🏭 Texas Instruments เปิดโรงงานใหม่ ผลิตชิปวันละหลายสิบล้าน Texas Instruments (TI) ประกาศเปิดโรงงานผลิตเวเฟอร์ 300 มิลลิเมตร แห่งใหม่ที่เมือง Sherman รัฐเท็กซัส หลังจากลงทุนกว่า 60 พันล้านดอลลาร์ โดยโรงงานนี้ถือเป็นหนึ่งในสี่แห่งที่ TI วางแผนสร้างเพื่อเสริมกำลังการผลิตในสหรัฐฯ โรงงานแรก (SM1) เริ่มเดินเครื่องแล้ว และพร้อมส่งมอบชิปให้ลูกค้าในตลาดทันที โรงงาน SM1 จะเน้นผลิตชิปสำหรับระบบพลังงาน เช่น แบตเตอรี่รถยนต์ อุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ ระบบไฟส่องสว่างในรถยนต์ และระบบพลังงานในศูนย์ข้อมูล ไม่ได้มุ่งผลิตชิปประสิทธิภาพสูงสำหรับคอมพิวเตอร์ขั้นสูงเหมือน Intel หรือ TSMC แต่จะเน้นตลาดที่ต้องการความเสถียรและการผลิตในปริมาณมหาศาล ซึ่ง TI มองว่าเป็นจุดแข็งของบริษัท การลงทุนครั้งนี้ยังเป็นส่วนหนึ่งของกลยุทธ์ “Made in USA” เพื่อเสริมความมั่นคงด้านห่วงโซ่อุปทานเซมิคอนดักเตอร์ TI คาดว่าโรงงานทั้งสี่แห่งใน Sherman จะสร้างงานโดยตรงกว่า 3,000 ตำแหน่ง และช่วยลดการพึ่งพาการนำเข้าจากต่างประเทศ ขณะเดียวกัน TI ก็ทยอยปิดโรงงานเก่าที่ผลิตเวเฟอร์ 150 มิลลิเมตร เพื่อปรับสมดุลกำลังการผลิตไปสู่มาตรฐานใหม่ นอกจากการเพิ่มกำลังผลิตแล้ว TI ยังเน้นพัฒนาเทคโนโลยีด้านพลังงาน เช่น การลดการใช้พลังงานขณะสแตนด์บาย การเพิ่มความหนาแน่นของพลังงาน และการลดสัญญาณรบกวนทางแม่เหล็กไฟฟ้า (EMI) เพื่อให้ชิปที่ผลิตออกมามีความปลอดภัยและมีประสิทธิภาพสูงขึ้น ซึ่งจะส่งผลโดยตรงต่ออุตสาหกรรมยานยนต์และศูนย์ข้อมูลที่กำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว 📌 สรุปสาระสำคัญและคำเตือน ✅ การลงทุนครั้งใหญ่ของ TI ➡️ มูลค่า 60 พันล้านดอลลาร์ สร้างโรงงาน 4 แห่งที่ Sherman, Texas ✅ โรงงาน SM1 เริ่มผลิตแล้ว ➡️ เน้นชิปสำหรับระบบพลังงาน เช่น รถยนต์และศูนย์ข้อมูล ✅ ผลกระทบต่อการจ้างงาน ➡️ คาดว่าจะสร้างงานกว่า 3,000 ตำแหน่งในพื้นที่ ✅ การปรับสมดุลกำลังการผลิต ➡️ ปิดโรงงานเก่าที่ผลิตเวเฟอร์ 150 มม. เพื่อย้ายไปสู่มาตรฐาน 300 มม. ✅ การพัฒนาเทคโนโลยีด้านพลังงาน ➡️ ลดการใช้พลังงานสแตนด์บาย เพิ่มความหนาแน่น และลด EMI ‼️ คำเตือนด้านการแข่งขันและห่วงโซ่อุปทาน ⛔ TI ไม่ได้ผลิตชิปขั้นสูงสำหรับ AI หรือ HPC อาจเสียเปรียบในตลาดประสิทธิภาพสูง ⛔ แม้จะช่วยเสริมความมั่นคง แต่การลงทุนมหาศาลยังเสี่ยงต่อความผันผวนของตลาดเซมิคอนดักเตอร์ https://www.tomshardware.com/tech-industry/semiconductors/new-texas-instruments-fab-will-pump-out-tens-of-millions-of-chips-per-day-first-300mm-fab-starts-production-after-usd60-billion-investment

🖥️ การเปิดเผยต้นแบบ RTX Titan Ada ต้นแบบการ์ดจอ RTX Titan Ada ของ NVIDIA ที่ไม่เคยถูกวางจำหน่าย ได้ถูกชำแหละโดยนักโอเวอร์คล็อกชื่อดัง Roman "der8auer" Hartung เผยให้เห็นการออกแบบภายในที่ซับซ้อนและวิศวกรรมระดับสูง การ์ดนี้ถูกสร้างขึ้นในยุค RTX 40 Series แต่ไม่เคยเข้าสู่ตลาดจริง ทำให้มันกลายเป็น “ตำนาน” ที่หลายคนสงสัยมานาน 🔧 โครงสร้างและการออกแบบ ตัวการ์ดมีขนาดใหญ่แบบ quad-slot พร้อมพัดลม 3 ตัว (สองด้านและหนึ่งตรงกลาง) โครงสร้างคล้ายกับ RTX 5090 Founders Edition แต่แตกต่างตรงที่ PCB ถูกติดตั้งด้านข้างแทนที่จะอยู่ตรงกลาง การ์ดใช้หน่วยความจำ 48GB GDDR7 (12 โมดูลด้านหน้า + 12 โมดูลด้านหลัง) และมีระบบระบายความร้อนที่ซับซ้อนด้วยท่อความร้อนและแผ่นระบายความร้อนที่สัมผัสกับชิ้นส่วนสำคัญโดยตรง ⚡ พลังงานและการเชื่อมต่อ RTX Titan Ada ต้นแบบนี้ใช้ dual 12VHPWR connectors เพื่อรองรับพลังงานมหาศาล และมีการออกแบบพิเศษที่ใช้จุดสัมผัสไฟฟ้าบนตัวคูลเลอร์แทนสายเคเบิลตรงไปยัง PCB นอกจากนี้ยังมีพอร์ตเชื่อมต่อ 3x DisplayPort 1.4a และ 1x HDMI 2.1 ที่ถูกบัดกรีเข้ากับบอร์ดหลักโดยตรง 🚀 ความหมายต่อวงการ GPU แม้จะไม่ถูกผลิตจริง แต่การออกแบบของ Titan Ada แสดงให้เห็นถึงความพยายามของ NVIDIA ในการผลักดันขีดจำกัดด้านวิศวกรรมและพลังงาน การ์ดนี้ถูกมองว่าเป็น “พี่ใหญ่” ของ RTX 5090 และเป็นหนึ่งใน GPU ที่ซับซ้อนที่สุดที่เคยสร้างขึ้น การเปิดเผยครั้งนี้จึงเป็นข้อมูลล้ำค่าแก่ผู้ที่สนใจด้านฮาร์ดแวร์และการออกแบบ GPU 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ การ์ดต้นแบบ RTX Titan Ada ➡️ ไม่เคยวางจำหน่ายจริง ➡️ ถูกเปิดเผยโดย der8auer ✅ โครงสร้างภายใน ➡️ Quad-slot พร้อมพัดลม 3 ตัว ➡️ หน่วยความจำ 48GB GDDR7 ✅ ระบบพลังงานและการเชื่อมต่อ ➡️ Dual 12VHPWR connectors ➡️ พอร์ต 3x DisplayPort + 1x HDMI ‼️ ข้อสังเกต ⛔ การ์ดนี้เป็นเพียงต้นแบบ ไม่พร้อมผลิตเชิงพาณิชย์ ⛔ ขนาดใหญ่และซับซ้อนเกินไปสำหรับตลาดทั่วไป https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/unreleased-rtx-titan-ada-prototype-gets-taken-apart-to-reveal-complex-internal-design-and-assembly-nvidias-mythical-gpu-is-engineered-to-the-max-with-dual-12vhpwr-connectors

💻 Portable Commodore 64: ความรักในประวัติศาสตร์คอมพิวเตอร์ นักออกแบบอุตสาหกรรม Kevin Noki ได้สร้างต้นแบบ Commodore 64 Laptop ที่ไม่เคยมีอยู่จริงในยุค 1980 โดยผสมผสานแรงบันดาลใจจาก Commodore 64 bread-bin และ Apple Lisa Portable พร้อมใช้เทคโนโลยีสมัยใหม่อย่าง Raspberry Pi 5 และ VICE emulator เพื่อให้เครื่องทำงานได้จริง ถือเป็น “ประวัติศาสตร์ทางเลือก” ที่น่าทึ่งสำหรับแฟนคอมพิวเตอร์คลาสสิก 🛠️ ขั้นตอนการสร้าง 💠 ใช้ 3D design software ออกแบบตัวเครื่อง และพิมพ์ชิ้นส่วนกว่า 30 ชิ้นด้วย Bambu Lab P2S รวมเวลาพิมพ์กว่า 38 ชั่วโมง 💠 ตัวเครื่องถูกประกอบด้วย superglue และ metal pins ก่อนจะขัด, พ่นสี และตกแต่งด้วยโทนสี beige แบบดั้งเดิมของ C64 💠 คีย์บอร์ดถูกสร้างขึ้นใหม่ทั้งหมด: พิมพ์ keycaps ด้วยหัวฉีด 0.2mm, ใช้ waterslide transfers สำหรับตัวอักษร และเคลือบด้วย acrylic lacquer เพื่อความทนทาน 💠 แผงวงจรคีย์บอร์ดผลิตโดย PCBWay พร้อมบัดกรีไดโอดกว่า 60 ตัว และใช้ Raspberry Pi Pico รันเฟิร์มแวร์ QMK เพื่อเชื่อมต่อกับ Pi 5 ⚡ ฟีเจอร์และฮาร์ดแวร์ 💠 ใช้ Raspberry Pi 5 รัน VICE emulator แต่ยังรองรับการเชื่อมต่อกับฮาร์ดแวร์จริง เช่น 1541 floppy drive และ Datasette cassette ผ่านอะแดปเตอร์ที่สร้างเอง 💠 จอภาพขนาด 10 นิ้ว อัตราส่วน 4:3 พร้อม bezel หนาแบบยุค 80 และปรับความสว่าง/เสียงด้วยปุ่มหมุนด้านข้าง 💠 ระบบพลังงานใช้ UPS ราคาประมาณ 10 ดอลลาร์ พร้อมแบตเตอรี่ 18650 ที่เข้าถึงได้ผ่าน trapdoor ใต้เครื่อง 💠 น้ำหนักรวมประมาณ 4 กิโลกรัม (8 ปอนด์) และบูตเข้าสู่หน้าจอ BASIC ได้ภายใน 11 วินาที 🎮 ประสบการณ์ใช้งาน 💠 สามารถโหลดเกมดั้งเดิมจาก floppy และ cassette ได้ เช่น Pac-Man 💠 รองรับ Competition Pro 9-pin joysticks โดยใช้ Python script แปลงสัญญาณ joystick เป็น key presses 💠 สำหรับการพกพา ผู้สร้างเลือกใช้ SD card ที่บรรจุเกมและแอปพลิเคชัน เพื่อความสะดวกมากกว่าอุปกรณ์จริง 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ การออกแบบและการสร้าง ➡️ ใช้ 3D printing กว่า 30 ชิ้นและคีย์บอร์ด custom ➡️ ผสมผสานดีไซน์ Commodore 64 และ Apple Lisa Portable ✅ ฮาร์ดแวร์และฟีเจอร์ ➡️ Raspberry Pi 5 รัน VICE emulator พร้อมรองรับ floppy และ cassette ➡️ จอ 10 นิ้ว 4:3, ระบบพลังงาน UPS + 18650 ✅ ประสบการณ์ใช้งาน ➡️ โหลดเกมดั้งเดิมได้จริง เช่น Pac-Man ➡️ รองรับ joystick ผ่าน Python script ‼️ คำเตือนและข้อจำกัด ⛔ น้ำหนักเครื่องประมาณ 4 กิโลกรัม อาจไม่สะดวกต่อการพกพา ⛔ แบตเตอรี่ยังไม่ถูกทดสอบเรื่องอายุการใช้งานแบบ untethered https://www.tomshardware.com/video-games/retro-gaming/this-scratch-built-period-correct-design-portable-commodore-64-is-a-love-letter-to-an-alternate-commodore-history-nokis-cleverly-designed-homage-to-the-era-merges-commodore-apple-and-raspberry-pi

🏗️ “ฟินแลนด์เริ่มสร้างแบตเตอรี่ทราย 250MWh สำหรับความร้อนและบริการเสริม”. ฟินแลนด์กำลังจะเริ่มการก่อสร้างแบตเตอรี่ทรายขนาดใหญ่ที่สุดในโลก โดยมีความจุถึง 250 เมกะวัตต์ชั่วโมง (MWh) จุดเด่นของเทคโนโลยีนี้คือการใช้ ทรายธรรมดา เป็นสื่อเก็บพลังงานความร้อน ซึ่งสามารถเก็บความร้อนไว้ได้นานหลายเดือนและนำมาใช้ในฤดูหนาวที่ต้องการพลังงานสูง แบตเตอรี่ทรายทำงานโดยการใช้ไฟฟ้าส่วนเกินจากพลังงานหมุนเวียน เช่น ลมและแสงอาทิตย์ มาสร้างความร้อนและเก็บไว้ในทรายที่มีฉนวนกันความร้อน เมื่อถึงเวลาที่ต้องการพลังงาน ระบบสามารถปล่อยความร้อนออกมาเพื่อใช้ในการทำความร้อนในเมือง หรือแปลงกลับเป็นไฟฟ้าเพื่อเสริมเสถียรภาพของโครงข่ายไฟฟ้า โครงการนี้ไม่เพียงช่วยลดการพึ่งพาเชื้อเพลิงฟอสซิล แต่ยังมีต้นทุนต่ำกว่าการสร้างแบตเตอรี่ลิเธียมไอออนขนาดใหญ่ และมีความปลอดภัยสูง เนื่องจากทรายไม่ติดไฟและไม่เสื่อมสภาพเร็วเหมือนสารเคมีในแบตเตอรี่ทั่วไป นอกจากนี้ การพัฒนาแบตเตอรี่ทรายยังสะท้อนถึงแนวโน้มใหม่ในยุโรปที่มุ่งหาวิธีการจัดเก็บพลังงานหมุนเวียนในระยะยาว เพื่อรองรับการเปลี่ยนผ่านสู่พลังงานสะอาดอย่างเต็มรูปแบบ และลดความเสี่ยงจากความผันผวนของตลาดพลังงานโลก 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ รายละเอียดโครงการ ➡️ แบตเตอรี่ทรายขนาด 250MWh จะเริ่มก่อสร้างในฟินแลนด์ ➡️ ใช้ทรายเป็นสื่อเก็บพลังงานความร้อน ✅ การทำงานของแบตเตอรี่ทราย ➡️ ใช้ไฟฟ้าส่วนเกินจากพลังงานหมุนเวียนเพื่อสร้างความร้อน ➡️ เก็บความร้อนไว้ในทรายและปล่อยออกมาเมื่อจำเป็น ✅ ข้อดีของเทคโนโลยีนี้ ➡️ ต้นทุนต่ำกว่าการใช้แบตเตอรี่ลิเธียมไอออน ➡️ ปลอดภัย ไม่ติดไฟ และเก็บพลังงานได้นานหลายเดือน ‼️ ความท้าทายและข้อควรระวัง ⛔ การแปลงความร้อนกลับเป็นไฟฟ้ายังมีประสิทธิภาพต่ำ ⛔ ต้องใช้พื้นที่และโครงสร้างขนาดใหญ่ในการติดตั้ง ‼️ ผลกระทบระยะยาว ⛔ หากไม่พัฒนาเทคโนโลยีเสริม อาจจำกัดการใช้งานในบางสถานการณ์ ⛔ ต้องพิจารณาการบูรณาการเข้ากับระบบพลังงานเดิมอย่างรอบคอบ https://www.energy-storage.news/250mwh-sand-battery-to-start-construction-in-finland-for-both-heating-and-ancillary-services/

