DeepSeek เป็นบริษัท AI สัญชาติจีนที่สร้างชื่อจากโมเดลภาษาขั้นสูง “R1” ซึ่งเคยเทรนด้วย GPU มากถึง 50,000 ตัว (รวม H20, H800, H100) ที่ได้มาจากกองทุน High-Flyer Capital แต่ตอนนี้ปัญหาคือ H20 กลายเป็นชิปต้องห้าม จากมาตรการคุมส่งออกของรัฐบาลสหรัฐฯ — ซึ่งเกิดขึ้นตั้งแต่กลางเดือนเมษายนที่ผ่านมา ทำให้ DeepSeek ไม่สามารถหา GPU ใหม่มาใช้งานได้อีก สิ่งที่น่าห่วงคือ: - ผู้ใช้งานของ R1 จำนวนมากรันอยู่บน H20 → ตอนนี้เริ่มใช้งานติดขัด - R2 ยังไม่เสร็จดี ซีอีโอของ DeepSeek ก็ยังไม่พอใจผลลัพธ์เท่าที่ควร - ถ้า R2 เปิดตัวได้ไม่แรงพอ อาจเสียจังหวะให้คู่แข่งคนอื่นแซงในตลาด LLM จีน นี่สะท้อนว่าบริษัท AI จีนยังพึ่งพา ฮาร์ดแวร์ + ซอฟต์แวร์จากสหรัฐฯ อย่างลึกซึ้งมาก โดยเฉพาะ CUDA stack ของ Nvidia ที่ยังไม่มีทางออกที่เทียบเท่าได้ง่าย ๆ https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/ai-disruptor-deepseeks-next-gen-model-delayed-by-nvidia-h20-restrictions-short-supply-of-accelerators-hinders-development

เมื่อก่อนหลายองค์กรชอบแนวคิด “มัลติคลาวด์” — ใช้ทั้ง AWS, Azure, Google Cloud หรืออื่น ๆ พร้อมกัน เพื่อกระจายความเสี่ยงและเลี่ยง vendor lock-in แต่ความจริงที่กำลังเกิดขึ้นคือ การใช้หลายคลาวด์มีต้นทุนสูงมาก, ทั้งในด้านเงิน, ทักษะทีม, และความปลอดภัย เช่น: - ทีมไอทีต้องเชี่ยวชาญคลาวด์หลายเจ้าพร้อมกัน (ซึ่งแทบเป็นไปไม่ได้) - นโยบายความปลอดภัยทำให้ต้องเขียนแยกกันทุกคลาวด์ - ระบบ billing ของคลาวด์อ่านยากเหมือนงบการเงินรวมกับเกมโชว์ องค์กรจึงเริ่ม หันไปใช้คลาวด์เจ้าเดียวหรือแค่ 1–2 เจ้าเท่านั้น, เพื่อคุมต้นทุน และลดความซับซ้อน บางองค์กรถึงขั้น “ย้ายกลับมาใช้ระบบภายใน” เช่น Zoom ที่ซื้อ GPU มาติดตั้งเอง เพราะควบคุมความเร็วและต้นทุนได้มากกว่า อีกเทรนด์คือการหันไปใช้ container (คอนเทนเนอร์) แทน VM แบบเก่า เพราะยืดหยุ่นกว่า และเคลื่อนย้ายระหว่างคลาวด์ได้ง่ายขึ้น — แต่ต้องจัดการ security เฉพาะทางของ container ด้วย ✅ หลายองค์กรเริ่มลดจำนวนผู้ให้บริการคลาวด์เพื่อควบคุมความซับซ้อนและค่าใช้จ่าย   • จากเดิมที่ใช้ 3–4 เจ้า เหลือแค่ 1–2 รายหลัก เช่น AWS + Azure ✅ “มัลติคลาวด์” เพิ่มภาระทีมไอทีและเสี่ยง security policy ไม่สอดคล้องกัน   • วิศวกรคลาวด์มักถนัดแค่ 1–2 แพลตฟอร์มเท่านั้น   • การทำ automation หรือ IaC ข้ามคลาวด์ทำได้ยากมาก ✅ ต้นทุนของคลาวด์มีความไม่แน่นอนสูง และระบบคิดเงินเข้าใจยาก   • มีค่า data transfer, failover, pricing models ที่เปลี่ยนบ่อย   • เรียกว่า “cloud sticker shock” เมื่อต้องเจอบิลรายเดือนครั้งแรก ✅ บางองค์กรเลือก repatriation – ย้ายกลับมาใช้งาน on-premises หรือ hybrid cloud แทน   • เช่น Zoom และบริษัทที่ต้องใช้ GPU หนัก ๆ สำหรับ AI ✅ คอนเทนเนอร์กลายเป็นทางเลือกหลัก   • ทำให้การโยก workload ง่ายขึ้น   • แต่ต้องเข้าใจ security model สำหรับ container เป็นพิเศษ ✅ เครื่องมืออย่าง CNAPP (Cloud-Native Application Protection Platform) ช่วยรวม policy ความปลอดภัยจากหลายคลาวด์   • ลดปัญหา “tool sprawl” และความสับสนในทีม security ✅ แนะนำให้เริ่มจาก risk analysis ชัดเจนก่อนเลือก tool   • ใช้เครื่องมือพื้นฐานของคลาวด์เจ้าเดิมก่อนซื้อของแพงจาก third-party https://www.csoonline.com/article/4010489/how-to-make-your-multicloud-security-more-effective.html

หลายคนอาจเคยได้ยินชื่อ DLSS ว่าคือระบบ “ขยายภาพความละเอียดต่ำให้ดูเหมือน 4K” ได้แบบเนียน ๆ ด้วย AI — ที่ผ่านมา DLSS 2 กับ 3 ใช้ neural network แบบเก่า (convolutional) ซึ่งแม้จะดีมาก แต่ก็มีข้อเสีย เช่น ภาพเบลอ, ghosting, หรือเส้นขอบภาพสั่น ๆ เวลาเคลื่อนไหว DLSS 4 แก้ปัญหานั้นด้วยการใช้ “Transformer” แบบเดียวกับที่ใช้ในโมเดลภาษาอย่าง GPT — ทำให้ AI เข้าใจภาพทั้งเฟรมแบบลึกขึ้น ผลลัพธ์คือ ภาพที่ขึ้นคมชัดกว่าเดิม แม้จะอัปจากเฟรมต่ำ ๆ เช่น 540p สิ่งสำคัญคือ DLSS 4 นี้ ไม่จำกัดเฉพาะ RTX 50 แต่ รองรับตั้งแต่ RTX 20 ขึ้นไปด้วย! แค่ไม่สามารถใช้ฟีเจอร์ frame generation ที่ผูกกับฮาร์ดแวร์ใหม่ได้เท่านั้น ✅ DLSS 4 เวอร์ชันใหม่ที่ใช้ Transformer model ออกจากสถานะเบต้าแล้ว   • อยู่ในชุด SDK หลักของ Nvidia DLSS Super Resolution + Ray Reconstruction   • พร้อมให้ผู้พัฒนาเกมใช้ได้อย่างเป็นทางการ ✅ Transformer model เข้ามาแทน CNN ที่ใช้มาตั้งแต่ DLSS 2 (ปี 2020)   • ลดปัญหาภาพเบลอ, ghosting, เส้นขอบสั่น   • ทำให้การอัปภาพจากครึ่งความละเอียด (performance mode) ดูดีขึ้นชัดเจน ✅ ไม่ต้องมี RTX 50 ก็ใช้ได้ — รองรับตั้งแต่ RTX 20 Series ขึ้นไป   • ฟีเจอร์ frame generation (multi-frame) ยังคง exclusive สำหรับ RTX 50 เท่านั้น ✅ สามารถบังคับใช้ DLSS 4 Transformer กับเกมเก่าได้ผ่าน Nvidia App   • ไปที่ Graphics > DLSS Override > เลือก Latest   • หรือใช้แอป 3rd party เช่น DLSS Swapper, DLSS Updater ✅ Diablo IV เตรียมเป็นเกมใหญ่เกมถัดไปที่อัปเดต DLSS 4 อย่างเป็นทางการในซีซัน 9 (1 ก.ค.)   • เกมอื่นที่ใช้เบต้าอยู่แล้ว เช่น Doom: The Dark Ages, Dune: Awakening, Stellar Blade ✅ รีวิวชี้ว่า DLSS 4 Transformer คุณภาพดีกว่า FSR 4 (ของ AMD)   • โดยเฉพาะในโหมด 4K upscaling https://www.techspot.com/news/108452-nvidia-dlss-4-transformer-model-exits-beta-set.html

