🎙️ เรื่องเล่าจาก Flight 10: เมื่อจรวดที่ใหญ่ที่สุดในโลกกลับสู่โลกพร้อมรอยไหม้และคำถามที่ยังไม่มีคำตอบ ปลายเดือนสิงหาคม 2025 SpaceX ปล่อยภาพชุดใหม่จากการทดสอบ Starship Flight 10 ซึ่งเป็นครั้งแรกที่ยานส่วนบนสามารถกลับสู่โลกและลงน้ำได้สำเร็จ โดยภาพที่ปล่อยออกมาแสดงให้เห็นการกลับเข้าสู่ชั้นบรรยากาศที่เต็มไปด้วยพลาสมา, รอยไหม้สีส้มบน heat shield และความเสียหายที่ชัดเจนบริเวณ flaps ด้านท้ายของยาน แม้ Elon Musk จะออกมาอธิบายว่า “สีแดง” ที่เห็นนั้นเกิดจากการออกซิไดซ์ของแผ่นโลหะที่ใช้เป็น heat shield tile แบบใหม่ ซึ่ง SpaceX ตั้งใจทดสอบโดยเว้นบางจุดไว้โดยไม่มีฉนวน แต่คำถามที่ยังไม่มีคำตอบคือ “เหตุการณ์พลังงานสูง” ในห้องเครื่อง และ “อาการวูบ” ของ grid fin บน Super Heavy booster ที่ทำให้เกิดการแกว่งตัวผิดปกติระหว่างการลงจอด Flight 10 ถือเป็นก้าวกระโดดจาก Flight 7–9 ที่ล้มเหลวในการกลับสู่โลก โดยเฉพาะการทดสอบ heat shield ที่ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อนในรุ่นที่สองของ Starship ซึ่ง SpaceX ใช้แผ่นฉนวนที่ผลิตเองจำนวนหลายหมื่นชิ้นเพื่อรองรับการใช้งานซ้ำแบบรวดเร็ว แม้จะมีความเสียหาย แต่ยานสามารถลงจอดในมหาสมุทรอินเดียได้ภายในระยะห่างเพียง 3 เมตรจากจุดเป้าหมาย และยังสามารถทำ flip maneuver และ landing burn ได้สำเร็จ ซึ่งแสดงถึงความแม่นยำของระบบควบคุมที่พัฒนาอย่างต่อเนื่อง ✅ ความสำเร็จของ Starship Flight 10 ➡️ เป็นครั้งแรกที่ยานส่วนบนสามารถกลับสู่โลกและลงน้ำได้สำเร็จ ➡️ ทำ flip maneuver และ landing burn ได้แม่นยำภายใน 3 เมตรจากเป้าหมาย ➡️ ทดสอบ heat shield tile แบบใหม่ที่ผลิตโดย SpaceX เอง ✅ ภาพและข้อมูลที่ SpaceX ปล่อยออกมา ➡️ แสดงการกลับเข้าสู่ชั้นบรรยากาศที่เต็มไปด้วยพลาสมา ➡️ เห็นรอยไหม้สีส้มและความเสียหายที่ flaps ด้านท้าย ➡️ grid fin ของ booster มีอาการวูบระหว่างการลงจอด ✅ คำอธิบายจาก Elon Musk ➡️ สีแดงเกิดจากการออกซิไดซ์ของแผ่นโลหะที่ใช้เป็น heat shield tile ➡️ จุดสีขาวเกิดจากบริเวณที่ไม่มีฉนวนตามแผนการทดสอบ ➡️ ยังไม่มีคำอธิบายเกี่ยวกับเหตุการณ์พลังงานสูงในห้องเครื่อง ✅ ความสำคัญของ heat shield ในการใช้งานซ้ำ ➡️ เป็นหัวใจของการทำให้ Starship สามารถบินซ้ำได้รวดเร็ว ➡️ Flight 10 เป็นครั้งแรกที่สามารถทดสอบ heat shield ได้จริง ➡️ ใช้แผ่นฉนวนหลายหมื่นชิ้นที่ผลิตในโรงงานของ SpaceX https://wccftech.com/spacexs-red-hot-starship-mars-rocket-images-share-stunning-flight-10-views-but-dont-answer-key-questions-related-to-the-mega-test-flight/

🎙️ เรื่องเล่าจากนิวเม็กซิโก: จากจุดเริ่มต้นของระเบิดปรมาณู สู่ศูนย์กลางของควอนตัมแห่งอนาคต ย้อนกลับไปในปี 1945 นิวเม็กซิโกคือสถานที่ที่โลกได้เห็นการทดสอบระเบิดปรมาณูครั้งแรก แต่ในปี 2025 รัฐนี้กำลังเขียนประวัติศาสตร์ใหม่ ด้วยการลงทุนกว่า 315 ล้านดอลลาร์เพื่อผลักดันเทคโนโลยีควอนตัมให้กลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานระดับชาติ ผู้ว่าการรัฐ Michelle Lujan Grisham ประกาศแผนการลงทุนครั้งใหญ่ที่รวมถึงการสร้างเครือข่ายควอนตัม, สนับสนุนบริษัทเอกชน, และตั้ง venture studio เพื่อเร่งการพัฒนาและการค้าเทคโนโลยีควอนตัม โดยมี Roadrunner Venture Studios เป็นหัวหอกในการจับคู่ระหว่างนักวิทยาศาสตร์และผู้ประกอบการ เงินทุนนี้มาจากหลายแหล่ง: 185 ล้านจากกองทุนความมั่งคั่งของรัฐ, 60 ล้านจาก DARPA และอีก 60 ล้านจากรัฐเพื่อสนับสนุนโครงการที่มีศักยภาพเชิงพาณิชย์ โดยมีเป้าหมายชัดเจน—ทำให้นิวเม็กซิโกกลายเป็น launchpad สำหรับบริษัทควอนตัมรุ่นใหม่ โครงการนี้จะสร้าง quantum campus ใน Albuquerque ที่มีทั้ง quantum testbed, dilution refrigerators, rapid prototyping center และ multi-node quantum network ซึ่งจะเชื่อมโยงห้องแล็บและธุรกิจเข้าด้วยกัน ✅ การลงทุนของรัฐนิวเม็กซิโกในควอนตัม ➡️ รวมมูลค่า 315 ล้านดอลลาร์จากรัฐ, DARPA และกองทุนเอกชน ➡️ 185 ล้านจาก sovereign wealth fund เพื่อสนับสนุน VC ที่ลงทุนในบริษัทควอนตัม ➡️ 60 ล้านจาก DARPA และรัฐเพื่อคัดกรองโครงการที่มีศักยภาพเชิงพาณิชย์ ➡️ 25 ล้านสำหรับการจับคู่นักวิทยาศาสตร์กับผู้ประกอบการ ✅ โครงสร้างพื้นฐานที่กำลังสร้าง ➡️ quantum campus ใน Albuquerque Innovation District ➡️ มี quantum testbed, dilution refrigerators, packaging facility และ rapid prototyping center ➡️ เชื่อมโยงผ่าน multi-node quantum network เพื่อรองรับการทดลองและการค้า ✅ บทบาทของ Roadrunner Venture Studios ➡️ นำทีมสร้าง venture studio สำหรับควอนตัมโดยเฉพาะ ➡️ เปิดโปรแกรม “Founder-in-Residence” เพื่อดึงผู้ประกอบการระดับประเทศ ➡️ ร่วมมือกับ Sandia, Los Alamos, QuEra, Qunnect, Resonance และมหาวิทยาลัยนิวเม็กซิโก ➡️ ตั้งเป้าให้ Albuquerque เป็น launchpad สำหรับบริษัทควอนตัมระดับโลก ✅ เป้าหมายเชิงยุทธศาสตร์ ➡️ ทำให้นิวเม็กซิโกเป็นศูนย์กลางของการพัฒนาเทคโนโลยีควอนตัมในสหรัฐฯ ➡️ สนับสนุนการเปลี่ยนจาก “ผู้นำด้านวิทยาศาสตร์” สู่ “ผู้นำด้านการใช้งานจริง” ➡️ สร้างงานที่มีรายได้สูงและโอกาสทางเศรษฐกิจระยะยาว https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/09/02/new-mexico-to-invest-315-million-in-quantum-computing-drive

🎙️ เรื่องเล่าจากวงการเภสัชกรรม: เมื่อ AI กลายเป็นนักวิจัยที่ไม่ต้องใช้สัตว์ ในปี 2025 การพัฒนายาด้วย AI ไม่ใช่แค่แนวคิดอีกต่อไป แต่กลายเป็นแนวทางหลักที่บริษัทเภสัชกรรมและหน่วยงานวิจัยทั่วโลกกำลังเร่งนำมาใช้ โดยเฉพาะเมื่อ FDA (สำนักงานอาหารและยาแห่งสหรัฐฯ) ประกาศแผนลดการใช้สัตว์ทดลองในกระบวนการ pre-clinical testing ภายใน 3–5 ปีข้างหน้า บริษัทอย่าง Certara, Recursion Pharmaceuticals และ Schrodinger กำลังใช้ AI เพื่อจำลองว่าโมเลกุลใหม่จะถูกดูดซึม, กระจาย, หรือก่อให้เกิดพิษในร่างกายอย่างไร โดยไม่ต้องใช้สัตว์ทดลองจริง ตัวอย่างเช่น Recursion ใช้แพลตฟอร์ม AI ของตนเพื่อพัฒนาโมเลกุลต้านมะเร็งจนเข้าสู่การทดลองทางคลินิกภายในเวลาเพียง 18 เดือน—เทียบกับค่าเฉลี่ยอุตสาหกรรมที่ใช้เวลา 42 เดือน Charles River ซึ่งเป็นหนึ่งในผู้รับจ้างวิจัยรายใหญ่ของโลก ก็หันมาใช้ “NAMs” หรือ New Approach Methodologies ที่รวม AI, โมเดลคอมพิวเตอร์, และอุปกรณ์จำลองอวัยวะมนุษย์ (organ-on-a-chip) เพื่อทดสอบฤทธิ์ยาโดยไม่ต้องใช้สัตว์ แม้จะมีความก้าวหน้าอย่างมาก แต่ผู้เชี่ยวชาญเตือนว่า การเลิกใช้สัตว์ทดลองโดยสิ้นเชิงยังไม่สามารถเกิดขึ้นได้ทันที โดยเฉพาะในกรณีของโมโนโคลนอลแอนติบอดี ที่ยังต้องใช้สัตว์ทดลองเพื่อประเมินความปลอดภัยในบางขั้นตอน https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/09/02/ai-driven-drug-discovery-picks-up-as-fda-pushes-to-reduce-animal-testing

