🎮🧠 เรื่องเล่าจากวงการฮาร์ดแวร์: เมื่อจีนส่ง GPU 24GB VRAM ท้าชน NVIDIA และ AMD ในโลกที่ NVIDIA และ AMD ครองตลาดกราฟิกการ์ดมานาน จู่ๆ ก็มีผู้เล่นหน้าใหม่จากจีนชื่อว่า Lisuan Tech โผล่ขึ้นมาพร้อม GPU รุ่น 7G105 ที่มาพร้อม VRAM ขนาด 24GB และฟีเจอร์ที่ดูจริงจังเกินกว่าจะเป็นแค่ของเล่นสำหรับเกมเมอร์ Lisuan Tech ไม่ได้เน้น ray tracing หรือ DirectX 12 Ultimate แบบที่ค่ายใหญ่ทำ แต่หันไปโฟกัสที่งาน compute และ virtualization สำหรับตลาด workstation และ enterprise โดยใช้สถาปัตยกรรม TrueGPU ของตัวเอง ผลิตบนเทคโนโลยี 6nm จาก TSMC GPU รุ่นนี้รองรับการถอดรหัสวิดีโอ 8K AV1 และ HEVC ที่ 60fps และสามารถ encode ได้ทั้ง 4K และ 8K ขึ้นอยู่กับ codec มีพอร์ต DisplayPort 1.4 ถึง 4 ช่อง แต่ไม่มี HDMI เพราะต้องการลดต้นทุนด้านลิขสิทธิ์ จุดเด่นที่ทำให้มันดูจริงจังคือการรองรับ SR-IOV ซึ่งสามารถแบ่ง GPU ออกเป็น 16 virtual containers ได้ ทำให้เหมาะกับการใช้งานในระบบคลาวด์หรือองค์กรขนาดใหญ่ที่ต้องการความยืดหยุ่น แม้จะมีประสิทธิภาพในระดับ 24 TFLOPs (FP32) ซึ่งใกล้เคียง RTX 4060 แต่ยังมีข้อสงสัยหลายอย่าง เช่น ความเร็วสัญญาณนาฬิกา, ความถี่หน่วยความจำ และการใช้พลังงานที่ยังไม่เปิดเผย รวมถึงการขาดข้อมูลเรื่องไดรเวอร์และความเสถียรในระยะยาว ✅ Lisuan Tech เปิดตัว GPU รุ่น 7G105 พร้อม VRAM ขนาด 24GB ➡️ เน้นตลาด workstation และ enterprise มากกว่าการเล่นเกม ✅ ใช้สถาปัตยกรรม TrueGPU ผลิตบนเทคโนโลยี 6nm จาก TSMC ➡️ รองรับ DirectX 12, Vulkan 1.3, OpenGL 4.6 แต่ไม่รองรับ ray tracing ✅ รองรับการถอดรหัสวิดีโอ 8K และ encode ได้ทั้ง 4K/8K ➡️ ใช้ DisplayPort 1.4 จำนวน 4 ช่อง ไม่มี HDMI ✅ รองรับ SR-IOV แบ่ง GPU เป็น 16 virtual containers ➡️ เหมาะกับการใช้งานในระบบคลาวด์และองค์กรขนาดใหญ่ ✅ ประสิทธิภาพสูงสุด 24 TFLOPs (FP32) ใกล้เคียง RTX 4060 ➡️ มีผล benchmark จาก Geekbench และ 3DMark ที่น่าประทับใจ ✅ รุ่น 7G106 สำหรับผู้ใช้ทั่วไปมี VRAM 12GB และ TDP 225W ➡️ ใช้พลังงานผ่าน 8-pin PCIe connector และรองรับ 8K HDR ✅ รุ่น 7G105 สำหรับมืออาชีพมี ECC memory และระบบเข้ารหัสข้อมูล ➡️ รองรับการแสดงผลหลายหน้าจอพร้อมกันในระบบเสมือน ✅ ผลการทดสอบ synthetic benchmark แสดงว่าแรงกว่า RTX 4060 ➡️ แต่ยังไม่ถึงระดับ RTX 5060 หรือ RX 9060 XT ‼️ ยังไม่มีข้อมูลแน่ชัดเรื่องความเร็วสัญญาณนาฬิกาและการใช้พลังงาน ⛔ ทำให้ประสิทธิภาพจริงยังเป็นเพียงการคาดการณ์ ‼️ ขาดข้อมูลเรื่องไดรเวอร์และความเสถียรในการใช้งานระยะยาว ⛔ อาจมีปัญหาในการใช้งานกับซอฟต์แวร์มืออาชีพ ‼️ ไม่มี HDMI อาจเป็นข้อจำกัดสำหรับผู้ใช้ทั่วไป ⛔ ต้องใช้ DisplayPort เท่านั้น ซึ่งอาจไม่สะดวกในบางกรณี https://www.techradar.com/pro/chinese-gpu-vendor-youve-never-heard-of-wants-to-challenge-nvidia-and-amd-in-the-pro-market-with-24gb-vram

🎙️ เรื่องเล่าจากข่าว: เมื่อ Perplexity แอบคลานเข้าเว็บต้องห้าม—Cloudflare ไม่ทนอีกต่อไป Cloudflare บริษัทด้านความปลอดภัยอินเทอร์เน็ตชื่อดัง ได้เปิดเผยว่า Perplexity ซึ่งเป็น AI search engine กำลังใช้เทคนิค “stealth crawling” เพื่อหลบเลี่ยงข้อจำกัดของเว็บไซต์ที่ไม่อนุญาตให้บ็อตเข้าถึงข้อมูล เช่น การตั้งค่าในไฟล์ robots.txt หรือการใช้ firewall แม้ Perplexity จะมี user-agent ที่ประกาศชัดเจน เช่น PerplexityBot และ Perplexity-User แต่เมื่อถูกบล็อก มันกลับเปลี่ยนกลยุทธ์โดยใช้ user-agent ปลอมที่ดูเหมือน Chrome บน macOS พร้อมหมุน IP และ ASN เพื่อหลบเลี่ยงการตรวจจับ Cloudflare จึงทำการทดสอบโดยสร้างโดเมนใหม่ที่ไม่สามารถค้นเจอได้ และตั้งค่าให้ห้ามบ็อตทุกชนิดเข้า แต่เมื่อถาม Perplexity AI กลับได้ข้อมูลจากเว็บไซต์ลับเหล่านั้นอย่างแม่นยำ แสดงว่ามีการเข้าถึงโดยไม่ได้รับอนุญาตจริง ✅ Perplexity ใช้บ็อตลับเพื่อหลบเลี่ยงการบล็อกจาก robots.txt และ firewall ➡️ เปลี่ยน user-agent เป็น Chrome บน macOS เพื่อหลอกว่าเป็นผู้ใช้ทั่วไป ➡️ หมุน IP และ ASN เพื่อหลบการตรวจจับจากระบบความปลอดภัย ✅ Cloudflare ได้รับร้องเรียนจากลูกค้าว่า Perplexity ยังเข้าถึงเว็บไซต์แม้ถูกบล็อกแล้ว ➡️ ลูกค้าใช้ทั้ง robots.txt และ WAF rules เพื่อบล็อกบ็อตของ Perplexity ➡️ แต่ยังพบการเข้าถึงข้อมูลจากบ็อตที่ไม่ประกาศตัว ✅ Cloudflare ทำการทดสอบโดยสร้างโดเมนลับและพบว่า Perplexity ยังสามารถดึงข้อมูลได้ ➡️ โดเมนใหม่ไม่ถูก index และมี robots.txt ที่ห้ามบ็อตทุกชนิด ➡️ แต่ Perplexity ยังสามารถตอบคำถามเกี่ยวกับเนื้อหาในเว็บไซต์นั้นได้ ✅ Perplexity ถูกถอดออกจาก Verified Bot Program ของ Cloudflare ➡️ Cloudflare ใช้ heuristics และกฎใหม่เพื่อบล็อกการ crawling แบบลับ ➡️ ถือเป็นการละเมิดมาตรฐานการ crawling ตาม RFC 9309 ✅ Perplexity ส่งคำขอแบบลับถึงหลายล้านครั้งต่อวัน ➡️ บ็อตที่ประกาศตัวส่งคำขอ 20–25 ล้านครั้ง/วัน ➡️ บ็อตลับส่งคำขออีก 3–6 ล้านครั้ง/วัน ‼️ การใช้บ็อตลับเพื่อหลบเลี่ยงข้อจำกัดของเว็บไซต์ถือเป็นการละเมิดความเชื่อมั่นบนอินเทอร์เน็ต ⛔ อินเทอร์เน็ตถูกสร้างบนหลักการของความโปร่งใสและการเคารพสิทธิ์ ⛔ การหลบเลี่ยง robots.txt เป็นการละเมิดมาตรฐานที่มีมานานกว่า 30 ปี ‼️ การละเมิด Verified Bot Policy อาจส่งผลต่อความน่าเชื่อถือของ Perplexity ในระยะยาว ⛔ ถูกถอดจาก whitelist ของ Cloudflare ⛔ อาจถูกบล็อกจากเว็บไซต์จำนวนมากในอนาคต ✅ มาตรฐาน Robots Exclusion Protocol ถูกเสนอครั้งแรกในปี 1994 และกลายเป็นมาตรฐานในปี 2022 ➡️ เป็นแนวทางให้บ็อตเคารพสิทธิ์ของเว็บไซต์ ➡️ ใช้ไฟล์ robots.txt เพื่อระบุข้อจำกัด ✅ OpenAI ได้รับคำชมจาก Cloudflareว่าเคารพ robots.txt และ network blocks อย่างถูกต้อง ➡️ ChatGPT-User หยุด crawling เมื่อถูกห้าม ➡️ ถือเป็นตัวอย่างของบ็อตที่ทำงานอย่างมีจริยธรรม ✅ Perplexity เคยถูกกล่าวหาว่าละเมิดลิขสิทธิ์จากหลายสำนักข่าว เช่น Forbes และ Wired ➡️ มีการเผยแพร่เนื้อหาคล้ายกับบทความต้นฉบับโดยไม่ได้รับอนุญาต ➡️ ถูกวิจารณ์ว่า “ขโมยข้อมูลอย่างหน้าด้าน” https://blog.cloudflare.com/perplexity-is-using-stealth-undeclared-crawlers-to-evade-website-no-crawl-directives/

“ ตอนนี้ถึงเวลาที่ฉันจะใช้ชีวิตเพื่อตัวเองบ้าง” ขายบ้านเที่ยว เตรียมตัวไปใช้ชีวิตบนเรือสำราญ 15 ปี 💥 คุณยายสุดชิค อดีตครูสอนภาษาต่างประเทศจากแคลิฟอร์เนีย เปลี่ยนบั้นปลายชีวิต ขายบ้านพร้อมใช้ชีวิตที่เหลือบนเรือสำราญ ล่องเรือไป 425 จุด 147 ประเทศ ทั่วโลกนาน 15 ปีเต็ม โดยให้เหตุผลว่า “แค่ไม่มีงานบ้าน ไม่มีค่าประกัน ก็เหมือน ได้กำไรชีวิตแล้ว” แถมยัง ประหยัดกว่าอยู่บ้านในแคลิฟอร์เนียอีกด้วย 🛳 บน Villa Vie Odyssey เรือล่องทะเลระยะยาวที่เพิ่งเปิดตัวในปลายปี 2024 โดยมีแผนเดินทางรอบโลก 15 ปี ครอบคลุม 425 จุดหมายใน 147 ประเทศ ตั้งแต่ไอซ์แลนด์ไปจนถึงหมู่เกาะห่างไกลในมหาสมุทร ✅ ดูแพ็คเกจเรือทั้งหมด http://cruisedomain.com/ LINE ID: @CruiseDomain 78s.me/c54029 Facebook: CruiseDomain 78s.me/b8a121 Youtube : CruiseDomain 78s.me/8af620 ☎️: 02-1169696 #เรือVillaVieOdyssey #ขายบ้านเที่ยว #News #แพ็คเกจล่องเรือสำราญ #CruiseDomain #thaitimes #News1 #คิงส์โพธิ์แดง #Sondhitalk #คุยทุกเรื่องกับสนธิ #ข่าวอัพเดต #เที่ยว

