🇨🇳 CXMT ส่งตัวอย่าง HBM3 ให้ Huawei – จีนใกล้ปลดล็อกคอขวดชิป AI จีนกำลังเผชิญกับปัญหาขาดแคลนหน่วยความจำ HBM (High Bandwidth Memory) ซึ่งเป็นหัวใจสำคัญของชิป AI ที่ใช้ในการประมวลผลขนาดใหญ่ เช่นในระบบปัญญาประดิษฐ์และเซิร์ฟเวอร์ประสิทธิภาพสูง ที่ผ่านมา Huawei และบริษัทอื่นๆ ต้องพึ่งพาสต็อก HBM ที่มีอยู่ก่อนการควบคุมการส่งออกจากต่างประเทศ แต่ตอนนี้ CXMT ได้พัฒนาตัวอย่าง HBM3 ได้สำเร็จ และส่งให้ Huawei ทดสอบแล้ว ซึ่งถือเป็น “จุดเริ่มต้น” ของการผลิตในประเทศ แม้ CXMT ยังล้าหลังบริษัทระดับโลกอย่าง SK hynix อยู่ประมาณ 3–4 ปี แต่ก็มีความสามารถในการผลิต DRAM เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง โดยคาดว่าจะผลิตได้ถึง 280,000 แผ่นเวเฟอร์ต่อเดือนภายในปีนี้ นอกจากนี้ CXMT ยังเริ่มผลิต DDR5 สำหรับผู้บริโภคทั่วไป และเตรียมเปิด IPO ในไตรมาสแรกของปี 2026 เพื่อระดมทุนขยายกำลังการผลิต ✅ CXMT ส่งตัวอย่าง HBM3 ให้ Huawei ➡️ เป็นก้าวสำคัญในการแก้ปัญหาคอขวดด้านชิป AI ➡️ อาจนำไปสู่การผลิตในระดับอุตสาหกรรมภายในปีนี้ ✅ ความสามารถในการผลิตของ CXMT ➡️ มีสายการผลิต DRAM ที่กำลังขยายตัว ➡️ คาดว่าจะผลิตได้ 230,000–280,000 เวเฟอร์ต่อเดือน ➡️ เริ่มผลิต DDR5 สำหรับผู้บริโภคทั่วไปแล้ว ✅ ความเคลื่อนไหวของบริษัทหน่วยความจำจีน ➡️ YMTC เริ่มเข้าสู่ธุรกิจ DRAM เพื่อช่วยลดการพึ่งพาต่างประเทศ ➡️ CXMT เตรียมเปิด IPO ในไตรมาสแรกปี 2026 ‼️ ความล้าหลังด้านเทคโนโลยี ⛔ CXMT ยังตามหลัง SK hynix ประมาณ 3–4 ปี ⛔ HBM3E จะเข้าสู่จีนในปี 2027 ขณะที่ HBM4 จะกลายเป็นมาตรฐานใหม่ https://wccftech.com/china-cxmt-ships-out-pivotal-hbm3-samples-to-huawei/

🧠 AMD สร้างปรากฏการณ์ใหม่ – รันอัลกอริธึมควอนตัมบนชิปทั่วไป แซงหน้า NVIDIA ในสนามควอนตัม ในโลกของควอนตัมคอมพิวติ้ง “qubit” คือหน่วยข้อมูลที่เปราะบางมาก แค่แรงสั่นสะเทือนเล็กน้อยก็ทำให้ข้อมูลผิดพลาดได้ ดังนั้นการมีอัลกอริธึมที่สามารถตรวจจับและแก้ไขข้อผิดพลาดโดยไม่ทำลายสถานะของ qubit จึงเป็นหัวใจสำคัญของการพัฒนาระบบควอนตัมที่ใช้งานได้จริง IBM ได้พัฒนาอัลกอริธึม QEC และทดลองรันบนชิป FPGA ของ AMD ซึ่งเป็นฮาร์ดแวร์ทั่วไปที่สามารถปรับแต่งได้ตามงานเฉพาะ (reconfigurable hardware) ผลลัพธ์คือความเร็วในการประมวลผลสูงกว่าที่คาดไว้ถึง 10 เท่า และไม่ต้องใช้ชิปเฉพาะทางราคาแพง นี่คือจุดที่ AMD ได้เปรียบ เพราะมี Xilinx อยู่ในเครือ ซึ่งเป็นผู้เชี่ยวชาญด้าน FPGA ขณะที่ NVIDIA ใช้แนวทางต่างออกไป โดยพัฒนาแพลตฟอร์ม DGX Quantum ที่รวมซอฟต์แวร์ CUDA-Q เข้ากับฮาร์ดแวร์ระดับสูง แต่ยังไม่สามารถรัน QEC บนชิปทั่วไปได้เหมือน AMD แม้ NVIDIA จะมีเทคโนโลยีที่ทรงพลัง แต่ความสำเร็จของ AMD ในการใช้ฮาร์ดแวร์ “off-the-shelf” กับงานควอนตัม ถือเป็นก้าวสำคัญที่อาจเปลี่ยนแนวทางของอุตสาหกรรมในอนาคต ✅ ความสำเร็จของ AMD กับอัลกอริธึม QEC ➡️ รันบนชิป FPGA ที่ปรับแต่งได้ ➡️ ประสิทธิภาพสูงกว่าที่คาดไว้ถึง 10 เท่า ➡️ ไม่ต้องใช้ชิปเฉพาะทางราคาแพง ✅ จุดเด่นของ FPGA ในงานควอนตัม ➡️ ปรับแต่งได้ตามงานเฉพาะ ➡️ รองรับ feedback loop ที่มี latency ต่ำ ➡️ เหมาะกับงานที่ต้องการความแม่นยำสูง ✅ ความแตกต่างจากแนวทางของ NVIDIA ➡️ ใช้แพลตฟอร์ม DGX Quantum + CUDA-Q ➡️ ยังไม่สามารถใช้ฮาร์ดแวร์ทั่วไปกับ QEC ได้ ➡️ ขาดทรัพยากรด้าน FPGA แบบที่ AMD มีจาก Xilinx https://wccftech.com/amd-beats-nvidia-in-quantum-computing-milestone-for-now/

📰 “Synadia และ TigerBeetle ร่วมสนับสนุน Zig Foundation ด้วยเงินทุนกว่า 512,000 ดอลลาร์ – หนุนอนาคตซอฟต์แวร์ระบบที่เชื่อถือได้” ในโลกของการพัฒนาซอฟต์แวร์ระบบที่ต้องการความแม่นยำ ความเสถียร และประสิทธิภาพสูง ภาษาโปรแกรม Zig กำลังกลายเป็นดาวรุ่งที่ได้รับความสนใจจากนักพัฒนาและองค์กรชั้นนำ ล่าสุด Synadia และ TigerBeetle ได้ประกาศร่วมกันสนับสนุน Zig Software Foundation ด้วยเงินทุนรวมกว่า 512,000 ดอลลาร์สหรัฐฯ ภายในระยะเวลา 2 ปี Synadia เป็นบริษัทเบื้องหลังแพลตฟอร์ม NATS.io ที่ให้บริการระบบสื่อสารแบบกระจายตัวสำหรับองค์กรขนาดใหญ่ทั่วโลก โดยเน้นการเชื่อมโยงข้อมูลและบริการแบบปลอดภัยและเชื่อถือได้ ส่วน TigerBeetle เป็นฐานข้อมูลธุรกรรมทางการเงินที่ออกแบบมาเพื่อความปลอดภัยและประสิทธิภาพในระดับสูงสุด ทั้งสองบริษัทมีวิสัยทัศน์ร่วมกันในการสร้างซอฟต์แวร์ที่ “ถูกต้อง ชัดเจน และเชื่อถือได้” โดยเฉพาะในระบบที่ต้องการความแม่นยำแบบ deterministic และการทำงานที่คาดการณ์ได้ ซึ่งตรงกับแนวทางของ Zig ที่เน้นการควบคุม การออกแบบเรียบง่าย และประสิทธิภาพสูง การสนับสนุนครั้งนี้ไม่ใช่แค่เรื่องเงินทุน แต่เป็นการประกาศเจตนารมณ์ร่วมกันในการผลักดันอนาคตของการเขียนโปรแกรมระบบที่ปลอดภัยและมีประสิทธิภาพ โดยมี Andrew Kelley ผู้ก่อตั้ง Zig Foundation เป็นผู้นำในการพัฒนาภาษา Zig และชุมชนที่แข็งแกร่ง ✅ การสนับสนุน Zig Software Foundation ➡️ Synadia และ TigerBeetle ร่วมกันสนับสนุนเงินทุนรวม 512,000 ดอลลาร์สหรัฐฯ ➡️ ระยะเวลา 2 ปี เพื่อสนับสนุนการพัฒนาและขยายชุมชนของภาษา Zig ✅ วิสัยทัศน์ของ Synadia ➡️ เชื่อมโยงระบบและข้อมูลแบบปลอดภัยทั่วคลาวด์และ edge ➡️ พัฒนาแพลตฟอร์มบน NATS.io สำหรับระบบกระจายตัวที่เชื่อถือได้ ✅ จุดเด่นของ TigerBeetle ➡️ ฐานข้อมูลธุรกรรมทางการเงินที่เน้นความปลอดภัยและความแม่นยำ ➡️ ใช้แนวทาง “TigerStyle” ที่เน้นความถูกต้อง ความชัดเจน และความน่าเชื่อถือ ✅ ความสำคัญของภาษา Zig ➡️ ออกแบบเพื่อความเสถียร ความสามารถในการควบคุม และประสิทธิภาพ ➡️ เหมาะสำหรับงานระบบฝังตัว ซอฟต์แวร์ระบบ และแอปพลิเคชันที่ต้องการความแม่นยำ ✅ ผู้นำของ Zig Foundation ➡️ Andrew Kelley เป็นผู้ก่อตั้งและประธาน ➡️ มีบทบาทสำคัญในการผลักดันชุมชนและแนวทางการพัฒนาภาษา Zig ‼️ คำเตือนสำหรับนักพัฒนาที่สนใจ Zig ⛔ Zig ยังอยู่ในช่วงพัฒนา อาจมีการเปลี่ยนแปลง syntax และ behavior ⛔ การนำไปใช้ในระบบ production ต้องพิจารณาเรื่องความเสถียรและการสนับสนุนระยะยาว ⛔ การพัฒนาเครื่องมือและ ecosystem ยังไม่เทียบเท่าภาษาหลักอื่น ๆ เช่น Rust หรือ Go https://www.synadia.com/blog/synadia-tigerbeetle-zig-foundation-pledge