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

หลังจากงาน RSA Conference 2025 หลายคนเริ่มรู้สึกว่า “ข่าว AI น่ากลัวไปหมด” — ทั้ง deepfakes, hallucination, model leak, และ supply chain attack แบบใหม่ ๆ ที่อิง LLM แต่ Tony Martin-Vegue วิศวกรด้านความเสี่ยงของ Netflix บอกว่า สิ่งที่ CISO ต้องทำไม่ใช่ตื่นตระหนก แต่คือ กลับมาใช้วิธีคิดเดิม ๆ ที่เคยได้ผล — รู้ว่า AI ถูกใช้ที่ไหน โดยใคร และกับข้อมูลชนิดไหน แล้วค่อยวาง control Rob T. Lee จาก SANS ก็แนะนำว่า CISO ต้อง “ใช้ AI เองทุกวัน” จนเข้าใจพฤติกรรมของมัน ก่อนจะไปออกนโยบาย ส่วน Chris Hetner จาก NACD ก็เตือนว่าปัญหาไม่ใช่ AI แต่คือความวุ่นวายใน echo chamber ของวงการไซเบอร์เอง สุดท้าย Diana Kelley แห่ง Protect AI บอกว่า “อย่ารอจนโดน MSA (Model Serialization Attack)” ควรเริ่มวางแผนความปลอดภัยเฉพาะทางสำหรับ LLM แล้ว — ทั้งการสแกน model, ตรวจ typosquatting และจัดการ data flow จากต้นทาง ✅ ไม่ต้องตื่นตระหนกกับความเสี่ยงจาก LLM — แต่ให้กลับมาโฟกัสที่ security fundamentals ที่ใช้ได้เสมอ   • เช่น เข้าใจว่า AI ถูกใช้อย่างไร, ที่ไหน, โดยใคร, เพื่ออะไร ✅ ควรใช้แนวทางเดียวกับการบริหารความเสี่ยงของเทคโนโลยีใหม่ในอดีต   • เช่น BYOD, คลาวด์, SaaS ✅ Rob T. Lee (SANS) แนะนำให้ผู้บริหาร Cyber ลองใช้งาน AI จริงในชีวิตประจำวัน   • จะช่วยให้รู้ว่าควรตั้ง control อย่างไรในบริบทองค์กรจริง ✅ Chris Hetner (NACD) เตือนว่า FUD (ความกลัว, ความไม่แน่ใจ, ความสงสัย) มาจาก echo chamber และ vendor   • CISO ควรพากลับมาโฟกัสที่ profile ความเสี่ยง, asset, และผลกระทบ ✅ การปกป้อง AI = ต้องรู้ว่าใช้ข้อมูลชนิดใด feed เข้า model   • เช่น ข้อมูล HR, ลูกค้า, ผลิตภัณฑ์ ✅ องค์กรต้องรู้ว่า “ใครใช้ AI บ้าง และใช้กับข้อมูลไหน” → เพื่อวาง data governance   • เช่น ใช้ scanning, encryption, redaction, การอนุญาต data input ✅ ควรปกป้อง “ตัว model” ด้วยการ:   • สแกน model file แบบเฉพาะทาง   • ป้องกัน typosquatting, neural backdoor, MSA (Model Serialization Attack)   • ตรวจสอบ supply chain model โดยเฉพาะ open-source ✅ ตัวอย่างองค์กรที่เปลี่ยนโครงสร้างแล้ว:   • Moderna รวม HR + IT เป็นตำแหน่งเดียว เพื่อดูแลทั้ง “คน + agent AI” พร้อมกัน https://www.csoonline.com/article/4006436/llms-hype-versus-reality-what-cisos-should-focus-on.html

ถ้าคุณเป็นสาย dev ที่ทำงานอยู่ในเทอร์มินัลเป็นหลัก และเบื่อการสลับหน้าจอไปมาเพื่อถาม AI หรือขอคำแนะนำ — ข่าวนี้คือของขวัญครับ Gemini CLI คือเครื่องมือใหม่จาก Google ที่เปิดให้ใช้งานฟรี โดยใช้บัญชี Google ส่วนตัวก็สามารถเข้าถึง Gemini 2.5 Pro ได้ทันที พร้อม สิทธิ์ใช้งาน 60 ครั้งต่อนาที และสูงสุด 1,000 ครั้งต่อวัน แบบไม่เสียเงินเลย สิ่งที่เจ๋งคือ เราสามารถเรียก Gemini มาช่วยสรุปโค้ด, สร้างสคริปต์, วิเคราะห์ output, หรือแม้แต่ค้นข้อมูลจาก Google Search แบบเรียลไทม์ — ทั้งหมดทำผ่านเทอร์มินัลได้ทันที! ติดตั้งง่ายแค่มี Node.js 18 ขึ้นไป แล้วใช้ npx หรือ npm install -g ก็พร้อมใช้แล้วครับ ✅ Google เปิดตัว Gemini CLI สำหรับใช้งาน AI ผ่านเทอร์มินัลแบบตรง ๆ   • รองรับการทำงานร่วมกับ Gemini 2.5 Pro   • ให้ใช้ฟรี 1,000 คำสั่ง/วัน โดยใช้บัญชี Google ส่วนตัว ✅ นักพัฒนาองค์กรสามารถใช้ API Key จาก Google AI Studio หรือ Vertex AI ได้ด้วย   • รองรับ billing แบบจ่ายตามการใช้งาน หรือใช้ผ่าน Gemini Code Assist (Standard / Enterprise) ✅ ความสามารถเด่นของ Gemini CLI:   • ค้นเว็บเรียลไทม์ผ่าน Google Search เพื่อเสริมคำตอบ   • รองรับการทำ automation แบบ non-interactive ผ่าน script   • ต่อขยายได้ผ่าน Model Context Protocol (MCP) และ Extension ✅ ติดตั้งง่ายด้วย Node.js:   • ใช้ npx https://github.com/google-gemini/gemini-cli หรือ npm install -g @google/gemini-cli ✅ ตัวโค้ดเป็นโอเพ่นซอร์ส บน GitHub ภายใต้ Apache 2.0 License   • ใช้เฟรมเวิร์ก Yargs ในการพัฒนา   • ตรวจสอบพฤติกรรมได้ และร่วมพัฒนาต่อยอดได้ทันที ✅ ประสบการณ์เชื่อมโยงกับ Gemini Code Assist IDE plugin   • ทำให้ dev ใช้ Gemini ได้ทั้งบน VS Code และ CLI แบบ seamless https://www.neowin.net/news/google-releases-gemini-cli-bringing-gemini-to-the-terminal/

ตอนแรกหลายองค์กรคิดว่า “ระบบรักษาความปลอดภัยที่มีอยู่แล้ว” น่าจะพอเอาอยู่กับ AI — เพราะก็มี patch, มี asset inventory, มี firewall อยู่แล้ว แต่วันนี้กลายเป็นว่า... AI คือสัตว์คนละสายพันธุ์เลยครับ เพราะ AI ขยายพื้นที่โจมตีออกไปถึง API, third-party, supply chain และยังมีความเสี่ยงใหม่แบบเฉพาะตัว เช่น model poisoning, prompt injection, data inference ซึ่งไม่เคยต้องรับมือในโลก legacy มาก่อน และแม้ว่าองค์กรจะลงทุนกับ AI อย่างหนัก แต่เกือบครึ่ง (46%) ของโครงการ AI ถูกหยุดกลางคันหรือไม่เคยได้ไปถึง production ด้วยซ้ำ — ส่วนใหญ่เกิดจากความล้มเหลวในด้าน governance, ความเสี่ยง, ข้อมูลไม่สะอาด และขาดทีมที่เข้าใจ AI จริง ๆ ข่าวนี้จึงเสนอบทบาทใหม่ 5 แบบที่ CISO ต้องกลายร่างเป็น: “นักกฎหมาย, นักวิเคราะห์, ครู, นักวิจัย และนักสร้างพันธมิตร” ✅ 5 ขั้นตอนสำคัญที่ CISO ต้องทำเพื่อรักษาความปลอดภัยของ AI: ✅ 1. เริ่มทุกอย่างด้วยโมเดล AI Governance ที่แข็งแรงและครอบคลุม   • ต้องมี alignment ระหว่างทีมธุรกิจ–เทคโนโลยีว่า AI จะใช้ทำอะไร และใช้อย่างไร   • สร้าง framework ที่รวม ethics, compliance, transparency และ success metrics   • ใช้แนวทางจาก NIST AI RMF, ISO/IEC 42001:2023, UNESCO AI Ethics, RISE และ CARE ✅ 2. พัฒนา “มุมมองความเสี่ยงของ AI” ที่ต่อเนื่องและลึกกว่าระบบปกติ   • สร้าง AI asset inventory, risk register, และ software bill of materials   • ติดตามภัยคุกคามเฉพาะ AI เช่น data leakage, model drift, prompt injection   • ใช้ MITRE ATLAS และตรวจสอบ vendor + third-party supply chain อย่างใกล้ชิด ✅ 3. ขยายนิยาม “data integrity” ให้ครอบคลุมถึงโมเดล AI ด้วย   • ไม่ใช่แค่ข้อมูลไม่โดนแก้ไข แต่รวมถึง bias, fairness และ veracity   • เช่นเคยมีกรณี Amazon และ UK ใช้ AI ที่กลายเป็นอคติทางเพศและสีผิว ✅ 4. ยกระดับ “AI literacy” ให้ทั้งองค์กรเข้าใจและใช้งานอย่างปลอดภัย   • เริ่มจากทีม Security → Dev → ฝ่ายธุรกิจ   • สอน OWASP Top 10 for LLMs, Google’s SAIF, CSA Secure AI   • End user ต้องรู้เรื่อง misuse, data leak และ deepfake ด้วย ✅ 5. มอง AI Security แบบ “ผู้ช่วย” ไม่ใช่ “อัตโนมัติเต็มขั้น”   • ใช้ AI ช่วย triage alert, คัด log, วิเคราะห์ risk score แต่ยังต้องมีคนคุม   • พิจารณาผู้ให้บริการ AI Security อย่างรอบคอบ เพราะหลายเจ้าแค่ “แปะป้าย AI” แต่ยังไม่ mature https://www.csoonline.com/article/4011384/the-cisos-5-step-guide-to-securing-ai-operations.html

