AMD Zen 6 “EPYC Venice” – ก้าวกระโดดครั้งใหญ่ของโลกเซิร์ฟเวอร์

AMD ได้เปิดเผยข้อมูลใหม่เกี่ยวกับซีพียูรุ่นถัดไป Zen 6 ภายใต้ชื่อรหัส “EPYC Venice” ซึ่งจะเปิดตัวในปี 2026 โดยชูจุดเด่นคือ ประสิทธิภาพและประสิทธิผลเพิ่มขึ้นกว่า 70% เมื่อเทียบกับรุ่น Zen 5 และยังเพิ่มความหนาแน่นของเธรดขึ้นอีก 30% ทำให้รองรับงานในศูนย์ข้อมูลและ AI ได้ดียิ่งขึ้น ซีพียูนี้จะใช้เทคโนโลยีการผลิต 2nm จาก TSMC ที่เปลี่ยนจาก FinFET ไปสู่ Nanosheet (GAA) ซึ่งช่วยให้ได้ทั้งความเร็วสูงขึ้นและการใช้พลังงานที่ลดลง

นอกจากนี้ EPYC Venice จะมีจำนวนคอร์สูงสุดถึง 256 คอร์ และ 512 เธรด ซึ่งถือเป็นการก้าวกระโดดครั้งใหญ่จากรุ่นก่อนที่มี 192 คอร์เท่านั้น การปรับปรุงไม่ได้มาจากจำนวนคอร์เพียงอย่างเดียว แต่ยังรวมถึงการเพิ่ม IPC (Instructions per Cycle) และสถาปัตยกรรมใหม่ที่ช่วยให้การประมวลผลต่อคอร์มีประสิทธิภาพมากขึ้น อีกทั้งยังรองรับหน่วยความจำ DDR5 รุ่นใหม่และแบนด์วิดท์ที่สูงขึ้น ซึ่งเหมาะกับงานจำลองทางวิศวกรรมและการประมวลผล AI ขนาดใหญ่

สิ่งที่น่าสนใจคือ AMD ไม่ได้หยุดแค่ซีพียู แต่ยังเตรียมเปิดตัว Instinct MI400 AI Accelerator ที่มาพร้อมหน่วยความจำ HBM4 ขนาด 432GB และแบนด์วิดท์สูงถึง 19.6TB/s เพื่อรองรับการฝึกและการประมวลผลโมเดล AI ขนาดมหึมา ทำให้ AMD มีแนวโน้มจะขยายส่วนแบ่งตลาดในศูนย์ข้อมูลได้มากกว่า 50%

สรุป
จุดเด่นของ Zen 6
ประสิทธิภาพและประสิทธิผลเพิ่มขึ้นกว่า 70%
ความหนาแน่นของเธรดสูงขึ้น 30%
ใช้เทคโนโลยีการผลิต 2nm จาก TSMC

ข้อมูลเพิ่มเติม
สูงสุด 256 คอร์ / 512 เธรด
รองรับ DDR5 และ PCIe 6.0

คำเตือน
การใช้พลังงานอาจสูงขึ้นในบางรุ่น (TDP สูงถึง 600W)
ซอฟต์แวร์บางประเภทอาจยังไม่รองรับจำนวนคอร์มหาศาล

https://wccftech.com/amd-next-gen-zen-6-cpus-over-70-percent-performance-efficiency-improvement/

Tachyum เปิดตัวชิป Prodigy 2nm – 1024 คอร์ แรงกว่า NVIDIA Rubin Ultra

บริษัท Tachyum ได้เผยโฉมชิป Prodigy รุ่นใหม่ที่ใช้เทคโนโลยี 2nm โดยมีจำนวนคอร์สูงสุดถึง 1024 คอร์ และความเร็วสัญญาณนาฬิกา 6 GHz พร้อมแคชรวม 1 GB ถือเป็นการก้าวกระโดดครั้งใหญ่ในโลกของเซิร์ฟเวอร์และ AI ชิปนี้ยังรองรับ DDR5-17600 และ PCIe 7.0 ซึ่งเป็นมาตรฐานที่ยังไม่แพร่หลายในตลาดปัจจุบัน

Tachyum อ้างว่าชิป Prodigy สามารถทำงานด้าน AI inference ได้ถึง 1000 PFLOPs ซึ่งสูงกว่า NVIDIA Rubin Ultra ที่คาดว่าจะทำได้เพียง 50 PFLOPs นอกจากนี้ยังมีการออกแบบให้รองรับระบบหลายซ็อกเก็ต ทำให้สามารถขยายได้ถึง 8192 คอร์ในระบบเดียว ถือเป็นการท้าทายยักษ์ใหญ่ในตลาด GPU อย่าง NVIDIA

อย่างไรก็ตาม แม้สเปกจะดูน่าตื่นตาตื่นใจ แต่ปัจจุบันยังไม่มีการผลิตจริง และบริษัทเคยมีประวัติเลื่อนการเปิดตัวหลายครั้ง ทำให้หลายฝ่ายตั้งข้อสงสัยว่าชิปนี้จะสามารถออกสู่ตลาดได้ตามกำหนดหรือไม่ แม้จะมีเงินลงทุนกว่า 220 ล้านดอลลาร์เพื่อผลักดันโครงการ แต่ความเสี่ยงยังคงสูง

จุดเด่นของ Tachyum Prodigy 2nm
1024 คอร์ ความเร็ว 6 GHz
รองรับ DDR5-17600 และ PCIe 7.0
AI inference สูงถึง 1000 PFLOPs

ข้อควรระวัง
ยังไม่มีการผลิตจริง เป็นเพียงการประกาศสเปก
ประวัติการเลื่อนเปิดตัวทำให้ความน่าเชื่อถือลดลง

https://wccftech.com/tachyums-2nm-prodigy-chips-1024-cores-6-ghz-1-gb-cache-ddr5-17600-21x-faster-vs-nvidia-rubin-ultra/

AMD Roadmap ใหม่ – Zen 6 และ Zen 7

AMD ได้เปิดเผยแผนการพัฒนา CPU รุ่นใหม่ โดย Zen 6 จะเปิดตัวในปี 2026 ใช้เทคโนโลยีการผลิต 2nm ของ TSMC ซึ่งถือเป็นก้าวกระโดดครั้งใหญ่ พร้อมเพิ่มฟีเจอร์ด้าน AI ให้มากขึ้นทั้งใน Ryzen และ EPYC ส่วน Zen 7 ถูกวางตัวให้เป็น “Next-Generation Leap” ที่แท้จริง โดยจะมาพร้อม Matrix Engine ที่ออกแบบมาเพื่อการประมวลผล AI โดยเฉพาะ คาดว่าจะเปิดตัวราวปี 2027–2028

สิ่งที่น่าสนใจคือ AMD กำลังเน้นหนักไปที่การผสาน AI เข้ากับ CPU และ GPU มากขึ้น ซึ่งสะท้อนให้เห็นถึงทิศทางของอุตสาหกรรมที่กำลังแข่งขันกันในด้าน AI acceleration ไม่ใช่แค่การเพิ่มความเร็ว IPC หรือจำนวนคอร์เท่านั้น

Zen 6 (ปี 2026)
ใช้กระบวนการผลิต 2nm ของ TSMC
เพิ่มฟีเจอร์ AI และปรับปรุง IPC

Zen 7 (ปี 2027–2028)
มาพร้อม Matrix Engine สำหรับ AI
ถือเป็นการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ของ AMD

ความเสี่ยงและข้อควรระวัง
ข้อมูลยังไม่ชัดเจน อาจเปลี่ยนแปลงได้
การแข่งขันกับ Intel และ NVIDIA ในด้าน AI อาจกดดัน AMD

https://www.tomshardware.com/pc-components/cpus/amd-reveals-new-roadmap-for-its-ryzen-cpus-teasing-zen-7-as-the-true-next-generation-leap-with-2nm-lineup-confirms-2026-release-for-zen-6-coming-with-expanded-ai-features

.NET 10 – ก้าวกระโดดครั้งใหม่ของนักพัฒนา

Microsoft ได้เปิดตัว .NET 10 ซึ่งเป็นเวอร์ชันล่าสุดของแพลตฟอร์มพัฒนาแอปพลิเคชันที่ได้รับความนิยมทั่วโลก จุดเด่นคือการเพิ่มประสิทธิภาพให้แอปทำงานเร็วขึ้น ใช้หน่วยความจำน้อยลง และรองรับเทคโนโลยีใหม่ ๆ เช่น Post-Quantum Cryptography เพื่อเตรียมพร้อมรับมือกับยุคคอมพิวเตอร์ควอนตัม

นอกจากนี้ยังมีการอัปเดตภาษา C# 14 และ F# 10 ที่ช่วยให้โค้ดกระชับและทรงพลังมากขึ้น รวมถึงการปรับปรุงเครื่องมือพัฒนาอย่าง Visual Studio 2026 ที่ผสาน AI เข้ามาช่วยนักพัฒนาในการเขียนโค้ด ตรวจสอบ และปรับปรุงประสิทธิภาพได้อย่างชาญฉลาด

สิ่งที่น่าสนใจอีกอย่างคือการเปิดตัว Aspire ซึ่งเป็นเครื่องมือสำหรับจัดการระบบแอปพลิเคชันแบบกระจาย (Distributed Apps) ทำให้การทำงานร่วมกันระหว่าง API, Database และ Container ง่ายขึ้นมาก เหมาะสำหรับองค์กรที่ต้องการสร้างระบบขนาดใหญ่ที่มีความเสถียรและปลอดภัย

เปิดตัว .NET 10 พร้อมฟีเจอร์ใหม่
รองรับ AI, ปรับปรุงประสิทธิภาพ และปลอดภัยมากขึ้น

ภาษาใหม่ C# 14 และ F# 10
โค้ดกระชับ ใช้งานง่าย และทรงพลัง

Aspire สำหรับระบบกระจาย
ทำให้การจัดการ API และ Container ง่ายขึ้น

ความท้าทายในการอัปเกรดระบบ
องค์กรต้องเตรียมทรัพยากรและปรับโครงสร้างเพื่อรองรับ .NET 10

https://devblogs.microsoft.com/dotnet/announcing-dotnet-10/

ฟังก์ชันคอลใน LLMs: ก้าวกระโดดจากผู้ช่วยพูดคุย สู่เอเจนต์อัจฉริยะที่ลงมือทำได้จริง

ลองจินตนาการว่า AI ไม่ได้แค่ตอบคำถาม แต่สามารถ “เรียกใช้ฟังก์ชัน” เพื่อดึงข้อมูลจริง ทำงานแทนคุณ หรือจัดการกระบวนการซับซ้อนได้เอง นี่คือพลังของ “Function Calling” ใน LLMs ที่กำลังเปลี่ยนเกมของวงการ AI อย่างแท้จริง!

ก่อนหน้านี้ LLMs อย่าง GPT หรือ LLaMA ทำได้แค่ “พูดคุย” หรือ “เขียนข้อความ” แต่ไม่สามารถเข้าถึงข้อมูลจริงหรือทำงานจริงได้ เช่น ถ้าคุณถามว่า “ตอนนี้อากาศที่โตเกียวเป็นยังไง” มันก็จะเดา หรือบอกว่าไม่รู้

แต่ด้วย “Function Calling” โมเดลสามารถเข้าใจว่า “อ๋อ! ต้องเรียกฟังก์ชัน get_weather(“Tokyo”)” แล้วให้โค้ดของคุณไปดึงข้อมูลจริงมาให้มันตอบกลับอย่างชาญฉลาด

นี่คือการเปลี่ยน LLM จาก “นักพูด” เป็น “นักปฏิบัติ” ที่สามารถ:
ดึงข้อมูลเรียลไทม์
เรียก API ภายนอก
สั่งงาน เช่น ส่งอีเมล จองร้านอาหาร
ควบคุมอุปกรณ์ IoT
ประมวลผลข้อมูลหรือคำนวณอย่างแม่นยำ
วางแผนและจัดการเวิร์กโฟลว์หลายขั้นตอน

ความสามารถใหม่ของ LLMs
Function Calling ช่วยให้โมเดลเรียกใช้ฟังก์ชันภายนอกได้
โมเดลไม่รันฟังก์ชันเอง แต่สร้างคำสั่งให้โค้ดของคุณรันแทน

ขั้นตอนการทำงานของ Function Calling
นิยามฟังก์ชันที่โมเดลสามารถเรียกใช้ (ชื่อ, พารามิเตอร์, คำอธิบาย)
ส่งข้อความผู้ใช้ + รายการฟังก์ชันให้โมเดล
โมเดลตัดสินใจว่าจะเรียกฟังก์ชันหรือไม่
โค้ดของคุณรันฟังก์ชันและส่งผลลัพธ์กลับ
โมเดลตอบกลับด้วยข้อมูลที่ได้

ตัวอย่างการใช้งานจริง
ดึงข้อมูลเรียลไทม์ เช่น สภาพอากาศ, ราคาหุ้น, ข่าว
สอบถามฐานข้อมูล เช่น สถานะคำสั่งซื้อ
สั่งงาน เช่น สร้างนัดหมาย, ส่งอีเมล
จัดการเวิร์กโฟลว์หลายขั้นตอน เช่น จองร้านอาหาร
คำนวณทางการเงิน เช่น ดอกเบี้ย, ภาษี
เชื่อมต่อ API ภายนอก เช่น ระบบแปลภาษา, ระบบชำระเงิน

แนวทางการใช้งาน
ใช้ JSON Schema เพื่อกำหนดฟังก์ชัน
ตรวจสอบความถูกต้องของพารามิเตอร์ก่อนรัน
แยกฟังก์ชันให้เล็กและเฉพาะเจาะจง
ใช้ enum เพื่อจำกัดค่าที่รับได้
ใส่ระบบยืนยันสิทธิ์ก่อนรันคำสั่งสำคัญ

โมเดลที่รองรับ Function Calling
GPT-3.5, GPT-4 จาก OpenAI
LLaMA 3.1 (โดยเฉพาะรุ่น 70B)
Mistral, Qwen และโมเดลโอเพ่นซอร์สอื่นที่รองรับ tools

https://securityonline.info/unlocking-function-calling-in-llms-and-why-its-a-big-deal/

“Fastnet” สายเคเบิลใต้น้ำสุดแกร่งจาก Amazon เชื่อมอเมริกาสู่อินเตอร์เน็ตความเร็วแสง

ลองจินตนาการถึงการสตรีมภาพยนตร์ความละเอียดสูง (HD) พร้อมกันถึง 12.5 ล้านเรื่องในเวลาเดียวกัน — นั่นคือพลังของ “Fastnet” สายเคเบิลใต้น้ำใหม่ล่าสุดจาก Amazon ที่กำลังจะเชื่อมต่อสหรัฐอเมริกากับไอร์แลนด์ผ่านมหาสมุทรแอตแลนติก ด้วยความเร็วสูงสุดถึง 320 เทราบิตต่อวินาที (Tbps)!

