“TSMC เลือกใช้ Photomask Pellicles แทนเครื่อง High-NA EUV – เดินเกมประหยัดต้นทุนสำหรับชิป 1.4nm และ 1nm”

TSMC บริษัทผลิตชิปอันดับหนึ่งของโลก กำลังเตรียมเข้าสู่ยุคการผลิตระดับ 1.4nm และ 1nm ซึ่งถือว่าเป็นเทคโนโลยีที่ล้ำหน้าที่สุดในปัจจุบัน โดยทั่วไปแล้ว การผลิตระดับนี้จะต้องใช้เครื่อง High-NA EUV จาก ASML ที่มีราคาสูงถึง $400 ล้านต่อเครื่อง แต่ TSMC กลับเลือกใช้วิธีที่ต่างออกไป นั่นคือการใช้ “Photomask Pellicles” แทน

Pellicle คือแผ่นฟิล์มบาง ๆ ที่ติดอยู่บน photomask เพื่อป้องกันฝุ่นและสิ่งปนเปื้อนระหว่างการยิงแสง EUV ซึ่งเป็นสิ่งจำเป็นมากเมื่อเข้าสู่ระดับ sub-2nm เพราะการยิงแสงต้องแม่นยำสุด ๆ และ photomask จะถูกใช้งานบ่อยขึ้น ทำให้โอกาสเกิดความเสียหายสูงขึ้นตามไปด้วย

TSMC มองว่าการใช้ pellicle แม้จะมีความซับซ้อนและต้องผ่านการทดลองหลายครั้ง แต่ก็เป็นทางเลือกที่คุ้มค่ากว่าการลงทุนซื้อเครื่อง High-NA EUV ที่แพงและผลิตได้จำกัด (ASML ผลิตได้แค่ 5–6 เครื่องต่อปี) โดย TSMC ได้เริ่มวิจัยและพัฒนา pellicle สำหรับ 1.4nm ที่โรงงาน Hsinchu และเตรียมใช้จริงในปี 2028

แม้จะมีความเสี่ยงเรื่อง yield และความแม่นยำ แต่ TSMC เชื่อว่าการใช้ pellicle จะช่วยลดต้นทุนและเพิ่มความยืดหยุ่นในการผลิตได้มากกว่าในระยะยาว โดยเฉพาะเมื่อความต้องการจากลูกค้าอย่าง Apple เพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ

กลยุทธ์ของ TSMC สำหรับชิประดับ 1.4nm และ 1nm
เลือกใช้ Photomask Pellicles แทนเครื่อง High-NA EUV
ลดต้นทุนจากการไม่ต้องซื้อเครื่องราคา $400 ล้าน
เริ่มวิจัย pellicle ที่โรงงาน Hsinchu
เตรียมใช้จริงในปี 2028 สำหรับกระบวนการ A14 และ A10
Pellicle ช่วยป้องกันฝุ่นและสิ่งปนเปื้อนระหว่างยิงแสง
เพิ่มความยืดหยุ่นในการผลิตและลดความเสียหายของ photomask
รองรับความต้องการจากลูกค้า เช่น Apple ที่ใช้ชิปขั้นสูง

ข้อได้เปรียบเชิงธุรกิจ
ASML ผลิตเครื่อง High-NA EUV ได้จำกัด (5–6 เครื่องต่อปี)
TSMC ลงทุนกว่า NT$1.5 ล้านล้าน (~$49 พันล้าน) สำหรับการพัฒนา
ใช้แนวทาง “trial and error” เพื่อปรับปรุง yield
มีแผนใช้ EUV แบบมาตรฐานร่วมกับ pellicle เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ

https://wccftech.com/tsmc-to-use-photomask-pellicles-instead-of-high-na-euv-machines-for-1-4nm-and-1nm-processes/

“TSMC ยังเหนียวแน่น! Qualcomm และ MediaTek ไม่น่าจะเปลี่ยนไปใช้ Samsung สำหรับชิป 2nm – เหตุผลทั้งเทคนิคและเวลา”

หลายคนอาจเคยได้ยินข่าวลือว่า Qualcomm กับ MediaTek อาจเปลี่ยนไปใช้ Samsung Foundry สำหรับการผลิตชิป 2nm แทน TSMC เพราะราคาที่ TSMC ตั้งไว้สูงถึง $30,000 ต่อแผ่นเวเฟอร์ ทำให้ดูเหมือนว่าทั้งสองบริษัทอาจหาทางเลือกใหม่เพื่อประหยัดต้นทุน

แต่ล่าสุดมีรายงานจาก DigiTimes ที่อ้างแหล่งข่าวในสายการผลิตว่า “ไม่น่าเป็นไปได้” ที่ Qualcomm และ MediaTek จะเปลี่ยนไปใช้ Samsung ในเร็ว ๆ นี้ โดยมีเหตุผลหลักสองข้อคือ “เรื่องเวลา” และ “ความพร้อมของเทคโนโลยี”

แม้ว่า MediaTek จะประกาศว่าได้ tape-out ชิป 2nm แล้วและจะเปิดตัวปลายปี 2026 แต่ไม่ได้ระบุว่าใช้โรงงานไหน ซึ่งทำให้เกิดการคาดเดาว่าอาจเป็น Samsung แต่แหล่งข่าวบอกว่า ถ้าจะใช้เทคโนโลยี GAA 2nm ของ Samsung จริง ๆ ก็ต้องรอถึงปี 2027 ถึงจะพร้อมใช้งานในเชิงพาณิชย์

อีกประเด็นคือเรื่องของการตามให้ทัน Apple ซึ่งเป็นผู้นำด้านเทคโนโลยีการผลิตชิป โดย Qualcomm และ MediaTek ไม่อยากปล่อยให้ Apple นำหน้าไปอีกหนึ่งเจเนอเรชัน จึงเลือกที่จะอยู่กับ TSMC แม้ราคาจะสูง แต่ก็ถือว่า “รับได้” เพื่อรักษาความเร็วและคุณภาพของผลิตภัณฑ์

นอกจากนี้ยังมีข้อมูลว่า Qualcomm เคยขอ sample ชิป 2nm จาก Samsung เพื่อทดสอบ ซึ่งอาจเป็นการเตรียมความพร้อมสำหรับอนาคตมากกว่าการเปลี่ยนโรงงานในตอนนี้

สถานการณ์การผลิตชิป 2nm
TSMC ยังคงเป็นผู้ผลิตหลักของ Qualcomm และ MediaTek
ราคาชิป 2nm จาก TSMC อยู่ที่ $30,000 ต่อเวเฟอร์
MediaTek tape-out ชิป 2nm แล้ว เตรียมเปิดตัวปลายปี 2026
Samsung ยังไม่พร้อมผลิตชิป 2nm GAA จนกว่าจะถึงปี 2027
Qualcomm เคยขอ sample จาก Samsung เพื่อทดสอบ
ทั้งสองบริษัทต้องการตามให้ทัน Apple ในด้านเทคโนโลยี
การอยู่กับ TSMC ช่วยรักษาคุณภาพและความเร็วในการพัฒนา

ความเคลื่อนไหวในอุตสาหกรรม
Apple เคยใช้ TSMC N3B สำหรับ M3, M3 Pro และ M3 Max
Tape-out ของ Apple มีต้นทุนสูงถึง $1 พันล้าน
Snapdragon 8 Gen 3 และ Dimensity 9300 ใช้ TSMC 3nm รุ่นแรก
Snapdragon 8 Elite Gen 5 และ Dimensity 9500 มีต้นทุนสูงขึ้น
อาจมีการใช้ dual-sourcing ในอนาคตระหว่าง TSMC และ Samsung

https://wccftech.com/qualcomm-and-mediatek-are-unlikely-to-switch-to-samsung-for-2nm-chip-orders/

“GIGABYTE เปิดตัวเซิร์ฟเวอร์ AmpereOne M — แรงจัด ประหยัดไฟ รองรับ AI และ Cloud แบบเต็มระบบ”

GIGABYTE โดยบริษัทลูก Giga Computing ประกาศเปิดตัวเซิร์ฟเวอร์รุ่นใหม่ที่ใช้ชิป AmpereOne M ซึ่งเป็นโปรเซสเซอร์สถาปัตยกรรม Arm แบบ single-threaded ที่ออกแบบมาเพื่อรองรับงาน AI inference, cloud-native และ data center ขนาดใหญ่โดยเฉพาะ

AmpereOne M มาพร้อมกับจำนวนคอร์สูงสุดถึง 192 คอร์ รองรับหน่วยความจำ DDR5 ได้ถึง 12 ช่องต่อโปรเซสเซอร์ และสามารถติดตั้ง DIMM ได้สูงสุด 1.5 TB ต่อระบบ นอกจากนี้ยังมี L2 cache ขนาดใหญ่และ vector unit แบบ 128-bit สองชุดต่อคอร์ ทำให้สามารถประมวลผลได้อย่างมีประสิทธิภาพในงานที่ต้องการ throughput สูง เช่น โมเดลภาษา AI หรือการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่

GIGABYTE ได้ออกแบบเซิร์ฟเวอร์ให้เหมาะกับการใช้งานจริง โดยมีทั้งรุ่น 1U และ 2U ได้แก่:
R1A3-T40-AAV1: เซิร์ฟเวอร์ขนาด 1U รองรับ NVMe Gen 5 แบบ hot-swap 4 ช่อง และ PCIe Gen 5 x16 สองช่อง
R2A3-T40-AAV1: เซิร์ฟเวอร์ขนาด 2U รองรับ NVMe Gen 5 แบบ hot-swap 12 ช่อง และ PCIe Gen 5 x16 หนึ่งช่อง

ทั้งสองรุ่นใช้พาวเวอร์ซัพพลายแบบ redundant 1600W 80 Plus Titanium เพื่อความเสถียรและประหยัดพลังงาน

GIGABYTE จะนำเซิร์ฟเวอร์เหล่านี้ไปโชว์ในงาน Korea Electronics Show (KES 2025) และ SuperComputing SC25 เพื่อให้ลูกค้าและพันธมิตรได้สัมผัสประสิทธิภาพของแพลตฟอร์ม Arm-based สำหรับงาน AI และ Cloud โดยตรง

ข้อมูลสำคัญจากข่าว
GIGABYTE เปิดตัวเซิร์ฟเวอร์ใหม่ที่ใช้ชิป AmpereOne M
AmpereOne M มีสูงสุด 192 คอร์ และรองรับ DDR5 ได้ถึง 1.5 TB
มี L2 cache ขนาดใหญ่และ vector unit แบบ 128-bit สองชุดต่อคอร์
เซิร์ฟเวอร์รุ่น R1A3-T40 และ R2A3-T40 รองรับ NVMe Gen 5 และ PCIe Gen 5
ใช้พาวเวอร์ซัพพลายแบบ redundant 1600W 80 Plus Titanium
รองรับงาน AI inference และ cloud-native ด้วยประสิทธิภาพสูง
GIGABYTE จะโชว์เซิร์ฟเวอร์ในงาน KES 2025 และ SC25
การออกแบบเน้นลดจำนวน node เพื่อประหยัดต้นทุนรวมของระบบ

ข้อมูลเสริมจากภายนอก
AmpereOne M ใช้สถาปัตยกรรม Arm แบบ single-threaded เพื่อความเสถียร
การใช้ vector unit ช่วยให้ประมวลผล AI ได้เร็วขึ้นโดยไม่ต้องใช้ GPU
NVMe Gen 5 มีความเร็วสูงกว่า Gen 4 ถึง 2 เท่า เหมาะกับงานที่ต้องการ I/O หนัก
PCIe Gen 5 รองรับการ์ด AI inference และการ์ดเครือข่ายความเร็วสูง
การใช้พาวเวอร์ซัพพลายแบบ Titanium ช่วยลดการสูญเสียพลังงานและเพิ่มความน่าเชื่อถือ

https://www.techpowerup.com/341545/gigabyte-launches-portfolio-of-servers-powered-by-ampereone

