⚙️ “Intel Panther Lake มาแน่ต้นปี 2026 — ประสิทธิภาพสูงขึ้น 50% พร้อมประหยัดพลังงานกว่าเดิม 30% ด้วยเทคโนโลยี 18A” Intel กำลังเตรียมเปิดตัวชิปตระกูลใหม่ “Panther Lake” สำหรับแพลตฟอร์มพกพาในต้นปี 2026 โดยถือเป็นผลิตภัณฑ์แรกของผู้บริโภคที่ใช้เทคโนโลยีการผลิตระดับ 18A ซึ่งเป็นกระบวนการผลิตทรานซิสเตอร์ขั้นสูงที่ Intel พัฒนาขึ้นเอง โดยมีเป้าหมายเพื่อพลิกสถานการณ์ในตลาดที่กำลังถูกคู่แข่งอย่าง AMD และ Apple แย่งส่วนแบ่งไปอย่างต่อเนื่อง จากรายงานของ Reuters และ Wccftech ชิป Panther Lake จะมีประสิทธิภาพด้านพลังงานสูงกว่า Lunar Lake รุ่นก่อนถึง 30% และสามารถประมวลผลข้อมูลได้เร็วขึ้นถึง 50% ในงานที่ใช้ทรัพยากรสูง เช่น การประมวลผลกราฟิกและข้อมูล AI แม้รายละเอียดเชิงเทคนิคจะยังไม่เปิดเผยทั้งหมด แต่ Intel ยืนยันว่าชิปใหม่นี้จะใช้พลังงานน้อยลง และมีการปรับปรุงทั้งในส่วนของกราฟิกและซีพียู โดยใช้สถาปัตยกรรมใหม่ที่ชื่อว่า Cougar Cove ซึ่งเป็นการต่อยอดจาก Arrow Lake H-series Panther Lake ยังถูกวางตำแหน่งให้เป็นชิประดับกลางถึงสูง ไม่ใช่ชิปประหยัดพลังงานแบบ Lunar Lake โดยคาดว่าจะมีค่า TDP อยู่ในช่วง 45W ซึ่งเหมาะกับโน้ตบุ๊กประสิทธิภาพสูงและอุปกรณ์พกพาที่ต้องการพลังในการประมวลผลมากขึ้น การเปิดตัวครั้งนี้ถือเป็นก้าวสำคัญของ Intel ในการกลับมาแข่งขันกับ TSMC และ Apple โดยเฉพาะในด้านประสิทธิภาพต่อวัตต์ ซึ่งเป็นจุดอ่อนของ Intel ในช่วงหลายปีที่ผ่านมา ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Intel เตรียมเปิดตัวชิป Panther Lake ต้นปี 2026 สำหรับแพลตฟอร์มพกพา ➡️ ใช้เทคโนโลยีการผลิต 18A เป็นครั้งแรกในผลิตภัณฑ์ผู้บริโภค ➡️ ประสิทธิภาพด้านพลังงานสูงกว่า Lunar Lake ถึง 30% ➡️ ประสิทธิภาพการประมวลผลสูงขึ้น 50% ในงานข้อมูลหนัก ➡️ ใช้สถาปัตยกรรม Cougar Cove ต่อจาก Arrow Lake H-series ➡️ เหมาะกับโน้ตบุ๊กระดับกลางถึงสูง ไม่ใช่ชิปประหยัดพลังงาน ➡️ คาดว่าจะมีค่า TDP ประมาณ 45W ➡️ เป็นความพยายามของ Intel ในการกลับมาแข่งขันกับ TSMC และ Apple ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ 18A เป็นกระบวนการผลิตที่ใช้ RibbonFET และ PowerVia ซึ่งเป็นเทคโนโลยีใหม่ของ Intel ➡️ Lunar Lake ใช้ TSMC N3B node ในการผลิต ทำให้มีประสิทธิภาพด้านพลังงานสูง ➡️ Apple M4 ใช้สถาปัตยกรรม 3nm และมีประสิทธิภาพต่อวัตต์สูงมาก ➡️ Cougar Cove มีการปรับปรุง branch predictor และ buffer ขนาดใหญ่ขึ้น ➡️ Panther Lake อาจเป็นชิป x86 ที่เข้าใกล้ประสิทธิภาพของ Apple M-series มากที่สุด https://wccftech.com/intel-panther-lake-lineup-features-30-higher-power-efficiency-compared-to-lunar-lake/

🔌 “Point2 เปิดตัว e-Tube ระบบส่งข้อมูล RF ผ่านพลาสติก — พลิกโฉมการเชื่อมต่อ AI ระดับดาต้าเซ็นเตอร์” ในงาน Open Compute Project Global Summit ที่จัดขึ้นในเดือนตุลาคม 2025 ณ เมืองซานโฮเซ่ บริษัท Point2 Technology ได้เปิดตัวเทคโนโลยีใหม่ที่ชื่อว่า “e-Tube” ซึ่งเป็นระบบส่งข้อมูลแบบ RF (Radio Frequency) ผ่านพลาสติก waveguide สำหรับการเชื่อมต่อภายในดาต้าเซ็นเตอร์ โดยมุ่งเป้าไปที่การรองรับงาน AI ที่ต้องการความเร็วสูงและพลังงานต่ำ e-Tube ถูกออกแบบมาเพื่อเป็นทางเลือกใหม่แทนสายทองแดงและสายไฟเบอร์ออปติก โดยมีข้อได้เปรียบหลายด้าน เช่น 🔰 ระยะส่งข้อมูลไกลกว่าสายทองแดงถึง 10 เท่า 🔰 ใช้พลังงานน้อยกว่าการเชื่อมต่อแบบออปติกถึง 3 เท่า 🔰 มี latency ต่ำกว่าถึง 1000 เท่า 🔰 ราคาถูกกว่าการเชื่อมต่อแบบออปติกถึง 3 เท่า ระบบนี้ใช้การส่งข้อมูลผ่านคลื่นวิทยุในย่าน millimeter wave โดยใช้พลาสติกเป็นตัวนำคลื่น ซึ่งช่วยลดข้อจำกัดจาก skin effect ที่พบในสายทองแดง และไม่ต้องใช้การแปลงสัญญาณแบบ optical-electrical ที่กินพลังงานสูง Point2 ได้ร่วมมือกับ Molex และ Foxconn Interconnect Technology (FIT) เพื่อพัฒนา ecosystem ของสายและหัวเชื่อมต่อที่สามารถใช้งานร่วมกับมาตรฐาน OSFP ได้ทันที โดยมีการสาธิตการใช้งานจริงในรูปแบบ OSFP Pluggable Active RF Cable (ARC) สำหรับการเชื่อมต่อระหว่างแร็คและภายในแร็ค อีกหนึ่งการใช้งานสำคัญคือการเชื่อมต่อ GPU accelerator ผ่าน backplane ด้วย e-Tube ซึ่งช่วยให้สามารถขยายคลัสเตอร์ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยไม่ต้องพึ่งสายทองแดงหรือออปติกที่มีข้อจำกัดด้านระยะและพลังงาน ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Point2 เปิดตัว e-Tube ระบบส่งข้อมูล RF ผ่านพลาสติก waveguide ➡️ ใช้คลื่น millimeter wave ส่งข้อมูลผ่านพลาสติก dielectric waveguide ➡️ ระยะส่งข้อมูลไกลกว่าสายทองแดงถึง 10 เท่า ➡️ ใช้พลังงานน้อยกว่าการเชื่อมต่อแบบออปติกถึง 3 เท่า ➡️ latency ต่ำกว่าการเชื่อมต่อแบบออปติกถึง 1000 เท่า ➡️ ราคาถูกกว่าการเชื่อมต่อแบบออปติกถึง 3 เท่า ➡️ ไม่ต้องใช้การแปลงสัญญาณ OE conversion แบบ optical ➡️ รองรับความเร็ว 800G / 1.6T / 3.2T ต่อสาย ➡️ ร่วมมือกับ Molex และ FIT พัฒนา ecosystem สำหรับการใช้งานจริง ➡️ รองรับ OSFP form factor และการเชื่อมต่อ GPU ผ่าน backplane ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ millimeter wave เป็นคลื่นวิทยุที่มีความถี่สูง ใช้ใน 5G และ radar ➡️ dielectric waveguide ทำจากพลาสติกทั่วไป แต่มีคุณสมบัติในการนำคลื่น ➡️ skin effect คือปรากฏการณ์ที่กระแสไฟฟ้าไหลเฉพาะผิวของสายทองแดง ทำให้มีข้อจำกัดด้านความเร็ว ➡️ OE conversion คือการแปลงสัญญาณแสงเป็นไฟฟ้า ซึ่งใช้พลังงานสูงและมี latency ➡️ OSFP (Octal Small Form Factor Pluggable) เป็นมาตรฐานหัวเชื่อมต่อสำหรับความเร็วสูงในดาต้าเซ็นเตอร์ https://www.techpowerup.com/341677/point2-technology-demos-e-tube-rack-scale-rf-transmission-over-plastic-waveguide-for-ai-interconnect

🧬 “Zhaoxin เปิดตัว KH-50000 ซีพียู 96 คอร์ — ท้าชน AMD EPYC ด้วยดีไซน์ chiplet และแบนด์วิดธ์ระดับเซิร์ฟเวอร์” Zhaoxin ผู้ผลิตชิปจากจีนที่ไม่ค่อยเป็นที่รู้จักในตลาดโลก ได้เปิดตัวซีพียูรุ่นใหม่ KH-50000 สำหรับเซิร์ฟเวอร์ โดยมีจำนวนคอร์สูงถึง 96 คอร์ ใช้ดีไซน์แบบ chiplet ที่คล้ายกับ AMD EPYC รุ่น Genoa และ Bergamo ซึ่งเป็นผู้นำในตลาดเซิร์ฟเวอร์ระดับสูง KH-50000 ใช้สถาปัตยกรรม “Century Avenue” ที่สืบทอดจาก Centaur Technology โดยประกอบด้วย 12 compute dies ล้อมรอบ I/O die ขนาดใหญ่ รวมเป็น 96 คอร์ และแคช L3 ขนาด 384MB โดยไม่มี simultaneous multithreading ทำให้จำนวนเธรดเท่ากับจำนวนคอร์ ชิปนี้รองรับหน่วยความจำ DDR5 ECC แบบ 12 ช่อง รวมสูงสุดถึง 3TB และมี PCIe 5.0 ถึง 128 lanes พร้อม PCIe 4.0 อีก 16 lanes ซึ่งถือเป็นการก้าวกระโดดจากรุ่นก่อน KH-40000 ที่รองรับแค่ DDR4 และ PCIe 3.0 KH-50000 ยังสามารถใช้งานแบบ multi-socket ด้วย interconnect ZPI 5.0 ซึ่งรองรับการติดตั้ง 2S และ 4S ทำให้สามารถรวมได้ถึง 384 คอร์ในเมนบอร์ดเดียว โดยมีขนาดแพ็กเกจ 72 x 76 มม. ใกล้เคียงกับ AMD SP5 socket แม้จะมีการเปิดเผยสเปกหลายด้าน แต่ Zhaoxin ยังไม่เปิดเผยค่า TDP (thermal design power) ซึ่งเป็นปัจจัยสำคัญในการประเมินความเหมาะสมของชิปในศูนย์ข้อมูลที่ต้องการประสิทธิภาพและประหยัดพลังงาน ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Zhaoxin เปิดตัว KH-50000 ซีพียูเซิร์ฟเวอร์แบบ 96 คอร์ ➡️ ใช้ดีไซน์ chiplet ประกอบด้วย 12 compute dies และ I/O die ➡️ ไม่มี simultaneous multithreading — เธรดเท่ากับจำนวนคอร์ ➡️ รองรับ DDR5 ECC แบบ 12 ช่อง รวมสูงสุด 3TB ➡️ มี PCIe 5.0 จำนวน 128 lanes และ PCIe 4.0 อีก 16 lanes ➡️ ใช้ interconnect ZPI 5.0 รองรับ multi-socket สูงสุด 4 ชิป (384 คอร์) ➡️ ขนาดแพ็กเกจ 72 x 76 มม. ใกล้เคียง AMD EPYC SP5 ➡️ เหมาะสำหรับงานเซิร์ฟเวอร์ ไม่ใช่สำหรับเดสก์ท็อปหรือเกม ➡️ เปรียบเทียบกับ AMD EPYC Genoa และ Bergamo ในด้านดีไซน์และขนาด ➡️ ยังไม่เปิดเผยค่า TDP ซึ่งเป็นข้อมูลสำคัญในการใช้งานจริง ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Zhaoxin เป็นบริษัทร่วมทุนระหว่าง VIA Technologies และรัฐบาลเซี่ยงไฮ้ ➡️ AMD EPYC Genoa มี TDP อยู่ที่ประมาณ 300–500W สำหรับ 96 คอร์ ➡️ การใช้ chiplet ช่วยลดต้นทุนและเพิ่มความยืดหยุ่นในการผลิต ➡️ ZPI 5.0 มีแนวคิดคล้าย Infinity Fabric ของ AMD สำหรับการเชื่อมต่อหลายชิป ➡️ KH-50000 อาจเป็นก้าวสำคัญของจีนในการลดการพึ่งพาเทคโนโลยีตะวันตก https://www.techradar.com/pro/a-cpu-vendor-youve-never-heard-of-could-launch-a-96-core-x86-cpu-that-is-very-very-similar-to-amds-epyc-but-i-wonder-what-the-tdp-will-be-on-that-one

