🔐 “Pass: ผู้จัดการรหัสผ่านสาย Unix ที่เรียบง่ายแต่ทรงพลัง — เมื่อความปลอดภัยอยู่ในมือคุณผ่าน GPG และ Git” ในยุคที่ผู้คนต้องจัดการรหัสผ่านมากมายจากบริการออนไลน์ต่าง ๆ “Pass” ได้กลายเป็นเครื่องมือที่ได้รับความนิยมในหมู่ผู้ใช้ Unix และ Linux เพราะมันยึดหลักปรัชญา Unix อย่างแท้จริง — เรียบง่าย ใช้ได้จริง และไม่พึ่งพาโครงสร้างซับซ้อน Pass คือ shell script ขนาดเล็กที่จัดเก็บรหัสผ่านไว้ในไฟล์ที่ถูกเข้ารหัสด้วย GPG โดยแต่ละไฟล์จะตั้งชื่อตามเว็บไซต์หรือบริการที่ใช้รหัสนั้น เช่น Email/zx2c4.com หรือ Business/cheese-whiz-factory ซึ่งสามารถจัดหมวดหมู่เป็นโฟลเดอร์ได้ตามใจผู้ใช้ ผู้ใช้สามารถเพิ่ม แก้ไข ลบ หรือสร้างรหัสผ่านใหม่ได้ด้วยคำสั่งเดียว เช่น pass insert, pass edit, pass generate และยังสามารถคัดลอกรหัสผ่านไปยัง clipboard ได้ชั่วคราวด้วย pass -c ซึ่งจะล้างข้อมูลออกจาก clipboard ภายใน 45 วินาทีเพื่อความปลอดภัย Pass ยังรองรับการติดตามการเปลี่ยนแปลงผ่าน Git โดยทุกการแก้ไขจะถูกบันทึกเป็น commit ทำให้สามารถย้อนดูประวัติได้ และยังสามารถ sync ข้ามเครื่องด้วย pass git push และ pass git pull ที่น่าสนใจคือ Pass ไม่ได้จำกัดแค่รหัสผ่านเท่านั้น — ผู้ใช้สามารถจัดเก็บข้อมูลอื่น ๆ เช่น URL, คำถามลับ, PIN หรือ metadata ได้ในรูปแบบ multiline หรือแยกไฟล์ตามโฟลเดอร์ ซึ่งเปิดโอกาสให้ผู้ใช้จัดระเบียบข้อมูลได้ตามสไตล์ของตัวเอง นอกจากนี้ยังมี community ที่แข็งแกร่ง ซึ่งสร้าง extension และ GUI มากมาย เช่น pass-otp สำหรับรหัส OTP, qtpass สำหรับผู้ใช้ GUI, และ passff สำหรับใช้งานร่วมกับ Firefox รวมถึงเครื่องมือ import จาก password manager อื่น ๆ เช่น LastPass, KeePass และ 1Password ✅ จุดเด่นของ Pass ➡️ ใช้ GPG เข้ารหัสรหัสผ่านแต่ละรายการในไฟล์แยก ➡️ จัดเก็บใน ~/.password-store และสามารถจัดหมวดหมู่เป็นโฟลเดอร์ ➡️ ใช้คำสั่งง่าย ๆ เช่น insert, edit, generate, rm และ -c เพื่อจัดการรหัสผ่าน ➡️ รองรับการติดตามผ่าน Git และ sync ข้ามเครื่องได้ ✅ ความสามารถเพิ่มเติม ➡️ รองรับ multiline สำหรับจัดเก็บข้อมูลมากกว่ารหัสผ่าน เช่น URL, PIN, คำถามลับ ➡️ สามารถใช้ GPG key หลายตัวในระบบเดียวกัน — เหมาะกับการใช้งานเป็นทีม ➡️ มี bash/zsh/fish completion เพื่อความสะดวกในการใช้งาน ➡️ รองรับ extension เช่น pass-otp, pass-update, pass-import และ GUI เช่น qtpass, passmenu ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Pass ถูกพัฒนาโดย Jason Donenfeld และเปิดให้ใช้งานภายใต้ GPLv2+ ➡️ มี community ที่แข็งแกร่งและมีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง ➡️ รองรับการติดตั้งผ่านแพ็กเกจของ Linux หลาย distro และ Homebrew บน macOS ➡️ มีเครื่องมือ import จาก password manager อื่น ๆ เช่น LastPass, KeePass, 1Password https://www.passwordstore.org/

🚀 “NVIDIA Blackwell Ultra GB300 ทำลายสถิติ MLPerf — เร็วขึ้น 45% ใน DeepSeek R1 พร้อมเทคนิคใหม่ที่เปลี่ยนเกม AI inference” NVIDIA ประกาศความสำเร็จครั้งใหญ่ในการทดสอบ MLPerf v5.1 โดยชิป Blackwell Ultra GB300 NVL72 rack-scale system สามารถทำความเร็วในการประมวลผล inference ได้สูงกว่ารุ่นก่อนหน้า GB200 ถึง 45% ในโมเดล DeepSeek R1 ซึ่งเป็นหนึ่งในโมเดล AI ขนาดใหญ่ที่ซับซ้อนที่สุดในปัจจุบัน ความสำเร็จนี้เกิดจากการผสานระหว่างฮาร์ดแวร์ที่ทรงพลังและการปรับแต่งซอฟต์แวร์อย่างลึกซึ้ง โดย GB300 ใช้ tensor core ที่มีประสิทธิภาพสูงขึ้นถึง 2 เท่าในส่วน attention-layer และเพิ่ม FLOPS ด้าน AI compute อีก 1.5 เท่า พร้อมหน่วยความจำ HBM3e สูงสุด 288GB ต่อ GPU ในด้านซอฟต์แวร์ NVIDIA ใช้ฟอร์แมต NVFP4 ซึ่งเป็น floating point แบบ 4-bit ที่ออกแบบมาเฉพาะสำหรับงาน AI reasoning โดยสามารถลดขนาดโมเดลและเพิ่ม throughput ได้โดยไม่เสียความแม่นยำ นอกจากนี้ยังใช้เทคนิคการ “shard” โมเดล Llama 3.1 405B ข้ามหลาย GPU เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพโดยไม่เพิ่ม latency ระบบ GB300 NVL72 ยังมีแบนด์วิดท์รวมถึง 130 TBps ด้วย NVLink fabric ความเร็ว 1.8 TBps ระหว่าง GPU แต่ละตัว ทำให้สามารถสื่อสารกันได้อย่างรวดเร็วและไม่มีคอขวด ทั้งหมดนี้เป็นส่วนหนึ่งของแนวคิด “AI Factory” ที่ NVIDIA ผลักดัน โดยเชื่อว่าการเพิ่ม throughput ในการประมวลผล AI จะช่วยเพิ่มรายได้ ลดต้นทุน และทำให้ระบบมีประสิทธิภาพสูงสุดในยุคที่ข้อมูลกลายเป็นสินทรัพย์หลัก ✅ ความสามารถของ Blackwell Ultra GB300 ➡️ เพิ่มความเร็ว inference ใน DeepSeek R1 ได้ถึง 45% เมื่อเทียบกับ GB200 ➡️ เร็วกว่า Hopper GPU รุ่นก่อนหน้าถึง 5 เท่า ➡️ ใช้ tensor core ที่มี 2X attention-layer acceleration และ 1.5X AI compute FLOPS ➡️ หน่วยความจำ HBM3e สูงสุด 288GB ต่อ GPU ✅ เทคนิคซอฟต์แวร์ที่ใช้ ➡️ ใช้ NVFP4 format เพื่อลดขนาดโมเดลและเพิ่ม throughput ➡️ ใช้ TensorRT Model Optimizer และ TensorRT-LLM library เพื่อปรับแต่งโมเดล ➡️ shard โมเดล Llama 3.1 405B ข้ามหลาย GPU เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ ➡️ ใช้ NVLink fabric ความเร็ว 1.8 TBps ระหว่าง GPU รวมเป็น 130 TBps ✅ ผลการทดสอบ MLPerf v5.1 ➡️ GB300 NVL72 ทำลายสถิติใน DeepSeek R1, Llama 3.1 405B, Llama 3.1 8B และ Whisper ➡️ เพิ่ม throughput ต่อ GPU ได้เกือบ 50% ด้วยเทคนิค disaggregated serving ➡️ ลด latency และเพิ่มประสิทธิภาพในงาน interactive AI ➡️ เหมาะกับการใช้งานในระบบ AI Factory ที่ต้องการประมวลผลจำนวนมาก ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ DeepSeek R1 เป็นโมเดล MoE ขนาด 671B parameter ที่ต้องใช้ compute สูงมาก ➡️ Whisper กลายเป็นโมเดลแปลงเสียงยอดนิยมบน HuggingFace ด้วยยอดดาวน์โหลดเกือบ 5 ล้านครั้ง ➡️ Llama 3.1 405B มีความต้องการด้าน latency และ throughput สูงกว่ารุ่นก่อน ➡️ Hopper GPU เริ่มล้าสมัยเมื่อเทียบกับ Blackwell Ultra ในงาน inference https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/nvidia-claims-software-and-hardware-upgrades-allow-blackwell-ultra-gb300-to-dominate-mlperf-benchmarks-touts-45-percent-deepseek-r-1-inference-throughput-increase-over-gb200

