📢 ยกระดับการผลิตของคุณด้วยเครื่องจักรระดับมืออาชีพ! 🚀 สำหรับผู้ประกอบการที่มองหาเครื่องจักรคุณภาพสูงเพื่อยกระดับการผลิตซอส เนยถั่ว หรือผลิตภัณฑ์ที่มีความละเอียดสูงอื่นๆ เครื่อง Colloid Mill 100 จาก BONNY คือคำตอบที่คุณตามหา! เครื่องจักรนี้ออกแบบมาเพื่อตอบโจทย์การใช้งานในระดับอุตสาหกรรมโดยเฉพาะ เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่สม่ำเสมอและมีคุณภาพสูงสุด ✨ ทำไมต้องเลือก Colloid Mill 100 สำหรับธุรกิจของคุณ? ✨ ประสิทธิภาพการบดเหนือกว่า: ทำงานด้วยระบบเฟืองบดคู่ที่ทรงพลัง ให้ความละเอียดของอนุภาคที่สม่ำเสมอและเนียนกริบ เหมาะสำหรับผลิตภัณฑ์ที่ต้องการเนื้อสัมผัสพิเศษ สร้างจากวัสดุคุณภาพสูง: ตัวเครื่องผลิตจากสเตนเลสเกรด 304 แข็งแรงทนทาน ทนต่อการกัดกร่อน และเป็นไปตามมาตรฐานสุขอนามัยสำหรับการผลิตอาหาร ระบบที่ออกแบบมาเพื่อการผลิตต่อเนื่อง: ระบบไหลวน: ช่วยให้มั่นใจได้ถึงความละเอียดที่ยอดเยี่ยม ลดความจำเป็นในการผ่านกระบวนการซ้ำหลายรอบ ระบบหล่อเย็น: ควบคุมอุณหภูมิระหว่างการบดได้อย่างมีประสิทธิภาพ ป้องกันความร้อนทำลายคุณภาพของวัตถุดิบ กำลังการผลิตที่ตอบโจทย์: ด้วยมอเตอร์ขนาด 10 HP. (ไฟ 380 V.) และความเร็วรอบฟันตี 2,800 rpm. สามารถผลิตได้มากถึง 50-100 กก./ชม. พร้อมรองรับการผลิตในปริมาณมาก ลงทุนอย่างคุ้มค่า: ขนาดเครื่องกะทัดรัด (88x49x88 ซม.) ประหยัดพื้นที่ในโรงงาน พร้อมรับประกันสินค้านานถึง 1 ปี ให้คุณมั่นใจในทุกการใช้งาน อย่ารอช้า! ยกระดับมาตรฐานผลิตภัณฑ์ของคุณ และเพิ่มศักยภาพการแข่งขันในตลาดด้วยเครื่องจักรคุณภาพจาก BONNY #ColloidMill #เครื่องจักรโรงงาน #ระดับอุตสาหกรรม #เนยถั่ว #ทำซอส #BONNY #ย่งฮะเฮง #เครื่องแปรรูปอาหาร #เครื่องบด #เครื่องบดละเอียด #โรงงานอาหาร #อุตสาหกรรมอาหาร #ผลิตซอส #ผลิตเนยถั่ว #เครื่องจักรแปรรูป #สแตนเลส304 #เครื่องบดอเนกประสงค์ #เครื่องผลิตอาหาร #เครื่องครัวอุตสาหกรรม #เทคโนโลยีอาหาร #คุณภาพสูง #ประสิทธิภาพสูง #ราคาพิเศษ สอบถามรายละเอียดเพิ่มเติมและสั่งซื้อได้ที่: 📍 ย่งฮะเฮง เครื่องบด ย่อย หั่น สับ สไลซ์ คั้น อัด เลื่อย สำหรับ อาหาร ยา พลังงานหมุนเวียน 📱 LINE Business ID: @yonghahheng (มี @ ข้างหน้า) หรือคลิก: https://lin.ee/HV4lSKp 📞 โทร: 02-215-3515-9 หรือ 081-3189098 🌐 เว็บไซต์: www.yoryonghahheng.com 📧 อีเมล: sales@yoryonghahheng.com

🎙️ เรื่องเล่าจากโลกชิปโน้ตบุ๊ก: Nova Lake-AX จาก Intel กับภารกิจโค่น Strix Halo Intel กำลังพัฒนา Nova Lake-AX ซึ่งเป็นชิปโน้ตบุ๊กแบบ APU ที่รวม CPU และ GPU ไว้ในตัวเดียว โดยมีเป้าหมายเพื่อแข่งขันกับ AMD Strix Halo ที่สามารถให้ประสิทธิภาพกราฟิกเทียบเท่าการ์ดจอแยกระดับ RTX 4070 Nova Lake-AX จะเป็นครั้งแรกที่ Intel ใช้รหัส “AX” ในสายผลิตภัณฑ์ โดยคาดว่าจะมีสเปกใกล้เคียงกับ Core Ultra 9 285HX ที่มี GPU 4 คอร์ และ Arrow Lake-HX ที่มี 6–8 P-core และ 8–16 E-core โดยไม่มี hyperthreading เพื่อประหยัดพลังงาน ในฝั่ง AMD Strix Halo รุ่นสูงสุดคือ Ryzen AI Max+ 395 ที่มี 40 GPU compute units และรองรับ RAM แบบ soldered สูงสุดถึง 128GB ซึ่งให้ประสิทธิภาพสูงแต่ไม่สามารถอัปเกรด RAM ได้ Nova Lake-AX คาดว่าจะใช้แพ็กเกจ BGA2540 แบบเดียวกับ Panther Lake-HX และเปิดตัวในปี 2026 โดยรุ่นสำหรับโน้ตบุ๊กอาจวางจำหน่ายจริงในต้นปี 2027 ✅ Intel เตรียมเปิดตัวชิปโน้ตบุ๊ก Nova Lake-AX แบบ APU ➡️ รวม CPU และ GPU ไว้ในตัวเดียวเพื่อรองรับงานกราฟิกระดับสูง ✅ Nova Lake-AX ถูกออกแบบมาเพื่อแข่งขันกับ AMD Strix Halo ➡️ โดยเฉพาะรุ่น Ryzen AI Max+ 395 ที่มี GPU 40 compute units ✅ เป็นครั้งแรกที่ Intel ใช้รหัส “AX” ในสายผลิตภัณฑ์ ➡️ สื่อถึงชิปที่เน้นกราฟิกในระดับสูงสำหรับเกมและงานสร้างสรรค์ ✅ Arrow Lake-HX ไม่มี hyperthreading เพื่อประหยัดพลังงาน ➡️ มี 6–8 P-core และ 8–16 E-core พร้อม TDP 55–160W ✅ AMD Strix Halo รองรับ RAM แบบ soldered สูงสุด 128GB ➡️ ให้ประสิทธิภาพสูงแต่ไม่สามารถอัปเกรด RAM ได้ภายหลัง ✅ Nova Lake-AX คาดว่าจะใช้แพ็กเกจ BGA2540 ➡️ แบบเดียวกับ Panther Lake-HX สำหรับโน้ตบุ๊กระดับสูง ✅ ชิป Nova Lake คาดว่าจะเปิดตัวในปี 2026 ➡️ รุ่นโน้ตบุ๊กอาจวางจำหน่ายจริงในต้นปี 2027 https://www.tomshardware.com/pc-components/cpus/intel-reportedly-prepping-supercharged-nova-lake-ax-mobile-chips-for-gaming-team-blues-high-performance-apu-to-rival-amds-strix-halo

CPU ที่ลุงรอ !! ออกเมื่อไหร่ ลุงพร้อมย้ายจาก x64 ไป Arm64 ทันที 🎙️ เรื่องเล่าจากโลกชิป: Nvidia กับความฝัน Arm CPU ที่สะดุดกลางทาง Nvidia มีแผนจะเปิดตัวชิป CPU สถาปัตยกรรม Arm รุ่นแรกของบริษัทในชื่อ N1x เพื่อแข่งขันกับ Snapdragon X Elite, Intel Core Ultra 200HX, Apple M3 และ AMD Ryzen AI Max โดยชิปนี้ถูกออกแบบมาเพื่อใช้งานใน AI PC และอุปกรณ์พกพาที่เน้นประสิทธิภาพสูง แต่ล่าสุดมีรายงานจาก SemiAccurate ว่าทีมวิศวกรของ Nvidia พบปัญหาด้านฮาร์ดแวร์ที่ร้ายแรงใน N1x ซึ่งอาจต้องเปลี่ยนแปลงการออกแบบซิลิคอนใหม่ทั้งหมด ส่งผลให้การเปิดตัวและการจัดส่งต้องเลื่อนออกไปเป็นปี 2026 ก่อนหน้านี้ Nvidia เคยอ้างว่า N1 และ N1x เข้าสู่การผลิตเต็มรูปแบบแล้ว และมีตัวอย่างชิปปรากฏในฐานข้อมูล Geekbench พร้อมคะแนนที่น่าประทับใจ แต่ข้อมูลล่าสุดทำให้คำกล่าวนั้นดู “มองโลกในแง่ดีเกินไป” แม้จะมีอุปสรรค แต่โปรเจกต์ N1 ยังได้รับความสนใจจากวงการ และมีพันธมิตรร่วมพัฒนา เช่น MediaTek และอาจรวมถึง Alienware สำหรับโน้ตบุ๊กเกมที่ใช้ CPU Arm คู่กับ GPU GeForce อย่างไรก็ตาม นักวิเคราะห์บางรายตั้งคำถามว่า การผลักดัน Arm ในตลาด PC แบบดั้งเดิมอาจไม่ใช่ทางเลือกที่เหมาะนัก เพราะ x86 ยังพัฒนาอย่างต่อเนื่องและครองตลาดอยู่ ✅ Nvidia พบปัญหาฮาร์ดแวร์ในชิป N1x ที่อาจต้องออกแบบซิลิคอนใหม่ ➡️ ส่งผลให้เลื่อนเปิดตัวและจัดส่งไปเป็นปี 2026 ✅ ก่อนหน้านี้มีตัวอย่าง N1x ปรากฏใน Geekbench พร้อมคะแนนดี ➡️ แสดงศักยภาพในการแข่งขันกับชิประดับสูงในตลาด ✅ N1x เป็นชิป Arm ที่ออกแบบมาเพื่อ AI PC และอุปกรณ์พกพา ➡️ ตั้งเป้าแข่งขันกับ Snapdragon X Elite, Apple M3, Intel Core Ultra และ AMD Ryzen AI Max ✅ Nvidia มีพันธมิตรเช่น MediaTek และอาจร่วมมือกับ Alienware ➡️ เพื่อผลิตโน้ตบุ๊กเกมที่ใช้ CPU Arm คู่กับ GPU GeForce ✅ โปรเจกต์ N1 ยังได้รับความสนใจจากวงการแม้มีอุปสรรค ➡️ สะท้อนความมุ่งมั่นของ Nvidia ในการเข้าสู่ตลาด CPU https://www.techspot.com/news/108679-nvidia-arm-cpu-dream-hits-hardware-wall-debut.html