Amazon ไม่ได้แค่ขายของออนไลน์หรือให้บริการคลาวด์เท่านั้น แต่ยังลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานระดับโลกเพื่อรองรับการเติบโตของบริการ AWS และความต้องการข้อมูลที่เพิ่มขึ้นอย่างมหาศาลจาก AI และเทคโนโลยีใหม่ๆ

เคเบิลใต้น้ำที่ “หุ้มเกราะ” ป้องกันการโจมตี
Fastnet ไม่ใช่แค่เร็ว แต่ยัง “แกร่ง” ด้วยการหุ้มเกราะเหล็กสองชั้นบริเวณชายฝั่ง เพื่อป้องกันการถูกตัดหรือทำลาย ซึ่งเป็นภัยคุกคามที่เกิดขึ้นจริงในหลายพื้นที่ เช่น เหตุการณ์สายเคเบิลในทะเลแดงถูกตัดเมื่อไม่นานมานี้

Amazon ยังออกแบบให้สายเคเบิลนี้มีจุดขึ้นฝั่งที่ “หลีกเลี่ยงเส้นทางเดิมๆ” อย่างสหราชอาณาจักรหรือฝรั่งเศส เพื่อเพิ่มความหลากหลายของเส้นทางข้อมูล ลดความเสี่ยงจากเหตุการณ์ทางภูมิรัฐศาสตร์

ขยายอาณาจักร AWS พร้อมแผนพัฒนาอนาคต
นอกจาก Fastnet แล้ว Amazon ยังมีแผนเพิ่ม Availability Zones อีก 10 แห่ง และเปิด AWS Region ใหม่อีก 3 แห่งทั่วโลก เพื่อรองรับความต้องการใช้งานคลาวด์ที่เติบโตแบบก้าวกระโดด โดยเฉพาะจากภาคธุรกิจและ AI

เกร็ดน่ารู้: ทำไมสายเคเบิลใต้น้ำถึงสำคัญ?
แม้เราจะใช้ Wi-Fi หรือ 5G กันทุกวัน แต่ความจริงแล้วกว่า 95% ของข้อมูลอินเทอร์เน็ตระหว่างประเทศยังคงเดินทางผ่านสายเคเบิลใต้น้ำ! สายเคเบิลเหล่านี้จึงเป็น “เส้นเลือดใหญ่” ของโลกดิจิทัล และการลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานนี้คือการวางรากฐานให้กับอนาคต

Fastnet: สายเคเบิลใต้น้ำใหม่จาก Amazon
เชื่อมต่อ Maryland, สหรัฐฯ กับ County Cork, ไอร์แลนด์
ความเร็วสูงสุด 320 Tbps – เทียบเท่าการสตรีมหนัง HD 12.5 ล้านเรื่องพร้อมกัน
พร้อมใช้งานในปี 2028

โครงสร้างที่แข็งแกร่งและปลอดภัย
หุ้มเกราะเหล็กสองชั้นบริเวณชายฝั่ง
ออกแบบให้หลีกเลี่ยงเส้นทางสายเคเบิลเดิม เพื่อความหลากหลายและปลอดภัย

รองรับการเติบโตของ AWS
เพิ่ม Availability Zones อีก 10 แห่ง
เปิด AWS Region ใหม่อีก 3 แห่งทั่วโลก

การมีส่วนร่วมกับชุมชน
จัดตั้ง Community Benefit Funds ใน Maryland และ County Cork
สนับสนุนโครงการด้านสิ่งแวดล้อม การศึกษา และความเป็นอยู่ของชุมชน

ความเสี่ยงจากภัยคุกคามทางภูมิรัฐศาสตร์
สายเคเบิลใต้น้ำเคยถูกตัดในทะเลแดง ส่งผลกระทบต่อการเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ต
ความขัดแย้งระหว่างประเทศอาจส่งผลต่อเส้นทางการวางสายเคเบิล

ความเปราะบางของโครงสร้างพื้นฐานดิจิทัล
แม้จะมีการป้องกัน แต่สายเคเบิลใต้น้ำยังคงเป็นเป้าหมายที่อ่อนไหว
การโจมตีหรือความเสียหายอาจส่งผลกระทบต่อบริการทั่วโลก

https://www.tomshardware.com/networking/amazons-new-armored-undersea-cable-is-fast-enough-to-stream-12-5-million-hd-films-simultaneously-between-the-us-and-ireland-fastnet-to-deliver-320-terabits-per-second-across-the-atlantic

ทางเดินเลื่อนแห่งอนาคตในอดีต: ปารีสเปิดตัว “moving sidewalk” ตั้งแต่ศตวรรษที่ 19
ในงาน World's Fair ที่จัดขึ้นที่กรุงปารีสปี 1900 มีสิ่งประดิษฐ์ที่ล้ำยุคอย่างไม่น่าเชื่อ — นั่นคือ ทางเดินเลื่อนอัตโนมัติ (moving sidewalk) ซึ่งเป็นระบบขนส่งที่ให้ผู้คนยืนเฉย ๆ แล้วเคลื่อนที่ไปข้างหน้าโดยไม่ต้องเดินเอง

ระบบนี้ประกอบด้วย สามระดับความเร็ว:

ระดับแรก: ทางเดินนิ่งสำหรับคนที่ไม่ต้องการเคลื่อนที่
ระดับสอง: ทางเดินเลื่อนช้า
ระดับสาม: ทางเดินเลื่อนเร็ว

ผู้ใช้สามารถก้าวจากระดับหนึ่งไปยังอีกระดับได้อย่างราบรื่น โดยไม่ต้องหยุดเดินหรือกระโดด ซึ่งถือว่าเป็นนวัตกรรมที่ล้ำหน้ามากในยุคนั้น

สิ่งที่น่าทึ่งคือ Thomas Edison ได้ถ่ายฟุตเทจของทางเดินเลื่อนนี้ไว้ ซึ่งกลายเป็นหลักฐานทางประวัติศาสตร์ที่แสดงให้เห็นว่าแนวคิดการขนส่งอัตโนมัติมีมานานกว่าศตวรรษแล้ว

ปารีสมีทางเดินเลื่อนอัตโนมัติในปี 1900
เปิดตัวในงาน World's Fair
เป็นระบบขนส่งสาธารณะที่ล้ำยุคในยุคนั้น

ระบบมี 3 ระดับความเร็วให้เลือก
ทางเดินนิ่ง, ทางเดินเลื่อนช้า, ทางเดินเลื่อนเร็ว
ผู้ใช้สามารถเปลี่ยนระดับได้อย่างราบรื่น

Thomas Edison ถ่ายฟุตเทจของระบบนี้ไว้
เป็นหลักฐานทางประวัติศาสตร์ที่หายาก
แสดงให้เห็นความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีในยุคก่อน

https://www.openculture.com/2020/03/paris-had-a-moving-sidewalk-in-1900.html

โลกนักพัฒนาเปลี่ยนไปแล้ว: GitHub Octoverse 2025 ชี้ AI และ TypeScript คือพลังขับเคลื่อนใหม่

GitHub เพิ่งปล่อยรายงาน Octoverse ประจำปี 2025 ซึ่งเผยให้เห็นการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในโลกของนักพัฒนา โดยมีการเติบโตแบบก้าวกระโดดทั้งในจำนวนผู้ใช้และโครงการใหม่ ๆ ที่เกิดขึ้นบนแพลตฟอร์ม

TypeScript ได้แซงหน้า Python และ JavaScript ขึ้นเป็นภาษาที่มีผู้ใช้มากที่สุดบน GitHub ในเดือนสิงหาคม 2025 โดยมีอัตราการเติบโตสูงถึง 66.63% ต่อปี ขณะที่ Python ยังคงครองพื้นที่ในสายงาน AI และ Data Science ด้วยการเติบโต 48.78% ส่วน JavaScript เติบโตเพียง 24.79%

อินเดียกลายเป็นประเทศที่มีผู้ลงทะเบียนบัญชี GitHub ใหม่มากที่สุดในโลก โดยมีนักพัฒนาใหม่กว่า 5.2 ล้านคนในปีเดียว คิดเป็น 14% ของผู้ใช้ใหม่ทั้งหมด แม้สหรัฐฯ ยังเป็นแหล่งที่มาของการมีส่วนร่วมมากที่สุด แต่แนวโน้มของอินเดียกำลังพุ่งแรง และคาดว่าจะมีนักพัฒนาถึง 57.5 ล้านคนภายในปี 2030

AI คือหัวใจของการเติบโตในโอเพ่นซอร์ส โดย 6 จาก 10 โครงการที่เติบโตเร็วที่สุดเป็นโครงสร้างพื้นฐานด้าน AI เช่น vllm, cline, home-assistant, ragflow และ sglang ซึ่งแซงหน้าโครงการยอดนิยมอย่าง VS Code, Godot และ Flutter

GitHub ยังเผยว่าในปี 2025 มีการสร้าง repository ใหม่กว่า 121 ล้านแห่ง รวมเป็นทั้งหมด 630 ล้าน repository บนแพลตฟอร์ม โดยมีการ commit เกือบ 1 พันล้านครั้งในปีเดียว และ merge pull request เฉลี่ย 43.2 ล้านครั้งต่อเดือน

GitHub มีนักพัฒนากว่า 180 ล้านคนทั่วโลก
เพิ่มขึ้น 36 ล้านคนในปีเดียว เฉลี่ยมีผู้สมัครใหม่ทุกวินาที

มี repository ทั้งหมด 630 ล้านแห่ง
เพิ่มขึ้น 121 ล้านแห่งในปี 2025
สร้าง repository ใหม่เฉลี่ย 230+ แห่งต่อนาที

81.5% ของการมีส่วนร่วมเกิดใน repository แบบ private
แม้ public repo จะมีมากกว่า แต่การพัฒนาเกิดหลังฉาก

TypeScript แซง Python และ JavaScript ขึ้นเป็นภาษายอดนิยม
เติบโต 66.63% ต่อปี มีผู้ใช้เพิ่มกว่า 1 ล้านคน
Python เติบโต 48.78% และ JavaScript 24.79%

อินเดียเป็นแหล่งผู้ใช้ใหม่มากที่สุด
เพิ่ม 5.2 ล้านคนในปีเดียว คิดเป็น 14% ของผู้ใช้ใหม่
คาดว่าจะมีนักพัฒนาถึง 57.5 ล้านคนในปี 2030

6 จาก 10 โครงการโอเพ่นซอร์สที่เติบโตเร็วที่สุดเป็นด้าน AI
ได้แก่ vllm, cline, home-assistant, ragflow, sglang
เติบโตเร็วกว่าฐานเดิมอย่าง VS Code และ Flutter

https://news.itsfoss.com/github-octoverse-2025/

STOP! ก่อนที่ข้อมือจะพังเพราะ "หัวไชโป้ว"
เลิกเหนื่อยกับงานครัวซ้ำซาก! อัปเกรดชีวิตและธุรกิจด้วยเครื่องสับผักที่เร็วที่สุดในรุ่น!
คุณกำลัง "ทิ้งเงิน" และ "ทิ้งโอกาส" ด้วยการให้คนงานมานั่งสับผักอยู่รึเปล่า?
เครื่องตัดผัก Multi-Function Cutter คือคำตอบสำหรับเจ้าของธุรกิจที่มองไปข้างหน้า! ไม่ใช่แค่เครื่องมือ... แต่มันคือ "เครื่องผลิตเวลาและกำไร" ให้คุณ!