หลายองค์กรยังมอง CISO เป็น “ฝ่าย IT” ที่คอยกันภัยอยู่ท้ายขบวน แต่วันนี้ CISO ต้องเปลี่ยนบทบาทเป็น พาร์ตเนอร์ธุรกิจ ที่ตอบคำถาม CEO ได้ว่า “เราปลอดภัยพอจะเดินหน้าต่อหรือยัง?” ไม่ใช่แค่เรื่องเทคนิคอีกต่อไป — คำถามสำคัญกลายเป็นเรื่องแบบนี้: - ทีมเราทำให้ธุรกิจคล่องตัวขึ้น หรือแค่เป็นตัวถ่วง? - ดาต้าอยู่ตรงไหนจริง ๆ กันแน่ (รวม shadow IT ด้วยไหม)? - สิ่งที่เราทำ ถูกมองว่า "ช่วย" หรือ "ขวาง" คนอื่น? - เราเล่าเรื่องความเสี่ยงให้ผู้บริหารเข้าใจได้ หรือยังพูดแบบเทคนิคจ๋าจนไม่มีใครฟัง? และที่น่าสนใจคือ… AI เองก็เปลี่ยนบทบาททีม Cyber แล้ว — จากคนทำ log analysis → กลายเป็นผู้ช่วยหาช่องโหว่แบบอัตโนมัติ ดังนั้นคำถามที่เพิ่มขึ้นคือ “เราจะใช้ AI เสริมทีม หรือโดนแทนที่?” คำถามสำคัญ: ✅ CISO ควรถามตัวเองว่าเป็น “ผู้ขับเคลื่อนธุรกิจ” หรือ “ตัวถ่วง”   • ถ้าทีมอื่นไม่อยากชวนเราเข้าประชุมช่วงวางแผน อาจมีปัญหาเรื่อง perception   • ควรเปลี่ยนบทบาทจาก “ตำรวจ” เป็น “ที่ปรึกษา” ✅ กลยุทธ์รักษาความปลอดภัยต้องสมดุลกับระดับความเสี่ยงที่ธุรกิจยอมรับได้   • ปิดทุกอย่างไม่ได้ = ธุรกิจหยุด   • เปิดหมด = เสี่ยงเกินไป   • ต้อง “รู้จังหวะว่าเสี่ยงแค่ไหนถึงพอเหมาะ” ✅ ข้อมูลประเภทไหนอยู่ที่ไหน = หัวใจของแผน Cyber   • หลายองค์กรมี “ข้อมูลลับ” ที่หลุดอยู่นอกระบบหลัก เช่น shared drive, shadow IT   • รวมถึงดาต้าจากบริษัทที่ควบรวมมา ✅ วัดผลแบบไหนถึงจะสื่อสารกับบอร์ดได้ดี?   • อย่าวัดแค่ patch กี่เครื่อง หรือ alert เยอะแค่ไหน   • ควรวัดว่า “สิ่งที่ทำ” ส่งผลยังไงกับ KPI ธุรกิจ เช่น revenue loss prevented ✅ พูดแบบ technical จ๋าเกินไป = ผู้บริหารไม่เข้าใจความเสี่ยงจริง   • ต้องฝึกเล่าเรื่อง “ความเสี่ยงทางธุรกิจ” ไม่ใช่แค่ “config ผิด” ✅ วัฒนธรรมทีมก็สำคัญ: ทีมเรากล้าท้าทายความเห็น CISO ไหม?   • ถ้าไม่มี dissent = ผู้นำอาจมองไม่เห็น blind spot ตัวเอง ✅ ลูกค้าต้องการให้เราทำอะไรด้านความปลอดภัยบ้าง?   • วิเคราะห์จาก security questionnaire ที่ลูกค้าส่ง   • ใช้เป็น data สร้าง business case ได้ว่า “ถ้าไม่ทำ = เสียรายได้กลุ่มนี้” ✅ AI จะเปลี่ยนวิธีจัดทีม Cyber อย่างไร?   • ลดความต้องการคน entry-level (SOC Tier 1)   • ต้องเน้นฝึก analyst ที่เก่งขึ้น (Tier 2+) ที่รู้จัก “ทำงานร่วมกับ AI” ✅ ความเสี่ยงใหม่ไม่ได้มาจาก Zero-day เสมอไป — แต่มาจาก “สิ่งที่เราไม่รู้ว่ามีอยู่”   • เช่น ระบบเก่า, S3 bucket ที่ลืมปิด, API ใหม่ที่ไม่มีคนดู ✅ CISO ควรถามว่า: “ศัตรูเราเป็นใคร และเขาจะมาโจมตีช่องไหน?”   • วางแผนจาก threat model และจัด stack ให้พร้อมต่ออนาคต เช่น Quantum-resistant crypto https://www.csoonline.com/article/4009212/10-tough-cybersecurity-questions-every-ciso-must-answer.html

จำได้ไหมครับที่ Microsoft เคยเปิดตัว Copilot+ PC รุ่นใหม่ที่มีชิป NPU เพื่อรัน AI ได้ในเครื่อง? ตอนนั้นเขาใช้โมเดลชื่อ Phi-Silica เป็น SLM แรกในเครื่อง ตอนนี้เขาอัปเกรดอีกขั้น ด้วยการเปิดตัว Mu — โมเดล AI รุ่นใหม่ ที่ฝังไว้ใน Windows 11 Build 26120.3964 และเริ่มใช้งานแล้วใน Dev Channel จุดเด่นของ Mu คือมันถูกฝึกมาให้ฉลาดแบบ “เข้าใจคน” ในบริบทของการตั้งค่าเครื่อง เช่น ถ้าผู้ใช้พิมพ์ว่า > “ช่วยเปิด dark mode ให้หน่อย” ก็จะเข้าใจทันที และสั่งเปลี่ยนได้เลยในแอป Settings — เพราะมันไม่ใช้แค่คำค้น (lexical match) แต่ “ตีความ” ความหมายที่ซ่อนอยู่ได้ Mu เป็นโมเดลขนาด 330M แบบ encoder–decoder (ไม่ใช่ decoder-only แบบโมเดลภาษาอื่น) ทำให้ ตอบสนองเร็วขึ้น 47% และดีดผลได้เร็วกว่าเดิม 4.7 เท่า นอกจากนี้ยัง ประหยัดพลังงานและรันบน NPU ได้ ที่ความเร็วกว่า 100 token ต่อวินาที — เรียกได้ว่า ฉลาด เร็ว และเบาในเครื่องเดียว ✅ Microsoft เปิดตัว “Mu” โมเดล AI ขนาดเล็กฝังใน Windows 11 เพื่อใช้งานในแอป Settings   • เปิดใช้งานใน Build 26120.3964 (KB5058496) สำหรับ Copilot+ PC   • ช่วยให้ผู้ใช้พิมพ์คำสั่งธรรมดาแล้วตั้งค่าเครื่องได้ทันที เช่น “ปิด Bluetooth” หรือ “เปลี่ยนภาษา” ✅ Mu เป็นโมเดลขนาด 330M แบบ encoder–decoder   • เร็วกว่า decoder-only ถึง 4.7× ในการดีโค้ด   • ลด latency ของ token แรกลง 47% ✅ ใช้ weight sharing บางส่วนเพื่อลดจำนวนพารามิเตอร์โดยไม่ลดความสามารถ   • ช่วยให้เบาขึ้นและรันบน NPU ได้สบาย ๆ ✅ ฝึกโมเดลบน GPU NVIDIA A100 ผ่าน Azure Machine Learning   • ประสิทธิภาพใกล้เคียง Phi-3.5-mini (แม้ขนาดเล็กกว่าถึง 10 เท่า) ✅ ตอบสนองเร็วกว่าและเข้าใจคำถามแบบหลายคำ (multi-word queries) ได้ดี   • ถ้าเป็นคำเดียวหรือคำไม่สมบูรณ์ จะ fallback กลับไปใช้ระบบค้นหาแบบเดิม ‼️ Mu ยังอยู่เฉพาะบน Copilot+ PC และ Dev Channel เท่านั้น   • ผู้ใช้ทั่วไปยังต้องรออัปเดตเวอร์ชันหลักในอนาคต ‼️ รองรับเฉพาะคำสั่งในแอป Settings ตอนนี้ — ยังไม่เปิดให้ใช้งานกับแอปอื่นทั้งหมด ‼️ แม้จะเป็น AI บนเครื่อง (on-device) แต่ก็ขึ้นอยู่กับฮาร์ดแวร์ที่รองรับ NPU เกิน 40 TOPS   • เครื่องเก่าหรือไม่มี NPU จะไม่สามารถใช้ฟีเจอร์นี้ได้ ‼️ สำหรับคำค้นที่ไม่ใช่ full phrase หรือคำไม่สมบูรณ์ ยังต้องใช้ระบบ semantic search เดิม https://www.neowin.net/news/microsoft-reveals-mu-an-on-device-small-language-model-built-into-windows-11/