⚡ “Crucial เปิดตัว LPCAMM2 RAM ความเร็วทะลุ 8,533 MT/s — เร็วที่สุดในโลก แต่ราคาก็แรงไม่แพ้กัน” Crucial ซึ่งเป็นแบรนด์ภายใต้ Micron ได้เปิดตัวหน่วยความจำ LPCAMM2 สำหรับแล็ปท็อป โดยมีความเร็วสูงสุดถึง 8,533 MT/s ถือเป็น RAM สำหรับโน้ตบุ๊กที่เร็วที่สุดในตลาดขณะนี้ โดยออกแบบมาเพื่อรองรับงานหนัก เช่น การประมวลผล AI, การเรนเดอร์กราฟิก และการทำงานแบบมัลติทาสก์ในระดับมืออาชีพ LPCAMM2 เป็นฟอร์แมตใหม่ที่ลดขนาดลงจาก SODIMM เดิมถึง 60% ทำให้ช่วยเพิ่มพื้นที่ภายในเครื่อง ส่งผลให้ระบายความร้อนได้ดีขึ้น และประหยัดพลังงานมากขึ้น โดยใช้ LPDDR5X ที่มีแรงดันไฟต่ำเพียง 1.05V และมีประสิทธิภาพด้านพลังงานดีกว่า DDR5 รุ่นก่อนถึง 7 เท่า Crucial ระบุว่า LPCAMM2 เร็วกว่า DDR5 SODIMM ทั่วไปถึง 1.5 เท่า และจากการทดสอบจริงพบว่าประสิทธิภาพดีขึ้นถึง 70% ในงานด้านการสร้างคอนเทนต์และการใช้งานสำนักงานทั่วไป หน่วยความจำนี้มีให้เลือกทั้งขนาด 32GB และ 64GB โดยรุ่น 64GB มีราคาประมาณ $451.99 (ราว 16,500 บาท) ซึ่งถือว่าเป็นระดับพรีเมียม และยังจำกัดเฉพาะโน้ตบุ๊กรุ่นใหม่ที่รองรับ LPCAMM2 เท่านั้น เช่น Lenovo และ Dell ในกลุ่ม AI mobile workstation Crucial ยังชูจุดเด่นด้านความสามารถในการอัปเกรด ซึ่งสวนทางกับแนวโน้มของอุตสาหกรรมที่นิยมใช้ RAM แบบฝังถาวร โดยเชื่อว่าการอัปเกรดได้จะช่วยลดขยะอิเล็กทรอนิกส์และยืดอายุการใช้งานของอุปกรณ์ ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Crucial เปิดตัว LPCAMM2 RAM สำหรับแล็ปท็อป ความเร็วสูงสุด 8,533 MT/s ➡️ เร็วกว่า DDR5 SODIMM ทั่วไปถึง 1.5 เท่า และประสิทธิภาพดีขึ้น 70% ในการใช้งานจริง ➡️ ใช้ LPDDR5X ที่มีแรงดันไฟต่ำ 1.05V และประหยัดพลังงานกว่าเดิมถึง 7 เท่า ➡️ ขนาดเล็กลง 60% จาก SODIMM ช่วยเพิ่ม airflow และความยืดหยุ่นในการออกแบบเครื่อง ➡️ มีให้เลือกทั้ง 32GB และ 64GB โดยรุ่น 64GB ราคา $451.99 ➡️ รองรับเฉพาะโน้ตบุ๊กรุ่นใหม่ เช่น Lenovo และ Dell ที่มีสล็อต LPCAMM2 ➡️ ชูจุดเด่นด้านการอัปเกรดได้ ลดขยะอิเล็กทรอนิกส์และยืดอายุเครื่อง ➡️ เหมาะกับงาน AI, การเรนเดอร์, การประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ และมัลติทาสก์ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ LPCAMM2 ย่อมาจาก Low-Power Compression-Attached Memory Module 2 ➡️ JEDEC กำลังพิจารณามาตรฐาน LPCAMM2 เพื่อให้รองรับในวงกว้าง ➡️ LPDDR5X เป็นหน่วยความจำที่ใช้ในสมาร์ตโฟนระดับเรือธง เช่น Galaxy S23 Ultra ➡️ ความเร็ว 8,533 MT/s เทียบเท่ากับ SSD PCIe Gen6 ในการจัดการข้อมูล ➡️ Crucial เคยเปิดตัว Clocked SODIMM ที่เร็วสุด 6,400 MT/s แต่ยังช้ากว่า LPCAMM2 https://www.techradar.com/pro/crucial-reveals-fastest-laptop-memory-ever-lpcamm2-ram-reaches-a-staggering-8533-mt-s-but-at-just-under-usd500-it-aint-for-everyone

🧠 “นิวยอร์กเปิดตัว Quantum-AI Data Centre แห่งแรก — ปลดล็อกพลังประมวลผลเพื่อยุค AI อย่างแท้จริง” ในเดือนตุลาคม 2025 นิวยอร์กซิตี้ได้กลายเป็นเมืองแรกในสหรัฐฯ ที่มีการติดตั้งระบบควอนตัมคอมพิวเตอร์เพื่อใช้งานจริงในศูนย์ข้อมูล โดยโครงการนี้เป็นความร่วมมือระหว่าง Oxford Quantum Circuits (OQC) จากสหราชอาณาจักร, Digital Realty ผู้ให้บริการศูนย์ข้อมูลระดับโลก และ NVIDIA ผู้นำด้านชิปประมวลผล AI ระบบที่ติดตั้งคือ GENESIS ซึ่งเป็นควอนตัมคอมพิวเตอร์ยุคใหม่ที่ใช้เทคโนโลยี superconducting qubit และถูกออกแบบมาเพื่อรองรับงาน AI โดยเฉพาะ เช่น การฝึกโมเดลขนาดใหญ่ การสร้างข้อมูล และการวิเคราะห์ความเสี่ยงในภาคการเงินและความมั่นคง ศูนย์ข้อมูลนี้ตั้งอยู่ที่ JFK10 ในนิวยอร์ก และใช้ NVIDIA GH200 Grace Hopper Superchips เพื่อเร่งการประมวลผลแบบ hybrid ระหว่างควอนตัมและคลาสสิก โดยระบบทั้งหมดถูกฝังอยู่ในแพลตฟอร์ม PlatformDIGITAL® ของ Digital Realty ซึ่งช่วยให้สามารถเชื่อมต่อกับเครือข่ายระดับโลกได้อย่างปลอดภัย ความร่วมมือครั้งนี้ยังเป็นส่วนหนึ่งของพันธมิตรเทคโนโลยีระหว่างสหราชอาณาจักรและสหรัฐฯ โดยมีเป้าหมายเพื่อผลักดันการใช้งานควอนตัมในระดับองค์กร และเปิดโอกาสให้บริษัทต่าง ๆ เข้าถึงพลังประมวลผลที่เคยเป็นไปไม่ได้มาก่อน นอกจากนี้ยังมีการพัฒนาโมเดลควอนตัมใหม่ เช่น Quixer (Quantum Transformer) และ Quantum Tensor Networks ซึ่งสามารถทำงานด้านภาษาและลำดับข้อมูลได้เทียบเท่ากับระบบคลาสสิก แต่ใช้พลังงานน้อยกว่าถึง 30,000 เท่า ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ นิวยอร์กเปิดตัว Quantum-AI Data Centre แห่งแรกในศูนย์ข้อมูล JFK10 ➡️ ใช้ควอนตัมคอมพิวเตอร์ GENESIS จาก Oxford Quantum Circuits ➡️ ใช้ NVIDIA GH200 Grace Hopper Superchips สำหรับงาน hybrid computing ➡️ ฝังอยู่ในแพลตฟอร์ม PlatformDIGITAL® ของ Digital Realty ➡️ รองรับงาน AI เช่น การฝึกโมเดล, การสร้างข้อมูล, การวิเคราะห์ความเสี่ยง ➡️ เป็นส่วนหนึ่งของพันธมิตรเทคโนโลยี UK–US Tech Trade Partnership ➡️ เปิดให้บริษัทกลุ่มแรกใช้งานในปีนี้ และจะเปิดให้ลูกค้าทั่วไปในปีหน้า ➡️ พัฒนาโมเดลควอนตัมใหม่ เช่น Quixer และ Quantum Tensor Networks ➡️ ระบบควอนตัมมีประสิทธิภาพด้านพลังงานมากกว่าระบบคลาสสิกถึง 30,000 เท่า ➡️ คาดว่า GENESIS รุ่นต่อไปจะมาพร้อม NVIDIA CUDA-Q เป็นมาตรฐาน ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Quantum computing ใช้หลักการ superposition และ entanglement เพื่อประมวลผลแบบขนาน ➡️ NVIDIA CUDA-Q เป็นแพลตฟอร์มสำหรับพัฒนาแอป hybrid ระหว่าง GPU และ QPU ➡️ Digital Realty เป็นผู้ให้บริการศูนย์ข้อมูลที่มีเครือข่ายทั่วโลก ➡️ Quixer เป็นโมเดลควอนตัมที่จำลองโครงสร้างของ transformer ใน AI ➡️ Quantum Tensor Networks ช่วยลดความซับซ้อนของข้อมูลในระบบควอนตัม https://www.slashgear.com/1985009/new-york-city-first-quantum-computer-data-center/

🚀 “10 ยานพาหนะไซไฟในตำนานจากหนังและซีรีส์ — จาก Millennium Falcon ถึง Optimus Prime” โลกภาพยนตร์ไซไฟไม่เพียงแต่พาเราท่องไปในอวกาศหรืออนาคตอันไกลโพ้น แต่ยังสร้างสรรค์ “ยานพาหนะ” ที่กลายเป็นสัญลักษณ์ของยุคและจินตนาการของผู้ชมทั่วโลก บทความจาก SlashGear ได้รวบรวม 10 ยานพาหนะไซไฟที่โดดเด่นที่สุดในประวัติศาสตร์ภาพยนตร์และโทรทัศน์ ซึ่งแต่ละคันไม่เพียงมีดีไซน์ล้ำยุค แต่ยังมีเรื่องราวและเทคโนโลยีที่ทำให้แฟน ๆ จดจำไม่ลืม ✅ ยานพาหนะไซไฟในตำนาน ➡️ Millennium Falcon — ยาน Corellian freighter ที่เร็วเกินกว่าความเร็วแสง ➡️ KITT — รถ AI จาก Knight Rider ที่พูดได้ ขับเองได้ และวิเคราะห์อาชญากรรม ➡️ Batmobile — เวอร์ชัน 1989 มี afterburner, bomb dispenser และระบบป้องกัน ➡️ DeLorean — รถย้อนเวลาใน Back to the Future ที่บินได้และใช้ขยะเป็นพลังงาน ➡️ Light Cycles — มอเตอร์ไซค์ดิจิทัลจาก Tron ที่ทิ้งแสงไว้เบื้องหลัง ➡️ USS Enterprise — ยานสำรวจอวกาศจาก Star Trek ที่มี warp drive และ Holodeck ➡️ TARDIS — กล่องโทรศัพท์ที่ใหญ่กว่าภายในจาก Doctor Who ➡️ Spinners — รถบินจาก Blade Runner ที่หมุนตัวได้และบินแนวดิ่ง ➡️ Optimus Prime — หุ่นยนต์ที่แปลงร่างเป็นรถบรรทุกจาก Transformers ➡️ V8 Interceptor — รถกล้ามจาก Mad Max ที่เป็นสัญลักษณ์ของโลกหลังหายนะ https://www.slashgear.com/1679666/most-iconic-sci-fi-vehicles-movies-tv/

