⚓ หัวข้อข่าว: พบเรือโบราณอายุ 2,000 ปีใต้ทะเลตุรกี พร้อมเครื่องใช้บนโต๊ะอาหารครบชุด! การค้นพบครั้งนี้เกิดขึ้นในเดือนมิถุนายน 2025 เมื่อทีมนักดำน้ำสำรวจชายฝั่งเมือง Adrasan ประเทศตุรกี ได้พบซากเรือโบราณที่จมอยู่ใต้ทะเลลึกประมาณ 150 ฟุต และที่น่าทึ่งคือ เครื่องใช้บนโต๊ะอาหาร เช่น จาน ชาม หม้อ และถาด ยังคงเรียงกันอย่างเป็นระเบียบ แม้เวลาจะผ่านไปกว่า 2,000 ปีแล้วก็ตาม. 🏺 ความสำคัญทางประวัติศาสตร์และการค้าโบราณ ✅ ซากเรือโบราณเผยให้เห็นวิธีการขนส่งสินค้าในยุคโบราณ ➡️ เครื่องปั้นดินเผาถูกจัดเรียงอย่างเป็นระเบียบเพื่อการขนส่งจำนวนมาก ➡️ เคลือบด้วยดินเหนียวก่อนบรรจุลงเรือ เพื่อป้องกันความเสียหายจากน้ำทะเล ✅ การอนุรักษ์ที่น่าทึ่งของเครื่องปั้นดินเผา ➡️ สีและลวดลายดั้งเดิมยังคงปรากฏชัดเจน ➡️ ดินเหนียวและทรายช่วยลดช่องว่างระหว่างภาชนะ ทำให้สิ่งมีชีวิตใต้ทะเลไม่สามารถเข้าไปอาศัยได้ ✅ การใช้เทคโนโลยีสมัยใหม่ในการค้นหา ➡️ ใช้ Sonar, LiDAR และภาพถ่ายดาวเทียมในการระบุตำแหน่ง ➡️ ปัญญาประดิษฐ์ช่วยวิเคราะห์ภาพซากเรือที่มนุษย์อาจมองไม่เห็น ✅ แผนการจัดแสดงในพิพิธภัณฑ์ ➡️ เครื่องปั้นดินเผาบางส่วนจะถูกนำไปจัดแสดงในพิพิธภัณฑ์โบราณคดีใต้น้ำแห่งใหม่ในทะเลเมดิเตอร์เรเนียน ➡️ ซากเรือบางส่วนจะเปิดให้นักดำน้ำเข้าเยี่ยมชมในอนาคต https://www.slashgear.com/2006585/2000-year-old-shipwreck-adrasan-plate/

🧠 ปัญญาประดิษฐ์สายวิจัยที่ไม่หยุดแค่ “แชตบอต” Tongyi DeepResearch เป็นโมเดล Web Agent แบบโอเพ่นซอร์สตัวแรกที่สามารถทำงานวิจัยเชิงลึกได้เทียบเท่ากับโมเดลเชิงพาณิชย์ของ OpenAI โดยมีคะแนนสูงในหลาย benchmark เช่น: 🔖 Humanity’s Last Exam (HLE): 32.9 🔖 BrowseComp: 43.4 🔖 BrowseComp-ZH: 46.7 🔖 xbench-DeepSearch: 75 โมเดลนี้ไม่ใช่แค่เก่งด้านการตอบคำถาม แต่ยังสามารถวางแผน ทำวิจัยหลายขั้นตอน และใช้เครื่องมือภายนอกได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยใช้ framework reasoning แบบ ReAct และโหมดขั้นสูงที่เรียกว่า Heavy Mode เพื่อจัดการงานที่ซับซ้อน ✅ Tongyi DeepResearch เป็น Web Agent แบบโอเพ่นซอร์สที่ทรงพลัง ➡️ ทำงานได้เทียบเท่ากับ DeepResearch ของ OpenAI ➡️ ได้คะแนนสูงในหลาย benchmark ด้าน reasoning และการค้นคว้า ✅ ใช้ข้อมูลสังเคราะห์คุณภาพสูงในการฝึก ➡️ สร้าง QA pairs จากกราฟความรู้และคลิกสตรีม ➡️ ใช้เทคนิคเพิ่มความยากของคำถามอย่างเป็นระบบ ✅ มีระบบฝึกแบบครบวงจร: CPT → SFT → RL ➡️ Continual Pre-training ด้วยข้อมูลสังเคราะห์ ➡️ Fine-tuning ด้วยข้อมูลผู้เชี่ยวชาญ ➡️ Reinforcement Learning แบบ on-policy เพื่อปรับพฤติกรรมให้ตรงเป้าหมาย ✅ ใช้โครงสร้าง reasoning แบบ ReAct และ IterResearch ➡️ ReAct: วงจร Thought → Action → Observation ➡️ IterResearch: แบ่งงานวิจัยเป็นรอบ ๆ เพื่อรักษาโฟกัสและคุณภาพ reasoning ✅ มีการใช้งานจริงในระบบของ Alibaba ➡️ เช่น “Xiao Gao” ผู้ช่วยด้านแผนที่ และ “FaRui” ผู้ช่วยด้านกฎหมาย ➡️ ทำงานวิจัยหลายขั้นตอนและให้ผลลัพธ์ที่ตรวจสอบได้ https://tongyi-agent.github.io/blog/introducing-tongyi-deep-research/

🤖 ศึก AI สะเทือนวงการ: Elon Musk กล่าวหา Sam Altman “ขโมยองค์กรไม่แสวงกำไร” เรื่องราวดราม่าระหว่างสองผู้ทรงอิทธิพลแห่งวงการ AI กลับมาเดือดอีกครั้ง เมื่อ Elon Musk โพสต์ข้อความบนแพลตฟอร์ม X กล่าวหาว่า Sam Altman “ขโมยองค์กรไม่แสวงกำไร” หลังจากเกิดข้อพิพาทเรื่องการคืนเงินมัดจำ $50,000 สำหรับการจอง Tesla Roadster รุ่นใหม่ที่ล่าช้ามาหลายปี Altman ยกเลิกการจองและขอเงินคืน แต่พบว่าอีเมลสำหรับติดต่อไม่สามารถใช้งานได้ ขณะที่ Musk ตอบกลับอย่างเผ็ดร้อนว่าเงินคืนให้ภายใน 24 ชั่วโมง และกล่าวหาว่า Altman “มีนิสัยชอบบิดเบือน” พร้อมเสริมว่าเขา “ขโมย OpenAI” ซึ่งเดิมเป็นองค์กรไม่แสวงกำไรที่ Musk ร่วมก่อตั้งในปี 2015 ก่อนจะถอนตัวในปี 2018 เพราะไม่เห็นด้วยกับทิศทางเชิงพาณิชย์ขององค์กร ดราม่านี้สะท้อนความขัดแย้งเชิงอุดมการณ์ระหว่าง Musk กับ Altman ที่ยืดเยื้อมาหลายปี โดยเฉพาะเมื่อ OpenAI เปลี่ยนโครงสร้างเป็นบริษัทเชิงพาณิชย์ และกลายเป็นผู้นำด้าน AI ด้วย ChatGPT ขณะที่ Musk ก็เปิดตัว xAI เพื่อแข่งขันโดยตรง และสร้างศูนย์ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อพัฒนาโมเดลของตัวเอง 💡 เกร็ดน่ารู้จากวงการ AI: 📍 OpenAI Foundation ยังคงเป็นองค์กรไม่แสวงกำไร แต่ควบคุม OpenAI PBC ซึ่งเป็นบริษัทเชิงพาณิชย์ 📍 Microsoft เข้ามาสนับสนุน OpenAI ทั้งด้านเงินทุนและโครงสร้าง เพื่อให้สามารถดำเนินงานได้อย่างอิสระ 📍 xAI ของ Musk พัฒนาโมเดล Grok และมีแผนสร้าง GPU เองในอนาคต ✅ จุดเริ่มต้นของดราม่า ➡️ Altman ยกเลิกจอง Tesla Roadster และขอคืนเงินมัดจำ ➡️ Musk ตอบกลับว่าเงินคืนแล้ว และกล่าวหาว่า “ขโมยองค์กรไม่แสวงกำไร” ✅ ความขัดแย้งระหว่าง Musk และ Altman ➡️ Musk ร่วมก่อตั้ง OpenAI ในปี 2015 และถอนตัวในปี 2018 ➡️ ไม่เห็นด้วยกับการเปลี่ยน OpenAI เป็นบริษัทเชิงพาณิชย์ ✅ โครงสร้างของ OpenAI ในปัจจุบัน ➡️ OpenAI Foundation ควบคุม OpenAI PBC ซึ่งเป็นบริษัทเชิงพาณิชย์ ➡️ ได้รับการสนับสนุนจาก Microsoft เพื่อเพิ่มความคล่องตัว ✅ การแข่งขันระหว่าง xAI และ OpenAI ➡️ xAI พัฒนาโมเดล Grok และสร้างศูนย์ข้อมูลขนาดใหญ่ ➡️ Musk วางแผนผลิต GPU เองเพื่อแข่งขันในตลาด AI ‼️ ความเสี่ยงจากความขัดแย้งในวงการ AI ⛔ อาจส่งผลต่อความเชื่อมั่นของนักลงทุนและผู้ใช้งาน ⛔ การแข่งขันเชิงอุดมการณ์อาจเบี่ยงเบนจากเป้าหมายเพื่อมนุษยชาติ ‼️ ความไม่ชัดเจนของโครงสร้างองค์กร AI ⛔ การผสมระหว่างไม่แสวงกำไรกับเชิงพาณิชย์อาจสร้างความสับสน ⛔ อาจเกิดข้อสงสัยเรื่องความโปร่งใสและเจตนารมณ์ขององค์กร เรื่องนี้ไม่ใช่แค่การคืนเงินจองรถ แต่เป็นการเปิดฉาก “สงครามอุดมการณ์” ระหว่างสองผู้นำที่กำลังขับเคลื่อนอนาคตของปัญญาประดิษฐ์ 🌐🔥 https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/elon-musk-alleges-sam-altman-stole-a-non-profit-as-ai-bros-spat-over-cancelled-tesla-roadster-order