15 กรกฎาคม 2568 -รายงานข่าวระบุว่า ฮุน มาเน็ต นายกรัฐมนตรีกัมพูชา ลงนามประกาศกวาดล้างแก๊งค์คอลเซนเตอร์-เว็บฉ้อโกงการพนันออนไลน์ทุกชนิดทั่วประเทศ! ลบข้อครหาดินแดน SCAMBODIA ฟาด UN หลังแฉเขมรมีแต่แก๊งค์คอลเซนเตอร์-เป็นที่ตั้งเว็บการพนันออนไลน์ข้ามชาติ Kampuchea Thmey Daily รายงานว่า ฮุนมาเน็ต นายกรัฐมนตรี ได้ออกประกาศว่ารัฐบาลกัมพูชาได้สังเกตเห็นว่าปัจจุบันการหลอกลวงทางออนไลน์ในราชอาณาจักรกัมพูชากำลังก่อให้เกิดภัยคุกคามและความไม่ปลอดภัยทั้งในโลกและภูมิภาค กลุ่มอาชญากรต่างชาติก็ได้แทรกซึมเข้ามาในการหลอกลวงทางออนไลน์เช่นกัน เพื่อป้องกัน ควบคุมและปราบปรามการฉ้อโกงโดยใช้ระบบเทคโนโลยีที่มีประสิทธิภาพสูง มุ่งหวังที่จะมีส่วนสนับสนุนในการดูแลรักษาและคุ้มครองความปลอดภัย ความสงบเรียบร้อยของประชาชนและความปลอดภัยทางสังคม รัฐบาลจึงออกกฎระเบียบดังต่อไปนี้ 1. ผู้ว่าราชการจังหวัด คณะกรรมการบริหารส่วนจังหวัด นายอำเภอเมือง หัวหน้าคณะกรรมการบริหารส่วนจังหวัด และผู้บัญชาการตำรวจจังหวัด มีหน้าที่รับผิดชอบในการดำเนินการปราบปรามการทุจริตทางเทคโนโลยีในทุกพื้นที่ภายในพื้นที่และเขตอำนาจศาลของตนตามกฎหมาย ระเบียบ และบรรทัดฐานทางกฎหมายที่บังคับใช้2. กระทรวงมหาดไทย โดยมีผู้บัญชาการตำรวจแห่งชาติและกรมตรวจคนเข้าเมือง เป็นหัวหน้าหน่วยงาน มีหน้าที่จัดทำขั้นตอนการขับไล่ให้เป็นไปตามกฎหมายและระเบียบข้อบังคับที่เกี่ยวข้องกับต่างด้าวที่เข้ามาโดยผิดกฎหมาย อาศัยอยู่โดยผิดกฎหมายหรือประกอบกิจกรรมที่ผิดกฎหมาย3. กรมตำรวจแห่งชาติ กรมตรวจคนเข้าเมือง กองบัญชาการกลางองค์การบริหารส่วนจังหวัด กองบังคับตำรวจภูมิภาค และกองบัญชาการตำรวจตระเวนชายแดนในจังหวัดที่มีพรมแดนติดกับประเทศเพื่อนบ้าน มีหน้าที่รับผิดชอบในการป้องกัน ปิดกั้น และห้ามคนต่างด้าวลักลอบข้ามพรมแดนทางบกภายในพื้นที่และเขตอำนาจของตน4. คณะกรรมการความมั่นคงทางทะเลแห่งชาติ สำนักงานตำรวจแห่งชาติ กรมตรวจคนเข้าเมือง กองบัญชาการกลางปกครองส่วนท้องถิ่นตามแนวชายแดนทางทะเล กองบัญชาการทหารเรือ และกรมตำรวจตระเวนชายแดนทางน้ำ มีหน้าที่ป้องกัน ปิดกั้น และห้ามมิให้คนต่างด้าวลักลอบเข้า-ออกชายแดนทางน่านน้ำภายในเขตพื้นที่และเขตอำนาจศาลของตน5. ให้กระทรวงยุติธรรม สั่งการไปยังศาลและอัยการที่สังกัดศาลทุกระดับ ให้ความสำคัญและรับผิดชอบอย่างยิ่งในการบังคับใช้กฎหมายที่เกี่ยวข้องกับการป้องกันและปราบปรามการทุจริตผ่านระบบเทคโนโลยีให้เป็นไปตามกฎหมายและขั้นตอนที่เกี่ยวข้อง และให้การสนับสนุนทางกฎหมายแก่สถาบันและหน่วยงานบังคับใช้กฎหมายในการปฏิบัติงานตามความจำเป็น6. ผู้บัญชาการทหารสูงสุดแห่งกองทัพกัมพูชา ผู้บัญชาการทหารบก ผู้บัญชาการทหารเรือ ผู้บัญชาการกองทัพอากาศ ผู้บัญชาการตำรวจตระเวนชายแดน ผู้บัญชาการหน่วยรบพิเศษ ผู้บัญชาการหน่วยบัญชาการรักษาพระองค์ ผู้บัญชาการหน่วยรบพิเศษต่อต้านการก่อการร้ายแห่งชาติ และผู้บัญชาการกองพลที่ 70 ต้องจัดเตรียมกำลังพล เครื่องมือ และอุปกรณ์ เพื่อสนับสนุนการปฏิบัติการเมื่อได้รับคำสั่ง7. กระทรวงสถาบันวิชาชีพที่เกี่ยวข้อง และศูนย์เทคโนโลยีสารสนเทศแห่งชาติ ต้องร่วมมือและมีส่วนร่วมในการปราบปรามการทุจริตผ่านระบบเทคโนโลยี8. คณะกรรมการการพนันเชิงพาณิชย์ของกัมพูชาจะต้องเข้มงวดกับการจัดการและการกำกับดูแลคาสิโนหรือศูนย์การพนันที่ได้รับอนุญาตทั้งหมด โดยมีข้อห้ามอย่างเคร่งครัดดังต่อไปนี้: • การฉ้อโกงทางเทคโนโลยี• การลักพาตัว การทรมาน และการคุมขังที่ผิดกฎหมาย• การค้ามนุษย์และการแสวงประโยชน์ทางเพศทุกรูปแบบ• การค้าอาวุธ การครอบครอง และการใช้อาวุธที่ผิดกฎหมาย • การสร้างกำลังที่ผิดกฎหมายผ่านบริษัทรักษาความปลอดภัยเอกชนและการใช้กองกำลังตำรวจติดอาวุธ • การค้า การใช้ และการจัดเก็บยาเสพติดและสารเสพติดที่ผิดกฎหมาย9. ผู้ว่าราชการจังหวัดและนายอำเภอเมือง หัวหน้ากองบัญชาการร่วมของสำนักงานบริหารจังหวัดและเมืองหลวง ผู้บัญชาการตำรวจประจำเมืองหลวง ผู้บัญชาการหน่วยงาน กระทรวงและสถาบันที่เกี่ยวข้อง ต้องปฏิบัติตามคำสั่งนี้อย่างเคร่งครัดและมีความรับผิดชอบ หากไม่ปฏิบัติตามคำสั่งนี้หรือไม่ให้ความร่วมมือใดๆ จะถูกประเมินผลในการแต่งตั้ง โยกย้าย หรือปลดออกจากตำแหน่งโดยทันที กระทรวง สถาบัน คณะกรรมการความมั่นคงทางทะเลแห่งชาติ สำนักงานเลขาธิการคณะกรรมาธิการปราบปรามการหลอกลวงทางออนไลน์ กองบัญชาการร่วม ฝ่ายบริหารระดับจังหวัด หน่วยงานและหน่วยงานที่เกี่ยวข้อง จะต้องปฏิบัติตามคำสั่งนี้ด้วยความเข้มงวดและมีประสิทธิภาพสูงสุดตั้งแต่วันที่ลงนาม

🎙️ เรื่องเล่าจากโลกชิป AI: NVIDIA เตรียมใช้ SOCAMM กว่า 800,000 ชิ้นในปีนี้ NVIDIA กำลังเตรียมผลิตและนำโมดูลหน่วยความจำแบบใหม่ที่ชื่อว่า SOCAMM มาใช้ในผลิตภัณฑ์ AI ของตนมากถึง 800,000 ชิ้นภายในปี 2025 โดย SOCAMM เป็นหน่วยความจำแบบ LPDDR ที่มีความสามารถพิเศษคือ “ถอดเปลี่ยนได้” ต่างจาก LPDDR5X หรือ HBM ที่มักถูกบัดกรีติดกับบอร์ด SOCAMM ถูกออกแบบมาให้มีขนาดกะทัดรัด ใช้พลังงานต่ำ และมีแบนด์วิดท์สูงถึง 150–250 GB/s ซึ่งเหมาะกับอุปกรณ์ AI ที่ต้องการประสิทธิภาพสูงแต่ยังคงประหยัดพลังงาน เช่น AI PC และ AI Server โมดูลนี้ถูกพัฒนาโดย Micron และเริ่มใช้งานในแพลตฟอร์ม GB300 Blackwell ของ NVIDIA ซึ่งเป็นสัญญาณว่า NVIDIA กำลังเปลี่ยนไปใช้รูปแบบหน่วยความจำใหม่ในผลิตภัณฑ์ AI หลายรุ่น โดยในอนาคต SOCAMM 2 จะถูกเปิดตัวเพื่อเพิ่มกำลังการผลิตและประสิทธิภาพอีกขั้น ✅ NVIDIA เตรียมใช้ SOCAMM memory modules มากถึง 800,000 ชิ้นในปี 2025 ➡️ เพื่อรองรับผลิตภัณฑ์ AI ที่ต้องการประสิทธิภาพสูงและประหยัดพลังงาน ✅ SOCAMM เป็นหน่วยความจำแบบ LPDDR ที่สามารถถอดเปลี่ยนได้ ➡️ ติดตั้งด้วยสกรู 3 ตัว ไม่ต้องบัดกรีติดกับ PCB ✅ SOCAMM มีแบนด์วิดท์สูงถึง 150–250 GB/s ➡️ เหนือกว่า RDIMM, LPDDR5X และ LPCAMM ในหลายด้าน ✅ เริ่มใช้งานในแพลตฟอร์ม GB300 Blackwell ของ NVIDIA ➡️ เป็นการเปลี่ยนผ่านจาก HBM ไปสู่หน่วยความจำแบบใหม่ ✅ Micron เป็นผู้ผลิตหลักของ SOCAMM ในปัจจุบัน ➡️ Samsung และ SK Hynix กำลังเจรจาเพื่อร่วมผลิตในอนาคต ✅ SOCAMM 2 จะเปิดตัวในปีหน้าเพื่อเพิ่มกำลังการผลิต ➡️ คาดว่าจะกลายเป็นมาตรฐานใหม่สำหรับอุปกรณ์ AI พลังต่ำ ‼️ จำนวน 800,000 ชิ้นยังน้อยเมื่อเทียบกับ HBM ที่ใช้ในปีเดียวกัน ⛔ SOCAMM ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้นของการนำไปใช้งานในวงกว้าง ‼️ SOCAMM ยังไม่มีข้อมูลทางเทคนิคด้านประสิทธิภาพพลังงานที่ชัดเจน ⛔ ต้องรอการทดสอบจริงเพื่อยืนยันข้อดีเหนือ RDIMM และ LPDDR5X ‼️ การเปลี่ยนไปใช้ SOCAMM อาจต้องปรับโครงสร้างฮาร์ดแวร์เดิม ⛔ โดยเฉพาะในระบบที่ออกแบบมาเพื่อใช้ HBM หรือ LPDDR แบบบัดกรี ‼️ การพึ่งพาผู้ผลิตรายเดียว (Micron) อาจเป็นความเสี่ยงด้านซัพพลายเชน ⛔ หาก Samsung และ SK Hynix ยังไม่เข้าร่วมในระยะสั้น https://wccftech.com/nvidia-to-deploy-up-to-800000-units-of-its-socamm-modules-this-year-in-its-ai-products/

✨ เครื่องหั่นกล้วยดิบ (Potato Slicer) สำหรับธุรกิจอาหารและผลิตภัณฑ์แปรรูปกล้วยดิบ 🍌🍴 🎯 หั่นกล้วยดิบได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ! เหมาะสำหรับธุรกิจที่ต้องการประสิทธิภาพสูงในการหั่นกล้วยดิบ ไม่ว่าจะเป็นการทำกล้วยทอด กล้วยตาก หรือผลิตภัณฑ์อื่นๆ ที่ใช้กล้วยเป็นส่วนประกอบหลัก! 💥 คุณสมบัติเด่น: 🔌 ใช้ไฟฟ้า 220V มอเตอร์ 1 แรงม้า ประหยัดพลังงาน ⚡ กำลังการผลิตสูง 100-300 กก./ชั่วโมง 📏 ขนาดกะทัดรัด 468 x 572 x 690 MM น้ำหนักเพียง 43 กก. ✂️ หั่นได้หลายรูปแบบ ทั้งแผ่น เส้น หรือแท่ง 🛠️ ปรับความหนาบางได้ ตามความต้องการ พร้อมใบมีด 3 ขนาด 🎉 เหมาะสำหรับ: ร้านขายกล้วยทอด หรือธุรกิจแปรรูปกล้วย โรงงานผลิตขนมจากกล้วย เช่น กล้วยตาก กล้วยฉาบ ผู้ที่ต้องการเครื่องมือทำอาหารที่ทนทานและใช้งานง่าย 📍 สนใจสินค้าหรือทดลองใช้เครื่องหั่นกล้วยดิบ สามารถเข้ามาดูที่ร้านได้เลย ⏰ เวลาเปิดทำการ: จันทร์-ศุกร์ เวลา 8.00-17.00 เสาร์ เวลา 8.00-16.00 📌 แผนที่ร้าน: https://maps.app.goo.gl/9oLTmzwbArzJy5wc7 📞 สนใจสั่งซื้อ หรือสอบถามเพิ่มเติม: โทร: 02-215 3515-9 / 081-318 9098 LINE Business ID: @yonghahheng (มี @ ข้างหน้า) เว็บไซต์: www.yoryonghahheng.com แชทเลย: m.me/yonghahheng E-mail: sales@yoryonghahheng.com หรือ yonghahheng@gmail.com 📢 อย่ารอช้า! เพิ่มประสิทธิภาพในการทำงานของคุณด้วยเครื่องหั่นกล้วยดิบคุณภาพสูงที่ออกแบบมาเพื่อธุรกิจของคุณ! #เครื่องหั่นกล้วยดิบ #เครื่องหั่นมันฝรั่ง #เครื่องหั่นอาหาร #ธุรกิจแปรรูปกล้วย #กล้วยทอด #กล้วยตาก #กล้วยฉาบ #เครื่องใช้ในครัว #อุปกรณ์ร้านอาหาร #เครื่องจักรอาหาร #สินค้าคุณภาพ #เครื่องครัวมืออาชีพ #ร้านอาหารต้องมี #อุปกรณ์แปรรูปอาหาร #ร้านกล้วยทอด #เครื่องหั่นอุตสาหกรรม #เครื่องหั่นผัก #อาหารอร่อย #ธุรกิจอาหาร #ผลิตภัณฑ์จากกล้วย #เลือกคุณภาพ #เลือกBONNY