🧠 Intel Core Ultra 5 338H โผล่ใน Geekbench – ยืนยันใช้ iGPU Arc B370 Xe3 และไม่มี “X” ในชื่อรุ่น Intel Core Ultra 5 338H ได้รับการเปิดเผยผ่านผลการทดสอบ Geekbench ล่าสุด โดยชิปนี้เป็นส่วนหนึ่งของตระกูล Panther Lake ที่กำลังจะเปิดตัวในปี 2025 จุดเด่นคือการใช้ iGPU รุ่นใหม่ Arc B370 ซึ่งเป็นสถาปัตยกรรม Xe3 ที่พัฒนาจาก Battlemage IP และมีจำนวนคอร์กราฟิก 10 คอร์ แม้จะอยู่ในกลุ่มชิปประสิทธิภาพสูง แต่ Core Ultra 5 338H ไม่มี “X” ในชื่อรุ่น ซึ่งแตกต่างจากรุ่น Core Ultra X7 และ X9 ที่มี 12 คอร์กราฟิกและได้รับการจัดอยู่ในกลุ่ม “X” สำหรับงานกราฟิกเต็มรูปแบบ ผลการทดสอบ Vulkan บน Geekbench แสดงคะแนน 39,406 ซึ่งสูงกว่า Arc A140T ของ Lunar Lake เล็กน้อย (~4%) และใกล้เคียงกับ Radeon 880M ของ AMD ที่ได้ประมาณ 39,917 คะแนน ✅ Intel Core Ultra 5 338H ➡️ ใช้ iGPU Arc B370 Xe3 (10 คอร์กราฟิก) ➡️ ไม่มี “X” ในชื่อรุ่น แม้ใช้สถาปัตยกรรมเดียวกับรุ่น X ➡️ คะแนน Vulkan บน Geekbench: 39,406 ➡️ สูงกว่า Arc A140T (~4%) และใกล้เคียง Radeon 880M ✅ สถาปัตยกรรม Panther Lake ➡️ ใช้ Xe3 GPU จาก Battlemage IP ➡️ มีการเปลี่ยนแปลงระบบตั้งชื่อรุ่นใหม่ ➡️ รุ่นที่มี “X” จะมี 12 คอร์กราฟิก เช่น X7 358H, X9 388H ➡️ Core Ultra 5 338H ใช้เวอร์ชันลดสเปกของ GPU เดียวกัน ✅ ความหมายของการไม่มี “X” ➡️ ไม่ใช่รุ่นกราฟิกเต็มสเปก แต่ยังอยู่ในกลุ่มประสิทธิภาพสูง ➡️ เหมาะกับงานทั่วไปและเกมระดับกลาง ➡️ ช่วยลดต้นทุนและพลังงานโดยยังคงประสิทธิภาพที่ดี https://www.tomshardware.com/pc-components/cpus/intel-core-ultra-5-338h-appears-in-geekbench-listing-confirming-new-arc-b370-xe3-igpu-no-x-branding-in-sight-as-panther-lakes-naming-scheme-becomes-clear

🌐 Surfshark ขยายเครือข่าย VPN เป็น 4,500 เซิร์ฟเวอร์ – เน้นคุณภาพมากกว่าปริมาณ Surfshark ประกาศขยายเครือข่ายเซิร์ฟเวอร์ VPN เพิ่มขึ้นถึง 40% รวมเป็น 4,500 เซิร์ฟเวอร์ทั่วโลก ซึ่งถือเป็นก้าวสำคัญในการเพิ่มทางเลือกให้ผู้ใช้งานเชื่อมต่อได้หลากหลายขึ้น ลดความแออัดของเซิร์ฟเวอร์ และเพิ่มความเร็วในการใช้งาน อย่างไรก็ตาม บริษัทเน้นย้ำว่า “คุณภาพของเซิร์ฟเวอร์” สำคัญกว่าจำนวน โดยเน้นการดูแลรักษาเซิร์ฟเวอร์ให้มีประสิทธิภาพสูง สเถียร และปลอดภัย Surfshark ยังเปิดตัวเทคโนโลยีใหม่ภายใต้ระบบ Nexus SDN ได้แก่ Everlink และ FastTrack ซึ่งช่วยเพิ่มความเสถียรและความเร็วในการเชื่อมต่อ โดย Everlink จะรักษาการเชื่อมต่อแม้ในเครือข่ายที่ไม่เสถียร ส่วน FastTrack จะปรับเส้นทางการรับส่งข้อมูลให้เหมาะสมกับตำแหน่งและกิจกรรมของผู้ใช้ การขยายเครือข่ายครั้งนี้เป็นส่วนหนึ่งของกลยุทธ์ระยะยาวของ Surfshark ที่ต้องการสร้างระบบ VPN ที่เร็ว ปลอดภัย และรองรับการเติบโตของผู้ใช้งานทั่วโลก โดยไม่เน้นแค่ตัวเลข แต่เน้นประสบการณ์ใช้งานที่ดีที่สุด ✅ การขยายเครือข่ายเซิร์ฟเวอร์ของ Surfshark ➡️ เพิ่มขึ้น 40% รวมเป็น 4,500 เซิร์ฟเวอร์ทั่วโลก ➡️ ลดความแออัด เพิ่มความเร็ว และทางเลือกในการเชื่อมต่อ ➡️ เน้นคุณภาพของเซิร์ฟเวอร์มากกว่าปริมาณ ✅ เทคโนโลยีใหม่ในระบบ Nexus SDN ➡️ Everlink: รักษาการเชื่อมต่อแม้ในเครือข่ายที่ไม่เสถียร ➡️ FastTrack: ปรับเส้นทางข้อมูลให้เหมาะกับตำแหน่งและกิจกรรม ➡️ เพิ่มความเร็ว ความเสถียร และประสบการณ์ใช้งาน ✅ จุดยืนของ Surfshark ➡️ ไม่เน้นแค่จำนวนเซิร์ฟเวอร์ แต่เน้นประสิทธิภาพและความน่าเชื่อถือ ➡️ มุ่งสร้างระบบ VPN ที่รองรับการเติบโตในอนาคต ➡️ ส่งเสริมความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้ ‼️ ข้อควรระวังและข้อจำกัด ⛔ จำนวนเซิร์ฟเวอร์มากไม่ได้หมายถึงคุณภาพที่ดีเสมอไป ⛔ ผู้ใช้ควรเลือกเซิร์ฟเวอร์ที่เหมาะกับตำแหน่งและกิจกรรมของตน ⛔ เทคโนโลยีใหม่อาจยังไม่รองรับในทุกอุปกรณ์หรือแพลตฟอร์ม ⛔ ความเร็วและเสถียรภาพยังขึ้นอยู่กับเครือข่ายของผู้ให้บริการอินเทอร์เน็ต https://www.techradar.com/vpn/vpn-services/surfshark-expands-network-to-4-500-servers-but-quality-is-more-important-than-quantity

📶 TP-Link เปิดตัว Archer GE800 และ GE400 – เราเตอร์ Wi-Fi 7 สำหรับเกมเมอร์ พร้อมดีไซน์ RGB และราคาจับต้องได้ TP-Link เปิดตัวเราเตอร์เกมมิ่งรุ่นใหม่ในงาน Computex 2024 ได้แก่ Archer GE800 และ Archer GE400 โดยทั้งสองรุ่นรองรับ Wi-Fi 7 ซึ่งเป็นมาตรฐานใหม่ที่ให้ความเร็วสูงและความหน่วงต่ำ เหมาะสำหรับเกมเมอร์และผู้ใช้งานระดับสูง Archer GE800 เป็นรุ่นเรือธงแบบ Tri-band ที่ให้ความเร็วรวมสูงสุดถึง 19 Gbps พร้อมพอร์ต 10G และ 2.5G รวมถึงดีไซน์ RGB ที่ปรับแต่งได้ ส่วน Archer GE400 เป็นรุ่นรองที่มีราคาย่อมเยา แต่ยังคงประสิทธิภาพสูงด้วย Dual-band Wi-Fi 7 ความเร็วรวม 9.2 Gbps และพอร์ต 2.5G สองช่อง ทั้งสองรุ่นมาพร้อมฟีเจอร์ Game Panel สำหรับควบคุมการตั้งค่าเกมโดยเฉพาะ และรองรับเทคโนโลยี Multi-Link Operation (MLO) ที่ช่วยให้เชื่อมต่อหลายย่านความถี่พร้อมกัน เพิ่มความเสถียรในการเล่นเกมและสตรีมมิ่ง สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อแบบ bullet: ✅ การเปิดตัว Archer GE800 และ GE400 ➡️ GE800 เป็นรุ่น Tri-band Wi-Fi 7 ความเร็วรวม 19 Gbps ➡️ GE400 เป็นรุ่น Dual-band Wi-Fi 7 ความเร็วรวม 9.2 Gbps ➡️ ทั้งสองรุ่นมีพอร์ต 2.5G และดีไซน์ RGB ปรับแต่งได้ ➡️ มาพร้อม Game Panel สำหรับควบคุมการตั้งค่าเกม ✅ เทคโนโลยี Wi-Fi 7 และฟีเจอร์เด่น ➡️ รองรับ Multi-Link Operation (MLO) เชื่อมต่อหลายย่านความถี่พร้อมกัน ➡️ ลด latency และเพิ่มความเสถียรในการเล่นเกม ➡️ เหมาะสำหรับเกมเมอร์และผู้ใช้งานระดับสูงที่ต้องการความเร็วและเสถียรภาพ ✅ ความคุ้มค่าและการใช้งาน ➡️ GE400 เป็นตัวเลือกที่ราคาย่อมเยาแต่ยังคงประสิทธิภาพสูง ➡️ GE800 เหมาะสำหรับผู้ที่ต้องการประสิทธิภาพสูงสุดและพอร์ตระดับ 10G ➡️ ดีไซน์ RGB เพิ่มความโดดเด่นให้กับเซ็ตอัปเกมมิ่ง ‼️ ข้อควรระวังและความท้าทาย ⛔ Wi-Fi 7 ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น อุปกรณ์ที่รองรับอาจยังมีจำกัด ⛔ การใช้งานฟีเจอร์ขั้นสูงต้องมีการตั้งค่าและอุปกรณ์ที่รองรับ ⛔ ราคาของ GE800 อาจสูงเกินไปสำหรับผู้ใช้ทั่วไป ⛔ การใช้งานพอร์ต 10G ต้องมีอุปกรณ์เครือข่ายที่รองรับด้วย https://www.tomshardware.com/networking/routers/tp-link-launches-archer-ge400-wi-fi-7-gaming-router-dual-band-router-hits-more-affordable-price-point-includes-2-5-gbe-ports-and-rgb-lighting