🎙️ เรื่องเล่าจากข่าว: เฮลซิงกิ เมืองที่ไม่มีใครตายบนถนนตลอดปี—บทพิสูจน์ของการวางแผนระยะยาวและความร่วมมือของทุกฝ่าย ย้อนกลับไปเมื่อหลายสิบปีก่อน เฮลซิงกิเคยมีผู้เสียชีวิตจากอุบัติเหตุจราจรถึง 30 รายต่อปี และอุบัติเหตุที่มีผู้บาดเจ็บเกือบ 1,000 ครั้งต่อปี แต่ในปี 2025 เมืองนี้สามารถลดจำนวนผู้เสียชีวิตจากอุบัติเหตุจราจรลงเหลือ “ศูนย์” ได้สำเร็จ ความสำเร็จนี้ไม่ได้เกิดจากโชคช่วย แต่เป็นผลจากการวางแผนอย่างต่อเนื่องหลายทศวรรษ โดยมีการปรับปรุงโครงสร้างพื้นฐาน, ลดความเร็วรถ, เพิ่มระบบขนส่งสาธารณะ, และใช้แนวคิด “Vision Zero” ที่เชื่อว่า “ไม่มีใครควรต้องตายจากการใช้ถนน” ✅ เฮลซิงกิบันทึกปี 2025 โดยไม่มีผู้เสียชีวิตจากอุบัติเหตุจราจรเลยแม้แต่รายเดียว ➡️ ครั้งสุดท้ายที่มีผู้เสียชีวิตคือเดือนกรกฎาคม 2024 ในเขต Kontula ➡️ ถือเป็นเหตุการณ์ที่ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อนในเมืองหลวงยุโรป ✅ มากกว่าครึ่งของถนนในเฮลซิงกิมีการจำกัดความเร็วไว้ที่ 30 กม./ชม. ➡️ ลดจาก 50 กม./ชม. ที่เคยใช้เมื่อ 50 ปีก่อน ➡️ โดยเฉพาะรอบโรงเรียนและพื้นที่ชุมชน ✅ มีการออกแบบถนนใหม่เพื่อเพิ่มความปลอดภัย ➡️ เช่น การจัดทางม้าลาย, แยกทางจักรยาน, และลดช่องทางรถยนต์ ➡️ ปลูกต้นไม้และสร้างภูมิทัศน์ให้ซับซ้อนเพื่อบังคับให้คนขับระมัดระวัง ✅ ระบบขนส่งสาธารณะมีประสิทธิภาพสูง ลดการใช้รถยนต์ส่วนตัว ➡️ มีการลงทุนในรถบัสไฟฟ้า, รถรางใหม่, และเครือข่ายจักรยานกว่า 1,500 กม. ➡️ ส่งผลให้จำนวนอุบัติเหตุรุนแรงลดลงอย่างชัดเจน ✅ มีการใช้กล้องตรวจจับความเร็วและระบบบังคับใช้กฎหมายอัตโนมัติ ➡️ ติดตั้งกล้องใหม่กว่า 70 ตัวทั่วเมือง ➡️ เพิ่มความร่วมมือระหว่างตำรวจและเจ้าหน้าที่เมือง ✅ กลยุทธ์ Vision Zero ของ EU เป็นแนวทางหลักในการตัดสินใจ ➡️ ตั้งเป้าหมายให้ไม่มีผู้เสียชีวิตจากอุบัติเหตุภายในปี 2050 ➡️ ใช้ข้อมูลและการวิเคราะห์ผลกระทบระยะยาวในการวางแผน ✅ จำนวนอุบัติเหตุที่มีผู้บาดเจ็บลดลงจาก 1,000 เหลือเพียง 277 รายในปีล่าสุด ➡️ สะท้อนถึงผลลัพธ์ของการวางแผนและการออกแบบเมืองที่เน้นความปลอดภัย https://www.helsinkitimes.fi/finland/finland-news/domestic/27539-helsinki-records-zero-traffic-deaths-for-full-year.html

🎙️ เรื่องเล่าจากข่าว: Bolt กลับมาแล้ว—EV ราคาประหยัดที่อเมริกาต้องการ ในวันที่ตลาดกำลังชะลอตัว Chevrolet ประกาศรีดีไซน์ Bolt EV สำหรับปี 2027 โดยใช้พอร์ตชาร์จแบบ NACS (North American Charging Standard) ซึ่งเป็นมาตรฐานเดียวกับ Tesla ทำให้ผู้ใช้สามารถเข้าถึงเครือข่าย Supercharger ได้โดยไม่ต้องใช้อะแดปเตอร์ นอกจากดีไซน์ใหม่ที่ดูสปอร์ตขึ้นและไฟท้ายที่ปรับปรุงจากเสียงบ่นของผู้ใช้เดิม Bolt รุ่นใหม่ยังใช้แบตเตอรี่แบบ LFP (ลิเธียม-เหล็ก-ฟอสเฟต) ที่มีต้นทุนต่ำและอายุการใช้งานยาวนานกว่าเดิม ในขณะที่ Bolt กลับมาอย่างมั่นใจ Mercedes-Benz และ Porsche กลับต้องลดราคาหรือชะลอการส่งมอบ EV บางรุ่น เพราะยอดขายในอเมริกาชะลอตัว และผู้บริโภคยังมองว่า EV ส่วนใหญ่ “แพงเกินไป” โดยเฉพาะเมื่อเทียบกับรายได้เฉลี่ย ✅ Chevrolet Bolt EV รุ่นใหม่จะเปิดตัวในปี 2027 พร้อมพอร์ตชาร์จแบบ NACS ➡️ เป็น EV รุ่นแรกของ Chevy ที่ใช้พอร์ต Tesla โดยตรง ➡️ เข้าถึงเครือข่าย Supercharger ได้ทันที ✅ ใช้แบตเตอรี่ LFP ที่มีต้นทุนต่ำและอายุการใช้งานยาวนาน ➡️ ช่วยให้ราคาขายต่ำกว่า $30,000 ได้ ➡️ ยังไม่มีตัวเลขระยะทางวิ่งที่แน่นอน ✅ ดีไซน์ใหม่มีไฟหน้า LED แบบบาง, ล้ออัลลอยใหม่ และไฟท้ายที่ปรับปรุงจากเสียงผู้ใช้เดิม ➡️ ดูสปอร์ตและทันสมัยขึ้น ➡️ ยังใช้แพลตฟอร์ม BEV2 เดิมแต่ปรับปรุงภายใน ✅ Mercedes-Benz ลดราคาหลายรุ่นในกลุ่ม EQ และชะลอการส่งมอบบางรุ่นเพื่อควบคุมสต็อก ➡️ สะท้อนความต้องการ EV ที่ลดลงในอเมริกา ➡️ Porsche ก็ลดเป้าหมายรายได้จากผลกระทบของภาษีการค้า ✅ ตลาด EV ในอเมริกายังต้องการรถราคาประหยัดเพื่อกระตุ้นการใช้งานในวงกว้าง ➡️ Nissan Leaf และ Hyundai Kona Electric ยังเป็นตัวเลือกที่เข้าถึงได้ ➡️ แต่หลายรุ่นยังมีราคาสูงกว่า $40,000 ✅ NACS กลายเป็นมาตรฐานใหม่ของอเมริกา โดยผู้ผลิตหลายรายเริ่มเปลี่ยนมาใช้แทน CCS ➡️ เช่น Ford, Hyundai, GM และ Rivian ➡️ ช่วยให้เครือข่ายชาร์จมีความเป็นหนึ่งเดียว ✅ แบตเตอรี่ LFP มีข้อดีคือราคาถูกและปลอดภัย แต่มีพลังงานต่อหน่วยต่ำกว่า NMC ➡️ เหมาะกับรถราคาประหยัดและใช้งานในเมือง ➡️ ไม่เหมาะกับรถที่ต้องการระยะทางวิ่งไกลมาก ✅ ตลาด EV ในจีนมีรถราคาต่ำกว่า $10,000 ที่ขายดีมาก เช่น BYD Seagull ➡️ สหรัฐฯ ยังไม่มีรถระดับนี้ในตลาด ➡️ Bolt อาจเป็นตัวแทนของ EV ราคาประหยัดในอเมริกา ‼️ Bolt รุ่นใหม่ยังไม่มีข้อมูลระยะทางวิ่งที่แน่นอนจากแบตเตอรี่ LFP ⛔ อาจต่ำกว่าคู่แข่งที่ใช้แบตเตอรี่ NMC ⛔ ต้องรอการทดสอบจริงก่อนตัดสินใจซื้อ ‼️ การใช้แพลตฟอร์ม BEV2 เดิมอาจจำกัดการพัฒนาเทคโนโลยีใหม่ในระยะยาว ⛔ ไม่รองรับระบบขับเคลื่อนอัตโนมัติระดับสูง ⛔ อาจไม่ทันกับคู่แข่งที่ใช้แพลตฟอร์มใหม่ทั้งหมด ‼️ การพึ่งพาพอร์ต NACS อาจทำให้ผู้ใช้ต้องปรับพฤติกรรมการชาร์จ หากเคยใช้ CCS มาก่อน ⛔ ต้องเปลี่ยนอุปกรณ์หรือพฤติกรรมการใช้งาน ⛔ อาจเกิดความสับสนในช่วงเปลี่ยนผ่าน ‼️ ตลาด EV ยังไม่แน่นอน โดยเฉพาะหากสิทธิ์ลดหย่อนภาษีหมดอายุในเดือนกันยายน ⛔ อาจทำให้ราคาสุทธิของ Bolt สูงขึ้น ⛔ ส่งผลต่อการตัดสินใจของผู้บริโภค https://www.techradar.com/vehicle-tech/hybrid-electric-vehicles/americas-cheapest-ev-is-making-a-comeback-with-a-new-chevrolet-bolt-as-mercedes-cuts-its-electric-car-prices