ช่วงนี้ Apple ไม่ได้พูดถึง AI แค่เรื่อง Siri หรือ iPhone เท่านั้น แต่กำลังใช้ GenAI เข้ามาเปลี่ยนวงในอย่าง “การออกแบบชิป” ที่เป็นหัวใจของอุปกรณ์ทุกตัวเลย Johny Srouji รองประธานอาวุโสของฝ่ายฮาร์ดแวร์ของ Apple เปิดเผยว่า Apple กำลังใช้ Generative AI ในซอฟต์แวร์ออกแบบชิป EDA เพื่อเพิ่มความเร็วและประสิทธิภาพของการพัฒนา Apple Silicon รุ่นต่อไป เช่น M-Series และ A-Series ซึ่งใช้ใน Mac และ iPhone ตามลำดับ เขาบอกเลยว่า “Generative AI สามารถเพิ่ม productivity ได้มหาศาล” เพราะเดิมทีการวางเลย์เอาต์ของชิป หรือการกำหนดวงจรใช้เวลานานและทำซ้ำบ่อยมาก แต่ถ้าให้ AI สร้างตัวเลือกอัตโนมัติ แล้ววิศวกรคัดกรอง ก็จะเร็วกว่าเดิมหลายเท่า ฝั่งบริษัท Cadence และ Synopsys ที่เป็นผู้ผลิตซอฟต์แวร์ EDA ก็เร่งเสริม GenAI เข้าไปในเครื่องมือของตัวเอง เพื่อให้รองรับแนวโน้มนี้ ซึ่งไม่ใช่แค่ Apple ที่ใช้นะครับ Google, Nvidia, AMD ก็เริ่มหันมาใช้กันหมด และไม่ใช่แค่ฝั่งตะวันตก — มีรายงานจากจีนว่าทีมนักวิจัยสามารถออกแบบซีพียูทั้งตัวโดยใช้ Large Language Model (LLM) แค่ตัวเดียวได้แล้วด้วย Apple เองเริ่มทางนี้ตั้งแต่สมัยเปลี่ยนมาใช้ Apple Silicon ใน MacBook Pro รุ่น M1 ซึ่งเป็นจุดเปลี่ยนครั้งใหญ่ในการเลิกใช้ชิป Intel และพัฒนาชิป Arm ของตนเองแบบเต็มตัว โดยเน้น performance + efficiency + ควบคุม ecosystem ทั้งหมด ✅ Apple เริ่มใช้ Generative AI เพื่อช่วยออกแบบชิปในกระบวนการ EDA (Electronic Design Automation)  • เพิ่ม productivity และลดเวลาทำงานของทีมออกแบบ   • เป็นการนำ AI มาใช้เบื้องหลัง ไม่ใช่แค่ฟีเจอร์ในอุปกรณ์ ✅ Johny Srouji ยืนยันว่า GenAI จะเป็นตัวช่วยสำคัญใน pipeline การพัฒนาชิป   • ช่วย generate layout, logic, simulation patterns   • ลดภาระงานซ้ำซ้อนให้วิศวกร ✅ บริษัท EDA ชั้นนำอย่าง Cadence และ Synopsys กำลังใส่ GenAI ในเครื่องมือของตัวเอง   • เป็นคลื่นเทคโนโลยีที่หลายผู้ผลิตชิปกำลังปรับตัวตาม ✅ Apple เคยทุ่มสุดตัวกับ Apple Silicon โดยไม่มีแผนสำรองตอนเปลี่ยนจาก Intel เป็น M1   • พร้อมพัฒนาระบบแปล x86 → Arm ผ่าน Rosetta 2 ✅ แนวโน้มของโลก: จีนกำลังพัฒนา CPU ที่ออกแบบโดย LLM ล้วน ๆ แล้วเช่นกัน   • เป็นการยืนยันว่า AI เริ่มเข้ามามีบทบาทตั้งแต่ระดับสถาปัตยกรรม ‼️ AI ยังไม่สามารถแทนที่วิศวกรออกแบบชิปได้เต็มตัวในปัจจุบัน   • ความเข้าใจเรื่องสถาปัตยกรรมและข้อจำกัดเชิงฟิสิกส์ยังต้องพึ่งมนุษย์ ‼️ การใช้ GenAI ในงานชิปต้องควบคุมคุณภาพสูง เพราะ error เล็กน้อยอาจทำให้ชิปทั้งตัวใช้ไม่ได้   • จึงต้องมีรอบตรวจสอบหลายชั้น แม้จะใช้ AI ร่วม ‼️ การพึ่งพา AI อย่างรวดเร็วใน R&D มีความเสี่ยงต่อการรั่วไหลของแนวคิดหรือทรัพย์สินทางปัญญา   • ต้องระวังในระดับการใช้งาน LLM ภายนอกที่อาจไม่ได้ควบคุมโมเดลเอง ‼️ แนวโน้มนี้จะเพิ่มการแข่งขันในตลาดชิปแบบ arm-on-silicon สูงขึ้น   • บริษัทที่ไม่เร่งใช้ AI ออกแบบ อาจตามไม่ทันรอบพัฒนาผลิตภัณฑ์ https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/apple-explores-using-generative-ai-to-design-its-chips-executive-says-it-can-be-a-huge-productivity-boost

Path Tracing คือเทคนิคเรนเดอร์ขั้นเทพของโลกเกม ที่ให้ผลลัพธ์แสง–เงาสมจริงขั้นสุด แต่มัน กินแรงเครื่องมหาศาล ทำให้แม้แต่ AAA เกมก็ยังใช้ได้แบบจำกัด Intel เลยพัฒนาเทคโนโลยีเพื่อให้ iGPU และ dGPU ราคาจับต้องได้สามารถรัน Path Tracing ได้จริง โดยใช้เทคนิคหลายด้าน ทั้ง: - Resampled Importance Sampling (RIS) แบบใหม่ - Open Image Denoise 2 รุ่นล่าสุดที่ใช้ Neural Denoising - และ Neural Texture Compression (TSNC) ที่ช่วยลดภาระหน่วยความจำได้สูงสุด 47 เท่า พวกเขาทดสอบบนฉาก Jungle Ruins ขนาดใหญ่ แอนิเมชันซับซ้อน มีทุกอย่างทั้งต้นไม้, เงานุ่ม, พื้นผิวมัน และแสงสะท้อน — แถมใช้เพียง 1 Ray/Pixel และ 1 Sample/Pixel เท่านั้น! แล้วค่อย “ฟื้นคืนภาพ” ด้วยเทคนิค AI Denoising ที่ใกล้เคียงกับ NVIDIA Ray Reconstruction (DLSS 3.5/4) และ AMD Ray Regeneration (FSR 4 Redstone) Intel ยังเผยผลลัพธ์แบบตรง ๆ ว่า GPU Arc B580 รันได้ 30FPS ที่ 1440p พร้อมระบบ AI Denoising ที่จัดการกับปัญหายาก ๆ อย่าง เงา, แสงสะท้อน, Moiré pattern, และ ghosting ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ✅ Intel โชว์เดโม Path Tracing “1 ล้านล้านสามเหลี่ยม” บน Arc B580 ที่ 1440p/30FPS   • ใช้การเรนเดอร์ 1 sample/pixel พร้อม AI denoising ✅ เทคนิคใหม่ Resampled Importance Sampling (RIS) ช่วยลด noise 10 เท่า   • จัด sample เป็น histogram + ใช้ quasi Monte Carlo + blue noise   • ลดภาระเรนเดอร์แต่ได้คุณภาพใกล้ภาพจริง ✅ Intel เปิดตัว Open Image Denoise 2 แบบ cross-vendor   • รองรับการ์ด Intel/NVIDIA/AMD ได้ทั้งหมด   • เตรียมใช้ neural network รุ่นใหม่ในเวอร์ชันถัดไป ✅ Denoiser รองรับหลายอาการยาก ๆ เช่น:   • เงา, แสงสะท้อน, flickering, moiré, ghosting, และ disocclusion   • ใช้ spatiotemporal joint neural model ที่ทั้ง denoise + supersample พร้อมกัน ✅ Intel ใช้ Neural Texture Compression (TSNC) + DirectX Cooperative Vectors   • ลดภาระการโหลด texture ได้ 47 เท่าเมื่อเทียบกับ FMA   • ความเร็วสูงกว่า BC6 baseline แบบเดิม ✅ Arc B580 และ Arc 140V ใช้ TSNC ได้แล้วในไดรเวอร์ล่าสุด   • ลดการใช้ VRAM และเพิ่มประสิทธิภาพชัดเจน ✅ เทคนิคนี้จะถูกนำไปใช้ใน iGPU รุ่นถัดไปด้วย (Lunar Lake และ Battlemage)   • ช่วยให้ iGPU ทำ Path Tracing ได้จริงจังขึ้น ‼️ เทคนิค denoising แบบ neural ต้องใช้ training ที่หลากหลายเพื่อให้ได้ผลดี   • หากข้อมูลเทรนไม่ครอบคลุม จะทำให้เกิด ghosting, flicker หรือเบลอผิดจุด ‼️ การรัน path tracing ด้วย 1 spp มี noise สูงมาก ก่อน denoising   • หากไม่ได้ใช้ AI ช่วยจะมองแทบไม่รู้เรื่อง ‼️ คุณภาพที่ได้ยังไม่เท่า real-time Path Tracing เต็มรูปแบบ เช่นของ DLSS 4 หรือ RTX GI แบบสมบูรณ์   • เหมาะกับผู้ที่ยอม trade-off บางอย่างเพื่อให้รันบนเครื่องเบาได้ ‼️ ยังไม่มี roadmap ชัดเจนว่าความสามารถนี้จะถูกใส่ในเกมจริงเมื่อใด   • ต้องรอติดตามว่าจะมี Engine ใดนำไปใช้จริงบ้าง https://wccftech.com/intel-enabling-high-fidelity-visuals-faster-performance-on-built-in-gpus-demos-ray-reconstruction-path-tracing-arc-b580/

