📉🇨🇳 เรื่องเล่าจากโลกชิป: เมื่อ AMD สะดุดเพราะการแบน GPU ส่งออกไปจีน AMD บริษัทออกแบบชิปชื่อดังจากสหรัฐฯ กำลังเผชิญกับแรงกระแทกครั้งใหญ่จากการแบนการส่งออก GPU ไปยังประเทศจีน โดยเฉพาะชิป AI รุ่น Instinct MI308 ที่ถูกห้ามขายในตลาดจีนอย่างกะทันหันในไตรมาสที่ 2 ปี 2025 ส่งผลให้ AMD ต้องบันทึกค่าใช้จ่ายด้านสินค้าคงคลังและคำสั่งซื้อที่ไม่สามารถส่งมอบได้รวมกว่า $800 ล้าน แม้รายได้รวมจะเพิ่มขึ้นถึง 32% จากปีก่อนหน้า แต่มาร์จิ้นขั้นต้นกลับลดลงอย่างหนัก และทำให้ AMD ขาดทุนจากการดำเนินงานตามมาตรฐานบัญชี GAAP เป็นจำนวน $134 ล้าน ซึ่งถือเป็นการพลิกจากกำไรในไตรมาสก่อนหน้า AMD พยายามชดเชยด้วยการรายงานตัวเลขแบบ non-GAAP ซึ่งตัดรายการพิเศษออก ทำให้ดูเหมือนยังมีกำไรจากการดำเนินงานอยู่ที่ $897 ล้าน แต่ก็ยังลดลงถึง 50% จากไตรมาสก่อนหน้า CEO Lisa Su ยอมรับว่า รายได้จากธุรกิจ AI ลดลงเพราะการแบนนี้ และแม้รัฐบาลสหรัฐฯ จะส่งสัญญาณว่าอาจอนุญาตให้กลับมาขาย MI308 ได้อีกครั้ง แต่ AMD ยังไม่รวมรายได้จากจีนไว้ในประมาณการไตรมาสถัดไป เพราะใบอนุญาตยังอยู่ระหว่างการพิจารณา ในด้านบวก AMD ยังเดินหน้าพัฒนา GPU รุ่นใหม่ MI400 ที่คาดว่าจะเหนือกว่า Nvidia Blackwell B200 และได้รับความสนใจจาก OpenAI แล้ว โดยมีแผนเปิดตัวในปีหน้า พร้อมระบบ Helios ที่จะใช้ GPU ถึง 72 ตัวต่อแร็ค เพื่อรองรับงาน AI ขั้นสูง ✅ จีนเป็นตลาดใหญ่อันดับสองของ AMD โดยมีรายได้กว่า $6.2 พันล้าน ➡️ คิดเป็น 24% ของยอดขายรวมในปี 2024 ✅ การแบนส่งออกชิป AI เกิดจากความกังวลด้านความมั่นคงของสหรัฐฯ ➡️ ว่าชิปอาจถูกใช้ในงานทางทหารของจีน ✅ AMD กำลังพัฒนา MI400 ซึ่งมีประสิทธิภาพสูงกว่า Blackwell B200 ➡️ และได้รับความสนใจจาก OpenAI แล้ว ✅ ระบบ Helios จะใช้ GPU ถึง 72 ตัวต่อแร็ค ➡️ คาดว่าจะเป็นระบบ AI ที่ทรงพลังที่สุดเมื่อเปิดตัวในปี 2026 https://wccftech.com/amd-gutted-by-china-gpu-ban-posts-q2-operating-loss/

🔍💥 เรื่องเล่าจากโลกชิป: เมื่อเทคโนโลยีระดับนาโนกลายเป็นเป้าหมายของการจารกรรม ในโลกของเซมิคอนดักเตอร์ที่แข่งขันกันดุเดือด TSMC บริษัทผู้ผลิตชิปอันดับหนึ่งของโลกจากไต้หวัน กำลังเผชิญกับคดีร้ายแรง เมื่อมีพนักงานปัจจุบันและอดีตพนักงานรวม 6 คนถูกจับกุมในข้อหาพยายามขโมยข้อมูลลับเกี่ยวกับเทคโนโลยีการผลิตชิปขนาด 2 นาโนเมตร ซึ่งถือเป็นเทคโนโลยีล้ำหน้าที่สุดในปัจจุบัน และมีมูลค่าสูงถึง $30,000 ต่อแผ่นเวเฟอร์ การสืบสวนเริ่มต้นจากระบบตรวจสอบภายในของ TSMC ที่พบพฤติกรรมเข้าถึงข้อมูลโดยไม่ได้รับอนุญาต ก่อนส่งเรื่องให้เจ้าหน้าที่ดำเนินคดีภายใต้กฎหมายความมั่นคงแห่งชาติฉบับแก้ไขของไต้หวัน ซึ่งระบุชัดว่าการรั่วไหลของเทคโนโลยีระดับต่ำกว่า 14 นาโนเมตรถือเป็นภัยต่อความมั่นคงของชาติ เจ้าหน้าที่ได้เข้าตรวจค้นบ้านและที่ทำงานของผู้ต้องสงสัย รวมถึงบริษัทญี่ปุ่น Tokyo Electron ที่อาจเกี่ยวข้องกับคดีนี้ แม้ยังไม่มีการเปิดเผยว่าข้อมูลถูกส่งต่อไปยังใคร แต่ความเสียหายที่อาจเกิดขึ้นนั้นมหาศาล เพราะ TSMC เป็นผู้ผลิตชิปให้กับบริษัทระดับโลกอย่าง Apple, Nvidia และ Qualcomm ในยุคที่ AI และเทคโนโลยีขั้นสูงเป็นหัวใจของเศรษฐกิจโลก การขโมยข้อมูลลับไม่ใช่แค่เรื่องธุรกิจ แต่เป็นเรื่องของความมั่นคงระดับชาติ และผู้กระทำผิดอาจต้องโทษจำคุกสูงสุด 12 ปี พร้อมปรับกว่า 100 ล้านดอลลาร์ไต้หวัน ✅ พนักงาน TSMC ถูกจับกุมในข้อหาพยายามขโมยข้อมูลเทคโนโลยี 2nm ➡️ รวมทั้งหมด 6 คน มีทั้งพนักงานปัจจุบันและอดีต ✅ TSMC ตรวจพบการเข้าถึงข้อมูลโดยไม่ได้รับอนุญาตจากระบบภายใน ➡️ ก่อนส่งเรื่องให้เจ้าหน้าที่ดำเนินคดี ✅ คดีนี้อยู่ภายใต้กฎหมายความมั่นคงแห่งชาติฉบับใหม่ของไต้หวัน ➡️ เน้นปกป้องเทคโนโลยีระดับนาโนที่ถือเป็น “เทคโนโลยีหลักของชาติ” ✅ เจ้าหน้าที่เข้าตรวจค้นบ้านและที่ทำงานของผู้ต้องสงสัย ➡️ รวมถึงบริษัทญี่ปุ่น Tokyo Electron ที่อาจเกี่ยวข้อง ✅ TSMC ยืนยันจะดำเนินคดีอย่างเต็มที่และเสริมระบบตรวจสอบภายใน ➡️ เพื่อรักษาความได้เปรียบทางการแข่งขันและเสถียรภาพองค์กร ✅ เทคโนโลยี 2nm เป็นขั้นสูงสุดของการผลิตชิปในปัจจุบัน ➡️ มีประสิทธิภาพสูงและใช้ในอุปกรณ์ระดับพรีเมียม เช่น iPhone 18 ✅ ราคาการผลิตชิป 2nm สูงถึง $30,000 ต่อเวเฟอร์ ➡️ แพงกว่าชิป 3nm ถึง 66% ✅ TSMC มีส่วนแบ่งตลาดมากกว่า Samsung ถึง 3 เท่า ➡️ เป็นผู้ผลิตชิปให้บริษัทเทคโนโลยีชั้นนำทั่วโลก ✅ การแข่งขันด้าน AI และเซิร์ฟเวอร์ทำให้เทคโนโลยีชิปเป็นเป้าหมายสำคัญ ➡️ โดยเฉพาะในยุคหลัง ChatGPT ที่ต้องใช้พลังประมวลผลมหาศาล https://www.tomshardware.com/tech-industry/semiconductors/two-former-tsmc-employees-arrested

🚀🧠 เรื่องเล่าจากสนาม AI: AMD ลุกขึ้นท้าชน NVIDIA ด้วยกลยุทธ์ใหม่ที่ไม่ใช่แค่ชิปแรง ย้อนกลับไปในปี 2022 เมื่อ ChatGPT จุดกระแส AI ให้ลุกเป็นไฟ NVIDIA ก็กลายเป็นเจ้าตลาดทันที เพราะมีทั้งฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์พร้อมใช้งาน ขณะที่ AMD ยังอยู่กับ CPU และ GPU แบบเดิม จนกระทั่งปี 2023 Lisa Su ซีอีโอของ AMD ประกาศเปลี่ยนทิศทางบริษัทเข้าสู่ตลาด AI อย่างเต็มตัว แต่การไล่ตามไม่ง่าย เพราะ NVIDIA ไม่ได้ขายแค่ชิป แต่ขาย “ระบบนิเวศ” ที่ผูกขาดด้วย CUDA และเครื่องมือพัฒนาแบบ proprietary ทำให้ Big Tech อย่าง Microsoft, Meta และ OpenAI ติดสัญญาและไม่กล้าเปลี่ยนฝั่งง่ายๆ AMD จึงต้องสร้างทุกอย่างใหม่ ตั้งแต่ชิป MI300X ที่มี VRAM 192GB มากกว่า H100 ของ NVIDIA ถึงเท่าตัว ไปจนถึงการเปิดตัว Helios rack-scale AI server ที่ใช้ EPYC Venice CPU และเตรียมเปิดตัว MI400 ที่ใช้ HBM4 พร้อมหน่วยความจำเพิ่มขึ้นอีก 50% แม้ MI300X จะมีประสิทธิภาพสูงกว่า H100 ในงาน inferencing ขนาดเล็กและใหญ่ แต่ยังแพ้ใน batch ขนาดกลาง และราคาต่อชั่วโมงก็สูงกว่าเล็กน้อย อย่างไรก็ตาม เมื่อคำนวณรวมแล้ว AMD กลับคุ้มค่ากว่าในหลายกรณี AMD ยังพยายามสร้างซอฟต์แวร์ ecosystem ของตัวเอง และเริ่มได้รับความสนใจจาก Big Tech ที่ต้องการลดต้นทุนและเพิ่มทางเลือก เช่น Microsoft และ OpenAI ที่เริ่มใช้เทคโนโลยีของ AMD ในบางส่วน ✅ AMD เปลี่ยนทิศทางเข้าสู่ตลาด AI ตั้งแต่ปี 2023 ➡️ หลังจากกระแส ChatGPT ทำให้ AI กลายเป็นเทรนด์หลัก ✅ เปิดตัวชิป MI300X ที่มี VRAM 192GB และใช้สถาปัตยกรรม CDNA 3 ➡️ มีประสิทธิภาพสูงใน inferencing ขนาดเล็กและใหญ่ ✅ เตรียมเปิดตัว MI400 ที่ใช้ HBM4 และมีหน่วยความจำเพิ่มขึ้น 50% ➡️ พร้อมเปิดตัว Helios rack-scale server สำหรับองค์กร ✅ AMD เริ่มได้รับความสนใจจาก Microsoft, Meta และ OpenAI ➡️ ด้วยราคาที่ถูกกว่าและความพร้อมในการจัดส่ง ✅ MI300X มีราคาต่อชั่วโมงสูงกว่า H100 เล็กน้อย แต่คุ้มค่ากว่าในบางงาน ➡️ โดยเฉพาะงานที่ใช้ batch ขนาดเล็กหรือใหญ่ ✅ AMD คาดการณ์ตลาดชิป AI ปีนี้มีมูลค่า $45 พันล้าน ➡️ ตั้งเป้ายอดขายชิป AI ที่ $2 พันล้านในปี 2024 ✅ MI300X สามารถรันโมเดล Mixtral 7x8B ได้บน GPU เดียว ➡️ ขณะที่ H100 ต้องใช้ tensor parallelism บนสอง GPU ✅ AMD พัฒนา ecosystem แบบเปิดเพื่อแข่งกับ CUDA ของ NVIDIA ➡️ เน้นความยืดหยุ่นและลดการผูกขาด ‼️ NVIDIA ยังครองตลาดด้วย ecosystem ที่ผูกขาดและครอบคลุม ⛔ ทำให้ลูกค้ารายใหญ่ลังเลที่จะเปลี่ยนมาใช้ AMD ‼️ AMD ยังขาดความเชื่อมั่นจากนักลงทุนและสื่อเทคโนโลยี ⛔ ส่งผลต่อภาพลักษณ์และการยอมรับในตลาด ‼️ การแข่งขันไม่ใช่แค่เรื่องประสิทธิภาพของชิป ⛔ แต่ต้องสร้างระบบนิเวศที่ครบวงจรทั้งฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ https://wccftech.com/is-amd-the-next-major-threat-to-nvidias-long-standing-ai-dominance/

