเอกชนภายในปี 2569 และการเปิดตัวจะเริ่มต้นด้วยการรวบรวมข้อมูลไบโอเมตริกซ์จํานวนมาก—รวมถึง Children—เริ่มปีนี้

    การยกเครื่องใหม่สะท้อนให้เห็นถึงพิมพ์เขียวของ WEF สําหรับโครงสร้างพื้นฐาน ID ดิจิทัลทั่วโลก เป็นเวลาหลายปีที่ฟอรัมได้ส่งเสริมระบบข้อมูลประจําตัวดิจิทัลให้เป็นเครื่องมือสําคัญ สําหรับผู้ที่มีความประสงค์ที่จะมีส่วนร่วมในสังคมต่อไป, โต้แย้งพวกเขามีความจําเป็นสําหรับการเข้าถึงบริการทางการเงิน, การดูแลสุขภาพ, การเดินทาง, และสิทธิพลเมือง

    ในเอกสารและแผง WEF รหัสดิจิทัลมักถูกวางกรอบว่าเป็นวิธีแก้ปัญหาการรวมทางสังคม แต่ผู้สนับสนุนความเป็นส่วนตัวเตือนว่าระบบเหล่านี้ปูทางสําหรับการเฝ้าระวังประชากรและการควบคุมแบบรวมศูนย์อย่างที่ไม่เคยมีมาก่อน

    ประธานาธิบดีคลอเดีย ชีนบัม แห่งเม็กซิโกได้แสดงการสนับสนุนการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลในเวทีระหว่างประเทศก่อนหน้านี้ และเจ้าหน้าที่หลายคนที่เกี่ยวข้องกับภาคเทคโนโลยีและการกํากับดูแลของเม็กซิโกก็มีความเชื่อมโยงกับโครงการริเริ่มของ WEF Digital Transformation Agency—ตอนนี้ดูแลการดําเนินการยกเครื่อง CURP—ได้นําภาษาและลําดับความสําคัญที่คล้ายกันมาใช้กับโปรแกรมการกํากับดูแลดิจิทัลของ WEF

    บิล เกตส์เป็นผู้เสนอกฎหมายเม็กซิโกคนสําคัญ ผู้ให้ทุนหลักและผู้สนับสนุนระบบอัตลักษณ์ไบโอเมตริกซ์ ในประเทศกําลังพัฒนาผ่านทางมูลนิธิ Bill & Melinda Gates และ Gavi, Vaccine Alliance— ซึ่งเป็นพันธมิตรเก่าแก่ของ WEF มูลนิธิของเขายังสนับสนุน Modular Open Source Identity Platform (MOSIP) ซึ่งเป็นกรอบการทํางานโอเพ่นซอร์สสําหรับรหัสไบโอเมตริกซ์ที่กําลังถูกนํามาใช้ในบางส่วนของแอฟริกาและเอเชีย


    องค์กรความเป็นส่วนตัวในเม็กซิโกส่งเสียงเตือน กฎหมายใหม่ไม่ได้กําหนดให้เจ้าหน้าที่ต้องแจ้งให้ประชาชนทราบเมื่อมีการเข้าถึงข้อมูลไบโอเมตริกซ์ของตน และไม่ได้รวมบทลงโทษที่ชัดเจนสําหรับการใช้ในทางที่ผิดหรือการละเมิด กลุ่มสิทธิพลเมืองเตือนว่าระบบอาจถูกนําไปใช้ประโยชน์โดยหน่วยข่าวกรอง เจ้าหน้าที่ทุจริต หรือแม้แต่รัฐบาลต่างประเทศ เนื่องจากกฎหมายอนุญาตให้มีข้อตกลงการแบ่งปันข้อมูลที่อาจเกิดขึ้น— รวมถึงกับหน่วยงานตรวจคนเข้าเมืองและหน่วยงานบังคับใช้กฎหมายของสหรัฐอเมริกา

    ในอีกไม่กี่เดือนข้างหน้า รัฐบาลจะสร้างแพลตฟอร์ม Unified Identity เพื่อรวมโปรไฟล์ไบโอเมตริกซ์ของ Citizens’ ไว้ในฐานข้อมูลต่างๆ รวมถึง National Registry of Missing and Unlocated Persons และ National Forensic Data Bank

    เจ้าหน้าที่กล่าวว่าระบบจะปรับปรุงความปลอดภัยสาธารณะและช่วยแก้ปัญหาการสูญหาย แต่นักวิจารณ์แย้งว่าโครงสร้างพื้นฐานกําลังถูกจัดเตรียมไว้สําหรับรัฐสอดแนมที่อาจกัดกร่อนเสรีภาพของพลเมืองภายใต้หน้ากากของความทันสมัย

    นี่เป็นการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในวิถีดิจิทัลของเม็กซิโก แม้ว่าเป้าหมายที่ระบุไว้คือประสิทธิภาพการบริหารและความมั่นคงของชาติ แต่ความกังวลที่ลึกซึ้งกว่านั้นก็คือ ประเทศกําลังกลายเป็นประเทศล่าสุดที่ยอมจํานนต่อกลไกการควบคุมดิจิทัลระดับโลกที่ได้รับการสนับสนุนจากผู้มีบทบาทข้ามชาติชั้นยอด



    ..ประเทศโยนหินถามทางด้วยภาษีปี70 จะใช้บังคับกับประชาชนที่ต้องยื่นแบบภาษีทุกๆคน มีเชื่อมโยงสุขภาพด้วยคือใช้ NIT บังหน้านั้นเอง กลัวประชาชนต่อต้านอย่างหนักเหมือน14ตุลาบ้าคลั่งได้ซึ่งต่างจากเม็กซิโกสิ้นเชิง ,ใจคนไทยเด็ดขาดกว่ามาก เช่นนั้นจะไม่ปรากฎการมีอยู่แบบทหารผีแห่งสยามเรา.,deep stateโลกกำลังบีบชาวโลกในแต่ละประเทศให้ทำตามระเบียบมัน รัฐสอดแนมสอดรู้สอดเห็นทุกๆคนในประเทศมัน,ส่องหมดหรือทั้งหมดต้องถูกมันส่องและส่องตลอดเวลาด้วย,อาจหนักกว่าสไตล์เกาหลีเหนือแคปหน้าจอมือถือประชาชนทุกๆ3-5นาทีโน้น,ไอ้นี้ควอนตัมอาจบันทึกทุกๆกิจกรรมธุรกรรมซึ่งสามารถตรวจสอบเรียลไทม์และตรวจสอบย้อนหลังทั้งหมดตั้งแต่ต้นก็ยังได้จนถึงปัจจุบัน.,มันจะกำจัดมนุษย์ลงเพื่อให้เหลือน้อยที่สุดนั้นเอง.,ยุคแห่งAIปกครองมนุษย์แทนคนก็ได้,มันจึงพยายามให้ขี้ข้าสมุนลูกน้องมันเอาaiเข้าไปใช้แทนคน ทดแทนคนจริงในบริษัทแล้ว ธนาคารบางเนมจ้างพนักงานออกแล้ว ถีบออกก่อนกำหนด เพื่อเอาAIมาใช้แทนคนจริงจังแล้วนั้นเองในการตอบสนองนายใหญ่deep stateมัน.,ผู้นำจึงสำคัญมากในยุคเปลี่ยนแปลงนี้ เลือกเล่นๆแบบนายกฯคลิปหลุดอีกไม่ได้ สงครามโลก สงครามใช้AIมาควบคุมทดแทนคนจริงอีก. ............................................................................ เม็กซิโกออกคําสั่งให้ Bill Gates’ Biometric Digital ID พร้อมข้อมูล Iris และลายนิ้วมือสําหรับประชากรทั้งหมด 5 สิงหาคม 2568 เม็กซิโกได้บังคับใช้บัตรประจําตัวดิจิทัลไบโอเมตริกซ์อย่างเป็นทางการสําหรับพลเมืองทุกคน ซึ่งจะทําให้ระบบที่ Bill Gates และ World Economic Forum (WEF) ผลักดันมายาวนาน สิ่งที่ครั้งหนึ่งเคยเป็นข้อเสนอเพิ่มเติมโดยชนชั้นสูงระดับโลกในปัจจุบันคือกฎหมายของรัฐบาลกลาง ขณะนี้ชาวเม็กซิกันทุกคนจําเป็นต้องส่งข้อมูลใบหน้า ลายนิ้วมือ และม่านตาของตนไปยังแพลตฟอร์มข้อมูลประจําตัวดิจิทัลแบบรวมศูนย์ ไม่ว่าพวกเขาจะยินยอมหรือไม่ก็ตาม การเปลี่ยนแปลง ลงนามในกฎหมาย ตามพระราชกฤษฎีกาเมื่อสัปดาห์ที่แล้ว ให้เปลี่ยน CURP ที่เป็นทางเลือกก่อนหน้านี้ (Clave Única de Registro de Población) ให้เป็นเอกสารไบโอเมตริกซ์ภาคบังคับที่เชื่อมโยงกับแพลตฟอร์มข้อมูลประจําตัวดิจิทัลแบบรวมศูนย์ CURP ใหม่จะรวมภาพถ่ายใบหน้า ลายนิ้วมือ และข้อมูลม่านตาที่ฝังอยู่ในรหัส QR และจําเป็นสําหรับการเข้าถึงทุกสิ่งตั้งแต่บริการสาธารณะและการศึกษา ไปจนถึงการธนาคารและการจ้างงาน กฎหมายกําหนดให้มีการบูรณาการทั่วทั้งระบบภาครัฐและเอกชนภายในปี 2569 และการเปิดตัวจะเริ่มต้นด้วยการรวบรวมข้อมูลไบโอเมตริกซ์จํานวนมาก—รวมถึง Children—เริ่มปีนี้ การยกเครื่องใหม่สะท้อนให้เห็นถึงพิมพ์เขียวของ WEF สําหรับโครงสร้างพื้นฐาน ID ดิจิทัลทั่วโลก เป็นเวลาหลายปีที่ฟอรัมได้ส่งเสริมระบบข้อมูลประจําตัวดิจิทัลให้เป็นเครื่องมือสําคัญ สําหรับผู้ที่มีความประสงค์ที่จะมีส่วนร่วมในสังคมต่อไป, โต้แย้งพวกเขามีความจําเป็นสําหรับการเข้าถึงบริการทางการเงิน, การดูแลสุขภาพ, การเดินทาง, และสิทธิพลเมือง ในเอกสารและแผง WEF รหัสดิจิทัลมักถูกวางกรอบว่าเป็นวิธีแก้ปัญหาการรวมทางสังคม แต่ผู้สนับสนุนความเป็นส่วนตัวเตือนว่าระบบเหล่านี้ปูทางสําหรับการเฝ้าระวังประชากรและการควบคุมแบบรวมศูนย์อย่างที่ไม่เคยมีมาก่อน ประธานาธิบดีคลอเดีย ชีนบัม แห่งเม็กซิโกได้แสดงการสนับสนุนการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลในเวทีระหว่างประเทศก่อนหน้านี้ และเจ้าหน้าที่หลายคนที่เกี่ยวข้องกับภาคเทคโนโลยีและการกํากับดูแลของเม็กซิโกก็มีความเชื่อมโยงกับโครงการริเริ่มของ WEF Digital Transformation Agency—ตอนนี้ดูแลการดําเนินการยกเครื่อง CURP—ได้นําภาษาและลําดับความสําคัญที่คล้ายกันมาใช้กับโปรแกรมการกํากับดูแลดิจิทัลของ WEF บิล เกตส์เป็นผู้เสนอกฎหมายเม็กซิโกคนสําคัญ ผู้ให้ทุนหลักและผู้สนับสนุนระบบอัตลักษณ์ไบโอเมตริกซ์ ในประเทศกําลังพัฒนาผ่านทางมูลนิธิ Bill & Melinda Gates และ Gavi, Vaccine Alliance— ซึ่งเป็นพันธมิตรเก่าแก่ของ WEF มูลนิธิของเขายังสนับสนุน Modular Open Source Identity Platform (MOSIP) ซึ่งเป็นกรอบการทํางานโอเพ่นซอร์สสําหรับรหัสไบโอเมตริกซ์ที่กําลังถูกนํามาใช้ในบางส่วนของแอฟริกาและเอเชีย องค์กรความเป็นส่วนตัวในเม็กซิโกส่งเสียงเตือน กฎหมายใหม่ไม่ได้กําหนดให้เจ้าหน้าที่ต้องแจ้งให้ประชาชนทราบเมื่อมีการเข้าถึงข้อมูลไบโอเมตริกซ์ของตน และไม่ได้รวมบทลงโทษที่ชัดเจนสําหรับการใช้ในทางที่ผิดหรือการละเมิด กลุ่มสิทธิพลเมืองเตือนว่าระบบอาจถูกนําไปใช้ประโยชน์โดยหน่วยข่าวกรอง เจ้าหน้าที่ทุจริต หรือแม้แต่รัฐบาลต่างประเทศ เนื่องจากกฎหมายอนุญาตให้มีข้อตกลงการแบ่งปันข้อมูลที่อาจเกิดขึ้น— รวมถึงกับหน่วยงานตรวจคนเข้าเมืองและหน่วยงานบังคับใช้กฎหมายของสหรัฐอเมริกา ในอีกไม่กี่เดือนข้างหน้า รัฐบาลจะสร้างแพลตฟอร์ม Unified Identity เพื่อรวมโปรไฟล์ไบโอเมตริกซ์ของ Citizens’ ไว้ในฐานข้อมูลต่างๆ รวมถึง National Registry of Missing and Unlocated Persons และ National Forensic Data Bank เจ้าหน้าที่กล่าวว่าระบบจะปรับปรุงความปลอดภัยสาธารณะและช่วยแก้ปัญหาการสูญหาย แต่นักวิจารณ์แย้งว่าโครงสร้างพื้นฐานกําลังถูกจัดเตรียมไว้สําหรับรัฐสอดแนมที่อาจกัดกร่อนเสรีภาพของพลเมืองภายใต้หน้ากากของความทันสมัย นี่เป็นการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในวิถีดิจิทัลของเม็กซิโก แม้ว่าเป้าหมายที่ระบุไว้คือประสิทธิภาพการบริหารและความมั่นคงของชาติ แต่ความกังวลที่ลึกซึ้งกว่านั้นก็คือ ประเทศกําลังกลายเป็นประเทศล่าสุดที่ยอมจํานนต่อกลไกการควบคุมดิจิทัลระดับโลกที่ได้รับการสนับสนุนจากผู้มีบทบาทข้ามชาติชั้นยอด
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 159 มุมมอง 0 รีวิว
  • เส้นทางใหม่ในโลกการทำงานยุค AI : คู่มือเชิงกลยุทธ์สำหรับคนไทยวัย 45 ปี

    ในยุคที่เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์หรือ AI กำลังเข้ามาเปลี่ยนแปลงวิถีการทำงานอย่างรวดเร็ว การถูกให้ออกจากงานหรือถูกบังคับเกษียณก่อนกำหนดในวัย 45 ปี ซึ่งเป็นช่วงเวลาที่หลายคนยังต้องแบกรับภาระครอบครัวและความรับผิดชอบสูงสุดในชีวิต กลายเป็นประสบการณ์ที่ท้าทายและสร้างความช็อกให้กับคนทำงานจำนวนมาก ความรู้สึกสิ้นหวัง การตั้งคำถามกับคุณค่าในตัวเอง และความรู้สึกด้อยค่าที่ว่า "ทำมา 10 ปีแต่ไม่รอด" ล้วนเป็นปฏิกิริยาทางอารมณ์ที่เข้าใจได้และเกิดขึ้นบ่อยครั้ง อย่างไรก็ตาม สถานการณ์นี้ไม่ใช่ความล้มเหลวส่วนบุคคลเพียงอย่างเดียว แต่เป็นส่วนหนึ่งของการเปลี่ยนแปลงเชิงโครงสร้างในตลาดแรงงานระดับโลก รายงานนี้จึงถูกสร้างขึ้นเพื่อเป็นมากกว่าแค่ข้อมูล แต่เป็นแผนที่ชีวิตที่จะช่วยให้ผู้ที่กำลังเผชิญวิกฤตนี้สามารถตั้งหลักและก้าวเดินต่อไปได้อย่างมั่นคง โดยเปลี่ยนมุมมองจากจุดจบไปสู่จุดเปลี่ยนที่เต็มเปี่ยมด้วยโอกาส

    เมื่อพิจารณาถึงสาเหตุที่ทำให้หลายคนต้องเผชิญกับการเปลี่ยนแปลงนี้ คำถามที่ว่า "ทำไมต้องเป็นฉัน" มักผุดขึ้นมา โดยเฉพาะเมื่อ AI กลายเป็นปัจจัยหลักที่กำหนดเกมในตลาดแรงงานไทย ซึ่งกำลังเผชิญกับการปฏิวัติอุตสาหกรรมครั้งที่ 4 การเปลี่ยนแปลงนี้ไม่ได้มาจาก AI เพียงอย่างเดียว แต่ยังรวมถึงการเปลี่ยนแปลงทางประชากรศาสตร์ เช่น สังคมสูงวัย ในประเทศรายได้สูงและการเพิ่มขึ้นของแรงงานในประเทศรายได้ต่ำ ตลอดจนความผันผวนทางเศรษฐกิจ ตามรายงานขององค์การแรงงานระหว่างประเทศหรือ ILO คาดการณ์ว่าในอีกสองทศวรรษข้างหน้า ตำแหน่งงานในไทยมากกว่า 44% หรือราว 17 ล้านตำแหน่ง มีความเสี่ยงสูงที่จะถูกแทนที่ด้วยระบบอัตโนมัติ AI ไม่ใช่แค่เครื่องมือ แต่เป็นพลังที่กำลังปรับโครงสร้างการจ้างงานอย่างถอนรากถอนโคน โดยเฉพาะงานที่ต้องทำซ้ำๆ และงานประจำ ซึ่งแรงงานวัยกลางคนจำนวนมากรับผิดชอบอยู่ ส่งผลให้เกิดปัญหาความไม่สมดุลของทักษะในตลาดแรงงาน แม้จะมีคนว่างงานมาก แต่พวกเขาก็ขาดทักษะที่จำเป็นสำหรับงานใหม่ที่เทคโนโลยีสร้างขึ้น การทำความเข้าใจปรากฏการณ์นี้อย่างเป็นระบบจะช่วยให้คนทำงานมองเห็นปัญหาในมุมกว้างและวางแผนพัฒนาตนเองให้สอดคล้องกับความต้องการของตลาดในอนาคต

    เพื่อให้เข้าใจชัดเจนยิ่งขึ้น การจำแนกอาชีพตามระดับความเสี่ยงจาก AI ถือเป็นก้าวแรกที่สำคัญ อาชีพที่มีความเสี่ยงสูงมักเป็นงานที่เกี่ยวข้องกับกิจกรรมประจำหรือการจัดการข้อมูลจำนวนมาก ซึ่งสามารถทำให้เป็นระบบอัตโนมัติได้ง่าย เช่น พนักงานแคชเชียร์หรือพนักงานขายหน้าร้านที่ถูกแทนที่ด้วยระบบ self-checkout และการซื้อขายออนไลน์ เจ้าหน้าที่บริการลูกค้าหรือพนักงานคอลเซ็นเตอร์ที่ chatbot และระบบตอบรับอัตโนมัติสามารถทำงานได้ตลอด 24 ชั่วโมง พนักงานป้อนและประมวลผลข้อมูลที่ระบบ OCR และ AI สามารถจัดการข้อมูลมหาศาลได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ พนักงานขนส่งและโลจิสติกส์รวมถึงคนขับรถที่รถยนต์ไร้คนขับ และโดรนส่งของกำลังเข้ามามีบทบาทมากขึ้น และพนักงานบัญชีที่โปรแกรมบัญชีสำเร็จรูปและ AI สามารถบันทึกและประมวลผลข้อมูลทางการเงินได้อย่างแม่นยำ ในทางตรงกันข้าม อาชีพที่ทนทานต่อ AI และกำลังเติบโตมักต้องใช้ทักษะเชิงมนุษย์ชั้นสูงที่ซับซ้อนและเลียนแบบได้ยาก เช่น แพทย์ นักจิตวิทยา และพยาบาลที่ต้องอาศัยความเชี่ยวชาญสูง ประสบการณ์ การตัดสินใจที่ซับซ้อน และความเข้าใจมนุษย์ ครู-อาจารย์ที่ต้องใช้ทักษะการสอนที่ละเอียดอ่อน ปฏิสัมพันธ์ระหว่างบุคคล และการสร้างแรงบันดาลใจ นักกฎหมายที่ต้องคิดเชิงวิเคราะห์ซับซ้อน 🛜 การสื่อสาร และการตัดสินใจในบริบทละเอียดอ่อน นักพัฒนา AI Data Scientist และ AI Ethicist ที่เป็นผู้สร้างและควบคุมเทคโนโลยีเอง โดยต้องใช้ความคิดสร้างสรรค์และทักษะเฉพาะทางระดับสูง และผู้เชี่ยวชาญด้าน soft skills ที่ต้องใช้ความคิดสร้างสรรค์ การแก้ปัญหาเฉพาะหน้า การสื่อสาร ภาวะผู้นำ และการจัดการอารมณ์ ข้อมูลเหล่านี้ไม่ใช่แค่รายการอาชีพ แต่เป็นแผนที่กลยุทธ์ที่ชี้ทิศทางของตลาดแรงงาน คุณค่าของมนุษย์ในยุค AI อยู่ที่ทักษะที่ AI ไม่สามารถแทนที่ได้ ซึ่งจะช่วยให้คนทำงานวางแผนอัปสกิลหรือรีสกิลไปสู่อาชีพที่ยั่งยืนกว่า

    เมื่อต้องเผชิญกับสถานการณ์ยากลำบาก การตั้งหลักอย่างมีสติและกลยุทธ์จึงเป็นสิ่งสำคัญที่สุด โดยเริ่มจากจัดการคลื่นอารมณ์ที่ถาโถมเข้ามา การถูกให้ออกจากงานอย่างกะทันหันอาจนำมาซึ่งความสับสน โกรธ สูญเสีย และด้อยค่า ผู้ที่เคยผ่านสถานการณ์นี้แนะนำให้ยอมรับความรู้สึกเหล่านั้นและให้เวลาตัวเองจัดการ โดยวิธีต่างๆ เช่น พูดคุยกับคนรอบข้างเพื่อรับกำลังใจและมุมมองใหม่ เขียนระบายความรู้สึกเพื่อจัดระเบียบความคิดและลดภาระจิตใจ หรือฝึกสมาธิและโยคะเพื่อทำให้จิตใจสงบ ลดความวิตกกังวล และตัดสินใจได้ดีขึ้น การปล่อยวางความคิดที่ว่าต้องชนะทุกเกมหรือชีวิตต้องเป็นไปตามแผนจะช่วยลดความกดดันและเปิดโอกาสให้คิดหาทางออกใหม่ๆ อย่างสร้างสรรค์ การให้กำลังใจตัวเองและไม่ยอมแพ้จะเป็นพลังที่นำไปสู่การเริ่มต้นใหม่ที่ทรงพลังกว่าเดิม

    ต่อจากนั้นคือการจัดการเรื่องสำคัญเร่งด่วนอย่างสิทธิประโยชน์และแผนการเงิน เพื่อให้มีสภาพคล่องในช่วงเปลี่ยนผ่าน การใช้สิทธิจากกองทุนประกันสังคมเป็นขั้นตอนสำคัญ โดยผู้ประกันตนมาตรา 33 จะได้รับเงินทดแทนกรณีว่างงาน หากจ่ายเงินสมทบไม่น้อยกว่า 6 เดือนภายใน 15 เดือนก่อนว่างงาน และต้องขึ้นทะเบียนผู้ว่างงานภายใน 30 วันนับจากวันที่ออกจากงาน มิเช่นนั้นจะไม่ได้รับสิทธิย้อนหลัง การขึ้นทะเบียนสามารถทำออนไลน์ผ่านเว็บไซต์กรมการจัดหางาน เช่น e-service.doe.go.th หรือ empui.doe.go.th โดยลงทะเบียนผู้ใช้ใหม่ กรอกข้อมูลส่วนตัว วันที่ออกจากงาน สาเหตุ และยืนยันตัวตนด้วยรหัสหลังบัตรประชาชน จากนั้นเลือกเมนูขึ้นทะเบียนผู้ประกันตนกรณีว่างงานและกรอกข้อมูลการทำงานล่าสุด หลังจากนั้นยื่นเอกสารที่สำนักงานประกันสังคม เช่น แบบคำขอรับประโยชน์ทดแทนว่างงาน (สปส. 2-01/7) สำเนาบัตรประชาชน หนังสือรับรองการออกจากงาน (ถ้ามี) และสำเนาหน้าสมุดบัญชีธนาคารที่ร่วมรายการ สุดท้ายต้องรายงานตัวทุกเดือนผ่านช่องทางออนไลน์ ข้อควรระวังคือผู้ที่มีอายุเกิน 55 ปีจะไม่ได้รับเงินทดแทนว่างงาน แต่ต้องใช้สิทธิเบี้ยชราภาพแทน

    ถัดมาคือการประเมินตนเองอย่างตรงไปตรงมาเพื่อค้นหาคุณค่าจากประสบการณ์ที่สั่งสม การถูกเลิกจ้างในวัย 45 ปีไม่ได้หมายถึงคุณค่าหมดสิ้น แต่กลับกัน อายุและประสบการณ์คือทุนมนุษย์ที่แข็งแกร่งที่สุด ปัญหาที่แท้จริงคือทัศนคติที่ต้องปรับเปลี่ยน องค์กรยุคใหม่ให้ความสำคัญกับคนที่เปิดใจเรียนรู้และทำงานร่วมกับคนต่างวัย การเปลี่ยนจากการพูดถึงลักษณะงานไปสู่การบอกเล่าความสำเร็จที่จับต้องได้จะสร้างความน่าเชื่อถือ ทักษะที่นำไปปรับใช้ได้หรือ transferable skills คือขุมทรัพย์ของคนวัยนี้ เช่น ทักษะการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนจากประสบการณ์ยาวนานที่ทำให้มองปัญหาได้อย่างเป็นระบบ โดยนำเสนอด้วยตัวอย่างปัญหาที่เคยแก้ไขพร้อมขั้นตอนวิเคราะห์และผลลัพธ์จริง ภาวะผู้นำและการทำงานเป็นทีมจากประสบการณ์นำทีมโครงการใหญ่ โดยระบุรายละเอียดเช่นนำทีม 10 คนลดต้นทุนได้ 15% ทักษะการสื่อสารและความฉลาดทางอารมณ์จากการประสานงาน เจรจา และจัดการความขัดแย้ง โดยเล่าเรื่องที่แสดงถึงความเข้าใจผู้อื่น และการสร้างเครือข่ายจากความสัมพันธ์ในอุตสาหกรรม โดยใช้เพื่อขอคำแนะนำหรือหาโอกาสงาน การประยุกต์ทักษะเหล่านี้จะเปลี่ยนจุดอ่อนเรื่องอายุให้เป็นจุดแข็งที่ไม่เหมือนใคร