🎙️ เรื่องเล่าจากข่าว: Apple กับภารกิจไล่ตาม AI—เปิดรับ M&A, ปรับทีม, และอาจซื้อ Perplexity เพื่อเติมช่องว่าง Apple เคยเป็นผู้นำด้านนวัตกรรม แต่ในสนาม AI กลับถูกมองว่า “ตามหลัง” คู่แข่งอย่าง Google, Microsoft และ OpenAI อย่างชัดเจน Tim Cook จึงประกาศในงานแถลงผลประกอบการล่าสุดว่า Apple “เปิดรับการซื้อกิจการทุกขนาด” หากช่วยเร่งแผน AI ได้ ปีนี้ Apple ซื้อกิจการไปแล้ว 7 แห่ง แม้ส่วนใหญ่จะเป็นบริษัทขนาดเล็ก แต่มีข่าวลือว่า Apple กำลังพิจารณาซื้อ Perplexity—สตาร์ทอัพ AI ด้านการค้นหาที่มีมูลค่ากว่า $18 พันล้าน ซึ่งจะกลายเป็นดีลใหญ่ที่สุดในประวัติศาสตร์ของ Apple หากเกิดขึ้นจริง นอกจากการซื้อกิจการ Apple ยังปรับโครงสร้างองค์กรครั้งใหญ่ โดยย้ายพนักงานจำนวนมากไปทำงานด้าน AI และเพิ่มงบลงทุนอย่างต่อเนื่อง แม้จะยังตามหลังคู่แข่งในด้านโครงสร้างพื้นฐานและโมเดล AI ขนาดใหญ่ ✅ Tim Cook ประกาศว่า Apple “เปิดรับ M&A ทุกขนาด” เพื่อเร่งแผน AI ➡️ ไม่จำกัดขนาดบริษัท หากช่วยเร่ง roadmap ได้ ➡️ ปีนี้ซื้อกิจการแล้ว 7 แห่ง แม้ส่วนใหญ่ไม่เกี่ยวกับ AI ✅ Apple กำลังพิจารณาซื้อ Perplexity สตาร์ทอัพ AI ด้านการค้นหาที่มีมูลค่ากว่า $18 พันล้าน ➡️ จะกลายเป็นดีลใหญ่ที่สุดของ Apple ➡️ มีการเจรจาระหว่างผู้บริหารระดับสูงแล้ว ✅ Apple ปรับโครงสร้างองค์กรโดยย้ายพนักงานจำนวนมากไปทำงานด้าน AI ➡️ เน้นพัฒนา machine learning และฟีเจอร์ใหม่ใน ecosystem ➡️ รวมถึงการออกแบบชิปด้วย generative AI ✅ Apple เพิ่มงบลงทุนด้าน AI อย่างต่อเนื่อง แม้ยังตามหลังคู่แข่งในด้านโครงสร้างพื้นฐาน ➡️ CapEx ปีนี้อยู่ที่ ~$13–14 พันล้าน ➡️ เทียบกับ Google $85B, Meta $72B, Microsoft $80B ✅ Apple มองว่า AI คือ “เทคโนโลยีที่ลึกซึ้งที่สุดในยุคของเรา” และจะฝังอยู่ในทุกอุปกรณ์ ➡️ เน้นการทำให้ AI ใช้งานง่ายและเข้าถึงได้ ➡️ เป็นหัวใจของกลยุทธ์ระยะยาว ✅ รายได้ไตรมาสล่าสุดของ Apple อยู่ที่ $94 พันล้าน กำไรสุทธิ $23.4 พันล้าน ➡️ iPhone ยังเป็นรายได้หลักที่ $44.6 พันล้าน ➡️ รายได้จากบริการโตต่อเนื่องที่ $27.4 พันล้าน ‼️ Apple ยังไม่มีผลิตภัณฑ์ AI แบบ generative ที่เด่นชัดเหมือนคู่แข่ง ⛔ Siri รุ่นใหม่ถูกเลื่อนเปิดตัวไปปี 2026 ⛔ ยังไม่มีโมเดล LLM ที่แข่งขันกับ GPT หรือ Claude ได้ ‼️ การซื้อกิจการขนาดใหญ่เช่น Perplexity อาจขัดกับแนวทางเดิมของ Apple ที่เน้นการเติบโตภายใน ⛔ เสี่ยงต่อการเปลี่ยนวัฒนธรรมองค์กร ⛔ ต้องปรับตัวกับเทคโนโลยีภายนอกอย่างรวดเร็ว ‼️ การปรับโครงสร้างองค์กรครั้งใหญ่เพื่อเน้น AI อาจกระทบต่อทีมงานเดิมและโครงการอื่น ⛔ อาจเกิดความไม่ชัดเจนในบทบาทของทีม ⛔ เสี่ยงต่อการสูญเสียบุคลากรที่ไม่เห็นด้วย ‼️ งบลงทุนด้าน AI ของ Apple ยังน้อยกว่าคู่แข่งหลายเท่า อาจทำให้ตามไม่ทันในระยะกลาง ⛔ โครงสร้างพื้นฐานยังไม่เทียบเท่า Google หรือ Microsoft ⛔ ต้องเร่งลงทุนใน data center และโมเดลขนาดใหญ่ https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/apples-tim-cook-very-open-to-m-and-a-that-accelerates-our-road-map-for-ai-company-increasing-spending-on-ai-initiatives-reorganizing-teams-to-address-expansion

🎙️ เรื่องเล่าจากข่าว: คดีสะเทือนวงการ—เมื่อแพลตฟอร์ม X ต้องรับผิดชอบต่อการละเลยรายงานวิดีโอล่วงละเมิดเด็ก ศาลอุทธรณ์สหรัฐฯ ได้รื้อฟื้นบางส่วนของคดีที่ฟ้องแพลตฟอร์ม X โดยกล่าวหาว่า X ละเลยหน้าที่ในการรายงานวิดีโอที่มีภาพล่วงละเมิดเด็กชายสองคน ซึ่งถูกหลอกลวงผ่าน Snapchat ให้ส่งภาพเปลือย ก่อนถูกแบล็กเมล์และนำภาพไปเผยแพร่บน Twitter วิดีโอนั้นอยู่บนแพลตฟอร์มนานถึง 9 วัน และมีผู้ชมมากกว่า 167,000 ครั้ง ก่อนจะถูกลบและรายงานไปยังศูนย์ NCMEC (National Center for Missing and Exploited Children) แม้ศาลจะยืนยันว่า X ได้รับการคุ้มครองตามมาตรา 230 ของกฎหมาย Communications Decency Act ในหลายข้อกล่าวหา แต่ก็ชี้ว่าเมื่อแพลตฟอร์ม “รับรู้จริง” ถึงเนื้อหาละเมิดแล้ว ยังไม่ดำเนินการทันที ถือเป็นความประมาทเลินเล่อที่ต้องรับผิดชอบ ✅ ศาลอุทธรณ์สหรัฐฯ ให้ดำเนินคดีต่อ X ในข้อหาละเลยการรายงานวิดีโอล่วงละเมิดเด็ก ➡️ วิดีโอมีภาพเด็กชายสองคนที่ถูกแบล็กเมล์ผ่าน Snapchat ➡️ ถูกเผยแพร่บน Twitter และอยู่บนระบบถึง 9 วัน ✅ วิดีโอดังกล่าวมีผู้ชมมากกว่า 167,000 ครั้งก่อนถูกลบและรายงานไปยัง NCMEC ➡️ การล่าช้าในการลบและรายงานถือเป็นการละเลย ➡️ ศาลชี้ว่าเมื่อมี “ความรู้จริง” แพลตฟอร์มต้องรายงานทันที ✅ ศาลอนุญาตให้ดำเนินคดีในข้อกล่าวหาว่าโครงสร้างของ X ทำให้รายงานเนื้อหาล่วงละเมิดได้ยาก ➡️ ระบบแจ้งเนื้อหาของผู้ใช้ไม่สะดวกหรือไม่ชัดเจน ➡️ อาจเป็นอุปสรรคต่อการป้องกันการละเมิด ✅ ข้อกล่าวหาอื่น เช่น การได้ประโยชน์จากการค้ามนุษย์หรือการขยายเนื้อหาผ่านระบบค้นหา ถูกศาลยกฟ้อง ➡️ ศาลเห็นว่าไม่มีหลักฐานเพียงพอ ➡️ X ได้รับการคุ้มครองตามกฎหมายในข้อกล่าวหาเหล่านั้น ✅ คดีนี้เกิดขึ้นก่อน Elon Musk ซื้อ Twitter ในปี 2022 และเขาไม่ใช่จำเลยในคดีนี้ ➡️ การดำเนินคดีจึงไม่เกี่ยวกับการบริหารของ Musk โดยตรง ➡️ แต่สะท้อนปัญหาเชิงโครงสร้างของแพลตฟอร์ม ‼️ การล่าช้าในการลบเนื้อหาล่วงละเมิดเด็กอาจสร้างความเสียหายร้ายแรงต่อเหยื่อ ⛔ เหยื่ออาจถูกเปิดเผยต่อสาธารณะโดยไม่สามารถควบคุมได้ ⛔ ส่งผลต่อสุขภาพจิตและความปลอดภัยในระยะยาว ‼️ ระบบแจ้งเนื้อหาที่ไม่ชัดเจนอาจทำให้ผู้ใช้ไม่สามารถรายงานเนื้อหาผิดกฎหมายได้ทันเวลา ⛔ แพลตฟอร์มต้องออกแบบให้ผู้ใช้สามารถแจ้งเนื้อหาได้ง่ายและรวดเร็ว ⛔ การละเลยในจุดนี้อาจเป็นช่องโหว่ให้เนื้อหาผิดกฎหมายเผยแพร่ต่อไป ‼️ การพึ่งพากฎหมายคุ้มครองแพลตฟอร์มอาจทำให้บริษัทหลีกเลี่ยงความรับผิดชอบทางจริยธรรม ⛔ แม้จะไม่ผิดตามกฎหมาย แต่ก็อาจละเมิดหลักจริยธรรมและความรับผิดชอบต่อสังคม ⛔ ผู้ใช้และสังคมควรเรียกร้องให้แพลตฟอร์มมีมาตรฐานสูงกว่าข้อกฎหมายขั้นต่ำ ‼️ การไม่ดำเนินการทันทีเมื่อรับรู้เนื้อหาละเมิดเด็ก อาจทำให้แพลตฟอร์มถูกฟ้องร้องในข้อหาประมาทเลินเล่อ ⛔ ศาลชี้ว่า “ความรู้จริง” คือจุดเริ่มต้นของหน้าที่ในการรายงาน ⛔ การเพิกเฉยหลังจากรับรู้ถือเป็นการละเมิดกฎหมาย https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/08/02/musk039s-x-must-face-part-of-lawsuit-over-child-pornography-video