🎮🧠 เรื่องเล่าจากวงการฮาร์ดแวร์: เมื่อจีนส่ง GPU 24GB VRAM ท้าชน NVIDIA และ AMD ในโลกที่ NVIDIA และ AMD ครองตลาดกราฟิกการ์ดมานาน จู่ๆ ก็มีผู้เล่นหน้าใหม่จากจีนชื่อว่า Lisuan Tech โผล่ขึ้นมาพร้อม GPU รุ่น 7G105 ที่มาพร้อม VRAM ขนาด 24GB และฟีเจอร์ที่ดูจริงจังเกินกว่าจะเป็นแค่ของเล่นสำหรับเกมเมอร์ Lisuan Tech ไม่ได้เน้น ray tracing หรือ DirectX 12 Ultimate แบบที่ค่ายใหญ่ทำ แต่หันไปโฟกัสที่งาน compute และ virtualization สำหรับตลาด workstation และ enterprise โดยใช้สถาปัตยกรรม TrueGPU ของตัวเอง ผลิตบนเทคโนโลยี 6nm จาก TSMC GPU รุ่นนี้รองรับการถอดรหัสวิดีโอ 8K AV1 และ HEVC ที่ 60fps และสามารถ encode ได้ทั้ง 4K และ 8K ขึ้นอยู่กับ codec มีพอร์ต DisplayPort 1.4 ถึง 4 ช่อง แต่ไม่มี HDMI เพราะต้องการลดต้นทุนด้านลิขสิทธิ์ จุดเด่นที่ทำให้มันดูจริงจังคือการรองรับ SR-IOV ซึ่งสามารถแบ่ง GPU ออกเป็น 16 virtual containers ได้ ทำให้เหมาะกับการใช้งานในระบบคลาวด์หรือองค์กรขนาดใหญ่ที่ต้องการความยืดหยุ่น แม้จะมีประสิทธิภาพในระดับ 24 TFLOPs (FP32) ซึ่งใกล้เคียง RTX 4060 แต่ยังมีข้อสงสัยหลายอย่าง เช่น ความเร็วสัญญาณนาฬิกา, ความถี่หน่วยความจำ และการใช้พลังงานที่ยังไม่เปิดเผย รวมถึงการขาดข้อมูลเรื่องไดรเวอร์และความเสถียรในระยะยาว ✅ Lisuan Tech เปิดตัว GPU รุ่น 7G105 พร้อม VRAM ขนาด 24GB ➡️ เน้นตลาด workstation และ enterprise มากกว่าการเล่นเกม ✅ ใช้สถาปัตยกรรม TrueGPU ผลิตบนเทคโนโลยี 6nm จาก TSMC ➡️ รองรับ DirectX 12, Vulkan 1.3, OpenGL 4.6 แต่ไม่รองรับ ray tracing ✅ รองรับการถอดรหัสวิดีโอ 8K และ encode ได้ทั้ง 4K/8K ➡️ ใช้ DisplayPort 1.4 จำนวน 4 ช่อง ไม่มี HDMI ✅ รองรับ SR-IOV แบ่ง GPU เป็น 16 virtual containers ➡️ เหมาะกับการใช้งานในระบบคลาวด์และองค์กรขนาดใหญ่ ✅ ประสิทธิภาพสูงสุด 24 TFLOPs (FP32) ใกล้เคียง RTX 4060 ➡️ มีผล benchmark จาก Geekbench และ 3DMark ที่น่าประทับใจ ✅ รุ่น 7G106 สำหรับผู้ใช้ทั่วไปมี VRAM 12GB และ TDP 225W ➡️ ใช้พลังงานผ่าน 8-pin PCIe connector และรองรับ 8K HDR ✅ รุ่น 7G105 สำหรับมืออาชีพมี ECC memory และระบบเข้ารหัสข้อมูล ➡️ รองรับการแสดงผลหลายหน้าจอพร้อมกันในระบบเสมือน ✅ ผลการทดสอบ synthetic benchmark แสดงว่าแรงกว่า RTX 4060 ➡️ แต่ยังไม่ถึงระดับ RTX 5060 หรือ RX 9060 XT ‼️ ยังไม่มีข้อมูลแน่ชัดเรื่องความเร็วสัญญาณนาฬิกาและการใช้พลังงาน ⛔ ทำให้ประสิทธิภาพจริงยังเป็นเพียงการคาดการณ์ ‼️ ขาดข้อมูลเรื่องไดรเวอร์และความเสถียรในการใช้งานระยะยาว ⛔ อาจมีปัญหาในการใช้งานกับซอฟต์แวร์มืออาชีพ ‼️ ไม่มี HDMI อาจเป็นข้อจำกัดสำหรับผู้ใช้ทั่วไป ⛔ ต้องใช้ DisplayPort เท่านั้น ซึ่งอาจไม่สะดวกในบางกรณี https://www.techradar.com/pro/chinese-gpu-vendor-youve-never-heard-of-wants-to-challenge-nvidia-and-amd-in-the-pro-market-with-24gb-vram

📘 เรื่องเล่าจากโลกเทคโนโลยี: เมื่อจอ e-paper วิ่งเร็วขึ้นเพื่อคนทำงานสายโฟกัส ในยุคที่จอ OLED และ IPS แข่งกันเรื่องสีสดและรีเฟรชเรตสูงเพื่อเกมเมอร์และสายบันเทิง มีอีกกลุ่มหนึ่งที่ต้องการสิ่งตรงข้าม—จอที่ไม่รบกวนสายตา ไม่เปลืองพลังงาน และไม่ดึงความสนใจเกินจำเป็น นั่นคือกลุ่มนักเขียน วิศวกร และคนทำงานที่ต้องการ “ความนิ่ง” เพื่อโฟกัส Modos Tech จึงเปิดตัวจอ e-paper รุ่นใหม่ในรูปแบบ dev kit ที่มีรีเฟรชเรตสูงถึง 75Hz และ latency ต่ำกว่า 100ms ซึ่งถือว่าเร็วที่สุดในโลกสำหรับจอประเภทนี้ โดยใช้ FPGA แบบเปิด (Xilinx Spartan-6) ร่วมกับหน่วยความจำ DDR3 และไมโครคอนโทรลเลอร์ STM32H750 เพื่อให้การแสดงผลทันสมัยและไม่ถูกจำกัดด้วยฮาร์ดแวร์ปิดแบบเดิม จอมีให้เลือกสองขนาด: 6 นิ้ว ราคา $199 และ 13.3 นิ้ว ราคา $599 เชื่อมต่อผ่าน HDMI และ USB-C ใช้งานได้กับ Windows, macOS และ Linux โดยไม่ต้องติดตั้งไดรเวอร์เพิ่มเติม แม้จะยังไม่รองรับสี แต่มีโหมดแสดงผลหลายระดับ เช่น binary, 4-level, 16-level grayscale และ hybrid mode ที่ปรับภาพแบบไดนามิก ซึ่งเหมาะกับงานเอกสาร เขียนโค้ด หรืออ่านข้อมูลนานๆ โดยไม่ล้าตา นอกจากนี้ยังมีเทคโนโลยีอื่นที่น่าสนใจ เช่น TLCD จาก HANNspree ที่ให้ภาพแบบกระดาษแต่รองรับสี 8-bit และรีเฟรชเรต 75Hz เช่นกัน หรือจอ e-paper ขนาด 75 นิ้วจาก Samsung ที่ใช้พลังงาน 0W ในการแสดงภาพนิ่ง และสามารถควบคุมผ่านแอปมือถือได้ ✅ Modos Tech เปิดตัวจอ e-paper dev kit รีเฟรชเรต 75Hz ➡️ ใช้ FPGA แบบเปิดเพื่อประสิทธิภาพสูงและความยืดหยุ่น ➡️ latency ต่ำกว่า 100ms เหมาะกับงาน productivity ✅ มีสองขนาดให้เลือก: 6 นิ้ว ($199) และ 13.3 นิ้ว ($599) ➡️ เชื่อมต่อผ่าน HDMI และ USB-C รองรับทุกระบบปฏิบัติการหลัก ✅ รองรับหลายโหมดแสดงผล: binary, 4-level, 16-level grayscale และ hybrid ➡️ ยังไม่รองรับสี แต่มีโครงสร้างที่สามารถพัฒนาได้ในอนาคต ✅ เหมาะกับผู้ใช้ที่ต้องการลดการรบกวนสายตา เช่น นักเขียน วิศวกร และสาย minimal ➡️ ลดอาการล้าตาและความเหนื่อยจากจอ backlit ✅ HANNspree เปิดตัวจอ TLCD ขนาด 23 นิ้ว รีเฟรชเรต 75Hz รองรับสี 8-bit ➡️ ใช้เทคโนโลยี reflective LCD ที่ให้ภาพแบบกระดาษแต่ยังมี backlight ✅ Samsung เปิดตัวจอ e-paper ขนาด 75 นิ้ว สำหรับงานเชิงพาณิชย์ ➡️ ใช้พลังงาน 0W ในการแสดงภาพนิ่ง และควบคุมผ่านแอปมือถือ ‼️ การสั่งซื้อผ่าน Crowd Supply ยังมีความเสี่ยงตามธรรมชาติของการระดมทุน ⛔ อาจเกิดความล่าช้า ปัญหาการผลิต หรือการออกแบบที่ไม่สมบูรณ์ ‼️ จอ e-paper ยังไม่เหมาะกับงานที่ต้องการสีสดหรือภาพเคลื่อนไหวเร็ว ⛔ ไม่เหมาะกับการเล่นเกมหรือดูวิดีโอที่ต้องการความลื่นไหลสูง https://www.tomshardware.com/monitors/portable-monitors/e-paper-hits-75-hz-to-better-suit-productivity-tasks-kits-in-two-screen-sizes-go-up-for-pre-order-starting-at-usd199

🎙️ เรื่องเล่าจากข่าว: เฮลซิงกิ เมืองที่ไม่มีใครตายบนถนนตลอดปี—บทพิสูจน์ของการวางแผนระยะยาวและความร่วมมือของทุกฝ่าย ย้อนกลับไปเมื่อหลายสิบปีก่อน เฮลซิงกิเคยมีผู้เสียชีวิตจากอุบัติเหตุจราจรถึง 30 รายต่อปี และอุบัติเหตุที่มีผู้บาดเจ็บเกือบ 1,000 ครั้งต่อปี แต่ในปี 2025 เมืองนี้สามารถลดจำนวนผู้เสียชีวิตจากอุบัติเหตุจราจรลงเหลือ “ศูนย์” ได้สำเร็จ ความสำเร็จนี้ไม่ได้เกิดจากโชคช่วย แต่เป็นผลจากการวางแผนอย่างต่อเนื่องหลายทศวรรษ โดยมีการปรับปรุงโครงสร้างพื้นฐาน, ลดความเร็วรถ, เพิ่มระบบขนส่งสาธารณะ, และใช้แนวคิด “Vision Zero” ที่เชื่อว่า “ไม่มีใครควรต้องตายจากการใช้ถนน” ✅ เฮลซิงกิบันทึกปี 2025 โดยไม่มีผู้เสียชีวิตจากอุบัติเหตุจราจรเลยแม้แต่รายเดียว ➡️ ครั้งสุดท้ายที่มีผู้เสียชีวิตคือเดือนกรกฎาคม 2024 ในเขต Kontula ➡️ ถือเป็นเหตุการณ์ที่ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อนในเมืองหลวงยุโรป ✅ มากกว่าครึ่งของถนนในเฮลซิงกิมีการจำกัดความเร็วไว้ที่ 30 กม./ชม. ➡️ ลดจาก 50 กม./ชม. ที่เคยใช้เมื่อ 50 ปีก่อน ➡️ โดยเฉพาะรอบโรงเรียนและพื้นที่ชุมชน ✅ มีการออกแบบถนนใหม่เพื่อเพิ่มความปลอดภัย ➡️ เช่น การจัดทางม้าลาย, แยกทางจักรยาน, และลดช่องทางรถยนต์ ➡️ ปลูกต้นไม้และสร้างภูมิทัศน์ให้ซับซ้อนเพื่อบังคับให้คนขับระมัดระวัง ✅ ระบบขนส่งสาธารณะมีประสิทธิภาพสูง ลดการใช้รถยนต์ส่วนตัว ➡️ มีการลงทุนในรถบัสไฟฟ้า, รถรางใหม่, และเครือข่ายจักรยานกว่า 1,500 กม. ➡️ ส่งผลให้จำนวนอุบัติเหตุรุนแรงลดลงอย่างชัดเจน ✅ มีการใช้กล้องตรวจจับความเร็วและระบบบังคับใช้กฎหมายอัตโนมัติ ➡️ ติดตั้งกล้องใหม่กว่า 70 ตัวทั่วเมือง ➡️ เพิ่มความร่วมมือระหว่างตำรวจและเจ้าหน้าที่เมือง ✅ กลยุทธ์ Vision Zero ของ EU เป็นแนวทางหลักในการตัดสินใจ ➡️ ตั้งเป้าหมายให้ไม่มีผู้เสียชีวิตจากอุบัติเหตุภายในปี 2050 ➡️ ใช้ข้อมูลและการวิเคราะห์ผลกระทบระยะยาวในการวางแผน ✅ จำนวนอุบัติเหตุที่มีผู้บาดเจ็บลดลงจาก 1,000 เหลือเพียง 277 รายในปีล่าสุด ➡️ สะท้อนถึงผลลัพธ์ของการวางแผนและการออกแบบเมืองที่เน้นความปลอดภัย https://www.helsinkitimes.fi/finland/finland-news/domestic/27539-helsinki-records-zero-traffic-deaths-for-full-year.html