จบปัญหา "เส้นไม่เท่ากัน": สับหัวไชโป้วได้เส้นฝอยสวยคม เป๊ะตามมาตรฐาน 1-10 มม. ลูกค้าติดใจเพราะคุณภาพสม่ำเสมอทุกจาน!
สปีดทะลุเพดาน: มอเตอร์ 2 แรงม้า จัดเต็มกำลังผลิต 660 กก./ชม.! งานเร่ง งานด่วน? "ให้เครื่องทำ, ส่วนคุณไปรับออเดอร์ใหม่!"
งานสแตนเลส (เกรดพรีเมียม): ตัวเครื่องทนทาน สะอาด ปลอดภัย ถูกสุขอนามัย ไม่ต้องมาคอยซ่อมจุกจิกให้เสียอารมณ์

คำนวณดูสิ! เครื่องนี้จะช่วยลดค่าแรงที่ต้องจ่ายรายเดือนไปได้มหาศาล! คืนทุนไว จนคุณต้องร้องว้าว!

นี่คือเครื่องจักรที่คุณคู่ควร ถ้าคุณพร้อมที่จะโตแบบก้าวกระโดด!

ด่วน! มาสัมผัสของจริงได้ที่:
ย.ย่งฮะเฮง (Yor Yong Hah Heng)
ที่ตั้ง: 1970-1972 ถ.บรรทัดทอง (ถ.พระราม 6) กทม. 10330 (พร้อมโชว์สับให้ดูเลย!)
แผนที่: https://maps.app.goo.gl/3sE9Xc1YBrZKEFWLA
เวลาทำการ: จ.-ศ. 8.30-17.00 น. | ส. 9.00-16.00 น.
โทรปรึกษาฟรี: 02-215-3515-9 หรือ 081-3189098
แชทเลย: m.me/yonghahheng
LINE: @yonghahheng หรือคลิก https://lin.ee/5H812n9

#เครื่องตัดผัก #เครื่องสับผัก #เครื่องหั่นผัก #เครื่องจักรอาหาร #อุปกรณ์ครัวอุตสาหกรรม #เครื่องสแตนเลส #Yoryonghahheng #ลดต้นทุน #เพิ่มกำไร #SMEไทย #ธุรกิจร้านอาหาร #โรงงานอาหาร #ครัวมืออาชีพ #FoodProcessing #หัวไชโป้ว #หัวไชโป้วเส้นฝอย #วัตถุดิบอาหาร #อาหารไทย #อาหารจีน #GenYKitchen #ProductivityHack #WorkSmartNotHard #สับไว #งานครัวสบายๆ #Efficiency #เครื่องทุ่นแรง #เจ้าของธุรกิจ #ลงทุน #คืนทุนไว #สปีดงาน

"โอ๊ต ภาสพงศ์" นักกีฬาหล่อบอกต่อ : [News story]

ภาสพงศ์ อ่ำสำอางค์ (โอ๊ต) นักกีฬากระโดดค้ำชายทีมชาติไทย พร้อมคว้าทองซีเกมส์ครั้งนี้

สร้างกราฟ compiler เองดีกว่าใช้ Graphviz — เมื่อ SpiderMonkey ปรับโฉมการวิเคราะห์โค้ดด้วย iongraph แบบ interactive

SpiderMonkey ทีมพัฒนา JavaScript/WebAssembly engine ของ Firefox ได้เปิดตัวระบบ visualization ใหม่สำหรับ compiler ที่ชื่อว่า iongraph ซึ่งช่วยให้สามารถดูกราฟการ optimize โค้ดได้แบบ interactive โดยไม่ต้องพึ่ง Graphviz หรือ Mermaid อีกต่อไป

เล่าให้ฟังแบบเข้าใจง่าย เมื่อคุณเขียนโค้ด JavaScript แล้วมันถูกส่งเข้าไปใน compiler ขั้นสูงของ SpiderMonkey ที่ชื่อว่า Ion — ระบบจะสร้างกราฟ SSA (Static Single Assignment) เพื่อวิเคราะห์และ optimize โค้ดให้เร็วขึ้น แต่การดูกราฟเหล่านี้ผ่าน Graphviz กลับยุ่งยากและไม่ตรงกับโครงสร้างโค้ดจริง

ทีมงานจึงสร้างระบบ layout algorithm ใหม่ที่เรียบง่ายแต่ทรงพลัง โดยใช้ความรู้เฉพาะของ control flow ใน JavaScript และ WebAssembly เช่น:
Loop มี entry เดียว
ไม่มีการ jump เข้าไปกลาง loop
โครงสร้าง reducible control flow

ผลลัพธ์คือกราฟที่อ่านง่าย เสถียร และสามารถแสดงผลแบบ interactive ได้บนเว็บ — คุณสามารถลาก ซูม และดูการเปลี่ยนแปลงของกราฟในแต่ละ pass ได้ทันที

ปัญหาของ Graphviz
layout ไม่ตรงกับโครงสร้างโค้ด
node กระโดดไปมาเมื่อ input เปลี่ยนเล็กน้อย
PDF แบบ static ทำให้ debug ยาก

จุดเด่นของ iongraph
interactive บนเว็บ: ลาก ซูม เลือก instruction ได้
layout เสถียรแม้กราฟเปลี่ยน
ใช้ algorithm ที่เข้าใจโครงสร้าง loop และ control flow

ขั้นตอนของ layout algorithm
Layering: จัด block เป็นชั้นตามลำดับ control flow
Dummy nodes: สร้าง node สำหรับ edge ที่ข้ามชั้น
Straighten edges: ปรับตำแหน่งให้กราฟดูเรียบร้อย
Track horizontal edges: จัด edge ให้ไม่ทับกัน
Verticalize: กำหนดตำแหน่ง Y ให้ node
Render: ใช้เส้นตรงแบบ railroad diagram แทน Bézier curve

ประสิทธิภาพ
เร็วกว่าการใช้ Graphviz หลายพันเท่า
Layout กราฟขนาดใหญ่ได้ในเวลาไม่กี่มิลลิวินาที

https://spidermonkey.dev/blog/2025/10/28/iongraph-web.html

ต้มข้ามศตวรรษ – บทนำ 5
นิทานเรื่องจริง เรื่อง “ต้มข้ามศตวรรษ”
บทนำ

(5)

ลำพังการโตเร็วของเยอรมัน ก็ทำให้อังกฤษออกอาการแล้ว มันหมายถึง อังกฤษมองว่าเยอรมันกำลังคุกคามอังกฤษ โดยเยอรมันจะรู้ตัวหรือไม่ก็ตาม และทำให้เยอรมันเปลี่ยนสถานะ กลายเป็นฝ่ายตรงข้ามกับอังกฤษ โดยการจัดตำแหน่งของอังกฤษเอง

ไม่ต่างอะไร กับอาการของอเมริกา ที่มองจีน เมื่อราว คศ 2000 ต้นๆ เมื่อเศรษฐกิจของจีนโตอย่างก้าวกระโดด และอเมริกา ก็จัดสถานะจีน ไว้ในตำแหน่ง ที่ต้องจับตามอง อย่างไม่ใว้วางใจ

สถานะของเยอรมัน เหมือนจะคุกคาม (ความอยากเป็นผู้ครองโลกของ) อังกฤษ มากขึ้นไปอีก ถึงขนาดที่อังกฤษทนอยู่เฉยไม่ได้ เมื่อเยอรมัน ได้รับสัมปทานจากออตโตมาน ให้สร้างทางรถไฟ Berlin Bagdad และไม่ใช่เป็นเส้นทางที่ ผ่านแหล่งน้ำมันอย่างเดียว แต่อังกฤษเห็นว่า เป็นเส้นทางที่เยอรมันจะขนส่งน้ำมันทางบก ในเมโสโปเตเมียได้อย่างอิสระ โดยกองทัพเรืออันเกรียงไกรของอังกฤษ หมดหนทางสกัดกั้น

เมื่อโอกาสของอังกฤษ ที่จะเข้าไปถึงแหล่งน้ำมันที่เล็งไว้ ดูจะลางเลือนมีอุปสรรค ผู้อื่นก็ไม่ควรมีโอกาสดีกว่าอังกฤษ แผนการกำจัดเยอรมัน จึงต้องเกิดขึ้น

ความต้องการของอังกฤษที่แท้จริงคือ กำจัดเยอรมันอย่างหมดจด และครอบครองแหล่งน้ำมันในตะวันออกกลางทั้งหมด โดยไม่มีใครมาแย่ง มาแบ่ง มาขวาง เสาหลักทั้ง 3 จึงจะมีครบอย่างแข็งแรง และการเอาโลกใบนี้มาอยู่ในกำมือของตนตลอดกาลนาน จะได้ไม่เป็นแค่ความฝัน

อังกฤษคิดว่า วิธีเดียว ที่จะทำให้อังกฤษได้ตามที่ต้องการทั้งหมดคือ ต้องสร้างสงคราม !

เดือนเมษายน คศ 1914 George ที่ 7 กษัตริย์ของอังกฤษ พร้อมด้วยนายกรัฐมนตรี
Sir Edward Grey จึงเดินทางไปฝรั่งเศส เป็นกรณีพิเศษ เพื่อไปพบประธานาธิบดี Poincare ของฝรั่งเศส ที่ปารีส โดยมีนาย Iswolski ฑูตรัสเซียประจำฝรั่งเศส เข้าร่วมสนทนากัน 3 ประเทศ และด้วยลิ้นการทูตที่ยาวไปถึงใบหู อันแสนโดดเด่นของอังกฤษ ทั้ง 3 ประเทศ ก็ตกลงจับมือกันอย่างเป็นทางการ เพื่อผนึกกำลังด้านการทหารสำหรับต่อสู้ กับฝ่ายเยอรมันและออสเตรียฮังการี

อันที่จริง ในสังคมอีลิต และชนชั้นสูงอังกฤษ ก็เห็นพ้องกันก่อน ปี คศ 1914 เสียด้วยซ้ำว่า สงครามเป็นเรื่องจำเป็น เพื่อจะได้จัดระเบียบของยุโรปเสียใหม่ ให้เป็นไปตามที่อังกฤษเห็นเหมาะสม
เป็นเวลาหลายทศวรรษมาแล้ว ที่อังกฤษใช้วิธีถ่วงอำนาจการควบคุมยุโรป ด้วยการสนับสนุนอาณาจักรออตโตมาน (ตุรกี ในปัจจุบัน) เพื่อใช้เป็นเครื่องมือขวางทางรัสเซีย ที่กำลังสร้างความก้าวหน้าทางด้านอุตสาหกรรม อังกฤษสนับสนุนตุรกี ให้ควบคุม Dardanelles ทางเข้าแหล่งน้ำจืดของรัสเซีย ซึ่งเป็นเรื่องสำคัญมากของรัสเซียขณะนั้น แต่การที่ออตโตมาน กลายมาเป็นส่วนหนึ่ง ที่สนับสนุนความเจริญทางเศรษฐกิจ ของเยอรมัน ที่เข้มแข็งขึ้นทุกวันในช่วงปลาย คศ 1900 ถึง 1900 ต้นๆ อังกฤษ จึงต้องปรับดุลยอำนาจ และแผนการทูต ที่เกี่ยวข้องเสียใหม่

อังกฤษเริ่มแผน ด้วยการปรับสัมพันธ์การทูต เปลี่ยนมิตรเป็นศัตรู และเปลี่ยนศัตรูเป็นมิตร ตามผลประโยชน์ของอังกฤษ อังกฤษใช้ผลประโยชน์อย่างเดียว เป็นเครื่องวัดความสัมพันธ์ระหว่างประเทศ และในกรณีนี้ ออตโตมาน ซึ่งเคยเป็นมิตรที่ดีกับอังกฤษ เสมอมา จึงถูกปรับสถานะใหม่ ให้เป็นศัตรู และไม่ใช่ศัตรูธรรมดา เป็นศัตรูที่ต้องถูกลงโทษ จนไม่เหลือประเทศ เพราะไปคบกับเยอรมัน ที่อังกฤษยกระดับให้เป็นศัตรูหมายเลขหนึ่งไปแล้ว และเพราะออตโตมานมีแหล่งน้ำมันที่อังกฤษตั้งใจจะครอบครองให้ได้ แต่ออตโตมานกำลังทำตัว ให้เยอรมันมีโอกาสได้แหล่งน้ำมัน ที่อังกฤษเล็งไว้ไปแทน

ส่วนรัสเซีย ซึ่งอังกฤษเคยมองอย่างไม่ไว้ใจ คราวนี้จึงถูกหลอก มาให้ช่วยกำจัดออตโตมาน ซึ่งอังกฤษก็น่าจะมีเป้าหมาย ให้รัสเซียมีชะตากรรมไม่ต่างกับออตโตมาน เช่นกัน

อังกฤษ มีความไม่พอใจรัสเซียสะสมอยู่แล้ว ที่รัสเซียเอง ก็มีแผนที่จะสร้างทางรถไฟสาย Trans-Siberia ยาว 5,400 ไมล์ ไปถึงเมืองท่า Vladivostock ทางตะวันออกไกลของรัสเซีย ตั้งแต่ ประมาณ คศ 1890 ต้นๆ ถ้ารัสเซียสร้างสำเร็จ จะทำให้รัสเซียเจริญขึ้นอย่างรวดเร็ว และเป็นสิ่งที่อังกฤษยอมให้เกิดขึ้นไม่ได้เช่นเดียวกัน อังกฤษเป็นโรคแพ้ทางรถไฟของผู้อื่นจริงๆ อังกฤษพยายามเสี้ยม ให้เกิดสงครามบอลข่านหลายครั้ง เพื่อขวางการสร้างทางรถไฟ สาย Trans-Siberia แต่ในที่สุด ในปี คศ 1903 Trans-Siberia ก็สร้างสำเร็จ

