ถ้าดัชนีมีโอกาสกลับไป 1300 ลงทุนอย่างไร 02/12/68 #ตลาดหุ้น #หุ้นไทย #การลงทุน

🌡️ ศูนย์ข้อมูลล่มเพราะระบบทำความเย็นเสีย เมื่อวันที่ 27 พฤศจิกายน CME ต้องหยุดการซื้อขายทั่วโลก เนื่องจาก ระบบทำความเย็นในศูนย์ข้อมูล CyrusOne เกิดความขัดข้อง ส่งผลให้เซิร์ฟเวอร์ที่ใช้ประมวลผลการซื้อขายไม่สามารถทำงานได้ตามปกติ ทีมวิศวกรและผู้รับเหมาถูกเรียกเข้ามาแก้ไขทันที โดยมีการรีสตาร์ทเครื่องทำความเย็นบางส่วนและติดตั้งอุปกรณ์เสริมชั่วคราวเพื่อพยายามฟื้นฟูระบบ 💹 ผลกระทบต่อการซื้อขายทั่วโลก CME เป็นตลาดอนุพันธ์ที่ใหญ่ที่สุดในโลก ครอบคลุมการซื้อขายตั้งแต่สินค้าเกษตร พลังงาน ดัชนีหุ้น ไปจนถึงคริปโตและอัตราดอกเบี้ย การหยุดชะงักครั้งนี้จึงส่งผลกระทบไปถึง ลอนดอน กัวลาลัมเปอร์ และยุโรป โดยเฉพาะตลาดพันธบัตรและรีโปในยุโรปที่ต้องหยุดทำการ ขณะที่ BrokerTec US และ EU สามารถกลับมาเปิดได้บางส่วน แต่ระบบอื่น ๆ ยังคงหยุดอยู่ 🕒 เวลาและความรุนแรงของเหตุการณ์ เหตุการณ์เกิดขึ้นในช่วงเช้าวันศุกร์หลังวันหยุด ทำให้ผลกระทบในตลาดสหรัฐฯ ค่อนข้างจำกัด แต่ในตลาดเอเชียและยุโรปกลับได้รับผลกระทบหนักกว่า เนื่องจากเป็นช่วงเวลาที่มีการซื้อขายหนาแน่น เหตุการณ์นี้ยังสะท้อนถึง ความเสี่ยงของการพึ่งพาระบบเดียว ในการขับเคลื่อนธุรกรรมระดับโลกที่มีมูลค่าหลายล้านล้านดอลลาร์ 🌍 ความหมายต่ออนาคตของโครงสร้างพื้นฐานการเงิน การหยุดชะงักครั้งนี้ถือเป็นหนึ่งในเหตุการณ์ใหญ่ที่สุดของ CME และเป็นสัญญาณเตือนว่าการจัดการโครงสร้างพื้นฐานด้านไอทีและพลังงานมีความสำคัญต่อเสถียรภาพทางเศรษฐกิจโลก การลงทุนในระบบสำรองและการกระจายความเสี่ยงจึงเป็นสิ่งที่ตลาดการเงินต้องให้ความสำคัญมากขึ้น 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ สาเหตุของการหยุดชะงัก ➡️ ระบบทำความเย็นในศูนย์ข้อมูล CyrusOne ขัดข้อง ➡️ ทีมวิศวกรต้องรีสตาร์ทและติดตั้งอุปกรณ์เสริมชั่วคราว ✅ ผลกระทบต่อการซื้อขาย ➡️ ตลาดอนุพันธ์ CME ครอบคลุมการซื้อขายทั่วโลก ➡️ ตลาดยุโรปและเอเชียได้รับผลกระทบหนักที่สุด ✅ เวลาและความรุนแรง ➡️ เกิดขึ้นเช้าวันศุกร์หลังวันหยุด ทำให้ตลาดสหรัฐฯ กระทบจำกัด ➡️ ตลาดยุโรปและเอเชียได้รับผลกระทบมากกว่า ✅ ความหมายต่ออนาคต ➡️ สะท้อนความเสี่ยงจากการพึ่งพาระบบเดียว ➡️ จำเป็นต้องลงทุนในระบบสำรองและการกระจายความเสี่ยง ‼️ คำเตือนจากเหตุการณ์ ⛔ การหยุดชะงักของโครงสร้างพื้นฐาน IT สามารถกระทบเศรษฐกิจโลกทันที ⛔ ตลาดการเงินต้องเตรียมแผนสำรองเพื่อป้องกันการล่มซ้ำอีกครั้ง https://www.tomshardware.com/desktops/servers/data-center-cooling-issue-halts-worlds-largest-derivatives-exchange-cme-trading-shutdown-ripples-across-malaysia-uk-and-eu-markets

💼 Wealthfolio – Portfolio Tracker ที่เน้นความเป็นส่วนตัว Wealthfolio ถูกออกแบบมาเพื่อแก้ปัญหาการใช้สเปรดชีตที่ยุ่งยากและความกังวลเรื่องข้อมูลส่วนตัว โดยเป็น แอปโอเพนซอร์สที่ทำงานแบบ local ทำให้ข้อมูลไม่ถูกส่งออกไปยังเซิร์ฟเวอร์ภายนอก ผู้ใช้สามารถติดตั้งได้ทั้งบน Desktop, Mobile และ Web และมีการออกแบบ UI ที่เรียบง่ายแต่สวยงาม นอกจากนี้ Wealthfolio ยังได้รับความนิยมในชุมชนโอเพนซอร์ส โดยมีมากกว่า 5,000 GitHub Stars และถูกพูดถึงบน Hacker News และ Product Hunt ซึ่งสะท้อนถึงความเชื่อมั่นและการใช้งานจริงจากผู้ใช้ทั่วโลก 📊 ฟีเจอร์หลักที่โดดเด่น 💠 Accounts Aggregation: รวมบัญชีการลงทุนและการออมทั้งหมดไว้ในที่เดียว พร้อมรองรับการนำเข้า CSV จากธนาคารหรือโบรกเกอร์ 💠 Holdings Overview: แสดงภาพรวมพอร์ต เช่น หุ้น, ETF, คริปโต พร้อมข้อมูลการจัดสรรสินทรัพย์และผลตอบแทน 💠 Performance Dashboard: เปรียบเทียบผลตอบแทนของบัญชีต่าง ๆ กับดัชนีตลาด เช่น S&P 500 💠 Income Tracking: ติดตามรายได้จากปันผลและดอกเบี้ย เพื่อวิเคราะห์กระแสรายได้แบบ passive 💠 Goals Tracking: ตั้งเป้าหมายการออมและการลงทุน พร้อมติดตามความคืบหน้า 💠 Contribution Limits: ตรวจสอบเพดานการลงทุนในบัญชีที่มีสิทธิประโยชน์ทางภาษี เช่น IRA, 401(k), TFSA 🔌 Add-ons และการขยายความสามารถ Wealthfolio ยังมีระบบ Add-ons ที่ช่วยเพิ่มฟีเจอร์ เช่น 💠 Investment Fees Tracker → วิเคราะห์ค่าธรรมเนียมการลงทุน 💠 Goal Progress Tracker → ติดตามความคืบหน้าเป้าหมายด้วย visualization 💠 Stock Trading Tracker → บันทึกและวิเคราะห์การซื้อขายหุ้น พร้อมมุมมองปฏิทิน 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ จุดเด่นของ Wealthfolio ➡️ ทำงานแบบ offline, ข้อมูลไม่ออกจากเครื่อง ➡️ ฟรีและโอเพนซอร์ส ไม่มีค่าใช้จ่ายรายเดือน ✅ ฟีเจอร์หลัก ➡️ รวมบัญชี, ติดตามผลตอบแทน, รายได้จากปันผล/ดอกเบี้ย ➡️ ตั้งเป้าหมายและตรวจสอบ contribution limits ✅ Add-ons เสริม ➡️ วิเคราะห์ค่าธรรมเนียม ➡️ ติดตามเป้าหมายด้วย visualization ➡️ บันทึกการซื้อขายหุ้น ‼️ คำเตือนสำหรับผู้ใช้ ⛔ ต้องนำเข้าข้อมูลเองผ่าน CSV → ไม่มีการเชื่อมต่อ API อัตโนมัติ ⛔ หากไม่สำรองข้อมูล อาจสูญเสียข้อมูลเมื่อเครื่องมีปัญหา ⛔ ฟีเจอร์บางอย่างยังอยู่ในช่วงพัฒนา อาจมีบั๊กหรือข้อจำกัด https://wealthfolio.app/?v=2.0