'พีระพันธุ์-อรรถวิชช์' สู้ต่อ ผลักดัน พ.ร.บ.โซลาร์เสรี ชี้กฎหมายขัดประโยชน์หลายกลุ่ม https://www.thai-tai.tv/news/21805/ . #ไทยไท #โซลาร์เสรี #อรรถวิชช์ #รวมไทยสร้างชาติ #พีระพันธุ์ #พลังงานสะอาด #กฎหมายกฤษฎีกา

♣ครม.หนูผี มีรัฐมนตรีพลังงานหัวใจเขมร แอบสอดไส้ความช่วยเหลือให้เขมร อ้างว่าช่วยเพื่อนบ้านขาดแคลนพลังงาน แต่อาจเข้าทางเขมร เพราะไทยต้องยอมขายน้ำมัน ไฟฟ้า ก๊าซธรรมชาติ ให้มันนำมาใช้ลอบกัดทหารไทย ยิงใส่คนไทยในวันหน้า #7ดอกจิก

อ๊ะๆ รู้นะคิดไรอยู่ แอบซ่อนเร้นเงื่อนไขขายพลังงานช่วยประเทศเพื่อนบ้านไว้ในข้อตกลงพลังงานอาเซียน ต่อไปหากมีสู้รบอีก เราต้องจำใจขายน้ำมีน ขายไฟฟ้า ขายก๊าซให้เขมรใช้เคลื่อนทัพมาทำร้ายคนไทย #คิงส์โพธิ์แดง

ปลาลิ้นหมาครีบเหลือง (Yellowfin Sole) ปลาเนื้อดีที่หลายคนชื่นชอบ แต่ปัญหาคือจะขอดเกล็ดปลาแบนๆ แบบนี้ยังไงให้ไวและเกล็ดหลุดหมดจด? 😥 วันนี้ ย. ย่งฮะเฮง ขอพามาชมการทำงานของ เครื่องขอดเกล็ดปลาอัตโนมัติ รุ่น YFS-700-HBX-S ที่จะพิสูจน์ให้เห็นว่า เครื่องของเราไม่ได้เก่งแค่ปลานิล แต่ปลาแบนๆ เกล็ดละเอียดก็จัดการได้สบาย! บอกลาการขอดด้วยมือที่แสนวุ่นวายและใช้เวลานานไปได้เลย! ✅ ขอดได้แม้ปลาแบน: ระบบลูกกลิ้งทรงพลังทำงานร่วมกับแผ่นขอดเกล็ดที่ฝาปิด เพื่อให้แรงเสียดสีถึงทุกส่วนของตัวปลา รับประกันเกล็ดหลุด ✅ ขุมพลังอุตสาหกรรม: มอเตอร์ 3 HP ใช้ไฟ 380V (3 เฟส) มั่นใจได้ว่าทำงานหนักต่อเนื่องได้ตลอดวันตามมาตรฐานโรงงาน ✅ สะอาดถูกสุขลักษณะ: ผลิตจาก สแตนเลส SUS 304 ทั้งเครื่อง ถอดทำความสะอาดง่าย และรองรับมาตรฐาน GMP/HACCP/CE 🔥 สเปคเครื่อง (YFS-700-HBX-S) สำหรับนักธุรกิจ: กำลังไฟ: 3 HP / 380 V. ขนาด: 1250 x 550 x 850 มม. น้ำหนัก: 150 KG สนใจนำเครื่องจักรคุณภาพระดับโรงงานไปเพิ่มประสิทธิภาพให้ธุรกิจคุณ? ประหยัดแรงงาน เพิ่มผลผลิตได้ทันที! ติดต่อสอบถามรายละเอียดเพิ่มเติมได้เลยครับ! 🛒 สนใจดูสินค้าจริงและสอบถามเพิ่มเติม: ที่ตั้ง: 1970-1972 ถ.บรรทัดทอง (ถ.พระราม 6) แขวงวังใหม่ เขตปทุมวัน กรุงเทพฯ 10330 เวลาทำการ: จันทร์-ศุกร์ (8.00-17.00 น.), เสาร์ (8.00-16.00 น.) แผนที่: https://maps.app.goo.gl/9oLTmzwbArzJy5wc7 แชท: m.me/yonghahheng LINE: @yonghahheng (มี @) หรือ คลิก https://lin.ee/5H812n9 โทรศัพท์: 02-215-3515-9 หรือ 081-3189098 เว็บไซต์: www.yoryonghahheng.com อีเมล: sales@yoryonghahheng.com หรือ yonghahheng@gmail.com #เครื่องขอดเกล็ดปลา #ปลาลิ้นหมาครีบเหลือง #YellowfinSole #FishScalingMachine #เครื่องแปรรูปสัตว์น้ำ #เครื่องจักรอาหาร #โรงงานปลา #อาหารทะเล #ย่งฮะเฮง #SUS304 #เครื่อง3แรงม้า #380V #ลดต้นทุน #เพิ่มผลผลิต #มาตรฐานHACCP #ครัวมืออาชีพ #Tilapia (เพื่อการเข้าถึงที่กว้างขึ้น) #FishProcessingMachine #อุปกรณ์ร้านอาหาร #เครื่องครัวอุตสาหกรรม

🔬 “Applied Materials เปิดตัว 3 ระบบใหม่พลิกโฉมการผลิตชิป — รองรับ AI ยุค 2nm และ 3D อย่างเต็มรูปแบบ” Applied Materials บริษัทผู้พัฒนาเทคโนโลยีการผลิตเซมิคอนดักเตอร์ระดับโลก ได้เปิดตัวระบบใหม่ 3 รายการที่ออกแบบมาเพื่อยกระดับการผลิตชิปให้รองรับความต้องการของยุค AI โดยเน้นที่การเพิ่มประสิทธิภาพ ลดการใช้พลังงาน และรองรับโครงสร้างชิปที่ซับซ้อนมากขึ้น เช่น Gate-All-Around (GAA), DRAM ความเร็วสูง และการแพ็กเกจแบบ 3D 1️⃣ ระบบแรกคือ Kinex Bonding System ซึ่งเป็นเครื่องไฮบริดบอนเดอร์แบบ die-to-wafer ตัวแรกของอุตสาหกรรม โดยร่วมพัฒนากับบริษัท Besi จากเนเธอร์แลนด์ ระบบนี้รวมขั้นตอนการบอนด์ทั้งหมดไว้ในเครื่องเดียว ทำให้สามารถจัดการแพ็กเกจแบบ multi-die ได้ดีขึ้น ลดระยะเวลาและความคลาดเคลื่อนในการประกอบ และรองรับการเชื่อมต่อแบบ copper-to-copper ที่แม่นยำและประหยัดพลังงาน 2️⃣ ระบบที่สองคือ Centura Xtera Epi System สำหรับการสร้างทรานซิสเตอร์ GAA ที่ระดับ 2nm และต่ำกว่า โดยใช้กระบวนการ epitaxial deposition แบบใหม่ที่สามารถเติมวัสดุในร่องลึกของทรานซิสเตอร์ได้อย่างสม่ำเสมอ ลดการเกิดช่องว่างและเพิ่มความแม่นยำในการเติบโตของวัสดุถึง 40% พร้อมลดการใช้แก๊สลงครึ่งหนึ่งเมื่อเทียบกับระบบเดิม 3️⃣ ระบบสุดท้ายคือ PROVision 10 eBeam Metrology System ซึ่งเป็นเครื่องวัดขนาดและภาพแบบอิเล็กตรอนที่ใช้เทคโนโลยี cold field emission (CFE) ทำให้สามารถสร้างภาพระดับ sub-nanometer ได้เร็วขึ้นถึง 10 เท่าเมื่อเทียบกับระบบเดิม รองรับการวัดโครงสร้าง 3D ที่ซับซ้อน เช่น DRAM รุ่นใหม่, 3D NAND และทรานซิสเตอร์แบบ backside power delivery ทั้งสามระบบนี้ถูกออกแบบมาเพื่อรองรับการผลิตชิปที่ใช้ในงาน AI โดยเฉพาะ เช่น GPU, HPC และระบบ edge computing ที่ต้องการประสิทธิภาพสูงและการจัดการพลังงานที่ดีเยี่ยม ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Applied Materials เปิดตัว 3 ระบบใหม่เพื่อการผลิตชิปยุค AI ➡️ Kinex Bonding System เป็น die-to-wafer hybrid bonder ตัวแรกของอุตสาหกรรม ➡️ ระบบ Kinex รวมขั้นตอนการบอนด์ทั้งหมดไว้ในเครื่องเดียว ➡️ รองรับการเชื่อมต่อ copper-to-copper ที่แม่นยำและประหยัดพลังงาน ➡️ Centura Xtera Epi System ใช้กระบวนการใหม่สำหรับทรานซิสเตอร์ GAA ➡️ ลดการเกิดช่องว่างในร่องลึก และเพิ่มความแม่นยำในการเติบโตของวัสดุ 40% ➡️ ลดการใช้แก๊สลง 50% เมื่อเทียบกับระบบเดิม ➡️ PROVision 10 ใช้เทคโนโลยี cold field emission (CFE) ➡️ สร้างภาพระดับ sub-nanometer ได้เร็วขึ้น 10 เท่า ➡️ รองรับการวัดโครงสร้าง 3D เช่น DRAM, 3D NAND และ GAA ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ GAA ทรานซิสเตอร์เป็นเทคโนโลยีหลักในชิประดับ 2nm ที่ใช้ใน AI และ HPC ➡️ Hybrid bonding เป็นเทคนิคที่ใช้ในการเชื่อมชิปหลายตัวเข้าด้วยกันแบบ 3D ➡️ Cold field emission ให้ความละเอียดสูงกว่า thermal field emission ที่ใช้ทั่วไป ➡️ การวัดแบบ eBeam ช่วยตรวจสอบความคลาดเคลื่อนในระดับนาโนได้แม่นยำ ➡️ Applied Materials เป็นผู้ผลิตอุปกรณ์ในโรงงานชิปที่ใหญ่ที่สุดในโลก https://www.techpowerup.com/341672/applied-materials-unveils-next-gen-chipmaking-products