🚗 Tesla เปิดตัวชิป AI5 รุ่นใหม่ – เร็วกว่าเดิม 40 เท่า พร้อมผลิตโดย Samsung และ TSMC Elon Musk ประกาศว่า Tesla ได้พัฒนาชิป AI5 รุ่นใหม่สำหรับระบบปัญญาประดิษฐ์ในรถยนต์ โดยมีประสิทธิภาพสูงกว่ารุ่นก่อนถึง 40 เท่า! ชิปนี้จะถูกผลิตโดยสองยักษ์ใหญ่ในวงการเซมิคอนดักเตอร์คือ Samsung และ TSMC ซึ่งถือเป็นการยกระดับเทคโนโลยีของ Tesla ไปอีกขั้น ชิป AI5 รุ่นใหม่นี้จะถูกนำไปใช้ในระบบ Full Self-Driving (FSD) และ Dojo ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มฝึกโมเดล AI ของ Tesla โดยเน้นการประมวลผลแบบ edge computing ที่สามารถทำงานได้โดยไม่ต้องพึ่งพา cloud ตลอดเวลา ชิปนี้ยังถูกออกแบบให้รองรับการประมวลผลแบบ real-time สำหรับการขับขี่อัตโนมัติ และการวิเคราะห์ภาพจากกล้องหลายตัวในรถ การร่วมมือกับ Samsung และ TSMC ไม่เพียงแต่ช่วยให้ Tesla สามารถผลิตชิปได้ในปริมาณมาก แต่ยังเป็นการกระจายความเสี่ยงด้าน supply chain ในช่วงที่อุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์ทั่วโลกยังเผชิญกับความไม่แน่นอน ✅ การเปิดตัวชิป AI5 รุ่นใหม่ของ Tesla ➡️ มีประสิทธิภาพสูงกว่ารุ่นก่อนถึง 40 เท่า ➡️ ใช้ในระบบ Full Self-Driving (FSD) และ Dojo ➡️ รองรับการประมวลผลแบบ edge computing และ real-time ➡️ ออกแบบมาเพื่อวิเคราะห์ภาพจากกล้องหลายตัวในรถ ✅ ความร่วมมือกับผู้ผลิตชิป ➡️ ผลิตโดย Samsung และ TSMC ➡️ ช่วยเพิ่มกำลังการผลิตและลดความเสี่ยงด้าน supply chain ➡️ ใช้เทคโนโลยีการผลิตขั้นสูง เช่น 2nm และ 3nm ✅ ผลกระทบต่ออุตสาหกรรมรถยนต์ ➡️ ยกระดับความสามารถของรถยนต์ Tesla ในการขับขี่อัตโนมัติ ➡️ เพิ่มความแม่นยำและความเร็วในการประมวลผลข้อมูลจากเซนเซอร์ ➡️ อาจเป็นจุดเปลี่ยนสำคัญในการแข่งขันด้าน AI ในรถยนต์ ‼️ ข้อควรระวังและความท้าทาย ⛔ การผลิตชิปขั้นสูงต้องใช้เทคโนโลยีที่ซับซ้อนและต้นทุนสูง ⛔ ความล่าช้าในการผลิตอาจกระทบต่อการเปิดตัวรถรุ่นใหม่ ⛔ การพึ่งพาผู้ผลิตภายนอกอาจมีความเสี่ยงด้านความมั่นคงของ supply chain ⛔ หากระบบ FSD ยังไม่ผ่านการรับรองในหลายประเทศ อาจจำกัดการใช้งานจริง https://www.tomshardware.com/tech-industry/elon-musk-claims-teslas-new-ai5-chip-is-40x-more-performant-than-previous-gen-ai5-next-gen-custom-silicon-for-vehicle-ai-to-now-be-built-by-samsung-and-tsmc

🗄️ TerraMaster เปิดตัว NAS รุ่นใหม่ F2-425 Plus และ F4-425 Plus: แรง เร็ว พร้อม AI ในบ้านคุณ TerraMaster ผู้เชี่ยวชาญด้านอุปกรณ์จัดเก็บข้อมูลเครือข่าย (NAS) ได้เปิดตัวสองรุ่นใหม่ล่าสุดคือ F2-425 Plus และ F4-425 Plus ที่มาพร้อมกับขุมพลัง Intel N150 และดีไซน์ hybrid storage ที่ผสาน SSD M.2 กับ HDD ในเครื่องเดียว เหมาะสำหรับทั้งผู้ใช้ตามบ้านและธุรกิจขนาดเล็กที่ต้องการระบบสำรองข้อมูลระดับองค์กรและการสตรีมมีเดียที่ลื่นไหล ทั้งสองรุ่นใช้โปรเซสเซอร์ Intel N150 แบบ quad-core ความเร็วสูงสุด 3.6 GHz พร้อมพอร์ต 5GbE สองช่องที่ให้ความเร็วในการส่งข้อมูลสูงถึง 1010 MB/s และมีสล็อต M.2 ถึง 3 ช่อง รองรับ SSD ขนาดสูงสุด 8 TB ต่อช่อง F2-425 Plus มาพร้อมดีไซน์ 3+2 bay (3 M.2 + 2 HDD) และ RAM DDR5 ขนาด 8 GB รองรับพื้นที่จัดเก็บสูงสุด 84 TB เหมาะสำหรับผู้ใช้ตามบ้านหรือออฟฟิศขนาดเล็ก ส่วน F4-425 Plus ขยายขีดความสามารถด้วยดีไซน์ 3+4 bay, RAM 16 GB และรองรับพื้นที่จัดเก็บสูงสุดถึง 144 TB เหมาะสำหรับผู้ใช้ระดับ power user และครีเอเตอร์ที่ต้องการประสิทธิภาพสูง ทั้งสองรุ่นใช้ระบบปฏิบัติการ TOS 6 พร้อมฟีเจอร์ AI photo management ที่สามารถจดจำใบหน้า สัตว์เลี้ยง และฉากต่างๆ ได้ รวมถึงระบบสำรองข้อมูล BBS ที่ให้ความปลอดภัยระดับองค์กร ✅ สเปกหลักของ F2-425 Plus และ F4-425 Plus ➡️ ใช้ Intel N150 quad-core (สูงสุด 3.6 GHz) ➡️ มีพอร์ต 5GbE สองช่อง ความเร็วสูงสุด 1010 MB/s ➡️ มีสล็อต M.2 จำนวน 3 ช่อง รองรับ SSD สูงสุด 8 TB ต่อช่อง ✅ ความแตกต่างระหว่างสองรุ่น ➡️ F2-425 Plus: 3+2 bay, RAM 8 GB, รองรับพื้นที่จัดเก็บสูงสุด 84 TB ➡️ F4-425 Plus: 3+4 bay, RAM 16 GB, รองรับพื้นที่จัดเก็บสูงสุด 144 TB ✅ ฟีเจอร์เด่น ➡️ ใช้ระบบปฏิบัติการ TOS 6 ➡️ มีระบบ AI photo management สำหรับจดจำใบหน้าและสัตว์เลี้ยง ➡️ ระบบสำรองข้อมูล BBS ระดับองค์กร ➡️ รองรับการถอดเปลี่ยนฮาร์ดดิสก์แบบ hot-swap ➡️ รองรับการถอดรหัสวิดีโอ 4K และ 8K ✅ การเชื่อมต่อและพอร์ต ➡️ USB 3.2 Gen 2 จำนวน 2 ช่อง (10 Gbps) ➡️ HDMI 2.0 รองรับ 4K @ 60 Hz ➡️ น้ำหนัก: F2-425 Plus – 2.2 กก. | F4-425 Plus – 2.9 กก. ✅ โปรโมชั่นเปิดตัว ➡️ ลดราคา 15% ถึงวันที่ 27 ตุลาคม 2025 ➡️ รับประกันทั่วโลก 2 ปี พร้อมบริการซัพพอร์ตตลอดชีพ ➡️ วางจำหน่ายผ่านร้านค้า TerraMaster, Amazon และ AliExpress https://news.itsfoss.com/terramaster-f4-425-plus-launch/

📱 “Exynos 2600 ยังไม่พร้อมใช้กับ Galaxy S26 ทุกรุ่น – ผลิตได้แค่ 15,000 แผ่น wafer เท่านั้น!” Samsung เริ่มผลิตชิป Exynos 2600 ด้วยเทคโนโลยี 2nm GAA (Gate-All-Around) สำหรับใช้ใน Galaxy S26 แต่ดูเหมือนว่าการผลิตยังไม่พร้อมเต็มที่ เพราะมีรายงานว่าผลิตได้เพียง 15,000 wafer เท่านั้น ซึ่งถือว่าน้อยมากเมื่อเทียบกับความต้องการของตลาด แม้ก่อนหน้านี้จะมีข่าวว่า Exynos 2600 มีประสิทธิภาพสูงกว่า Snapdragon 8 Elite Gen 5 และ A19 Pro ในการทดสอบภายใน แต่ปัญหาหลักคือ อัตราผลิตที่ได้ (yield) ยังอยู่ที่ประมาณ 50% เท่านั้น ทำให้ชิปที่ผลิตได้จริงมีจำนวนจำกัด ผลคือ Galaxy S26 จะมีเพียง 30% ของเครื่องทั้งหมด ที่ใช้ Exynos 2600 ส่วนที่เหลือจะใช้ Snapdragon 8 Elite Gen 5 แทน แม้ก่อนหน้านี้จะมีข่าวว่า S26 Ultra จะใช้ Exynos ด้วย แต่ข้อมูลล่าสุดชี้ว่าอาจไม่เป็นจริง แหล่งข่าวยังระบุว่า Exynos 2600 ถูกมองว่า “premature” หรือยังไม่พร้อมใช้งานในระดับ mass production และ Samsung ยังต้องปรับปรุง yield ให้สูงขึ้นก่อนจะใช้กับรุ่นเรือธงทั้งหมด นอกจากนี้ Samsung ยังมีแผนใช้เทคโนโลยี 2nm GAA เดียวกันในการผลิตชิป AI6 ของ Tesla ซึ่งอยู่ในช่วง pilot production โดยตั้งเป้าเพิ่ม yield ให้ถึง 50% ภายในรอบการผลิตถัดไป ✅ สถานะการผลิตของ Exynos 2600 ➡️ ผลิตได้เพียง 15,000 wafer เท่านั้น ➡️ Yield อยู่ที่ประมาณ 50% ➡️ ใช้เทคโนโลยี 2nm GAA ที่ยังไม่เสถียร ➡️ ถูกมองว่ายัง “premature” สำหรับการใช้งานใน Galaxy S26 ทุกรุ่น ✅ ผลกระทบต่อ Galaxy S26 ➡️ มีเพียง 30% ของเครื่องที่ใช้ Exynos 2600 ➡️ ส่วนใหญ่จะใช้ Snapdragon 8 Elite Gen 5 แทน ➡️ S26 Ultra อาจไม่ได้ใช้ Exynos ตามที่เคยคาดไว้ ➡️ ประสิทธิภาพของ Exynos 2600 ยังสูงกว่าในการทดสอบภายใน ✅ แผนของ Samsung ในอนาคต ➡️ ตั้งเป้าเพิ่ม yield เป็น 70% ➡️ ใช้เทคโนโลยีเดียวกันผลิตชิป AI6 ให้ Tesla ➡️ หวังดึงลูกค้าใหม่ เช่น Qualcomm หาก yield ดีขึ้น ➡️ แข่งกับ TSMC ในตลาด 2nm GAA ‼️ ข้อควรระวังและคำเตือน ⛔ Yield ต่ำทำให้ต้นทุนต่อชิปสูงและจำนวนผลิตจำกัด ⛔ การใช้ชิปที่ยังไม่เสถียรอาจกระทบต่อภาพลักษณ์ของ Galaxy S26 ⛔ หากไม่สามารถเพิ่ม yield ได้ อาจเสียเปรียบ TSMC ในระยะยาว ⛔ การพึ่งพา Snapdragon มากเกินไปอาจลดความเป็นอิสระของ Samsung ⛔ การผลิต AI6 บนเทคโนโลยีเดียวกันอาจเจอปัญหา yield ซ้ำซ้อน https://wccftech.com/exynos-2600-initial-production-volume-15000-wafers-considered-premature-for-all-galaxy-s26-models/