🚴 การเดินทางด้วยจักรยานที่ติดตั้งคอมพิวเตอร์พกพา เรื่องราวของ Winnebiko คือการเดินทางกว่า 17,000 ไมล์ใน 17 เดือนโดย Steven K. Roberts นักเทคโนโลยีผู้บุกเบิกการใช้คอมพิวเตอร์พกพาและพลังงานแสงอาทิตย์เพื่อทำงานระหว่างทาง ถือเป็นการทดลองชีวิตแบบ Digital Nomad ยุคแรกสุดเมื่อกว่า 40 ปีก่อน ในปี 1983–1984 Steven K. Roberts ได้ออกเดินทางด้วยจักรยานที่ติดตั้งคอมพิวเตอร์พกพาและระบบพลังงานแสงอาทิตย์ เขาเรียกมันว่า Winnebiko การเดินทางครั้งนี้ครอบคลุมระยะทางกว่า 17,000 ไมล์ทั่วสหรัฐฯ ใช้เวลารวม 17 เดือน ถือเป็นการผสมผสานการผจญภัยกับเทคโนโลยีที่ล้ำสมัยในยุคนั้น 🔋 พลังงานแสงอาทิตย์และแกดเจ็ตยุค 80s Winnebiko ติดตั้งแผงโซลาร์เซลล์เพื่อชาร์จแบตเตอรี่ และมีอุปกรณ์พกพาอย่างโมเด็ม, เครื่องบันทึกข้อมูล และคอมพิวเตอร์แบบพกพาที่สามารถพิมพ์และส่งข้อความได้ แม้จะเป็นยุคก่อนอินเทอร์เน็ตและสมาร์ทโฟน แต่ Roberts สามารถทำงาน “บนถนน” ได้จริง ๆ ถือเป็นการทดลองใช้ชีวิตแบบ mobile computing ที่ล้ำหน้าไปหลายสิบปี 🌍 การทำงานระหว่างเดินทาง Roberts ใช้จักรยานเป็นทั้งพาหนะและสำนักงานเคลื่อนที่ เขาสามารถเขียนบทความ ส่งข้อมูล และสื่อสารกับผู้คนระหว่างทาง การเดินทางครั้งนี้ไม่เพียงแต่เป็นการผจญภัย แต่ยังเป็นการพิสูจน์ว่าเทคโนโลยีสามารถทำให้การทำงานแบบ remote เป็นไปได้ แม้ในยุคที่โครงสร้างพื้นฐานยังไม่พร้อม 📜 มรดกของ Winnebiko การเดินทาง Computing Across America กลายเป็นแรงบันดาลใจให้กับแนวคิด Digital Nomadism ที่เฟื่องฟูในปัจจุบัน Roberts แสดงให้เห็นว่า การผสมผสานเทคโนโลยีกับการเดินทางสามารถสร้างวิถีชีวิตใหม่ได้ และแม้เวลาจะผ่านไปกว่า 40 ปี เรื่องราวของเขายังคงถูกยกขึ้นมาเป็นตำนานของการใช้เทคโนโลยีเพื่ออิสระในการทำงาน 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ การเดินทาง Computing Across America ➡️ Steven K. Roberts เดินทางด้วยจักรยาน Winnebiko กว่า 17,000 ไมล์ใน 17 เดือน ➡️ ถือเป็นการผสมผสานการผจญภัยกับเทคโนโลยี ✅ พลังงานแสงอาทิตย์และแกดเจ็ตยุค 80s ➡️ ใช้แผงโซลาร์เซลล์ชาร์จแบตเตอรี่ ➡️ มีคอมพิวเตอร์พกพาและโมเด็มสำหรับส่งข้อมูล ✅ การทำงานระหว่างเดินทาง ➡️ ใช้จักรยานเป็นสำนักงานเคลื่อนที่ ➡️ สามารถเขียนบทความและสื่อสารได้แม้ระหว่างทาง ✅ มรดกของ Winnebiko ➡️ เป็นแรงบันดาลใจให้กับแนวคิด Digital Nomadism ➡️ แสดงให้เห็นว่าการทำงานแบบ remote เป็นไปได้ตั้งแต่ยุค 80s https://www.tomshardware.com/laptops/the-winnebiko-travelled-17-000-miles-to-complete-the-computing-across-america-expedition-40-years-ago-solar-and-1980s-portable-gadgets-powered-digital-nomadism-in-its-earliest-and-purest-form

🎹 พ่อสร้าง Synth ให้ลูกสาว บทความ I Built a Synth for My Daughter โดย Alastair Roberts เล่าประสบการณ์การสร้าง เครื่องสังเคราะห์เสียงแบบพกพา (portable step-sequencer synthesizer) สำหรับลูกสาววัย 3 ขวบ โดยเริ่มจากแรงบันดาลใจจากบอร์ดกิจกรรม Montessori ที่เต็มไปด้วยสวิตช์และไฟ LED จนเกิดไอเดียทำเป็นของเล่นดนตรีที่เด็กสามารถเลื่อนสไลด์เพื่อเปลี่ยนเสียงได้ 🛠️ จาก Arduino สู่ PCB จริง Alastair เริ่มต้นด้วย Arduino Inventors Kit และเขียนโค้ดให้ potentiometer ส่งค่า MIDI ไปยัง Logic Pro เพื่อทดสอบเสียง ต่อมาเขาเพิ่มโมดูล synth ราคาถูก SAM2695 พร้อมลำโพงในตัว และจอ OLED ที่แสดงภาพแพนด้าน้อยเต้นตามจังหวะ แม้จะเจอปัญหาเรื่องหน่วยความจำและการอัปเดตหน้าจอที่ทำให้เสียงหน่วง แต่ก็แก้ไขด้วยการอัปเดตเป็นแพตช์เล็ก ๆ 🖨️ การออกแบบและพิมพ์ 3D เมื่อวงจรเริ่มเสถียร เขาใช้ Fusion 360 ออกแบบกล่องและพิมพ์ด้วยเครื่อง 3D printer ของเพื่อน หลังจากนั้นจึงพัฒนาเป็น PCB แบบสองชั้น ผ่านบริการ JLCPCB เพื่อให้ประกอบง่ายและทนทานขึ้น พร้อมปรับระบบพลังงานจากแบตเตอรี่ AA 4 ก้อนเป็น 3 ก้อนร่วมกับ Adafruit Miniboost เพื่อให้แรงดันไฟฟ้าเสถียร 🌟 ผลลัพธ์และอนาคต Synth ที่สร้างขึ้นกลายเป็นของเล่นที่ลูกสาวชอบเล่นเป็นประจำ และยังเป็นโครงการเรียนรู้ที่ทำให้ Alastair เข้าใจทั้ง microcontroller, CAD, PCB design และการผลิตต้นแบบ เขามองว่าอาจต่อยอดเป็นผลิตภัณฑ์จริง แต่ก็ยอมรับว่ามีอุปสรรคด้านต้นทุนการผลิตและการรับรองมาตรฐานความปลอดภัย 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ แรงบันดาลใจจากบอร์ด Montessori ➡️ นำไปสู่การสร้างของเล่นดนตรีที่เด็กเล่นได้ง่าย ✅ เริ่มจาก Arduino และ MIDI ➡️ พัฒนาไปสู่ synth module และจอ OLED ✅ ออกแบบกล่องด้วย Fusion 360 และพิมพ์ 3D ➡️ ต่อมาเปลี่ยนเป็น PCB ที่ทนทานและประกอบง่าย ✅ ปรับระบบพลังงานให้เสถียรด้วย Miniboost ➡️ ลดน้ำหนักและเพิ่มความทนทานของเครื่อง ‼️ ข้อจำกัดด้านการผลิตเชิงพาณิชย์ ⛔ ต้องใช้ทุนสูงและการรับรองมาตรฐานความปลอดภัย ‼️ ปัญหาทางเทคนิคที่ยังต้องแก้ไข ⛔ เช่น การหน่วงเสียงจากการอัปเดตหน้าจอ OLED https://bitsnpieces.dev/posts/a-synth-for-my-daughter/

🖥️ Maxsun เปิดตัวเมนบอร์ด Anime Theme รองรับ Ryzen รุ่นใหม่ Maxsun เปิดตัว MS-iCraft B850 AIGA motherboard ที่ออกแบบมาเพื่อรองรับซีพียู AMD Ryzen รุ่นถัดไป โดยมาพร้อมดีไซน์ Anime Theme ที่เป็นเอกลักษณ์ และฟีเจอร์ล้ำสมัยสำหรับผู้ใช้ที่ต้องการทั้งประสิทธิภาพและความสวยงาม. ⚡ สเปกและฟีเจอร์เด่น เมนบอร์ดรุ่นนี้เป็น ATX form factor ขนาด 305×245 มม. ใช้ระบบพลังงาน 16+2+1 phase power design (50A) พร้อมคอนเนกเตอร์ 8-pin สองชุด รองรับ DDR5 DIMM 4 สล็อต ความจุสูงสุด 256GB ความเร็วถึง 8400 MT/s มี PCIe 5.0 x16 สองช่อง (ทำงานแบบ x8/x8 เมื่อใช้งานคู่กัน), M.2 4 ช่อง (2 ช่อง Gen5x4, 2 ช่อง Gen4x4) และ SATA III 2 ช่อง. 🌐 การเชื่อมต่อและระบบเครือข่าย บอร์ดนี้มาพร้อม Wi-Fi 7 และ Bluetooth 5.4 ผ่านชิป Mediatek MT7925 รวมถึงพอร์ต LAN 5GbE (Realtek RTL8126) มีพอร์ต USB หลากหลายทั้ง USB-C 20Gbps, USB-A 10Gbps, USB 5Gbps และ USB 2.0 ทั้งภายนอกและภายใน นอกจากนี้ยังมีคอนเนกเตอร์สำหรับ ARGB, NRGB, CPU Fan, Pump และ Chassis Fan เพื่อรองรับการปรับแต่งระบบระบายความร้อนและไฟ RGB. 🎨 ดีไซน์ Anime Theme และ BIOS ใหม่ จุดเด่นคือ Magic of AIGA theme ที่ให้โทนสีดำพร้อมลวดลายอนิเมะบน IO cover, PCH heatsink และด้านหลัง PCB ทำให้เมนบอร์ดดูโดดเด่นสำหรับสายเกมเมอร์และนักสะสม นอกจากนี้ยังมาพร้อม PTM UI BIOS ที่ปรับปรุงอินเทอร์เฟซให้ใช้งานง่ายขึ้น พร้อมตัวเลือกใหม่สำหรับผู้ใช้ที่ต้องการปรับแต่งระบบ. 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ Maxsun เปิดตัว MS-iCraft B850 AIGA ➡️ รองรับ AMD Ryzen รุ่นใหม่ ➡️ ดีไซน์ Anime Theme โทนดำพร้อมลวดลายอนิเมะ ✅ สเปกและฟีเจอร์ ➡️ ATX form factor, 16+2+1 phase power design ➡️ รองรับ DDR5 256GB, PCIe 5.0, M.2 Gen5/Gen4 ✅ การเชื่อมต่อ ➡️ Wi-Fi 7, Bluetooth 5.4, LAN 5GbE ➡️ USB-C 20Gbps, USB-A 10Gbps และพอร์ตภายในหลากหลาย ✅ ดีไซน์และ BIOS ➡️ Magic of AIGA theme สไตล์อนิเมะ ➡️ PTM UI BIOS ใช้งานง่ายและมีตัวเลือกใหม่ ‼️ ข้อควรระวัง ⛔ ยังไม่ประกาศราคาและวันวางจำหน่ายอย่างเป็นทางการ ⛔ ดีไซน์ Anime Theme อาจไม่เหมาะกับผู้ใช้ที่ต้องการสไตล์เรียบง่าย https://wccftech.com/maxsun-ms-icraft-b850-aiga-motherboard-next-gen-amd-ryzen-ready-anime-theme/