🎙️ เรื่องเล่าจากข่าว: Linus Torvalds กับ “เครื่องมือที่พอเพียง” เพื่อสร้างสิ่งยิ่งใหญ่ แม้โลกจะหมุนไปด้วย AI และฮาร์ดแวร์สุดล้ำ แต่ Linus Torvalds ยังคงใช้ AMD Radeon RX 580 ซึ่งเป็นการ์ดจอรุ่นเก่ากว่า 8 ปีเป็นเครื่องมือหลักในการพัฒนา Linux kernel โดยจับคู่กับซีพียู AMD Threadripper เพื่อเร่งการคอมไพล์เคอร์เนลให้เร็วขึ้น เขาเผยข้อมูลนี้ผ่านการรายงานบั๊กเกี่ยวกับฟีเจอร์ Display Stream Compression (DSC) บน Linux 6.17 ซึ่งทำให้จอ ASUS ProArt 5K ของเขาขึ้นจอดำ Torvalds ลงมือแก้ไขเองโดยย้อนแพตช์ที่เป็นต้นเหตุ เพื่อให้การพัฒนาเคอร์เนลดำเนินต่อไปได้ นอกจากนี้ เขายังเปลี่ยนจาก Apple M1 MacBook ที่เคยใช้สำหรับทดสอบ ARM64 มาเป็นแล็ปท็อป Intel ที่ใช้กราฟิก i915 แบบเปิดแทน โดยให้เหตุผลว่าไม่ชอบระบบที่ล็อกฮาร์ดแวร์และขัดขวางการพัฒนาเคอร์เนล ✅ Linus Torvalds ยังคงใช้ AMD RX 580 เป็นการ์ดจอหลักในปี 2025 ➡️ ใช้คู่กับจอ ASUS ProArt 5K ผ่านฟีเจอร์ DSC ➡️ แม้จะเก่า แต่ยังรองรับงานพัฒนาเคอร์เนลได้ดี ✅ เขาใช้ AMD Threadripper เป็นซีพียูหลักเพื่อคอมไพล์เคอร์เนลอย่างรวดเร็ว ➡️ เปลี่ยนจาก Intel มาใช้ Threadripper หลายปีก่อน ➡️ แม้จะมีรุ่นใหม่ออกมา แต่เขายังใช้ระบบเดิมเพราะ “ดีพอแล้ว” ✅ Torvalds รายงานบั๊กเกี่ยวกับ DSC บน Linux 6.17 และแก้ไขด้วยตัวเอง ➡️ ปัญหาทำให้จอขึ้นจอดำเมื่อบูตเคอร์เนลใหม่ ➡️ เขาย้อนแพตช์เพื่อให้การพัฒนาไม่สะดุด ✅ เขาเปลี่ยนจาก Apple M1 MacBook มาใช้แล็ปท็อป Intel ที่ใช้กราฟิก i915 ➡️ ไม่ระบุรุ่น แต่ยืนยันว่าเป็น Intel แบบเปิด ➡️ เหตุผลคือไม่ชอบระบบที่ล็อกฮาร์ดแวร์และขัดขวางการพัฒนา ✅ Torvalds เคยใช้ Ampere Altra สำหรับทดสอบ ARM64 Linux kernel ➡️ เป็นระบบที่มีคอร์จำนวนมาก เหมาะกับการคอมไพล์แบบขนาน ➡️ ใช้ควบคู่กับระบบหลักเพื่อทดสอบหลายสถาปัตยกรรม ‼️ AMD RX 580 ไม่เหมาะกับงานกราฟิกหรือ AI สมัยใหม่ ⛔ ประสิทธิภาพต่ำเมื่อเทียบกับ GPU รุ่นใหม่ ⛔ ไม่รองรับฟีเจอร์อย่าง ray tracing หรือ DLSS ‼️ การใช้ฮาร์ดแวร์เก่าอาจมีข้อจำกัดด้านพลังงานและการรองรับฟีเจอร์ใหม่ ⛔ อาจไม่สามารถใช้งานกับซอฟต์แวร์หรือเกมรุ่นใหม่ได้ ⛔ ต้องพึ่งพาการสนับสนุนจากไดรเวอร์โอเพ่นซอร์สเท่านั้น ‼️ การเปลี่ยนจาก Apple Silicon มาใช้ Intel อาจลดประสิทธิภาพในบางด้าน ⛔ Apple M1/M2 มีประสิทธิภาพสูงและประหยัดพลังงาน ⛔ แต่ไม่เหมาะกับการพัฒนาเคอร์เนลที่ต้องการระบบเปิด ‼️ การพัฒนาเคอร์เนลบนระบบที่ไม่เสถียรอาจทำให้เกิดบั๊กหรือปัญหาไม่คาดคิด ⛔ เช่นกรณี DSC ที่ทำให้จอขึ้นจอดำ ⛔ ต้องมีความเข้าใจลึกในการแก้ไขปัญหาเอง https://www.tomshardware.com/tech-industry/linus-torvalds-still-uses-an-amd-rx-580-from-2017-also-ditches-apple-silicon-for-an-intel-laptop

🎙️ เรื่องเล่าจากข่าว: AMD เตรียมเปิดตัวชิป NPU แบบแยก เพื่อท้าชน GPU ในยุค AI PC ในยุคที่ AI กลายเป็นหัวใจของการประมวลผลบนพีซี ผู้ผลิตชิปต่างเร่งพัฒนา NPU (Neural Processing Unit) เพื่อรองรับงาน AI โดยเฉพาะ ซึ่ง AMD ก็ไม่ยอมน้อยหน้า ล่าสุดมีการเปิดเผยว่า AMD กำลังพิจารณาเปิดตัว “Discrete NPU” หรือชิป NPU แบบแยกชิ้น ไม่ฝังอยู่ใน CPU หรือ GPU เหมือนที่ผ่านมา Rahul Tikoo หัวหน้าฝ่าย CPU ของ AMD ระบุว่า บริษัทกำลังพูดคุยกับลูกค้าเกี่ยวกับการใช้งานและโอกาสของชิป NPU แบบแยก ซึ่งจะช่วยให้พีซีสามารถประมวลผล AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยไม่ต้องพึ่ง GPU ที่กินไฟและสร้างความร้อนสูง แนวคิดนี้เกิดขึ้นหลังจาก Dell เปิดตัวแล็ปท็อป Pro Max Plus ที่ใช้การ์ด Qualcomm AI 100 ซึ่งเป็น NPU แบบแยกตัวแรกในระดับองค์กร และมีประสิทธิภาพสูงถึง 450 TOPS ในพลังงานเพียง 75 วัตต์ AMD เองก็มีพื้นฐานจากเทคโนโลยี Xilinx ที่ใช้สร้าง NPU ฝังใน Ryzen รุ่นใหม่ และมีโครงการ Gaia ที่ช่วยให้สามารถรันโมเดล LLM ขนาดใหญ่บนเครื่องพีซีได้โดยตรง ✅ AMD เตรียมเปิดตัวชิป NPU แบบแยกสำหรับพีซีในอนาคต ➡️ ไม่ใช่ GPU แต่เป็นตัวเร่ง AI โดยเฉพาะ ➡️ อยู่ระหว่างการพูดคุยกับลูกค้าเกี่ยวกับการใช้งานและโอกาส ✅ ชิป NPU แบบแยกจะช่วยลดภาระของ CPU และ GPU ในการประมวลผล AI ➡️ เหมาะสำหรับงาน inference และการรันโมเดล LLM บนเครื่อง ➡️ ช่วยให้พีซีบางเบายังคงมีประสิทธิภาพสูงด้าน AI ✅ AMD มีพื้นฐานจากเทคโนโลยี Xilinx และโครงการ Gaia สำหรับการรันโมเดล AI บน Ryzen ➡️ ใช้ NPU tile ที่สามารถสร้างได้ถึง 50 TOPS ต่อชิ้น ➡️ สามารถรวมหลาย tile เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพได้ ✅ Dell เปิดตัวแล็ปท็อปที่ใช้การ์ด Qualcomm AI 100 ซึ่งเป็น NPU แบบแยกตัวแรกในระดับองค์กร ➡️ มี 16 AI cores และหน่วยความจำ 32GB ต่อการ์ด ➡️ ประสิทธิภาพสูงถึง 450 TOPS ในพลังงานเพียง 75 วัตต์ ✅ Discrete NPU จะช่วยลดความต้องการ GPU ระดับสูงในตลาด ➡️ ทำให้ราคาการ์ดจอสำหรับเกมเมอร์ลดลง ➡️ เป็นทางเลือกใหม่สำหรับผู้ใช้งาน AI โดยเฉพาะ ✅ AMD XDNA 2 NPU มีประสิทธิภาพสูงถึง 50 TOPS และออกแบบให้ประหยัดพลังงาน ➡️ ใช้ engine tile แบบแยกที่สามารถประมวลผลได้อย่างอิสระ ➡️ รองรับการปรับแต่งโครงสร้างการประมวลผล AI ได้ตามต้องการ ✅ Intel Lunar Lake NPU 4 มีประสิทธิภาพสูงถึง 48 TOPS และออกแบบให้มีพลังงานต่ำ ➡️ ใช้สถาปัตยกรรมแบบ parallel inference pipeline ➡️ มี SHAVE DSP ที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการประมวลผล ✅ Qualcomm Snapdragon X Elite มี NPU 45 TOPS และมีประสิทธิภาพสูงในพลังงานต่ำ ➡️ เหมาะกับโน้ตบุ๊กบางเบาและใช้งาน AI แบบต่อเนื่อง ➡️ เป็นผู้นำในด้านประสิทธิภาพต่อวัตต์ ✅ Discrete NPU อาจกลายเป็นอุปกรณ์เสริมใหม่ในพีซี เหมือนกับการ์ดจอในอดีต ➡️ ช่วยให้ผู้ใช้สามารถเลือกอัปเกรดเฉพาะด้าน AI ได้ ➡️ อาจกลายเป็นมาตรฐานใหม่ในยุค AI PC ‼️ Discrete NPU อาจกลายเป็นส่วนประกอบที่กินไฟและสร้างความร้อน หากออกแบบไม่ดี ⛔ หากไม่ประหยัดพลังงาน จะไม่ต่างจาก GPU ที่มีปัญหาเรื่องความร้อน ⛔ อาจไม่เหมาะกับพีซีบางเบาหรือโน้ตบุ๊ก ‼️ ยังไม่มีข้อมูลชัดเจนว่า AMD จะเปิดตัวเมื่อใด และจะมีประสิทธิภาพเท่าใด ⛔ อยู่ภายใต้ NDA และยังไม่มีแผนเปิดเผย ⛔ อาจใช้เวลานานกว่าจะเข้าสู่ตลาดจริง ‼️ การพัฒนา NPU แบบแยกต้องมี ecosystem ซอฟต์แวร์ที่รองรับอย่างเต็มรูปแบบ ⛔ หากไม่มีเครื่องมือพัฒนาและไลบรารีที่พร้อมใช้งาน จะไม่สามารถแข่งขันได้ ⛔ ต้องมีการร่วมมือกับนักพัฒนาและผู้ผลิตซอฟต์แวร์อย่างใกล้ชิด ‼️ ผู้ใช้งานทั่วไปอาจยังไม่เห็นความจำเป็นของ NPU แบบแยกในชีวิตประจำวัน ⛔ ฟีเจอร์ AI บน Windows ยังจำกัดและไม่ใช่จุดขายหลัก ⛔ อาจเหมาะกับผู้ใช้ระดับมืออาชีพมากกว่าผู้ใช้ทั่วไป https://www.techspot.com/news/108894-amd-signals-push-discrete-npus-rival-gpus-ai.html

🎙️ เรื่องเล่าจากข่าว: Zhaoxin เปิดตัวชิป AI รุ่นใหม่ หวังลดการพึ่งพาเทคโนโลยีต่างชาติ ในงาน World Artificial Intelligence Conference 2025 ที่เซี่ยงไฮ้ Zhaoxin ได้เปิดตัวสองชิปรุ่นใหม่ ได้แก่: - KaiXian KX-7000N สำหรับคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคลที่เน้นการใช้งาน AI - Kaisheng KH-50000 สำหรับเซิร์ฟเวอร์ที่ต้องการประสิทธิภาพสูงในการประมวลผลข้อมูล KX-7000N เป็นชิปแรกของ Zhaoxin ที่มี Neural Processing Unit (NPU) ในตัว เพื่อรองรับงาน AI แบบเรียลไทม์ เช่น การสร้างเนื้อหาอัจฉริยะ การรู้จำใบหน้า และการประมวลผลภาพแบบออฟไลน์ ส่วน KH-50000 เป็นชิปเซิร์ฟเวอร์ที่มีถึง 96 คอร์ เพิ่มขึ้นจากรุ่นก่อนถึง 3 เท่า พร้อมแคช L3 ขนาด 384 MB และรองรับ PCIe 5.0 ถึง 128 เลน รวมถึงหน่วยความจำ DDR5 แบบ 12 ช่อง พร้อมระบบเชื่อมต่อ ZPI 5.0 ที่สามารถต่อชิปได้ถึง 4 ตัวในเมนบอร์ดเดียว รวมเป็น 384 คอร์ แม้ยังไม่เปิดเผยสถาปัตยกรรมใหม่อย่างเป็นทางการ แต่การเพิ่มประสิทธิภาพอย่างก้าวกระโดดบ่งชี้ว่า Zhaoxin กำลังพัฒนาเทคโนโลยีของตนเองอย่างจริงจัง เพื่อแข่งขันกับ AMD EPYC 9004 และ Intel Xeon ✅ Zhaoxin เปิดตัวชิปใหม่ 2 รุ่นในงาน WAIC 2025 ที่เซี่ยงไฮ้ ➡️ KaiXian KX-7000N สำหรับ AI PC และ Kaisheng KH-50000 สำหรับเซิร์ฟเวอร์ ➡️ เป็นส่วนหนึ่งของยุทธศาสตร์ลดการพึ่งพาเทคโนโลยีต่างชาติ ✅ KaiXian KX-7000N เป็นชิปแรกของ Zhaoxin ที่มี NPU ในตัว ➡️ รองรับงาน AI เช่น การรู้จำใบหน้า การเขียนเอกสารอัจฉริยะ และการสร้างภาพ ➡️ เพิ่มจำนวนคอร์และเปลี่ยนจาก PCIe 4.0 เป็น PCIe 5.0 ✅ Kaisheng KH-50000 มี 96 คอร์ และแคช L3 ขนาด 384 MB ➡️ เพิ่มจากรุ่นก่อน KH-40000 ที่มีเพียง 32 คอร์และแคช 64 MB ➡️ รองรับ 128 PCIe 5.0 lanes และ DDR5 ECC แบบ 12 ช่อง ✅ KH-50000 รองรับการเชื่อมต่อหลายชิปผ่าน ZPI 5.0 ➡️ สามารถต่อได้สูงสุด 4 ชิปต่อเมนบอร์ด รวมเป็น 384 คอร์ ➡️ เหมาะสำหรับงาน AI training และ inference ในระดับองค์กร ✅ Zhaoxin ยังไม่เปิดเผยสถาปัตยกรรมใหม่ แต่คาดว่าไม่ใช่ Yongfeng รุ่นเดิม ➡️ การเพิ่มคอร์และฟีเจอร์บ่งชี้ถึงการออกแบบใหม่ ➡️ อาจเป็นก้าวสำคัญในการแข่งขันกับ AMD และ Intel https://www.techspot.com/news/108881-zhaoxin-debuts-advanced-consumer-server-chips-shanghai-conference.html