🎙️ เรื่องเล่าจาก NSHipster: เมื่อความไม่แน่นอนกลายเป็นชนิดข้อมูล ในโลกของการเขียนโปรแกรม เรามักชินกับการตัดสินใจแบบ “จริงหรือเท็จ” ผ่าน Boolean แต่ในชีวิตจริง เช่น GPS หรือเซนเซอร์ต่าง ๆ ข้อมูลที่เราได้มักจะมี “ความไม่แน่นอน” ปะปนอยู่เสมอ แล้วทำไมโค้ดเราถึงไม่สะท้อนสิ่งนั้น? บทความจาก NSHipster ได้หยิบแนวคิดจากงานวิจัยของ Microsoft Research และ University of Washington ที่เสนอชนิดข้อมูลใหม่ชื่อว่า Uncertain<T> ซึ่งเป็นการนำความน่าจะเป็นมาใส่ใน type system โดยตรง เช่น แทนที่จะบอกว่า “คุณถึงที่หมายแล้ว” ด้วย if statement ธรรมดา เราอาจพูดว่า “คุณถึงที่หมายแล้ว ด้วยความมั่นใจ 95%” ซึ่งสะท้อนความจริงได้มากกว่า แนวคิดนี้ถูกนำมาเขียนใหม่ใน Swift โดยใช้ distribution ต่าง ๆ เช่น Rayleigh, Normal, Bernoulli, Exponential และ Mixture เพื่อจำลองความไม่แน่นอนในข้อมูลจริง ตั้งแต่ GPS, ความเร็ว, ความหนาแน่นของอากาศ ไปจนถึงพฤติกรรมผู้ใช้และ latency ของ API นอกจากนี้ยังมีการใช้ Monte Carlo sampling เพื่อประเมินผลลัพธ์จากการสุ่มหลายพันครั้ง และใช้ Sequential Probability Ratio Testing (SPRT) เพื่อปรับจำนวน sample อัตโนมัติตามความซับซ้อนของเงื่อนไข ✅ แนวคิดของ Uncertain<T> ➡️ เป็นชนิดข้อมูลที่รวมความน่าจะเป็นเข้าไปใน type system ➡️ ใช้แทนค่าที่มีความไม่แน่นอน เช่น GPS, sensor, user behavior ➡️ เปลี่ยนจาก true/false เป็น Uncertain<Bool> ที่มีค่า probability ✅ การใช้งานใน Swift ➡️ มีการ port จาก C# มาเป็น Swift library พร้อมตัวอย่างการใช้งาน ➡️ รองรับ distribution หลายแบบ เช่น normal, exponential, kumaraswamy ➡️ ใช้ SPRT เพื่อปรับจำนวน sample ตามความซับซ้อนของเงื่อนไข ✅ ตัวอย่างการใช้งานจริง ➡️ GPS ที่มี horizontal accuracy ถูกแปลงเป็น Uncertain<CLLocation> ➡️ การคำนวณความเร็ว, ความต้านทานอากาศ, หรือ comfort index ใช้ค่าที่มี standard deviation ➡️ การประเมินว่า “สามารถวิ่ง 5K ได้” ถูกคำนวณจากหลายเงื่อนไขรวมกัน ✅ การใช้ Monte Carlo sampling ➡️ ใช้สุ่มหลายพันครั้งเพื่อประเมิน expected value หรือ confidence ➡️ ตัวอย่างเช่น slot machine ที่คำนวณ expected payout จากการ spin 10,000 ครั้ง ✅ การวิเคราะห์สถิติ ➡️ รองรับการคำนวณ mean, standard deviation, confidence interval ➡️ วิเคราะห์ shape ของ distribution เช่น skewness และ kurtosis ➡️ รองรับ entropy และ mode สำหรับข้อมูลแบบ discrete https://nshipster.com/uncertainty/

🎙️ เรื่องเล่าจากสนามโค้ด: Rust กับพลังที่ซ่อนอยู่ของความมั่นใจ Bernard Kolobara ผู้พัฒนาเบื้องหลัง Lubeno ได้แชร์ประสบการณ์ตรงว่า Rust ไม่ได้แค่ปลอดภัย แต่ยังช่วยให้เขาทำงานได้เร็วขึ้นในระยะยาว โดยเฉพาะเมื่อโค้ดเบสเติบโตจนไม่สามารถจำทุกส่วนได้หมด การ refactor โค้ดในภาษาทั่วไปมักทำให้เกิดความลังเล แต่ Rust กลับให้ความมั่นใจว่า “ถ้ามันคอมไพล์ผ่าน ก็ปลอดภัยแล้ว” เขาเล่าถึงเหตุการณ์ที่เจอ bug จากการใช้ mutex ร่วมกับ async await ซึ่งดูเหมือนจะไม่เกี่ยวกันเลย แต่ Rust กลับตรวจจับได้ว่า mutex guard ถูกถือข้าม await point ซึ่งอาจทำให้เกิด undefined behavior เพราะ scheduler อาจย้าย thread ไปปลดล็อก mutex บน thread ที่ไม่ใช่ตัวเดิม ซึ่ง Rust ไม่ยอมให้เกิดขึ้นเด็ดขาด ในขณะที่ TypeScript กลับปล่อยให้ bug แบบ race condition หลุดไปถึง production โดยไม่เตือนอะไรเลย เช่น การ redirect ด้วย window.location.href ที่ไม่ได้หยุดการทำงานทันที ทำให้คำสั่ง redirect ถัดไปเขียนทับคำสั่งแรกโดยไม่รู้ตัว ✅ Rust เพิ่ม productivity ผ่านความมั่นใจ ➡️ เมื่อโค้ดเบสใหญ่ขึ้น Rust ช่วยให้กล้า refactor โดยไม่กลัวผลกระทบ ➡️ ความปลอดภัยของ type system และ borrow checker ทำให้มั่นใจว่าโค้ดไม่พัง ➡️ Productivity เพิ่มขึ้นแม้โค้ดจะซับซ้อนขึ้น ✅ ปัญหา mutex guard กับ async await ➡️ Rust ไม่อนุญาตให้ถือ mutex guard ข้าม await point ➡️ Scheduler อาจย้าย thread ทำให้ unlock เกิดบน thread ที่ไม่ใช่ตัวเดิม ➡️ การแก้ไขคือปลดล็อกก่อน await เพื่อหลีกเลี่ยง undefined behavior ✅ ความสามารถของ Rust compiler ➡️ ตรวจจับ bug ที่เกิดจากการจัดการ thread และ lifetime ได้แม่นยำ ➡️ บังคับให้เขียนโค้ดที่ปลอดภัยแม้ในสถานการณ์ที่ซับซ้อน ➡️ ระบบ type และ lifetime ทำงานร่วมกันอย่างเป็นระบบ ✅ ตัวอย่าง bug ใน TypeScript ➡️ การใช้ window.location.href ไม่หยุดการทำงานทันที ➡️ เกิด race condition ที่ redirect ถูกเขียนทับ ➡️ การแก้ไขคือใช้ return เพื่อหยุดการทำงานหลัง redirect ✅ มุมมองเรื่องการทดสอบ ➡️ Rust ลดความจำเป็นในการเขียน test เพื่อป้องกัน regression ➡️ Compiler ทำหน้าที่เป็น safety net ที่แข็งแกร่ง ➡️ แต่ในบางกรณีที่ type system ไม่ครอบคลุม การเขียน test ก็ยังจำเป็น https://lubeno.dev/blog/rusts-productivity-curve

Windows 11 Update ที่ทำให้ SSD มีปัญหา 📌 ปัญหาหลัก: หลังจากที่ Microsoft ปล่อยอัปเดต Windows 11 เวอร์ชัน 24H2 โดยเฉพาะแพตช์: • KB5063878 • KB5062660 ผู้ใช้จำนวนมาก (โดยเฉพาะคนที่ใช้ SSD แบบ M.2 หรือที่มี คอนโทรลเลอร์ Phison) รายงานว่าเครื่อง: • ❌ ค้างในหน้า Setup หรือหลังรีสตาร์ต • ❌ เกิด Blue Screen of Death (BSOD) • ❌ บูตไม่เข้า Windows • ❌ SSD ทำงานช้าลง หรือหายไปเลย • ❌ รีสตาร์ตวนลูป • ❌ บางเครื่องต้อง format และลง Windows ใหม่ สรุป • ปัญหา SSD ค้าง อาจมาจาก Windows 11 24H2 อัปเดต KB5063878 / KB5062660 • ส่งผลให้บางเครื่อง M.2 SSD (โดยเฉพาะ Phison) ค้าง/บูตไม่ได้ • แนวทางคือ ถอนอัปเดต หรือ clean install พร้อมอัปเดต SSD firmware Cr. https://www.tomshardware.com/pc-components/ssds/latest-windows-11-security-patch-might-be-breaking-ssds-under-heavy-workloads-users-report-disappearing-drives-following-file-transfers-including-some-that-cannot-be-recovered-after-a-reboot

🎙️ เมื่อ AI ถูกจับใส่ลูป แล้วมันเขียนโค้ดไม่หยุดจนสร้างเครื่องมือใหม่ ในงาน YC Agents Hackathon ทีมงานกลุ่มหนึ่งเกิดไอเดียแปลกๆ: ถ้าเอา Claude Code (agent เขียนโค้ด) มาใส่ไว้ในลูป while แบบ headless แล้วปล่อยให้มันทำงานไปเรื่อยๆ จะเกิดอะไรขึ้น? คำตอบคือ...เกิด commit กว่า 1,000 รายการในข้ามคืน และสร้างเครื่องมือใหม่ชื่อว่า RepoMirror ที่สามารถพอร์ตโค้ดจาก React ไป Vue, จาก Python ไป TypeScript หรือแม้แต่จาก gRPC ไป REST ได้โดยอัตโนมัติ พวกเขาใช้คำสั่งง่ายๆ เช่น: 🔖 while :; do cat prompt.md | claude -p --dangerously-skip-permissions; done โดยให้ prompt ระบุว่าให้พอร์ตโค้ดจาก repo หนึ่งไปยังอีก repo หนึ่ง และให้ commit ทุกครั้งที่แก้ไฟล์ พร้อมเก็บ todo และแผนงานไว้ในโฟลเดอร์ .agent/ ผลลัพธ์คือ Claude ทำงานได้ดีเกินคาด — ไม่หลุด scope, ไม่ออกนอกเรื่อง, เขียน test เอง และบางครั้งถึงขั้น pkill ตัวเองเมื่อรู้ว่าติดลูปไม่จบ พวกเขายังสร้างเครื่องมือชื่อ repomirror ที่ช่วยตั้งค่า source/target repo และคำสั่ง sync ได้ง่ายๆ เช่น: 🔖 npx repomirror init --source-dir ./browser-use --target-dir ./browser-use-zig --instructions "convert browser use to Zig" และสามารถรันแบบลูปไม่รู้จบด้วย npx repomirror sync-forever แม้จะไม่สมบูรณ์แบบ แต่ก็เป็นหลักฐานว่า agent เขียนโค้ดสามารถทำงานจริงในระดับ production ได้ — แม้จะต้องปรับแต่ง prompt และแก้โค้ดบางส่วนเองก็ตาม ✅ ข้อมูลในข่าว ➡️ ทีมงานใช้ Claude Code รันในลูป while เพื่อให้ทำงานแบบ headless โดยไม่หยุดพัก ➡️ สร้างเครื่องมือชื่อ RepoMirror สำหรับพอร์ตโค้ดข้ามภาษา/เฟรมเวิร์ก ➡️ ใช้ prompt ที่เรียบง่าย เช่น “พอร์ตจาก React ไป Vue” หรือ “จาก Python ไป TypeScript” ➡️ agent ทำ commit ทุกครั้งที่แก้ไฟล์ และเก็บ todo ไว้ในโฟลเดอร์ .agent/ ➡️ Claude สามารถเขียน test, ควบคุม scope และหยุดตัวเองเมื่อรู้ว่าติดลูป ➡️ มีการพอร์ตหลายโปรเจกต์ เช่น assistant-ui, browser-use, AI SDK จาก JS ไป Python ➡️ สร้างเครื่องมือ repomirror ที่ใช้คำสั่ง init และ sync เพื่อจัดการ repo ได้ง่าย ➡️ ใช้ VM บน GCP รันลูป overnight และใช้เงิน inference ประมาณ $800 ➡️ agent ทำ commit รวมกว่า 1,100 รายการในโปรเจกต์ต่างๆ ➡️ พบว่า prompt ที่สั้นและชัดเจนให้ผลลัพธ์ดีกว่าการเขียนยาวเกินไป ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Claude Code เป็น agent ที่พัฒนาโดย Anthropic สำหรับการเขียนโค้ดแบบ LLM ➡️ การใช้ headless agent ช่วยลดการแทรกแซงจากมนุษย์ แต่ต้องควบคุมด้วย prompt ที่ดี ➡️ การพอร์ตโค้ดข้ามภาษาโดยอัตโนมัติยังต้องการการตรวจสอบคุณภาพจากนักพัฒนา ➡️ การใช้ commit ต่อไฟล์ช่วยให้ตรวจสอบการเปลี่ยนแปลงได้ง่ายและย้อนกลับได้ ➡️ การใช้ .agent/ เป็น scratchpad ช่วยให้ agent มีพื้นที่เก็บแผนงานและสถานะ ⛔ agent ไม่สามารถสร้างโค้ดที่สมบูรณ์แบบได้เสมอ ต้องมีการปรับแต่งและตรวจสอบภายหลัง ⛔ prompt ที่ซับซ้อนเกินไปทำให้ agent ทำงานช้าลงและหลุดโฟกัส ⛔ บาง demo จาก Python ยังไม่สามารถทำงานได้ใน TypeScript อย่างสมบูรณ์ ⛔ การรัน agent แบบไม่หยุดพักอาจใช้ทรัพยากรสูงและมีค่าใช้จ่ายมาก ⛔ การใช้คำสั่ง --dangerously-skip-permissions อาจมีความเสี่ยงด้านความปลอดภัย ⛔ การพึ่งพา agent โดยไม่ตรวจสอบผลลัพธ์อาจนำไปสู่บั๊กหรือช่องโหว่ในระบบ https://github.com/repomirrorhq/repomirror/blob/main/repomirror.md