แต่รัสเซีย ก็หนีไม่พ้นมือขวางของอังกฤษ คศ 1904 อังกฤษ สนับสนุนให้ญี่ปุ่นบุกรัสเซียทางไซบีเรีย รัสเซียแพ้ญี่ปุ่นอย่างไม่น่าเชื่อ หลังจากนั้น ภายในรัสเซียเองก็เริ่มระส่ำระสาย มีการแบ่งข้าง แบ่งฝ่าย วุ่นวายไปหมด ฝ่ายหนึ่งเห็นว่าน่าจะต้านอังกฤษต่อไม่ไหว ควรกลับไปอ่อนข้อกับอังกฤษ อีกฝ่ายหนึ่ง คือฝ่ายที่สนับสนุนให้มีการสร้างทางรถไฟ บอกว่า ถ้ารัสเซียยอมอังกฤษเที่ยวนี้อีก ก็คงต้องยอมไปตลอดชาติ

ซาร์นิโคลัส ที่ 2 ตัดสินใจตามความเห็นของฝ่ายแรก ปลดรัฐมนตรีที่แนะนำให้สร้างทางรถไฟ และ ตกลงยอมอ่อนข้อให้อังกฤษ แล้วรัสเซียก็เสียสิทธิในการปกครองอาฟกานิสถาน กับดินแดนบางส่วนในอิหร่านให้อังกฤษไปด้วย เป็นบทเรียนที่รัสเซียไม่ควรลืม

ปี คศ 1907 อังกฤษ กล่อมฝรั่งเศสและรัสเซีย มาร่วมเป็นสัมพันธมิตร Triple Entente โดยมีเป้าหมายแรก เพื่อล๊อกคอ 2 สหาย แยกออกมาจากฝั่งเยอรมันเสียก่อน เพื่อก้าวไปยังเป้าหมายต่อไป คือการทำสงครามกับเยอรมัน รัสเซียคงแพ้ทางอังกฤษ เดินหมากผิดติดต่อกัน
หลังจากล๊อกคอ 2 สหายมาได้แล้ว อังกฤษ ก็ยุให้เกิดสงครามบอลข่าน 1 ในปี คศ 1912 บุลกาเรีย กรีก และเซอร์เบีย ทำสงครามกับออตโตมาน ซึ่งกำลังเริ่มเป็นคนป่วย (ทางเศรษฐกิจ) ของยุโรป อังกฤษเห็นว่า ไม่มีโอกาสไหนจะดีกว่า ทุบคนเวลาป่วย มีแต่ชนะไม่มีแพ้ แล้วออตโตมานก็น่วมตามคาด รอเวลาถูกทึ้ง

บอลข่าน 1 เกิดขึ้นแล้ว แต่เยอรมันอาจมีตัวช่วยเหลืออยู่ บอลข่าน 2 จึงต้องเกิดขึ้น โดยโรมาเนียออกมาช่วยอัดกลับบุลกาเรีย อัดกันไปอัดกันมา ผลสุดท้ายอ่อนล้าไปทั้งคู่ ทั้งหมดเป็นการเตรียมการของอังกฤษในการเข้าเข้าสู่สงคราม ที่อังกฤษเรียกว่า The Great Game ที่อังกฤษวางแผนไว้เอง

ด้วยสงครามเท่านั้น ที่จะทำลายเยอรมันจนหมดสภาพ ทำลายจักรออตโตมานจนไม่เหลือเค้าเดิม เพื่ออังกฤษจะได้เขียนแผนที่ตะวันออกกลางเสียใหม่ จัดสรร แบ่งแหล่งน้ำมันกันใหม่ กับผู้ที่ชนะสงคราม และเปิดตลาดให้นักล่ารุ่นใหม่เข้าไปแล่เนื้อเถือหนังของผู้ที่ตกเป็นเหยื่อ

3 อาณาจักรใหญ่ มีประวัติศาสตร์ยืนยาว และน่าจะยังยั่งยืนได้ต่อไป ออตโตมาน เยอรมัน รัสเซีย จึงถูกวางแผนให้ล่มสลาย

3 เดือนหลังจากที่อังกฤษ ไปจับมือกับฝรั่งเศสและรัสเซียที่ปารีส วันที่ 28 กรกฎาคม คศ 1914 อาชดยุก ฟรานซ์ เฟอร์ดินานด์ รัชทายาทของราชวงศ์ออสเตรีย ก็ถูกลอบยิง ที่เมืองเซราเยโว โดยชาวเซอร์เบีย ที่มีข่าวลือว่าเป็นสายลับของอังกฤษ

แล้วสงครามโลกครั้งที่ 1 ก็เริ่มขึ้นตามแผนของอังกฤษ

สวัสดีครับ
คนเล่านิทาน
22 เม.ย. 2558

เป็นหน้าซีด เจ้าหน้าที่รีบสอพลอว่า ใช่แล้วพณะท่าน เขากำลังยั่วยุเรา เพราะเขารู้ว่าท่านจะมา เออ เอ็งไม่เห็นหน้าพณะท่านหรือไง ถึงได้สอพลอแบบนี้

หมากที่ทั้ง 2 ฝ่ายเขาเดินกันในแถบแปซิฟิก รอบนี้ น่าจะแปลว่า เขตร้อนระอุ จะไม่ได้เกิดขึ้นที่ตะวันออกกลางอย่างเดียว แปซิฟิกก็มีสิทธิเหมือนกัน อาจจะไม่มาในรูปแบบเดียวกับที่ตะวันออกกลาง ที่เป้าหมายคือต้องการแต่ปั้ม ไม่ต้องการคน แต่ที่แปซิฟิก เป้าหมายของอเมริกา คือ ต้องการใช้ลูกกะเป๋งทั้งหลาย เป็นกันชน คือ ทั้งกัน และชนกับจีน พี่เบิ้มใหญ่ตัวจริง ของแปซิฟิก

ยุทธศาสตร์กันชน เล่นได้หลายรูปแบบ มีทั้ง ลูกสั้น ลูกยาว ใช้เวลาสั้น หรือลากกันยืดเยื้อ

เขียนเหมือนเรื่องสนุก แต่จริงๆ มันไม่สนุกนะครับ ถ้าเขาจะใช้ยุทธศาสตร์กันชนกัน นักล่าปีกเหี่ยวใบตองแห้ง ไม่มีทางปล่อยสมันน้อย ให้หลุดมือเด็ดขาด คงจำได้นะครับ ผมเคยอธิบายถึง เส้นทาง และภูมิศาสตร์แถบนี้ ไว้ในนิทานเรื่องยุทธศาสตร์สร้อยไข่มุก จนถึง เรื่องกบกระโดดมาแล้วว่า นักล่าคิดจะทำอะไร และในแผนต่างๆของนักล่า สมันน้อยมีความหมาย ความสำคัญอย่างไร

เมื่อสมันน้อยเล่นเชิญเพื่อนใหม่ สัมพันธ์เก่า 120 ปี มาดมดอกไม้ด้วยกันแบบนี้ นักล่าจะปล่อยไปได้ยังไง มันทั้งเสียหน้า เสียเงิน และที่สำคัญ เสียแผน ทางยุทธศาสตร์อย่างยิ่ง

ถ้าเอาสมันน้อยกลับมาอยู่ในอุ้งมืออย่างเดิมไม่ได้ หวังว่านักล่าปีกเหี่ยวคงไม่ใช้มาตรการกระทืบสมันน้อยให้ตายคาตีน
ถ้านักล่าเลือกอย่างหลัง นักล่าจะต้องเอาพม่า คว้าคอคุณน้าอองซาน ให้อยู่มือเสียก่อน มันไม่ใช่เรื่องง่าย แต่คงไม่เกินความสามารถของนักล่า อันที่จริงคุณน้าแกก็ชอบอยู่ในมือฝรั่งอยู่แล้ว ก็ของมันคุ้นกัน แต่พวกพี่หม่องทหารสินะ ที่ยังไม่อยู่มือทั้งหมด เขาว่าบางพวกก็ยังนึกถึงพวกอาเฮีย ที่มาช่วยยามยากเอาไว้ คราวนี้จะถีบอาเฮียทิ้งหรือ ข่าวว่าเป็นไปได้ ไอ้พวกนักล่า มันมีวิธีล๊อกคอพวกพี่หม่องเขา ไว้ นึกไม่ถึงว่า พี่หม่องทหาร จะมีจุดโหว่ขนาดนั้น คงต้องขอยืม ความเห็นของ อาจารย์ฐิตินันท์ มาใช้กรณีนี้บ้าง ว่า การไปซบฝ่ายตะวันตก ที่พี่หม่องไม่รู้จักใจจริงของเขา มันอาจจะได้ผลแค่ระยะสั้น...เช่นกัน…ดูกันไปนะครับ

ถ้าเป็นอย่างนั้น พณะหน้าเซียว รัฐมนตรีกลาโหม ของนักล่า คงต้องรีบจัดทริป 2 เดินสายมาพม่า เร็วๆนี้ และถ้ามาพม่า และไม่แวะไทย สมันน้อยก็จะได้รู้ใจเพื่อนเก่า พอที่จะตัดสินใจได้เด็ดขาดเสียที และต้ังกระบวนท่ารับให้ดี แต่มันคงยังไม่ทำอะไรชัดเจนโฉ่งฉ่างอย่างนั้น คงจะแวะมาเยี่ยมสมันน้อยด้วย คราวนี้แหละ นับเป็นโอกาสอันดีของสมันน้อย ที่จะเล่นบทถ่วงดุลอำนาจระหว่างประเทศ อย่างฉลาด กล้าหาญ และจริงจัง

สวัสดีครับ
คนเล่านิทาน
12 เมย. 2558

“Stanford โชว์นวัตกรรม ‘ผ้าห่มเพชร’ ลดความร้อนทรานซิสเตอร์ได้ถึง 70°C – อนาคตของชิปยุค 1nm ใกล้เข้ามาแล้ว!”

ทีมวิจัยจากมหาวิทยาลัย Stanford ได้พัฒนาเทคนิคใหม่ในการจัดการความร้อนของทรานซิสเตอร์ ด้วยการใช้ “เพชร” เป็นวัสดุห่อหุ้มชิปโดยตรง ซึ่งสามารถลดอุณหภูมิได้ถึง 70°C ในการทดสอบจริง และถึง 90% ในการจำลองการทำงาน ถือเป็นก้าวกระโดดครั้งใหญ่ในสงครามกับความร้อนของอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์

เทคนิคนี้เรียกว่า “Diamond Blanket” โดยใช้เพชรแบบ polycrystalline ที่มีเม็ดใหญ่พิเศษ เติบโตโดยตรงบนพื้นผิวของทรานซิสเตอร์ที่อุณหภูมิ 400°C ซึ่งถือว่าต่ำพอที่จะไม่ทำลายชิ้นส่วน CMOS ภายในชิป ต่างจากวิธีเดิมที่ต้องใช้ความร้อนสูงถึง 1,000°C

ความลับของความสำเร็จอยู่ที่การเติมออกซิเจนในระดับสูงระหว่างการเติบโตของเพชร ซึ่งช่วยกำจัดคาร์บอนที่ไม่ใช่เพชรออกไป ทำให้ได้ผลึกเพชรที่นำความร้อนได้ดีมาก โดยเพชรชนิดนี้นำความร้อนได้มากกว่าทองแดงถึง 6 เท่า!