🧠 เรื่องเล่าจากคลัสเตอร์แห่งอนาคต: xAI กับภารกิจสร้างสมองกลระดับ ExaFLOPS Elon Musk เผยว่า xAI ตั้งเป้าจะมีพลังประมวลผลเทียบเท่า 50 ล้านหน่วยของ Nvidia H100 ภายในปี 2030 ซึ่งหมายถึงการสร้างระบบที่สามารถประมวลผลได้ถึง 50 ExaFLOPS สำหรับการฝึก AI โดยไม่จำเป็นต้องใช้ GPU จริงจำนวน 50 ล้านตัว แต่ใช้เป็นหน่วยวัดเทียบเคียง แม้จะมีการพัฒนา GPU รุ่นใหม่ เช่น Blackwell และ Feynman Ultra ที่มีประสิทธิภาพสูงกว่า H100 หลายเท่า แต่เป้าหมายนี้ยังต้องใช้ GPU ระดับสูงกว่า 650,000 ตัว และพลังงานมากถึง 4.7–35 กิกะวัตต์ ซึ่งเทียบเท่ากับโรงไฟฟ้านิวเคลียร์ 4–35 แห่ง ปัจจุบัน xAI มีคลัสเตอร์ชื่อ Colossus 1 ที่ใช้ GPU กว่า 230,000 ตัว และกำลังสร้าง Colossus 2 ที่จะมีมากกว่า 1 ล้าน GPU พร้อมระบบระบายความร้อนด้วยของเหลว และพลังงานจาก Tesla Megapack รวมถึงโรงไฟฟ้าก๊าซธรรมชาติที่นำเข้าจากต่างประเทศ ✅ Elon Musk ตั้งเป้าให้ xAI มีพลังประมวลผลเทียบเท่า 50 ล้าน H100 GPUs ภายในปี 2030 ➡️ เทียบเท่ากับ 50 ExaFLOPS สำหรับการฝึก AI ➡️ ใช้เป็นหน่วยวัด ไม่ใช่จำนวน GPU จริง ✅ GPU รุ่นใหม่ เช่น Feynman Ultra อาจลดจำนวนที่ต้องใช้เหลือเพียง 650,000 ตัว ➡️ ประสิทธิภาพต่อชิปสูงขึ้นหลายเท่า ➡️ ลดต้นทุนและพลังงานต่อหน่วย ✅ Colossus 1 ใช้ GPU กว่า 230,000 ตัว และ Colossus 2 จะมีมากกว่า 1 ล้านตัว ➡️ ใช้ GB200 และ GB300 จาก Nvidia ➡️ ระบบระบายความร้อนด้วยของเหลวและพลังงานสำรองจาก Tesla ✅ พลังงานที่ต้องใช้สูงถึง 4.7–35 GW ขึ้นอยู่กับประสิทธิภาพของ GPU ที่ใช้ ➡️ เทียบเท่ากับโรงไฟฟ้านิวเคลียร์ 4–35 แห่ง ➡️ Colossus 2 อาจใช้พลังงานถึง 1.4–1.96 GW ✅ xAI นำเข้าโรงไฟฟ้าจากต่างประเทศเพื่อใช้กับ Colossus 2 ➡️ ใช้โรงไฟฟ้าก๊าซธรรมชาติแบบ CCGT ➡️ เป็นทางเลือกที่เร็วและปรับขนาดได้ง่ายกว่านิวเคลียร์ ✅ ค่าใช้จ่ายด้านฮาร์ดแวร์อาจสูงถึงหลายหมื่นล้านดอลลาร์ ➡️ H100 ตัวเดียวมีราคาสูงกว่า $25,000 ➡️ ยังไม่รวมค่าโครงสร้างพื้นฐาน, ระบบระบายความร้อน, และพลังงาน https://www.techradar.com/pro/musk-says-xai-will-have-50-million-h100-equivalent-nvidia-gpus-by-2030-but-at-what-cost

🎙️ เรื่องเล่าจากพีซียุคใหม่: เมื่อ LLM ขนาด 128B รันได้ในเครื่องของคุณ AMD ได้เปิดตัวอัปเดตไดรเวอร์ใหม่ Adrenalin Edition 25.8.1 ที่ทำให้ชิป Ryzen AI Max+ รุ่น 395 สามารถรันโมเดลภาษาขนาดใหญ่ระดับ 128 พันล้านพารามิเตอร์ได้ในเครื่องพีซีทั่วไป โดยใช้เทคโนโลยี Variable Graphics Memory (VGM) ที่สามารถจัดสรรหน่วยความจำกราฟิกได้สูงถึง 96GB จากแรมรวม 128GB สิ่งนี้ทำให้ผู้ใช้สามารถรันโมเดล Llama 4 Scout จาก Meta ได้แบบ local โดยไม่ต้องพึ่งคลาวด์ ซึ่งเป็นโมเดลแบบ Mixture-of-Experts ที่มีพารามิเตอร์รวม 109B แต่ใช้จริงเพียง 17B ต่อครั้ง ทำให้ประสิทธิภาพการประมวลผลยังคงสูงถึง 15 tokens ต่อวินาที ที่น่าตื่นเต้นคือ AMD ยังเพิ่มขนาด context window ได้ถึง 256,000 tokens ซึ่งมากกว่ามาตรฐานเดิมที่อยู่ราว 4,096 tokens ทำให้สามารถสรุปเอกสารยาว ๆ หรือทำงานแบบ agentic workflows ได้อย่างลื่นไหล ✅ AMD เปิดตัวไดรเวอร์ใหม่ที่รองรับโมเดล LLM ขนาด 128B บนพีซีทั่วไป ➡️ ใช้ Adrenalin Edition 25.8.1 WHQL ร่วมกับ Ryzen AI Max+ 395 ➡️ รองรับการรันโมเดล Llama 4 Scout จาก Meta ได้แบบ local ✅ ใช้ Variable Graphics Memory (VGM) เพื่อจัดสรรหน่วยความจำกราฟิกสูงสุด 96GB ➡️ จากแรมรวม 128GB บนระบบ Ryzen AI Max+ ➡️ ทำให้สามารถรันโมเดลขนาดใหญ่ได้โดยไม่ต้องใช้ GPU แยก ✅ Llama 4 Scout เป็นโมเดลแบบ Mixture-of-Experts (MoE) ➡️ มีพารามิเตอร์รวม 109B แต่ใช้จริงเพียง 17B ต่อครั้ง ➡️ ประสิทธิภาพสูงถึง 15 tokens ต่อวินาที ✅ ขนาด context window เพิ่มขึ้นถึง 256,000 tokens ➡️ รองรับงานที่ต้องใช้ข้อมูลจำนวนมากในครั้งเดียว เช่น RAG หรือ MCP ➡️ เหมาะสำหรับงานสรุปเอกสาร, การวิเคราะห์ข้อมูล, และ agentic workflows ✅ เปิดทางให้ผู้ใช้ทั่วไปสามารถเข้าถึงพลัง AI ได้โดยไม่ต้องพึ่งคลาวด์ ➡️ ลดความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัวและค่าใช้จ่ายระยะยาว ➡️ เหมาะสำหรับนักพัฒนา, นักวิจัย, และผู้ใช้สาย productivity ‼️ การรันโมเดลขนาดใหญ่ต้องใช้ฮาร์ดแวร์ระดับสูงและมีราคาสูง ⛔ Ryzen AI Max+ 395 พร้อมแรม 128GB มีราคาสูงกว่า $2,000 ⛔ ไม่เหมาะสำหรับผู้ใช้ทั่วไปที่มีงบจำกัด ‼️ การใช้โมเดลแบบ local ต้องระวังเรื่องความปลอดภัยของระบบ ⛔ หากติดตั้งจากแหล่งที่ไม่น่าเชื่อถือ อาจเกิดความเสียหายต่อระบบ ⛔ AMD เตือนว่าการให้ LLM เข้าถึงเครื่องอาจนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ไม่คาดคิด ‼️ การจัดสรรหน่วยความจำกราฟิกสูงอาจกระทบต่อการใช้งานอื่น ๆ ⛔ หากใช้ VGM เต็ม 96GB อาจทำให้ระบบขาดแรมสำหรับงานอื่น ⛔ ต้องบริหารทรัพยากรอย่างระมัดระวัง ‼️ การรันโมเดล MoE ต้องโหลดพารามิเตอร์ทั้งหมดแม้ใช้เพียงบางส่วน ⛔ footprint หน่วยความจำเทียบเท่ากับโมเดล dense ขนาด 109B ⛔ ต้องมีแรมเพียงพอแม้จะใช้แค่ 17B ในการประมวลผล https://wccftech.com/amd-ryzen-ai-max-processors-offer-a-96gb-memory-for-consumer-graphics/

🎙️ เรื่องเล่าจากห้องแล็บ: เมื่อ V-Color เปิดตัวแรม 2TB สำหรับ AMD Threadripper Pro 9000 ในยุคที่งานด้าน AI, การเรนเดอร์ 3D และการจำลองทางวิทยาศาสตร์ต้องการหน่วยความจำมหาศาล V-Color ได้เปิดตัวชุดแรม DDR5 OC RDIMM รุ่นใหม่ที่รองรับความจุสูงสุดถึง 2TB ต่อระบบ โดยใช้โมดูลขนาด 256GB ต่อแถว ซึ่งเป็นครั้งแรกของโลกที่ RDIMM ขนาดนี้สามารถโอเวอร์คล็อกได้ แรมชุดนี้ถูกออกแบบมาเพื่อใช้งานร่วมกับซีพียู AMD Threadripper Pro 9000 WX-series รุ่นใหม่ล่าสุด โดยเฉพาะรุ่นเรือธง 9995WX ที่มีถึง 96 คอร์ และ 192 เธรด พร้อมรองรับแรม DDR5-6400 ได้สูงสุด 2TB ผ่านชิปเซ็ต WRX90 แบบ 8 แชนแนล ✅ V-Color เปิดตัวโมดูลแรม DDR5 OC RDIMM ขนาด 256GB ต่อแถว ➡️ รองรับการโอเวอร์คล็อกได้ถึง 6400 MT/s สำหรับโมดูลใหญ่ และสูงสุด 8200 MT/s สำหรับโมดูลเล็ก ➡️ มีรุ่น RGB สำหรับขนาด 16GB–64GB และรุ่นไม่ตกแต่งสำหรับขนาดใหญ่ ✅ รองรับการติดตั้งสูงสุด 2TB บนระบบ AMD Threadripper Pro 9000 ➡️ ใช้ได้กับชิปเซ็ต WRX90 (8 แชนแนล) และ TRX50 (4 แชนแนล) ➡️ TRX50 รองรับสูงสุด 1TB และมี PCIe 5.0 ถึง 80 เลน ✅ ผ่านการทดสอบความเสถียรและความร้อนอย่างเข้มข้น ➡️ V-Color ยืนยันว่าโมดูลสามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพในระบบที่ใช้แรมสูงสุด ➡️ เหมาะสำหรับงาน AI, การเรนเดอร์, การจำลอง และการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ ✅ ซีพียู Threadripper Pro 9995WX มีประสิทธิภาพสูงกว่ารุ่นก่อนถึง 73% ➡️ เหมาะสำหรับงานระดับมืออาชีพที่ต้องการพลังประมวลผลและแรมมหาศาล ➡️ เปิดตัวพร้อมกันกับแรมชุดใหม่ในไตรมาส 3 ปี 2025 ✅ แรมชุดนี้จะวางจำหน่ายผ่านเว็บไซต์ V-Color และตัวแทนจำหน่ายทั่วโลก ➡️ ยังไม่มีการเปิดเผยราคาชุดแรม 2TB แต่คาดว่าจะต่ำกว่าชุด LRDIMM ที่ขายอยู่ราว $11,599 ➡️ เป็นทางเลือกที่คุ้มค่ากว่าสำหรับผู้ใช้สายเวิร์กสเตชัน ‼️ การใช้แรมความจุสูงอาจต้องการระบบระบายความร้อนและพลังงานที่เหมาะสม ⛔ หากระบบระบายความร้อนไม่ดี อาจเกิดความร้อนสะสมและลดประสิทธิภาพ ⛔ ต้องใช้พาวเวอร์ซัพพลายที่รองรับโหลดสูงอย่างต่อเนื่อง ‼️ การโอเวอร์คล็อกแรมขนาดใหญ่มีความเสี่ยงต่อความเสถียรของระบบ ⛔ แม้ผ่านการทดสอบ แต่การใช้งานจริงอาจมีความแตกต่างตามเมนบอร์ดและ BIOS ⛔ ควรตรวจสอบความเข้ากันได้กับเมนบอร์ดก่อนซื้อ ‼️ ราคาของแรมระดับนี้ยังไม่เปิดเผย อาจสูงเกินงบของผู้ใช้ทั่วไป ⛔ แม้จะถูกกว่าชุด LRDIMM แต่ยังคงเป็นระดับพรีเมียม ⛔ เหมาะสำหรับองค์กรหรือผู้ใช้ระดับมืออาชีพมากกว่าผู้ใช้ทั่วไป ‼️ การใช้แรม 2TB อาจเกินความจำเป็นสำหรับงานทั่วไป ⛔ งานทั่วไปไม่ต้องการแรมระดับนี้ อาจเป็นการลงทุนเกินจำเป็น ⛔ ควรประเมินความต้องการจริงก่อนตัดสินใจซื้อ https://www.tomshardware.com/pc-components/ram/v-color-announces-2tb-rdimm-kits-for-threadripper-pro-9000-256gb-modules-promise-stability-at-absurdly-high-ram-capacities