AI สร้างมัลแวร์หลบหลีก Microsoft Defender ได้ – แค่ฝึกสามเดือนก็แฮกทะลุ นักวิจัยจาก Outflank ซึ่งเป็นทีม red team ด้านความปลอดภัย เปิดเผยว่า พวกเขาสามารถฝึกโมเดล Qwen 2.5 (โมเดล LLM แบบโอเพนซอร์สจาก Alibaba) ให้สร้างมัลแวร์ที่สามารถหลบหลีก Microsoft Defender for Endpoint ได้สำเร็จประมาณ 8% ของกรณี หลังใช้เวลาเพียง 3 เดือนและงบประมาณราว $1,500 ผลลัพธ์นี้จะถูกนำเสนอในงาน Black Hat 2025 ซึ่งเป็นงานสัมมนาด้านความปลอดภัยระดับโลก โดยถือเป็น “proof of concept” ที่แสดงให้เห็นว่า AI สามารถถูกนำมาใช้สร้างภัยคุกคามไซเบอร์ได้จริง เมื่อเปรียบเทียบกับโมเดลอื่น: - Anthropic’s AI ทำได้ <1% - DeepSeek ทำได้ <0.5% - Qwen 2.5 จึงถือว่ามีประสิทธิภาพสูงกว่ามากในบริบทนี้ นักวิจัยยังระบุว่า หากมีทรัพยากร GPU มากกว่านี้ และใช้ reinforcement learning อย่างจริงจัง ประสิทธิภาพของโมเดลอาจเพิ่มขึ้นอีกมาก ซึ่งเป็นสัญญาณเตือนสำหรับอนาคตของการโจมตีแบบอัตโนมัติ แม้ Microsoft Defender จะยังคงเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในภาพรวม แต่การพัฒนา AI ฝั่งรุก (offensive AI) กำลังไล่ตามอย่างรวดเร็ว และอาจทำให้ระบบป้องกันต้องปรับตัวอย่างหนักในอนาคต ✅ ข้อมูลจากข่าว - นักวิจัยจาก Outflank ฝึกโมเดล Qwen 2.5 ให้สร้างมัลแวร์ที่หลบหลีก Microsoft Defender ได้ - ใช้เวลา 3 เดือนและงบประมาณ $1,500 ในการฝึกโมเดล - ประสิทธิภาพของโมเดลอยู่ที่ 8% ซึ่งสูงกว่าโมเดลอื่น ๆ ที่ทดสอบ - จะมีการนำเสนอผลการทดลองในงาน Black Hat 2025 - ใช้เทคนิค reinforcement learning เพื่อปรับปรุงความสามารถของโมเดล - ถือเป็น proof of concept ที่แสดงให้เห็นว่า AI สามารถสร้างภัยไซเบอร์ได้จริง ‼️ คำเตือนและข้อควรระวัง - การใช้ AI สร้างมัลแวร์อาจกลายเป็นเครื่องมือใหม่ของแฮกเกอร์ในอนาคต - โมเดลโอเพนซอร์สสามารถถูกนำไปใช้ในทางร้ายได้ หากไม่มีการควบคุม - Microsoft Defender อาจต้องปรับปรุงอย่างต่อเนื่องเพื่อรับมือกับภัยคุกคามจาก AI - การมี GPU และทรัพยากรเพียงพออาจทำให้บุคคลทั่วไปสามารถฝึกโมเดลโจมตีได้ - การพึ่งพาเครื่องมือป้องกันเพียงอย่างเดียวไม่เพียงพอ ต้องมีการฝึกอบรมและวางระบบความปลอดภัยเชิงรุก - องค์กรควรเริ่มรวม AI threat modeling เข้าในแผนความปลอดภัยไซเบอร์ https://www.tomshardware.com/tech-industry/cyber-security/ai-malware-can-now-evade-microsoft-defender-open-source-llm-outsmarts-tool-around-8-percent-of-the-time-after-three-months-of-training

หนึ่งในอุปสรรคของการพัฒนาแผงโซลาร์เซลล์คือการวัด “คุณสมบัติแสง” ของวัสดุใหม่แต่ละชนิดต้องใช้เวลาและแรงงานมหาศาล → นักวิจัย MIT จึงสร้างหุ่นยนต์ที่สามารถวิเคราะห์วัสดุโดยอัตโนมัติ ทั้งการถ่ายภาพ, คำนวณจุดสัมผัส, และวัดการนำไฟฟ้าเมื่อโดนแสง (photoconductance) มันไม่ใช้วิธีแบบเดาสุ่ม — แต่นำความรู้จากนักเคมีและนักวัสดุมาป้อนเข้าโมเดล AI → เพื่อให้หุ่นยนต์ “เลือกจุดที่ควรแตะ” ด้วยวิธี self-supervised learning → แถมยังใช้ path planning แบบสุ่มนิด ๆ เพื่อหาทางเดินที่สั้นที่สุดระหว่างจุดวัดต่าง ๆ ผลลัพธ์คือ → วัดค่าได้มากกว่า 125 จุดต่อชั่วโมง → ในเวลา 24 ชั่วโมง เก็บข้อมูลได้มากกว่า 3,000 จุด → แถมแม่นกว่าวิธี AI แบบเดิมที่เคยใช้ในการค้นหาวัสดุใหม่ เป้าหมายคือการนำหุ่นยนต์นี้ไปใช้กับ “perovskite” — วัสดุโซลาร์เซลล์รุ่นใหม่ที่ราคาถูกแต่มีแนวโน้มประสิทธิภาพสูง → ถ้าแล็บนี้ทำงานได้ดีจริง ก็เท่ากับเปิดทางให้วงการแผงโซลาร์เซลล์พัฒนาเร็วขึ้นหลายเท่าแบบไม่ต้องรอมนุษย์วัดทีละจุดอีกต่อไป! ✅ MIT พัฒนาระบบหุ่นยนต์อัตโนมัติสำหรับวัดคุณสมบัติของวัสดุเซมิคอนดักเตอร์โดยตรง   • ใช้ AI วางจุดสัมผัสและวัด photoconductance   • เหมาะกับวัสดุที่ต้องสัมผัสจริง เช่น perovskite ที่ใช้ในแผงโซลาร์เซลล์ ✅ ระบบมี 3 ส่วนหลัก:   • กล้อง + vision model แยกรูปร่างวัสดุ   • Neural network วางจุดที่ควรวัด → แบบไม่ต้องใช้ข้อมูล training   • Path planner วางแผนเส้นทางเดินให้หุ่นยนต์แตะวัสดุแบบเร็วที่สุด ✅ ความสามารถสูงกว่าเดิม:   • เก็บข้อมูลได้ 125 จุด/ชม. → รวม 3,000 จุดใน 1 วัน   • แม่นยำกว่า AI วิธีเก่า 7 แบบ   • วัดจุดที่บ่งบอกทั้งประสิทธิภาพสูง และจุดที่วัสดุเริ่มเสื่อม ✅ เป้าหมายเพื่อใช้สร้าง “ห้องแล็บอัตโนมัติเต็มรูปแบบ” สำหรับค้นพบวัสดุใหม่ในอนาคต   • ได้รับการสนับสนุนจากหลายองค์กร เช่น First Solar, US DoE, Eni, MathWorks https://www.techspot.com/news/108604-autonomous-mit-robot-helps-discover-better-materials-solar.html

🌍 AI: พลังขับเคลื่อนความก้าวหน้า... หรือเร่งโลกให้ร้อนขึ้น? 📝 บทนำ: ยุค AI กับผลกระทบที่มองไม่เห็น ปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังเปลี่ยนแปลงโลก จากการค้นหาข้อมูล รถยนต์ไร้คนขับ ไปจนถึงการวินิจฉัยทางการแพทย์ แต่ความก้าวหน้านี้มาพร้อมต้นทุนที่ซ่อนอยู่: การใช้พลังงานมหาศาลและความร้อนที่เกิดขึ้น ซึ่งส่งผลต่อภาวะโลกร้อน บทความนี้สำรวจสาเหตุที่ AI ใช้พลังงานมาก ผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม และนวัตกรรมเพื่อความยั่งยืน ⚡ AI กับความต้องการพลังงานมหาศาล ❓ ทำไม AI ถึงใช้พลังงานมาก? AI โดยเฉพาะโมเดลกำเนิด เช่น GPT-4 ต้องการพลังการประมวลผลสูง ใช้หน่วยประมวลผลกราฟิก (GPUs) และหน่วยประมวลผลเทนเซอร์ (TPUs) ซึ่งกินไฟมากและสร้างความร้อนที่ต้องระบายด้วยระบบทำความเย็นซับซ้อน การฝึกโมเดล เช่น GPT-3 ใช้ไฟฟ้า ~1,300 MWh และ GPT-4 ใช้ ~1,750 MWh ส่วนการอนุมาน (เช่น การสอบถาม ChatGPT) ใช้พลังงานรวมมากกว่าการฝึกเมื่อมีผู้ใช้จำนวนมาก 📊 ตัวอย่างการใช้พลังงาน - ชั้นวาง AI ใช้ไฟมากกว่าครัวเรือนสหรัฐฯ 39 เท่า - การฝึก GPT-3 เทียบเท่าการใช้ไฟของบ้าน 120-130 หลังต่อปี - การสอบถาม ChatGPT ครั้งหนึ่งใช้พลังงานมากกว่าการค้นหา Google 10-15 เท่า และปล่อย CO2 มากกว่า 340 เท่า - ศูนย์ข้อมูลทั่วโลกในปี 2022 ใช้ไฟ 460 TWh และคาดว่าในปี 2026 จะเพิ่มเป็น ~1,050 TWh เทียบเท่าการใช้ไฟของเยอรมนี 🔥 ความร้อนจาก AI: ตัวเร่งโลกร้อน 🌡️ จากไฟฟ้าสู่ความร้อน พลังงานไฟฟ้าที่ AI ใช้เกือบทั้งหมดแปลงเป็นความร้อน โดย 1 วัตต์ผลิตความร้อน 3.412 BTU/ชั่วโมง GPUs สมัยใหม่ใช้ไฟเกิน 1,000 วัตต์ต่อตัว สร้างความร้อนที่ต้องระบาย 🌱 รอยเท้าคาร์บอนและน้ำ การฝึกโมเดล AI ปล่อย CO2 ได้ถึง 284 ตัน เทียบเท่ารถยนต์สหรัฐฯ 5 คันต่อปี การระบายความร้อนศูนย์ข้อมูลใช้ไฟฟ้าถึง 40% และน้ำราว 2 ลิตรต่อ kWh โดย ChatGPT-4o ใช้น้ำเทียบเท่าความต้องการน้ำดื่มของ 1.2 ล้านคนต่อปี คาดว่าภายในปี 2030 ศูนย์ข้อมูล AI อาจใช้ไฟมากกว่าฝรั่งเศสทั้งประเทศ 🛠️ ความท้าทายด้านความร้อน ความร้อนสูงเกินไปทำให้ประสิทธิภาพลดลง อายุฮาร์ดแวร์สั้นลง และระบบไม่เสถียร การระบายความร้อนด้วยอากาศแบบดั้งเดิมไม่เพียงพอต่อความร้อนจาก AI สมัยใหม่ และระบบทำความเย็นใช้พลังงานสูง ตัวอย่างการใช้พลังงาน GPU ในอนาคต: - ปี 2025 (Blackwell Ultra): 1,400W, ใช้การระบายความร้อนแบบ Direct-to-Chip - ปี 2027 (Rubin Ultra): 3,600W, ใช้ Direct-to-Chip - ปี 2029 (Feynman Ultra): 6,000W, ใช้ Immersion Cooling - ปี 2032: 15,360W, ใช้ Embedded Cooling 🌱 นวัตกรรมเพื่อ AI ที่ยั่งยืน 💧 การระบายความร้อนที่ชาญฉลาด - การระบายความร้อนด้วยของLikely ResponseHed: มีประสิทธิภาพสูงกว่าอากาศ 3000 เท่า ใช้ในระบบ Direct-to-Chip และ Immersion Cooling - ระบบ HVAC ขั้นสูง: ใช้การระบายความร้อนแบบระเหยและท่อความร้อน ลดการใช้พลังงานและน้ำ - ตัวชี้วัด TUE: วัดประสิทธิภาพพลังงานโดยรวมของศูนย์ข้อมูล 🖥️ การออกแบบ AI ที่ประหยัดพลังงาน - การตัดแต่งโมเดล/ควอนไทซ์: ลดขนาดโมเดลและพลังงานที่ใช้ - การกลั่นความรู้: ถ่ายทอดความรู้สู่โมเดลขนาดเล็ก - ชิปประหยัดพลังงาน: เช่น TPUs และ NPUs - AI จัดการพลังงาน: ใช้ AI วิเคราะห์และลดการใช้พลังงานในโครงข่ายไฟฟ้าอัจฉริยะ - Edge Computing: ลดการส่งข้อมูลไปยังคลาวด์ ☀️ พลังงานหมุนเวียน ศูนย์ข้อมูลเปลี่ยนไปใช้พลังงานแสงอาทิตย์ ลม และน้ำ รวมถึงนวัตกรรมอย่างการระบายความร้อนด้วยน้ำทะเลและพลังงานแสงอาทิตย์แบบ Dispatchable 🤝 ความรับผิดชอบร่วมกัน 📊 ความโปร่งใสของบริษัท AI บริษัทควรเปิดเผยข้อมูลการใช้พลังงานและรอยเท้าคาร์บอน เพื่อให้เกิดความรับผิดชอบ 📜 นโยบายและกฎระเบียบ รัฐบาลทั่วโลกผลักดันนโยบาย Green AI เช่น กฎหมาย AI ของสหภาพยุโรป เพื่อความยั่งยืน 🧑‍💻 บทบาทของนักพัฒนาและผู้ใช้ - นักพัฒนา: เลือกโมเดลและฮาร์ดแวร์ประหยัดพลังงาน ใช้เครื่องมือติดตามคาร์บอน - ผู้ใช้: ตระหนักถึงการใช้พลังงานของ AI และสนับสนุนบริษัทที่ยั่งยืน 🌟 บทสรุป: วิสัยทัศน์ Green AI AI มีศักยภาพเปลี่ยนแปลงโลก แต่ต้องจัดการกับการใช้พลังงานและความร้อนที่ส่งผลต่อภาวะโลกร้อน ด้วยนวัตกรรมการระบายความร้อน การออกแบบ AI ที่ประหยัดพลังงาน และพลังงานหมุนเวียน รวมถึงความโปร่งใสและนโยบายที่เหมาะสม เราสามารถสร้างอนาคต AI ที่ยั่งยืน โดยไม่ต้องเลือกว่าจะพัฒนา AI หรือรักษาสภาพภูมิอากาศ #ลุงเขียนหลานอ่าน