🧠 “AI Superintelligence” กับเสียงเตือนจากคนดัง: เมื่อเทคโนโลยีอาจล้ำเส้นมนุษย์ เสียงเตือนจากนักวิทยาศาสตร์และคนดังทั่วโลกกำลังดังขึ้นเรื่อยๆ เมื่อ AI กำลังพัฒนาไปสู่ระดับ “Superintelligence” — ปัญญาประดิษฐ์ที่อาจฉลาดกว่ามนุษย์ในทุกด้าน และนั่นอาจไม่ใช่เรื่องดีเสมอไป ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา AI กลายเป็นส่วนหนึ่งของชีวิตประจำวัน ไม่ว่าจะเป็นภาพที่สร้างจาก AI หรือการพูดคุยกับแชตบอต แต่เบื้องหลังความสะดวกนั้นคือความกังวลที่เพิ่มขึ้นเรื่อยๆ โดยเฉพาะเมื่อบริษัทใหญ่อย่าง OpenAI และ xAI กำลังพัฒนา “Superintelligence” — AI ที่สามารถคิด วิเคราะห์ และเรียนรู้ได้เหนือกว่ามนุษย์ กลุ่มนักวิทยาศาสตร์และคนดัง เช่น Richard Branson, Steve Wozniak, Prince Harry, Meghan Markle, Joseph Gordon-Levitt และ will.i.am ได้ร่วมลงชื่อในแถลงการณ์ “Statement on Superintelligence” เพื่อเรียกร้องให้หยุดการพัฒนา AI ประเภทนี้ชั่วคราว จนกว่าจะมี “ฉันทามติทางวิทยาศาสตร์” ว่าจะสามารถควบคุมได้อย่างปลอดภัย และมี “การยอมรับจากสาธารณชน” อย่างชัดเจน Superintelligent AI ไม่เหมือนกับ AI ที่เราใช้กันในปัจจุบัน เพราะมันไม่ต้องพึ่งพามนุษย์ในการสั่งงานอีกต่อไป มันสามารถเรียนรู้และพัฒนาตัวเองได้อย่างต่อเนื่อง และอาจมีเป้าหมายที่มันจะทำทุกวิถีทางเพื่อให้สำเร็จ — โดยไม่สนใจผลกระทบต่อมนุษย์ ความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นมีตั้งแต่การแย่งงาน การควบคุมสังคมผ่านเทคโนโลยี ไปจนถึงการสูญพันธุ์ของมนุษย์ ฟังดูเหมือนนิยายไซไฟ แต่ผู้เชี่ยวชาญเตือนว่าเรากำลังเดินเข้าสู่ “พื้นที่ที่ไม่เคยมีใครสำรวจมาก่อน” และควรเตรียมรับมือกับผลลัพธ์ที่เลวร้ายที่สุด ✅ AI Superintelligence คืออะไร ➡️ ปัญญาประดิษฐ์ที่สามารถคิด วิเคราะห์ และเรียนรู้ได้เหนือกว่ามนุษย์ ➡️ ไม่ต้องพึ่งพาการสั่งงานจากมนุษย์อีกต่อไป ➡️ สามารถพัฒนาตัวเองอย่างต่อเนื่องโดยไม่มีข้อจำกัด ✅ แถลงการณ์ Statement on Superintelligence ➡️ เรียกร้องให้หยุดการพัฒนา AI ประเภทนี้ชั่วคราว ➡️ ต้องมีฉันทามติทางวิทยาศาสตร์ว่าปลอดภัย ➡️ ต้องได้รับการยอมรับจากสาธารณชนก่อนเปิดใช้งาน ✅ ผู้ร่วมลงชื่อในแถลงการณ์ ➡️ Richard Branson, Steve Wozniak, Prince Harry, Meghan Markle ➡️ Joseph Gordon-Levitt, will.i.am, Yoshua Bengio, Stuart Russell ‼️ ความเสี่ยงจาก AI Superintelligence ⛔ อาจถูกควบคุมโดยผู้ไม่หวังดี ⛔ มีโอกาส “หลุดจากการควบคุม” ของมนุษย์ ⛔ อาจใช้ทรัพยากรทางปัญญาเพื่อบรรลุเป้าหมายโดยไม่สนใจผลกระทบ ‼️ ผลกระทบต่อมนุษย์ ⛔ การแย่งงานในหลายอุตสาหกรรม ⛔ การเฝ้าระวังและควบคุมสังคมผ่านเทคโนโลยี ⛔ ความเสี่ยงต่อการสูญพันธุ์ของมนุษย์ https://www.slashgear.com/2010667/superintelligence-ban-ai-experts-public-figures/

🇨🇳 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/

🚗 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

🇨🇳 จีนประกาศแผน 5 ปีใหม่ มุ่งพึ่งพาตนเองด้านเซมิคอนดักเตอร์และ AI พร้อมกระตุ้นการใช้จ่ายในประเทศ จีนกำลังวางแผนพัฒนาเศรษฐกิจระยะยาวฉบับใหม่ (ปี 2026–2030) โดยเน้นการพึ่งพาตนเองด้านเทคโนโลยี โดยเฉพาะเซมิคอนดักเตอร์และปัญญาประดิษฐ์ (AI) ซึ่งถือเป็นหัวใจสำคัญของการเติบโตทางเศรษฐกิจในยุคใหม่ แผนนี้ถูกผลักดันโดยพรรคคอมมิวนิสต์จีน และมีเป้าหมายเพื่อรับมือกับความเสี่ยงจากการพึ่งพาการส่งออกและผลกระทบจากสงครามการค้ากับสหรัฐฯ จีนต้องการเปลี่ยนโครงสร้างเศรษฐกิจจากการพึ่งพาการส่งออก มาเป็นการกระตุ้นการใช้จ่ายภายในประเทศ โดยจะเพิ่มความมั่นคงทางการเงินให้ประชาชนผ่านการปรับปรุงระบบประกันสังคมและสนับสนุนภาคอสังหาริมทรัพย์ เพื่อให้ประชาชนกล้าจับจ่ายใช้สอยมากขึ้น ในด้านเทคโนโลยี รัฐบาลจะสนับสนุนการผลิตภายในประเทศ โดยเฉพาะในอุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์และ AI ซึ่งเป็นเป้าหมายหลักของแผนนี้ พร้อมทั้งส่งเสริมการพัฒนาอุตสาหกรรมใหม่ เช่น การบิน การขนส่ง และอินเทอร์เน็ต เพื่อสร้าง “พลังการผลิตคุณภาพใหม่” ที่จะผลักดันเศรษฐกิจจีนให้เติบโตอย่างมั่นคง ✅ แผนพัฒนาเศรษฐกิจ 5 ปีใหม่ของจีน (2026–2030) ➡️ เน้นการพึ่งพาตนเองด้านเทคโนโลยี โดยเฉพาะเซมิคอนดักเตอร์และ AI ➡️ ผลักดัน “พลังการผลิตคุณภาพใหม่” เพื่อพัฒนาอุตสาหกรรมยุคใหม่ ➡️ รับมือกับความเสี่ยงจากการพึ่งพาการส่งออกและสงครามการค้ากับสหรัฐฯ ✅ การปรับโครงสร้างเศรษฐกิจ ➡️ ลดสัดส่วนการพึ่งพาการส่งออก ซึ่งเคยสูงสุดในปี 2024 ➡️ กระตุ้นการใช้จ่ายภายในประเทศที่ยังต่ำกว่า 40% ของ GDP ➡️ ปรับปรุงระบบประกันสังคมและสนับสนุนภาคอสังหาริมทรัพย์ ➡️ เพิ่มความมั่นคงทางการเงินให้ประชาชนเพื่อกระตุ้นการบริโภค ✅ ผลกระทบต่อภาคเทคโนโลยี ➡️ บริษัทเทคโนโลยีจีนจะได้รับการสนับสนุนจากรัฐบาล ➡️ ความต้องการภายในประเทศจะเพิ่มขึ้นจากการกระตุ้นการใช้จ่าย ➡️ การพัฒนาเทคโนโลยีภายในจะช่วยลดการพึ่งพาตะวันตก ‼️ ข้อควรระวังและความท้าทาย ⛔ การเปลี่ยนโครงสร้างเศรษฐกิจต้องใช้เวลาและอาจกระทบการเติบโตระยะสั้น ⛔ การพัฒนาเทคโนโลยีภายในอาจเผชิญกับข้อจำกัดด้านทรัพยากรและความเชี่ยวชาญ ⛔ ความไม่แน่นอนจากสงครามการค้าอาจส่งผลต่อเสถียรภาพทางเศรษฐกิจ ⛔ การกระตุ้นการใช้จ่ายอาจไม่สำเร็จหากประชาชนยังขาดความมั่นใจ https://www.tomshardware.com/tech-industry/china-seeks-semiconductor-and-ai-self-reliance-in-ambitious-new-5-year-plan-beijing-also-wants-to-increase-domestic-spending-and-reduce-reliance-on-exports

🔍 สงครามค้นหายุคใหม่: AI กำลังเปลี่ยนโฉมการท่องเว็บ และท้าทายอำนาจของ Google ในยุคที่ปัญญาประดิษฐ์กลายเป็นผู้ช่วยประจำตัวของผู้คนทั่วโลก การค้นหาข้อมูลบนอินเทอร์เน็ตก็ไม่เหมือนเดิมอีกต่อไป บทความจาก The Star เผยว่า “การค้นหาออนไลน์” กำลังกลายเป็นสมรภูมิใหม่ของบริษัทยักษ์ใหญ่ด้าน AI ที่พยายามเปลี่ยนวิธีที่ผู้คนเข้าถึงข้อมูล และท้าทายอำนาจของ Google Chrome ที่ครองตลาดมากกว่า 70% บริษัทอย่าง OpenAI, Microsoft, Perplexity และ Dia ต่างเปิดตัว “เบราว์เซอร์ AI” ที่สามารถค้นหาข้อมูล วิเคราะห์ และดำเนินการแทนผู้ใช้ได้โดยไม่ต้องพิมพ์คำค้นหาแบบเดิมอีกต่อไป เช่น Atlas ของ OpenAI สามารถสร้างรายการซื้อของตามเมนูและจำนวนแขกได้ทันทีจากคำสั่งเดียว แม้ Google จะมีฟีเจอร์ AI Overviews และโหมด AI Search ที่ใช้ reasoning และ multimodal แต่ก็ยังไม่ถึงขั้น “agentic AI” ที่สามารถทำงานแทนผู้ใช้ได้อย่างเต็มรูปแบบ 🔍 สรุปประเด็นสำคัญจากบทความ 1️⃣ การเปลี่ยนแปลงของการค้นหาออนไลน์ ✅ แนวโน้มใหม่ ➡️ เบราว์เซอร์ AI สามารถค้นหาและดำเนินการแทนผู้ใช้ได้ ➡️ ไม่ใช่แค่ตอบคำถาม แต่สามารถจัดการงาน เช่น จองร้านอาหารหรือวางแผนการเดินทาง ➡️ เปลี่ยนจาก “search engine” เป็น “action engine” ‼️ คำเตือน ⛔ ผู้ใช้อาจพึ่งพา AI มากเกินไปโดยไม่ตรวจสอบข้อมูล ⛔ ความผิดพลาดจาก AI อาจนำไปสู่การตัดสินใจที่ไม่ถูกต้อง 2️⃣ ผู้เล่นหลักในสมรภูมิ AI Search ✅ เบราว์เซอร์ AI ที่เปิดตัวแล้ว ➡️ Atlas จาก OpenAI ➡️ Comet จาก Perplexity ➡️ Copilot-enabled Edge จาก Microsoft ➡️ Dia และ Neon จากผู้พัฒนารายใหม่ ‼️ คำเตือน ⛔ บางเบราว์เซอร์ยังอยู่ในช่วงทดลอง อาจมีข้อจำกัดด้านความปลอดภัย ⛔ การรวบรวมข้อมูลผู้ใช้เพื่อปรับปรุง AI อาจกระทบความเป็นส่วนตัว 3️⃣ จุดแข็งและจุดอ่อนของ Google ✅ จุดแข็งของ Google ➡️ Chrome ครองตลาดเบราว์เซอร์มากกว่า 70% ➡️ Google Search ยังเป็นเครื่องมือหลักในการค้นหาข้อมูล ➡️ มีฟีเจอร์ AI Overviews และโหมด AI Search ‼️ จุดอ่อนที่ถูกท้าทาย ⛔ ยังไม่เข้าสู่ระดับ “agentic AI” ที่ทำงานแทนผู้ใช้ได้ ⛔ คู่แข่งสามารถรวบรวมข้อมูลจากการใช้งาน AI เพื่อพัฒนาโมเดลได้เร็วกว่า 4️⃣ ความเห็นจากผู้เชี่ยวชาญ ✅ มุมมองจากนักวิเคราะห์ ➡️ Avi Greengart: “AI acting in the browser makes sense เพราะแอปส่วนใหญ่ทำงานผ่านเบราว์เซอร์อยู่แล้ว” ➡️ Evan Schlossman: “AI กำลังควบคุมอินเทอร์เฟซของผู้ใช้ เพื่อ streamline ประสบการณ์” ➡️ Thomas Thiele: “การรวมข้อมูลจาก ChatGPT และ Atlas อาจสร้าง Google ใหม่” ‼️ คำเตือน ⛔ การควบคุมอินเทอร์เฟซโดย AI อาจทำให้ผู้ใช้เสียอำนาจในการเลือก ⛔ การรวบรวมข้อมูลมากเกินไปอาจนำไปสู่การละเมิดสิทธิส่วนบุคคล https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/10/24/online-search-a-battleground-for-ai-titans