🎙️ เรื่องเล่าจากห้องทดลอง: เมื่อควอนตัมมาช่วยออกแบบชิป ทีมนักวิจัยจากออสเตรเลียได้พัฒนาเทคนิคใหม่ที่ผสานระหว่างควอนตัมคอมพิวติ้งกับแมชชีนเลิร์นนิง เพื่อออกแบบชิปเซมิคอนดักเตอร์ได้แม่นยำและมีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยใช้โมเดลที่เรียกว่า Quantum Kernel-Aligned Regressor (QKAR) ซึ่งสามารถแปลงข้อมูลคลาสสิกให้กลายเป็นสถานะควอนตัม แล้ววิเคราะห์หาความสัมพันธ์ซับซ้อนในข้อมูลขนาดเล็กได้อย่างมีประสิทธิภาพ การทดลองใช้กับตัวอย่างจริง 159 ชิ้นของ GaN HEMT (Gallium Nitride High Electron Mobility Transistor) พบว่า QKAR สามารถคาดการณ์ค่าความต้านทาน Ohmic contact ได้แม่นยำกว่าระบบแมชชีนเลิร์นนิงแบบเดิมถึง 8.8–20.1% ซึ่งเป็นขั้นตอนสำคัญในการออกแบบชิปให้กระแสไฟฟ้าไหลผ่านได้ดี ✅ นักวิจัยออสเตรเลียพัฒนาเทคนิค QKAR เพื่อออกแบบชิปเซมิคอนดักเตอร์ ➡️ ใช้ควอนตัมคอมพิวติ้งแปลงข้อมูลคลาสสิกเป็นสถานะควอนตัม ➡️ วิเคราะห์ข้อมูลผ่าน quantum kernel ก่อนส่งต่อให้แมชชีนเลิร์นนิงประมวลผล ✅ ใช้ข้อมูลจาก 159 ตัวอย่าง GaN HEMT เพื่อทดสอบโมเดล ➡️ GaN HEMT เป็นวัสดุที่ใช้ในอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ประสิทธิภาพสูง ➡️ โฟกัสที่การคาดการณ์ค่าความต้านทาน Ohmic contact ซึ่งเป็นจุดสำคัญในการออกแบบชิป ✅ QKAR มีประสิทธิภาพเหนือกว่าโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงแบบเดิมถึง 20.1% ➡️ เหมาะกับข้อมูลขนาดเล็กและมีความซับซ้อนสูง ➡️ ช่วยลดต้นทุนการผลิตและเพิ่มประสิทธิภาพของอุปกรณ์ ✅ เทคนิคนี้สามารถใช้งานได้กับฮาร์ดแวร์ควอนตัมระดับ NISQ ที่มีอยู่ในปัจจุบัน ➡️ ไม่ต้องรอควอนตัมคอมพิวเตอร์ระดับใหญ่ ➡️ เป็นก้าวแรกสู่การนำควอนตัมมาใช้จริงในอุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์ ✅ การผสานควอนตัมกับแมชชีนเลิร์นนิงอาจเปลี่ยนวิธีออกแบบชิปในอนาคต ➡️ เปิดทางสู่การออกแบบที่แม่นยำและรวดเร็วขึ้น ➡️ ลดการพึ่งพาการทดลองในห้องแล็บแบบเดิม ‼️ ฮาร์ดแวร์ควอนตัมในปัจจุบันยังมีข้อจำกัดด้านความเสถียรและการแก้ไขข้อผิดพลาด ⛔ ต้องการ qubit ที่มีคุณภาพสูงและระบบควบคุมที่แม่นยำ ⛔ การขยายการใช้งานจริงยังต้องพัฒนาอีกมาก ‼️ การใช้ควอนตัมกับข้อมูลขนาดใหญ่ยังไม่สามารถทำได้เต็มรูปแบบ ⛔ ต้องใช้เทคนิคลดมิติข้อมูลก่อนเข้าสู่ระบบควอนตัม ⛔ อาจสูญเสียรายละเอียดบางส่วนที่สำคัญ ‼️ การเปรียบเทียบกับโมเดลคลาสสิกยังขึ้นอยู่กับการปรับแต่งพารามิเตอร์ของแต่ละโมเดล ⛔ โมเดลคลาสสิกอาจให้ผลลัพธ์ใกล้เคียงหากปรับแต่งอย่างเหมาะสม ⛔ ต้องมีการทดสอบในบริบทที่หลากหลายก่อนสรุปว่า QML เหนือกว่า ‼️ การนำเทคนิคนี้ไปใช้ในอุตสาหกรรมจริงยังต้องผ่านการพิสูจน์เพิ่มเติม ⛔ ต้องทดสอบกับกระบวนการผลิตจริงและอุปกรณ์หลากหลายประเภท ⛔ ต้องมีการประเมินความคุ้มค่าทางเศรษฐศาสตร์ก่อนนำไปใช้เชิงพาณิชย์ https://www.tomshardware.com/tech-industry/quantum-computing/quantum-machine-learning-unlocks-new-efficient-chip-design-pipeline-encoding-data-in-quantum-states-then-analyzing-it-with-machine-learning-up-to-20-percent-more-effective-than-traditional-models

🧬 เรื่องเล่าจากแนวหน้าการแพทย์: ยาฉีดปีละสองครั้งที่อาจหยุดการระบาดของ HIV หลังจากการต่อสู้กับ HIV มานานกว่า 44 ปี โลกอาจเข้าใกล้จุดเปลี่ยนครั้งสำคัญ เมื่อ Lenacapavir ได้รับการอนุมัติจาก FDA ให้ใช้เป็นยา PrEP (Pre-Exposure Prophylaxis) สำหรับผู้ที่ยังไม่ติดเชื้อแต่มีความเสี่ยงสูง โดยผลการทดลองแสดงว่า ผู้เข้าร่วมกว่า 99.9% ไม่ติดเชื้อ หลังได้รับยา Lenacapavir เป็นยากลุ่มใหม่ที่เรียกว่า capsid inhibitor ซึ่งทำงานโดยขัดขวางการทำงานของเปลือกโปรตีนของไวรัส HIV ทำให้ไวรัสไม่สามารถเพิ่มจำนวนในร่างกายได้ ที่สำคัญคือ Gilead Sciences ผู้ผลิตยา ได้ร่วมมือกับ Global Fund เพื่อจัดหายานี้ให้กับ 2 ล้านคนในประเทศรายได้น้อยและปานกลาง โดยไม่แสวงหากำไร พร้อมเซ็นสัญญาอนุญาตให้ผู้ผลิตยาสามัญ 6 รายผลิตยาใน 120 ประเทศ ✅ Lenacapavir (Yeztugo) ได้รับการอนุมัติจาก FDA ในสหรัฐอเมริกาเมื่อเดือนมิถุนายน 2025 ➡️ เป็นยาฉีดปีละสองครั้งสำหรับป้องกัน HIV ในผู้ที่ยังไม่ติดเชื้อ ➡️ เป็นยากลุ่ม capsid inhibitor ที่ทำงานหลายขั้นตอนในวงจรชีวิตของไวรัส ✅ ผลการทดลองทางคลินิกแสดงประสิทธิภาพสูงมาก ➡️ ในการทดลอง PURPOSE 1: ผู้หญิงในแอฟริกาใต้และยูกันดา ไม่มีผู้ติดเชื้อเลย ➡️ ในการทดลอง PURPOSE 2: ผู้ชายและกลุ่มหลากหลายเพศจากหลายประเทศ มีผู้ติดเชื้อเพียง 2 คนจากกว่า 2,000 คน ✅ Gilead ร่วมมือกับ Global Fund เพื่อจัดหายาให้ประเทศรายได้น้อยโดยไม่แสวงหากำไร ➡️ ตั้งเป้าเข้าถึง 2 ล้านคนภายใน 3 ปี ➡️ มีการเซ็นสัญญาอนุญาตให้ผลิตยาสามัญใน 120 ประเทศ ✅ WHO ออกคำแนะนำให้ใช้ Lenacapavir เป็นทางเลือกใหม่ในการป้องกัน HIV ➡️ เหมาะสำหรับผู้ที่มีปัญหาในการใช้ยาแบบรายวัน ➡️ เป็น “ทางเลือกที่ใกล้เคียงวัคซีน HIV ที่สุดในปัจจุบัน” ✅ Lenacapavir ช่วยลดอุปสรรคด้านการเข้าถึงและความอับอายในการใช้ PrEP ➡️ ลดจำนวนการไปคลินิกเหลือเพียงปีละสองครั้ง ➡️ เหมาะสำหรับกลุ่มเสี่ยง เช่น ผู้หญิง, LGBTQ+, ผู้ใช้สารเสพติด, ผู้ต้องขัง ‼️ ราคายาในสหรัฐยังสูงมาก แม้จะมีโครงการช่วยเหลือ ⛔ ราคาปีละประมาณ $28,000 หรือราว 1 ล้านบาท ⛔ แม้มีโครงการช่วยเหลือ แต่การเข้าถึงยังขึ้นอยู่กับระบบประกันสุขภาพ ‼️ การเข้าถึงในประเทศกำลังพัฒนาอาจถูกขัดขวางจากการตัดงบของสหรัฐ ⛔ โครงการ PEPFAR ถูกลดงบประมาณโดยรัฐบาลทรัมป์ ⛔ ส่งผลให้คลินิกและบริการ HIV ในหลายประเทศต้องปิดตัว ‼️ การใช้ยาในผู้ที่ติดเชื้อโดยไม่รู้ตัวอาจทำให้เกิดเชื้อดื้อยา ⛔ ต้องตรวจ HIV ก่อนเริ่มใช้และก่อนฉีดทุกครั้ง ⛔ หากติดเชื้อแล้ว ต้องเปลี่ยนไปใช้ยารักษา HIV เต็มรูปแบบทันที ‼️ ผลข้างเคียงที่พบได้ เช่น ปวดบริเวณฉีด, คลื่นไส้, ก้อนใต้ผิวหนัง ⛔ ก้อนยาอาจอยู่ใต้ผิวหนังนานหลายเดือน ⛔ ต้องแจ้งผู้ใช้ให้ทราบล่วงหน้าเพื่อไม่ให้เกิดความกังวล https://newatlas.com/infectious-diseases/hiv-prevention-fda-lenacapavir/