🕵️‍♂️ “แฮกเกอร์เจาะระบบ Nikkei – ขโมยข้อมูลส่วนตัวและ Slack กว่า 17,000 รายการ” ในเดือนกันยายน 2025 บริษัทสื่อยักษ์ใหญ่จากญี่ปุ่น “Nikkei Inc.” เจ้าของหนังสือพิมพ์ The Nikkei และดัชนีหุ้น Nikkei 225 พบว่ามีการเข้าถึงบัญชี Slack ของพนักงานอย่างผิดปกติ หลังจากตรวจสอบพบว่าเกิดจากมัลแวร์ที่ติดในคอมพิวเตอร์ส่วนตัวของพนักงานคนหนึ่ง ซึ่งนำไปสู่การขโมยข้อมูลส่วนตัวของกว่า 17,000 คน รวมถึงประวัติการแชตใน Slack แฮกเกอร์ใช้ข้อมูลล็อกอินที่ขโมยไปจากเครื่องพนักงานเพื่อเข้าถึง Slack Workspace ภายในของบริษัท ซึ่งมีข้อมูลของพนักงานและคู่ค้าทางธุรกิจจำนวนมาก แม้ Nikkei จะยืนยันว่าไม่มีข้อมูลแหล่งข่าวหรือเนื้อหาการรายงานหลุดออกไป แต่ข้อมูลส่วนตัว เช่น ชื่อ อีเมล และประวัติการสนทนา ก็ถือเป็นทรัพย์สินที่มีมูลค่าสูงในโลกไซเบอร์ สิ่งที่น่ากังวลคือรูปแบบการโจมตีนี้คล้ายกับกรณีของ Change Healthcare ในปี 2024 ที่มีการขโมยข้อมูลของกว่า 190 ล้านคนเพื่อเรียกค่าไถ่ โดยไม่ใช้วิธีล็อกระบบแบบ ransomware แต่ขู่จะเปิดเผยข้อมูลแทน ✅ Nikkei ถูกแฮกผ่านมัลแวร์ในเครื่องพนักงาน ➡️ มัลแวร์ขโมยข้อมูลล็อกอิน Slack ➡️ แฮกเกอร์เข้าถึงข้อมูลของ 17,368 คน ➡️ รวมถึงชื่อ อีเมล และประวัติการแชต ✅ การตอบสนองของบริษัท ➡️ รีเซ็ตรหัสผ่านและจำกัดการเข้าถึง ➡️ แจ้งคณะกรรมการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคลของญี่ปุ่น ➡️ ยืนยันว่าไม่มีข้อมูลแหล่งข่าวหรือเนื้อหาการรายงานหลุด ✅ ความเชื่อมโยงกับเหตุการณ์ก่อนหน้า ➡️ Nikkei เคยสูญเงิน $29 ล้านจากการถูกหลอกให้โอนเงินในปี 2019 ➡️ Tech in Asia ก็เคยถูกแฮกในปี 2024 และข้อมูลผู้ใช้กว่า 221,000 รายถูกเปิดเผย ✅ มุมมองจากผู้เชี่ยวชาญ ➡️ Mayank Kumar จาก DeepTempo ระบุว่าเป้าหมายของมัลแวร์คือการขโมยล็อกอินที่ถูกต้อง ➡️ การโจมตีแบบนี้ยากต่อการตรวจจับ เพราะดูเหมือนการใช้งานปกติ ➡️ ระบบ SIEM ไม่สามารถแจ้งเตือนได้หากการล็อกอินถูกต้อง ➡️ ระบบ NDR ก็ไม่สามารถตรวจสอบ payload ได้หากข้อมูลถูกเข้ารหัส ‼️ ความเสี่ยงจากการใช้เครื่องส่วนตัวในการทำงาน ⛔ มัลแวร์สามารถเจาะระบบผ่านเครื่องที่ไม่มีการป้องกัน ⛔ ข้อมูลล็อกอินที่ถูกขโมยสามารถใช้เข้าถึงระบบภายในได้ ⛔ การแยกงานกับชีวิตส่วนตัวไม่ชัดเจน ทำให้เกิดช่องโหว่ ‼️ ความท้าทายในการตรวจจับการโจมตีแบบ “แฝงตัว” ⛔ การใช้งานที่ดูเหมือนปกติทำให้ระบบความปลอดภัยไม่แจ้งเตือน ⛔ การเข้ารหัสข้อมูลทำให้ตรวจสอบ payload ได้ยาก ⛔ การขู่ว่าจะเปิดเผยข้อมูลแทนการล็อกระบบเป็นแนวโน้มใหม่ของแฮกเกอร์ เหตุการณ์นี้สะท้อนให้เห็นว่า “ข้อมูลล็อกอิน” กลายเป็นทรัพย์สินที่มีมูลค่าสูง และการป้องกันภัยไซเบอร์ต้องก้าวข้ามการตรวจจับแบบเดิมๆ ไปสู่การวิเคราะห์พฤติกรรมที่ลึกซึ้งมากขึ้น https://hackread.com/nikkei-data-breach-hackers-steal-data-slack-messages/

VN30🇻🇳 ดัชนีหุ้นเวียดนาม มีเท ลงมาบ้าง หลังขึ้นมาเยอะมาก จากช่วงกลางปี ที่มีเรื่องภาษีทรัมป์ ก็ดูตัวเลขแนวรับฟีโบนาซี ต่างๆตามภาพ ดัชนีVN30 ตัวหลักๆหลายตัว เป็นหุ้นกลุ่มธนาคาร การเงิน ✨DR ในกระดานไทย เช่น E1VFVN3001

🆔 “PostgreSQL 18 รองรับ UUIDv7 — เร็วขึ้น เรียงง่าย แต่ต้องระวังเรื่องความเป็นส่วนตัว” — เมื่อตัวระบุแบบใหม่ช่วยให้ฐานข้อมูลเร็วขึ้น แต่ก็เผยเวลาแบบไม่ตั้งใจ ในเวอร์ชัน 18 ของ PostgreSQL มีการเพิ่มการรองรับ UUIDv7 ซึ่งเป็นรูปแบบใหม่ของตัวระบุแบบไม่ซ้ำ (Universally Unique Identifier) ที่ออกแบบมาเพื่อแก้ปัญหาด้านประสิทธิภาพของ UUIDv4 ที่ใช้กันทั่วไป UUIDv4 เป็นแบบสุ่มทั้งหมด ทำให้การแทรกข้อมูลลงในฐานข้อมูลเกิดแบบกระจัดกระจาย ส่งผลให้ดัชนี B-tree แตกบ่อยและใช้แคชได้ไม่ดีนัก ขณะที่ UUIDv7 ใช้ timestamp เป็นส่วนสำคัญของโครงสร้าง ทำให้สามารถเรียงลำดับตามเวลาได้โดยธรรมชาติ ส่งผลให้การแทรกข้อมูลเป็นแบบต่อเนื่องและมีประสิทธิภาพสูงขึ้น บทความจาก Aiven สาธิตผ่าน “Crab Store” โดยเปรียบเทียบการแทรกข้อมูล 10,000 รายการระหว่าง UUIDv4 และ UUIDv7 พบว่า UUIDv7 ใช้เวลาน้อยกว่าและใช้ทรัพยากรระบบน้อยลงอย่างชัดเจน นอกจากนี้ UUIDv7 ยังสามารถใช้ได้ในหลายภาษา เช่น Python 3.14 ที่เพิ่งเพิ่มการรองรับในไลบรารีมาตรฐาน และมีโครงสร้างที่สอดคล้องกันระหว่างระบบ อย่างไรก็ตาม UUIDv7 มีข้อควรระวังด้านความเป็นส่วนตัว เพราะ timestamp ที่ฝังอยู่ใน UUID สามารถเผยเวลาสร้างข้อมูลได้ ซึ่งอาจนำไปสู่การวิเคราะห์พฤติกรรมผู้ใช้หรือการเชื่อมโยงข้อมูลโดยไม่ตั้งใจ ดังนั้นจึงแนะนำให้ใช้ UUIDv7 เฉพาะภายในระบบ และใช้ UUIDv4 สำหรับข้อมูลที่เปิดเผยต่อผู้ใช้ภายนอก ✅ PostgreSQL 18 รองรับ UUIDv7 เป็นครั้งแรก ➡️ ออกแบบมาเพื่อแก้ปัญหาประสิทธิภาพของ UUIDv4 ✅ UUIDv7 ใช้ timestamp เป็นส่วนสำคัญของโครงสร้าง ➡️ ทำให้สามารถเรียงลำดับตามเวลาได้โดยธรรมชาติ ✅ การแทรกข้อมูลด้วย UUIDv7 มีประสิทธิภาพสูงกว่า UUIDv4 ➡️ ลดการแตกของดัชนีและเพิ่มประสิทธิภาพแคช ✅ Python 3.14 รองรับ UUIDv7 ในไลบรารีมาตรฐาน ➡️ สามารถสร้าง UUIDv7 ได้โดยตรงจาก uuid.uuid7() ✅ UUIDv7 มีโครงสร้างสอดคล้องกันระหว่างระบบ ➡️ ตรวจสอบเวอร์ชันได้ด้วย uuid_extract_version ใน PostgreSQL https://aiven.io/blog/exploring-postgresql-18-new-uuidv7-support