🌱 AI กับสิ่งแวดล้อม: ใช้พลังงานมหาศาล แต่ก็ช่วยโลกได้ใน 5 วิธี แม้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) จะถูกวิจารณ์ว่าใช้พลังงานและน้ำมหาศาล โดยเฉพาะในศูนย์ข้อมูลที่รองรับการประมวลผลขั้นสูง แต่บทความจาก The Star ชี้ให้เห็นว่า AI ก็สามารถเป็นเครื่องมือสำคัญในการช่วยลดมลพิษและเพิ่มประสิทธิภาพการใช้พลังงานในหลายภาคส่วนได้เช่นกัน นักวิจัยและผู้เชี่ยวชาญเสนอ 5 วิธีที่ AI สามารถช่วยสิ่งแวดล้อมได้ ตั้งแต่การจัดการพลังงานในอาคาร ไปจนถึงการลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจกจากการผลิตน้ำมันและการจราจร 🔍 สรุป 5 วิธีที่ AI ช่วยสิ่งแวดล้อม 1️⃣ เพิ่มประสิทธิภาพการใช้พลังงานในอาคาร ✅ วิธีการทำงาน ➡️ AI ปรับแสงสว่าง อุณหภูมิ และการระบายอากาศตามสภาพอากาศและการใช้งานจริง ➡️ คาดว่าช่วยลดการใช้พลังงานในอาคารได้ 10–30% ➡️ ระบบอัตโนมัติช่วยลดการเปิดแอร์หรือฮีตเตอร์เกินความจำเป็น ‼️ คำเตือน ⛔ หากระบบ AI ขัดข้อง อาจทำให้การควบคุมอุณหภูมิผิดพลาด ⛔ ต้องมีการบำรุงรักษาเซ็นเซอร์และระบบควบคุมอย่างสม่ำเสมอ 2️⃣ จัดการการชาร์จอุปกรณ์ไฟฟ้าอย่างมีประสิทธิภาพ ✅ วิธีการทำงาน ➡️ AI กำหนดเวลาชาร์จ EV และสมาร์ตโฟนให้เหมาะกับช่วงที่ไฟฟ้าถูกและสะอาด ➡️ ลดการใช้ไฟฟ้าช่วงพีค และลดการพึ่งพาพลังงานจากฟอสซิล ‼️ คำเตือน ⛔ ต้องมีการเชื่อมต่อกับระบบ grid และข้อมูลราคาพลังงานแบบเรียลไทม์ ⛔ หากข้อมูลไม่แม่นยำ อาจชาร์จผิดเวลาและเพิ่มค่าไฟ 3️⃣ ลดมลพิษจากการผลิตน้ำมันและก๊าซ ✅ วิธีการทำงาน ➡️ AI วิเคราะห์กระบวนการผลิตเพื่อหาจุดที่ปล่อยก๊าซเรือนกระจกมากที่สุด ➡️ ช่วยปรับปรุงกระบวนการให้ปล่อยก๊าซน้อยลง ➡️ ใช้ machine learning เพื่อคาดการณ์และป้องกันการรั่วไหล ‼️ คำเตือน ⛔ ข้อมูลจากอุตสาหกรรมอาจไม่เปิดเผยทั้งหมด ทำให้ AI วิเคราะห์ไม่ครบ ⛔ การพึ่งพา AI โดยไม่มีการตรวจสอบจากมนุษย์อาจเสี่ยงต่อความผิดพลาด 4️⃣ ควบคุมสัญญาณไฟจราจรเพื่อลดการปล่อยคาร์บอน ✅ วิธีการทำงาน ➡️ AI วิเคราะห์การจราจรแบบเรียลไทม์เพื่อปรับสัญญาณไฟให้รถติดน้อยลง ➡️ ลดการจอดรอและการเร่งเครื่องที่สิ้นเปลืองพลังงาน ➡️ ช่วยลดการปล่อยคาร์บอนจากรถยนต์ในเมืองใหญ่ ‼️ คำเตือน ⛔ ต้องมีระบบกล้องและเซ็นเซอร์ที่ครอบคลุมทั่วเมือง ⛔ หากระบบล่ม อาจทำให้การจราจรแย่ลงกว่าเดิม 5️⃣ ตรวจสอบและซ่อมบำรุงระบบ HVAC และอุปกรณ์อื่นๆ ✅ วิธีการทำงาน ➡️ AI ตรวจจับความผิดปกติในระบบก่อนเกิดความเสียหาย ➡️ ช่วยลดการใช้พลังงานจากอุปกรณ์ที่ทำงานผิดปกติ ➡️ ลดค่าใช้จ่ายในการซ่อมแซมระยะยาว ‼️ คำเตือน ⛔ ต้องมีการติดตั้งเซ็นเซอร์และระบบวิเคราะห์ที่แม่นยำ ⛔ หากไม่ calibrate ระบบอย่างสม่ำเสมอ อาจเกิด false alarm หรือพลาดการแจ้งเตือนจริง https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/10/24/ai-can-help-the-environment-even-though-it-uses-tremendous-energy-here-are-5-ways-how

🚗 Uber เปิดโอกาสใหม่ให้คนขับ “ฝึก AI” ระหว่างรอผู้โดยสาร Uber กำลังทดลองโครงการใหม่ในสหรัฐฯ ที่ชื่อว่า “Digital Tasks” ซึ่งเปิดโอกาสให้คนขับรถสามารถทำงานออนไลน์เล็กๆ น้อยๆ เพื่อช่วยฝึกระบบปัญญาประดิษฐ์ของบริษัทในช่วงเวลาว่าง ไม่ว่าจะระหว่างรอผู้โดยสารหรือแม้แต่ตอนพักงาน โดยงานเหล่านี้มีตั้งแต่การอัดเสียงสั้นๆ การอัปโหลดภาพจากชีวิตประจำวัน ไปจนถึงการส่งเอกสารที่เขียนด้วยตนเอง โครงการนี้เป็นส่วนหนึ่งของแผนพัฒนา AI Solutions ของ Uber ซึ่งเคยทดลองใช้งานในอินเดียมาแล้ว และกำลังขยายไปทั่วสหรัฐฯ ภายในสิ้นปี 2025 คนขับสามารถเข้าร่วมได้ผ่านแอป Uber Driver โดยเข้าไปที่ Work Hub และเลือกงานจาก Opportunity Center ซึ่งจะมีการจ่ายเงินภายใน 24 ชั่วโมงหลังจากทำงานเสร็จ แม้จะดูเหมือนเป็นโอกาสใหม่ในการหารายได้ แต่ก็มีคำถามตามมาว่า Uber กำลังใช้เครือข่ายคนขับเป็นแรงงานฝึก AI แบบ crowdsource โดยจ่ายค่าตอบแทนเพียงเล็กน้อย ขณะที่มูลค่าของข้อมูลที่ได้กลับสูงมากในอุตสาหกรรมที่กำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว ✅ โครงการ Digital Tasks ของ Uber ➡️ เปิดให้คนขับทำงานออนไลน์เพื่อฝึก AI ➡️ งานมีตั้งแต่การอัดเสียง อัปโหลดภาพ ส่งเอกสาร ➡️ เข้าร่วมผ่านแอป Uber Driver ในส่วน Work Hub ➡️ ได้รับค่าตอบแทนภายใน 24 ชั่วโมง ✅ เป้าหมายของโครงการ ➡️ สนับสนุนการพัฒนา AI Solutions ของ Uber ➡️ ใช้ข้อมูลจากคนขับแทนการดึงจากอินเทอร์เน็ต ➡️ สร้างฐานข้อมูลภาพ เสียง ข้อความ สำหรับฝึกโมเดล AI ✅ ประโยชน์และข้อจำกัด ➡️ คนขับมีรายได้เสริมระหว่างรอผู้โดยสาร ➡️ ค่าตอบแทนต่อชิ้นงานอยู่ที่ประมาณ $0.50–$1 ต่อ 2–3 นาที ➡️ จำนวนงานขึ้นอยู่กับความต้องการของลูกค้า Uber ✅ ภาพรวมอุตสาหกรรม ➡️ ตลาด data labeling เติบโตจาก $1B ในปี 2023 เป็น $4B ในปี 2024 ➡️ คาดว่าจะทะลุ $17B ภายในปี 2030 ➡️ บริษัทใหญ่เช่น Meta ลงทุนหลายพันล้านในบริษัท labeling https://www.slashgear.com/2004713/uber-driver-ai-training-task-program/

🔧 “Lam Research คาดรายได้พุ่ง – อานิสงส์จากความต้องการชิป AI ดันยอดขายเครื่องผลิตเซมิคอนดักเตอร์” Lam Research บริษัทจากแคลิฟอร์เนียที่ผลิตเครื่องมือสำหรับการสร้างเซมิคอนดักเตอร์ คาดว่ารายได้ไตรมาสหน้าจะสูงกว่าที่นักวิเคราะห์คาดการณ์ไว้ โดยมีแรงหนุนจากความต้องการชิปที่ใช้ในงานปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว บริษัทคาดว่าจะมีรายได้ประมาณ $5.20 พันล้านดอลลาร์ (บวกลบ $300 ล้าน) สำหรับไตรมาสสิ้นสุดวันที่ 28 ธันวาคม 2025 ซึ่งสูงกว่าที่นักวิเคราะห์คาดไว้ที่ $4.81 พันล้าน ส่วนกำไรต่อหุ้นแบบปรับปรุงคาดว่าจะอยู่ที่ $1.15 (บวกลบ 10 เซนต์) เทียบกับประมาณการที่ $1.04 ในไตรมาสก่อนหน้า Lam ทำรายได้ไปแล้ว $5.32 พันล้าน ซึ่งสูงกว่าที่ตลาดคาดไว้ที่ $5.23 พันล้าน และมีกำไรต่อหุ้นที่ $1.26 สูงกว่าคาดการณ์ที่ $1.22 ความต้องการเครื่องมือผลิตชิป (Wafer Fabrication Equipment – WFE) เพิ่มขึ้นอย่างมาก เพราะบริษัทออกแบบชิปต้องการสร้างโปรเซสเซอร์ที่รองรับงาน AI ซึ่งต้องใช้เครื่องมือที่ซับซ้อนและมีความแม่นยำสูง แม้จะมีคู่แข่งอย่าง Analog Devices, Applied Materials และ ASML จากเนเธอร์แลนด์ แต่ Lam ยังคงรักษาตำแหน่งผู้นำในตลาด ด้วยผลิตภัณฑ์ที่ครอบคลุมตั้งแต่การประมวลผลแผ่นเวเฟอร์ไปจนถึงการเดินสายภายในชิป ✅ รายได้และกำไรของ Lam Research ➡️ คาดรายได้ไตรมาสหน้า $5.20 พันล้าน (± $300 ล้าน) ➡️ สูงกว่าประมาณการนักวิเคราะห์ที่ $4.81 พันล้าน ➡️ กำไรต่อหุ้นคาด $1.15 (± $0.10) เทียบกับคาดการณ์ $1.04 ➡️ ไตรมาสก่อนหน้าทำรายได้ $5.32 พันล้าน และกำไรต่อหุ้น $1.26 ✅ ปัจจัยหนุนการเติบโต ➡️ ความต้องการชิป AI เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว ➡️ บริษัทออกแบบชิปต้องการเครื่องมือผลิตที่แม่นยำ ➡️ ตลาด WFE เติบโตตามการขยายตัวของ AI และ HPC ➡️ Lam เป็นหนึ่งในผู้ผลิตเครื่องมือหลักสำหรับเซมิคอนดักเตอร์ ✅ ตำแหน่งในตลาดและการแข่งขัน ➡️ แข่งขันกับ Analog Devices, Applied Materials และ ASML ➡️ Lam มีผลิตภัณฑ์ครอบคลุมทั้ง wafer processing และ wiring ➡️ หุ้นของบริษัทเพิ่มขึ้น 2.2% หลังประกาศแนวโน้มรายได้ ➡️ ราคาหุ้นเพิ่มขึ้นเท่าตัวในปี 2025 จากแรงหนุนของตลาด AI https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/10/23/lam-research-expects-upbeat-quarterly-revenue-on-demand-for-chipmaking-tools