🧠 “NVIDIA เปิดตัว Rubin CPX: ชิป AI ที่แยกงานประมวลผลออกเป็นสองเฟส — ยกระดับการตอบสนองโมเดลยาวล้านโทเคนแบบไม่ต้องรอ” ในยุคที่ AI ไม่ได้แค่ตอบคำถามสั้น ๆ แต่ต้องเข้าใจบทสนทนายาว ๆ โค้ดทั้งโปรเจกต์ หรือวิดีโอความยาวเป็นชั่วโมง NVIDIA ได้เปิดตัวสถาปัตยกรรมใหม่ที่เรียกว่า “Disaggregated Inference” ซึ่งแยกงานประมวลผลออกเป็นสองเฟสหลัก: เฟสบริบท (Context Phase) และเฟสสร้างผลลัพธ์ (Generation Phase) Rubin CPX คือ GPU รุ่นใหม่ที่ออกแบบมาเฉพาะสำหรับเฟสบริบท ซึ่งต้องใช้พลังประมวลผลสูงเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาล เช่น โค้ดทั้ง repository หรือบทสนทนาในหลาย session โดย Rubin CPX ให้พลังถึง 30 petaFLOPs ด้วย NVFP4 และใช้หน่วยความจำ GDDR7 ขนาด 128 GB — ต่างจาก Rubin GPU รุ่นหลักที่ใช้ HBM4 ขนาด 288 GB เพื่อรองรับเฟสสร้างผลลัพธ์ที่ต้องการแบนด์วิดท์สูง แนวคิดนี้ไม่ใช่แค่ทฤษฎี เพราะ NVIDIA ได้พิสูจน์แล้วผ่านการทดสอบ MLPerf โดยใช้เทคนิค “Disaggregated Serving” ที่แยกงาน context และ generation ออกจากกัน ทำให้ throughput ต่อ GPU เพิ่มขึ้นเกือบ 50% และลด latency ได้อย่างชัดเจน Rubin CPX จะถูกนำไปใช้ในระบบ Vera Rubin NVL144 CPX rack ซึ่งประกอบด้วย Rubin GPU 144 ตัว, Rubin CPX 144 ตัว, Vera CPU 36 ตัว, หน่วยความจำ 100 TB และแบนด์วิดท์ 1.7 PB/s — ให้พลังรวมถึง 8 exaFLOPs ซึ่งสูงกว่า GB300 NVL72 ถึง 7.5 เท่า Jensen Huang ซีอีโอของ NVIDIA ระบุว่า Rubin CPX คือ “GPU CUDA ตัวแรกที่ออกแบบมาเพื่อ AI ที่ต้องใช้บริบทยาวมหาศาล” และจะเป็นหัวใจของยุคใหม่ที่ AI ไม่ใช่แค่ autocomplete แต่เป็นผู้ช่วยที่เข้าใจงานทั้งระบบ ✅ สถาปัตยกรรม Disaggregated Inference ➡️ แยกงาน inference ออกเป็น 2 เฟส: Context (compute-bound) และ Generation (memory-bound) ➡️ เฟสบริบทใช้ Rubin CPX ที่เน้นพลังประมวลผล ➡️ เฟสสร้างผลลัพธ์ใช้ Rubin GPU ที่เน้นแบนด์วิดท์หน่วยความจำ ➡️ ลด latency และเพิ่ม throughput โดยไม่ต้องใช้ GPU แบบอเนกประสงค์ ✅ ข้อมูลทางเทคนิคของ Rubin CPX ➡️ พลังประมวลผล 30 petaFLOPs ด้วย NVFP4 ➡️ หน่วยความจำ GDDR7 ขนาด 128 GB ➡️ ใช้ดีไซน์แบบ monolithic die ต่างจาก Rubin GPU ที่เป็น dual-die chiplet ➡️ ออกแบบมาเพื่องานที่มีบริบทยาว เช่น โค้ดทั้งโปรเจกต์หรือวิดีโอหลายชั่วโมง ✅ ระบบ Vera Rubin NVL144 CPX ➡️ ประกอบด้วย Rubin GPU 144 ตัว, Rubin CPX 144 ตัว, Vera CPU 36 ตัว ➡️ หน่วยความจำรวม 100 TB และแบนด์วิดท์ 1.7 PB/s ➡️ พลังรวม 8 exaFLOPs — สูงกว่า GB300 NVL72 ถึง 7.5 เท่า ➡️ รองรับการประมวลผล AI ระดับโรงงาน (AI Factory) ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Rubin CPX ใช้ในงานที่ต้องประมวลผลล้านโทเคน เช่น video search, code analysis ➡️ ใช้ร่วมกับ InfiniBand หรือ Spectrum-X Ethernet สำหรับการ scale-out ➡️ NVIDIA ใช้ Dynamo orchestration layer เพื่อจัดการการแยกงานแบบอัจฉริยะ ➡️ ผลการทดสอบ MLPerf ล่าสุดแสดงว่า Disaggregated Serving เพิ่มประสิทธิภาพได้จริง https://www.tomshardware.com/tech-industry/semiconductors/nvidia-rubin-cpx-forms-one-half-of-new-disaggregated-ai-inference-architecture-approach-splits-work-between-compute-and-bandwidth-optimized-chips-for-best-performance

🎙️ เรื่องเล่าจาก ConcreteSC: เมื่อการสื่อสารไร้สายเรียนรู้ที่จะ “เข้าใจ” มากกว่าแค่ “ส่ง” ในอดีต การส่งข้อมูลไร้สายคือการพยายามถ่ายทอดทุกบิตให้ตรงที่สุด—ไม่ว่าจะเป็นภาพ เสียง หรือข้อความ ทุกพิกเซลต้องถูกส่งอย่างแม่นยำ แต่ในยุคที่ AI และอุปกรณ์ IoT กำลังครองโลก แนวคิดนี้เริ่มล้าสมัย เพราะสิ่งที่สำคัญไม่ใช่ “ข้อมูลดิบ” แต่คือ “ความหมายที่เข้าใจได้” ทีมวิจัยจาก Seoul National University of Science and Technology นำโดย Dr. Dong Jin Ji ได้พัฒนาเทคโนโลยีใหม่ชื่อว่า ConcreteSC ซึ่งเป็น framework สำหรับ “semantic communication” ที่ไม่ส่งข้อมูลแบบเดิม แต่ส่ง “สิ่งที่ข้อมูลนั้นหมายถึง” โดยตรง ConcreteSC ไม่ใช้ codebook ขนาดใหญ่แบบ vector quantization (VQ) ซึ่งมักมีปัญหาเรื่อง noise และความซับซ้อนในการฝึกโมเดล แต่ใช้ distribution แบบ “concrete” ที่สามารถแปลงข้อมูลต่อเนื่องให้เป็นบิตได้โดยตรง และรองรับการฝึกแบบ end-to-end แม้ในสภาพแวดล้อมที่มีสัญญาณรบกวน เมื่อทดสอบกับชุดข้อมูล ImageNet ภายใต้เงื่อนไข Rayleigh และ Rician fading ซึ่งจำลองสภาพแวดล้อมไร้สายจริง ConcreteSC ให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่า VQ ทั้งในด้าน structural similarity และ peak signal-to-noise ratio พร้อมลดความซับซ้อนของระบบลงอย่างมาก เทคโนโลยีนี้สามารถนำไปใช้ใน smart factory ที่มีการสื่อสารระหว่างเครื่องจักรจำนวนมากโดยไม่ต้องใช้สาย, หรือในอุปกรณ์ดูแลสุขภาพที่ใช้พลังงานต่ำ เช่นเซนเซอร์สำหรับผู้สูงอายุและเด็กเล็ก ที่ต้องการความแม่นยำแต่ไม่สามารถส่งข้อมูลจำนวนมากได้ ✅ แนวคิดหลักของ ConcreteSC ➡️ เป็น framework สำหรับ semantic communication ที่เน้นการส่ง “ความหมาย” มากกว่าข้อมูลดิบ ➡️ ใช้ concrete distribution แทน codebook ขนาดใหญ่แบบ VQ ➡️ รองรับการฝึกแบบ end-to-end แม้ในสภาพแวดล้อมที่มี noise ✅ ผลการทดสอบและประสิทธิภาพ ➡️ ทดสอบกับ ImageNet ภายใต้ Rayleigh และ Rician fading ➡️ ให้ผลลัพธ์ดีกว่า VQ ทั้งในด้าน SSIM และ PSNR ➡️ ลดความซับซ้อน เพราะ scaling ตาม bit length ไม่ใช่ขนาด codebook ✅ การนำไปใช้ในอุตสาหกรรม ➡️ เหมาะกับ smart factory ที่มีการสื่อสารระหว่างเครื่องจักรจำนวนมาก ➡️ ใช้ในอุปกรณ์ดูแลสุขภาพที่ใช้พลังงานต่ำ เช่นเซนเซอร์สำหรับผู้สูงอายุ ➡️ รองรับการทำงานของ AI บนอุปกรณ์ขนาดเล็กโดยไม่ต้องใช้ bandwidth สูง ✅ ความก้าวหน้าทางเทคนิค ➡️ สามารถฝึกโมเดลแบบ multi-feedback-length ด้วย masking scheme ที่เรียบง่าย ➡️ เป็น framework ที่ fully differentiable และสามารถ integrate กับระบบอื่นได้ง่าย ➡️ เปิดทางให้ใช้ semantic communication เป็นแกนหลักของ 6G https://www.techradar.com/pro/korean-researchers-develop-new-technology-that-could-boost-processing-unit-by-being-more-human-semantic-communication-focuses-on-the-bigger-picture-literally

🏗️ AI Token Factory: โรงงานผลิตความฉลาดแห่งยุคใหม่ ในอดีต เราวัดพลังคอมพิวเตอร์ด้วย CPU หรือ GPU แต่ในยุค AI ที่มีโมเดลขนาดมหึมาอย่าง GPT-4, Claude หรือ Gemini สิ่งที่สำคัญที่สุดคือ “โทเคน” ซึ่งเป็นหน่วยข้อมูลที่ AI ใช้ในการคิด วิเคราะห์ และตอบสนองต่อคำสั่งของผู้ใช้ AI Token Factory คือระบบที่ออกแบบมาเพื่อผลิตโทเคนให้ได้มากที่สุดต่อวินาที โดยใช้ GPU จำนวนมหาศาล เช่นระบบ Colossus 1 ของ xAI ที่ใช้ NVIDIA H100 กว่า 100,000 ตัว และ Colossus 2 ที่จะใช้ GB200 และ GB300 มากกว่า 550,000 ตัว เพื่อรองรับการฝึกและใช้งานโมเดล AI ขนาดใหญ่ Jensen Huang ซีอีโอของ NVIDIA อธิบายว่า AI Factory คือโรงงานที่เปลี่ยนพลังงานไฟฟ้าและข้อมูลดิบให้กลายเป็นความฉลาด พร้อมเปิดตัว Blackwell Ultra ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มใหม่ที่สามารถเพิ่มประสิทธิภาพการประมวลผลได้ถึง 50 เท่าเมื่อเทียบกับ Hopper รุ่นก่อนหน้า ในยุค “agentic AI” ที่กำลังมาถึง AI จะไม่เพียงแค่ตอบคำถาม แต่จะทำงานแทนมนุษย์โดยอัตโนมัติ เช่น วางแผนงาน ค้นคว้า หรือออกแบบโมเลกุล โดยใช้โทเคนจำนวนมหาศาลในการประมวลผล ซึ่งทำให้แม้แต่ศูนย์ข้อมูลที่มี GPU เป็นล้านตัวก็ยังไม่พอ Cisco รายงานว่า inference แบบ agentic ใช้ทรัพยากรมากกว่าการแชททั่วไปหลายเท่า และ Google ก็เปิดเผยว่า API ของตนให้บริการโทเคนกว่า 980 ล้านล้านต่อเดือน ซึ่งเพิ่มขึ้นจาก 480 ล้านล้านในเวลาเพียงไม่กี่เดือน ✅ ข้อมูลจากข่าวหลัก ➡️ AI Token Factory คือระบบที่ออกแบบมาเพื่อผลิตโทเคน AI ให้ได้มากที่สุด ➡️ โทเคนคือหน่วยพื้นฐานที่ AI ใช้ในการคิด วิเคราะห์ และตอบสนอง ➡️ xAI ใช้ GPU กว่า 100,000 ตัวใน Colossus 1 และจะใช้กว่า 550,000 ตัวใน Colossus 2 ➡️ NVIDIA เปิดตัว Blackwell Ultra ที่เพิ่มประสิทธิภาพได้ถึง 50 เท่าเมื่อเทียบกับ Hopper ➡️ AI Factory คือโรงงานที่เปลี่ยนพลังงานและข้อมูลให้กลายเป็นความฉลาด ➡️ ในยุค agentic AI โมเดลจะทำงานแทนมนุษย์โดยอัตโนมัติ ➡️ Cisco และ Google รายงานว่าความต้องการโทเคนเพิ่มขึ้นอย่างมหาศาล ➡️ Google ให้บริการโทเคนกว่า 980 ล้านล้านต่อเดือนผ่าน API ➡️ AI Factory ประกอบด้วย GPU, networking, software, storage และระบบจัดการ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ NVIDIA GB300 NVL72 เชื่อมต่อ GPU 72 ตัวและ Grace CPU 36 ตัวในระบบเดียว ➡️ Blackwell Ultra มี inference เร็วขึ้น 11 เท่า และหน่วยความจำใหญ่ขึ้น 4 เท่า ➡️ NVIDIA Dynamo เป็นระบบปฏิบัติการใหม่ที่ช่วยจัดการงาน inference แบบอัตโนมัติ ➡️ บริษัทอย่าง Zoom, Deloitte เริ่มนำ agentic AI ไปใช้ในระบบงานจริง ➡️ Blackwell Ultra จะให้บริการผ่าน DGX Cloud และผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่ ➡️ AI Factory ถูกมองว่าเป็นเครื่องจักรแห่งการปฏิวัติอุตสาหกรรมยุคใหม่ https://www.techpowerup.com/340014/ai-token-factory-is-the-new-unit-of-computing