🧠 “IBM เปิดตัว Spyre Accelerator — ชิป AI สำหรับองค์กรที่เร็ว ปลอดภัย และปรับขนาดได้” IBM ประกาศเปิดตัว Spyre Accelerator อย่างเป็นทางการ ซึ่งเป็นชิปเร่งการประมวลผล AI ที่ออกแบบมาเพื่อรองรับงาน inferencing แบบ low-latency สำหรับระบบ AI เชิงสร้างสรรค์ (generative) และ AI แบบตัวแทน (agentic AI) โดยเน้นความปลอดภัย ความยืดหยุ่น และประสิทธิภาพในการทำงานร่วมกับข้อมูลระดับองค์กร Spyre จะเริ่มวางจำหน่ายในวันที่ 28 ตุลาคม 2025 สำหรับระบบ IBM z17 และ LinuxONE 5 และในเดือนธันวาคมสำหรับ Power11 โดยชิปนี้ถูกพัฒนาจากต้นแบบที่ใช้ในศูนย์วิจัย IBM AI Hardware Center และผ่านการทดสอบในคลัสเตอร์ที่มหาวิทยาลัย Albany ก่อนจะกลายเป็นผลิตภัณฑ์เชิงพาณิชย์ Spyre เป็นระบบ-on-a-chip ที่มี 32 คอร์เร่งความเร็ว และมีทรานซิสเตอร์ถึง 25.6 พันล้านตัว ผลิตด้วยเทคโนโลยี 5nm และติดตั้งบนการ์ด PCIe ขนาด 75 วัตต์ โดยสามารถติดตั้งได้สูงสุด 48 ใบในระบบ IBM Z หรือ LinuxONE และ 16 ใบในระบบ Power เพื่อเพิ่มขีดความสามารถในการประมวลผล AI ชิปนี้รองรับการประมวลผลแบบความละเอียดต่ำ เช่น int4 และ int8 เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและลดการใช้พลังงาน พร้อมระบบความปลอดภัยที่ช่วยให้ข้อมูลสำคัญยังคงอยู่ภายในองค์กร ไม่ต้องส่งออกไปยังคลาวด์ Spyre ยังสามารถทำงานร่วมกับ Telum II processor เพื่อรองรับงานที่ต้องการความเร็วสูง เช่น การตรวจจับการฉ้อโกงแบบเรียลไทม์ และการวิเคราะห์ข้อมูลในระบบค้าปลีก โดยในระบบ Power ยังสามารถติดตั้งบริการ AI จากแคตตาล็อกได้ด้วยคลิกเดียว ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ IBM เปิดตัว Spyre Accelerator สำหรับงาน AI inferencing แบบ low-latency ➡️ วางจำหน่ายวันที่ 28 ตุลาคม 2025 สำหรับ IBM z17 และ LinuxONE 5 ➡️ วางจำหน่ายในเดือนธันวาคมสำหรับ Power11 ➡️ มี 32 คอร์เร่งความเร็ว และ 25.6 พันล้านทรานซิสเตอร์ ➡️ ผลิตด้วยเทคโนโลยี 5nm และติดตั้งบนการ์ด PCIe ขนาด 75 วัตต์ ➡️ รองรับการติดตั้งสูงสุด 48 ใบใน IBM Z และ 16 ใบใน Power ➡️ รองรับการประมวลผลแบบ int4 และ int8 เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ ➡️ ทำงานร่วมกับ Telum II processor เพื่อรองรับงานระดับองค์กร ➡️ รองรับการติดตั้งบริการ AI จากแคตตาล็อกในระบบ Power ด้วยคลิกเดียว ➡️ พัฒนาโดย IBM Research AI Hardware Center และผ่านการทดสอบในคลัสเตอร์ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ IBM Z ประมวลผลธุรกรรมกว่า 70% ของมูลค่าทั่วโลก ➡️ Agentic AI คือระบบที่สามารถตัดสินใจและดำเนินการได้เองตามเป้าหมาย ➡️ การใช้ int4 และ int8 ช่วยลดการใช้หน่วยความจำและพลังงาน ➡️ Spyre ออกแบบให้ส่งข้อมูลตรงระหว่าง compute engine เพื่อลด latency ➡️ IBM ตั้งเป้าให้ Spyre รองรับงาน AI แบบ multimodel และการฝึกโมเดลในอนาคต https://www.techpowerup.com/341671/ibm-introduces-the-spyre-accelerator-for-commercial-availability

🧩 “Apple M5 Pro และ M5 Max อาจเปลี่ยนดีไซน์ชิปครั้งใหญ่ — แยก CPU กับ GPU เพื่อการปรับแต่งเฉพาะตัว” Apple กำลังเตรียมเปิดตัวชิป M5 Pro และ M5 Max ที่อาจมาพร้อมการเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญในด้านสถาปัตยกรรม โดยแหล่งข่าวระบุว่า Apple จะใช้ดีไซน์ใหม่ที่แยกบล็อก CPU และ GPU ออกจากกัน ซึ่งเปิดโอกาสให้ผู้ใช้สามารถเลือกจำนวนคอร์ของแต่ละส่วนได้ตามต้องการ เช่น เลือก GPU แบบจัดเต็มแต่ใช้ CPU เท่ารุ่นพื้นฐาน หรือกลับกัน ชิปทั้งสองรุ่นจะใช้เทคโนโลยีการบรรจุแบบ SoIC-MH จาก TSMC ซึ่งเป็นการวางชิปแบบแนวนอนที่ช่วยให้มีความหนาแน่นสูงขึ้น ลดขนาดและน้ำหนักของแพ็กเกจ เหมาะกับเครื่องพกพาอย่าง MacBook Pro และยังช่วยให้ระบายความร้อนได้ดีขึ้นด้วยแผ่นสัมผัสที่เปิดออก M5 Pro และ M5 Max จะผลิตบนเทคโนโลยี 3nm N3P ของ TSMC ซึ่งเป็นรุ่นที่พัฒนาต่อจาก N3E ที่ใช้ในชิป M4 และ A18 Bionic โดยคาดว่าจะให้ประสิทธิภาพสูงขึ้นและประหยัดพลังงานมากขึ้น อย่างไรก็ตาม ชิป M5 รุ่นพื้นฐานจะไม่ได้รับเทคโนโลยี SoIC-MH นี้ ทำให้ M5 Pro และ M5 Max กลายเป็นรุ่นพิเศษที่มีความสามารถในการปรับแต่งสูงกว่า และอาจเป็นครั้งแรกที่ Apple ไม่เปิดตัวชิปทั้งสามรุ่นพร้อมกัน โดยมีข่าวลือว่าการเปิดตัว M5 Pro และ M5 Max จะล่าช้าออกไป แม้จะมีความล่าช้า แต่ Apple ก็ยังไม่มีคู่แข่งที่สามารถเทียบเคียงได้ในด้านประสิทธิภาพ โดย M4 Max ยังคงเหนือกว่า Snapdragon X2 Elite Extreme ทั้งในด้าน single-core และ multi-core รวมถึงการประมวลผลกราฟิกใน 3DMark ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ M5 Pro และ M5 Max อาจใช้ดีไซน์ชิปใหม่ที่แยก CPU กับ GPU ออกจากกัน ➡️ ผู้ใช้สามารถเลือกจำนวนคอร์ของ CPU และ GPU ได้ตามต้องการ ➡️ ใช้เทคโนโลยี SoIC-MH จาก TSMC ซึ่งเป็นการวางชิปแบบแนวนอน ➡️ ช่วยลดขนาดและน้ำหนักของแพ็กเกจ เพิ่มความหนาแน่นของชิ้นส่วน ➡️ เพิ่มประสิทธิภาพการระบายความร้อนด้วยแผ่นสัมผัสที่เปิดออก ➡️ ผลิตบนเทคโนโลยี 3nm N3P ของ TSMC ➡️ M5 รุ่นพื้นฐานจะไม่ได้รับเทคโนโลยี SoIC-MH ➡️ อาจเป็นครั้งแรกที่ Apple ไม่เปิดตัวชิปทั้งสามรุ่นพร้อมกัน ➡️ M4 Max ยังเหนือกว่า Snapdragon X2 Elite Extreme ในหลายการทดสอบ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ SoIC-MH เป็นเทคโนโลยี 2.5D ที่ช่วยให้การเชื่อมต่อระหว่างชิปมีความหนาแน่นสูง ➡️ การแยก CPU กับ GPU อาจช่วยให้ประสิทธิภาพ AI inference ดีขึ้น ➡️ Unified Memory Architecture (UMA) อาจถูกยกเลิกในดีไซน์ใหม่นี้ ➡️ การแยกหน่วยความจำระหว่าง CPU กับ GPU อาจเพิ่มความยืดหยุ่นในการใช้งาน ➡️ Apple อาจใช้ดีไซน์ใหม่นี้เพื่อรองรับ Private Cloud Compute สำหรับงาน AI https://wccftech.com/apple-m5-pro-and-m5-max-new-chip-design-with-separate-cpu-and-gpu-blocks/

🛠️ “Microsoft แก้บั๊ก ‘Update and Shutdown’ บน Windows 11 ที่หลอกให้เครื่องรีสตาร์ทแทนการปิด — ปัญหายาวนานหลายปีใกล้จบแล้ว” ใครที่เคยใช้ Windows 11 แล้วเลือกคำสั่ง “Update and Shutdown” เพื่อให้เครื่องอัปเดตแล้วปิดตัวลงทันที อาจเคยเจอเหตุการณ์ไม่คาดคิด: เครื่องกลับรีสตาร์ทแทนที่จะปิด ทำให้ต้องรอให้ระบบกลับมาหน้าเดสก์ท็อป แล้วค่อยกดปิดเครื่องอีกครั้ง — เสียเวลาและพลังงานโดยไม่จำเป็น บั๊กนี้เกิดขึ้นตั้งแต่ช่วงแรก ๆ ที่ Windows 11 เปิดตัว และยังคงหลอกผู้ใช้มาเรื่อย ๆ โดยเฉพาะผู้ใช้แล็ปท็อปที่คิดว่าเครื่องจะปิด แต่กลับเปิดค้างไว้จนแบตหมดโดยไม่รู้ตัว ล่าสุด Microsoft ได้ประกาศใน Windows 11 Preview Build (Dev Channel) ว่าได้แก้ไขปัญหานี้แล้ว โดยระบุว่า “Fixed an underlying issue which could lead ‘Update and shutdown’ to not actually shut down your PC after.” ซึ่งหมายความว่าคำสั่งนี้จะทำงานตามที่ควรเป็น — อัปเดตแล้วปิดเครื่องทันที แม้การแก้ไขยังอยู่ในขั้นตอนการทดสอบ แต่ถือเป็นสัญญาณดีว่าปัญหานี้กำลังจะหมดไป และผู้ใช้จะสามารถใช้คำสั่ง “Update and Shutdown” ได้อย่างมั่นใจอีกครั้ง ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Microsoft แก้ไขบั๊กคำสั่ง “Update and Shutdown” บน Windows 11 ➡️ ปัญหาคือเครื่องรีสตาร์ทแทนที่จะปิดหลังอัปเดต ➡️ บั๊กนี้เกิดขึ้นตั้งแต่ช่วงแรกของ Windows 11 และยังคงอยู่หลายปี ➡️ ผู้ใช้แล็ปท็อปได้รับผลกระทบมากที่สุด เพราะเครื่องอาจเปิดค้างจนแบตหมด ➡️ การแก้ไขอยู่ใน Windows 11 Preview Build (Dev Channel) ➡️ Microsoft ระบุว่าได้แก้ไข “underlying issue” ที่ทำให้คำสั่งไม่ทำงานตามที่ควร ➡️ คำสั่ง “Update and Shutdown” จะกลับมาทำงานได้ตามปกติ ➡️ ผู้ใช้ไม่ต้องรอให้เครื่องรีสตาร์ทแล้วค่อยปิดเองอีกต่อไป ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Windows 11 เวอร์ชัน 24H2 และ 25H2 มีการปรับปรุงเสถียรภาพหลายจุด ➡️ Microsoft เคยเผชิญปัญหาบั๊กการอัปเดตหลายครั้งในปี 2023–2024 ➡️ คำสั่ง “Update and Restart” ทำงานได้ปกติมากกว่าคำสั่ง “Update and Shutdown” ➡️ ผู้ใช้บางคนหลีกเลี่ยงการใช้คำสั่งนี้มานานเพราะไม่มั่นใจในผลลัพธ์ ➡️ การแก้ไขบั๊กนี้เป็นส่วนหนึ่งของความพยายามทำให้ Windows 11 เป็นเวอร์ชันที่ “เสถียรที่สุด” https://www.techradar.com/computing/windows/microsoft-fixes-weird-bug-thats-been-messing-with-windows-11-updates-for-years