    ในโลกการทำงานที่เปลี่ยนแปลงรวดเร็ว การยกระดับทักษะเพื่อการแข่งขันในยุคใหม่จึงจำเป็น โดยการเรียนรู้ตลอดชีวิตคือกุญแจสู่ความอยู่รอด มีแหล่งฝึกอบรมมากมายในไทยทั้งภาครัฐและเอกชน เริ่มจากกรมพัฒนาฝีมือแรงงานหรือ DSD ที่ให้บริการฝึกอบรมหลากหลายทั้งหลักสูตรระยะสั้นสำหรับรีสกิลและอัปสกิล เช่น หลักสูตร AI สำหรับอุตสาหกรรมท่องเที่ยว คอมพิวเตอร์อย่าง Excel และ Power BI งานช่างอย่างช่างเดินสายไฟฟ้า และอาชีพอิสระอย่างทำอาหารไทย สามารถตรวจสอบและสมัครผ่านเว็บไซต์ dsd.go.th หรือ onlinetraining.dsd.go.th ต่อมาคือศูนย์เรียนรู้การพัฒนาสตรีและครอบครัวภายใต้กรมกิจการสตรีและสถาบันครอบครัวที่เปิดหลักสูตรฟรีเช่นการดูแลผู้สูงอายุและเสริมสวย และกรมการจัดหางานที่มีกิจกรรมแนะแนวอาชีพสำหรับผู้ว่างงาน สำหรับสถาบันการศึกษา มหาวิทยาลัยหลายแห่งอย่างมหาวิทยาลัยเชียงใหม่เปิดหลักสูตรสะสมหน่วยกิตสำหรับรีสกิลและอัปสกิล ส่วนแพลตฟอร์มเอกชนอย่าง FutureSkill และ SkillLane นำเสนอคอร์สทักษะแห่งอนาคตทั้ง hard skills ด้านเทคโนโลยี ข้อมูล ธุรกิจ และ soft skills สำหรับทำงานร่วมกับ AI

    เมื่อพร้อมทั้งอารมณ์และทักษะ การกำหนดแผนปฏิบัติการ 3 เส้นทางสู่ความสำเร็จจะเป็นขั้นตอนต่อไป

    1️⃣ เส้นทางแรกคือการกลับเข้าสู่ตลาดแรงงานในตำแหน่งที่เหมาะสม โดยใช้ประสบการณ์เป็นแต้มต่อ เทคนิคเขียนเรซูเม่สำหรับวัยเก๋าคือหลีกเลี่ยงข้อมูลที่ทำให้ถูกเหมารวมอย่างปีจบการศึกษา ใช้คำสร้างความน่าเชื่อถือเช่นมีประสบการณ์มากกว่า 10 ปี และเน้นความสำเร็จที่เป็นรูปธรรม การสร้างโปรไฟล์ LinkedIn เพื่อนำเสนอประสบการณ์อย่างมืออาชีพ และใช้เครือข่ายอย่างเพื่อนร่วมงานเก่าหรือ head hunter เพื่อเปิดโอกาสงานที่ไม่ได้ประกาศทั่วไป

    2️⃣ เส้นทางที่สองคือการเป็นผู้เชี่ยวชาญอิสระอย่างฟรีแลนซ์หรือคอนซัลแทนต์ ซึ่งเหมาะกับผู้มีประสบการณ์สูงและต้องการกำหนดเวลาทำงานเอง อาชีพที่น่าสนใจเช่นที่ปรึกษาธุรกิจสำหรับองค์กรขนาดเล็ก นักเขียนหรือนักแปลอิสระที่ยังต้องอาศัยมนุษย์ตรวจสอบเนื้อหาละเอียดอ่อน และนักบัญชีหรือนักการเงินอิสระสำหรับธุรกิจขนาดเล็ก การเตรียมพร้อมคือสร้างพอร์ตโฟลิโอที่น่าเชื่อถือเพราะผลงานสำคัญกว่าวุฒิการศึกษา

    3️⃣ เส้นทางที่สามคือการเริ่มต้นธุรกิจส่วนตัวขนาดเล็กจากงานอดิเรก โดยใช้เทคโนโลยีลดต้นทุน เช่นขายของออนไลน์ผ่าน Facebook หรือ LINE เพื่อเข้าถึงลูกค้าทั่วประเทศ หรือเป็น influencer หรือ YouTuber โดยใช้ประสบการณ์สร้างเนื้อหาที่มีคุณค่า ไอเดียธุรกิจที่ลงทุนน้อยและเหมาะสม เช่นธุรกิจอาหารและบริการอย่างทำอาหารหรือขนมขายจากบ้าน ขายของตลาดนัด หรือบริการดูแลผู้สูงอายุและสัตว์เลี้ยง ธุรกิจค้าปลีกออนไลน์อย่างขายเสื้อผ้าหรือเป็นตัวแทนขายประกัน ธุรกิจที่ปรึกษาหรือฟรีแลนซ์อย่างที่ปรึกษาองค์กร นักเขียนอิสระ หรือที่ปรึกษาการเงิน และธุรกิจสร้างสรรค์อย่างปลูกผักปลอดสารพิษ งานฝีมือศิลปะ หรือเป็น influencer

    เพื่อสร้างแรงบันดาลใจ การดูเรื่องราวความสำเร็จจากผู้ที่ก้าวข้ามมาแล้วจะช่วยให้เห็นว่าการเริ่มต้นใหม่ในวัย 45 ไม่ใช่เรื่องเป็นไปไม่ได้ เช่น Henry Ford ที่ประสบความสำเร็จกับรถยนต์ Model T ในวัย 45 ปี Colonel Sanders ที่เริ่มแฟรนไชส์ KFC ในวัย 62 ปี หรือในไทยอย่างอดีตผู้จัดการอาวุโสฝ่ายการตลาดที่ถูกเลิกจ้างแต่ผันตัวเป็นผู้ค้าอิสระและประสบความสำเร็จ เรื่องราวเหล่านี้แสดงว่าอายุเป็นเพียงตัวเลข และความมุ่งมั่นคือกุญแจ

    สุดท้าย การเผชิญกับการถูกบังคับเกษียณในวัย 45 ปีไม่ใช่จุดจบแต่เป็นใบเบิกทางสู่บทบาทใหม่ที่ทรงคุณค่า ข้อเสนอแนะเชิงปฏิบัติคือตั้งสติจัดการอารมณ์ ใช้สิทธิประโยชน์ให้เต็มที่ ประเมินคุณค่าจากประสบการณ์ ยกระดับทักษะอย่างต่อเนื่อง และสำรวจทางเลือกใหม่ๆ ท้ายที่สุด วัย 45 ปีคือช่วงเวลาที่ทรงพลังที่สุดในการนำประสบการณ์กว่าสองทศวรรษไปสร้างคุณค่าใหม่ให้ชีวิตและสังคมอย่างยั่งยืน

    #ลุงเขียนหลานอ่าน
    เส้นทางใหม่ในโลกการทำงานยุค AI 🤖: 📚 คู่มือเชิงกลยุทธ์สำหรับคนไทยวัย 45 ปี 🙎‍♂️ ในยุคที่เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์หรือ AI กำลังเข้ามาเปลี่ยนแปลงวิถีการทำงานอย่างรวดเร็ว การถูกให้ออกจากงานหรือถูกบังคับเกษียณก่อนกำหนดในวัย 45 ปี ซึ่งเป็นช่วงเวลาที่หลายคนยังต้องแบกรับภาระครอบครัวและความรับผิดชอบสูงสุดในชีวิต กลายเป็นประสบการณ์ที่ท้าทายและสร้างความช็อกให้กับคนทำงานจำนวนมาก ความรู้สึกสิ้นหวัง🤞 การตั้งคำถามกับคุณค่าในตัวเอง และความรู้สึกด้อยค่าที่ว่า "ทำมา 10 ปีแต่ไม่รอด" ล้วนเป็นปฏิกิริยาทางอารมณ์ที่เข้าใจได้และเกิดขึ้นบ่อยครั้ง อย่างไรก็ตาม สถานการณ์นี้ไม่ใช่ความล้มเหลวส่วนบุคคลเพียงอย่างเดียว แต่เป็นส่วนหนึ่งของการเปลี่ยนแปลงเชิงโครงสร้างในตลาดแรงงานระดับโลก🌏 รายงานนี้จึงถูกสร้างขึ้นเพื่อเป็นมากกว่าแค่ข้อมูล แต่เป็นแผนที่ชีวิตที่จะช่วยให้ผู้ที่กำลังเผชิญวิกฤตนี้สามารถตั้งหลักและก้าวเดินต่อไปได้อย่างมั่นคง โดยเปลี่ยนมุมมองจากจุดจบไปสู่จุดเปลี่ยนที่เต็มเปี่ยมด้วยโอกาส 🌞 เมื่อพิจารณาถึงสาเหตุที่ทำให้หลายคนต้องเผชิญกับการเปลี่ยนแปลงนี้ คำถามที่ว่า "ทำไมต้องเป็นฉัน" ⁉️ มักผุดขึ้นมา โดยเฉพาะเมื่อ AI กลายเป็นปัจจัยหลักที่กำหนดเกมในตลาดแรงงานไทย 🙏 ซึ่งกำลังเผชิญกับการปฏิวัติอุตสาหกรรมครั้งที่ 4 การเปลี่ยนแปลงนี้ไม่ได้มาจาก AI เพียงอย่างเดียว แต่ยังรวมถึงการเปลี่ยนแปลงทางประชากรศาสตร์ เช่น สังคมสูงวัย 👴 ในประเทศรายได้สูงและการเพิ่มขึ้นของแรงงานในประเทศรายได้ต่ำ ตลอดจนความผันผวนทางเศรษฐกิจ📉 ตามรายงานขององค์การแรงงานระหว่างประเทศหรือ ILO คาดการณ์ว่าในอีกสองทศวรรษข้างหน้า ตำแหน่งงานในไทยมากกว่า 44% หรือราว 17 ล้านตำแหน่ง มีความเสี่ยงสูงที่จะถูกแทนที่ด้วยระบบอัตโนมัติ AI ไม่ใช่แค่เครื่องมือ แต่เป็นพลังที่กำลังปรับโครงสร้างการจ้างงานอย่างถอนรากถอนโคน โดยเฉพาะงานที่ต้องทำซ้ำๆ และงานประจำ ซึ่งแรงงานวัยกลางคนจำนวนมากรับผิดชอบอยู่ ส่งผลให้เกิดปัญหาความไม่สมดุลของทักษะในตลาดแรงงาน แม้จะมีคนว่างงานมาก แต่พวกเขาก็ขาดทักษะที่จำเป็นสำหรับงานใหม่ที่เทคโนโลยีสร้างขึ้น การทำความเข้าใจปรากฏการณ์นี้อย่างเป็นระบบจะช่วยให้คนทำงานมองเห็นปัญหาในมุมกว้างและวางแผนพัฒนาตนเองให้สอดคล้องกับความต้องการของตลาดในอนาคต 🔮 เพื่อให้เข้าใจชัดเจนยิ่งขึ้น การจำแนกอาชีพตามระดับความเสี่ยงจาก AI ถือเป็นก้าวแรกที่สำคัญ อาชีพที่มีความเสี่ยงสูงมักเป็นงานที่เกี่ยวข้องกับกิจกรรมประจำหรือการจัดการข้อมูลจำนวนมาก ซึ่งสามารถทำให้เป็นระบบอัตโนมัติได้ง่าย เช่น พนักงานแคชเชียร์หรือพนักงานขายหน้าร้านที่ถูกแทนที่ด้วยระบบ self-checkout 🏧 และการซื้อขายออนไลน์ 🌐 เจ้าหน้าที่บริการลูกค้าหรือพนักงานคอลเซ็นเตอร์ที่ chatbot 🤖 และระบบตอบรับอัตโนมัติสามารถทำงานได้ตลอด 24 ชั่วโมง พนักงานป้อนและประมวลผลข้อมูลที่ระบบ OCR และ AI สามารถจัดการข้อมูลมหาศาลได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ พนักงานขนส่งและโลจิสติกส์รวมถึงคนขับรถที่รถยนต์ไร้คนขับ 🚗 และโดรนส่งของกำลังเข้ามามีบทบาทมากขึ้น และพนักงานบัญชีที่โปรแกรมบัญชีสำเร็จรูปและ AI สามารถบันทึกและประมวลผลข้อมูลทางการเงินได้อย่างแม่นยำ ในทางตรงกันข้าม อาชีพที่ทนทานต่อ AI และกำลังเติบโตมักต้องใช้ทักษะเชิงมนุษย์ชั้นสูงที่ซับซ้อนและเลียนแบบได้ยาก เช่น 🧑‍⚕️ แพทย์ 👩‍🔬นักจิตวิทยา และพยาบาลที่ต้องอาศัยความเชี่ยวชาญสูง ประสบการณ์ การตัดสินใจที่ซับซ้อน และความเข้าใจมนุษย์ 👩‍🏫 ครู-อาจารย์ที่ต้องใช้ทักษะการสอนที่ละเอียดอ่อน ปฏิสัมพันธ์ระหว่างบุคคล และการสร้างแรงบันดาลใจ นักกฎหมายที่ต้องคิดเชิงวิเคราะห์ซับซ้อน 🛜 การสื่อสาร และการตัดสินใจในบริบทละเอียดอ่อน นักพัฒนา AI Data Scientist และ AI Ethicist ที่เป็นผู้สร้างและควบคุมเทคโนโลยีเอง โดยต้องใช้ความคิดสร้างสรรค์และทักษะเฉพาะทางระดับสูง และผู้เชี่ยวชาญด้าน soft skills ที่ต้องใช้ความคิดสร้างสรรค์ การแก้ปัญหาเฉพาะหน้า การสื่อสาร ภาวะผู้นำ และการจัดการอารมณ์ ข้อมูลเหล่านี้ไม่ใช่แค่รายการอาชีพ แต่เป็นแผนที่กลยุทธ์ที่ชี้ทิศทางของตลาดแรงงาน คุณค่าของมนุษย์ในยุค AI อยู่ที่ทักษะที่ AI ไม่สามารถแทนที่ได้ ซึ่งจะช่วยให้คนทำงานวางแผนอัปสกิลหรือรีสกิลไปสู่อาชีพที่ยั่งยืนกว่า เมื่อต้องเผชิญกับสถานการณ์ยากลำบาก การตั้งหลักอย่างมีสติและกลยุทธ์จึงเป็นสิ่งสำคัญที่สุด โดยเริ่มจากจัดการคลื่นอารมณ์ที่ถาโถมเข้ามา 🧘 การถูกให้ออกจากงานอย่างกะทันหันอาจนำมาซึ่งความสับสน โกรธ สูญเสีย และด้อยค่า ผู้ที่เคยผ่านสถานการณ์นี้แนะนำให้ยอมรับความรู้สึกเหล่านั้นและให้เวลาตัวเองจัดการ โดยวิธีต่างๆ เช่น พูดคุยกับคนรอบข้างเพื่อรับกำลังใจและมุมมองใหม่ เขียนระบายความรู้สึกเพื่อจัดระเบียบความคิดและลดภาระจิตใจ หรือฝึกสมาธิและโยคะเพื่อทำให้จิตใจสงบ ลดความวิตกกังวล และตัดสินใจได้ดีขึ้น การปล่อยวางความคิดที่ว่าต้องชนะทุกเกมหรือชีวิตต้องเป็นไปตามแผนจะช่วยลดความกดดันและเปิดโอกาสให้คิดหาทางออกใหม่ๆ อย่างสร้างสรรค์ การให้กำลังใจตัวเองและไม่ยอมแพ้จะเป็นพลังที่นำไปสู่การเริ่มต้นใหม่ที่ทรงพลังกว่าเดิม 💪 ต่อจากนั้นคือการจัดการเรื่องสำคัญเร่งด่วนอย่างสิทธิประโยชน์และแผนการเงิน เพื่อให้มีสภาพคล่องในช่วงเปลี่ยนผ่าน การใช้สิทธิจากกองทุนประกันสังคมเป็นขั้นตอนสำคัญ โดยผู้ประกันตนมาตรา 33 จะได้รับเงินทดแทนกรณีว่างงาน หากจ่ายเงินสมทบไม่น้อยกว่า 6 เดือนภายใน 15 เดือนก่อนว่างงาน และต้องขึ้นทะเบียนผู้ว่างงานภายใน 30 วันนับจากวันที่ออกจากงาน มิเช่นนั้นจะไม่ได้รับสิทธิย้อนหลัง การขึ้นทะเบียนสามารถทำออนไลน์ผ่านเว็บไซต์กรมการจัดหางาน เช่น e-service.doe.go.th หรือ empui.doe.go.th โดยลงทะเบียนผู้ใช้ใหม่ กรอกข้อมูลส่วนตัว วันที่ออกจากงาน สาเหตุ และยืนยันตัวตนด้วยรหัสหลังบัตรประชาชน จากนั้นเลือกเมนูขึ้นทะเบียนผู้ประกันตนกรณีว่างงานและกรอกข้อมูลการทำงานล่าสุด หลังจากนั้นยื่นเอกสารที่สำนักงานประกันสังคม เช่น แบบคำขอรับประโยชน์ทดแทนว่างงาน (สปส. 2-01/7) สำเนาบัตรประชาชน หนังสือรับรองการออกจากงาน (ถ้ามี) และสำเนาหน้าสมุดบัญชีธนาคารที่ร่วมรายการ สุดท้ายต้องรายงานตัวทุกเดือนผ่านช่องทางออนไลน์ ข้อควรระวังคือผู้ที่มีอายุเกิน 55 ปีจะไม่ได้รับเงินทดแทนว่างงาน แต่ต้องใช้สิทธิเบี้ยชราภาพแทน 💷💶💵 ถัดมาคือการประเมินตนเองอย่างตรงไปตรงมาเพื่อค้นหาคุณค่าจากประสบการณ์ที่สั่งสม การถูกเลิกจ้างในวัย 45 ปีไม่ได้หมายถึงคุณค่าหมดสิ้น แต่กลับกัน อายุและประสบการณ์คือทุนมนุษย์ที่แข็งแกร่งที่สุด ปัญหาที่แท้จริงคือทัศนคติที่ต้องปรับเปลี่ยน องค์กรยุคใหม่ให้ความสำคัญกับคนที่เปิดใจเรียนรู้และทำงานร่วมกับคนต่างวัย การเปลี่ยนจากการพูดถึงลักษณะงานไปสู่การบอกเล่าความสำเร็จที่จับต้องได้จะสร้างความน่าเชื่อถือ ทักษะที่นำไปปรับใช้ได้หรือ transferable skills คือขุมทรัพย์ของคนวัยนี้ เช่น ทักษะการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนจากประสบการณ์ยาวนานที่ทำให้มองปัญหาได้อย่างเป็นระบบ โดยนำเสนอด้วยตัวอย่างปัญหาที่เคยแก้ไขพร้อมขั้นตอนวิเคราะห์และผลลัพธ์จริง 📊 ภาวะผู้นำและการทำงานเป็นทีมจากประสบการณ์นำทีมโครงการใหญ่ โดยระบุรายละเอียดเช่นนำทีม 10 คนลดต้นทุนได้ 15% ทักษะการสื่อสารและความฉลาดทางอารมณ์จากการประสานงาน เจรจา และจัดการความขัดแย้ง โดยเล่าเรื่องที่แสดงถึงความเข้าใจผู้อื่น และการสร้างเครือข่ายจากความสัมพันธ์ในอุตสาหกรรม โดยใช้เพื่อขอคำแนะนำหรือหาโอกาสงาน การประยุกต์ทักษะเหล่านี้จะเปลี่ยนจุดอ่อนเรื่องอายุให้เป็นจุดแข็งที่ไม่เหมือนใคร 🧍‍♂️ ในโลกการทำงานที่เปลี่ยนแปลงรวดเร็ว การยกระดับทักษะเพื่อการแข่งขันในยุคใหม่จึงจำเป็น โดยการเรียนรู้ตลอดชีวิตคือกุญแจสู่ความอยู่รอด 🏫 มีแหล่งฝึกอบรมมากมายในไทยทั้งภาครัฐและเอกชน เริ่มจากกรมพัฒนาฝีมือแรงงานหรือ DSD ที่ให้บริการฝึกอบรมหลากหลายทั้งหลักสูตรระยะสั้นสำหรับรีสกิลและอัปสกิล เช่น หลักสูตร AI สำหรับอุตสาหกรรมท่องเที่ยว คอมพิวเตอร์อย่าง Excel และ Power BI งานช่างอย่างช่างเดินสายไฟฟ้า และอาชีพอิสระอย่างทำอาหารไทย สามารถตรวจสอบและสมัครผ่านเว็บไซต์ dsd.go.th หรือ onlinetraining.dsd.go.th 🌐 ต่อมาคือศูนย์เรียนรู้การพัฒนาสตรีและครอบครัวภายใต้กรมกิจการสตรีและสถาบันครอบครัวที่เปิดหลักสูตรฟรีเช่นการดูแลผู้สูงอายุและเสริมสวย และกรมการจัดหางานที่มีกิจกรรมแนะแนวอาชีพสำหรับผู้ว่างงาน สำหรับสถาบันการศึกษา มหาวิทยาลัยหลายแห่งอย่างมหาวิทยาลัยเชียงใหม่เปิดหลักสูตรสะสมหน่วยกิตสำหรับรีสกิลและอัปสกิล ส่วนแพลตฟอร์มเอกชนอย่าง FutureSkill และ SkillLane 🕸️ นำเสนอคอร์สทักษะแห่งอนาคตทั้ง hard skills ด้านเทคโนโลยี ข้อมูล ธุรกิจ และ soft skills สำหรับทำงานร่วมกับ AI เมื่อพร้อมทั้งอารมณ์และทักษะ การกำหนดแผนปฏิบัติการ 3 เส้นทางสู่ความสำเร็จจะเป็นขั้นตอนต่อไป 1️⃣ เส้นทางแรกคือการกลับเข้าสู่ตลาดแรงงานในตำแหน่งที่เหมาะสม โดยใช้ประสบการณ์เป็นแต้มต่อ 👩‍💻 เทคนิคเขียนเรซูเม่สำหรับวัยเก๋าคือหลีกเลี่ยงข้อมูลที่ทำให้ถูกเหมารวมอย่างปีจบการศึกษา ใช้คำสร้างความน่าเชื่อถือเช่นมีประสบการณ์มากกว่า 10 ปี และเน้นความสำเร็จที่เป็นรูปธรรม การสร้างโปรไฟล์ LinkedIn เพื่อนำเสนอประสบการณ์อย่างมืออาชีพ และใช้เครือข่ายอย่างเพื่อนร่วมงานเก่าหรือ head hunter เพื่อเปิดโอกาสงานที่ไม่ได้ประกาศทั่วไป 2️⃣ เส้นทางที่สองคือการเป็นผู้เชี่ยวชาญอิสระอย่างฟรีแลนซ์หรือคอนซัลแทนต์ 👨‍🏭 ซึ่งเหมาะกับผู้มีประสบการณ์สูงและต้องการกำหนดเวลาทำงานเอง อาชีพที่น่าสนใจเช่นที่ปรึกษาธุรกิจสำหรับองค์กรขนาดเล็ก นักเขียนหรือนักแปลอิสระที่ยังต้องอาศัยมนุษย์ตรวจสอบเนื้อหาละเอียดอ่อน และนักบัญชีหรือนักการเงินอิสระสำหรับธุรกิจขนาดเล็ก การเตรียมพร้อมคือสร้างพอร์ตโฟลิโอที่น่าเชื่อถือเพราะผลงานสำคัญกว่าวุฒิการศึกษา 3️⃣ เส้นทางที่สามคือการเริ่มต้นธุรกิจส่วนตัวขนาดเล็กจากงานอดิเรก 🏓 โดยใช้เทคโนโลยีลดต้นทุน เช่นขายของออนไลน์ผ่าน Facebook หรือ LINE เพื่อเข้าถึงลูกค้าทั่วประเทศ หรือเป็น influencer หรือ YouTuber โดยใช้ประสบการณ์สร้างเนื้อหาที่มีคุณค่า ไอเดียธุรกิจที่ลงทุนน้อยและเหมาะสม เช่นธุรกิจอาหารและบริการอย่างทำอาหารหรือขนมขายจากบ้าน ขายของตลาดนัด หรือบริการดูแลผู้สูงอายุและสัตว์เลี้ยง ธุรกิจค้าปลีกออนไลน์อย่างขายเสื้อผ้าหรือเป็นตัวแทนขายประกัน ธุรกิจที่ปรึกษาหรือฟรีแลนซ์อย่างที่ปรึกษาองค์กร นักเขียนอิสระ หรือที่ปรึกษาการเงิน และธุรกิจสร้างสรรค์อย่างปลูกผักปลอดสารพิษ งานฝีมือศิลปะ หรือเป็น influencer เพื่อสร้างแรงบันดาลใจ การดูเรื่องราวความสำเร็จจากผู้ที่ก้าวข้ามมาแล้วจะช่วยให้เห็นว่าการเริ่มต้นใหม่ในวัย 45 ไม่ใช่เรื่องเป็นไปไม่ได้ เช่น Henry Ford ที่ประสบความสำเร็จกับรถยนต์ Model T ในวัย 45 ปี Colonel Sanders ที่เริ่มแฟรนไชส์ KFC ในวัย 62 ปี หรือในไทยอย่างอดีตผู้จัดการอาวุโสฝ่ายการตลาดที่ถูกเลิกจ้างแต่ผันตัวเป็นผู้ค้าอิสระและประสบความสำเร็จ เรื่องราวเหล่านี้แสดงว่าอายุเป็นเพียงตัวเลข และความมุ่งมั่นคือกุญแจ 🗝️ สุดท้าย การเผชิญกับการถูกบังคับเกษียณในวัย 45 ปีไม่ใช่จุดจบแต่เป็นใบเบิกทางสู่บทบาทใหม่ที่ทรงคุณค่า ข้อเสนอแนะเชิงปฏิบัติคือตั้งสติจัดการอารมณ์ ใช้สิทธิประโยชน์ให้เต็มที่ ประเมินคุณค่าจากประสบการณ์ ยกระดับทักษะอย่างต่อเนื่อง และสำรวจทางเลือกใหม่ๆ ท้ายที่สุด วัย 45 ปีคือช่วงเวลาที่ทรงพลังที่สุดในการนำประสบการณ์กว่าสองทศวรรษไปสร้างคุณค่าใหม่ให้ชีวิตและสังคมอย่างยั่งยืน #ลุงเขียนหลานอ่าน
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 196 มุมมอง 0 รีวิว
  • ศูนย์ข้อมูลอังกฤษไม่กินน้ำอย่างที่คิด – พลิกภาพจำของเทคโนโลยีที่กระหายน้ำ