🧠 “Intel Nova Lake เตรียมใช้ NPU รุ่นที่ 6 – หลุดจาก patch Linux เผยพลัง AI ที่เหนือกว่าเดิม!” Intel กำลังเตรียมเปิดตัวซีพียูรุ่นใหม่ในตระกูล Nova Lake ที่จะมาพร้อมกับ NPU รุ่นที่ 6 (NPU6) ซึ่งเป็นหน่วยประมวลผล AI ที่ล้ำหน้ากว่ารุ่นก่อนหน้า โดยข้อมูลนี้หลุดออกมาจาก patch ล่าสุดของ Linux kernel ที่เพิ่มการรองรับอุปกรณ์ใหม่ของ Intel ใน patch ดังกล่าวมีการเพิ่ม PCI Device ID สำหรับ NPU6 และ firmware ใหม่ชื่อว่า pu_60xx_v1.bin ซึ่งบ่งบอกว่า Intel กำลังเตรียมเปิดตัวชิปที่มีความสามารถด้าน AI สูงขึ้นอย่างชัดเจน ก่อนหน้านี้ Lunar Lake ใช้ NPU4 ส่วน Panther Lake ที่จะเปิดตัวก่อน Nova Lake จะใช้ NPU5 ซึ่งมีประสิทธิภาพสูงถึง 50 AI TOPS ดังนั้น Nova Lake ที่ใช้ NPU6 น่าจะมีพลัง AI ที่สูงกว่านี้อีก และอาจรองรับมาตรฐาน Copilot+ PC ได้แบบเต็มตัว แม้ว่า adoption rate ของ AI PC ยังไม่สูงมาก แต่ Intel ก็ยังเดินหน้าพัฒนา NPU รุ่นใหม่อย่างต่อเนื่อง โดยไม่ใช้ NPU รุ่นเดิมซ้ำในหลายเจนเรชัน ซึ่งแสดงถึงความมุ่งมั่นในการผลักดันความสามารถด้าน AI ให้เป็นจุดขายหลักของซีพียูรุ่นใหม่ ✅ การเปลี่ยนแปลงใน Nova Lake ➡️ ใช้ NPU6 แทน NPU5 ที่ใช้ใน Panther Lake ➡️ หลุดจาก patch Linux kernel ที่เพิ่ม PCI Device ID ใหม่ ➡️ มี firmware ใหม่ชื่อ pu_60xx_v1.bin ➡️ ใช้ code path เดิมของ NPU5 แต่รองรับ hardware ใหม่ ✅ ความสามารถด้าน AI ที่เพิ่มขึ้น ➡️ NPU5 มีประสิทธิภาพสูงถึง 50 AI TOPS ➡️ NPU6 คาดว่าจะสูงกว่านี้เพื่อรองรับ Copilot+ PC ➡️ Intel ไม่ใช้ NPU รุ่นเดิมซ้ำในหลายเจนเรชัน ➡️ Nova Lake น่าจะมีความสามารถ AI ที่เหนือกว่า Lunar Lake และ Panther Lake ✅ ความเคลื่อนไหวของ Intel ➡️ เพิ่มราคาชิป Raptor Lake เพราะความต้องการสูง ➡️ แม้ AI PC ยังไม่แพร่หลาย แต่ Intel ยังลงทุนต่อเนื่อง ➡️ Patch Linux บ่งชี้ว่า Nova Lake จะเปิดตัวในปีหน้า ➡️ การพัฒนา NPU เป็นกลยุทธ์หลักของ Intel ในยุค AI ‼️ ข้อควรระวังและคำเตือน ⛔ ยังไม่มีข้อมูลทางการจาก Intel เกี่ยวกับสเปกของ NPU6 ⛔ การใช้ code path เดิมอาจทำให้ firmware ยังไม่สมบูรณ์ ⛔ หาก adoption rate ของ AI PC ไม่เพิ่ม อาจกระทบยอดขาย ⛔ การเปลี่ยน NPU ทุกเจนเรชันอาจเพิ่มต้นทุนและความซับซ้อน ⛔ ต้องรอการทดสอบจริงเพื่อยืนยันประสิทธิภาพของ NPU6 https://wccftech.com/intel-nova-lake-to-boast-6th-gen-npu-as-per-early-linux-kernel-patch/

🔌 “Volvo ใจป้ำ! แจกไฟบ้านฟรี 1 ปีให้เจ้าของรถ EV ในสวีเดน – ขับได้ฟรีถึง 25,000 กม.” Volvo กำลังจะเปิดตัวแคมเปญสุดล้ำในสวีเดน เริ่มต้นกุมภาพันธ์ 2026 ที่จะมอบ “ไฟบ้านฟรี” สำหรับเจ้าของรถยนต์ไฟฟ้ารุ่นใหม่ของแบรนด์ โดยร่วมมือกับบริษัทพลังงาน Vattenfall เพื่อให้ลูกค้าที่ซื้อหรือเช่ารถ EV ของ Volvo ได้รับสิทธิ์ชาร์จไฟฟ้าที่บ้านฟรีเป็นเวลา 1 ปี แคมเปญนี้ครอบคลุมพลังงานสูงสุด 5,150 กิโลวัตต์ชั่วโมง ซึ่งเพียงพอสำหรับการขับขี่ประมาณ 25,000 กิโลเมตร (หรือราว 15,500 ไมล์) โดยเฉพาะกับรุ่น EX90 ที่มีประสิทธิภาพสูงตามมาตรฐาน WLTP ลูกค้าที่จะได้รับสิทธิ์ต้องมีสัญญาไฟฟ้ากับ Vattenfall และใช้แอป Volvo Cars ที่มีฟีเจอร์ smart charging ซึ่งจะช่วยเลื่อนเวลาชาร์จไปยังช่วงที่ค่าไฟถูกและปล่อย CO₂ ต่ำที่สุด ระบบจะคำนวณค่าไฟที่ใช้ชาร์จรถและหักออกจากบิลไฟฟ้ารายเดือนของลูกค้าโดยอัตโนมัติ นอกจากนี้ Volvo ยังมีแผนจะขยายโครงการนี้ไปยังประเทศอื่นในยุโรปและทั่วโลก โดยใช้ข้อมูลจากโครงการนำร่องในสวีเดนเป็นฐาน และในอนาคตเมื่อเทคโนโลยี V2X (Vehicle-to-Everything) พร้อมใช้งาน ลูกค้าจะสามารถใช้แบตเตอรี่รถยนต์จ่ายไฟกลับเข้าบ้านหรือขายคืนให้กับระบบไฟฟ้าได้อีกด้วย ✅ รายละเอียดแคมเปญชาร์จไฟบ้านฟรีจาก Volvo ➡️ เริ่มต้นในสวีเดน กุมภาพันธ์ 2026 ➡️ มอบไฟฟ้าฟรีสูงสุด 5,150 kWh ต่อปี ➡️ เทียบเท่าระยะทางขับขี่ประมาณ 25,000 กม. ➡️ ใช้ได้กับลูกค้าที่ซื้อหรือเช่ารถ EV ของ Volvo ➡️ ต้องมีสัญญาไฟฟ้ากับ Vattenfall และใช้แอป Volvo Cars ➡️ ระบบ smart charging ช่วยลดค่าไฟและลดการปล่อย CO₂ ➡️ คำนวณค่าไฟจากการชาร์จและหักจากบิลรายเดือนโดยอัตโนมัติ ✅ แผนขยายและวิสัยทัศน์ของ Volvo ➡️ เตรียมขยายโครงการไปยังประเทศอื่นในยุโรปและทั่วโลก ➡️ ใช้ข้อมูลจากสวีเดนเป็นต้นแบบ ➡️ เตรียมรองรับเทคโนโลยี V2X ในปี 2026 ➡️ ลูกค้าจะสามารถใช้แบตเตอรี่รถจ่ายไฟให้บ้านหรือขายคืนให้ระบบไฟฟ้า ➡️ สะท้อนวิสัยทัศน์ของ Volvo ที่ต้องการให้รถยนต์มีบทบาทในระบบพลังงานแห่งอนาคต https://www.techradar.com/vehicle-tech/hybrid-electric-vehicles/forget-free-ev-chargers-volvo-is-offering-free-home-charging-for-a-year-if-you-buy-one-of-its-cars-in-sweden

⚙️ “NVIDIA ไม่หวั่นชิป ASIC! เดินเกมรุกด้วยแผนผลิต AI สุดล้ำ พร้อมพันธมิตรระดับโลก” ช่วงนี้หลายบริษัทเทคโนโลยียักษ์ใหญ่ เช่น Meta, Amazon และ Google กำลังหันไปพัฒนาชิป ASIC ของตัวเองเพื่อใช้กับงาน AI โดยเฉพาะ ซึ่งเป็นชิปที่ออกแบบมาเฉพาะงาน ทำให้มีประสิทธิภาพสูงและประหยัดพลังงานมากกว่า GPU ทั่วไป แน่นอนว่าการเคลื่อนไหวนี้ส่งผลต่อ NVIDIA โดยตรง เพราะเป็นเจ้าตลาด GPU สำหรับงาน AI มานาน แต่ Jensen Huang ซีอีโอของ NVIDIA ก็ไม่ได้นิ่งเฉย เขาเดินเกมรุกด้วยแผนผลิตชิป AI ที่อัปเดตทุก 6–8 เดือน ซึ่งเร็วกว่าคู่แข่งอย่าง AMD ที่อัปเดตปีละครั้ง แถมยังเปิดตัว Rubin CPX ชิปใหม่ที่เน้นงาน inference โดยเฉพาะ ซึ่งเป็นเทรนด์ใหม่ของการประมวลผล AI ในยุคนี้ นอกจากนี้ NVIDIA ยังจับมือกับพันธมิตรระดับโลก เช่น Intel และ OpenAI เพื่อสร้างระบบ AI ที่ครบวงจร และเปิดตัว NVLink Fusion ที่ช่วยให้ชิปจากค่ายอื่นสามารถเชื่อมต่อกับระบบของ NVIDIA ได้อย่างไร้รอยต่อ เรียกได้ว่าไม่ว่าคุณจะใช้ชิปจากค่ายไหน ถ้าอยากได้ระบบที่ดีที่สุด ก็ต้องพึ่ง NVIDIA อยู่ดี Jensen ยังพูดในพอดแคสต์ว่า “ถึงแม้คู่แข่งจะขายชิปฟรี แต่ต้นทุนรวมของระบบ NVIDIA ยังถูกกว่า” เพราะมีการลงทุนด้านโครงสร้างพื้นฐานไปแล้วกว่า 15 พันล้านดอลลาร์ แม้จะมีคู่แข่งอย่าง Amazon Trainium, Google TPU และ Meta MTIA แต่ด้วยความเร็วในการพัฒนาและพันธมิตรที่แข็งแกร่ง NVIDIA ก็ยังคงเป็นผู้นำในตลาด AI อย่างเหนียวแน่น ✅ กลยุทธ์ของ NVIDIA ในการรับมือชิป ASIC ➡️ พัฒนาแผนผลิตชิป AI แบบอัปเดตทุก 6–8 เดือน ➡️ เปิดตัว Rubin CPX สำหรับงาน inference โดยเฉพาะ ➡️ จับมือพันธมิตรระดับโลก เช่น Intel และ OpenAI ➡️ เปิดตัว NVLink Fusion เพื่อเชื่อมต่อชิปจากค่ายอื่น ➡️ ลงทุนโครงสร้างพื้นฐานไปแล้วกว่า 15 พันล้านดอลลาร์ ➡️ ยืนยันว่าระบบ NVIDIA มีต้นทุนรวมต่ำกว่าคู่แข่ง ➡️ ยังคงเป็นผู้นำในตลาด AI แม้มีคู่แข่งหลายราย ✅ คู่แข่งและสถานการณ์ในตลาด ➡️ Meta, Amazon, Google พัฒนาชิป ASIC ของตัวเอง ➡️ Amazon มี Trainium, Google มี TPU, Meta มี MTIA ➡️ เทรนด์ใหม่เน้นงาน inference มากกว่าการเทรนโมเดล ➡️ ความเร็วในการพัฒนาคือปัจจัยสำคัญในการแข่งขัน ‼️ ความท้าทายและคำเตือน ⛔ ชิป ASIC มีประสิทธิภาพสูงและประหยัดพลังงาน ⛔ หาก NVIDIA ไม่ปรับตัว อาจเสียส่วนแบ่งตลาด ⛔ การแข่งขันในตลาด AI รุนแรงขึ้นเรื่อย ๆ ⛔ ความเร็วในการพัฒนาอาจกดดันคุณภาพและเสถียรภาพ ⛔ การพึ่งพาพันธมิตรอาจมีความเสี่ยงในระยะยาว https://wccftech.com/nvidia-has-already-geared-up-to-challenge-big-tech-custom-ai-chip-ambitions/