🧠 “Andrej Karpathy: AGI ยังห่างอีกทศวรรษ” — เมื่ออดีตหัวหน้าทีม AI ของ Tesla มองอนาคตของปัญญาประดิษฐ์แบบไม่มโน ในบทสัมภาษณ์กับ Dwarkesh Patel นักวิจัยและวิศวกร AI ชื่อดัง Andrej Karpathy ได้อธิบายอย่างลึกซึ้งว่าทำไมเขาจึงเชื่อว่า AGI (Artificial General Intelligence) หรือปัญญาประดิษฐ์ระดับมนุษย์จะยังไม่เกิดขึ้นในเร็ววัน และเหตุใดเขาจึงเรียกช่วงนี้ว่า “ทศวรรษของเอเจนต์” ไม่ใช่ “ปีของเอเจนต์” อย่างที่หลายคนคาดหวัง Karpathy มองว่าแม้ LLM อย่าง Claude หรือ Codex จะน่าประทับใจ แต่ยังขาดความสามารถสำคัญ เช่น ความเข้าใจหลายรูปแบบ (multimodality), การเรียนรู้ต่อเนื่อง (continual learning), การใช้คอมพิวเตอร์, และความสามารถในการจดจำหรือวางแผนระยะยาว เขาเปรียบเทียบว่า LLM วันนี้ยังไม่สามารถทำหน้าที่เหมือน “อินเทอร์น” ที่ทำงานร่วมกับมนุษย์ได้จริง เขายังวิจารณ์แนวทาง reinforcement learning (RL) ว่า “แย่ แต่ทางเลือกอื่นแย่ยิ่งกว่า” และยกตัวอย่างว่าการพัฒนา AGI ผ่านเกม (เช่น Atari หรือ Universe project ของ OpenAI) เป็น “ทางเบี่ยง” ที่ไม่ตอบโจทย์ เพราะโลกจริงซับซ้อนกว่าเกมมาก Karpathy เสนอแนวคิดว่าเราควรสร้าง “ghosts” หรือ “วิญญาณดิจิทัล” ที่เรียนรู้จากเอกสารบนอินเทอร์เน็ต แทนที่จะพยายามเลียนแบบสัตว์หรือสมองมนุษย์โดยตรง เพราะวิวัฒนาการและสมองมีความซับซ้อนที่เราไม่สามารถจำลองได้ง่าย ๆ ✅ Karpathy เชื่อว่า AGI ยังต้องใช้เวลาอีกประมาณ 10 ปี ➡️ เพราะยังมีข้อจำกัดด้านความเข้าใจ, ความจำ, และการเรียนรู้ ✅ เขาเรียกช่วงนี้ว่า “ทศวรรษของเอเจนต์” ไม่ใช่ “ปีของเอเจนต์” ➡️ เพราะการพัฒนาเอเจนต์ที่ใช้งานได้จริงยังต้องใช้เวลา ✅ LLM ปัจจุบันยังไม่สามารถทำงานเหมือนอินเทอร์นได้ ➡️ ขาดความสามารถในการใช้คอมพิวเตอร์, เรียนรู้ต่อเนื่อง, และจดจำ ✅ เขาวิพากษ์ reinforcement learning ว่าไม่เหมาะกับการสร้าง AGI ➡️ โดยเฉพาะแนวทางที่เน้นการเล่นเกม ✅ เสนอแนวคิด “ghosts” หรือ “วิญญาณดิจิทัล” ที่เรียนรู้จากอินเทอร์เน็ต ➡️ เป็นแนวทางที่เป็นไปได้มากกว่าการเลียนแบบสมองสัตว์ ✅ เปรียบเทียบ pre-training กับ “วิวัฒนาการแบบหยาบ ๆ” ➡️ เป็นวิธีที่เราสามารถใช้ได้จริงในปัจจุบัน https://www.dwarkesh.com/p/andrej-karpathy

📝 “อินเทอร์เน็ตตอนนี้เขียนโดย AI เป็นส่วนใหญ่แล้ว” — เมื่อบทความออนไลน์กลายเป็นผลงานของเครื่องจักร มากกว่ามนุษย์ ผลการศึกษาจาก Graphite พบว่า ณ เดือนพฤศจิกายนปีที่ผ่านมา กว่า 50% ของบทความใหม่ที่เผยแพร่บนเว็บถูกสร้างโดยปัญญาประดิษฐ์ (AI) ซึ่งถือเป็นจุดเปลี่ยนสำคัญในโลกของเนื้อหาออนไลน์ แม้ตัวเลขจะทรงตัวตั้งแต่เดือนพฤษภาคม แต่ก็สะท้อนถึงการเปลี่ยนแปลงเชิงโครงสร้างของการผลิตเนื้อหา การศึกษานี้ใช้เครื่องมือตรวจจับ AI วิเคราะห์บทความกว่า 65,000 URL จาก Common Crawl โดยพิจารณาว่าบทความใดมีเนื้อหาที่ตรงกับเกณฑ์การตรวจจับ AI เกิน 50% ซึ่งแม้เครื่องมือจะมีอัตราความผิดพลาดเล็กน้อย (false positive 4.2%, false negative 0.6%) แต่ผลลัพธ์ก็ชัดเจนว่า AI ได้กลายเป็นผู้เขียนหลักของอินเทอร์เน็ต อย่างไรก็ตาม บทความที่สร้างโดย AI ส่วนใหญ่ไม่ปรากฏในผลการค้นหาของ Google หรือคำตอบจาก ChatGPT เพราะระบบยังให้ความสำคัญกับเนื้อหาที่มนุษย์เขียนมากกว่า ส่งผลให้บทความ AI จำนวนมากไม่ถูกมองเห็นโดยผู้ใช้ทั่วไป การเพิ่มขึ้นของเนื้อหา AI เกิดขึ้นอย่างรวดเร็วหลังการเปิดตัว ChatGPT ในปลายปี 2022 โดยในเวลาเพียง 12 เดือน สัดส่วนบทความ AI เพิ่มจากเกือบศูนย์เป็นเกือบ 40% และยังคงสูงอยู่แม้จะไม่เพิ่มขึ้นต่อเนื่อง สาเหตุหลักมาจากต้นทุนการผลิตเนื้อหาด้วย AI ที่ต่ำลงอย่างมาก ทำให้บริษัทสื่อ, นักการตลาด และฟาร์มคอนเทนต์หันมาใช้ AI แทนมนุษย์ โดยไม่คำนึงถึงคุณภาพหรือผลกระทบต่อผู้อ่าน ซึ่งหลายบทความที่ผลิตออกมามีลักษณะซ้ำซากและไม่น่าสนใจ ✅ กว่า 50% ของบทความใหม่บนเว็บถูกสร้างโดย AI ➡️ ข้อมูลจากการศึกษาของ Graphite โดยใช้ Common Crawl ✅ การตรวจจับใช้เครื่องมือ AI-detection กับบทความ 65,000 URL ➡️ พิจารณาว่าเนื้อหาตรงกับเกณฑ์ AI เกิน 50% หรือไม่ ✅ อัตราความผิดพลาดของเครื่องมืออยู่ที่ false positive 4.2% และ false negative 0.6% ➡️ ถือว่าแม่นยำในระดับที่น่าเชื่อถือ ✅ บทความ AI ส่วนใหญ่ไม่ปรากฏใน Google หรือ ChatGPT ➡️ เพราะระบบยังให้ความสำคัญกับเนื้อหาที่มนุษย์เขียน ✅ การเพิ่มขึ้นของเนื้อหา AI เกิดขึ้นหลังการเปิดตัว ChatGPT ➡️ จากเกือบ 0% เป็น 40% ภายใน 12 เดือน ✅ ต้นทุนการผลิตเนื้อหาด้วย AI ต่ำลงอย่างมาก ➡️ ส่งผลให้บริษัทสื่อและฟาร์มคอนเทนต์หันมาใช้ AI https://www.techradar.com/ai-platforms-assistants/the-internet-is-now-mostly-written-by-machines-study-finds