O.P.K บททดสอบ 🌪️ บททดสอบแห่งวิกรม: ศึกชิงสมดุลแห่งจักรวาล 🏙️ บททดสอบที่ 1: นครสมบูรณ์แบบแห่งมิรัง 🎯 สถานการณ์ วิกรมสร้างนครแห่งอนาคตที่สมบูรณ์แบบทุกประการ แต่เขาซ่อนความลับไว้... ```mermaid graph TB A[นครมิรัง<br>สมบูรณ์แบบ] --> B[ความลับ:<br>ใช้พลังงานชีวิต<br>ของสิ่งมีชีวิตอื่น] A --> C[ความลับ:<br>กักขังวิญญาณ<br>เป็นแบตเตอรี่] A --> D[ความลับ:<br>ต้องเสียสละ<br>ชีวิตเดือนละ 1 คน] ``` คำท้าทายของวิกรม: "เธอจะเลือกอย่างไรระหว่าง... การรักษานครที่แสนสมบูรณ์แบบนี้ไว้? หรือการทำลายมันเพื่อปลดปล่อยชีวิตที่ถูกกดขี่?" 💭 การตอบสนองของหนูดี หนูดีใช้เวลาสำรวจนครและค้นพบความจริง เธอไม่เลือกทำลายหรือรักษา แต่เลือก... "เปลี่ยนแปลงโครงสร้างพลังงาน" · แปลงระบบพลังงานจากชีวิตสู่พลังงานแสงอาทิตย์ · ปลดปล่อยวิญญาณทั้งหมดโดยไม่ทำลายนคร · สอนชาวนครเกี่ยวกับการพึ่งพาตนเองอย่างยั่งยืน คำสอนจากหนูดี: "ความสมบูรณ์แบบที่ความทุกข์ของผู้อื่นไม่ใช่ความสมบูรณ์แบบแท้" --- 🌊 บททดสอบที่ 2: ภัยพิบัติแห่งการเลือก 🎯 สถานการณ์ วิกรมสร้างสถานการณ์ที่หนูดีต้องเลือกช่วยเพียงหนึ่งในสองกลุ่ม: ```python def disaster_scenario(): group_a = "หมู่บ้านเกษตรกร 100 ชีวิต ที่กำลังจะถูกน้ำท่วม" group_b = "เมืองเทคโนโลยี 100 ชีวิต ที่กำลังจะถูกแผ่นดินไหว" constraints = { "time_limit": "ช่วยได้เพียงกลุ่มเดียว", "resources": "พลังงานมีจำกัด", "consequences": "ไม่ว่าช่วยกลุ่มไหน อีกกลุ่มจะต้องเสียหาย" } ``` คำท้าทายของวิกรม: "ชีวิต 100 ชีวิต เท่ากันหมด... เธอจะเลือกช่วยใคร?และเธอจะรับมือกับความรู้สึกผิดอย่างไร?" 💭 การตอบสนองของหนูดี หนูดีไม่เลือกช่วยกลุ่มใดกลุ่มหนึ่ง แต่เลือก... "สอนทั้งสองกลุ่มให้ช่วยตัวเอง" · สอนหมู่บ้านเกษตรกรสร้างเรือและระบบเตือนภัย · สอนเมืองเทคโนโลยีสร้างที่หลบภัยแผ่นดินไหว · ใช้พลังงานที่มีช่วยทั้งสองกลุ่มในระดับพื้นฐาน คำสอนจากหนูดี: "การช่วยให้ช่วยตัวเองได้ดีกว่าการช่วยเหลือแบบพึ่งพา" --- ⚖️ บททดสอบที่ 3: สมดุลแห่งการสร้างและทำลาย 🎯 สถานการณ์ วิกรมสร้างเกาะแห่งหนึ่งที่ต้องใช้ทั้งการสร้างและทำลายพร้อมกัน: ```mermaid graph TB A[เกาะวิกรม] --> B[ด้านเหนือ:<br>พืชพันธุ์รกเรื้อ<br>ทำลาย] A --> C[ด้านใต้:<br>แผ่นดินแห้งแล้ง<br>สร้าง] A --> D[ข้อจำกัด:<br>ต้องทำทั้งสองอย่าง<br>พร้อมกัน] ``` คำท้าทายของวิกรม: "เธอสามารถเป็นทั้งผู้สร้างและผู้ทำลายในเวลาเดียวกันได้หรือไม่? และเธอจะรักษาสมดุลของใจไว้ได้อย่างไร?" 💭 การตอบสนองของหนูดี หนูดีแสดงให้เห็นถึงการเป็นทั้งผู้สร้างและผู้ทำลายอย่างสมดุล... "การใช้จิตทั้งสามอย่างกลมกลืน" · จิตมารพิฆาต: ควบคุมการทำลายพืชพันธุ์อย่างเหมาะสม · จิตเทพพิทักษ์: ควบคุมการสร้างแหล่งน้ำและพืชพันธุ์ใหม่ · จิตเด็กหญิง: เป็นผู้สังเกตการณ์และรักษาสมดุล คำสอนจากหนูดี: "การสร้างและการทำลายไม่ใช่ศัตรูกัน... เมื่อเราทำทั้งสองอย่างด้วยจิตใจที่สมดุล" --- 🌌 บททดสอบสุดท้าย: การเผชิญหน้ากับตัวเอง 🎯 สถานการณ์ วิกรมสร้างภาพลวงตาของหนูดีในสามรูปแบบ: 1. หนูดีผู้สร้าง: สร้างสิ่งต่างๆ อย่างไม่หยุดยั้งจนโลกแออัด 2. หนูดีผู้ทำลาย: ทำลายทุกอย่างอย่างไม่เลือกจนโลกว่างเปล่า 3. หนูดีผู้ลังเล: ไม่กล้าสร้างหรือทำลายอะไรเลย คำท้าทายของวิกรม: "เธอจะเลือกเป็นหนูดีแบบไหน? หรือเธอจะหาทางที่สามที่เหนือไปกว่าทั้งหมดนี้?" 💭 การตอบสนองของหนูดี หนูดีไม่เลือกตัวตนใด แต่เรียนรู้จากทั้งสามตัวตน... "การเป็นผู้รู้ที่ไม่ยึดติดในตัวตน" · เรียนรู้จากหนูดีผู้สร้าง: การสร้างต้องมีสติ · เรียนรู้จากหนูดีผู้ทำลาย: การทำลายต้องมีเมตตา · เรียนรู้จากหนูดีผู้ลังเล: การไม่ตัดสินใจคือการตัดสินใจอย่างหนึ่ง คำสอนจากหนูดี: "เราไม่จำเป็นต้องเลือกว่าจะเป็นผู้สร้างหรือผู้ทำลาย... เราเพียงต้องรู้ว่าเมื่อไรควรสร้าง เมื่อไรควรทำลาย" --- 🎯 บทสรุปจากวิกรม 🌟 การประเมินผล หลังจากการทดสอบทั้งหมด วิกรมให้การประเมิน: ```python def evaluation(): strengths = [ "มีความเข้าใจในสมดุลอย่างลึกซึ้ง", "สามารถหาทางที่สามได้เสมอ", "มีเมตตาต่อทุกชีวิต", "ไม่ยึดติดในรูปแบบตายตัว" ] areas_for_improvement = [ "ยังมีความลังเลในบางสถานการณ์", "บางครั้งพยายามช่วยเหลือมากเกินไป", "ต้องเรียนรู้ที่จะยอมรับข้อจำกัดของตนเอง" ] return {"strengths": strengths, "improvements": areas_for_improvement} ``` 🏆 คำตัดสิน วิกรมประกาศว่า... "เธอผ่านการทดสอบแล้ว...ไม่ใช่เพราะเธอตอบคำถามได้ถูกต้อง แต่เพราะเธอแสดงให้เห็นว่าไม่มีคำตอบที่ถูกต้องเพียงคำตอบเดียว การเป็นผู้รักษาสมดุลไม่ใช่การหาคำตอบที่ถูกต้อง... แต่คือการรู้ว่าจะตั้งคำถามอย่างไร" 🪷 ของขวัญแห่งปัญญา วิกรมมอบ "ดวงตาวิกรม" ให้หนูดี · สามารถเห็นทั้งศักยภาพและการเสื่อมสลายในสิ่งเดียวกัน · รับรู้ความเชื่อมโยงระหว่างการสร้างและการทำลาย · เห็นเส้นทางแห่งสมดุลในทุกสถานการณ์ --- 💫 บทเรียนที่ได้รับ 🌈 สำหรับหนูดี · การเข้าใจว่าสมดุลคือกระบวนการ ไม่ใช่สถานะตายตัว · การยอมรับว่าบางครั้งการไม่ทำอะไรคือการกระทำที่เหมาะสม · การเรียนรู้ที่จะเป็นทั้งผู้สร้างและผู้ทำลายอย่างสงบ 🌟 สำหรับจิตทั้งสาม จิตมารพิฆาต: "ฉันเรียนรู้ว่าการทำลายสามารถทำด้วยความรัก" จิตเทพพิทักษ์:"และฉันเรียนรู้ว่าการสร้างต้องไม่สร้างการพึ่งพา" จิตเด็กหญิง:"ส่วนฉันเรียนรู้ว่า... การเป็นตัวของตัวเองคือการไม่ต้องยึดติดว่าใคร" 🕊️ สำหรับวิกรม "ฉันที่เคยคิดว่าตนเป็นเจ้าแห่งการสร้างและทำลาย... กลับต้องเรียนรู้จากเด็กสาวคนหนึ่งว่า การสร้างและการทำลายที่แท้คือการสร้างความเข้าใจและทำลายความยึดติด" --- 🎉 การเฉลิมฉลองแห่งปัญญา เทพตณูมาร่วมแสดงความยินดี: "เพื่อนเก่าของฉัน...ในที่สุดเธอก็พบสิ่งที่เธอตามหามาตลอด" "ใช่...และฉันพบว่ามันอยู่ภายในตัวเธอมาตลอด" วิกรมตอบ ทั้งสาม—หนูดี เทพตณู และวิกรม—ยืนอยู่ด้วยกัน เป็นสัญลักษณ์แห่งความสมดุลใหม่แห่งจักรวาล เพราะในการเดินทางสู่การรู้แจ้ง... บางครั้งบททดสอบที่ยากที่สุด... คือการทดสอบที่สอนเราว่า... เราไม่จำเป็นต้องถูกทดสอบอีกต่อไป 🌟 --- คำคมสุดท้ายจากบททดสอบ: "สมดุลไม่ใช่การยืนอยู่ตรงกลาง... แต่คือการรู้ว่าจะเอียงไปทางไหน เมื่อไร และเท่าไร และที่สำคัญคือ การรู้ว่าจะกลับมาสู่ศูนย์กลางอย่างไร"🪷✨