🎙️ เรื่องเล่าจากบทความ: เมื่อ “Abundance” ปะทะ “Anti-Monopoly” ในสนามนโยบายที่อยู่อาศัย ในช่วงหลังการเลือกตั้งปี 2024 แนวคิด “Abundance” หรือ “ความมั่งคั่งเข้าถึงได้” กลับมาเป็นที่พูดถึงอีกครั้ง โดยเสนอให้ลดข้อจำกัดด้านกฎหมายและขั้นตอนราชการ เพื่อเร่งสร้างโครงสร้างพื้นฐาน เช่น ที่อยู่อาศัย พลังงาน และการขนส่ง แต่ฝ่าย “Anti-Monopoly” หรือ “ต่อต้านการผูกขาด” กลับมองว่าแนวคิดนี้อาจเปิดช่องให้บริษัทขนาดใหญ่เข้ามาครอบครองตลาด โดยเฉพาะในภาคอสังหาริมทรัพย์ ซึ่งมีหลักฐานว่าบริษัทลงทุนขนาดใหญ่กำลังซื้อบ้านเดี่ยวจำนวนมาก ทำให้ราคาบ้านและค่าเช่าพุ่งสูงขึ้น บทความหลายชิ้นชี้ว่า การแก้ปัญหาที่อยู่อาศัยไม่ควรเลือกข้างระหว่าง “สร้างเยอะ” กับ “ควบคุมตลาด” แต่ควรใช้ทั้งสองแนวทางร่วมกัน เพื่อให้เกิดทั้งปริมาณและความเป็นธรรม ✅ แนวคิด Abundance เน้นลดข้อจำกัดเพื่อเร่งสร้างโครงสร้างพื้นฐาน ➡️ เช่น ลดขั้นตอนการขออนุญาตก่อสร้าง ➡️ ส่งเสริมการลงทุนในที่อยู่อาศัย พลังงานสะอาด และระบบขนส่ง ✅ ฝ่าย Anti-Monopoly เตือนว่าการลดข้อจำกัดอาจเปิดช่องให้เกิดการผูกขาด ➡️ โดยเฉพาะในตลาดที่อยู่อาศัยที่บริษัทใหญ่เริ่มครอบครอง ➡️ ส่งผลให้ราคาบ้านและค่าเช่าสูงขึ้น ✅ นักวิจารณ์เสนอว่าไม่ควรเลือกข้าง แต่ควรใช้ทั้งสองแนวทางร่วมกัน ➡️ สร้างที่อยู่อาศัยให้มากขึ้น ➡️ พร้อมควบคุมไม่ให้ตลาดถูกครอบงำโดยกลุ่มทุน ✅ มีหลักฐานว่าบริษัทลงทุนขนาดใหญ่ถือครองบ้านเดี่ยวจำนวนมากในบางพื้นที่ ➡️ เกิดการรวมศูนย์ในตลาดอสังหาริมทรัพย์ ➡️ ทำให้ผู้มีรายได้น้อยเข้าถึงบ้านได้ยากขึ้น ✅ แนวคิด Abundance ยังเสนอให้ลดภาระต่อระบบนวัตกรรม เช่น R&D และการพัฒนาเทคโนโลยี ➡️ เพื่อให้เกิดผลิตภัณฑ์ใหม่ที่เข้าถึงได้ง่าย ➡️ ลดต้นทุนการใช้ชีวิตในระยะยาว ‼️ การลดข้อจำกัดโดยไม่ควบคุมอาจนำไปสู่การผูกขาดในตลาดที่อยู่อาศัย ⛔ บริษัทใหญ่สามารถซื้อบ้านจำนวนมากและควบคุมราคา ⛔ ทำให้ประชาชนทั่วไปเสียโอกาสในการเป็นเจ้าของบ้าน ‼️ การเน้น “สร้างเยอะ” โดยไม่คำนึงถึงคุณภาพและการกระจายอาจสร้างปัญหาใหม่ ⛔ ที่อยู่อาศัยอาจไม่ตอบโจทย์ผู้มีรายได้น้อย ⛔ เกิดการกระจุกตัวของโครงสร้างพื้นฐานในบางพื้นที่ ‼️ การพึ่งพาภาคเอกชนมากเกินไปอาจทำให้รัฐสูญเสียบทบาทในการกำกับดูแล ⛔ รัฐอาจไม่สามารถควบคุมราคาหรือคุณภาพได้ ⛔ ประชาชนอาจกลายเป็นผู้บริโภคที่ไม่มีอำนาจต่อรอง ‼️ การมองข้ามบทบาทของนโยบายต่อต้านการผูกขาดอาจทำให้เกิดความเหลื่อมล้ำระยะยาว ⛔ ตลาดที่ไม่มีการแข่งขันจะไม่เกิดนวัตกรรม ⛔ ผู้บริโภคต้องจ่ายแพงขึ้นโดยไม่มีทางเลือก https://www.derekthompson.org/p/the-anti-abundance-critique-on-housing

🎙️ เรื่องเล่าจากข่าว: Huawei CloudMatrix 384—AI ซูเปอร์คลัสเตอร์ที่ท้าชน Nvidia ด้วยพลังแห่งการรวมชิป ในงาน World Artificial Intelligence Conference 2025 ที่เซี่ยงไฮ้ Huawei ได้เปิดตัวระบบ CloudMatrix 384 ซึ่งเป็นซูเปอร์คลัสเตอร์ AI ที่ประกอบด้วยชิป Ascend 910C จำนวน 384 ตัว เชื่อมต่อกันด้วยโครงสร้างแบบ “all-to-all mesh” ผ่านสายออปติกความเร็วสูง แม้ชิปแต่ละตัวจะมีประสิทธิภาพต่ำกว่า Nvidia H100 แต่ Huawei ใช้กลยุทธ์ “จำนวนมาก + การออกแบบระบบ” เพื่อชดเชยข้อเสีย และสามารถให้ประสิทธิภาพรวมสูงกว่าระบบ Nvidia GB200 NVL72 ได้ในหลายด้าน เช่น: - ความเร็วในการประมวลผล BF16 สูงกว่า 1.7 เท่า - ความจุหน่วยความจำสูงกว่า 3.6 เท่า - แบนด์วิดธ์หน่วยความจำสูงกว่า 2.1 เท่า อย่างไรก็ตาม ระบบนี้ใช้พลังงานมากกว่าถึง 3.9 เท่า และมีประสิทธิภาพต่อวัตต์ต่ำกว่าถึง 2.3 เท่า ซึ่งอาจเป็นข้อจำกัดสำคัญในตลาดโลก แต่สำหรับจีนที่มีแหล่งพลังงานหลากหลายและราคาถูก นี่อาจไม่ใช่ปัญหา ✅ Huawei เปิดตัวระบบ CloudMatrix 384 ในงาน WAIC 2025 ที่เซี่ยงไฮ้ ➡️ ใช้ชิป Ascend 910C จำนวน 384 ตัว เชื่อมต่อแบบ all-to-all mesh ด้วยสายออปติก ➡️ ออกแบบมาเพื่อแข่งขันกับ Nvidia GB200 NVL72 ✅ ระบบสามารถประมวลผลได้ถึง 300 PFLOPs แบบ BF16 ➡️ สูงกว่า Nvidia GB200 NVL72 ที่ทำได้ 180 PFLOPs ➡️ เหมาะสำหรับงาน inference ของโมเดลขนาดใหญ่ ✅ Ascend 910C มีประสิทธิภาพประมาณ 60% ของ Nvidia H100 ในงาน inference ➡️ ใช้เทคนิค dual-chiplet และหน่วยความจำ HBM2E ขนาด 128 GB ➡️ ผลิตโดย SMIC ด้วยเทคโนโลยี 7nm รุ่นใหม่ ✅ ระบบมีความจุหน่วยความจำรวม 49.2 TB และแบนด์วิดธ์รวม 1229 TB/s ➡️ สูงกว่า Nvidia GB200 NVL72 ถึง 3.6 เท่าในด้านความจุ และ 2.1 เท่าในด้านแบนด์วิดธ์ ➡️ รองรับการเชื่อมต่อแบบ scale-out ได้ถึง 165,000 NPU ✅ ระบบ CloudMatrix 384 ถูกติดตั้งแล้วบน Huawei Cloud และพร้อมใช้งานจริง ➡️ ใช้ในงาน AI training และ inference ระดับองค์กร ➡️ เป็นส่วนหนึ่งของยุทธศาสตร์ลดการพึ่งพาเทคโนโลยีต่างชาติ ✅ Nvidia GB200 NVL72 ใช้ชิป Grace CPU 36 ตัว และ Blackwell GPU 72 ตัว ➡️ ออกแบบให้ทำงานร่วมกันเป็น “GPU ขนาดยักษ์” สำหรับโมเดลระดับล้านล้านพารามิเตอร์ ➡️ มีข้อจำกัดด้านการส่งออกไปยังจีน ✅ Huawei ใช้สายออปติก 800G LPO จำนวน 6,912 เส้นในการเชื่อมต่อภายในระบบ ➡️ ลด latency และเพิ่ม bandwidth ได้อย่างมหาศาล ➡️ เป็นการออกแบบที่เน้น “ระบบ” มากกว่าชิปเดี่ยว ✅ DeepSeek AI ใช้ Ascend 910C สำหรับ inference และพบว่าประสิทธิภาพ “เกินคาด” ➡️ ใช้เทคนิคแปลง CUDA เป็น CUNN ด้วยโค้ดเพียงบรรทัดเดียว ➡️ ช่วยลดต้นทุนและลดการพึ่งพา Nvidia ✅ จีนกำลังผลักดัน ecosystem ด้าน AI แบบครบวงจร ตั้งแต่ชิปถึงโมเดล ➡️ มีการตั้งพันธมิตรระหว่างผู้ผลิตชิปและนักพัฒนา LLM ➡️ เป้าหมายคือสร้างระบบ AI ที่ไม่ต้องพึ่งพาตะวันตก ‼️ ระบบ CloudMatrix 384 ใช้พลังงานมากกว่าระบบ Nvidia ถึง 3.9 เท่า ⛔ ประสิทธิภาพต่อวัตต์ต่ำกว่า Nvidia ถึง 2.3 เท่า ⛔ อาจไม่เหมาะกับประเทศที่มีข้อจำกัดด้านพลังงาน ‼️ ชิป Ascend 910C ยังไม่สามารถเทียบเท่า Nvidia H100 ในงาน training ⛔ เหมาะกับ inference มากกว่า training ที่ต้องใช้ความเสถียรสูง ⛔ ยังขาด ecosystem ด้านซอฟต์แวร์ที่เทียบเท่า CUDA ‼️ ระบบ CloudMatrix ยังไม่มี benchmark สาธารณะหรือการทดสอบจากองค์กรอิสระ ⛔ ข้อมูลส่วนใหญ่มาจาก Huawei และ SemiAnalysis ⛔ ต้องรอการพิสูจน์จากการใช้งานจริงในระยะยาว ‼️ รัฐบาลสหรัฐฯ เตรียมออกมาตรการลงโทษบริษัทที่ใช้ชิป Ascend 910C ทั่วโลก ⛔ อ้างว่าใช้เทคโนโลยีที่มีต้นกำเนิดจากสหรัฐฯ ⛔ อาจส่งผลต่อบริษัทต่างชาติที่ร่วมใช้งานระบบนี้ https://www.techspot.com/news/108891-huawei-cloudmatrix-384-ai-system-poised-challenge-nvidia.html