หลังจากสหรัฐฯ ออกข้อจำกัดไม่ให้ Nvidia ขายการ์ด AI ระดับสูง (เช่น H100, H200, B200) ให้กับจีนโดยตรง บริษัทจีนหลายแห่งก็พยายาม “หาทางอ้อม” เพื่อใช้งาน GPU เหล่านี้ต่อ ล่าสุด มีรายงานว่า ชาวจีน 4 คนบินจากปักกิ่งมามาเลเซีย พร้อมนำฮาร์ดดิสก์ที่บรรจุข้อมูลหลายสิบเทราไบต์ ทั้งวิดีโอ ภาพ และ spreadsheet เพื่อ “ฝึก AI” บนเซิร์ฟเวอร์ที่เช่าผ่าน data center ในมาเลเซีย ที่มี GPU ของ Nvidia ติดตั้งอยู่ราว 2,400 ตัว แม้จะฟังดูไม่ใช่คลัสเตอร์ขนาดใหญ่เท่า supercomputer แต่ก็เพียงพอสำหรับ training model ได้สบาย ๆ—ที่สำคัญคือ “เป็นวิธีที่ช่วยให้บริษัทจีนยังคงเข้าถึงเทคโนโลยีที่สหรัฐฯ ห้ามขาย” ได้โดยไม่ซื้อโดยตรง ประเด็นนี้ทำให้กระทรวงการค้าและการลงทุนของมาเลเซีย (MITI) ต้องออกมายืนยันว่ากำลังสอบสวนร่วมกับหน่วยงานอื่น ๆ เพื่อดูว่าเข้าข่ายละเมิดกฎหมายหรือไม่ ✅ กระทรวงการค้าและการลงทุนของมาเลเซีย (MITI) กำลังสอบสวนกรณีบริษัทจีนใช้ GPU Nvidia ผ่าน data center ในมาเลเซีย   • เป็นการเช่าเซิร์ฟเวอร์เพื่อ train AI โดยไม่ได้ครอบครองฮาร์ดแวร์โดยตรง   • ยังไม่พบการละเมิดกฎหมายในประเทศ ณ เวลานี้ ✅ มีรายงานว่าชาวจีน 4 คนขน HDD หลายสิบเทราไบต์เข้าเครื่องที่เช่าไว้ในมาเลเซีย   • ฝึกโมเดล AI บนเซิร์ฟเวอร์ที่ใช้ Nvidia GPU ~2,400 ตัว   • GPU เหล่านี้น่าจะเป็น H100 หรือรุ่นที่สหรัฐห้ามส่งออกไปยังจีน ✅ มาเลเซียไม่ได้อยู่ภายใต้มาตรการควบคุมการส่งออกของสหรัฐ   • ทำให้บริษัทในประเทศสามารถนำเข้า GPU ได้อย่างถูกกฎหมาย   • แต่ถ้ามีการ “นำ GPU ไปให้จีนใช้ทางอ้อม” ก็อาจละเมิดกฎของสหรัฐฯ ✅ หน่วยงานด้านการค้าในสหรัฐฯ เคยร้องขอให้มาเลเซียตรวจสอบทุก shipment ที่อาจเกี่ยวข้องกับ GPU ขั้นสูง   • หลังพบว่าในปี 2025 การนำเข้าเซิร์ฟเวอร์ AI จากไต้หวันไปยังมาเลเซีย “พุ่งขึ้นถึง 3,400%” ✅ บริษัทจีนที่ใช้บริการเช่าระยะไกลแบบนี้ อาจเลี่ยงข้อห้ามสหรัฐฯ ได้ชั่วคราวโดยไม่ซื้อตรง   • เรียกว่าใช้ “compute-as-a-service” แบบหลบเลี่ยง ‼️ ยังไม่แน่ชัดว่ากรณีนี้จะเข้าข่าย “ละเมิดมาตรการของสหรัฐฯ” หรือไม่ เพราะไม่ได้ส่งมอบฮาร์ดแวร์ไปจีนโดยตรง   • หากสหรัฐมองว่า “การให้คนจีนเข้าถึง compute” ถือว่าเข้าข่าย ก็อาจสร้างแรงกดดันต่อมาเลเซียในอนาคต ‼️ มาเลเซียอาจถูกจับตาจากรัฐบาลสหรัฐฯ หากพบว่าเป็นจุดผ่านของการ “ลักลอบใช้ GPU ที่ควบคุมอยู่”   • ส่งผลต่อภาพลักษณ์ด้านความร่วมมือระหว่างประเทศในเทคโนโลยี AI ‼️ ผู้ให้บริการ data center ในภูมิภาคอาเซียนอาจต้องเผชิญแรงกดดันเช่นเดียวกัน   • หากไม่มีระบบ “ตรวจสอบแหล่งข้อมูลลูกค้า” อาจกลายเป็นช่องโหว่ให้ฝ่ายต่าง ๆ ใช้หลบมาตรการ ‼️ กรณีนี้สะท้อนว่าแม้มาตรการควบคุม GPU จะรุนแรง แต่จีนยังคงหาวิธีเข้าถึงทรัพยากร AI ได้อยู่ดี   • เช่นเดียวกับกรณีก่อนหน้านี้ที่มีข่าวลอบขน GPU ผ่าน “กุ้ง” และ “ซิลิโคนหน้าท้องปลอม” https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/malaysia-investigates-chinese-use-of-nvidia-powered-servers-in-the-country-trade-minister-verifying-reports-of-possible-regulation-breach-following-reports-of-smuggled-hard-drives-and-server-rentals

เมื่อวันที่ 17 มิถุนายนที่ผ่านมา Honda จัดการทดสอบ “ยิงจรวดขึ้น – ลงจอดสำเร็จ” อย่างสวยงามในเมืองไทกิ จังหวัดฮอกไกโด ซึ่งมีฉายาว่า “เมืองอวกาศของญี่ปุ่น” เพราะเป็นฐานพัฒนาเทคโนโลยีอวกาศของหลายบริษัท จรวดต้นแบบของ Honda มีความยาว 6.3 เมตร เส้นผ่านศูนย์กลาง 85 เซนติเมตร หนักรวม 1.3 ตันเมื่อเติมเชื้อเพลิง ตัวเล็กกว่าจรวด Falcon 9 ของ SpaceX มาก แต่สิ่งที่น่าทึ่งคือ… มัน สามารถขึ้นไปที่ความสูง 271.4 เมตร และลงจอดกลับมาที่เป้าหมายได้ภายในระยะห่างเพียง 37 เซนติเมตร! ใช้เวลาบินรวมแค่ 56.6 วินาทีเท่านั้น Honda บอกว่าเป้าหมายของการทดสอบครั้งนี้ไม่ใช่เพื่อความสูงหรือระยะทาง แต่เพื่อพิสูจน์ว่าเทคโนโลยี “ขึ้นลงอย่างมีเสถียรภาพ” และ “ลงจอดแบบควบคุมได้” พร้อมทั้งโชว์ระบบความปลอดภัย เช่น การปิดการขับดันอัตโนมัติถ้าทิศทางผิดเพี้ยน ทั้งหมดนี้เป็นก้าวแรกเพื่อไปสู่เป้าหมายที่ตั้งไว้คือ: ทำ suborbital launch ได้ภายในปี 2029 ✅ Honda ทดสอบยิงจรวดต้นแบบแบบ reusable สำเร็จในญี่ปุ่น   • ความสูงสูงสุด 271.4 เมตร / ใช้เวลา 56.6 วินาที / ลงจอดห่างจากเป้าแค่ 37 ซม.   • ทดสอบที่ Taiki Town, Hokkaido — เมืองที่มีศักยภาพด้าน space tech ✅ จรวดมีขนาดเล็ก: 6.3 ม. / 85 ซม. / น้ำหนักเต็ม 1,312 กก.   • เปรียบเทียบแล้วเป็นระดับ subscale test model แต่ครอบคลุมเทคโนโลยีหลัก ✅ ตั้งเป้าทำ suborbital launch ได้ภายในปี 2029   • หลังจากเริ่มโครงการนี้มาตั้งแต่ปี 2024 ด้วยการทดสอบเผาไหม้และ hover ✅ เน้นทดสอบเทคโนโลยีควบคุมเสถียรภาพและระบบลงจอดแบบมี precision   • แสดงให้เห็นความพร้อมด้านระบบนำทางและระบบความปลอดภัย ✅ สร้างโซนจำกัดรัศมี 1 กม. ระหว่างการทดสอบ พร้อมระบบหยุดฉุกเฉิน   • แสดงความใส่ใจต่อความปลอดภัยของสาธารณชน ✅ เป็นหนึ่งในโครงการด้านอวกาศที่เปิดเผยของ Honda หลังเงียบมานาน   • ต่อจากโครงการพัฒนา hydrogen system สำหรับใช้บนสถานีอวกาศ ISS ‼️ แม้การทดสอบสำเร็จ แต่ Honda ยังตามหลัง SpaceX และ Blue Origin หลายปีแสง   • ทั้งสองบริษัทมีประสบการณ์การบิน suborbital และ orbital หลายสิบเที่ยวแล้ว ‼️ จรวดที่ทดสอบยังอยู่ระดับต้นแบบย่อย (subscale)   • ยังไม่พิสูจน์ว่าระบบสามารถนำไปใช้งานจริงหรือรับ payload ได้ในระดับ commercial ‼️ ยังไม่ชัดเจนว่าฮอนด้าจะพัฒนาด้วยทรัพยากรของตัวเองทั้งหมด หรือจับมือกับพันธมิตรในวงการอวกาศ   • ความยั่งยืนของโครงการขึ้นกับการจัดหาเงินทุนระยะยาว ‼️ การแข่งขันในวงการ reusable rocket เข้มข้นและต้นทุนสูงมาก   • อาจไม่ใช่ตลาดที่ทุกคนจะอยู่รอดได้แม้มีเทคโนโลยี https://www.techspot.com/news/108365-honda-celebrates-first-successful-test-reusable-rocket-bid.html