เทคนิคนี้ไม่ใช่แค่แนวคิด เพราะ DARPA หน่วยงานวิจัยของกระทรวงกลาโหมสหรัฐฯ ได้ว่าจ้าง Raytheon ให้พัฒนาเทคโนโลยีนี้ตั้งแต่ปี 2024 และตอนนี้ Stanford ก็เตรียมนำไปใช้ร่วมกับบริษัทใหญ่อย่าง TSMC, Micron และ Samsung เพื่อผลักดันสู่การผลิตจริงภายในปี 2027

นวัตกรรม Diamond Blanket จาก Stanford
ใช้เพชรห่อหุ้มทรานซิสเตอร์โดยตรงเพื่อลดความร้อน
ลดอุณหภูมิได้ถึง 70°C ในการทดสอบจริง และ 90% ในการจำลอง
ใช้เพชรแบบ polycrystalline เม็ดใหญ่พิเศษ
เติบโตที่อุณหภูมิ 400°C ซึ่งปลอดภัยต่อ CMOS
เติมออกซิเจนเพื่อกำจัดคาร์บอนที่ไม่ใช่เพชร
เพชรนำความร้อนได้มากกว่าทองแดงถึง 6 เท่า
เหมาะกับชิปแบบ 3D ที่มีปัญหาความร้อนสะสมภายใน

การสนับสนุนและแผนการนำไปใช้
DARPA เคยว่าจ้าง Raytheon พัฒนาเทคโนโลยีนี้ในปี 2024
Stanford เตรียมร่วมมือกับ TSMC, Micron และ Samsung
คาดว่าจะเริ่มใช้งานจริงในอุตสาหกรรมภายในปี 2027
อาจเป็นทางออกก่อนเข้าสู่ยุคหลังซิลิคอน

https://www.tomshardware.com/tech-industry/semiconductors/diamond-blanket-transistor-cooling-method-sees-incredible-success-in-testing-growing-micrometer-scale-diamond-layer-directly-on-transistors-drops-temps-by-70-c

"เมื่อความหวังกลายเป็นความเข้าใจผิด: นักวิจัย OpenAI กับประกาศความสำเร็จ GPT-5 ด้านคณิตศาสตร์ที่ไม่เคยเกิดขึ้น"

ในช่วงต้นเดือนตุลาคม 2025 โลกเทคโนโลยีต้องสะดุดกับข่าวที่ดูเหมือนจะเป็นก้าวกระโดดครั้งใหญ่ของ AI ด้านคณิตศาสตร์ เมื่อหนึ่งในนักวิจัยระดับนำของ OpenAI ได้โพสต์ข้อความบน X (Twitter เดิม) ว่า GPT-5 สามารถแก้ปัญหาคณิตศาสตร์ระดับมหาวิทยาลัยได้อย่างแม่นยำถึง 94.4% ซึ่งสูงกว่ารุ่นก่อนหน้าอย่าง GPT-4 Turbo ที่ทำได้เพียง 32.8%

แต่หลังจากนั้นไม่นาน ความจริงก็ปรากฏว่าโพสต์ดังกล่าวเป็นการเข้าใจผิดจากการตีความผลการทดลองที่ยังไม่สมบูรณ์ และไม่ได้ผ่านการตรวจสอบอย่างเป็นทางการจากทีมวิจัยของ OpenAI

โพสต์ต้นทางถูกลบออกอย่างรวดเร็ว และนักวิจัยคนดังกล่าวได้ออกมาขอโทษ พร้อมชี้แจงว่าเป็นการสื่อสารที่คลาดเคลื่อนจากผลการทดลองภายในที่ยังไม่สามารถสรุปได้อย่างชัดเจน

เหตุการณ์ที่เกิดขึ้น
นักวิจัย OpenAI โพสต์ว่า GPT-5 ทำคะแนนด้านคณิตศาสตร์ได้ 94.4%
เปรียบเทียบกับ GPT-4 Turbo ที่ทำได้ 32.8%
ข้อมูลดังกล่าวสร้างความตื่นเต้นในวงการ AI

ความจริงที่เปิดเผย
ผลการทดลองยังไม่สมบูรณ์และไม่ได้รับการตรวจสอบจากทีม
โพสต์ดังกล่าวถูกลบออกภายในไม่กี่ชั่วโมง
นักวิจัยออกมาขอโทษและชี้แจงว่าเป็นการสื่อสารผิดพลาด

ผลกระทบต่อวงการ
สะท้อนถึงความเปราะบางของการสื่อสารวิทยาศาสตร์ในยุคโซเชียลมีเดีย
กระตุ้นให้เกิดการตั้งคำถามต่อความโปร่งใสของการพัฒนา AI
ทำให้ผู้ใช้งานและนักวิจัยต้องระมัดระวังในการตีความผลการทดลอง

https://the-decoder.com/leading-openai-researcher-announced-a-gpt-5-math-breakthrough-that-never-happened/

เรื่อง 1 ปี 2 เดือน
เรียนท่านผู้อ่านนิทาน
ผมเขียนนิทานมาให้อ่านกันประมาณ 1 ปี กับ 2 เดือนแล้ว ด้วยความตั้งใจจะให้นิทานทำหน้าที่เป็นนาฬิกาปลุก ให้ท่านผู้อ่านลุกขึ้นมามองรอบตัว ให้เห็นภาพกว้างขึ้น เข้าใจเรื่องราวลึกขึ้น เผื่อจะทำให้รู้สึกเบื่อที่จะอยู่แต่ในกระป๋องสี่เหลี่ยม ที่เขาตั้งใจเอามาครอบหัวเราไว้ ด้วยการศึกษาที่สอนให้เราเรียนอย่างท่องจำ ให้เรากลายเป็นเครื่องถ่ายเอกสาร จำได้แต่ไม่รู้เรื่อง แทนที่จะสอนให้เราเรี ยนอย่างรู้จักคิด หรือสำหรับท่านที่เบื่อ ที่จะตามอ่าน ตามดูสื่อ ทั้งในและนอกบ้าน ที่ตั้งอกตั้งใจฟอกย้อม จนเราไม่รู้ว่าอะไรคือเรื่องจริง อะไรคือเรื่องแต่ง หรือเบื่อที่จะฟังจากบางท่าน ที่เรียกตัวเองว่า เป็นนักวิชาการ หรือเป็นผู้รู้ ที่บอกเล่าให้เราฟังจากตำรา ที่ถูกสร้างมาให้ตอนความนึกคิดเรา หรือจากสื่อที่ฟอกมาแล้ว ฯลฯ
ผมพยายามเขียนเล่าเรื่อง ความเป็นไปของโลกนอกบ้านเรา ที่เต็มไปด้วยการลวง การหลอก ด้วยวิธีการสาระพัด เพื่อที่จะไปครอบครอง ครอบงำ และขโมยทรัพยากรของผู้อื่น โดยการใช้อำนาจ ทั้งด้านการอาวุธทำลาย และอาวุธทางการเงิน แย่งชิงความเป็นใหญ่ ชิงความได้เปรียบกัน เป็นโลกที่แบ่งกันเป็นหลายฝักหลายฝ่าย สลับซับซ้อน
เรื่องเหล่านี้อาจกระทบถึง เรา สมันน้อย ที่อยู่แต่ในโลกสวยของตัวเอง ไม่สนใจ ไม่เคยรู้หรือไม่รับรู้ว่า เราอยู่โลกใบเดียวกันกับเขาอื่นอีกมากมาย และ ความไม่สนใจรับรู้นี้ มีโอกาสที่อาจทำให้สมันน้อยตกเป็นเหยื่อของเกมการแย่งชิงระหว่างเขาอื่นเหล่านั้น และผจญความยากลำบากอย่างที่สมันน้อยนึกไม่ถึง
เรื่องที่ผมเขียนมาตลอด 1 ปี 2 เดือน ผมเรียงร้อย ต่อเนื่อง และขยายซึ่งกันและกัน เพื่อให้ท่านผู้อ่านเข้าใจง่ายขึ้น แต่ความที่การเขียนนิทานของผมมันอาจจะฉิวเฉียด เสียดแทง กวนแข้งใครเขาบ้าง นิทานที่เขียนจึงเหลือคาจอเพจอย่างไม่ครบถ้วนสมบูรณ์ แม้จะทำลิงค์อัพเดทหลายครั้ง ก็ถูกกวนเละถูกลบ ถูกขโมยหายอยู่ดี ท่านผู้อ่านที่เข้ามาอ่านระหว่างทาง ก็เลยจะเหมือนการเดินทาง ที่เส้นทางขาด ตกหลุมตกบ่อ ไม่สนุก ไม่ถึงที่หมายอย่างใจนึก เผลอๆจะตกข้างทางเอา
วันนี้เลยรวบรวมลิงค์ครบชุด ทุกเรื่อง ทุกบทความ มาให้อ่านกัน เคยอ่านแล้ว ก็อ่านซ้ำได้นะครับ ผมสนับสนุน เพราะบางที อ่านครั้งแรกอาจเห็นเรื่องราวที่เขียนยังไม่ชัด ไม่ครบ คราวนี้เอาให้เห็นภาพชัดมากขึ้น ก่อนเรื่องใหญ่ เหตุการณ์ใหญ่จะมานะครับ
สวัสดีครับ
คนเล่านิทาน
31 ธค. 2557
########################
ลิงค์นิทาน เรียงตามลำดับเริ่มจากตอนล่าสุดตามนี้ครับ
ผลัดกันล้วง
https://www.dropbox.com/s/aniibapk83rn5s9/deeply.pdf
รุกฆาตหรือรุกคืบ
https://www.dropbox.com/s/9d54erugjrh8i90/checkmate.pdf
แกะรอยสงครามโลกครั้งที่ 3
https://www.dropbox.com/s/8hti742ugp3qtul/WW3.pdf
เชื้อหลอน
https://www.dropbox.com/s/juehq74io8nmqd0/spook_virus.pdf
หลอนกลางแดด
https://www.dropbox.com/s/cqo7p4331so95ct/spook.pdf
กลืนไม่เข้าคายไม่ออก
https://www.dropbox.com/s/j5n01c3yj5ppkl3/stuck.pdf
เหยื่อติดคอ
https://www.dropbox.com/s/1mksvsxw7triet9/victim2.pdf
เหยื่อ
https://www.dropbox.com/s/i3psv6qf7v9iqew/victim.pdf
ลูกครึ่งหรือนกสองหัว
https://www.dropbox.com/s/zmqlfon1mxd9rps/twohead.pdf
หักหน้า หักหลัง
https://www.dropbox.com/s/uvpcetgi2xf2rzo/faceback.pdf
Chateau Christophe
https://www.dropbox.com/s/kao813jhkdad982/Chateau.pdf
แหกคอก
https://www.dropbox.com/s/3e0lwq33uub2g4q/free.pdf
แกะรอยเก่า
https://www.dropbox.com/s/2vqd3mdj4pkhoj5/old_track.pdf
แกะรอยนักล่า
https://www.dropbox.com/s/g1439ng2lmds2hd/track.pdf
คำถามในอากาศ
https://www.dropbox.com/s/lo8nsl83yx2ncwo/air.pdf
ยุทธการกบกระโดด
https://www.dropbox.com/s/wi5dm5zkcoyhhop/forg.pdf
เมื่อสิงห์โตหอน
https://www.dropbox.com/s/hvvcwwvatkgspdw/lion.pdf
ยุทธการฝูงผึ้ง
https://www.dropbox.com/s/zrbj9r4g5oe0qr0/bb.pdf
มายากลยุทธ
https://www.dropbox.com/s/2caruu9rb7amhnn/maya.pdf
ยุทธศาสตร์สร้อยไข่มุก
https://www.dropbox.com/s/5s81f1s0t3ianz8/sm.pdf
เรื่องจิ๊กโก่ปากซอย
https://www.dropbox.com/s/wqogwomlgkle262/jk.pdf
#######################
ลิงค์บทความ
ดิ้นพล่าน
https://www.dropbox.com/s/q1xqhxzrvvphtf2/fretfully.pdf
หวังว่าเป็นแค่ข่าวลือ
https://www.dropbox.com/s/b7ksf90dxnyz71z/blackwater.pdf
ขี้นต้นเป็นมะลิซ้อน
https://www.dropbox.com/s/b2kxw66kswhbqcp/ISIS.pdf
บันทึกวันฉลอง
https://www.dropbox.com/s/k54szzffk3g3zqk/celebrate.pdf
Goodbye Mrs Brown
https://www.dropbox.com/s/1y7xh934uuz1kqd/Goodbye%20Mrs%20Brown.pdf

“Samsung เปิดตัว HBM4E ความเร็วทะลุ 3.25 TB/s” — ก้าวกระโดดครั้งใหญ่ของหน่วยความจำเพื่อ AI ยุคใหม่

Samsung ประกาศความก้าวหน้าครั้งสำคัญในงาน Open Compute Project (OCP) Global Summit โดยเปิดตัวหน่วยความจำ HBM4E ที่สามารถทำความเร็วได้ถึง 13 Gbps ต่อ stack และให้แบนด์วิดธ์รวมสูงสุด 3.25 TB/s ซึ่งเร็วกว่า HBM3E ถึง 2.5 เท่า

HBM4E ไม่เพียงแค่เร็วขึ้น แต่ยังมีประสิทธิภาพด้านพลังงานที่ดีกว่าเดิมถึงสองเท่า และใช้เทคโนโลยีการผลิตระดับ 4nm ที่ Samsung สามารถควบคุมได้เองผ่านแผนก foundry ทำให้สามารถกำหนดราคาที่แข่งขันได้เพื่อดึงดูดลูกค้าอย่าง NVIDIA และ AMD

นอกจากนี้ Samsung ยังพัฒนา HBM4 ที่มีความเร็ว pin speed สูงถึง 11 Gbps ซึ่งเหนือกว่ามาตรฐาน JEDEC และตอบสนองต่อความต้องการของ NVIDIA ที่ต้องการหน่วยความจำความเร็วสูงสำหรับสถาปัตยกรรม Rubin

Samsung วางแผนเริ่มผลิต HBM4 และ HBM4E ในช่วงต้นปี 2026 ซึ่งจะเป็นจุดเปลี่ยนสำคัญในอุตสาหกรรม AI และการประมวลผลประสิทธิภาพสูง โดยเฉพาะเมื่อคู่แข่งอย่าง SK hynix และ Micron กำลังเผชิญการแข่งขันที่รุนแรงขึ้นเรื่อย ๆ