🌐 Silicon Photonics: เทคโนโลยีแห่งอนาคตที่ยังไม่พร้อมสำหรับวันนี้ ในขณะที่อุตสาหกรรมคอมพิวเตอร์กำลังมองหาเทคโนโลยีใหม่เพื่อรองรับการประมวลผล AI ขนาดใหญ่ “Silicon Photonics” หรือการส่งข้อมูลด้วยแสงผ่านชิปซิลิกอน ถูกมองว่าเป็นคำตอบสำหรับการเชื่อมต่อที่เร็วขึ้น ประหยัดพลังงาน และลดความร้อน แต่ Jensen Huang ซีอีโอของ NVIDIA กลับออกมาแสดงความเห็นว่า “โลกควรอยู่กับทองแดงให้นานที่สุดเท่าที่จะทำได้” เพราะแม้ NVIDIA จะร่วมมือกับ TSMC และพัฒนาเทคโนโลยี photonics เช่น Quantum-X และ Spectrum-X แต่การใช้งานจริงยังต้องใช้เวลาอีกหลายปี แม้จะมีการเปิดตัวสวิตช์เครือข่ายแบบ photonics ที่สามารถเชื่อมต่อ GPU หลายล้านตัวใน AI factory ได้ แต่ Jensen ย้ำว่า การเปลี่ยนผ่านจากทองแดงไปสู่แสงต้องใช้การปรับโครงสร้างสถาปัตยกรรมใหม่ทั้งหมด ซึ่งไม่ใช่เรื่องง่ายในระยะสั้น ✅ ความหมายและศักยภาพของ Silicon Photonics ➡️ เป็นเทคโนโลยีที่ใช้แสงแทนไฟฟ้าในการส่งข้อมูลผ่านชิปซิลิกอน ➡️ ให้แบนด์วิดธ์สูงกว่า ลด latency และประหยัดพลังงานมากกว่าสายทองแดง ➡️ เหมาะกับงาน AI ขนาดใหญ่ที่ต้องการเชื่อมต่อ GPU จำนวนมหาศาล ✅ จุดยืนของ NVIDIA และ Jensen Huang ➡️ Jensen Huang ระบุว่า Silicon Photonics ยังไม่พร้อมใช้งานจริง ➡️ แนะนำให้ใช้สายทองแดงต่อไปอีกหลายปีเพื่อความเสถียรและต้นทุนต่ำ ➡️ การเปลี่ยนไปใช้ photonics ต้องปรับโครงสร้างสถาปัตยกรรมใหม่ทั้งหมด ✅ แผนการพัฒนา Photonics ของ NVIDIA ➡️ ร่วมมือกับ TSMC พัฒนาแพลตฟอร์ม COUPE สำหรับการประกอบ photonics ➡️ เปิดตัว Spectrum-X และ Quantum-X switches สำหรับ AI factories ➡️ สวิตช์สามารถส่งข้อมูลได้ถึง 400Tbps และประหยัดพลังงานได้ถึง 3.5 เท่า ➡️ Quantum-X InfiniBand จะวางขายปลายปี 2025 และ Spectrum-X Ethernet ในปี 2026 ✅ Ecosystem และพันธมิตร ➡️ มีพันธมิตรเช่น Coherent, Corning, Foxconn, Lumentum และ SENKO ➡️ TSMC เป็นสมาชิกผู้ก่อตั้ง Silicon Photonics Industry Alliance ➡️ NVIDIA ยังลงทุนในสตาร์ตอัพ Xscape ที่พัฒนาแพลตฟอร์ม photonics สำหรับ AI https://wccftech.com/nvidia-ceo-jensen-huang-claims-silicon-photonics-packaging-is-still-years-away/

🎙️ เรื่องเล่าจากชิปเล็กจิ๋ว: เมื่อแสงควอนตัมถูกผลิตบนซิลิคอนแบบเดียวกับ CPU ชิปนี้ใช้โครงสร้างที่เรียกว่า microring resonators จำนวน 12 วง ซึ่งทำหน้าที่ผลิตคู่โฟตอนที่มีคุณสมบัติควอนตัม — โดยปกติการผลิตโฟตอนแบบนี้ต้องใช้ห้องแล็บที่ซับซ้อน แต่ทีมวิจัยสามารถทำให้เกิดขึ้นบนชิปขนาดเท่าเล็บนิ้ว ความท้าทายคือ microring resonators มีความไวต่ออุณหภูมิและความคลาดเคลื่อนในการผลิต — หากไม่ปรับจูนอย่างแม่นยำจะไม่สามารถผลิตโฟตอนได้ ทีมจึงสร้างระบบ feedback บนชิป: - มี photodiode ตรวจสอบการทำงานของแต่ละ resonator - มี heater และวงจรควบคุมปรับจูนอัตโนมัติ - ทำให้ทั้ง 12 วงทำงานร่วมกันได้อย่างเสถียร โดยไม่ต้องใช้เครื่องมือภายนอก ชิปนี้ถูกผลิตด้วยเทคโนโลยี CMOS 45nm ซึ่งแม้จะไม่ใช่ระดับ cutting-edge แต่มีความเสถียรและสามารถผลิตจำนวนมากได้ในโรงงานทั่วไป เช่นของ GlobalFoundries และ Ayar Labs Nvidia CEO ยังเคยกล่าวว่า microring resonators คือ “หัวใจของการเชื่อมต่อแบบ optical สำหรับ AI” — และงานวิจัยนี้แสดงให้เห็นว่า photonics เดียวกันสามารถใช้กับควอนตัมได้เช่นกัน ✅ นักวิจัยสร้าง “โรงงานแสงควอนตัม” บนชิปขนาด 1 มม² โดยใช้ CMOS 45nm ➡️ เป็นการรวม photonics, electronics และ quantum optics บนแพลตฟอร์มเดียว ✅ ใช้ microring resonators 12 วงเพื่อผลิตคู่โฟตอนที่มีคุณสมบัติควอนตัม ➡️ โดยปกติการผลิตโฟตอนต้องใช้ห้องแล็บที่ซับซ้อน ✅ มีระบบ feedback บนชิปเพื่อปรับจูน resonator แบบเรียลไทม์ ➡️ ใช้ photodiode, heater และวงจรควบคุมเพื่อให้ทำงานเสถียร ✅ ผลิตด้วยเทคโนโลยี CMOS 45nm ที่ใช้ใน CPU และ GPU ทั่วไป ➡️ ทำให้สามารถผลิตในโรงงานอุตสาหกรรมได้ ไม่ต้องใช้เทคนิคเฉพาะทาง ✅ ชิปนี้ถูกพัฒนาร่วมกับ GlobalFoundries และ Ayar Labs ➡️ บริษัทที่เชี่ยวชาญด้าน optical interconnects สำหรับ AI และ HPC ✅ Nvidia เคยกล่าวว่า microring resonators คือกุญแจสำคัญของการเชื่อมต่อ AI แบบ optical ➡️ งานวิจัยนี้แสดงให้เห็นว่า photonics เดียวกันสามารถใช้กับควอนตัมได้เช่นกัน ✅ นักวิจัยบางคนในทีมได้เข้าร่วมบริษัทเชิงพาณิชย์ เช่น PsiQuantum, Ayar Labs และ Google X ➡️ แสดงถึงการเปลี่ยนผ่านจากงานวิจัยสู่ผลิตภัณฑ์จริง https://www.tomshardware.com/tech-industry/quantum-computing/researchers-pack-a-quantum-light-factory-into-a-1mm-square-chip-combines-photonics-electronics-and-quantum-hardware-with-traditional-silicon-manufacturing

Microsoft เริ่มใช้นโยบายชื่อว่า Block device code flow (DCF) เป็นส่วนหนึ่งของ Secure Future Initiative เพื่อบล็อกการล็อกอินแบบ “Device Code Flow” ที่อ่อนแอกว่า OAuth ปกติ ซึ่งถูกแฮกเกอร์ใช้โจมตีได้ง่าย → แต่นโยบายนี้ดันไปกระทบกับ อุปกรณ์ Teams Android เช่น Teams Rooms, Teams Phones, Teams Panels และ Displays เพราะอุปกรณ์พวกนี้ยังใช้วิธีล็อกอินแบบ DCF อยู่ → พอระบบบล็อกเข้าให้ อุปกรณ์ก็ หลุดล็อกอิน ทันที และล็อกอินกลับเข้าไปไม่ได้ง่าย ๆ เพราะไม่ได้เตรียมไว้ก่อน Microsoft ยืนยันว่า “ไม่ใช่บั๊ก” แต่คือ “ฟีเจอร์ด้านความปลอดภัย” ที่ผู้ดูแลระบบอาจพลาดการอ่านคำเตือนก่อนหน้านี้ จึงไม่ได้ตั้งอุปกรณ์ Android ให้อยู่ในรายชื่อยกเว้น (exclude list) โชคดีคือ Microsoft ให้คำแนะนำขั้นตอนแก้ไขไว้เรียบร้อย → แต่ถ้าอุปกรณ์อยู่ไกลหรือไม่มีคนดูแล ต้องรีสตาร์ท 3 รอบ, ล็อกอินเองใหม่ หรือสุดท้ายก็ต้อง factory reset 😖 ✅ Microsoft เริ่มบังคับนโยบาย Block Device Code Flow (DCF) บน Entra ID เพื่อเพิ่มความปลอดภัย   • เป็นส่วนหนึ่งของโครงการ Secure Future Initiative   • ปิดการใช้งานการล็อกอินแบบ DCF ซึ่งเสี่ยงต่อ phishing และ token reuse ✅ ส่งผลให้อุปกรณ์ Android สำหรับ Microsoft Teams ถูกบล็อกและหลุดล็อกอินจำนวนมาก   • ได้แก่: Teams Rooms on Android, Teams Phone, Teams Panels, Teams Displays ✅ Microsoft แนะนำวิธีแก้ไขดังนี้:   • เข้าระบบ Entra ID → ไปที่ Conditional Access Policies   • แก้ชื่อ policy “Block device code flow” ให้เป็น "Report-Only" หรือปิด (Off)   • รีสตาร์ทอุปกรณ์ Android 1–3 ครั้งเพื่อบังคับให้ล็อกอินใหม่   • หากไม่ได้ผล: ล็อกอินด้วยบัญชี resource account เอง หรือ factory reset ✅ รุ่นล่าสุดของแอป Teams สำหรับ Android ที่ควรติดตั้ง:   • Teams Room: 1449/1.0.96.2025205603   • Teams Phone: 1449/1.0.94.2025165302   • Teams Panel: 1449/1.0.97.2025086303   • Teams Display: 1449/1.0.95.2024062804 ✅ แนะนำให้เพิ่มอุปกรณ์ Teams Android ลงในรายชื่อยกเว้นก่อนเปิดใช้นโยบายนี้อีกครั้ง https://www.neowin.net/news/microsoft-changes-hit-teams-android-devices-disable-entra-id-policy-to-restore-sign-in/