ในโลกของพลังงานและ AI ที่ทุกวินาทีต้องการประสิทธิภาพสูง การใช้ “ซิลิคอน” อาจไม่พออีกต่อไปแล้วครับ → บริษัทอย่าง Infineon จึงหันมาโฟกัสที่ GaN (Gallium Nitride) ซึ่งเด่นเรื่อง - เปิด–ปิดสัญญาณไฟเร็วกว่า - รองรับแรงดันสูง–ความร้อนสูง - มีความหนาแน่นพลังงานสูงกว่า Si หลายเท่า → ใช้งานได้ดีใน AI Data Center, ยานยนต์ EV, อุตสาหกรรมควบคุมมอเตอร์ ล่าสุด Infineon พัฒนาไลน์ผลิตเวเฟอร์ GaN ขนาด 300 มม. (จากเดิม 200 มม.) ซึ่ง → ทำให้ได้จำนวนชิปต่อแผ่นมากขึ้น 2.3 เท่า → ต้นทุนเฉลี่ยต่อชิปลดลง → พร้อมส่งตัวอย่างให้ลูกค้าทดสอบใน Q4 ปี 2025 ที่น่าตื่นเต้นยิ่งกว่าคือ TSMC กลับตัดสินใจ “เลิกเล่นเกม GaN” โดยจะปิดสายผลิตและรื้อโรงงานออกใน 2 ปีข้างหน้า → เป็นโอกาสทองให้ Infineon กลายเป็นเจ้าใหญ่ในตลาดนี้ ✅ Infineon จะเริ่มผลิต GaN บนเวเฟอร์ขนาด 300 มม. เป็นรายแรกของโลก   • ส่งผลให้ได้ yield สูงขึ้น 2.3 เท่า เทียบกับแบบ 200 มม.   • พร้อมเริ่มส่งตัวอย่างให้ลูกค้าในไตรมาส 4 ปี 2025 ✅ ใช้โครงสร้าง IDM (Integrated Device Manufacturer)   • ควบคุมทุกขั้นตอน: ตั้งแต่ fab ไปจนถึงสินค้า   • ลดต้นทุน–เร่งเวลาไปตลาด   • ทำให้ GaN มีต้นทุนใกล้เคียงกับซิลิคอนแบบเดิม ✅ ตลาด GaN คาดจะเติบโต 36% ต่อปี และมีมูลค่า $2.5B ภายในปี 2030   • ข้อมูลจาก Yole Group   • ผลักดันจากความต้องการใน AI, EV, ระบบพลังงานขั้นสูง ✅ TSMC เตรียมถอนตัวจากตลาด GaN ใน 2 ปีข้างหน้า   • ชี้ชัดว่าบริษัทจะโฟกัสที่โปรเซสเซอร์ margin สูง   • เปิดพื้นที่ให้ Infineon และผู้เล่นเฉพาะทางยึดตลาด power semiconductor ✅ แอปพลิเคชันเป้าหมายของ Infineon รวมถึง:   • แหล่งจ่ายไฟของระบบ AI   • เครื่องชาร์จรถยนต์ไฟฟ้า   • ระบบควบคุมมอเตอร์อุตสาหกรรม https://www.techpowerup.com/338633/infineon-to-start-300-mm-gan-wafer-production-as-tsmc-exits-market

ถ้าเรามอง mini PC แบบเดิมว่าเล็กน่ารักไว้แค่ทำงานเบา ๆ…อันนี้คือคนละโลกเลยครับ Abee AI Station มาในขนาดตัวเครื่อง 21x22x15 ซม. เท่านั้น — แต่ภายในยัดชิป Ryzen AI Max 395 (Strix Halo) ที่มี 16 คอร์ 32 เธรด + AI NPU แรงระดับ 126 TOPS + GPU Radeon 8600S ความเร็ว 2900MHz และหน่วยความจำรวมถึง 128GB LPDDR5X @8000MT/s กับ GPU memory shared ได้สูงสุดถึง 96GB แถมยังใช้ liquid cooling แบบครบชุด มีหม้อน้ำเล็ก ๆ, ปั๊มน้ำในตัว, และพัดลม 92mm คู่ → รองรับการ inferencing model AI ขนาดใหญ่ในเครื่องเดียว ไม่ต้องเชื่อมต่อคลาวด์ → PSU ก็จัดให้ในตัว 400W (Platinum-rated) นอกจากนี้ยังมากับ เมนบอร์ดแบบ ATX12VO custom, รองรับ LAN 2.5GbE และ 10GbE, จอ AOC QHD 27 นิ้ว, กล้อง V700, และชุดคีย์บอร์ด–เมาส์ไร้สายครบเซต แม้ยังไม่มี benchmark ภาคสนาม แต่สเปกแบบนี้เรียกได้ว่า “เกินหน้า Mac Studio M2 Ultra” ไปพอสมควรเลยครับ โดยเฉพาะถ้าเน้นใช้งาน AI inference ภายในแบบ local ไม่ต้องพึ่งคลาวด์ ✅ Abee เปิดตัว Mini PC ชื่อ AI Station ที่ใช้ชิป Ryzen AI Max 395 (Strix Halo)   • 16 คอร์ 32 เธรด, Boost ได้ถึง 5.1GHz   • NPU รองรับ 126 TOPS, เป็นระดับสูงสุดของฝั่ง AMD ตอนนี้ ✅ มี GPU Radeon 8600S ทำงานที่ 2900MHz + shared memory ได้ถึง 96GB   • GPU ในตัว APU แต่แรงพอตัวสำหรับ inferencing ✅ RAM 128GB LPDDR5X @8000MT/s แบบฝัง (soldered)   • เน้นประสิทธิภาพสูง แต่ไม่สามารถอัปเกรดภายหลังได้ ✅ ระบบระบายความร้อนแบบน้ำ ขนาดเล็กในตัวเครื่อง + พัดลม 92mm 2 ตัว   • ปั๊มน้ำอยู่บน APU โดยตรง ✅ PSU แบบ Flex ATX กำลังไฟ 400W ในเครื่อง + เมนบอร์ด ATX12VO แบบ custom   • ไม่มีพอร์ตไฟ 24-pin แบบเดิม ✅ มี LAN 2.5Gbps และ 10Gbps + จอ QHD + กล้อง + คีย์บอร์ด–เมาส์ เป็น Ecosystem พร้อมใช้ ✅ เหมาะกับการรัน AI model ขนาดกลาง–ใหญ่ แบบ local (ไม่ต้องใช้ cloud)   • ใช้ได้ทั้ง inference, fine-tune, และ edge AI https://www.techradar.com/pro/chinese-vendor-launches-liquid-cooled-mini-pc-powered-by-amds-most-powerful-ai-processor-with-a-built-in-400w-psu

💥 **เครื่องบดอาหารสแตนเลส #52! สุดยอดเครื่องจักรสำหรับโรงงานผลิตพริกแกง!** 🌶️🧄🧅 มองหาเครื่องบดคุณภาพสูง ทนทาน ใช้งานได้ต่อเนื่องในโรงงานของคุณอยู่ใช่ไหมคะ? หจก ย.ย่งฮะเฮง ขอเสนอ! เครื่องบดอาหาร**สแตนเลสแท้ #52 ** มอเตอร์ทรงพลัง **7 แรงม้า!** 💪 บดละเอียด เนียนสวย ได้มาตรฐานโรงงานแน่นอน! ✔️ ** ทนทาน ไร้สนิม:** * โครงสร้าง เครื่อง แกนบด ใบมีด รังผึ้ง ผลิตจากสแตนเลสเกรดพรีเมียม 💯 * แข็งแรง ทนทานงานหนักต่อเนื่อง เหมาะกับสภาพแวดล้อมโรงงาน ✅ * สะอาด ถูกสุขอนามัย มั่นใจได้ในทุกการผลิต! ✨ ✔️ **กำลังการผลิตสูง! ตอบโจทย์โรงงาน:** * มอเตอร์ 7 แรงม้า บดรวดเร็วทันใจ รองรับปริมาณมหาศาล 🚀 * ประหยัดไฟด้วยระบบ 380V (3 เฟส) 💡 ✔️ **ปลอดภัย ใช้งานง่าย:** * มีระบบหยุดฉุกเฉิน 🔴 และระบบถอยหลัง ช่วยให้ทำงานราบรื่น ไม่สะดุด * มีล้อเลื่อนพร้อมที่ล็อค เคลื่อนย้ายง่าย จัดวางสะดวก 🚛 **เหมาะอย่างยิ่งสำหรับ:** **โรงงานผลิตพริกแกง** โรงงานผลิตเครื่องเทศ และโรงงานแปรรูปอาหารที่ต้องการเครื่องจักรประสิทธิภาพสูง เพื่อการผลิตที่เหนือกว่า! 🏭 ยกระดับการผลิตของคุณวันนี้! สนใจติดต่อ: 📞 โทร: 02-215-3515-9, 081-318-9098 💬 แอดไลน์: @yonghahheng (มี@ข้างหน้า) หรือคลิก: https://lin.ee/HV4lSKp 🌐 เว็บไซต์: www.yoryonghahheng.com 📧 อีเมล: sales@yoryonghahheng.com 📍 เยี่ยมชมสินค้าได้ที่: https://maps.app.goo.gl/9oLTmzwbArzJy5wc7 🗓️ (จันทร์-ศุกร์ 8.00-17.00 น. | เสาร์ 8.00-16.00 น.) #เครื่องบดอาหาร #เครื่องบดสแตนเลส #เครื่องบดอุตสาหกรรม #เครื่องบดพริกแกง #โรงงานผลิตพริกแกง #เครื่องบดเครื่องเทศ #อุปกรณ์โรงงาน #เครื่องจักรโรงงาน #เครื่องครัวอุตสาหกรรม #ขายดี #สินค้าคุณภาพสูง #การผลิตขนาดใหญ่ #SME #โรงงานอาหาร

💥 **เครื่องบดอาหารสแตนเลส #52! สุดยอดเครื่องจักรสำหรับโรงงานผลิตพริกแกง!** 🌶️🧄🧅 มองหาเครื่องบดคุณภาพสูง ทนทาน ใช้งานได้ต่อเนื่องในโรงงานของคุณอยู่ใช่ไหมคะ? หจก ย.ย่งฮะเฮง ขอเสนอ! เครื่องบดอาหาร**สแตนเลสแท้ #52 ** มอเตอร์ทรงพลัง **7 แรงม้า!** 💪 บดละเอียด เนียนสวย ได้มาตรฐานโรงงานแน่นอน! ✔️ ** ทนทาน ไร้สนิม:** * โครงสร้าง เครื่อง แกนบด ใบมีด รังผึ้ง ผลิตจากสแตนเลสเกรดพรีเมียม 💯 * แข็งแรง ทนทานงานหนักต่อเนื่อง เหมาะกับสภาพแวดล้อมโรงงาน ✅ * สะอาด ถูกสุขอนามัย มั่นใจได้ในทุกการผลิต! ✨ ✔️ **กำลังการผลิตสูง! ตอบโจทย์โรงงาน:** * มอเตอร์ 7 แรงม้า บดรวดเร็วทันใจ รองรับปริมาณมหาศาล 🚀 * ประหยัดไฟด้วยระบบ 380V (3 เฟส) 💡 ✔️ **ปลอดภัย ใช้งานง่าย:** * มีระบบหยุดฉุกเฉิน 🔴 และระบบถอยหลัง ช่วยให้ทำงานราบรื่น ไม่สะดุด * มีล้อเลื่อนพร้อมที่ล็อค เคลื่อนย้ายง่าย จัดวางสะดวก 🚛 **เหมาะอย่างยิ่งสำหรับ:** **โรงงานผลิตพริกแกง** โรงงานผลิตเครื่องเทศ และโรงงานแปรรูปอาหารที่ต้องการเครื่องจักรประสิทธิภาพสูง เพื่อการผลิตที่เหนือกว่า! 🏭 ยกระดับการผลิตของคุณวันนี้! สนใจติดต่อ: 📞 โทร: 02-215-3515-9, 081-318-9098 💬 แอดไลน์: @yonghahheng (มี@ข้างหน้า) หรือคลิก: https://lin.ee/HV4lSKp 🌐 เว็บไซต์: www.yoryonghahheng.com 📧 อีเมล: sales@yoryonghahheng.com 📍 เยี่ยมชมสินค้าได้ที่: https://maps.app.goo.gl/9oLTmzwbArzJy5wc7 🗓️ (จันทร์-ศุกร์ 8.00-17.00 น. | เสาร์ 8.00-16.00 น.) #เครื่องบดอาหาร #เครื่องบดสแตนเลส #เครื่องบดอุตสาหกรรม #เครื่องบดพริกแกง #โรงงานผลิตพริกแกง #เครื่องบดเครื่องเทศ #อุปกรณ์โรงงาน #เครื่องจักรโรงงาน #เครื่องครัวอุตสาหกรรม #ขายดี #สินค้าคุณภาพสูง #การผลิตขนาดใหญ่ #SME #โรงงานอาหาร #FoodProcessing #StainlessSteelGrinder #YongHahHeng #หจกย่งฮะเฮง #สแตนเลสเกรดโรงงาน #ผลิตพริกแกง

เรามักมองว่าเครื่องใหม่ = ต้องติดตั้งเบราว์เซอร์กับ Office ก็จบแล้ว...แต่ถ้าเลือกให้ดีตั้งแต่เริ่ม มันจะเปลี่ยนเครื่องของคุณให้ “พร้อมลุย” ไม่ว่าจะใช้งานหนักแค่ไหน TechSpot จึงจัดลิสต์โปรแกรมจำเป็นแบ่งตามหมวด เช่น: - เบราว์เซอร์ → Chrome, Firefox, Edge, Brave, Tor - จัดการรหัสผ่าน → Bitwarden, 1Password - ยูทิลิตี้ในเครื่อง → PowerToys, Alfred, WinGet, Everything - จดโน้ต/ทำงาน → Notion, OneNote, Obsidian - แก้ไฟล์ PDF → PDFsam - แต่งภาพ/ตัดวิดีโอ → GIMP, CapCut, DaVinci Resolve - นักพัฒนา → VS Code, Cursor, Docker - ใช้งานในองค์กร → Zoom, Slack, Teams - เล่นเกม → Steam, Epic, HandBrake - ดูหนัง/ฟังเพลง → VLC, Spotify - ดูสเปก/ปรับแต่งเครื่อง → CPU-Z, HWiNFO, Afterburner จุดเด่นคือแต่ละโปรแกรมมีคำอธิบายว่าเหมาะกับใคร ฟรีหรือไม่ และควรใช้งานคู่กับอะไรเพื่อได้ประสิทธิภาพสูงสุด เช่น PowerToys บน Windows ใช้กับ FancyZones เพื่อจัดหน้าจอแบบโปร ก็ยิ่งเจ๋ง นอกจากนี้ ยังมีการแนะนำโปรแกรมเฉพาะกลุ่มที่ไม่ค่อยมีใครพูดถึง เช่น: - Ollama → ใช้รัน LLM บนเครื่องเอง (ไม่ต้องต่อเน็ต) - SignalRGB → ซิงก์ไฟ RGB บน PC หลายแบรนด์เข้าด้วยกัน - Remote Mouse → ใช้มือถือควบคุมคอมได้จากไกล ๆ https://www.techspot.com/article/2974-desktop-software-essentials/