“Gemini 2.5 Flash และ Flash-Lite อัปเดตใหม่ — เร็วขึ้น ฉลาดขึ้น และประหยัดต้นทุนกว่าเดิม”

Google ประกาศเปิดตัวเวอร์ชันพรีวิวล่าสุดของโมเดล Gemini 2.5 Flash และ Flash-Lite ในวันที่ 25 กันยายน 2025 โดยเน้นการปรับปรุงด้านความเร็ว ความแม่นยำ และการใช้ทรัพยากรอย่างมีประสิทธิภาพ พร้อมเปิดให้ใช้งานผ่าน Google AI Studio และ Vertex AI แล้ววันนี้

Gemini 2.5 Flash-Lite ได้รับการปรับปรุงใน 3 ด้านหลัก ได้แก่:

การทำตามคำสั่งที่ซับซ้อนได้ดีขึ้น

การลดความยาวของคำตอบ (verbosity) เพื่อประหยัด token และลด latency

ความสามารถด้านมัลติโหมด เช่น การถอดเสียง, การเข้าใจภาพ และการแปลภาษา ที่แม่นยำขึ้นอย่างเห็นได้ชัด

ขณะที่ Gemini 2.5 Flash รุ่นใหญ่ก็ไม่น้อยหน้า โดยเน้นการใช้เครื่องมือภายนอก (agentic tool use) ได้ดีขึ้นในงานที่ซับซ้อนหลายขั้นตอน และมีประสิทธิภาพสูงขึ้นในโหมด reasoning โดยทำคะแนนบน SWE-Bench Verified เพิ่มขึ้นจาก 48.9% เป็น 54%2

ทั้งสองโมเดลยังลดการใช้ token ลงอย่างมาก — Flash-Lite ลดลงถึง 50% และ Flash ลดลง 24% ซึ่งช่วยลดต้นทุนในการใช้งานสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องประมวลผลจำนวนมาก

เพื่อความสะดวกในการเรียกใช้งาน Google ได้เพิ่ม alias ใหม่คือ gemini-flash-latest และ gemini-flash-lite-latest ซึ่งจะชี้ไปยังเวอร์ชันล่าสุดของแต่ละโมเดลโดยอัตโนมัติ โดยไม่ต้องเปลี่ยนชื่อโมเดลในโค้ดทุกครั้งที่มีการอัปเดต

ข้อมูลสำคัญจากข่าว
Google เปิดตัวเวอร์ชันพรีวิวของ Gemini 2.5 Flash และ Flash-Lite เมื่อ 25 กันยายน 2025
Flash-Lite ปรับปรุงการทำตามคำสั่ง, ลด verbosity และเพิ่มความสามารถมัลติโหมด
Flash ปรับปรุงการใช้เครื่องมือภายนอกในงานหลายขั้นตอน และ reasoning ดีขึ้น
Flash-Lite ลดการใช้ token ลง 50% และ Flash ลดลง 24%
Flash ทำคะแนน SWE-Bench Verified เพิ่มขึ้นจาก 48.9% เป็น 54%
Flash-Lite ทำความเร็วได้ถึง 887 token ต่อวินาที เร็วกว่า GPT-5 และ Grok 4 Fast
เพิ่ม alias ใหม่ gemini-flash-latest และ gemini-flash-lite-latest เพื่อเรียกใช้งานเวอร์ชันล่าสุด
เปิดให้ใช้งานผ่าน Google AI Studio และ Vertex AI แล้ววันนี้

ข้อมูลเสริมจากภายนอก
SWE-Bench Verified เป็น benchmark ที่วัดความสามารถของโมเดลในการแก้ปัญหาซอฟต์แวร์จริง
การลด verbosity ช่วยให้โมเดลตอบเร็วขึ้นและประหยัดค่าใช้จ่ายในระบบที่มีการเรียกใช้งานสูง
ความสามารถมัลติโหมดที่ดีขึ้นช่วยให้ใช้งานในงานเช่น transcription, image captioning และ translation ได้แม่นยำขึ้น
การใช้ alias ช่วยลดความยุ่งยากในการอัปเดตระบบเมื่อมีเวอร์ชันใหม่
Flash-Lite เหมาะกับงานที่ต้องการความเร็วสูง เช่น chatbot, customer support และระบบตอบกลับอัตโนมัติ

https://developers.googleblog.com/en/continuing-to-bring-you-our-latest-models-with-an-improved-gemini-2-5-flash-and-flash-lite-release/

“AI ชุบชีวิตไดรเวอร์อายุ 25 ปี! Claude Code ช่วยคืนชีพ ftape บน Linux รุ่นใหม่”

ลองนึกภาพว่าคุณมีเทปเก่าจากยุค 90 ที่เก็บข้อมูลสำคัญไว้ แต่ไม่มีเครื่องมือไหนในยุคปัจจุบันที่สามารถอ่านมันได้อีกแล้ว เพราะไดรเวอร์ที่ใช้เชื่อมต่อกับเทปเหล่านี้ถูกทิ้งร้างไปตั้งแต่ปี 2000

Dmitry Brant นักพัฒนาผู้หลงใหลในสื่อเทปเก่า ได้รับเทป QIC-80 มาเพื่อกู้ข้อมูล ซึ่งต้องใช้ไดรเวอร์ชื่อ “ftape” ที่เคยทำงานบน Linux รุ่นเก่าอย่าง CentOS 3.5 เท่านั้น เพราะมันเชื่อมต่อกับ floppy controller บนเมนบอร์ด—a hack ที่ประหยัดต้นทุนแต่ซับซ้อนมาก

แทนที่จะยอมแพ้ เขาตัดสินใจใช้ Claude Code ซึ่งเป็น AI coding agent จาก Anthropic เพื่อช่วยปรับปรุงไดรเวอร์นี้ให้ทำงานบน Linux kernel รุ่นใหม่อย่าง 6.8 ได้ โดยเริ่มจากการให้ Claude วิเคราะห์โค้ดเก่าและแก้ไขให้เข้ากับ API สมัยใหม่

หลังจากการปรับแต่งหลายรอบ รวมถึงการสร้างระบบ build แบบ out-of-tree และการ debug ผ่าน dmesg log ด้วยมือ ในที่สุด Dmitry ก็สามารถโหลดโมดูลใหม่, ตรวจจับเทปไดรฟ์ และดึงข้อมูลออกมาได้สำเร็จบน Xubuntu 24.04

สิ่งที่น่าสนใจคือ Claude ไม่ได้แค่แก้โค้ด แต่ยังช่วยอธิบายปัญหาเชิงลึก เช่น การตั้งค่าพารามิเตอร์ที่ผิดพลาดซึ่งทำให้ระบบไม่สามารถตรวจจับอุปกรณ์ได้ และยังแสดงให้เห็นว่า AI สามารถเป็น “เพื่อนร่วมงาน” ที่ดีได้ หากเรารู้วิธีใช้มันอย่างถูกต้อง

ภารกิจฟื้นฟูไดรเวอร์ ftape ด้วย Claude Code
ftape เป็นไดรเวอร์สำหรับเทป QIC-80 ที่เชื่อมต่อผ่าน floppy controller
เดิมต้องใช้ Linux รุ่นเก่าอย่าง CentOS 3.5 เพื่อให้ทำงานได้
Claude Code ช่วยปรับโค้ดให้เข้ากับ kernel รุ่นใหม่ (6.8)
มีการแก้ไขฟังก์ชันที่ถูก deprecate และสร้างระบบ build ใหม่แบบ out-of-tree
โมดูลใหม่สามารถโหลด ตรวจจับอุปกรณ์ และ dump ข้อมูลเทปได้สำเร็จ
ใช้ Xubuntu 24.04 แทน CentOS รุ่นเก่า
Claude ช่วยวิเคราะห์ dmesg log และแก้ปัญหาการตั้งค่าพารามิเตอร์

บทเรียนจากการใช้ AI coding agent
Claude ทำงานคล้าย “วิศวกรรุ่นน้อง” ที่ต้องมีมนุษย์คอยกำกับ
ผู้ใช้ต้องมีพื้นฐานด้าน C และ kernel module เพื่อใช้งาน Claude อย่างมีประสิทธิภาพ
การใช้ AI ช่วยลดเวลาเรียนรู้เทคโนโลยีเก่าได้มหาศาล
Claude ช่วยให้ onboarding กับ framework ใหม่เร็วขึ้น เช่น Flutter

คำเตือนสำหรับผู้ใช้ AI ในงานระดับลึก Claude ไม่สามารถจัดการกับการโหลดโมดูลที่ต้องใช้ sudo ได้โดยตรง ผู้ใช้ต้องตรวจสอบและแก้ไขโค้ดด้วยตนเองในบางจุด การใช้ Claude โดยไม่มีความเข้าใจพื้นฐานอาจนำไปสู่การแก้ปัญหาผิดทิศทาง ไม่ควรคาดหวังว่า AI จะสร้างโค้ดที่สมบูรณ์แบบจาก prompt เดียว
https://dmitrybrant.com/2025/09/07/using-claude-code-to-modernize-a-25-year-old-kernel-driver

AWS กับ Xeon 6 — เมื่อคลาวด์ต้อง “ฉลาดและจำเยอะ” กว่าที่เคย

ในยุคที่ข้อมูลไหลเข้ามาไม่หยุด และแอปพลิเคชันต้องตอบสนองแบบเรียลไทม์ AWS ได้เปิดตัวเซิร์ฟเวอร์ EC2 รุ่นใหม่ชื่อ R8i และ R8i-flex ที่ออกแบบมาเพื่อรองรับงานที่ใช้หน่วยความจำหนัก เช่น ฐานข้อมูล SQL/NoSQL, แคชแบบ in-memory อย่าง Redis และ Memcached, รวมถึงระบบวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่อย่าง Apache Spark และ Hadoop

หัวใจของเซิร์ฟเวอร์รุ่นใหม่นี้คือชิป Intel Xeon 6 แบบปรับแต่งพิเศษ ซึ่งสามารถทำงานได้ที่ความเร็วสูงสุด 3.9 GHz แบบ all-core turbo และรองรับหน่วยความจำ DDR5 ที่ความเร็วสูงถึง 7200 MT/s ซึ่งถือว่าเร็วที่สุดในกลุ่มเซิร์ฟเวอร์ Intel บนคลาวด์ในตอนนี้

AWS ยังเปิดให้ผู้ใช้ปรับแต่งการจัดสรรแบนด์วิดท์ระหว่างระบบเครือข่ายและการเชื่อมต่อกับ Elastic Block Store (EBS) เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของฐานข้อมูลได้ตามต้องการ

แม้ AWS จะไม่เปิดเผยรายละเอียดทั้งหมดของชิป Xeon 6 ที่ใช้ แต่จุดเด่นคือการเพิ่มแบนด์วิดท์หน่วยความจำแบบจัดเต็ม ซึ่งช่วยให้ระบบสามารถรองรับงานที่ต้องใช้ข้อมูลจำนวนมากได้อย่างลื่นไหล

การเปิดตัวครั้งนี้ถือเป็น “ชัยชนะเล็ก ๆ” ของ Intel ในช่วงที่ตลาดเซิร์ฟเวอร์ถูกแย่งชิงโดย AMD และ ARM อย่างหนัก โดยเฉพาะในงานที่เกี่ยวข้องกับ AI และการประมวลผลแบบกระจาย

สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ
AWS เปิดตัวเซิร์ฟเวอร์ EC2 รุ่นใหม่ R8i และ R8i-flex สำหรับงานที่ใช้หน่วยความจำหนัก
ใช้ชิป Intel Xeon 6 แบบปรับแต่งพิเศษ รองรับความเร็วสูงสุด 3.9 GHz แบบ all-core turbo
รองรับหน่วยความจำ DDR5 ที่ความเร็ว 7200 MT/s ซึ่งเร็วที่สุดในกลุ่ม Intel บนคลาวด์
R8i รองรับตั้งแต่ 2 ถึง 384 vCPUs เทียบเท่าระบบ dual-socket ที่ใช้ Xeon 96-core
รองรับงานฐานข้อมูล SQL, NoSQL, แคชแบบ in-memory, SAP HANA, Hadoop และ Spark
ผู้ใช้สามารถปรับแต่งแบนด์วิดท์ระหว่างเครือข่ายและการเชื่อมต่อกับ EBS ได้
R8i-flex เป็นรุ่นที่ออกแบบมาเพื่อประหยัดต้นทุนสำหรับงานที่ไม่ใช้ CPU เต็มประสิทธิภาพ
Intel ได้รับคำสั่งซื้อจาก AWS ซึ่งถือเป็นความสำเร็จในช่วงที่คู่แข่งอย่าง AMD และ ARM เติบโต
เซิร์ฟเวอร์รุ่นใหม่ช่วยให้ AWS ขยายตัวเลือกสำหรับลูกค้าที่ต้องการประสิทธิภาพสูงในงานหน่วยความจำ
การเพิ่มแบนด์วิดท์หน่วยความจำช่วยให้ระบบรองรับงานวิเคราะห์และ ERP ได้ดีขึ้น

ข้อมูลเสริมจากภายนอก
R8i-flex มีขนาดตั้งแต่ large ถึง 16xlarge และเป็น Flex instance รุ่นแรกที่เน้นหน่วยความจำ
R8i มีขนาดถึง 96xlarge และมีรุ่น bare metal สำหรับงานที่ต้องการประสิทธิภาพสูงสุด
SAP HANA เป็นระบบฐานข้อมูลแบบ in-memory ที่ต้องการแบนด์วิดท์สูงมาก
Apache Spark และ Hadoop เป็นระบบวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ที่ใช้หน่วยความจำอย่างหนัก
Xeon 6 รุ่นใหม่ใช้สถาปัตยกรรม P-core และมีการปรับแต่ง firmware และ hypervisor ร่วมกับ AWS

https://www.techradar.com/pro/its-not-all-bad-news-for-intel-aws-just-snapped-up-a-load-of-custom-xeon-chips-for-extra-cloud-power

DeepSeek R2: โมเดล AI ที่สะดุดเพราะชิป Huawei

DeepSeek บริษัท AI สัญชาติจีนที่เคยสร้างชื่อจากโมเดล R1 กำลังเผชิญกับความท้าทายครั้งใหญ่ในการพัฒนา R2 ซึ่งเดิมทีตั้งใจจะใช้ชิป Ascend 910C ของ Huawei ในการฝึกโมเดล เพื่อสนับสนุนแนวทาง “พึ่งพาตนเอง” ของรัฐบาลจีน แต่ผลลัพธ์กลับไม่เป็นไปตามแผน

แม้ Huawei จะส่งทีมวิศวกรไปช่วย DeepSeek โดยตรง แต่ชิป Ascend กลับมีปัญหาหลายด้าน เช่น ความร้อนสูง, การเชื่อมต่อระหว่างชิปที่ช้า, และซอฟต์แวร์ที่ยังไม่เทียบเท่ากับ CUDA ของ NVIDIA ทำให้ DeepSeek ไม่สามารถฝึกโมเดล R2 ได้สำเร็จ

สุดท้าย DeepSeek ต้องหันกลับมาใช้ชิป NVIDIA H20 ในการฝึกโมเดล และใช้ชิป Huawei เฉพาะในขั้นตอน inference เท่านั้น ซึ่งเป็นการประนีประนอมระหว่างประสิทธิภาพและนโยบายรัฐ

นอกจากนี้ ยังมีปัจจัยอื่นที่ทำให้ R2 ล่าช้า เช่น การติดป้ายข้อมูล (data labeling) ที่ใช้เวลานานกว่าคาด และความกังวลเรื่องความปลอดภัยของชิป NVIDIA ที่อาจมีระบบติดตามตำแหน่ง ทำให้รัฐบาลจีนลังเลที่จะอนุมัติการใช้งานในวงกว้าง

แม้ DeepSeek จะยังไม่ประกาศวันเปิดตัวใหม่อย่างเป็นทางการ แต่คาดว่าโมเดล R2 จะเปิดตัวภายในไม่กี่สัปดาห์ข้างหน้า โดยต้องแข่งกับคู่แข่งอย่าง Qwen3 จาก Alibaba ที่กำลังมาแรง

DeepSeek ล่าช้าในการเปิดตัวโมเดล R2
เดิมตั้งใจเปิดตัวในเดือนพฤษภาคม แต่เลื่อนออกไปไม่มีกำหนด
ปัจจุบันยังอยู่ในขั้นตอนปรับปรุงและทดสอบประสิทธิภาพ

ปัญหาจากการใช้ชิป Huawei Ascend 910C
มีปัญหาความร้อนสูงและการเชื่อมต่อระหว่างชิปที่ช้า
ซอฟต์แวร์ CANN ยังไม่เทียบเท่ากับ CUDA ของ NVIDIA
ไม่สามารถฝึกโมเดลขนาดใหญ่ได้สำเร็จ

การเปลี่ยนกลับมาใช้ชิป NVIDIA
ใช้ NVIDIA H20 ในการฝึกโมเดล R2
ใช้ Huawei เฉพาะในขั้นตอน inference เพื่อประหยัดต้นทุน
เป็นแนวทางแบบ hybrid ที่หลายบริษัทจีนเริ่มนำมาใช้

ปัจจัยอื่นที่ทำให้ R2 ล่าช้า
การติดป้ายข้อมูลใช้เวลานานกว่าคาด
ผู้ก่อตั้งไม่พอใจกับความก้าวหน้า และต้องการคุณภาพสูงกว่าคู่แข่ง
รัฐบาลจีนยังลังเลเรื่องการอนุมัติชิป NVIDIA เพราะข้อกังวลด้านความปลอดภัย

https://wccftech.com/deepseek-r2-ai-model-is-reportedly-delayed-after-chinese-authorities-encouraged-the-firm-to-use-huawei-ai-chips/

เรื่องเล่าจากข่าว: Intel Core 5 120—ชื่อใหม่ สเปกเดิม กับภารกิจเคลียร์ Alder Lake ก่อนเปิดทางให้ Ultra

Intel เปิดตัวซีพียูรุ่นใหม่ในกลุ่มราคาประหยัดคือ Core 5 120 และ Core 5 120F โดยใช้ชื่อใหม่ที่ไม่ตรงกับซีรีส์ก่อนหน้าอย่าง Raptor Lake หรือ Core Ultra ทำให้หลายคนสับสนว่า “นี่คือรุ่นใหม่จริงหรือ?”

เมื่อดูสเปกแล้วพบว่า Core 5 120 มีความใกล้เคียงกับ Core i5-12400 อย่างมาก: มี 6 คอร์ประสิทธิภาพ (P-core), 12 เธรด, ความเร็วพื้นฐาน 2.5 GHz และบูสต์สูงสุด 4.5 GHz ซึ่งเพิ่มขึ้นจากรุ่นเดิมเพียง 100 MHz เท่านั้น

แม้จะดูเหมือนการเปลี่ยนชื่อเฉย ๆ แต่เบื้องหลังคือกลยุทธ์ของ Intel ที่ใช้ die stepping แบบใหม่ (เช่น H0) เพื่อผลิตได้ถูกลง และเคลียร์สต็อก Alder Lake ก่อนเปิดตัว Core Ultra 200S ที่ใช้สถาปัตยกรรม Arrow Lake

Intel เปิดตัว Core 5 120 และ 120F ในกลุ่มซีพียูราคาประหยัด
ใช้ชื่อใหม่ที่ไม่ตรงกับซีรีส์ก่อนหน้า
120F ไม่มีกราฟิกในตัว แต่สเปกเหมือนกัน

Core 5 120 มีสเปกใกล้เคียงกับ Core i5-12400 อย่างมาก
6 P-core, 12 เธรด, 2.5–4.5 GHz
เพิ่มบูสต์เพียง 100 MHz จากรุ่นเดิม

ใช้ L3 cache ขนาด 18MB และรองรับ DDR5-4800
เหมาะกับผู้ใช้ที่ต้องการอัปเกรดบนเมนบอร์ด LGA 1700
ไม่ต้องเปลี่ยนฮาร์ดแวร์เดิม

อาจใช้ die stepping แบบ H0 ที่ประหยัดต้นทุนมากกว่า C0
ช่วยลดต้นทุนการผลิต
ไม่มีผลต่อประสิทธิภาพในงานทั่วไป

เปิดตัวในช่วงที่ Intel เตรียมเปิดตัว Core Ultra 200S ที่ใช้ Arrow Lake
เป็นการเคลียร์สต็อก Alder Lake
ใช้ชื่อใหม่เพื่อแยกกลุ่มผลิตภัณฑ์

การใช้ชื่อใหม่อย่าง “Core 5 120” อาจทำให้ผู้ซื้อสับสนกับซีรีส์อื่น
ไม่ตรงกับชื่อ Core Ultra หรือ Raptor Lake
อาจเข้าใจผิดว่าเป็นสถาปัตยกรรมใหม่

การรีแบรนด์รุ่นเก่าอาจทำให้ผู้ใช้จ่ายเงินเพิ่มโดยไม่ได้ประสิทธิภาพที่ต่างกันมาก
เพิ่มบูสต์เพียงเล็กน้อยจากรุ่นเดิม
ประสิทธิภาพจริงใกล้เคียงกับ i5-12400

ไม่มีข้อมูลชัดเจนเรื่อง stepping ที่ใช้ใน Core 5 120
อาจมีผลต่อความร้อนหรือการใช้พลังงาน
ผู้ใช้ไม่สามารถเลือก stepping ได้จากข้อมูลทั่วไป

การเปิดตัวแบบเงียบ ๆ อาจทำให้ผู้ใช้ทั่วไปไม่ทันสังเกตว่าเป็นรุ่นรีแบรนด์
ไม่มีการประชาสัมพันธ์ชัดเจน
อาจเข้าใจผิดว่าเป็นรุ่นใหม่ทั้งหมด

https://www.techspot.com/news/108899-familiar-specs-new-name-intel-core-5-120.html

เริ่มธุรกิจใหม่ ไม่ต้องลงทุนแรง! เครื่องปอกเปลือกช่วยคุณประหยัดทั้งเงินและเวลา!
สำหรับเจ้าของธุรกิจมือใหม่ที่กำลังมองหาเครื่องมือช่วยทุ่นแรง แต่ยังกังวลเรื่องงบประมาณอยู่ใช่ไหมคะ? เครื่องปอกเปลือกแบบใช้น้ำขนาด 10 ลิตร ของเราคือคำตอบ! เป็นการลงทุนที่คุ้มค่า คืนทุนเร็วแน่นอน!

ทำไมเครื่องนี้ถึงเหมาะกับธุรกิจเริ่มต้น?
ราคาไม่แรง! เป็นทางเลือกที่คุ้มค่าสำหรับผู้เริ่มต้นธุรกิจ ช่วยลดภาระค่าใช้จ่ายในการลงทุนก้อนแรก

เพิ่มกำลังผลิตได้ทันที! ไม่ต้องจ้างคนเพิ่ม ไม่ต้องเสียเวลามาปอกมือเองอีกต่อไป เครื่องนี้ช่วยให้คุณผลิตวัตถุดิบได้เร็วขึ้นมาก!

ประหยัดเวลาและแรงงาน! ปอกหอมแดง หอมแขก หอมหัวใหญ่ มันฝรั่ง หรือกระเทียม ได้มากถึง 5-7 กก. ต่อครั้ง! ทำให้คุณมีเวลาไปโฟกัสกับส่วนอื่น ๆ ของธุรกิจได้เต็มที่

คุณภาพดี ทนทาน! แม้ราคาจะเข้าถึงง่าย แต่คุณภาพไม่เป็นรองใคร! ตัวเครื่องทำจากสเตนเลสทั้งเครื่อง แข็งแรง ทนทาน ใช้งานได้ยาวนาน

ใช้งานง่าย ไม่ยุ่งยาก! ไม่ต้องมีทักษะเฉพาะทาง แค่เสียบปลั๊ก ใส่ของ กดปุ่ม ก็พร้อมใช้งานได้เลย

รับประกัน 1 ปี! มั่นใจได้ในบริการหลังการขาย เราพร้อมดูแลธุรกิจของคุณให้ก้าวไปข้างหน้า

รายละเอียดเครื่อง:
ขนาด: 50 x 74.5 x 85 ซม.
มอเตอร์: 1 แรงม้า
ใช้ไฟบ้าน: 220V
น้ำหนัก: 58 กก.