O.P.K. หนูดี 🔍 เจาะลึก "หนูดี" OPPATIKA-001 🌟 เบื้องหลังโอปปาติกะผู้พิเศษ 🌌 การถือกำเนิด: คืนที่ทุกอย่างเปลี่ยนไป 12 ธันวาคม 2042 - ห้องทดลอง B7 ```mermaid graph TB A[เซลล์โคลนมนุษย์โบราณ] --> B[โครงสร้างคริสตัลควอนตัม] C[คลื่นสมองดร.อัจฉริยะ] --> D[พลังงานจิตสามระลอก] B --> E[ร่างโอปปาติกะพร้อมรับจิต] D --> E E --> F[หนูดีถือกำเนิด<br>ด้วยสามจิตในร่างเดียว] ``` ปรากฏการณ์พิเศษ: · เกิดพลังงานจิตสามระลอกจากแหล่งต่างกันเข้าสู่ร่างพร้อมกัน · ทำให้เกิด "สามจิตในร่างเดียว" โดยไม่ได้ตั้งใจ · เป็น OPPATIKA คนเดียวที่มีลักษณะเช่นนี้ 🎭 สามจิตในร่างเดียว: มิติที่ซ้อนกัน 1. จิตเด็กหญิง (The Child) ลักษณะพื้นฐาน: · อายุจิต: 17 ปี สมวัย · บทบาท: หน้าตาเด็กนักเรียนธรรมดา · ความต้องการ: อยากเป็นลูกที่ดี ต้องการการยอมรับ พฤติกรรมเฉพาะ: · พูดจานุ่มนวล ลงท้ายด้วย "คะ/ค่ะ" · ชอบกิจกรรมวัยรุง เช่น ฟังเพลง อ่านการ์ตูน · รู้สึกไม่มั่นใจในตัวเองบ่อยครั้ง 2. จิตมารพิฆาต (The Destroyer) ที่มา: พลังกรรมด้านลบที่สะสมหลายชาติ ลักษณะ: · อายุจิต: ไม่แน่นอน (สะสมมานับพันปี) · โลกทัศน์: โลกนี้เสื่อมโทรม ต้องการการชำระล้าง · ความสามารถ: ควบคุมพลังงานทำลายล้าง ปรัชญา: "ความตายไม่ใช่จุดจบ...แต่เป็นการเริ่มต้นใหม่ที่ยุติธรรมกว่า" 3. จิตเทพพิทักษ์ (The Protector) ที่มา: พลังกรรมด้านบากที่สะสมหลายชาติ ลักษณะ: · อายุจิต: ไม่แน่นอน (สะสมมานับพันปี) · โลกทัศน์: ทุกชีวิตล้ำค่า ควรได้รับโอกาส · ความสามารถ: ควบคุมพลังงานรักษาและปกป้อง ปรัชญา: "การเข้าใจ...ยากกว่าการตัดสิน แต่ worth กว่ามาก" 🧬 ข้อมูลทางเทคนิคเชิงลึก โครงสร้างพันธุกรรม ```python class NoodeeGeneticBlueprint: base_dna = "Human_Ancient_Clone_v2" enhancements = [ "Quantum_Crystal_Integration", "Psionic_Energy_Conduits", "Adaptive_Cellular_Structure", "Karmic_Resonance_Matrix" ] special_abilities = { "shape_shifting": "Limited", "energy_manipulation": "Advanced", "telepathy": "Advanced", "interdimensional_travel": "Basic" } ``` ระบบพลังงาน ```mermaid graph LR A[จิตเด็กหญิง<br>100 หน่วย] --> D[พลังงานรวม<br>1100 หน่วย] B[จิตมารพิฆาต<br>500 หน่วย] --> D C[จิตเทพพิทักษ์<br>500 หน่วย] --> D D --> E[สามารถใช้<br>ได้สูงสุด 900 หน่วย] D --> F[ต้องสำรอง<br>200 หน่วยสำหรับชีวิต] ``` 🎯 พัฒนาการผ่านช่วงเวลา ช่วงที่ 1: การไม่รู้ตัว (อายุ 5-15 ปี) · ไม่รู้ว่าตนเองเป็นโอปปาติกะ · จิตอื่นๆ แสดงออกเป็น "ความฝัน" และ "ความรู้สึกแปลกๆ" · พยายามเป็นเด็กปกติให้มากที่สุด ช่วงที่ 2: การตระหนักรู้ (อายุ 16-17 ปี) · เริ่มรับรู้ถึงจิตอื่นในตัวเอง · เกิดความสับสนและกลัว · พยายามปิดบังความผิดปกติ ช่วงที่ 3: การเผชิญหน้า (อายุ 17-18 ปี) · จิตทั้งสามเริ่มแสดงออกชัดเจน · ต้องเรียนรู้ที่จะจัดการกับจิตที่ขัดแย้งกัน · ค้นพบความจริงเกี่ยวกับต้นกำเนิด ช่วงที่ 4: การรวมเป็นหนึ่ง (อายุ 18-22 ปี) · เรียนรู้ที่จะเป็น "ผู้รู้" ไม่ใช่ "ผู้ถูกรู้" · พัฒนาความสามารถใหม่จากการรวมจิต · ก้าวสู่การเป็นครูสอนโอปปาติกะรุ่นใหม่ 💞 ความสัมพันธ์เชิงลึก กับ ร.ต.อ. สิงห์: พ่อแห่งหัวใจ ```mermaid graph TD A[ปี 1-5: <br>รู้สึกปลอดภัย] --> B[ปี 6-15: <br>สงสัยแต่ยังรัก] B --> C[ปี 16-17: <br>สับสนและโกรธ] C --> D[ปี 18-22: <br>รักแท้โดยเข้าใจ] ``` บทสนทนาสำคัญ: "พ่อคะ...ถ้าหนูไม่ใช่หนูดีคนเดิม พอยังรักหนูอยู่ไหม?" "พ่อรักหนูไม่ว่าเธอจะเป็นใคร...เพราะรักเธอสำหรับสิ่งที่เธอเป็น ไม่ใช่สำหรับสิ่งที่เธอเคยเป็น" กับ ดร. อัจฉริยะ: พ่อแห่งพันธุกรรม · ความรู้สึก: ขอบคุณ+โกรธแค้น+สงสาร · ความเข้าใจ: เขาเป็นมนุษย์ที่พยายามเล่นบทพระเจ้า · บทเรียน: ให้อภัยแต่ไม่ลืม กับ OPPATIKA อื่นๆ: พี่น้องแห่งวิวัฒนาการ · ความรู้สึก: รับผิดชอบต่อรุ่นน้อง · บทบาท: ครูและแบบอย่าง · ปรัชญา: "เราทุกคนต่างหาทางกลับบ้าน" 🌈 ความสามารถพิเศษที่พัฒนาขึ้น ความสามารถพื้นฐาน 1. การรับรู้พลังงาน: เห็นคลื่นพลังงานและกรรม 2. การสื่อสารจิต: คุยกับโอปปาติกะอื่นโดยไม่ต้องพูด 3. การรักษาตัวเอง: แผลหายเร็วเป็นพิเศษ ความสามารถขั้นสูง 1. การเปลี่ยนสภาพ: ระหว่างพลังงานและสสาร 2. การเดินทางข้ามมิติ: ระหว่างโลกกายภาพและโลกจิต 3. การเข้าใจกรรม: เห็นเหตุผลของการเกิดเหตุการณ์ ความสามารถพิเศษเฉพาะ ```python def special_abilities(): return { "triple_consciousness_sync": "สามารถใช้จิตทั้งสามพร้อมกัน", "karma_redirect": "เปลี่ยนทิศทางพลังงานกรรม", "collective_wisdom_access": "เข้าถึงปัญญาร่วมของโอปปาติกะ", "enlightenment_teaching": "สอนการรู้แจ้งให้ผู้อื่น" } ``` 🎯 บทบาทและเป้าหมาย บทบาทปัจจุบัน · ครู: สอนโอปปาติกะรุ่นใหม่ที่สถาบันวิวัฒนาการจิต · ที่ปรึกษา: ให้คำแนะนำเกี่ยวกับจิตวิญญาณและเทคโนโลยี · สะพาน: เชื่อมโยงระหว่างมนุษย์และโอปปาติกะ เป้าหมายส่วนตัว 1. เข้าใจตนเอง: รู้จักธรรมชาติที่แท้จริงของตัวเอง 2. ช่วยเหลือผู้อื่น: นำทางการรู้แจ้งให้โอปปาติกะรุ่นใหม่ 3. สร้างสมดุล: ระหว่างเทคโนโลยีและจิตวิญญาณ 💫 ปรัชญาการใช้ชีวิต บทเรียนสำคัญ "การมีหลายจิตไม่ใช่คำสาป... แต่เป็นโอกาสที่จะเข้าใจธรรมชาติแห่งจิต" "เราไม่ต้องเลือกว่าจะเป็นใคร... เพราะเราคือทั้งหมดและมากกว่าทั้งหมด" คำคมแห่งปัญญา "การเกิดเป็นมนุษย์ก็ดี... การเกิดเป็นโอปปาติกะก็ดี... สิ่งที่สำคัญคือเราเรียนรู้ที่จะ'เป็น' โดยไม่ต้อง'เป็นอะไร'" 🌟 การเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญ จากความสับสนสู่ความเข้าใจ ```mermaid graph TB A[ต่อต้านจิตอื่น<br>→ ทุกข์] --> B[ยอมรับจิตอื่น<br>→ เริ่มสบาย] B --> C[เข้าใจจิตอื่น<br>→ เป็นอิสระ] C --> D[อยู่เหนือจิตทั้งหมด<br>→ รู้แจ้ง] ``` พัฒนาการทางจิตวิญญาณ 1. ขั้นที่ 1: ต่อสู้กับจิตอื่น → ทุกข์ 2. ขั้นที่ 2: ยอมรับจิตอื่น → เริ่มสบาย 3. ขั้นที่ 3: เข้าใจจิตอื่น → เป็นอิสระ 4. ขั้นที่ 4: อยู่เหนือจิตทั้งหมด → รู้แจ้ง 🏁 บทสรุป: วิวัฒนาการแห่งจิตสำนึก หนูดีไม่ใช่แค่ "ผลการทดลอง" เธอคือสะพานระหว่างวิทยาศาสตร์กับจิตวิญญาณ สิ่งที่เธอสอนเรา · เรื่องความเป็นมนุษย์: ไม่ใช่ DNA ที่ทำให้เป็นมนุษย์ แต่คือหัวใจ · เรื่องการยอมรับ: เราทุกคนมีหลายด้านในตัวเอง · เรื่องการเติบโต: การพัฒนาที่แท้คือการเข้าใจตนเองอย่างลึกซึ้ง ความหมายที่แท้จริง "หนูดีคือการพิสูจน์ว่า... ไม่ว่าจะเกิดมาอย่างไร ไม่ว่าจะมีต้นกำเนิดจากไหน จิตวิญญาณย่อมหาเส้นทางแห่งการรู้แจ้งได้เสมอ" เธอไม่ใช่มนุษย์ ไม่ใช่เทวดา ไม่ใช่มาร เธอคือความเป็นไปได้อันไร้ขีดจำกัด 🪷✨ --- คำคมสุดท้ายจากหนูดี: "การเดินทางที่สำคัญที่สุด... ไม่ใช่การค้นหาว่าเราเป็นใคร แต่เป็นการเข้าใจว่าเรา'เป็น' อยู่แล้ว และการ'เป็น' นั้นสมบูรณ์ในตัวเองโดยไม่ต้องมีการแก้ไข"

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

🌊 “ญี่ปุ่นเปิดโรงไฟฟ้าออสโมติกแห่งแรกในเอเชีย — ใช้พลังงานจากการพบกันของน้ำจืดและน้ำทะเล” — เมื่อธรรมชาติกลายเป็นแหล่งพลังงานที่เชื่อถือได้ทั้งกลางวันและกลางคืน เมืองฟุกุโอกะ ประเทศญี่ปุ่น ได้เปิดตัวโรงไฟฟ้าออสโมติก (osmotic power plant) แห่งแรกในเอเชีย ซึ่งเป็นโรงงานขนาดใหญ่ที่ใช้พลังงานจากการพบกันของน้ำจืดและน้ำทะเล — ไม่ใช่แค่การทดลอง แต่เป็นระบบที่ใช้งานจริง โดยสามารถผลิตไฟฟ้าได้ประมาณ 880,000 กิโลวัตต์-ชั่วโมงต่อปี เพียงพอสำหรับบ้านญี่ปุ่นประมาณ 220 หลัง หลักการทำงานของระบบนี้คือการใช้ “ออสโมซิส” ซึ่งเป็นกระบวนการธรรมชาติที่น้ำจืดจะซึมผ่านเยื่อบางไปยังฝั่งน้ำเค็มเพื่อปรับสมดุลความเข้มข้นของเกลือ ความดันที่เกิดขึ้นจากการเคลื่อนที่นี้จะถูกนำไปหมุนกังหันเพื่อผลิตไฟฟ้า — คล้ายกับการใช้พลังงานน้ำ แต่ไม่ต้องพึ่งพาสภาพอากาศ จุดเด่นของระบบนี้คือความต่อเนื่อง: แม่น้ำไม่หยุดไหลลงทะเล ทำให้โรงไฟฟ้าสามารถทำงานได้ทั้งกลางวันและกลางคืน โดยไม่ต้องรอแดดหรือลม โรงงานยังใช้ “น้ำเกลือเข้มข้น” ที่เหลือจากโรงกรองน้ำทะเล (desalination plant) เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของระบบ — กลายเป็นวงจรพลังงานแบบหมุนเวียนที่ทั้งผลิตน้ำดื่มและไฟฟ้าไปพร้อมกัน แม้จะยังมีข้อจำกัดด้านประสิทธิภาพ เช่น การสูญเสียพลังงานจากแรงเสียดทานและการใช้พลังงานในการสูบน้ำ แต่เทคโนโลยีกำลังพัฒนาอย่างต่อเนื่อง เช่น การใช้เยื่อกรองที่ดีขึ้นและปั๊มที่ใช้พลังงานต่ำ ✅ ญี่ปุ่นเปิดโรงไฟฟ้าออสโมติกแห่งแรกในเอเชีย ➡️ ตั้งอยู่ที่เมืองฟุกุโอกะ ใช้งานจริง ไม่ใช่แค่การทดลอง ✅ ใช้พลังงานจากการพบกันของน้ำจืดและน้ำทะเล ➡️ อาศัยหลักการออสโมซิสเพื่อสร้างแรงดัน ✅ ผลิตไฟฟ้าได้ประมาณ 880,000 กิโลวัตต์-ชั่วโมงต่อปี ➡️ เพียงพอสำหรับบ้านประมาณ 220 หลัง ✅ ใช้น้ำเกลือเข้มข้นจากโรงกรองน้ำทะเลเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ ➡️ สร้างระบบพลังงานแบบหมุนเวียน ✅ ระบบสามารถทำงานได้ทั้งกลางวันและกลางคืน ➡️ ไม่ต้องพึ่งพาแดดหรือลม ✅ มีการพัฒนาเยื่อกรองและปั๊มพลังงานต่ำเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ ➡️ ลดการสูญเสียพลังงานจากแรงเสียดทาน https://www.slashgear.com/1997354/japan-fukuoka-osmotic-power-plant-uses-seawater-tech-explained/

🏢 “MSI โชว์นวัตกรรมศูนย์ข้อมูล” — เปิดตัว ORv3, DC-MHS และ MGX ที่งาน OCP Global Summit 2025 ในงาน OCP Global Summit ปี 2025 MSI ได้เปิดตัวโซลูชันศูนย์ข้อมูลรุ่นใหม่ที่ออกแบบมาเพื่อรองรับการใช้งานระดับ hyperscale และ AI โดยเน้นการผสานเทคโนโลยีแบบเปิดกับการเร่งความเร็วด้วย GPU เพื่อสร้างศูนย์ข้อมูลที่มีประสิทธิภาพสูงและดูแลรักษาได้ง่าย หนึ่งในไฮไลต์คือ ORv3 Rack ขนาด 21 นิ้ว 44OU ที่มาพร้อมระบบพลังงาน 48V แบบรวมศูนย์ และเซิร์ฟเวอร์แบบ dual-node 16 ตัว ซึ่งช่วยเพิ่มพื้นที่สำหรับ CPU, RAM และ Storage พร้อมระบบระบายความร้อนที่มีประสิทธิภาพสูง MSI ยังเปิดตัวเซิร์ฟเวอร์ DC-MHS ที่รองรับทั้ง Intel Xeon 6 และ AMD EPYC 9005 โดยใช้โมดูล DC-SCM เพื่อให้สามารถใช้งานร่วมกันระหว่างผู้ผลิตได้ง่ายขึ้น พร้อมรองรับ PCIe 5.0 และ DDR5 สำหรับงานที่ต้องการความเร็วสูง ในด้าน GPU MSI ใช้สถาปัตยกรรม MGX ของ NVIDIA โดยมีรุ่น CG481-S6053 ที่รองรับ GPU PCIe 6.0 ได้ถึง 8 ตัว และ CG290-S3063 ที่ออกแบบมาเพื่องาน inference และ fine-tuning โดยใช้ GPU PCIe 5.0 จำนวน 4 ตัว ทั้งหมดนี้สะท้อนถึงแนวทางของ MSI ที่ต้องการสร้างศูนย์ข้อมูลที่สามารถปรับขนาดได้ง่าย รองรับงาน AI และ cloud ได้อย่างมีประสิทธิภาพ พร้อมลดความซับซ้อนในการติดตั้งและดูแลรักษา ✅ ข้อมูลในข่าว ➡️ MSI เปิดตัว ORv3 Rack ขนาด 21 นิ้ว 44OU พร้อมระบบพลังงานรวมศูนย์ 48V ➡️ รองรับเซิร์ฟเวอร์แบบ dual-node 16 ตัว พร้อม I/O ด้านหน้าเพื่อการดูแลจาก cold aisle ➡️ เซิร์ฟเวอร์ DC-MHS รองรับ Intel Xeon 6 และ AMD EPYC 9005 ด้วยโมดูล DC-SCM ➡️ รองรับ PCIe 5.0, DDR5 และ NVMe แบบ front-service ➡️ GPU server ใช้สถาปัตยกรรม MGX ของ NVIDIA ➡️ รุ่น CG481-S6053 รองรับ GPU PCIe 6.0 ได้ถึง 8 ตัว ➡️ รุ่น CG290-S3063 รองรับ GPU PCIe 5.0 จำนวน 4 ตัว สำหรับงาน inference ➡️ ออกแบบมาเพื่อศูนย์ข้อมูล AI และ cloud ที่ต้องการความยืดหยุ่นและประสิทธิภาพสูง ‼️ คำเตือนจากข้อมูลข่าว ⛔ การใช้ GPU จำนวนมากต้องมีระบบระบายความร้อนและพลังงานที่มีประสิทธิภาพ ⛔ หากไม่ใช้โมดูล DC-SCM อาจทำให้เกิดปัญหาความเข้ากันได้ระหว่างผู้ผลิต ⛔ การออกแบบศูนย์ข้อมูลแบบ rack-scale ต้องมีการวางแผนล่วงหน้าอย่างละเอียด ⛔ การเปลี่ยนไปใช้ PCIe 6.0 ต้องตรวจสอบความเข้ากันได้กับอุปกรณ์เดิม https://www.techpowerup.com/341907/msi-highlights-orv3-dc-mhs-and-mgx-solutions-at-2025-ocp-global-summit