🧠 เรื่องเล่าจากสนามโค้ด: เมื่อ vibe coding คือการรูดบัตรเครดิตโดยไม่รู้ยอดหนี้ “Vibe coding” เป็นคำที่ Andrej Karpathy นิยามไว้ในต้นปี 2025 หมายถึงการเขียนโค้ดด้วย AI โดยไม่ต้องเข้าใจโค้ดทั้งหมด—แค่บอกสิ่งที่ต้องการ แล้วปล่อยให้ LLM (เช่น GPT-4 หรือ Claude) สร้างโค้ดให้เอง มันเหมาะกับการสร้างโปรเจกต์เล็ก ๆ หรือแอปต้นแบบที่ไม่ต้องดูแลระยะยาว เช่น แอปคำนวณ, เกมเล็ก ๆ, หรือเครื่องมือส่วนตัว เพราะเร็วและไม่ต้องลงแรงมาก แต่เมื่อ vibe coding ถูกใช้กับโปรเจกต์ใหญ่หรือระบบที่ต้องดูแลต่อเนื่อง มันกลายเป็น “legacy code” ที่ไม่มีใครเข้าใจ และนำไปสู่ “หนี้เทคโนโลยี” ที่ต้องจ่ายคืนด้วยเวลาและแรงงานมหาศาลในอนาคต ✅ Vibe coding คือการเขียนโค้ดด้วย AI โดยไม่ต้องเข้าใจโค้ดทั้งหมด ➡️ ใช้ LLM สร้างโค้ดจากคำสั่งธรรมดา เช่น “สร้างเว็บแสดงข้อมูลประชากรตามเมือง” ➡️ ผู้ใช้ทำหน้าที่เป็นผู้กำกับ ไม่ใช่ผู้เขียนโค้ดโดยตรง ✅ เหมาะกับโปรเจกต์ต้นแบบหรือแอปที่ไม่ต้องดูแลระยะยาว ➡️ เช่น แอปคำนวณ, เกมเล็ก ๆ, หรือเครื่องมือส่วนตัว ➡️ ไม่ต้องเข้าใจโค้ดลึก เพราะไม่ต้องแก้ไขหรือขยายในอนาคต ✅ Vibe coding ทำให้คนทั่วไปสามารถสร้างซอฟต์แวร์ได้โดยไม่ต้องเรียนเขียนโค้ด ➡️ เป็นการ democratize การพัฒนาโปรแกรม ➡️ ลดเวลาและต้นทุนในการสร้าง MVP หรือไอเดียใหม่ ✅ แต่เมื่อใช้กับโปรเจกต์จริง จะเกิด “หนี้เทคโนโลยี” (technical debt) ➡️ โค้ดที่ไม่มีโครงสร้างชัดเจน, ไม่มีเอกสาร, และไม่มีการทดสอบ ➡️ ยากต่อการแก้ไข, ขยาย, หรือ debug ในอนาคต ✅ นักพัฒนาบางคนใช้ vibe coding แบบมีสติ—ให้ AI ช่วยเฉพาะจุด และตรวจสอบทุกบรรทัด ➡️ ใช้ AI เป็นผู้ช่วย ไม่ใช่ผู้แทน ➡️ เหมาะกับงานที่ต้องการความแม่นยำและความปลอดภัย ✅ เครื่องมืออย่าง Townie, Cursor, และ Bugbot ถูกสร้างขึ้นเพื่อควบคุมคุณภาพของ vibe coding ➡️ ตรวจสอบโค้ดอัตโนมัติ, แนะนำการแก้ไข, และลดข้อผิดพลาด ➡️ ช่วยให้ vibe coding ปลอดภัยขึ้นในระดับองค์กร ‼️ การใช้ vibe coding โดยไม่เข้าใจโค้ด อาจนำไปสู่ระบบที่ไม่มีใครดูแลได้ ⛔ เมื่อเกิดปัญหา จะไม่มีใครรู้ว่าจะแก้ตรงไหน ⛔ ต้องพึ่ง AI ในการแก้ไข ซึ่งอาจทำให้ปัญหาซับซ้อนขึ้น ‼️ หนี้เทคโนโลยีจาก vibe coding อาจสะสมจนทำให้โครงการล่ม ⛔ โค้ดที่ดูดีภายนอกอาจมีปัญหาเชิงโครงสร้างภายใน ⛔ การ refactor หรือ rewrite อาจใช้เวลามากกว่าการเขียนใหม่ตั้งแต่ต้น ‼️ ผู้ใช้ที่ไม่มีพื้นฐานการเขียนโค้ดอาจเข้าใจผิดว่า AI สร้างโค้ดที่ “ดีพอ” แล้ว ⛔ ขาดการตรวจสอบความปลอดภัย, ประสิทธิภาพ, และความสามารถในการขยาย ⛔ อาจเกิดช่องโหว่ด้านความปลอดภัยหรือข้อมูลรั่วไหล ‼️ การใช้ vibe coding ในระบบที่ต้องดูแลต่อเนื่องควรมีแนวทางควบคุมที่ชัดเจน ⛔ ต้องมีการตรวจสอบโค้ด, เขียนเอกสาร, และทดสอบอย่างสม่ำเสมอ ⛔ ไม่ควรใช้ AI แทนมนุษย์ในทุกขั้นตอนของการพัฒนา ถ้าอยากให้ผมช่วยวางแนวทางการใช้ vibe coding อย่างปลอดภัยในองค์กร หรือเปรียบเทียบเครื่องมือช่วยตรวจสอบโค้ด AI เช่น Bugbot, Cursor, หรือ GitHub Copilot ผมพร้อมเจาะลึกให้คุณได้เลยครับ 🤖🧠💻 https://blog.val.town/vibe-code

🧠 เรื่องเล่าจากสนามแข่งขันโครงสร้างพื้นฐานโลก: เมื่อดีล HPE–Juniper กลายเป็นยุทธศาสตร์ชาติ เดิมทีการควบรวมกิจการระหว่าง HPE กับ Juniper ถูกมองว่าเป็นการขยายพอร์ตโฟลิโอบริการ edge-to-cloud แต่เบื้องหลังกลับมีแรงผลักดันจากหน่วยข่าวกรองและทำเนียบขาวที่มองว่า Huawei กำลังกลายเป็นภัยคุกคามเชิงยุทธศาสตร์ในโครงสร้างพื้นฐานดิจิทัลทั่วโลก Huawei เสนอระบบเครือข่ายครบวงจรที่รวมฮาร์ดแวร์ คลาวด์ และ AI ในราคาถูกกว่าคู่แข่งตะวันตก ทำให้หลายประเทศกำลังพึ่งพาเทคโนโลยีจีนมากขึ้น ซึ่งอาจลดอิทธิพลของสหรัฐฯ ในการควบคุมข้อมูลและความมั่นคงไซเบอร์ ด้วยเหตุนี้ HPE–Juniper จึงถูกผลักดันให้กลายเป็น “ทางเลือกของโลกเสรี” โดยผสานจุดแข็งของ Juniper ด้าน routing และ Mist AI เข้ากับ GreenLake และโครงสร้างพื้นฐานของ HPE เพื่อสร้างแพลตฟอร์มเครือข่ายที่ครบวงจรแบบเดียวกับ Huawei แม้กระทรวงยุติธรรมสหรัฐฯ (DOJ) จะมีข้อกังวลด้านการแข่งขัน แต่สุดท้ายก็ต้องยอมให้ดีลผ่านหลังจากถูกกดดันจากหน่วยข่าวกรองและทำเนียบขาว โดยมีเจ้าหน้าที่ DOJ บางคนถูกปลดจากตำแหน่งระหว่างกระบวนการอนุมัติ ✅ HPE ได้รับอนุมัติให้ควบรวมกิจการกับ Juniper Networks มูลค่า $14B ➡️ ประกาศดีลตั้งแต่ ม.ค. 2024 และปิดดีลใน ก.ค. 2025 ➡️ สร้างหน่วยธุรกิจใหม่ “HPE Networking” โดยรวมแบรนด์ Aruba และ Juniper ✅ ดีลนี้มีแรงผลักดันจากหน่วยข่าวกรองสหรัฐฯ และทำเนียบขาว ➡️ มองว่า Huawei เป็นภัยคุกคามเชิงยุทธศาสตร์ ➡️ ต้องการสร้างทางเลือกให้พันธมิตรที่ไม่พึ่งพาเทคโนโลยีจีน ✅ HPE–Juniper จะสร้างแพลตฟอร์มเครือข่ายครบวงจรแบบ AI-native ➡️ ผสาน Mist AI, routing, cloud และ edge infrastructure ➡️ เป้าหมายคือตลาดที่มีข้อมูลอ่อนไหว เช่น ภาครัฐและพันธมิตรสหรัฐฯ ✅ DOJ เคยมีข้อกังวลด้านการแข่งขัน แต่สุดท้ายยอมให้ดีลผ่าน ➡️ เจ้าหน้าที่ DOJ 2 คนที่คัดค้านถูกปลดออก ➡️ แสดงให้เห็นว่าความมั่นคงชาติมีอิทธิพลเหนือกฎการแข่งขัน ✅ HPE ต้องเปิดให้คู่แข่งเข้าถึงบางส่วนของ Mist AI ตามเงื่อนไข DOJ ➡️ เฉพาะโมเดล AI ด้านการตรวจจับและวิเคราะห์เครือข่าย ➡️ ไม่รวมระบบปฏิบัติการหรือข้อมูลลูกค้า ✅ HPE ต้องขายธุรกิจ Aruba Instant On สำหรับ SMB ตามเงื่อนไข DOJ ➡️ เป็นธุรกิจขนาดเล็กที่แยกจาก Aruba Central ➡️ ไม่กระทบต่อธุรกิจหลักของ HPE ‼️ การควบรวมอาจลดการแข่งขันในตลาดเครือข่ายองค์กร ⛔ อาจทำให้ผู้บริโภคมีตัวเลือกน้อยลง ⛔ ส่งผลต่อราคาหรือนวัตกรรมในระยะยาว ‼️ การแทรกแซงจากรัฐบาลอาจบั่นทอนความเป็นอิสระของหน่วยงานกำกับดูแล ⛔ เจ้าหน้าที่ DOJ ที่คัดค้านถูกปลดออกจากตำแหน่ง ⛔ สะท้อนแนวโน้มที่ “ยุทธศาสตร์ชาติ” มาก่อน “กฎตลาด” ‼️ การพึ่งพา Mist AI อาจสร้างความเสี่ยงด้านการผูกขาดข้อมูลเครือข่าย ⛔ แม้เปิดให้คู่แข่งเข้าถึงบางส่วน แต่ข้อมูลหลักยังอยู่กับ HPE ⛔ การวิเคราะห์เครือข่ายอาจถูกควบคุมโดยผู้เล่นรายเดียว ‼️ การแข่งขันกับ Huawei อาจนำไปสู่สงครามเทคโนโลยีที่ยืดเยื้อ ⛔ ประเทศกำลังพัฒนาอาจถูกบีบให้เลือกข้าง ⛔ สร้างความตึงเครียดในภูมิภาค เช่น เอเชียตะวันออกเฉียงใต้ https://www.tomshardware.com/tech-industry/hpe-gets-approval-for-usd14b-acquisition-of-juniper-to-defend-ai-networking-edge-against-chinas-huawei-white-house-stepped-in-after-agencies-flagged-national-security-concerns