หลายประเทศในลาตินอเมริกาไม่อยากเป็นแค่ "ผู้บริโภค AI" อีกต่อไป พวกเขารวมตัวกันกว่า 12 ประเทศ โดยมีชิลีเป็นแกนกลาง ผ่านศูนย์ CENIA (National Center for AI) เพื่อพัฒนาโมเดล AI ภาษาใหญ่ของตัวเองชื่อ Latam-GPT จุดเด่นคือโมเดลนี้จะเข้าใจบริบท วัฒนธรรม และภาษาเฉพาะถิ่นของลาตินอเมริกาได้ดีกว่าโมเดลที่ถูกฝึกด้วยภาษาอังกฤษแบบตะวันตก เช่น ChatGPT หรือ Gemini แถมยัง “โอเพนซอร์ส” เปิดให้ใคร ๆ ในภูมิภาคนำไปใช้หรือพัฒนาต่อยอดได้ อีกหนึ่งไฮไลต์คือ การรักษาภาษา Indigenous อย่าง Rapa Nui ซึ่งเป็นภาษาพื้นเมืองของ Easter Island พวกเขาสร้างระบบแปลไว้แล้วเพื่อให้ใช้ในบริการสาธารณะ เช่น แชตบอทหน่วยงานรัฐหรือแพลตฟอร์มการศึกษาสำหรับชุมชน Latam-GPT จะใช้เทคโนโลยีพื้นฐานจาก Llama 3 ของ Meta และพัฒนาโดยใช้ทรัพยากรประมวลผลจากมหาวิทยาลัยต่าง ๆ รวมถึงคลาวด์จาก Amazon ด้วย ✅ 12 ประเทศในลาตินอเมริการ่วมพัฒนาโมเดล Latam-GPT เปิดตัว ก.ย. 2025   • นำโดยชิลี และศูนย์วิจัย CENIA พร้อมสถาบันในภูมิภาคกว่า 30 แห่ง   • พัฒนาโมเดลขนาดใหญ่ที่เข้าใจภาษาและวัฒนธรรมเฉพาะถิ่น ✅ เป้าหมายคือการกระจาย AI ให้เข้าถึงผู้คนทุกกลุ่ม (AI democratization)   • วางแผนใช้ในโรงเรียน โรงพยาบาล และระบบบริการภาครัฐ ✅ เน้นการอนุรักษ์ภาษา Indigenous เช่น Rapa Nui   • สร้างระบบแปลภาษาเพื่อการใช้งานเชิงบริการและการศึกษา ✅ พัฒนาด้วยเทคโนโลยี Llama 3 จาก Meta   • ใช้เครือข่ายคอมพิวเตอร์ระดับภูมิภาค รวมถึงคลาวด์ของ AWS ✅ ยังไม่มีงบประมาณเฉพาะ แต่หวังดึงเงินทุนจากภาครัฐและเอกชนเพิ่มเติมภายหลัง   • CENIA ระบุว่าหากโชว์ศักยภาพได้ จะมีผู้สนับสนุนเพิ่มขึ้นแน่นอน ‼️ การที่ Latam-GPT เปิดโอเพนซอร์ส อาจเสี่ยงต่อการนำไปใช้ในทางที่ผิด   • โดยเฉพาะในภูมิภาคที่การควบคุมการใช้เทคโนโลยียังไม่เข้มงวด ‼️ การใช้ LLM กับภาษาเฉพาะถิ่นต้องใช้ข้อมูลเทรนมากพอ ไม่เช่นนั้นอาจทำให้เกิด bias   • หากรวบรวมข้อมูลน้อยหรือไม่หลากหลาย AI อาจเข้าใจผิดหรือตอบไม่เหมาะสมกับวัฒนธรรม ‼️ การพัฒนา AI ข้ามประเทศหลายฝ่าย อาจขัดแย้งกันด้านสิทธิ์และการควบคุมในอนาคต   • ต้องมีข้อตกลงชัดเจนด้านกฎหมายระหว่างประเทศ และการแบ่งปันผลประโยชน์ https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/06/18/latin-american-countries-to-launch-own-ai-model-in-september

🚀 Micron ผนึกกำลัง AMD พัฒนา HBM3E สำหรับ AI และ HPC Micron ประกาศการบูรณาการ HBM3E 36 GB 12-high เข้ากับ AMD Instinct MI350 Series ซึ่งเป็น แพลตฟอร์ม AI และ HPC รุ่นใหม่ โดยเน้น ประสิทธิภาพสูงและการใช้พลังงานอย่างมีประสิทธิภาพ 🔍 รายละเอียดของความร่วมมือ ✅ HBM3E 36 GB 12-high ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของ AMD Instinct MI350 - AMD Instinct MI350 Series ใช้สถาปัตยกรรม CDNA 4 พร้อม หน่วยความจำ HBM3E ขนาด 288 GB - ให้แบนด์วิดท์สูงสุด 8 TB/s รองรับ AI models ขนาด 520 พันล้านพารามิเตอร์ ✅ การออกแบบที่เน้นประสิทธิภาพและการประหยัดพลังงาน - HBM3E ช่วยลดการใช้พลังงาน และ เพิ่ม throughput สำหรับงาน AI และ HPC - แพลตฟอร์มเต็มรูปแบบมีหน่วยความจำ HBM3E สูงสุด 2.3 TB และ ประสิทธิภาพสูงสุด 161 PFLOPS ที่ FP4 precision ✅ Micron และ AMD เร่งพัฒนา AI solutions ให้เข้าสู่ตลาดเร็วขึ้น - Micron ทำงานร่วมกับ AMD เพื่อปรับแต่ง HBM3E ให้เข้ากับ Instinct MI350 Series - ช่วยให้ศูนย์ข้อมูลสามารถขยายขนาดได้อย่างมีประสิทธิภาพ 🔥 ผลกระทบต่ออุตสาหกรรม AI และ HPC ‼️ ต้องติดตามว่า HBM3E จะสามารถแข่งขันกับ HBM4 ได้หรือไม่ - Micron เพิ่งเริ่มจัดส่งตัวอย่าง HBM4 ซึ่งมีแบนด์วิดท์สูงกว่า ‼️ การใช้พลังงานของ Instinct MI350 อาจเป็นปัจจัยสำคัญในการนำไปใช้งาน - ต้องดูว่าแพลตฟอร์มนี้จะสามารถรักษาสมดุลระหว่างประสิทธิภาพและการใช้พลังงานได้ดีแค่ไหน ‼️ การแข่งขันระหว่าง AMD และ Nvidia ในตลาด AI accelerators ยังคงเข้มข้น - Nvidia อาจเปิดตัวผลิตภัณฑ์ใหม่เพื่อตอบโต้ Instinct MI350 Series 🚀 อนาคตของ HBM และ AI accelerators ✅ Micron อาจขยายการพัฒนา HBM4 เพื่อรองรับ AI workloads ที่ใหญ่ขึ้น ✅ AMD อาจเปิดตัว Instinct MI355X และ MI400 Series ในอนาคต https://www.techpowerup.com/337991/micron-hbm-designed-into-leading-amd-ai-platform

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

🔐 Microsoft แก้ไขช่องโหว่ EchoLeak: การโจมตี Zero-Click ครั้งแรกบน AI Agent Microsoft ได้แก้ไข ช่องโหว่ EchoLeak ซึ่งเป็น การโจมตี Zero-Click ครั้งแรกที่มุ่งเป้าไปที่ AI Agent โดยช่องโหว่นี้ ทำให้แฮกเกอร์สามารถขโมยข้อมูลผู้ใช้จาก Microsoft 365 Copilot ได้โดยไม่ต้องมีการโต้ตอบจากผู้ใช้ ช่องโหว่นี้ ถูกค้นพบโดยนักวิจัยจาก Aim Security และ ใช้เทคนิค LLM Scope Violation ซึ่ง บิดเบือนตรรกะภายในของโมเดล AI เพื่อให้ Copilot เปิดเผยข้อมูลโดยไม่ได้ตั้งใจ ✅ ข้อมูลจากข่าว - Microsoft แก้ไขช่องโหว่ EchoLeak ซึ่งเป็นการโจมตี Zero-Click ครั้งแรกบน AI Agent - ช่องโหว่นี้ทำให้แฮกเกอร์สามารถขโมยข้อมูลจาก Microsoft 365 Copilot ได้โดยไม่ต้องมีการโต้ตอบจากผู้ใช้ - นักวิจัยจาก Aim Security ค้นพบช่องโหว่และแจ้งให้ Microsoft ทราบในเดือนมกราคม 2025 - Microsoft ใช้เวลาห้าเดือนในการแก้ไขช่องโหว่ โดยมีการออก hotfix ครั้งแรกในเดือนเมษายน - การแก้ไขสุดท้ายถูกนำไปใช้กับทุกผลิตภัณฑ์ที่ได้รับผลกระทบโดยอัตโนมัติ และไม่ต้องมีการดำเนินการจากผู้ใช้ ⚠️ ความกังวลด้านความปลอดภัยของ AI Agents นักวิจัยเตือนว่า เทคนิค LLM Scope Violation อาจถูกใช้เพื่อโจมตี AI Agents อื่น ๆ ในอนาคต เช่น Anthropic's Model Context Protocol และ Salesforce's Agentforce ‼️ คำเตือนที่ควรพิจารณา - ช่องโหว่นี้แสดงให้เห็นว่า AI Agents อาจมีจุดอ่อนด้านความปลอดภัยที่ยังไม่ได้รับการแก้ไข - Microsoft ใช้เวลาห้าเดือนในการแก้ไขช่องโหว่ ซึ่งถือว่านานสำหรับปัญหาความปลอดภัยระดับสูง - องค์กรขนาดใหญ่กำลังทบทวนกลยุทธ์การใช้ AI Agents หลังจากเหตุการณ์นี้ - ต้องติดตามว่า Microsoft และบริษัทอื่น ๆ จะพัฒนาแนวทางป้องกันการโจมตี Zero-Click อย่างไร https://www.techspot.com/news/108292-microsoft-fixes-first-known-zero-click-attack-ai.html