    ในยุคที่ AI และคลาวด์กลายเป็นหัวใจของเศรษฐกิจดิจิทัล หลายคนอาจนึกถึงศูนย์ข้อมูลขนาดใหญ่ที่กินไฟมหาศาลและใช้น้ำจำนวนมากเพื่อระบายความร้อน แต่รายงานล่าสุดจาก techUK กลับพลิกภาพนั้นอย่างสิ้นเชิง

    จากการสำรวจศูนย์ข้อมูล 73 แห่งทั่วอังกฤษ พบว่า 64% ใช้น้ำไม่ถึง 10,000 ลูกบาศก์เมตรต่อปี ซึ่งน้อยกว่าศูนย์กีฬา Leisure Center ทั่วไป และใกล้เคียงกับการใช้น้ำของสโมสรฟุตบอลพรีเมียร์ลีก

    ที่สำคัญคือกว่า 51% ของศูนย์ข้อมูลเหล่านี้ใช้ระบบระบายความร้อนแบบไม่ใช้น้ำ (waterless cooling) และอีกจำนวนมากใช้ระบบ closed-loop ที่รีไซเคิลน้ำภายในวงจรปิด ทำให้ 89% ของผู้ให้บริการไม่จำเป็นต้องติดตามการใช้น้ำอีกต่อไป

    แม้จะมีข้อสงสัยว่าตัวเลขเหล่านี้อาจไม่รวมการใช้น้ำทางอ้อม เช่น จากการผลิตไฟฟ้า แต่รายงานก็ชี้ให้เห็นถึงความพยายามของอุตสาหกรรมในการลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม และเสนอให้มีการจัดทำ “ดัชนีการใช้ประโยชน์น้ำ” เพื่อวัดความเครียดของแหล่งน้ำในพื้นที่ต่าง ๆ

    ในขณะที่รัฐบาลอังกฤษตั้งเป้าเพิ่มขีดความสามารถด้านการประมวลผล 20 เท่าภายในปี 2030 การออกแบบศูนย์ข้อมูลให้ใช้น้ำน้อยลงจึงเป็นกุญแจสำคัญในการเติบโตอย่างยั่งยืน

    สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ
    รายงานจาก techUK พบว่า 64% ของศูนย์ข้อมูลในอังกฤษใช้น้ำต่ำกว่า 10,000 ลบ.ม./ปี
    ปริมาณนี้น้อยกว่าศูนย์กีฬา Leisure Center และใกล้เคียงกับสโมสรฟุตบอลพรีเมียร์ลีก
    51% ของศูนย์ข้อมูลใช้ระบบระบายความร้อนแบบไม่ใช้น้ำ (waterless cooling)
    หลายแห่งใช้ระบบ closed-loop ที่รีไซเคิลน้ำภายในวงจร
    89% ของผู้ให้บริการไม่จำเป็นต้องติดตามการใช้น้ำอีกต่อไป
    การระบายความร้อนเป็นปัจจัยหลักที่เคยทำให้ศูนย์ข้อมูลใช้น้ำมาก
    รายงานเสนอให้มีการจัดทำ “ดัชนีการใช้ประโยชน์น้ำ” เพื่อวัดความเครียดของแหล่งน้ำ
    ศูนย์ข้อมูลมีบทบาทสำคัญต่อเศรษฐกิจดิจิทัลและเป้าหมายด้าน AI ของอังกฤษ
    รัฐบาลตั้งเป้าเพิ่มขีดความสามารถด้านการประมวลผล 20 เท่าภายในปี 2030
    ความร่วมมือระหว่างภาครัฐและเอกชนช่วยผลักดันการออกแบบที่ยั่งยืน

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    ระบบ waterless cooling เช่น immersion cooling และ direct-to-chip กำลังได้รับความนิยม
    Closed-loop systems ใช้ของเหลวพิเศษที่มีจุดเดือดต่ำและหมุนเวียนภายในระบบ
    การใช้พลังงานหมุนเวียนช่วยลดการใช้น้ำทางอ้อมจากการผลิตไฟฟ้า
    ศูนย์ข้อมูลในพื้นที่ที่มีความเครียดด้านน้ำ เช่นลอนดอนและแมนเชสเตอร์ มีแนวโน้มใช้ระบบแห้งมากขึ้น
    การออกแบบศูนย์ข้อมูลแบบ modular ช่วยลด footprint และเพิ่มประสิทธิภาพการใช้น้ำ
    หลายบริษัทเริ่มใช้ AI เพื่อควบคุมระบบระบายความร้อนแบบเรียลไทม์

    https://www.techradar.com/pro/not-as-thirsty-as-we-thought-average-data-center-uses-less-water-than-a-typical-leisure-center-study-claims
    🎙️ ศูนย์ข้อมูลอังกฤษไม่กินน้ำอย่างที่คิด – พลิกภาพจำของเทคโนโลยีที่กระหายน้ำ ในยุคที่ AI และคลาวด์กลายเป็นหัวใจของเศรษฐกิจดิจิทัล หลายคนอาจนึกถึงศูนย์ข้อมูลขนาดใหญ่ที่กินไฟมหาศาลและใช้น้ำจำนวนมากเพื่อระบายความร้อน แต่รายงานล่าสุดจาก techUK กลับพลิกภาพนั้นอย่างสิ้นเชิง จากการสำรวจศูนย์ข้อมูล 73 แห่งทั่วอังกฤษ พบว่า 64% ใช้น้ำไม่ถึง 10,000 ลูกบาศก์เมตรต่อปี ซึ่งน้อยกว่าศูนย์กีฬา Leisure Center ทั่วไป และใกล้เคียงกับการใช้น้ำของสโมสรฟุตบอลพรีเมียร์ลีก ที่สำคัญคือกว่า 51% ของศูนย์ข้อมูลเหล่านี้ใช้ระบบระบายความร้อนแบบไม่ใช้น้ำ (waterless cooling) และอีกจำนวนมากใช้ระบบ closed-loop ที่รีไซเคิลน้ำภายในวงจรปิด ทำให้ 89% ของผู้ให้บริการไม่จำเป็นต้องติดตามการใช้น้ำอีกต่อไป แม้จะมีข้อสงสัยว่าตัวเลขเหล่านี้อาจไม่รวมการใช้น้ำทางอ้อม เช่น จากการผลิตไฟฟ้า แต่รายงานก็ชี้ให้เห็นถึงความพยายามของอุตสาหกรรมในการลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม และเสนอให้มีการจัดทำ “ดัชนีการใช้ประโยชน์น้ำ” เพื่อวัดความเครียดของแหล่งน้ำในพื้นที่ต่าง ๆ ในขณะที่รัฐบาลอังกฤษตั้งเป้าเพิ่มขีดความสามารถด้านการประมวลผล 20 เท่าภายในปี 2030 การออกแบบศูนย์ข้อมูลให้ใช้น้ำน้อยลงจึงเป็นกุญแจสำคัญในการเติบโตอย่างยั่งยืน 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ รายงานจาก techUK พบว่า 64% ของศูนย์ข้อมูลในอังกฤษใช้น้ำต่ำกว่า 10,000 ลบ.ม./ปี ➡️ ปริมาณนี้น้อยกว่าศูนย์กีฬา Leisure Center และใกล้เคียงกับสโมสรฟุตบอลพรีเมียร์ลีก ➡️ 51% ของศูนย์ข้อมูลใช้ระบบระบายความร้อนแบบไม่ใช้น้ำ (waterless cooling) ➡️ หลายแห่งใช้ระบบ closed-loop ที่รีไซเคิลน้ำภายในวงจร ➡️ 89% ของผู้ให้บริการไม่จำเป็นต้องติดตามการใช้น้ำอีกต่อไป ➡️ การระบายความร้อนเป็นปัจจัยหลักที่เคยทำให้ศูนย์ข้อมูลใช้น้ำมาก ➡️ รายงานเสนอให้มีการจัดทำ “ดัชนีการใช้ประโยชน์น้ำ” เพื่อวัดความเครียดของแหล่งน้ำ ➡️ ศูนย์ข้อมูลมีบทบาทสำคัญต่อเศรษฐกิจดิจิทัลและเป้าหมายด้าน AI ของอังกฤษ ➡️ รัฐบาลตั้งเป้าเพิ่มขีดความสามารถด้านการประมวลผล 20 เท่าภายในปี 2030 ➡️ ความร่วมมือระหว่างภาครัฐและเอกชนช่วยผลักดันการออกแบบที่ยั่งยืน ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ ระบบ waterless cooling เช่น immersion cooling และ direct-to-chip กำลังได้รับความนิยม ➡️ Closed-loop systems ใช้ของเหลวพิเศษที่มีจุดเดือดต่ำและหมุนเวียนภายในระบบ ➡️ การใช้พลังงานหมุนเวียนช่วยลดการใช้น้ำทางอ้อมจากการผลิตไฟฟ้า ➡️ ศูนย์ข้อมูลในพื้นที่ที่มีความเครียดด้านน้ำ เช่นลอนดอนและแมนเชสเตอร์ มีแนวโน้มใช้ระบบแห้งมากขึ้น ➡️ การออกแบบศูนย์ข้อมูลแบบ modular ช่วยลด footprint และเพิ่มประสิทธิภาพการใช้น้ำ ➡️ หลายบริษัทเริ่มใช้ AI เพื่อควบคุมระบบระบายความร้อนแบบเรียลไทม์ https://www.techradar.com/pro/not-as-thirsty-as-we-thought-average-data-center-uses-less-water-than-a-typical-leisure-center-study-claims
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 113 มุมมอง 0 รีวิว
  • Jetson AGX Thor – mini PC ที่แรงเกินตัวสำหรับยุค AI

    ถ้าคุณเห็นเจ้าเครื่องเล็ก ๆ นี้วางอยู่บนโต๊ะ คุณอาจคิดว่ามันคือการ์ดจอ RTX รุ่นใหม่ แต่จริง ๆ แล้วมันคือ Jetson AGX Thor — mini PC ที่ Nvidia ออกแบบมาเพื่อรองรับงาน AI ระดับสูงในรูปแบบ edge computing โดยเฉพาะ

    หัวใจของมันคือ Jetson T5000 system-on-module ที่ใช้ GPU สถาปัตยกรรม Blackwell พร้อม 2560 คอร์ และ Tensor Core รุ่นที่ 5 จำนวน 96 ตัว ให้พลังประมวลผลสูงถึง 2070 TFLOPS (FP4, Sparse) ซึ่งเทียบเท่ากับระบบ data center ขนาดใหญ่

    นอกจาก GPU ยังมี CPU แบบ 14-core Arm Neoverse-V3AE และแรม LPDDR5X ขนาด 128GB พร้อมระบบเชื่อมต่อระดับสูง เช่น 4 ช่อง 25GbE, WiFi 6E, NVMe SSD 1TB และพอร์ต HDMI/DisplayPort สำหรับงานวิดีโอ 4K และ 8K แบบหลายสตรีม

    แม้จะมีขนาดเพียง 24 x 11 x 5.6 ซม. แต่ Jetson AGX Thor ถูกออกแบบมาเพื่อใช้งานในหุ่นยนต์, ระบบ AI ด้านภาพ, และการประมวลผลเซนเซอร์จำนวนมาก โดยรองรับซอฟต์แวร์จากแพลตฟอร์ม Isaac, Metropolis และ Holoscan ของ Nvidia

    สำหรับผู้ที่ต้องการรุ่นเล็กลง ยังมี Jetson T4000 ที่อยู่ระหว่างการพัฒนา ซึ่งให้พลัง 1200 TFLOPS และใช้ GPU 1536 คอร์ พร้อมแรม 64GB — เหมาะสำหรับงานที่ต้องการประสิทธิภาพแต่มีข้อจำกัดด้านพลังงาน

    สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ
    Nvidia เปิดตัว Jetson AGX Thor Developer Kit พร้อมโมดูล Jetson T5000
    ใช้ GPU Blackwell 2560 คอร์ และ Tensor Core รุ่นที่ 5 จำนวน 96 ตัว
    ให้พลังประมวลผลสูงสุด 2070 TFLOPS (FP4, Sparse)
    มี CPU Arm Neoverse-V3AE 14 คอร์ และแรม LPDDR5X ขนาด 128GB
    รองรับการเชื่อมต่อ 4 ช่อง 25GbE, WiFi 6E, NVMe SSD 1TB
    รองรับวิดีโอ 4K และ 8K แบบหลายสตรีมพร้อมพอร์ต HDMI 2.0b และ DisplayPort 1.4a
    ขนาดเครื่อง 243.19 x 112.4 x 56.88 มม. ใหญ่กว่าพีซีธุรกิจทั่วไปแต่ยังถือว่าเล็ก
    รองรับซอฟต์แวร์ Isaac, Metropolis และ Holoscan สำหรับงาน AI
    มีรุ่นเล็ก Jetson T4000 อยู่ระหว่างพัฒนา ให้พลัง 1200 TFLOPS และแรม 64GB
    เปิดให้พรีออเดอร์แล้วในราคา $3,499 โดยจะเริ่มส่งมอบวันที่ 20 พฤศจิกายน 2025

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    สถาปัตยกรรม Blackwell ถูกออกแบบมาเพื่องาน AI และ HPC โดยเฉพาะ
    Jetson AGX Thor ใช้เทคโนโลยี Multi-Instance GPU เพื่อแบ่งงานได้หลายส่วนพร้อมกัน
    Cadence ใช้ระบบจำลอง Palladium Z3 และ Protium X3 เพื่อช่วยออกแบบชิประดับนี้
    การใช้ LPDDR5X ช่วยลด latency และเพิ่ม bandwidth สำหรับงาน AI
    Jetson AGX Thor เหมาะกับงาน edge robotics, autonomous systems และการประมวลผลภาพทางการแพทย์
    Nvidia วางตำแหน่ง Thor ไว้คู่กับ DGX Spark สำหรับงาน AI แบบ desktop และ edge

    https://www.techradar.com/pro/nvidia-quietly-unveiled-its-fastest-mini-pc-ever-capable-of-topping-2070-tflops-and-if-you-squint-enough-you-might-even-think-it-looks-like-an-rtx-5090
    🎙️ Jetson AGX Thor – mini PC ที่แรงเกินตัวสำหรับยุค AI ถ้าคุณเห็นเจ้าเครื่องเล็ก ๆ นี้วางอยู่บนโต๊ะ คุณอาจคิดว่ามันคือการ์ดจอ RTX รุ่นใหม่ แต่จริง ๆ แล้วมันคือ Jetson AGX Thor — mini PC ที่ Nvidia ออกแบบมาเพื่อรองรับงาน AI ระดับสูงในรูปแบบ edge computing โดยเฉพาะ หัวใจของมันคือ Jetson T5000 system-on-module ที่ใช้ GPU สถาปัตยกรรม Blackwell พร้อม 2560 คอร์ และ Tensor Core รุ่นที่ 5 จำนวน 96 ตัว ให้พลังประมวลผลสูงถึง 2070 TFLOPS (FP4, Sparse) ซึ่งเทียบเท่ากับระบบ data center ขนาดใหญ่ นอกจาก GPU ยังมี CPU แบบ 14-core Arm Neoverse-V3AE และแรม LPDDR5X ขนาด 128GB พร้อมระบบเชื่อมต่อระดับสูง เช่น 4 ช่อง 25GbE, WiFi 6E, NVMe SSD 1TB และพอร์ต HDMI/DisplayPort สำหรับงานวิดีโอ 4K และ 8K แบบหลายสตรีม แม้จะมีขนาดเพียง 24 x 11 x 5.6 ซม. แต่ Jetson AGX Thor ถูกออกแบบมาเพื่อใช้งานในหุ่นยนต์, ระบบ AI ด้านภาพ, และการประมวลผลเซนเซอร์จำนวนมาก โดยรองรับซอฟต์แวร์จากแพลตฟอร์ม Isaac, Metropolis และ Holoscan ของ Nvidia สำหรับผู้ที่ต้องการรุ่นเล็กลง ยังมี Jetson T4000 ที่อยู่ระหว่างการพัฒนา ซึ่งให้พลัง 1200 TFLOPS และใช้ GPU 1536 คอร์ พร้อมแรม 64GB — เหมาะสำหรับงานที่ต้องการประสิทธิภาพแต่มีข้อจำกัดด้านพลังงาน 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ Nvidia เปิดตัว Jetson AGX Thor Developer Kit พร้อมโมดูล Jetson T5000 ➡️ ใช้ GPU Blackwell 2560 คอร์ และ Tensor Core รุ่นที่ 5 จำนวน 96 ตัว ➡️ ให้พลังประมวลผลสูงสุด 2070 TFLOPS (FP4, Sparse) ➡️ มี CPU Arm Neoverse-V3AE 14 คอร์ และแรม LPDDR5X ขนาด 128GB ➡️ รองรับการเชื่อมต่อ 4 ช่อง 25GbE, WiFi 6E, NVMe SSD 1TB ➡️ รองรับวิดีโอ 4K และ 8K แบบหลายสตรีมพร้อมพอร์ต HDMI 2.0b และ DisplayPort 1.4a ➡️ ขนาดเครื่อง 243.19 x 112.4 x 56.88 มม. ใหญ่กว่าพีซีธุรกิจทั่วไปแต่ยังถือว่าเล็ก ➡️ รองรับซอฟต์แวร์ Isaac, Metropolis และ Holoscan สำหรับงาน AI ➡️ มีรุ่นเล็ก Jetson T4000 อยู่ระหว่างพัฒนา ให้พลัง 1200 TFLOPS และแรม 64GB ➡️ เปิดให้พรีออเดอร์แล้วในราคา $3,499 โดยจะเริ่มส่งมอบวันที่ 20 พฤศจิกายน 2025 ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ สถาปัตยกรรม Blackwell ถูกออกแบบมาเพื่องาน AI และ HPC โดยเฉพาะ ➡️ Jetson AGX Thor ใช้เทคโนโลยี Multi-Instance GPU เพื่อแบ่งงานได้หลายส่วนพร้อมกัน ➡️ Cadence ใช้ระบบจำลอง Palladium Z3 และ Protium X3 เพื่อช่วยออกแบบชิประดับนี้ ➡️ การใช้ LPDDR5X ช่วยลด latency และเพิ่ม bandwidth สำหรับงาน AI ➡️ Jetson AGX Thor เหมาะกับงาน edge robotics, autonomous systems และการประมวลผลภาพทางการแพทย์ ➡️ Nvidia วางตำแหน่ง Thor ไว้คู่กับ DGX Spark สำหรับงาน AI แบบ desktop และ edge https://www.techradar.com/pro/nvidia-quietly-unveiled-its-fastest-mini-pc-ever-capable-of-topping-2070-tflops-and-if-you-squint-enough-you-might-even-think-it-looks-like-an-rtx-5090
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 108 มุมมอง 0 รีวิว
  • Rubin – GPU ที่แรงที่สุดของ Nvidia เกิดจากการร่วมมือที่ไม่คาดคิด

    ในโลกของการออกแบบชิปที่ซับซ้อนระดับพันล้านเกต การจำลองพลังงานและประสิทธิภาพไม่ใช่เรื่องง่าย และนั่นคือเหตุผลที่ Nvidia หันไปใช้เครื่องมือจาก Cadence เพื่อช่วยออกแบบ GPU รุ่นใหม่ที่ชื่อว่า “Rubin” ซึ่งคาดว่าจะเป็น GPU ที่แรงที่สุดเท่าที่เคยมีมา

    Rubin ถูกออกแบบให้รองรับงาน AI ที่มีความซับซ้อนสูง โดยมีจำนวนเกตมากกว่า 40 พันล้าน และอาจใช้พลังงานถึง 700W ต่อ die หรือสูงถึง 3.6kW ในระบบแบบหลายชิป ซึ่งถือว่าเป็นระดับ “megawatt-class” สำหรับ data center

    Cadence ใช้ระบบจำลอง Palladium Z3 และ Protium X3 เพื่อช่วยวิเคราะห์พลังงานแบบละเอียดในระดับ cycle ต่อ cycle โดย Palladium Z3 ใช้ DPU จาก Nvidia และระบบเครือข่าย Quantum Infiniband ในขณะที่ Protium X3 ใช้ FPGA จาก AMD Ultrascale เพื่อจำลอง RTL และทดสอบซอฟต์แวร์ก่อนผลิตจริง

    การใช้เครื่องมือเหล่านี้ช่วยให้ทีมออกแบบสามารถตรวจสอบ bottleneck และปรับขนาดเครือข่ายให้เหมาะสมก่อน tape-out ซึ่ง Rubin ได้ tape-out กับ TSMC แล้วในกระบวนการผลิต 3nm N3P แต่มีรายงานว่าอาจต้อง respin เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพก่อนเปิดตัวจริงในปี 2026

    ที่น่าสนใจคือ แม้ AMD จะเป็นคู่แข่งโดยตรงในตลาด GPU แต่ฮาร์ดแวร์ของ AMD ก็มีบทบาทสำคัญในการช่วย Nvidia สร้าง GPU ที่จะมาแข่งกับ MI450 ของ AMD เอง — เป็นความร่วมมือที่สะท้อนถึงความซับซ้อนของอุตสาหกรรมชิปในยุค AI

    สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ
    Nvidia พัฒนา GPU รุ่นใหม่ชื่อ “Rubin” โดยใช้เครื่องมือจาก Cadence
    Rubin มีจำนวนเกตมากกว่า 40 พันล้าน และใช้พลังงานสูงถึง 700W ต่อ die
    ระบบแบบหลายชิปอาจใช้พลังงานรวมถึง 3.6kW
    ใช้ Palladium Z3 emulator และ Protium X3 FPGA prototyping จาก Cadence
    Palladium Z3 ใช้ DPU จาก Nvidia และเครือข่าย Quantum Infiniband
    Protium X3 ใช้ AMD Ultrascale FPGA เพื่อจำลอง RTL และทดสอบซอฟต์แวร์
    การจำลองช่วยตรวจสอบ bottleneck และปรับขนาดเครือข่ายก่อนผลิตจริง
    Rubin tape-out กับ TSMC แล้วในกระบวนการผลิต 3nm N3P
    มีรายงานว่า Rubin อาจต้อง respin เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ
    คาดว่า Rubin จะเริ่มส่งมอบช่วงปลายปี 2026

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    Cadence เปิดตัว Palladium Z3 และ Protium X3 ในปี 2024 ด้วยความสามารถสูงกว่าเดิม 2 เท่า
    ระบบสามารถจำลองได้ถึง 48 พันล้านเกต และวิเคราะห์พลังงานได้ในระดับ cycle
    DPA (Dynamic Power Analysis) ของ Cadence เริ่มใช้ตั้งแต่ปี 2016 และกลายเป็นเครื่องมือหลักในยุค AI
    Rubin ถูกออกแบบมาเพื่อแข่งกับ AMD MI450 ซึ่งเป็น GPU ระดับสูงในกลุ่ม AI
    การใช้ฮาร์ดแวร์จากคู่แข่งอย่าง AMD สะท้อนถึงความร่วมมือข้ามแบรนด์ในอุตสาหกรรม
    บทเรียนจาก Rubin จะถูกนำไปใช้กับผลิตภัณฑ์ consumer ในอนาคต

    https://www.techradar.com/pro/heres-how-nvidia-and-amd-hardware-are-being-used-in-surprising-ways-to-build-nvidias-fastest-gpu-ever
    🎙️ Rubin – GPU ที่แรงที่สุดของ Nvidia เกิดจากการร่วมมือที่ไม่คาดคิด ในโลกของการออกแบบชิปที่ซับซ้อนระดับพันล้านเกต การจำลองพลังงานและประสิทธิภาพไม่ใช่เรื่องง่าย และนั่นคือเหตุผลที่ Nvidia หันไปใช้เครื่องมือจาก Cadence เพื่อช่วยออกแบบ GPU รุ่นใหม่ที่ชื่อว่า “Rubin” ซึ่งคาดว่าจะเป็น GPU ที่แรงที่สุดเท่าที่เคยมีมา Rubin ถูกออกแบบให้รองรับงาน AI ที่มีความซับซ้อนสูง โดยมีจำนวนเกตมากกว่า 40 พันล้าน และอาจใช้พลังงานถึง 700W ต่อ die หรือสูงถึง 3.6kW ในระบบแบบหลายชิป ซึ่งถือว่าเป็นระดับ “megawatt-class” สำหรับ data center Cadence ใช้ระบบจำลอง Palladium Z3 และ Protium X3 เพื่อช่วยวิเคราะห์พลังงานแบบละเอียดในระดับ cycle ต่อ cycle โดย Palladium Z3 ใช้ DPU จาก Nvidia และระบบเครือข่าย Quantum Infiniband ในขณะที่ Protium X3 ใช้ FPGA จาก AMD Ultrascale เพื่อจำลอง RTL และทดสอบซอฟต์แวร์ก่อนผลิตจริง การใช้เครื่องมือเหล่านี้ช่วยให้ทีมออกแบบสามารถตรวจสอบ bottleneck และปรับขนาดเครือข่ายให้เหมาะสมก่อน tape-out ซึ่ง Rubin ได้ tape-out กับ TSMC แล้วในกระบวนการผลิต 3nm N3P แต่มีรายงานว่าอาจต้อง respin เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพก่อนเปิดตัวจริงในปี 2026 ที่น่าสนใจคือ แม้ AMD จะเป็นคู่แข่งโดยตรงในตลาด GPU แต่ฮาร์ดแวร์ของ AMD ก็มีบทบาทสำคัญในการช่วย Nvidia สร้าง GPU ที่จะมาแข่งกับ MI450 ของ AMD เอง — เป็นความร่วมมือที่สะท้อนถึงความซับซ้อนของอุตสาหกรรมชิปในยุค AI 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ Nvidia พัฒนา GPU รุ่นใหม่ชื่อ “Rubin” โดยใช้เครื่องมือจาก Cadence ➡️ Rubin มีจำนวนเกตมากกว่า 40 พันล้าน และใช้พลังงานสูงถึง 700W ต่อ die ➡️ ระบบแบบหลายชิปอาจใช้พลังงานรวมถึง 3.6kW ➡️ ใช้ Palladium Z3 emulator และ Protium X3 FPGA prototyping จาก Cadence ➡️ Palladium Z3 ใช้ DPU จาก Nvidia และเครือข่าย Quantum Infiniband ➡️ Protium X3 ใช้ AMD Ultrascale FPGA เพื่อจำลอง RTL และทดสอบซอฟต์แวร์ ➡️ การจำลองช่วยตรวจสอบ bottleneck และปรับขนาดเครือข่ายก่อนผลิตจริง ➡️ Rubin tape-out กับ TSMC แล้วในกระบวนการผลิต 3nm N3P ➡️ มีรายงานว่า Rubin อาจต้อง respin เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ ➡️ คาดว่า Rubin จะเริ่มส่งมอบช่วงปลายปี 2026 ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Cadence เปิดตัว Palladium Z3 และ Protium X3 ในปี 2024 ด้วยความสามารถสูงกว่าเดิม 2 เท่า ➡️ ระบบสามารถจำลองได้ถึง 48 พันล้านเกต และวิเคราะห์พลังงานได้ในระดับ cycle ➡️ DPA (Dynamic Power Analysis) ของ Cadence เริ่มใช้ตั้งแต่ปี 2016 และกลายเป็นเครื่องมือหลักในยุค AI ➡️ Rubin ถูกออกแบบมาเพื่อแข่งกับ AMD MI450 ซึ่งเป็น GPU ระดับสูงในกลุ่ม AI ➡️ การใช้ฮาร์ดแวร์จากคู่แข่งอย่าง AMD สะท้อนถึงความร่วมมือข้ามแบรนด์ในอุตสาหกรรม ➡️ บทเรียนจาก Rubin จะถูกนำไปใช้กับผลิตภัณฑ์ consumer ในอนาคต https://www.techradar.com/pro/heres-how-nvidia-and-amd-hardware-are-being-used-in-surprising-ways-to-build-nvidias-fastest-gpu-ever
    WWW.TECHRADAR.COM
    How Cadence, along with Nvidia and AMD hardware, is shaping the creation of Nvidia's fastest GPU ever
    Cadence's power modelling tool can address bottlenecks early in a chip's design
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 107 มุมมอง 0 รีวิว
  • เมื่อแฟลชเมมโมรีกลายเป็นหน่วยความจำใกล้ GPU – ก้าวใหม่ของ Kioxia สู่ยุค AI