🌐 การพัฒนาอินเทอร์เน็ต: จากสายทองแดงสู่ใยแก้ว และไปไกลถึงอวกาศ 🌏 ในยุคปัจจุบันที่โลกเชื่อมต่อกันอย่างแนบแน่น การเข้าถึงอินเทอร์เน็ตกลายเป็นปัจจัยสำคัญในการดำรงชีวิต ไม่ว่าจะเป็นการสื่อสาร การทำงาน การเรียนรู้ หรือการเข้าถึงข้อมูลข่าวสาร อินเทอร์เน็ตได้เปลี่ยนแปลงวิถีชีวิตของมนุษย์ในทุกมิติ แต่การเดินทางของเทคโนโลยีนี้ไม่ได้เริ่มต้นจากความล้ำสมัย หากแต่เริ่มจากโครงสร้างพื้นฐานพื้นฐานอย่างสายทองแดง ก่อนจะพัฒนาไปสู่ใยแก้วนำแสง และก้าวข้ามพรมแดนทางภูมิศาสตร์ด้วยอินเทอร์เน็ตผ่านดาวเทียม 📞 จุดเริ่มต้นของอินเทอร์เน็ตย้อนกลับไปในปี 1969 เมื่อกระทรวงกลาโหมของสหรัฐอเมริกาได้พัฒนาโครงการ ARPANET ซึ่งเป็นเครือข่ายแรกที่เชื่อมต่อคอมพิวเตอร์จากหลายสถาบันเข้าด้วยกัน โดยใช้สายโทรศัพท์ทองแดงเป็นโครงข่ายหลัก ความก้าวหน้านี้ได้ปูทางสู่การพัฒนาระบบการสื่อสารผ่านแนวคิดการสลับแพ็กเก็ต ซึ่งเป็นกลไกที่ทำให้ข้อมูลสามารถเดินทางผ่านเครือข่ายได้อย่างยืดหยุ่นและปลอดภัยมากยิ่งขึ้น อย่างไรก็ตาม สายทองแดงเองก็มีข้อจำกัดมากมาย ทั้งในเรื่องของระยะทาง ความเร็ว และความไวต่อสัญญาณรบกวน 🧭 ในช่วงทศวรรษที่ 1990 การเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตแบบ Dial-up ได้รับความนิยมอย่างแพร่หลาย โดยอาศัยสายโทรศัพท์ทองแดงร่วมกับโมเด็ม ซึ่งทำหน้าที่แปลงสัญญาณดิจิทัลเป็นอนาล็อก และในทางกลับกัน แม้ว่าจะเป็นการเปิดประตูให้ประชาชนทั่วไปได้สัมผัสกับโลกออนไลน์ แต่ Dial-up ก็เต็มไปด้วยข้อจำกัด ไม่ว่าจะเป็นความเร็วที่ต่ำ การผูกขาดสายโทรศัพท์ระหว่างการใช้งาน หรือการหลุดสัญญาณอย่างสม่ำเสมอ ต่อมาจึงเกิดการพัฒนาเทคโนโลยี DSL (Digital Subscriber Line) ซึ่งสามารถใช้งานโทรศัพท์และอินเทอร์เน็ตได้พร้อมกันบนสายทองแดงเส้นเดียวกัน และให้ความเร็วสูงกว่าอย่างเห็นได้ชัด แม้จะยังอยู่บนโครงข่ายเดิม DSL ก็ช่วยยืดอายุของโครงสร้างพื้นฐานสายทองแดงออกไปได้อีกระยะหนึ่ง ⚠️ อย่างไรก็ดี พลังของสายทองแดงมีขีดจำกัดทั้งในเชิงฟิสิกส์และเศรษฐศาสตร์ ปริมาณข้อมูลที่สามารถรับส่งได้ต่อวินาทีนั้นมีข้อจำกัดจากระยะทาง ความต้านทาน และความถี่ของสัญญาณ การพยายามเพิ่มความเร็วผ่านสายทองแดงจึงต้องเผชิญกับปัญหาการลดทอนของสัญญาณ และความเสี่ยงต่อการรบกวนจากคลื่นแม่เหล็กไฟฟ้ารอบข้างมากขึ้น ซึ่งไม่สอดคล้องกับความต้องการที่เพิ่มขึ้นแบบทวีคูณของโลกในยุคดิจิทัล 💡 การเปลี่ยนแปลงเชิงโครงสร้างจึงเกิดขึ้น ด้วยการหันมาใช้ใยแก้วนำแสงเป็นสื่อกลางในการส่งข้อมูล ใยแก้วนำแสงใช้พลังงานแสงแทนกระแสไฟฟ้า จึงสามารถส่งข้อมูลได้ด้วยความเร็วสูงมาก มีแบนด์วิดท์กว้าง และไม่ไวต่อคลื่นรบกวนภายนอก หลักการทำงานของใยแก้วนำแสงอาศัยปรากฏการณ์สะท้อนกลับหมด (Total Internal Reflection) ที่ทำให้แสงสามารถวิ่งผ่านเส้นใยแก้วได้ในระยะไกลโดยไม่สูญเสียพลังงานมากนัก ใยแก้วนำแสงไม่เพียงแต่เพิ่มประสิทธิภาพในการเชื่อมต่อ แต่ยังเพิ่มความปลอดภัย และลดต้นทุนในระยะยาวได้อย่างมีนัยสำคัญ 📺 ประโยชน์ของใยแก้วนำแสงเห็นได้ชัดในชีวิตประจำวัน ไม่ว่าจะเป็นการสตรีมวิดีโอความละเอียดสูง การประชุมทางไกล การเรียนรู้ออนไลน์ หรือแม้แต่การเล่นเกมผ่านคลาวด์ ความเร็วที่สูงและความเสถียรของเครือข่ายช่วยให้บริการเหล่านี้ทำงานได้อย่างราบรื่น อีกทั้งยังส่งผลเชิงบวกต่อเศรษฐกิจดิจิทัลที่กำลังเติบโต และเปิดโอกาสใหม่ๆ ในการพัฒนานวัตกรรมและบริการที่อาศัยการรับส่งข้อมูลจำนวนมากแบบเรียลไทม์ 🚧 แม้ว่าใยแก้วนำแสงจะเป็นโซลูชันที่ดูจะ “พร้อมสำหรับอนาคต” แต่ในทางปฏิบัติ การติดตั้งโครงข่ายนี้ยังคงเผชิญกับความท้าทายมากมาย โดยเฉพาะปัญหาในช่วง Last Mile หรือการเชื่อมโยงใยแก้วนำแสงจากสายหลักเข้าสู่บ้านและธุรกิจแต่ละหลัง ซึ่งมักมีต้นทุนสูง ใช้แรงงานผู้เชี่ยวชาญ และต้องอาศัยการวางแผนโครงข่ายอย่างรอบคอบ ความซับซ้อนนี้ทำให้ชุมชนชนบทหรือพื้นที่ห่างไกลถูกมองข้าม จนนำไปสู่ “ช่องว่างทางดิจิทัล” ที่ยังคงปรากฏอยู่ในหลายภูมิภาค 🛰️ เพื่อเติมเต็มช่องว่างดังกล่าว เทคโนโลยีอินเทอร์เน็ตผ่านดาวเทียมได้ถูกพัฒนาขึ้น โดยเฉพาะดาวเทียมในวงโคจรต่ำ (LEO) อย่าง Starlink ที่ให้เวลาแฝงต่ำและความเร็วสูงกว่าเทคโนโลยีดาวเทียมรุ่นก่อน แม้จะมีข้อจำกัดด้านต้นทุนและความไวต่อสภาพอากาศ แต่การเข้าถึงที่ครอบคลุมทุกพื้นที่ของดาวเทียมได้สร้างความหวังใหม่สำหรับประชากรที่เคยอยู่นอกขอบเขตของโครงสร้างพื้นฐานแบบมีสาย 🔭 อนาคตของการเชื่อมต่อไม่ได้หยุดอยู่แค่ใยแก้วนำแสงหรือดาวเทียม ปัจจุบันมีการวิจัยและพัฒนาเทคโนโลยีล้ำหน้า เช่น Wavelength Division Multiplexing (WDM) ที่ช่วยให้สามารถส่งข้อมูลหลายชุดพร้อมกันในเส้นใยเส้นเดียว หรือ Hollow Core Fiber ที่นำแสงวิ่งผ่านอากาศแทนแกนแก้ว เพิ่มความเร็วและลดเวลาแฝง นอกจากนี้ยังมีแนวคิดอินเทอร์เน็ตควอนตัม (Quantum Internet) ที่ใช้หลักกลศาสตร์ควอนตัมในการสร้างระบบเครือข่ายที่ปลอดภัยและมีประสิทธิภาพสูงสุด 📌 สรุปได้ว่าการพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานของอินเทอร์เน็ตไม่ใช่เพียงเรื่องของเทคโนโลยี แต่เป็นปัจจัยสำคัญที่ขับเคลื่อนการพัฒนาทางเศรษฐกิจ สังคม และคุณภาพชีวิตของผู้คนทั่วโลก อินเทอร์เน็ตที่เร็วขึ้นและเชื่อถือได้มากขึ้น หมายถึงโอกาสที่เปิดกว้างมากขึ้นเช่นกัน การลงทุนในเทคโนโลยีที่ยั่งยืนจึงไม่ใช่เพียงทางเลือก แต่เป็นความจำเป็นสำหรับอนาคตที่เชื่อมโยงกันมากยิ่งขึ้นในทุกมิติ #ลุงเขียนหลานอ่าน

⚡️ เรื่องเล่าจากสนามแข่งขันชิป AI: เมื่อ Positron และ Groq ลุกขึ้นสู้ Nvidia ด้วยพลังงานที่น้อยกว่าแต่เร็วกว่า ในยุคที่ AI กลายเป็นหัวใจของทุกอุตสาหกรรม ความต้องการพลังงานในการประมวลผลก็พุ่งสูงขึ้นอย่างน่ากังวล โดยเฉพาะในขั้นตอน “inference” หรือการนำโมเดลที่ฝึกแล้วมาใช้งานจริง เช่น การตอบคำถามหรือสร้างภาพ ซึ่งใช้พลังงานมหาศาล Positron บริษัทสตาร์ทอัพจากสหรัฐฯ ก่อตั้งในปี 2023 ได้พัฒนาชิปที่เน้นเฉพาะการ inference โดยตัดฟังก์ชันที่ไม่จำเป็นออกไป ทำให้ประหยัดพลังงานได้ถึง 6 เท่าเมื่อเทียบกับชิป Vera Rubin รุ่นใหม่ของ Nvidia และมีประสิทธิภาพต่อราคาดีกว่า 2–3 เท่า Groq อีกหนึ่งผู้ท้าชิง ใช้แนวคิด “assembly line” ในการประมวลผล AI โดยฝังหน่วยความจำไว้ในตัวชิป ทำให้ลดการเคลื่อนย้ายข้อมูลระหว่างชิป ซึ่งเป็นต้นเหตุของการใช้พลังงานสูง ชิปของ Groq ใช้พลังงานเพียง 1/3 ของ Nvidia แต่ให้ผลลัพธ์เร็วกว่า แม้ Nvidia จะยังครองตลาดด้วยชิป Blackwell และ Vera Rubin ที่มีประสิทธิภาพสูง แต่บริษัทหน้าใหม่เหล่านี้กำลังได้รับความสนใจจากผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่ เช่น Cloudflare ที่เริ่มทดลองใช้งานจริงแล้ว ✅ Positron พัฒนาชิป AI inference ที่ประหยัดพลังงานและต้นทุนต่ำกว่าชิป Nvidia Vera Rubin ➡️ ประหยัดพลังงานได้มากถึง 6 เท่า ➡️ ประสิทธิภาพต่อราคาดีกว่า 2–3 เท่า ✅ Groq ใช้สถาปัตยกรรมแบบ assembly line พร้อมฝังหน่วยความจำในตัวชิป ➡️ ลดการเคลื่อนย้ายข้อมูลระหว่างชิป ➡️ ใช้พลังงานเพียง 1/3 ของ Nvidia แต่ให้ผลลัพธ์เร็วกว่า ✅ Cloudflare เริ่มทดลองใช้งานชิปของ Positron และ Groq ในระดับจริงจัง ➡️ เป็นหนึ่งในบริษัทแรกที่ทดสอบชิปนอกเหนือจาก Nvidia อย่างจริงจัง ➡️ หากผลลัพธ์เป็นไปตามที่โฆษณา จะขยายการใช้งานทั่วโลก ✅ Nvidia เปิดตัวชิป Vera Rubin และ Blackwell ที่มีประสิทธิภาพสูงขึ้นถึง 30 เท่า ➡️ Vera Rubin มีหน่วยความจำ 288 GB และเชื่อมต่อด้วย NVLink ความเร็วสูง ➡️ Blackwell Ultra ให้ประสิทธิภาพ inference สูงถึง 3.6 exaFLOPS ✅ บริษัทเทคโนโลยีใหญ่ เช่น Google, Amazon, Microsoft กำลังพัฒนาชิป inference ของตัวเอง ➡️ เพื่อลดต้นทุนและพึ่งพา Nvidia ให้น้อยลง ➡️ ลงทุนหลายพันล้านดอลลาร์ในชิปเฉพาะทาง ‼️ แม้ชิปใหม่จะประหยัดพลังงาน แต่ความต้องการ AI ยังเติบโตเร็วกว่าการปรับปรุงประสิทธิภาพ ⛔ คาดว่าการใช้พลังงานของ AI จะเพิ่มขึ้น 50% ต่อปีจนถึงปี 2030 ⛔ อาจทำให้โครงข่ายไฟฟ้ากลายเป็นคอขวดของการพัฒนา AI ‼️ การพึ่งพา Nvidia มากเกินไปอาจสร้าง “Nvidia tax” ให้กับอุตสาหกรรม ⛔ Nvidia มีอัตรากำไรขั้นต้นสูงถึง 60% จากการขายชิป ⛔ ทำให้ต้นทุนการประมวลผล AI สูงเกินจำเป็น ‼️ ชิปที่เน้น inference อาจไม่เหมาะกับงานที่ต้องการความยืดหยุ่นสูง ⛔ Positron และ Groq เน้นเฉพาะงาน inference ไม่ครอบคลุมทุก workload ⛔ อาจต้องใช้ร่วมกับชิปอื่นในระบบที่ซับซ้อน ‼️ การเปลี่ยนมาใช้ชิปใหม่ต้องใช้เวลาในการปรับระบบและทดสอบความเข้ากันได้ ⛔ ต้องพิจารณาความเข้ากันได้กับ API และโครงสร้างคลาวด์เดิม ⛔ อาจมีความเสี่ยงด้านการลงทุนหากชิปไม่ผ่านการทดสอบในระยะยาว https://www.techspot.com/news/108831-next-gen-chipmakers-aim-rein-ai-runaway-power.html

📱 เรื่องเล่าจากชิป iPhone: จาก ARM11 สู่ A19 Pro ที่แรงกว่า MacBook ย้อนกลับไปปี 2007 ตอนที่ Steve Jobs เปิดตัว iPhone รุ่นแรก มันใช้ชิป ARM11 จาก Samsung ที่ทำงานที่ความเร็วเพียง 412MHz เท่านั้น แต่ในปี 2025 iPhone 17 Pro ที่กำลังจะเปิดตัว กลับใช้ชิป A19 Pro ที่มีความเร็วมากกว่า 4GHz และประสิทธิภาพสูงกว่าชิป M3 ใน MacBook Pro เสียอีก! การวิเคราะห์จาก PC Watch พบว่าในช่วง 17 ปีที่ผ่านมา iPhone มีประสิทธิภาพ CPU เพิ่มขึ้นถึง 385 เท่า และคาดว่า iPhone 17 Pro จะดันตัวเลขนี้ทะลุ 500 เท่า! ทั้งหมดนี้วัดจากคะแนน Geekbench ที่ใช้เปรียบเทียบความเร็วในการประมวลผลแบบ single-core และ multi-core Apple ยังคงยึดมั่นในดีไซน์ชิปแบบ 6-core ที่เน้นสมดุลระหว่างพลังและประสิทธิภาพ โดยไม่ตามกระแส Android ที่ใช้ 8 หรือ 10-core และผลลัพธ์ก็คือ iPhone ยังคงครองอันดับต้นๆ ในด้านประสิทธิภาพมาโดยตลอด ✅ iPhone CPU มีประสิทธิภาพเพิ่มขึ้น 385 เท่าตั้งแต่ปี 2007 ➡️ จาก ARM11 ความเร็ว 412MHz สู่ A19 Pro ความเร็วเกิน 4GHz ➡️ คาดว่า iPhone 17 Pro จะดันตัวเลขนี้ทะลุ 500 เท่า ✅ การวิเคราะห์ใช้ข้อมูลจาก Geekbench 6 เพื่อเปรียบเทียบข้ามรุ่น ➡️ iPhone 13 Pro Max (2021) ได้คะแนน ~5700 ➡️ iPhone 16 Pro ได้คะแนน ~8500 ➡️ iPhone 17 Pro คาดว่าจะสูงกว่านั้นอีก ✅ Apple ยังคงใช้โครงสร้าง CPU แบบ 6-core มาตั้งแต่ปี 2017 ➡️ ประกอบด้วย 2 คอร์ประสิทธิภาพสูง + 4 คอร์ประหยัดพลังงาน ➡️ เน้นสมดุลระหว่างความเร็วและการใช้พลังงาน ✅ iPhone 16 ใช้ชิป A17 Bionic และ A18 Bionic บนสถาปัตยกรรม 3nm ➡️ A17 Bionic ได้คะแนน Geekbench ~8100 ➡️ A18 Bionic ได้คะแนน ~8500 และมีความเร็วสัญญาณนาฬิกาเกิน 4GHz ✅ Apple ยังคงครองอันดับต้นๆ ในด้าน single-threaded และ multi-core performance ➡️ แม้จะใช้คอร์น้อยกว่าคู่แข่ง Android ➡️ แต่ยังทำคะแนนได้สูงกว่าในหลายการทดสอบ https://www.techradar.com/pro/next-gen-iphone-cpu-could-be-500x-more-powerful-than-the-soc-in-the-original-iphone