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

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

Yesterday Once More: 🎵 เสียงเพลงที่พาย้อนเวลา ⌛ 🎵 ย้อนกลับไปในวัยเด็กของผม ช่วงเวลาที่บ้านเต็มไปด้วยเสียงดนตรีจากชุดเครื่องเสียงสุดหรูของพ่อ เขามักจะเปิดเพลงเพื่อโชว์ลำโพงที่ให้เสียงใสกิ๊งราวกับคริสตัล แม้ว่าตอนนั้นจะเล่นจากเทปคาสเซ็ทเก่าๆ แต่สุนทรียภาพของดนตรีที่ไหลออกมานั้นไม่ได้ต่างอะไรจากการเล่นแผ่นเสียงไวนิลหรือซีดีสมัยนี้เลยครับ มันทำให้ผมรู้สึกเหมือนถูกห่อหุ้มด้วยความอบอุ่นและความทรงจำดีๆ โดยเฉพาะเพลงหนึ่งที่พ่อชอบเปิดบ่อยๆ นั่นคือ "Yesterday Once More" ของ The Carpenters เพลงนี้ไม่ใช่แค่เสียงเพลงธรรมดา แต่เป็นเหมือนประตูเวลาที่พาผมย้อนกลับไปหาช่วงเวลาที่เรียบง่ายและเต็มไปด้วยความสุข 📻 วง The Carpenters เกิดจากสองพี่น้องคู่บุญอย่าง Karen และ Richard Carpenter ที่เติบโตมาในเมือง New Haven รัฐ Connecticut สหรัฐอเมริกา ก่อนจะย้ายมาอยู่ Downey ใน California เมื่อปี 1963 เพื่อไล่ตามความฝันทางดนตรี Richard ผู้พี่ชายเกิดปี 1946 เป็นนักเปียโนตัวฉกาจและชอบจัดเรียงเสียงประสาน เขาเริ่มเรียนเปียโนตั้งแต่เด็กและต่อมาเข้าเรียนที่ California State University, Long Beach ส่วน Karen น้องสาวเกิดปี 1950 เดิมทีเล่นกลองก่อนจะค้นพบพรสวรรค์ในเสียงร้องคอนทราลโตที่อบอุ่นและนุ่มนวลราวกับกำมะหยี่ 🎹🥁 พวกเขาเริ่มเล่นดนตรีด้วยกันตั้งแต่ปี 1965 ในรูปแบบวงแจ๊สชื่อ Richard Carpenter Trio ร่วมกับเพื่อน Wesley Jacobs จากนั้นพัฒนามาเป็นวง Spectrum ที่เล่นเพลงแนว middle-of-the-road แต่ยังไม่ดังเปรี้ยง จนกระทั่งปี 1969 พวกเขาตัดสินใจเป็นดูโอ้อย่างเป็นทางการและเซ็นสัญญากับค่าย A&M Records โดยใช้ชื่อ "Carpenters" แบบไม่มี "The" นำหน้า เพื่อให้ดูทันสมัยเหมือนวงร็อกดังๆ อย่าง Buffalo Springfield หรือ Jefferson Airplane จากจุดเริ่มต้นที่ไม่ค่อยมีใครรู้จัก The Carpenters ค่อยๆ สร้างชื่อเสียงด้วยสไตล์ซอฟต์ร็อกที่ผสมผสานฮาร์โมนีใกล้ชิดและเสียงร้องอันเป็นเอกลักษณ์ของ Karen เพลงฮิตแรกๆ อย่าง "(They Long to Be) Close to You" และ "We've Only Just Begun" ในปี 1970 ทำให้พวกเขาพุ่งขึ้นชาร์ต Billboard Hot 100 อย่างรวดเร็ว ตามมาด้วยเพลงดังอีกเพียบ เช่น "Superstar", "Rainy Days and Mondays" และ "Top of the World" ที่ทำให้พวกเขาได้รับรางวัล Grammy ถึง 3 ตัว รวมถึง Best New Artist และ Best Contemporary Performance by a Duo, Group or Chorus 🌟 ตลอดช่วงทศวรรษ 1970 พวกเขาออกอัลบั้มถึง 10 ชุด โดยแต่ละชุดขายได้มากกว่า 1 ล้านแผ่น โดยเฉพาะอัลบั้มรวบฮิต "The Singles: 1969-1973" ที่ขึ้นอันดับ 1 บนชาร์ต Billboard Top 200 พวกเขาทัวร์คอนเสิร์ตทั่วโลก ออกทีวีสเปเชียล และกลายเป็นศิลปินขายดีที่สุดในแนว easy listening และ adult contemporary ด้วยยอดขายแผ่นเสียงรวมกว่า 100 ล้านแผ่นทั่วโลก ทำให้พวกเขาเป็นหนึ่งในศิลปินที่ขายดีที่สุดตลอดกาล แต่เพลงที่ทำให้ผมหลงรักวงนี้อย่างหัวปักหัวปำคือ "Yesterday Once More" ที่ออกมาในปี 1973 จากอัลบั้ม "Now & Then" เพลงนี้เขียนโดย Richard ร่วมกับ John Bettis เพื่อเล่าเรื่องความคิดถึงเพลงเก่าๆ ที่เคยฟังในวัยเยาว์ เหมือนกับที่ผมฟังจากเครื่องเสียงของพ่อ มันเริ่มต้นด้วยเสียงเปียโนนุ่มๆ ตามด้วยเสียงร้องของ Karen ที่ชวนให้หวนนึกถึงวันเก่าๆ และยังมีเซกเวย์เชื่อมไปยังเมดเลย์เพลงคลาสสิกยุค 60s ที่ทำเหมือนรายการวิทยุเก่าๆ บนข้าง B ของอัลบั้ม 🎸 เพลงนี้ถูกบันทึกที่ A&M Studios ใน Los Angeles และปล่อยซิงเกิลเมื่อวันที่ 16 พฤษภาคม 1973 ด้วยความยาว 3:56 นาที มันเดบิวต์บนชาร์ต Cash Box ที่อันดับ 71 ก่อนพุ่งขึ้นสู่อันดับ 1 ในเดือนสิงหาคม และติดอันดับ 2 บน Billboard Hot 100 (ถูก "Bad, Bad Leroy Brown" ของ Jim Croce เบียดตก) แต่ครองอันดับ 1 บน Adult Contemporary Chart ซึ่งเป็นเพลงที่ 8 ของพวกเขาที่ทำได้ในรอบ 4 ปี ความดังของ "Yesterday Once More" ไม่ได้จำกัดแค่ในอเมริกา มันขึ้นอันดับ 2 ใน UK ซึ่งเป็นซิงเกิลขายดีที่สุดของพวกเขาในเกาะอังกฤษ ขายได้กว่า 250,000 แผ่น และได้รับการรับรอง Silver จาก BPI ในญี่ปุ่นเพลงนี้ฮิตระเบิด ขายได้กว่า 600,000 แผ่นภายในกลางปี 1974 และกลายเป็นเพลงที่ขายดีที่สุดของ The Carpenters ในประเทศนั้น ตามด้วยอันดับ 1 ในฮ่องกง สิงคโปร์ มาเลเซีย และแคนาดา รวมถึงอันดับสูงๆ ในออสเตรเลีย เนเธอร์แลนด์ นอร์เวย์ และนิวซีแลนด์ 📈 มันได้รับการรับรอง Gold จาก RIAA ในอเมริกาด้วยยอดขายกว่า 1 ล้านแผ่น Richard เองเคยบอกในสารคดีญี่ปุ่นว่านี่คือเพลงโปรดที่เขาแต่ง และเขายังเล่นเวอร์ชันบรรเลงในคอนเสิร์ตหลายครั้ง เพลงนี้ถูกคัฟเวอร์โดยศิลปินมากมาย เช่น วง Candies ในญี่ปุ่นปี 1974, Redd Kross ในเวอร์ชันร็อก และ Priscilla Chan ในคอนเสิร์ต farewell ปี 1989 มันยังถูกใช้ในสื่อต่างๆ เพื่อถ่ายทอดความคิดถึง เช่น ในภาพยนตร์หรือโฆษณาที่ชวนนึกถึงอดีต แม้ The Carpenters จะดังเปรี้ยงปร้าง แต่ชีวิตของพวกเขาก็มีด้านมืด Richard เคยติด Quaalude ในช่วงปลาย 1970s จนต้องหยุดทัวร์และเข้ารับการบำบัด ส่วน Karen ต่อสู้กับโรค anorexia nervosa ที่ทำให้เธอผอมแห้งและสุขภาพทรุดโทรม จนเสียชีวิตด้วยภาวะหัวใจล้มเหลวเมื่อวันที่ 4 กุมภาพันธ์ 1983 ขณะอายุเพียง 32 ปี เหตุการณ์นี้ทำให้โลกช็อกและจุดประกายให้คนหันมาสนใจโรคการกินผิดปกติมากขึ้น 💔 หลังจากนั้น Richard ยังคงทำงานเดี่ยวและออกอัลบั้ม posthumous เช่น "Voice of the Heart" ในปี 1983 แต่ไม่มีอะไรแทนที่เสียงร้องของ Karen ได้ มรดกของ The Carpenters ยังคงอยู่ พวกเขาอิทธิพลต่อศิลปินรุ่นหลังอย่าง Michael Jackson, Scott Weiland และศิลปินญี่ปุ่นหลายคน Rolling Stone จัดให้พวกเขาเป็นหนึ่งใน 20 Greatest Duos of All Time และ Karen เป็นหนึ่งในนักร้องหญิงยอดเยี่ยม เพลงของพวกเขามักถูกใช้ในงานแต่งงานหรือเพลงประกอบชีวิต เพราะความงดงามและความโรแมนติกที่เหนือกาลเวลา ทุกครั้งที่ผมได้ยิน "Yesterday Once More" มันไม่ใช่แค่เพลง แต่เป็นเรื่องราวของความทรงจำ ของพี่น้องคู่นี้ที่สร้างเสียงเพลงอมตะ และของช่วงเวลาที่ผมใช้กับพ่อ มันทำให้ผมรู้สึกว่า อดีตยังคงกลับมาอีกครั้ง เหมือนชื่อเพลง.. Yesterday Once More 🌹 #ลุงเล่าหลานฟัง https://youtu.be/ywB8vjMnoEw