อย่าปล่อยให้การเตรียมวัตถุดิบเป็นอุปสรรคในการเริ่มต้นธุรกิจของคุณ! ลงทุนกับเครื่องปอกเปลือกวันนี้ เพื่ออนาคตที่เติบโต!

สนใจสินค้า? แวะมาดูเครื่องจริงได้เลย!
เรายินดีให้คำแนะนำและช่วยเหลือผู้ประกอบการมือใหม่ทุกท่านค่ะ

เวลาทำการ:
จันทร์ - ศุกร์: 8.00 - 17.00 น.
เสาร์: 8.00 - 16.00 น.

แผนที่ร้าน: https://maps.app.goo.gl/4ppsHfy3NYb1uPPu6

ช่องทางติดต่อสอบถาม:
Facebook Messenger: m.me/yonghahheng
LINE Official Account: @yonghahheng (มี @ ข้างหน้า) หรือคลิก https://lin.ee/HV4lSKp

โทรศัพท์: 02-215-3515-9 หรือ 081-3189098
เว็บไซต์: www.yoryonghahheng.com
อีเมล: sales@yoryonghahheng.com, yonghahheng@gmail.com

#เครื่องปอกเปลือก #เริ่มต้นธุรกิจ #ลงทุนน้อย #คืนทุนเร็ว #ผู้ประกอบการ #SME #ร้านอาหารเล็กๆ #ธุรกิจอาหาร #ประหยัดต้นทุน #เครื่องจักรอาหาร #อุปกรณ์ครัว #ทำอาหารขาย #หอมใหญ่ #กระเทียม #มันฝรั่ง #เครื่องทุ่นแรง #yonghahheng #คุ้มค่า #ธุรกิจร้านอาหาร

ลุงอยากให้ สำนักงานพัฒนาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งชาติ (สวทช.) ซื้อมาให้นักวิจัยไทยได้ลองให้ลองสร้าง Chip เองบ้าง

เรื่องเล่าจากโรงงานแห่งอนาคต: Nikon พลิกโฉมการผลิตชิปยุค AI ด้วยแผ่นขนาด 600 มม.

ในขณะที่ผู้ผลิตรายใหญ่อย่าง TSMC, Intel และ Samsung กำลังมุ่งพัฒนาเทคโนโลยีการแพ็กเกจระดับแผง (Panel-Level Packaging หรือ PLP) เพื่อลดข้อจำกัดด้านขนาดและต้นทุนของเวเฟอร์แบบกลม 300 มม.—Nikon ก็เปิดตัวเครื่อง DSP-100 Digital Lithography System สำหรับฉายลวดลายลงแผ่นแบบสี่เหลี่ยมขนาดใหญ่โดยตรง

เครื่องนี้สามารถ:
- ฉายลวดลายแบบละเอียดระดับ 1.0 µm บนแผ่นขนาด 600×600 มม.
- ได้ความแม่นยำระดับ ±0.3 µm
- ผลิตได้ 50 แผ่นต่อชั่วโมง ที่ขนาดมาตรฐาน 510×515 มม.

สิ่งที่โดดเด่นคือการ “ไม่ใช้ photomask” เหมือนระบบ lithography แบบเดิม แต่ใช้ แหล่งกำเนิดแสงแบบ i-line equivalent และ ระบบ spatial light modulator (SLM) ร่วมกับ เลนส์หลายตัว (multi-lens array) ที่ถูกพัฒนาจากเทคโนโลยีจอภาพ ทำให้แพตเทิร์นถูกฉายได้ครอบคลุมทั่วแผ่นอย่างไร้รอยต่อ

เมื่อใช้แผ่นขนาด 600 มม. หนึ่งแผ่นสามารถบรรจุแพ็กเกจขนาด 100×100 มม. ได้ถึง 36 ชิ้น เท่ากับ productivity เพิ่มขึ้นถึง 9 เท่าเมื่อเทียบกับเวเฟอร์ 300 มม.—ทำให้ต้นทุนต่อ die ลดลงมหาศาล และเหมาะกับยุคที่ AI accelerator ต้องการ HBM4 stacks และ chiplet จำนวนมาก

Nikon เปิดตัวเครื่องฉายลวดลาย DSP-100 สำหรับแผ่นขนาดใหญ่ 600×600 มม.
รองรับ panel-level packaging สำหรับชิปรุ่นใหม่ที่ใช้ chiplet และ HBM4

ใช้เทคนิค maskless lithography ด้วยระบบ spatial light modulator
ลดความบิดเบี้ยวจากเลนส์เดี่ยวและประหยัดต้นทุน photomask

ความละเอียดการฉาย 1.0 µm และความแม่นยำ ±0.3 µm
เหมาะกับการผลิตชิประดับสูงในยุค generative AI

หนึ่งแผ่นขนาด 600 มม. บรรจุแพ็กเกจ 36 ชิ้น — productivity สูงกว่าเวเฟอร์ 9 เท่า
ลดต้นทุนต่อ die และเพิ่มการผลิตแบบแผ่นเดียวต่อรอบ

เครื่องจะเริ่มผลิตจริงในปี 2026 และเปิดรับออร์เดอร์แล้ววันนี้
ราคาจำกัดเฉพาะลูกค้าที่มีคุณสมบัติเหมาะสม

https://www.techpowerup.com/339060/nikon-introduces-600x600-mm-substrates-for-advanced-ai-silicon

ในยุคที่ AI กลายเป็นแรงงานใหม่ Microsoft ไม่รอช้า → พวกเขานำ AI เข้าไปแทนงานในศูนย์บริการ เช่น customer support, sales, และการพูดคุยกับลูกค้ารายย่อย → มีรายงานว่าแค่ฝั่ง call center ก็ประหยัดต้นทุนได้ เกิน $500 ล้าน ในปีที่ผ่านมา

และ AI ไม่ได้แค่ตอบลูกค้า — แต่ยังใช้เขียนโค้ดให้โปรแกรมใหม่ถึง 35% ของทั้งหมด → เร่งเวลาสู่ตลาดของผลิตภัณฑ์ใหม่หลายตัว → แถมสร้างรายได้จากลูกค้ารายย่อย “หลายสิบล้านดอลลาร์” แล้ว แม้จะอยู่ในช่วงทดลองเท่านั้น

ท่ามกลางกระแสนี้ Microsoft กลับ ปลดพนักงานกว่า 6,000 คน ในเดือนพฤษภาคม และประกาศลดอีกเกือบ 4% ของพนักงานทั้งองค์กร สัปดาห์ก่อน → เพื่อจัดงบไปลงกับการสร้างศูนย์ข้อมูล AI มูลค่า $80,000 ล้าน ซึ่งถือเป็นการลงทุนในอนาคตแบบจัดเต็ม

Microsoft ประหยัดเงินได้เกิน $500M จากการใช้ AI ในงานบริการลูกค้า เช่น Call Center

AI ช่วยสร้างโค้ดใหม่ถึง 35% ของผลิตภัณฑ์ใหม่ → เพิ่มความเร็วในการพัฒนาและเปิดตัว

เริ่มใช้ AI คุยกับลูกค้ารายย่อยโดยตรงแบบไม่ผ่านคน → สร้างรายได้หลายสิบล้านดอลลาร์แล้ว

ปลดพนักงานกว่า 6,000 คนในเดือนพฤษภาคม 2025 และประกาศลดเพิ่มเติมอีก 4% สัปดาห์ก่อน

ตั้งงบลงทุน $80,000M ในปีงบประมาณนี้ → ส่วนใหญ่ใช้สร้างดาต้าเซ็นเตอร์รองรับ AI

มุมมองในอุตสาหกรรมคือ: Big Tech มอง AI เป็นเครื่องจักรทำเงินใหม่ → และหาทางลดต้นทุนในส่วนอื่นอย่างรวดเร็ว

https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/07/10/microsoft-racks-up-over-500-million-in-ai-savings-while-slashing-jobs-bloomberg-news-reports

ปี 2026 ที่จะถึงนี้ Pixel 11 จะไม่ใช่แค่การอัปเกรดกล้องหรือดีไซน์เท่านั้น แต่ชิป Tensor G6 ที่อยู่ในเครื่องนั้นกำลังจะกลายเป็น “หัวใจใหม่” ที่แรงกว่าเดิมแบบคนละระดับ เพราะ Google ตัดสินใจเลือกใช้ TSMC 2nm ซึ่งเป็นเทคโนโลยีเล็กที่สุดในอุตสาหกรรม ณ ตอนนี้

เดิมที Tensor G5 ของ Pixel 10 ยังใช้ 3nm (N3E) ก็ว่าแรงแล้ว แต่นี่กระโดดข้าม N3P ไปเลย! แน่นอนว่ามันไม่ใช่แค่เร็ว — แต่น่าจะช่วยเรื่องประหยัดพลังงาน, ลดความร้อน และเปิดทางให้ใส่ฟีเจอร์ AI ใหม่ ๆ ได้แบบจัดเต็ม

แหล่งข่าวยังบอกว่า Google ยอมลงทุนสูง แม้จะผลิตมือถือได้น้อยกว่าคู่แข่งอย่าง Apple แต่ก็อยากเป็น “ผู้นำด้านนวัตกรรม AI บนมือถือ” และเลือกเทคโนโลยีที่ดีที่สุดแทนการประหยัดต้นทุน

Tensor G6 จะถูกผลิตบนเทคโนโลยี 2nm ของ TSMC สำหรับ Pixel 11 series (ปี 2026)  
• ข้าม TSMC N3P (3nm รุ่น 3) ไปใช้ 2nm ทันที  
• ถือเป็นชิป smartphone กลุ่มแรก ๆ ที่ใช้ 2nm

Google เปลี่ยนจาก Samsung มาใช้ TSMC ตั้งแต่ Tensor G5 (Pixel 10)  
• หลังพบปัญหาคุณภาพกับการผลิตก่อนหน้า  
• มีการเจรจากับ TSMC เพื่อสัญญาระยะยาว 5 ปี

ข้อดีของ TSMC 2nm (เทียบกับ 3nm):  
• ประหยัดพลังงานขึ้น ~25–30%  
• เพิ่มความเร็วประมวลผล  
• รองรับการทำงาน AI บนเครื่องแบบหนัก ๆ

ใช้เทคโนโลยี GAAFET (Gate-All-Around) เพื่อย่อทรานซิสเตอร์ให้เล็กลงอีก  
• เทียบเท่าเทคโนโลยีใน Apple A20 หรือ Snapdragon 8 Gen 5 รุ่นอนาคต

https://wccftech.com/tensor-g6-found-in-the-pixel-11-series-to-be-mass-produced-on-tsmc-2nm-process/

บริษัทใหญ่ ๆ ช่วงนี้มักพูดถึง AI อย่างตื่นเต้น—แต่หลายที่ก็หลบประเด็น “เรื่องตกงาน” เอาไว้ แต่ไม่ใช่กับ Andy Jassy ซีอีโอของ Amazon ที่ออกจดหมายถึงพนักงานแบบตรงไปตรงมาเลยว่า…

“เราจะต้องใช้คนน้อยลงในงานบางอย่างที่ทำอยู่ตอนนี้ และใช้คนมากขึ้นในงานแบบใหม่”

เขาเล่าว่า Amazon มีโปรเจกต์ที่เกี่ยวข้องกับ Generative AI มากกว่า 1,000 รายการ และจะมีเพิ่มอีกเรื่อย ๆ สิ่งที่ชัดที่สุดคือ งานบางประเภทจะถูก AI มาแทน เพราะมันมีประสิทธิภาพและประหยัดต้นทุนกว่า

แต่ใช่ว่าทุกคนจะได้ใช้ AI แล้วทำงานสนุกขึ้นนะครับ บางทีมวิศวกรถูกลดจำนวนครึ่งหนึ่ง และถูกกดดันให้ทำงานเร็วกว่าเดิม โดยต้องใช้เครื่องมือ AI อย่าง Copilot ของ Microsoft หรือ Assistant ของ Amazon เองเพื่อเร่งงานให้เสร็จเร็วแบบสายพาน!