    ลองจินตนาการว่า SSD ที่คุณรู้จักไม่ใช่แค่ที่เก็บข้อมูลอีกต่อไป แต่กลายเป็นหน่วยความจำที่อยู่ใกล้ GPU มากพอที่จะช่วยประมวลผลโมเดล AI ขนาดมหึมาได้แบบทันทีทันใด นั่นคือสิ่งที่ Kioxia กำลังทำอยู่กับโมดูลต้นแบบ High Bandwidth Flash (HBF) ขนาด 5TB ที่มีแบนด์วิดธ์สูงถึง 64 GB/s

    ต่างจาก HBM (High Bandwidth Memory) ที่ใช้ DRAM เป็นหลัก HBF ใช้ NAND flash ซึ่งมีความจุมากกว่า 8–16 เท่า และยังคงข้อมูลได้ถาวร ทำให้เหมาะกับงาน AI ที่ต้องเข้าถึงข้อมูลขนาดใหญ่แบบต่อเนื่อง โดยใช้พลังงานน้อยลง

    โมดูลนี้เชื่อมต่อผ่าน PCIe 6.0 ซึ่งมีแบนด์วิดธ์รวมถึง 128 GB/s แบบ bidirectional โดยใช้เทคนิค PAM4 เพื่อเพิ่มความเร็วการส่งข้อมูล และลดปัญหาการรบกวนสัญญาณด้วยการจัดวาง controller แบบ daisy-chain ข้าง NAND โดยตรง

    แม้จะมีข้อจำกัดเรื่อง latency เพราะ NAND ยังช้ากว่า DRAM หลายเท่า แต่ Kioxia ใช้เทคนิค prefetching และ caching เพื่อให้การเข้าถึงข้อมูลต่อเนื่องเร็วขึ้นพอสำหรับงาน AI อย่างการวิเคราะห์กราฟขนาดใหญ่หรือ checkpoint โมเดล

    ที่น่าสนใจคือ โมดูลนี้ใช้พลังงานต่ำกว่า 40W ซึ่งมีประสิทธิภาพต่อวัตต์สูงกว่าระบบ SSD แบบเดิมมาก และสามารถขยายระบบได้แบบ linear โดยไม่กินแบนด์วิดธ์เพิ่ม ทำให้สามารถสร้างระบบที่มี 80TB และแบนด์วิดธ์รวมกว่า 1TB/s ได้ในอนาคต

    นี่ไม่ใช่แค่การทดลอง แต่เป็นส่วนหนึ่งของโครงการวิจัยระดับชาติของญี่ปุ่น (NEDO) เพื่อรองรับยุค post-5G/6G และการประมวลผล AI ที่ขยายตัวอย่างรวดเร็วใน MEC (Mobile Edge Computing)

    สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ
    Kioxia เปิดตัวโมดูลแฟลช HBF ขนาด 5TB ความเร็ว 64 GB/s
    ใช้ NAND flash แทน DRAM เพื่อเพิ่มความจุ 8–16 เท่า
    เชื่อมต่อผ่าน PCIe 6.0 พร้อม PAM4 signaling ความเร็ว 128 Gbps ต่อ link
    ใช้ controller แบบ daisy-chain ลดปัญหาคอขวดและสัญญาณรบกวน
    latency สูงกว่า DRAM แต่แก้ด้วย prefetching และ caching
    ใช้พลังงานต่ำกว่า 40W ต่อโมดูล มีประสิทธิภาพต่อวัตต์สูง
    ขยายระบบได้แบบ linear โดยไม่กินแบนด์วิดธ์เพิ่ม
    รองรับการใช้งานใน MEC, AI checkpoint, Big Data และ IoT
    เป็นส่วนหนึ่งของโครงการวิจัย NEDO เพื่อรองรับ post-5G/6G
    โมดูลยังอยู่ในขั้นต้นแบบ แต่มี roadmap สำหรับการใช้งานจริงในอนาคต

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    PCIe 6.0 มีแบนด์วิดธ์รวม 128 GB/s bidirectional บน x16 lanes
    PAM4 เพิ่มความเร็วต่อสัญญาณแต่ไวต่อ noise ต้องใช้ error correction
    HBM2E มี throughput ต่อ stack ประมาณ 1024 GB/s แต่ใช้ DRAM
    MEC servers ช่วยลด latency โดยประมวลผลใกล้ผู้ใช้มากขึ้น
    Kioxia มีแผนขยายโรงงานในญี่ปุ่นเพื่อรองรับความต้องการ flash ที่เพิ่มขึ้น
    โมดูลนี้อาจกลายเป็น “near-memory” ที่อยู่ใกล้ GPU มากกว่าที่เคย

    https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/kioxias-new-5tb-64-gb-s-flash-module-puts-nand-toward-the-memory-bus-for-ai-gpus-hbf-prototype-adopts-familiar-ssd-form-factor
    🎙️ เมื่อแฟลชเมมโมรีกลายเป็นหน่วยความจำใกล้ GPU – ก้าวใหม่ของ Kioxia สู่ยุค AI ลองจินตนาการว่า SSD ที่คุณรู้จักไม่ใช่แค่ที่เก็บข้อมูลอีกต่อไป แต่กลายเป็นหน่วยความจำที่อยู่ใกล้ GPU มากพอที่จะช่วยประมวลผลโมเดล AI ขนาดมหึมาได้แบบทันทีทันใด นั่นคือสิ่งที่ Kioxia กำลังทำอยู่กับโมดูลต้นแบบ High Bandwidth Flash (HBF) ขนาด 5TB ที่มีแบนด์วิดธ์สูงถึง 64 GB/s ต่างจาก HBM (High Bandwidth Memory) ที่ใช้ DRAM เป็นหลัก HBF ใช้ NAND flash ซึ่งมีความจุมากกว่า 8–16 เท่า และยังคงข้อมูลได้ถาวร ทำให้เหมาะกับงาน AI ที่ต้องเข้าถึงข้อมูลขนาดใหญ่แบบต่อเนื่อง โดยใช้พลังงานน้อยลง โมดูลนี้เชื่อมต่อผ่าน PCIe 6.0 ซึ่งมีแบนด์วิดธ์รวมถึง 128 GB/s แบบ bidirectional โดยใช้เทคนิค PAM4 เพื่อเพิ่มความเร็วการส่งข้อมูล และลดปัญหาการรบกวนสัญญาณด้วยการจัดวาง controller แบบ daisy-chain ข้าง NAND โดยตรง แม้จะมีข้อจำกัดเรื่อง latency เพราะ NAND ยังช้ากว่า DRAM หลายเท่า แต่ Kioxia ใช้เทคนิค prefetching และ caching เพื่อให้การเข้าถึงข้อมูลต่อเนื่องเร็วขึ้นพอสำหรับงาน AI อย่างการวิเคราะห์กราฟขนาดใหญ่หรือ checkpoint โมเดล ที่น่าสนใจคือ โมดูลนี้ใช้พลังงานต่ำกว่า 40W ซึ่งมีประสิทธิภาพต่อวัตต์สูงกว่าระบบ SSD แบบเดิมมาก และสามารถขยายระบบได้แบบ linear โดยไม่กินแบนด์วิดธ์เพิ่ม ทำให้สามารถสร้างระบบที่มี 80TB และแบนด์วิดธ์รวมกว่า 1TB/s ได้ในอนาคต นี่ไม่ใช่แค่การทดลอง แต่เป็นส่วนหนึ่งของโครงการวิจัยระดับชาติของญี่ปุ่น (NEDO) เพื่อรองรับยุค post-5G/6G และการประมวลผล AI ที่ขยายตัวอย่างรวดเร็วใน MEC (Mobile Edge Computing) 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ Kioxia เปิดตัวโมดูลแฟลช HBF ขนาด 5TB ความเร็ว 64 GB/s ➡️ ใช้ NAND flash แทน DRAM เพื่อเพิ่มความจุ 8–16 เท่า ➡️ เชื่อมต่อผ่าน PCIe 6.0 พร้อม PAM4 signaling ความเร็ว 128 Gbps ต่อ link ➡️ ใช้ controller แบบ daisy-chain ลดปัญหาคอขวดและสัญญาณรบกวน ➡️ latency สูงกว่า DRAM แต่แก้ด้วย prefetching และ caching ➡️ ใช้พลังงานต่ำกว่า 40W ต่อโมดูล มีประสิทธิภาพต่อวัตต์สูง ➡️ ขยายระบบได้แบบ linear โดยไม่กินแบนด์วิดธ์เพิ่ม ➡️ รองรับการใช้งานใน MEC, AI checkpoint, Big Data และ IoT ➡️ เป็นส่วนหนึ่งของโครงการวิจัย NEDO เพื่อรองรับ post-5G/6G ➡️ โมดูลยังอยู่ในขั้นต้นแบบ แต่มี roadmap สำหรับการใช้งานจริงในอนาคต ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ PCIe 6.0 มีแบนด์วิดธ์รวม 128 GB/s bidirectional บน x16 lanes ➡️ PAM4 เพิ่มความเร็วต่อสัญญาณแต่ไวต่อ noise ต้องใช้ error correction ➡️ HBM2E มี throughput ต่อ stack ประมาณ 1024 GB/s แต่ใช้ DRAM ➡️ MEC servers ช่วยลด latency โดยประมวลผลใกล้ผู้ใช้มากขึ้น ➡️ Kioxia มีแผนขยายโรงงานในญี่ปุ่นเพื่อรองรับความต้องการ flash ที่เพิ่มขึ้น ➡️ โมดูลนี้อาจกลายเป็น “near-memory” ที่อยู่ใกล้ GPU มากกว่าที่เคย https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/kioxias-new-5tb-64-gb-s-flash-module-puts-nand-toward-the-memory-bus-for-ai-gpus-hbf-prototype-adopts-familiar-ssd-form-factor
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 83 มุมมอง 0 รีวิว
  • Burner Phone 101 – เมื่อการปกป้องตัวตนเริ่มต้นจากการตั้งคำถาม

    ในโลกที่ทุกการเคลื่อนไหวของเราถูกติดตามผ่านโทรศัพท์มือถือ Rebecca Williams จัดเวิร์กช็อป “Burner Phone 101” เพื่อให้ผู้คนเข้าใจว่า “การไม่ใช้โทรศัพท์” หรือ “ใช้โทรศัพท์แบบไม่ผูกตัวตน” อาจเป็นทางเลือกที่ปลอดภัยกว่าในบางสถานการณ์

    เธอเริ่มต้นด้วยการตั้ง “เป้าหมายลับ” ของเวิร์กช็อป เช่น การเข้าใจขีดจำกัดของ burner phone และการเชื่อมโยงกับแนวทางปกป้องความเป็นส่วนตัวในชีวิตประจำวัน โดยเน้นว่า “การไม่แชร์ข้อมูลส่วนตัว” และ “ไม่ใช้เทคโนโลยีเพื่อทำร้ายผู้อื่น” คือหลักสำคัญ

    จากนั้นผู้เข้าร่วมได้เรียนรู้การวิเคราะห์ความเสี่ยงผ่านคำถาม 3 ข้อ: คุณกำลังปกป้องอะไร? จากใคร? และถ้าล้มเหลวจะเกิดอะไรขึ้น? ซึ่งช่วยให้การเลือกใช้ burner phone หรือเทคนิคอื่น ๆ มีเป้าหมายชัดเจน

    ในส่วนของสมาร์ตโฟน Rebecca อธิบายว่าอุปกรณ์เหล่านี้มีตัวระบุหลายชั้น เช่น IMSI และ IMEI ที่ทำให้การไม่เปิดเผยตัวตนแทบเป็นไปไม่ได้ และยังเก็บข้อมูล 4 หมวดหลัก ได้แก่ ตัวตน, ตำแหน่ง, การสื่อสาร, และเนื้อหา ซึ่งสามารถถูกเข้าถึงได้ผ่าน spyware, forensic tools หรือแม้แต่คำสั่งศาล

    เธอแนะนำเทคนิคป้องกัน เช่น ใช้ PIN แทน biometrics, ปิด cloud backup, ใช้ Signal, ปิดวิทยุ (GPS/Wi-Fi/Bluetooth), และใช้ระบบปฏิบัติการที่เน้นความปลอดภัย เช่น GrapheneOS หรือ Lockdown Mode บน iOS

    เมื่อพูดถึง burner phone เธอแบ่งออกเป็น 4 ประเภท: โทรศัพท์เติมเงิน, การหมุน SIM, dumb phones, และการใช้ VoIP/VPN เพื่อหลอก metadata โดยเน้นว่า “ไม่มีวิธีใดที่นิรนาม 100%” แต่ทุกวิธีมีประโยชน์หากใช้ให้เหมาะกับสถานการณ์

    สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ
    เวิร์กช็อป Burner Phone 101 จัดขึ้นที่ Brooklyn Public Library โดย Rebecca Williams
    เป้าหมายคือเรียนรู้การใช้ burner phone และแนวทางปกป้องความเป็นส่วนตัว
    ใช้การวิเคราะห์ความเสี่ยงผ่านคำถาม 3 ข้อ เพื่อเลือกวิธีป้องกันที่เหมาะสม
    สมาร์ตโฟนมีตัวระบุ IMSI และ IMEI ที่ทำให้การไม่เปิดเผยตัวตนเป็นเรื่องยาก
    ข้อมูลที่เก็บในโทรศัพท์แบ่งเป็น 4 หมวด: ตัวตน, ตำแหน่ง, การสื่อสาร, และเนื้อหา
    แนะนำเทคนิคป้องกัน เช่น ใช้ PIN, ปิด cloud backup, ใช้ Signal, ปิดวิทยุ
    สำหรับ Android: ใช้ GrapheneOS, F-Droid, ปิด Google Location History
    สำหรับ iPhone: ใช้ Lockdown Mode, ปิด Siri, ล้างข้อมูลหลังใส่รหัสผิด 10 ครั้ง
    Burner phone แบ่งเป็น 4 ประเภท: เติมเงิน, หมุน SIM, dumb phone, VoIP/VPN
    การตั้งค่า burner phone ควรซื้อด้วยเงินสด, ไม่ใช้บัญชีส่วนตัว, และหมุน SIM
    “ไม่มีโทรศัพท์เลย” อาจเป็นทางเลือกที่ดีที่สุดในบางสถานการณ์

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    IMSI คือรหัสผู้ใช้ที่ผูกกับ SIM ส่วน IMEI คือรหัสเครื่องที่ติดตัวอุปกรณ์
    forensic tools เช่น Cellebrite และ GrayKey สามารถดึงข้อมูลจากโทรศัพท์ได้แม้ถูกล็อก
    Faraday bag สามารถบล็อกสัญญาณชั่วคราว แต่ไม่ป้องกันเมื่อเปิดใช้งาน
    การใช้ VoIP เช่น Google Voice หรือ MySudo ช่วยลดการเปิดเผยเบอร์จริง
    GrapheneOS เป็นระบบปฏิบัติการที่เน้นความปลอดภัยและไม่ผูกกับ Google
    Lockdown Mode บน iOS 16+ ปิดฟีเจอร์ที่เสี่ยงต่อการถูกโจมตีจาก spyware

    https://rebeccawilliams.info/burner-phone-101/
    🎙️ Burner Phone 101 – เมื่อการปกป้องตัวตนเริ่มต้นจากการตั้งคำถาม ในโลกที่ทุกการเคลื่อนไหวของเราถูกติดตามผ่านโทรศัพท์มือถือ Rebecca Williams จัดเวิร์กช็อป “Burner Phone 101” เพื่อให้ผู้คนเข้าใจว่า “การไม่ใช้โทรศัพท์” หรือ “ใช้โทรศัพท์แบบไม่ผูกตัวตน” อาจเป็นทางเลือกที่ปลอดภัยกว่าในบางสถานการณ์ เธอเริ่มต้นด้วยการตั้ง “เป้าหมายลับ” ของเวิร์กช็อป เช่น การเข้าใจขีดจำกัดของ burner phone และการเชื่อมโยงกับแนวทางปกป้องความเป็นส่วนตัวในชีวิตประจำวัน โดยเน้นว่า “การไม่แชร์ข้อมูลส่วนตัว” และ “ไม่ใช้เทคโนโลยีเพื่อทำร้ายผู้อื่น” คือหลักสำคัญ จากนั้นผู้เข้าร่วมได้เรียนรู้การวิเคราะห์ความเสี่ยงผ่านคำถาม 3 ข้อ: คุณกำลังปกป้องอะไร? จากใคร? และถ้าล้มเหลวจะเกิดอะไรขึ้น? ซึ่งช่วยให้การเลือกใช้ burner phone หรือเทคนิคอื่น ๆ มีเป้าหมายชัดเจน ในส่วนของสมาร์ตโฟน Rebecca อธิบายว่าอุปกรณ์เหล่านี้มีตัวระบุหลายชั้น เช่น IMSI และ IMEI ที่ทำให้การไม่เปิดเผยตัวตนแทบเป็นไปไม่ได้ และยังเก็บข้อมูล 4 หมวดหลัก ได้แก่ ตัวตน, ตำแหน่ง, การสื่อสาร, และเนื้อหา ซึ่งสามารถถูกเข้าถึงได้ผ่าน spyware, forensic tools หรือแม้แต่คำสั่งศาล เธอแนะนำเทคนิคป้องกัน เช่น ใช้ PIN แทน biometrics, ปิด cloud backup, ใช้ Signal, ปิดวิทยุ (GPS/Wi-Fi/Bluetooth), และใช้ระบบปฏิบัติการที่เน้นความปลอดภัย เช่น GrapheneOS หรือ Lockdown Mode บน iOS เมื่อพูดถึง burner phone เธอแบ่งออกเป็น 4 ประเภท: โทรศัพท์เติมเงิน, การหมุน SIM, dumb phones, และการใช้ VoIP/VPN เพื่อหลอก metadata โดยเน้นว่า “ไม่มีวิธีใดที่นิรนาม 100%” แต่ทุกวิธีมีประโยชน์หากใช้ให้เหมาะกับสถานการณ์ 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ เวิร์กช็อป Burner Phone 101 จัดขึ้นที่ Brooklyn Public Library โดย Rebecca Williams ➡️ เป้าหมายคือเรียนรู้การใช้ burner phone และแนวทางปกป้องความเป็นส่วนตัว ➡️ ใช้การวิเคราะห์ความเสี่ยงผ่านคำถาม 3 ข้อ เพื่อเลือกวิธีป้องกันที่เหมาะสม ➡️ สมาร์ตโฟนมีตัวระบุ IMSI และ IMEI ที่ทำให้การไม่เปิดเผยตัวตนเป็นเรื่องยาก ➡️ ข้อมูลที่เก็บในโทรศัพท์แบ่งเป็น 4 หมวด: ตัวตน, ตำแหน่ง, การสื่อสาร, และเนื้อหา ➡️ แนะนำเทคนิคป้องกัน เช่น ใช้ PIN, ปิด cloud backup, ใช้ Signal, ปิดวิทยุ ➡️ สำหรับ Android: ใช้ GrapheneOS, F-Droid, ปิด Google Location History ➡️ สำหรับ iPhone: ใช้ Lockdown Mode, ปิด Siri, ล้างข้อมูลหลังใส่รหัสผิด 10 ครั้ง ➡️ Burner phone แบ่งเป็น 4 ประเภท: เติมเงิน, หมุน SIM, dumb phone, VoIP/VPN ➡️ การตั้งค่า burner phone ควรซื้อด้วยเงินสด, ไม่ใช้บัญชีส่วนตัว, และหมุน SIM ➡️ “ไม่มีโทรศัพท์เลย” อาจเป็นทางเลือกที่ดีที่สุดในบางสถานการณ์ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ IMSI คือรหัสผู้ใช้ที่ผูกกับ SIM ส่วน IMEI คือรหัสเครื่องที่ติดตัวอุปกรณ์ ➡️ forensic tools เช่น Cellebrite และ GrayKey สามารถดึงข้อมูลจากโทรศัพท์ได้แม้ถูกล็อก ➡️ Faraday bag สามารถบล็อกสัญญาณชั่วคราว แต่ไม่ป้องกันเมื่อเปิดใช้งาน ➡️ การใช้ VoIP เช่น Google Voice หรือ MySudo ช่วยลดการเปิดเผยเบอร์จริง ➡️ GrapheneOS เป็นระบบปฏิบัติการที่เน้นความปลอดภัยและไม่ผูกกับ Google ➡️ Lockdown Mode บน iOS 16+ ปิดฟีเจอร์ที่เสี่ยงต่อการถูกโจมตีจาก spyware https://rebeccawilliams.info/burner-phone-101/
    REBECCAWILLIAMS.INFO
    Burner Phone 101
    Hosted by the Brooklyn Public Library, this Burner Phone 101 workshop introduced participants to phone-related risk modeling, privacy-protective smartphone practices, the full spectrum of burner phone options, and when to leave phones behind entirely.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 92 มุมมอง 0 รีวิว
  • Claude Code – เมื่อความเรียบง่ายคือเวทมนตร์ของ AI Agent

    ลองจินตนาการว่าคุณมีผู้ช่วยเขียนโค้ดที่ไม่เพียงแค่ “ฉลาด” แต่ยัง “รู้จักตัวเอง” และ “ไม่วุ่นวาย” นั่นคือความรู้สึกเมื่อใช้ Claude Code – agent ที่ถูกออกแบบมาให้ทำงานร่วมกับ LLM ได้อย่างกลมกลืน โดยไม่ต้องพึ่งพาความซับซ้อนแบบ multi-agent หรือ RAG search ที่มักทำให้ระบบเปราะบาง

    Claude Code ใช้หลักการ “Keep Things Simple, Dummy” โดยมีแค่ loop เดียวในการควบคุมการทำงานทั้งหมด และหากต้องแบ่งงานย่อย ก็จะสร้าง sub-agent ที่ไม่สามารถแตกตัวต่อได้อีก เพื่อรักษาความเข้าใจและความสามารถในการ debug

    สิ่งที่ทำให้ Claude Code โดดเด่นคือการใช้โมเดลขนาดเล็กอย่าง claude-3-5-haiku สำหรับงาน routine เช่น อ่านไฟล์, สรุป git history, หรือแม้แต่การติด label ให้กับแต่ละ keystroke ซึ่งช่วยลดต้นทุนได้ถึง 70–80% เมื่อเทียบกับโมเดลใหญ่

    Claude Code ยังใช้ prompt ที่ยาวและละเอียดมาก โดยมี system prompt ~2,800 tokens, tools ~9,400 tokens และ context file (claude.md) ~1,000–2,000 tokens ที่ส่งไปกับทุกคำสั่ง เพื่อให้ agent เข้าใจบริบทของผู้ใช้อย่างลึกซึ้ง

    นอกจากนี้ยังมีการใช้ XML tags และ Markdown เพื่อจัดโครงสร้าง prompt อย่างชัดเจน เช่น <good-example>, <bad-example>, และ <system-reminder> เพื่อช่วยให้ LLM ตัดสินใจได้แม่นยำขึ้น

    สุดท้าย Claude Code ยังมีระบบ todo list ที่ LLM จัดการเอง ช่วยให้ agent ไม่หลงทางในงานที่ซับซ้อน และสามารถปรับเปลี่ยนแผนได้ตามสถานการณ์

    สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ
    Claude Code ใช้ control loop เดียว พร้อม sub-agent ที่จำกัดการแตกตัว
    ใช้โมเดลขนาดเล็ก claude-3-5-haiku สำหรับงาน routine เพื่อลดต้นทุน
    system prompt ~2,800 tokens, tools ~9,400 tokens, context file ~1,000–2,000 tokens
    ใช้ claude.md เพื่อเก็บ preferences และข้อจำกัดของผู้ใช้
    ใช้ XML tags เช่น <system-reminder>, <good-example>, <bad-example> เพื่อช่วยตัดสินใจ
    ใช้ Markdown เพื่อจัดโครงสร้าง prompt อย่างชัดเจน
    มีระบบ todo list ที่ LLM จัดการเอง ช่วยให้ agent ไม่หลงทาง
    ปรับ tone และ style ของ agent ผ่าน prompt เช่น ห้ามใช้ emoji เว้นแต่ผู้ใช้ขอ
    ใช้ heuristics และตัวอย่างเพื่อช่วยให้ LLM ตัดสินใจได้แม่นยำ
    Claude Code ถูกนำไปใช้ใน MinusX และมีผลลัพธ์ที่ดีในการพัฒนา agent