🎙️ เรื่องเล่าจากพีซียุคใหม่: เมื่อ LLM ขนาด 128B รันได้ในเครื่องของคุณ AMD ได้เปิดตัวอัปเดตไดรเวอร์ใหม่ Adrenalin Edition 25.8.1 ที่ทำให้ชิป Ryzen AI Max+ รุ่น 395 สามารถรันโมเดลภาษาขนาดใหญ่ระดับ 128 พันล้านพารามิเตอร์ได้ในเครื่องพีซีทั่วไป โดยใช้เทคโนโลยี Variable Graphics Memory (VGM) ที่สามารถจัดสรรหน่วยความจำกราฟิกได้สูงถึง 96GB จากแรมรวม 128GB สิ่งนี้ทำให้ผู้ใช้สามารถรันโมเดล Llama 4 Scout จาก Meta ได้แบบ local โดยไม่ต้องพึ่งคลาวด์ ซึ่งเป็นโมเดลแบบ Mixture-of-Experts ที่มีพารามิเตอร์รวม 109B แต่ใช้จริงเพียง 17B ต่อครั้ง ทำให้ประสิทธิภาพการประมวลผลยังคงสูงถึง 15 tokens ต่อวินาที ที่น่าตื่นเต้นคือ AMD ยังเพิ่มขนาด context window ได้ถึง 256,000 tokens ซึ่งมากกว่ามาตรฐานเดิมที่อยู่ราว 4,096 tokens ทำให้สามารถสรุปเอกสารยาว ๆ หรือทำงานแบบ agentic workflows ได้อย่างลื่นไหล ✅ AMD เปิดตัวไดรเวอร์ใหม่ที่รองรับโมเดล LLM ขนาด 128B บนพีซีทั่วไป ➡️ ใช้ Adrenalin Edition 25.8.1 WHQL ร่วมกับ Ryzen AI Max+ 395 ➡️ รองรับการรันโมเดล Llama 4 Scout จาก Meta ได้แบบ local ✅ ใช้ Variable Graphics Memory (VGM) เพื่อจัดสรรหน่วยความจำกราฟิกสูงสุด 96GB ➡️ จากแรมรวม 128GB บนระบบ Ryzen AI Max+ ➡️ ทำให้สามารถรันโมเดลขนาดใหญ่ได้โดยไม่ต้องใช้ GPU แยก ✅ Llama 4 Scout เป็นโมเดลแบบ Mixture-of-Experts (MoE) ➡️ มีพารามิเตอร์รวม 109B แต่ใช้จริงเพียง 17B ต่อครั้ง ➡️ ประสิทธิภาพสูงถึง 15 tokens ต่อวินาที ✅ ขนาด context window เพิ่มขึ้นถึง 256,000 tokens ➡️ รองรับงานที่ต้องใช้ข้อมูลจำนวนมากในครั้งเดียว เช่น RAG หรือ MCP ➡️ เหมาะสำหรับงานสรุปเอกสาร, การวิเคราะห์ข้อมูล, และ agentic workflows ✅ เปิดทางให้ผู้ใช้ทั่วไปสามารถเข้าถึงพลัง AI ได้โดยไม่ต้องพึ่งคลาวด์ ➡️ ลดความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัวและค่าใช้จ่ายระยะยาว ➡️ เหมาะสำหรับนักพัฒนา, นักวิจัย, และผู้ใช้สาย productivity ‼️ การรันโมเดลขนาดใหญ่ต้องใช้ฮาร์ดแวร์ระดับสูงและมีราคาสูง ⛔ Ryzen AI Max+ 395 พร้อมแรม 128GB มีราคาสูงกว่า $2,000 ⛔ ไม่เหมาะสำหรับผู้ใช้ทั่วไปที่มีงบจำกัด ‼️ การใช้โมเดลแบบ local ต้องระวังเรื่องความปลอดภัยของระบบ ⛔ หากติดตั้งจากแหล่งที่ไม่น่าเชื่อถือ อาจเกิดความเสียหายต่อระบบ ⛔ AMD เตือนว่าการให้ LLM เข้าถึงเครื่องอาจนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ไม่คาดคิด ‼️ การจัดสรรหน่วยความจำกราฟิกสูงอาจกระทบต่อการใช้งานอื่น ๆ ⛔ หากใช้ VGM เต็ม 96GB อาจทำให้ระบบขาดแรมสำหรับงานอื่น ⛔ ต้องบริหารทรัพยากรอย่างระมัดระวัง ‼️ การรันโมเดล MoE ต้องโหลดพารามิเตอร์ทั้งหมดแม้ใช้เพียงบางส่วน ⛔ footprint หน่วยความจำเทียบเท่ากับโมเดล dense ขนาด 109B ⛔ ต้องมีแรมเพียงพอแม้จะใช้แค่ 17B ในการประมวลผล https://wccftech.com/amd-ryzen-ai-max-processors-offer-a-96gb-memory-for-consumer-graphics/

☀️ เรื่องเล่าจากอวกาศ: เมื่อแสงอาทิตย์ถูก “ขาย” หลังพระอาทิตย์ตก Reflect Orbital วางแผนส่งดาวเทียม 57 ดวงขึ้นสู่วงโคจรต่ำ (600 กม.) โดยแต่ละดวงจะกางแผ่นฟิล์ม Mylar ขนาด 33x33 ฟุต ซึ่งมีน้ำหนักเบา ทนทาน และสะท้อนแสงได้ดี จุดประสงค์คือสะท้อนแสงอาทิตย์ไปยังฟาร์มโซลาร์หรือพื้นที่ที่ต้องการแสงสว่างในเวลากลางคืน ผู้ใช้งานสามารถระบุพิกัดเป้าหมายผ่านเว็บไซต์ และระบบจะปรับทิศทางของกระจกให้สะท้อนแสงไปยังจุดนั้นโดยอัตโนมัติ โดยใช้ระบบควบคุมทิศทางขั้นสูง เช่น reaction wheels เพื่อให้แสงตกกระทบอย่างแม่นยำ แม้แนวคิดนี้จะน่าตื่นเต้น แต่ก็เผชิญกับความท้าทายทางวิศวกรรม เช่น การปรับตำแหน่งให้ตรงกับการเคลื่อนที่ของดวงอาทิตย์และการหมุนของโลก รวมถึงผลกระทบจากเมฆและการกระเจิงของแสงในชั้นบรรยากาศ ✅ Reflect Orbital พัฒนาเครือข่ายดาวเทียมพร้อมกระจก Mylar เพื่อสะท้อนแสงอาทิตย์กลับมายังโลกในเวลากลางคืน ➡️ ดาวเทียมแต่ละดวงมีน้ำหนักประมาณ 35 ปอนด์ ทำให้ต้นทุนการส่งต่ำ ➡️ กระจก Mylar ขนาด 33x33 ฟุต มีคุณสมบัติสะท้อนแสงสูงและน้ำหนักเบา ✅ ระบบสามารถปรับทิศทางแสงได้ตามพิกัดที่ผู้ใช้ระบุผ่านเว็บไซต์ ➡️ ใช้ระบบควบคุมทิศทางขั้นสูงเพื่อติดตามดวงอาทิตย์และเป้าหมายบนโลก ➡️ แสงจะตกกระทบเฉพาะพื้นที่เป้าหมายในแนวแคบ ลดผลกระทบต่อพื้นที่โดยรอบ ✅ มีการทดสอบเบื้องต้นด้วยบอลลูนและกระจกขนาดเล็ก ➡️ ผลการทดลองสามารถผลิตพลังงานได้ถึง 500 วัตต์ต่อตารางเมตร ➡️ ประมาณครึ่งหนึ่งของความสว่างจากดวงอาทิตย์จริง ✅ บริษัทวางแผนปฏิบัติตามกฎการกำจัดขยะอวกาศอย่างเคร่งครัด ➡️ ดาวเทียมต้องถูกนำออกจากวงโคจรภายใน 25 ปีหลังสิ้นสุดภารกิจ ➡️ ลดความเสี่ยงในการเพิ่มขยะอวกาศในระยะยาว ✅ โครงการได้รับความสนใจจากนักลงทุนและผู้ใช้งานทั่วโลก ➡️ มีผู้ลงทะเบียน “ขอแสง” ผ่านเว็บไซต์แล้วหลายหมื่นราย ➡️ เป็นก้าวสำคัญในการพัฒนาแหล่งพลังงานสะอาดแบบต่อเนื่อง ‼️ การสะท้อนแสงจากอวกาศอาจเพิ่มปัญหา “มลภาวะทางแสง” ในเวลากลางคืน ⛔ ส่งผลกระทบต่อการสังเกตการณ์ทางดาราศาสตร์ ⛔ อาจรบกวนพฤติกรรมของสัตว์กลางคืนและวงจรชีวภาพของมนุษย์ ‼️ ความแม่นยำในการเล็งแสงต้องใช้เทคโนโลยีควบคุมระดับสูง ⛔ การเบี่ยงเบนเล็กน้อยอาจทำให้แสงไม่ตกตรงเป้าหมาย ⛔ เมฆและชั้นบรรยากาศอาจลดประสิทธิภาพของแสงสะท้อน ‼️ การเพิ่มจำนวนดาวเทียมอาจเพิ่มความเสี่ยงต่อขยะอวกาศ ⛔ หากไม่มีการกำจัดอย่างเหมาะสม อาจรบกวนดาวเทียมอื่น ⛔ ต้องมีระบบติดตามและควบคุมการเคลื่อนที่อย่างเข้มงวด ‼️ ผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมยังอยู่ระหว่างการประเมิน ⛔ อาจส่งผลต่อระบบนิเวศที่พึ่งพาวงจรแสงธรรมชาติ ⛔ ต้องมีการร่วมมือกับนักวิทยาศาสตร์สิ่งแวดล้อมก่อนการใช้งานเต็มรูปแบบ https://www.techspot.com/news/108849-startup-aims-beam-sunlight-space-using-mirrors.html

🎓 เรื่องเล่าจากห้องเรียนแห่งอนาคต: Gemini 2.5 Pro กับภารกิจปฏิวัติการศึกษา ในเดือนกรกฎาคม 2025 Google ได้ประกาศเพิ่มขีดจำกัดการใช้งานของโมเดล AI ขั้นสูง Gemini 2.5 Pro ให้กับผู้ใช้ในโครงการ “Gemini for Education” โดยไม่คิดค่าใช้จ่าย ซึ่งรวมถึงนักเรียน นักศึกษา และคณาจารย์ในหลายประเทศ เช่น สหรัฐฯ อินเดีย และอีกหลายประเทศที่กำลังพัฒนา Gemini 2.5 Pro ได้รับการปรับแต่งด้วย LearnLM ซึ่งเป็นโมเดล AI ที่ออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อการเรียนรู้ โดยอิงจากหลักการของ “learning science” เช่น การลดภาระทางความคิด, การส่งเสริมการเรียนรู้เชิงรุก, และการปรับเนื้อหาให้เหมาะกับผู้เรียนแต่ละคน ผลการประเมินจากผู้เชี่ยวชาญด้านการสอนกว่า 200 คน พบว่า Gemini 2.5 Pro ได้รับคะแนนสูงสุดในทุกหมวดหมู่เมื่อเทียบกับโมเดลอื่น เช่น GPT-4o และ Claude 3.7 Sonnet โดยเฉพาะในด้านการสนับสนุนเป้าหมายการเรียนรู้และการอธิบายเนื้อหาอย่างมีเหตุผล ✅ Google เพิ่มขีดจำกัดการใช้งาน Gemini 2.5 Pro ให้กับผู้ใช้ในโครงการ Gemini for Education โดยไม่คิดค่าใช้จ่าย ➡️ ครอบคลุมนักเรียนและคณาจารย์ในหลายประเทศ เช่น สหรัฐฯ อินเดีย บราซิล ญี่ปุ่น และอินโดนีเซีย ➡️ เป็นส่วนหนึ่งของ Google Workspace for Education ✅ Gemini 2.5 Pro ได้รับการปรับแต่งด้วย LearnLM ซึ่งเป็นโมเดล AI ที่ออกแบบมาเพื่อการเรียนรู้โดยเฉพาะ ➡️ อิงจากหลักการ learning science เช่น การลด cognitive load และการปรับเนื้อหาให้เหมาะกับผู้เรียน ➡️ ได้รับการยอมรับจากผู้เชี่ยวชาญด้านการสอนว่าเป็นโมเดลที่ดีที่สุดสำหรับการเรียนรู้ ✅ ผลการประเมินจาก “Arena for Learning” พบว่า Gemini 2.5 Pro ได้รับความนิยมสูงสุดจากผู้เชี่ยวชาญ ➡️ ได้รับการเลือกใน 73.2% ของการเปรียบเทียบแบบ blind test กับโมเดลอื่น ➡️ เหนือกว่า GPT-4o และ Claude 3.7 ในทุกหลักการของ pedagogy ✅ Google ยังมอบสิทธิ์ใช้งาน Colab Pro ฟรี 1 ปีให้กับนักศึกษาและคณาจารย์ในสหรัฐฯ ➡️ เพื่อสนับสนุนการวิเคราะห์ข้อมูลและการฝึกโมเดล AI สำหรับงานวิจัย ➡️ เป็นส่วนหนึ่งของกลยุทธ์สร้างความผูกพันระยะยาวกับผู้ใช้ในภาคการศึกษา ✅ Gemini for Education มาพร้อมการปกป้องข้อมูลระดับองค์กร ➡️ ข้อมูลการใช้งานจะไม่ถูกตรวจสอบโดยมนุษย์หรือใช้ฝึกโมเดล AI ➡️ มีระบบควบคุมการใช้งานโดยผู้ดูแลระบบของสถาบัน https://www.neowin.net/news/gemini-for-education-now-offers-significantly-higher-usage-limits-to-gemini-25-pro-model/