Jassy ยังแนะนำพนักงานแบบจริงใจ (หรือประชดแอบ ๆ?): “ให้ลองอยากรู้อยากเห็นเรื่อง AI, ไปอบรม, ทดลองใช้งาน, และเข้าร่วมระดมไอเดียในทีม” — ซึ่งฟังดูแล้วอาจหมายถึง “เตรียมตัวหางานใหม่ที่ใช้ AI ให้เป็น”

Amazon เตรียมลดจำนวนพนักงานองค์กร (corporate workforce) ในอีกไม่กี่ปี  
• ผลจากการใช้ AI อย่างกว้างขวางและมีประสิทธิภาพสูง  
• จดหมายจาก CEO ระบุชัดว่า “เราจะใช้คนน้อยลงในบางงาน”

มีโปรเจกต์ด้าน AI ในองค์กรมากกว่า 1,000 รายการ  
• ครอบคลุมทั้งด้านลูกค้า การพัฒนา การขาย และปฏิบัติการ  
• บางระบบใช้ Agent หรือ GPT ช่วยตอบคำถาม สั่งซื้อ หรือสรุปรายงาน

Jassy แนะพนักงานให้ “เรียนรู้ AI ให้มากที่สุด”  
• สนับสนุนให้ไปอบรม ทดลองใช้งาน และเสนอไอเดียใหม่ในการใช้ AI  
• ถือเป็นการ “เสริมความอยู่รอด” ในยุคที่ AI กำลังกลืนตำแหน่งงาน

AI ไม่ได้แทนแค่คนออฟฟิศ แต่รวมถึงพนักงานคลังสินค้าและขนส่ง  
• มีการใช้หุ่นยนต์กว่าแสนตัว และเริ่มทดลองหุ่นยนต์คล้ายมนุษย์  
• หุ่นยนต์บางรุ่นมี “ระบบรับรู้การสัมผัส” แล้ว

มีเสียงสะท้อนจากวิศวกรว่า “เหมือนอยู่ในสายพาน AI”  
• ถูกลดทีม พ่วงงานเพิ่ม พร้อมกดดันใช้ AI มาทำงานแทนมนุษย์

ตำแหน่งระดับต้นในสายขาวกำลังเสี่ยงสูงจากการเข้ามาของ AI  
• CEO ของ Anthropic เคยคาดว่า 50% ของงานระดับ Entry จะหายไปภายใน 5 ปี

บางคนอาจถูกแทนที่ ไม่ใช่โดย AI แต่โดย “คนที่ใช้ AI ได้ดีกว่า”  
• ต้องรีบ Upskill โดยไม่รอให้องค์กรจัดให้

การใช้งาน AI อย่างเร่งรีบ อาจกลายเป็นการเพิ่มภาระให้พนักงานแทนที่จะช่วยลด  
• มีกรณีทีมวิศวกรใน Amazon ถูกลดครึ่ง แต่กำหนดส่งงานกลับไม่ลด

แม้จะมีสิทธิใช้ GPT ได้ในองค์กร แต่คนที่ไม่ปรับตัวจะถูกแซงทันที  
• ช่องว่างระหว่าง “ผู้ใช้ AI อย่างรู้ทาง” กับ “คนที่ยังไม่เริ่ม” จะกว้างขึ้นเรื่อย ๆ

https://www.techspot.com/news/108359-amazon-ceo-andy-jassy-tells-workers-ai-replace.html

Apple A20: ชิป 2nm รุ่นใหม่สำหรับ iPhone 18 Pro และ iPhone 18 Fold
Apple เตรียมเปิดตัว ชิป A20 ซึ่งใช้กระบวนการผลิต 2nm จาก TSMC พร้อมเทคโนโลยี WMCM (Wafer-Level Multi-Chip Module) ที่ช่วยให้สามารถรวมส่วนประกอบต่างๆ เช่น CPU, GPU และหน่วยความจำ ไว้ในระดับเวเฟอร์ก่อนตัดเป็นชิปแยก

รายละเอียดของ Apple A20
- ใช้ กระบวนการผลิต 2nm ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและลดการใช้พลังงาน
- ใช้ WMCM packaging ทำให้สามารถรวมหลายชิปเข้าด้วยกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ
- คาดว่าจะมี ประสิทธิภาพสูงกว่า A19 ถึง 15% โดยใช้พลังงานเท่าเดิม
- จะถูกใช้ใน iPhone 18 Pro, iPhone 18 Pro Max และ iPhone 18 Fold
- TSMC จะผลิตชิป A20 ที่โรงงาน Chiayi AP7 โดยมีกำลังผลิต 50,000 ชิ้นต่อเดือนภายในปี 2026

ข้อควรระวัง
- iPhone 18 รุ่นปกติอาจไม่ได้ใช้ WMCM packaging เพื่อประหยัดต้นทุนการผลิต
- Apple จะยังคงใช้ RAM ขนาด 12GB เท่าเดิม ไม่มีการเพิ่มขึ้นจากรุ่นก่อน
- ต้องรอการเปิดตัวอย่างเป็นทางการในไตรมาสที่ 4 ปี 2026 เพื่อยืนยันข้อมูลทั้งหมด

แนวโน้มของตลาดชิปและเทคโนโลยีใหม่
การพัฒนาเทคโนโลยีชิป
- TSMC กำลังพัฒนาเทคโนโลยี 1.4nm ซึ่งอาจถูกใช้ใน Apple A22 ในอนาคต
- Samsung และ Intel กำลังแข่งขันกับ TSMC ในการพัฒนากระบวนการผลิตที่เล็กลง
- ตลาดชิป AI กำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว โดยมีการพัฒนา Neural Processing Units (NPU) ที่มีประสิทธิภาพสูงขึ้น

ข้อควรระวังเกี่ยวกับตลาดชิป
- ต้นทุนการผลิตชิป 2nm สูงมาก อาจทำให้ราคาของ iPhone 18 Pro สูงขึ้น
- ต้องจับตาดูการพัฒนาเทคโนโลยีของคู่แข่ง เช่น Qualcomm และ MediaTek
- การเปลี่ยนไปใช้กระบวนการผลิตที่เล็กลงอาจมีความท้าทายด้านความร้อน และการจัดการพลังงาน

https://wccftech.com/apple-a20-with-2nm-wmcm-packaging-exclusive-to-iphone-18-pro-and-foldable-flagship/

สรุปงาน Computex 2025 ที่จัดขึ้นระหว่างวันที่ 20-23 พฤษภาคม 2568 ณ กรุงไทเป ไต้หวัน ภายใต้ธีม “AI Next” ได้นำเสนอผลิตภัณฑ์และเทคโนโลยีใหม่ๆ ที่เน้น AI, หุ่นยนต์, เทคโนโลยีรุ่นถัดไป และการเคลื่อนที่แห่งอนาคต นี่คือสรุปผลิตภัณฑ์ใหม่เด่นๆ จากงาน:

1️⃣ ผลิตภัณฑ์จาก NVIDIA
• GeForce RTX 50 Series: การ์ดจอรุ่นใหม่ เช่น RTX 5060, 5070 Ti, 5080, และ 5090 เน้นประสิทธิภาพสำหรับการเล่นเกมและงาน AI มีฟีเจอร์ DLSS 4 และ Multi Frame Generation เพื่อประสิทธิภาพสูงสุด.
• DGX Spark และ DGX Station: อุปกรณ์สำหรับการวิจัยและพัฒนา AI ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการประมวลผล AI.
• NVLink Fusion: เทคโนโลยีโครงสร้างพื้นฐาน AI แบบกึ่งสำเร็จรูป ช่วยเพิ่มการเชื่อมต่อและประสิทธิภาพสำหรับซูเปอร์คอมพิวเตอร์ AI.
• AI Infrastructure: NVIDIA ผลักดันวิสัยทัศน์โรงงาน AI และการพัฒนา agentic AI รวมถึง physical AI สำหรับหุ่นยนต์และโทรคมนาคม.

2️⃣ ผลิตภัณฑ์จาก Intel
• Core Ultra 200V Series Processors: ได้รับรางวัล COMPUTEX 2025 Best Choice Award เน้นประสิทธิภาพ AI, ความปลอดภัย และความเร็วสำหรับงานทุกประเภท.
• Xeon 6 Processors และ Gaudi 3 AI Accelerators: ออกแบบสำหรับศูนย์ข้อมูลสมัยใหม่ เพิ่มประสิทธิภาพและความยืดหยุ่น.
• Intel Arc Pro B50 และ B60: การ์ดกราฟิกสำหรับงาน AI และเวิร์คสเตชันระดับมืออาชีพ.

3️⃣ ผลิตภัณฑ์จาก AMD
• Radeon RX 9060 XT: การ์ดจอรุ่นใหม่ ใช้สถาปัตยกรรม Navi 44 มีหน่วยความจำ GDDR6 สูงสุด 16GB และเพิ่มประสิทธิภาพ Ray Tracing 2 เท่า ราคาเริ่มต้น 299 ดอลลาร์.
• Ryzen Threadripper 9000 Series: CPU สำหรับเดสก์ท็อปและเวิร์คสเตชัน รุ่นท็อป Ryzen 9 9995WX มี 96 คอร์ 192 เธรด ความเร็วสูงสุด 5.4GHz.
• Ryzen AI Max: CPU สำหรับอุปกรณ์พกพา เช่น เกมมิ่งแฮนด์เฮลด์ เพิ่มประสิทธิภาพและแบตเตอรี่.

4️⃣ ผลิตภัณฑ์จาก MSI
• Claw A8 BZ2EM และ Claw 7 A2HM: เกมมิ่งแฮนด์เฮลด์รุ่นใหม่ รองรับทั้งโปรเซสเซอร์ Intel และ AMD มีรุ่น Polar Tempest Edition สีขาวพร้อมสตอเรจเพิ่มเป็น 2 เท่า.
• QD-OLED Monitor และ MEG Vision X AI PC: จอมอนิเตอร์และพีซีที่ผสาน AI เช่น AI Care Sensor และ AI Navigator เพื่อป้องกัน burn-in และปรับแต่งการตั้งค่า.
• Titan 18 HX Dragon Edition: เดสก์ท็อปพรีเมียมพร้อมจอสัมผัส 13 นิ้วที่ด้านหน้า รองรับ RTX 5090 และ Intel Core Ultra 9 CPU.

5️⃣ ผลิตภัณฑ์จาก ASUS
• ROG Ally X และ ROG Ally 2 (คาดการณ์): เกมมิ่งแฮนด์เฮลด์รุ่นใหม่ ใช้โปรเซสเซอร์ AMD Ryzen Z2 Extreme และอาจมี Windows รุ่นปรับแต่งให้เหมาะกับแฮนด์เฮลด์.
• ProArt RTX 5080: การ์ดจอสำหรับครีเอเตอร์ มีพอร์ต USB-C และสล็อต M.2 SSD พร้อมดีไซน์ไม้เทียม.
• ROG Bulwark Dock: ด็อก 7-in-1 สำหรับแฮนด์เฮลด์ รองรับ 4K 144Hz ผ่าน HDMI 2.1.