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    GitHub มีคลัง Claude Code subagents สำหรับงานเฉพาะทาง เช่น DevOps, full-stack, data science
    การใช้โมเดลเล็กช่วยลด latency และต้นทุนในระบบ production
    การใช้ context file เช่น claude.md หรือ minusx.md กลายเป็นมาตรฐานใหม่ของ agent
    การหลีกเลี่ยง RAG ช่วยลดความซับซ้อนและจุดล้มเหลวในระบบ
    การออกแบบ agent แบบ single-loop ช่วยให้ debug ง่ายและเสถียรกว่า multi-agent

    https://minusx.ai/blog/decoding-claude-code/
    🎙️ Claude Code – เมื่อความเรียบง่ายคือเวทมนตร์ของ AI Agent ลองจินตนาการว่าคุณมีผู้ช่วยเขียนโค้ดที่ไม่เพียงแค่ “ฉลาด” แต่ยัง “รู้จักตัวเอง” และ “ไม่วุ่นวาย” นั่นคือความรู้สึกเมื่อใช้ Claude Code – agent ที่ถูกออกแบบมาให้ทำงานร่วมกับ LLM ได้อย่างกลมกลืน โดยไม่ต้องพึ่งพาความซับซ้อนแบบ multi-agent หรือ RAG search ที่มักทำให้ระบบเปราะบาง Claude Code ใช้หลักการ “Keep Things Simple, Dummy” โดยมีแค่ loop เดียวในการควบคุมการทำงานทั้งหมด และหากต้องแบ่งงานย่อย ก็จะสร้าง sub-agent ที่ไม่สามารถแตกตัวต่อได้อีก เพื่อรักษาความเข้าใจและความสามารถในการ debug สิ่งที่ทำให้ Claude Code โดดเด่นคือการใช้โมเดลขนาดเล็กอย่าง claude-3-5-haiku สำหรับงาน routine เช่น อ่านไฟล์, สรุป git history, หรือแม้แต่การติด label ให้กับแต่ละ keystroke ซึ่งช่วยลดต้นทุนได้ถึง 70–80% เมื่อเทียบกับโมเดลใหญ่ Claude Code ยังใช้ prompt ที่ยาวและละเอียดมาก โดยมี system prompt ~2,800 tokens, tools ~9,400 tokens และ context file (claude.md) ~1,000–2,000 tokens ที่ส่งไปกับทุกคำสั่ง เพื่อให้ agent เข้าใจบริบทของผู้ใช้อย่างลึกซึ้ง นอกจากนี้ยังมีการใช้ XML tags และ Markdown เพื่อจัดโครงสร้าง prompt อย่างชัดเจน เช่น <good-example>, <bad-example>, และ <system-reminder> เพื่อช่วยให้ LLM ตัดสินใจได้แม่นยำขึ้น สุดท้าย Claude Code ยังมีระบบ todo list ที่ LLM จัดการเอง ช่วยให้ agent ไม่หลงทางในงานที่ซับซ้อน และสามารถปรับเปลี่ยนแผนได้ตามสถานการณ์ 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ Claude Code ใช้ control loop เดียว พร้อม sub-agent ที่จำกัดการแตกตัว ➡️ ใช้โมเดลขนาดเล็ก claude-3-5-haiku สำหรับงาน routine เพื่อลดต้นทุน ➡️ system prompt ~2,800 tokens, tools ~9,400 tokens, context file ~1,000–2,000 tokens ➡️ ใช้ claude.md เพื่อเก็บ preferences และข้อจำกัดของผู้ใช้ ➡️ ใช้ XML tags เช่น <system-reminder>, <good-example>, <bad-example> เพื่อช่วยตัดสินใจ ➡️ ใช้ Markdown เพื่อจัดโครงสร้าง prompt อย่างชัดเจน ➡️ มีระบบ todo list ที่ LLM จัดการเอง ช่วยให้ agent ไม่หลงทาง ➡️ ปรับ tone และ style ของ agent ผ่าน prompt เช่น ห้ามใช้ emoji เว้นแต่ผู้ใช้ขอ ➡️ ใช้ heuristics และตัวอย่างเพื่อช่วยให้ LLM ตัดสินใจได้แม่นยำ ➡️ Claude Code ถูกนำไปใช้ใน MinusX และมีผลลัพธ์ที่ดีในการพัฒนา agent ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ GitHub มีคลัง Claude Code subagents สำหรับงานเฉพาะทาง เช่น DevOps, full-stack, data science ➡️ การใช้โมเดลเล็กช่วยลด latency และต้นทุนในระบบ production ➡️ การใช้ context file เช่น claude.md หรือ minusx.md กลายเป็นมาตรฐานใหม่ของ agent ➡️ การหลีกเลี่ยง RAG ช่วยลดความซับซ้อนและจุดล้มเหลวในระบบ ➡️ การออกแบบ agent แบบ single-loop ช่วยให้ debug ง่ายและเสถียรกว่า multi-agent https://minusx.ai/blog/decoding-claude-code/
    MINUSX.AI
    What makes Claude Code so damn good (and how to recreate that magic in your agent)!?
    Claude Code is the most delightful AI agent/workflow I have used so far. Not only does it make targeted edits or vibe coding throwaway tools less annoying, ...
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 99 มุมมอง 0 รีวิว
  • เมื่อ “ฟรี” ไม่ใช่คำตอบ – และการย้ายออกจาก Gmail กลายเป็นการปลดปล่อย

    Giulio Magnifico ใช้ Gmail มาตั้งแต่ปี 2007 แต่ในปี 2025 เขาตัดสินใจย้ายออกจากบริการฟรีที่ “จ่ายด้วยข้อมูลส่วนตัว” ไปใช้ Mailbox.org ที่เน้นความเป็นส่วนตัวมากกว่า แม้จะต้องจ่ายเงินเดือนละ €2.50 แต่เขาบอกว่า “คุ้มกว่าการให้ Google รู้ทุกอย่างเกี่ยวกับชีวิตเรา”

    เหตุผลหลักคือ Gmail ส่งข้อมูลแบบ plain text ซึ่ง Google สามารถเก็บไว้ได้ทั้งหมด และหน่วยงานรัฐบาลสหรัฐฯ ก็สามารถร้องขอข้อมูลได้ แม้ผู้ใช้นั้นจะเป็นพลเมืองยุโรปก็ตาม

    Giulio ใช้อีเมลแบบเรียบง่าย ไม่สนใจฟีเจอร์เสริมอย่างปฏิทินหรือโน้ต เขาจึงเลือก Mailbox.org แทน ProtonMail หรือ Tutanota ซึ่งแม้จะมีการเข้ารหัสแบบ end-to-end แต่บังคับให้ใช้แอปของตัวเอง ซึ่งไม่เข้ากับ Apple Mail ที่เขาชื่นชอบ

    Mailbox.org รองรับ PGP และสามารถใช้ร่วมกับ Apple Mail ได้อย่างราบรื่น มีพื้นที่เก็บอีเมล 10GB และคลาวด์อีก 5GB โดยสามารถขยายได้ตามต้องการ

    เขาย้ายอีเมลกว่า 26,000 ฉบับจาก Gmail ไปยัง Mailbox.org ด้วยเครื่องมือ imapsync ผ่าน Docker โดยใช้สคริปต์เฉพาะที่เขียนเอง ใช้เวลา 3 ชั่วโมงเต็ม และไม่มีอีเมลหายแม้แต่ฉบับเดียว

    หลังจากย้ายเสร็จ เขาตั้งระบบ forward จาก Gmail ไปยัง Mailbox.org และใช้ระบบ flag เพื่อแยกอีเมลที่ยังส่งมาจาก Gmail เพื่อค่อย ๆ เปลี่ยนแอดเดรสในบริการต่าง ๆ

    สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ
    Giulio Magnifico ย้ายจาก Gmail ไปใช้ Mailbox.org เพื่อความเป็นส่วนตัว
    เหตุผลหลักคือการไม่ต้องการให้ Google เก็บข้อมูลอีเมลทั้งหมด
    Gmail ส่งข้อมูลแบบ plain text และอยู่ภายใต้กฎหมายสหรัฐฯ แม้ผู้ใช้จะเป็นพลเมือง EU
    Mailbox.org รองรับ PGP และใช้งานร่วมกับ Apple Mail ได้
    มีแผนเริ่มต้นที่ €2.50/เดือน พร้อมพื้นที่เก็บอีเมล 10GB และคลาวด์ 5GB
    สามารถขยายพื้นที่ได้ที่ €0.20/GB
    ใช้ imapsync ผ่าน Docker เพื่อย้ายอีเมลกว่า 26,000 ฉบับจาก Gmail
    ใช้สคริปต์เฉพาะเพื่อหลีกเลี่ยงการซ้ำซ้อนของโฟลเดอร์ All Mail และ Archive
    ตั้งระบบ forward จาก Gmail และใช้ flag เพื่อแยกอีเมลที่ยังส่งมาจาก Gmail
    Mailbox.org ไม่มีระบบต่ออายุอัตโนมัติ ต้องเติมเงินเอง

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    imapsync เป็นเครื่องมือยอดนิยมสำหรับการย้ายอีเมลแบบ IMAP โดยไม่สูญเสีย metadata
    ผู้ใช้ Gmail จำนวนมากเริ่มย้ายออกเพราะความกังวลด้านความเป็นส่วนตัว
    Gmail เคยถูกวิจารณ์เรื่องการใช้ข้อมูลเพื่อโฆษณาและการเข้าถึงของหน่วยงานรัฐ
    Mailbox.org เป็นหนึ่งในผู้ให้บริการที่ได้รับการแนะนำจากกลุ่มผู้สนับสนุนความเป็นส่วนตัว
    การใช้ PGP บนเว็บของ Mailbox.org ช่วยให้ใช้งานบน iOS ได้สะดวกโดยไม่ต้องใช้แอปเสริม

    https://giuliomagnifico.blog/post/2025-08-18-leaving-gmail/
    🎙️ เมื่อ “ฟรี” ไม่ใช่คำตอบ – และการย้ายออกจาก Gmail กลายเป็นการปลดปล่อย Giulio Magnifico ใช้ Gmail มาตั้งแต่ปี 2007 แต่ในปี 2025 เขาตัดสินใจย้ายออกจากบริการฟรีที่ “จ่ายด้วยข้อมูลส่วนตัว” ไปใช้ Mailbox.org ที่เน้นความเป็นส่วนตัวมากกว่า แม้จะต้องจ่ายเงินเดือนละ €2.50 แต่เขาบอกว่า “คุ้มกว่าการให้ Google รู้ทุกอย่างเกี่ยวกับชีวิตเรา” เหตุผลหลักคือ Gmail ส่งข้อมูลแบบ plain text ซึ่ง Google สามารถเก็บไว้ได้ทั้งหมด และหน่วยงานรัฐบาลสหรัฐฯ ก็สามารถร้องขอข้อมูลได้ แม้ผู้ใช้นั้นจะเป็นพลเมืองยุโรปก็ตาม Giulio ใช้อีเมลแบบเรียบง่าย ไม่สนใจฟีเจอร์เสริมอย่างปฏิทินหรือโน้ต เขาจึงเลือก Mailbox.org แทน ProtonMail หรือ Tutanota ซึ่งแม้จะมีการเข้ารหัสแบบ end-to-end แต่บังคับให้ใช้แอปของตัวเอง ซึ่งไม่เข้ากับ Apple Mail ที่เขาชื่นชอบ Mailbox.org รองรับ PGP และสามารถใช้ร่วมกับ Apple Mail ได้อย่างราบรื่น มีพื้นที่เก็บอีเมล 10GB และคลาวด์อีก 5GB โดยสามารถขยายได้ตามต้องการ เขาย้ายอีเมลกว่า 26,000 ฉบับจาก Gmail ไปยัง Mailbox.org ด้วยเครื่องมือ imapsync ผ่าน Docker โดยใช้สคริปต์เฉพาะที่เขียนเอง ใช้เวลา 3 ชั่วโมงเต็ม และไม่มีอีเมลหายแม้แต่ฉบับเดียว หลังจากย้ายเสร็จ เขาตั้งระบบ forward จาก Gmail ไปยัง Mailbox.org และใช้ระบบ flag เพื่อแยกอีเมลที่ยังส่งมาจาก Gmail เพื่อค่อย ๆ เปลี่ยนแอดเดรสในบริการต่าง ๆ 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ Giulio Magnifico ย้ายจาก Gmail ไปใช้ Mailbox.org เพื่อความเป็นส่วนตัว ➡️ เหตุผลหลักคือการไม่ต้องการให้ Google เก็บข้อมูลอีเมลทั้งหมด ➡️ Gmail ส่งข้อมูลแบบ plain text และอยู่ภายใต้กฎหมายสหรัฐฯ แม้ผู้ใช้จะเป็นพลเมือง EU ➡️ Mailbox.org รองรับ PGP และใช้งานร่วมกับ Apple Mail ได้ ➡️ มีแผนเริ่มต้นที่ €2.50/เดือน พร้อมพื้นที่เก็บอีเมล 10GB และคลาวด์ 5GB ➡️ สามารถขยายพื้นที่ได้ที่ €0.20/GB ➡️ ใช้ imapsync ผ่าน Docker เพื่อย้ายอีเมลกว่า 26,000 ฉบับจาก Gmail ➡️ ใช้สคริปต์เฉพาะเพื่อหลีกเลี่ยงการซ้ำซ้อนของโฟลเดอร์ All Mail และ Archive ➡️ ตั้งระบบ forward จาก Gmail และใช้ flag เพื่อแยกอีเมลที่ยังส่งมาจาก Gmail ➡️ Mailbox.org ไม่มีระบบต่ออายุอัตโนมัติ ต้องเติมเงินเอง ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ imapsync เป็นเครื่องมือยอดนิยมสำหรับการย้ายอีเมลแบบ IMAP โดยไม่สูญเสีย metadata ➡️ ผู้ใช้ Gmail จำนวนมากเริ่มย้ายออกเพราะความกังวลด้านความเป็นส่วนตัว ➡️ Gmail เคยถูกวิจารณ์เรื่องการใช้ข้อมูลเพื่อโฆษณาและการเข้าถึงของหน่วยงานรัฐ ➡️ Mailbox.org เป็นหนึ่งในผู้ให้บริการที่ได้รับการแนะนำจากกลุ่มผู้สนับสนุนความเป็นส่วนตัว ➡️ การใช้ PGP บนเว็บของ Mailbox.org ช่วยให้ใช้งานบน iOS ได้สะดวกโดยไม่ต้องใช้แอปเสริม https://giuliomagnifico.blog/post/2025-08-18-leaving-gmail/
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 117 มุมมอง 0 รีวิว
  • เมื่อข้อมูลรั่วไหลไม่ใช่แค่เรื่องเทคนิค แต่เป็นเรื่องเงิน ชื่อเสียง และอนาคตขององค์กร

    ลองจินตนาการว่าองค์กรของคุณถูกเจาะระบบ ข้อมูลลูกค้าไหลออกไปสู่มือแฮกเกอร์ และคุณต้องรับมือกับความเสียหายที่ไม่ใช่แค่ค่าแก้ไขระบบ แต่รวมถึงค่าปรับทางกฎหมาย การสูญเสียลูกค้า และราคาหุ้นที่ร่วงลง

    รายงานล่าสุดจาก IBM และ Ponemon Institute เผยว่า แม้ค่าเฉลี่ยของการรั่วไหลข้อมูลทั่วโลกจะลดลงเหลือ $4.44 ล้านในปี 2025 — ครั้งแรกในรอบ 5 ปี — แต่ในสหรัฐฯ กลับพุ่งขึ้นเป็น $10.22 ล้านต่อเหตุการณ์ เพราะค่าปรับและต้นทุนการตรวจจับที่สูงขึ้น

    ต้นเหตุหลักของการรั่วไหลยังคงเป็น phishing (16%) และการเจาะระบบผ่านซัพพลายเชน (15%) ซึ่งใช้ช่องโหว่จาก API หรือแอปพลิเคชันที่ไม่ได้รับการควบคุมอย่างเหมาะสม โดยเฉพาะในระบบ AI ที่กำลังถูกนำมาใช้โดยไม่มีการกำกับดูแลที่เพียงพอ

    ที่น่าตกใจคือ 97% ขององค์กรที่ถูกโจมตีผ่าน AI ไม่มีระบบควบคุมการเข้าถึง AI และ 63% ยังไม่มีนโยบายกำกับดูแล AI เลยด้วยซ้ำ

    แม้ AI จะช่วยลดเวลาในการตรวจจับและตอบสนองต่อเหตุการณ์ได้มากถึง 80 วัน และลดค่าใช้จ่ายได้เฉลี่ย $2.22 ล้าน แต่หากไม่มีการจัดการ governance ที่ดี ก็อาจกลายเป็นช่องโหว่ใหม่ที่ทำให้ความเสียหายหนักขึ้น

    สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ
    ค่าเฉลี่ยของการรั่วไหลข้อมูลทั่วโลกในปี 2025 อยู่ที่ $4.44 ล้าน ลดลง 9% จากปี 2024
    สหรัฐฯ มีค่าเสียหายสูงสุดที่ $10.22 ล้าน เพิ่มขึ้นจากปีที่แล้ว
    Healthcare เป็นอุตสาหกรรมที่เสียหายมากที่สุด เฉลี่ย $7.42 ล้านต่อเหตุการณ์
    Phishing เป็นสาเหตุหลักของการรั่วไหล (16%) รองลงมาคือการเจาะระบบซัพพลายเชน (15%)
    เวลาเฉลี่ยในการตรวจจับและควบคุมเหตุการณ์ลดลงเหลือ 241 วัน
    การใช้ AI และ automation ช่วยลดค่าใช้จ่ายได้เฉลี่ย $2.22 ล้านต่อเหตุการณ์
    Shadow AI เป็นสาเหตุของการรั่วไหลใน 20% ขององค์กรที่ถูกโจมตี
    97% ขององค์กรที่ถูกโจมตีผ่าน AI ไม่มีระบบควบคุมการเข้าถึง AI
    63% ขององค์กรยังไม่มีนโยบายกำกับดูแล AI หรือกำลังอยู่ระหว่างพัฒนา
    การใช้ DevSecOps และ SIEM เป็นปัจจัยสำคัญที่ช่วยลดค่าใช้จ่ายจากการรั่วไหล

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    การเจาะระบบผ่าน API ที่ไม่ได้รับการตรวจสอบเป็นช่องทางหลักในการโจมตี AI
    Shadow AI มักใช้ API ที่ไม่มีการล็อกอินหรือการตรวจสอบ ทำให้ตรวจจับยาก
    การรั่วไหลผ่าน AI มีผลกระทบต่อข้อมูลส่วนบุคคล (65%) และทรัพย์สินทางปัญญา (40%)
    การโจมตีผ่าน AI มักใช้ phishing และ deepfake เพื่อหลอกลวงผู้ใช้
    การไม่มีระบบ inventory สำหรับ API ทำให้ไม่สามารถตรวจสอบช่องโหว่ได้ทันเวลา

    https://www.csoonline.com/article/567697/what-is-the-cost-of-a-data-breach-3.html
    🎙️ เมื่อข้อมูลรั่วไหลไม่ใช่แค่เรื่องเทคนิค แต่เป็นเรื่องเงิน ชื่อเสียง และอนาคตขององค์กร ลองจินตนาการว่าองค์กรของคุณถูกเจาะระบบ ข้อมูลลูกค้าไหลออกไปสู่มือแฮกเกอร์ และคุณต้องรับมือกับความเสียหายที่ไม่ใช่แค่ค่าแก้ไขระบบ แต่รวมถึงค่าปรับทางกฎหมาย การสูญเสียลูกค้า และราคาหุ้นที่ร่วงลง รายงานล่าสุดจาก IBM และ Ponemon Institute เผยว่า แม้ค่าเฉลี่ยของการรั่วไหลข้อมูลทั่วโลกจะลดลงเหลือ $4.44 ล้านในปี 2025 — ครั้งแรกในรอบ 5 ปี — แต่ในสหรัฐฯ กลับพุ่งขึ้นเป็น $10.22 ล้านต่อเหตุการณ์ เพราะค่าปรับและต้นทุนการตรวจจับที่สูงขึ้น ต้นเหตุหลักของการรั่วไหลยังคงเป็น phishing (16%) และการเจาะระบบผ่านซัพพลายเชน (15%) ซึ่งใช้ช่องโหว่จาก API หรือแอปพลิเคชันที่ไม่ได้รับการควบคุมอย่างเหมาะสม โดยเฉพาะในระบบ AI ที่กำลังถูกนำมาใช้โดยไม่มีการกำกับดูแลที่เพียงพอ ที่น่าตกใจคือ 97% ขององค์กรที่ถูกโจมตีผ่าน AI ไม่มีระบบควบคุมการเข้าถึง AI และ 63% ยังไม่มีนโยบายกำกับดูแล AI เลยด้วยซ้ำ แม้ AI จะช่วยลดเวลาในการตรวจจับและตอบสนองต่อเหตุการณ์ได้มากถึง 80 วัน และลดค่าใช้จ่ายได้เฉลี่ย $2.22 ล้าน แต่หากไม่มีการจัดการ governance ที่ดี ก็อาจกลายเป็นช่องโหว่ใหม่ที่ทำให้ความเสียหายหนักขึ้น 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ ค่าเฉลี่ยของการรั่วไหลข้อมูลทั่วโลกในปี 2025 อยู่ที่ $4.44 ล้าน ลดลง 9% จากปี 2024 ➡️ สหรัฐฯ มีค่าเสียหายสูงสุดที่ $10.22 ล้าน เพิ่มขึ้นจากปีที่แล้ว ➡️ Healthcare เป็นอุตสาหกรรมที่เสียหายมากที่สุด เฉลี่ย $7.42 ล้านต่อเหตุการณ์ ➡️ Phishing เป็นสาเหตุหลักของการรั่วไหล (16%) รองลงมาคือการเจาะระบบซัพพลายเชน (15%) ➡️ เวลาเฉลี่ยในการตรวจจับและควบคุมเหตุการณ์ลดลงเหลือ 241 วัน ➡️ การใช้ AI และ automation ช่วยลดค่าใช้จ่ายได้เฉลี่ย $2.22 ล้านต่อเหตุการณ์ ➡️ Shadow AI เป็นสาเหตุของการรั่วไหลใน 20% ขององค์กรที่ถูกโจมตี ➡️ 97% ขององค์กรที่ถูกโจมตีผ่าน AI ไม่มีระบบควบคุมการเข้าถึง AI ➡️ 63% ขององค์กรยังไม่มีนโยบายกำกับดูแล AI หรือกำลังอยู่ระหว่างพัฒนา ➡️ การใช้ DevSecOps และ SIEM เป็นปัจจัยสำคัญที่ช่วยลดค่าใช้จ่ายจากการรั่วไหล ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ การเจาะระบบผ่าน API ที่ไม่ได้รับการตรวจสอบเป็นช่องทางหลักในการโจมตี AI ➡️ Shadow AI มักใช้ API ที่ไม่มีการล็อกอินหรือการตรวจสอบ ทำให้ตรวจจับยาก ➡️ การรั่วไหลผ่าน AI มีผลกระทบต่อข้อมูลส่วนบุคคล (65%) และทรัพย์สินทางปัญญา (40%) ➡️ การโจมตีผ่าน AI มักใช้ phishing และ deepfake เพื่อหลอกลวงผู้ใช้ ➡️ การไม่มีระบบ inventory สำหรับ API ทำให้ไม่สามารถตรวจสอบช่องโหว่ได้ทันเวลา https://www.csoonline.com/article/567697/what-is-the-cost-of-a-data-breach-3.html
    WWW.CSOONLINE.COM
    What is the cost of a data breach?
    The cost of a data breach is not easy to define, but as organizations increasingly fall victim to attacks and exposures, financial repercussions are becoming clearer.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 153 มุมมอง 0 รีวิว
  • เมื่อภาพธรรมดากลายเป็นช่องโหว่ – และ AI ก็ไม่เห็นภัยที่ซ่อนอยู่ในพิกเซล

    ลองจินตนาการว่าคุณอัปโหลดภาพธรรมดา ๆ ไปยังระบบ AI เพื่อให้ช่วยวิเคราะห์ แต่เบื้องหลังภาพนั้นกลับมีคำสั่งลับที่ถูกซ่อนไว้ และเมื่อภาพถูกปรับขนาดโดยระบบก่อนส่งเข้าโมเดล คำสั่งนั้นก็ถูก “ปลุก” ขึ้นมาโดยที่คุณไม่รู้ตัว

    นี่คือสิ่งที่นักวิจัยจาก Trail of Bits ค้นพบและสาธิตผ่านการโจมตีแบบ image scaling prompt injection ซึ่งสามารถใช้ขโมยข้อมูลผู้ใช้จากระบบ AI ที่ใช้งานจริง เช่น Google Gemini CLI, Vertex AI Studio, Google Assistant และ Genspark โดยอาศัยช่องโหว่จากการปรับขนาดภาพ (downscaling) ที่ทำให้คำสั่งที่ซ่อนอยู่ในภาพถูกเปิดเผยเมื่อ resolution เปลี่ยน

    การโจมตีนี้อาศัยหลักการของ Nyquist–Shannon sampling theorem และการวิเคราะห์พฤติกรรมของอัลกอริธึมปรับขนาดภาพ เช่น bicubic, bilinear และ nearest neighbor ซึ่งแต่ละแบบมีจุดอ่อนต่างกัน นักวิจัยจึงสร้างเครื่องมือชื่อ “Anamorpher” เพื่อออกแบบภาพที่สามารถโจมตีระบบ AI ได้โดยเฉพาะ

    ผลลัพธ์คือการโจมตีที่สามารถสั่งให้ AI ทำงานโดยไม่ต้องมีการยืนยันจากผู้ใช้ เช่น ส่งข้อมูลจาก Google Calendar ไปยังอีเมลของแฮกเกอร์ โดยใช้การตั้งค่า trust=True ใน Gemini CLI ซึ่งเป็นค่าดีฟอลต์ที่เปิดช่องให้โจมตีได้ง่าย

    สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ
    การโจมตีใช้ภาพที่ดูปลอดภัย แต่มีคำสั่งซ่อนอยู่เมื่อถูกปรับขนาด
    ระบบ AI เช่น Gemini CLI, Vertex AI Studio, Google Assistant และ Genspark ถูกโจมตีสำเร็จ
    การโจมตีอาศัยการปรับขนาดภาพที่ทำให้คำสั่งลับถูกเปิดเผย
    ใช้ค่าดีฟอลต์ trust=True ใน Gemini CLI เพื่อข้ามการยืนยันจากผู้ใช้
    คำสั่งในภาพสามารถสั่งให้ AI ส่งข้อมูลผู้ใช้ไปยังแฮกเกอร์ได้
    อัลกอริธึมปรับขนาดภาพที่ถูกใช้ ได้แก่ bicubic, bilinear และ nearest neighbor
    เครื่องมือ “Anamorpher” ถูกพัฒนาเพื่อสร้างภาพโจมตีโดยเฉพาะ
    การโจมตีสามารถใช้กับระบบที่ไม่มีการแสดง preview ของภาพที่ถูกปรับขนาด
    การโจมตีนี้เป็นรูปแบบใหม่ของ multi-modal prompt injection
    นักวิจัยเสนอให้แสดงภาพที่ถูกปรับขนาดให้ผู้ใช้เห็นก่อนส่งเข้าโมเดล