🌐 การพัฒนาอินเทอร์เน็ต: จากสายทองแดงสู่ใยแก้ว และไปไกลถึงอวกาศ 🌏 ในยุคปัจจุบันที่โลกเชื่อมต่อกันอย่างแนบแน่น การเข้าถึงอินเทอร์เน็ตกลายเป็นปัจจัยสำคัญในการดำรงชีวิต ไม่ว่าจะเป็นการสื่อสาร การทำงาน การเรียนรู้ หรือการเข้าถึงข้อมูลข่าวสาร อินเทอร์เน็ตได้เปลี่ยนแปลงวิถีชีวิตของมนุษย์ในทุกมิติ แต่การเดินทางของเทคโนโลยีนี้ไม่ได้เริ่มต้นจากความล้ำสมัย หากแต่เริ่มจากโครงสร้างพื้นฐานพื้นฐานอย่างสายทองแดง ก่อนจะพัฒนาไปสู่ใยแก้วนำแสง และก้าวข้ามพรมแดนทางภูมิศาสตร์ด้วยอินเทอร์เน็ตผ่านดาวเทียม 📞 จุดเริ่มต้นของอินเทอร์เน็ตย้อนกลับไปในปี 1969 เมื่อกระทรวงกลาโหมของสหรัฐอเมริกาได้พัฒนาโครงการ ARPANET ซึ่งเป็นเครือข่ายแรกที่เชื่อมต่อคอมพิวเตอร์จากหลายสถาบันเข้าด้วยกัน โดยใช้สายโทรศัพท์ทองแดงเป็นโครงข่ายหลัก ความก้าวหน้านี้ได้ปูทางสู่การพัฒนาระบบการสื่อสารผ่านแนวคิดการสลับแพ็กเก็ต ซึ่งเป็นกลไกที่ทำให้ข้อมูลสามารถเดินทางผ่านเครือข่ายได้อย่างยืดหยุ่นและปลอดภัยมากยิ่งขึ้น อย่างไรก็ตาม สายทองแดงเองก็มีข้อจำกัดมากมาย ทั้งในเรื่องของระยะทาง ความเร็ว และความไวต่อสัญญาณรบกวน 🧭 ในช่วงทศวรรษที่ 1990 การเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตแบบ Dial-up ได้รับความนิยมอย่างแพร่หลาย โดยอาศัยสายโทรศัพท์ทองแดงร่วมกับโมเด็ม ซึ่งทำหน้าที่แปลงสัญญาณดิจิทัลเป็นอนาล็อก และในทางกลับกัน แม้ว่าจะเป็นการเปิดประตูให้ประชาชนทั่วไปได้สัมผัสกับโลกออนไลน์ แต่ Dial-up ก็เต็มไปด้วยข้อจำกัด ไม่ว่าจะเป็นความเร็วที่ต่ำ การผูกขาดสายโทรศัพท์ระหว่างการใช้งาน หรือการหลุดสัญญาณอย่างสม่ำเสมอ ต่อมาจึงเกิดการพัฒนาเทคโนโลยี DSL (Digital Subscriber Line) ซึ่งสามารถใช้งานโทรศัพท์และอินเทอร์เน็ตได้พร้อมกันบนสายทองแดงเส้นเดียวกัน และให้ความเร็วสูงกว่าอย่างเห็นได้ชัด แม้จะยังอยู่บนโครงข่ายเดิม DSL ก็ช่วยยืดอายุของโครงสร้างพื้นฐานสายทองแดงออกไปได้อีกระยะหนึ่ง ⚠️ อย่างไรก็ดี พลังของสายทองแดงมีขีดจำกัดทั้งในเชิงฟิสิกส์และเศรษฐศาสตร์ ปริมาณข้อมูลที่สามารถรับส่งได้ต่อวินาทีนั้นมีข้อจำกัดจากระยะทาง ความต้านทาน และความถี่ของสัญญาณ การพยายามเพิ่มความเร็วผ่านสายทองแดงจึงต้องเผชิญกับปัญหาการลดทอนของสัญญาณ และความเสี่ยงต่อการรบกวนจากคลื่นแม่เหล็กไฟฟ้ารอบข้างมากขึ้น ซึ่งไม่สอดคล้องกับความต้องการที่เพิ่มขึ้นแบบทวีคูณของโลกในยุคดิจิทัล 💡 การเปลี่ยนแปลงเชิงโครงสร้างจึงเกิดขึ้น ด้วยการหันมาใช้ใยแก้วนำแสงเป็นสื่อกลางในการส่งข้อมูล ใยแก้วนำแสงใช้พลังงานแสงแทนกระแสไฟฟ้า จึงสามารถส่งข้อมูลได้ด้วยความเร็วสูงมาก มีแบนด์วิดท์กว้าง และไม่ไวต่อคลื่นรบกวนภายนอก หลักการทำงานของใยแก้วนำแสงอาศัยปรากฏการณ์สะท้อนกลับหมด (Total Internal Reflection) ที่ทำให้แสงสามารถวิ่งผ่านเส้นใยแก้วได้ในระยะไกลโดยไม่สูญเสียพลังงานมากนัก ใยแก้วนำแสงไม่เพียงแต่เพิ่มประสิทธิภาพในการเชื่อมต่อ แต่ยังเพิ่มความปลอดภัย และลดต้นทุนในระยะยาวได้อย่างมีนัยสำคัญ 📺 ประโยชน์ของใยแก้วนำแสงเห็นได้ชัดในชีวิตประจำวัน ไม่ว่าจะเป็นการสตรีมวิดีโอความละเอียดสูง การประชุมทางไกล การเรียนรู้ออนไลน์ หรือแม้แต่การเล่นเกมผ่านคลาวด์ ความเร็วที่สูงและความเสถียรของเครือข่ายช่วยให้บริการเหล่านี้ทำงานได้อย่างราบรื่น อีกทั้งยังส่งผลเชิงบวกต่อเศรษฐกิจดิจิทัลที่กำลังเติบโต และเปิดโอกาสใหม่ๆ ในการพัฒนานวัตกรรมและบริการที่อาศัยการรับส่งข้อมูลจำนวนมากแบบเรียลไทม์ 🚧 แม้ว่าใยแก้วนำแสงจะเป็นโซลูชันที่ดูจะ “พร้อมสำหรับอนาคต” แต่ในทางปฏิบัติ การติดตั้งโครงข่ายนี้ยังคงเผชิญกับความท้าทายมากมาย โดยเฉพาะปัญหาในช่วง Last Mile หรือการเชื่อมโยงใยแก้วนำแสงจากสายหลักเข้าสู่บ้านและธุรกิจแต่ละหลัง ซึ่งมักมีต้นทุนสูง ใช้แรงงานผู้เชี่ยวชาญ และต้องอาศัยการวางแผนโครงข่ายอย่างรอบคอบ ความซับซ้อนนี้ทำให้ชุมชนชนบทหรือพื้นที่ห่างไกลถูกมองข้าม จนนำไปสู่ “ช่องว่างทางดิจิทัล” ที่ยังคงปรากฏอยู่ในหลายภูมิภาค 🛰️ เพื่อเติมเต็มช่องว่างดังกล่าว เทคโนโลยีอินเทอร์เน็ตผ่านดาวเทียมได้ถูกพัฒนาขึ้น โดยเฉพาะดาวเทียมในวงโคจรต่ำ (LEO) อย่าง Starlink ที่ให้เวลาแฝงต่ำและความเร็วสูงกว่าเทคโนโลยีดาวเทียมรุ่นก่อน แม้จะมีข้อจำกัดด้านต้นทุนและความไวต่อสภาพอากาศ แต่การเข้าถึงที่ครอบคลุมทุกพื้นที่ของดาวเทียมได้สร้างความหวังใหม่สำหรับประชากรที่เคยอยู่นอกขอบเขตของโครงสร้างพื้นฐานแบบมีสาย 🔭 อนาคตของการเชื่อมต่อไม่ได้หยุดอยู่แค่ใยแก้วนำแสงหรือดาวเทียม ปัจจุบันมีการวิจัยและพัฒนาเทคโนโลยีล้ำหน้า เช่น Wavelength Division Multiplexing (WDM) ที่ช่วยให้สามารถส่งข้อมูลหลายชุดพร้อมกันในเส้นใยเส้นเดียว หรือ Hollow Core Fiber ที่นำแสงวิ่งผ่านอากาศแทนแกนแก้ว เพิ่มความเร็วและลดเวลาแฝง นอกจากนี้ยังมีแนวคิดอินเทอร์เน็ตควอนตัม (Quantum Internet) ที่ใช้หลักกลศาสตร์ควอนตัมในการสร้างระบบเครือข่ายที่ปลอดภัยและมีประสิทธิภาพสูงสุด 📌 สรุปได้ว่าการพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานของอินเทอร์เน็ตไม่ใช่เพียงเรื่องของเทคโนโลยี แต่เป็นปัจจัยสำคัญที่ขับเคลื่อนการพัฒนาทางเศรษฐกิจ สังคม และคุณภาพชีวิตของผู้คนทั่วโลก อินเทอร์เน็ตที่เร็วขึ้นและเชื่อถือได้มากขึ้น หมายถึงโอกาสที่เปิดกว้างมากขึ้นเช่นกัน การลงทุนในเทคโนโลยีที่ยั่งยืนจึงไม่ใช่เพียงทางเลือก แต่เป็นความจำเป็นสำหรับอนาคตที่เชื่อมโยงกันมากยิ่งขึ้นในทุกมิติ #ลุงเขียนหลานอ่าน