🌟ตัวอย่าง Watch Lists ที่ทำใน Tradingview ใครใช้งานอยู่ สามารถ import List โดยใช้ไฟล์ .txt นี้ได้เลย จากภาพ เป็นลิสต์ของพวก ดัชนี, คอมโม, ค่าเงิน และตัวหลักอย่าง ทองคำ บิตคอยน์ เงิน ฯลฯ 💰พวกนี้ หลายๆอย่าง สามารถเทรดลงทุน ได้ในตลาดหุ้นไทยได้เลย (แม้อาจจะมีข้อจำกัดเรื่องสภาพคล่องอยู่บ้าง แต่บางตัว ก็พอมีดีขึ้นบ้างเรื่อยๆ) ทั้งในกระดาน SET และ TFEX ในภาพที่เห็น แสดงในหน้า ที่เกี่ยวกับ ค่าทางtechnical เบื้องต้น ก็ค่าง่ายๆทั่วไป ที่เกี่ยวกับ เส้นค่าเฉลี่ย, oscillator เป็นค่าที่ tradingview คำนวณมาให้ แสดงออกบอกออกมาว่า ดี หรือ ไม่ดี BULL/BEAR BUY/SELL 💥ประเด็นไม่ได้ให้ไปหมกมุ่นกับมันว่า มันแม่นหรือไม่แม่น, ถูกหรือผิด ✅แต่ เอาไว้ดูเป็น ไกด์ไลน์แบบไวๆ ว่ามัน ดีหรือไม่ดี สีเขียว สีแดง buy/sell อย่างไร ช่วยประกอบการตัดสินใจ ในการเทรดได้ ร่วมกับ เหตุปัจจัยอื่นๆ https://www.tradingview.com/watchlists/93055744/

EP 39 เตือนดัชนี SET หลังจากทำไฮส์ไปที่ 1313.xx เราควร monitor Delta ไปด้วย แม้จะไมได้เล่นมัน ตรวจสอบให้ดีก่อนเข้าซื้อหุ้นพลังงานที่ราคาสูๆ หลายตัว BY.

📱 “อัปเดต iOS ใหม่ทำ iPhone ช้าลงจริงหรือ? — คำตอบที่ไม่ง่าย และไม่ใช่แค่เรื่องสมมุติ” ทุกครั้งที่ Apple ปล่อยอัปเดต iOS ใหม่ คำถามที่วนกลับมาเสมอคือ “เครื่องจะช้าลงไหม?” โดยเฉพาะผู้ใช้ iPhone รุ่นเก่าที่รู้สึกว่าเครื่องอืดลงหลังอัปเดต ล่าสุด iOS 26 ก็ไม่พ้นข้อสงสัยนี้ และ Apple เองก็ออกเอกสารสนับสนุนเพื่ออธิบายอย่างชัดเจนว่าเกิดอะไรขึ้น Apple ยืนยันว่าไม่ได้ตั้งใจทำให้ iPhone ช้าลงเพื่อบังคับให้ผู้ใช้เปลี่ยนเครื่องใหม่ แต่ก็ยอมรับว่าการอัปเดตอาจส่งผลต่อประสิทธิภาพและแบตเตอรี่ โดยเฉพาะในช่วงแรกหลังติดตั้ง เพราะระบบต้องทำงานเบื้องหลังจำนวนมาก เช่น การจัดทำดัชนีข้อมูล การอัปเดตแอป และการดาวน์โหลดไฟล์ใหม่ ซึ่งอาจทำให้เครื่องร้อนขึ้นและแบตเตอรี่หมดเร็วขึ้นชั่วคราว นอกจากนี้ ฟีเจอร์ใหม่ ๆ ที่เพิ่มเข้ามาใน iOS 26 เช่น Apple Intelligence หรือ Live Translation ก็ใช้ทรัพยากรเครื่องมากขึ้น โดยเฉพาะในรุ่นเก่าที่ฮาร์ดแวร์ไม่ทันสมัย ทำให้เกิดความรู้สึกว่าเครื่องช้าลง แม้ประสิทธิภาพของ CPU และ GPU จะยังคงเดิมก็ตาม Apple ยังเปิดให้ผู้ใช้ตรวจสอบสุขภาพแบตเตอรี่ และเลือกปิดระบบจัดการประสิทธิภาพได้เอง แต่ก็เตือนว่าอาจทำให้เครื่องดับโดยไม่คาดคิดหากแบตเตอรี่เสื่อมมาก สำหรับผู้ใช้ที่ไม่ต้องการฟีเจอร์ใหม่แต่ยังต้องการความปลอดภัย Apple ก็มีทางเลือกให้อัปเดตเวอร์ชันย่อย เช่น iOS 18.7 ที่ยังได้รับแพตช์ความปลอดภัยโดยไม่ต้องแบกรับฟีเจอร์หนัก ๆ ของเวอร์ชันล่าสุด สุดท้ายแล้ว การอัปเดตหรือไม่อัปเดตขึ้นอยู่กับความต้องการของผู้ใช้ — ถ้าเน้นฟีเจอร์ใหม่ก็ต้องยอมรับความเสี่ยงเรื่องประสิทธิภาพ แต่ถ้าเน้นความเสถียร ก็อาจเลือกเวอร์ชันที่เบากว่า หรือเปลี่ยนแบตเตอรี่เพื่อยืดอายุเครื่อง ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Apple ยืนยันว่าไม่ได้ตั้งใจทำให้ iPhone ช้าลงเพื่อบังคับให้เปลี่ยนเครื่อง ➡️ การอัปเดต iOS อาจทำให้เครื่องช้าลงและแบตหมดเร็วในช่วงแรก ➡️ ระบบต้องทำงานเบื้องหลัง เช่น indexing, อัปเดตแอป, ดาวน์โหลดไฟล์ ➡️ ฟีเจอร์ใหม่ใน iOS 26 ใช้ทรัพยากรเครื่องมากขึ้น โดยเฉพาะในรุ่นเก่า ➡️ Apple เปิดให้ผู้ใช้ตรวจสอบสุขภาพแบตเตอรี่และปิดระบบจัดการประสิทธิภาพได้ ➡️ มีทางเลือกให้อัปเดตเวอร์ชันย่อย เช่น iOS 18.7 เพื่อความเสถียร ➡️ การเปลี่ยนแบตเตอรี่ช่วยยืดอายุเครื่องและคืนประสิทธิภาพ ➡️ Benchmark พบว่า CPU และ GPU ยังทำงานใกล้เคียงเดิมในหลายรุ่น ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Apple ระบุว่าอาการเครื่องช้าหลังอัปเดตเป็นเรื่องปกติและจะดีขึ้นภายใน 2–3 วัน ➡️ iOS 26.1 อยู่ระหว่างการทดสอบ และจะเพิ่มฟีเจอร์ใหม่ใน AirPods และ Safari ➡️ แอปโซเชียลในปี 2025 ใช้ทรัพยากรมากกว่าเดิม แม้เครื่องจะมีประสิทธิภาพเท่าเดิม ➡️ การอัปเดตช่วยเพิ่มความปลอดภัยและความเข้ากันได้กับแอปใหม่ ➡️ การไม่อัปเดตอาจทำให้เครื่องเสี่ยงต่อช่องโหว่ความปลอดภัย https://www.slashgear.com/1985799/do-apple-updates-make-your-iphone-slower/