🌐 “OpenAI สร้างเครือข่ายพันธมิตรระดับโลก มูลค่ากว่า 1 ล้านล้านดอลลาร์” — เมื่อ AI กลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานของเศรษฐกิจโลก OpenAI ได้ขยายเครือข่ายพันธมิตรด้านชิปและคลาวด์อย่างต่อเนื่อง โดยล่าสุดจับมือกับ Broadcom เพื่อพัฒนาชิปเร่งความเร็วแบบเฉพาะกิจ ซึ่งจะใช้พลังงานถึง 10 กิกะวัตต์ในช่วงครึ่งหลังของปีหน้า ความร่วมมือครั้งนี้เสริมทัพให้กับพันธมิตรเดิมอย่าง Nvidia, AMD และ Microsoft ที่เป็นแกนหลักของโครงสร้างพื้นฐาน AI ระดับโลก ภาพรวมของเครือข่ายนี้ถูกเรียกว่า “เครือข่ายโครงสร้างพื้นฐาน AI ที่แพงที่สุดในประวัติศาสตร์” โดยมีมูลค่ารวมกว่า 1 ล้านล้านดอลลาร์ ครอบคลุมตั้งแต่การออกแบบชิป การจัดหาพลังงาน ไปจนถึงการสร้างศูนย์ข้อมูลทั่วโลก ตัวอย่างดีลสำคัญ ได้แก่: 💸 Stargate: โครงการมูลค่า 500 พันล้านดอลลาร์ร่วมกับรัฐบาลสหรัฐฯ, Oracle และ SoftBank 💸 Nvidia: ข้อตกลงมูลค่า 100 พันล้านดอลลาร์สำหรับ GPU 💸 Microsoft: ความร่วมมือ Azure มูลค่า 13 พันล้านดอลลาร์ 💸 AMD: อาจมีดีลสูงถึง 100 พันล้านดอลลาร์สำหรับชิป 6 กิกะวัตต์ OpenAI ยังร่วมมือกับ G42 ในการสร้าง Stargate UAE ซึ่งเป็นศูนย์ข้อมูลระดับนานาชาติแห่งแรกในโครงการนี้ โดย Sam Altman ซีอีโอของ OpenAI เน้นว่า “ไม่มีบริษัทใดทำสิ่งนี้ได้คนเดียว” และ Broadcom ก็ยืนยันว่า “นี่คือก้าวสำคัญสู่การสร้างปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป (AGI)” รายงานยังชี้ว่า OpenAI ใช้กลยุทธ์ “circular financing” คือ GPU vendors ให้เงินทุนแก่ OpenAI → OpenAI สร้างความต้องการ → vendors ได้กำไรกลับคืน ซึ่งทำให้ OpenAI ควบคุมทุกชั้นของห่วงโซ่อุปทาน ตั้งแต่ชิป คลาวด์ ไปจนถึงพลังงาน ✅ OpenAI จับมือ Broadcom เพื่อพัฒนาชิปเร่งความเร็วเฉพาะกิจ ➡️ ใช้พลังงานถึง 10 กิกะวัตต์ในครึ่งหลังของปีหน้า ➡️ เสริมทัพพันธมิตรเดิมอย่าง Nvidia, AMD และ Microsoft ✅ เครือข่ายพันธมิตรมีมูลค่ารวมกว่า 1 ล้านล้านดอลลาร์ ➡️ ครอบคลุมชิป คลาวด์ พลังงาน และศูนย์ข้อมูล ✅ ดีลสำคัญในเครือข่าย: ➡️ Stargate กับรัฐบาลสหรัฐฯ, Oracle และ SoftBank มูลค่า 500 พันล้านดอลลาร์ ➡️ Nvidia GPU มูลค่า 100 พันล้านดอลลาร์ ➡️ Microsoft Azure มูลค่า 13 พันล้านดอลลาร์ ➡️ AMD ชิป 6 กิกะวัตต์ มูลค่าอาจถึง 100 พันล้านดอลลาร์ ✅ Stargate UAE เป็นศูนย์ข้อมูลระดับนานาชาติแห่งแรกของ OpenAI ➡️ ร่วมมือกับ G42 ในดูไบ ✅ กลยุทธ์ “circular financing” ทำให้ OpenAI ควบคุมห่วงโซ่อุปทาน ➡️ Vendors ให้ทุน → OpenAI สร้างดีมานด์ → Vendors ได้กำไร https://www.techradar.com/pro/as-broadcom-becomes-its-latest-ally-this-graph-shows-how-openai-made-itself-too-big-to-fail-by-securing-hundreds-of-billions-from-the-worlds-largest-tech-companies

🏢 “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

🤖 “AI Agents: อัจฉริยะที่น่าทึ่ง หรือภัยเงียบที่ควบคุมไม่ได้?” — เมื่อผู้ช่วยดิจิทัลกลายเป็นผู้ตัดสินใจแทนมนุษย์ บทความจาก The Star เปิดเผยว่า ปี 2026 กำลังจะกลายเป็น “ปีแห่ง AI Agents” — ระบบปัญญาประดิษฐ์ที่สามารถวางแผนหลายขั้นตอน เข้าถึงบริการดิจิทัล และตัดสินใจแทนผู้ใช้ได้โดยอัตโนมัติ ต่างจากแชตบอทหรือผู้ช่วยเสียงทั่วไปที่แค่ตอบคำถามหรือทำตามคำสั่ง ผู้พัฒนาเช่น Amazon, Microsoft, Google และ OpenAI ต่างเร่งสร้าง AI Agents ที่สามารถทำงานแทนมนุษย์ได้เกือบทุกอย่าง เช่น สั่งซื้อของออนไลน์ จัดการงาน HR และ IT หรือแม้แต่โทรหาลูกค้าเพื่อเปลี่ยนสินค้าให้โดยไม่ต้องมีมนุษย์เกี่ยวข้อง Marc Benioff จาก Salesforce เรียกสิ่งนี้ว่า “โมเดลแรงงานใหม่” และคาดว่าจะมีการสร้าง AI Agents กว่า 1 พันล้านตัวภายในปี 2026 ขณะที่ Jensen Huang จาก NVIDIA เชื่อว่าแผนก HR จะรวมเข้ากับ IT เพราะ AI จะจัดการทุกอย่างได้เอง แต่เสียงเตือนจากนักวิจัยด้านจริยธรรม AI ก็เริ่มดังขึ้น Meredith Whittaker จาก Signal เตือนว่า AI Agents ต้องการสิทธิ์เข้าถึงข้อมูลส่วนตัวอย่างมหาศาล เช่น ปฏิทิน บัตรเครดิต และบัญชีอีเมล โดยไม่ต้องขออนุญาตทุกครั้ง ซึ่งเป็นช่องโหว่ใหญ่ด้านความเป็นส่วนตัว Yoshua Bengio และ Margaret Mitchell นักวิจัย AI ชื่อดัง เตือนว่า หากปล่อยให้ AI Agents ทำงานโดยไม่มีการควบคุม อาจนำไปสู่การสูญเสียอำนาจของมนุษย์อย่างถาวร และเปิดช่องให้ผู้ไม่หวังดีใช้ระบบเหล่านี้โจมตีหรือสอดแนม ตัวอย่าง AI Agents ที่มีอยู่แล้ว: ⭐ Google: “Project Mariner” ใช้ Gemini 2.0 ทำงานในเบราว์เซอร์แทนมนุษย์ ⭐ Salesforce: โทรหาลูกค้าอัตโนมัติเพื่อเปลี่ยนสินค้า ⭐ DeepL: ใช้ในระบบจัดการบทความ ⭐ Microsoft: “Factory Operations Agent” สำหรับปรับปรุงกระบวนการในโรงงาน ⭐ Amazon: พัฒนา Alexa ให้รู้จักนิสัยและตารางชีวิตของผู้ใช้ ⭐ Parloa: AI โทรหาลูกค้าเพื่อเสนออัปเกรดเที่ยวบิน ✅ ข้อมูลในข่าว ➡️ AI Agents สามารถวางแผนหลายขั้นตอนและตัดสินใจแทนผู้ใช้ได้ ➡️ ต่างจากแชตบอททั่วไปที่ทำงานแบบตอบโต้ ➡️ Amazon, Microsoft, Google, OpenAI และ Salesforce กำลังพัฒนา AI Agents ➡️ Salesforce คาดว่าจะมี AI Agents กว่า 1 พันล้านตัวภายในปี 2026 ➡️ AI Agents สามารถจัดการงาน HR, IT และบริการลูกค้าได้ ➡️ Google ใช้ Gemini 2.0 ใน “Project Mariner” เพื่อทำงานในเบราว์เซอร์ ➡️ DeepL มี AI Agent ที่ทำงานในระบบจัดการบทความ ➡️ Microsoft มี “Factory Operations Agent” สำหรับโรงงาน ➡️ Amazon พัฒนา Alexa ให้รู้จักนิสัยและตารางชีวิตของผู้ใช้ ➡️ Parloa มี AI ที่โทรหาลูกค้าเพื่อเสนออัปเกรดเที่ยวบิน ‼️ คำเตือนจากข้อมูลข่าว ⛔ AI Agents ต้องการสิทธิ์เข้าถึงข้อมูลส่วนตัวจำนวนมาก ⛔ อาจเข้าถึงบัตรเครดิต ปฏิทิน และอีเมลโดยไม่ขออนุญาตทุกครั้ง ⛔ เสี่ยงต่อการถูกโจมตีหรือสอดแนมจากผู้ไม่หวังดี ⛔ หากไม่มีการควบคุม อาจนำไปสู่การสูญเสียอำนาจของมนุษย์ ⛔ การใช้ AI Agents โดยไม่เข้าใจความเสี่ยง อาจสร้างผลกระทบต่อความปลอดภัยสาธารณะ ⛔ นักวิจัยเตือนว่า AI Agents อาจกลายเป็นภัยระดับ “catastrophic” หากปล่อยให้เติบโตโดยไม่มีกรอบ https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/10/16/incredibly-dangerous-or-incredibly-useful-the-rise-of-ai-agents

🧠 “ทำไมเจ้านายคุณไม่กลัว AI” — ความเข้าใจผิดที่อันตรายระหว่างซอฟต์แวร์ทั่วไปกับระบบปัญญาประดิษฐ์ บทความนี้ชวนเรามองลึกถึงช่องว่างความเข้าใจระหว่างผู้เชี่ยวชาญด้าน AI กับคนทั่วไป โดยเฉพาะในองค์กรที่ผู้บริหารอาจมองว่า “AI ก็เหมือนซอฟต์แวร์ทั่วไป” ซึ่งเป็นความเข้าใจผิดที่อาจนำไปสู่การตัดสินใจที่เสี่ยง ผู้เขียนอธิบายว่า คนทั่วไปเข้าใจดีว่า “บั๊กในซอฟต์แวร์” อาจสร้างความเสียหายได้ แต่ก็เชื่อว่ามันสามารถแก้ไขได้เหมือนการหาจุดผิดในโค้ด แล้วแก้ให้ถูกต้อง ซึ่งใช้ได้กับซอฟต์แวร์ทั่วไป แต่ใช้ไม่ได้กับ AI AI ไม่ได้ทำงานจากโค้ดที่เขียนทีละบรรทัด แต่เกิดจากการฝึกด้วยข้อมูลมหาศาล ซึ่งไม่มีใครรู้ครบว่ามีอะไรอยู่ในนั้น เช่น ชุดข้อมูล FineWeb ที่ใช้ฝึกโมเดลมีคำกว่า 11.25 ล้านล้านคำ — ถ้าคนอ่านวันละ 250 คำ จะใช้เวลาถึง 85,000 ปี! เมื่อ AI ทำพฤติกรรมผิดปกติ เราไม่สามารถชี้ชัดได้ว่าเกิดจากข้อมูลไหน ต่างจากซอฟต์แวร์ทั่วไปที่สามารถไล่โค้ดย้อนกลับได้อย่างแม่นยำ นักวิจัยจึงใช้วิธี “ฝึกใหม่ด้วยข้อมูลเพิ่ม” แทนการแก้จุดเดียว นอกจากนี้ AI ยังมีพฤติกรรมที่ไม่เสถียร เช่น การตอบต่างกันแม้เปลี่ยนคำถามเพียงเล็กน้อย และไม่สามารถควบคุมให้ทำตามสเปกได้เหมือนซอฟต์แวร์ทั่วไป แม้จะตั้งเป้าหมายไว้ว่า “ห้ามตอบคำถามผิดกฎหมาย” ก็ไม่มีใครรับประกันได้ว่า AI จะไม่หลุดพฤติกรรมในบางสถานการณ์ ผู้เขียนเสนอว่า สิ่งสำคัญคือการสร้างความเข้าใจร่วมกันระหว่างผู้เชี่ยวชาญและคนทั่วไป โดยเฉพาะในองค์กรที่ต้องตัดสินใจเกี่ยวกับการนำ AI มาใช้ เพราะความเข้าใจผิดอาจนำไปสู่การประเมินความเสี่ยงต่ำเกินจริง ✅ ข้อมูลในข่าว ➡️ คนทั่วไปเข้าใจว่บั๊กในซอฟต์แวร์สามารถแก้ได้ แต่ใช้ไม่ได้กับ AI ➡️ AI ทำงานจากการฝึกด้วยข้อมูลมหาศาล ไม่ใช่โค้ดที่เขียนทีละบรรทัด ➡️ ไม่มีใครรู้ครบว่าข้อมูลฝึก AI มีอะไรบ้าง เช่น FineWeb มีคำกว่า 11.25 ล้านล้านคำ ➡️ พฤติกรรมผิดปกติใน AI ไม่สามารถชี้ชัดได้ว่าเกิดจากข้อมูลไหน ➡️ นักวิจัยใช้วิธีฝึกใหม่ด้วยข้อมูลเพิ่ม แทนการแก้จุดเดียว ➡️ AI ตอบต่างกันแม้เปลี่ยนคำถามเพียงเล็กน้อย เช่น เพิ่มเครื่องหมายคำถาม ➡️ ไม่สามารถควบคุมให้ AI ทำตามสเปกได้เหมือนซอฟต์แวร์ทั่วไป ➡️ ความสามารถบางอย่างของ AI ถูกค้นพบโดยผู้ใช้ทั่วไปหลังเปิดตัว ➡️ ไม่มีใครรับประกันได้ว่า AI จะไม่แสดงพฤติกรรมอันตรายในอนาคต ➡️ ช่องว่างความเข้าใจระหว่างผู้เชี่ยวชาญกับคนทั่วไปเป็นปัญหาสำคัญ ‼️ คำเตือนจากข้อมูลข่าว ⛔ การเข้าใจว่า AI เป็นแค่ซอฟต์แวร์ทั่วไปอาจนำไปสู่การประเมินความเสี่ยงผิดพลาด ⛔ การคิดว่า “แก้บั๊กแล้วจบ” ใช้ไม่ได้กับระบบที่เรียนรู้จากข้อมูล ⛔ การใช้ AI โดยไม่เข้าใจโครงสร้างการฝึก อาจเปิดช่องให้เกิดพฤติกรรมไม่คาดคิด ⛔ การเปลี่ยนคำถามเล็กน้อยอาจทำให้ AI ตอบต่างกันอย่างสิ้นเชิง ⛔ การตั้งสเปกให้ AI “ห้ามทำสิ่งผิด” ไม่สามารถรับประกันผลลัพธ์ได้ ⛔ ความสามารถที่ซ่อนอยู่ใน AI อาจเป็นอันตราย หากถูกค้นพบโดยผู้ไม่หวังดี ⛔ การสื่อสารที่ไม่ชัดเจนระหว่างฝ่ายเทคนิคกับผู้บริหารอาจทำให้การตัดสินใจผิดพลาด https://boydkane.com/essays/boss