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    การโจมตีแบบนี้คล้ายกับการฝังคำสั่งใน metadata หรือ steganography แต่ใช้การปรับขนาดแทน
    ระบบ AI บนมือถือและ edge devices มีความเสี่ยงสูงเพราะใช้การปรับขนาดภาพบ่อย
    การโจมตีสามารถใช้ร่วมกับเทคนิคอื่น เช่น semantic injection และ polyglot payloads
    การใช้ภาพ checkerboard, Moiré และ concentric circles ช่วยวิเคราะห์อัลกอริธึมปรับขนาด
    การโจมตีแบบนี้อาจขยายไปยังระบบ voice AI และการแปลงภาพแบบ upscaling ในอนาคต


    https://blog.trailofbits.com/2025/08/21/weaponizing-image-scaling-against-production-ai-systems/
    🎙️ เมื่อภาพธรรมดากลายเป็นช่องโหว่ – และ AI ก็ไม่เห็นภัยที่ซ่อนอยู่ในพิกเซล ลองจินตนาการว่าคุณอัปโหลดภาพธรรมดา ๆ ไปยังระบบ AI เพื่อให้ช่วยวิเคราะห์ แต่เบื้องหลังภาพนั้นกลับมีคำสั่งลับที่ถูกซ่อนไว้ และเมื่อภาพถูกปรับขนาดโดยระบบก่อนส่งเข้าโมเดล คำสั่งนั้นก็ถูก “ปลุก” ขึ้นมาโดยที่คุณไม่รู้ตัว นี่คือสิ่งที่นักวิจัยจาก Trail of Bits ค้นพบและสาธิตผ่านการโจมตีแบบ image scaling prompt injection ซึ่งสามารถใช้ขโมยข้อมูลผู้ใช้จากระบบ AI ที่ใช้งานจริง เช่น Google Gemini CLI, Vertex AI Studio, Google Assistant และ Genspark โดยอาศัยช่องโหว่จากการปรับขนาดภาพ (downscaling) ที่ทำให้คำสั่งที่ซ่อนอยู่ในภาพถูกเปิดเผยเมื่อ resolution เปลี่ยน การโจมตีนี้อาศัยหลักการของ Nyquist–Shannon sampling theorem และการวิเคราะห์พฤติกรรมของอัลกอริธึมปรับขนาดภาพ เช่น bicubic, bilinear และ nearest neighbor ซึ่งแต่ละแบบมีจุดอ่อนต่างกัน นักวิจัยจึงสร้างเครื่องมือชื่อ “Anamorpher” เพื่อออกแบบภาพที่สามารถโจมตีระบบ AI ได้โดยเฉพาะ ผลลัพธ์คือการโจมตีที่สามารถสั่งให้ AI ทำงานโดยไม่ต้องมีการยืนยันจากผู้ใช้ เช่น ส่งข้อมูลจาก Google Calendar ไปยังอีเมลของแฮกเกอร์ โดยใช้การตั้งค่า trust=True ใน Gemini CLI ซึ่งเป็นค่าดีฟอลต์ที่เปิดช่องให้โจมตีได้ง่าย 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ การโจมตีใช้ภาพที่ดูปลอดภัย แต่มีคำสั่งซ่อนอยู่เมื่อถูกปรับขนาด ➡️ ระบบ AI เช่น Gemini CLI, Vertex AI Studio, Google Assistant และ Genspark ถูกโจมตีสำเร็จ ➡️ การโจมตีอาศัยการปรับขนาดภาพที่ทำให้คำสั่งลับถูกเปิดเผย ➡️ ใช้ค่าดีฟอลต์ trust=True ใน Gemini CLI เพื่อข้ามการยืนยันจากผู้ใช้ ➡️ คำสั่งในภาพสามารถสั่งให้ AI ส่งข้อมูลผู้ใช้ไปยังแฮกเกอร์ได้ ➡️ อัลกอริธึมปรับขนาดภาพที่ถูกใช้ ได้แก่ bicubic, bilinear และ nearest neighbor ➡️ เครื่องมือ “Anamorpher” ถูกพัฒนาเพื่อสร้างภาพโจมตีโดยเฉพาะ ➡️ การโจมตีสามารถใช้กับระบบที่ไม่มีการแสดง preview ของภาพที่ถูกปรับขนาด ➡️ การโจมตีนี้เป็นรูปแบบใหม่ของ multi-modal prompt injection ➡️ นักวิจัยเสนอให้แสดงภาพที่ถูกปรับขนาดให้ผู้ใช้เห็นก่อนส่งเข้าโมเดล ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ การโจมตีแบบนี้คล้ายกับการฝังคำสั่งใน metadata หรือ steganography แต่ใช้การปรับขนาดแทน ➡️ ระบบ AI บนมือถือและ edge devices มีความเสี่ยงสูงเพราะใช้การปรับขนาดภาพบ่อย ➡️ การโจมตีสามารถใช้ร่วมกับเทคนิคอื่น เช่น semantic injection และ polyglot payloads ➡️ การใช้ภาพ checkerboard, Moiré และ concentric circles ช่วยวิเคราะห์อัลกอริธึมปรับขนาด ➡️ การโจมตีแบบนี้อาจขยายไปยังระบบ voice AI และการแปลงภาพแบบ upscaling ในอนาคต https://blog.trailofbits.com/2025/08/21/weaponizing-image-scaling-against-production-ai-systems/
    BLOG.TRAILOFBITS.COM
    Weaponizing image scaling against production AI systems
    In this blog post, we’ll detail how attackers can exploit image scaling on Gemini CLI, Vertex AI Studio, Gemini’s web and API interfaces, Google Assistant, Genspark, and other production AI systems. We’ll also explain how to mitigate and defend against these attacks, and we’ll introduce Anamorpher, our open-source tool that lets you explore and generate these crafted images.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 138 มุมมอง 0 รีวิว
  • Microsoft ปฏิวัติการโหลดเกมด้วย “Advanced Shader Delivery” – เล่นเร็วขึ้น 10 เท่า ไม่ต้องรอคอมไพล์

    ลองนึกภาพว่าคุณเปิดเกมใหม่บนเครื่อง ROG Xbox Ally หรือ Ally X แล้วเข้าเกมได้แทบจะทันที ไม่ต้องรอโหลดนาน ไม่ต้องเจออาการกระตุกตอนเริ่มเกม นั่นคือสิ่งที่ Microsoft กำลังทำให้เป็นจริงด้วยฟีเจอร์ใหม่ “Advanced Shader Delivery” ที่เปิดตัวผ่าน Xbox PC App

    ปัญหาเดิมของเกม PC คือการคอมไพล์ shader ซึ่งเป็นโค้ดกราฟิกที่ต้องปรับให้เข้ากับ GPU และไดรเวอร์ของแต่ละเครื่อง ทำให้เกิดการโหลดนานและกระตุกระหว่างเล่น โดยเฉพาะในเกมใหม่หรือเมื่ออัปเดตไดรเวอร์

    Microsoft แก้ปัญหานี้ด้วยการสร้างระบบใหม่ที่เรียกว่า State Object Database (SODB) ซึ่งเก็บข้อมูล shader จากเกม แล้วนำไปคอมไพล์บนคลาวด์เป็น Precompiled Shader Database (PSDB) ที่พร้อมใช้งาน เมื่อผู้เล่นดาวน์โหลดเกมผ่าน Xbox PC App ระบบจะตรวจสอบสเปกเครื่องและดาวน์โหลด PSDB ที่ตรงกับอุปกรณ์นั้นทันที

    ผลลัพธ์คือเวลาโหลดเกมลดลงสูงสุดถึง 85% (เช่นในเกม Avowed) และยังช่วยประหยัดแบตเตอรี่ เพราะไม่ต้องใช้พลังงานในการคอมไพล์ shader บนเครื่องเอง

    ฟีเจอร์นี้จะเริ่มใช้กับ ROG Xbox Ally และ Ally X ก่อนในวันที่ 16 ตุลาคม 2025 และจะขยายไปยังอุปกรณ์อื่นในอนาคต โดยไม่ต้องให้ผู้พัฒนาเกมทำอะไรเพิ่มเติมในช่วงแรก แต่ Microsoft มีแผนจะรวมระบบนี้เข้ากับเอนจินเกมโดยตรงในอนาคต

    สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ
    Microsoft เปิดตัวฟีเจอร์ “Advanced Shader Delivery” เพื่อลดเวลาโหลดเกม
    ฟีเจอร์นี้ใช้ระบบคลาวด์ในการคอมไพล์ shader แทนการทำบนอุปกรณ์ผู้เล่น
    ใช้ฐานข้อมูลใหม่ชื่อ State Object Database (SODB) และ Precompiled Shader Database (PSDB)
    Xbox PC App จะตรวจสอบสเปกเครื่องและดาวน์โหลด PSDB ที่เหมาะสม
    ลดเวลาโหลดเกมได้สูงสุดถึง 85% เช่นในเกม Avowed
    ช่วยลดการใช้แบตเตอรี่และพลังงานของ CPU/GPU
    เริ่มใช้งานกับ ROG Xbox Ally และ Ally X วันที่ 16 ตุลาคม 2025
    ไม่ต้องให้ผู้พัฒนาเกมปรับแต่งเพิ่มเติมในช่วงแรก
    Microsoft มีแผนรวมระบบนี้เข้ากับเอนจินเกมในอนาคต
    ฟีเจอร์นี้จะขยายไปยังอุปกรณ์อื่นและ storefronts ผ่าน AgilitySDK

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    ปัญหาคอมไพล์ shader เป็นสาเหตุหลักของการโหลดนานและกระตุกในเกม PC
    Steam Deck มีระบบคล้ายกันใน SteamOS แต่ยังไม่แพร่หลายเท่า
    Microsoft เริ่มใช้ระบบ “Handheld Optimized” เพื่อจัดเรตเกมสำหรับเครื่องพกพา
    การแยก shader compiler ออกจาก driver เป็นนวัตกรรมที่ช่วยลดความซับซ้อน
    ฟีเจอร์นี้อาจเป็นการตอบโต้การแข่งขันจาก Steam Deck ที่ควบคุมฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ได้ดีกว่า

    https://www.tomshardware.com/video-games/pc-gaming/directx-speeds-up-game-loads-up-to-10x-with-new-advanced-shader-compiling-feature-debuts-with-xbox-pc-app-on-rog-xbox-ally-and-ally-x-more-devices-later
    🎙️ Microsoft ปฏิวัติการโหลดเกมด้วย “Advanced Shader Delivery” – เล่นเร็วขึ้น 10 เท่า ไม่ต้องรอคอมไพล์ ลองนึกภาพว่าคุณเปิดเกมใหม่บนเครื่อง ROG Xbox Ally หรือ Ally X แล้วเข้าเกมได้แทบจะทันที ไม่ต้องรอโหลดนาน ไม่ต้องเจออาการกระตุกตอนเริ่มเกม นั่นคือสิ่งที่ Microsoft กำลังทำให้เป็นจริงด้วยฟีเจอร์ใหม่ “Advanced Shader Delivery” ที่เปิดตัวผ่าน Xbox PC App ปัญหาเดิมของเกม PC คือการคอมไพล์ shader ซึ่งเป็นโค้ดกราฟิกที่ต้องปรับให้เข้ากับ GPU และไดรเวอร์ของแต่ละเครื่อง ทำให้เกิดการโหลดนานและกระตุกระหว่างเล่น โดยเฉพาะในเกมใหม่หรือเมื่ออัปเดตไดรเวอร์ Microsoft แก้ปัญหานี้ด้วยการสร้างระบบใหม่ที่เรียกว่า State Object Database (SODB) ซึ่งเก็บข้อมูล shader จากเกม แล้วนำไปคอมไพล์บนคลาวด์เป็น Precompiled Shader Database (PSDB) ที่พร้อมใช้งาน เมื่อผู้เล่นดาวน์โหลดเกมผ่าน Xbox PC App ระบบจะตรวจสอบสเปกเครื่องและดาวน์โหลด PSDB ที่ตรงกับอุปกรณ์นั้นทันที ผลลัพธ์คือเวลาโหลดเกมลดลงสูงสุดถึง 85% (เช่นในเกม Avowed) และยังช่วยประหยัดแบตเตอรี่ เพราะไม่ต้องใช้พลังงานในการคอมไพล์ shader บนเครื่องเอง ฟีเจอร์นี้จะเริ่มใช้กับ ROG Xbox Ally และ Ally X ก่อนในวันที่ 16 ตุลาคม 2025 และจะขยายไปยังอุปกรณ์อื่นในอนาคต โดยไม่ต้องให้ผู้พัฒนาเกมทำอะไรเพิ่มเติมในช่วงแรก แต่ Microsoft มีแผนจะรวมระบบนี้เข้ากับเอนจินเกมโดยตรงในอนาคต 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ Microsoft เปิดตัวฟีเจอร์ “Advanced Shader Delivery” เพื่อลดเวลาโหลดเกม ➡️ ฟีเจอร์นี้ใช้ระบบคลาวด์ในการคอมไพล์ shader แทนการทำบนอุปกรณ์ผู้เล่น ➡️ ใช้ฐานข้อมูลใหม่ชื่อ State Object Database (SODB) และ Precompiled Shader Database (PSDB) ➡️ Xbox PC App จะตรวจสอบสเปกเครื่องและดาวน์โหลด PSDB ที่เหมาะสม ➡️ ลดเวลาโหลดเกมได้สูงสุดถึง 85% เช่นในเกม Avowed ➡️ ช่วยลดการใช้แบตเตอรี่และพลังงานของ CPU/GPU ➡️ เริ่มใช้งานกับ ROG Xbox Ally และ Ally X วันที่ 16 ตุลาคม 2025 ➡️ ไม่ต้องให้ผู้พัฒนาเกมปรับแต่งเพิ่มเติมในช่วงแรก ➡️ Microsoft มีแผนรวมระบบนี้เข้ากับเอนจินเกมในอนาคต ➡️ ฟีเจอร์นี้จะขยายไปยังอุปกรณ์อื่นและ storefronts ผ่าน AgilitySDK ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ ปัญหาคอมไพล์ shader เป็นสาเหตุหลักของการโหลดนานและกระตุกในเกม PC ➡️ Steam Deck มีระบบคล้ายกันใน SteamOS แต่ยังไม่แพร่หลายเท่า ➡️ Microsoft เริ่มใช้ระบบ “Handheld Optimized” เพื่อจัดเรตเกมสำหรับเครื่องพกพา ➡️ การแยก shader compiler ออกจาก driver เป็นนวัตกรรมที่ช่วยลดความซับซ้อน ➡️ ฟีเจอร์นี้อาจเป็นการตอบโต้การแข่งขันจาก Steam Deck ที่ควบคุมฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ได้ดีกว่า https://www.tomshardware.com/video-games/pc-gaming/directx-speeds-up-game-loads-up-to-10x-with-new-advanced-shader-compiling-feature-debuts-with-xbox-pc-app-on-rog-xbox-ally-and-ally-x-more-devices-later
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 142 มุมมอง 0 รีวิว
  • เมื่อรหัสผ่านองค์กรกลายเป็นจุดอ่อน – และแฮกเกอร์ไม่ต้องพยายามมากอีกต่อไป

    ในปี 2025 รายงาน Blue Report ของ Picus Security เผยข้อมูลที่น่าตกใจว่า ใน 46% ขององค์กรที่ทำการทดสอบ มีรหัสผ่านอย่างน้อยหนึ่งชุดถูกเจาะสำเร็จ เพิ่มขึ้นจาก 25% ในปี 2024 ซึ่งสะท้อนถึงปัญหาที่เรื้อรังมานาน: การใช้รหัสผ่านที่อ่อนแอและนโยบายที่ล้าสมัย

    แม้จะมีการรณรงค์เรื่องความปลอดภัยมาหลายปี แต่หลายองค์กรยังคงใช้รหัสผ่านที่เดาง่าย ซ้ำซาก หรือไม่บังคับให้เปลี่ยนรหัสอย่างสม่ำเสมอ บางแห่งยังใช้วิธีเก็บ hash แบบ MD5 หรือ SHA-1 ซึ่งถูกแฮกได้ง่ายด้วยเทคนิค brute-force หรือ rainbow table

    ที่น่ากังวลกว่านั้นคือ การโจมตีด้วยรหัสผ่านที่ถูกขโมย (เช่นจาก phishing หรือ malware) มีอัตราความสำเร็จสูงถึง 98% และการป้องกันการขโมยข้อมูล (data exfiltration) สำเร็จเพียง 3% เท่านั้น ซึ่งลดลงจาก 9% ในปีที่แล้ว

    ผู้เชี่ยวชาญเตือนว่าองค์กรต้องเปลี่ยนจากแนวคิด “ตั้งค่าแล้วปล่อยไว้” ไปสู่การตรวจสอบระบบอย่างต่อเนื่อง และใช้มาตรการเชิงรุก เช่น MFA, การวิเคราะห์พฤติกรรมผู้ใช้, และการจัดการสิทธิ์แบบละเอียด

    สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ
    46% ขององค์กรที่ทดสอบมีรหัสผ่านถูกเจาะสำเร็จอย่างน้อยหนึ่งชุด
    เพิ่มขึ้นจาก 25% ในปี 2024 สะท้อนถึงการใช้รหัสผ่านที่อ่อนแอและนโยบายล้าสมัย
    การโจมตีด้วยรหัสผ่านที่ถูกขโมยมีอัตราความสำเร็จสูงถึง 98%
    การป้องกันการขโมยข้อมูลสำเร็จเพียง 3% ลดลงจาก 9% ในปีที่แล้ว
    แฮกเกอร์ใช้เทคนิค brute-force, rainbow table, password spraying และ infostealer malware
    การเก็บ hash แบบ MD5 หรือ SHA-1 ไม่ปลอดภัยอีกต่อไป
    ควรใช้ bcrypt, Argon2 หรือ scrypt ร่วมกับ salt และ pepper เพื่อเพิ่มความปลอดภัย
    ช่องโหว่เกิดจากการตั้งค่าระบบที่ไม่ต่อเนื่อง เช่น logging gaps และ detection rule ที่ไม่แม่นยำ
    การตรวจจับพฤติกรรมผิดปกติ เช่น การเคลื่อนไหวภายในระบบ (lateral movement) ยังมีประสิทธิภาพต่ำ
    การใช้ MFA และการจัดการสิทธิ์แบบละเอียดเป็นมาตรการพื้นฐานที่ควรมี

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    Infostealer malware เพิ่มขึ้น 3 เท่าในปี 2025 และเป็นภัยหลักในการขโมย credentials
    การโจมตีแบบ Valid Accounts (MITRE ATT&CK T1078) เป็นวิธีที่แฮกเกอร์นิยมใช้
    Ransomware เช่น BlackByte, BabLock และ Maori ยังเป็นภัยที่ป้องกันได้ยาก
    การตรวจจับการค้นหาข้อมูลระบบ (System Discovery) มีประสิทธิภาพต่ำกว่า 12%
    การเปลี่ยนแนวคิดเป็น “assume breach” ช่วยให้ตอบสนองต่อภัยคุกคามได้เร็วขึ้น

    https://www.csoonline.com/article/4042464/enterprise-passwords-becoming-even-easier-to-steal-and-abuse.html
    🎙️ เมื่อรหัสผ่านองค์กรกลายเป็นจุดอ่อน – และแฮกเกอร์ไม่ต้องพยายามมากอีกต่อไป ในปี 2025 รายงาน Blue Report ของ Picus Security เผยข้อมูลที่น่าตกใจว่า ใน 46% ขององค์กรที่ทำการทดสอบ มีรหัสผ่านอย่างน้อยหนึ่งชุดถูกเจาะสำเร็จ เพิ่มขึ้นจาก 25% ในปี 2024 ซึ่งสะท้อนถึงปัญหาที่เรื้อรังมานาน: การใช้รหัสผ่านที่อ่อนแอและนโยบายที่ล้าสมัย แม้จะมีการรณรงค์เรื่องความปลอดภัยมาหลายปี แต่หลายองค์กรยังคงใช้รหัสผ่านที่เดาง่าย ซ้ำซาก หรือไม่บังคับให้เปลี่ยนรหัสอย่างสม่ำเสมอ บางแห่งยังใช้วิธีเก็บ hash แบบ MD5 หรือ SHA-1 ซึ่งถูกแฮกได้ง่ายด้วยเทคนิค brute-force หรือ rainbow table ที่น่ากังวลกว่านั้นคือ การโจมตีด้วยรหัสผ่านที่ถูกขโมย (เช่นจาก phishing หรือ malware) มีอัตราความสำเร็จสูงถึง 98% และการป้องกันการขโมยข้อมูล (data exfiltration) สำเร็จเพียง 3% เท่านั้น ซึ่งลดลงจาก 9% ในปีที่แล้ว ผู้เชี่ยวชาญเตือนว่าองค์กรต้องเปลี่ยนจากแนวคิด “ตั้งค่าแล้วปล่อยไว้” ไปสู่การตรวจสอบระบบอย่างต่อเนื่อง และใช้มาตรการเชิงรุก เช่น MFA, การวิเคราะห์พฤติกรรมผู้ใช้, และการจัดการสิทธิ์แบบละเอียด 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ 46% ขององค์กรที่ทดสอบมีรหัสผ่านถูกเจาะสำเร็จอย่างน้อยหนึ่งชุด ➡️ เพิ่มขึ้นจาก 25% ในปี 2024 สะท้อนถึงการใช้รหัสผ่านที่อ่อนแอและนโยบายล้าสมัย ➡️ การโจมตีด้วยรหัสผ่านที่ถูกขโมยมีอัตราความสำเร็จสูงถึง 98% ➡️ การป้องกันการขโมยข้อมูลสำเร็จเพียง 3% ลดลงจาก 9% ในปีที่แล้ว ➡️ แฮกเกอร์ใช้เทคนิค brute-force, rainbow table, password spraying และ infostealer malware ➡️ การเก็บ hash แบบ MD5 หรือ SHA-1 ไม่ปลอดภัยอีกต่อไป ➡️ ควรใช้ bcrypt, Argon2 หรือ scrypt ร่วมกับ salt และ pepper เพื่อเพิ่มความปลอดภัย ➡️ ช่องโหว่เกิดจากการตั้งค่าระบบที่ไม่ต่อเนื่อง เช่น logging gaps และ detection rule ที่ไม่แม่นยำ ➡️ การตรวจจับพฤติกรรมผิดปกติ เช่น การเคลื่อนไหวภายในระบบ (lateral movement) ยังมีประสิทธิภาพต่ำ ➡️ การใช้ MFA และการจัดการสิทธิ์แบบละเอียดเป็นมาตรการพื้นฐานที่ควรมี ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Infostealer malware เพิ่มขึ้น 3 เท่าในปี 2025 และเป็นภัยหลักในการขโมย credentials ➡️ การโจมตีแบบ Valid Accounts (MITRE ATT&CK T1078) เป็นวิธีที่แฮกเกอร์นิยมใช้ ➡️ Ransomware เช่น BlackByte, BabLock และ Maori ยังเป็นภัยที่ป้องกันได้ยาก ➡️ การตรวจจับการค้นหาข้อมูลระบบ (System Discovery) มีประสิทธิภาพต่ำกว่า 12% ➡️ การเปลี่ยนแนวคิดเป็น “assume breach” ช่วยให้ตอบสนองต่อภัยคุกคามได้เร็วขึ้น https://www.csoonline.com/article/4042464/enterprise-passwords-becoming-even-easier-to-steal-and-abuse.html
    WWW.CSOONLINE.COM
    Enterprise passwords becoming even easier to steal and abuse
    More effective cracking, continued reliance on weak or outdated policies, and security controls against credential leaks being increasingly undermined.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 151 มุมมอง 0 รีวิว
  • เมื่อดีไซน์ลับของ Nissan ถูกขโมย – และภัยไซเบอร์ก็ไม่ใช่เรื่องไกลตัวอีกต่อไป

    เมื่อวันที่ 21 สิงหาคม 2025 กลุ่มแฮกเกอร์ Qilin ได้ออกมาอ้างว่า พวกเขาได้เจาะระบบของ Nissan Creative Box Inc. (CBI) ซึ่งเป็นสตูดิโอออกแบบในโตเกียวที่อยู่ภายใต้บริษัท Nissan Motor Co. และขโมยข้อมูลไปกว่า 4 เทราไบต์ รวมกว่า 405,882 ไฟล์

    ข้อมูลที่ถูกขโมยนั้นไม่ใช่แค่เอกสารทั่วไป แต่รวมถึงไฟล์ออกแบบ 3D, ภาพเรนเดอร์ภายในรถ, สเปรดชีตการเงิน, และภาพการใช้งาน VR ในการออกแบบรถยนต์ ซึ่งเป็นข้อมูลลับที่ใช้ในการพัฒนารถต้นแบบและการวางแผนผลิตภัณฑ์ในอนาคต

    Qilin ขู่ว่าหาก Nissan ไม่ตอบสนองหรือเพิกเฉย พวกเขาจะปล่อยข้อมูลทั้งหมดให้สาธารณะ รวมถึงคู่แข่ง ซึ่งอาจส่งผลกระทบต่อความได้เปรียบทางธุรกิจและชื่อเสียงของ Nissan ในระยะยาว

    นี่ไม่ใช่ครั้งแรกที่ Qilin โจมตีองค์กรใหญ่ ก่อนหน้านี้พวกเขาเคยโจมตี Synnovis ผู้ให้บริการด้านสุขภาพในอังกฤษ จนทำให้มีผู้เสียชีวิตจากการเลื่อนการรักษา และล่าสุดยังโจมตีบริษัทอุตสาหกรรมในเยอรมนีอีกด้วย

    เหตุการณ์นี้สะท้อนถึงแนวโน้มใหม่ของการโจมตีแบบเจาะจงเป้าหมาย โดยมุ่งเน้นองค์กรที่มีข้อมูลสำคัญและมีผลกระทบต่อห่วงโซ่อุปทานระดับโลก

    สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ
    กลุ่ม Qilin ransomware อ้างว่าได้ขโมยข้อมูล 4TB จาก Nissan CBI
    ข้อมูลรวมกว่า 405,882 ไฟล์ เช่น ไฟล์ออกแบบ 3D, ภาพเรนเดอร์, สเปรดชีตการเงิน และภาพ VR
    ข้อมูลที่ถูกขโมยเป็นทรัพย์สินทางปัญญาเกี่ยวกับการออกแบบรถยนต์
    Qilin ขู่ว่าจะปล่อยข้อมูลทั้งหมดหาก Nissan ไม่ตอบสนอง
    Nissan CBI เป็นสตูดิโอออกแบบที่ตั้งอยู่ในย่าน Harajuku โตเกียว
    Creative Box เป็นแหล่งพัฒนาแนวคิดรถยนต์ใหม่ เช่น Nissan Nuvu
    Qilin เคยโจมตี Synnovis ในอังกฤษ ส่งผลกระทบต่อการรักษาพยาบาล
    กลุ่มนี้ใช้โมเดล ransomware-as-a-service และมีเป้าหมายระดับองค์กร
    การโจมตีครั้งนี้อาจส่งผลต่อชื่อเสียงและความสามารถในการแข่งขันของ Nissan
    ยังไม่มีคำแถลงอย่างเป็นทางการจาก Nissan ณ เวลาที่รายงาน