สาย Linux อาจเคยปวดหัวกับการลงระบบเอง ปรับไดรเวอร์ให้ตรงโน่นนี่นั่นใช่ไหมครับ? แต่ Tuxedo เค้าแก้ตรงนั้นให้เลย — เพราะโน้ตบุ๊กรุ่นนี้มาพร้อมระบบปฏิบัติการ Tuxedo OS (Linux) ที่ปรับแต่งมาเรียบร้อย ใช้งานได้ทันทีแบบไร้ปัญหา สเปกก็ไม่ธรรมดา: ใช้ซีพียู Ryzen AI 300 เลือกได้ตั้งแต่ Ryzen AI 7 350, Ryzen AI 9 365 ไปจนถึงตัวท็อป Ryzen AI 9 HX 370 ที่ให้ 12 คอร์ 24 เธรด, พร้อมหน้าจอ 14 นิ้ว ความละเอียด 3K, ความสว่างสูงถึง 500 nits ตัวเครื่องใช้อลูมิเนียมน้ำหนักเบาแค่ 1.45 กก. แต่ใส่แบตมาให้ 80Wh ใช้งานเว็บได้ถึง 9 ชั่วโมง! ความเจ๋งคือมี RAM และ SSD แบบอัปเกรดได้ทั้งคู่ (dual-slot), พอร์ตเชื่อมต่อมีครบทั้ง USB4, HDMI 2.1 และแม้แต่ Ethernet ก็มีให้ด้วย แต่…ราคานี่สิครับ — รุ่นเริ่มต้นอยู่ที่ €1,000++ (ประมาณ 42,000 บาท) สำหรับรุ่น Ryzen 7 + RAM 16GB + SSD 500GB ซึ่งแพงกว่าพีซีสเปกใกล้กันบน Windows เยอะมาก แถมถ้าซื้อในยุโรป ราคายังสูงขึ้นอีก แม้จะเป็น Linux สายพันธุ์แท้ แต่หลายคนอาจเลือก ซื้อโน้ตบุ๊ก Windows ราคาย่อมเยากว่า แล้วลง Linux เอง ก็เป็นทางเลือกที่ไม่เลวเลยครับ ✅ Tuxedo เปิดตัว InfinityBook Pro 14 Gen10 โน้ตบุ๊ก Linux ตัวแรง ใช้ชิป Ryzen AI 300 รุ่นล่าสุด   • เลือกได้ตั้งแต่ Ryzen AI 7 350, AI 9 365 ถึง AI 9 HX 370 (12 คอร์)   • ประสิทธิภาพสูงกว่า Gen9 ถึง 40% ✅ หน้าจอ 14” ความละเอียด 3K, สว่าง 500 nits, ตัวเครื่องบางเบาแค่ 1.45 กก.   • ทำจากอลูมิเนียม พร้อมแบต 80Wh ใช้งานเว็บได้นาน 9 ชั่วโมง ✅ อัดแน่นด้วยพอร์ต: USB4, HDMI 2.1, LAN, รองรับอัปเกรด RAM และ SSD สองช่อง ✅ ระบบปฏิบัติการเป็น Tuxedo OS (Linux) ที่ปรับแต่งมาเฉพาะ พร้อมใช้งานทันที   • ทดสอบไดรเวอร์และระบบเรียบร้อยจากโรงงาน ✅ แม้จะแพง แต่ก็ถือเป็น Linux laptop ที่ “คลีนที่สุด” สำหรับ power user สายเปิดโอเพ่นซอร์ส https://www.techradar.com/pro/this-is-probably-the-fastest-linux-laptop-you-can-buy-right-now-but-while-i-love-the-open-source-creds-its-far-too-expensive-compared-to-the-competition

เพราะโดนสหรัฐแบนชิปแรง ๆ อย่าง H100 ทำให้ Huawei ต้องหาทางอื่นที่จะสู้ในสนาม AI — เขาเลยเอากลยุทธ์ “ใช้เยอะเข้าไว้” หรือที่เรียกว่า Brute Force Scaling มาใช้ สร้างเป็นคลัสเตอร์ชื่อ CloudMatrix 384 (CM384) ไอ้เจ้าตัวนี้คือการรวมพลัง 384 ชิป Ascend 910C (ของ Huawei เอง) กับ CPU อีก 192 ตัว กระจายอยู่ใน 16 rack server แล้วเชื่อมต่อด้วยสายไฟเบอร์ออปติกหมดทุกตัว เพื่อทำให้ interconnect ภายในเร็วแบบสุด ๆ เมื่อรันโมเดล LLM อย่าง DeepSeek R1 (ขนาด 671B พารามิเตอร์) ที่เป็นรุ่นเดียวกับที่ใช้ทดสอบ NVIDIA GB200 NVL72 — ปรากฏว่า CM384 สร้าง token ได้มากกว่า ทั้งในตอน generate และ prefill และมีประสิทธิภาพระดับ 300 PFLOPs (BF16) เทียบกับ 180 PFLOPs ของ GB200 แต่…มันแลกมาด้วยพลังงานระดับ “กินไฟพอๆ กับอาคารทั้งหลัง” — CM384 ใช้ไฟถึง 559 kW เทียบกับ NVIDIA GB200 NVL72 ที่ใช้ 145 kW เท่านั้น เรียกว่าแรงจริงแต่เปลืองไฟมากกว่า 4 เท่า ✅ Huawei เปิดตัวซูเปอร์คลัสเตอร์ CloudMatrix 384 ใช้ NPU Ascend 910C รวม 384 ตัว   • เชื่อมต่อด้วยสายออปติกทั้งหมด ลด latency ระหว่าง node   • ใช้ CPU เสริม 192 ตัวในโครงสร้าง 16 rack ✅ CM384 รันโมเดล DeepSeek R1 ได้เร็วกว่า NVIDIA H800 และ H100   • มี performance สูงถึง 300 PFLOPs (BF16)   • เมื่อเทียบกับ NVIDIA GB200 NVL72 ที่ให้ 180 PFLOPs ✅ ซอฟต์แวร์ CloudMatrix-Infer มีประสิทธิภาพสูงกว่า NVIDIA SGLang ในงาน LLM   • สร้าง token ได้เร็วขึ้น ทั้งตอน prefill และ generate   • เหมาะกับงาน AI inferencing ขนาดใหญ่มาก ✅ CM384 ออกแบบมาเพื่อสร้าง ecosystem ทางเลือกในจีน โดยไม่ต้องใช้ NVIDIA   • ได้รับการเผยแพร่ร่วมกับ AI startup จีนชื่อ SiliconFlow   • มีเป้าหมายเพื่อ “เพิ่มความมั่นใจให้ ecosystem ภายในประเทศจีน” ✅ พลังงานในจีนราคาต่ำลงเกือบ 40% ใน 3 ปี ทำให้การใช้พลังงานมากไม่ใช่จุดอ่อนใหญ่   • ทำให้จีนสามารถเลือก “สเกลแรงเข้าไว้” ได้โดยไม่กลัวค่าไฟพุ่ง https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/huaweis-brute-force-ai-tactic-seems-to-be-working-cloudmatrix-384-claimed-to-outperform-nvidia-processors-running-deepseek-r1

บริษัทใหญ่ ๆ ช่วงนี้มักพูดถึง AI อย่างตื่นเต้น—แต่หลายที่ก็หลบประเด็น “เรื่องตกงาน” เอาไว้ แต่ไม่ใช่กับ Andy Jassy ซีอีโอของ Amazon ที่ออกจดหมายถึงพนักงานแบบตรงไปตรงมาเลยว่า… “เราจะต้องใช้คนน้อยลงในงานบางอย่างที่ทำอยู่ตอนนี้ และใช้คนมากขึ้นในงานแบบใหม่” เขาเล่าว่า Amazon มีโปรเจกต์ที่เกี่ยวข้องกับ Generative AI มากกว่า 1,000 รายการ และจะมีเพิ่มอีกเรื่อย ๆ สิ่งที่ชัดที่สุดคือ งานบางประเภทจะถูก AI มาแทน เพราะมันมีประสิทธิภาพและประหยัดต้นทุนกว่า แต่ใช่ว่าทุกคนจะได้ใช้ AI แล้วทำงานสนุกขึ้นนะครับ บางทีมวิศวกรถูกลดจำนวนครึ่งหนึ่ง และถูกกดดันให้ทำงานเร็วกว่าเดิม โดยต้องใช้เครื่องมือ AI อย่าง Copilot ของ Microsoft หรือ Assistant ของ Amazon เองเพื่อเร่งงานให้เสร็จเร็วแบบสายพาน! Jassy ยังแนะนำพนักงานแบบจริงใจ (หรือประชดแอบ ๆ?): “ให้ลองอยากรู้อยากเห็นเรื่อง AI, ไปอบรม, ทดลองใช้งาน, และเข้าร่วมระดมไอเดียในทีม” — ซึ่งฟังดูแล้วอาจหมายถึง “เตรียมตัวหางานใหม่ที่ใช้ AI ให้เป็น” ✅ Amazon เตรียมลดจำนวนพนักงานองค์กร (corporate workforce) ในอีกไม่กี่ปี   • ผลจากการใช้ AI อย่างกว้างขวางและมีประสิทธิภาพสูง   • จดหมายจาก CEO ระบุชัดว่า “เราจะใช้คนน้อยลงในบางงาน” ✅ มีโปรเจกต์ด้าน AI ในองค์กรมากกว่า 1,000 รายการ   • ครอบคลุมทั้งด้านลูกค้า การพัฒนา การขาย และปฏิบัติการ   • บางระบบใช้ Agent หรือ GPT ช่วยตอบคำถาม สั่งซื้อ หรือสรุปรายงาน ✅ Jassy แนะพนักงานให้ “เรียนรู้ AI ให้มากที่สุด”   • สนับสนุนให้ไปอบรม ทดลองใช้งาน และเสนอไอเดียใหม่ในการใช้ AI   • ถือเป็นการ “เสริมความอยู่รอด” ในยุคที่ AI กำลังกลืนตำแหน่งงาน ✅ AI ไม่ได้แทนแค่คนออฟฟิศ แต่รวมถึงพนักงานคลังสินค้าและขนส่ง   • มีการใช้หุ่นยนต์กว่าแสนตัว และเริ่มทดลองหุ่นยนต์คล้ายมนุษย์   • หุ่นยนต์บางรุ่นมี “ระบบรับรู้การสัมผัส” แล้ว ✅ มีเสียงสะท้อนจากวิศวกรว่า “เหมือนอยู่ในสายพาน AI”   • ถูกลดทีม พ่วงงานเพิ่ม พร้อมกดดันใช้ AI มาทำงานแทนมนุษย์ ‼️ ตำแหน่งระดับต้นในสายขาวกำลังเสี่ยงสูงจากการเข้ามาของ AI   • CEO ของ Anthropic เคยคาดว่า 50% ของงานระดับ Entry จะหายไปภายใน 5 ปี ‼️ บางคนอาจถูกแทนที่ ไม่ใช่โดย AI แต่โดย “คนที่ใช้ AI ได้ดีกว่า”   • ต้องรีบ Upskill โดยไม่รอให้องค์กรจัดให้ ‼️ การใช้งาน AI อย่างเร่งรีบ อาจกลายเป็นการเพิ่มภาระให้พนักงานแทนที่จะช่วยลด   • มีกรณีทีมวิศวกรใน Amazon ถูกลดครึ่ง แต่กำหนดส่งงานกลับไม่ลด ‼️ แม้จะมีสิทธิใช้ GPT ได้ในองค์กร แต่คนที่ไม่ปรับตัวจะถูกแซงทันที   • ช่องว่างระหว่าง “ผู้ใช้ AI อย่างรู้ทาง” กับ “คนที่ยังไม่เริ่ม” จะกว้างขึ้นเรื่อย ๆ https://www.techspot.com/news/108359-amazon-ceo-andy-jassy-tells-workers-ai-replace.html