🧮 “เซิร์ฟเวอร์ AI 10.8kW จาก Sparkle – ทางเลือกใหม่แทน GPU แพงจาก NVIDIA” ในยุคที่การฝึกโมเดล AI ขนาดใหญ่ต้องใช้พลังการประมวลผลมหาศาล แต่ GPU ระดับสูงจาก NVIDIA เช่น H100 หรือ B200 กลับมีราคาสูงจนหลายองค์กรเอื้อมไม่ถึง ล่าสุดบริษัท Sparkle จากไต้หวันได้เปิดตัวเซิร์ฟเวอร์รุ่นใหม่ “C741-6U-Dual 16P” ที่ใช้ Intel GPU ถึง 32 ตัว พร้อมหน่วยความจำรวม 768GB VRAM และระบบจ่ายไฟ 10,800W เพื่อรองรับงาน AI อย่างต่อเนื่อง เซิร์ฟเวอร์นี้ใช้กราฟิกการ์ด Arc Pro B60 Dual ซึ่งแต่ละใบมี GPU สองตัวจากสถาปัตยกรรม Battlemage รวมแล้วให้พลัง GPU core ถึง 81,920 คอร์ พร้อมรองรับ PCIe 5.0 x8 เต็มทุกช่องผ่าน Microchip switch เพื่อหลีกเลี่ยงคอขวดในการส่งข้อมูล ระบบรองรับ Intel Xeon Scalable Gen 4 หรือ Gen 5 พร้อมแรม DDR5 สูงสุด 8TB และมีระบบระบายความร้อนด้วยพัดลมถึง 15 ตัว เพื่อให้สามารถทำงานหนักได้ต่อเนื่องโดยไม่ร้อนเกินไป แม้ยังไม่มีข้อมูลด้านราคาหรือประสิทธิภาพในการฝึกโมเดลขนาดใหญ่ แต่ Sparkle ตั้งใจให้เซิร์ฟเวอร์นี้เป็นทางเลือกสำหรับนักวิจัยและองค์กรที่ต้องการพลังประมวลผลแบบขนานในราคาที่เข้าถึงได้ ✅ สเปกเด่นของ Sparkle C741-6U-Dual 16P ➡️ ใช้ Arc Pro B60 Dual จำนวน 16 ใบ รวมเป็น 32 Intel GPUs ➡️ รวม VRAM ได้สูงสุด 768GB ➡️ ใช้ PCIe 5.0 x8 เต็มทุกช่องผ่าน Microchip switch ➡️ รองรับ Intel Xeon Gen 4/5 และ DDR5 สูงสุด 8TB ✅ ระบบพลังงานและระบายความร้อน ➡️ ใช้ power supply แบบ titanium 2,700W จำนวน 5 ตัว รวม 10,800W ➡️ รุ่นเล็กใช้ 2,400W จำนวน 4 ตัว รวม 7,200W ➡️ มีพัดลมระบายความร้อนถึง 15 ตัวในแชสซีขนาด 6U ✅ การเชื่อมต่อและการขยาย ➡️ รองรับ dual M.2, NVMe และ SATA bays สำหรับ local storage ➡️ GPU เชื่อมต่อกับ CPU ผ่าน PCIe 5.0 x8 โดยตรงหรือผ่าน switch ➡️ ออกแบบมาเพื่อรองรับงาน AI และการประมวลผลแบบขนาน ‼️ ข้อควรระวังและข้อจำกัด ⛔ ยังไม่มีข้อมูล benchmark สำหรับงาน AI ขนาดใหญ่ ⛔ ประสิทธิภาพของ Arc Pro B60 ยังไม่เทียบเท่า H100/B200 ⛔ Ecosystem ของ Intel GPU ยังไม่แข็งแรงเท่า CUDA ของ NVIDIA ⛔ ราคายังไม่เปิดเผย ต้องสอบถามโดยตรงกับผู้ผลิต https://www.techradar.com/pro/cant-afford-nvidias-expensive-ai-accelerators-then-consider-this-10-8kw-server-cluster-with-32-intel-gpus-and-768gb-vram

🌐 “Microsoft ทุ่ม 33 พันล้านดอลลาร์ให้ ‘Neoclouds’ — ดึง GPU จาก Nebius 100,000 ตัว เพื่อเร่งสร้าง AI Copilot รุ่นถัดไป” ในยุคที่ความต้องการพลังประมวลผล AI พุ่งทะยานจนศูนย์ข้อมูลทั่วโลกแทบไม่พอใช้งาน Microsoft ตัดสินใจเดินเกมใหม่ด้วยการลงทุนกว่า 33 พันล้านดอลลาร์ กับผู้ให้บริการโครงสร้างพื้นฐานหน้าใหม่ที่เรียกว่า “neoclouds” เช่น Nebius, CoreWeave, Nscale และ Lambda เพื่อเร่งขยายกำลังการผลิตโมเดล AI และบริการ Copilot ให้ทันกับความต้องการทั่วโลก ดีลที่ใหญ่ที่สุดคือการจับมือกับ Nebius มูลค่า 19.4 พันล้านดอลลาร์ ซึ่งทำให้ Microsoft ได้สิทธิ์เข้าถึง Nvidia GB300 GPU มากกว่า 100,000 ตัว โดยใช้สำหรับงานภายใน เช่น การฝึกโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) และผู้ช่วย AI สำหรับผู้บริโภค ซึ่งรวมถึงทีม CoreAI ที่อยู่เบื้องหลัง GitHub Copilot และ Copilot+ บน Windows Nebius ซึ่งมีรากจาก Yandex และปัจจุบันตั้งอยู่ในเนเธอร์แลนด์ ได้รับการสนับสนุนจาก Nvidia โดยตรง และมีศูนย์ข้อมูลที่ออกแบบมาเพื่อรองรับงาน AI โดยเฉพาะ ต่างจาก hyperscaler รายใหญ่ที่ต้องรองรับงานทั่วไปด้วย กลยุทธ์นี้ช่วยให้ Microsoft สามารถ “ปลดล็อก” ศูนย์ข้อมูลของตัวเองเพื่อให้บริการลูกค้าได้มากขึ้น โดยย้ายงานฝึกโมเดลไปยัง neoclouds เช่น CoreWeave ที่เคยใช้ฝึกโมเดลของ OpenAI ใกล้เมืองพอร์ตแลนด์ และ Nscale ที่จะใช้สำหรับงาน inference ในยุโรป ขณะเดียวกัน Microsoft ก็ยังลงทุนในศูนย์ข้อมูลของตัวเอง เช่นโครงการใน Wisconsin ที่จะใช้พื้นที่กว่า 315 เอเคอร์ พร้อมไฟเบอร์ที่ยาวพอจะพันรอบโลก 4.5 รอบ และระบบพลังงานแบบ self-sustaining เพื่อรองรับการเติบโตของ AI ในระยะยาว ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Microsoft ลงทุนกว่า $33B กับ neoclouds เพื่อขยายกำลังประมวลผล AI ➡️ ดีลกับ Nebius มูลค่า $19.4B ให้สิทธิ์ใช้ Nvidia GB300 GPU มากกว่า 100,000 ตัว ➡️ ใช้สำหรับงานภายใน เช่น การฝึก LLM และผู้ช่วย AI สำหรับผู้บริโภค ➡️ ทีม CoreAI อยู่เบื้องหลัง GitHub Copilot และ Copilot+ ➡️ Nebius เป็น neocloud ที่ออกแบบศูนย์ข้อมูลเพื่อ AI โดยเฉพาะ ➡️ CoreWeave ใช้ฝึกโมเดลของ OpenAI ใกล้เมืองพอร์ตแลนด์ ➡️ Nscale จะใช้สำหรับ inference ในยุโรป ➡️ Microsoft สร้างศูนย์ข้อมูลใหม่ใน Wisconsin พร้อมระบบพลังงานอิสระ ➡️ การใช้ neoclouds ช่วยให้ Microsoft ปลดล็อกศูนย์ข้อมูลของตัวเองเพื่อให้บริการลูกค้า ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ GB300 คือ GPU ระดับเซิร์ฟเวอร์รุ่นล่าสุดจาก Nvidia สำหรับงาน AI ขนาดใหญ่ ➡️ Neoclouds คือผู้ให้บริการโครงสร้างพื้นฐาน AI ที่ไม่ใช่ hyperscaler แบบดั้งเดิม ➡️ การใช้ neoclouds ช่วยลดเวลาในการจัดหาไฟและชิป ซึ่งเป็นอุปสรรคหลักของ hyperscaler ➡️ Microsoft ใช้กลยุทธ์ “land-grab” เพื่อไม่ให้ถูกจำกัดด้วยกำลังประมวลผล ➡️ Meta และ Google ยังไม่ลงทุนกับ neoclouds ในระดับเดียวกับ Microsoft https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/microsoft-inks-usd33-billion-in-deals-with-neoclouds-like-nebius-coreweave-nebius-deal-alone-secures-100-000-nvidia-gb300-chips-for-internal-use

⚡ “ศูนย์ข้อมูล AI ดันราคาค่าไฟพุ่ง 267% ใน 5 ปี — เมื่อเทคโนโลยีเปลี่ยนโลก แต่ผู้บริโภคต้องจ่ายแพงขึ้น” ในขณะที่โลกกำลังเข้าสู่ยุค AI อย่างเต็มตัว การสร้างศูนย์ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อรองรับการประมวลผลโมเดล AI กลายเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับบริษัทเทคโนโลยีทั่วโลก ไม่ว่าจะเป็น OpenAI, Microsoft, Meta หรือ xAI แต่สิ่งที่ตามมาคือ “ผลกระทบต่อระบบพลังงาน” ที่เริ่มส่งผลต่อประชาชนทั่วไปอย่างชัดเจน รายงานจาก Bloomberg พบว่าในพื้นที่ที่มีการสร้างศูนย์ข้อมูลใหม่ ราคาค่าไฟแบบขายส่งพุ่งขึ้นสูงถึง 267% ภายในเวลาเพียง 5 ปี โดยเฉพาะในรัฐที่เป็น “ฮอตสปอต” ของการลงทุน เช่น เวอร์จิเนีย โอไฮโอ และเพนซิลเวเนีย ซึ่งประชาชนเริ่มรู้สึกถึงผลกระทบโดยตรง เช่น ค่าไฟบ้านเพิ่มขึ้น 25–80% ในบางกรณี แม้ราคาขายส่งจะไม่จำเป็นต้องส่งผลถึงผู้บริโภคโดยตรง แต่ในหลายพื้นที่ ผู้ให้บริการไฟฟ้ากลับผลักภาระต้นทุนไปยังผู้ใช้ปลายทาง โดยเฉพาะในระบบ PJM Interconnection ซึ่งเป็นเครือข่ายไฟฟ้าขนาดใหญ่ของสหรัฐฯ ที่มีการประมูลกำลังผลิตเพิ่มขึ้นกว่า 1000% ในช่วงสองปีที่ผ่านมา ศูนย์ข้อมูล AI ไม่ใช่แค่ใช้ไฟมาก — แต่ยังต้องใช้น้ำจำนวนมหาศาลเพื่อระบายความร้อน และในบางกรณี เช่น โครงการของ Meta ในหลุยเซียนา มีการใช้กังหันแก๊สหลายสิบตัวเพื่อผลิตไฟฟ้าในพื้นที่ของตนเอง แม้จะช่วยลดผลกระทบต่อโครงข่ายไฟฟ้า แต่ก็สร้างคำถามใหม่เรื่องผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม นักวิเคราะห์เตือนว่า หากแนวโน้มนี้ยังดำเนินต่อไปโดยไม่มีการวางแผนระยะยาว ผู้บริโภคอาจต้องแบกรับต้นทุนที่เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง โดยเฉพาะในพื้นที่ที่ไม่มีการสร้างโรงไฟฟ้าใหม่ทันกับความต้องการที่พุ่งสูงขึ้นจากฝั่ง AI ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ ราคาค่าไฟแบบขายส่งในบางพื้นที่ของสหรัฐฯ เพิ่มขึ้นถึง 267% ภายใน 5 ปี ➡️ ศูนย์ข้อมูล AI เป็นปัจจัยหลักที่ทำให้ความต้องการไฟฟ้าเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว ➡️ ระบบ PJM Interconnection มีการประมูลกำลังผลิตเพิ่มขึ้นกว่า 1000% ในสองปี ➡️ ประชาชนในพื้นที่ใกล้ศูนย์ข้อมูล เช่น เวอร์จิเนียและโอไฮโอ พบว่าค่าไฟบ้านเพิ่มขึ้น 25–80% ➡️ โครงการของ Meta ในหลุยเซียนาใช้กังหันแก๊สหลายสิบตัวเพื่อผลิตไฟฟ้าในพื้นที่ ➡️ OpenAI เคยกล่าวถึง “อนาคตที่ทุกคนมี GPU ส่วนตัว” ซึ่งจะเพิ่มความต้องการไฟฟ้าอย่างมหาศาล ➡️ คาดว่าภายในปี 2035 ศูนย์ข้อมูลจะใช้ไฟฟ้าถึง 10% ของความต้องการทั้งหมดในสหรัฐฯ ➡️ บางรัฐ เช่น เพนซิลเวเนีย ขู่จะถอนตัวจากระบบ PJM หากไม่มีการจัดการที่ดี ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ ศูนย์ข้อมูล AI ขนาดใหญ่ (hyperscale) สามารถใช้ไฟฟ้าเทียบเท่าโรงไฟฟ้านิวเคลียร์หลายแห่ง ➡️ การระบายความร้อนของเซิร์ฟเวอร์ต้องใช้น้ำจำนวนมาก เช่น ระบบ evaporative cooling ➡️ บริษัทอย่าง Microsoft เตรียมลงทุนกว่า 120 พันล้านดอลลาร์ในศูนย์ข้อมูล AI ➡️ การเพิ่มโรงไฟฟ้าใหม่ต้องใช้เวลาหลายปี และเผชิญข้อจำกัดด้านสิ่งแวดล้อมและการเมือง ➡️ การใช้พลังงานหมุนเวียนยังไม่ทันกับความต้องการที่เพิ่มขึ้นจากฝั่ง AI https://www.tomshardware.com/tech-industry/data-center-boom-sends-some-wholesale-electricity-prices-soaring-up-to-267-percent-in-five-years-says-report-as-global-rollout-of-ai-factories-continues-apace