💾 เรื่องเล่าจากชั้นความจำ: เมื่อ BiCS9 คือสะพานเชื่อมระหว่างอดีตและอนาคตของ NAND Flash ในเดือนกรกฎาคม 2025 Kioxia และ SanDisk ได้เริ่มส่งมอบตัวอย่างชิป BiCS9 ซึ่งเป็น NAND Flash รุ่นที่ 9 ที่ออกแบบมาเพื่อเป็น “สะพาน” ระหว่าง BiCS8 และ BiCS10 โดยใช้แนวคิดแบบไฮบริด—นำโครงสร้างเซลล์เก่าจาก BiCS5 หรือ BiCS8 มาผสานกับเทคโนโลยีใหม่อย่าง CBA (CMOS directly Bonded to Array) ผลลัพธ์คือชิปที่มีประสิทธิภาพสูงขึ้นอย่างชัดเจน แม้จะใช้จำนวนเลเยอร์น้อยกว่า BiCS8 หรือ BiCS10 แต่กลับสามารถเร่งความเร็วอินเทอร์เฟซ NAND ได้ถึง 4.8 Gb/s ด้วย Toggle DDR6.0 และ SCA protocol พร้อมลดการใช้พลังงานได้อย่างมีนัยสำคัญ BiCS9 จึงกลายเป็นตัวเลือกที่เหมาะสำหรับ SSD ระดับองค์กรที่รองรับงาน AI และการใช้งานทั่วไปที่ต้องการความสมดุลระหว่างประสิทธิภาพและต้นทุน ✅ Kioxia และ SanDisk เริ่มส่งมอบตัวอย่าง BiCS9 NAND Flash รุ่นใหม่ ➡️ เป็นรุ่นที่ 9 ของซีรีส์ BiCS FLASH ➡️ ใช้โครงสร้างแบบไฮบริดระหว่าง BiCS5 (112-layer) และ BiCS8 (218-layer) ✅ ใช้เทคโนโลยี CBA (CMOS directly Bonded to Array) ➡️ ผลิต logic wafer และ memory cell wafer แยกกัน แล้วนำมาประกบ ➡️ ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและลดต้นทุนการผลิต ✅ รองรับ Toggle DDR6.0 และ SCA protocol เพื่อเพิ่มความเร็วอินเทอร์เฟซ2 ➡️ ความเร็วสูงสุดถึง 4.8 Gb/s ภายใต้การทดสอบ ➡️ เพิ่มขึ้น 33% จาก BiCS8 ✅ ประสิทธิภาพดีขึ้นอย่างชัดเจนเมื่อเทียบกับรุ่นก่อนหน้า ➡️ เขียนข้อมูลเร็วขึ้น 61% ➡️ อ่านข้อมูลเร็วขึ้น 12% ➡️ ประหยัดพลังงานขึ้น 36% ขณะเขียน และ 27% ขณะอ่าน ➡️ เพิ่ม bit density ขึ้น 8% ✅ BiCS9 ถูกออกแบบมาเพื่อรองรับงาน AI และ SSD ระดับกลางถึงสูง ➡️ เน้นความสมดุลระหว่างประสิทธิภาพและต้นทุน ➡️ เตรียมพร้อมสำหรับการเปลี่ยนผ่านสู่ BiCS10 ที่จะใช้ 332-layer ✅ BiCS10 จะเน้นความจุสูงและความหนาแน่นของข้อมูลมากขึ้น ➡️ เพิ่ม bit density ขึ้น 59% จากการปรับ floor plan ➡️ เหมาะกับ data center และงาน AI ที่ต้องการความเร็วและประหยัดพลังงาน ‼️ BiCS9 ยังอยู่ในขั้นตอนการทดสอบและยังไม่เข้าสู่การผลิตจำนวนมาก ⛔ การใช้งานจริงอาจมีความแตกต่างจากตัวอย่างที่ส่งมอบ ⛔ ต้องรอการผลิตจริงภายในปีงบประมาณ 2025 ‼️ การใช้โครงสร้างไฮบริดอาจทำให้เกิดความสับสนในรุ่นย่อย ⛔ บางรุ่นใช้ BiCS5 (112-layer) บางรุ่นใช้ BiCS8 (218-layer) ⛔ อาจส่งผลต่อความเสถียรและการจัดการคุณภาพ ‼️ ความเร็วสูงสุด 4.8 Gb/s เป็นค่าที่ได้จากการทดสอบในสภาพควบคุม ⛔ ความเร็วจริงอาจต่ำกว่าขึ้นอยู่กับสภาพแวดล้อมและอุปกรณ์ที่ใช้ ⛔ ต้องรอผลการทดสอบจากผู้ผลิตอิสระเพื่อยืนยัน ‼️ การแข่งขันกับผู้ผลิตรายอื่นยังคงเข้มข้น ⛔ Samsung และ Micron เน้นเพิ่มจำนวนเลเยอร์เกิน 300 เพื่อเพิ่มความจุ ⛔ Kioxia เลือกแนวทางไฮบริดเพื่อความเร็วในการผลิตและต้นทุนต่ำ https://www.tomshardware.com/pc-components/storage/kioxia-and-sandisk-start-shipping-bics9-3d-nand-samples-hybrid-design-combining-112-layer-bics5-with-modern-cba-and-ddr6-0-interface-for-higher-performance-and-cost-efficiency

🛠️ เรื่องเล่าจากโลก Linux: เมื่อ “Greenboot” เปลี่ยนภาษาเพื่อความปลอดภัยที่เหนือกว่า ลองจินตนาการว่าคุณอัปเดตระบบปฏิบัติการแล้วเครื่องบูตไม่ขึ้น—Greenboot คือเครื่องมือที่ช่วยตรวจสอบสุขภาพระบบทุกครั้งที่บูต เพื่อป้องกันเหตุการณ์แบบนั้น โดยเดิมทีเขียนด้วย Bash แต่ตอนนี้ Red Hat กำลังรีไรต์ใหม่ด้วยภาษา Rust ซึ่งปลอดภัยกว่าและมีประสิทธิภาพสูงกว่า Greenboot ทำงานร่วมกับ systemd โดยรันสคริปต์ตรวจสอบในโฟลเดอร์ต่างๆ เช่น required.d, red.d, และ green.d หากสคริปต์สำคัญล้มเหลว ระบบจะรีบูตและอาจย้อนกลับไปยังเวอร์ชันก่อนหน้าเพื่อความเสถียร การรีไรต์ครั้งนี้ไม่ใช่แค่เปลี่ยนภาษา แต่เป็นการขยายการรองรับจาก rpm-ostree ไปยัง bootc ซึ่งเป็นระบบใหม่ที่เน้นความปลอดภัยและการอัปเดตแบบ atomic ใน Fedora IoT ✅ Greenboot ถูกรีไรต์จาก Bash เป็น Rust โดยทีมงาน Red Hat2 ➡️ โครงการเริ่มต้นในปี 2018 จาก Google Summer of Code ➡️ เวอร์ชันใหม่ชื่อ “Greenboot-RS” จะรวมอยู่ใน Fedora 43 ✅ Greenboot ทำหน้าที่ตรวจสอบสุขภาพระบบทุกครั้งที่บูต ➡️ รันสคริปต์ใน /etc/greenboot/check/required.d/ หากล้มเหลวจะรีบูต ➡️ หากล้มเหลวหลายครั้งจะรันสคริปต์ใน red.d และย้อนกลับไปยัง deployment ก่อนหน้า ✅ เมื่อระบบผ่านการตรวจสอบ จะรันสคริปต์ใน green.d และตั้ง GRUB ว่า boot สำเร็จ ➡️ ใช้ GRUB environment variable เพื่อบันทึกสถานะการบูต ➡️ แสดงข้อความ “Boot Status is GREEN – Health Check SUCCESS” ใน MOTD ✅ การเปลี่ยนมาใช้ Rust ช่วยเพิ่มความปลอดภัยและลดช่องโหว่ด้านหน่วยความจำ ➡️ Rust เป็นภาษา memory-safe ที่ช่วยลดบั๊กประเภท buffer overflow และ use-after-free ➡️ เป็นแนวโน้มเดียวกับโครงการอื่น เช่น sudo-rs และ systemd-rs ✅ Greenboot-RS รองรับทั้ง rpm-ostree และ bootc systems ➡️ bootc เป็นระบบใหม่ที่เน้นการอัปเดตแบบปลอดภัยและย้อนกลับได้ ➡️ ช่วยให้ Fedora IoT มีความเสถียรและปลอดภัยมากขึ้น ✅ การอัปเกรดจาก Greenboot เดิมเป็น Greenboot-RS จะเป็นไปอย่างราบรื่น ➡️ ผู้ใช้สามารถใช้คำสั่ง rpm-ostree upgrade หรือ bootc upgrade ได้ทันที ➡️ ไม่มีผลกระทบต่อผู้ใช้เดิม ‼️ การเปลี่ยนภาษาอาจทำให้เกิดบั๊กใหม่หรือปัญหาความเข้ากันได้ ⛔ แม้จะพยายามรักษาฟังก์ชันเดิม แต่การเขียนใหม่อาจมีพฤติกรรมต่างออกไป ⛔ ต้องมีการทดสอบอย่างละเอียดก่อนใช้งานในระบบจริง ‼️ ผู้ดูแลระบบต้องเข้าใจการทำงานของ Greenboot-RS เพื่อแก้ไขปัญหาได้ทันที ⛔ หากสคริปต์ใน required.d ล้มเหลว ระบบจะรีบูตซ้ำ อาจทำให้เข้าใช้งานไม่ได้ ⛔ ต้องรู้วิธีตรวจสอบ MOTD และ GRUB variable เพื่อวิเคราะห์ปัญหา ‼️ การใช้ bootc ยังเป็นเทคโนโลยีใหม่ที่ต้องเรียนรู้เพิ่มเติม ⛔ ผู้ใช้ที่คุ้นเคยกับ rpm-ostree อาจต้องปรับตัวกับแนวคิดของ bootc ⛔ การจัดการ deployment และ rollback อาจซับซ้อนขึ้น https://www.neowin.net/news/another-linux-utility-is-being-rewritten-in-rust/

🐾 หมดปัญหาน้องหมาน้องแมวกินยาก! 🐾 อยากเพิ่มคุณค่า เพิ่มความอร่อย ให้น้องๆ ได้ทานอาหารเสริมโปรตีนสูงอย่าง #อกไก่ฟรีซดราย ได้ง่ายขึ้นไหมคะ? ขอแนะนำ เครื่องบดผง/เครื่องบดแป้ง ย.ยงฮะเฮง รุ่น YHRBM-DF20-SUS-DA ตัวช่วยสุดล้ำสำหรับเจ้าของสัตว์เลี้ยง หรือธุรกิจอาหารสัตว์! ✨ ทำไมเครื่องนี้ถึงใช่ สำหรับน้องหมาน้องแมว? ✨ ✅ บดอกไก่ฟรีซดราย หรือ #ขนมสัตว์เลี้ยง อื่นๆ ให้เป็น ผงละเอียดเนียน ได้อย่างง่ายดาย! ✅ #ผงโรยอาหารสัตว์ ที่ได้ ช่วยให้น้องๆ ทานง่ายขึ้นเยอะ ไม่ต้องกังวลเรื่องการเคี้ยวอีกต่อไป ✅ เพิ่มคุณค่าทางโภชนาการให้มื้ออาหารโปรดได้ทันที! ✅ เหมาะทั้งสำหรับใช้เองในบ้าน หรือสำหรับผู้ประกอบการ #ผลิตอาหารสัตว์เลี้ยง ประสิทธิภาพเครื่อง (คุณสมบัติที่เราภูมิใจ): บดละเอียดสม่ำเสมอ: ด้วยระบบเหวี่ยงผนังฟันปลา 2,840 รอบ/นาที ทนทาน ใช้งานง่าย: ออกแบบมาเพื่อการทำงานที่ต่อเนื่อง มีอะไหล่รองรับ: มั่นใจเรื่องบริการหลังการขาย พร้อมจัดส่งทั่วประเทศ! ลงทุนเพื่อสุขภาพที่ดีของน้องๆ หรือต่อยอดธุรกิจอาหารสัตว์ของคุณ ในราคาที่คุ้มค่ากับการลงทุนหลักสี่หมื่นบาทต้นๆ เท่านั้น! สนใจเครื่องบดประสิทธิภาพสูงรุ่นนี้ ทักมาเลยค่ะ! อยากรู้รายละเอียดเพิ่มเติม หรือขอใบเสนอราคาพิเศษ คลิกเลย! 💚 LINE Business ID: @yonghahheng (มี@ข้างหน้า) หรือกดลิงก์ https://lin.ee/HV4lSKp 📞 โทร: 02-215-3515-9 หรือ 081-3189098 #เลือกคุณภาพ #เลือกBONNY #เครื่องบด #เครื่องบดผง #เครื่องบดแป้ง #ย.ยงฮะเฮง #อาหารสัตว์ #ผลิตอาหารสัตว์ #ขนมสัตว์ #ฟรีซดราย #อกไก่ฟรีซดราย #ผงโรยอาหาร #หมา #แมว #สัตว์เลี้ยง #อาหารสุนัข #อาหารแมวพรีเมียม #DIYอาหารสัตว์ #รักสัตว์ #สุขภาพสัตว์เลี้ยง #ย่งฮะเฮง