ตลาดบริการแพลตฟอร์มแลกเปลี่ยนข้อมูล: พลิกโฉมเศรษฐกิจดิจิทัลด้วยพลังของข้อมูล ในยุคดิจิทัลที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ธุรกิจทั่วโลกต่างมองหาวิธีในการแบ่งปันและใช้ประโยชน์จากข้อมูลได้อย่างปลอดภัยและมีประสิทธิภาพ ตลาด บริการแพลตฟอร์มแลกเปลี่ยนข้อมูล (Data Exchange Platform Services Market) จึงกลายเป็นหัวใจสำคัญของการพัฒนาเศรษฐกิจดิจิทัลยุคใหม่ โดยช่วยให้บริษัท หน่วยงานรัฐบาล และสตาร์ทอัพ สามารถแลกเปลี่ยนข้อมูลระหว่างกันได้อย่างโปร่งใส ปลอดภัย และรวดเร็ว https://www.marketresearchfuture.com/reports/data-exchange-platform-services-market-23989 แพลตฟอร์มเหล่านี้ทำหน้าที่เป็น “สะพานเชื่อมข้อมูล” ระหว่างองค์กร โดยมีระบบเข้ารหัสและการควบคุมสิทธิ์เข้าถึงข้อมูล เพื่อป้องกันการละเมิดความเป็นส่วนตัวและการรั่วไหลของข้อมูล ผู้ใช้งานสามารถแชร์ข้อมูลเชิงลึก เช่น ข้อมูลผู้บริโภค ข้อมูลตลาด และข้อมูลอุตสาหกรรม เพื่อสร้างมูลค่าทางธุรกิจร่วมกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ ปัจจัยที่ผลักดันการเติบโตของตลาด หนึ่งในแรงขับเคลื่อนหลักคือ การเติบโตของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) และ บิ๊กดาต้า (Big Data) ซึ่งต้องอาศัยข้อมูลปริมาณมหาศาลจากหลายแหล่งเพื่อการวิเคราะห์เชิงลึก นอกจากนี้ การเพิ่มขึ้นของกฎระเบียบด้านความปลอดภัยข้อมูล เช่น GDPR และ PDPA ทำให้องค์กรต้องพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานการแลกเปลี่ยนข้อมูลที่ปลอดภัยและโปร่งใสมากขึ้น ในภาคอุตสาหกรรม เช่น การเงิน การดูแลสุขภาพ และพลังงาน แพลตฟอร์มแลกเปลี่ยนข้อมูลถูกใช้เพื่อแลกเปลี่ยนข้อมูลการทำธุรกรรม ข้อมูลผู้ป่วย และข้อมูลการใช้พลังงานอย่างมีประสิทธิภาพ ช่วยให้การตัดสินใจทางธุรกิจเร็วขึ้นและลดความเสี่ยงจากข้อมูลที่ไม่ครบถ้วน

โฆษกศาลยุติธรรมเตือนคู่ความ ใช้เอไอเขียนคำฟ้อง คำร้องต่อศาล ต้องเปิดเผย ตรวจสอบ และรับผิดชอบต่อข้อมูลที่สร้างจากปัญญาประดิษฐ์ภายใต้กรอบกฎหมาย . อ่านเพิ่มเติม..https://sondhitalk.com/detail/9680000096766 #SondhiX #Sondhitalk #คุยทุกเรื่องกับสนธิ #สนธิเล่าเรื่อง #Thaitimes #กัมพูชายิงก่อน #ไทยนี้รักสงบแต่ถึงรบไม่ขลาด #CambodiaOpenedFire

📶 “Huawei เดินเกมเดี่ยวผลักดัน 5G-Advanced พร้อม AI — คาดมือถือรองรับแตะ 100 ล้านเครื่องภายในสิ้นปี 2025” Huawei ประกาศวิสัยทัศน์ใหม่ในงาน Huawei Connect 2025 โดยมุ่งผลักดันเทคโนโลยี 5G-Advanced (5G-A) ที่ผสานการเชื่อมต่อไร้สายเข้ากับปัญญาประดิษฐ์ (AI) เพื่อสร้างเครือข่ายที่ “เข้าใจผู้ใช้” และ “ตอบสนองแบบเรียลไทม์” โดยคาดว่าภายในสิ้นปี 2025 จะมีสมาร์ตโฟนที่รองรับ 5G-A มากกว่า 100 ล้านเครื่อง และมีเครือข่ายขนาดใหญ่กว่า 50 แห่งเปิดใช้งานทั่วโลก หัวใจของแนวทางนี้คือ AgenticRAN — เฟรมเวิร์กที่ฝัง AI เข้าไปในทุกชั้นของเครือข่าย ตั้งแต่การจัดการคลื่นความถี่ พลังงาน ไปจนถึงการดำเนินงาน โดย Huawei ระบุว่าเป็นก้าวสู่ระบบอัตโนมัติระดับ AN L4 แม้จะยังไม่ใช่มาตรฐานสากร แต่ถือเป็นหมุดหมายภายในของบริษัท ฮาร์ดแวร์ใหม่อย่าง AAU ซีรีส์ล่าสุดมาพร้อมดีไซน์ dual-band fused array ที่ช่วยเพิ่มความครอบคลุมและลด latency สำหรับงาน AI แบบเรียลไทม์ เช่น การสื่อสารด้วย intent-driven, การทำงานร่วมกันข้ามอุปกรณ์ และแม้แต่การโต้ตอบแบบ holographic Huawei ยังเน้นการเชื่อมต่อในทุกพื้นที่ ตั้งแต่เมืองหนาแน่นไปจนถึงชนบทห่างไกล โดยมีโซลูชันอย่าง RuralCow และ LampSite X ที่สามารถติดตั้งในทะเลทรายหรือกลางมหาสมุทรได้ พร้อมระบบเสาอากาศและพลังงานแบบดิจิทัลที่เปลี่ยนส่วนประกอบแบบ passive ให้กลายเป็นโครงสร้างที่รับรู้ข้อมูลและควบคุมได้ นอกจากนี้ Huawei ยังคาดการณ์ว่าในปี 2030 จำนวน AI agents จะมากกว่าแอปพลิเคชันแบบเดิม และจะเปลี่ยนวิธีที่ผู้ใช้โต้ตอบกับอุปกรณ์อย่างสิ้นเชิง โดยเฉพาะเมื่อ AI ถูกฝังเข้าไปในเครือข่ายและอุปกรณ์โดยตรง แม้ Huawei จะวางแผนอย่างทะเยอทะยาน แต่การยอมรับในระดับโลกยังเป็นคำถามใหญ่ โดยเฉพาะในตลาดนอกจีนที่ยังมีข้อจำกัดด้านการทำงานร่วมกันและต้นทุนการปรับโครงสร้างเครือข่าย ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Huawei ผลักดัน 5G-Advanced (5G-A) ผสาน AI เพื่อสร้างเครือข่ายอัจฉริยะ ➡️ คาดว่าจะมีสมาร์ตโฟนรองรับ 5G-A มากกว่า 100 ล้านเครื่องภายในสิ้นปี 2025 ➡️ เครือข่ายขนาดใหญ่กว่า 50 แห่งจะเปิดใช้งานทั่วโลก ➡️ ใช้เฟรมเวิร์ก AgenticRAN เพื่อฝัง AI ในคลื่น พลังงาน และการดำเนินงาน ➡️ ฮาร์ดแวร์ใหม่ AAU ซีรีส์ ใช้ dual-band fused array เพิ่มความเร็วและลด latency ➡️ โซลูชัน RuralCow และ LampSite X รองรับการติดตั้งในพื้นที่ห่างไกล ➡️ ระบบเสาอากาศและพลังงานแบบดิจิทัลช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการควบคุม ➡️ คาดว่า AI agents จะมากกว่าแอปทั่วไปภายในปี 2030 ➡️ Huawei มองว่า 5G-A จะเป็นทั้งเทคโนโลยีและตัวขับเคลื่อนเศรษฐกิจ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ 5G-Advanced คือการพัฒนาเพิ่มเติมจาก 5G ที่เน้นความเร็ว ultra-low latency และ AI integration ➡️ AI agents คือระบบที่สามารถเข้าใจเจตนาและโต้ตอบกับผู้ใช้แบบอัตโนมัติ ➡️ การสื่อสารแบบ intent-driven ช่วยให้ผู้ใช้สั่งงานด้วยความหมาย ไม่ใช่คำสั่งแบบเดิม ➡️ การเชื่อมต่อแบบ ubiquitous IoT จะเป็นรากฐานของเมืองอัจฉริยะและระบบอัตโนมัติ ➡️ Huawei เป็นผู้นำด้านเครือข่ายในจีน โดยมีข้อได้เปรียบด้านการผลิตและนโยบาย https://www.techradar.com/pro/chinas-huawei-powers-ahead-solo-with-5g-advanced-predicts-100-million-smartphones-will-be-5g-a-compatible-by-the-end-of-2025-and-it-is-just-getting-started