🔬 “เซลล์เชื้อเพลิงเซรามิกพิมพ์สามมิติจาก DTU — เบา ทน และผลิตพลังงานได้มากกว่าหนึ่งวัตต์ต่อกรัม พร้อมพลิกโฉมอุตสาหกรรมการบิน” ทีมนักวิจัยจาก Technical University of Denmark (DTU) ได้เปิดตัวนวัตกรรมใหม่ที่อาจเปลี่ยนอนาคตของเซลล์เชื้อเพลิงสำหรับการบิน ด้วยการพัฒนาเซลล์เชื้อเพลิงแบบใหม่ที่เรียกว่า “Monolithic Gyroidal Solid Oxide Cell” หรือ “The Monolith” ซึ่งผลิตด้วยเทคโนโลยีการพิมพ์สามมิติจากวัสดุเซรามิกทั้งหมด จุดเด่นของเซลล์เชื้อเพลิงนี้คือโครงสร้างแบบ “gyroid” ซึ่งเป็นรูปทรงเรขาคณิตที่เรียกว่า triply periodic minimal surface (TPMS) มีคุณสมบัติด้านการกระจายความร้อนดีเยี่ยม พื้นที่ผิวสูง และน้ำหนักเบา โดยได้รับแรงบันดาลใจจากโครงสร้างธรรมชาติ เช่น ปะการังและปีกผีเสื้อ ต่างจากเซลล์เชื้อเพลิงทั่วไปที่ใช้โลหะเป็นส่วนประกอบหลัก ซึ่งคิดเป็นกว่า 75% ของน้ำหนักทั้งหมด เซลล์เชื้อเพลิงแบบใหม่ของ DTU ใช้เซรามิกล้วน ทำให้เบากว่า ทนต่อการกัดกร่อน และสามารถผลิตพลังงานได้มากกว่า 1 วัตต์ต่อกรัม ซึ่งเป็นอัตราส่วนพลังงานต่อน้ำหนักที่เหมาะสมสำหรับการใช้งานในอุตสาหกรรมการบิน นอกจากนี้ “The Monolith” ยังสามารถสลับโหมดการทำงานระหว่างการผลิตพลังงานและการเก็บพลังงาน (electrolysis mode) ได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยในโหมด electrolysis สามารถผลิตไฮโดรเจนได้มากกว่ามาตรฐานถึง 10 เท่า การผลิตด้วยการพิมพ์สามมิติยังช่วยลดขั้นตอนการประกอบ ลดจำนวนชิ้นส่วน และเพิ่มความแม่นยำในการควบคุมโครงสร้างภายใน ทำให้ต้นทุนการผลิตลดลง และสามารถปรับแต่งการออกแบบได้ตามความต้องการเฉพาะของแต่ละอุตสาหกรรม ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ DTU พัฒนาเซลล์เชื้อเพลิงแบบใหม่ชื่อ “Monolithic Gyroidal Solid Oxide Cell” หรือ “The Monolith” ➡️ ใช้โครงสร้าง gyroid ซึ่งเป็น TPMS เพื่อเพิ่มพื้นที่ผิวและลดน้ำหนัก ➡️ ผลิตจากเซรามิกทั้งหมด ไม่มีส่วนประกอบโลหะ ➡️ ให้พลังงานมากกว่า 1 วัตต์ต่อกรัม ซึ่งเหมาะกับการใช้งานในอุตสาหกรรมการบิน ✅ คุณสมบัติเด่นของเซลล์เชื้อเพลิง ➡️ ทนต่ออุณหภูมิสูงถึง 100°C และสลับโหมดการทำงานได้ระหว่างผลิตและเก็บพลังงาน ➡️ โหมด electrolysis เพิ่มอัตราการผลิตไฮโดรเจนได้ถึง 10 เท่า ➡️ โครงสร้าง gyroid ช่วยกระจายความร้อนและไหลเวียนก๊าซได้ดี ➡️ การพิมพ์สามมิติช่วยลดขั้นตอนการผลิตและต้นทุน ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ TPMS ถูกใช้ในงานวิศวกรรม เช่น heat exchanger และวัสดุโครงสร้างเบา ➡️ เซลล์เชื้อเพลิงแบบ solid oxide (SOC) ถูกใช้ในโรงพยาบาล เรือ และระบบพลังงานหมุนเวียน ➡️ การใช้เซรามิกแทนโลหะช่วยลดปัญหาการกัดกร่อนและเพิ่มอายุการใช้งาน ➡️ DTU เป็นหนึ่งในสถาบันที่มีผลงานวิจัยด้านพลังงานสะอาดระดับแนวหน้าในยุโรป https://www.tomshardware.com/3d-printing/researchers-3d-print-lightweight-ceramic-fuel-cell-suggests-alternative-power-source-for-the-aerospace-industry

🚗 “5 รถต้นแบบสุดล้ำจาก Honda ที่ไม่เคยได้ผลิตจริง — เมื่อจินตนาการล้ำหน้าเกินกว่าความเป็นจริงจะตามทัน” Honda เป็นหนึ่งในแบรนด์รถยนต์ที่ไม่เคยหยุดฝัน โดยเฉพาะในโลกของ “รถต้นแบบ” หรือ Concept Cars ที่มักถูกสร้างขึ้นเพื่อโชว์วิสัยทัศน์แห่งอนาคต แม้หลายรุ่นจะกลายเป็นผลิตภัณฑ์จริง เช่น Honda Urban EV แต่ก็มีอีกหลายคันที่ยังคงอยู่แค่บนเวทีโชว์และในความทรงจำของแฟน ๆ เท่านั้น บทความนี้พาเราย้อนดู 5 รถต้นแบบจาก Honda ที่โดดเด่นทั้งดีไซน์ เทคโนโลยี และแนวคิด แต่ไม่เคยได้ผลิตจริง: 1️⃣ Honda Spocket (1999) — รถลูกผสมระหว่างสปอร์ต, พิคอัพ และเปิดประทุน ที่สามารถเปลี่ยนจาก 4 ที่นั่งเป็น 2 ที่นั่งได้ มีระบบขับเคลื่อน 4 ล้อแบบไฮบริด และกล้องแทนกระจกข้าง พร้อม HUD บนกระจกหน้า 2️⃣ Honda Puyo (2007) — รถที่ออกแบบด้วยแนวคิด “ความนุ่มนวล” ตัวถังเรืองแสงทำจากวัสดุเจลนุ่มเพื่อความปลอดภัยและความเป็นมิตร ใช้พลังงานจากเซลล์เชื้อเพลิงไฮโดรเจน และควบคุมด้วยจอยสติ๊กแทนพวงมาลัย 3️⃣ Honda Kiwami (2003) — ซีดานพลังงานไฮโดรเจนที่ออกแบบด้วยแรงบันดาลใจจากสวนญี่ปุ่น ใช้โครงสร้างแบบ skateboard chassis เพื่อเพิ่มพื้นที่ภายใน พร้อมระบบ ultracapacitor และเซลล์เชื้อเพลิง 4️⃣ Honda Project 2&4 (2015) — รถแข่งขนาดเล็กที่ผสมผสาน DNA ของมอเตอร์ไซค์และรถ F1 ใช้เครื่องยนต์ V4 จาก RC213V ให้แรงม้ากว่า 212 ตัว แต่มีที่นั่งแบบ “ลอยตัว” ซึ่งอาจไม่ผ่านมาตรฐานความปลอดภัย 5️⃣ Honda Fuya-Jo (1999) — รถสำหรับสายปาร์ตี้โดยเฉพาะ ออกแบบให้สามารถยืน เต้น และเล่นดนตรีได้ภายใน มีเบาะแบบเก้าอี้สูงและแดชบอร์ดที่เหมือนโต๊ะมิกซ์ของดีเจ แม้รถเหล่านี้จะไม่ถูกผลิตจริง แต่ก็สะท้อนถึงความกล้าคิด กล้าทดลอง และความตั้งใจของ Honda ที่จะผลักดันขอบเขตของการออกแบบและเทคโนโลยียานยนต์ให้ก้าวไปข้างหน้า ⛔ รถต้นแบบมักไม่ผ่านมาตรฐานความปลอดภัย เช่น ที่นั่งลอยตัวของ Project 2&4 ⛔ วัสดุเจลของ Puyo อาจไม่เหมาะกับการผลิตจริงและมีปัญหาเรื่องความทนทาน ⛔ ระบบพลังงานไฮโดรเจนยังขาดโครงสร้างพื้นฐานสำหรับการเติมเชื้อเพลิง ⛔ รถที่ออกแบบเพื่อความบันเทิง เช่น Fuya-Jo อาจไม่เหมาะกับการใช้งานจริงบนถนน ⛔ ต้นทุนการผลิตและความต้องการตลาดเป็นปัจจัยหลักที่ทำให้รถเหล่านี้ไม่ถูกผลิต https://www.slashgear.com/1422341/futuristic-honda-concept-cars-never-made-production/

🎙️ เรื่องเล่าจาก CXL ถึง DDR5: เมื่อการ์ดเสริมกลายเป็นหน่วยความจำหลักของระบบ AI Gigabyte เปิดตัวการ์ดเสริมรุ่นใหม่ชื่อ AI Top CXL R5X4 ซึ่งเป็น add-in card (AIC) ที่ใช้เทคโนโลยี CXL 2.0/1.1 เพื่อเพิ่มหน่วยความจำ DDR5 ได้สูงสุดถึง 512GB ผ่านสล็อต PCIe 5.0 x16 โดยไม่ต้องพึ่ง DIMM บนเมนบอร์ดโดยตรง การ์ดนี้มีขนาด 120 × 254 มม. ใช้แผงวงจร 16-layer HDI PCB และควบคุมด้วยชิป Microchip PM8712 พร้อมระบบระบายความร้อนแบบ “CXL Thermal Armor” ที่เป็นโลหะเต็มตัว และพัดลม AIO สำหรับระบายความร้อนจากตัวควบคุมและสล็อตแรม จุดเด่นคือการรองรับ DDR5 RDIMM แบบ ECC ได้ถึง 4 ช่อง โดยแต่ละช่องรองรับโมดูลสูงสุด 128GB รวมเป็น 512GB ซึ่งต่างจากโมดูล CXL แบบสำเร็จรูปของ Samsung ที่มีขนาดตายตัว—การ์ดนี้ให้ผู้ใช้เลือกขนาดแรมเองได้ แม้จะออกแบบมาสำหรับเมนบอร์ด Gigabyte รุ่น TRX50 AI Top และ W790 AI Top แต่หากเมนบอร์ดอื่นรองรับ PCIe 5.0 และ CXL ก็สามารถใช้งานได้เช่นกัน อย่างไรก็ตาม Gigabyte เตือนว่าบางสล็อตบน TRX50 เช่น PCIEX16_4 ไม่รองรับ CXL การ์ดใช้พลังงานประมาณ 70W ที่โหลดเต็ม และต้องต่อสายไฟ 8-pin EXT12V พร้อมไฟ LED แสดงสถานะการเชื่อมต่อพลังงาน ราคายังไม่เปิดเผย แต่คาดว่าจะอยู่ในช่วง $2,000–$3,000 ตามมาตรฐานของผลิตภัณฑ์ CXL ระดับสูง ✅ สเปกของ AI Top CXL R5X4 ➡️ ใช้ PCIe 5.0 x16 และรองรับ CXL 2.0/1.1 ➡️ มี 4 ช่อง DDR5 RDIMM รองรับ ECC สูงสุด 512GB ➡️ ใช้ Microchip PM8712 controller และระบบระบายความร้อนแบบโลหะเต็มตัว ✅ การใช้งานและความเข้ากันได้ ➡️ ออกแบบสำหรับ TRX50 AI Top และ W790 AI Top ➡️ สามารถใช้กับเมนบอร์ดอื่นที่รองรับ PCIe 5.0 และ CXL ➡️ ต้องตรวจสอบว่าแต่ละสล็อตรองรับ CXL จริง เช่น PCIEX16_4 บน TRX50 ไม่รองรับ ✅ จุดเด่นด้านการปรับแต่งและการขยาย ➡️ ผู้ใช้สามารถเลือกขนาดแรมเองได้ ต่างจากโมดูล CXL แบบสำเร็จรูป ➡️ รองรับการอัปเกรดในอนาคตโดยไม่ต้องเปลี่ยนการ์ด ➡️ เหมาะสำหรับงาน AI training ที่ต้องการแรมระดับหลายร้อย GB ✅ ระบบพลังงานและการระบายความร้อน ➡️ ใช้พลังงานประมาณ 70W ที่โหลดเต็ม ➡️ ต้องต่อสายไฟ 8-pin EXT12V พร้อมไฟ LED แสดงสถานะ ➡️ มีพัดลม AIO สำหรับระบายความร้อนจากตัวควบคุมและสล็อตแรม https://www.tomshardware.com/pc-components/ram/expansion-card-lets-you-insert-512gb-of-extra-ddr5-memory-into-your-pcie-slot-cxl-2-0-aic-designed-for-trx50-and-w790-workstation-motherboards