🎙️ เมื่อซีอีโอ AWS บอกว่า “ไล่เด็กใหม่ออกเพราะ AI” คือความคิดที่โง่ที่สุด ในยุคที่ AI กำลังเข้ามาแทนที่งานหลายประเภท หลายองค์กรเริ่มคิดว่า “ถ้า AI ทำงานแทนได้ ก็ไม่ต้องจ้างเด็กใหม่แล้วสิ” แต่ Matt Garman ซีอีโอของ AWS กลับออกมาพูดตรง ๆ ว่า “นั่นคือความคิดที่โง่ที่สุดเท่าที่เคยได้ยินมา” เขาให้เหตุผลว่า พนักงานระดับเริ่มต้น (junior staff) คือกลุ่มที่มีค่าใช้จ่ายต่ำที่สุด และเป็นกลุ่มที่ “โตมากับ AI” จึงมีความเข้าใจและพร้อมใช้งานเครื่องมือใหม่ ๆ มากที่สุด ถ้าองค์กรไม่จ้างคนรุ่นใหม่เข้ามาเรียนรู้และเติบโต วันหนึ่งจะไม่มีใครเหลือที่เข้าใจวิธีการทำงานจริงเลย Garman ยังวิจารณ์แนวคิดที่วัดประสิทธิภาพของ AI ด้วย “จำนวนบรรทัดของโค้ดที่เขียนได้” โดยบอกว่า “มันเป็น metric ที่ไร้สาระ” เพราะโค้ดเยอะไม่ได้แปลว่าดีเสมอไป บางครั้งโค้ดน้อยแต่มีคุณภาพกลับดีกว่า เขาเชื่อว่า AI ควรเป็นเครื่องมือช่วยพัฒนา ไม่ใช่เครื่องมือแทนที่ และสิ่งสำคัญที่สุดในยุคนี้คือ “การเรียนรู้ที่จะเรียนรู้” เพราะเทคโนโลยีเปลี่ยนเร็วมาก การเรียนแค่ทักษะเฉพาะทางอาจไม่พอสำหรับการทำงานระยะยาว 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ Matt Garman ซีอีโอ AWS กล่าวว่าการใช้ AI แทนพนักงานระดับเริ่มต้นคือ “ความคิดที่โง่ที่สุด” ➡️ เขาให้เหตุผลว่าเด็กใหม่มีค่าใช้จ่ายต่ำและเข้าใจ AI มากที่สุด ➡️ การไม่จ้างเด็กใหม่จะทำให้องค์กรไม่มีคนที่มีประสบการณ์ในอนาคต ➡️ Garman สนับสนุนให้จ้างเด็กจบใหม่และสอนทักษะการคิดและแก้ปัญหา ➡️ เขาเชื่อว่า AI ควรช่วยในการเรียนรู้ ไม่ใช่แทนที่การเรียนรู้ ➡️ เขาวิจารณ์การวัดผล AI ด้วยจำนวนโค้ดว่าเป็น metric ที่ไร้สาระ ➡️ โค้ดมากไม่ได้แปลว่าดี บางครั้งโค้ดน้อยแต่มีคุณภาพกลับดีกว่า ➡️ กว่า 80% ของนักพัฒนาใน AWS ใช้ AI ในงาน เช่น เขียน unit test, เอกสาร, โค้ด และทำงานร่วมกับ AI agent ➡️ การใช้งาน AI ใน AWS เพิ่มขึ้นทุกสัปดาห์ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ TechRadar รายงานว่า Gen Z มองว่าเจ้านายไม่เข้าใจประโยชน์ของ AI ➡️ Garman แนะนำให้พนักงานรุ่นใหม่ “เรียนรู้ที่จะเรียนรู้” เพื่อรับมือกับการเปลี่ยนแปลง ➡️ เขาเน้นทักษะการคิดเชิงวิพากษ์, ความคิดสร้างสรรค์ และการแยกปัญหา ➡️ การใช้ AI เพื่อเสริมการเรียนรู้จะช่วยให้พนักงานรุ่นใหม่เติบโตได้เร็วขึ้น ➡️ AWS ใช้เครื่องมือ Kiro เพื่อช่วยในการเขียนโค้ดแบบมีผู้ช่วย https://www.theregister.com/2025/08/21/aws_ceo_entry_level_jobs_opinion/

🎙️ Jaguar Shores – ชิป AI ตัวใหม่ของ Intel ที่อาจเป็นเดิมพันสุดท้าย ในโลกที่ NVIDIA และ AMD ครองตลาด AI อย่างมั่นคง Intel กลับต้องดิ้นรนเพื่อหาที่ยืน และตอนนี้พวกเขากำลังวางเดิมพันครั้งใหญ่กับ “Jaguar Shores” – ชิป AI รุ่นใหม่ที่ไม่ใช่แค่ชิป แต่เป็นแพลตฟอร์มระดับ rack-scale ที่อาจเปลี่ยนเกมได้ หลังจากยกเลิกโครงการ Falcon Shores ที่เคยถูกคาดหวังไว้สูง Intel หันมาโฟกัสกับ Jaguar Shores อย่างเต็มตัว โดยชิปนี้ถูกออกแบบให้รองรับงาน AI ในระดับ data center โดยเฉพาะ มีขนาดแพ็กเกจใหญ่ถึง 92.5mm x 92.5mm และใช้หน่วยความจำ HBM4 จาก SK Hynix ซึ่งถือเป็นเทคโนโลยีล่าสุดในวงการ Jaguar Shores จะรวม CPU Xeon รุ่นใหม่ Diamond Rapids, GPU, IPU, DPU และ interconnect แบบ silicon photonics เข้าไว้ในระบบเดียว เพื่อให้สามารถประมวลผลงาน AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพและรวดเร็ว โดยใช้กระบวนการผลิต 18A ที่มีเทคโนโลยี RibbonFET และ PowerVia ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพต่อวัตต์อย่างมาก แต่แม้จะดูน่าตื่นเต้น Intel ก็ยังเผชิญกับความท้าทายหลายด้าน ทั้งการขาดแคลนบุคลากร ความล่าช้าในการพัฒนา และแรงกดดันจากคู่แข่งที่นำหน้าไปไกลแล้ว หาก Jaguar Shores ล้มเหลว ก็อาจเป็นจุดจบของความหวังในตลาด AI ของ Intel 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ Jaguar Shores เป็นแพลตฟอร์ม AI รุ่นใหม่ของ Intel ที่ทำงานในระดับ rack-scale ➡️ ใช้กระบวนการผลิต 18A พร้อมเทคโนโลยี RibbonFET และ PowerVia ➡️ ขนาดแพ็กเกจชิปใหญ่ถึง 92.5mm x 92.5mm พร้อม 4 tiles และ 8 HBM sites ➡️ ใช้หน่วยความจำ HBM4 จาก SK Hynix สำหรับงาน HPC และ AI inference ➡️ รวม CPU Xeon Diamond Rapids, GPU, IPU, DPU และ silicon photonics ➡️ ถูกใช้เป็น test vehicle โดยทีมวิศวกรรมความร้อนของ Intel ➡️ เป็นการเปลี่ยนแผนจาก Falcon Shores ที่ถูกยกเลิกไป ➡️ คาดว่าจะเปิดตัวในปี 2026 เพื่อแข่งขันกับ NVIDIA และ AMD ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Falcon Shores ถูกลดบทบาทเป็นแพลตฟอร์มต้นแบบเพื่อทดสอบเทคโนโลยี ➡️ Jaguar Shores ถูกออกแบบให้รองรับงาน AI inference และ model deployment ➡️ Modular design รองรับการปรับแต่งสำหรับองค์กรที่มี workload เฉพาะ ➡️ Silicon photonics ช่วยให้การเชื่อมต่อระหว่างชิ้นส่วนใน rack มี latency ต่ำมาก ➡️ Intel หวังใช้ Jaguar Shores เป็นจุดเปลี่ยนเพื่อกลับมานำในตลาด AI https://wccftech.com/intel-next-gen-ai-chip-jaguar-shores-test-vehicle-surfaces-online/

🎙️ Samsung 9100 Pro 8TB – SSD ที่เร็วที่สุด พร้อมความจุทะลุขีดจำกัด Samsung ได้เปิดตัว SSD รุ่นใหม่ในซีรีส์ 9100 Pro ขนาด 8TB ซึ่งถือเป็นรุ่นที่เร็วและใหญ่ที่สุดในกลุ่มผู้บริโภค โดยใช้เทคโนโลยี PCIe 5.0 ที่สามารถทำความเร็วในการอ่านข้อมูลได้สูงถึง 14,800 MB/s และเขียนข้อมูลได้ถึง 13,400 MB/s ซึ่งเร็วกว่า SSD รุ่นก่อนหน้าที่ใช้ PCIe 4.0 เกือบเท่าตัว SSD รุ่นนี้เหมาะสำหรับผู้ใช้งานระดับสูง เช่น นักสร้างคอนเทนต์, นักเล่นเกม, และผู้ใช้ที่ต้องการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ โดยสามารถติดตั้งเกมได้ถึง 80 เกม หากแต่ละเกมมีขนาดเฉลี่ยประมาณ 90GB Samsung ยังออกแบบให้รองรับการใช้งานใน PlayStation 5 และมีรุ่นที่มาพร้อมฮีตซิงก์เพื่อป้องกันความร้อนสะสม ซึ่งช่วยให้สามารถใช้งานที่ความเร็วสูงสุดได้นานขึ้นโดยไม่เกิดการ throttle แม้จะมีประสิทธิภาพสูง แต่ราคาก็สูงตามไปด้วย โดยรุ่น 8TB มีราคาเปิดตัวที่ประมาณ $1,050 (หรือ €964.99) และรุ่นที่มีฮีตซิงก์อยู่ที่ประมาณ $1,150 (หรือ €983.99) อย่างไรก็ตาม ราคานี้อาจลดลงเมื่อวางจำหน่ายจริงในตลาด Samsung ใช้คอนโทรลเลอร์ Presto และ NAND แบบ TLC ที่ผลิตเอง พร้อม DRAM cache ขนาด 8GB และรับประกันการเขียนข้อมูลได้ถึง 4,800TB ภายในระยะเวลา 5 ปี 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ Samsung เปิดตัว SSD 9100 Pro รุ่น 8TB ใช้เทคโนโลยี PCIe 5.0 ➡️ ความเร็วในการอ่าน/เขียนสูงสุดอยู่ที่ 14,800/13,400 MB/s ➡️ มีรุ่นที่มาพร้อมฮีตซิงก์เพื่อป้องกันความร้อนและรักษาความเร็ว ➡️ รองรับการใช้งานใน PlayStation 5 แม้มีขนาดสูงขึ้น ➡️ สามารถติดตั้งเกมได้ประมาณ 80 เกม หากแต่ละเกมมีขนาดเฉลี่ย 90GB ➡️ ราคาประมาณ $1,050 สำหรับรุ่นธรรมดา และ $1,150 สำหรับรุ่นมีฮีตซิงก์ ➡️ ใช้คอนโทรลเลอร์ Presto และ NAND TLC ที่ผลิตโดย Samsung เอง ➡️ DRAM cache ขนาด 8GB และรับประกันการเขียนข้อมูล 4,800TB ใน 5 ปี ➡️ มีอัตราความเสียหายเฉลี่ยต่อปีอยู่ที่ 0.58% ➡️ เป็นหนึ่งใน SSD PCIe 5.0 ขนาด 8TB ที่มีวางจำหน่ายในตลาด ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ SSD รุ่นนี้เปิดตัวในงาน NVIDIA GTC เพื่อโชว์ศักยภาพด้าน AI และงานหนัก ➡️ มีการปรับปรุงประสิทธิภาพพลังงานดีขึ้นถึง 49% จากรุ่นก่อนหน้า ➡️ ใช้คอนโทรลเลอร์ขนาด 5nm ที่ช่วยลดการใช้พลังงานและความร้อน ➡️ มีความสามารถในการอ่าน/เขียนแบบสุ่มสูงถึง 2.2M/2.6M IOPS ➡️ คาดว่าราคาขายจริงในตลาดอาจลดลงเหลือประมาณ $800 https://www.tomshardware.com/pc-components/ssds/samsungs-fastest-consumer-ssd-raises-its-capacity-cap-8tb-9100-pro-to-arrive-in-september