🧠 เรื่องเล่าจากข่าว: เมื่อ “ติ๊กถูกว่าอายุเกิน 18” ไม่พออีกต่อไป ตั้งแต่วันที่ 25 กรกฎาคม 2025 เป็นต้นไป การเข้าถึงเว็บไซต์ผู้ใหญ่ในสหราชอาณาจักรจะไม่เหมือนเดิมอีกต่อไป เพราะกฎหมาย Online Safety Act ได้เริ่มบังคับใช้จริงแล้ว โดยกำหนดให้ทุกเว็บไซต์ที่มีเนื้อหาลามกอนาจารต้องใช้ระบบตรวจสอบอายุที่ “มีประสิทธิภาพสูง” — ไม่ใช่แค่การกรอกวันเกิดหรือคลิกยืนยันว่าอายุเกิน 18 อีกต่อไป ผู้ใช้อาจต้องส่งภาพเซลฟี่, สแกนบัตรประชาชน, ใช้ข้อมูลธนาคาร หรือแม้แต่ระบบวิเคราะห์ใบหน้าเพื่อยืนยันอายุ ซึ่งทั้งหมดนี้มีเป้าหมายเพื่อป้องกันเด็กจากเนื้อหาที่ไม่เหมาะสม เช่น สื่อลามก, การยุยงให้ทำร้ายตัวเอง, การกินผิดปกติ และความรุนแรง เว็บไซต์ใหญ่ ๆ อย่าง Pornhub, Reddit, X (Twitter เดิม), Discord และ Bluesky ได้เริ่มใช้ระบบตรวจสอบอายุแล้ว ขณะที่บางเว็บไซต์เล็ก ๆ เช่น BitChute เลือกปิดบริการในสหราชอาณาจักรแทน เพราะไม่สามารถรับภาระต้นทุนและความเสี่ยงได้ ✅ Online Safety Act เริ่มบังคับใช้ในสหราชอาณาจักร ➡️ มีผลตั้งแต่วันที่ 25 กรกฎาคม 2025 ➡️ บังคับให้เว็บไซต์ที่มีเนื้อหาผู้ใหญ่ต้องใช้ระบบตรวจสอบอายุที่มีประสิทธิภาพ ✅ รูปแบบการตรวจสอบอายุที่ได้รับอนุญาต ➡️ การวิเคราะห์ใบหน้าจากภาพหรือวิดีโอ ➡️ การตรวจสอบผ่านบัตรเครดิตหรือธนาคาร ➡️ การจับคู่ภาพถ่ายกับเอกสารราชการ ➡️ การใช้ digital identity wallets ✅ เว็บไซต์ใหญ่เริ่มปรับตัวแล้ว ➡️ Reddit ใช้ระบบ Persona ตรวจสอบอายุผ่านเซลฟี่หรือบัตรประชาชน ➡️ X ปรับการตั้งค่าเนื้อหาให้เป็น “ปลอดภัย” หากไม่สามารถยืนยันอายุได้ ➡️ Pornhub แสดงหน้าตรวจสอบอายุทันทีเมื่อเข้าจาก IP ในสหราชอาณาจักร ✅ Ofcom เป็นผู้กำกับดูแลและมีอำนาจลงโทษ ➡️ ปรับสูงสุด £18 ล้าน หรือ 10% ของรายได้ทั่วโลก ➡️ ผู้บริหารอาจถูกดำเนินคดีอาญาหากละเมิดซ้ำ ✅ เป้าหมายหลักคือการปกป้องเด็กจากเนื้อหาที่เป็นอันตราย ➡️ รวมถึงสื่อลามก, การยุยงให้ทำร้ายตัวเอง, การกินผิดปกติ, ความรุนแรง และการกลั่นแกล้ง https://www.techspot.com/news/108814-no-porn-you-uk-online-safety-act-now.html

อนุกมธ.ฯ ไฟเขียวไม่ตัดงบกลาโหม! ชี้เรือฟริเกต 1.75 หมื่นล้าน ควรซื้อ 2 ลำเพื่อประสิทธิภาพสูงสุด https://www.thai-tai.tv/news/20531/ . #งบประมาณปี69 #กองทัพเรือ #เรือฟริเกต #งบกลาโหม #อนุกมธICT #ความมั่นคง #ชายแดนไทยกัมพูชา #อธิปไตย #ณพลเดชมณีลังกา

🎙️ เรื่องเล่าจากโรงงานจีน: G100 ชิปกราฟิกสายเลือดจีนที่เริ่มท้าชนโลก Lisuan Technology บริษัทสตาร์ทอัพด้านกราฟิกจากจีน ได้เปิดตัว GPU รุ่นใหม่ชื่อ G100 ซึ่งเป็นชิปที่ออกแบบและผลิตในประเทศจีนโดยไม่ใช้ IP จากต่างประเทศ โดยผลการทดสอบล่าสุดเผยว่า G100 รุ่น 48 CUs มีประสิทธิภาพสูงกว่า Intel Arc A770 และ Nvidia RTX 4060 ในการทดสอบ OpenCL และใกล้เคียงกับ RTX 5060 ซึ่งถือเป็นก้าวสำคัญของจีนในการพัฒนา GPU ระดับสูงด้วยตนเอง ในอดีต GPU ระดับสูงมักมาจากค่ายใหญ่ในสหรัฐฯ เช่น Nvidia และ AMD แต่ตอนนี้จีนเริ่มมีผู้เล่นใหม่อย่าง Lisuan Technology ที่พยายามสร้าง GPU ด้วยตนเอง โดยไม่พึ่งพาเทคโนโลยีจากต่างประเทศ G100 รุ่นใหม่ที่ถูกทดสอบมีสเปกดังนี้: - 48 Compute Units (CUs) - ความเร็วสูงสุด 2,000 MHz - หน่วยความจำ 12 GB (คาดว่าเป็น GDDR6) ผลการทดสอบ OpenCL จาก Geekbench พบว่า: - G100 รุ่น 48 CUs ได้คะแนน 111,290 - สูงกว่า RTX 4060 (101,028) และ Arc A770 (109,181) - ใกล้เคียงกับ RTX 5060 (120,916) โดยช้ากว่าเพียง 9% แม้จะยังไม่มีข้อมูลด้านสถาปัตยกรรม TrueGPU อย่างละเอียด แต่ Lisuan ยืนยันว่าออกแบบเองทั้งหมด และเตรียมเปิดตัวผลิตภัณฑ์อย่างเป็นทางการเร็ว ๆ นี้ 💡 GPU ที่ออกแบบโดยไม่ใช้ IP ต่างประเทศมีความสำคัญต่อความมั่นคงด้านเทคโนโลยี ➡️ โดยเฉพาะในยุคที่การควบคุมการส่งออกชิปจากสหรัฐฯ เข้มงวดขึ้น 💡 OpenCL เป็นมาตรฐานสำหรับการประมวลผลทั่วไปบน GPU ➡️ ใช้ในงาน AI, การคำนวณทางวิทยาศาสตร์ และการเรนเดอร์ภาพ 💡 หน่วยความจำ 12 GB เป็นมาตรฐานใหม่สำหรับเกมยุคปัจจุบัน ➡️ เกม AAA หลายเกมเริ่มต้องการมากกว่า 8 GB เพื่อประสิทธิภาพสูงสุด 💡 การพัฒนา GPU ภายในประเทศอาจช่วยลดการพึ่งพา Nvidia และ AMD ➡️ ส่งผลต่อการแข่งขันในตลาดโลกในระยะยาว https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/lisuan-g100-gpu-shows-promise-at-least-in-opencl-homegrown-chinese-chip-outguns-arc-a770-and-rtx-4060-in-new-benchmark-10-percent-slower-than-rtx-5060

จาก ย.ย่งฮะเฮง สู่โรงงานคุณ! ✨ ส่งมอบเครื่องจักรแปรรูปชุดใหญ่...ด้วยใจ! ความสุขของเราคือการเห็นธุรกิจของคุณเติบโต! วันนี้ ย.ย่งฮะเฮง ได้ส่งมอบ เครื่องจักรแปรรูปอาหารหลายเครื่องให้กับลูกค้าคนสำคัญของเรา เราใส่ใจในทุกรายละเอียด ตั้งแต่การคัดสรรเครื่องจักรคุณภาพ การทดสอบ ไปจนถึงการจัดส่ง เพื่อให้มั่นใจว่าเครื่องจักรเหล่านี้จะเป็นหัวใจสำคัญที่ช่วยให้ธุรกิจของคุณ: ผลิตได้รวดเร็วและมีประสิทธิภาพสูงสุด ลดภาระงานและต้นทุน สร้างสรรค์ผลิตภัณฑ์ที่มีคุณภาพสม่ำเสมอ ขอบคุณลูกค้าที่ให้ความไว้วางใจเราเสมอมา! เราพร้อมเป็นพาร์ทเนอร์ที่สนับสนุนทุกย่างก้าวของความสำเร็จของคุณ อยากรู้ว่าเครื่องจักรของเราช่วยอะไรธุรกิจคุณได้บ้าง? แวะมาชมเครื่องจักรจริงและปรึกษาผู้เชี่ยวชาญของเราได้ที่ ย.ย่งฮะเฮง! ทีมงานของเราพร้อมให้คำแนะนำอย่างเป็นกันเอง เพื่อให้คุณได้รับโซลูชันที่เหมาะสมที่สุด เวลาทำการ: จันทร์ - ศุกร์: 8.00 - 17.00 น. เสาร์: 8.00 - 16.00 น. ช่องทางติดต่อเรา: แผนที่ร้าน: https://maps.app.goo.gl/9oLTmzwbArzJy5wc7 แชทกับเรา: Facebook Messenger: m.me/yonghahheng LINE OA: @yonghahheng (มี@ข้างหน้า) หรือคลิก https://lin.ee/5H812n9 โทรสายด่วน: 02-215-3515-9 081-3189098 เว็บไซต์: www.yoryonghahheng.com อีเมล: sales@yoryonghahheng.com | yonghahheng@gmail.com อย่ารอช้า! โอกาสในการพัฒนาธุรกิจของคุณอยู่แค่เอื้อม! #ยย่งฮะเฮง #เครื่องจักรคุณภาพ #คู่คิดธุรกิจ #บริการครบวงจร #ยกระดับการผลิต #โรงงานทันสมัย #ความสำเร็จของคุณคือความสุขของเรา

🎙️ เรื่องเล่าจากการ์ดจอที่กลับมาท้าชน: เมื่อ AMD เตรียมปล่อย GPU ที่ “ยิงแสง” ได้แรงกว่าเดิม ในปี 2025 AMD เปิดตัว Radeon 9000 series ที่เน้นตลาด mid-range และ mainstream โดยรุ่นสูงสุด RX 9070 XT สามารถเอาชนะ RTX 5070 Ti ได้ในบางสถานการณ์ แต่ AMD ไม่ได้แข่งกับ RTX 5080 หรือ 5090 เลย แต่ในปี 2026 AMD เตรียมเปิดตัว GPU รุ่นใหม่ที่ใช้สถาปัตยกรรม UDNA (RDNA 5) ซึ่ง: - มีโครงสร้างคล้าย RX 7900 XTX คือ 96 compute units และ memory bus 384-bit - รุ่นกลางจะมี 64 CU และ 256-bit bus (คล้าย RX 9070 XT) - รุ่นทั่วไปจะมี 32 CU และ 128-bit bus (คล้าย RX 9060 XT) KeplerL2 นักปล่อยข่าวที่มีชื่อเสียงระบุว่า: - UDNA จะเพิ่มประสิทธิภาพ rasterization ประมาณ 20% จาก RDNA 4 - และเพิ่ม ray tracing เป็น 2 เท่า — ซึ่งอาจทำให้ AMD “ลบจุดอ่อน” ที่เคยแพ้ Nvidia ใน path tracing นอกจากนี้ UDNA ยังถูกคาดว่าจะใช้ใน PlayStation 6 และ Xbox รุ่นใหม่ โดยมีการรั่วภาพ die shot ที่แสดงว่า Xbox อาจมีถึง 80 compute units — เทียบเท่าหรือสูงกว่า RTX 5080 เลยทีเดียว ✅ AMD เตรียมเปิดตัว GPU รุ่นใหม่ในปี 2026 โดยใช้สถาปัตยกรรม UDNA (RDNA 5) ➡️ อาจมีประสิทธิภาพสูงกว่า RTX 5080 โดยเฉพาะด้าน ray tracing ✅ GPU รุ่นเรือธงจะมี 96 compute units และ memory bus 384-bit ➡️ โครงสร้างคล้าย RX 7900 XTX แต่ใช้เทคโนโลยีใหม่ ✅ รุ่นกลางและรุ่นทั่วไปจะมี 64 และ 32 CU ตามลำดับ ➡️ คล้ายกับ RX 9070 XT และ RX 9060 XT ใน RDNA 4 ✅ UDNA จะเพิ่ม raster performance 20% และ ray tracing 2 เท่าเมื่อเทียบกับ RDNA 4 ➡️ แก้จุดอ่อนของ Radeon ที่แพ้ GeForce ใน path tracing ✅ RX 9070 XT มี ray tracing ดีกว่า RX 7900 XTX แม้จะอยู่ในระดับต่ำกว่า ➡️ แสดงว่า AMD เริ่มพัฒนา ray tracing ได้ดีขึ้นแล้ว ✅ UDNA คาดว่าจะใช้ใน PlayStation 6 และ Xbox รุ่นใหม่ ➡️ Xbox อาจมี 80 CU ซึ่งเทียบเท่ากับ RTX 5080 https://www.techspot.com/news/108754-amd-upcoming-rdna-5-flagship-could-target-rtx.html