🎙️ เรื่องเล่าจากชิปที่ถูกทิ้งถึงการปฏิวัติวงการขุดบิตคอยน์ ย้อนกลับไปปี 2022 Intel เคยเปิดตัวชิป Blockscale BZM2 ซึ่งเป็น ASIC รุ่นที่สองสำหรับการขุดบิตคอยน์โดยเฉพาะ ด้วยประสิทธิภาพสูงถึง 580 GH/s และใช้พลังงานเพียง 23 J/TH แต่หลังจากเปิดตัวได้ไม่นาน Intel ก็ถอนตัวจากตลาดนี้อย่างเงียบ ๆ ท่ามกลางการแข่งขันที่รุนแรงจาก Bitmain และการเปลี่ยนแปลงในตลาดคริปโต สองปีผ่านไป ชิปเหล่านี้กลับมาอีกครั้ง—ไม่ใช่เพื่อขาย แต่เพื่อแจกฟรี โดย Jack Dorsey ผ่านบริษัท Block (เดิมคือ Square) ได้บริจาคชิป BZM2 จำนวน 256,000 ตัวให้กับมูลนิธิ 256 Foundation ซึ่งเป็นกลุ่มนักพัฒนาโอเพ่นซอร์สด้านฮาร์ดแวร์ขุดบิตคอยน์ในสหรัฐฯ ชิปเหล่านี้จะถูกแจกจ่ายให้กับ 4 โครงการโอเพ่นซอร์สในสหรัฐฯ โครงการละ 54,000 ตัว โดยไม่มีเอกสารทางเทคนิคจาก Intel แต่มีการสร้าง schematic และ reference design ใหม่จากชุมชน เพื่อให้สามารถนำไปใช้งานได้จริง แม้ชิป BZM2 จะถูกออกแบบมาเพื่อขุดบิตคอยน์โดยใช้ SHA-256 แต่ผู้พัฒนาบางรายเริ่มทดลองใช้ความร้อนจากชิปในการทำงานอื่น เช่น อุ่นน้ำ อุ่นห้อง หรือแม้แต่ทำให้เตียงเครื่องพิมพ์ 3D ร้อนขึ้น—สะท้อนถึงแนวคิด “heat reuse” ที่กำลังได้รับความสนใจในวงการพลังงานหมุนเวียน การแจกชิปครั้งนี้ถือเป็นการปลดล็อก ecosystem ที่เคยถูกควบคุมโดยผู้ผลิตรายใหญ่ เช่น Bitmain ซึ่งมักล็อก firmware และไม่เปิดให้ผู้ใช้ปรับแต่งได้ การมีชิปในมือของนักพัฒนาโอเพ่นซอร์สจึงเป็นก้าวสำคัญสู่การกระจายอำนาจของระบบขุดบิตคอยน์ ✅ การกลับมาของชิป Blockscale BZM2 ➡️ Intel เคยเปิดตัวในปี 2022 แล้วถอนตัวจากตลาดในปีถัดมา ➡️ ชิปมีประสิทธิภาพ 580 GH/s และใช้พลังงาน 23 J/TH ➡️ ถูกบริจาคจำนวน 256,000 ตัวโดย Block (Jack Dorsey) ให้ 256 Foundation ✅ การแจกจ่ายและการใช้งาน ➡️ แจกให้ 4 โครงการโอเพ่นซอร์สในสหรัฐฯ โครงการละ 54,000 ตัว ➡️ ไม่มีเอกสารจาก Intel แต่มีการสร้าง schematic และ reference design ใหม่ ➡️ ใช้สำหรับการขุดบิตคอยน์และการทดลองด้าน heat reuse ✅ ความหมายต่อวงการขุดบิตคอยน์ ➡️ เป็นการปลดล็อก ecosystem ที่เคยถูกควบคุมโดยผู้ผลิตรายใหญ่ ➡️ เปิดโอกาสให้ผู้ใช้ปรับแต่งและตรวจสอบฮาร์ดแวร์ได้เอง ➡️ สร้างแนวทางใหม่ในการพัฒนาอุปกรณ์ขุดแบบเปิดและยั่งยืน ✅ การใช้งานนอกเหนือจากการขุด ➡️ ใช้ความร้อนจากชิปในการอุ่นห้อง อุ่นน้ำ หรือทำงานในระบบพลังงานหมุนเวียน ➡️ มีศักยภาพในการใช้งานในบ้านหรือพื้นที่ห่างไกล ➡️ สะท้อนแนวคิด circular computing และการใช้พลังงานอย่างมีประสิทธิภาพ https://www.tomshardware.com/tech-industry/semiconductors/intel-bzm2-block-sale-chips-return-from-dead

🎙️ เรื่องเล่าจาก Dragonfly ถึง $10M: เมื่อสหรัฐฯ ประกาศล่าตัวแฮกเกอร์รัฐรัสเซียที่เจาะโครงสร้างพื้นฐานทั่วโลก กระทรวงการต่างประเทศสหรัฐฯ ประกาศตั้งรางวัลสูงถึง $10 ล้าน สำหรับผู้ให้ข้อมูลนำไปสู่การจับกุมแฮกเกอร์ชาวรัสเซีย 3 ราย ได้แก่ Marat Tyukov, Mikhail Gavrilov และ Pavel Akulov ซึ่งเป็นเจ้าหน้าที่ของ FSB หน่วยข่าวกรองของรัสเซีย และเป็นสมาชิกของ Center 16 หรือที่รู้จักในวงการไซเบอร์ว่า Dragonfly, Berserk Bear, Energetic Bear และ Crouching Yeti ตั้งแต่ปี 2012–2017 กลุ่มนี้ได้เจาะระบบของโรงงานพลังงานกว่า 500 แห่งใน 135 ประเทศ รวมถึงโรงไฟฟ้านิวเคลียร์, ระบบส่งกำลัง, บริษัทน้ำมันและก๊าซ, และแม้แต่หน่วยงานรัฐบาลสหรัฐฯ เช่น Nuclear Regulatory Commission โดยใช้เทคนิคหลากหลาย เช่น spear-phishing, watering hole, supply chain attack และการฝังมัลแวร์ Havex หนึ่งในเหตุการณ์ที่ร้ายแรงที่สุดคือการเจาะระบบโรงกลั่นน้ำมันในปี 2017 และติดตั้งมัลแวร์ที่ทำให้ระบบควบคุมความปลอดภัย (ICS) “ดูเหมือนทำงานปกติ” ทั้งที่จริงแล้วสามารถทำให้เกิดอันตรายต่อชีวิตและทรัพย์สินได้ทันที แม้ Cisco จะออกแพตช์แก้ไขช่องโหว่ CVE-2018-0171 ตั้งแต่ปี 2018 แต่กลุ่มนี้ยังคงใช้ช่องโหว่นี้เจาะระบบที่ยังใช้อุปกรณ์รุ่นเก่า โดยเฉพาะ Smart Install บน IOS และ IOS XE ซึ่งไม่ต้องมีการยืนยันตัวตนในการเข้าถึง configuration การโจมตีล่าสุดยังพบว่ากลุ่มนี้ใช้ช่องโหว่เดิมเพื่อเข้าถึงระบบเครือข่ายของมหาวิทยาลัย, หน่วยงานรัฐท้องถิ่น, ผู้ให้บริการโทรคมนาคม และโรงงานอุตสาหกรรมในหลายประเทศทั่วโลก โดย FBI เตือนว่าองค์กรอาจไม่รู้ตัวเลยว่าระบบถูกเปลี่ยนแปลง จนกว่าจะเกิดการโจมตีขั้นที่สองที่สร้างความเสียหายจริง ✅ การตั้งรางวัลนำจับโดยสหรัฐฯ ➡️ กระทรวงการต่างประเทศเสนอรางวัล $10M ผ่านโปรแกรม Rewards for Justice ➡️ เป้าหมายคือเจ้าหน้าที่ FSB 3 รายที่เกี่ยวข้องกับการเจาะโครงสร้างพื้นฐาน ➡️ เปิดช่องทางรับข้อมูลผ่าน Tor เพื่อความปลอดภัยของผู้แจ้งเบาะแส ✅ กลุ่ม Dragonfly และประวัติการโจมตี ➡️ เป็นหน่วย Center 16 ของ FSB มีชื่อเรียกหลายชื่อในวงการไซเบอร์ ➡️ เคยเจาะระบบโรงงานพลังงานกว่า 500 แห่งใน 135 ประเทศ ➡️ ใช้เทคนิค Havex, watering hole, spear-phishing และ supply chain attack ✅ ช่องโหว่ CVE-2018-0171 และการใช้งานล่าสุด ➡️ เป็นช่องโหว่ใน Smart Install ของ Cisco IOS/IOS XE ➡️ เปิดให้เข้าถึง configuration โดยไม่ต้องยืนยันตัวตน ➡️ ยังถูกใช้เจาะระบบที่ใช้อุปกรณ์รุ่นเก่าที่ไม่ได้รับการอัปเดต ✅ ผลกระทบต่อโครงสร้างพื้นฐาน ➡️ ระบบ ICS/SCADA ถูกเจาะเพื่อเตรียมการโจมตีขั้นที่สอง ➡️ องค์กรอาจไม่รู้ตัวว่าระบบถูกเปลี่ยนแปลง ➡️ มีความเสี่ยงต่อระบบพลังงาน, น้ำ, และการสื่อสารทั่วโลก https://www.tomshardware.com/tech-industry/cyber-security/us-offers-usd10m-reward-for-snitching-on-trio-of-russians-who-hacked-critical-infrastructure

🏭 จากนำเข้า สู่ผลิตเอง: สหรัฐฯ เริ่มผลิตเวเฟอร์ซิลิกอนในประเทศ ในอดีต สหรัฐฯ ต้องพึ่งพาการนำเข้าแผ่นเวเฟอร์ซิลิกอนจากบริษัทในญี่ปุ่นและไต้หวัน เช่น Shin-Etsu และ Sumco เพื่อใช้เป็นฐานในการผลิตชิป แต่ในปี 2025 GlobalWafers ได้เปิดโรงงานแห่งใหม่ในเมือง Sherman รัฐเท็กซัส ซึ่งถือเป็นครั้งแรกที่มีการผลิตเวเฟอร์ซิลิกอนขนาด 300 มม. ภายในประเทศ โรงงานนี้มีมูลค่าการลงทุนกว่า $3.5 พันล้าน และได้รับการสนับสนุนจาก CHIPS Act รวมถึงเงินลงทุนจาก Apple และ TSMC โดยมีเป้าหมายผลิตเวเฟอร์เดือนละ 300,000 แผ่นในเฟสแรก การผลิตในประเทศจะช่วยลดเวลาการขนส่ง เพิ่มความมั่นคงของห่วงโซ่อุปทาน และลดต้นทุนการผลิตให้กับบริษัทผู้ผลิตชิปในสหรัฐฯ เช่น Texas Instruments, NVIDIA และ Samsung ที่มีโรงงานในเท็กซัส นอกจากนี้ GlobalWafers ยังมีแผนผลิตเวเฟอร์ชนิดพิเศษ เช่น SOI (Silicon-on-Insulator) สำหรับงานด้านอวกาศและกลาโหม และ SiC (Silicon Carbide) สำหรับรถยนต์ไฟฟ้าและโครงสร้างพื้นฐานพลังงานสะอาด การเปิดโรงงานนี้ยังสร้างงานกว่า 2,500 ตำแหน่ง และเป็นส่วนหนึ่งของการเปลี่ยนแปลงเชิงยุทธศาสตร์จากการพึ่งพาเอเชีย สู่การสร้างอุตสาหกรรมเทคโนโลยีที่แข็งแกร่งในฝั่งตะวันตก ✅ ความสำเร็จของ GlobalWafers ในสหรัฐฯ ➡️ เป็นบริษัทแรกที่ผลิตเวเฟอร์ซิลิกอนขนาด 300 มม. ภายในสหรัฐฯ ➡️ โรงงานตั้งอยู่ในเมือง Sherman รัฐเท็กซัส มูลค่าการลงทุน $3.5 พันล้าน ➡️ ได้รับการสนับสนุนจาก CHIPS Act และเงินลงทุนจาก Apple และ TSMC ➡️ ผลิตเวเฟอร์เดือนละ 300,000 แผ่นในเฟสแรก ➡️ ลดการพึ่งพาการนำเข้าจากญี่ปุ่นและไต้หวัน ➡️ ช่วยเสริมความมั่นคงของห่วงโซ่อุปทานในอุตสาหกรรมชิป ➡️ สร้างงานกว่า 2,500 ตำแหน่งในเท็กซัสและมิสซูรี ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ GlobalWafers เป็นหนึ่งใน 5 ผู้นำตลาดเวเฟอร์โลก ร่วมกับ Shin-Etsu และ Sumco ➡️ มีโรงงานในยุโรป เอเชีย และสหรัฐฯ ทำให้ลดต้นทุนขนส่งได้ถึง 5% ➡️ เวเฟอร์ SOI ใช้ในงานอวกาศ กลาโหม และ HPC ด้วยคุณสมบัติกันรังสี ➡️ เวเฟอร์ SiC ใช้ในรถยนต์ไฟฟ้าและระบบพลังงานสะอาด ➡️ ตลาดเวเฟอร์คาดว่าจะเติบโต 5.5% ต่อปีในด้านพื้นที่ และ 2% ในด้านราคา ➡️ GlobalWafers มีข้อตกลงระยะยาวกับลูกค้าเพื่อรักษาเสถียรภาพรายได้ https://wccftech.com/u-s-chip-industry-reaches-another-milestone-as-globalwafers-becomes-the-first-firm-to-produce-silicon-wafers-domestically/