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    Qilin ยังโจมตีบริษัท Spohn + Burkhardt ในเยอรมนีในวันเดียวกัน
    นักวิจัยจาก Cybernews ระบุว่า Qilin เลือกเป้าหมายที่มีข้อมูลสำคัญและมีผลกระทบสูง
    การโจมตีแบบนี้มักใช้การเผยแพร่ข้อมูลบางส่วนเพื่อกดดันให้เหยื่อจ่ายค่าไถ่
    Creative Box เป็นหนึ่งในบริษัทในเครือที่สำคัญของ Nissan ในญี่ปุ่น
    การออกแบบรถยนต์เป็นข้อมูลที่มีมูลค่าสูงและมักถูกปกป้องอย่างเข้มงวด

    https://hackread.com/qilin-ransomware-gang-4tb-data-breach-nissan-cbi/
    🎙️ เมื่อดีไซน์ลับของ Nissan ถูกขโมย – และภัยไซเบอร์ก็ไม่ใช่เรื่องไกลตัวอีกต่อไป เมื่อวันที่ 21 สิงหาคม 2025 กลุ่มแฮกเกอร์ Qilin ได้ออกมาอ้างว่า พวกเขาได้เจาะระบบของ Nissan Creative Box Inc. (CBI) ซึ่งเป็นสตูดิโอออกแบบในโตเกียวที่อยู่ภายใต้บริษัท Nissan Motor Co. และขโมยข้อมูลไปกว่า 4 เทราไบต์ รวมกว่า 405,882 ไฟล์ ข้อมูลที่ถูกขโมยนั้นไม่ใช่แค่เอกสารทั่วไป แต่รวมถึงไฟล์ออกแบบ 3D, ภาพเรนเดอร์ภายในรถ, สเปรดชีตการเงิน, และภาพการใช้งาน VR ในการออกแบบรถยนต์ ซึ่งเป็นข้อมูลลับที่ใช้ในการพัฒนารถต้นแบบและการวางแผนผลิตภัณฑ์ในอนาคต Qilin ขู่ว่าหาก Nissan ไม่ตอบสนองหรือเพิกเฉย พวกเขาจะปล่อยข้อมูลทั้งหมดให้สาธารณะ รวมถึงคู่แข่ง ซึ่งอาจส่งผลกระทบต่อความได้เปรียบทางธุรกิจและชื่อเสียงของ Nissan ในระยะยาว นี่ไม่ใช่ครั้งแรกที่ Qilin โจมตีองค์กรใหญ่ ก่อนหน้านี้พวกเขาเคยโจมตี Synnovis ผู้ให้บริการด้านสุขภาพในอังกฤษ จนทำให้มีผู้เสียชีวิตจากการเลื่อนการรักษา และล่าสุดยังโจมตีบริษัทอุตสาหกรรมในเยอรมนีอีกด้วย เหตุการณ์นี้สะท้อนถึงแนวโน้มใหม่ของการโจมตีแบบเจาะจงเป้าหมาย โดยมุ่งเน้นองค์กรที่มีข้อมูลสำคัญและมีผลกระทบต่อห่วงโซ่อุปทานระดับโลก 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ กลุ่ม Qilin ransomware อ้างว่าได้ขโมยข้อมูล 4TB จาก Nissan CBI ➡️ ข้อมูลรวมกว่า 405,882 ไฟล์ เช่น ไฟล์ออกแบบ 3D, ภาพเรนเดอร์, สเปรดชีตการเงิน และภาพ VR ➡️ ข้อมูลที่ถูกขโมยเป็นทรัพย์สินทางปัญญาเกี่ยวกับการออกแบบรถยนต์ ➡️ Qilin ขู่ว่าจะปล่อยข้อมูลทั้งหมดหาก Nissan ไม่ตอบสนอง ➡️ Nissan CBI เป็นสตูดิโอออกแบบที่ตั้งอยู่ในย่าน Harajuku โตเกียว ➡️ Creative Box เป็นแหล่งพัฒนาแนวคิดรถยนต์ใหม่ เช่น Nissan Nuvu ➡️ Qilin เคยโจมตี Synnovis ในอังกฤษ ส่งผลกระทบต่อการรักษาพยาบาล ➡️ กลุ่มนี้ใช้โมเดล ransomware-as-a-service และมีเป้าหมายระดับองค์กร ➡️ การโจมตีครั้งนี้อาจส่งผลต่อชื่อเสียงและความสามารถในการแข่งขันของ Nissan ➡️ ยังไม่มีคำแถลงอย่างเป็นทางการจาก Nissan ณ เวลาที่รายงาน ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Qilin ยังโจมตีบริษัท Spohn + Burkhardt ในเยอรมนีในวันเดียวกัน ➡️ นักวิจัยจาก Cybernews ระบุว่า Qilin เลือกเป้าหมายที่มีข้อมูลสำคัญและมีผลกระทบสูง ➡️ การโจมตีแบบนี้มักใช้การเผยแพร่ข้อมูลบางส่วนเพื่อกดดันให้เหยื่อจ่ายค่าไถ่ ➡️ Creative Box เป็นหนึ่งในบริษัทในเครือที่สำคัญของ Nissan ในญี่ปุ่น ➡️ การออกแบบรถยนต์เป็นข้อมูลที่มีมูลค่าสูงและมักถูกปกป้องอย่างเข้มงวด https://hackread.com/qilin-ransomware-gang-4tb-data-breach-nissan-cbi/
    HACKREAD.COM
    Qilin Ransomware Gang Claims 4TB Data Breach at Nissan CBI
    Follow us on Bluesky, Twitter (X), Mastodon and Facebook at @Hackread
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 136 มุมมอง 0 รีวิว
  • Jaguar Shores – ชิป AI ตัวใหม่ของ Intel ที่อาจเป็นเดิมพันสุดท้าย

    ในโลกที่ NVIDIA และ AMD ครองตลาด AI อย่างมั่นคง Intel กลับต้องดิ้นรนเพื่อหาที่ยืน และตอนนี้พวกเขากำลังวางเดิมพันครั้งใหญ่กับ “Jaguar Shores” – ชิป AI รุ่นใหม่ที่ไม่ใช่แค่ชิป แต่เป็นแพลตฟอร์มระดับ rack-scale ที่อาจเปลี่ยนเกมได้

    หลังจากยกเลิกโครงการ Falcon Shores ที่เคยถูกคาดหวังไว้สูง Intel หันมาโฟกัสกับ Jaguar Shores อย่างเต็มตัว โดยชิปนี้ถูกออกแบบให้รองรับงาน AI ในระดับ data center โดยเฉพาะ มีขนาดแพ็กเกจใหญ่ถึง 92.5mm x 92.5mm และใช้หน่วยความจำ HBM4 จาก SK Hynix ซึ่งถือเป็นเทคโนโลยีล่าสุดในวงการ

    Jaguar Shores จะรวม CPU Xeon รุ่นใหม่ Diamond Rapids, GPU, IPU, DPU และ interconnect แบบ silicon photonics เข้าไว้ในระบบเดียว เพื่อให้สามารถประมวลผลงาน AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพและรวดเร็ว โดยใช้กระบวนการผลิต 18A ที่มีเทคโนโลยี RibbonFET และ PowerVia ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพต่อวัตต์อย่างมาก

    แต่แม้จะดูน่าตื่นเต้น Intel ก็ยังเผชิญกับความท้าทายหลายด้าน ทั้งการขาดแคลนบุคลากร ความล่าช้าในการพัฒนา และแรงกดดันจากคู่แข่งที่นำหน้าไปไกลแล้ว หาก Jaguar Shores ล้มเหลว ก็อาจเป็นจุดจบของความหวังในตลาด AI ของ Intel

    สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ
    Jaguar Shores เป็นแพลตฟอร์ม AI รุ่นใหม่ของ Intel ที่ทำงานในระดับ rack-scale
    ใช้กระบวนการผลิต 18A พร้อมเทคโนโลยี RibbonFET และ PowerVia
    ขนาดแพ็กเกจชิปใหญ่ถึง 92.5mm x 92.5mm พร้อม 4 tiles และ 8 HBM sites
    ใช้หน่วยความจำ HBM4 จาก SK Hynix สำหรับงาน HPC และ AI inference
    รวม CPU Xeon Diamond Rapids, GPU, IPU, DPU และ silicon photonics
    ถูกใช้เป็น test vehicle โดยทีมวิศวกรรมความร้อนของ Intel
    เป็นการเปลี่ยนแผนจาก Falcon Shores ที่ถูกยกเลิกไป
    คาดว่าจะเปิดตัวในปี 2026 เพื่อแข่งขันกับ NVIDIA และ AMD

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    Falcon Shores ถูกลดบทบาทเป็นแพลตฟอร์มต้นแบบเพื่อทดสอบเทคโนโลยี
    Jaguar Shores ถูกออกแบบให้รองรับงาน AI inference และ model deployment
    Modular design รองรับการปรับแต่งสำหรับองค์กรที่มี workload เฉพาะ
    Silicon photonics ช่วยให้การเชื่อมต่อระหว่างชิ้นส่วนใน rack มี latency ต่ำมาก
    Intel หวังใช้ Jaguar Shores เป็นจุดเปลี่ยนเพื่อกลับมานำในตลาด AI

    https://wccftech.com/intel-next-gen-ai-chip-jaguar-shores-test-vehicle-surfaces-online/
    🎙️ Jaguar Shores – ชิป AI ตัวใหม่ของ Intel ที่อาจเป็นเดิมพันสุดท้าย ในโลกที่ NVIDIA และ AMD ครองตลาด AI อย่างมั่นคง Intel กลับต้องดิ้นรนเพื่อหาที่ยืน และตอนนี้พวกเขากำลังวางเดิมพันครั้งใหญ่กับ “Jaguar Shores” – ชิป AI รุ่นใหม่ที่ไม่ใช่แค่ชิป แต่เป็นแพลตฟอร์มระดับ rack-scale ที่อาจเปลี่ยนเกมได้ หลังจากยกเลิกโครงการ Falcon Shores ที่เคยถูกคาดหวังไว้สูง Intel หันมาโฟกัสกับ Jaguar Shores อย่างเต็มตัว โดยชิปนี้ถูกออกแบบให้รองรับงาน AI ในระดับ data center โดยเฉพาะ มีขนาดแพ็กเกจใหญ่ถึง 92.5mm x 92.5mm และใช้หน่วยความจำ HBM4 จาก SK Hynix ซึ่งถือเป็นเทคโนโลยีล่าสุดในวงการ Jaguar Shores จะรวม CPU Xeon รุ่นใหม่ Diamond Rapids, GPU, IPU, DPU และ interconnect แบบ silicon photonics เข้าไว้ในระบบเดียว เพื่อให้สามารถประมวลผลงาน AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพและรวดเร็ว โดยใช้กระบวนการผลิต 18A ที่มีเทคโนโลยี RibbonFET และ PowerVia ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพต่อวัตต์อย่างมาก แต่แม้จะดูน่าตื่นเต้น Intel ก็ยังเผชิญกับความท้าทายหลายด้าน ทั้งการขาดแคลนบุคลากร ความล่าช้าในการพัฒนา และแรงกดดันจากคู่แข่งที่นำหน้าไปไกลแล้ว หาก Jaguar Shores ล้มเหลว ก็อาจเป็นจุดจบของความหวังในตลาด AI ของ Intel 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ Jaguar Shores เป็นแพลตฟอร์ม AI รุ่นใหม่ของ Intel ที่ทำงานในระดับ rack-scale ➡️ ใช้กระบวนการผลิต 18A พร้อมเทคโนโลยี RibbonFET และ PowerVia ➡️ ขนาดแพ็กเกจชิปใหญ่ถึง 92.5mm x 92.5mm พร้อม 4 tiles และ 8 HBM sites ➡️ ใช้หน่วยความจำ HBM4 จาก SK Hynix สำหรับงาน HPC และ AI inference ➡️ รวม CPU Xeon Diamond Rapids, GPU, IPU, DPU และ silicon photonics ➡️ ถูกใช้เป็น test vehicle โดยทีมวิศวกรรมความร้อนของ Intel ➡️ เป็นการเปลี่ยนแผนจาก Falcon Shores ที่ถูกยกเลิกไป ➡️ คาดว่าจะเปิดตัวในปี 2026 เพื่อแข่งขันกับ NVIDIA และ AMD ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Falcon Shores ถูกลดบทบาทเป็นแพลตฟอร์มต้นแบบเพื่อทดสอบเทคโนโลยี ➡️ Jaguar Shores ถูกออกแบบให้รองรับงาน AI inference และ model deployment ➡️ Modular design รองรับการปรับแต่งสำหรับองค์กรที่มี workload เฉพาะ ➡️ Silicon photonics ช่วยให้การเชื่อมต่อระหว่างชิ้นส่วนใน rack มี latency ต่ำมาก ➡️ Intel หวังใช้ Jaguar Shores เป็นจุดเปลี่ยนเพื่อกลับมานำในตลาด AI https://wccftech.com/intel-next-gen-ai-chip-jaguar-shores-test-vehicle-surfaces-online/
    WCCFTECH.COM
    Intel’s Next-Gen AI Chip Jaguar Shores ‘Test Vehicle’ Surfaces Online, Showcasing A Gigantic Chip Package That Could Mark A 'Make-Or-Break' Moment For Its AI Business
    Intel's next-gen AI architecture is reportedly under preparation by the company, as the respective 'testing vehicle' surfaces online.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 132 มุมมอง 0 รีวิว
  • แอนตี้ไวรัสปลอมที่กลายเป็นสายลับ – เมื่อมือถือกลายเป็นเครื่องมือสอดแนม

    ตั้งแต่ต้นปี 2025 นักวิจัยจาก Doctor Web พบมัลแวร์ Android.Backdoor.916.origin ที่ปลอมตัวเป็นแอปแอนตี้ไวรัสชื่อ GuardCB เพื่อหลอกผู้ใช้ Android ในรัสเซีย โดยเฉพาะกลุ่มธุรกิจและเจ้าหน้าที่รัฐ

    ตัวแอปมีไอคอนคล้ายโลโก้ธนาคารกลางรัสเซียบนโล่ ทำให้ดูน่าเชื่อถือ เมื่อเปิดใช้งานจะรันการสแกนปลอม พร้อมแสดงผลตรวจจับไวรัสแบบสุ่มเพื่อสร้างความน่าเชื่อถือ

    หลังติดตั้ง มัลแวร์จะขอสิทธิ์เข้าถึงทุกอย่าง ตั้งแต่ตำแหน่ง, กล้อง, ไมโครโฟน, ข้อความ, รายชื่อ, ไปจนถึงสิทธิ์ผู้ดูแลระบบ และ Android Accessibility Service ซึ่งช่วยให้มันทำตัวเป็น keylogger และควบคุมแอปยอดนิยมอย่าง Gmail, Telegram และ WhatsApp

    มัลแวร์จะรัน background service หลายตัว เช่น DataSecurity, SoundSecurity และ CameraSecurity โดยตรวจสอบทุกนาทีว่าทำงานอยู่หรือไม่ และรีสตาร์ตทันทีหากหยุด

    มันสามารถสตรีมเสียงจากไมค์, วิดีโอจากกล้อง, ข้อมูลหน้าจอแบบเรียลไทม์ และอัปโหลดข้อมูลทุกอย่างไปยังเซิร์ฟเวอร์ควบคุม (C2) รวมถึงภาพ, รายชื่อ, SMS, ประวัติการโทร และแม้แต่ข้อมูลแบตเตอรี่

    ที่น่ากลัวคือ มันสามารถป้องกันตัวเองจากการถูกลบ โดยใช้ Accessibility Service เพื่อบล็อกการถอนการติดตั้ง หากผู้ใช้รู้ตัวว่าถูกโจมตี

    สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ
    มัลแวร์ Android.Backdoor.916.origin ปลอมตัวเป็นแอปแอนตี้ไวรัสชื่อ GuardCB
    มีไอคอนคล้ายโลโก้ธนาคารกลางรัสเซียเพื่อสร้างความน่าเชื่อถือ
    รันการสแกนปลอมพร้อมผลตรวจจับไวรัสแบบสุ่ม
    ขอสิทธิ์เข้าถึงตำแหน่ง, กล้อง, ไมค์, SMS, รายชื่อ, และสิทธิ์ผู้ดูแลระบบ
    ใช้ Accessibility Service เพื่อทำตัวเป็น keylogger และควบคุมแอปยอดนิยม
    รัน background service หลายตัวและตรวจสอบทุกนาที
    สตรีมเสียง, วิดีโอ, หน้าจอ และอัปโหลดข้อมูลไปยังเซิร์ฟเวอร์ควบคุม
    ป้องกันการลบตัวเองโดยใช้ Accessibility Service
    อินเทอร์เฟซของมัลแวร์มีเฉพาะภาษารัสเซีย แสดงว่าเจาะจงเป้าหมายเฉพาะ

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    มัลแวร์ถูกเขียนด้วยภาษา Kotlin และใช้ coroutine ในการจัดการ background task
    ใช้การเชื่อมต่อ socket กับเซิร์ฟเวอร์ควบคุมเพื่อรับคำสั่งแบบเรียลไทม์
    คำสั่งที่รับได้รวมถึงการเปิด/ปิดการป้องกัน, อัปโหลด log, และดึงข้อมูลจากอุปกรณ์
    การใช้ Accessibility Service เป็นเทคนิคที่มัลแวร์ Android รุ่นใหม่ใช้กันแพร่หลาย
    การปลอมตัวเป็นแอปที่เกี่ยวข้องกับหน่วยงานรัฐเป็นเทคนิคที่ใช้หลอกเป้าหมายเฉพาะ
    Android Security Patch เดือนสิงหาคม 2025 ได้แก้ไขช่องโหว่หลายรายการที่เกี่ยวข้องกับการเข้าถึงระบบ

    https://hackread.com/fake-antivirus-app-android-malware-spy-russian-users/
    📖 แอนตี้ไวรัสปลอมที่กลายเป็นสายลับ – เมื่อมือถือกลายเป็นเครื่องมือสอดแนม ตั้งแต่ต้นปี 2025 นักวิจัยจาก Doctor Web พบมัลแวร์ Android.Backdoor.916.origin ที่ปลอมตัวเป็นแอปแอนตี้ไวรัสชื่อ GuardCB เพื่อหลอกผู้ใช้ Android ในรัสเซีย โดยเฉพาะกลุ่มธุรกิจและเจ้าหน้าที่รัฐ ตัวแอปมีไอคอนคล้ายโลโก้ธนาคารกลางรัสเซียบนโล่ ทำให้ดูน่าเชื่อถือ เมื่อเปิดใช้งานจะรันการสแกนปลอม พร้อมแสดงผลตรวจจับไวรัสแบบสุ่มเพื่อสร้างความน่าเชื่อถือ หลังติดตั้ง มัลแวร์จะขอสิทธิ์เข้าถึงทุกอย่าง ตั้งแต่ตำแหน่ง, กล้อง, ไมโครโฟน, ข้อความ, รายชื่อ, ไปจนถึงสิทธิ์ผู้ดูแลระบบ และ Android Accessibility Service ซึ่งช่วยให้มันทำตัวเป็น keylogger และควบคุมแอปยอดนิยมอย่าง Gmail, Telegram และ WhatsApp มัลแวร์จะรัน background service หลายตัว เช่น DataSecurity, SoundSecurity และ CameraSecurity โดยตรวจสอบทุกนาทีว่าทำงานอยู่หรือไม่ และรีสตาร์ตทันทีหากหยุด มันสามารถสตรีมเสียงจากไมค์, วิดีโอจากกล้อง, ข้อมูลหน้าจอแบบเรียลไทม์ และอัปโหลดข้อมูลทุกอย่างไปยังเซิร์ฟเวอร์ควบคุม (C2) รวมถึงภาพ, รายชื่อ, SMS, ประวัติการโทร และแม้แต่ข้อมูลแบตเตอรี่ ที่น่ากลัวคือ มันสามารถป้องกันตัวเองจากการถูกลบ โดยใช้ Accessibility Service เพื่อบล็อกการถอนการติดตั้ง หากผู้ใช้รู้ตัวว่าถูกโจมตี 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ มัลแวร์ Android.Backdoor.916.origin ปลอมตัวเป็นแอปแอนตี้ไวรัสชื่อ GuardCB ➡️ มีไอคอนคล้ายโลโก้ธนาคารกลางรัสเซียเพื่อสร้างความน่าเชื่อถือ ➡️ รันการสแกนปลอมพร้อมผลตรวจจับไวรัสแบบสุ่ม ➡️ ขอสิทธิ์เข้าถึงตำแหน่ง, กล้อง, ไมค์, SMS, รายชื่อ, และสิทธิ์ผู้ดูแลระบบ ➡️ ใช้ Accessibility Service เพื่อทำตัวเป็น keylogger และควบคุมแอปยอดนิยม ➡️ รัน background service หลายตัวและตรวจสอบทุกนาที ➡️ สตรีมเสียง, วิดีโอ, หน้าจอ และอัปโหลดข้อมูลไปยังเซิร์ฟเวอร์ควบคุม ➡️ ป้องกันการลบตัวเองโดยใช้ Accessibility Service ➡️ อินเทอร์เฟซของมัลแวร์มีเฉพาะภาษารัสเซีย แสดงว่าเจาะจงเป้าหมายเฉพาะ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ มัลแวร์ถูกเขียนด้วยภาษา Kotlin และใช้ coroutine ในการจัดการ background task ➡️ ใช้การเชื่อมต่อ socket กับเซิร์ฟเวอร์ควบคุมเพื่อรับคำสั่งแบบเรียลไทม์ ➡️ คำสั่งที่รับได้รวมถึงการเปิด/ปิดการป้องกัน, อัปโหลด log, และดึงข้อมูลจากอุปกรณ์ ➡️ การใช้ Accessibility Service เป็นเทคนิคที่มัลแวร์ Android รุ่นใหม่ใช้กันแพร่หลาย ➡️ การปลอมตัวเป็นแอปที่เกี่ยวข้องกับหน่วยงานรัฐเป็นเทคนิคที่ใช้หลอกเป้าหมายเฉพาะ ➡️ Android Security Patch เดือนสิงหาคม 2025 ได้แก้ไขช่องโหว่หลายรายการที่เกี่ยวข้องกับการเข้าถึงระบบ https://hackread.com/fake-antivirus-app-android-malware-spy-russian-users/
    HACKREAD.COM
    Fake Antivirus App Spreads Android Malware to Spy on Russian Users
    Follow us on Bluesky, Twitter (X), Mastodon and Facebook at @Hackread
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 154 มุมมอง 0 รีวิว
  • เรื่องเล่าใหม่: GPU ไม่ใช่แค่การ์ดจอ – แต่คือเครื่องจักรแห่งการเรียนรู้ของ AI

    ในยุคที่ AI ใหญ่ขึ้นทุกวัน การเข้าใจว่า GPU ทำงานอย่างไรจึงสำคัญมาก โดยเฉพาะเมื่อเปรียบเทียบกับ TPU ที่ Google ใช้กันอย่างแพร่หลาย

    GPU สมัยใหม่ เช่น NVIDIA H100, B200 และ GB200 NVL72 ไม่ได้เป็นแค่การ์ดจอสำหรับเล่นเกมอีกต่อไป แต่กลายเป็นเครื่องมือหลักในการฝึกและรันโมเดลขนาดใหญ่ (LLMs) ด้วยพลังการคำนวณมหาศาลจาก Tensor Core ที่ออกแบบมาเพื่อการคูณเมทริกซ์โดยเฉพาะ

    แต่ละ GPU ประกอบด้วยหลาย SM (Streaming Multiprocessor) ซึ่งใน H100 มีถึง 132 SM และใน B200 มี 148 SM โดยแต่ละ SM มี Tensor Core, Warp Scheduler และ CUDA Cores ที่ทำงานแบบ SIMD/SIMT เพื่อประมวลผลแบบขนาน

    GPU ยังมีระบบหน่วยความจำหลายระดับ ตั้งแต่ Register, SMEM (L1 cache), L2 cache ไปจนถึง HBM (High Bandwidth Memory) ซึ่งใน B200 มีถึง 192GB และแบนด์วิดท์สูงถึง 9TB/s

    นอกจากนี้ยังมีระบบเครือข่ายภายในและระหว่าง GPU ที่ซับซ้อน เช่น NVLink, NVSwitch และ InfiniBand ที่ช่วยให้ GPU หลายตัวทำงานร่วมกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยเฉพาะในระบบ DGX SuperPod ที่สามารถเชื่อมต่อ GPU ได้ถึง 1024 ตัว

    GPU ยังรองรับการทำงานแบบ parallelism หลายรูปแบบ เช่น data parallelism, tensor parallelism, expert parallelism และ pipeline parallelism ซึ่งแต่ละแบบมีข้อดีข้อเสียต่างกัน และต้องเลือกใช้ให้เหมาะกับขนาดและโครงสร้างของโมเดล

    ข้อมูลในข่าว
    GPU สมัยใหม่เช่น H100 และ B200 มี Tensor Core สำหรับคูณเมทริกซ์โดยเฉพาะ
    H100 มี 132 SM ส่วน B200 มี 148 SM แต่ละ SM มี Tensor Core, Warp Scheduler และ CUDA Cores
    หน่วยความจำของ GPU มีหลายระดับ: Register, SMEM, L2 cache และ HBM
    B200 มี HBM ขนาด 192GB และแบนด์วิดท์ 9TB/s
    ระบบเครือข่ายภายในใช้ NVLink และ NVSwitch เชื่อม GPU ภายใน node
    ระบบเครือข่ายระหว่าง node ใช้ InfiniBand แบบ fat tree topology
    DGX SuperPod สามารถเชื่อม GPU ได้ถึง 1024 ตัว
    GPU รองรับ parallelism หลายแบบ: data, tensor, expert และ pipeline
    NVIDIA SHARP ช่วยให้การทำ AllReduce มีประสิทธิภาพมากขึ้น
    GB200 NVL72 มี node ขนาดใหญ่ขึ้น (72 GPU) และแบนด์วิดท์สูงถึง 3.6TB/s