🕵️‍♂️ น้ำที่ไม่ปลอดภัย – เมื่อไซเบอร์สงครามเริ่มจากก๊อกน้ำ ในเดือนสิงหาคม 2025 เกิดเหตุการณ์สองครั้งที่สะท้อนถึงภัยคุกคามไซเบอร์ต่อโครงสร้างพื้นฐานด้านน้ำในยุโรป ซึ่งเชื่อมโยงกับกลุ่มแฮกเกอร์ที่สนับสนุนรัสเซีย เหตุการณ์แรกเกิดขึ้นที่เขื่อน Bremanger ในนอร์เวย์ เมื่อมีผู้เจาะระบบควบคุมและเปิดวาล์วปล่อยน้ำเป็นเวลาราว 4 ชั่วโมง แม้จะไม่มีความเสียหาย แต่แสดงให้เห็นว่าผู้โจมตีสามารถควบคุมระบบจริงได้ โดยมีวิดีโอเผยแพร่บน Telegram ซึ่งเชื่อมโยงกับกลุ่ม Z-Pentest Alliance ที่มีแนวโน้มสนับสนุนรัสเซีย เหตุการณ์ที่สองเกิดขึ้นในโปแลนด์ เมื่อรองนายกรัฐมนตรี Krzysztof Gawkowski เปิดเผยว่ามีความพยายามโจมตีระบบน้ำของเมืองใหญ่แห่งหนึ่ง แต่ถูกสกัดไว้ได้ทันเวลา เขาเปรียบเทียบว่า “รัสเซียอาจไม่ส่งรถถัง แต่ส่งมัลแวร์แทน” ผู้เชี่ยวชาญเตือนว่า การโจมตีลักษณะนี้เป็น “การหยั่งเชิง” ที่อาจนำไปสู่การโจมตีขนาดใหญ่ในอนาคต โดยเฉพาะระบบน้ำที่มักขาดงบประมาณและบุคลากรด้านไซเบอร์ แม้ผู้โจมตีจะดูเหมือนมือสมัครเล่น แต่การควบคุมระบบจริงได้เป็นเรื่องที่อันตรายมาก และการใช้ช่องโหว่ เช่น รหัสผ่านอ่อนแอ หรือ HMI ที่เปิดให้เข้าถึงผ่านอินเทอร์เน็ต เป็นจุดอ่อนที่พบได้ทั่วไป 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ เกิดเหตุโจมตีไซเบอร์ที่เขื่อน Bremanger ในนอร์เวย์ โดยเปิดวาล์วปล่อยน้ำ 4 ชั่วโมง ➡️ โปแลนด์สกัดการโจมตีระบบน้ำของเมืองใหญ่ได้ทันเวลา ➡️ กลุ่ม Z-Pentest Alliance ถูกเชื่อมโยงกับการโจมตีในนอร์เวย์ ➡️ วิดีโอการโจมตีถูกเผยแพร่บน Telegram พร้อมเพลงรัสเซีย ➡️ ผู้โจมตีใช้ HMI ที่เปิดผ่านอินเทอร์เน็ตและรหัสผ่านอ่อนแอ ➡️ ไม่มีความเสียหายทางกายภาพ แต่มีการควบคุมระบบจริง ➡️ ผู้เชี่ยวชาญเตือนว่าเป็นการ “หยั่งเชิง” ก่อนการโจมตีใหญ่ ➡️ ระบบน้ำเป็นโครงสร้างพื้นฐานที่สำคัญแต่ขาดการป้องกัน ➡️ สหรัฐฯ และยุโรปควรใช้เหตุการณ์นี้เป็นสัญญาณเตือน ➡️ โครงการ Cyber Peace Initiative และ DEF CON Franklin เสนอความช่วยเหลือฟรีแก่ระบบน้ำ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ โปแลนด์เผชิญการโจมตีไซเบอร์จากรัสเซียวันละ 300 ครั้ง ➡️ ในปี 2024 รัสเซียเคยโจมตีระบบน้ำในเท็กซัสจนถังน้ำล้น ➡️ ระบบน้ำในสหรัฐฯ ส่วนใหญ่ไม่ได้รับการตรวจสอบไซเบอร์เต็มรูปแบบ ➡️ การโจมตีระบบ OT (Operational Technology) มักใช้กลุ่มแฮกเกอร์มือสมัครเล่นเป็นตัวแทน ➡️ การโจมตีระบบน้ำสามารถสร้างความหวาดกลัวและบั่นทอนความเชื่อมั่นของประชาชน ➡️ การควบคุมวาล์วแบบเรียลไทม์แสดงถึงความเสี่ยงเชิงปฏิบัติการที่ร้ายแรง https://www.csoonline.com/article/4042449/russia-linked-european-attacks-renew-concerns-over-water-cybersecurity.html

🧨 DripDropper – มัลแวร์สายแสบที่ “เจาะแล้วเย็บ” เพื่อครองเซิร์ฟเวอร์ มัลแวร์ตัวใหม่ชื่อว่า DripDropper ถูกค้นพบโดยทีม Red Canary ซึ่งมีพฤติกรรมแปลกประหลาด: มันเจาะช่องโหว่ใน Apache ActiveMQ เพื่อเข้าถึงเซิร์ฟเวอร์ Linux จากนั้น...มัน “แพตช์” ช่องโหว่นั้นเอง เพื่อกันไม่ให้แฮกเกอร์คนอื่นเข้ามาได้อีก ช่องโหว่ที่ใช้คือ CVE-2023-46604 ซึ่งเป็นช่องโหว่ระดับวิกฤตในโปรโตคอล OpenWire ของ ActiveMQ ที่เปิดให้รันคำสั่ง shell ได้โดยไม่ต้องยืนยันสิทธิ์ แม้จะถูกแพตช์มาตั้งแต่ปี 2023 แต่ยังมีหลายระบบที่ไม่ได้อัปเดต หลังจากเจาะเข้าไปได้ DripDropper จะติดตั้ง Sliver implant เพื่อควบคุมระบบแบบลับ ๆ และเปลี่ยนค่า sshd ให้สามารถล็อกอินแบบ root ได้ จากนั้นจะดาวน์โหลดไฟล์มัลแวร์ที่ถูกเข้ารหัสไว้จาก Dropbox โดยใช้ bearer token แบบ hardcoded DripDropper จะปล่อยไฟล์มัลแวร์สองตัว: ตัวแรกใช้ cron job เพื่อรันอย่างต่อเนื่องและติดต่อ Dropbox เพื่อรับคำสั่งใหม่ ส่วนตัวที่สองมีชื่อสุ่ม 8 ตัวอักษร และปรับแต่ง SSH เพื่อเปิดช่องทางลับผ่านบัญชี “games” สุดท้าย มัลแวร์จะดาวน์โหลดไฟล์ JAR ที่ถูกแพตช์จาก Apache Maven เพื่อแทนที่ไฟล์เดิมที่มีช่องโหว่ ทำให้ระบบดูเหมือนปลอดภัยจาก vulnerability scanner แต่จริง ๆ แล้วถูกควบคุมโดยแฮกเกอร์ไปแล้ว 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ DripDropper เป็นมัลแวร์ที่โจมตีระบบ Linux ผ่านช่องโหว่ CVE-2023-46604 ใน Apache ActiveMQ ➡️ ช่องโหว่นี้เปิดให้รันคำสั่ง shell โดยไม่ต้องยืนยันสิทธิ์ ➡️ หลังเจาะเข้าไป มัลแวร์จะติดตั้ง Sliver implant เพื่อควบคุมระบบ ➡️ ปรับแต่ง sshd ให้ล็อกอินแบบ root ได้ ➡️ ดาวน์โหลดมัลแวร์จาก Dropbox โดยใช้ bearer token แบบ hardcoded ➡️ DripDropper เป็นไฟล์ PyInstaller ELF ที่ต้องใช้รหัสผ่านในการรัน ➡️ ปล่อยไฟล์มัลแวร์สองตัว: ตัวหนึ่งใช้ cron job และอีกตัวปรับแต่ง SSH ผ่านบัญชี “games” ➡️ ดาวน์โหลดไฟล์ JAR ที่ถูกแพตช์จาก Apache Maven เพื่อปิดช่องโหว่ ➡️ การแพตช์ช่องโหว่ช่วยปิดทางให้แฮกเกอร์คนอื่นเข้าไม่ได้ และหลบการตรวจจับ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Sliver เป็นเครื่องมือ pentest ที่ถูกใช้โดยแฮกเกอร์เพื่อควบคุมระบบแบบลับ ➡️ การใช้ Dropbox เป็นช่องทางควบคุมมัลแวร์พบในมัลแวร์อื่น เช่น CHIMNEYSWEEP และ Mustang Panda ➡️ การแพตช์หลังการโจมตีเคยเกิดขึ้นในยุค 1990s ระหว่างกลุ่มไวรัสที่แข่งขันกัน ➡️ ช่องโหว่ CVE-2023-46604 ได้รับคะแนน CVSS 10 เต็ม ถือว่าอันตรายสูงสุด ➡️ การใช้ cron job ใน /etc/cron.* เป็นวิธีทั่วไปในการทำให้มัลแวร์รันต่อเนื่อง ➡️ การเปลี่ยน shell ของบัญชี “games” เป็น /bin/sh เปิดช่องให้รันคำสั่งลับ https://hackread.com/dripdropper-malware-exploits-linux-flaw-patche-lock-out/