พอเราพูดถึงพัดลม CPU ในคอม หลายคนอาจมองเป็นแค่ก้อนเหล็ก–พัดลมหมุน ๆ ที่เอาไว้ระบายความร้อนให้ชิปไม่ร้อนเกินไป แต่จริง ๆ แล้วทุกชิ้นที่เห็นในนั้นผ่านกระบวนการผลิตกว่า 15 ขั้นตอน ตั้งแต่การดัดท่อทองแดง, เชื่อมฐานสัมผัส, เคลือบป้องกันสนิม, ประกอบซี่ฟินอลูมิเนียม, จนถึงทดสอบแรงลมและแพ็กใส่กล่อง สิ่งที่เซอร์ไพรส์คือ “หลายขั้นตอนยังต้องใช้ฝีมือแรงงานมนุษย์อยู่มาก” เช่น การเชื่อมแผ่นฐาน vapor chamber กับ heatpipe ต้องทำด้วยมือ เพราะแค่พลาด 0.1 มม. ก็ส่งผลต่อประสิทธิภาพได้ YouTube ช่อง SatisFactory Process ที่พาไปถ่ายทำถึงโรงงานในปักกิ่งบอกว่า ดูเพลินอย่างกับสารคดี — เพราะมันแสดงให้เห็นว่าวงการคอมพิวเตอร์ยังไม่ใช่แค่ AI หรือ cloud อย่างเดียว แต่ "ชิ้นส่วนฮาร์ดแวร์" ที่เราจับต้องได้ก็เต็มไปด้วยศิลปะการผลิตไม่แพ้กัน ✅ DeepCool เปิดโรงงานในปักกิ่งให้ชมการผลิตชุดระบายความร้อน CPU ตั้งแต่ต้นจนจบ   • วิดีโอยาว ~30 นาที จากช่อง SatisFactory Process   • เห็นตั้งแต่การสร้าง heatpipe → เชื่อมฐาน → ประกอบพัดลม → ทดสอบ ✅ กระบวนการผลิตมีมากกว่า 15 ขั้นตอน เช่น:   • ตัด-ขึ้นรูปทองแดง, เติมสารภายใน, ทำความสะอาด, ทดสอบ leak   • ประกอบ fin, เจาะรูติด heatpipe, ติดพัดลม   • แพ็กกิ้งพร้อมส่ง ✅ บางขั้นตอนต้องอาศัยแรงงานมนุษย์ เช่น:   • การติดแผ่นฐาน vapor chamber → ถ้าเยื้องนิดเดียวประสิทธิภาพลด   • การเดินสายไฟพัดลม, ตรวจ QC ก่อนบรรจุ ✅ เครื่องมือชั้นสูงผสมกับเทคนิคดั้งเดิม เช่น automated filling + soldering manual   • โรงงานใช้ทั้งระบบ automation และพนักงานตรวจสอบสภาพ https://www.tomshardware.com/pc-components/air-cooling/heres-a-behind-the-scenes-look-at-how-a-cpu-air-cooler-is-made-deepcool-gives-a-start-to-finish-tour-of-its-main-production-facility

ลองนึกภาพดูว่าในศูนย์ข้อมูลหนึ่ง มีงานมากมายที่ IT ต้องจัดการทุกวัน เช่น แก้ไข network, config storage, เช็ก log, ปรับโหลด cloud — ทั้งหมดนี้ใช้เวลาและต้องการผู้เชี่ยวชาญหลายคน แต่ HPE กำลังจะเปลี่ยนสิ่งเหล่านั้นให้กลายเป็น “การสนทนากับ agent” — คุณแค่ถามในสไตล์แชต แล้ว AI จะประมวลผลข้อมูล, หา insight, เสนอทางแก้ หรือ บางทียังทำแทนให้เองเลยด้วยซ้ำ (แต่ยังให้คุณกดยืนยันก่อนเสมอ) หัวใจอยู่ที่ GreenLake Intelligence ซึ่งมี multi-agent system ที่ทำหน้าที่เฉพาะ เช่น จัดการ storage, monitor network, สร้าง dashboard, หรือคุยกับระบบ cloud อื่นได้ — และมี “GreenLake Copilot” เป็นอินเทอร์เฟซแบบแชต ช่วยให้คนไอทีใช้งานง่ายแบบไม่ต้องพิมพ์โค้ด นอกจากนี้ HPE ยังพัฒนา hardware และ software เสริมชุดใหญ่ เช่น AI Factory รุ่นใหม่ที่ใช้ Nvidia Blackwell GPU, ระบบ CloudOps, และหน่วยเก็บข้อมูล Alletra X10000 ที่รองรับการวิเคราะห์ context ระดับระบบ (ผ่านโปรโตคอล MCP) ✅ HPE เปิดตัว GreenLake Intelligence พร้อมแนวคิด AgenticOps   • ใช้ AI agents ทำงานซ้ำซ้อนในระบบ IT แทนคนได้ (แต่มี human-in-the-loop)   • ครอบคลุมงาน config, observability, storage, network และ more ✅ GreenLake Copilot คืออินเทอร์เฟซแบบแชตที่ให้คุยกับ AI ได้ทันที   • ใช้ภาษาธรรมดาถามเรื่อง log, ปัญหา network, ความเสถียรระบบ ฯลฯ   • ทำงานร่วมกับ LLM และ ML ที่เทรนจากข้อมูลองค์กร ✅ ตัวอย่างการใช้งานที่น่าสนใจ:   • Aruba Central ใช้ GreenLake Copilot ในการจัดการเครือข่ายแบบ real-time   • สร้าง visual dashboard จาก log อัตโนมัติ   • เสนอวิธีแก้ปัญหาแบบทีละขั้น หรือลงมือทำแทนได้ ✅ HPE เสริมด้วย CloudOps (รวม OpsRamp, Morpheus, Zerto)   • ใช้ GenAI ช่วยจัดการ observability, virtualization, และความปลอดภัยของ data ✅ เปิดตัว AI Factory Gen 2 ที่ใช้ Nvidia Blackwell RTX Pro 6000   • รองรับการประมวลผล AI model สำหรับองค์กรโดยเฉพาะ   • ใช้งานร่วมกับระบบของคู่แข่งได้ (เช่น OpsRamp ใช้กับ AI Factory ทุกแบรนด์) ✅ ระบบเก็บข้อมูล Alletra X10000 รองรับ MCP (Media Context Protocol)   • เชื่อมโยงกับ AI/LLM ได้โดยตรง   • ส่งข้อมูลระหว่าง server, storage, observability tools ได้รวดเร็ว ลุงจะตกงานแล้วววววว !!! 😭😭 https://www.techspot.com/news/108437-hpe-greenlake-intelligence-brings-agentic-ai-operations.html

เก่าไปนิด แต่ Storyฯ เพิ่งได้มีโอกาสอ่านนิยายจีนเรื่อง <ตงกง ตำนานรักตำหนักบูรพา> จบไป สะดุดตากับสิ่งที่เรียกว่า ‘เยี่ยจื่อไผ’ ความมีอยู่ว่า ...ปัญหาคือว่าหลี่เฉิงอิ๋นไม่เคยมายามวิกาล ... ดังนั้น เมื่อเขาก้าวเข้ามาในห้อง จึงมีเพียงข้าและอาตู้นั่งอยู่หน้าโต๊ะ กำลังเพลิดเพลินสนุกสนานกับการเล่นเยี่ยจื่อไผ ข้าจับได้ไพ่สวยทั้งมือ... จากเรื่อง <ตงกง ตำนานตำหนักบูรพา> ผู้แต่ง เฟยอั่วซือฉุน (หมายเหตุ ชื่อเรื่องใช้ตามชื่อละครที่สร้างมาจากนิยายเรื่องนี้) ‘เยี่ยจื่อไผ’ ที่กล่าวถึงข้างต้น ในละครจะเห็นว่ามันคือไพ่ที่ทำจากไม้ พอพูดถึงเรื่องไพ่ แม้แต่ฝรั่งยังบันทึกไว้ว่าไพ่ถือกำเนิดมาจากจีนโบราณ และเนื่องด้วยวิธีการเล่นไพ่แตกแขนงไปมากมาย การรวบรวมข้อมูลนั้นไม่ง่าย Storyฯ พอจะเรียบเรียงได้ว่า เยี่ยจื่อไผเดิมคือ ‘เยี่ยจื่อซี่’ (เกมใบไม้ หรือ 叶子戏 หรือที่มีฝรั่งไปเขียนถึงว่า Leaf Game) เป็นการละเล่นที่เริ่มขึ้นในยุคสมัยปลายราชวงศ์ถัง เป็นที่นิยมในวังและในกลุ่มนักวิชาการไว้เล่นยามสังสรรค์ ใน <บันทึกแห่งองค์หญิงถงชาง> ในสมัยราชวงศ์ถัง เคยบันทึกไว้ว่าองค์หญิงถงชาง (พระราชธิดาในฮ่องเต้อี้จง) ทรงโปรดปรานเกมนี้ถึงขนาดใช้ของล้ำค่าหายากอย่างไข่มุกราตรีมาให้แสงสว่างเพื่อจะได้เล่นจนดึกดื่น จากข้อมูลจากนักประวัติศาสตร์ฟากตะวันตก ว่ากันว่าเยี่ยจื่อซี่เดิมเป็นเกมทอยลูกเต๋าขนาดใหญ่ ต่อมาจึงนำมาวาดลงเป็นไม้แผ่นเล็กเพื่อสะดวกในการพกพายามเดินทาง เรียกว่าเยี่ยจื่อไผ ต่อมาจึงพัฒนาเป็นใช้กระดาษ มีการเขียนกำหนดกติกาการเล่นชัดเจนเป็นบันทึกเรียกว่า ‘เยี่ยจื่อเก๋อ’ เมื่อยุคสมัยเปลี่ยนไป กฎกติกาการเล่นก็พัฒนามากขึ้นไปหลากหลายจวบจนถึงยุคสมัยราชวงศ์ชิงจึง ‘นิ่ง’ หรือ ‘เข้าที่’ แต่กว่าจะถึงวันนั้น ลวดลายของไพ่มีการเปลี่ยนแปลงมากมาย จากเดิมเป็นเพียงตัวเลขจากเล็กไปใหญ่แบบที่เห็นในรูปที่เป็นป้ายไม้จากละคร (ไพ่เบอร์ใหญ่ชนะไพ่เบอร์เล็ก) ก็มีการใช้ชุดตัวเลขหลักหมื่น (ตามรูปไพ่กระดาษที่มีลวดลายหน้าคน) ต่อมามีการเพิ่มเป็นชุดเรียงจำนวนเงินจากครึ่งอีแปะไปเป็นเก้าเฉียน (เข้าใจว่าหนึ่งเฉียนคือหนึ่งร้อยอีแปะ) เป็นต้น นอกจากตัวเลขที่เปลี่ยนไปยังมีการวาดลวดลายเพิ่มเติม เช่น ในยุคสมัยราชวงศ์หมิงมีการนิยมเอาตัวละครจากบทประพันธ์ชื่อดังมาวาดเป็นลายไพ่ อย่างตัวละครจากเรื่อง <ซ้องกั๋ง> เป็นต้น ว่ากันว่าลวดลายเหล่านี้เป็นต้นแบบของหน้าไพ่แจ็คเกอร์ของไพ่ป๊อก นอกจากนี้ยังมีการคงไว้ซึ่งรูปแบบของการใช้ไม้หรือวัสดุอื่น เป็นที่มาของไพ่โดมิโน (Domino Tiles) อันเป็นต้นแบบของ Mahjong หรือไพ่นกกระจอกนั่นเอง Storyฯ ไม่สันทัดการเล่นไพ่ ไม่เข้าใจกติกาของไพ่ประเภทต่างๆ อาจอธิบายไม่ได้ดีนัก ลองทำการบ้านเพิ่มดู เห็นในเว็บสามเกลอมีการคุยเรื่องไพ่ผ่องของไทยเปรียบเทียบกับไพ่จีนไว้ตามนี้ เพื่อนเพจที่สนใจลองอ่านดูนะคะ http://www.samgler.org/archives/card3.htm ยังมีละครจีนอีกหลายเรื่องที่พูดถึงเยี่ยจื่อไผ เพื่อนเพจพอจะจำกันได้บ้างไหม? (ป.ล. หากอ่านแล้วชอบใจ ช่วยกดไลค์กดแชร์กันด้วยนะคะ ติดตามได้ที่ @StoryfromStory) Credit รูปภาพจาก: https://dramapanda.com/2018/12/goodbye-my-princess-2018.html http://www.chinawenhua.com.cn/zyanjiu/2018/4894.html Credit ข้อมูลจาก: https://theplayingcardfactory.com/history https://www.parlettgames.uk/histocs/leafgame.html http://www.qulishi.com/article/202010/448890.html https://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%91%89%E5%AD%90%E6%88%B2 #ตงกง #ไพ่จีน #วัฒนธรรมจีนโบราณ StoryfromStory