📦 “JEDEC ใกล้เปิดตัวมาตรฐาน JESD328 SOCAMM2 — โมดูล LPDDR5X สำหรับเซิร์ฟเวอร์ AI ที่เล็กลงแต่แรงขึ้น” — เมื่อหน่วยความจำแบบใหม่เตรียมเปลี่ยนโฉมการประมวลผลในดาต้าเซ็นเตอร์ JEDEC ซึ่งเป็นองค์กรกำหนดมาตรฐานด้านไมโครอิเล็กทรอนิกส์ ประกาศว่าใกล้เสร็จสิ้นการพัฒนามาตรฐาน JESD328 สำหรับโมดูลหน่วยความจำแบบใหม่ชื่อว่า SOCAMM2 (Small Outline Compression Attached Memory Module) ที่ใช้ LPDDR5/5X โดยออกแบบมาเพื่อรองรับงาน AI ในเซิร์ฟเวอร์และแพลตฟอร์มเร่งการประมวลผล SOCAMM2 จะมีขนาดเล็กและสามารถถอดเปลี่ยนได้ง่าย เหมาะกับแชสซีเซิร์ฟเวอร์ที่มีความหนาแน่นสูง และสามารถขยายความจุได้ตามต้องการ โดยรองรับความเร็วสูงสุดถึง 9.6 Gb/s ต่อ pin หากระบบมีคุณภาพสัญญาณที่ดีพอ นอกจากนี้ยังมีฟีเจอร์ Serial Presence Detect (SPD) สำหรับระบุข้อมูลโมดูลและตรวจสอบการทำงานแบบ telemetry ซึ่งช่วยให้ผู้ดูแลระบบสามารถตรวจสอบสถานะและความเสถียรของหน่วยความจำได้อย่างแม่นยำ 🧧 จุดเด่นของ JESD328 SOCAMM2 ✅ ใช้ LPDDR5/5X ที่มีความเร็วสูงและประหยัดพลังงาน ➡️ ลดความร้อนและการใช้พลังงานในเซิร์ฟเวอร์ AI ✅ ขนาดเล็กและถอดเปลี่ยนได้ง่าย ➡️ เหมาะกับเซิร์ฟเวอร์ที่มีความหนาแน่นสูง ✅ รองรับความเร็วสูงสุด 9.6 Gb/s ต่อ pin ➡️ หากระบบมี signal integrity ดีพอ ✅ มี SPD สำหรับ telemetry และการตรวจสอบสถานะ ➡️ ช่วยให้ดูแลระบบได้ง่ายขึ้น ✅ ออกแบบมาเพื่อรองรับงาน AI training และ inference ➡️ โดยเฉพาะในดาต้าเซ็นเตอร์ที่ต้องการประสิทธิภาพสูง ✅ ลดการใช้พลังงานและความร้อน ➡️ เหมาะกับระบบที่ต้องการความเย็นและประหยัดไฟ https://www.techpowerup.com/342065/jedec-nears-completion-of-jesd328-socamm2-standard-for-lpddr5x-memory-modules

🚀 “Broadcom Thor Ultra 800G: การ์ด Ethernet ที่เร็วที่สุดในโลกเพื่อยุค AI” Broadcom เปิดตัว Thor Ultra 800G NIC ซึ่งเป็นการ์ด Ethernet ที่เร็วที่สุดเท่าที่เคยมีมา โดยออกแบบมาเพื่อรองรับงานในศูนย์ข้อมูล AI ขนาดใหญ่ที่ต้องการประสิทธิภาพสูงสุดในการประมวลผลข้อมูลระดับหลายแสน XPU การ์ดนี้ใช้ PCIe Gen6 x16 ซึ่งเป็นอินเทอร์เฟซที่เร็วที่สุดในตลาดปัจจุบัน พร้อมรองรับฟีเจอร์ล้ำ ๆ เช่น Packet-Level Multipathing, Out-of-Order Packet Delivery และ Selective Retransmission ที่ช่วยลด latency และเพิ่มความเสถียรในการส่งข้อมูล Thor Ultra ยังใช้มาตรฐานเปิดจาก Ultra Ethernet Consortium (UEC) ทำให้สามารถใช้งานร่วมกับอุปกรณ์จากหลายผู้ผลิตได้โดยไม่ต้องผูกขาดกับระบบเฉพาะของ Broadcom ✅ สเปกและเทคโนโลยีของ Thor Ultra 800G ➡️ ใช้ PCIe Gen6 x16 เพื่อความเร็วสูงสุดในการส่งข้อมูล ➡️ รองรับ 200G และ 100G PAM4 SerDes พร้อมสายทองแดงแบบ passive ระยะไกล ➡️ มี bit error rate ต่ำมาก ลดความไม่เสถียรของการเชื่อมต่อ ✅ ฟีเจอร์ใหม่ที่โดดเด่น ➡️ Packet-Level Multipathing: ส่งข้อมูลหลายเส้นทางพร้อมกัน ➡️ Out-of-Order Packet Delivery: รับข้อมูลที่ไม่เรียงลำดับได้ ➡️ Selective Retransmission: ส่งเฉพาะแพ็กเก็ตที่เสียหายใหม่ ➡️ Programmable Congestion Control: ปรับการควบคุมความแออัดของเครือข่ายได้ ✅ ความปลอดภัยและความยืดหยุ่น ➡️ รองรับ line-rate encryption/decryption ด้วย PSP offload ➡️ มี secure boot และ signed firmware เพื่อความปลอดภัย ➡️ ใช้มาตรฐานเปิดจาก UEC ไม่ผูกขาดกับระบบเฉพาะ ✅ การใช้งานในศูนย์ข้อมูล AI ➡️ ออกแบบมาเพื่อใช้งานใน data center ที่มี XPU จำนวนมาก ➡️ รองรับการทำงานร่วมกับ Broadcom Tomahawk 5/6 และ Jericho 4 ➡️ เป็นส่วนหนึ่งของกลยุทธ์ Ethernet AI Networking ของ Broadcom ‼️ คำเตือนและข้อจำกัด ⛔ ยังอยู่ในช่วง sampling เท่านั้น ยังไม่วางจำหน่ายทั่วไป ⛔ การใช้งานอาจต้องปรับระบบให้รองรับ PCIe Gen6 และมาตรฐานใหม่ ⛔ การ์ดนี้ออกแบบมาเฉพาะสำหรับศูนย์ข้อมูล AI ไม่เหมาะกับการใช้งานทั่วไป https://www.techradar.com/pro/this-is-the-fastest-ethernet-card-ever-produced-broadcom-thor-ultra-800g-nic-uses-pcie-gen6-x16-and-will-only-be-used-in-ai-datacenters

🖥️ “Nvidia DGX Spark: เดสก์ท็อป AI ที่อาจเป็น ‘Apple Mac Moment’ ของ Nvidia” Nvidia เปิดตัว DGX Spark ซึ่งได้รับเสียงชื่นชมจากนักรีวิวว่าเป็น “เครื่องมือ AI ระดับวิจัยที่อยู่บนโต๊ะทำงาน” ด้วยขนาดเล็กแต่ทรงพลัง DGX Spark ใช้ชิป Grace Blackwell GB200 ที่รวม CPU และ GPU พร้อมหน่วยความจำ unified ขนาด 128GB ทำให้สามารถรันโมเดลขนาดใหญ่ได้โดยไม่ต้องพึ่งคลาวด์ รีวิวจากหลายสำนักชี้ว่า DGX Spark มีประสิทธิภาพสูงในการรันโมเดล Llama 3.1 70B และ Gemma 3 27B โดยตรงจากหน่วยความจำภายใน พร้อมระบบระบายความร้อนที่เงียบและเสถียร แม้จะมีข้อจำกัดด้าน bandwidth จาก LPDDR5X แต่ก็ยังถือว่าเป็นเครื่องมือที่เหมาะสำหรับนักพัฒนาและนักวิจัยที่ต้องการทดลอง AI แบบ local ✅ สเปกและความสามารถของ DGX Spark ➡️ ใช้ชิป Grace Blackwell GB200 รวม CPU + GPU ➡️ หน่วยความจำ unified 128GB รองรับโมเดลขนาดใหญ่ ➡️ รัน Llama 3.1 70B และ Gemma 3 27B ได้โดยตรงจาก RAM ➡️ มี batching efficiency และ throughput consistency สูง ✅ จุดเด่นด้านการใช้งาน ➡️ ขนาดเล็ก วางบนโต๊ะทำงานได้ ➡️ เสียงเงียบและระบบระบายความร้อนมีประสิทธิภาพ ➡️ ใช้พลังงานน้อยกว่าคอมพิวเตอร์ทั่วไปถึงครึ่งหนึ่ง ➡️ รองรับการเชื่อมต่อผ่าน Nvidia Sync จากเครื่องอื่น ✅ ความเห็นจากนักรีวิว ➡️ LMSYS: “เครื่องวิจัยที่สวยงามและทรงพลัง” ➡️ ServeTheHome: “จะทำให้การรันโมเดลขนาดใหญ่เป็นเรื่องของทุกคน” ➡️ HotHardware: “เหมาะเป็นเครื่องเสริมสำหรับนักพัฒนา ไม่ใช่แทนที่ workstation” ➡️ The Register: “เหมาะกับงานทดลอง ไม่ใช่สำหรับ productivity หรือ gaming” ‼️ คำเตือนและข้อจำกัด ⛔ Bandwidth ของ LPDDR5X ยังเป็นคอขวดเมื่อเทียบกับ GPU แยก ⛔ Driver และซอฟต์แวร์บางส่วนยังไม่สมบูรณ์ ⛔ ไม่เหมาะกับผู้ใช้ทั่วไปที่ต้องการเครื่องสำหรับงานทั่วไปหรือเล่นเกม ⛔ หากต้องการประสิทธิภาพสูงสุด อาจต้องรอเวอร์ชันที่ใช้ GB200 ในเครื่อง Windows https://www.techradar.com/pro/so-freaking-cool-first-reviews-of-nvidia-dgx-spark-leave-absolutely-no-doubt-this-may-be-nvidias-apple-mac-moment