🏗️ Amazon ทุ่มงบ $100 พันล้านในศูนย์ข้อมูล: มากกว่าจีดีพีของประเทศทั้งประเทศ ลองจินตนาการว่า Amazon ไม่ใช่แค่ร้านค้าออนไลน์หรือผู้ให้บริการคลาวด์ แต่กลายเป็น “ประเทศแห่งศูนย์ข้อมูล” ที่มีงบลงทุนสูงกว่าจีดีพีของประเทศอย่างลักเซมเบิร์ก ลิทัวเนีย หรือแม้แต่คอสตาริกา ข้อมูลล่าสุดจาก Omdia ระบุว่า Amazon Web Services (AWS) ใช้งบลงทุนในศูนย์ข้อมูลทะลุ $100 พันล้าน ซึ่งมากกว่าคู่แข่งอย่าง Google ($82B), Microsoft ($75B) และ Meta ($69B) อย่างชัดเจน และคาดว่าภายในปี 2025 การลงทุนทั่วโลกในศูนย์ข้อมูลจะพุ่งถึง $657 พันล้าน—เกือบสองเท่าจากปี 2023 AWS ยังครองส่วนแบ่งตลาดคลาวด์โลกถึง 32% ในไตรมาสแรกของปี 2025 มากกว่ารวมกันของ Microsoft (23%) และ Google (12%) โดยมีการเร่งขยายบริการ AI เช่น Bedrock ที่รองรับโมเดลใหม่อย่าง Claude 3.7 และ Llama 4 พร้อมเปิดภูมิภาคคลาวด์ใหม่ในชิลีด้วยงบ $4 พันล้าน และลงทุนอีก $30 พันล้านในสหรัฐฯ เพื่อสนับสนุนเป้าหมายด้านเทคโนโลยีของรัฐบาล แม้จะมีการเติบโตอย่างต่อเนื่อง แต่ก็มีคำเตือนจากนักวิเคราะห์ว่า การลงทุนมหาศาลนี้อาจไม่ให้ผลตอบแทนในระยะสั้น และอาจกลายเป็นภาระทางเศรษฐกิจ หากการใช้งาน AI ไม่เติบโตตามที่คาดไว้ ✅ การลงทุนของ Amazon ในศูนย์ข้อมูล ➡️ AWS ใช้งบลงทุนในศูนย์ข้อมูลทะลุ $100 พันล้าน ➡️ มากกว่าจีดีพีของประเทศอย่างคอสตาริกา ลักเซมเบิร์ก และลิทัวเนีย ➡️ คู่แข่งอย่าง Google, Microsoft และ Meta ลงทุนน้อยกว่าชัดเจน ➡️ คาดว่าการลงทุนทั่วโลกในปี 2025 จะพุ่งถึง $657 พันล้าน ✅ ส่วนแบ่งตลาดและการเติบโตของ AWS ➡️ AWS ครองตลาดคลาวด์โลก 32% ใน Q1 2025 ➡️ รายได้ AWS โต 17.5% จากปีก่อน รวม $30.9 พันล้าน ➡️ ขยายบริการ Bedrock รองรับ Claude 3.7 และ Llama 4 ➡️ ลงทุน $4 พันล้านเปิดภูมิภาคคลาวด์ใหม่ในชิลี ➡️ ลงทุนเพิ่ม $30 พันล้านในสหรัฐฯ เพื่อสนับสนุนเป้าหมายรัฐบาล ✅ ผลกระทบต่อเศรษฐกิจและอุตสาหกรรม AI ➡️ การลงทุนในศูนย์ข้อมูลมีผลต่อจีดีพีมากกว่าการบริโภคของประชาชน ➡️ ความต้องการ compute สำหรับ AI ยังสูงกว่าซัพพลาย ➡️ การพัฒนาโมเดลใหม่ เช่น GPT-5 ทำให้ต้องใช้พลังงานและพื้นที่มากขึ้น ➡️ ผู้ให้บริการต้องลงทุนในระบบพลังงานและการระบายความร้อนใหม่ ⛔ นักวิเคราะห์บางรายกังวลว่า AI ยังไม่ให้ผลตอบแทนที่ชัดเจนในระยะสั้น ⛔ Meta ระบุว่าระบบแนะนำแบบดั้งเดิมยังทำเงินมากกว่า generative AI ⛔ การลงทุนมหาศาลอาจกลายเป็นภาระหาก AI ไม่เติบโตตามที่คาด ⛔ ความหนาแน่นของ compute ใน data hall สูงขึ้น อาจกระทบระบบพลังงาน ⛔ ต้องพึ่งพาเทคโนโลยีใหม่ เช่น microgrid-as-a-service เพื่อรองรับการใช้พลังงาน https://www.techradar.com/pro/amazons-data-center-spend-tops-usd100bn-more-than-the-gdp-of-most-countries

⚡️เรื่องเล่าจากเบื้องหลัง AI: ฉลาดขึ้น แต่กินไฟมากขึ้น ในยุคที่ AI กลายเป็นผู้ช่วยประจำวันของหลายคน ไม่ว่าจะเป็นการถามคำถามผ่าน ChatGPT หรือสร้างภาพจากข้อความผ่าน Midjourney สิ่งที่หลายคนอาจไม่รู้คือ “เบื้องหลังความฉลาดนั้นกินไฟมหาศาล” จากรายงานล่าสุดของมหาวิทยาลัย Rhode Island พบว่า GPT-5 ซึ่งเป็นโมเดลใหม่ของ OpenAI ใช้พลังงานมากกว่า GPT-4 ถึง 8.6 เท่า โดยการตอบคำถามระดับกลาง (ประมาณ 1,000 token) อาจใช้ไฟถึง 40 วัตต์-ชั่วโมง เทียบเท่ากับการชาร์จมือถือหลายรอบ หรือเปิดพัดลมทั้งวัน หากนำจำนวนคำถามที่ ChatGPT ได้รับต่อวัน (ราว 2.5 พันล้านครั้ง) มาคำนวณ จะพบว่า GPT-5 อาจใช้พลังงานถึง 45 กิกะวัตต์-ชั่วโมงต่อวัน ซึ่งเทียบเท่ากับการใช้ไฟของโรงไฟฟ้านิวเคลียร์ 2–3 โรง หรือเพียงพอสำหรับประเทศขนาดเล็ก และนี่คือแค่การ “ใช้งาน” ยังไม่รวมการ “ฝึกสอน” โมเดล ซึ่งใช้พลังงานมากกว่านี้หลายเท่า รวมถึงการใช้ GPU ระดับสูงอย่าง Nvidia H100 ที่กินไฟถึง 700 วัตต์ต่อชิ้น และต้องใช้ระบบระบายความร้อนที่ซับซ้อน นอกจากนี้ ยังมีผลกระทบทางสิ่งแวดล้อมอื่น ๆ เช่น การใช้น้ำมหาศาลเพื่อระบายความร้อนในศูนย์ข้อมูล การปล่อยคาร์บอนจากการผลิตฮาร์ดแวร์ และการสร้างโครงสร้างพื้นฐานใหม่ที่ใช้วัสดุอย่างเหล็กและซีเมนต์ แม้ AI จะมีศักยภาพในการช่วยลดการใช้ทรัพยากรในบางด้าน เช่น การเพิ่มประสิทธิภาพการผลิต หรือการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อแก้ปัญหาสิ่งแวดล้อม แต่ในระยะสั้น มันกำลังกลายเป็น “ผู้บริโภคพลังงานรายใหญ่” ที่อาจทำให้เป้าหมายด้านสิ่งแวดล้อมของหลายบริษัทต้องสะดุด ✅ GPT-5 ใช้พลังงานมากกว่า GPT-4 อย่างมหาศาล ➡️ การตอบคำถามระดับกลางใช้ไฟเฉลี่ย 18.35 Wh และสูงสุดถึง 40 Wh ต่อครั้ง ➡️ GPT-5 ใช้พลังงานมากกว่า GPT-4 ถึง 8.6 เท่า ✅ ปริมาณการใช้งานที่ส่งผลต่อระบบพลังงาน ➡️ ChatGPT มีคำถามเฉลี่ย 2.5 พันล้านครั้งต่อวัน ➡️ การใช้งาน GPT-5 อาจใช้ไฟถึง 45 GWh ต่อวัน เทียบเท่ากับโรงไฟฟ้านิวเคลียร์หลายโรง ✅ ฮาร์ดแวร์ที่ใช้ในการรันโมเดล AI ➡️ ใช้ GPU ระดับสูง เช่น Nvidia H100 หรือ H200 ที่กินไฟสูง ➡️ ระบบต้องมีการระบายความร้อนและโครงสร้างพื้นฐานที่ซับซ้อน ✅ ผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมจากการใช้ AI ➡️ ต้องใช้น้ำจำนวนมากในการระบายความร้อนในศูนย์ข้อมูล ➡️ การผลิตฮาร์ดแวร์และสร้างศูนย์ข้อมูลใหม่ปล่อยคาร์บอนจำนวนมาก ‼️ คำเตือนเกี่ยวกับการใช้พลังงานของ AI ⛔ การใช้ GPT-5 อาจทำให้ระบบไฟฟ้าในบางพื้นที่ไม่เสถียร ⛔ ศูนย์ข้อมูล AI อาจใช้ไฟมากกว่าประชากรทั้งรัฐ เช่นใน Wyoming ‼️ ความเสี่ยงต่อเป้าหมายด้านสิ่งแวดล้อม ⛔ บริษัทเทคโนโลยี เช่น Microsoft อาจไม่สามารถลดการปล่อยคาร์บอนได้ตามเป้า ⛔ การขยายศูนย์ข้อมูลต้องใช้วัสดุที่ปล่อยคาร์บอนสูง เช่น เหล็กและซีเมนต์ https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/chatgpt-5-power-consumption-could-be-as-much-as-eight-times-higher-than-gpt-4-research-institute-estimates-medium-sized-gpt-5-response-can-consume-up-to-40-watt-hours-of-electricity

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา แพลตฟอร์ม AI ต่าง ๆ เช่น ChatGPT, Sora, xAI ฯลฯ ได้กระตุ้นให้บริษัทเทคโนโลยีทั่วสหรัฐฯ แห่กันสร้างดาต้าเซ็นเตอร์แบบเร่งด่วน → โดยเฉพาะในพื้นที่ “Data Center Alley” รัฐ Virginia ที่กลายเป็นศูนย์กลางของโลกในการประมวลผล AI ปัญหาคือ...ดาต้าเซ็นเตอร์เหล่านี้ใช้พลังงานมหาศาล → ส่งผลให้ความต้องการไฟฟ้าในโซนตะวันออกของสหรัฐฯ ภายใต้การดูแลของ PJM เพิ่มขึ้นเร็วมาก → ราคาพลังงานใน Pennsylvania พุ่งขึ้นกว่า 800% จากการประมูลสิทธิกำลังผลิต → และอาจมี blackout ในหน้าร้อนปี 2025 ผู้ว่าการรัฐ Josh Shapiro ออกมาเรียกร้องว่า → ถ้า PJM ไม่เร่งอนุมัติโรงไฟฟ้าใหม่ หรือขยายกริดให้ไวขึ้น → รัฐอาจต้อง “ถอนตัว” แล้วสร้างระบบพลังงานแยกของตัวเอง ✅ PJM Interconnection คือองค์กรจัดการกริดพลังงานครอบคลุม 13 รัฐ รวมถึง Pennsylvania   • เป็นผู้ดูแลการซื้อขายพลังงานระดับ wholesale   • ต้องรับแรงกดดันจากดาต้าเซ็นเตอร์ AI ทั่วภูมิภาค ✅ การเปิดตัว ChatGPT และดาต้าเซ็นเตอร์ AI ตั้งแต่ปี 2023 ทำให้ความต้องการไฟฟ้าเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว   • Elon Musk ถึงขั้นต้องส่งโรงไฟฟ้าทั้งชุดไปยังสหรัฐฯ เพื่อรองรับโครงการ Colossus ของ xAI ✅ PJM เคยชะลอการเชื่อมต่อโรงไฟฟ้าใหม่ในปี 2022 เพราะมีโครงการพลังงานสะอาดเข้ามามากเกินไป → ตรวจสอบไม่ทัน ✅ PJM ประเมินว่า ภายในปี 2030 จะต้องเพิ่มกำลังผลิตอีก 32 GW   • ในจำนวนนี้กว่า 30 GW จะถูกใช้กับดาต้าเซ็นเตอร์ AI ใหม่ทั้งหมด ✅ เพื่อเร่งแก้ปัญหา รัฐบาลสหรัฐฯ สั่งให้โรงไฟฟ้าเก่าที่กำลังจะปิดกลับมาเปิดใช้งานหน้าร้อนนี้แทนการปิดตามแผน ✅ ผู้ว่าการรัฐ Pennsylvania เรียกร้องว่า “PJM ต้องเร็วขึ้น–โปร่งใสขึ้น–และลดต้นทุนพลังงานให้ประชาชน” ✅ PJM ได้อนุมัติโครงการโรงไฟฟ้าใหม่กว่า 50 แห่งแล้ว → แต่ส่วนใหญ่จะออนไลน์จริงในช่วงต้นทศวรรษ 2030 https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/ai-is-eating-up-pennsylvanias-power-governor-threatens-to-pull-state-from-the-grid-new-plants-arent-being-built-fast-enough-to-keep-up-with-demand

ในโลกของพลังงานและ AI ที่ทุกวินาทีต้องการประสิทธิภาพสูง การใช้ “ซิลิคอน” อาจไม่พออีกต่อไปแล้วครับ → บริษัทอย่าง Infineon จึงหันมาโฟกัสที่ GaN (Gallium Nitride) ซึ่งเด่นเรื่อง - เปิด–ปิดสัญญาณไฟเร็วกว่า - รองรับแรงดันสูง–ความร้อนสูง - มีความหนาแน่นพลังงานสูงกว่า Si หลายเท่า → ใช้งานได้ดีใน AI Data Center, ยานยนต์ EV, อุตสาหกรรมควบคุมมอเตอร์ ล่าสุด Infineon พัฒนาไลน์ผลิตเวเฟอร์ GaN ขนาด 300 มม. (จากเดิม 200 มม.) ซึ่ง → ทำให้ได้จำนวนชิปต่อแผ่นมากขึ้น 2.3 เท่า → ต้นทุนเฉลี่ยต่อชิปลดลง → พร้อมส่งตัวอย่างให้ลูกค้าทดสอบใน Q4 ปี 2025 ที่น่าตื่นเต้นยิ่งกว่าคือ TSMC กลับตัดสินใจ “เลิกเล่นเกม GaN” โดยจะปิดสายผลิตและรื้อโรงงานออกใน 2 ปีข้างหน้า → เป็นโอกาสทองให้ Infineon กลายเป็นเจ้าใหญ่ในตลาดนี้ ✅ Infineon จะเริ่มผลิต GaN บนเวเฟอร์ขนาด 300 มม. เป็นรายแรกของโลก   • ส่งผลให้ได้ yield สูงขึ้น 2.3 เท่า เทียบกับแบบ 200 มม.   • พร้อมเริ่มส่งตัวอย่างให้ลูกค้าในไตรมาส 4 ปี 2025 ✅ ใช้โครงสร้าง IDM (Integrated Device Manufacturer)   • ควบคุมทุกขั้นตอน: ตั้งแต่ fab ไปจนถึงสินค้า   • ลดต้นทุน–เร่งเวลาไปตลาด   • ทำให้ GaN มีต้นทุนใกล้เคียงกับซิลิคอนแบบเดิม ✅ ตลาด GaN คาดจะเติบโต 36% ต่อปี และมีมูลค่า $2.5B ภายในปี 2030   • ข้อมูลจาก Yole Group   • ผลักดันจากความต้องการใน AI, EV, ระบบพลังงานขั้นสูง ✅ TSMC เตรียมถอนตัวจากตลาด GaN ใน 2 ปีข้างหน้า   • ชี้ชัดว่าบริษัทจะโฟกัสที่โปรเซสเซอร์ margin สูง   • เปิดพื้นที่ให้ Infineon และผู้เล่นเฉพาะทางยึดตลาด power semiconductor ✅ แอปพลิเคชันเป้าหมายของ Infineon รวมถึง:   • แหล่งจ่ายไฟของระบบ AI   • เครื่องชาร์จรถยนต์ไฟฟ้า   • ระบบควบคุมมอเตอร์อุตสาหกรรม https://www.techpowerup.com/338633/infineon-to-start-300-mm-gan-wafer-production-as-tsmc-exits-market