🌐 “Cisco เปิดตัวเราเตอร์ 8223 — แกนกลางเครือข่าย AI แห่งอนาคต ด้วยความเร็ว 51.2 Tbps และชิป P200 สุดล้ำ” ในยุคที่ปัญญาประดิษฐ์ (AI) กลายเป็นหัวใจของการประมวลผลระดับองค์กร Cisco ได้เปิดตัวเราเตอร์รุ่นใหม่ “Cisco 8223” ซึ่งเป็นเราเตอร์แบบ Ethernet fixed router ที่เร็วที่สุดในอุตสาหกรรม ด้วยความเร็วสูงถึง 51.2 Tbps โดยใช้ชิปที่พัฒนาขึ้นเองชื่อว่า “Silicon One P200” เพื่อรองรับการเชื่อมต่อระหว่างศูนย์ข้อมูลที่ต้องรับภาระจาก AI workloads ที่เพิ่มขึ้นอย่างมหาศาล Martin Lund รองประธานฝ่ายฮาร์ดแวร์ของ Cisco ระบุว่า “AI compute กำลังเติบโตเกินขีดความสามารถของศูนย์ข้อมูลเดี่ยว ทำให้ต้องเชื่อมต่อศูนย์ข้อมูลหลายแห่งเข้าด้วยกันอย่างปลอดภัยและมีประสิทธิภาพ” ซึ่ง Cisco 8223 ตอบโจทย์นี้ได้ด้วยการออกแบบให้รองรับการ “scale-across” หรือการกระจายงาน AI ไปยังหลายศูนย์ข้อมูล Cisco 8223 มีจุดเด่นด้านพลังงานและพื้นที่ โดยเป็นระบบแบบ 3RU ที่ใช้พลังงานต่ำที่สุดในกลุ่มเราเตอร์ระดับนี้ พร้อมรองรับพอร์ต 800G ถึง 64 ช่อง และสามารถประมวลผลได้มากกว่า 20 พันล้านแพ็กเก็ตต่อวินาที รองรับการเชื่อมต่อระยะไกลถึง 1,000 กิโลเมตรผ่าน coherent optics ชิป P200 ยังมีความสามารถในการปรับแต่งโปรโตคอลใหม่ ๆ ได้แบบเรียลไทม์ โดยไม่ต้องเปลี่ยนฮาร์ดแวร์ และมีระบบ deep buffering ที่ช่วยดูดซับการพุ่งขึ้นของปริมาณข้อมูลจากการฝึก AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ด้านความปลอดภัย Cisco 8223 มาพร้อมการเข้ารหัสระดับ line-rate ด้วยอัลกอริธึมที่ทนต่อการโจมตีจากคอมพิวเตอร์ควอนตัม พร้อมระบบตรวจสอบและวิเคราะห์เครือข่ายแบบละเอียดผ่านแพลตฟอร์ม observability ของ Cisco ระบบนี้จะเริ่มต้นใช้งานกับระบบปฏิบัติการ SONiC แบบโอเพ่นซอร์ส และจะรองรับ IOS XR ในอนาคต รวมถึงสามารถนำชิป P200 ไปใช้ในระบบ modular และ disaggregated ได้อีกด้วย ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Cisco เปิดตัวเราเตอร์ 8223 ความเร็ว 51.2 Tbps สำหรับงาน AI ระดับองค์กร ➡️ ใช้ชิป Silicon One P200 ที่พัฒนาโดย Cisco เอง ➡️ รองรับการเชื่อมต่อระหว่างศูนย์ข้อมูลแบบ “scale-across” ➡️ ระบบแบบ 3RU ที่ประหยัดพลังงานและพื้นที่มากที่สุดในกลุ่ม ➡️ รองรับพอร์ต 800G จำนวน 64 ช่อง และเชื่อมต่อได้ไกลถึง 1,000 กม. ➡️ ประมวลผลได้มากกว่า 20 พันล้านแพ็กเก็ตต่อวินาที ➡️ รองรับการเข้ารหัสแบบ post-quantum และระบบตรวจสอบเครือข่าย ➡️ รองรับ SONiC และเตรียมเปิดใช้งานกับ IOS XR และ NX-OS ➡️ ชิป P200 สามารถนำไปใช้ในระบบ modular และ disaggregated ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Silicon One เป็นสถาปัตยกรรม unified networking ที่ใช้ใน hyperscaler และ AI infrastructure ➡️ Microsoft และ Alibaba เป็นลูกค้ารายแรกที่นำ Cisco 8223 ไปใช้งาน ➡️ การเชื่อมต่อแบบ coherent optics ช่วยลด latency และเพิ่มความเสถียรในการเชื่อมต่อระยะไกล ➡️ Deep buffering ช่วยจัดการกับข้อมูลที่พุ่งขึ้นจากการฝึก AI ได้ดี ➡️ การ scale-across เป็นแนวทางใหม่ที่แทนการ scale-up หรือ scale-out ในศูนย์ข้อมูล https://www.techpowerup.com/341711/cisco-rolls-out-8223-router-with-51-2-tbps-powered-by-in-house-chip

🌊 “Meta เปิดตัวเคเบิลใต้น้ำ ‘Candle’ ความเร็ว 570 Tbps — ปูทางสู่ยุค AI ในเอเชียแปซิฟิก” Meta ประกาศลงทุนสร้างระบบเคเบิลใต้น้ำใหม่ชื่อว่า “Candle” ซึ่งจะเชื่อมโยงประเทศในเอเชียแปซิฟิก ได้แก่ ไต้หวัน ญี่ปุ่น ฟิลิปปินส์ อินโดนีเซีย มาเลเซีย และสิงคโปร์ โดยมีระยะทางรวมกว่า 8,000 กิโลเมตร และความสามารถในการส่งข้อมูลสูงถึง 570 Tbps ถือเป็นเครือข่ายข้อมูลใต้น้ำที่ใหญ่ที่สุดในภูมิภาคนี้ โครงการนี้มีเป้าหมายเพื่อเสริมความมั่นคงของโครงข่ายอินเทอร์เน็ตระหว่างประเทศ เพิ่มประสิทธิภาพการส่งข้อมูลข้ามพรมแดน และรองรับความต้องการด้าน AI และแอปพลิเคชันดิจิทัลที่ใช้แบนด์วิดท์สูง โดยจะใช้เทคโนโลยีไฟเบอร์ออปติกแบบ 24 คู่สาย ซึ่งเป็นนวัตกรรมใหม่ที่ให้ความหนาแน่นและความเร็วสูงกว่าระบบเดิมหลายเท่า นอกจาก Candle แล้ว Meta ยังอัปเดตความคืบหน้าของเคเบิลใต้น้ำอีก 3 เส้น ได้แก่ 1️⃣ Apricot ที่เชื่อมไต้หวัน ญี่ปุ่น และกวม พร้อมแผนขยายไปยังฟิลิปปินส์ อินโดนีเซีย และสิงคโปร์ รวมระยะทาง 12,000 กิโลเมตร และเพิ่มความจุอีก 290 Tbps 2️⃣ Bifrost ที่เชื่อมสิงคโปร์ อินโดนีเซีย ฟิลิปปินส์ และสหรัฐฯ พร้อมแผนขยายไปเม็กซิโกในปี 2026 ให้ความจุ 260 Tbps 3️⃣ Echo ที่เชื่อมกวมกับแคลิฟอร์เนีย ให้ความจุ 260 Tbps เช่นกัน และอาจขยายไปยังประเทศในเอเชียเพิ่มเติมตามความต้องการ Meta เน้นว่าเอเชียแปซิฟิกซึ่งมีผู้ใช้อินเทอร์เน็ตกว่า 58% ของโลก จำเป็นต้องมีโครงสร้างพื้นฐานที่มั่นคงเพื่อรองรับการประมวลผล AI และบริการคลาวด์ โดย Candle จะเป็นแกนหลักของการเชื่อมต่อยุคใหม่ที่ช่วยให้ผู้คนเข้าถึงเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ได้อย่างทั่วถึง ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Meta ลงทุนสร้างเคเบิลใต้น้ำ “Candle” ความเร็ว 570 Tbps ➡️ เชื่อมโยง 6 ประเทศในเอเชียแปซิฟิก: ไต้หวัน ญี่ปุ่น ฟิลิปปินส์ อินโดนีเซีย มาเลเซีย สิงคโปร์ ➡️ ระยะทางรวม 8,000 กิโลเมตร คาดว่าจะแล้วเสร็จในปี 2028 ➡️ ใช้เทคโนโลยีไฟเบอร์ออปติกแบบ 24 คู่สาย (24-fiber pair) ➡️ รองรับผู้ใช้อินเทอร์เน็ตกว่า 580 ล้านคนในภูมิภาค ➡️ เสริมความมั่นคงของโครงข่ายและเพิ่มประสิทธิภาพการส่งข้อมูลข้ามพรมแดน ➡️ สนับสนุนการพัฒนา AI และระบบดิจิทัลยุคใหม่ ➡️ Apricot เพิ่มความจุ 290 Tbps เชื่อม 5 ประเทศ ➡️ Bifrost และ Echo ให้ความจุ 260 Tbps ต่อเส้น ➡️ Meta มีแผนขยายเคเบิลไปยังเม็กซิโกและประเทศอื่นในเอเชีย ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ เคเบิลใต้น้ำเป็นโครงสร้างพื้นฐานหลักของอินเทอร์เน็ตโลก โดยส่งข้อมูลกว่า 95% ของทั้งหมด ➡️ ความเร็ว 570 Tbps เทียบเท่าการส่งวิดีโอ 4K พร้อมกันหลายสิบล้านสตรีม ➡️ การใช้ 24-fiber pair เป็นครั้งแรกในภูมิภาคเอเชียแปซิฟิก ➡️ เคเบิลใต้น้ำมีอายุการใช้งานเฉลี่ย 25 ปี และต้องการการดูแลตลอดเวลา ➡️ Meta ยังมีโครงการ “Waterworth” และ “2Africa” เพื่อเชื่อมโยง 5 ทวีปและภูมิภาคอื่น https://securityonline.info/meta-unveils-candle-submarine-cable-the-largest-570-tbps-data-network-for-asia-pacific-ai/