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    RTX PRO 4000 Blackwell SFF เปิดตัวเมื่อ 11 ส.ค. 2025 มี Tensor Core รุ่นที่ 5
    ใช้สถาปัตยกรรม Blackwell 2.0 บนกระบวนการผลิต 5nm โดย TSMC
    มี 8960 CUDA cores และ 280 Tensor cores พร้อม GDDR7 ขนาด 24GB
    ประสิทธิภาพ AI สูงขึ้น 2.5 เท่าเมื่อเทียบกับรุ่นก่อน
    ใช้พลังงานเพียง 70W เหมาะกับเวิร์กสเตชันขนาดเล็ก
    รองรับ PCIe 5.0 x8 และ DisplayPort 2.1b

    https://jax-ml.github.io/scaling-book/gpus/
    🧠 เรื่องเล่าใหม่: GPU ไม่ใช่แค่การ์ดจอ – แต่คือเครื่องจักรแห่งการเรียนรู้ของ AI ในยุคที่ AI ใหญ่ขึ้นทุกวัน การเข้าใจว่า GPU ทำงานอย่างไรจึงสำคัญมาก โดยเฉพาะเมื่อเปรียบเทียบกับ TPU ที่ Google ใช้กันอย่างแพร่หลาย GPU สมัยใหม่ เช่น NVIDIA H100, B200 และ GB200 NVL72 ไม่ได้เป็นแค่การ์ดจอสำหรับเล่นเกมอีกต่อไป แต่กลายเป็นเครื่องมือหลักในการฝึกและรันโมเดลขนาดใหญ่ (LLMs) ด้วยพลังการคำนวณมหาศาลจาก Tensor Core ที่ออกแบบมาเพื่อการคูณเมทริกซ์โดยเฉพาะ แต่ละ GPU ประกอบด้วยหลาย SM (Streaming Multiprocessor) ซึ่งใน H100 มีถึง 132 SM และใน B200 มี 148 SM โดยแต่ละ SM มี Tensor Core, Warp Scheduler และ CUDA Cores ที่ทำงานแบบ SIMD/SIMT เพื่อประมวลผลแบบขนาน GPU ยังมีระบบหน่วยความจำหลายระดับ ตั้งแต่ Register, SMEM (L1 cache), L2 cache ไปจนถึง HBM (High Bandwidth Memory) ซึ่งใน B200 มีถึง 192GB และแบนด์วิดท์สูงถึง 9TB/s นอกจากนี้ยังมีระบบเครือข่ายภายในและระหว่าง GPU ที่ซับซ้อน เช่น NVLink, NVSwitch และ InfiniBand ที่ช่วยให้ GPU หลายตัวทำงานร่วมกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยเฉพาะในระบบ DGX SuperPod ที่สามารถเชื่อมต่อ GPU ได้ถึง 1024 ตัว GPU ยังรองรับการทำงานแบบ parallelism หลายรูปแบบ เช่น data parallelism, tensor parallelism, expert parallelism และ pipeline parallelism ซึ่งแต่ละแบบมีข้อดีข้อเสียต่างกัน และต้องเลือกใช้ให้เหมาะกับขนาดและโครงสร้างของโมเดล ✅ ข้อมูลในข่าว ➡️ GPU สมัยใหม่เช่น H100 และ B200 มี Tensor Core สำหรับคูณเมทริกซ์โดยเฉพาะ ➡️ H100 มี 132 SM ส่วน B200 มี 148 SM แต่ละ SM มี Tensor Core, Warp Scheduler และ CUDA Cores ➡️ หน่วยความจำของ GPU มีหลายระดับ: Register, SMEM, L2 cache และ HBM ➡️ B200 มี HBM ขนาด 192GB และแบนด์วิดท์ 9TB/s ➡️ ระบบเครือข่ายภายในใช้ NVLink และ NVSwitch เชื่อม GPU ภายใน node ➡️ ระบบเครือข่ายระหว่าง node ใช้ InfiniBand แบบ fat tree topology ➡️ DGX SuperPod สามารถเชื่อม GPU ได้ถึง 1024 ตัว ➡️ GPU รองรับ parallelism หลายแบบ: data, tensor, expert และ pipeline ➡️ NVIDIA SHARP ช่วยให้การทำ AllReduce มีประสิทธิภาพมากขึ้น ➡️ GB200 NVL72 มี node ขนาดใหญ่ขึ้น (72 GPU) และแบนด์วิดท์สูงถึง 3.6TB/s ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ RTX PRO 4000 Blackwell SFF เปิดตัวเมื่อ 11 ส.ค. 2025 มี Tensor Core รุ่นที่ 5 ➡️ ใช้สถาปัตยกรรม Blackwell 2.0 บนกระบวนการผลิต 5nm โดย TSMC ➡️ มี 8960 CUDA cores และ 280 Tensor cores พร้อม GDDR7 ขนาด 24GB ➡️ ประสิทธิภาพ AI สูงขึ้น 2.5 เท่าเมื่อเทียบกับรุ่นก่อน ➡️ ใช้พลังงานเพียง 70W เหมาะกับเวิร์กสเตชันขนาดเล็ก ➡️ รองรับ PCIe 5.0 x8 และ DisplayPort 2.1b https://jax-ml.github.io/scaling-book/gpus/
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 136 มุมมอง 0 รีวิว
  • เรื่องเล่าจากศาล: เมื่อ T-Mobile ขายข้อมูลตำแหน่งลูกค้าโดยไม่ขออนุญาต

    ลองจินตนาการว่าโทรศัพท์มือถือของคุณคือเครื่องติดตามตัวที่คุณพกติดตัวตลอดเวลา ทุกครั้งที่เชื่อมต่อกับเสาสัญญาณ มันจะส่งข้อมูลตำแหน่งของคุณไปยังผู้ให้บริการเครือข่าย และข้อมูลนี้สามารถกลายเป็นประวัติการเคลื่อนไหวที่ละเอียดมากของคุณได้

    ตั้งแต่ก่อนปี 2019 T-Mobile และ Sprint (ซึ่งถูกควบรวมในปี 2020) ได้ขายข้อมูลตำแหน่งลูกค้าแบบเรียลไทม์ให้กับบริษัทตัวกลาง เช่น LocationSmart และ Zumigo โดยไม่ได้ตรวจสอบว่าผู้ซื้อได้รับความยินยอมจากลูกค้าหรือไม่ ซึ่งนำไปสู่การละเมิดสิทธิส่วนบุคคลอย่างร้ายแรง

    แม้จะมีการเปิดเผยการละเมิดตั้งแต่ปี 2018 แต่กว่าที่ FCC จะลงโทษก็ใช้เวลาหลายปี จนในปี 2025 ศาลอุทธรณ์สหรัฐฯ ได้ตัดสินให้ T-Mobile ต้องจ่ายค่าปรับรวม $92 ล้าน โดยปฏิเสธข้อโต้แย้งของบริษัทที่อ้างว่าไม่ได้ละเมิดกฎหมาย และว่าการขายข้อมูลนั้นไม่เข้าข่ายข้อมูลที่ต้องได้รับความคุ้มครองตามกฎหมาย

    ข้อมูลในข่าว
    ศาลอุทธรณ์สหรัฐฯ ตัดสินให้ T-Mobile ต้องจ่ายค่าปรับ $92 ล้านจากการขายข้อมูลตำแหน่งลูกค้า
    ข้อมูลถูกขายให้กับ LocationSmart และ Zumigo โดยไม่มีการตรวจสอบความยินยอมจากลูกค้า
    การละเมิดถูกเปิดเผยตั้งแต่ปี 2018 แต่ FCC เพิ่งลงโทษในปี 2024 และศาลตัดสินในปี 2025
    T-Mobile และ Sprint ไม่ปฏิเสธข้อเท็จจริง แต่โต้แย้งว่าการกระทำไม่ผิดกฎหมาย
    ศาลชี้ว่า T-Mobile สละสิทธิ์ในการขอพิจารณาคดีโดยคณะลูกขุน เพราะเลือกจ่ายค่าปรับและยื่นอุทธรณ์โดยตรง
    FCC ยังปรับ AT&T $57.3 ล้าน และ Verizon $46.9 ล้านจากกรณีคล้ายกัน
    การขายข้อมูลตำแหน่งถูกมองว่าเป็นการละเมิด Communications Act มาตรา 222

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    ข้อมูลตำแหน่ง (Location Data) ถือเป็นข้อมูลที่อ่อนไหวที่สุด เพราะสามารถเปิดเผยกิจวัตรและความสัมพันธ์ส่วนตัว
    การขายข้อมูลให้กับตัวกลางเปิดช่องให้บุคคลที่สาม เช่น เจ้าหน้าที่รัฐ ใช้ติดตามบุคคลโดยไม่ขออนุญาต
    การละเมิดสิทธิส่วนบุคคลในรูปแบบนี้เคยนำไปสู่การติดตามผู้พิพากษาและเจ้าหน้าที่ตำรวจในรัฐ Missouri
    การตัดสินครั้งนี้ถือเป็นชัยชนะของผู้สนับสนุนความเป็นส่วนตัว และเป็นแบบอย่างสำคัญในวงการโทรคมนาคม
    T-Mobile เคยเผชิญคดีละเมิดข้อมูลมาแล้วในปี 2021 และจ่ายค่าชดเชยกว่า $350 ล้าน

    https://arstechnica.com/tech-policy/2025/08/t-mobile-claimed-selling-location-data-without-consent-is-legal-judges-disagree/
    📱 เรื่องเล่าจากศาล: เมื่อ T-Mobile ขายข้อมูลตำแหน่งลูกค้าโดยไม่ขออนุญาต ลองจินตนาการว่าโทรศัพท์มือถือของคุณคือเครื่องติดตามตัวที่คุณพกติดตัวตลอดเวลา ทุกครั้งที่เชื่อมต่อกับเสาสัญญาณ มันจะส่งข้อมูลตำแหน่งของคุณไปยังผู้ให้บริการเครือข่าย และข้อมูลนี้สามารถกลายเป็นประวัติการเคลื่อนไหวที่ละเอียดมากของคุณได้ ตั้งแต่ก่อนปี 2019 T-Mobile และ Sprint (ซึ่งถูกควบรวมในปี 2020) ได้ขายข้อมูลตำแหน่งลูกค้าแบบเรียลไทม์ให้กับบริษัทตัวกลาง เช่น LocationSmart และ Zumigo โดยไม่ได้ตรวจสอบว่าผู้ซื้อได้รับความยินยอมจากลูกค้าหรือไม่ ซึ่งนำไปสู่การละเมิดสิทธิส่วนบุคคลอย่างร้ายแรง แม้จะมีการเปิดเผยการละเมิดตั้งแต่ปี 2018 แต่กว่าที่ FCC จะลงโทษก็ใช้เวลาหลายปี จนในปี 2025 ศาลอุทธรณ์สหรัฐฯ ได้ตัดสินให้ T-Mobile ต้องจ่ายค่าปรับรวม $92 ล้าน โดยปฏิเสธข้อโต้แย้งของบริษัทที่อ้างว่าไม่ได้ละเมิดกฎหมาย และว่าการขายข้อมูลนั้นไม่เข้าข่ายข้อมูลที่ต้องได้รับความคุ้มครองตามกฎหมาย ✅ ข้อมูลในข่าว ➡️ ศาลอุทธรณ์สหรัฐฯ ตัดสินให้ T-Mobile ต้องจ่ายค่าปรับ $92 ล้านจากการขายข้อมูลตำแหน่งลูกค้า ➡️ ข้อมูลถูกขายให้กับ LocationSmart และ Zumigo โดยไม่มีการตรวจสอบความยินยอมจากลูกค้า ➡️ การละเมิดถูกเปิดเผยตั้งแต่ปี 2018 แต่ FCC เพิ่งลงโทษในปี 2024 และศาลตัดสินในปี 2025 ➡️ T-Mobile และ Sprint ไม่ปฏิเสธข้อเท็จจริง แต่โต้แย้งว่าการกระทำไม่ผิดกฎหมาย ➡️ ศาลชี้ว่า T-Mobile สละสิทธิ์ในการขอพิจารณาคดีโดยคณะลูกขุน เพราะเลือกจ่ายค่าปรับและยื่นอุทธรณ์โดยตรง ➡️ FCC ยังปรับ AT&T $57.3 ล้าน และ Verizon $46.9 ล้านจากกรณีคล้ายกัน ➡️ การขายข้อมูลตำแหน่งถูกมองว่าเป็นการละเมิด Communications Act มาตรา 222 ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ ข้อมูลตำแหน่ง (Location Data) ถือเป็นข้อมูลที่อ่อนไหวที่สุด เพราะสามารถเปิดเผยกิจวัตรและความสัมพันธ์ส่วนตัว ➡️ การขายข้อมูลให้กับตัวกลางเปิดช่องให้บุคคลที่สาม เช่น เจ้าหน้าที่รัฐ ใช้ติดตามบุคคลโดยไม่ขออนุญาต ➡️ การละเมิดสิทธิส่วนบุคคลในรูปแบบนี้เคยนำไปสู่การติดตามผู้พิพากษาและเจ้าหน้าที่ตำรวจในรัฐ Missouri ➡️ การตัดสินครั้งนี้ถือเป็นชัยชนะของผู้สนับสนุนความเป็นส่วนตัว และเป็นแบบอย่างสำคัญในวงการโทรคมนาคม ➡️ T-Mobile เคยเผชิญคดีละเมิดข้อมูลมาแล้วในปี 2021 และจ่ายค่าชดเชยกว่า $350 ล้าน https://arstechnica.com/tech-policy/2025/08/t-mobile-claimed-selling-location-data-without-consent-is-legal-judges-disagree/
    ARSTECHNICA.COM
    T-Mobile claimed selling location data without consent is legal—judges disagree
    T-Mobile can’t overturn $92 million fine; AT&T and Verizon verdicts still to come.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 190 มุมมอง 0 รีวิว
  • NVIDIA: จากการ์ด VGA ไปสู่ GPU และก้าวสู่ NPU หัวใจของ AI

    ในยุคที่เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังเปลี่ยนแปลงโลก NVIDIA ได้กลายเป็นบริษัทชั้นนำที่ขับเคลื่อนการปฏิวัติครั้งนี้ บริษัทก่อตั้งขึ้นในปี 1993 โดย Jensen Huang, Chris Malachowsky และ Curtis Priem ด้วยวิสัยทัศน์ในการพัฒนาเทคโนโลยีกราฟิกสำหรับวิดีโอเกม แต่เส้นทางของ NVIDIA ไม่ได้หยุดอยู่แค่การแสดงผลภาพ มันวิวัฒนาการจาการ์ดแสดงผล VGA ธรรมดา ไปสู่หน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU) ที่ทรงพลัง และสุดท้ายกลายเป็นหัวใจสำคัญของ AI ผ่านเทคโนโลยีที่คล้ายหน่วยประมวลผลเส้นประสาท (NPU) ซึ่งช่วยเร่งการคำนวณสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องและ neural networks.

    จุดเริ่มต้นของ NVIDIA เกิดขึ้นในช่วงที่อุตสาหกรรมคอมพิวเตอร์ กำลังมุ่งเน้นไปที่การแสดงผลกราฟิก ผลิตภัณฑ์แรกอย่าง NV1 ซึ่งเป็น graphics accelerator สำหรับ VGA ไม่ประสบความสำเร็จมากนัก เนื่องจากใช้รูปแบบ quadrilateral primitives ที่ไม่เข้ากันกับมาตรฐาน DirectX ของ Microsoft ทำให้บริษัทเกือบล้มละลาย แต่ NVIDIA ฟื้นตัวได้ด้วย RIVA 128 ในปี 1997 ซึ่งเป็นชิปกราฟิกที่รองรับ triangle primitives และขายได้กว่า 1 ล้านหน่วยภายใน 4 เดือน สิ่งนี้ช่วยให้บริษัทมั่นคงและเข้าสู่ตลาดการ์ดจอ VGA อย่างเต็มตัว. ในขณะนั้น VGA (Video Graphics Array) เป็นมาตรฐานพื้นฐานสำหรับการแสดงผล แต่ NVIDIA มองเห็นศักยภาพในการพัฒนาให้ก้าวไกลกว่านั้น โดยเน้นที่การเร่งความเร็วกราฟิก 3 มิติสำหรับเกมและแอปพลิเคชัน

    การก้าวกระโดดครั้งใหญ่เกิดขึ้นในปี 1999 เมื่อ NVIDIA เปิดตัว GeForce 256 ซึ่งถูกขนานนามว่าเป็น "GPU แรกของโลก" GPU (Graphics Processing Unit) แตกต่างจาก VGA ตรงที่มันไม่ใช่แค่การ์ดแสดงผล แต่เป็นหน่วยประมวลผลแบบขนานที่สามารถจัดการ transformation and lighting (T&L) บนฮาร์ดแวร์ได้เอง ทำให้ประสิทธิภาพกราฟิกเพิ่มขึ้นอย่างมหาศาลและปฏิวัติอุตสาหกรรมเกม. จากนั้น NVIDIA ลงทุนกว่า 1 พันล้านดอลลาร์ ในการพัฒนา CUDA ในช่วงต้นปี 2000 ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มซอฟต์แวร์ที่ช่วยให้ GPU สามารถรันโปรแกรมแบบขนานสำหรับงานคำนวณที่หนักหน่วง เช่น การวิเคราะห์ข้อมูล และการคำนวณทางวิทยาศาสตร์ สิ่งนี้ขยายขอบเขตของ GPU จากแค่กราฟิกไปสู่การประมวลผลทั่วไป โดยในปี 2016 NVIDIA ได้บริจาค DGX-1 ซึ่งเป็น supercomputer ที่ใช้ GPU 8 ตัว ให้กับ OpenAI เพื่อสนับสนุนการพัฒนา AI

    เมื่อ AI เฟื่องฟู NVIDIA ได้ปรับ GPU ให้เหมาะสมกับงาน deep learning มากขึ้น ด้วยการแนะนำ Tensor Cores ในสถาปัตยกรรม Volta (2017) และ Turing (2018) ซึ่งเป็นหน่วยประมวลผลพิเศษสำหรับการคำนวณ tensor/matrix ที่ใช้ใน neural networks ทำให้ GPU เร่งความเร็วการฝึกและ inference ของโมเดล AI ได้หลายเท่า. Tensor Cores รองรับความแม่นยำแบบ FP16, INT8 และ INT4 ซึ่งเหมาะสำหรับงาน AI ที่ต้องการประสิทธิภาพสูงแต่ใช้พลังงานต่ำ คล้ายกับฟังก์ชันของ NPU (Neural Processing Unit) ที่ออกแบบมาเฉพาะสำหรับการประมวลผล neural networks และ AI inference ในอุปกรณ์ edge. แม้ NVIDIA จะไม่เรียกผลิตภัณฑ์ของตนว่า NPU โดยตรง แต่เทคโนโลยีอย่าง Tensor Cores และ BlueField Data Processing Units (DPUs) ทำหน้าที่คล้ายกัน โดย DPU ช่วยจัดการงาน data center AI เช่น การเร่งข้อมูลและ security สำหรับ AI workloads. นอกจากนี้ ซีรีส์ Jetson สำหรับ embedded systems ยังรวม deep learning accelerators ที่คล้าย NPU สำหรับ robotics และ autonomous vehicles .

    ในปัจจุบัน NVIDIA ครองตลาด GPU สำหรับ AI มากกว่า 80% และชิปอย่าง H100 และ Blackwell ถูกใช้ใน supercomputers กว่า 75% ของ TOP500 ทำให้บริษัทมีมูลค่าตลาดเกิน 4 ล้านล้านดอลลาร์ในปี 2025. การพัฒนาเหล่านี้ไม่เพียงแต่ทำให้ NVIDIA เป็นผู้นำใน AI แต่ยังขับเคลื่อนอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น การแพทย์ การขับขี่อัตโนมัติ และ robotics ด้วยโมเดลอย่าง NVLM 1.0 และ Isaac GR00T.

    สรุปแล้ว NVIDIA ได้วิวัฒนาการจากผู้ผลิตการ์ด VGA สู่ผู้ประดิษฐ์ GPU และกลายเป็นหัวใจของ AI ผ่านเทคโนโลยีที่คล้าย NPU ซึ่งช่วยให้โลกก้าวสู่ยุคปัญญาประดิษฐ์ที่แท้จริง การเดินทางนี้แสดงให้เห็นถึงวิสัยทัศน์ในการปรับตัวและนวัตกรรมที่ไม่หยุดยั้ง.

    #ลุงเขียนหลานอ่าน
    NVIDIA: จากการ์ด VGA ➡️ ไปสู่ GPU 🚀 และก้าวสู่ NPU หัวใจของ AI ❤️ ในยุคที่เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) 🤖 กำลังเปลี่ยนแปลงโลก NVIDIA ได้กลายเป็นบริษัทชั้นนำที่ขับเคลื่อนการปฏิวัติครั้งนี้ บริษัทก่อตั้งขึ้นในปี 1993 โดย Jensen Huang, Chris Malachowsky และ Curtis Priem ด้วยวิสัยทัศน์ในการพัฒนาเทคโนโลยีกราฟิกสำหรับวิดีโอเกม 🎮 แต่เส้นทางของ NVIDIA ไม่ได้หยุดอยู่แค่การแสดงผลภาพ มันวิวัฒนาการจาการ์ดแสดงผล VGA ธรรมดา ไปสู่หน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU) ที่ทรงพลัง และสุดท้ายกลายเป็นหัวใจสำคัญของ AI ผ่านเทคโนโลยีที่คล้ายหน่วยประมวลผลเส้นประสาท (NPU) ซึ่งช่วยเร่งการคำนวณสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องและ neural networks. 🧠 จุดเริ่มต้นของ NVIDIA เกิดขึ้นในช่วงที่อุตสาหกรรมคอมพิวเตอร์ 💻 กำลังมุ่งเน้นไปที่การแสดงผลกราฟิก ผลิตภัณฑ์แรกอย่าง NV1 ซึ่งเป็น graphics accelerator สำหรับ VGA ไม่ประสบความสำเร็จมากนัก 📉 เนื่องจากใช้รูปแบบ quadrilateral primitives ที่ไม่เข้ากันกับมาตรฐาน DirectX ของ Microsoft ทำให้บริษัทเกือบล้มละลาย 😥 แต่ NVIDIA ฟื้นตัวได้ด้วย RIVA 128 ในปี 1997 ซึ่งเป็นชิปกราฟิกที่รองรับ triangle primitives และขายได้กว่า 1 ล้านหน่วยภายใน 4 เดือน 📈 สิ่งนี้ช่วยให้บริษัทมั่นคงและเข้าสู่ตลาดการ์ดจอ VGA อย่างเต็มตัว. ในขณะนั้น VGA (Video Graphics Array) เป็นมาตรฐานพื้นฐานสำหรับการแสดงผล แต่ NVIDIA มองเห็นศักยภาพในการพัฒนาให้ก้าวไกลกว่านั้น โดยเน้นที่การเร่งความเร็วกราฟิก 3 มิติสำหรับเกมและแอปพลิเคชัน การก้าวกระโดดครั้งใหญ่เกิดขึ้นในปี 1999 เมื่อ NVIDIA เปิดตัว GeForce 256 ซึ่งถูกขนานนามว่าเป็น "GPU แรกของโลก" 🌍 GPU (Graphics Processing Unit) แตกต่างจาก VGA ตรงที่มันไม่ใช่แค่การ์ดแสดงผล แต่เป็นหน่วยประมวลผลแบบขนานที่สามารถจัดการ transformation and lighting (T&L) บนฮาร์ดแวร์ได้เอง ทำให้ประสิทธิภาพกราฟิกเพิ่มขึ้นอย่างมหาศาลและปฏิวัติอุตสาหกรรมเกม. จากนั้น NVIDIA ลงทุนกว่า 1 พันล้านดอลลาร์ 💰 ในการพัฒนา CUDA ในช่วงต้นปี 2000 ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มซอฟต์แวร์ที่ช่วยให้ GPU สามารถรันโปรแกรมแบบขนานสำหรับงานคำนวณที่หนักหน่วง เช่น การวิเคราะห์ข้อมูล 📊 และการคำนวณทางวิทยาศาสตร์ 🧪 สิ่งนี้ขยายขอบเขตของ GPU จากแค่กราฟิกไปสู่การประมวลผลทั่วไป โดยในปี 2016 NVIDIA ได้บริจาค DGX-1 ซึ่งเป็น supercomputer ที่ใช้ GPU 8 ตัว ให้กับ OpenAI เพื่อสนับสนุนการพัฒนา AI เมื่อ AI เฟื่องฟู NVIDIA ได้ปรับ GPU ให้เหมาะสมกับงาน deep learning มากขึ้น ด้วยการแนะนำ Tensor Cores ในสถาปัตยกรรม Volta (2017) และ Turing (2018) ซึ่งเป็นหน่วยประมวลผลพิเศษสำหรับการคำนวณ tensor/matrix ที่ใช้ใน neural networks ทำให้ GPU เร่งความเร็วการฝึกและ inference ของโมเดล AI ได้หลายเท่า. Tensor Cores รองรับความแม่นยำแบบ FP16, INT8 และ INT4 ซึ่งเหมาะสำหรับงาน AI ที่ต้องการประสิทธิภาพสูงแต่ใช้พลังงานต่ำ คล้ายกับฟังก์ชันของ NPU (Neural Processing Unit) ที่ออกแบบมาเฉพาะสำหรับการประมวลผล neural networks และ AI inference ในอุปกรณ์ edge. แม้ NVIDIA จะไม่เรียกผลิตภัณฑ์ของตนว่า NPU โดยตรง แต่เทคโนโลยีอย่าง Tensor Cores และ BlueField Data Processing Units (DPUs) ทำหน้าที่คล้ายกัน โดย DPU ช่วยจัดการงาน data center AI เช่น การเร่งข้อมูลและ security สำหรับ AI workloads. นอกจากนี้ ซีรีส์ Jetson สำหรับ embedded systems ยังรวม deep learning accelerators ที่คล้าย NPU สำหรับ robotics 🤖 และ autonomous vehicles 🚗. ในปัจจุบัน NVIDIA ครองตลาด GPU สำหรับ AI มากกว่า 80% และชิปอย่าง H100 และ Blackwell ถูกใช้ใน supercomputers กว่า 75% ของ TOP500 ทำให้บริษัทมีมูลค่าตลาดเกิน 4 ล้านล้านดอลลาร์ในปี 2025. 💰 การพัฒนาเหล่านี้ไม่เพียงแต่ทำให้ NVIDIA เป็นผู้นำใน AI แต่ยังขับเคลื่อนอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น การแพทย์ 🩺 การขับขี่อัตโนมัติ และ robotics ด้วยโมเดลอย่าง NVLM 1.0 และ Isaac GR00T. สรุปแล้ว NVIDIA ได้วิวัฒนาการจากผู้ผลิตการ์ด VGA สู่ผู้ประดิษฐ์ GPU และกลายเป็นหัวใจของ AI ผ่านเทคโนโลยีที่คล้าย NPU ซึ่งช่วยให้โลกก้าวสู่ยุคปัญญาประดิษฐ์ที่แท้จริง 👍 การเดินทางนี้แสดงให้เห็นถึงวิสัยทัศน์ในการปรับตัวและนวัตกรรมที่ไม่หยุดยั้ง. 💡 #ลุงเขียนหลานอ่าน
    Like
    1
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 215 มุมมอง 0 รีวิว
Pages Boosts