6️⃣ ผลิตภัณฑ์จาก MediaTek
• AI Solutions: นำเสนอวิสัยทัศน์ “AI for Everyone: From Edge to Cloud” รวมถึง AI ในสมาร์ทโฟน บ้านอัจฉริยะ รถยนต์ และซูเปอร์คอมพิวเตอร์ ผสานกับ NVIDIA สำหรับโซลูชัน AI ครบวงจร.
• Smart Auto Central และ Hybrid AI Computing: โซลูชันสำหรับยานยนต์และการประมวลผลแบบผสมผสานระหว่าง edge และ cloud.

7️⃣ ผลิตภัณฑ์จาก Kingston
• XS1000 และ XS2000 SSD: SSD แบบพกพาดีไซน์ใหม่ เน้นความเร็วและพกพาสะดวก.
• DataTraveler Exodia S USB Flash Drive: แฟลชไดรฟ์ USB 3.2 Gen 1 ดีไซน์เพรียวบาง ใช้งานง่าย.
• Future City Showcase: นำเสนอโซลูชันหน่วยความจำสำหรับ AI, หุ่นยนต์, เกมมิ่ง และอุตสาหกรรมการบิน.

8️⃣ ผลิตภัณฑ์จาก GIGABYTE
• AORUS MASTER 16 AI PC: ได้รับรางวัล COMPUTEX 2025 Best Choice Award เน้นประสิทธิภาพ AI.
• GIGAPOD และ AIOps Platform: โซลูชันซูเปอร์คอมพิวติ้งสำหรับ AI และศูนย์ข้อมูล.
• BRIX AI Mini-PCs: มินิพีซีที่ใช้ AMD Ryzen 7 PRO และ Intel Core Ultra CPU พร้อม NPU สำหรับ edge computing.

9️⃣ ผลิตภัณฑ์จาก Supermicro
• High-Performance Server Architectures: เซิร์ฟเวอร์ประสิทธิภาพสูงและโซลูชันระบายความร้อนด้วยของเหลวสำหรับ AI และ HPC.
• Green Computing Initiatives: เทคโนโลยีประหยัดพลังงานสำหรับศูนย์ข้อมูล.

 ผลิตภัณฑ์อื่นๆ
• Acer Predator Triton 14 AI: แล็ปท็อปเกมมิ่งดีไซน์พรีเมียม ใช้ RTX 50-series และมีสารเคลือบป้องกันรอยนิ้วมือ.
• Acer PD243Y E: จอมอนิเตอร์พกพาแบบ dual-screen สำหรับการทำงานนอกสถานที่.
• Cherry MX Honey Switches: สวิตช์คีย์บอร์ดที่ให้ความรู้สึกแบบเมคานิคอลแต่ลดเสียงรบกวน.
• Phison aiDAPTIV+: โซลูชันสำหรับการฝึก LLM ในสถานที่โดยไม่ต้องใช้ GPU จำนวนมาก เน้นความเป็นส่วนตัวและประหยัดต้นทุน.
• V-Color Xfinity Manta DDR5 RAM: RAM พร้อมจอ LCD แสดงข้อมูลเช่น ความเร็วและแรงดันไฟ.
• Thermaltake MineCube 360: ระบบระบายความร้อน AIO พร้อมจอ 720x720 แสดงภาพ Minecraft.

สรุป
งาน Computex 2025 เน้นหนักไปที่ AI ในทุกมิติ ตั้งแต่การ์ดจอ, CPU, เกมมิ่งแฮนด์เฮลด์, แล็ปท็อป, ไปจนถึงโซลูชันสำหรับศูนย์ข้อมูลและ edge computing นอกจากนี้ยังมีการพัฒนาเทคโนโลยีเพื่อประสิทธิภาพการเล่นเกม, การประหยัดพลังงาน และอุปกรณ์พกพาที่ทรงพลังยิ่งขึ้น ผู้ผลิตอย่าง NVIDIA, Intel, AMD, MSI, ASUS, MediaTek และ Kingston ต่างนำเสนอนวัตกรรมที่ตอบโจทย์ทั้งผู้บริโภคทั่วไปและภาคธุรกิจ

Micro-credential: อาวุธลับอัปสกิล เพิ่มแต้มต่อให้คนทำงานยุคดิจิทัล
รายงานล่าสุดจาก Coursera Micro-Credentials Impact Report 2025 - Thailand)

ในโลกการทำงานปัจจุบันที่หมุนเร็วตามเทคโนโลยีดิจิทัล การหยุดนิ่งอยู่กับที่เท่ากับถอยหลัง คนทำงานอย่างเราๆ ต่างต้องเผชิญกับความท้าทายในการรักษาความสามารถในการแข่งขันและสร้างความก้าวหน้าในสายอาชีพ ท่ามกลางความเปลี่ยนแปลงนี้ "Micro-credential" หรือ "หน่วยกิตย่อย" ได้กลายเป็นเครื่องมือสำคัญที่ช่วยให้คุณอัปเดตทักษะได้อย่างรวดเร็วและตรงจุด เพิ่มโอกาสให้คุณโดดเด่นในตลาดแรงงาน

Micro-credential คืออะไร? (ฉบับคนทำงาน)
ลองนึกภาพการเข้าคอร์สออนไลน์สั้นๆ หลังเลิกงาน หรือในวันหยุดสุดสัปดาห์ เพื่อเรียนรู้ทักษะใหม่ที่กำลังเป็นที่ต้องการ เช่น การวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics) การตลาดดิจิทัล (Digital Marketing) หรือแม้แต่ทักษะเฉพาะทางอย่าง Generative AI (GenAI) เมื่อเรียนจบและผ่านการวัดผล คุณจะได้รับใบรับรองหรือสัญลักษณ์ดิจิทัล (Badge) ที่ใช้ยืนยันกับหัวหน้า เพื่อนร่วมงาน หรือบริษัทใหม่ได้ว่า "ฉันมีทักษะนี้จริง" นี่แหละครับคือ Micro-credential – หลักสูตรเข้มข้น ยืดหยุ่น ใช้เวลาไม่นาน และเน้นทักษะที่เอาไปใช้งานได้ทันที ตอบโจทย์คนทำงานที่มีเวลาน้อยแต่อยากพัฒนาตัวเอง

ทำไม Micro-credential ถึงสำคัญต่อเส้นทางอาชีพของคุณ?
-ทันโลก ทันเกม:
ช่วยให้คุณตามทันเทรนด์และเทคโนโลยีใหม่ๆ ที่เข้ามาเปลี่ยนแปลงลักษณะงานของคุณ ทำให้คุณยังคงเป็นที่ต้องการขององค์กร
-ปิดจุดอ่อน เติมจุดแข็ง:
รู้สึกว่าตัวเองขาดทักษะไหน หรืออยากเสริมความเชี่ยวชาญด้านใด ก็เลือกเรียนเพิ่มเติมได้ตรงประเด็น ไม่ต้องเสียเวลากับหลักสูตรยาวๆ
-สร้างความคล่องตัว (Career Agility):
เพิ่มทางเลือกให้คุณสามารถปรับเปลี่ยนบทบาทหน้าที่ หรือแม้กระทั่งเปลี่ยนสายงานได้ง่ายขึ้นในอนาคต
-แสดงความมุ่งมั่น:
การมี Micro-credential บ่งบอกว่าคุณเป็นคนที่ไม่หยุดเรียนรู้และกระตือรือร้นที่จะพัฒนาตัวเอง ซึ่งเป็นคุณสมบัติที่นายจ้างมองหา

มุมมองจากฝั่งนายจ้าง: ทำไมบริษัทถึงมองหาคนที่มี Micro-credential?
การเข้าใจว่านายจ้างคิดอย่างไรจะช่วยให้คุณวางแผนพัฒนาตัวเองได้ดีขึ้น รายงานล่าสุดจาก Coursera (Micro-Credentials Impact Report 2025 - Thailand) ให้ข้อมูลที่น่าสนใจมากครับ:
-โปรไฟล์โดดเด่น:
นายจ้างไทยถึง 98% มองว่า Micro-credential ทำให้เรซูเม่ของคุณน่าสนใจขึ้นอย่างเห็นได้ชัด
-ตัดสินใจจ้างง่ายขึ้น:
95% ของนายจ้างมีการจ้างงานคนที่มี Micro-credential อย่างน้อยหนึ่งใบในปีที่ผ่านมา
-ต่อรองเงินเดือนได้เปรียบ:
97% ยินดีเสนอเงินเดือนเริ่มต้นสูงขึ้นให้คนที่มี Micro-credential โดยเฉพาะสาย GenAI หรือหน่วยกิตที่เทียบโอนได้ (Credit-bearing)

ทักษะเฉพาะทางคือแต้มต่อสำคัญ:
นายจ้าง 98% มีแนวโน้มจะเลือกคนที่มีทักษะ GenAI มากกว่าคนที่ไม่มี
ถึงขั้นที่ 95% อาจยอมเลือกคนประสบการณ์น้อยกว่าแต่มีใบรับรอง GenAI มากกว่าคนเก๋าเกมแต่ขาดทักษะนี้!
และ
98% ก็มีแนวโน้มจะเลือกคนที่มีหน่วยกิตเทียบโอนได้ มากกว่าคนที่ไม่มีเช่นกัน
-ลดเวลา (และต้นทุน) สอนงาน:
นายจ้าง 92% พบว่าพนักงานใหม่ที่มี Micro-credential ตรงสายงาน จะเรียนรู้งานได้เร็วขึ้น ช่วยประหยัดต้นทุนการฝึกอบรมภายใน
-ทักษะการสื่อสารยังคงสำคัญ:
นอกจากทักษะเฉพาะทาง นายจ้างไทยยังเน้น "การสื่อสารทางธุรกิจ" ที่ดี เพราะต่อให้เก่งเทคโนโลยีแค่ไหน ถ้าสื่อสารไม่รู้เรื่อง งานก็เดินต่อลำบาก โดยเฉพาะในธุรกิจบริการและการท่องเที่ยว

ประโยชน์โดยตรงต่อคนทำงานอย่างคุณ
-เพิ่มโอกาสได้งานและเงินเดือน:
ชัดเจนจากข้อมูลว่า Micro-credential ช่วยให้คุณได้เปรียบทั้งตอนสมัครงานและตอนต่อรองเงินเดือน
-พัฒนาทักษะแบบเร่งรัด ตรงเป้า:
เลือกเรียนเฉพาะสิ่งที่คุณต้องการ หรือสิ่งที่จำเป็นต่องานในปัจจุบัน/อนาคต ประหยัดทั้งเวลาและค่าใช้จ่าย
-เรียนรู้ได้ตามสไตล์คุณ:
ไม่ว่าจะเป็นหลังเลิกงาน เสาร์อาทิตย์ หรือตอนพักเที่ยง ก็สามารถจัดสรรเวลาเรียนได้เอง
-สร้างความมั่นใจ:
การมีใบรับรองทักษะใหม่ๆ เพิ่มความมั่นใจในการทำงานและการนำเสนอตัวเอง
-เป็นใบเบิกทางสู่บทบาทใหม่:
อยากลองเปลี่ยนสายงาน? Micro-credential ช่วยปูพื้นฐานทักษะที่จำเป็นให้คุณได้

Micro-credential: เครื่องมือจัดการเส้นทางอาชีพเชิงรุก
ในฐานะคนทำงาน การมองหา Micro-credential ไม่ใช่แค่การเรียนเพิ่ม แต่คือการ "บริหารจัดการเส้นทางอาชีพ" ของคุณในเชิงรุก:
-รักษาความสดใหม่:
ทำให้โปรไฟล์ของคุณทันสมัย ไม่ตกยุค
-สร้างความแตกต่าง:
ในสนามการแข่งขันที่รุนแรง ทักษะเฉพาะทางคือสิ่งที่ทำให้คุณไม่เหมือนใคร
-ลงทุนในตัวเอง:
เป็นการลงทุนที่คุ้มค่าเพื่อโอกาสและความก้าวหน้าในระยะยาว