🔓 ใช้ AI ปลดล็อก SecureBoot และติดตั้ง OS ใหม่บนอุปกรณ์ที่ล็อกไว้ นักพัฒนาจาก XDA Forums ได้ใช้ ChatGPT ร่วมกับ CH341A flash programmer เพื่อ ปลดล็อก SecureBoot และ Factory Reset Protection (FRP) บน Panasonic ToughPad FZ-A2 ซึ่งเป็นแท็บเล็ตที่ถูกล็อกไว้ด้วย Android 6.0 🔍 วิธีการปลดล็อก SecureBoot นักพัฒนารายนี้ใช้ CH341A flash programmer เพื่อ ดึงข้อมูล BIOS ของอุปกรณ์ จากนั้น อัปโหลด BIOS ไปยัง ChatGPT พร้อมคำสั่งให้ ปิด SecureBoot และลบคีย์ที่เป็นกรรมสิทธิ์ ก่อนจะ แฟลช BIOS ที่แก้ไขกลับไปยังอุปกรณ์ ✅ ข้อมูลจากข่าว - ใช้ ChatGPT และ CH341A flash programmer เพื่อปลดล็อก SecureBoot - อัปโหลด BIOS ไปยัง ChatGPT พร้อมคำสั่งให้ปิด SecureBoot และลบคีย์ที่เป็นกรรมสิทธิ์ - แฟลช BIOS ที่แก้ไขกลับไปยังอุปกรณ์ และสามารถติดตั้ง Windows 10 และ Linux Mint ได้ - Panasonic ToughPad FZ-A2 เดิมถูกล็อกด้วย Factory Reset Protection (FRP) - นักพัฒนารายนี้อ้างว่าไม่มีข้อมูลเกี่ยวกับวิธีการปลดล็อกนี้บนอินเทอร์เน็ต และอาจเป็นคนแรกที่ทำสำเร็จ 🔥 ผลกระทบต่อการนำอุปกรณ์เก่ากลับมาใช้ใหม่ การปลดล็อก SecureBoot และ FRP อาจช่วยให้สามารถนำอุปกรณ์เก่าที่ถูกล็อกกลับมาใช้ใหม่ได้ โดยเฉพาะ แล็ปท็ปและแท็บเล็ตที่ถูกล็อกด้วยเฟิร์มแวร์ขององค์กร ‼️ คำเตือนที่ควรพิจารณา - การแก้ไข BIOS อาจทำให้อุปกรณ์ไม่สามารถบูตได้หากเกิดข้อผิดพลาด = SecureBoot ถูกออกแบบมาเพื่อป้องกันการติดตั้ง OS ที่ไม่ได้รับอนุญาต อาจมีความเสี่ยงด้านความปลอดภัย - การปลดล็อกอุปกรณ์ที่ถูกล็อกโดยองค์กรอาจละเมิดข้อกำหนดด้านความปลอดภัย - ต้องติดตามว่าการใช้ AI ในการแก้ไข BIOS จะมีผลกระทบต่ออุตสาหกรรม IT อย่างไร การใช้ AI เพื่อช่วยแก้ไข BIOS อาจช่วยให้สามารถนำอุปกรณ์เก่ากลับมาใช้ใหม่ได้มากขึ้น อย่างไรก็ตาม ต้องติดตามว่าผู้ผลิตจะเพิ่มมาตรการป้องกัน SecureBoot และ FRP ในอนาคตหรือไม่ https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/chatgpt-used-to-disable-secureboot-in-locked-down-device-modded-bios-reflash-facilitated-fresh-windows-and-linux-installs

🚀 SpaceX เตรียมสร้างโรงงานบรรจุชิปขั้นสูงในเท็กซัส SpaceX กำลังขยายขีดความสามารถด้านการผลิต โดยเตรียมสร้าง โรงงานบรรจุชิปขั้นสูงในเท็กซัส ซึ่งจะใช้ เทคโนโลยี Fan-Out Panel-Level Packaging (FOPLP) และมี ขนาดแผ่นฐานชิปใหญ่ที่สุดในอุตสาหกรรมที่ 700mm x 700mm ปัจจุบัน SpaceX ยังไม่ได้ผลิตชิปของตัวเอง แต่ใช้บริการจาก STMicroelectronics และ Innolux อย่างไรก็ตาม บริษัทกำลังผลักดันให้มีการผลิตชิปภายในประเทศ เพื่อสนับสนุน ความเป็นอิสระด้านเซมิคอนดักเตอร์ของสหรัฐฯ ปีที่แล้ว SpaceX ได้เปิด โรงงานผลิตแผงวงจรพิมพ์ (PCB) ที่ใหญ่ที่สุดในสหรัฐฯ ที่เมือง Bastrop, Texas ซึ่งช่วยให้บริษัทสามารถ ลดต้นทุนและควบคุมกระบวนการผลิตดาวเทียมได้ดีขึ้น การสร้างโรงงานบรรจุชิปเป็น ขั้นตอนต่อไปที่สมเหตุสมผล เนื่องจาก กระบวนการ FOPLP มีความคล้ายคลึงกับการผลิต PCB เช่น การชุบทองแดง, การใช้เลเซอร์ และกระบวนการเติมสารกึ่งตัวนำ ✅ ข้อมูลจากข่าว - SpaceX เตรียมสร้างโรงงานบรรจุชิปขั้นสูงในเท็กซัส - ใช้เทคโนโลยี Fan-Out Panel-Level Packaging (FOPLP) - ขนาดแผ่นฐานชิปใหญ่ที่สุดในอุตสาหกรรมที่ 700mm x 700mm - ปัจจุบัน SpaceX ยังไม่ได้ผลิตชิปของตัวเอง แต่ใช้บริการจาก STMicroelectronics และ Innolux - โรงงาน PCB ที่ Bastrop, Texas ช่วยลดต้นทุนและเพิ่มความสามารถในการผลิตดาวเทียม ‼️ คำเตือนที่ควรพิจารณา - SpaceX ยังต้องพัฒนาเทคโนโลยีการผลิตชิปของตัวเองก่อนที่จะสามารถแข่งขันกับผู้ผลิตรายใหญ่ได้ - ต้องติดตามว่าการลงทุนนี้จะช่วยให้สหรัฐฯ ลดการพึ่งพาเซมิคอนดักเตอร์จากต่างประเทศได้จริงหรือไม่ - แม้ว่า FOPLP จะเหมาะกับอุตสาหกรรมอวกาศและการสื่อสาร แต่ยังต้องพิสูจน์ว่ามีประสิทธิภาพเทียบเท่ากับเทคโนโลยีอื่น ๆ - การแข่งขันกับ TSMC, Intel และ GlobalFoundries อาจทำให้ SpaceX ต้องใช้เงินลงทุนมหาศาลในระยะยาว การเข้าสู่ตลาดบรรจุชิปของ SpaceX อาจช่วยให้สหรัฐฯ มีตัวเลือกที่ผลิตภายในประเทศมากขึ้น และ ลดความเสี่ยงด้านความมั่นคงของห่วงโซ่อุปทาน อย่างไรก็ตาม ต้องติดตามว่าการลงทุนนี้จะสามารถแข่งขันกับผู้ผลิตรายใหญ่ได้หรือไม่ https://www.tomshardware.com/tech-industry/manufacturing/elon-musks-spacex-to-build-its-own-advanced-chip-packaging-factory-in-texas-700mm-x-700mm-substrate-size-purported-to-be-the-largest-in-the-industry