ข้อมูลในข่าว
Samsung เปิดตัว HBM4E ที่มีแบนด์วิดธ์สูงสุด 3.25 TB/s
ความเร็ว pin speed สูงสุด 13 Gbps ต่อ stack
เร็วกว่า HBM3E ถึง 2.5 เท่า
ประสิทธิภาพด้านพลังงานดีกว่าเดิมถึงสองเท่า
ใช้เทคโนโลยีการผลิต 4nm ที่ Samsung ควบคุมเอง
ตอบสนองต่อความต้องการของ NVIDIA สำหรับสถาปัตยกรรม Rubin
HBM4 มีความเร็ว pin speed สูงถึง 11 Gbps
เริ่มผลิต HBM4 และ HBM4E ในช่วงต้นปี 2026
Samsung ตั้งเป้าเป็นผู้นำตลาด HBM โดยใช้กลยุทธ์ด้านราคาและเทคโนโลยี
คู่แข่งอย่าง SK hynix และ Micron เผชิญการแข่งขันที่รุนแรง

https://wccftech.com/samsung-hbm4e-set-to-deliver-a-significant-bandwidth/

“Apple M5 vs M4” — ก้าวกระโดดด้าน AI และกราฟิกที่เปลี่ยนเกมของ Apple Silicon

หลังจากเปิดตัวชิป M4 ในเดือนพฤษภาคม 2024 Apple ก็เดินหน้าต่อด้วย M5 ซึ่งเป็นชิปที่พัฒนาขึ้นด้วยเทคโนโลยี 3nm รุ่นที่สาม โดยเน้นการเพิ่มประสิทธิภาพด้าน AI และกราฟิกอย่างชัดเจน

M5 มาพร้อม GPU แบบ 10 คอร์ที่มี Neural Accelerator ฝังอยู่ในแต่ละคอร์ ทำให้สามารถประมวลผล AI ได้เร็วกว่า M4 ถึง 4 เท่า และให้ประสิทธิภาพกราฟิกดีขึ้นถึง 45% นอกจากนี้ CPU ของ M5 ยังมี 10 คอร์ (4 คอร์ประสิทธิภาพ + 6 คอร์ประหยัดพลังงาน) ซึ่งเพิ่มความเร็วแบบ multithreaded ขึ้นอีก 15% เมื่อเทียบกับ M4

Neural Engine แบบ 16 คอร์ใน M5 ยังช่วยเพิ่มแบนด์วิดธ์ของ unified memory ขึ้นถึง 30% ซึ่งส่งผลให้การทำงานร่วมกับโมเดล AI และการเรนเดอร์ภาพมีความลื่นไหลและแม่นยำมากขึ้น

ในขณะที่ M4 เป็นชิปแรกที่ใช้เทคโนโลยี 3nm รุ่นที่สอง และเปิดตัวพร้อม iPad Pro โดยเน้นการเรนเดอร์กราฟิกด้วย ray tracing และ mesh shading M5 ได้รับการเปิดตัวพร้อมกับ Vision Pro และ MacBook Pro รุ่นใหม่ ซึ่งถือเป็นการขยายการใช้งานของ Apple Silicon ไปยังอุปกรณ์ระดับสูงที่ต้องการพลังประมวลผลแบบเต็มรูปแบบ

ข้อมูลในข่าว
M5 ใช้เทคโนโลยี 3nm รุ่นที่สาม พร้อม GPU แบบ 10 คอร์
มี Neural Accelerator ในทุกคอร์ของ GPU เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ AI
ประสิทธิภาพ AI สูงกว่า M4 ถึง 4 เท่า และกราฟิกดีขึ้น 45%
CPU แบบ 10 คอร์ให้ multithreaded performance สูงขึ้น 15%
Neural Engine แบบ 16 คอร์ช่วยเพิ่ม unified memory bandwidth ขึ้น 30%
M4 ใช้เทคโนโลยี 3nm รุ่นที่สอง และเปิดตัวพร้อม iPad Pro
M4 รองรับ ray tracing, mesh shading และ Dynamic Caching
M5 เปิดตัวพร้อม Vision Pro และ MacBook Pro รุ่นใหม่
M5 เหมาะกับงาน AI และกราฟิกที่ต้องการพลังประมวลผลสูง

https://www.slashgear.com/1997651/apple-m5-vs-m4-what-difference-performance-capabilities/

“Apple เปิดตัวชิป M5” — ก้าวกระโดดครั้งใหญ่ด้าน AI ด้วย GPU แบบใหม่และ Neural Accelerator ในทุกคอร์

Apple ประกาศเปิดตัวชิป M5 ซึ่งเป็นระบบบนชิป (SoC) รุ่นใหม่ที่ออกแบบมาเพื่อยกระดับการประมวลผลด้าน AI โดยเฉพาะ โดยนำมาใช้ใน MacBook Pro ขนาด 14 นิ้ว, iPad Pro และ Apple Vision Pro รุ่นล่าสุด

M5 ผลิตด้วยเทคโนโลยี 3nm รุ่นที่สาม และมาพร้อม GPU แบบ 10 คอร์ที่มี Neural Accelerator ฝังอยู่ในแต่ละคอร์ ทำให้สามารถประมวลผล AI ได้เร็วขึ้นกว่า M4 ถึง 4 เท่า และเร็วกว่า M1 ถึง 6 เท่า นอกจากนี้ยังมีการปรับปรุงด้านกราฟิกด้วย ray tracing รุ่นที่สาม และ dynamic caching รุ่นใหม่ที่ช่วยให้การเล่นเกมและการเรนเดอร์ภาพ 3D ลื่นไหลและสมจริงมากขึ้น

CPU ของ M5 มี 10 คอร์ (แบ่งเป็น 6 คอร์ประหยัดพลังงาน และ 4 คอร์ประสิทธิภาพสูง) ซึ่งให้ความเร็วในการประมวลผลแบบ multithreaded สูงกว่า M4 ถึง 15% พร้อม Neural Engine แบบ 16 คอร์ที่เร็วขึ้น และแบนด์วิดธ์ของ unified memory เพิ่มขึ้นเกือบ 30% เป็น 153GB/s

ชิป M5 ยังช่วยให้ Apple Vision Pro แสดงผลได้ละเอียดขึ้น 10% และเพิ่ม refresh rate สูงสุดถึง 120Hz ทำให้ภาพคมชัดและลดอาการเบลอจากการเคลื่อนไหว

Apple ยังเน้นว่า M5 จะช่วยให้การใช้งาน AI บนอุปกรณ์เป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น เช่น การสร้างภาพใน Image Playground, การใช้ Foundation Models framework และการประมวลผลโมเดลขนาดใหญ่แบบ on-device โดยไม่ต้องพึ่งคลาวด์

ข้อมูลในข่าว
Apple เปิดตัวชิป M5 สำหรับ MacBook Pro, iPad Pro และ Vision Pro
ผลิตด้วยเทคโนโลยี 3nm รุ่นที่สาม
GPU แบบ 10 คอร์มี Neural Accelerator ในทุกคอร์
ประสิทธิภาพ AI สูงกว่า M4 ถึง 4 เท่า และ M1 ถึง 6 เท่า
รองรับ ray tracing รุ่นที่สามและ dynamic caching รุ่นใหม่
CPU แบบ 10 คอร์ให้ความเร็ว multithreaded สูงกว่า M4 ถึง 15%
Neural Engine แบบ 16 คอร์ที่เร็วขึ้นและประหยัดพลังงาน
แบนด์วิดธ์ unified memory เพิ่มขึ้นเป็น 153GB/s
Vision Pro แสดงผลละเอียดขึ้น 10% และ refresh rate สูงสุด 120Hz
รองรับการใช้งาน AI แบบ on-device เช่น Image Playground และ Foundation Models

https://www.apple.com/newsroom/2025/10/apple-unleashes-m5-the-next-big-leap-in-ai-performance-for-apple-silicon/

นิทานเรื่องจริง เรื่อง "แกะรอยสงครามโลกครั้งที่ 3”
บทส่งท้าย

สาธยายปัจจัยสำคัญของทั้ง 2 ฝ่ายไปเรียบร้อย ฝ่ายรัสเซียดูจะมีความได้เปรียบอยู่หลายปัจจัย แต่ปัจจัยตัดสิน น่าจะเป็นเรื่องอาวุธ แต่ก่อนจะลงความเห็น ย้อนมาดูเรื่องสำคัญอีกเรื่องหนึ่ง ที่จะให้เห็นภาพการเปิดฉากสงครามชัดเจนขึ้น คือความพร้อมที่จะทำสงครามของแต่ละฝ่าย

น่าสนใจว่า อเมริกานั่นแหละ ที่มีเป้าหมายที่จะเป็นฝ่ายชิงโลกใบนี้มาเป็นของตน และเตะฝ่ายอื่นที่ไม่ใช่พวกตน หรือขัดขวางความเป็นใหญ่ของอเมริกา ให้หลุดพ้นไปจากเส้นทางชิงโลกด้วยวิธีการต่างๆ ที่ดำเนินมาเป็นเวลานานแล้ว อย่างที่วิเคราะห์มาแต่ต้น แต่อเมริกาเป็นประเทศที่เดินแผน ตามเป้าหมาย อย่างมีขั้นตอนเสมอ แต่ขณะนี้ดูเหมือนจะเดินแผนผิด จนความพร้อม ดูจะกระพร่องกระแพร่งพิกลอยู่

ช่วงตั้งแต่ รัฐบาลคาวบอยพ่อลูกเป็นต้นมา อเมริกามีนโยบายบุกมาตลอด และจัดสรรงบประมาณด้านกองทัพและอาวุธ เป็นจำนวนสูงอันดับแรกมาตลอด พร้อมกับการกระจาย กองกำลังและฐานทัพไปอยู่แทบจะทั้งโลก โดยเฉพาะที่ตะวันออกกลาง เพื่อชิงน้ำมัน รวมทั้งที่ยุโรปและแอตแลนติก เพื่อ เฝ้ารัสเซียไว้

แต่พอมาถึงรัฐบาลโอบามา อเมริกาเริ่มรู้สึกฝืดคอ กลืนน้ำลายไม่สดวก จาก การโตเร็ว อ้วนท้วนสมบูรณ์ของจีน ประมาณปี คศ 2011 รัฐบาลโอมามา จึงประกาศปรับยุทธศาสตร์ใหม่ เรียกว่า Strategic Pivot เปลี่ยนทิศ มุ่งหน้ามาทางแปซิฟิกแทน ให้คุณนายคลินตันเดินสายเสียโทรม เพื่อจะบอกกับลูกหาบแถวเอเซียว่า เรามาแล้ว เราไม่ได้หายไปไหน เราจะอยู่ตรงนี้แหละ ตรง Asia Pacific นี้แหละ พร้อมกับรื้อฟื้น ปัดฝุ่น ฐานทัพของตัวที่ปล่อยทิ้งๆข้วางไว้ เช่นที่ฟิลิปปีนส์ หรือ เตรียมสร้างใหม่ที่เวียตนาม แม้กระทั่งไทยแลนด์แดนสมันน้อย ยังถูกจับเซ็นสัญญามัดสองทบเอาไว้อีกด้วย

ขณะเดียวกันก็ประกาศ จะปรับน้ำหนักกองกำลังนอกประเทศ ที่วางไว้ 50:50 ระหว่าง แอตแลนติก กับแปซิฟิก เป็น 40:60 แทน รวมทั้งมีแผนจะ เปลี่ยนรูปแบบฐานทัพ ให้มีความคล่องตัว เป็นแบบกบกระโดดบนใบบัว Lily Pad. ทั้งหมดเพื่อ การควบคุมทะเลจีนใต้ เส้นทางขนส่งน้ำมันของจีน เป้าหมายของอเมริกา น่าจะเล็งไปที่จีนในช่วงนั้น (รายละเอียดอยู่ในนิทาน เรื่องยุทธการกบกระโดด)

ดูเหมือนอเมริกา จะเดินหมากผิดตั้งแต่ตอนนั้น จะเป็นเพราะถูกหมากลวง ของอีกฝ่าย หรือฝีมืออ่านหมาก ของทีมนายโอบามาออกอ่าวเสียแล้วก็เป็นได้

แค่นั้น คงยังออกอ่าวไกลไม่พอ ต้นปี ค.ศ. 2014 อเมริกาออกข่าวเพิ่มว่า มีแผนที่จะปรับปรุงกองกำลังของตนเอง ตามนโยบาย ที่อเมริกาเรียกว่า Right Sizing ขนาดกำลังเหมาะ เหมาะกับอะไร เหมาะกับเศรษฐกิจที่ กำลังเป็นลูกผีลูกคนของตนนั่นแหละ พร้อมกับมีแผนที่จะลดกองกำลังของตน ที่ไปทิ้งไว้ทั่วในต่างประเทศให้เล็กลง โดยเฉพาะที่อาฟกานิสถาน ถึงได้เอานาย Chuck Hagel มาเป็นรัฐมนตรีกลาโหม เพื่อคุมการถอนกำลังจากอาฟกานิสถาน โดยไม่ให้มีผลกระทบต่อความมั่นคงของอเมริกา

แบบนี้ ฝ่ายรัสเซียน่าจะเห็นทางเดินหมาก ช่องโหว่ โป๊โล่งโจ้งของอเมริกา และใช้โอกาสนี้เดินหมากรุกเข้าไป ยึด Crimea ทันที เพื่อเป็นการป้องกันตัว จึงเหมือนเปลี่ยนจากเป็นฝ่ายรับ มารุกแทน และอเมริกา นักล่าผู้ยิ่งใหญ่ ผู้ท้าชิงในสงครามชิงโลก ก็กลายเป็นฝ่ายรับ ในเกมที่ตนเองสร้างขึ้น...