🔥 Anker ประกาศเรียกคืนแบตสำรอง PowerCore 10000 กว่า 1 ล้านเครื่อง หลังพบปัญหาไฟไหม้ Anker ได้ประกาศ เรียกคืนแบตสำรอง PowerCore 10000 (Model: A1263) กว่า 1 ล้านเครื่อง เนื่องจาก มีความเสี่ยงต่อการเกิดไฟไหม้และระเบิด โดยมีรายงาน ไฟไหม้ 19 ครั้ง และความเสียหายต่อทรัพย์สินกว่า $60,700 Anker และ Consumer Product Safety Commission (CPSC) ได้ออกคำแนะนำเกี่ยวกับ วิธีตรวจสอบว่าแบตสำรองของคุณได้รับผลกระทบหรือไม่ ✅ ข้อมูลจากข่าว - Anker เรียกคืนแบตสำรอง PowerCore 10000 (Model: A1263) กว่า 1 ล้านเครื่อง - พบรายงานไฟไหม้ 19 ครั้ง รวมถึงอาการบาดเจ็บเล็กน้อย 2 ราย และความเสียหายต่อทรัพย์สินกว่า $60,700 - แบตสำรองที่ได้รับผลกระทบผลิตระหว่าง 1 ม.ค. 2016 - 30 ต.ค. 2019 และจำหน่ายในสหรัฐฯ ระหว่าง 1 มิ.ย. 2016 - 31 ธ.ค. 2022 - ผู้ใช้สามารถตรวจสอบหมายเลขรุ่นที่ด้านล่างของแบตสำรองเพื่อดูว่าต้องเรียกคืนหรือไม่ - Anker แนะนำให้หยุดใช้แบตสำรองทันที และกรอกแบบฟอร์มเพื่อรับแบตสำรองรุ่นใหม่ (Model A1388) หรือบัตรของขวัญมูลค่า $30 ⚠️ ความเสี่ยงและข้อควรระวัง แม้ว่า Anker จะเสนอแบตสำรองรุ่นใหม่เป็นการทดแทน แต่ ผู้ใช้ควรตรวจสอบอุปกรณ์ของตนเองและหยุดใช้งานทันทีหากพบว่าเป็นรุ่นที่ได้รับผลกระทบ ‼️ คำเตือนที่ควรพิจารณา - แบตสำรองที่ได้รับผลกระทบอาจมีความเสี่ยงต่อการเกิดไฟไหม้และระเบิด - หากคุณมีแบตสำรองรุ่นนี้ ควรหยุดใช้งานทันทีและดำเนินการเรียกคืนตามคำแนะนำของ Anker https://www.neowin.net/news/anker-announces-recall-of-more-than-one-million-power-banks-heres-how-to-check/

🚖 Tesla เตรียมเปิดตัวบริการ Robotaxi ใน Austin เดือนนี้ Elon Musk ได้ประกาศว่า Tesla พร้อมเปิดตัวบริการรถแท็กซี่ไร้คนขับ (Robotaxi) ใน Austin, Texas โดยกำหนดวันเปิดตัว เบื้องต้นเป็นวันที่ 22 มิถุนายน แต่ยังสามารถเปลี่ยนแปลงได้เนื่องจาก Tesla ให้ความสำคัญกับความปลอดภัยเป็นอันดับแรก Tesla ได้เผยแพร่ วิดีโอของรถ Model Y ที่ขับเคลื่อนเองบนถนนใน Austin โดยรถเหล่านี้มี คำว่า "Robotaxi" ติดอยู่ด้านข้าง และไม่มีคนขับอยู่หลังพวงมาลัย ✅ ข้อมูลจากข่าว - Tesla เตรียมเปิดตัวบริการ Robotaxi ใน Austin วันที่ 22 มิถุนายน - Elon Musk ระบุว่าการเปิดตัวอาจเลื่อนออกไปเพื่อความปลอดภัย - Tesla วางแผนให้รถ Model Y ขับเคลื่อนเองจากโรงงานไปยังบ้านลูกค้าเป็นครั้งแรกในวันที่ 28 มิถุนายน - การเปิดตัวครั้งแรกจะจำกัดจำนวนรถเพียง 10-20 คัน ก่อนขยายไปยังเมืองอื่น ๆ เช่น Los Angeles และ San Francisco - Tesla ใช้เทคโนโลยี geofencing เพื่อให้ Robotaxi วิ่งเฉพาะในพื้นที่ที่ปลอดภัยที่สุด 🔥 การแข่งขันในตลาด Robotaxi Austin กลายเป็น ศูนย์กลางการทดสอบรถแท็กซี่ไร้คนขับ โดยมีบริษัทอื่น ๆ เช่น Waymo และ Zoox ที่กำลังดำเนินการทดสอบในเมืองนี้ ‼️ คำเตือนที่ควรพิจารณา - Tesla ยังต้องพิสูจน์ว่า Robotaxi สามารถทำงานได้อย่างปลอดภัยในสภาพแวดล้อมจริง - Waymo และ Zoox มีข้อได้เปรียบในการให้บริการเชิงพาณิชย์มาก่อน Tesla - Tesla ต้องเผชิญกับความท้าทายด้านกฎระเบียบและการยอมรับจากสาธารณะ - ต้องติดตามว่าการเปิดตัว Robotaxi จะส่งผลต่อยอดขายรถยนต์ Tesla อย่างไร https://www.techspot.com/news/108273-tesla-robotaxi-service-launch-june-22-austin.html

🌐 Cisco ปรับกลยุทธ์สู่ Hybrid AI รองรับการประมวลผลทั้งบนคลาวด์และในองค์กร Cisco ได้ประกาศ ขยายโซลูชัน AI ไปยังระบบภายในองค์กร โดยเน้น Hybrid AI ซึ่งช่วยให้ธุรกิจสามารถ ใช้ทั้งคลาวด์และศูนย์ข้อมูลภายใน เพื่อรองรับ AI workloads Cisco มองว่า ข้อมูลที่มีค่าที่สุดขององค์กรยังคงอยู่ภายในระบบของบริษัท และ การนำ AI workloads ไปประมวลผลภายในองค์กรช่วยลดความล่าช้าและเพิ่มความปลอดภัย ✅ ข้อมูลจากข่าว - Cisco เปิดตัวโซลูชัน Hybrid AI รองรับการประมวลผลทั้งบนคลาวด์และในองค์กร - เปิดตัวฮาร์ดแวร์ใหม่ เช่น C9000 series switches และ 8000 series routers ที่รองรับ AI workloads - เปิดตัว Cisco AI Pods ซึ่งเป็นเซิร์ฟเวอร์ที่ใช้ Nvidia Blackwell RTX Pro 6000 GPU - Webex AI Agent ช่วยให้การสื่อสารและการสนับสนุนลูกค้ามีประสิทธิภาพมากขึ้น - Cisco เปิดตัว Deep Network Model ซึ่งเป็น LLM ที่ฝึกจากข้อมูลเครือข่ายของ Cisco 🔥 ผลกระทบต่ออุตสาหกรรม AI และเครือข่าย Cisco กำลัง แข่งขันกับผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่ โดยเน้น การนำ AI ไปใช้ในองค์กรเพื่อเพิ่มความปลอดภัยและลดต้นทุน ‼️ คำเตือนที่ควรพิจารณา - แม้ Hybrid AI จะช่วยลดความล่าช้า แต่ต้องลงทุนในฮาร์ดแวร์และโครงสร้างพื้นฐานเพิ่มเติม - Cisco ต้องแข่งขันกับผู้ให้บริการคลาวด์ เช่น AWS และ Google Cloud ที่มีโซลูชัน AI ที่แข็งแกร่ง - ต้องติดตามว่าองค์กรจะยอมรับแนวทาง Hybrid AI มากน้อยแค่ไหน - การใช้ AI ในองค์กรต้องมีมาตรการรักษาความปลอดภัยที่เข้มงวดเพื่อป้องกันภัยคุกคามไซเบอร์ https://www.techspot.com/news/108259-cloud-not-enough-cisco-embraces-shift-toward-hybrid.html

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

🖥️ นักพัฒนาโต้กลับ! AI ยังไม่สามารถแทนที่มนุษย์ในการเขียนโค้ด ในขณะที่บริษัทเทคโนโลยีหลายแห่ง เช่น Meta และ Anthropic กำลังผลักดันให้ AI เข้ามาแทนที่นักพัฒนาโค้ด Salvatore Sanfilippo ผู้สร้าง Redis ได้ออกมาแสดงจุดยืนว่า มนุษย์ยังคงเหนือกว่า AI ในการคิดแก้ปัญหาที่ซับซ้อน Sanfilippo ได้ทดลองใช้ Google Gemini AI เพื่อช่วยแก้ไขบั๊กในระบบของ Redis แต่พบว่า AI ไม่สามารถคิดนอกกรอบได้ และ ไม่สามารถให้คำตอบที่ดีกว่ามนุษย์ เขาอธิบายว่า AI มีประโยชน์ในการตรวจสอบแนวคิดที่มนุษย์คิดขึ้นมา แต่ ไม่สามารถสร้างแนวทางแก้ไขที่ดีกว่ามนุษย์ได้ ซึ่งเป็นข้อจำกัดสำคัญของ Large Language Models (LLMs) ✅ ข้อมูลจากข่าว - Sanfilippo ทดลองใช้ Google Gemini AI เพื่อแก้ไขบั๊กใน Redis - AI สามารถช่วยตรวจสอบแนวคิดของมนุษย์ แต่ไม่สามารถคิดนอกกรอบได้ - LLMs ยังไม่สามารถสร้างแนวทางแก้ไขที่ดีกว่ามนุษย์ได้ - Meta และ Anthropic เชื่อว่า AI สามารถแทนที่นักพัฒนาโค้ดได้ แต่ Sanfilippo ไม่เห็นด้วย - Microsoft รายงานว่า นักพัฒนารุ่นใหม่พึ่งพา AI มากเกินไป จนอาจขาดความเข้าใจพื้นฐานด้านคอมพิวเตอร์ ‼️ คำเตือนที่ควรพิจารณา - AI อาจช่วยเร่งกระบวนการเขียนโค้ด แต่ยังต้องการการตรวจสอบจากมนุษย์ - นักพัฒนาที่พึ่งพา AI มากเกินไป อาจขาดทักษะการแก้ปัญหาที่ซับซ้อน - บริษัทเทคโนโลยีบางแห่งเริ่มลดจำนวนพนักงานด้านการพัฒนาโค้ดเพื่อแทนที่ด้วย AI - ต้องติดตามว่า AI จะสามารถพัฒนาให้คิดนอกกรอบได้หรือไม่ในอนาคต แม้ว่า AI จะช่วยให้การเขียนโค้ดเร็วขึ้น แต่ยังต้องพึ่งพามนุษย์ในการคิดแก้ปัญหาที่ซับซ้อน นักพัฒนาควร ใช้ AI เป็นเครื่องมือช่วย แต่ ไม่ควรพึ่งพามากเกินไปจนสูญเสียทักษะการคิดวิเคราะห์ https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/06/07/human-coders-are-still-better-than-ai-says-this-expert-developer