📝 “Evernote v11 พลิกโฉมครั้งใหญ่ในรอบ 5 ปี — เสริมพลัง AI ช่วยจัดการโน้ตอย่างชาญฉลาด” หลังจากเงียบไปนาน Evernote แอปจดบันทึกยอดนิยมกลับมาอีกครั้งด้วยการอัปเดตครั้งใหญ่ในเวอร์ชัน 11 ซึ่งถือเป็นการเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญในรอบ 5 ปี โดยมีการปรับปรุงมากกว่า 200 รายการตั้งแต่ต้นปี 2024 ทั้งในด้านประสิทธิภาพ ความเสถียร และประสบการณ์ผู้ใช้ พร้อมเปิดตัวฟีเจอร์ใหม่ที่ขับเคลื่อนด้วย AI เพื่อยกระดับการใช้งานให้ทันสมัยและทรงพลังยิ่งขึ้น ฟีเจอร์เด่นคือ “AI Assistant” ที่พัฒนาโดยร่วมมือกับ OpenAI ซึ่งทำหน้าที่เป็นผู้ช่วยสนทนาในแอป ช่วยค้นหา แก้ไข สรุป และจัดการเนื้อหาในโน้ต รวมถึงสามารถค้นหาข้อมูลจากเว็บโดยไม่ต้องออกจาก Evernote เลย อีกหนึ่งฟีเจอร์ที่น่าจับตามองคือ “Semantic Search” ที่ช่วยให้ผู้ใช้ค้นหาโน้ตด้วยภาษาธรรมชาติ เช่น พิมพ์ว่า “ทริปอังกฤษ” แล้วระบบสามารถแสดงโน้ตที่เกี่ยวกับ “London Trip” หรือ “Edinburgh Trip” ได้ทันที โดยไม่ต้องใช้คำค้นตรงตัว นอกจากนี้ยังมี “AI-powered meeting notes” ที่สามารถบันทึกเสียงจากไมโครโฟนของเครื่อง แล้วแปลงเป็นสรุปและบันทึกการประชุมแบบอัตโนมัติ พร้อมแยกเสียงของผู้พูดแต่ละคนได้อย่างแม่นยำ ซึ่งเป็นการต่อยอดจากฟีเจอร์ AI Transcribe ที่เปิดตัวในปี 2024 Evernote ยังปรับภาพลักษณ์ใหม่ด้วยโลโก้และดีไซน์ที่ทันสมัยขึ้น เพื่อสะท้อนความเปลี่ยนแปลงในยุคที่ AI กลายเป็นส่วนหนึ่งของการทำงานประจำวัน ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Evernote v11 เป็นการอัปเดตครั้งใหญ่ในรอบ 5 ปี ➡️ มีการปรับปรุงมากกว่า 200 รายการตั้งแต่ต้นปี 2024 ➡️ เปิดตัวฟีเจอร์ AI Assistant ที่พัฒนาโดย OpenAI ➡️ AI Assistant ช่วยค้นหา สรุป แก้ไข และจัดการโน้ต รวมถึงค้นหาเว็บในแอป ➡️ Semantic Search ช่วยค้นหาโน้ตด้วยภาษาธรรมชาติ ไม่ต้องใช้คำค้นตรงตัว ➡️ AI-powered meeting notes บันทึกเสียงและแปลงเป็นสรุป พร้อมแยกเสียงผู้พูด ➡️ ปรับภาพลักษณ์ใหม่ด้วยโลโก้และดีไซน์ที่ทันสมัย ➡️ ฟีเจอร์ใหม่ช่วยให้ Evernote กลายเป็นแพลตฟอร์มที่ทรงพลังและเป็น “สมองที่สอง” ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Evernote ถูกซื้อกิจการโดย Bending Spoons ในปี 2022 และเริ่มปรับโครงสร้างใหม่ ➡️ OpenAI SDK ที่ใช้ใน AI Assistant เป็นเทคโนโลยีเดียวกับที่ใช้ใน ChatGPT ➡️ Semantic Search เป็นเทคนิคที่ใช้ embedding และ vector search เพื่อจับความหมาย ➡️ การแยกเสียงผู้พูดใน meeting notes ใช้เทคนิค speaker diarization ที่นิยมในระบบ transcription ➡️ Evernote เคยเป็นแอปจดโน้ตอันดับหนึ่งในช่วงปี 2010–2015 ก่อนจะถูกแซงโดย Notion และ OneNote https://www.techradar.com/pro/evernote-unveils-its-biggest-update-yet-and-unsurprisingly-theres-ai-involved

🔧 “Qualcomm เข้าซื้อ Arduino พร้อมเปิดตัวบอร์ด UNO Q — ยกระดับ AI สำหรับนักพัฒนา 33 ล้านคนทั่วโลก” Qualcomm สร้างความประหลาดใจให้กับวงการเทคโนโลยีด้วยการประกาศเข้าซื้อกิจการของ Arduino บริษัทฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์สที่มีผู้ใช้งานกว่า 33 ล้านคนทั่วโลก โดยดีลนี้มีเป้าหมายเพื่อขยายขอบเขตของ Qualcomm ในด้าน edge computing และ AI ให้เข้าถึงนักพัฒนาในระดับรากหญ้า ตั้งแต่นักเรียน ผู้ประกอบการ ไปจนถึงนักวิจัย แม้จะเปลี่ยนเจ้าของ แต่ Arduino จะยังคงรักษาแบรนด์ ความเป็นอิสระ และแนวทางโอเพ่นซอร์สไว้เช่นเดิม พร้อมเปิดตัวผลิตภัณฑ์แรกภายใต้ความร่วมมือคือ “Arduino UNO Q” — บอร์ดรุ่นใหม่ที่ใช้สถาปัตยกรรม “dual brain” โดยผสานพลังของ Qualcomm Dragonwing QRB2210 ซึ่งเป็นชิปประมวลผล Linux เข้ากับ STM32U585 MCU สำหรับงานควบคุมแบบเรียลไทม์ UNO Q ถูกออกแบบมาเพื่อรองรับงานด้าน AI เช่น การประมวลผลภาพ เสียง และการควบคุมอุปกรณ์อัจฉริยะ โดยมีขนาดเท่ากับบอร์ด Arduino UNO รุ่นเดิม ทำให้สามารถใช้งานร่วมกับอุปกรณ์เสริม (shields) ที่มีอยู่แล้วได้ทันที นอกจากนี้ Arduino ยังเปิดตัว “App Lab” ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มพัฒนาแบบใหม่ที่รวมการเขียนโปรแกรมด้วย Linux, Python, RTOS และ AI ไว้ในที่เดียว เพื่อให้การสร้างต้นแบบและการพัฒนาแอปพลิเคชัน AI เป็นเรื่องง่ายและเข้าถึงได้สำหรับทุกคน Qualcomm ระบุว่าการเข้าซื้อ Arduino เป็นส่วนหนึ่งของกลยุทธ์ในการสร้างแพลตฟอร์ม edge computing แบบครบวงจร โดยก่อนหน้านี้ก็ได้เข้าซื้อ Foundries.io และ Edge Impulse มาแล้ว เพื่อเสริมความแข็งแกร่งในด้านซอฟต์แวร์และการเรียนรู้ของเครื่อง ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Qualcomm เข้าซื้อ Arduino เพื่อขยายขอบเขตด้าน AI และ edge computing ➡️ Arduino มีผู้ใช้งานกว่า 33 ล้านคนทั่วโลก ➡️ Arduino จะยังคงรักษาแบรนด์และแนวทางโอเพ่นซอร์สไว้ ➡️ ผลิตภัณฑ์แรกคือ Arduino UNO Q ที่ใช้สถาปัตยกรรม “dual brain” ➡️ ใช้ชิป Qualcomm Dragonwing QRB2210 สำหรับ Linux และ STM32U585 MCU สำหรับงานเรียลไทม์ ➡️ รองรับการประมวลผลภาพ เสียง และงานควบคุมอุปกรณ์อัจฉริยะ ➡️ ขนาดบอร์ดเท่ากับ Arduino UNO รุ่นเดิม ใช้งานร่วมกับ shields ได้ ➡️ เปิดตัว App Lab สำหรับการพัฒนาแบบรวม Linux, Python, RTOS และ AI ➡️ Qualcomm เคยเข้าซื้อ Foundries.io และ Edge Impulse เพื่อเสริมกลยุทธ์ edge computing ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ STM32U585 MCU ใช้สถาปัตยกรรม Arm Cortex-M33 ความเร็วสูงสุด 160 MHz ➡️ Dragonwing QRB2210 มี CPU Kryo 4 คอร์, GPU Adreno 702 และ DSP แบบ dual-core ➡️ UNO Q รองรับการเชื่อมต่อผ่าน USB-C, Wi-Fi, Bluetooth และ eMMC storage ➡️ สามารถใช้งานเป็นคอมพิวเตอร์เดี่ยวได้ เช่นเดียวกับ Raspberry Pi ➡️ App Lab มีเป้าหมายเพื่อเร่งการพัฒนาและทดสอบโมเดล AI ด้วยข้อมูลจริง https://www.techradar.com/pro/qualcomm-acquires-arduino-in-surprising-move-that-puts-it-right-on-the-edge-and-at-the-helm-of-a-33-million-strong-maker-community

⚡ “OpenAI ฝันใหญ่: GPU 10 พันล้านตัวเพื่อ AI ส่วนตัวสำหรับทุกคน — แต่พลังงานระดับ ‘เตาปฏิกรณ์นิวเคลียร์’ ยังไม่มีใครพูดถึง” Greg Brockman ประธานของ OpenAI ได้เปิดเผยวิสัยทัศน์สุดทะเยอทะยานในงานสัมภาษณ์ร่วมกับ Jensen Huang ซีอีโอของ Nvidia และ Sam Altman ซีอีโอของ OpenAI โดยเขาเสนอแนวคิดว่า “ทุกคนควรมี GPU ส่วนตัว” เพื่อให้ AI สามารถทำงานได้ตลอดเวลา แม้ในขณะที่เจ้าของกำลังหลับอยู่ แนวคิดนี้คล้ายกับความฝันของ Bill Gates ในยุค 90 ที่เคยพูดว่า “คอมพิวเตอร์ทุกโต๊ะ” ซึ่งในวันนี้กลายเป็นจริงแล้ว Brockman เชื่อว่า GPU จะกลายเป็นทรัพยากรพื้นฐานของเศรษฐกิจยุคใหม่ เหมือนกับเงินตรา โดยเขาคาดว่าโลกจะต้องใช้ GPU ถึง 10 พันล้านตัวเพื่อรองรับการใช้งาน AI อย่างเต็มรูปแบบ Nvidia ซึ่งเป็นพันธมิตรหลักของ OpenAI ได้ประกาศลงทุนกว่า 100 พันล้านดอลลาร์เพื่อสร้างโครงสร้างพื้นฐาน AI ขนาดมหึมา โดยเริ่มจากการติดตั้ง GPU จำนวน 4–5 ล้านตัวในศูนย์ข้อมูลที่ใช้พลังงานเทียบเท่าเตาปฏิกรณ์นิวเคลียร์ 10 เครื่อง หรือประมาณ 10 กิกะวัตต์ อย่างไรก็ตาม สิ่งที่ขาดหายไปจากวิสัยทัศน์นี้คือ “พลังงาน” ที่จำเป็นในการขับเคลื่อนระบบดังกล่าว เพราะการใช้ GPU จำนวนมหาศาลจะต้องใช้ไฟฟ้าระดับ petawatt ซึ่งอาจเกินขีดความสามารถของโครงข่ายไฟฟ้าทั่วโลกในปัจจุบัน นักวิเคราะห์เตือนว่า หาก OpenAI เดินหน้าตามแผนนี้จริง การใช้พลังงานอาจเพิ่มขึ้นถึง 125 เท่าในไม่กี่ปีข้างหน้า และอาจเทียบเท่ากับการใช้พลังงานของประเทศขนาดใหญ่ เช่น อินเดีย ซึ่งทำให้เกิดคำถามว่า “เราจะผลิตไฟฟ้าจากไหน?” และ “ใครจะได้ใช้ GPU เหล่านี้?” ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Greg Brockman เสนอแนวคิดให้ทุกคนมี GPU ส่วนตัวเพื่อใช้งาน AI ➡️ OpenAI ต้องการ GPU จำนวน 10 พันล้านตัวเพื่อรองรับวิสัยทัศน์นี้ ➡️ Nvidia ลงทุน 100 พันล้านดอลลาร์เพื่อสร้างโครงสร้างพื้นฐาน AI ➡️ เริ่มจากการติดตั้ง GPU 4–5 ล้านตัวในศูนย์ข้อมูล ➡️ ศูนย์ข้อมูลใช้พลังงานเทียบเท่าเตาปฏิกรณ์นิวเคลียร์ 10 เครื่อง ➡️ Brockman เชื่อว่า GPU จะกลายเป็นทรัพยากรพื้นฐานของเศรษฐกิจ ➡️ Altman เปรียบโครงการนี้กับโครงการ Apollo ของ NASA ➡️ ความต้องการ compute เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วทั่วโลก ➡️ Nvidia เป็นผู้ผลิต GPU รายใหญ่ที่สุดที่ใช้ในโมเดล AI ขนาดใหญ่ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ OpenAI เคยประกาศแผนใช้ GPU 100 ล้านตัวภายในปี 2025 ➡️ Elon Musk เคยกล่าวว่า xAI จะใช้ GPU เทียบเท่า H100 จำนวน 50 ล้านตัวภายในปี 2030 ➡️ การใช้ GPU ในระดับนี้ต้องการการลงทุนด้านพลังงานและโครงสร้างพื้นฐานมหาศาล ➡️ นักวิจัยบางคนเปรียบเทียบการใช้ GPU กับการใช้ทรัพยากรธรรมชาติ เช่น น้ำมันหรือแร่หายาก ➡️ การกระจาย GPU อย่างเท่าเทียมอาจกลายเป็นประเด็นด้านความยุติธรรมและภูมิรัฐศาสตร์ https://www.techradar.com/pro/you-really-want-every-person-to-have-their-own-dedicated-gpu-openai-becomes-nvidias-biggest-cheerleader-as-its-president-calls-for-10-billion-gpu-bonanza-but-no-mention-of-the-petawatt-electricity-requirement-these-will-command