หากฝ่ายรัสเซีย ซึ่งคงจะผลัดกันออกฉากกับจีน เดินหน้าเล่นเกมลักษณะนี้ต่อไป น่าจะแปลได้ว่า ฝ่ายนี้พร้อมแล้ว พร้อมเล่นเกมทุกรูปแบบ

แล้วอเมริกาล่ะพร้อมแบบไหน จะเล่นแบบเป็นฝ่ายรับต่อ หรือปรับกระบวนท่าใหม่ ปรับทันใหม่ ลูกพี่ ลูกหาบถามมา

การเปลี่ยนตัวรัฐมนตรีกลาโหม เป็นการเปลี่ยน หรือ ปลด นายChuck Hagel กลางอากาศก็ตาม น่าจะแปลได้ว่า อเมริการู้แล้วว่า ตนเองเดินหมากด้านความมั่นคง ผิด มาอย่างน้อย 3 ปีแล้ว และขณะนี้ เหมือนจะตกเป็นฝ่ายรับ และกำลังรีบแก้เกมอยู่ อีโบลา ISIS ล้วนเป็นการเอาออกมาแสดงสลับฉาก เบนความสนใจของโลก จากการที่อเมริกา กำลังเสียเชิงรัสเซียทั้งสิ้น ความรุนแรงต่างๆ อาจถูกสร้างให้เกิดขึ้น ในพื้นที่ต่างๆทั่วโลก เป็นการเบนเป้าหมายต่อไป จนกว่า อเมริกาจะหาเข็มทิศเจอ และกลับเข้ามาเดินหมาก แบบรุกคืบในกระดานได้ใหม่

สรุปว่า ในด้านความพร้อมรบ อเมริกาน่าจะยังไม่พร้อมเข้าฉากทำสงคราม คงตีกรรเชียง วนสักพักกว่าจะตั้งตัวติด และไม่ว่าจะเป็นการเข้าฉากสงครามจริงตอนไหน อเมริกาจะเล่นอาวุธหนักและแรง และเราอาจจะได้เห็นสงครามนิวเคลียร์ของจริง

จากนี้ไป น่าจะมีความเคลื่อนไหวของหมากในกระดานเกมชิงโลก เริ่มทยอยเกิดขึ้น และหากการเคลื่อนไหว มีทีท่าเป็นการยกระดับความเข้มข้น ก็ชัดเจนว่า ฉากสงครามชิงโลกเริ่มแสดงแล้ว โปรดติดตามดูกัน

ดินแดนส่วนที่มี โอกาสจะได้เห็นการขยับหมาก จากคู่ชิงและพวกทั้งสองฝ่าย ไล่มาตั้งแต่ สวีเดน โปแลนด์ ยูเครน ตุรกี เลบานอน อิสราเอล อิหร่าน อาฟกานิสถาน เกาหลีใต้ ญี่ปุ่น คิวบา และอาจจะที่อเมริกาเอง ....

มีโอกาสจะมาเล่าต่อครับว่า เริ่มที่ไหน เพราะอะไร และผลกระทบจะเป็นอย่างไร ระหว่างนี้เป็นช่วงติดตามดู

อย่าลืมนะครับ โลกใบนี้ก็ของเราทุกคนเหมือนกัน มีสิทธิยืนบนโลกนี้เท่ากันด้วยเท้า 2 ข้างของเรา เท่ากันทุกคน ใจคอจะไม่ให้ความสนใจติดตามกันเลยหรือ ว่าเท้าของเราจะยังมีที่เหลือให้ยืนอยู่อีกหรือเปล่า และเหลือแบบไหน !!!

สวัสดีครับ
คนเล่านิทาน
7 ธค. 2557

“MRAM เจเนอเรชันใหม่ – พลิกวงการหน่วยความจำด้วยชั้นทังสเตน เร็วแรงเทียบ SRAM แต่กินไฟต่ำกว่า”

ในโลกของหน่วยความจำคอมพิวเตอร์ เรามักได้ยินชื่อของ DRAM และ SRAM เป็นหลัก แต่ตอนนี้มีผู้ท้าชิงรายใหม่ที่กำลังมาแรงอย่าง “MRAM” หรือ Magnetoresistive RAM ซึ่งล่าสุดนักวิจัยได้พัฒนาเทคโนโลยีใหม่ที่ใช้ “ชั้นทังสเตน” (Tungsten Layer) เพื่อเพิ่มความเร็วในการสลับบิต (bit flipping) ให้เทียบเท่ากับ SRAM แต่ใช้พลังงานต่ำกว่ามาก

MRAM เป็นหน่วยความจำแบบไม่ลบเลือน (non-volatile) ซึ่งหมายความว่ามันสามารถเก็บข้อมูลได้แม้ไม่มีไฟฟ้า ต่างจาก DRAM ที่ต้องรีเฟรชตลอดเวลา หรือ SRAM ที่เร็วแต่กินไฟสูงและมีขนาดใหญ่

การใช้ชั้นทังสเตนในโครงสร้างของ MRAM ช่วยให้สามารถควบคุมสนามแม่เหล็กได้แม่นยำขึ้น ทำให้การเขียนข้อมูลเร็วขึ้นและใช้พลังงานน้อยลง ซึ่งเป็นก้าวกระโดดสำคัญในการพัฒนา MRAM ให้สามารถใช้งานในระดับเดียวกับหน่วยความจำหลัก (main memory) ได้ในอนาคต

หากเทคโนโลยีนี้ถูกนำไปผลิตในระดับอุตสาหกรรมได้สำเร็จ มันอาจเปลี่ยนโฉมหน้าของอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ ตั้งแต่สมาร์ตโฟนไปจนถึงเซิร์ฟเวอร์ระดับดาต้าเซ็นเตอร์ เพราะจะได้หน่วยความจำที่เร็วเท่า SRAM แต่ประหยัดพลังงานและไม่ลบเลือนเหมือน SSD

MRAM คืออะไร
ย่อมาจาก Magnetoresistive Random Access Memory
เป็นหน่วยความจำแบบ non-volatile ที่ใช้สนามแม่เหล็กในการเก็บข้อมูล
รวมข้อดีของ DRAM (เร็ว) และ Flash (ไม่ลบเลือน) เข้าด้วยกัน

ความก้าวหน้าล่าสุด
นักวิจัยพัฒนา MRAM ที่ใช้ชั้นทังสเตนเพื่อควบคุมสนามแม่เหล็ก
ทำให้สามารถสลับบิตได้เร็วเทียบเท่า SRAM
ใช้พลังงานต่ำกว่าหน่วยความจำแบบเดิมอย่างมีนัยสำคัญ

ศักยภาพของ MRAM ในอนาคต
อาจแทนที่ DRAM และ SRAM ในอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์
เหมาะกับอุปกรณ์พกพาและ IoT ที่ต้องการประหยัดพลังงาน
มีความทนทานสูงและอายุการใช้งานยาวนานกว่าหน่วยความจำแบบ Flash

ความท้าทายในการผลิต
การผลิต MRAM ยังมีต้นทุนสูงเมื่อเทียบกับ DRAM
การควบคุมสนามแม่เหล็กในระดับนาโนเมตรต้องใช้เทคโนโลยีขั้นสูง
การนำไปใช้ในระดับ mass production ยังต้องใช้เวลาและการทดสอบเพิ่มเติม

https://www.tomshardware.com/pc-components/ram/next-gen-mram-breakthrough-using-a-tungsten-layer-can-flip-bits-at-sram-rivalling-speeds-with-very-low-power-researchers-claim-true-next-gen-breakthrough

“เมื่อ AI สร้างพอดแคสต์ได้เป็นพันรายการ – อุตสาหกรรมเสียงกำลังสั่นคลอน”

ลองจินตนาการว่าโลกของพอดแคสต์ที่เคยเต็มไปด้วยเสียงจริงจากคนจริง กำลังถูกแทนที่ด้วยเสียงสังเคราะห์จาก AI ที่สามารถผลิตรายการได้เป็นร้อยเป็นพันในเวลาไม่กี่นาที

นั่นคือสิ่งที่เกิดขึ้นจริงในปี 2025 เมื่อ Google เปิดตัว “Audio Overview” ระบบสร้างพอดแคสต์จากเอกสารและข้อมูลต่าง ๆ โดยไม่ต้องใช้มนุษย์เลยแม้แต่นิดเดียว และตามมาด้วยคลื่นของสตาร์ทอัพอย่าง ElevenLabs และ Wondercraft ที่กระโดดเข้ามาในตลาดนี้อย่างรวดเร็ว

ผลลัพธ์คือการผลิตพอดแคสต์แบบ “mass-produced” ที่มีโฮสต์เสมือนจริง พูดได้หลายภาษา ปรับอารมณ์เสียงได้ และสามารถสร้างเนื้อหาตามความต้องการของผู้ฟังได้ทันที

แต่ในขณะที่เทคโนโลยีนี้ดูน่าตื่นเต้น มันกลับสร้างแรงสั่นสะเทือนให้กับอุตสาหกรรมพอดแคสต์อิสระ ที่ยังคงพึ่งพาการสนับสนุนจากผู้ฟังและโฆษณาแบบดั้งเดิม หลายรายการกำลังดิ้นรนเพื่อความอยู่รอด เพราะไม่สามารถแข่งขันกับความเร็วและต้นทุนต่ำของ AI ได้

ผู้เชี่ยวชาญเตือนว่า แม้รสนิยมของผู้ฟังอาจไม่เปลี่ยนแปลงมากนัก แต่การหลั่งไหลของพอดแคสต์จาก AI จะส่งผลกระทบต่อ “ศิลปะของการเล่าเรื่อง” และความสัมพันธ์ระหว่างผู้สร้างกับผู้ฟังอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้

ในมุมที่กว้างขึ้น นี่คือภาพสะท้อนของการเปลี่ยนแปลงในอุตสาหกรรมสื่อทั่วโลก ที่กำลังเผชิญกับคำถามว่า “อะไรคือความจริง” และ “ใครคือผู้เล่าเรื่องที่แท้จริง”

การเกิดขึ้นของพอดแคสต์จาก AI
Google เปิดตัว Audio Overview สร้างพอดแคสต์จากเอกสารโดยไม่ใช้มนุษย์
สตาร์ทอัพอย่าง ElevenLabs และ Wondercraft เข้าร่วมตลาดอย่างรวดเร็ว
พอดแคสต์สามารถผลิตได้จำนวนมากในเวลาสั้น ด้วยต้นทุนต่ำ

ความสามารถของพอดแคสต์ AI
ใช้โฮสต์เสมือนจริงที่ปรับอารมณ์เสียงได้
รองรับหลายภาษาและสามารถปรับเนื้อหาให้เหมาะกับผู้ฟัง
สร้างเนื้อหาแบบออนดีมานด์จากข้อมูลที่มีอยู่

ผลกระทบต่ออุตสาหกรรมพอดแคสต์อิสระ
รายการอิสระที่พึ่งพาผู้ฟังและโฆษณากำลังถูกแย่งพื้นที่
ความสัมพันธ์ระหว่างผู้สร้างกับผู้ฟังอาจลดลง
ความหลากหลายของเนื้อหาอาจถูกแทนที่ด้วยสูตรสำเร็จจาก AI

มุมมองจากผู้เชี่ยวชาญ
การผลิตจำนวนมากอาจทำลาย “ศิลปะของการเล่าเรื่อง”
ความจริงและความเป็นมนุษย์ในเนื้อหาอาจถูกลดทอน
อุตสาหกรรมสื่อกำลังเผชิญกับคำถามเรื่องความน่าเชื่อถือ

คำเตือนต่ออนาคตของพอดแคสต์
พอดแคสต์จาก AI อาจทำให้ผู้ฟังไม่สามารถแยกแยะเนื้อหาที่มีความจริงจากเนื้อหาสังเคราะห์
ผู้สร้างเนื้อหาจริงอาจถูกลดบทบาทหรือหายไปจากตลาด
ความหลากหลายทางวัฒนธรรมและมุมมองอาจถูกกลืนด้วยอัลกอริธึม
การพึ่งพา AI มากเกินไปอาจทำให้เนื้อหาขาดความลึกและความรู้สึก

https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/10/13/mass-produced-ai-podcasts-disrupt-a-fragile-industry

“ทรานซิสเตอร์ — สิ่งประดิษฐ์ที่ถูกผลิตมากที่สุดในประวัติศาสตร์มนุษยชาติ”

เมื่อพูดถึงสิ่งประดิษฐ์ที่มนุษย์ผลิตมากที่สุด หลายคนอาจนึกถึงล้อเกวียน, ตะปู, หรือแม้แต่ถุงเท้า แต่ความจริงแล้ว สิ่งที่ถูกผลิตมากที่สุดในโลกคือ “ทรานซิสเตอร์” — อุปกรณ์ขนาดเล็กที่เป็นหัวใจของอิเล็กทรอนิกส์ยุคใหม่