🔒 Asus แนะนำให้รีเซ็ตโรงงานและตั้งรหัสผ่านที่แข็งแกร่ง หลังพบการโจมตีจากบ็อตเน็ต Asus ได้ออกคำแนะนำให้ผู้ใช้ รีเซ็ตโรงงานและตั้งรหัสผ่านที่แข็งแกร่ง หลังจากพบว่า บ็อตเน็ต AyySSHush ได้เจาะระบบของเราเตอร์กว่า 9,000 เครื่องทั่วโลก โดยใช้ช่องโหว่ CVE-2023-39780 ซึ่งช่วยให้แฮกเกอร์สามารถ เข้าถึงอุปกรณ์ได้แม้จะมีการอัปเดตเฟิร์มแวร์แล้วก็ตาม บ็อตเน็ตนี้ใช้ ช่องโหว่ Command Injection เพื่อเปิดใช้งาน SSH บนพอร์ตที่ไม่ได้มาตรฐาน (TCP 53282) และ แทรกคีย์ SSH ของแฮกเกอร์ลงในการตั้งค่าของเราเตอร์ ซึ่งทำให้ การเข้าถึงยังคงอยู่แม้จะมีการอัปเดตเฟิร์มแวร์หรือรีบูตอุปกรณ์ นอกจากนี้ แฮกเกอร์ยังปิดระบบล็อกและฟีเจอร์ความปลอดภัย เพื่อหลีกเลี่ยงการตรวจจับ ทำให้สามารถ ควบคุมเราเตอร์ได้ในระยะยาวโดยไม่ถูกตรวจพบ ✅ ข้อมูลจากข่าว - Asus พบว่าเราเตอร์กว่า 9,000 เครื่องถูกโจมตีโดยบ็อตเน็ต AyySSHush - ช่องโหว่ CVE-2023-39780 ถูกใช้เพื่อเปิด SSH บนพอร์ต TCP 53282 - แฮกเกอร์แทรกคีย์ SSH ลงในการตั้งค่าของเราเตอร์ ทำให้การเข้าถึงยังคงอยู่แม้จะอัปเดตเฟิร์มแวร์แล้ว - แฮกเกอร์ปิดระบบล็อกและฟีเจอร์ความปลอดภัยเพื่อหลีกเลี่ยงการตรวจจับ - Asus แนะนำให้รีเซ็ตโรงงานและตั้งรหัสผ่านที่แข็งแกร่งเพื่อป้องกันการโจมตี ‼️ คำเตือนที่ควรพิจารณา - การอัปเดตเฟิร์มแวร์เพียงอย่างเดียวไม่สามารถลบช่องโหว่ได้ หากเราเตอร์ถูกโจมตีแล้ว - ผู้ใช้ควรตรวจสอบล็อกของเราเตอร์เพื่อดูว่ามีการพยายามล็อกอินผิดพลาดหรือไม่ - เราเตอร์ที่หมดอายุการสนับสนุนควรติดตั้งเฟิร์มแวร์ล่าสุดและปิดการเข้าถึงระยะไกล - ต้องติดตามว่าบ็อตเน็ตนี้จะพัฒนาเทคนิคใหม่เพื่อหลีกเลี่ยงการป้องกันหรือไม่ 🚀 วิธีป้องกันการโจมตี Asus แนะนำให้ผู้ใช้ ทำตามขั้นตอน 3 ขั้นตอนเพื่อป้องกันการโจมตี ได้แก่: 1️⃣ อัปเดตเฟิร์มแวร์เป็นเวอร์ชันล่าสุด 2️⃣ รีเซ็ตโรงงานเพื่อกำจัดการตั้งค่าที่ไม่พึงประสงค์ 3️⃣ ตั้งรหัสผ่านที่แข็งแกร่ง โดยใช้ตัวอักษรใหญ่-เล็ก, ตัวเลข และสัญลักษณ์ https://www.techspot.com/news/108218-asus-urges-factory-resets-strong-passwords-following-botnet.html

🔍 ช่องโหว่ร้ายแรงในปลั๊กอิน WordPress อาจทำให้กว่า 100,000 เว็บไซต์ตกอยู่ในความเสี่ยง นักวิจัยด้านความปลอดภัยพบว่า TI WooCommerce Wishlist ซึ่งเป็นปลั๊กอินยอดนิยมสำหรับร้านค้าออนไลน์ มีช่องโหว่ที่เปิดให้แฮกเกอร์สามารถอัปโหลดไฟล์อันตรายได้โดยไม่ต้องมีการตรวจสอบสิทธิ์ ทำให้เว็บไซต์อาจถูกเข้าควบคุมโดยสมบูรณ์ 🕵️‍♂️ รายละเอียดของช่องโหว่ ช่องโหว่นี้ถูกติดตามภายใต้รหัส CVE-2025-47577 และได้รับคะแนนความรุนแรง 10/10 (critical) ซึ่งหมายความว่าเป็นช่องโหว่ที่มีความเสี่ยงสูงสุด ปลั๊กอินนี้มีการติดตั้งใช้งานมากกว่า 100,000 เว็บไซต์ ซึ่งส่วนใหญ่เป็น เว็บไซต์ e-commerce ที่มีการทำธุรกรรมทางการเงิน ทำให้ความเสี่ยงเพิ่มขึ้น ✅ ข้อมูลจากข่าว - TI WooCommerce Wishlist มีช่องโหว่ที่เปิดให้แฮกเกอร์อัปโหลดไฟล์อันตรายได้ - ช่องโหว่นี้ถูกติดตามภายใต้รหัส CVE-2025-47577 และได้รับคะแนนความรุนแรง 10/10 - ปลั๊กอินนี้มีการติดตั้งใช้งานมากกว่า 100,000 เว็บไซต์ - เว็บไซต์ที่มี WC Fields Factory plugin ติดตั้งอยู่จะมีความเสี่ยงสูงขึ้น - เวอร์ชันล่าสุดของปลั๊กอินคือ 2.9.2 และยังไม่มีแพตช์แก้ไข ‼️ คำเตือนที่ควรพิจารณา - ผู้ใช้ควรปิดการใช้งานและลบปลั๊กอิน TI WooCommerce Wishlist จนกว่าจะแก้ไขช่องโหว่ - เว็บไซต์ e-commerce ที่ใช้ปลั๊กอินนี้อาจถูกแฮกและข้อมูลลูกค้าถูกขโมย - WC Fields Factory plugin อาจเป็นปัจจัยที่ทำให้ช่องโหว่นี้ถูกใช้โจมตีได้ง่ายขึ้น - ต้องติดตามการอัปเดตจากนักพัฒนาปลั๊กอินเพื่อดูว่ามีแพตช์แก้ไขออกมาเมื่อใด 🔎 ผลกระทบต่ออุตสาหกรรม e-commerce ช่องโหว่นี้แสดงให้เห็นถึง ความสำคัญของการตรวจสอบความปลอดภัยของปลั๊กอิน WordPress โดยเฉพาะสำหรับเว็บไซต์ที่เกี่ยวข้องกับธุรกรรมทางการเงิน หากคุณใช้ TI WooCommerce Wishlist ควร ปิดการใช้งานและลบปลั๊กอิน จนกว่าจะแก้ไขช่องโหว่ เพื่อป้องกันการโจมตีที่อาจเกิดขึ้น https://www.techradar.com/pro/security/critical-security-flaw-could-leave-over-100-000-wordpress-sites-at-risk

🔍 การโจมตี Asus Routers ด้วยมัลแวร์ ViciousTrap นักวิจัยด้านความปลอดภัยจาก GreyNoise พบว่ามีการโจมตี Asus routers กว่า 9,000 เครื่อง ด้วย ViciousTrap backdoor ซึ่งเป็นมัลแวร์ที่สามารถเข้าถึงอุปกรณ์โดยไม่ต้องได้รับอนุญาต แฮกเกอร์ใช้ช่องโหว่หลายจุด รวมถึง CVE-2023-39780 เพื่อเข้าถึงและควบคุมเราเตอร์ โดยใช้ brute-force login และเปิด SSH access ผ่านพอร์ตเฉพาะ จากนั้นพวกเขาจะฝัง public encryption key เพื่อให้สามารถเข้าถึงอุปกรณ์ได้จากระยะไกล มัลแวร์นี้ถูกเก็บไว้ใน NVRAM ทำให้สามารถอยู่รอดได้แม้จะมีการรีบูตหรืออัปเดตเฟิร์มแวร์ ✅ ข้อมูลจากข่าว - GreyNoise พบว่า Asus routers กว่า 9,000 เครื่องถูกโจมตีด้วย ViciousTrap backdoor - แฮกเกอร์ใช้ช่องโหว่ CVE-2023-39780 และ brute-force login เพื่อเข้าถึงอุปกรณ์ - มัลแวร์ถูกเก็บไว้ใน NVRAM ทำให้สามารถอยู่รอดได้แม้จะมีการรีบูตหรืออัปเดตเฟิร์มแวร์ - Asus ได้ออกแพตช์แก้ไขช่องโหว่แล้ว แต่ต้องมีการตรวจสอบและปิด SSH access ด้วยตนเอง - GreyNoise แนะนำให้ตรวจสอบการเชื่อมต่อจาก IP ที่น่าสงสัย เช่น 101.99.91.151 และ 79.141.163.179 ‼️ คำเตือนที่ควรพิจารณา - หากไม่ได้ปิด SSH access ด้วยตนเอง มัลแวร์จะยังคงอยู่แม้จะอัปเดตเฟิร์มแวร์แล้ว - มัลแวร์นี้สามารถทำให้แฮกเกอร์ควบคุมเราเตอร์จากระยะไกลได้โดยไม่ถูกตรวจจับ - GreyNoise ยังไม่สามารถระบุเป้าหมายของแฮกเกอร์ได้ อาจเป็นการเตรียมการโจมตีขนาดใหญ่ - ควรทำ factory reset หากสงสัยว่าเราเตอร์ถูกโจมตี และตั้งค่าความปลอดภัยใหม่ทั้งหมด 🔧 วิธีป้องกันและแก้ไข หากคุณใช้ Asus routers ควรตรวจสอบว่าเฟิร์มแวร์เป็นเวอร์ชันล่าสุด และปิด SSH access ที่ไม่ได้ใช้งาน นอกจากนี้ ควรตรวจสอบ IP ที่น่าสงสัย และทำ factory reset หากพบพฤติกรรมผิดปกติ การโจมตีครั้งนี้แสดงให้เห็นถึงความสำคัญของการอัปเดตเฟิร์มแวร์และการตั้งค่าความปลอดภัยของอุปกรณ์เครือข่าย เพื่อป้องกันการเข้าถึงโดยไม่ได้รับอนุญาต https://www.techspot.com/news/108109-thousands-asus-routers-compromised-vicioustrap-backdoor.html

ภาพ PCB ของ AMD RX 9060 XT หลุดจากโรงงาน Gigabyte เว็บไซต์ HW Cooling เผยแพร่ภาพ PCB ของการ์ดจอ AMD Radeon RX 9060 XT จากโรงงาน Gigabyte ซึ่งแสดงให้เห็น การจัดวางชิ้นส่วน, หน่วยความจำ GDDR6 จาก SK Hynix และรายละเอียดอื่น ๆ โดยการ์ดจอรุ่นนี้ คาดว่าจะวางจำหน่ายในวันที่ 5 มิถุนายน 🔍 รายละเอียดสำคัญเกี่ยวกับ AMD RX 9060 XT ✅ ภาพ PCB แสดงให้เห็นชิป Navi 44 และหน่วยความจำ GDDR6 จาก SK Hynix - แต่ยังไม่สามารถระบุได้ว่า เป็นรุ่น 8GB หรือ 16GB ✅ Gigabyte มีแผนเปิดตัว RX 9060 XT ทั้งหมด 4 รุ่น - ทุกโมเดล เป็นการ์ดจอแบบสองสล็อตและใช้พัดลมสามตัว ✅ การ์ดจอใช้พอร์ต PCIe 5.0 x16 และมีช่องเสียบไฟ 8-pin เพียงช่องเดียว - อาจช่วยให้ การใช้พลังงานมีประสิทธิภาพมากขึ้น ✅ AMD ตัดสินใจให้ RX 9060 XT มีเพียง 3 พอร์ตแสดงผล - ซึ่ง ไม่ได้รับการตอบรับที่ดีจากผู้ใช้บางกลุ่ม ✅ ราคาของ RX 9060 XT รุ่น 8GB อยู่ที่ 299 ดอลลาร์ และรุ่น 16GB อยู่ที่ 349 ดอลลาร์ - คาดว่า จะมีวางจำหน่ายอย่างแพร่หลายในวันที่ 5 มิถุนายน https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/stray-amd-rx-9060-xt-pcb-photo-emerges-from-gigabyte-factory-tour