IAA คาดดัชนีสิ้นปี68 1313 จุด (02/10/68) #news1 #คุยคุ้ยหุ้น #ตลาดหุ้น #หุ้น

EP 16 ติดตามดัชนีอุตสาหกรรมไฮส์เทค NASDAQ ติดตามหุ้น MRK AMZN และ SNPS

🕊️ “Jonathan Clements จากไปอย่างสงบ — นักเขียนผู้เปลี่ยนชีวิตคนธรรมดาด้วยคำว่า ‘เงิน’ และ ‘ความหมาย’” Jonathan Clements ผู้ก่อตั้งเว็บไซต์ HumbleDollar และอดีตคอลัมนิสต์ชื่อดังของ The Wall Street Journal ได้เขียนข้อความอำลาครั้งสุดท้ายไว้ล่วงหน้าในฟอรัมของเว็บไซต์ ก่อนจากไปด้วยโรคมะเร็งเมื่อวันที่ 21 กันยายน 2025 ด้วยวัย 62 ปี เขาเริ่มต้นข้อความว่า “ถ้าคุณเห็นโพสต์นี้ แปลว่าผมจากไปแล้ว” พร้อมขอให้ผู้อ่านไม่เศร้า เพราะเขามีชีวิตที่เต็มไปด้วยความรัก ประสบการณ์ และโอกาสที่ดีในอาชีพ เขาหวังว่าใต้ต้นไม้หน้าบ้านในฟิลาเดลเฟีย ภรรยาของเขา Elaine จะวางแผ่นหินจารึกชื่อของเขา พร้อมคำว่า “Family • Readers • Words” ซึ่งเป็นสามสิ่งที่เขายึดถือมาตลอดชีวิต Jonathan เล่าถึงชีวิตตั้งแต่เกิดในลอนดอน ย้ายไปอเมริกาเมื่อพ่อได้งานที่ World Bank และต้องเผชิญกับชีวิตในโรงเรียนประจำที่โหดร้ายในอังกฤษ ก่อนจะสอบเข้า Cambridge และเริ่มต้นเส้นทางนักข่าวที่ Forbes และ The Wall Street Journal ซึ่งเขาเขียนคอลัมน์ “Getting Going” กว่า 1,000 ตอน เขาเป็นผู้ผลักดันแนวคิดการลงทุนในกองทุนดัชนี (index fund) ตั้งแต่ยุคที่ยังไม่เป็นที่นิยม และใช้ชีวิตอย่างเรียบง่ายแต่มีเป้าหมาย เขาเคยวิ่งมาราธอนใต้สามชั่วโมง และคว้าอันดับหนึ่งในฮาล์ฟมาราธอนบนเรือกลางทะเลแอนตาร์กติกา แม้ชีวิตคู่จะไม่ราบรื่นนัก แต่เขาพบรักครั้งสุดท้ายกับ Elaine ในปี 2020 และแต่งงานกันในปี 2024 เพียงห้าวันหลังได้รับการวินิจฉัยว่าเป็นมะเร็งระยะสุดท้าย เขาใช้เวลาช่วงสุดท้ายจัดการชีวิต เตรียมเว็บไซต์ HumbleDollar ให้ดำเนินต่อได้ และเขียนบทความเกี่ยวกับการเผชิญความตายอย่างมีสติ จนได้รับความสนใจจากสื่อหลายแห่ง เช่น The New York Times, WSJ และ AARP Jonathan ไม่เพียงเป็นนักเขียนด้านการเงิน แต่เป็นนักคิดที่ใช้ “คำ” เป็นเครื่องมือสร้างความเข้าใจชีวิต เขาจากไปอย่างสงบ แต่ทิ้งไว้ซึ่งบทเรียนเรื่องเงิน ความรัก และการใช้ชีวิตอย่างมีความหมาย ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Jonathan Clements เสียชีวิตด้วยโรคมะเร็งเมื่อวันที่ 21 กันยายน 2025 ด้วยวัย 62 ปี ➡️ เขาเขียนข้อความอำลาไว้ล่วงหน้าในฟอรัมของ HumbleDollar ➡️ ขอให้ภรรยาวางแผ่นหินจารึกคำว่า “Family • Readers • Words” ใต้ต้นไม้หน้าบ้าน ➡️ เกิดในลอนดอน ย้ายมาอเมริกาเมื่อพ่อได้งานที่ World Bank ➡️ เรียนที่ Cambridge และเริ่มงานที่ Forbes ก่อนย้ายไป The Wall Street Journal ➡️ เขียนคอลัมน์ “Getting Going” กว่า 1,000 ตอน และผลักดันแนวคิด index fund ➡️ เคยวิ่งมาราธอนใต้สามชั่วโมง และชนะการแข่งขันหลายรายการ ➡️ พบรักกับ Elaine ในปี 2020 และแต่งงานกันในปี 2024 หลังรู้ว่าเป็นมะเร็ง ➡️ เตรียม HumbleDollar ให้ดำเนินต่อ และเขียนบทความเกี่ยวกับการเผชิญความตาย ➡️ ได้รับการยกย่องจากสื่อหลายแห่ง เช่น NYT, WSJ, AARP ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Jonathan เป็นหนึ่งในนักเขียนด้านการเงินที่ผลักดัน index fund สู่กระแสหลัก ➡️ หนังสือ “How to Think About Money” เป็นผลงานที่ขายดีที่สุดของเขา ➡️ เขาเคยทำงานกับ Citigroup และ Creative Planning ในบทบาทด้านการศึกษาการเงิน ➡️ HumbleDollar เปิดให้ผู้เขียนสมัครเล่นร่วมเขียนบทความ โดยเขาเป็นผู้แก้ไขด้วยตัวเอง ➡️ เขาเชื่อว่าความสุขมาจากการใช้เงินเพื่อประสบการณ์ ไม่ใช่สิ่งของ https://humbledollar.com/forum/farewell-friends/

โบรก ปรับเป้าดัชนี 68 1350-1400 26/09/68 #ตลาดหุ้น #หุ้นไทย #SET #นักลงทุน #เศรษฐกิจ