ทำไม Android Tablet รุ่นใหม่ถึงไม่นิยมใส่ SIM Card อีกต่อไป 🗒️ ในยุคที่เทคโนโลยีพัฒนาอย่างรวดเร็ว อุปกรณ์อย่างแท็บเล็ต (Tablet) ได้กลายเป็นเครื่องมือสำคัญสำหรับการทำงาน ความบันเทิง และการเรียนรู้ โดยเฉพาะ Android Tablet ที่ได้รับความนิยมจากความหลากหลายและราคาที่เข้าถึงได้ อย่างไรก็ตาม หากสังเกตดี ๆ จะพบว่าแท็บเล็ตรุ่นใหม่ ๆ ในปัจจุบันมักไม่ค่อยมีช่องใส่ SIM Card เพื่อเชื่อมต่อเครือข่ายมือถือเหมือนในอดีต ซึ่งเคยเป็นฟีเจอร์ยอดนิยมสำหรับผู้ที่ต้องการเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตได้ทุกที่ทุกเวลาโดยไม่ต้องพึ่ง Wi-Fi แล้วอะไรคือสาเหตุที่ทำให้ผู้ผลิตเลือกตัดฟีเจอร์นี้ออก? บทความนี้จะพาคุณไปสำรวจเหตุผลหลัก ๆ ที่อยู่เบื้องหลังการเปลี่ยนแปลงนี้ เพื่อให้เข้าใจภาพรวมของเทรนด์และพฤติกรรมการใช้งานในยุคปัจจุบัน 1️⃣. การเปลี่ยนแปลงของพฤติกรรมผู้ใช้ ในอดีต แท็บเล็ตที่รองรับ SIM Card เป็นที่นิยมอย่างมาก เพราะช่วยให้ผู้ใช้สามารถเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตได้ทุกที่ โดยเฉพาะในสถานที่ที่ไม่มี Wi-Fi อย่างไรก็ตาม ในปัจจุบัน สมาร์ทโฟนได้พัฒนาไปไกลจนสามารถทดแทนการใช้งานของแท็บเล็ตได้ในหลายด้าน ด้วยหน้าจอที่ใหญ่ขึ้นและประสิทธิภาพที่สูงขึ้น ผู้ใช้จำนวนมากจึงมองว่าสมาร์ทโฟนเพียงเครื่องเดียวก็เพียงพอต่อความต้องการ โดยเฉพาะเมื่อสมาร์ทโฟนสามารถแชร์อินเทอร์เน็ตผ่านฟีเจอร์ Hotspot ได้อย่างง่ายดายและรวดเร็ว การมี SIM Card บนแท็บเล็ตจึงกลายเป็นสิ่งที่ไม่จำเป็นสำหรับผู้ใช้ส่วนใหญ่ 2️⃣. การเข้าถึง Wi-Fi ที่แพร่หลายมากขึ้น ในยุคที่ Wi-Fi มีอยู่เกือบทุกหนแห่ง ไม่ว่าจะเป็นที่บ้าน สถานที่ทำงาน ร้านกาแฟ ห้างสรรพสินค้า หรือแม้แต่ในที่สาธารณะอย่างรถไฟฟ้าและสนามบิน การเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตผ่าน Wi-Fi กลายเป็นเรื่องสะดวกและประหยัดกว่าการใช้เครือข่ายมือถือ ผู้ใช้แท็บเล็ตส่วนใหญ่จึงเลือกเชื่อมต่อผ่าน Wi-Fi แทนการสมัครแพ็กเกจอินเทอร์เน็ตเพิ่มเติมสำหรับแท็บเล็ต ซึ่งช่วยลดค่าใช้จ่ายและทำให้การใช้งานมีความยืดหยุ่นมากขึ้น โดยเฉพาะในกลุ่มนักเรียน นักศึกษา และวัยทำงานที่มักอยู่ในสภาพแวดล้อมที่มี Wi-Fi ให้บริการอยู่แล้ว 3️⃣. การลดต้นทุนการผลิตเพื่อราคาที่เข้าถึงได้ การผลิตแท็บเล็ตที่รองรับ SIM Card ต้องใช้ชิ้นส่วนเพิ่มเติม เช่น ชิปโมเด็มสำหรับเชื่อมต่อ LTE หรือ 5G และช่องใส่ SIM Card ซึ่งทั้งหมดนี้เพิ่มต้นทุนการผลิตให้สูงขึ้น ในเมื่อความต้องการฟีเจอร์นี้ในตลาดลดลง ผู้ผลิตจึงเลือกตัดส่วนนี้ออกเพื่อลดต้นทุนและสามารถวางจำหน่ายแท็บเล็ตในราคาที่แข่งขันได้ ส่งผลให้ผู้บริโภคได้รับอุปกรณ์ที่มีประสิทธิภาพสูงในราคาที่เข้าถึงได้ง่ายขึ้น โดยเฉพาะในกลุ่มผู้ใช้ที่มองหาแท็บเล็ตเพื่อการใช้งานทั่วไป เช่น ดูวิดีโอ อ่านหนังสือ หรือทำงานเบื้องต้น 4️⃣. การออกแบบที่บางและเบาเพื่อความคล่องตัว ดีไซน์ของแท็บเล็ตในปัจจุบันเน้นความบางและเบาเพื่อให้พกพาสะดวกและตอบโจทย์ไลฟ์สไตล์ที่ต้องการความคล่องตัว การเพิ่มช่องใส่ SIM Card และชิปโมเด็มอาจทำให้ต้องเสียพื้นที่ภายในตัวเครื่อง ซึ่งส่งผลต่อความบางและน้ำหนักของอุปกรณ์ ผู้ผลิตจึงเลือกตัดฟีเจอร์นี้ออกเพื่อให้แท็บเล็ตมีดีไซน์ที่สวยงามและพกพาง่ายยิ่งขึ้น ซึ่งเป็นสิ่งที่ผู้บริโภคในยุคนี้ให้ความสำคัญมากขึ้น โดยเฉพาะกลุ่มวัยรุ่นและนักเรียนที่ต้องการอุปกรณ์ที่ทั้งทันสมัยและสะดวกต่อการใช้งานในชีวิตประจำวัน 5️⃣. บริการอินเทอร์เน็ตยุคใหม่ที่ตอบโจทย์มากขึ้น เทคโนโลยีเครือข่ายในปัจจุบันได้พัฒนาไปอย่างก้าวกระโดด แพ็กเกจอินเทอร์เน็ตบนสมาร์ทโฟนในยุคนี้มีความเร็วสูงและมีความยืดหยุ่นมากขึ้น ไม่ว่าจะเป็นการรองรับ eSIM, เครือข่าย 5G หรือแพ็กเกจแบบ Unlimited Data Plan ที่อนุญาตให้แชร์ข้อมูลไปยังอุปกรณ์อื่นได้โดยไม่มีข้อจำกัดมากนัก การแชร์อินเทอร์เน็ตจากสมาร์ทโฟนไปยังแท็บเล็ตจึงเป็นทางเลือกที่สะดวกและประหยัดกว่าการใช้ SIM Card แยกสำหรับแท็บเล็ต ทำให้ความจำเป็นในการมีช่องใส่ SIM Card บนแท็บเล็ตลดลงอย่างมาก 🔮 อนาคตของแท็บเล็ตในยุคดิจิทัล ถึงแม้ว่าแท็บเล็ตที่รองรับ SIM Card จะยังคงมีอยู่ในตลาด แต่จำนวนรุ่นที่ออกใหม่นั้นลดลงอย่างเห็นได้ชัดเมื่อเทียบกับสมัยก่อน ผู้ผลิตมุ่งเน้นไปที่การพัฒนาแท็บเล็ตที่มีประสิทธิภาพสูง ตอบโจทย์การใช้งานที่หลากหลาย เช่น การเรียนออนไลน์ การทำงานจากระยะไกล หรือความบันเทิงในรูปแบบต่าง ๆ มากกว่าการเพิ่มฟีเจอร์ที่อาจไม่จำเป็นสำหรับผู้ใช้ส่วนใหญ่ การเลือกซื้อแท็บเล็ตในปัจจุบันจึงควรพิจารณาจากความต้องการใช้งานเป็นหลัก เช่น ขนาดหน้าจอ ความจุแบตเตอรี่ หรือซอฟต์แวร์ที่เหมาะสม มากกว่าการมองหาฟีเจอร์อย่างการรองรับ SIM Card ℹ️ℹ️ สรุป ℹ️ℹ️ การที่ Android Tablet รุ่นใหม่ ๆ ไม่นิยมใส่ช่อง SIM Card อีกต่อไปเป็นผลมาจากการเปลี่ยนแปลงทั้งในด้านพฤติกรรมผู้ใช้ เทคโนโลยีที่พัฒนาขึ้น และกลยุทธ์ของผู้ผลิตที่ต้องการตอบโจทย์ความต้องการของตลาดอย่างมีประสิทธิภาพ การแชร์อินเทอร์เน็ตจากสมาร์ทโฟนที่ง่ายและสะดวก รวมถึงการเข้าถึง Wi-Fi ที่แพร่หลาย ทำให้แท็บเล็ตที่เน้นการเชื่อมต่อผ่าน Wi-Fi กลายเป็นตัวเลือกที่ได้รับความนิยมมากขึ้น สำหรับนักเรียนและผู้ที่สนใจเลือกซื้อแท็บเล็ต การทำความเข้าใจถึงการเปลี่ยนแปลงนี้จะช่วยให้เลือกอุปกรณ์ที่เหมาะสมกับการใช้งานและงบประมาณได้ดียิ่งขึ้น #ลุงเขียนหลานอ่าน

ปกติเราเข้าใจว่าแผงโซลาร์เซลล์ต้องใช้พื้นที่มาก เพราะวัสดุที่แปลงแสงอาทิตย์เป็นไฟฟ้า (เช่น ซิลิคอน หรือแบเรียมไทเทเนต) ยังมีประสิทธิภาพไม่สูงมาก แต่ที่เยอรมนี ทีมวิจัยจาก Martin Luther University กลับค้นพบว่า ถ้านำผลึกบางเฉียบ (แค่ 200 นาโนเมตร) ของวัสดุบางชนิดมาเรียงซ้อนกันอย่างแม่นยำ ผลลัพธ์คือ “กระแสไฟฟ้าที่แรงขึ้นเป็นพันเท่า” จากวัสดุปริมาณเท่าเดิม หัวใจของเทคนิคนี้คือการสลับชั้นของ แบเรียมไทเทเนต (BaTiO₃) กับผลึกอื่นอย่าง สตรอนเชียมไทเทเนต และ แคลเซียมไทเทเนต ทำให้พฤติกรรมของอิเล็กตรอนเปลี่ยนไป เสมือนว่าสร้าง “ทางด่วน” ให้ประจุไฟฟ้าไหลผ่านได้ง่ายขึ้น ยิ่งกว่านั้น พวกเขาทำโครงสร้างซ้อนชั้นแบบนี้ 500 ชั้นในแต่ละแผ่น แต่ใช้วัสดุแบบเดิมน้อยลงถึง 2 ใน 3! ประสิทธิภาพก็ยังคงเสถียรต่อเนื่องยาวนานกว่า 6 เดือน—แน่นอนว่าเรื่องนี้อาจปฏิวัติการผลิตแผงโซลาร์เซลล์ในเมืองที่พื้นที่จำกัด หรือในอุปกรณ์พกพา เช่น โน้ตบุ๊ก หรือแม้แต่เซ็นเซอร์ IoT ในอนาคต ✅ เทคนิคใหม่เพิ่มประสิทธิภาพการผลิตไฟฟ้าจากแสงได้ถึง 1,000 เท่า   • โดยวางชั้นผลึกบางพิเศษของ BaTiO₃ สลับกับวัสดุอื่นอย่าง SrTiO₃ และ CaTiO₃   • โครงสร้างแบบ “แซนด์วิชผลึก” นี้มีความสามารถดูดซับแสงและกระตุ้นอิเล็กตรอนสูงมาก ✅ ใช้ปริมาณวัสดุหลักน้อยลง แต่ได้ประสิทธิภาพสูงขึ้น   • ใช้ BaTiO₃ น้อยลงถึง 2/3 แต่ได้กระแสไฟมากขึ้น   • ทำให้แผงมีขนาดเล็กลง ประหยัดพื้นที่ เหมาะกับการใช้งานในเมือง ✅ เสถียรภาพสูง – ประสิทธิภาพคงที่นาน 6 เดือนในการทดสอบ   • ไม่ต้องใช้บรรจุภัณฑ์พิเศษ   • ง่ายต่อการผลิตและทนทานต่อสภาพแวดล้อม ✅ ใช้เทคนิค “Laser Deposition” สร้างชั้นผลึกได้แม่นยำระดับนาโน   • แต่ละชั้นบางเพียง 200 nm รวมทั้งหมด 500 ชั้น ✅ เหมาะสำหรับแผงโซลาร์เซลล์ขนาดเล็กหรืออุปกรณ์พกพา   • เช่น เซ็นเซอร์, อุปกรณ์ IoT, โน้ตบุ๊ก หรือมือถือในอนาคต ‼️ ยังอยู่ในขั้นวิจัย – ไม่ใช่เทคโนโลยีพร้อมผลิตเชิงพาณิชย์   • ต้องมีการศึกษาเพิ่มเติมเรื่องความทนทานระยะยาวและต้นทุนการผลิต ‼️ กระบวนการผลิตระดับนาโนต้องใช้ความแม่นยำสูง   • อาจทำให้ต้นทุนเริ่มต้นสูงกว่าการผลิตแบบดั้งเดิม ‼️ ศักยภาพขึ้นอยู่กับเงื่อนไขที่คุมได้เฉพาะในห้องทดลอง   • ยังไม่ชัดว่าจะให้ประสิทธิภาพเท่าเดิมภายใต้แสงธรรมชาติหรือแสงอาทิตย์เต็มสเปกตรัม ‼️ ประสิทธิภาพสูงมากในสภาพแสงเลเซอร์ แต่ต้องรอดูผลกับแสงแดดจริง   • ต้องรอการทดสอบภาคสนามเพื่อวัดประสิทธิภาพเชิงพาณิชย์ https://www.techspot.com/news/108338-scientists-achieve-1000-fold-increase-solar-electricity-using.html