'ตรีนุช' ยัน 'พล.อ.ประวิตร' ยังคงเป็นหัวหน้าพรรคในปัจจุบัน เตรียมปรับโครงสร้าง กก.บห.ใหม่ หลัง 'สันติ' ลาออก https://www.thai-tai.tv/news/21797/ . #ตรีนุชเทียนทอง #พลังประชารัฐ #กก.บห.ใหม่ #พล.อ.ประวิตร #สันติพร้อมพัฒน์ #การเมืองไทย #อุดมการณ์ #เลือกตั้ง

🧠 “Maxsun เปิดตัวการ์ดจอ Dual Arc Pro B60 รุ่นระบายความร้อนด้วยน้ำ — VRAM 48GB ต่อใบ พร้อมรองรับ AI รุ่นใหญ่ในเครื่องเดียว” Maxsun ผู้ผลิตฮาร์ดแวร์จากจีนสร้างความฮือฮาอีกครั้ง ด้วยการเปิดตัวการ์ดจอรุ่นใหม่ที่ใช้ชิป Intel Arc Pro B60 สองตัวในใบเดียว พร้อมระบบระบายความร้อนด้วยน้ำแบบ single-slot ซึ่งถือเป็นการออกแบบที่บางและทรงพลังที่สุดในกลุ่มการ์ดจอระดับ workstation ณ ขณะนี้ การ์ดรุ่นนี้มีหน่วยความจำรวม 48GB (24GB ต่อ GPU) และสามารถติดตั้งได้สูงสุดถึง 7 ใบในเครื่องเดียวบนเมนบอร์ด Maxsun W790 ซึ่งหมายถึง VRAM รวม 336GB — มากพอสำหรับการรันโมเดล AI ขนาดหลายร้อยพันล้านพารามิเตอร์แบบ local โดยไม่ต้องพึ่งคลาวด์ Maxsun ร่วมมือกับบริษัทญี่ปุ่นชื่อ abee ในการออกแบบระบบระบายความร้อนด้วยน้ำ ซึ่งช่วยให้การ์ดมีขนาดบางลงและสามารถติดตั้งในช่อง PCIe ได้ครบทุกช่องแบบเต็มสปีด โดยไม่ต้องใช้ bridge chip แต่ใช้เทคโนโลยี PCIe 5.0 x8 แบบ native จากชิป BMG-G21 ของ Intel นอกจากนี้ Maxsun ยังอ้างถึง “Project Battlematrix” ของ Intel ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มที่ช่วยให้ GPU หลายตัวสามารถแชร์หน่วยความจำและทำงานร่วมกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ แม้จะไม่มี NVLink แบบของ NVIDIA ก็ตาม การ์ดรุ่นนี้ถูกออกแบบมาเพื่อใช้ในงาน AI inference, การเรนเดอร์ระดับสูง และการประมวลผลแบบ edge โดยมีเป้าหมายหลักคือกลุ่มสตาร์ทอัพด้าน AI และห้องวิจัยที่ต้องการประสิทธิภาพสูงในพื้นที่จำกัด ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Maxsun เปิดตัวการ์ดจอ Dual Arc Pro B60 รุ่นระบายความร้อนด้วยน้ำแบบ single-slot ➡️ ใช้ชิป Intel Arc Pro B60 สองตัวต่อใบ รวม VRAM 48GB ➡️ สามารถติดตั้งได้สูงสุด 7 ใบในเครื่องเดียว รวม VRAM 336GB ➡️ ใช้ระบบระบายความร้อนจาก abee ช่วยให้การ์ดบางลงและติดตั้งได้ครบทุกช่อง ➡️ ไม่ใช้ bridge chip แต่ใช้ PCIe 5.0 x8 แบบ native จากชิป BMG-G21 ➡️ รองรับการทำงานร่วมกันของ GPU ผ่าน Project Battlematrix ของ Intel ➡️ มี DisplayPort 2.1 และ HDMI 2.1b แยกสำหรับแต่ละ GPU ➡️ ใช้พลังงานจากหัวต่อ 12V-2x6 pin รองรับสูงสุด 600W ➡️ เหมาะสำหรับงาน AI inference, การเรนเดอร์ และ edge computing ➡️ วางเป้าหมายที่กลุ่ม AI startup และห้องวิจัยที่ต้องการประสิทธิภาพสูง ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Project Battlematrix เป็นแพลตฟอร์มที่ช่วยให้ GPU หลายตัวทำงานร่วมกันผ่าน CPU-level coherency ➡️ Intel ยังไม่มี NVLink แบบ NVIDIA แต่ใช้ PCIe Gen 5 และ CXL เพื่อแชร์ทรัพยากร ➡️ การ์ดแบบ dual-GPU เคยเป็นที่นิยมในยุค Radeon HD 5970 และ GTX 690 ➡️ การ์ดรุ่นนี้สามารถประมวลผล inference ได้ถึง 2758 INT8 TOPS — สูงกว่า RTX 5090 ถึง 66% ➡️ ราคาต่อใบคาดว่าจะอยู่ที่ $1300–$1500 หากติดตั้ง 7 ใบจะอยู่ที่ราว $10,000 https://www.techpowerup.com/341639/maxsun-liquid-cools-dual-arc-pro-b60-with-48-gb-of-total-vram

⚡ “JEDEC เปิดตัวมาตรฐาน UFS 5.0 — ความเร็วทะลุ 10.8 GB/s เพื่อโลกแห่ง AI และอุปกรณ์พกพา” JEDEC สมาคมเทคโนโลยีโซลิดสเตต ได้ประกาศใกล้เสร็จสิ้นการพัฒนามาตรฐาน Universal Flash Storage (UFS) เวอร์ชัน 5.0 ซึ่งเป็นการอัปเกรดครั้งใหญ่จาก UFS 4.1 ที่เปิดตัวในปี 2024 โดย UFS 5.0 ถูกออกแบบมาเพื่อรองรับอุปกรณ์พกพาและระบบคอมพิวเตอร์ที่ต้องการประสิทธิภาพสูงแต่ใช้พลังงานต่ำ เช่น สมาร์ทโฟน อุปกรณ์สวมใส่ คอนโซลเกม รถยนต์ และระบบ edge computing UFS 5.0 จะสามารถทำความเร็วในการอ่าน/เขียนแบบต่อเนื่องได้สูงถึง 10.8 GB/s โดยใช้เทคโนโลยีจาก MIPI Alliance ได้แก่ M-PHY เวอร์ชัน 6.0 และ UniPro เวอร์ชัน 3.0 ซึ่งช่วยเพิ่มแบนด์วิดท์ของอินเทอร์เฟซได้ถึง 46.6 Gb/s ต่อเลน และรองรับการทำงานแบบสองเลนเพื่อให้ได้ประสิทธิภาพสูงสุด นอกจากความเร็วแล้ว UFS 5.0 ยังเพิ่มฟีเจอร์ใหม่เพื่อความปลอดภัยและความเสถียร เช่น inline hashing เพื่อป้องกันข้อมูลเสียหาย, ระบบ equalization เพื่อรักษาคุณภาพสัญญาณ และการแยกแหล่งจ่ายไฟระหว่าง PHY กับหน่วยความจำเพื่อป้องกันสัญญาณรบกวน มาตรฐานใหม่นี้ยังคงรองรับฮาร์ดแวร์เดิมจาก UFS 4.x เพื่อให้ผู้ผลิตสามารถอัปเกรดได้ง่ายขึ้น โดยไม่ต้องเปลี่ยนโครงสร้างระบบทั้งหมด ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ JEDEC ใกล้เปิดตัวมาตรฐาน UFS 5.0 สำหรับอุปกรณ์พกพาและระบบคอมพิวเตอร์ ➡️ ความเร็วในการอ่าน/เขียนแบบต่อเนื่องสูงสุดถึง 10.8 GB/s ➡️ ใช้เทคโนโลยี MIPI M-PHY 6.0 และ UniPro 3.0 เพื่อเพิ่มแบนด์วิดท์ ➡️ รองรับการทำงานแบบสองเลนที่ความเร็ว 46.6 Gb/s ต่อเลน ➡️ เพิ่มฟีเจอร์ inline hashing เพื่อความปลอดภัยของข้อมูล ➡️ มีระบบ equalization เพื่อรักษาคุณภาพสัญญาณ ➡️ แยกแหล่งจ่ายไฟระหว่าง PHY กับหน่วยความจำเพื่อป้องกันสัญญาณรบกวน ➡️ ยังคงรองรับฮาร์ดแวร์จาก UFS 4.x เพื่อความสะดวกในการอัปเกรด ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ UFS ถูกใช้ในสมาร์ทโฟนระดับเรือธง เช่น Galaxy S และ iPhone รุ่นใหม่ ➡️ มาตรฐาน UFS ช่วยให้การโหลดแอปและเกมเร็วขึ้นอย่างเห็นได้ชัด ➡️ MIPI Alliance เป็นองค์กรที่พัฒนาโปรโตคอลการเชื่อมต่อสำหรับอุปกรณ์พกพาทั่วโลก ➡️ Inline hashing เป็นเทคนิคที่ใช้ในระบบจัดเก็บข้อมูลระดับองค์กรเพื่อป้องกันการเปลี่ยนแปลงข้อมูลโดยไม่ได้รับอนุญาต ➡️ การแยกแหล่งจ่ายไฟช่วยลดความร้อนและเพิ่มเสถียรภาพของระบบ https://www.techpowerup.com/341645/jedec-ufs-5-0-standard-to-deliver-sequential-performance-up-to-10-8-gb-s