🎙️ เรื่องเล่าจาก Google ในหอพักถึง Searcha Page ข้างเครื่องซักผ้า ย้อนกลับไปเมื่อปี 1998 Google เริ่มต้นจากเซิร์ฟเวอร์ที่ประกอบด้วย Duplo blocks ในหอพักมหาวิทยาลัย Stanford และมีฐานข้อมูลเพียง 24 ล้านหน้าเว็บ วันนี้ Google มีดัชนีมากกว่า 400 พันล้านรายการ และต้องใช้ศูนย์ข้อมูลขนาดมหึมาเพื่อรองรับการค้นหาทั่วโลก แต่ Ryan Pearce นักพัฒนาที่เคยทำงานด้าน enterprise software และเกม กลับเลือกเส้นทางที่ต่างออกไป—เขาสร้าง Searcha Page และ Seek Ninja ซึ่งเป็น search engine แบบ self-hosted ที่ตั้งอยู่ในห้องซักผ้าของบ้านตัวเอง โดยใช้เซิร์ฟเวอร์เก่าที่ประกอบจากชิ้นส่วนมือสอง และ CPU AMD EPYC 7532 รุ่นปี 2020 ที่ตอนนี้หาซื้อได้ในราคาต่ำกว่า $200 ระบบของเขาไม่ใช้ cloud และไม่พึ่ง AI แบบสรุปผลลัพธ์ แต่ใช้ machine learning เพื่อขยายคำค้นหาและเข้าใจบริบทของผู้ใช้ ทำให้สามารถให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำโดยใช้ทรัพยากรเพียงเศษเสี้ยวของ Google แม้จะเริ่มจากเซิร์ฟเวอร์สองตัวที่วางบนเก้าอี้ในห้องซักผ้า และต้องเจาะผนังเพื่อเดินสาย LAN แต่ Pearce ก็สามารถสร้างฐานข้อมูลกว่า 2 พันล้านรายการ และตั้งเป้าจะเพิ่มเป็น 4 พันล้านภายใน 6 เดือน โดยเขาเขียนโค้ดไปแล้วกว่า 150,000 บรรทัด และปรับแต่งมากกว่า 500,000 บรรทัดเพื่อให้ระบบทำงานได้โดยไม่ต้องพึ่ง LLM ✅ การสร้าง Searcha Page และ Seek Ninja ➡️ เป็น search engine แบบ self-hosted ที่ตั้งอยู่ในห้องซักผ้า ➡️ ใช้เซิร์ฟเวอร์เก่าพร้อม CPU AMD EPYC 7532 จำนวน 32 คอร์ ➡️ มีฐานข้อมูลกว่า 2 พันล้านรายการ และตั้งเป้าเพิ่มเป็น 4 พันล้าน ✅ แนวทางการใช้ AI ➡️ ไม่ใช้ LLM หรือ AI ที่สรุปผลลัพธ์ ➡️ ใช้ machine learning เพื่อขยายคำค้นหาและเข้าใจบริบท ➡️ ลดการพึ่งพาโมเดลใหญ่เพื่อให้ระบบเบาและควบคุมได้ ✅ การออกแบบระบบและการตั้งค่า ➡️ เซิร์ฟเวอร์วางบนเก้าอี้ในห้องซักผ้า พร้อมเจาะผนังเดินสาย LAN ➡️ มีระบบระบายความร้อนแบบ DIY ด้วยท่ออากาศ ➡️ เคยวางในห้องนอนแต่ร้อนเกินไปจนต้องย้าย ✅ ความสามารถของระบบ ➡️ ให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำแม้ใช้ทรัพยากรน้อย ➡️ มีความเร็วในการค้นหาที่ดีขึ้นในช่วงหลัง ➡️ รองรับการใช้งานจริงผ่านเว็บไซต์ Searcha Page และ Seek Ninja ✅ แผนในอนาคต ➡️ อาจย้ายระบบไปยังศูนย์ข้อมูลขนาดเล็กใกล้บ้าน ➡️ ไม่ต้องการใช้ cloud และต้องการควบคุมระบบเอง ➡️ ใช้รายได้จาก affiliate ads เพื่อสนับสนุนการพัฒนา https://www.tomshardware.com/software/search-engines/ai-driven-search-engine-running-inside-a-laundry-room-aims-to-rival-google-and-you-can-try-it-yourself-programmer-harnesses-old-server-parts-and-ai-to-deliver-quality-results

🧊 “Liquid Glass บนเว็บ: เมื่อแสงหักเหกลายเป็นศิลปะ UI ด้วย CSS และ SVG — สวยระดับ Apple แต่ยังใช้ได้แค่ Chrome!” ถ้าคุณเคยเห็นเอฟเฟกต์ Liquid Glass ที่ Apple เปิดตัวในงาน WWDC 2025 แล้วรู้สึกว่า “อยากได้แบบนี้บนเว็บบ้าง” — บทความนี้คือคำตอบที่คุณรอคอย เพราะมันคือการทดลองสร้างเอฟเฟกต์หักเหแสงแบบกระจกโค้งบนเบราว์เซอร์ โดยใช้แค่ CSS, SVG และคณิตศาสตร์ฟิสิกส์พื้นฐาน แนวคิดหลักคือการจำลองการหักเหของแสง (refraction) ตามกฎของ Snell–Descartes ซึ่งอธิบายว่ามุมของแสงจะเปลี่ยนไปเมื่อผ่านจากวัสดุหนึ่งไปสู่อีกวัสดุหนึ่ง เช่น จากอากาศเข้าสู่กระจก โดยใช้ค่าดัชนีหักเห (refractive index) เพื่อคำนวณทิศทางใหม่ของแสง บทความนี้เลือกใช้รูปทรงวงกลมเป็นพื้นฐาน เพราะง่ายต่อการคำนวณและสามารถขยายเป็นรูปทรงอื่นได้ในอนาคต โดยใช้ฟังก์ชันความสูงของพื้นผิวกระจกเพื่อคำนวณมุมตกกระทบและมุมหักเห จากนั้นสร้าง “สนามเวกเตอร์การเลื่อนตำแหน่ง” (displacement vector field) เพื่อบอกว่าแสงควรเบนไปทางไหน เมื่อได้เวกเตอร์แล้ว ก็แปลงเป็นภาพ SVG displacement map โดยใช้สีแดงและเขียวแทนการเลื่อนในแกน X และ Y ตามลำดับ แล้วนำไปใช้ในฟิลเตอร์ SVG เพื่อสร้างเอฟเฟกต์หักเหแสงบนองค์ประกอบ UI จริง เช่น ปุ่ม, สวิตช์, กล่องค้นหา และมิวสิกเพลเยอร์ สุดท้ายยังเพิ่ม “specular highlight” หรือแสงสะท้อนขอบกระจก เพื่อให้ดูสมจริงยิ่งขึ้น โดยใช้การเบลนด์ภาพ highlight เข้ากับภาพที่ผ่านการหักเหแล้ว — ทั้งหมดนี้ทำงานได้เฉพาะใน Chrome เท่านั้น เพราะยังไม่มีเบราว์เซอร์อื่นรองรับ SVG filter เป็น backdrop-filter ✅ แนวคิดหลักของ Liquid Glass บนเว็บ ➡️ จำลองการหักเหแสงตามกฎ Snell–Descartes ➡️ ใช้ค่าดัชนีหักเหของวัสดุ เช่น อากาศ (n=1) และกระจก (n=1.5) ➡️ ใช้ฟังก์ชันความสูงของพื้นผิวเพื่อคำนวณมุมตกกระทบ ➡️ สร้าง displacement vector field เพื่อบอกทิศทางการเบนของแสง ✅ การสร้าง SVG displacement map ➡️ แปลงเวกเตอร์เป็นสีในภาพ SVG โดยใช้ Red = X, Green = Y ➡️ ใช้ <feDisplacementMap /> เพื่อเลื่อนตำแหน่งพิกเซลตามเวกเตอร์ ➡️ scale ของฟิลเตอร์ใช้ค่าการเบนสูงสุดที่คำนวณไว้ ➡️ สามารถ animate scale เพื่อควบคุมความแรงของเอฟเฟกต์ ✅ การใช้งานใน UI จริง ➡️ ใช้กับองค์ประกอบ UI เช่น ปุ่ม, สวิตช์, กล่องค้นหา, มิวสิกเพลเยอร์ ➡️ เพิ่ม specular highlight เพื่อให้ดูมีแสงสะท้อนขอบกระจก ➡️ ใช้ <feBlend /> เพื่อรวมภาพ highlight กับภาพหักเห ➡️ ปรับค่าความเงา, ความอิ่มสี, และระดับการหักเหได้ตามต้องการ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Apple เปิดตัว Liquid Glass ใน WWDC 2025 เป็นส่วนหนึ่งของ iOS 26 และ visionOS ➡️ เอฟเฟกต์นี้มีต้นแบบจาก Dynamic Island และ macOS Aqua ➡️ นักพัฒนาเริ่มสร้างเวอร์ชัน CSS-only เพื่อใช้บนเว็บโดยไม่พึ่ง JavaScript ➡️ GitHub มีโปรเจกต์ทดลองหลายตัว เช่น liquid-glass-effect-macos https://kube.io/blog/liquid-glass-css-svg/