🧠 AGENTS.md คืออะไร? AGENTS.md เป็นไฟล์ที่คล้ายกับ README แต่เขียนขึ้นเพื่อให้ AI agents เข้าใจโครงสร้างและขั้นตอนของโปรเจกต์ เช่น: วิธีติดตั้งและรันโปรเจกต์ - กฎการเขียนโค้ด (Code style) - วิธีการทดสอบระบบ (Testing) - แนวทางการส่ง Pull Request - ข้อมูลเฉพาะที่มนุษย์อาจไม่ต้องการ แต่ AI ต้องใช้ 🤖 ใช้ทำอะไร? AGENTS.md ช่วยให้ AI agents เช่น Codex จาก OpenAI, Amp, Jules จาก Google ฯลฯ สามารถ: - ให้บริบทของโปรเจกต์: อธิบายโครงสร้างและวัตถุประสงค์ของโปรเจกต์ - คำสั่งติดตั้งและทดสอบ: เช่น pnpm install, pnpm test เพื่อให้ agent รันได้ทันที - แนวทางการเขียนโค้ด: เช่น ใช้ TypeScript แบบ strict, ไม่ใช้ semicolon - คำแนะนำการทำงานร่วมกัน: เช่น รูปแบบชื่อ commit หรือ pull request - รองรับโปรเจกต์ขนาดใหญ่: สามารถมี AGENTS.md หลายไฟล์ในแต่ละแพ็กเกจย่อย 👨‍💻 เหมาะกับใคร? - นักพัฒนาที่ใช้ AI agent ในการช่วยเขียนโค้ด - ทีมงานที่มีโปรเจกต์ขนาดใหญ่หรือหลายแพ็กเกจ - ผู้ดูแลโปรเจกต์โอเพ่นซอร์สที่ต้องการให้ AI ช่วยงานได้ดีขึ้น ✅ จุดเด่น - ไม่จำเป็นต้องใช้รูปแบบเฉพาะ—เขียนด้วย Markdown ธรรมดา - Agent สามารถรันคำสั่งที่ระบุในไฟล์ได้อัตโนมัติ - เป็นเอกสารที่สามารถปรับปรุงได้ตลอดเวลา https://agents.md/

🏭 TSMC ขึ้นราคาชิป 2nm เป็น $30,000 ต่อเวเฟอร์ – โรงงานในสหรัฐฯ เริ่มทำกำไรต่อเนื่อง TSMC ผู้ผลิตชิปอันดับหนึ่งของโลก เตรียมขึ้นราคาชิปขนาด 2 นาโนเมตรเป็น $30,000 ต่อเวเฟอร์ ซึ่งเพิ่มขึ้นกว่า 66% จากราคาชิป 3nm ที่เคยอยู่ที่ประมาณ $18,000 โดยราคานี้สะท้อนต้นทุนการผลิตที่สูงขึ้น และเป็นกลยุทธ์ของ TSMC ที่ต้องการคัดกรองลูกค้าให้เหลือเฉพาะบริษัทที่สามารถจ่ายเพื่อเทคโนโลยีระดับสูง เช่น Apple, NVIDIA, AMD และ Intel แม้ราคาจะสูง แต่ TSMC รายงานว่า yield หรืออัตราการผลิตสำเร็จของชิป 2nm เริ่มแตะระดับ 90% สำหรับชิป SRAM ขนาดเล็ก ซึ่งถือว่าเป็นสัญญาณดีสำหรับการเข้าสู่การผลิตจำนวนมากภายในปีนี้ โดย Apple คาดว่าจะใช้ชิป 2nm ใน iPhone 18 Pro และ AMD จะใช้ใน Zen 6 “Venice” CPUs ด้านโรงงานในรัฐแอริโซนา ซึ่งเคยถูกวิจารณ์เรื่องต้นทุนสูง ตอนนี้กลับทำกำไรได้ต่อเนื่องเป็นไตรมาสที่สอง โดยมีรายได้กว่า NT$4.2 พันล้านในไตรมาสล่าสุด และมีลูกค้าหลักคือ Apple, NVIDIA และ AMD ซึ่งช่วยให้มีคำสั่งซื้อที่มั่นคง อย่างไรก็ตาม นักวิเคราะห์เตือนว่าค่าเสื่อมราคาของโรงงานในสหรัฐฯ อาจกระทบต่อกำไรในระยะยาว และโรงงานในญี่ปุ่นของ TSMC ยังขาดทุนอยู่ในครึ่งปีแรก ✅ ข้อมูลจากข่าวหลัก ➡️ TSMC ขึ้นราคาชิป 2nm เป็น $30,000 ต่อเวเฟอร์ เพิ่มขึ้น 66% จาก 3nm ➡️ Yield ของชิป 2nm แตะระดับ 90% สำหรับชิป SRAM ขนาดเล็ก ➡️ Apple, AMD, NVIDIA และ Intel เตรียมใช้เทคโนโลยี 2nm ในผลิตภัณฑ์ใหม่ ➡️ โรงงาน TSMC ในรัฐแอริโซนาเริ่มทำกำไรต่อเนื่องเป็นไตรมาสที่สอง ➡️ รายได้ล่าสุดของโรงงานแอริโซนาอยู่ที่ NT$4.2 พันล้าน ➡️ โรงงานนี้เริ่มผลิตชิป 4nm ตั้งแต่ Q4 ปี 2024 ➡️ ลูกค้าหลักของโรงงานคือ Apple, NVIDIA และ AMD ➡️ TSMC เตรียมขยายโรงงานในสหรัฐฯ เพิ่มอีกสองแห่ง ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ ชิป 2nm ใช้สถาปัตยกรรม Gate-All-Around (GAA) เพื่อควบคุมกระแสไฟฟ้าได้แม่นยำขึ้น ➡️ N2P และ N2X จะเป็นรุ่นต่อยอดจาก 2nm โดยเพิ่มประสิทธิภาพและลดการใช้พลังงาน ➡️ ราคาชิปอาจแตะ $45,000 ต่อเวเฟอร์เมื่อเข้าสู่ยุค 1.4nm (Angstrom era) ➡️ การขึ้นราคาชิปสะท้อนว่าต้นทุนต่อทรานซิสเตอร์ไม่ได้ลดลงอีกแล้ว ➡️ Samsung ยังมี yield ต่ำกว่า TSMC ที่ประมาณ 40% และใช้กลยุทธ์ราคาถูกเพื่อดึงลูกค้า ➡️ โรงงานในญี่ปุ่นของ TSMC ยังขาดทุน และไม่ผลิตชิปรุ่นล่าสุด https://wccftech.com/tsmc-latest-chips-to-get-super-expensive-with-30k-wafer-tag-us-arizona-plant-becomes-profitable-for-second-consecutive-quarter/

🧨 Windows 11 อัปเดตล่าสุดอาจทำให้ SSD หายไปจากระบบ: ปัญหาที่ผู้ใช้ต้องระวัง หลังจาก Microsoft ปล่อยอัปเดต KB5063878 สำหรับ Windows 11 เวอร์ชัน 24H2 ผู้ใช้หลายรายเริ่มรายงานว่า SSD ของตนหายไปจากระบบปฏิบัติการหลังจากถ่ายโอนไฟล์ขนาดใหญ่ เช่น การอัปเดตเกม Cyberpunk 2077 หรือ Honkai: Star Rail ที่มีขนาดไฟล์เกิน 50GB อาการที่พบคือ SSD จะหายไปจากระบบทันทีหลังการเขียนข้อมูลจำนวนมาก และแม้จะรีสตาร์ทเครื่องแล้ว SSD จะกลับมา แต่ปัญหานี้ก็เกิดซ้ำเมื่อมีการเขียนข้อมูลอีกครั้ง ซึ่งอาจนำไปสู่การสูญหายของไฟล์หรือความเสียหายของระบบไฟล์ จากการทดสอบโดยผู้ใช้และนักรีวิว พบว่า SSD ที่ใช้คอนโทรลเลอร์ Phison และไม่มี DRAM cache มีความเสี่ยงสูงที่สุด แต่ปัญหานี้ไม่ได้จำกัดเฉพาะรุ่นเหล่านั้น เพราะ SSD จากหลายแบรนด์ก็ได้รับผลกระทบเช่นกัน แม้ Microsoft ยังไม่ออกแถลงการณ์หรือแพตช์แก้ไขอย่างเป็นทางการ แต่ผู้เชี่ยวชาญแนะนำให้หลีกเลี่ยงการถ่ายโอนไฟล์ขนาดใหญ่บนระบบที่ติดตั้งอัปเดตนี้ และควรสำรองข้อมูลไว้เสมอ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ ปัญหานี้คล้ายกับบั๊ก HMB ที่เคยเกิดกับ WD SN770 ในปี 2024 ➡️ SSD ที่มี DRAM cache เช่น Samsung 990 Pro, Seagate FireCuda 530 ไม่พบปัญหา ➡️ ผู้ใช้สามารถถอนการติดตั้งอัปเดต KB5063878 เพื่อหลีกเลี่ยงปัญหา ➡️ องค์กรที่ใช้ WSUS/SCCM พบปัญหา error code 0x80240069 จากอัปเดตนี้ ➡️ การเขียนข้อมูลแบบ sequential ต่อเนื่องอาจเป็นตัวกระตุ้นให้เกิดบั๊ก ➡️ ผู้ใช้ควรรายงานปัญหาผ่าน Microsoft Feedback Hub เพื่อช่วยเร่งการแก้ไข https://www.tomshardware.com/pc-components/ssds/latest-windows-11-security-patch-might-be-breaking-ssds-under-heavy-workloads-users-report-disappearing-drives-following-file-transfers-including-some-that-cannot-be-recovered-after-a-reboot

หนุ่มไทยทำถึง แปลเขมรชุมนุมแบบไหน คนไทยถึงฮาลั่น! [18/8/68] Thai man hilariously translates Cambodian protest — Thais can’t stop laughing! #TruthFromThailand #scambodia #CambodiaProtest #FunnyTranslation #ExposeScam #ThaiTimes #news1 #shorts