🚀 “Voyager 1 เตรียมสร้างประวัติศาสตร์ — เป็นวัตถุจากมนุษย์ชิ้นแรกที่อยู่ห่างจากโลกหนึ่งวันแสงในพฤศจิกายน 2026” ย้อนกลับไปเมื่อวันที่ 5 กันยายน 1977 NASA ได้ส่งยาน Voyager 1 ขึ้นสู่อวกาศเพื่อศึกษาดาวเคราะห์รอบนอกของระบบสุริยะ โดยใช้เทคนิค “gravity assist” หรือการเหวี่ยงแรงโน้มถ่วงจากดาวเคราะห์เพื่อเพิ่มความเร็ว ซึ่งทำให้ยานสามารถเดินทางออกไปไกลกว่าที่เคยมีมา ปัจจุบัน Voyager 1 เคลื่อนที่ด้วยความเร็วประมาณ 38,000 ไมล์ต่อชั่วโมง และอยู่ห่างจากโลกประมาณ 15.67 พันล้านไมล์ ในเดือนพฤศจิกายน 2026 ยาน Voyager 1 จะกลายเป็นวัตถุที่มนุษย์สร้างขึ้นชิ้นแรกที่อยู่ห่างจากโลก “หนึ่งวันแสง” หรือระยะทางที่แสงเดินทางในสุญญากาศเป็นเวลา 24 ชั่วโมง คิดเป็นประมาณ 16.09 พันล้านไมล์ ซึ่งหมายความว่า สัญญาณวิทยุจากโลกจะใช้เวลาทั้งวันในการเดินทางไปถึงยาน และอีกวันในการตอบกลับกลับมายังโลก แม้จะอยู่ไกลขนาดนั้น ยานยังคงส่งข้อมูลกลับมาได้ เช่น ข้อมูลสนามแม่เหล็ก รังสีคอสมิก และคลื่นพลาสมา ซึ่งช่วยให้นักวิทยาศาสตร์เข้าใจสภาพแวดล้อมในอวกาศระหว่างดาวได้ดีขึ้น โดยใช้เครือข่ายเสาอากาศ Deep Space Network ที่ตั้งอยู่ในสหรัฐฯ สเปน และออสเตรเลีย Voyager 1 เคยผ่านขอบเขตของระบบสุริยะที่เรียกว่า “heliopause” ในปี 2012 และเข้าสู่อวกาศระหว่างดาวอย่างเป็นทางการ โดยในอีก 300 ปีข้างหน้า มันจะเข้าสู่บริเวณใกล้ของ Oort Cloud และอาจใช้เวลาอีก 30,000 ปีในการผ่านออกไปทั้งหมด แม้พลังงานของยานจะลดลงเรื่อย ๆ และคาดว่าจะหยุดทำงานในปี 2030–2036 แต่ Voyager 1 จะยังคงล่องลอยต่อไปในอวกาศอย่างเงียบ ๆ โดยไม่มีใครควบคุม มุ่งหน้าไปยังกลุ่มดาว Ophiuchus และจะเข้าใกล้ดาวในกลุ่ม Ursa Minor ในปี ค.ศ. 40,272 ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Voyager 1 จะอยู่ห่างจากโลกหนึ่งวันแสงในเดือนพฤศจิกายน 2026 ➡️ หนึ่งวันแสงเท่ากับประมาณ 16.09 พันล้านไมล์ ➡️ สัญญาณวิทยุใช้เวลา 24 ชั่วโมงในการเดินทางไปยังยาน และอีก 24 ชั่วโมงในการตอบกลับ ➡️ ยานเคลื่อนที่ด้วยความเร็วประมาณ 38,000 ไมล์ต่อชั่วโมง ➡️ เคยผ่าน heliopause และเข้าสู่อวกาศระหว่างดาวในปี 2012 ➡️ ปัจจุบันยังส่งข้อมูลวิทยาศาสตร์กลับมายังโลกได้ ➡️ ใช้เครือข่าย Deep Space Network ใน 3 ประเทศเพื่อรับสัญญาณ ➡️ จะเข้าสู่ Oort Cloud ในอีก 300 ปี และใช้เวลาอีก 30,000 ปีในการผ่านออกไป ➡️ คาดว่าจะหยุดทำงานในปี 2030–2036 เนื่องจากพลังงานหมด ➡️ จะเข้าใกล้ดาวในกลุ่ม Ursa Minor ในปี 40,272 ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Voyager 1 ใช้พลังงานจากแบตเตอรี่ RTG ที่แปลงความร้อนจากพลูโตเนียมเป็นไฟฟ้า ➡️ ข้อมูลที่ส่งกลับมาช่วยปรับปรุงโมเดลของสภาพแวดล้อมระหว่างดาว ➡️ Apollo 10 เคยทำความเร็วสูงสุดที่มนุษย์สร้างได้คือ 25,000 ไมล์ต่อชั่วโมง ➡️ แสงจากดวงอาทิตย์ใช้เวลาเพียง 8 นาทีในการเดินทางมายังโลก ➡️ Voyager 1 ยังบรรจุแผ่นทองคำ “Golden Record” ที่บันทึกเสียงและภาพจากโลกเพื่อสื่อสารกับสิ่งมีชีวิตต่างดาว https://www.slashgear.com/1984279/nasa-voyager-1-light-day-from-earth-november-2026/

☀️ “เยอรมนีติดตั้งโซลาร์เซลล์บนระเบียงกว่า 500,000 จุด — พลังงานสะอาดที่ใครก็เข้าถึงได้” ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา เยอรมนีได้พลิกโฉมการใช้พลังงานสะอาดด้วยการผลักดัน “Balkonkraftwerk” หรือระบบโซลาร์เซลล์ขนาดเล็กที่ติดตั้งบนระเบียง ซึ่งสามารถเชื่อมต่อกับปลั๊กไฟภายในบ้านได้โดยตรง โดยไม่ต้องมีการติดตั้งซับซ้อนหรือเป็นเจ้าของบ้านเอง ระบบนี้ได้รับความนิยมอย่างรวดเร็ว โดยในปี 2023 เพียงปีเดียวมีการติดตั้งมากกว่า 275,000 จุด และในปี 2024 ตัวเลขรวมทะลุ 550,000 จุดทั่วประเทศ โดยแต่ละชุดมีขนาดไม่เกิน 800 วัตต์ ซึ่งเพียงพอสำหรับการชาร์จแล็ปท็อปหรือใช้งานเครื่องใช้ไฟฟ้าขนาดเล็ก ความสำเร็จนี้เกิดจากการผสมผสานระหว่างเทคโนโลยีที่เรียบง่าย ราคาที่เข้าถึงได้ (ประมาณ 500–700 ยูโรต่อชุด) และนโยบายภาครัฐที่สนับสนุนอย่างจริงจัง เช่น การลดขั้นตอนการขออนุญาต การอนุญาตให้ใช้ปลั๊ก Schuko มาตรฐาน และการออกกฎหมายคุ้มครองผู้เช่าไม่ให้ถูกเจ้าของบ้านขัดขวางการติดตั้ง แม้ระบบจะผลิตไฟฟ้าได้ไม่มากนัก — เฉลี่ยประมาณ 500–600 กิโลวัตต์ชั่วโมงต่อปี — แต่ผู้ใช้งานจำนวนมากมองว่าเป็น “การกระทำเล็ก ๆ ที่มีความหมาย” ทั้งในแง่ของการลดค่าไฟ และการมีส่วนร่วมในการแก้ปัญหาสภาพภูมิอากาศ ผู้ใช้งานหลายคนยังกล่าวว่า การติดตั้งโซลาร์ระเบียงทำให้พวกเขาเริ่มตระหนักถึงการใช้พลังงานมากขึ้น เช่น การเลือกเวลาซักผ้าให้ตรงกับช่วงแดดจัด หรือการติดตามปริมาณพลังงานที่ผลิตผ่านแอปพลิเคชัน ซึ่งกลายเป็นกิจกรรมที่สร้างความภูมิใจและแรงบันดาลใจให้กับคนรอบข้าง ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ เยอรมนีติดตั้งโซลาร์เซลล์บนระเบียงมากกว่า 550,000 จุดทั่วประเทศ ➡️ ระบบ Balkonkraftwerk มีขนาดไม่เกิน 800 วัตต์ และเชื่อมต่อผ่านปลั๊กไฟบ้าน ➡️ ราคาต่อชุดประมาณ 500–700 ยูโร และติดตั้งได้เองโดยไม่ต้องเป็นเจ้าของบ้าน ➡️ รัฐบาลออกกฎหมายคุ้มครองผู้เช่าไม่ให้ถูกขัดขวางการติดตั้ง ➡️ มีการลดขั้นตอนการขออนุญาตและอนุญาตให้ใช้ปลั๊ก Schuko มาตรฐาน ➡️ ระบบผลิตไฟฟ้าเฉลี่ย 500–600 กิโลวัตต์ชั่วโมงต่อปี ➡️ ผู้ใช้งานสามารถติดตามการผลิตพลังงานผ่านแอปพลิเคชัน ➡️ การติดตั้งช่วยให้ผู้คนตระหนักถึงการใช้พลังงานและวางแผนการใช้งานอย่างมีประสิทธิภาพ ➡️ เป็นการมีส่วนร่วมเล็ก ๆ ที่ช่วยลดการพึ่งพาพลังงานจากฟอสซิล ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ ในปี 2024 เยอรมนีผ่าน “Solarpaket 1” เพื่อสนับสนุนโซลาร์ระเบียงอย่างเป็นระบบ ➡️ ระบบโซลาร์ระเบียงสามารถคืนทุนได้ภายใน 3–5 ปี ขึ้นอยู่กับตำแหน่งและทิศทางของแสง ➡️ ประเทศอื่นในยุโรป เช่น เนเธอร์แลนด์ ออสเตรีย และเบลเยียม กำลังนำแนวทางนี้ไปใช้ ➡️ ระบบแบบ plug-and-play ช่วยลดความซับซ้อนในการติดตั้งและเพิ่มการเข้าถึง ➡️ การผลิตพลังงานในระดับครัวเรือนช่วยลดภาระของโครงข่ายไฟฟ้ากลาง https://grist.org/buildings/how-germany-outfitted-half-a-million-balconies-with-solar-panels/

🖼️ “Photos App เวอร์ชันใหม่จาก Microsoft ใช้ AI จัดระเบียบภาพและเพิ่มความคมชัด — แต่ต้องใช้ Copilot+ PC เท่านั้น” Microsoft เปิดตัวอัปเดตใหม่ของแอป Photos บน Windows 11 ที่มาพร้อมฟีเจอร์อัจฉริยะจาก AI ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สามารถจัดระเบียบภาพถ่ายได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น และเพิ่มความคมชัดให้กับภาพเก่าหรือภาพที่มีความละเอียดต่ำ โดยทั้งหมดนี้ทำงานแบบ local บนเครื่อง ไม่ต้องเชื่อมต่อเซิร์ฟเวอร์ภายนอก ฟีเจอร์เด่นคือระบบ “Auto-Categorization” ที่ใช้ Neural Processing Unit (NPU) บน Copilot+ PC เพื่อสแกนภาพในเครื่องและจัดหมวดหมู่อัตโนมัติ เช่น ภาพใบเสร็จ, ภาพหน้าจอ, เอกสาร, และโน้ตที่เขียนด้วยลายมือ โดยระบบสามารถจำแนกภาพได้แม้จะเป็นภาษาต่างประเทศ เช่น ภาษาฮังการีหรืออาหรับ นอกจากนี้ยังมีฟีเจอร์ “Super Resolution” ที่ช่วยเพิ่มความละเอียดของภาพโดยใช้ AI วิเคราะห์และเติมรายละเอียดที่ขาดหายไป เช่น เปลี่ยนภาพขนาด 256x256 พิกเซลให้กลายเป็นภาพ 1012x1012 พิกเซล พร้อมแสดงภาพเปรียบเทียบก่อนและหลังให้ผู้ใช้เลือกได้ว่าจะใช้หรือยกเลิก การค้นหาภาพก็ง่ายขึ้นด้วยระบบ keyword search ที่สามารถกรองภาพตามประเภทหรือเนื้อหาได้ทันที เหมาะสำหรับผู้ที่มีภาพจำนวนมากและต้องการค้นหาภาพเฉพาะอย่างรวดเร็ว อย่างไรก็ตาม ฟีเจอร์ทั้งหมดนี้จะใช้ได้เฉพาะบน Copilot+ PC ที่มีชิปจาก Intel, AMD หรือ Qualcomm ที่รองรับ NPU เท่านั้น ซึ่งทำให้ผู้ใช้ทั่วไปที่ยังไม่ได้อัปเกรดเครื่องอาจไม่สามารถใช้งานฟีเจอร์ใหม่เหล่านี้ได้ ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Microsoft Photos อัปเดตใหม่ใช้ AI จัดระเบียบภาพและเพิ่มความคมชัด ➡️ ฟีเจอร์ Auto-Categorization จัดภาพเป็นหมวดหมู่ เช่น ใบเสร็จ, เอกสาร, โน้ต ➡️ ระบบสามารถจำแนกภาพจากภาษาต่างประเทศได้ ➡️ ฟีเจอร์ Super Resolution เพิ่มความละเอียดภาพโดยใช้ AI แบบ local ➡️ ผู้ใช้สามารถเลือกระดับการเพิ่มความละเอียด เช่น 1x, 2x, 4x, 8x ➡️ มีระบบ keyword search เพื่อค้นหาภาพตามเนื้อหา ➡️ การทำงานทั้งหมดเกิดขึ้นบนเครื่อง ไม่ต้องเชื่อมต่อเซิร์ฟเวอร์ ➡️ รองรับเฉพาะ Copilot+ PC ที่มี NPU จาก Intel, AMD หรือ Qualcomm ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ NPU คือหน่วยประมวลผลเฉพาะสำหรับงาน AI ที่ช่วยให้ทำงานเร็วและประหยัดพลังงาน ➡️ การจัดหมวดหมู่ภาพด้วย AI ช่วยลดเวลาในการค้นหาและจัดการไฟล์ ➡️ Super Resolution เป็นเทคนิคที่ใช้ในงานภาพถ่ายระดับมืออาชีพ เช่น การพิมพ์ภาพขนาดใหญ่ ➡️ การประมวลผลแบบ local ช่วยเพิ่มความปลอดภัยของข้อมูลส่วนตัว ➡️ Copilot+ PC เป็นกลุ่มอุปกรณ์ใหม่ที่ Microsoft ผลักดันให้รองรับฟีเจอร์ AI เต็มรูปแบบ https://www.techradar.com/pro/microsofts-new-photos-app-update-is-so-good-that-it-could-well-become-my-favorite-photo-organizing-tool-but-you-will-need-a-copilot-pc-to-experience-it