💻 หัวข้อข่าว: “Intel Ultra 9 285HX: สุดยอดชิปมือถือที่มีแค่ 4 แบรนด์ใช้—และ 2 รุ่นลดราคาแรงเกินคาด” Intel เปิดตัวชิป Ultra 9 285HX ซึ่งเป็นโปรเซสเซอร์มือถือที่เร็วที่สุดเท่าที่เคยมีมา และตอนนี้มีเพียง 4 แบรนด์เท่านั้นที่นำมาใช้ในแล็ปท็อประดับสูง ได้แก่ Dell, HP, MSI และ Lenovo โดยแต่ละรุ่นมาพร้อมสเปกสุดโหดที่เหมาะกับงานระดับมืออาชีพ เช่น การตัดต่อวิดีโอ 4K, การเรนเดอร์ 3D และการประมวลผล AI ที่น่าตกใจคือ มีถึง 2 รุ่นที่ลดราคาหนักมาก ทั้ง MSI Raider 18 HX AI และ HP ZBook Fury G1i ซึ่งลดราคาจากหลักหมื่นเหลือเพียงครึ่งเดียวในบางร้านค้า ทำให้เป็นโอกาสทองสำหรับผู้ที่ต้องการแล็ปท็อปประสิทธิภาพสูงในราคาคุ้มค่า ✅ Intel Ultra 9 285HX คืออะไร ➡️ เป็นชิปมือถือที่เร็วที่สุดของ Intel ณ ปัจจุบัน ➡️ ใช้ในแล็ปท็อประดับ workstation สำหรับงานหนัก ➡️ รองรับการใช้งานร่วมกับ GPU ระดับสูง เช่น RTX Pro 5000 และ RTX 5080 ✅ แบรนด์ที่ใช้ชิปนี้ ➡️ Dell: รุ่น Pro Max 18 Plus พร้อม RTX Pro 5000, RAM 128GB, SSD 4TB ➡️ MSI: รุ่น Raider 18 HX AI พร้อม RTX 5080, RAM 64GB, SSD 2TB ➡️ HP: รุ่น ZBook Fury G1i พร้อม RTX Pro 5000, RAM 128GB ECC ➡️ Lenovo: รุ่น ThinkPad T16g Gen 3 พร้อม RTX 5080/5090, RAM สูงสุด 192GB ✅ รุ่นที่ลดราคาหนัก ➡️ MSI Raider 18 HX AI ลดเหลือ ~$2,699 จาก ~$3,399 ➡️ HP ZBook Fury G1i ลดเหลือ ~$6,999 จาก ~$14,212 ➡️ Dell ยังราคาเต็ม ~$9,458 ส่วน Lenovo ยังไม่เปิดราคา ✅ จุดเด่นของแต่ละรุ่น ➡️ MSI: เหมาะกับงานสร้างสรรค์และมัลติทาสก์ ➡️ HP: มี RAM ECC เหมาะกับงานที่ต้องการความเสถียรสูง ➡️ Dell: สเปกสูงสุด เหมาะกับงานวิจัยและ simulation ➡️ Lenovo: รองรับ SSD สูงสุด 12TB เหมาะกับงานเก็บข้อมูลขนาดใหญ่ https://www.techradar.com/pro/only-4-brands-sell-laptops-with-intels-fastest-ever-mobile-cpu-the-ultra-9-285-hx-and-shockingly-two-are-already-massively-discounted

🛡️ "BitLocker ล็อกข้อมูล 3TB โดยไม่แจ้งเตือน: เมื่อระบบป้องกันกลายเป็นกับดักข้อมูล" BitLocker ระบบเข้ารหัสดิสก์ของ Microsoft ที่เปิดใช้งานอัตโนมัติใน Windows 11 กำลังตกเป็นประเด็นร้อน หลังมีผู้ใช้รายหนึ่งใน Reddit รายงานว่า Backup Drive ขนาด 3TB ถูกล็อกโดยไม่รู้ตัวหลังจากติดตั้ง Windows ใหม่ ส่งผลให้ข้อมูลทั้งหมดไม่สามารถเข้าถึงได้ และไม่มีวิธีถอดรหัสกลับมาได้เลย ผู้ใช้รายนี้มีดิสก์ทั้งหมด 6 ลูก โดย 2 ลูกเป็น Backup Drive ที่ไม่ได้ตั้งค่า BitLocker ด้วยตัวเอง แต่หลังจากติดตั้ง Windows ใหม่และเข้าสู่ระบบด้วยบัญชี Microsoft ระบบกลับเปิดใช้งาน BitLocker โดยอัตโนมัติ และขอ Recovery Key ที่ผู้ใช้ไม่เคยได้รับหรือบันทึกไว้ แม้จะพยายามใช้ซอฟต์แวร์กู้ข้อมูลหลายตัว แต่ก็ไม่สามารถเจาะระบบเข้ารหัสของ BitLocker ได้ เพราะระบบนี้ออกแบบมาเพื่อป้องกันการเข้าถึงโดยไม่ได้รับอนุญาตอย่างแน่นหนา ✅ การทำงานของ BitLocker ใน Windows 11 ➡️ เปิดใช้งานอัตโนมัติเมื่อเข้าสู่ระบบด้วยบัญชี Microsoft ➡️ เข้ารหัสดิสก์โดยไม่แจ้งเตือนผู้ใช้ ➡️ Recovery Key จะถูกเก็บไว้ในบัญชี Microsoft หากระบบบันทึกไว้ ✅ เหตุการณ์ที่เกิดขึ้น ➡️ ผู้ใช้ติดตั้ง Windows ใหม่และพบว่า Backup Drive ถูกเข้ารหัส ➡️ ไม่สามารถเข้าถึงข้อมูล 3TB ได้ ➡️ Recovery Key สำหรับ Backup Drive ไม่ปรากฏในบัญชี Microsoft ‼️ คำเตือนสำหรับผู้ใช้ Windows 11 ⛔ BitLocker อาจเปิดใช้งานโดยอัตโนมัติแม้ผู้ใช้ไม่ตั้งใจ ⛔ หากไม่มี Recovery Key จะไม่สามารถกู้ข้อมูลได้ ⛔ การติดตั้ง Windows ใหม่อาจทำให้ดิสก์อื่นถูกเข้ารหัสโดยไม่รู้ตัว ✅ ข้อเสนอแนะเพื่อป้องกัน ➡️ ตรวจสอบสถานะ BitLocker ก่อนติดตั้งหรือรีเซ็ต Windows ➡️ บันทึก Recovery Key ไว้ในที่ปลอดภัยเสมอ ➡️ ปิด BitLocker สำหรับดิสก์ที่ไม่ต้องการเข้ารหัส ➡️ สำรองข้อมูลไว้ในอุปกรณ์ที่ไม่เชื่อมต่อกับระบบโดยตรง 📎 สาระเพิ่มเติมจากภายนอก: ✅ ความแตกต่างระหว่าง BitLocker แบบ Software และ Hardware ➡️ แบบ Software ใช้ CPU ในการเข้ารหัส ทำให้ลดประสิทธิภาพการอ่าน/เขียน ➡️ แบบ Hardware (OPAL) มีประสิทธิภาพสูงกว่าและไม่เปิดใช้งานอัตโนมัติ ✅ วิธีตรวจสอบสถานะ BitLocker ➡️ ใช้คำสั่ง manage-bde -status ใน Command Prompt ➡️ ตรวจสอบใน Control Panel > System and Security > BitLocker Drive Encryption https://www.tomshardware.com/software/windows/bitlocker-reportedly-auto-locks-users-backup-drives-causing-loss-of-3tb-of-valuable-data-windows-automatic-disk-encryption-can-permanently-lock-your-drives

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

⚙️ “Synopsys เปิดตัว LPDDR6 IP บนเทคโนโลยี TSMC N2P — แบนด์วิดท์พุ่งแตะ 86 GB/s” Synopsys ประกาศความสำเร็จในการ “bring-up” หรือเปิดใช้งานซิลิคอนจริงของ IP หน่วยความจำ LPDDR6 บนเทคโนโลยีการผลิตระดับ 2 นาโนเมตร N2P ของ TSMC ซึ่งถือเป็นก้าวสำคัญในการพัฒนา IP ที่พร้อมให้ลูกค้านำไปใช้งานจริง LPDDR6 IP ดังกล่าวประกอบด้วยสองส่วนหลัก: ตัวควบคุม (controller) และอินเทอร์เฟซ PHY โดยตัวควบคุมรองรับโปรโตคอล JEDEC, การควบคุมเวลา (timing control) และโหมดประหยัดพลังงาน ส่วน PHY ถูกสร้างขึ้นบนวงจรอนาล็อกและ I/O ของ N2P พร้อมใช้ metal stack และไลบรารีเฉพาะของ N2P Synopsys ระบุว่า IP นี้สามารถทำความเร็วได้ถึง 86 GB/s ซึ่งใกล้เคียงกับมาตรฐาน JEDEC ที่ 10.667 Gb/s ต่อ pin โดยมีเป้าหมายสูงสุดที่ 14.4 Gb/s ต่อ pin หรือราว 115 GB/s เมื่อรวมทุกช่องสัญญาณ ข้อได้เปรียบของการใช้ N2P คือประสิทธิภาพด้านพลังงาน (PPA) ที่ดีขึ้น ทำให้หน่วยความจำใช้พลังงานต่อบิตน้อยลง และมีขนาดเล็กลง เหมาะสำหรับอุปกรณ์ที่ต้องการประสิทธิภาพสูงแต่ประหยัดพลังงาน เช่น AI บนอุปกรณ์ (on-device AI) และแพลตฟอร์มพกพา Synopsys คาดว่า LPDDR6 จะกลายเป็นมาตรฐานหลักในปีหน้า โดยมีผู้ผลิตชิปและอุปกรณ์หลายรายเตรียมนำไปใช้งาน ✅ Synopsys เปิดตัว LPDDR6 IP ที่ผ่านการ bring-up บนเทคโนโลยี TSMC N2P ➡️ หมายถึงการเปิดใช้งานซิลิคอนจริงสำเร็จ ✅ IP ประกอบด้วย controller และ PHY interface ➡️ รองรับโปรโตคอล JEDEC และโหมดประหยัดพลังงาน ✅ ความเร็วสูงสุดที่ทำได้คือ 86 GB/s ➡️ ใกล้เคียงกับมาตรฐาน JEDEC ที่ 10.667 Gb/s ต่อ pin ✅ ใช้เทคโนโลยี N2P ของ TSMC ที่มี PPA สูง ➡️ ช่วยลดพลังงานต่อบิตและขนาดของชิป ✅ เหมาะสำหรับ on-device AI และแพลตฟอร์มประหยัดพลังงาน ➡️ เช่น สมาร์ตโฟน, แท็บเล็ต, หรืออุปกรณ์ edge AI ✅ LPDDR6 คาดว่าจะกลายเป็นมาตรฐานหลักในปี 2026 ➡️ ผู้ผลิตชิปหลายรายเตรียมนำไปใช้งาน https://wccftech.com/synopsys-unveils-silicon-bring-up-of-lpddr6-ip-on-tsmc-n2p-node/