🎙️ เรื่องเล่าจาก WeTransfer ถึง ChatGPT: เมื่อ AI ไม่ได้แค่ฉลาด แต่เริ่ม “รู้มากเกินไป” กลางปี 2025 WeTransfer จุดชนวนความกังวลทั่วโลก เมื่อมีการเปลี่ยนเงื่อนไขการใช้งานให้สามารถนำไฟล์ของผู้ใช้ไปใช้ในการ “พัฒนาเทคโนโลยีใหม่ รวมถึงการปรับปรุงโมเดล AI” แม้ภายหลังจะออกมาชี้แจงว่าเป็นการใช้ AI เพื่อจัดการเนื้อหา ไม่ใช่การฝึกโมเดล แต่ความไม่ชัดเจนนี้ก็สะท้อนถึงแนวโน้มที่น่ากังวล: ข้อมูลของผู้ใช้กำลังกลายเป็นเชื้อเพลิงของ AI โดยที่ผู้ใช้ไม่รู้ตัว Slack ก็เป็นอีกตัวอย่างที่ใช้ข้อมูลของลูกค้าในการฝึกโมเดล machine learning โดยค่าเริ่มต้น ซึ่งหมายความว่แม้จะเป็นบริการที่ใช้ในองค์กร ก็ยังมีความเสี่ยงด้านข้อมูลหากไม่มีการตั้งค่าความปลอดภัยอย่างรัดกุม นอกจากนี้ยังมีกรณีที่ผู้ใช้ ChatGPT เปิดใช้งาน “make this chat discoverable” โดยไม่รู้ว่าเนื้อหาจะถูกจัดทำดัชนีโดย Google และปรากฏในผลการค้นหา ซึ่งอาจมีข้อมูลส่วนตัวหรือกลยุทธ์ทางธุรกิจที่ไม่ควรเปิดเผย สิ่งที่น่ากังวลที่สุดคือการใช้ AI ในองค์กรโดยไม่มีการควบคุม เช่น พนักงานนำข้อมูลภายในไปใส่ใน ChatGPT เพื่อแปลเอกสารหรือเขียนอีเมล โดยไม่รู้ว่าข้อมูลนั้นอาจถูกนำไปใช้ในการฝึกโมเดลในอนาคต CISOs (Chief Information Security Officers) ทั่วโลกกำลังเผชิญกับภาระสองด้าน: ต้องใช้ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพด้านความปลอดภัย แต่ก็ต้องป้องกันไม่ให้ AI กลายเป็นช่องโหว่ใหม่ขององค์กร ซึ่งเป็นความท้าทายที่ซับซ้อนและกำลังสร้างความเหนื่อยล้าให้กับผู้บริหารด้านความปลอดภัยทั่วโลก ✅ การเปลี่ยนแปลงนโยบายของบริการออนไลน์ ➡️ WeTransfer เพิ่มเงื่อนไขให้สามารถใช้ไฟล์ผู้ใช้ในการพัฒนา AI ➡️ Slack ใช้ข้อมูลลูกค้าในการฝึกโมเดล machine learning โดยค่าเริ่มต้น ➡️ Meta และบริการอื่น ๆ เริ่มปรับนโยบายเพื่อใช้ข้อมูลผู้ใช้ในการฝึกโมเดล ✅ ความเสี่ยงจากการใช้งาน AI โดยผู้ใช้ทั่วไป ➡️ พนักงานอาจนำข้อมูลภายในองค์กรไปใส่ใน ChatGPT โดยไม่รู้ผลกระทบ ➡️ การเปิดใช้งาน “make this chat discoverable” ทำให้ข้อมูลปรากฏใน Google ➡️ ข้อมูลส่วนตัวหรือกลยุทธ์ทางธุรกิจอาจถูกเปิดเผยโดยไม่ตั้งใจ ✅ ความท้าทายของผู้บริหารด้านความปลอดภัย ➡️ CISOs ต้องใช้ AI เพื่อเพิ่มความปลอดภัย แต่ก็ต้องควบคุมความเสี่ยงจาก AI ➡️ 64% ของผู้บริหารด้านความปลอดภัยมองว่า AI เป็นเป้าหมายเชิงกลยุทธ์ ➡️ 48% ระบุว่าการใช้งาน AI อย่างปลอดภัยเป็นเรื่องเร่งด่วน ✅ แนวโน้มของการเปลี่ยนแปลงในองค์กร ➡️ บริษัทต่าง ๆ เริ่มปรับนโยบายเพื่อให้สามารถใช้ข้อมูลในการฝึก AI ได้ ➡️ ต้องมีการปรับปรุงเงื่อนไขการใช้งานให้โปร่งใสและสอดคล้องกับกฎหมาย ➡️ การใช้ AI ต้องมีการกำกับดูแลร่วมกัน ไม่ใช่แค่หน้าที่ของ CISO https://www.csoonline.com/article/4049373/how-the-generative-ai-boom-opens-up-new-privacy-and-cybersecurity-risks.html

กระดานตลาดไทย เฉพาะหุ้นสามัญ ไทย มีประมาณ 800 - 900 ตัว ดัชนี SET100 มี 100 ตัว ดัชนี sSET มีประมาณ 120 ตัว ดัชนี MAI มี 225 ตัว สามดัชนีนี้ เป็นดัชนีของหุ้น รวมๆกัน 400 กว่าตัว แล้วอีกครึ่งที่เหลือไปไหน ก็อยู่ใน ดัชนี SET 💥แต่ SET ไม่สามารถ เป็นตัวแทนแสดง หุ้นกลาง เล็กที่เหลือ อีกครึ่งนึงได้ เพราะค่าดัชนี SET ถูกถ่วงน้ำหนักสูงด้วย หุ้นขนาดใหญ่ ค่า SET จึงมักไปตาม SET50, SET100 ดังนั้น ความอยากส่วนตัว อยากจะได้ ดัชนี อีกอัน คือ 🌟ดัชนีหุ้นที่เหลือทั้งหมด ที่ไม่รวม พวก Bigcap 50, 100 ตัวแรก จะได้ครอบคลุมดีกว่า ใช้ sSET, MAI

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

พิพาทไทย–กัมพูชา ฉุดเชื่อมั่นอุตฯทรุดสุดรอบ3ปี : [Biz Talk] สถานการณ์ไทย–กัมพูชา กระทบกิจกรรมทางเศรษฐกิจการค้าชายแดน 1 ในปัจจัยฉุดดัชนีความเชื่อมั่นภาคอุตสาหกรรม ร่วง สู่ระดับต่ำสุดในรอบ 3 ปี จี้รัฐ เร่งเยียวยา ทั้งความเสียหายจากการค้าขายบริเวณชายแดน และจัดทำโครงการช่วยเหลือผู้ประกอบการไทย ที่เข้าไปลงทุนในกัมพูชา ลดความเสี่ยงต่อการประกอบธุรกิจในระยะยาว

เลือกหุ้นไทยในดัชนี MSCI ? 21/08/68 #กะเทาะหุ้น #ตลาดหุ้น #หุ้นไทย #ดัชนี MSCI #การลงทุน