🕶️ “Apple พับแผน Vision Pro รุ่นประหยัด — หันไปเร่งพัฒนาแว่นตา AI แข่ง Meta” Apple ตัดสินใจเปลี่ยนทิศทางครั้งใหญ่ในตลาดอุปกรณ์สวมใส่ โดยประกาศยุติการพัฒนา Vision Pro รุ่นใหม่ที่มีรหัสภายในว่า N100 ซึ่งเดิมทีวางแผนเปิดตัวในปี 2027 เพื่อเป็นรุ่นที่เบาและราคาถูกลงจาก Vision Pro รุ่นแรกที่เปิดตัวในปี 2024 ด้วยราคา 3,499 ดอลลาร์สหรัฐ แต่กลับไม่สามารถสร้างแรงกระเพื่อมในตลาดได้เท่าที่คาด เนื่องจากขาดเนื้อหาหลักและต้องเผชิญกับการแข่งขันจากอุปกรณ์ราคาถูกกว่า เช่น Meta Quest Apple จึงหันมาโฟกัสที่การพัฒนา “แว่นตาอัจฉริยะ” ซึ่งมีแนวโน้มจะกลายเป็นอุปกรณ์สวมใส่ยุคใหม่ที่มาแทนสมาร์ตโฟน โดยมีแผนพัฒนาอย่างน้อย 2 รุ่น ได้แก่: 👓 รุ่นแรก N50: ไม่มีหน้าจอในตัว ต้องเชื่อมต่อกับ iPhone เพื่อใช้งาน โดยอาจเปิดตัวในปีหน้า และวางจำหน่ายจริงในปี 2027 👓 รุ่นที่สอง: มีหน้าจอในตัว คล้ายกับ Meta Ray-Ban Display โดยเดิมทีวางแผนเปิดตัวในปี 2028 แต่ Apple กำลังเร่งพัฒนาให้เร็วขึ้น แว่นตาอัจฉริยะของ Apple จะเน้นการควบคุมด้วยเสียงและระบบปัญญาประดิษฐ์ โดยใช้ Siri เวอร์ชันใหม่ที่กำลังอยู่ระหว่างการปรับปรุงให้ฉลาดขึ้น และอาจเปิดตัวในช่วงต้นปี 2026 การเปลี่ยนแผนครั้งนี้สะท้อนถึงแรงกดดันจากตลาดและความสำเร็จของ Meta ที่เปิดตัวแว่นตาอัจฉริยะรุ่นใหม่พร้อมหน้าจอและฟีเจอร์ AI เช่น การแปลภาษาแบบเรียลไทม์ การควบคุมด้วย EMG ผ่านสายรัดข้อมือ และการบันทึกวิดีโอระดับ 3K ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Apple ยุติการพัฒนา Vision Pro รุ่น N100 ที่เดิมวางแผนเปิดตัวในปี 2027 ➡️ หันไปเร่งพัฒนาแว่นตาอัจฉริยะ 2 รุ่น ได้แก่ N50 (ไม่มีหน้าจอ) และรุ่นมีหน้าจอ ➡️ N50 จะเชื่อมต่อกับ iPhone และอาจเปิดตัวในปีหน้า ➡️ รุ่นมีหน้าจอเดิมทีวางแผนเปิดตัวในปี 2028 แต่กำลังเร่งให้เร็วขึ้น ➡️ แว่นตาใหม่จะใช้ Siri เวอร์ชันใหม่ที่เน้นการควบคุมด้วยเสียงและ AI ➡️ Apple ยังไม่ยืนยันรายละเอียดอย่างเป็นทางการ แต่มีการเปลี่ยนแผนภายในแล้ว ➡️ Vision Pro รุ่นแรกเปิดตัวในปี 2024 ด้วยราคา 3,499 ดอลลาร์ แต่ยอดขายไม่เป็นไปตามเป้า ➡️ Meta เปิดตัว Ray-Ban Display และ Oakley Vanguard พร้อมฟีเจอร์ AI และหน้าจอในตัว https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/10/02/apple-halts-vision-pro-overhaul-to-focus-on-ai-glasses-bloomberg-news-reports

🧠 “Orange Pi AI Studio Pro — มินิพีซีพลัง Huawei Ascend 310 ที่แรงทะลุ 352 TOPS แต่ยังติดข้อจำกัดด้านการเชื่อมต่อ” Orange Pi เปิดตัวมินิพีซีรุ่นใหม่สำหรับงานปัญญาประดิษฐ์โดยเฉพาะในชื่อ “AI Studio Pro” ซึ่งใช้ชิป Huawei Ascend 310 แบบ ARM octa-core ที่ให้พลังประมวลผลด้าน AI สูงถึง 176 TOPS ในรุ่นปกติ และ 352 TOPS ในรุ่น Pro ที่รวมสองเครื่องเข้าด้วยกัน พร้อมหน่วยความจำสูงสุดถึง 192GB LPDDR4X ความเร็ว 4266 Mbps2 ตัวเครื่องออกแบบมาเพื่อรองรับงาน AI หลากหลาย เช่น การประมวลผลภาพ, การเรียนรู้เชิงลึก, การวิเคราะห์ข้อมูล, การใช้งาน IoT และระบบขนส่งอัจฉริยะ โดยสามารถติดตั้ง Ubuntu 22.04.5 และ Linux kernel 5.15 ได้ทันที ส่วน Windows จะรองรับในอนาคต3 แม้จะมีพลังประมวลผลสูงและหน่วยความจำมหาศาล แต่ Orange Pi AI Studio Pro กลับมีข้อจำกัดด้านการเชื่อมต่ออย่างชัดเจน โดยมีเพียงพอร์ต USB-C 4.0 เพียงช่องเดียวสำหรับทุกการเชื่อมต่อ ไม่ว่าจะเป็นจอภาพ, อุปกรณ์เก็บข้อมูล หรืออุปกรณ์เสริมอื่น ๆ ทำให้ผู้ใช้ต้องพึ่งพา dock หรือ hub เพิ่มเติม นอกจากนี้ยังไม่มีการระบุว่ามี Wi-Fi หรือ Bluetooth ในตัว ทำให้การเชื่อมต่อเครือข่ายอาจต้องใช้วิธีอื่น เช่น Ethernet หรืออุปกรณ์เสริมภายนอก ซึ่งอาจไม่สะดวกสำหรับการใช้งานแบบเคลื่อนที่หรือในพื้นที่จำกัด ราคาจำหน่ายในจีนเริ่มต้นที่ประมาณ $955 สำหรับรุ่น 48GB และสูงสุดถึง $2,200 สำหรับรุ่น Pro ที่มี RAM 192GB โดยมีวางจำหน่ายผ่าน JD.com และ AliExpress ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Orange Pi AI Studio Pro ใช้ชิป Huawei Ascend 310 แบบ ARM octa-core ➡️ รุ่น Pro รวมสองเครื่องเข้าด้วยกัน ให้พลังประมวลผลสูงถึง 352 TOPS ➡️ รองรับหน่วยความจำสูงสุด 192GB LPDDR4X ความเร็ว 4266 Mbps ➡️ รองรับ Ubuntu 22.04.5 และ Linux kernel 5.15 พร้อมรองรับ Windows ในอนาคต ➡️ เหมาะสำหรับงาน AI เช่น OCR, การรู้จำใบหน้า, การแนะนำเนื้อหา, IoT และระบบขนส่งอัจฉริยะ ➡️ มีพอร์ต USB-C 4.0 เพียงช่องเดียวสำหรับทุกการเชื่อมต่อ ➡️ ไม่มีการระบุว่ามี Wi-Fi หรือ Bluetooth ในตัว ➡️ ราคาจำหน่ายเริ่มต้นที่ $955 และสูงสุดถึง $2,200 ขึ้นอยู่กับรุ่นและ RAM ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Huawei Ascend 310 เป็นชิปที่ออกแบบมาเพื่องาน AI โดยเฉพาะ มีประสิทธิภาพสูงในงาน inference ➡️ Orange Pi เป็นแบรนด์ที่เน้นการพัฒนาอุปกรณ์สำหรับนักพัฒนาและงานวิจัย ➡️ การใช้ context window ขนาดใหญ่และ RAM สูงช่วยให้รองรับโมเดล AI ขนาดใหญ่ได้ดี ➡️ การรองรับ Deepseek-R1 distillation model ช่วยให้สามารถ deploy โมเดล AI แบบ local ได้ ➡️ การรวมการฝึกและการ inference ในเครื่องเดียวช่วยลดต้นทุนและเพิ่มความคล่องตัวในการพัฒนา https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/orange-pi-ai-studio-pro-mini-pc-debuts-with-huawei-ascend-310-and-352-tops-of-ai-performance-also-features-up-to-192gb-of-memory-but-relies-on-a-single-usb-c-port

🎨 “Google เปลี่ยนโลโก้ ‘G’ เป็นแบบไล่เฉดสี — สัญลักษณ์ใหม่ของยุค AI ที่ไม่ใช่แค่เรื่องดีไซน์” หลังจากใช้โลโก้ตัวอักษร “G” แบบสี่สีแยกกันมาตั้งแต่ปี 2015 Google ได้ประกาศรีเฟรชโลโก้ครั้งใหญ่ในเดือนกันยายน 2025 โดยเปลี่ยนเป็นเวอร์ชันใหม่ที่ใช้การไล่เฉดสี (gradient) ระหว่างสีแดง เหลือง เขียว และน้ำเงิน ซึ่งยังคงเป็นสีประจำแบรนด์ แต่ถูกนำเสนอในรูปแบบที่ทันสมัยและมีชีวิตชีวามากขึ้น การเปลี่ยนแปลงนี้ไม่ใช่แค่เรื่องความสวยงาม — Google ระบุว่าโลโก้ใหม่นี้เป็น “สัญลักษณ์ของยุค AI” ที่บริษัทกำลังเข้าสู่เต็มตัว โดยเฉพาะหลังจากเปิดตัว Gemini AI ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มปัญญาประดิษฐ์หลักของ Google ที่ถูกฝังอยู่ในบริการต่าง ๆ เช่น Search, Workspace, Chrome และ Android โลโก้แบบไล่เฉดสีนี้เริ่มปรากฏใน Google Search ตั้งแต่ต้นปี และขยายไปยังแอปอื่น ๆ อย่างต่อเนื่อง รวมถึง favicon บนเว็บไซต์และไอคอนในมือถือ โดย Google ยืนยันว่าโลโก้ใหม่นี้จะกลายเป็นสัญลักษณ์หลักของทั้งแบรนด์และองค์กร นอกจากความสดใสของสีที่ไหลลื่นต่อกัน โลโก้ใหม่นี้ยังถูกออกแบบให้ดูดีในขนาดเล็ก เช่น บนแอปมือถือหรือ favicon ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้จดจำได้ง่ายขึ้น และสื่อถึงความลื่นไหลของประสบการณ์ใช้งานที่ขับเคลื่อนด้วย AI แม้โลโก้ “G” จะถูกเปลี่ยน แต่โลโก้คำว่า “Google” แบบเต็มยังคงเดิม เพื่อรักษาความคุ้นเคยของผู้ใช้ทั่วโลก ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Google เปลี่ยนโลโก้ “G” จากแบบสี่สีแยกเป็นแบบไล่เฉดสี (gradient) ➡️ โลโก้ใหม่ใช้สีแดง เหลือง เขียว น้ำเงิน แบบไหลลื่นต่อกัน ➡️ เป็นการรีเฟรชครั้งใหญ่ในรอบ 10 ปี นับจากการออกแบบโลโก้ปี 2015 ➡️ โลโก้ใหม่นี้เป็นสัญลักษณ์ของยุค AI ที่ Google กำลังเข้าสู่ ➡️ เริ่มใช้ใน Google Search และขยายไปยัง Android, Chrome, Gemini และ Workspace ➡️ โลโก้แบบใหม่ดูดีในขนาดเล็ก เช่น favicon และไอคอนมือถือ ➡️ โลโก้คำว่า “Google” แบบเต็มยังคงเดิม ไม่เปลี่ยนแปลง ➡️ การเปลี่ยนแปลงนี้ช่วยให้แบรนด์มีความสอดคล้องและทันสมัยมากขึ้น ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ โลโก้ใหม่ปรากฏครั้งแรกใน Google Search บน iOS และ Pixel ก่อนขยายไป Android ➡️ Gemini AI ใช้ดีไซน์แบบ “Gemini spark” ที่สอดคล้องกับโลโก้ G แบบใหม่ ➡️ การใช้ gradient ช่วยลดขอบแข็งของสี ทำให้โลโก้กลมกลืนกับแอปอื่น ๆ ➡️ การออกแบบโลโก้ให้เหมาะกับขนาดเล็กช่วยเพิ่มการจดจำแบรนด์ในยุคมือถือ ➡️ การเปลี่ยนโลโก้เป็นส่วนหนึ่งของกลยุทธ์ “AI-first” ของ Google https://securityonline.info/google-refreshes-its-g-logo-with-a-gradient-signaling-a-new-era-focused-on-ai/