🤝 “Intel Foundry คว้าดีลผลิตชิป AI Maia 2 ให้ Microsoft บนเทคโนโลยี 18A” — ก้าวสำคัญสู่ความร่วมมือระยะยาวในยุค AI Intel Foundry ได้รับสัญญาผลิตชิป AI รุ่นใหม่ของ Microsoft ในตระกูล Maia 2 โดยใช้เทคโนโลยีการผลิตระดับ 18A และ 18A-P ซึ่งถือเป็นหนึ่งในกระบวนการผลิตที่ล้ำหน้าที่สุดของ Intel ในปัจจุบัน โดยรายงานจาก SemiAccurate ระบุว่า Microsoft จะใช้ Intel Foundry เป็นฐานการผลิตหลักสำหรับชิป AI รุ่นถัดไป ซึ่งอาจเป็นจุดเริ่มต้นของความร่วมมือระยะยาวระหว่างสองยักษ์ใหญ่ Maia 2 เป็นชิป AI ขนาดใหญ่ระดับใกล้ reticle size (ประมาณ 820 mm²) ที่ออกแบบมาเพื่อใช้งานในศูนย์ข้อมูล Azure โดยมีเป้าหมายเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและลดต้นทุนการเป็นเจ้าของ (TCO) เมื่อเทียบกับการใช้ GPU จาก Nvidia ซึ่ง Microsoft ยังใช้อยู่เป็นหลักในปัจจุบัน การเลือก Intel Foundry แทน TSMC มีความหมายเชิงยุทธศาสตร์ เพราะช่วยลดความเสี่ยงจากข้อจำกัดด้านกำลังการผลิตและการบรรจุชิปขั้นสูงที่ TSMC เผชิญอยู่ อีกทั้งยังสอดคล้องกับนโยบายของรัฐบาลสหรัฐฯ ที่สนับสนุนการผลิตชิปภายในประเทศ Intel คาดว่าเทคโนโลยี 18A จะมี yield สูงพอสำหรับการผลิตชิปขนาดใหญ่แบบนี้ โดยอาจใช้เทคนิค partitioning เป็น chiplet หลายตัวเชื่อมด้วย EMIB หรือ Foveros แต่ Microsoft น่าจะเลือกใช้ดีไซน์แบบ monolithic เพื่อประสิทธิภาพสูงสุด ✅ Intel Foundry ได้รับสัญญาผลิตชิป AI Maia 2 ให้ Microsoft ➡️ ใช้เทคโนโลยีการผลิตระดับ 18A และ 18A-P ✅ Maia 2 เป็นชิปขนาดใหญ่ระดับใกล้ reticle size (820 mm²) ➡️ มีทรานซิสเตอร์มากกว่า 105 พันล้านตัว ✅ Microsoft ใช้ชิปนี้ในศูนย์ข้อมูล Azure เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและลด TCO ➡️ เปรียบเทียบกับ GPU จาก Nvidia ที่ใช้อยู่ในปัจจุบัน ✅ การเลือก Intel Foundry ช่วยลดความเสี่ยงจากข้อจำกัดของ TSMC ➡️ ทั้งด้านกำลังการผลิตและการบรรจุชิปขั้นสูง ✅ สอดคล้องกับนโยบายของรัฐบาลสหรัฐฯ ที่สนับสนุนการผลิตในประเทศ ➡️ เพิ่มความมั่นคงของห่วงโซ่อุปทาน ✅ Intel คาดว่า yield ของ 18A จะสูงพอสำหรับชิปขนาดใหญ่ ➡️ อาจใช้ EMIB หรือ Foveros หากต้องแบ่งเป็น chiplet https://www.tomshardware.com/tech-industry/semiconductors/intel-foundry-secures-contract-to-build-microsofts-maia-2-next-gen-ai-processor-on-18a-18a-p-node-claims-report-could-be-first-step-in-ongoing-partnership

🧠 “Tachyum Prodigy เลื่อนอีกครั้ง แต่เพิ่มเป็น 256 คอร์ต่อชิปเล็ต” — พร้อมดีล 500 ล้านดอลลาร์จากนักลงทุนยุโรป Tachyum ประกาศอัปเดตล่าสุดเกี่ยวกับชิป Prodigy ที่ตั้งเป้าเป็นโปรเซสเซอร์อเนกประสงค์สำหรับงาน AI และ HPC โดยเพิ่มจำนวนคอร์ต่อชิปเล็ตจากเดิม 192 เป็น 256 คอร์ เพื่อผลักดันประสิทธิภาพให้สูงขึ้นถึง 3 เท่าของซีพียู x86 ชั้นนำ และ 6 เท่าของ GPGPU สำหรับงาน HPC แม้จะมีความคืบหน้าเรื่องสเปก แต่ Prodigy ยังไม่เข้าสู่ขั้นตอน tape-out และยังไม่มีการล็อกสเปกสุดท้าย ทำให้การผลิตเชิงพาณิชย์น่าจะเริ่มได้ในปี 2027 ซึ่งถือว่าล่าช้ากว่ากำหนดเดิมหลายปี Tachyum ได้รับเงินลงทุน Series C จำนวน 220 ล้านดอลลาร์จากนักลงทุนยุโรป และยังได้รับคำสั่งซื้อ Prodigy มูลค่า 500 ล้านดอลลาร์จากนักลงทุนรายเดียวกัน โดยเงินทุนนี้จะใช้ในการเร่งขั้นตอน tape-out และการออกแบบขั้นสุดท้าย บริษัทคาดว่าจะได้ซิลิคอนตัวแรกในช่วงต้นปี 2026 และหากทุกอย่างเป็นไปตามแผน จะเริ่มส่งมอบเชิงพาณิชย์ได้ในกลางปี 2027 ซึ่งอาจสอดคล้องกับแผนการ IPO ของ Tachyum ✅ ข้อมูลในข่าว ➡️ Tachyum เพิ่มจำนวนคอร์ใน Prodigy เป็น 256 คอร์ต่อชิปเล็ต ➡️ เป้าหมายคือประสิทธิภาพสูงกว่า x86 และ GPGPU ชั้นนำ ➡️ ยังไม่เข้าสู่ขั้นตอน tape-out และยังไม่ล็อกสเปกสุดท้าย ➡️ ได้รับเงินลงทุน Series C จำนวน 220 ล้านดอลลาร์ ➡️ ได้รับคำสั่งซื้อ Prodigy มูลค่า 500 ล้านดอลลาร์จากนักลงทุนยุโรป ➡️ คาดว่าจะได้ซิลิคอนตัวแรกในต้นปี 2026 ➡️ การส่งมอบเชิงพาณิชย์น่าจะเริ่มกลางปี 2027 ➡️ อาจสอดคล้องกับแผนการ IPO ของบริษัท ➡️ ใช้เทคโนโลยีการผลิตระดับ 5nm-class จาก TSMC ➡️ การพัฒนา Prodigy ใช้เวลานานกว่า 10 ปี ‼️ คำเตือนจากข้อมูลข่าว ⛔ Prodigy ยังไม่เข้าสู่ tape-out ทำให้ประสิทธิภาพจริงยังไม่สามารถวัดได้ ⛔ การเปลี่ยนแปลงสเปกระหว่างการพัฒนาอาจทำให้ timeline ล่าช้า ⛔ การพึ่งพา TSMC อาจมีความเสี่ยงด้าน supply chain ⛔ การพัฒนา 10 ปีอาจทำให้เทคโนโลยีบางส่วนล้าสมัยเมื่อเปิดตัว ⛔ หาก validation ล่าช้า การส่งมอบอาจเลื่อนออกไปอีก ⛔ การตั้งเป้าประสิทธิภาพสูงเกินไปอาจไม่สอดคล้องกับความเป็นจริงเมื่อผลิตจริง https://www.tomshardware.com/pc-components/cpus/tachyums-general-purpose-prodigy-chip-delayed-again-now-with-256-cores-per-chiplet-and-a-usd500-million-purchase-order-from-eu-investor

🚀 “Samsung เปิดตัว HBM4E ความเร็วทะลุ 3.25 TB/s” — ก้าวกระโดดครั้งใหญ่ของหน่วยความจำเพื่อ AI ยุคใหม่ Samsung ประกาศความก้าวหน้าครั้งสำคัญในงาน Open Compute Project (OCP) Global Summit โดยเปิดตัวหน่วยความจำ HBM4E ที่สามารถทำความเร็วได้ถึง 13 Gbps ต่อ stack และให้แบนด์วิดธ์รวมสูงสุด 3.25 TB/s ซึ่งเร็วกว่า HBM3E ถึง 2.5 เท่า HBM4E ไม่เพียงแค่เร็วขึ้น แต่ยังมีประสิทธิภาพด้านพลังงานที่ดีกว่าเดิมถึงสองเท่า และใช้เทคโนโลยีการผลิตระดับ 4nm ที่ Samsung สามารถควบคุมได้เองผ่านแผนก foundry ทำให้สามารถกำหนดราคาที่แข่งขันได้เพื่อดึงดูดลูกค้าอย่าง NVIDIA และ AMD นอกจากนี้ Samsung ยังพัฒนา HBM4 ที่มีความเร็ว pin speed สูงถึง 11 Gbps ซึ่งเหนือกว่ามาตรฐาน JEDEC และตอบสนองต่อความต้องการของ NVIDIA ที่ต้องการหน่วยความจำความเร็วสูงสำหรับสถาปัตยกรรม Rubin Samsung วางแผนเริ่มผลิต HBM4 และ HBM4E ในช่วงต้นปี 2026 ซึ่งจะเป็นจุดเปลี่ยนสำคัญในอุตสาหกรรม AI และการประมวลผลประสิทธิภาพสูง โดยเฉพาะเมื่อคู่แข่งอย่าง SK hynix และ Micron กำลังเผชิญการแข่งขันที่รุนแรงขึ้นเรื่อย ๆ ✅ ข้อมูลในข่าว ➡️ Samsung เปิดตัว HBM4E ที่มีแบนด์วิดธ์สูงสุด 3.25 TB/s ➡️ ความเร็ว pin speed สูงสุด 13 Gbps ต่อ stack ➡️ เร็วกว่า HBM3E ถึง 2.5 เท่า ➡️ ประสิทธิภาพด้านพลังงานดีกว่าเดิมถึงสองเท่า ➡️ ใช้เทคโนโลยีการผลิต 4nm ที่ Samsung ควบคุมเอง ➡️ ตอบสนองต่อความต้องการของ NVIDIA สำหรับสถาปัตยกรรม Rubin ➡️ HBM4 มีความเร็ว pin speed สูงถึง 11 Gbps ➡️ เริ่มผลิต HBM4 และ HBM4E ในช่วงต้นปี 2026 ➡️ Samsung ตั้งเป้าเป็นผู้นำตลาด HBM โดยใช้กลยุทธ์ด้านราคาและเทคโนโลยี ➡️ คู่แข่งอย่าง SK hynix และ Micron เผชิญการแข่งขันที่รุนแรง https://wccftech.com/samsung-hbm4e-set-to-deliver-a-significant-bandwidth/