ทรานซิสเตอร์ตัวแรกถูกสร้างขึ้นในปี 1947 โดย Bell Labs และมีขนาดใหญ่พอจะวางบนโต๊ะได้ แต่ปัจจุบันทรานซิสเตอร์มีขนาดเล็กกว่าเศษฝุ่น และถูกผลิตไปแล้วมากกว่า 13 เซ็กทิลเลียนตัว (13 ตามด้วยศูนย์อีก 21 ตัว) ระหว่างปี 1947 ถึง 2018 ซึ่งจำนวนนี้ยังคงเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วทุกปี

ทรานซิสเตอร์ทำหน้าที่เป็นสวิตช์สองสถานะ — เปิดหรือปิด — ซึ่งเป็นพื้นฐานของระบบเลขฐานสองที่ใช้ในคอมพิวเตอร์และอุปกรณ์ดิจิทัลทั้งหมด โดยทรานซิสเตอร์สมัยใหม่เป็นแบบ MOS (Metal-Oxide Semiconductor) ที่ใช้ซิลิคอนเป็นวัสดุหลัก และมีขนาดเล็กระดับนาโนเมตร เช่น 3–5 nm หรือแม้แต่ 1 nm ในบางกรณี

ในคอมพิวเตอร์หนึ่งเครื่องอาจมีทรานซิสเตอร์หลายพันล้านตัว เช่น CPU รุ่นใหม่ของ Intel มีมากถึง 40 พันล้านตัว ขณะที่ชิปในปี 1971 มีเพียง 2,300 ตัวเท่านั้น ซึ่งแสดงให้เห็นถึงการพัฒนาอย่างก้าวกระโดดของเทคโนโลยีการผลิต

แม้ขนาดของทรานซิสเตอร์จะใกล้เคียงกับอะตอมของซิลิคอน (0.2 nm) ซึ่งเป็นขีดจำกัดทางฟิสิกส์ แต่ยังมีความหวังในการใช้วัสดุใหม่ เช่น ทรานซิสเตอร์แบบ 2D หรือวัสดุเหนือธรรมดาอื่น ๆ เพื่อผลักดันขีดจำกัดนี้ให้ไกลออกไป

อย่างไรก็ตาม หากโลกเปลี่ยนไปใช้ควอนตัมคอมพิวติ้งอย่างเต็มรูปแบบ ทรานซิสเตอร์อาจถูกแทนที่ด้วย “คิวบิต” ซึ่งเป็นหน่วยข้อมูลที่สามารถอยู่ในหลายสถานะพร้อมกันได้ — และนั่นอาจเป็นจุดสิ้นสุดของยุคทรานซิสเตอร์ที่ครองโลกมายาวนานกว่า 75 ปี

ทรานซิสเตอร์เป็นสิ่งประดิษฐ์ที่ถูกผลิตมากที่สุดในโลก
มากกว่า 13 เซ็กทิลเลียนตัวระหว่างปี 1947–2018

ทรานซิสเตอร์ตัวแรกถูกสร้างโดย Bell Labs ในปี 1947
เป็นแบบ point-contact transistor ขนาดใหญ่

ทรานซิสเตอร์สมัยใหม่เป็นแบบ MOS ที่ใช้ซิลิคอน
มีขนาดเล็กระดับ 3–5 nm หรือแม้แต่ 1 nm

CPU รุ่นใหม่มีทรานซิสเตอร์มากถึง 40 พันล้านตัว
เทียบกับชิป Intel ปี 1971 ที่มีเพียง 2,300 ตัว

ทรานซิสเตอร์ทำหน้าที่เป็นสวิตช์สองสถานะ
เป็นพื้นฐานของระบบเลขฐานสองในคอมพิวเตอร์

มีความพยายามพัฒนา 2D transistors และวัสดุใหม่
เพื่อผลักดันขีดจำกัดของขนาดและประสิทธิภาพ

คอมพิวเตอร์และอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ทุกชนิดใช้ทรานซิสเตอร์
เช่น CPU, RAM, GPU, SSD

https://www.slashgear.com/1992406/about-most-produced-invention-in-the-world-transistors/

“Claude Sonnet 4.5 จาก Anthropic เขียนโค้ดต่อเนื่อง 30 ชั่วโมง — ก้าวใหม่ของ AI ด้านการพัฒนาโปรแกรม”

Anthropic บริษัท AI คู่แข่งของ OpenAI ได้ประกาศความสำเร็จครั้งสำคัญในการพัฒนาโมเดล AI สำหรับงานเขียนโปรแกรม โดย Claude Sonnet 4.5 สามารถทำงานเขียนโค้ดได้ต่อเนื่องถึง 30 ชั่วโมงโดยไม่สะดุด ซึ่งถือเป็นการพัฒนาอย่างก้าวกระโดดจากเวอร์ชันก่อนหน้าที่ทำงานได้เพียง 7 ชั่วโมง

Sean Ward ซีอีโอของ Anthropic ระบุว่า “Claude Sonnet 4.5 ได้เปลี่ยนความคาดหวังของเรา — มันช่วยให้วิศวกรสามารถจัดการงานโครงสร้างซับซ้อนที่กินเวลาหลายเดือนให้เสร็จได้ในเวลาอันสั้น พร้อมรักษาความสอดคล้องของโค้ดขนาดใหญ่ได้อย่างดีเยี่ยม”

นอกจากความสามารถในการเขียนโค้ดต่อเนื่องแล้ว Claude Sonnet 4.5 ยังมีจุดเด่นด้านการตรวจจับช่องโหว่ในซอฟต์แวร์ ซึ่งช่วยลดความเสี่ยงจากการโจมตีทางไซเบอร์ และถูกนำไปใช้จริงในการพัฒนาซอฟต์แวร์ภายในของบริษัท

การพัฒนา AI ด้านการเขียนโปรแกรมกำลังกลายเป็นสนามแข่งขันใหม่ของบริษัทเทคโนโลยี โดย OpenAI เองก็เปิดตัว Codex สำหรับนักพัฒนาไปก่อนหน้านี้ และ Claude Sonnet 4.5 ถือเป็นการตอบโต้ที่ทรงพลังจากฝั่ง Anthropic

ข้อมูลสำคัญจากข่าว
Claude Sonnet 4.5 เขียนโค้ดต่อเนื่องได้ถึง 30 ชั่วโมง
เวอร์ชันก่อนหน้าทำงานได้เพียง 7 ชั่วโมง
ช่วยวิศวกรลดเวลาในการจัดการโครงสร้างซอฟต์แวร์ขนาดใหญ่
ตรวจจับช่องโหว่ในโค้ดที่อาจถูกใช้โจมตีทางไซเบอร์
ถูกนำไปใช้จริงในการพัฒนาซอฟต์แวร์ของ Anthropic
เป็นคู่แข่งโดยตรงกับ Codex จาก OpenAI

ข้อมูลเสริมจากภายนอก
Claude Sonnet 4.5 ใช้เทคนิค reasoning agent และ memory optimization เพื่อรักษาความต่อเนื่อง
การเขียนโค้ดต่อเนื่องช่วยลด context switching ของนักพัฒนา
การตรวจจับช่องโหว่ด้วย AI ช่วยลดภาระของทีม security
Claude Sonnet 4.5 รองรับการเขียนหลายภาษา เช่น Python, JavaScript, Go และ Rust
โมเดลนี้สามารถทำงานร่วมกับ IDE ผ่าน API ได้โดยตรง

คำเตือนและข้อจำกัด
Claude Sonnet 4.5 ยังอยู่ในช่วงทดลอง อาจมีข้อผิดพลาดในการวิเคราะห์โค้ด
การพึ่งพา AI ในการเขียนโค้ดทั้งหมดอาจทำให้เกิด blind spot ด้านความปลอดภัย
การตรวจจับช่องโหว่ด้วย AI ยังไม่สามารถแทนที่การตรวจสอบจากผู้เชี่ยวชาญได้
การใช้งานต่อเนื่อง 30 ชั่วโมงอาจต้องการทรัพยากรระบบสูง
การนำไปใช้ในองค์กรต้องมีการปรับแต่งและควบคุมสิทธิ์การเข้าถึงอย่างรัดกุม

https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/10/12/anthropic039s-new-ai-model-can-write-code-for-30-hours-straight

“ไฟไหม้ศูนย์ข้อมูลรัฐบาลเกาหลีใต้ — สูญข้อมูล 858TB เพราะไม่มีระบบสำรอง”

เมื่อวันที่ 26 กันยายน 2025 เกิดเหตุไฟไหม้ครั้งใหญ่ที่ศูนย์ข้อมูล National Information Resources Service ในเมืองแทจอน ประเทศเกาหลีใต้ โดยต้นเหตุคือแบตเตอรี่ลิเธียมไอออนที่ระเบิดระหว่างการบำรุงรักษา ส่งผลให้ระบบ G-Drive ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มจัดเก็บเอกสารของรัฐบาลถูกทำลายทั้งหมด พร้อมข้อมูลกว่า 858 เทราไบต์ที่ไม่มีการสำรองไว้เลย

G-Drive ถูกใช้โดยเจ้าหน้าที่รัฐกว่า 125,000 คนจาก 74 หน่วยงาน และเป็นศูนย์กลางของบริการสาธารณะกว่า 160 รายการ เช่น ระบบภาษี การติดตามฉุกเฉิน 119 ระบบร้องเรียน และอีเมลราชการ การสูญเสียข้อมูลครั้งนี้ทำให้ระบบหลายส่วนหยุดชะงักทันที และการกู้คืนยังคงดำเนินไปอย่างล่าช้า โดย ณ วันที่ 4 ตุลาคม มีเพียง 17.8% ของระบบที่กลับมาออนไลน์

เจ้าหน้าที่อ้างว่า G-Drive ไม่สามารถสำรองข้อมูลได้เพราะมีขนาดใหญ่เกินไป แต่ผู้เชี่ยวชาญชี้ว่า ปริมาณ 858TB นั้นสามารถสำรองบนคลาวด์ได้ในราคาประมาณ $20,000 ต่อเดือน ซึ่งถือว่าถูกมากเมื่อเทียบกับความเสียหายที่เกิดขึ้น

เหตุการณ์นี้ยังนำไปสู่โศกนาฏกรรม เมื่อเจ้าหน้าที่รัฐที่ดูแลการกู้คืนข้อมูลเสียชีวิตจากการกระโดดตึกในวันที่ 3 ตุลาคม โดยอยู่ระหว่างการสอบสวนว่าเกิดจากความเครียดหรือแรงกดดันจากงานหรือไม่

ข้อมูลสำคัญจากข่าว
เกิดไฟไหม้ศูนย์ข้อมูลรัฐบาลเกาหลีใต้เมื่อวันที่ 26 กันยายน 2025
ระบบ G-Drive ถูกทำลายพร้อมข้อมูล 858TB โดยไม่มีการสำรอง
G-Drive ใช้โดยเจ้าหน้าที่รัฐกว่า 125,000 คนจาก 74 หน่วยงาน
บริการสาธารณะกว่า 160 รายการได้รับผลกระทบ เช่น ภาษี อีเมล และระบบฉุกเฉิน
ณ วันที่ 4 ตุลาคม มีเพียง 17.8% ของระบบที่กลับมาออนไลน์
เจ้าหน้าที่อ้างว่าไม่สามารถสำรองข้อมูลได้เพราะขนาดใหญ่เกินไป
ผู้เชี่ยวชาญชี้ว่าการสำรองข้อมูล 858TB บนคลาวด์มีค่าใช้จ่ายเพียง $20,000 ต่อเดือน
เจ้าหน้าที่รัฐที่ดูแลการกู้คืนข้อมูลเสียชีวิตจากการกระโดดตึก

ข้อมูลเสริมจากภายนอก
แบตเตอรี่ลิเธียมไอออนมีความหนาแน่นพลังงานสูงแต่เสี่ยงต่อการระเบิด
เหตุการณ์คล้ายกันเคยเกิดที่ OVHcloud ในฝรั่งเศสปี 2021 แต่มีระบบสำรองจากผู้ให้บริการภายนอก
การไม่มีระบบสำรองแบบ geographic redundancy ทำให้ไฟไหม้กลายเป็นวิกฤตระดับชาติ
ระบบ G-Drive มี quota 30GB ต่อเจ้าหน้าที่ และเป็นศูนย์กลางเอกสารราชการ
การกู้คืนข้อมูลบางส่วนต้องใช้วิธี manual recreation ซึ่งใช้เวลานานและไม่สมบูรณ์

คำเตือนและข้อจำกัด
การไม่มีระบบสำรองข้อมูลทำให้เกิดการสูญเสียระดับชาติ
การพึ่งพาศูนย์ข้อมูลเดียวโดยไม่มี geographic redundancy เป็นความเสี่ยงสูง
การอ้างว่ข้อมูลใหญ่เกินกว่าจะสำรองได้ไม่สอดคล้องกับเทคโนโลยีปัจจุบัน
การกู้คืนข้อมูลล่าช้าอาจกระทบต่อความเชื่อมั่นของประชาชน
ความเครียดจากการกู้คืนข้อมูลอาจส่งผลต่อสุขภาพจิตของเจ้าหน้าที่

https://www.tomshardware.com/pc-components/storage/south-korean-government-learns-the-importance-of-backups-the-hard-way-after-catastrophic-fire-858-terabytes-of-data-goes-up-in-magic-smoke