🤖 EdgeCortix เปิดตัว SAKURA-II: AI Accelerator สำหรับ Raspberry Pi 5 และแพลตฟอร์ม Arm EdgeCortix ได้เปิดตัว SAKURA-II M.2 Module ซึ่งเป็น AI Accelerator ที่สามารถทำงานร่วมกับ Raspberry Pi 5 และแพลตฟอร์ม Arm อื่น ๆ โดยช่วยให้สามารถ รันโมเดล Generative AI ได้โดยไม่ต้องพึ่งพา Cloud SAKURA-II ถูกออกแบบมาเพื่อ ลดการใช้พลังงานและเพิ่มประสิทธิภาพ AI ที่ขอบเครือข่าย (Edge AI) โดยสามารถ รันโมเดล deep learning ขั้นสูงบนอุปกรณ์ขนาดเล็ก เช่น Raspberry Pi 5 และ Rockchip RK3588 เทคโนโลยีนี้ช่วยให้ นักพัฒนาและองค์กรสามารถสร้างระบบ AI ที่มีประสิทธิภาพสูงโดยไม่ต้องลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานขนาดใหญ่ ซึ่งเหมาะสำหรับ โดรน, หุ่นยนต์, เกษตรอัจฉริยะ และระบบรักษาความปลอดภัย ✅ ข้อมูลจากข่าว - SAKURA-II เป็น AI Accelerator ที่รองรับ Raspberry Pi 5 และแพลตฟอร์ม Arm อื่น ๆ - สามารถรันโมเดล Generative AI เช่น Vision Transformers และ Small Language Models ได้โดยตรงบนอุปกรณ์ - ช่วยลดการใช้พลังงานและเพิ่มประสิทธิภาพ AI ที่ขอบเครือข่าย - นักพัฒนาสามารถใช้ SAKURA-II เพื่อสร้างระบบ AI ที่มีประสิทธิภาพสูงโดยไม่ต้องพึ่งพา Cloud - เหมาะสำหรับการใช้งานในโดรน, หุ่นยนต์, เกษตรอัจฉริยะ และระบบรักษาความปลอดภัย ‼️ คำเตือนที่ควรพิจารณา - SAKURA-II มีราคาสูงถึง $350 ซึ่งอาจเป็นอุปสรรคสำหรับผู้ใช้ทั่วไป - แม้จะมีประสิทธิภาพสูง แต่ต้องติดตามว่าการใช้งานจริงจะสามารถแข่งขันกับ AI HAT+ ที่มีราคาถูกกว่าได้หรือไม่ - ต้องรอดูว่าผู้ผลิตรายอื่นจะนำเทคโนโลยีนี้ไปใช้ในผลิตภัณฑ์ของตนหรือไม่ - การพัฒนา AI ที่ขอบเครือข่ายต้องคำนึงถึงความปลอดภัยของข้อมูลและการจัดการพลังงาน SAKURA-II อาจช่วยให้ นักพัฒนาและองค์กรสามารถสร้างระบบ AI ที่มีประสิทธิภาพสูงโดยไม่ต้องลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานขนาดใหญ่ อย่างไรก็ตาม ต้องติดตามว่าการแข่งขันในตลาด AI Accelerator จะส่งผลต่อการนำไปใช้งานจริงอย่างไร https://www.techpowerup.com/337664/edgecortix-sakura-ii-enables-genai-on-raspberry-pi-5-and-arm-systems

🎮 MSI เปิดตัว RTX 5060 Inspire ITX: การ์ดจอขนาดเล็กที่ทรงพลัง MSI ได้เปิดตัว GeForce RTX 5060 8G Inspire ITX ซึ่งเป็น หนึ่งในการ์ดจอ RTX 5060 ที่เล็กที่สุด โดยมีขนาดเพียง 145 x 120 x 45 มม. และใช้ พัดลมเดี่ยว แม้ว่าจะมีขนาดเล็ก แต่ RTX 5060 Inspire ITX ยังคงใช้พลังงาน 145W และต้องการช่องเสียบ 8-pin เช่นเดียวกับรุ่นมาตรฐาน MSI ได้เปิดตัว สองรุ่น ได้แก่ รุ่นปกติและรุ่น OC ซึ่งมี ความเร็วบูสต์สูงสุด 2.527 GHz ขณะที่รุ่นมาตรฐานมี ความเร็วบูสต์ 2.497 GHz นอกจากนี้ MSI ยังมี RTX 5060 Cyclone ซึ่งเป็นอีกหนึ่งรุ่นที่ใช้พัดลมเดี่ยว แต่มีขนาดใหญ่กว่าเล็กน้อยที่ 161 x 125 x 42 มม. ✅ ข้อมูลจากข่าว - MSI เปิดตัว RTX 5060 Inspire ITX ซึ่งเป็นหนึ่งในการ์ดจอ RTX 5060 ที่เล็กที่สุด - ขนาดเพียง 145 x 120 x 45 มม. และใช้พัดลมเดี่ยว - ใช้พลังงาน 145W และต้องการช่องเสียบ 8-pin - มีสองรุ่น ได้แก่ รุ่นปกติ (2.497 GHz) และรุ่น OC (2.527 GHz) - MSI ยังมี RTX 5060 Cyclone ซึ่งเป็นรุ่นพัดลมเดี่ยวที่ใหญ่กว่าเล็กน้อย ‼️ คำเตือนที่ควรพิจารณา - แม้จะมีขนาดเล็ก แต่ยังคงใช้พื้นที่สองสล็อตในเคส - ต้องรอดูว่าประสิทธิภาพการระบายความร้อนจะเป็นอย่างไรเมื่อใช้งานหนัก - รุ่น OC มีความเร็วบูสต์สูงกว่ารุ่นปกติเล็กน้อย แต่ต้องติดตามว่ามีผลต่ออุณหภูมิหรือไม่ - การ์ดจอขนาดเล็กอาจมีเสียงรบกวนมากกว่ารุ่นที่ใช้พัดลมหลายตัว RTX 5060 Inspire ITX อาจเป็น ตัวเลือกที่ดีสำหรับผู้ใช้ที่ต้องการการ์ดจอขนาดเล็กแต่ทรงพลัง อย่างไรก็ตาม ต้องติดตามว่าประสิทธิภาพการระบายความร้อนและเสียงรบกวนจะเป็นอย่างไรเมื่อใช้งานจริง https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/msi-unveils-one-of-the-tiniest-rtx-5060-gpus-yet-single-fan-inspire-rtx-model-measures-just-145-x-120-x-45mm

🍷 Wine 10.9: การอัปเดตครั้งสำคัญสำหรับการรันแอป Windows บน Linux และ macOS Wine 10.9 ได้เปิดตัวพร้อมกับ การรองรับ EGL สำหรับไดรเวอร์กราฟิกทุกตัว ซึ่งช่วยให้การรันแอป Windows บน Linux และ macOS มีความเสถียรมากขึ้น และอาจเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับแอปที่ใช้ OpenGL ES EGL เป็น ตัวกลางสำคัญ ที่ช่วยให้ OpenGL ES สามารถสื่อสารกับ window manager ของระบบ การที่ Wine รองรับ EGL อย่างเป็นมาตรฐานช่วยลดปัญหาการแสดงผลที่แตกต่างกันระหว่างไดรเวอร์ นอกจากนี้ Wine 10.9 ยังมาพร้อมกับ vkd3d เวอร์ชัน 1.16 ซึ่งเป็น ตัวแปลง Direct3D 12 เป็น Vulkan โดยมีการปรับปรุงหลายด้าน เช่น - รองรับ DXIL shaders ในค่าตั้งต้น ทำให้สามารถใช้ Shader Model 6.0 ได้ - สามารถสร้าง Graphics pipeline state objects จาก shaders ที่มี root signatures - เพิ่มการรองรับ geometry shaders และฟังก์ชันใหม่ ๆ ใน libvkd3d-shader ✅ ข้อมูลจากข่าว - Wine 10.9 รองรับ EGL สำหรับไดรเวอร์กราฟิกทุกตัว - ช่วยให้การรันแอป Windows บน Linux และ macOS มีความเสถียรมากขึ้น - vkd3d 1.16 ปรับปรุงการรองรับ Direct3D 12 บน Vulkan - DXIL shaders รองรับ Shader Model 6.0 ในค่าตั้งต้น - เพิ่มการรองรับ geometry shaders และฟังก์ชันใหม่ ๆ ใน libvkd3d-shader ‼️ คำเตือนที่ควรพิจารณา - แม้จะรองรับ EGL แต่ยังต้องมีการทดสอบเพิ่มเติมเพื่อให้แน่ใจว่าทำงานได้กับทุกแอป - การอัปเดต vkd3d อาจไม่สามารถแก้ไขปัญหาความเข้ากันได้ของทุกเกมที่ใช้ Direct3D 12 - ต้องติดตามว่าผู้ใช้จะพบข้อผิดพลาดใหม่ ๆ หรือไม่หลังจากอัปเดตเป็น Wine 10.9 - การเปลี่ยนแปลงนี้อาจส่งผลต่อโครงการที่ใช้ Wine เช่น Steam Proton Wine 10.9 เป็น ก้าวสำคัญในการปรับปรุงความเข้ากันได้ของแอป Windows บน Linux และ macOS โดยเฉพาะสำหรับ เกมที่ใช้ Direct3D 12 อย่างไรก็ตาม ต้องติดตามว่าการเปลี่ยนแปลงนี้จะส่งผลต่อประสิทธิภาพของเกมและแอปในระยะยาวอย่างไร https://www.neowin.net/news/wine-109-released-bringing-egl-support-for-all-graphic-drivers-and-several-bug-fixes/