🏢 “BlackRock, Microsoft, NVIDIA และ xAI ร่วมซื้อกิจการ Aligned Data Centers มูลค่า $40B” — ขยายศักยภาพศูนย์ข้อมูล AI สู่ 5GW ทั่วสหรัฐฯ กลุ่มบริษัทเทคโนโลยีและการเงินระดับโลก ได้แก่ BlackRock, Microsoft, NVIDIA และ xAI ของ Elon Musk ได้ร่วมมือกันเข้าซื้อกิจการ Aligned Data Centers ด้วยมูลค่ารวมกว่า 40,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ เพื่อเสริมกำลังโครงสร้างพื้นฐานด้าน AI และการประมวลผลขั้นสูง Aligned เป็นผู้ให้บริการศูนย์ข้อมูลที่มีความเชี่ยวชาญด้านการออกแบบแบบ modular และระบบระบายความร้อนที่มีประสิทธิภาพสูง โดยมีศูนย์ข้อมูลที่เปิดใช้งานแล้วและอยู่ระหว่างการพัฒนา รวมกันกว่า 5 กิกะวัตต์ (GW) ซึ่งถือเป็นหนึ่งในเครือข่ายที่ใหญ่ที่สุดในสหรัฐฯ ดีลนี้สะท้อนถึงความต้องการที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วของศูนย์ข้อมูลที่รองรับ GPU และระบบ AI ขนาดใหญ่ โดยเฉพาะจากบริษัทที่กำลังพัฒนาโมเดลภาษาและระบบปัญญาประดิษฐ์ขั้นสูง เช่น xAI และ Microsoft Azure การลงทุนครั้งนี้ยังช่วยให้ Aligned สามารถขยายศูนย์ข้อมูลไปยังพื้นที่ใหม่ ๆ เช่น Chicago, Dallas, Salt Lake City และ Phoenix โดยเน้นการใช้พลังงานหมุนเวียนและระบบระบายความร้อนแบบ liquid-cooling เพื่อรองรับ GPU ที่มี TDP สูง BlackRock ซึ่งเป็นผู้ถือหุ้นหลักในดีลนี้ มองว่าการลงทุนในโครงสร้างพื้นฐาน AI เป็น “สินทรัพย์ระยะยาว” ที่จะสร้างผลตอบแทนอย่างมั่นคงในยุคที่ข้อมูลกลายเป็นเชื้อเพลิงของเศรษฐกิจ ✅ ข้อมูลในข่าว ➡️ BlackRock, Microsoft, NVIDIA และ xAI ร่วมซื้อกิจการ Aligned Data Centers มูลค่า $40B ➡️ Aligned มีศูนย์ข้อมูลรวมกว่า 5GW ทั้งที่เปิดใช้งานและอยู่ระหว่างการพัฒนา ➡️ ศูนย์ข้อมูลรองรับ GPU และระบบ AI ขนาดใหญ่ ➡️ Aligned ใช้ระบบ modular และ liquid-cooling เพื่อรองรับ TDP สูง ➡️ มีแผนขยายไปยังเมืองใหม่ เช่น Chicago, Dallas, Salt Lake City และ Phoenix ➡️ เน้นการใช้พลังงานหมุนเวียนและระบบระบายความร้อนประสิทธิภาพสูง ➡️ BlackRock มองว่าโครงสร้างพื้นฐาน AI เป็นสินทรัพย์ระยะยาว ➡️ ดีลนี้สะท้อนความต้องการศูนย์ข้อมูลที่รองรับ AI ที่เพิ่มขึ้นทั่วโลก https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/groups-including-blackrock-microsoft-nvidia-and-xai-join-forces-to-acquire-aligned-data-centers-usd40b-deal-delivers-5gw-of-operational-and-planned-data-center-capacity

🎮 “Lenovo เปิดตัว LEGION Radeon RX 9070 XT รุ่นปรับแต่งพิเศษ” — การ์ดจอ OEM ที่ออกแบบเพื่อเกมเมอร์สาย MoDT โดยเฉพาะ Lenovo สร้างความฮือฮาในวงการฮาร์ดแวร์ด้วยการเปิดตัวการ์ดจอรุ่นปรับแต่งพิเศษ LEGION Radeon RX 9070 XT ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของพีซีเกมมิ่งรุ่น Blade 7000P ที่ใช้แนวคิด Mobile on Desktop (MoDT) โดยนำชิ้นส่วนจากโน้ตบุ๊กประสิทธิภาพสูงมาใช้ในเครื่องตั้งโต๊ะ แม้ Lenovo จะไม่ใช่แบรนด์ที่มีชื่อเสียงด้านการ์ดจอแบบ custom แต่การ์ดรุ่นนี้ถูกออกแบบมาเพื่อใช้งานเฉพาะในระบบของ Lenovo เท่านั้น ไม่วางจำหน่ายแยก ทำให้กลุ่มนักสะสมและผู้ใช้ระดับสูงให้ความสนใจ การ์ดใช้สเปกมาตรฐานของ AMD Radeon RX 9070 XT: 🎗️ 4,096 stream processors 🎗️ 16 GB GDDR6 memory 🎗️ 64 MB L3 cache 🎗️ ความเร็ว base clock 1,660 MHz, game clock 2,400 MHz, boost clock 2,970 MHz ดีไซน์ภายนอกเน้นความเรียบง่ายแบบอุตสาหกรรม: 🎗️ ฮีตซิงก์ขนาดใหญ่แบบ 3-slot 🎗️ ฝาครอบสีเทาเข้มและ backplate ลาย LEGION สีดำ 🎗️ มีไฟ RGB ด้านบนที่ปรับสีได้ตามธีมของผู้ใช้ แม้จะมีเสียงวิจารณ์เรื่องความสวยงาม แต่หลายคนชื่นชมเรื่องการระบายความร้อนและความเงียบในการทำงาน โดยเฉพาะเมื่อเทียบกับการ์ด OEM รุ่นอื่น ๆ ‼️ คำเตือนจากข้อมูลข่าว ⛔ การ์ดรุ่นนี้เป็น OEM ไม่สามารถซื้อแยกได้ ⛔ หากต้องการอัปเกรดซีพียูในอนาคต อาจต้องเปลี่ยนทั้งระบบ ⛔ ดีไซน์เรียบแบบอุตสาหกรรม อาจไม่ถูกใจผู้ใช้ที่ชอบความสวยงาม ⛔ การ์ดมีขนาดใหญ่ อาจไม่เหมาะกับเคสขนาดเล็ก ⛔ การเปลี่ยนหรือซ่อมพัดลมต้องใช้ชิ้นส่วนเฉพาะจาก Lenovo https://www.techpowerup.com/341941/lenovo-designs-custom-legion-radeon-rx-9070-xt-gpu

🍎 “Apple เปิดตัวชิป M5” — ก้าวกระโดดครั้งใหญ่ด้าน AI ด้วย GPU แบบใหม่และ Neural Accelerator ในทุกคอร์ Apple ประกาศเปิดตัวชิป M5 ซึ่งเป็นระบบบนชิป (SoC) รุ่นใหม่ที่ออกแบบมาเพื่อยกระดับการประมวลผลด้าน AI โดยเฉพาะ โดยนำมาใช้ใน MacBook Pro ขนาด 14 นิ้ว, iPad Pro และ Apple Vision Pro รุ่นล่าสุด M5 ผลิตด้วยเทคโนโลยี 3nm รุ่นที่สาม และมาพร้อม GPU แบบ 10 คอร์ที่มี Neural Accelerator ฝังอยู่ในแต่ละคอร์ ทำให้สามารถประมวลผล AI ได้เร็วขึ้นกว่า M4 ถึง 4 เท่า และเร็วกว่า M1 ถึง 6 เท่า นอกจากนี้ยังมีการปรับปรุงด้านกราฟิกด้วย ray tracing รุ่นที่สาม และ dynamic caching รุ่นใหม่ที่ช่วยให้การเล่นเกมและการเรนเดอร์ภาพ 3D ลื่นไหลและสมจริงมากขึ้น CPU ของ M5 มี 10 คอร์ (แบ่งเป็น 6 คอร์ประหยัดพลังงาน และ 4 คอร์ประสิทธิภาพสูง) ซึ่งให้ความเร็วในการประมวลผลแบบ multithreaded สูงกว่า M4 ถึง 15% พร้อม Neural Engine แบบ 16 คอร์ที่เร็วขึ้น และแบนด์วิดธ์ของ unified memory เพิ่มขึ้นเกือบ 30% เป็น 153GB/s ชิป M5 ยังช่วยให้ Apple Vision Pro แสดงผลได้ละเอียดขึ้น 10% และเพิ่ม refresh rate สูงสุดถึง 120Hz ทำให้ภาพคมชัดและลดอาการเบลอจากการเคลื่อนไหว Apple ยังเน้นว่า M5 จะช่วยให้การใช้งาน AI บนอุปกรณ์เป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น เช่น การสร้างภาพใน Image Playground, การใช้ Foundation Models framework และการประมวลผลโมเดลขนาดใหญ่แบบ on-device โดยไม่ต้องพึ่งคลาวด์ ✅ ข้อมูลในข่าว ➡️ Apple เปิดตัวชิป M5 สำหรับ MacBook Pro, iPad Pro และ Vision Pro ➡️ ผลิตด้วยเทคโนโลยี 3nm รุ่นที่สาม ➡️ GPU แบบ 10 คอร์มี Neural Accelerator ในทุกคอร์ ➡️ ประสิทธิภาพ AI สูงกว่า M4 ถึง 4 เท่า และ M1 ถึง 6 เท่า ➡️ รองรับ ray tracing รุ่นที่สามและ dynamic caching รุ่นใหม่ ➡️ CPU แบบ 10 คอร์ให้ความเร็ว multithreaded สูงกว่า M4 ถึง 15% ➡️ Neural Engine แบบ 16 คอร์ที่เร็วขึ้นและประหยัดพลังงาน ➡️ แบนด์วิดธ์ unified memory เพิ่มขึ้นเป็น 153GB/s ➡️ Vision Pro แสดงผลละเอียดขึ้น 10% และ refresh rate สูงสุด 120Hz ➡️ รองรับการใช้งาน AI แบบ on-device เช่น Image Playground และ Foundation Models https://www.apple.com/newsroom/2025/10/apple-unleashes-m5-the-next-big-leap-in-ai-performance-for-apple-silicon/