งาน Dell Technologies World 2025 ซึ่งจัดขึ้นระหว่างวันที่ 19-22 พฤษภาคม 2568 ณ ลาสเวกัส มีการเปิดตัวผลิตภัณฑ์และโซลูชันใหม่ๆ ที่เน้นเทคโนโลยี AI และโครงสร้างพื้นฐานสำหรับองค์กร ดังนี้: 1️⃣ Dell AI Factory with NVIDIA 2.0 - อัปเกรดจากเวอร์ชันแรกที่เปิดตัวในปี 2024 เป็นโซลูชันที่รวมโครงสร้างพื้นฐาน AI อันทรงพลังและประหยัดพลังงาน รองรับการประมวลผล AI ในระดับองค์กร - รองรับการใช้งาน Large Language Models (LLMs) ได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยมีค่าใช้จ่ายในการประมวลผลบน On-Premises ถูกกว่าการใช้ Public Cloud สูงสุดถึง 62% - รองรับ GPU สูงสุด 256 ตัวในเซิร์ฟเวอร์ PowerEdge เพื่อประมวลผล AI ขนาดใหญ่ 2️⃣ เซิร์ฟเวอร์ PowerEdge รุ่นใหม่ - ออกแบบมาเพื่อรองรับการประมวลผล AI โดยเฉพาะ รองรับ NVIDIA GPUs เช่น GB10 และ GB300 รวมถึง RTX Pro Enterprise Server Edition สำหรับงาน AI ในระดับองค์กร - มีการปรับปรุงด้านประสิทธิภาพและการใช้พลังงานให้เหมาะสมกับ AI Factories 3️⃣ Dell Project Lightning - ระบบไฟล์แบบ Parallel ที่เร็วที่สุดในโลก ด้วย Throughput สูงกว่าคู่แข่งถึง 2 เท่า ช่วยเร่งการฝึกอบรม AI และจัดการเวิร์กโหลดที่ซับซ้อน - เหมาะสำหรับงาน AI ขนาดใหญ่ เช่น Recommendation Engines และ Semantic Search 4️⃣ Dell Data Lakehouse Enhancements - ปรับปรุงเพื่อลดความซับซ้อนของเวิร์กโฟลว์ AI ช่วยให้สร้างและจัดการชุดข้อมูลที่พร้อมสำหรับ AI ได้ง่ายขึ้น รองรับ use cases เช่น การตรวจจับเจตนาของลูกค้า 5️⃣ พีซี AI รุ่นใหม่ - เปิดตัวพีซีเครื่องแรกของโลกที่มาพร้อม Qualcomm AI Accelerator แบบ Discrete เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการประมวลผล AI ที่ Edge - Dell Pro Max และ Pro Max Plus รุ่นใหม่ ใช้ชิป Qualcomm แทน NVIDIA เพื่อการประมวลผล AI ที่ Edge อย่างมีประสิทธิภาพ 6️⃣ Dell Linear Pluggable Optics - เทคโนโลยีการเชื่อมต่อที่ช่วยลดการใช้พลังงาน ลด Latency และประหยัดค่าใช้จ่ายสำหรับ High Performance Computing (HPC) และ AI Fabrics 7️⃣ Dell AI Security and Resiliency Services - บริการด้านความปลอดภัยและความยืดหยุ่นสำหรับ AI คาดว่าจะวางจำหน่ายในบางประเทศตั้งแต่มิถุนายน 2568 8️⃣ จอภาพและอุปกรณ์ใหม่ - จอ Dell UltraSharp 32 4K Thunderbolt Hub Monitor: จอแรกของโลกที่มี IPS Black Contrast Ratio 3000:1 ได้รับคะแนน 5 ดาวด้าน Eye Comfort - จอ Dell 32 Plus 4K QD-OLED Monitor: มาพร้อม 3D Spatial Audio และ Dolby Vision - Area-51 Desktop และ Laptop (16 และ 18 นิ้ว): ออกแบบใหม่สำหรับเกมเมอร์ ด้วยเทคโนโลยีระบายความร้อนขั้นสูงและดีไซน์ Sci-Fi 9️⃣ Dell NativeEdge AI Updates - อัปเดตซอฟต์แวร์สำหรับการจัดการ AI ที่ Edge วางจำหน่ายแล้วในบางประเทศ ℹ️ℹ️ หมายเหตุ ℹ️ℹ️ - งานนี้เน้นหนักไปที่ AI และโครงสร้างพื้นฐานที่เกี่ยวข้อง โดยมีการร่วมมือกับพาร์ทเนอร์อย่าง NVIDIA, AMD, Intel, และ Qualcomm เพื่อเสริมแกร่งโซลูชัน - ผลิตภัณฑ์ส่วนใหญ่เน้นการใช้งานในระดับองค์กร แต่ก็มีบางส่วน เช่น จอภาพและพีซี Area-51 ที่เจาะกลุ่มผู้บริโภคและเกมเมอร์ - ข้อมูลจากแหล่งต่างๆ อาจมีการอัปเดตเพิ่มเติม สามารถติดตามผ่านเว็บไซต์ Dell หรือ session recaps จากงาน

Dell Technologies World 2025: การเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในโลกเทคโนโลยี งาน Dell Technologies World 2025 ได้เผยโฉมเทคโนโลยีใหม่ ๆ ที่จะมีบทบาทสำคัญในอนาคต โดยเน้นไปที่ AI, Cloud Computing, และโครงสร้างพื้นฐานด้านข้อมูล พร้อมการอภิปรายจากบุคคลสำคัญในวงการ 🔍 ไฮไลท์สำคัญจากงาน Dell Technologies World 2025 ✅ Dell เปิดตัว AI Factory รุ่นใหม่ - เป็นแพลตฟอร์มที่ช่วยให้ธุรกิจสามารถ นำ AI ไปใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น - มีการลงทุนในโครงสร้างพื้นฐาน AI มากกว่าการลงทุนในโครงการ Apollo ที่ส่งมนุษย์ไปดวงจันทร์ ✅ Dell ร่วมมือกับ Google นำ Gemini AI มาสู่เซิร์ฟเวอร์ PowerEdge - ลูกค้าของ Dell สามารถใช้โมเดล AI ของ Google ได้โดยตรงบนเซิร์ฟเวอร์ของตน ✅ เปิดตัว Dell AI Data Platform และ Data Lakehouse - ช่วยให้ธุรกิจสามารถ จัดการข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น - รองรับการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ ✅ Dell เปิดตัว AI PC รุ่นใหม่ที่มีประสิทธิภาพสูงขึ้น - มีแบตเตอรี่ที่ใช้งานได้นานขึ้น และรองรับการประมวลผล AI บนเครื่องโดยตรง ✅ การอภิปรายเกี่ยวกับ AI ในอุตสาหกรรมภาพยนตร์ - Tom Hanks และ Ron Howard พูดถึงผลกระทบของ AI ต่อการสร้างภาพยนตร์ - มีการถกเถียงเกี่ยวกับ การใช้ Deepfake และ CGI ในอนาคต ‼️ AI อาจเข้ามาแทนที่บางอาชีพในอนาคต - ผู้เชี่ยวชาญ แนะนำให้ธุรกิจปรับตัวและพัฒนาทักษะใหม่ ๆ ‼️ การใช้ AI ในภาพยนตร์อาจต้องการกฎหมายควบคุม - Tom Hanks เรียกร้องให้รัฐบาลออกกฎหมายเกี่ยวกับลิขสิทธิ์ของบุคคลในโลกดิจิทัล https://www.techradar.com/pro/live/dell-technologies-world-2025-all-the-latest-news-and-updates-live

สรุปข่าว ℹ️ วันแรก ℹ️ ในงาน Microsoft Build 2025 ซึ่งจัดขึ้นระหว่างวันที่ 19-22 พฤษภาคม 2568 ที่เมืองซีแอตเทิล ในวันแรกมีการประกาศนวัตกรรมสำคัญที่เน้นการพัฒนาเทคโนโลยี AI และเครื่องมือสำหรับนักพัฒนา โดยสรุปข่าวสำคัญดังนี้: 1) Microsoft Discovery: เปิดตัวแพลตฟอร์มใหม่ที่ใช้ Agent AI เพื่อพลิกโฉมกระบวนการค้นคว้าและวิจัยวิทยาศาสตร์ ช่วยให้การวิจัยมีประสิทธิภาพและรวดเร็วยิ่งขึ้น. 2) GitHub Copilot ปรับโฉมเป็น Coding Agent: จากเครื่องมือช่วยเขียนโค้ด กลายเป็น "เพื่อนนักพัฒนา" ที่สามารถแก้บั๊ก พัฒนาฟีเจอร์ใหม่ และจัดการ GitHub Issues ได้โดยอัตโนมัติ ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพนักพัฒนา. 3) Copilot Tuning: เพิ่มความสามารถในการปรับแต่ง GitHub Copilot ให้เหมาะกับความต้องการเฉพาะของนักพัฒนา ช่วยให้การเขียนโค้ดเป็นไปอย่างแม่นยำและตรงความต้องการมากขึ้น. 4.) Windows AI Foundry: เปิดตัวแพลตฟอร์มที่ช่วยนักพัฒนาสร้างฟีเจอร์ AI บน Windows รองรับการทำงานทั้งบน CPU, GPU และคลาวด์ เพิ่มความยืดหยุ่นในการพัฒนา. 5) Agent Factory (Azure AI Foundry): เครื่องมือใหม่ใน Azure ที่ช่วยให้นักพัฒนาสร้าง AI Agent ได้ง่ายขึ้น รองรับการพัฒนาแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI. 6) NLWeb: เทคโนโลยีที่ช่วยให้การโต้ตอบด้วยภาษาธรรมชาติ (Natural Language) บนเว็บมีประสิทธิภาพมากขึ้น เปลี่ยนวิธีที่ผู้ใช้และนักพัฒนาโต้ตอบกับแพลตฟอร์มออนไลน์. 7) Open Agentic Web: Microsoft ผลักดันแนวคิดการพัฒนาเว็บที่ขับเคลื่อนด้วย AI Agent โดยมีการอัปเดตที่เน้นความปลอดภัยและความน่าเชื่อถือของ AI Agent. 8) การสนับสนุน Model Context Protocol (MCP): ร่วมมือกับ Anthropic เพื่อเพิ่มการรองรับ MCP ใน Windows และ Visual Studio Copilot ซึ่งจะกลายเป็นโอเพ่นซอร์ส ช่วยให้นักพัฒนาสามารถเข้าถึงและปรับแต่งได้ง่ายขึ้น. 9) Project Haven: เปิดตัวโครงการเพื่อใช้งาน Kubernetes บน Edge Device ช่วยให้การจัดการแอปพลิเคชันในสภาพแวดล้อมเอดจ์มีประสิทธิภาพมากขึ้น. นอกจากนี้ ยังมีการพูดถึงความร่วมมือระดับโลก เช่น การปรากฏตัวของ Satya Nadella, Elon Musk, Jensen Huang และ Sam Altman ในงาน ซึ่งแสดงถึงความสำคัญของ AI ในวงการเทคโนโลยี. งานนี้เน้นย้ำว่า Microsoft มุ่งพัฒนา AI เพื่อเปลี่ยนแปลงวงจรการพัฒนาซอฟต์แวร์และเพิ่มศักยภาพให้กับนักพัฒนาทั่วโลก.