🧨 อัปเดต Windows 11 KB5063878 ทำ SSD พังเมื่อเขียนไฟล์จำนวนมาก อัปเดต KB5063878 ที่ปล่อยเมื่อ 12 สิงหาคม 2025 มีเป้าหมายเพื่อเพิ่มความปลอดภัยให้กับ Windows 11 เวอร์ชัน 24H2 แต่กลับมีรายงานจากผู้ใช้หลายคนว่า SSD ของพวกเขา “หายไปจากระบบ” หลังจากมีการเขียนข้อมูลขนาดใหญ่ต่อเนื่อง เช่น การอัปเดตเกม Cyberpunk 2077 หรือการโอนข้อมูลมากกว่า 50 GB ผู้ใช้ชื่อ @Necoru_cat บน X พบว่า SSD ที่ใช้คอนโทรลเลอร์ Phison เช่น Corsair MP600, Kioxia Exceria Plus G4 และ SanDisk Extreme Pro มีแนวโน้มเกิดปัญหามากที่สุด โดยอาการคือ: - ไดรฟ์หายจากระบบ OS - SMART data อ่านไม่ได้ - รีสตาร์ทแล้วบางครั้งกลับมา แต่บางครั้งหายถาวร - ไฟล์บางส่วนเสียหายหรือไม่สามารถเข้าถึงได้ แม้จะยังไม่มีการยืนยันจาก Microsoft หรือผู้ผลิต SSD แต่รายงานจากหลายแหล่งชี้ว่าอาจเกิดจาก regression ในระดับ kernel หรือ driver ที่จัดการการเขียนข้อมูลต่อเนื่องผิดพลาด จนทำให้คอนโทรลเลอร์ “ล็อก” และไม่ตอบสนอง ปัญหานี้ยังไม่แพร่หลายมากนัก แต่ผู้เชี่ยวชาญแนะนำให้หลีกเลี่ยงการเขียนไฟล์ขนาดใหญ่ต่อเนื่อง โดยเฉพาะถ้าใช้ SSD ที่มีคอนโทรลเลอร์ Phison หรือรุ่นที่อยู่ในรายชื่อที่ได้รับผลกระทบ ✅ ข้อมูลจากข่าวหลัก ➡️ อัปเดต KB5063878 ของ Windows 11 ทำให้ SSD บางรุ่นพังเมื่อเขียนข้อมูลมากกว่า 50 GB ➡️ อาการคือไดรฟ์หายจากระบบ, SMART อ่านไม่ได้, รีสตาร์ทแล้วไม่กลับมา ➡️ SSD ที่ได้รับผลกระทบส่วนใหญ่ใช้คอนโทรลเลอร์ Phison เช่น PS5012-E12, E16, E21T ➡️ รุ่นที่พบปัญหา ได้แก่ Corsair MP600, Kioxia Exceria Plus G4, SanDisk Extreme Pro ➡️ ปัญหาเกิดจากการเขียนข้อมูลต่อเนื่อง (sequential write) ที่ทำให้คอนโทรลเลอร์ล็อก ➡️ ยังไม่มีการยืนยันจาก Microsoft หรือผู้ผลิต SSD ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ ปัญหาอาจเกี่ยวข้องกับการเปลี่ยนแปลงใน Host Memory Buffer (HMB) และ storage stack ➡️ มีรายงานว่า HDD บางรุ่นก็ได้รับผลกระทบเช่นกัน ➡️ SSD บางรุ่นสามารถกลับมาใช้งานได้หลังรีสตาร์ท แต่บางรุ่นหายถาวร ➡️ ผู้ใช้ควรหลีกเลี่ยงการโอนข้อมูลขนาดใหญ่ในช่วงนี้ ➡️ การใช้ซอฟต์แวร์ตรวจสอบ SMART อาจช่วยเตือนก่อนเกิดปัญหา ➡️ ผู้ดูแลระบบควรสำรองข้อมูลก่อนติดตั้งอัปเดต KB5063878 https://wccftech.com/windows-11-latest-update-is-reportedly-causing-widespread-ssd-failures/

⚓ Excalibur: โดรนดำน้ำอัจฉริยะที่ควบคุมจากอีกซีกโลก ในเดือนพฤษภาคม 2025 กองทัพเรืออังกฤษได้เปิดตัว “Excalibur” โดรนดำน้ำไร้คนขับขนาด 12 เมตร ซึ่งจัดอยู่ในประเภท Extra-Large Uncrewed Underwater Vehicle (XLUUV) และเป็นผลลัพธ์จากโครงการวิจัย Project CETUS ที่ใช้เวลาพัฒนานานถึง 3 ปี Excalibur ถูกสร้างโดยบริษัท MSubs ในเมือง Plymouth และมีน้ำหนัก 19 ตัน กว้าง 2 เมตร โครงสร้างออกแบบให้สามารถทำงานใต้น้ำได้เป็นเวลานานโดยไม่ต้องมีมนุษย์ควบคุม ในการทดสอบล่าสุด โดรนนี้ถูกควบคุมจากศูนย์ปฏิบัติการในออสเตรเลีย ขณะทำงานอยู่ในน่านน้ำอังกฤษ ซึ่งแสดงให้เห็นถึงความสามารถในการควบคุมระยะไกลกว่า 10,000 ไมล์ผ่านระบบสื่อสารขั้นสูง Excalibur จะถูกนำไปใช้ในภารกิจทดลองร่วมกับหน่วย Fleet Experimentation Squadron เพื่อทดสอบเทคโนโลยีใหม่ เช่น การลาดตระเวน การเก็บข้อมูลใต้ทะเล การติดตั้งเซ็นเซอร์ในพื้นที่ที่ไม่ปลอดภัย และการปฏิบัติการร่วมกับเรือที่มีลูกเรือ แม้จะยังไม่ถูกนำไปใช้ในภารกิจจริง แต่ Excalibur ถือเป็นก้าวสำคัญของกองทัพเรืออังกฤษในการเตรียมพร้อมรับมือสงครามใต้น้ำยุคใหม่ โดยเฉพาะในบริบทของความร่วมมือ AUKUS ระหว่างอังกฤษ สหรัฐฯ และออสเตรเลีย ✅ ข้อมูลหลักของ Excalibur ➡️ เป็นโดรนดำน้ำไร้คนขับขนาด 12 เมตร กว้าง 2 เมตร หนัก 19 ตัน ➡️ พัฒนาโดยบริษัท MSubs ภายใต้โครงการ Project CETUS ➡️ เป็น XLUUV ที่ใหญ่ที่สุดเท่าที่กองทัพเรืออังกฤษเคยทดสอบ ➡️ สามารถควบคุมจากระยะไกลกว่า 10,000 ไมล์ เช่นจากออสเตรเลีย ➡️ ใช้ในภารกิจทดลอง เช่น การลาดตระเวน การเก็บข้อมูล และการติดตั้ง payload ➡️ เข้าร่วมกับ Fleet Experimentation Squadron ภายใต้ Disruptive Capabilities Office ➡️ มีดีไซน์ modular สำหรับติดตั้งเซ็นเซอร์หรืออุปกรณ์เฉพาะภารกิจ ➡️ ใช้เป็น testbed สำหรับเทคโนโลยีใต้น้ำและการทำงานร่วมกับเรือที่มีลูกเรือ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Excalibur ใช้ระบบสื่อสารความเร็วสูงเพื่อควบคุมจากต่างประเทศ ➡️ มีความสามารถในการทำงานในพื้นที่ที่ถูกปฏิเสธการเข้าถึง (denied environments) ➡️ โดรนนี้ไม่ใช่รุ่นปฏิบัติการจริง แต่เป็นต้นแบบสำหรับการเรียนรู้และพัฒนา ➡️ การตั้งชื่อ “Excalibur” เป็นการรำลึกถึงเรือดำน้ำรุ่นเก่าของอังกฤษในปี 1947 ➡️ การทดลองนี้เป็นส่วนหนึ่งของความร่วมมือ AUKUS Pillar II ➡️ มีการสังเกตการณ์จากประเทศอื่น เช่น ฝรั่งเศส ญี่ปุ่น และเกาหลีใต้ https://www.tomshardware.com/tech-industry/uks-royal-navy-tests-40-foot-submarine-drone-which-can-be-operated-from-the-other-side-of-the-world

🧠 Dimensity 9500 vs Snapdragon 8 Elite Gen 2: เปิดตัวก่อนแต่แรงไม่สุด MediaTek เตรียมเปิดตัวชิป Dimensity 9500 ก่อน Snapdragon 8 Elite Gen 2 หนึ่งวัน ซึ่งดูเหมือนจะเป็นกลยุทธ์เพื่อแย่งความสนใจจากตลาด แต่ผลการทดสอบ Geekbench 6 บน Vivo X300 กลับเผยว่า Dimensity 9500 ทำคะแนนได้ต่ำกว่าที่คาดไว้ โดยได้เพียง 2,352 คะแนนในแบบ single-core และ 7,129 คะแนนในแบบ multi-core Dimensity 9500 ใช้โครงสร้าง CPU แบบ “1 + 3 + 4” โดยมีคอร์หลักที่เร็วที่สุดอยู่ที่ 4.20GHz ซึ่งสูงกว่าความเร็วที่ใช้ในการทดสอบจริง แต่ยังต่ำกว่าคู่แข่งอย่าง Snapdragon 8 Elite Gen 2 ที่แม้จะลดความเร็วลงเหลือ 4.00GHz ก็ยังทำคะแนนได้ถึง 3,393 และ 11,515 คะแนน—เร็วกว่า Dimensity ถึง 61% สาเหตุหนึ่งที่ Snapdragon 8 Elite Gen 2 ทำได้ดีกว่า คือการใช้คอร์แบบ in-house ที่ไม่พึ่งพา ARM โดยตรง ซึ่งให้ประสิทธิภาพต่อวัตต์ที่สูงกว่า และยังมีความยืดหยุ่นในการออกแบบมากขึ้น อย่างไรก็ตาม Dimensity 9500 ยังมีจุดเด่นในด้านการประมวลผลแบบ floating-point และคะแนน AnTuTu ที่สูงกว่า Snapdragon 8 Elite Gen 2 ถึง 11% ซึ่งอาจบ่งชี้ว่าชิปนี้เหมาะกับงานกราฟิกหรือ AI มากกว่าการประมวลผลทั่วไป ✅ สเปกและโครงสร้างของ Dimensity 9500 ➡️ ใช้โครงสร้าง CPU แบบ “1 + 3 + 4” ➡️ คอร์หลักเร็วสุดที่ 4.20GHz แต่ทำงานต่ำกว่าความเร็วจริง ➡️ ใช้ Cortex-X930 และ Cortex-A730 บนสถาปัตยกรรม ARMv9.2-A ➡️ ผลิตด้วยเทคโนโลยี 3nm โดย TSMC ✅ ผลการทดสอบเบื้องต้น ➡️ Geekbench 6: single-core 2,352 / multi-core 7,129 ➡️ Snapdragon 8 Elite Gen 2 ได้คะแนนสูงกว่า 61% ➡️ Dimensity 9500 ทำคะแนน AnTuTu สูงกว่า 11% (3449366 vs 3115282) ➡️ มีประสิทธิภาพด้าน floating-point computation สูงกว่า 41% ✅ จุดเด่นของ Snapdragon 8 Elite Gen 2 ➡️ ใช้คอร์แบบ in-house “Oryon Gen 2” ไม่พึ่ง ARM ➡️ ความเร็วสูงสุด 4.74GHz ในรุ่น Galaxy Edition ➡️ ผลิตด้วยเทคโนโลยี N3P 3nm โดย TSMC ➡️ มี GPU Adreno 840 และ NPU Hexagon รุ่นใหม่ ✅ ความคาดหวังและการใช้งาน ➡️ Dimensity 9500 อาจเหมาะกับงาน AI และกราฟิกมากกว่าการประมวลผลทั่วไป ➡️ Snapdragon 8 Elite Gen 2 เหมาะกับงานที่ต้องการความเร็วสูงแบบต่อเนื่อง ➡️ ทั้งสองชิปรองรับ Wi-Fi 7, Bluetooth 6.0, และ 5G ทุกย่านความถี่ https://wccftech.com/dimensity-9500-latest-single-core-and-multi-core-scores-fail-to-impress/