ทุกวันนี้เราใช้งาน AI อย่าง ChatGPT กันจนเป็นเรื่องปกติ—แต่รู้ไหมครับว่าแค่พิมพ์ถามคำถามหนึ่งครั้ง อาจมีผลต่อสิ่งแวดล้อมไม่น้อยเลย Sam Altman ซีอีโอของ OpenAI ออกมาเผยตัวเลขว่า คำถามหนึ่งคำถามบน ChatGPT ใช้พลังงานประมาณ 0.34 วัตต์-ชั่วโมง ซึ่งเท่ากับเปิดเตาอบประมาณ 1 วินาที หรือเปิดหลอดไฟประหยัดพลังงานประมาณ 2 นาที และใช้น้ำประมาณ 0.000085 แกลลอน (ประมาณ 1/15 ช้อนชา) แต่ในความเป็นจริง คำถามไม่ได้มีแค่คำถามเดียว—ทั่วโลกมีการยิงคำถามเข้าระบบเป็นพันล้านครั้งต่อวัน รวมแล้วผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมก็ “ไม่เล็ก” อีกต่อไป แอปวิเคราะห์คาร์บอนฟุตพรินต์ชื่อว่า Greenly เคยคำนวณว่า ChatGPT รุ่นแรก ใช้พลังงานจนปล่อย CO₂ ประมาณ 240 ตันต่อปี เทียบได้กับการบินระหว่างปารีส-นิวยอร์ก 136 เที่ยวไปกลับ! และถ้าองค์กรหนึ่งใช้ ChatGPT-4 เพื่อตอบอีเมลล้านฉบับต่อเดือน จะปล่อย CO₂ รวมกันปีละ 7,138 ตัน หรือเท่ากับการบินไป-กลับปารีส-นิวยอร์กถึง 4,300 เที่ยว 😱 นักวิจัยจาก MIT ยังชี้ว่า การฝึกสอนโมเดลภาษาหลายตัว เทียบเท่าการปล่อยคาร์บอนของรถยนต์ในอเมริกาตลอดอายุการใช้งาน “ถึง 5 คัน” รวมการผลิตรถด้วยนะครับ ไม่ใช่แค่การขับ ✅ Altman เผยตัวเลขพลังงานที่ใช้ต่อ 1 คำถามของ ChatGPT   • ใช้พลังงาน 0.34 วัตต์-ชั่วโมง และน้ำประมาณ 1/15 ช้อนชา   • เทียบเท่ากับการเปิดเตาอบไฟฟ้า 1 วินาที หรือหลอดไฟ 2 นาที ✅ ผลกระทบสะสมมหาศาลเมื่อมีผู้ใช้จำนวนมาก   • ChatGPT เองยังตอบว่าผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วหากใช้งานระดับพันล้านครั้ง ✅ รายงานจาก Greenly ระบุ ChatGPT-4 สร้าง CO₂ ประมาณ 7,138 ตัน/ปี (ใช้ตอบอีเมลล้านฉบับ/เดือน)   • เทียบเท่ากับเที่ยวบินไปกลับปารีส-นิวยอร์ก 4,300 เที่ยว ✅ แหล่งการปล่อย CO₂ ส่วนใหญ่มาจากการฝึก (Training)   • ระบบฝึกคิดเป็น 99% ของปริมาณคาร์บอนทั้งหมดในบางกรณี   • คิดเป็นประมาณ 238 ตัน CO₂ ต่อปีสำหรับรุ่นแรกของ ChatGPT ✅ MIT เปรียบเทียบว่าโมเดล LLM ปล่อย CO₂ เท่ารถยนต์ 5 คันรวมกันตลอดอายุการใช้งาน   • คำนวณรวมตั้งแต่กระบวนการผลิตจนถึงการใช้งาน ✅ แนวโน้ม “AI ขนาดเล็ก ประสิทธิภาพสูง” กำลังมาแรงเพื่อลดผลกระทบสิ่งแวดล้อม   • เป็นทางเลือกให้ใช้งานได้แบบพอดี โดยไม่ต้องใช้ทรัพยากรสูงแบบ LLM ขนาดใหญ่ ‼️ AI แม้ตอบได้ฉลาด แต่ไม่ใช่ “ไร้มลพิษ” อย่างที่เข้าใจกัน   • การใช้งานมากเกินจำเป็น หรือใช้แบบไม่ได้วางแผน อาจมีผลต่อสิ่งแวดล้อมสูง ‼️ การฝึกโมเดลขนาดใหญ่มีผลกระทบสูงมากต่อทรัพยากรโลก   • โดยเฉพาะการใช้ไฟฟ้า น้ำ และการผลิตอุปกรณ์เซิร์ฟเวอร์ ‼️ ปริมาณน้ำที่ใช้ต่อ query ดูเหมือนน้อย แต่สะสมแล้วสูงมากในระดับโลก   • ยิ่งมีการขยายเซิร์ฟเวอร์ AI ทั่วโลก ยิ่งต้องคำนึงถึง “Water Footprint” มากขึ้น ‼️ ข้อมูลจาก Altman เป็นค่าเฉลี่ย ไม่ได้แสดงความแปรผันตามรูปแบบคำถามที่ซับซ้อนกว่า   • คำถามที่ใช้ context เยอะ หรือเรียกโมเดลขนาดใหญ่ อาจใช้พลังงานมากกว่าค่าเฉลี่ยหลายเท่า https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/06/18/the-environmental-cost-of-a-chatgpt-query-according-to-openai039s-ceo

ที่งาน Computex 2025 AMD เปิดไพ่เด็ด—Ryzen Threadripper 9000 รุ่นใหม่ล่าสุดที่อิงบนสถาปัตยกรรม Zen 5 โดยมีสูงสุดถึง 96 คอร์ พร้อมเทคโนโลยีที่สายทำงานหนัก เช่น นักเรนเดอร์ นักออกแบบกราฟิก หรือนักวิจัยด้าน AI ต้องร้องว้าว ซีรีส์นี้แบ่งออกเป็น 2 กลุ่ม: 1) PRO 9000WX สำหรับเวิร์กสเตชันระดับองค์กร 2) 9000 ซีรีส์ สำหรับผู้ใช้งานแบบ HEDT (High-End Desktop) ที่โหดคือ—AMD ไม่ได้มาแค่ “ตัวเลขสเปก” แต่จัด ตัวอย่างประสิทธิภาพจริง เทียบกับคู่แข่งอย่าง Intel Xeon W9-3595X เลยด้วย และผลลัพธ์ก็ไม่ธรรมดา เช่น ด้าน LLM (AI ใหญ่ ๆ อย่าง GPT) AMD บอกว่าเร็วกว่า Intel ถึง 49% ในบางกรณี ลองจินตนาการว่าเครื่องเวิร์กสเตชันที่ใช้ซีพียู 96 คอร์ พร้อมแรม DDR5 แบบ 8 แชนแนล และรองรับ PCIe Gen5 ถึง 128 เลนส์ จะทำงานกับโมเดล AI หรือเรนเดอร์ V-Ray ได้เร็วขนาดไหน—AMD เคลมว่าเร็วกว่า Xeon ถึง “เกือบ 2.5 เท่า!” ยังไม่มีราคาวางจำหน่ายนะครับ แต่คาดว่าเปิดตัวจริงภายในเดือนหน้า ✅ AMD เปิดตัว Ryzen Threadripper 9000 ซีรีส์ บน Zen 5   • รุ่นสูงสุดมีถึง 96 คอร์ / 192 เธรด   • แบ่งเป็นกลุ่ม PRO สำหรับเวิร์กสเตชัน และ X-series สำหรับ HEDT ✅ รองรับเทคโนโลยีล้ำสมัย   • แรม DDR5-6400 สูงสุด 8 แชนแนล   • PCIe Gen5 สูงสุด 128 เลนส์   • รองรับ EXPO กับแรมความเร็วสูงกว่า 7000 MT/s ✅ ผลทดสอบประสิทธิภาพแบบเทียบรุ่น   • รุ่น 9995WX เร็วกว่า 7995WX ถึง 26%   • รุ่น 9980X แรงกว่า Intel Xeon W9-3595X สูงสุด 108%   • ด้าน AI เร็วกว่าถึง 49% และใน Chaos V-Ray เร็วกว่าเกือบ 2.5 เท่า ✅ เหมาะกับงานระดับมืออาชีพและ AI รุ่นใหญ่   • เหมาะกับการเรนเดอร์ภาพ 3D, โมเดล LLM, โปรแกรมออกแบบ และงานกราฟิกประสิทธิภาพสูง ‼️ ประสิทธิภาพ AI ยังรวมการ์ดจอเข้าไปในการวัดผลด้วย   • ผลลัพธ์ LLM ที่เร็วกว่า 49% มีการใช้งาน GPU ร่วมด้วย ซึ่งอาจทำให้ภาพรวมดูเร็วเกินจริง ‼️ ยังไม่มีข้อมูลราคาจำหน่ายอย่างเป็นทางการ   • อาจทำให้ผู้ซื้อประเมินงบประมาณหรือวางแผนจัดสเปกได้ยากในตอนนี้ ‼️ การเปรียบเทียบกับ Intel ใช้ Xeon W9 ซึ่งเป็นซีรีส์คนละตลาด   • ถึงแม้ Xeon W9 จะใช้ในเวิร์กสเตชันเหมือนกัน แต่อาจมีบริบทของราคาหรือสภาพแวดล้อมที่ต่างกัน ‼️ TDP สูงสุดถึง 350W อาจต้องระวังด้านการระบายความร้อนและพลังงาน   • เหมาะกับเคสระดับองค์กรหรือผู้ใช้ที่เข้าใจการจัดการความร้อนเป็นอย่างดี https://www.neowin.net/news/amd-thinks-ryzen-threadripper-9000-wipes-the-floor-with-intel/

ซินโครตรอน อว. เปิดตัว 2 นวัตกรรมล้ำสมัย “เครื่องสังเคราะห์กราฟีน” และ “เครื่องเคลือบฟิล์ม DLC” ยกระดับอุตสาหกรรมไทยในงาน Thailand Research Expo 2025 สถาบันวิจัยแสงซินโครตรอน (องค์การมหาชน) กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัย และนวัตกรรม (อว.) ร่วมแสดงผลงานในงานมหกรรมวิจัยแห่งชาติ Thailand Research Expo 2025 ชู 2 นวัตกรรมก้าวล้ำพร้อมต่อยอดสู่การยกระดับอุตสาหกรรมไทย “เครื่องสังเคราะห์กราฟีนในระดับอุตสาหกรรม” และ “เครื่องเคลือบฟิล์มดีแอลซีสำหรับอุตสาหกรรมปิโตรเลียม” กรุงเทพฯ – สถาบันวิจัยแสงซินโครตรอนได้นำผลงานมาร่วมจัดแสดงภายในงานมหกรรมวิจัยแห่งชาติ 2568 หรือ Thailand Research Expo 2025 ซึ่งจัดขึ้นระหว่างวันที่ 16-20 มิถุนายน 2568 ณ โรงแรมเซ็นทาราแกรนด์ และบางกอกคอนเวนชันเซ็นเตอร์ เซ็นทรัลเวิลด์ กรุงเทพฯ จำนวน 2 ผลงาน คือ “เครื่องสังเคราะห์กราฟีนสู่การนำไปใช้ประโยชน์ในเชิงพาณิชย์” และ“เครื่องต้นแบบการเคลือบฟิล์มดีแอลซีสำหรับอุตสาหกรรมปิโตรเลียม” โดยจัดแสดงที่บูธ CL2 ภายในโซนงานวิจัยและนวัตกรรมเพื่อใช้ประโยชน์ในภาคอุตสาหกรรมและพัฒนาเศรษฐกิจ ดร.พัฒนพงศ์ จันทร์พวง หัวหน้าฝ่ายพัฒนาเทคนิคและวิศวกรรม และหัวหน้าทีมวิจัยเครื่องสังเคราะห์กราฟีนฯ กล่าวว่า “กราฟีนเป็นคาร์บอนที่มีการจัดเรียงตัวในลักษณะ 2 มิติ ทำให้มีคุณสมบัติที่แข็งแรงกว่าเหล็กกล้าถึง 200 เท่า, นำไฟฟ้าได้ดีกว่าโลหะทองแดง, น้ำหนักเบา, แผ่ความร้อนได้ดี และความยืดหยุ่นสูง จึงถูกนำไปประยุกต์ใช้กับเทคโนโลยีหลากหลายด้าน เช่น อิเล็กทรอนิกส์, การก่อสร้าง, การแพทย์, และการกักเก็บพลังงาน เป็นต้น ปัจจุบันมีเทคโนโลยีในการสังเคราะห์กราฟีนหลายวิธี แต่ละวิธีก็มีข้อจำกัดแตกต่างกัน ซึ่งวิธีที่เหมาะสมและมีประสิทธิภาพสูงสุดในการสังเคราะห์กราฟีนให้ได้ระดับอุตสาหกรรม คือวิธี Flash Joule Heating (FJH) ที่อาศัยการจ่ายกระแสไฟฟ้าแรงสูงในเวลาฉับพลันผ่านผงคาร์บอนที่ได้จากขยะ จนทำให้เกิดความร้อนสูงกว่า 2700 องศาเซลเซียส แล้วเกิดการสลายพันธะระหว่างอะตอมของคาร์บอนกับแก๊ส หลังอุณหภูมิลดลงอะตอมของคาร์บอนจะจัดเรียงตัวกันกลายเป็นกราฟีนในเสี้ยววินาที” “ทั้งนี้ สถาบันฯ ประสบความสำเร็จในการพัฒนาระบบสังเคราะห์กราฟีนด้วยเทคนิคความร้อนกระตุ้นแบบพัลส์ยาว (Long-Pulse Joule Heating: LPJH) ที่มีกำลังผลิตวันละ 1 กิโลกรัม โดยอ้างอิงหลักการสังเคราะห์กราฟีนโดยใช้เทคนิค FJH และได้ศึกษาและพัฒนากระบวนการสังเคราะห์กราฟีนจากขยะเหลือทิ้งจากอุตสาหกรรมต่าง ๆ เช่น ใบอ้อยและชานอ้อยจากอุตสาหกรรมผลิตน้ำตาล อุตสาหกรรมพอลิเมอร์, เศษผ้าและเสื้อผ้าเก่าจากอุตสาหกรรมเสื้อผ้าและสิ่งทอ เป็นต้น พร้อมกันนี้ได้ศึกษา พัฒนา และประยุกต์ใช้ กราฟีนที่ผลิตได้ สำหรับพัฒนาคุณสมบัติของผลิตภัณฑ์อื่นๆ ในอุตสาหกรรม เช่น อุตสาหกรรมก่อสร้างและคอนกรีต, อุตสาหกรรมยางและพอลิเมอร์, อุตสาหกรรมเสื้อผ้าและสิ่งทอ, อุตสาหกรรมสีเคลือบ เป็นต้น” ดร.พัฒนพงศ์ จันทร์พวง กล่าว อีกหนึ่งนวัตกรรมสำคัญคือ เครื่องเคลือบฟิล์มดีแอลซี (DLC) สำหรับอุตสาหกรรมปิโตรเลียม ซึ่ง ดร.ศรายุทธ ตั้นมี หัวหน้าฝ่ายยุทธศาสตร์องค์กรและหัวหน้าทีมวิจัยเครื่องต้นแบบการเคลือบฟิล์มดีแอลซีฯ อธิบายว่า “สิ่งปนเปื้อนในน้ำมันดิบและก๊าซธรรมชาติก่อให้เกิดการกัดกร่อนของชิ้นส่วนทางวิศวกรรมในอุตสาหกรรมปิโตรเลียม ส่งผลให้ต้องเสียค่าใช้จ่ายสูงในกระบวนการบำรุงรักษาทั้งการซ่อมและเปลี่ยนชิ้นส่วนใหม่ และยังส่งผลให้เกิดความเสียหายทางเศรษฐกิจต่อประเทศด้วย โดยเทคโนโลยีการเคลือบฟิล์มคาร์บอนคล้ายเพชร หรือ ฟิล์มดีแอลซี (DLC) ช่วยเพิ่มสมบัติความแข็ง ต้านการสึกกร่อนและการกัดกร่อน และลดแรงเสียดทานให้กับชิ้นส่วนอุตสาหกรรมได้” “สถาบันฯ ได้ร่วมกับ บริษัท ปตท.สํารวจและผลิตปิโตรเลียม จํากัด (มหาชน) พัฒนาเครื่องต้นแบบการเคลือบฟิล์มดีแอลซีสำหรับอุตสาหกรรมปิโตรเลียมเป็นเครื่องแรกของประเทศไทย เพื่อลดต้นทุนการนำเข้าจากต่างประเทศ และยกระดับขีดความสามารถของอุตสาหกรรมไทย ให้สามารถแข่งขันได้ในระดับสากล เครื่องต้นแบบเครื่องเคลือบฟิล์มดีแอลซีฯ นี้ ใช้เทคโนโลยีพลาสมาและการเคลือบฟิล์มด้วยเทคนิคการใช้พลาสมาเพิ่มการตกสะสมของไอเชิงเคมี (RF-PECVD) เพื่อสังเคราะห์ฟิล์มดีแอลซี และใช้เทคนิคแสงซินโครตรอนขั้นสูง Near Edge X-ray Absorption Fine Structure (NEXAFS) เพื่อวิเคราะห์โครงสร้างฟิล์มดีแอลซี และศึกษาการกระจายตัวของพันธะคาร์บอน ซึ่งฟิล์มดีแอลซีที่พัฒนาขึ้นนี้มีคุณสมบัติต้านการสึกกร่อนและการกัดกร่อนสูง เหมาะสมกับอุตสาหกรรมปิโตรเลียม ช่วยลดต้นทุนการซ่อมบำรุง และสามารถทดแทนวัสดุนำเข้าราคาแพงได้” ดร.ศรายุทธ ตั้นมี กล่าว สำหรับผู้ที่สนใจ สามารถเข้าชมทั้ง 2 นวัตกรรมของสถาบันวิจัยแสงซินโครตรอน ได้ที่ บูธ CL2 ในงาน Thailand Research Expo 2025 ตั้งแต่เวลา 08.30 - 17.00 น. ระหว่างวันที่ 16-20 มิถุนายน 2568 ณ โรงแรมเซ็นทาราแกรนด์ และบางกอกคอนเวนชันเซ็นเตอร์ เซ็นทรัลเวิลด์ กรุงเทพฯ