สถิติยืนยัน Micro-credential คือ Game Changer ของคนทำงาน
ข้อมูลเชิงลึกจาก Coursera ตอกย้ำอย่างชัดเจนว่า Micro-credential ไม่ใช่แค่เทรนด์ แต่คือปัจจัยสำคัญที่ส่งผลต่อการตัดสินใจของนายจ้างในประเทศไทย สถิติที่น่าทึ่ง เช่น 98% ของนายจ้างมองว่าช่วยเสริมแกร่งใบสมัคร, 97% ยินดีจ่ายสูงขึ้นสำหรับผู้มีหน่วยกิตนี้, และความต้องการที่พุ่งสูงถึง 95-98% สำหรับผู้มีทักษะ GenAI หรือหน่วยกิตเทียบโอนได้ ล้วนชี้ให้เห็นว่า การมี Micro-credential สามารถสร้างความได้เปรียบที่จับต้องได้ทั้งในแง่โอกาสการจ้างงานและผลตอบแทน

การมุ่งมั่นพัฒนาทักษะอย่างต่อเนื่องเช่นนี้ สอดคล้องกับแนวคิดการทำงานยุคใหม่ที่ต้องกล้าลอง กล้าเผชิญความท้าทาย และเรียนรู้จากประสบการณ์อย่างรวดเร็ว สำหรับคนทำงานที่ต้องการเสริมสร้างทัศนคติแบบ "ล้มให้เร็ว สำเร็จให้ไวขึ้น" เพื่อขับเคลื่อนเส้นทางอาชีพ การศึกษาแนวคิดเพิ่มเติมจากแหล่งความรู้อย่างหนังสือ "Fail Fast Succeed More: ล้มให้เร็ว สำเร็จให้สุด" โดย 10X Consulting ก็อาจเป็นอีกหนึ่งทางเลือกที่ช่วยเปิดมุมมองและสร้างแรงบันดาลใจในการพัฒนาตนเองได้อย่างน่าสนใจครับ

www.10-xconsulting.com

Google ได้เปิดตัว Ironwood TPU ซึ่งเป็นหน่วยประมวลผล Tensor รุ่นที่ 7 ที่ออกแบบมาเพื่อรองรับการประมวลผล AI ในระดับสูง โดยเน้นการใช้งานด้าน Inference ซึ่งเป็นความท้าทายใหม่ในโลก AI

จุดเด่นของ Ironwood TPU:
- ประสิทธิภาพที่เหนือกว่า: Ironwood สามารถรองรับการประมวลผลได้ถึง 42.5 exaflops ซึ่งมากกว่า 24 เท่า ของซูเปอร์คอมพิวเตอร์ El Capitan
- การพัฒนา AI เชิงลึก: Ironwood ช่วยให้โมเดล AI สามารถทำงานเชิงวิเคราะห์และคาดการณ์ได้อย่างแม่นยำมากขึ้น
- หน่วยความจำที่เพิ่มขึ้น: มีหน่วยความจำแบบแบนด์วิดท์สูงถึง 192GB ต่อชิป และความเร็วในการส่งข้อมูลสูงถึง 7.2TBps

ผลกระทบต่ออุตสาหกรรม AI:
- การเปลี่ยนแปลงใน AI Computing: Ironwood ช่วยให้ลูกค้าของ Google Cloud สามารถจัดการงานที่ซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพและประหยัดต้นทุน
- การรวมพลังของ DeepMind: Ironwood ใช้ซอฟต์แวร์ Pathways ที่พัฒนาโดย DeepMind เพื่อเพิ่มศักยภาพในการประมวลผล

https://www.techradar.com/pro/google-cloud-unveils-ironwood-its-7th-gen-tpu-to-help-boost-ai-performance-and-inference

ในตลาดอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์มือสองแห่ง นิวเดลี ประเทศอินเดีย ช่างเทคนิคกลุ่มหนึ่งกำลังต่อสู้กับแนวโน้ม "planned obsolescence" หรือการทำให้อุปกรณ์หมดอายุเร็วเกินควร ด้วยการสร้าง แล็ปท็อปราคา 100 ดอลลาร์ หรือที่เรียกว่า "Franken-laptops" อุปกรณ์เหล่านี้เกิดจากการรวบรวมและดัดแปลงชิ้นส่วนจากแล็ปท็อปเก่าและเสีย

ประหยัดต้นทุนและเข้าถึงได้ง่าย:
- แล็ปท็อปเหล่านี้มีราคาประมาณ 10,000 รูปี (110 ดอลลาร์) ซึ่งต่ำกว่าราคาของแล็ปท็อปใหม่ในตลาดที่อยู่ราว 50,000 รูปี (600 ดอลลาร์)
- ช่วยให้นักเรียน คนทำงานฟรีแลนซ์ และธุรกิจขนาดเล็ก สามารถเข้าถึงเทคโนโลยีในราคาที่จ่ายไหว

ที่มาของชิ้นส่วน:
- ส่วนประกอบมาจากตลาด e-waste ขนาดใหญ่ในอินเดีย เช่น Seelampur ซึ่งช่างซ่อมสามารถหาชิ้นส่วนที่ใช้งานได้ เช่น RAM, เมนบอร์ด และแบตเตอรี่

เรื่องราวน่าประทับใจ:
- ตัวอย่างหนึ่งคือนักศึกษาวิศวกรรมที่เกือบไม่สามารถจบการศึกษาได้ เนื่องจากไม่มีแล็ปท็อป แต่ได้รับการช่วยเหลือด้วย "Franken-laptop" ที่สร้างขึ้นจากชิ้นส่วนเหลือใช้

== ปัญหาที่ต้องเผชิญ ==
- บริษัทยักษ์ใหญ่ในอุตสาหกรรมเทคโนโลยีใช้วิธีการ proprietary designs เช่น สกรูเฉพาะทางและซอฟต์แวร์ล็อก เพื่อกีดกันการซ่อมแซม DIY
- ช่างซ่อมท้องถิ่นไม่สามารถเข้าถึงชิ้นส่วนจากผู้ผลิต OEM ได้โดยถูกกฎหมาย

https://www.techspot.com/news/107477-india-repair-shops-fighting-planned-obsolescence-creating-100.html

การปรับใช้ Cloud Computing ได้กลายมาเป็นแกนหลักสำคัญของธุรกิจในยุคปัจจุบัน โดยช่วยปรับปรุงการทำงาน ลดต้นทุน และเพิ่มความยืดหยุ่นในการจัดการข้อมูลและแอปพลิเคชัน อย่างไรก็ตาม ความปลอดภัยของระบบคลาวด์ยังคงเป็นความท้าทายที่ธุรกิจต้องให้ความสำคัญ

== ความนิยมของ Cloud Computing และความซับซ้อนด้านความปลอดภัย ==
การเติบโตของระบบคลาวด์:
- การใช้ Infrastructure as a Service (IaaS) เติบโตขึ้นกว่า 40% ในปีที่ผ่านมา และกลายเป็นรากฐานสำหรับการดำเนินธุรกิจยุคใหม่

ระบบคลาวด์แบบไฮบริด:
- องค์กรต่าง ๆ ใช้ระบบคลาวด์แบบผสม (Hybrid Cloud) ซึ่งรวม Private Cloud และ Public Cloud เข้าด้วยกันเพื่อปรับสมดุลระหว่างความปลอดภัยและการประหยัดต้นทุน
- แต่การใช้ผู้ให้บริการหลายรายอาจเพิ่มความซับซ้อนและโอกาสในการเกิด Misconfiguration ทำให้ข้อมูลหลุดรั่วหรือถูกโจมตี

== ความท้าทายด้านความปลอดภัยที่พบ ==
ปัญหาในระบบที่ตั้งค่าไม่ถูกต้อง:
- การตั้งค่าที่ผิดพลาดในระบบคลาวด์เป็นสาเหตุหลักของ Cloud Security Breaches รวมถึงการใช้รหัสผ่านที่ไม่รัดกุมและขาดการควบคุมการเข้าถึง

การพัฒนาภัยคุกคามใหม่ ๆ:
- การเพิ่มขึ้นของภัยคุกคามทำให้บริษัทต้องพิจารณาใช้เทคโนโลยีใหม่ เช่น Cloud Security Posture Management (CSPM) และ Cloud Access Security Brokers (CASBs) ซึ่งช่วยแก้ไขปัญหาด้านความปลอดภัยและตรวจจับจุดอ่อนในระบบ

การพัฒนามาตรฐานความปลอดภัย:
- National Cyber Security Centre (NCSC) แนะนำให้ตรวจสอบระบบคลาวด์ด้วยมาตรฐานที่เข้มงวด เช่น การป้องกันการดักฟังข้อมูลและการจัดการการเปลี่ยนแปลงที่ปลอดภัย

https://www.zdnet.com/article/cloud-computing-security-where-it-is-where-its-going/

เครื่องแยกก้างปลา Fish Deboner
เหมาะสำหรับปลาทุกชนิด หากเป็นปลาขนาดใหญ่ต้องถูกแล่เป็นชิ้นๆ
ส่วนปลาขนาดเล็กสามารถแยกเนื้อปลาออกจากกระดูก หนัง และเอ็นของปลาได้ เพื่อเพิ่มอัตราการใช้วัตถุดิบและประหยัดต้นทุนแรงงาน เนื้อปลาที่ได้สามารถนำไปทำเป็น ลูกชิ้นปลา เส้นปลา วุ้นเส้นปลา เกี๊ยวปลา เป็นต้น เครื่องนี้ไม่เพียงแต่สามารถแยกปลาได้เท่านั้น แต่ยังรวมถึงเนื้อกุ้ง มะขามเปียก และอื่นๆ

- มอเตอร์ 3 แรงม้า ไฟ 380V
- กำลังการผลิต 100-300 KG/H
- ขนาด 800x650x900 มม.
- น้ำหนัก 250 Kg.

#เลือกคุณภาพ #เลือกBONNY ‼‼
ย่งฮะเฮง เครื่องบด ย่อย หั่น สับ สไลซ์ คั้น อัด เลื่อย สำหรับ อาหาร ยา พลังงานหมุนเวียน
LINE Business ID : @yonghahheng (มี@ข้างหน้า)
หรือ https://lin.ee/HV4lSKp
02-215-3515-9 หรือ 081-3189098
www.yoryonghahheng.com
E-mail : sales@yoryonghahheng.com

#เครื่องบดยา #บดสมุนไพร #คั้นน้ำแยกกาก #เครื่องไฮดรอลิก #ถุงมือป้องกันมีดบาด #ขอดเกล็ดปลา #ลอกหนังปลา #ผ่าซีกปลา #เครื่องทำน้ำจิ้ม #ทำเครื่องปรุงรส #ทำเครื่องสำอาง #เครื่องแกะเม็ดข้าวโพด #แกะเมล็ดข้าวโพด #เครื่องย่อย #ย่อยกาก #ย่อยกากอาหาร #บดยา #บดสมุนไพร #บดฟ้าทะลายโจร #บีดอัดกระป๋องสี #บีดอัดกระดาษ #บีบอัดลัง #เครื่องทำซอส #oilscrewpress #สกัดน้ำมัน #เครื่องปอก #ปอกเปลือกกระเทียม #ปอกเปลือกหอมแดง

ในโลกที่เทคโนโลยีก้าวหน้าอย่างรวดเร็ว AI กลายเป็นเครื่องมือที่นำมาใช้ในชีวิตประจำวันได้อย่างหลากหลาย และนั่นคือจุดเริ่มต้นของเรื่องราวความสำเร็จของคนธรรมดาที่สามารถทำเงินจาก AI ได้

เราจะยกตัวอย่างเรื่องราวความสำเร็จของ Cal AI กันครับ เรื่องราวเริ่มต้นเมื่อ Zach Yadegari และ Henry Langmack สองนักเรียนวัย 17 ปี ได้พัฒนาแอปพลิเคชันชื่อ "Cal AI" ที่ใช้เทคโนโลยี GPT ในการตรวจนับแคลอรี่ แอปพลิเคชันนี้สามารถวิเคราะห์รูปภาพและสแกนบาร์โค้ดเพื่อความสะดวกในการใช้งาน ด้วยความสำเร็จที่น่าทึ่ง แอปพลิเคชันนี้มีผู้ดาวน์โหลดกว่า 1 ล้านครั้งและทำรายได้ต่อปีถึง 12 ล้านดอลลาร์ จากทีมงานเพียง 17 คน