🌊 “OpenAI จับมือ Samsung สร้างศูนย์ข้อมูลลอยน้ำและโรงไฟฟ้า — ยกระดับโครงสร้างพื้นฐาน AI สู่ระดับโลก” OpenAI และ Samsung ได้ลงนามในหนังสือแสดงเจตจำนง (Letter of Intent) สำหรับความร่วมมือครั้งใหญ่ที่ครอบคลุมหลายอุตสาหกรรม ตั้งแต่เซมิคอนดักเตอร์ ศูนย์ข้อมูล การต่อเรือ บริการคลาวด์ ไปจนถึงเทคโนโลยีทางทะเล โดยมีเป้าหมายเพื่อผลักดันโครงการ Project Stargate ซึ่งเป็นแผนการสร้างโครงสร้างพื้นฐาน AI ขนาดมหึมาทั่วโลก Samsung Electronics จะเป็นพันธมิตรด้านหน่วยความจำหลักของ OpenAI โดยจะจัดส่ง DRAM wafers สูงถึง 900,000 แผ่นต่อเดือน เพื่อรองรับความต้องการของศูนย์ข้อมูล Stargate ที่ใช้ GPU ระดับสูงอย่าง Nvidia Blackwell ในการประมวลผลโมเดล AI ขนาดใหญ่ Samsung SDS จะร่วมออกแบบและบริหารศูนย์ข้อมูล AI พร้อมให้บริการ AI สำหรับองค์กร และเป็นตัวแทนจำหน่าย ChatGPT Enterprise ในเกาหลีใต้ เพื่อสนับสนุนการนำ AI ไปใช้ในธุรกิจท้องถิ่น ที่น่าตื่นเต้นคือ Samsung Heavy Industries และ Samsung C&T จะร่วมมือกับ OpenAI ในการพัฒนา “ศูนย์ข้อมูลลอยน้ำ” และอาจขยายไปสู่ “โรงไฟฟ้าลอยน้ำ” และ “ศูนย์ควบคุมลอยน้ำ” โดยใช้ความเชี่ยวชาญด้านวิศวกรรมทางทะเลของ Samsung เพื่อแก้ปัญหาการขาดแคลนพื้นที่บนบก ลดต้นทุนการทำความเย็น และลดการปล่อยคาร์บอน แนวคิดนี้ไม่ใช่เรื่องใหม่เสียทีเดียว — โครงการ Stockton ในแคลิฟอร์เนียเริ่มใช้ศูนย์ข้อมูลลอยน้ำตั้งแต่ปี 2021 และในญี่ปุ่นก็มีแผนสร้างศูนย์ข้อมูลพลังงานแสงอาทิตย์ลอยน้ำ ส่วนในเดือนมิถุนายน 2025 มีการเสนอแนวคิดศูนย์ข้อมูลลอยน้ำพลังงานนิวเคลียร์โดยองค์กรวิศวกรรมในสหรัฐฯ การประกาศความร่วมมือครั้งนี้เกิดขึ้นเพียงไม่กี่วันหลังจาก Nvidia ลงทุน $100 พันล้านใน OpenAI เพื่อจัดซื้อชิปของตัวเอง ซึ่งสะท้อนว่า OpenAI ต้องการลดการพึ่งพาพันธมิตร hyperscaler อย่าง Microsoft และสร้างโครงสร้างพื้นฐานของตัวเองให้แข็งแกร่งขึ้น ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ OpenAI และ Samsung ลงนามความร่วมมือเพื่อพัฒนาโครงสร้างพื้นฐาน AI ระดับโลก ➡️ Samsung Electronics จะจัดส่ง DRAM wafers สูงถึง 900,000 แผ่นต่อเดือน ➡️ Samsung SDS จะร่วมออกแบบศูนย์ข้อมูล AI และเป็นตัวแทนจำหน่าย ChatGPT Enterprise ➡️ Samsung Heavy Industries และ Samsung C&T จะพัฒนาศูนย์ข้อมูลลอยน้ำร่วมกับ OpenAI ➡️ แนวคิดศูนย์ข้อมูลลอยน้ำช่วยแก้ปัญหาพื้นที่จำกัด ลดต้นทุนความเย็น และลดคาร์บอน ➡️ มีแผนขยายไปสู่โรงไฟฟ้าลอยน้ำและศูนย์ควบคุมลอยน้ำในอนาคต ➡️ ความร่วมมือครั้งนี้เป็นส่วนหนึ่งของโครงการ Project Stargate ของ OpenAI ➡️ Nvidia ลงทุน $100 พันล้านใน OpenAI เพื่อจัดซื้อ GPU สำหรับศูนย์ข้อมูล Stargate ➡️ OpenAI ต้องการลดการพึ่งพา Microsoft และสร้างโครงสร้างพื้นฐานของตัวเอง ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Project Stargate มีเป้าหมายลงทุน $500 พันล้านในโครงสร้างพื้นฐาน AI ภายใน 4 ปี ➡️ DRAM wafers ที่ใช้ใน Stargate อาจกินสัดส่วนถึง 40% ของกำลังผลิต DRAM ทั่วโลก ➡️ Floating data centers เริ่มมีการใช้งานจริงในหลายประเทศ เช่น สหรัฐฯ และญี่ปุ่น ➡️ Samsung SDS ยังมีบทบาทในการให้คำปรึกษาและบริการ AI สำหรับองค์กร ➡️ ความร่วมมือครั้งนี้ช่วยผลักดันเกาหลีใต้สู่การเป็นประเทศผู้นำด้าน AI ระดับโลก https://www.techradar.com/pro/samsung-will-collaborate-with-openai-to-develop-floating-data-centers-and-power-plants-as-sam-altman-rushes-to-compete-with-his-firms-own-partners

🔧 “Acer เตือนดีล Nvidia–Intel อาจทำให้ซัพพลายเชน PC ยุ่งยากขึ้น — ขณะที่แผนผลิตชิป 50/50 ระหว่างสหรัฐฯ–ไต้หวันอาจใช้เวลาถึง 50 ปี” ในงาน Long Time Smile Awards ของ Acer ที่จัดขึ้นในเดือนตุลาคม 2025 Jason Chen ซีอีโอของ Acer ได้แสดงความกังวลต่อดีลระหว่าง Nvidia และ Intel ที่ร่วมกันพัฒนาชิป x86 รุ่นใหม่ โดยระบุว่าการมีผู้ผลิตชิปเพิ่มขึ้นจากสองรายหลัก (Intel และ AMD) เป็นสามราย จะทำให้ซัพพลายเชนของอุตสาหกรรม PC ยุ่งยากขึ้นอย่างมาก Chen ชี้ว่าในปัจจุบัน ผู้ผลิตต้องจัดการกับหลายเจเนอเรชันของชิปจาก Intel และ AMD ที่มีความแตกต่างทั้งด้านราคา ประสิทธิภาพ และการใช้พลังงาน การเพิ่ม Nvidia เข้ามาในฐานะผู้ผลิต CPU จะทำให้การเลือกจับคู่ CPU, GPU, RAM และ PSU ยิ่งซับซ้อนขึ้น และอาจทำให้ผู้บริโภคเกิด “decision fatigue” จนเลือกซื้อจากแบรนด์ที่คุ้นเคยแทน ในงานเดียวกัน Stan Shih ผู้ก่อตั้ง Acer ยังได้แสดงความเห็นต่อข้อเสนอของ Howard Lutnick รัฐมนตรีพาณิชย์สหรัฐฯ ที่เสนอให้แบ่งการผลิตชิปสำหรับตลาดสหรัฐฯ ระหว่างไต้หวันและสหรัฐฯ แบบ 50/50 โดย Shih มองว่าแนวคิดนี้เป็นไปได้ในระยะยาว แต่ต้องใช้เวลาถึง 50 ปีในการปรับโครงสร้างซัพพลายเชนให้รองรับ Acer ได้เริ่มปรับกระบวนการผลิตสำหรับสินค้าที่ส่งออกไปยังสหรัฐฯ เพื่อหลีกเลี่ยงภาษีที่เพิ่มขึ้นจากนโยบายของทำเนียบขาว และอาจต้องปรับเพิ่มอีก หากผลการสอบสวนตามมาตรา 232 นำไปสู่การเก็บภาษีชิปสูงถึง 200–300% สถานการณ์นี้สะท้อนถึงความเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในอุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์ ที่เต็มไปด้วยความไม่แน่นอนจากดีลพันธมิตรใหม่ ภาษี การขาดแคลน และแรงกดดันทางภูมิรัฐศาสตร์ ซึ่งทุกบริษัทต้องปรับตัวอย่างต่อเนื่อง ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Acer เตือนว่าดีล Nvidia–Intel จะทำให้ซัพพลายเชน PC ซับซ้อนขึ้น ➡️ ผู้ผลิตต้องจัดการกับหลายเจเนอเรชันของชิปจาก Intel และ AMD ➡️ การเพิ่ม Nvidia เป็นผู้ผลิต CPU จะทำให้การเลือกอุปกรณ์ยิ่งยุ่งยาก ➡️ ผู้บริโภคอาจเกิด decision fatigue และเลือกแบรนด์ที่คุ้นเคย ➡️ Stan Shih มองว่าแผนผลิตชิป 50/50 ระหว่างไต้หวัน–สหรัฐฯ อาจใช้เวลาถึง 50 ปี ➡️ Acer ปรับกระบวนการผลิตเพื่อหลีกเลี่ยงภาษีจากนโยบายของสหรัฐฯ ➡️ อาจต้องปรับเพิ่มอีก หากผลสอบสวนตามมาตรา 232 นำไปสู่ภาษีชิป 200–300% ➡️ อุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์กำลังเผชิญกับความเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Nvidia และ Intel ร่วมพัฒนาชิป x86 เพื่อแข่งขันกับ AMD ➡️ Intel เพิ่งขึ้นราคาชิป Raptor Lake แม้จะเป็นเจเนอเรชันเก่า ➡️ AMD เปิดตัว Ryzen 3 5100 บนแพลตฟอร์ม AM4 ที่ใช้สถาปัตยกรรม Zen 3 ➡️ Lutnick เสนอแผน 50/50 เพื่อให้สหรัฐฯ ลดการพึ่งพาไต้หวันด้านชิป ➡️ การผลิตชิปในไต้หวันคิดเป็นกว่า 90% ของชิปขั้นสูงทั่วโลก https://www.tomshardware.com/tech-industry/acer-chief-says-nvidias-intel-investment-will-complicate-pc-supply-chains-says-lutnicks-50-50-proposal-could-take-50-years-to-realize