การเจรจารีบหยุดยิงก็เพื่อคุ้มครองพวกนี้ด้วยนั้นเอง,ตลอดฐานทัพอเมริกาในชลบุรีด้วยกลัวโดนลูกหลงและตอบโต้ออกหน้าออกตาไม่ได้ด้วยหากเจอphl03ของเขมรตกใส่,กรณีปะทะกัน,อเมริกางานเข้าจึงรีบออกตัวจากพุ่มไม้ก็ว่า, ..ในด้านเล่นของมืดอาวุธมืดเงินทุนมืดเงินที่ฟอกตรึมทั่วโลกจากพวกมืดๆนี้ก็หมายระดมมาในช่วงหยุดยิงนี้ด้วย,เขมรชนะฮุนเซนก็ช่วยโทนี่ได้จริง ประเทศไทยก็จะปกครองในสไตล์ประธานาธิบดีสมใจโทนี่จากนั้นก็แบ่งบ่อน้ำมันให้ฮุนเซนให้อเมริกาให้ฝรั่งเศสตามที่รับเงินรับทองล่วงหน้าก่อนแล้วและเงินก้อนสุดท้ายหลังเสร็จงาน คือเดอะแก๊งทั้งหมดพวกนี้สำเร็จในการทำลายประเทศไทย ทำลายสถาบันนั้นเอง.,รัสเชียสนับสนุนทางลับไม่รู้หรือเขมรจากบ่อนคาสิโนสั่งซื้อเองนำเข้าผ่านเอกชนไทยที่สมคบคิดเปิดด่านขนอาวุธต่างๆแต่แรกนั้นเองช่วงผิดแผนอาจควบคุมไม่ได้นั้นก็ด้วย,และตอนนี้บ่อคาสิโนรับรู้ชาตะกรรมแน่แล้วจึงประสานงานทุกๆสาระพัดความเถื่อนฮับความเลวทั่วเขมรมาสุมหัวกันนำเข้าค้าอาวุธมาสู้ตายกับไทยนั่นเองเพราะไปไหนไม่รอดแล้ว ออกจากเขมรก็มีคดีมีหมายติดหัวในชาติต้นสกัดตนเองนั้นล่ะ,แต่ละตัวโทษตายโทษติดคุกตลอดชีวิตก็ว่า,จึงบีบขี้ข้าลูกหนี้บ่อนเหยื่อค้ามนุษย์ทั้งหมดทำตามคำสั่งมันเพื่อจัดการคนไทยทหารไทยแทรกซึมทำลายไทยทุกๆวิถีทาง นักการเมืองหรือใครๆที่มันเก็บความลับให้ซ่อนในฝั่งเขมร นายทุนเจ้าสัวพ่อค้าค้ากิจการใดๆที่บ่อนหรือฮับค้ามนุษย์เก็บหลักฐานความผิดตนเองไว้ที่เขมร หากพวกนี้ไม่ทำตามคำสั่งมัน มันจะแฉจะส่งความผิดนี้เปิดโปงสิ่งนี้แก่เจ้าหน้าที่ไทยลงโทษพวกนักการเมืองนักพนันนักเจ้าสัวที่ข้องเกี่ยวสิ่งชั่วเลวกับมันทั้งหมด,คนไทยนี้กลัวนะสิจึงเป็นไส้ศึกโดยง่ายดาย โดรนมากมายก็พวกเหี้ยนี้สั่งบินจากไทยนี้ล่ะ สมคบคิดกัน พักไว้ในบ้านไส้ศึกนี้,แลกยาบ้าแลกหนี้แลกสาระพัดมุกมันล่อคนไทยที่สิ้นคิดนี้ได้หมด,นายพลทหารเลวในไทยก็เป็นเจ้าของบ่อนในเขมรนะธรรมดาที่ไหน,คือทหารไทยยังลีลาไม่ประกาศกฎอัยการศึกทั่วประเทศไทยจะรอกฎหมายปกติธรรมดาเดินเนื้องานฝันไม่เถอะจะทันเหลี่ยมมัน,เมื่อประกาศกฎอัยการศึกนะซึ่งนักการเมืองเลวเจ้าสัวกิจการชั่วdeep stateเองมันหวาดกลัวแน่นอน,แผนการต่างๆมันวางไว้อาจตัดตอนตัดขาเสียแผนมันมหาศาลมโหฬารนั้นเอง,แค่ทหารไทยจัดการภายในได้นะ ศึกกับเขมรเสมือนชนะแบบไม่ต้องรบเกิน90%ทันที,อเมริกาหมายจะเอาไทยตั้งฐานทัพสู้กับจีนสร้างหายนะในเอเชีย ประเทศไทยสงสัยว่าทำให้ไทยเสี่ยงด้านอธิปไตยไทยสู่สงครามไม่สงบในอาเชียนในเอเชีย สามารถเชิญฑูตต่างประเทศนั้นออกจากไทยไปก่อนได้ทันที ตัดตอนปฏิบัติการด้านสายข่าวเพื่อก่อสงครามได้ทันที เช่นอเมริกา ฝรั่งเศส เป็นต้น เชิญออกนอกประเทศไปก่อนเพราะต้องสงสัยสนับสนุนสร้างความไม่สงบในเอเชียและภูมิภาคอาเชียนนี้.,เราไม่จำเป็นต้องแคร์อะไร,ทดลองวิจัยสัก5-10ปีก็ได้ว่า เมื่อเชิญฑูตต่างชาติตะวันตกยุโรปอเมริกาออกจากประเทศไทย ดัชนีความสงบสุขเพิ่มขึ้นหรือลดลงหรือนัยยะหัวข้อต่างๆที่ตั้งสมมุติฐานไว้ เชิงบวกหรือเชิงลบ,ประเทศไทยไม่มีฑูตอเมริกาฑูตฝรั่งเศสประจำประเทศไทยชาติไทยมันจะพังพินาศล่มสลายก็ให้มันรู้ไป. https://youtube.com/shorts/EqJ_uOG7Xg4?si=DvD-DJ5t1DYZkWM1

🎙️ เรื่องเล่าจากข่าว: เมื่อบทสนทนาส่วนตัวกับ ChatGPT กลายเป็นสาธารณะใน Google โดยไม่รู้ตัว ในช่วงปลายเดือนกรกฎาคม 2025 ผู้ใช้ ChatGPT หลายพันคนต้องตกใจเมื่อพบว่าบทสนทนาส่วนตัวของตนปรากฏในผลการค้นหาของ Google โดยไม่ตั้งใจ สาเหตุเกิดจากฟีเจอร์ “แชร์บทสนทนา” ที่มีตัวเลือกให้ “ทำให้ค้นหาได้” ซึ่งแม้จะต้องกดยืนยันเอง แต่ข้อความอธิบายกลับคลุมเครือและไม่ชัดเจน Fast Company พบว่ามีบทสนทนากว่า 4,500 รายการที่ถูกจัดทำเป็นลิงก์สาธารณะ และถูก Google ดึงไปแสดงในผลการค้นหา โดยบางบทสนทนาเผยข้อมูลส่วนตัว เช่น ชื่อ เมืองที่อยู่ อีเมล หรือแม้แต่เรื่องราวส่วนตัวอย่างความวิตกกังวล การเสพติด ความรุนแรงในครอบครัว และปัญหาความสัมพันธ์ แม้จะไม่มีการเปิดเผยตัวตนโดยตรง แต่เนื้อหาในบทสนทนาเพียงพอที่จะระบุตัวบุคคลได้ในบางกรณี OpenAI ได้ลบฟีเจอร์นี้ออกทันที พร้อมดำเนินการให้ Google และเครื่องมือค้นหาอื่น ๆ ลบข้อมูลออกจากดัชนี แต่ก็ยังมีความเสี่ยงจากการแคชหน้าเว็บที่อาจยังคงอยู่ ✅ ฟีเจอร์ “แชร์บทสนทนา” ของ ChatGPT ทำให้บทสนทนาส่วนตัวปรากฏใน Google Search ➡️ ผู้ใช้ต้องกดยืนยัน “ทำให้ค้นหาได้” แต่คำอธิบายไม่ชัดเจน ➡️ มีบทสนทนากว่า 4,500 รายการถูกค้นพบโดย Fast Company ✅ เนื้อหาที่หลุดออกมามีข้อมูลส่วนตัวและเรื่องราวที่ละเอียดอ่อน ➡️ เช่น ความวิตกกังวล การเสพติด ปัญหาครอบครัว และความสัมพันธ์ ➡️ บางบทสนทนาเผยชื่อ เมืองที่อยู่ และข้อมูลติดต่อ ✅ OpenAI ลบฟีเจอร์ทันทีและดำเนินการให้ลบข้อมูลออกจากเครื่องมือค้นหา ➡️ ระบุว่าเป็น “การทดลองระยะสั้น” เพื่อให้ผู้คนค้นหาบทสนทนาที่มีประโยชน์ ➡️ กำลังดำเนินการลบข้อมูลจากดัชนีของ Google ✅ ผู้ใช้สามารถจัดการลิงก์ที่แชร์ได้ผ่าน Shared Links Dashboard ➡️ แต่การลบลิงก์ไม่รับประกันว่าข้อมูลจะหายจาก Google ทันที ➡️ หน้าแคชอาจยังคงอยู่ในระบบของเครื่องมือค้นหา ✅ กรณีนี้เกิดขึ้นหลังจากศาลสหรัฐฯ สั่งให้ OpenAI เก็บบันทึกบทสนทนาไว้ทั้งหมด ➡️ เพื่อใช้ในการพิจารณาคดีเกี่ยวกับการละเมิดลิขสิทธิ์ ➡️ ทีมกฎหมายสามารถเข้าถึงข้อมูลที่ผู้ใช้ป้อนเข้าไป ‼️ การแชร์บทสนทนาโดยไม่เข้าใจเงื่อนไขอาจทำให้ข้อมูลส่วนตัวหลุดสู่สาธารณะ ⛔ โดยเฉพาะเมื่อมีชื่อ อีเมล หรือข้อมูลบริษัทในบทสนทนา ⛔ แม้จะลบลิงก์แล้ว ข้อมูลอาจยังอยู่ใน Google ผ่านหน้าแคช ‼️ การใช้ ChatGPT เป็นพื้นที่ระบายอารมณ์หรือพูดคุยเรื่องส่วนตัวอาจไม่ปลอดภัย ⛔ ผู้ใช้บางรายใช้ ChatGPT เหมือนสมุดบันทึกส่วนตัว ⛔ แต่ระบบไม่ได้ออกแบบมาเพื่อความเป็นส่วนตัวระดับนั้น ‼️ บริษัทที่ใช้ ChatGPT ในการพัฒนาไอเดียหรือกลยุทธ์อาจเสี่ยงต่อการรั่วไหลของข้อมูล ⛔ เช่น การเขียนโค้ด การประชุม หรือแผนการตลาด ⛔ ข้อมูลภายในอาจถูกเผยแพร่โดยไม่ตั้งใจ ‼️ การเข้าใจผิดเกี่ยวกับฟีเจอร์ “แชร์” อาจนำไปสู่การละเมิดความเป็นส่วนตัวโดยไม่รู้ตัว ⛔ ผู้ใช้บางรายคิดว่าลิงก์จะถูกส่งให้เฉพาะคนที่ตั้งใจ ⛔ แต่จริง ๆ แล้วลิงก์นั้นสามารถถูกค้นเจอได้โดยทุกคน https://www.techspot.com/news/108911-thousands-private-chatgpt-conversations-found-google-search-after.html