🚀 Mac Pro M4 Ultra: เครื่องแมคที่แรงที่สุดในประวัติศาสตร์? Apple กำลังทดสอบ Mac Pro รุ่นใหม่ที่อาจมาพร้อมกับชิป M4 Ultra ซึ่งเป็นรุ่นต่อยอดจาก M2 Ultra ที่ใช้ใน Mac Pro ปี 2023 โดยมีรหัสภายในว่า “t8152” และชื่อเล่นว่า “Hidra” ซึ่งปรากฏในโค้ดของ Apple ที่ Macworld ตรวจพบ แม้จะยังไม่มีการเปิดตัวอย่างเป็นทางการ แต่มีการคาดการณ์ว่า M4 Ultra จะมี CPU 32-core และ GPU 80-core พร้อมสถาปัตยกรรม 3nm และ Neural Engine ที่ทรงพลังยิ่งขึ้น ซึ่งเหมาะกับงาน AI และการประมวลผลระดับสูง เช่น การตัดต่อวิดีโอ 8K หรือการเรนเดอร์ 3D สิ่งที่น่าสนใจคือ Mac mini ที่ใช้ M4 Pro กลับมีประสิทธิภาพ CPU ดีกว่า Mac Pro รุ่นปัจจุบัน ทำให้ Apple ต้องรีบอัปเกรด Mac Pro เพื่อรักษาภาพลักษณ์ของเครื่องระดับโปร อย่างไรก็ตาม ยังมีข้อสงสัยว่า Apple จะสามารถรวมสองชิป M4 Max เข้าด้วยกันแบบ UltraFusion ได้หรือไม่ เพราะมีรายงานว่า M4 Max ไม่มีตัวเชื่อม UltraFusion เหมือนรุ่นก่อนหน้า ซึ่งอาจทำให้ M4 Ultra ไม่เกิดขึ้นจริง หรือถูกเลื่อนออกไปจนถึงรุ่น M5 ✅ ข้อมูลเกี่ยวกับ Mac Pro รุ่นใหม่ ➡️ Apple กำลังทดสอบ Mac Pro รุ่นใหม่ที่ใช้ชิป M4 Ultra ➡️ รหัสภายในคือ “t8152” และชื่อเล่นว่า “Hidra” ➡️ คาดว่าจะเปิดตัวในช่วงครึ่งหลังของปี 2025 ✅ สเปกที่คาดการณ์ของ M4 Ultra ➡️ CPU 32-core และ GPU 80-core ➡️ ใช้สถาปัตยกรรม 3nm พร้อม Neural Engine ที่ทรงพลัง ➡️ เหมาะกับงาน AI, การเรนเดอร์ 3D และการตัดต่อวิดีโอระดับสูง ✅ เหตุผลที่ Apple ต้องอัปเกรด Mac Pro ➡️ Mac mini ที่ใช้ M4 Pro มีประสิทธิภาพ CPU ดีกว่า Mac Pro M2 Ultra ➡️ Mac Pro ต้องรักษาภาพลักษณ์เครื่องระดับโปรที่มี PCIe และ RAM สูง ➡️ การอัปเกรดเป็น M4 Ultra จะช่วยให้ Mac Pro กลับมาโดดเด่นอีกครั้ง ✅ ความเคลื่อนไหวใน ecosystem ของ Apple ➡️ Apple เปิดตัว M4 Max และ M3 Ultra ใน Mac Studio แล้ว ➡️ Mac Pro ยังใช้ M2 Ultra ซึ่งล้าหลังกว่ารุ่นอื่น ➡️ มีแนวโน้มว่า M4 Ultra จะถูกใช้ใน Mac Pro ก่อน Mac Studio https://www.techradar.com/computing/macs/apple-could-be-working-on-its-fastest-ever-mac-if-this-mac-pro-with-m4-ultra-rumor-is-true

🧠 RTX 5090D V2: การ์ด “ลดสเปก” ที่ไม่ลดพลังเกม NVIDIA เปิดตัว RTX 5090D V2 สำหรับตลาดจีนโดยเฉพาะ เพื่อให้สอดคล้องกับข้อจำกัดด้านการส่งออกจากสหรัฐฯ โดยรุ่นนี้ลดขนาดแบนด์วิดธ์หน่วยความจำจาก 512-bit เหลือ 384-bit และลด VRAM จาก 32GB เหลือ 24GB GDDR7 แต่ผลการทดสอบจากหลายสำนัก เช่น Yesky, Expreview และ Inno3D กลับพบว่า RTX 5090D V2 มีประสิทธิภาพในการเล่นเกมใกล้เคียงกับ RTX 5090D รุ่นเต็มอย่างน่าประหลาดใจ โดยเฉลี่ยช้ากว่าเพียง 1–2% เท่านั้น แม้ในความละเอียด 4K ที่ปกติจะไวต่อแบนด์วิดธ์หน่วยความจำ สาเหตุหนึ่งคือสถาปัตยกรรม Blackwell ของ NVIDIA ที่แม้จะรองรับแบนด์วิดธ์สูงถึง 1.79TB/s แต่กลับไม่สามารถใช้ประโยชน์จากแบนด์วิดธ์ 512-bit ได้เต็มที่ในงานเกม ทำให้การลดเหลือ 384-bit ไม่ส่งผลกระทบมากนัก ✅ การเปิดตัว RTX 5090D V2 ➡️ เป็นรุ่นที่ปรับลดสเปกเพื่อขายในจีนตามข้อจำกัดการส่งออก ➡️ ลด VRAM จาก 32GB เหลือ 24GB และลดแบนด์วิดธ์จาก 512-bit เหลือ 384-bit ➡️ ใช้สถาปัตยกรรม Blackwell เหมือนรุ่นเต็ม ✅ ผลการทดสอบด้านเกม ➡️ ประสิทธิภาพใกล้เคียง RTX 5090D ในทุกเกมที่ทดสอบ เช่น Cyberpunk 2077, Hogwarts Legacy, Borderlands 3 ➡️ เฉลี่ยช้ากว่าเพียง 1–2% แม้ในความละเอียด 4K ➡️ DLSS 4 ช่วยให้เฟรมเรตสูงขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ ✅ การเปรียบเทียบกับรุ่นเต็ม ➡️ RTX 5090D มี VRAM 32GB และแบนด์วิดธ์ 512-bit ➡️ RTX 5090D V2 มี VRAM 24GB และแบนด์วิดธ์ 384-bit ➡️ สเปกอื่น ๆ เช่น CUDA cores, Tensor cores, TDP ยังคงเท่ากัน ✅ สถาปัตยกรรม Blackwell ➡️ ใช้ GDDR7 และมี L2 cache ที่ช่วยลดการพึ่งพาแบนด์วิดธ์ ➡️ รองรับ DLSS 4 และฟีเจอร์ใหม่สำหรับการเรนเดอร์แบบ AI ➡️ ยังไม่สามารถใช้ประโยชน์จากแบนด์วิดธ์ 512-bit ได้เต็มที่ในงานเกม https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/early-rtx-5090d-v2-benchmarks-suggest-that-maybe-384-bit-memory-is-just-fine-after-all-nerfed-china-market-gpu-runs-within-2-2-percent-of-5090d-in-some-tests

🧠 ใบรับรองที่ไม่ใช่แค่กระดาษ: เส้นทางสู่เงินเดือนสูงในสายงาน Cybersecurity ปี 2025 ในยุคที่ภัยคุกคามไซเบอร์ซับซ้อนขึ้นทุกวัน องค์กรต่าง ๆ ก็ต้องการผู้เชี่ยวชาญที่มีทักษะเฉพาะทางมากขึ้นเช่นกัน และหนึ่งในวิธีที่ชัดเจนที่สุดในการแสดงความสามารถคือ “ใบรับรอง” หรือ Certification ด้านความปลอดภัยไซเบอร์ จากรายงานของ CSO Online และข้อมูลเสริมจากหลายแหล่ง พบว่าใบรับรองบางใบสามารถเพิ่มเงินเดือนเฉลี่ยได้ถึง 10–22% และยังมีแนวโน้มเติบโตต่อเนื่องในตลาดแรงงาน โดยเฉพาะในสายงานที่เกี่ยวข้องกับการเจาะระบบ (penetration testing), การวิเคราะห์การบุกรุก (intrusion analysis), และการจัดการความเสี่ยงระดับองค์กร ตัวอย่างเช่น OSCP (Offensive Security Certified Professional) และ OSEP (Experienced Penetration Tester) ที่เน้นการทดสอบเจาะระบบแบบลงมือจริง หรือ CCSK (Certificate of Cloud Security Knowledge) ที่เน้นความรู้ด้านความปลอดภัยบนคลาวด์แบบ vendor-neutral นอกจากนี้ ยังมีใบรับรองระดับผู้บริหารอย่าง C|CISO ที่เหมาะกับผู้จัดการและผู้บริหารที่ต้องการเข้าใจภาพรวมของการบริหารความเสี่ยงและการกำกับดูแลด้านความปลอดภัย สิ่งที่น่าสนใจคือ ใบรับรองเหล่านี้ไม่เพียงแต่เพิ่มเงินเดือน แต่ยังเปิดประตูสู่ตำแหน่งใหม่ ๆ เช่น Threat Hunter, Incident Responder, หรือแม้แต่ CISO ในองค์กรขนาดใหญ่ ✅ ใบรับรองที่ให้ผลตอบแทนสูงในปี 2025 ➡️ OSCP: เพิ่มเงินเดือนเฉลี่ย 11%, เติบโต 22.2% ➡️ OSEP: เพิ่มเงินเดือนเฉลี่ย 11%, เติบโต 22.2% ➡️ CCSK: เพิ่มเงินเดือนเฉลี่ย 11%, เติบโต 22.2% ➡️ C|CISO: เพิ่มเงินเดือนเฉลี่ย 11%, เติบโต 10% ➡️ GCIA: เพิ่มเงินเดือนเฉลี่ย 10%, เติบโต 11.1% ➡️ CSFA: เพิ่มเงินเดือนเฉลี่ย 10%, เติบโต 11.1% ➡️ OSDA และ OSEE: เพิ่มเงินเดือนเฉลี่ย 10%, เติบโต 11.1% ➡️ OSCE: เพิ่มเงินเดือนเฉลี่ย 12%, เติบโต 9.1% ✅ ประเภทของใบรับรองที่น่าสนใจ ➡️ Offensive Security (OSCP, OSEP, OSCE, OSDA, OSEE): เน้นการเจาะระบบและการป้องกัน ➡️ Cloud Security (CCSK): เหมาะกับผู้ดูแลระบบคลาวด์และ compliance ➡️ Forensics (CSFA): เน้นการวิเคราะห์หลักฐานดิจิทัล ➡️ Governance & Leadership (C|CISO): เหมาะกับผู้บริหารด้านความปลอดภัย ✅ แนวโน้มตลาดแรงงานและเงินเดือน ➡️ ผู้ถือใบรับรองมีรายได้สูงกว่าผู้ไม่มีใบรับรอง 20–25% โดยเฉลี่ย ➡️ ตำแหน่งในสหรัฐฯ เช่น CISO มีรายได้เฉลี่ยเกิน $240,000 ➡️ ประเทศในเอเชีย เช่น ญี่ปุ่นและสิงคโปร์ มีรายได้เฉลี่ยสูงกว่า $100,000 ➡️ ตลาดยุโรปตะวันออกเติบโตเร็วจากการขยายบริการความปลอดภัยแบบ outsource https://www.csoonline.com/article/3846312/11-hottest-it-security-certs-for-higher-pay-today.html