สิ่งที่ Cal AI ใช้คือสิ่งที่เราเรียกว่า "GPT Wrapper"

GPT Wrapper คือโปรแกรมที่สร้างอินเตอร์เฟซสำหรับผู้ใช้ที่นำความสามารถของ GPT มาปรับใช้ให้เหมาะสม เพื่อให้การใช้งานของ AI ง่ายขึ้น ตัวอย่างเช่น แอปพลิเคชันสำหรับการเขียนบทความหรือการเรียนรู้ภาษา ซึ่งการพัฒนา GPT Wrapper นั้นช่วยลดเวลาที่ใช้ในการเข้าสู่ตลาด และลดค่าใช้จ่ายในการพัฒนาระบบ AI ของตนเอง

ข้อดีและข้อเสียของการพัฒนา GPT Wrapper
- ข้อดี: มีโครงสร้างพื้นฐานที่สร้างไว้แล้ว, ความรวดเร็วในการเข้าสู่ตลาด, และประหยัดต้นทุนการพัฒนา
- ข้อเสีย: ข้อจำกัดด้านประสิทธิภาพ, ความยากลำบากในการขยายตัว, และความแตกต่างที่จำกัด

แนวคิดในการสร้างธุรกิจ ด้วย GPT Wrapper:
1) การสร้างความเข้าใจในปัญหา: ค้นหาปัญหาที่ผู้คนต้องการแก้ไข และสร้างแอปที่ตอบโจทย์
2) การสร้างชุมชน: พูดคุยกับผู้ใช้ที่มีศักยภาพเพื่อให้ได้ข้อมูลและความเห็นในการพัฒนาแอป
3)การตลาดและการเติบโต: สร้างชุมชนออนไลน์เพื่อเสริมสร้างความเชื่อมั่นในผลิตภัณฑ์ และใช้แพลตฟอร์มเช่น TikTok และ Instagram เพื่อโปรโมทผลิตภัณฑ์

สรุปคือ การสร้างแอปพลิเคชันด้วย AI ไม่ใช่เรื่องยาก เพียงแค่มีความเข้าใจในปัญหาและนำแนวคิดใหม่ๆ มาปรับใช้ คุณก็สามารถสร้างธุรกิจที่ประสบความสำเร็จได้ด้วย AI เหมือนที่ Cal AI ทำ

https://www.zdnet.com/article/from-zero-to-millions-how-regular-people-are-cashing-in-on-ai/

ความโลภต่างหากที่ทำให้เราเห็นกงจักรที่อเมริกายื่นมาให้เป็นดอกบัว #เปลือยธารินทร์ สถาบันต่าง ๆ รวมทั้งภาคเอกชน เริ่มเป็นประตูสวรรค์ของการยืมเงินถูกมาใช้ ถ้าเป็นธนาคารก็ยืมถูกมาปล่อยแพง ถ้าเป็นบริษัทก็ประหยัดต้นทุนเกือบ 10%
https://youtu.be/xl3LMN8qEag

ปฏิทินการปลูกผักประจำเดือนธันวาคม รู้หรือไม่ว่าเดือนธันวาคมเป็นช่วงเวลาที่เหมาะสมในการปลูกผักหลายชนิด เพราะสภาพอากาศเย็นสบาย ทำให้ผักเจริญเติบโตได้ดี ไม่ต้องดูแลซับซ้อนเท่าฤดูร้อน ผักแนะนำให้ปลูกในเดือนนี้ ได้แก่ • กระหล่ำปลี และ กระหล่ำดอก: เติบโตได้ดีในอากาศเย็น ควรให้น้ำอย่างสม่ำเสมอ • ผักคะน้า และ ผักกวางตุ้งไต้หวัน: ปลูกง่าย โตเร็ว เหมาะสำหรับมือใหม่ที่เริ่มทำเกษตร • แตงกวา และ ผักกาดขาว: ดูแลไม่ยาก แต่ต้องมีการให้น้ำอย่างสม่ำเสมอ • พริก และ มะเขือเทศ: ชอบแดดจัดแต่ไม่ร้อนจนเกินไป เดือนนี้จึงเหมาะสำหรับการเพาะปลูก • หัวไชเท้า และ ต้นหอม: ปลูกไว้ในแปลงเล็ก ๆ ก็ได้ผลผลิตที่สดใหม่ ใช้เวลาไม่นาน ข้อดีของการปลูกผักตามฤดูกาล 1️⃣ ผักโตเร็วและให้ผลผลิตดี เพราะสภาพอากาศเหมาะสม2️⃣ ลดปัญหาแมลงศัตรูพืชที่มากับอากาศร้อนชื้น3️⃣ ประหยัดต้นทุนในการดูแล เช่น ค่าน้ำ ค่าแรง และสารเคมี4️⃣ ปลูกผักกินเองที่บ้าน ช่วยประหยัดค่าใช้จ่ายและปลอดภัยจากสารตกค้าง สำหรับเกษตรกรมือใหม่หรือคนที่อยากปลูกผักไว้กินเอง ลองเลือกผักที่เหมาะกับฤดูกาลแบบนี้ รับรองได้ผลผลิตดี ไม่เสียแรงแน่นอน!ติดตามเพจ “เกษตรน้อย” เพื่อสาระดี ๆ และเคล็ดลับการทำเกษตรในทุกฤดูกาล เพราะเราอยากเห็นทุกครัวเรือนมีผักสดปลอดภัยไว้รับประทาน #เกษตรน้อย #ร้านเกษตรน้อย #เกษตรกร #เกษตรพอเพียง #เกษตรอินทรีย์ #ปลูกผักปลอดสาร #ปฏิทินปลูกผัก #ผักสวนครัว #ผักปลอดสารพิษ #กะหล่ําปี #กะหล่ำดอ #คะน้า #ผักบุ้งไฟแดง #ผักกาดขาว #แตงกวา #ผักชี #มะเขือเทศ #พริก

ปฏิทินผักตามฤดูกาล: เคล็ดลับเลือกผักให้เหมาะกับช่วงเวลาการเลือกผักตามฤดูกาลไม่เพียงแต่ช่วยลดต้นทุนการผลิต แต่ยังส่งผลดีต่อสุขภาพ เพราะเราจะได้ผักที่สดใหม่ เต็มไปด้วยคุณค่าทางโภชนาการ และรสชาติที่ดีที่สุด!ฤดูร้อน: • แนะนำผักที่เจริญเติบโตได้ดีในอากาศร้อน เช่น แตงกวา, บวบ, ฟักฤดูฝน: • ช่วงนี้เหมาะกับผักใบที่ชอบน้ำ เช่น ผักบุ้ง, คะน้า, ถั่วฝักยาวฤดูหนาว: • ฤดูนี้ปลูกผักได้หลากหลาย โดยเฉพาะผักที่ชอบอากาศเย็น เช่น กะหล่ำปลี, ผักชี, ผักกาดขาว, ขึ้นฉ่ายข้อดีของการปลูกผักตามฤดูกาล: 1. ลดการใช้สารเคมี เพราะผักเติบโตตามธรรมชาติ 2. ประหยัดต้นทุน ลดค่าแรงและการดูแลรักษา 3. เพิ่มรายได้ เพราะผักที่มีคุณภาพดีย่อมขายได้ราคาสูงลองเลือกปลูกผักตามฤดูกาลที่เหมาะสมกับพื้นที่และสภาพอากาศ แล้วเราจะได้ผลผลิตที่คุ้มค่าและยั่งยืน! #เกษตรน้อย #ร้านเกษตรน้อย #ผักตามฤดูกาล

LRT เกาะปีนัง คาดตอกเข็ม ธ.ค.นี้

โครงการรถไฟฟ้ารางเบา สายมูเทียรา ไลน์ (LRT Mutiara Line) ซึ่งเป็นรถไฟฟ้าสายแรกบนเกาะปีนัง ประเทศมาเลเซีย กำลังจะเกิดขึ้นในเดือน ธ.ค. 2567 ที่จะถึงนี้ เมื่อสำนักข่าวเดอะสตาร์ของมาเลเซีย รายงานว่า นายแอนโทนี่ ลก รมว.คมนาคมมาเลเซีย ได้อนุมัติวันเริ่มต้นก่อสร้าง โดยสถานีแรกจะสร้างขึ้นที่ถนนแมคคัลลัม ขณะที่บริษัท MRT Corp ซึ่งเป็นผู้พัฒนาโครงการ อาจเลือกใช้ระบบรถไฟฟ้าแบบล้อยาง เพื่อประหยัดต้นทุนการดำเนินงานและการบำรุงรักษา

ส่วนกลุ่มกิจการค้าร่วมเอสอาร์เอส (SRS Consortium) ที่นำโดยกามูดา เบอร์ฮัด (Gamuda Berhad) บริษัทก่อสร้างรายใหญ่ของมาเลเซีย กำลังสรุปเงื่อนไขและข้อกำหนดสำหรับงานโยธา ซึ่งจะมีค่าใช้จ่ายในการก่อสร้างประมาณ 7,600 ล้านริงกิต ซึ่งกามูดาก็กำลังวางแผนประมูลงานระบบไฟฟ้าและอาณัติสัญญาณ ซึ่งมีมูลค่าประมาณ 1,200 ล้านริงกิต

โครงการรถไฟฟ้ารางเบา สายมูเทียรา ไลน์ ระยะทาง 29 กิโลเมตร แบ่งการก่อสร้างออกเป็น 3 ส่วน ได้แก่ งานโยธาตอนที่ 1 ตั้งแต่เกาะซิลิคอนถึงอาคารคอมตาร์ (Komtar) งานโยธาตอนที่ 2 จากอาคารคอมตาร์ข้ามทะเลไปยังอาคารปีนังเซ็นทรัล (Penang Sentral) และสัญญาแบบเทิร์นคีย์สำหรับงานระบบและจัดหาขบวนรถ

แนวเส้นทางเริ่มต้นจากเกาะซิลิคอน ทางตอนใต้ของเกาะปีนัง ซึ่งจะเป็นศูนย์ซ่อมบำรุง (Depot) ข้ามทะเลขึ้นไปบนหมู่บ้านเปร์มาตัง ดามาร์ ลาอุต (Permatang Damar Laut) จากนั้นผ่านท่าอากาศยานนานาชาติปีนัง (Penang International Airport) เขตอุตสาหกรรมเสรี (Free Industrial Zone) สนามกีฬาสไปซ์อารีน่า (SPICE) ผ่านถนนมหาวิทยาลัย (Jalan Universiti) ที่จะไปมหาวิทยาลัยวิทยาศาสตร์แห่งมาเลเซีย (USM)

ก่อนจะมุ่งหน้าไปยังอาคารคอมตาร์ (Komtar) ที่จะรองรับเส้นทางไปตันจุงบูงะฮ์ (Tanjung Bungah) และอาเยอร์อีตัม (Air Itam) ในอนาคต แล้วข้ามทะเลไปสิ้นสุดที่อาคารปีนังเซ็นทรัล โดยมีสถานีให้บริการทั้งหมด 22 สถานี เวลาเปิดให้บริการ 06.00-24.00 น. มีที่จอดรถยนต์ 1,220 คัน และรถจักรยานยนต์ 1,315 คัน

ก่อนหน้านี้เมื่อวันที่ 29 มี.ค. รมว.คมนาคมมาเลเซีย กล่าวว่า รัฐบาลกลางได้เข้ารับช่วงต่อโครงการรถไฟฟ้า LRT จากรัฐบาลของรัฐปีนัง โดยแต่งตั้งให้ MRT Corp เป็นผู้พัฒนาและเจ้าของโครงการ คาดว่าจะแล้วเสร็จในปี 2573 หรืออีก 6 ปีข้างหน้า

#Newskit #LRTMutiaraLine #เกาะปีนัง