Google เพิ่มระบบป้องกันการโจรกรรมให้ Android: ทำให้โทรศัพท์ที่ถูกขโมยใช้งานไม่ได้ Google ได้เปิดตัว ระบบป้องกันการโจรกรรมที่ปรับปรุงใหม่ สำหรับ Android ซึ่งช่วยให้ โทรศัพท์ที่ถูกขโมยไม่สามารถใช้งานได้ แม้จะถูกรีเซ็ตเป็นค่าโรงงาน โดยฟีเจอร์นี้จะเปิดตัวพร้อมกับ Android 16 ในช่วงปลายปีนี้ ✅ Android มีระบบป้องกันการโจรกรรมที่ล็อกอุปกรณ์และป้องกันการรีเซ็ตโรงงาน - ทำให้ โทรศัพท์ที่ถูกขโมยไม่สามารถรีเซ็ตและขายต่อได้ ✅ Google ปรับปรุงระบบ Factory Reset Protection ให้แข็งแกร่งขึ้น - หากมีการรีเซ็ตโดยไม่ได้รับอนุญาต อุปกรณ์จะถูกล็อกและไม่สามารถใช้งานได้ ✅ เจ้าของสามารถกู้คืนอุปกรณ์ที่ถูกขโมยผ่านการตรวจสอบสิทธิ์ - ต้องใช้ รหัสผ่านล่าสุดหรือบัญชี Google ที่เชื่อมโยงกับอุปกรณ์ ✅ ฟีเจอร์นี้จะเปิดตัวพร้อมกับ Android 16 ในช่วงปลายปี 2025 - คาดว่าจะมาพร้อมกับ Quarterly Platform Release ✅ Android 16 จะมีดีไซน์ใหม่ Material 3 Expressive - เน้น สี, รูปร่าง, ขนาด, การเคลื่อนไหว และการจัดวาง เพื่อปรับปรุงการใช้งาน https://www.techspot.com/news/107914-google-enhancing-android-theft-protection-feature-make-stolen.html

หุ่นยนต์ Unitree เกิดข้อผิดพลาดในโรงงาน เกือบทำร้ายพนักงาน วิดีโอที่เผยแพร่บนโซเชียลมีเดียแสดงให้เห็น หุ่นยนต์ Unitree H1 เกิดข้อผิดพลาดในโรงงาน โดยเริ่ม แกว่งแขนอย่างรุนแรงและเดินไปข้างหน้า ทำให้พนักงานต้อง หลบหลีกอย่างรวดเร็ว ก่อนที่หนึ่งในพนักงานจะสามารถ ควบคุมหุ่นยนต์ได้โดยจับสายรัด https://x.com/sentdefender/status/1918879138019946557 เหตุการณ์นี้เกิดขึ้นใน โรงงานทดสอบในประเทศจีน และคาดว่า อาจเกิดจากข้อผิดพลาดทางซอฟต์แวร์ อย่างไรก็ตาม Unitree ยังไม่ได้ออกแถลงการณ์เกี่ยวกับสาเหตุของปัญหา ✅ หุ่นยนต์ Unitree H1 เกิดข้อผิดพลาดในโรงงานทดสอบในจีน - เริ่ม แกว่งแขนอย่างรุนแรงและเดินไปข้างหน้า - พนักงานต้อง หลบหลีกก่อนควบคุมหุ่นยนต์ได้ ✅ คาดว่าเหตุการณ์นี้เกิดจากข้อผิดพลาดทางซอฟต์แวร์ - Unitree ยังไม่ได้ออกแถลงการณ์เกี่ยวกับสาเหตุของปัญหา ✅ เหตุการณ์คล้ายกันเคยเกิดขึ้นในงาน Tianjin Winter Gala Festival - หุ่นยนต์ Unitree H1 พุ่งเข้าหาผู้ชมโดยไม่คาดคิด ✅ Unitree G1 เป็นหุ่นยนต์ผู้ช่วยในบ้านที่มีราคาประมาณ $16,000 - ใช้ กล้อง 3D Lidar และสามารถเรียนรู้ทักษะใหม่ผ่านการเลียนแบบ ✅ บริษัทอื่น ๆ กำลังทดสอบหุ่นยนต์ในคลังสินค้า - เช่น Apptronik และ Jabil กำลังทดลองใช้หุ่นยนต์ในการประกอบแผงวงจร https://www.techspot.com/news/107856-factory-video-shows-unitree-robot-going-berserk-nearly.html

Nvidia กำลังขยายธุรกิจจาก AI compute ไปสู่การรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ ด้วยการเปิดตัว DOCA Argus ซึ่งเป็น เครื่องมือรักษาความปลอดภัยแบบเรียลไทม์สำหรับโครงสร้างพื้นฐาน AI DOCA Argus เป็นส่วนหนึ่งของ แพลตฟอร์มซอฟต์แวร์ DOCA และทำงานบน ฮาร์ดแวร์เครือข่าย BlueField โดยสามารถ ตรวจจับและตอบสนองต่อภัยคุกคามโดยไม่ส่งผลกระทบต่อประสิทธิภาพของระบบ ✅ DOCA Argus เป็นเครื่องมือรักษาความปลอดภัยแบบเรียลไทม์สำหรับโครงสร้างพื้นฐาน AI - ทำงานบน ฮาร์ดแวร์เครือข่าย BlueField - สามารถ ตรวจจับและตอบสนองต่อภัยคุกคามโดยไม่ส่งผลกระทบต่อประสิทธิภาพของระบบ ✅ Cisco และ Nvidia ร่วมมือกันเพื่อสร้าง Secure AI Factory - มีเป้าหมายเพื่อ รักษาความปลอดภัยให้กับโครงสร้างพื้นฐาน AI ที่สามารถขยายตัวได้ ✅ DOCA Argus ใช้เทคนิค memory forensics เพื่อตรวจจับภัยคุกคาม - สามารถ ตรวจจับภัยคุกคามได้เร็วกว่าโซลูชันแบบไม่มีตัวแทนถึง 1,000 เท่า ✅ ระบบสามารถทำงานร่วมกับแพลตฟอร์มรักษาความปลอดภัยที่มีอยู่ เช่น SIEM, SOAR และ XDR - ช่วยให้ องค์กรสามารถรวม DOCA Argus เข้ากับระบบรักษาความปลอดภัยที่มีอยู่ได้ง่ายขึ้น ✅ DOCA Argus ได้รับการฝึกด้วยข้อมูลความปลอดภัยภายในของ Nvidia - ลดจำนวนการแจ้งเตือนที่ผิดพลาด เพื่อให้ทีมรักษาความปลอดภัยสามารถตอบสนองต่อภัยคุกคามจริงได้เร็วขึ้น https://www.techradar.com/pro/after-ai-nvidia-wants-to-own-a-slice-of-that-sweet-trillion-dollar-cybersecurity-pie-with-its-new-doca-software-platfom

Tesla กำลังเร่งผลิตรถบรรทุกไฟฟ้ารุ่น Semi ที่ล่าช้ามานาน โดยมีแผนจ้างพนักงานเพิ่มกว่า 1,000 คน ในรัฐเนวาดา เพื่อรองรับการผลิตที่โรงงาน Gigafactory ในเมือง Sparks โดย Tesla ได้ประกาศผ่านวิดีโอบน YouTube ว่าการผลิตรถบรรทุกไฟฟ้ารุ่นนี้จะเริ่มขึ้นภายในสิ้นปี 2025 และโรงงานจะมีความสามารถในการผลิตสูงสุดถึง 50,000 คันต่อปี การผลิตรถบรรทุกไฟฟ้ารุ่น Semi ถือเป็นก้าวสำคัญของ Tesla ในการเข้าสู่ตลาดรถบรรทุกพลังงานสะอาด ซึ่งมีการแข่งขันสูงจากผู้ผลิตรายอื่น เช่น Nikola และ Volvo ✅ การจ้างงานเพิ่มในเนวาดา - Tesla จะจ้างพนักงานเพิ่มกว่า 1,000 คน - รองรับการผลิตรถบรรทุกไฟฟ้ารุ่น Semi ที่โรงงาน Gigafactory ✅ กำหนดการผลิต - การผลิตจะเริ่มขึ้นภายในสิ้นปี 2025 - โรงงานมีความสามารถในการผลิตสูงสุดถึง 50,000 คันต่อปี ✅ ความสำคัญของ Tesla Semi - เป็นก้าวสำคัญในการเข้าสู่ตลาดรถบรรทุกพลังงานสะอาด - แข่งขันกับผู้ผลิตรายอื่น เช่น Nikola และ Volvo ✅ การประกาศผ่านวิดีโอ YouTube - Tesla ใช้ช่องทางออนไลน์เพื่อสื่อสารกับผู้บริโภคและนักลงทุน https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/04/30/tesla-hiring-over-1000-workers-to-ramp-up-semi-truck-production-business-insider-reports

NVIDIA ได้เปิดตัวแพลตฟอร์มความปลอดภัยทางไซเบอร์สำหรับ AI Factory โดยใช้ DOCA Argus ซึ่งเป็นเฟรมเวิร์กที่ช่วยตรวจจับและตอบสนองต่อภัยคุกคามแบบเรียลไทม์ โดยทำงานบน NVIDIA BlueField ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มเครือข่ายที่ช่วยปกป้องข้อมูลและการประมวลผล AI DOCA Argus ใช้เทคนิค memory forensics เพื่อวิเคราะห์ภัยคุกคามโดยไม่กระทบต่อประสิทธิภาพของระบบ และสามารถตรวจจับภัยคุกคามได้เร็วกว่าโซลูชันทั่วไปถึง 1,000 เท่า นอกจากนี้ยังสามารถทำงานได้โดยไม่ต้องพึ่งพาทรัพยากรของโฮสต์ ทำให้มัลแวร์ไม่สามารถตรวจจับหรือปิดการทำงานของระบบได้ Cisco ได้ร่วมมือกับ NVIDIA เพื่อพัฒนา Secure AI Factory ซึ่งเป็นสถาปัตยกรรมที่ช่วยให้ธุรกิจสามารถปกป้องโครงสร้างพื้นฐาน AI ได้ตั้งแต่เริ่มต้น ✅ การเปิดตัว DOCA Argus - เฟรมเวิร์กสำหรับตรวจจับและตอบสนองต่อภัยคุกคามแบบเรียลไทม์ - ใช้เทคนิค memory forensics เพื่อวิเคราะห์ภัยคุกคามโดยไม่กระทบต่อประสิทธิภาพ ✅ การทำงานบน NVIDIA BlueField - ช่วยปกป้องข้อมูลและการประมวลผล AI - ทำงานโดยไม่ต้องพึ่งพาทรัพยากรของโฮสต์ ✅ ความร่วมมือกับ Cisco - พัฒนา Secure AI Factory เพื่อช่วยให้ธุรกิจสามารถปกป้องโครงสร้างพื้นฐาน AI ได้ตั้งแต่เริ่มต้น ✅ ผลกระทบต่ออุตสาหกรรม AI - ช่วยให้ธุรกิจสามารถใช้ AI ได้อย่างปลอดภัยและมีประสิทธิภาพมากขึ้น https://www.techpowerup.com/336079/nvidia-bringing-cybersecurity-platform-to-every-ai-factory