Intel Nova Lake-S: การอัปเกรดครั้งใหญ่ของซีพียูเดสก์ท็อป Intel กำลังเตรียมเปิดตัว Nova Lake-S ซึ่งเป็นซีพียูเดสก์ท็อปรุ่นใหม่ที่มาพร้อมกับ DDR5-8000 และ PCIe 5.0 สูงสุด 36 เลน โดยมีการปรับปรุงด้านประสิทธิภาพและการรองรับฮาร์ดแวร์ที่เหนือกว่า Arrow Lake-S. รายละเอียดการอัปเกรด ✅ Nova Lake-S รองรับ DDR5-8000 MT/s ซึ่งเร็วกว่ารุ่นก่อนถึง 25%. ✅ มี PCIe 5.0 สูงสุด 36 เลน เพิ่มขึ้นจาก 24 เลนใน Arrow Lake-S. ✅ รองรับการเชื่อมต่อ USB ที่หลากหลาย รวมถึง USB 3.2 20 Gbps จำนวน 5 พอร์ต. ✅ ใช้ซ็อกเก็ต LGA 1954 ซึ่งเป็นรุ่นใหม่ที่แตกต่างจาก LGA 1851 ของ Arrow Lake-S. ผลกระทบและข้อควรระวัง ‼️ Nova Lake-S อาจต้องใช้เมนบอร์ดรุ่นใหม่ เนื่องจากใช้ซ็อกเก็ต LGA 1954. ‼️ การอัปเกรดเป็น DDR5-8000 อาจต้องใช้แรมที่มีคุณภาพสูง ซึ่งอาจมีราคาสูง. ‼️ PCIe 5.0 ที่เพิ่มขึ้นอาจต้องใช้พลังงานมากขึ้น ทำให้ต้องมีระบบระบายความร้อนที่ดี. แนวทางการเตรียมตัวสำหรับผู้ใช้ ✅ ตรวจสอบความเข้ากันได้ของเมนบอร์ด ก่อนอัปเกรดเป็น Nova Lake-S. ✅ เลือกแรม DDR5 ที่มีความเร็วสูงและรองรับการโอเวอร์คล็อก เพื่อให้ได้ประสิทธิภาพสูงสุด. ✅ ใช้ระบบระบายความร้อนที่มีประสิทธิภาพ เพื่อรองรับการทำงานของซีพียูที่มี TDP สูงถึง 150W. ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Nova Lake-S ✅ Nova Lake-S มีจำนวนคอร์สูงสุด 52 คอร์ ซึ่งมากกว่ารุ่นก่อนที่มีเพียง 24 คอร์. ✅ Intel อาจใช้สถาปัตยกรรม GPU แบบไฮบริด รวม Xe3 และ Xe4 เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพกราฟิก. ‼️ การอัปเกรด PCIe และ DDR5 อาจทำให้ต้นทุนของระบบสูงขึ้น โดยเฉพาะสำหรับผู้ใช้ที่ต้องการประสิทธิภาพสูงสุด. https://wccftech.com/intel-nova-lake-s-desktop-cpus-ddr5-8000-memory-support-natively-36-pcie-5-0-lanes/

จีนใช้ฮาร์ดไดรฟ์ขนส่งข้อมูล AI เพื่อหลีกเลี่ยงข้อจำกัดด้านชิป บริษัท AI ในจีนกำลังใช้ ฮาร์ดไดรฟ์ความจุสูง เพื่อขนส่งข้อมูลฝึกสอนโมเดล AI ข้ามพรมแดน หลังจากที่สหรัฐฯ จำกัดการส่งออกชิป AI เช่น Nvidia H100 ซึ่งเป็นชิปที่สำคัญสำหรับการประมวลผล AI. รายละเอียดกลยุทธ์ใหม่ ✅ บริษัทจีนใช้ฮาร์ดไดรฟ์แทนการส่งข้อมูลผ่านอินเทอร์เน็ต เพื่อหลีกเลี่ยงการตรวจสอบจากหน่วยงานสหรัฐฯ. ✅ นักวิจัยจีนเดินทางไปมาเลเซียพร้อมฮาร์ดไดรฟ์ 15 ลูก ซึ่งมีข้อมูลรวมกว่า 4.8 เพตะไบต์ สำหรับฝึกโมเดล AI. ✅ ศูนย์ข้อมูลในมาเลเซียกลายเป็นศูนย์กลางการประมวลผล AI ของจีน เนื่องจากมีเซิร์ฟเวอร์ที่มี GPU ประสิทธิภาพสูง. ✅ บริษัทจีนใช้บริษัทลูกในสิงคโปร์เพื่อเซ็นสัญญาเช่าศูนย์ข้อมูล แต่ต้องลงทะเบียนในมาเลเซียเพื่อหลีกเลี่ยงแรงกดดันทางกฎหมาย. ผลกระทบและข้อควรระวัง ‼️ การขนส่งข้อมูลด้วยฮาร์ดไดรฟ์อาจมีความเสี่ยงด้านความปลอดภัย เช่น การสูญหายหรือถูกขโมยระหว่างการเดินทาง. ‼️ การใช้ฮาร์ดไดรฟ์แทนการส่งข้อมูลออนไลน์อาจทำให้กระบวนการฝึกโมเดลล่าช้า เนื่องจากต้องรอการขนส่ง. ‼️ สหรัฐฯ อาจเพิ่มมาตรการตรวจสอบการขนส่งฮาร์ดไดรฟ์ เพื่อป้องกันการหลีกเลี่ยงข้อจำกัดด้านชิป. แนวทางการรับมือและการพัฒนา ✅ บริษัทจีนอาจต้องพัฒนาโครงสร้างพื้นฐาน AI ภายในประเทศ เพื่อลดการพึ่งพาเซิร์ฟเวอร์ในต่างประเทศ. ✅ การใช้เทคโนโลยีบีบอัดข้อมูลอาจช่วยลดขนาดไฟล์ ทำให้สามารถส่งข้อมูลผ่านอินเทอร์เน็ตได้เร็วขึ้น. ✅ การพัฒนา AI ที่ใช้พลังงานต่ำและไม่ต้องพึ่งพา GPU ระดับสูง อาจเป็นทางออกในระยะยาว. ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับข้อจำกัดด้านชิปและ AI ✅ Nvidia กำลังพัฒนา GPU รุ่นพิเศษสำหรับตลาดจีน เพื่อให้สอดคล้องกับข้อจำกัดของสหรัฐฯ. ✅ Huawei เปิดตัวชิป AI ที่เร็วที่สุดของบริษัท หนึ่งวันหลังจากสหรัฐฯ แบน Nvidia H20 ในจีน. ‼️ ตลาดศูนย์ข้อมูล AI ในจีนกำลังเผชิญกับปัญหาความต้องการที่ลดลง เนื่องจากข้อจำกัดด้านชิปและการลงทุนที่ชะลอตัว. https://www.techradar.com/pro/no-ai-gpu-no-problem-ai-firms-from-china-skirt-around-us-chip-restrictions-by-moving-petabytes-of-data-on-good-ol-hard-drives-but-why-not-use-tape

🍏 Apple A20: ชิป 2nm รุ่นใหม่สำหรับ iPhone 18 Pro และ iPhone 18 Fold Apple เตรียมเปิดตัว ชิป A20 ซึ่งใช้กระบวนการผลิต 2nm จาก TSMC พร้อมเทคโนโลยี WMCM (Wafer-Level Multi-Chip Module) ที่ช่วยให้สามารถรวมส่วนประกอบต่างๆ เช่น CPU, GPU และหน่วยความจำ ไว้ในระดับเวเฟอร์ก่อนตัดเป็นชิปแยก ✅ รายละเอียดของ Apple A20 - ใช้ กระบวนการผลิต 2nm ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและลดการใช้พลังงาน - ใช้ WMCM packaging ทำให้สามารถรวมหลายชิปเข้าด้วยกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ - คาดว่าจะมี ประสิทธิภาพสูงกว่า A19 ถึง 15% โดยใช้พลังงานเท่าเดิม - จะถูกใช้ใน iPhone 18 Pro, iPhone 18 Pro Max และ iPhone 18 Fold - TSMC จะผลิตชิป A20 ที่โรงงาน Chiayi AP7 โดยมีกำลังผลิต 50,000 ชิ้นต่อเดือนภายในปี 2026 ‼️ ข้อควรระวัง - iPhone 18 รุ่นปกติอาจไม่ได้ใช้ WMCM packaging เพื่อประหยัดต้นทุนการผลิต - Apple จะยังคงใช้ RAM ขนาด 12GB เท่าเดิม ไม่มีการเพิ่มขึ้นจากรุ่นก่อน - ต้องรอการเปิดตัวอย่างเป็นทางการในไตรมาสที่ 4 ปี 2026 เพื่อยืนยันข้อมูลทั้งหมด 🔍 แนวโน้มของตลาดชิปและเทคโนโลยีใหม่ ✅ การพัฒนาเทคโนโลยีชิป - TSMC กำลังพัฒนาเทคโนโลยี 1.4nm ซึ่งอาจถูกใช้ใน Apple A22 ในอนาคต - Samsung และ Intel กำลังแข่งขันกับ TSMC ในการพัฒนากระบวนการผลิตที่เล็กลง - ตลาดชิป AI กำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว โดยมีการพัฒนา Neural Processing Units (NPU) ที่มีประสิทธิภาพสูงขึ้น ‼️ ข้อควรระวังเกี่ยวกับตลาดชิป - ต้นทุนการผลิตชิป 2nm สูงมาก อาจทำให้ราคาของ iPhone 18 Pro สูงขึ้น - ต้องจับตาดูการพัฒนาเทคโนโลยีของคู่แข่ง เช่น Qualcomm และ MediaTek - การเปลี่ยนไปใช้กระบวนการผลิตที่เล็กลงอาจมีความท้าทายด้านความร้อน และการจัดการพลังงาน https://wccftech.com/apple-a20-with-2nm-wmcm-packaging-exclusive-to-iphone-18-pro-and-foldable-flagship/