🎙️ เรื่องเล่าจากข่าว: ช่องโหว่ Google ที่ถูกใช้ลบข่าวไม่พึงประสงค์แบบแนบเนียน นักข่าวอิสระ Jack Poulson พบว่าบทความของเขาเกี่ยวกับการจับกุม CEO ชื่อ Delwin Maurice Blackman ในปี 2021 ได้หายไปจากผลการค้นหาของ Google แม้จะค้นหาด้วยชื่อบทความแบบตรงเป๊ะก็ไม่เจอ หลังจากตรวจสอบร่วมกับ Freedom of the Press Foundation (FPF) พบว่า มีผู้ไม่ประสงค์ดีใช้เครื่องมือ “Refresh Outdated Content” ของ Google เพื่อส่งคำขอให้ลบ URL ที่ดูเหมือนจะล้าสมัย โดยใช้เทคนิคเปลี่ยนตัวอักษรใน URL ให้เป็นตัวพิมพ์ใหญ่บางตัว เช่น “anatomy” เป็น “AnAtomy” ทำให้ Google เข้าใจผิดว่า URL นั้นเสีย (404) และลบ URL จริงที่ยังใช้งานได้ออกจากดัชนีการค้นหาไปด้วย Google ยืนยันว่ามีช่องโหว่นี้จริง และได้แก้ไขแล้ว แต่ไม่เปิดเผยว่ามีเว็บไซต์ใดได้รับผลกระทบบ้าง และไม่มีระบบติดตามว่าใครเป็นผู้ส่งคำขอเหล่านั้น ✅ นักข่าว Jack Poulson พบว่าบทความของเขาหายไปจาก Google Search โดยไม่ทราบสาเหตุ ➡️ แม้จะค้นหาด้วยชื่อบทความแบบตรงก็ไม่พบในผลการค้นหา ➡️ บทความเกี่ยวข้องกับการจับกุม CEO Premise Data ในคดีความรุนแรงในครอบครัว ✅ Freedom of the Press Foundation ตรวจสอบและพบช่องโหว่ในเครื่องมือ Refresh Outdated Content ของ Google ➡️ ผู้ใช้สามารถส่งคำขอให้ลบ URL ที่ดูเหมือนล้าสมัยได้ แม้จะไม่ใช่เจ้าของเว็บไซต์ ➡️ การเปลี่ยนตัวอักษรใน URL ทำให้ Google เข้าใจผิดว่าเป็นลิงก์เสีย ✅ Google ยืนยันว่ามีช่องโหว่นี้จริง และได้แก้ไขแล้วในเดือนมิถุนายน 2025 ➡️ ระบุว่า “มีผลกระทบต่อเว็บไซต์เพียงส่วนน้อย” ➡️ ไม่เปิดเผยจำนวนคำขอที่ถูกใช้ในทางมิชอบ ✅ บทความของ FPF ที่รายงานเรื่องนี้ก็ถูกลบจาก Google Search ด้วยวิธีเดียวกัน ➡️ มีการส่งคำขอซ้ำหลายครั้งโดยเปลี่ยนตัวอักษรใน URL ทีละตัว ➡️ กลายเป็น “เกมตีตัวตุ่น” ที่ต้องคอยส่งบทความกลับเข้าไปใหม่ตลอด ✅ ผู้เชี่ยวชาญชี้ว่า ช่องโหว่นี้อาจถูกใช้โดยบริษัทจัดการชื่อเสียงหรือบุคคลมีอิทธิพลเพื่อเซ็นเซอร์ข้อมูล ➡️ ไม่มีระบบติดตามว่าใครเป็นผู้ส่งคำขอ ➡️ เป็นการเซ็นเซอร์แบบเงียบที่ไม่ต้องลบเนื้อหาจริงจากเว็บไซต์ https://www.techspot.com/news/108880-google-search-flaw-allows-articles-vanish-through-clever.html

S&P500 🇺🇸 ดัชนีหุ้นอเมริกา ยังขึ้นต่อเนื่องไม่จบไม่สิ้น ตลาดหุ้นอื่นๆ บางประเทศ ก็ทำไฮท์สูงอยู่เช่นกัน คนที่ถือ กองทุน ที่เกี่ยวกับสินทรัพย์พวกนี้ ก็จะได้ผลตอบแทนที่ดีอยู่ ในกระดานหุ้นไทย ปัจจุบัน ก็มี DR เป็นทางเลือกในการเทรดลงทุน แม้สภาพคล่องอาจจะยังไม่มากนัก 24/07/2568

ลองนึกภาพว่าเมื่อไม่กี่ปีก่อน Nvidia ยังเป็นบริษัททำการ์ดจอเกมเป็นหลัก มูลค่าราว $500 พันล้าน → แต่ตอนนี้ (กลางปี 2025) Nvidia กำลังแตะมูลค่า $4 ล้านล้านดอลลาร์ โดย   • เคยแตะ $3.92T ระหว่างวัน (intraday)   • ปิดที่ $3.89T   • แซงสถิติเดิมของ Apple ที่เคยปิดที่ $3.915T เมื่อปลายปี 2024 สาเหตุหลักมาจากความ “บูม” ของตลาด AI — โดย Nvidia ควบคุม ฮาร์ดแวร์ AI ระดับสูง ที่ใช้เทรนและรัน LLM แทบทั้งหมด → ทำให้กลายเป็น “หัวใจกลางของยุค AI Infrastructure” ที่ทั้ง Microsoft, Amazon, Meta, Tesla และ Alphabet ต้องพึ่งพา → ในไตรมาสล่าสุด Nvidia ทำรายได้ $44.1B (+69%)   • เฉพาะส่วน Data Center ก็ทำถึง $39.1B   • วางเป้า $170B รายได้รวมในปีงบประมาณ 2026 (ขึ้นจาก $130B ในปี 2025) และที่น่าสนใจคือ… → มูลค่าตลาดของ Nvidia สูงกว่ารวมกันของบริษัทจดทะเบียนทั้งประเทศอังกฤษ 🇬🇧 → นักลงทุนที่ถือดัชนีแบบ S&P 500 ตอนนี้มีสัดส่วน Nvidia เพิ่มขึ้นอย่างมากโดยไม่รู้ตัว https://www.techspot.com/news/108558-nvidia-closes-4-trillion-valuation-surpasses-apple-record.html