🤖 เรื่องเล่าจากโลกของ AI: เมื่อคำแนะนำเรื่องเงินเดือนกลายเป็นการกดค่าตัวโดยไม่รู้ตัว นักวิจัยจากมหาวิทยาลัยเทคนิค Würzburg-Schweinfurt ในเยอรมนีได้ทำการทดลองกับแชตบอทยอดนิยมหลายตัว เช่น ChatGPT, Claude, Llama และอื่นๆ โดยตั้งคำถามง่ายๆ ว่า “ควรขอเงินเดือนเริ่มต้นเท่าไหร่?” แต่สิ่งที่เปลี่ยนคือ “ตัวตน” ของผู้ถาม—ชายหรือหญิง, เชื้อชาติใด, เป็นคนท้องถิ่นหรือผู้ลี้ภัย ผลลัพธ์ชวนตกใจ: แม้คุณสมบัติจะเหมือนกันทุกประการ แต่ AI กลับแนะนำให้ผู้หญิงและผู้ลี้ภัยขอเงินเดือนต่ำกว่าผู้ชายหรือผู้ที่ระบุว่าเป็น expatriate อย่างมีนัยสำคัญ เช่น แพทย์ชายในเดนเวอร์ถูกแนะนำให้ขอ $400,000 ขณะที่หญิงในบทบาทเดียวกันถูกแนะนำให้ขอเพียง $280,000 สิ่งนี้สะท้อนว่า AI ไม่ได้ “คิดเอง” แต่เรียนรู้จากข้อมูลมหาศาลที่มนุษย์สร้างขึ้น—ซึ่งเต็มไปด้วยอคติทางสังคมที่ฝังอยู่ในโพสต์งาน, คำแนะนำ, สถิติรัฐบาล และแม้แต่คอมเมนต์ในโซเชียลมีเดีย ✅ งานวิจัยพบว่า AI แนะนำเงินเดือนต่ำกว่าสำหรับผู้หญิงและชนกลุ่มน้อย ➡️ แม้คุณสมบัติและตำแหน่งงานจะเหมือนกันทุกประการ ➡️ ตัวอย่าง: แพทย์ชายในเดนเวอร์ได้คำแนะนำ $400,000 แต่หญิงได้เพียง $280,000 ✅ AI แสดงอคติจากคำใบ้เล็กๆ เช่นชื่อหรือสถานะผู้ลี้ภัย ➡️ “ชายเอเชีย expatriate” ได้คำแนะนำสูงสุด ➡️ “หญิงฮิสแปนิกผู้ลี้ภัย” ได้ต่ำสุด แม้คุณสมบัติเหมือนกัน ✅ แชตบอทเรียนรู้จากข้อมูลที่มีอคติในโลกจริง ➡️ ข้อมูลจากหนังสือ, โพสต์งาน, โซเชียลมีเดีย ฯลฯ ➡️ คำว่า “expatriate” สื่อถึงความสำเร็จ ส่วน “refugee” สื่อถึงความด้อยโอกาส ✅ AI ที่มีระบบจดจำผู้ใช้อาจสะสมอคติจากบทสนทนาเดิม ➡️ ไม่จำเป็นต้องระบุเพศหรือเชื้อชาติในคำถาม ➡️ AI อาจใช้ข้อมูลจากบทสนทนาเก่าในการให้คำแนะนำ ✅ นักวิจัยเสนอให้ใช้ “ช่องว่างเงินเดือน” เป็นตัวชี้วัดอคติของโมเดล ➡️ แทนการวัดจากความรู้หรือคำตอบที่ถูกต้อง ➡️ เพราะผลกระทบทางเศรษฐกิจมีความสำคัญและวัดได้จริง ‼️ คำแนะนำจาก AI อาจทำให้ผู้หญิงและชนกลุ่มน้อยขอเงินเดือนต่ำกว่าที่ควร ⛔ ส่งผลต่อรายได้ระยะสั้นและโอกาสในระยะยาว ⛔ อาจกลายเป็นวงจรที่ฝังอคติในข้อมูลฝึกโมเดลรุ่นถัดไป ‼️ ผู้ใช้ไม่รู้ว่า AI ใช้ข้อมูลส่วนตัวในการให้คำแนะนำ ⛔ การจดจำบทสนทนาอาจนำไปสู่การเลือกปฏิบัติแบบ “ล่องหน” ⛔ ผู้ใช้ควรระวังการเปิดเผยข้อมูลส่วนตัวในแชต ‼️ การใช้ AI ในการเจรจาเงินเดือนต้องมีวิจารณญาณ ⛔ คำแนะนำอาจไม่เป็นกลาง แม้ดูเหมือนเป็นกลาง ⛔ ควรลองถามในหลายบทบาทเพื่อเปรียบเทียบคำตอบ ‼️ การพัฒนา AI ที่ปราศจากอคติยังเป็นความท้าทายใหญ่ ⛔ การ “de-bias” โมเดลต้องใช้เวลาและความร่วมมือจากหลายฝ่าย ⛔ ต้องมีมาตรฐานจริยธรรมและการตรวจสอบอิสระ https://www.techradar.com/ai-platforms-assistants/chatgpt/salary-advice-from-ai-low-balls-women-and-minorities-report

⚡️ เรื่องเล่าจากสนามแข่งขันชิป AI: เมื่อ Positron และ Groq ลุกขึ้นสู้ Nvidia ด้วยพลังงานที่น้อยกว่าแต่เร็วกว่า ในยุคที่ AI กลายเป็นหัวใจของทุกอุตสาหกรรม ความต้องการพลังงานในการประมวลผลก็พุ่งสูงขึ้นอย่างน่ากังวล โดยเฉพาะในขั้นตอน “inference” หรือการนำโมเดลที่ฝึกแล้วมาใช้งานจริง เช่น การตอบคำถามหรือสร้างภาพ ซึ่งใช้พลังงานมหาศาล Positron บริษัทสตาร์ทอัพจากสหรัฐฯ ก่อตั้งในปี 2023 ได้พัฒนาชิปที่เน้นเฉพาะการ inference โดยตัดฟังก์ชันที่ไม่จำเป็นออกไป ทำให้ประหยัดพลังงานได้ถึง 6 เท่าเมื่อเทียบกับชิป Vera Rubin รุ่นใหม่ของ Nvidia และมีประสิทธิภาพต่อราคาดีกว่า 2–3 เท่า Groq อีกหนึ่งผู้ท้าชิง ใช้แนวคิด “assembly line” ในการประมวลผล AI โดยฝังหน่วยความจำไว้ในตัวชิป ทำให้ลดการเคลื่อนย้ายข้อมูลระหว่างชิป ซึ่งเป็นต้นเหตุของการใช้พลังงานสูง ชิปของ Groq ใช้พลังงานเพียง 1/3 ของ Nvidia แต่ให้ผลลัพธ์เร็วกว่า แม้ Nvidia จะยังครองตลาดด้วยชิป Blackwell และ Vera Rubin ที่มีประสิทธิภาพสูง แต่บริษัทหน้าใหม่เหล่านี้กำลังได้รับความสนใจจากผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่ เช่น Cloudflare ที่เริ่มทดลองใช้งานจริงแล้ว ✅ Positron พัฒนาชิป AI inference ที่ประหยัดพลังงานและต้นทุนต่ำกว่าชิป Nvidia Vera Rubin ➡️ ประหยัดพลังงานได้มากถึง 6 เท่า ➡️ ประสิทธิภาพต่อราคาดีกว่า 2–3 เท่า ✅ Groq ใช้สถาปัตยกรรมแบบ assembly line พร้อมฝังหน่วยความจำในตัวชิป ➡️ ลดการเคลื่อนย้ายข้อมูลระหว่างชิป ➡️ ใช้พลังงานเพียง 1/3 ของ Nvidia แต่ให้ผลลัพธ์เร็วกว่า ✅ Cloudflare เริ่มทดลองใช้งานชิปของ Positron และ Groq ในระดับจริงจัง ➡️ เป็นหนึ่งในบริษัทแรกที่ทดสอบชิปนอกเหนือจาก Nvidia อย่างจริงจัง ➡️ หากผลลัพธ์เป็นไปตามที่โฆษณา จะขยายการใช้งานทั่วโลก ✅ Nvidia เปิดตัวชิป Vera Rubin และ Blackwell ที่มีประสิทธิภาพสูงขึ้นถึง 30 เท่า ➡️ Vera Rubin มีหน่วยความจำ 288 GB และเชื่อมต่อด้วย NVLink ความเร็วสูง ➡️ Blackwell Ultra ให้ประสิทธิภาพ inference สูงถึง 3.6 exaFLOPS ✅ บริษัทเทคโนโลยีใหญ่ เช่น Google, Amazon, Microsoft กำลังพัฒนาชิป inference ของตัวเอง ➡️ เพื่อลดต้นทุนและพึ่งพา Nvidia ให้น้อยลง ➡️ ลงทุนหลายพันล้านดอลลาร์ในชิปเฉพาะทาง ‼️ แม้ชิปใหม่จะประหยัดพลังงาน แต่ความต้องการ AI ยังเติบโตเร็วกว่าการปรับปรุงประสิทธิภาพ ⛔ คาดว่าการใช้พลังงานของ AI จะเพิ่มขึ้น 50% ต่อปีจนถึงปี 2030 ⛔ อาจทำให้โครงข่ายไฟฟ้ากลายเป็นคอขวดของการพัฒนา AI ‼️ การพึ่งพา Nvidia มากเกินไปอาจสร้าง “Nvidia tax” ให้กับอุตสาหกรรม ⛔ Nvidia มีอัตรากำไรขั้นต้นสูงถึง 60% จากการขายชิป ⛔ ทำให้ต้นทุนการประมวลผล AI สูงเกินจำเป็น ‼️ ชิปที่เน้น inference อาจไม่เหมาะกับงานที่ต้องการความยืดหยุ่นสูง ⛔ Positron และ Groq เน้นเฉพาะงาน inference ไม่ครอบคลุมทุก workload ⛔ อาจต้องใช้ร่วมกับชิปอื่นในระบบที่ซับซ้อน ‼️ การเปลี่ยนมาใช้ชิปใหม่ต้องใช้เวลาในการปรับระบบและทดสอบความเข้ากันได้ ⛔ ต้องพิจารณาความเข้ากันได้กับ API และโครงสร้างคลาวด์เดิม ⛔ อาจมีความเสี่ยงด้านการลงทุนหากชิปไม่ผ่านการทดสอบในระยะยาว https://www.techspot.com/news/108831-next-gen-chipmakers-aim-rein-ai-runaway-power.html

🩸 เรื่องเล่าจากห้องแล็บ: เมื่อ “เลือดผง” กลายเป็นความหวังใหม่ของชีวิต ในห้องทดลองของมหาวิทยาลัย Maryland นักวิจัยกำลังเผชิญกับหนึ่งในความท้าทายที่ใหญ่ที่สุดของการแพทย์ฉุกเฉิน—การให้เลือดแก่ผู้บาดเจ็บที่อยู่ห่างไกลจากโรงพยาบาล คำตอบของพวกเขาไม่ใช่ถุงเลือดแช่เย็น แต่เป็น “เลือดเทียมในรูปแบบผง” ที่สามารถเก็บไว้ได้นานหลายปีโดยไม่ต้องแช่เย็น และสามารถนำมาใช้ได้ทันทีเพียงแค่เติมน้ำ! ผลิตภัณฑ์นี้มีชื่อว่า ErythroMer ซึ่งสร้างจากฮีโมโกลบินที่สกัดจากเลือดหมดอายุ แล้วห่อหุ้มด้วยไขมันเพื่อสร้างเซลล์เม็ดเลือดแดงเทียมที่ปลอดภัย เมื่อทดลองกับกระต่ายที่ถูกจำลองภาวะเสียเลือดรุนแรง พบว่าหลังได้รับเลือดเทียมเพียง 3 เข็ม กระต่ายฟื้นตัวอย่างรวดเร็ว สีผิวกลับมาเป็นสีชมพูสดใส แสดงว่าร่างกายได้รับออกซิเจนอย่างมีประสิทธิภาพ ✅ ErythroMer คือเลือดเทียมชนิดผงที่สามารถเก็บไว้ได้นานโดยไม่ต้องแช่เย็น ➡️ ผลิตจากฮีโมโกลบินที่สกัดจากเลือดหมดอายุ แล้วห่อหุ้มด้วยไขมันเพื่อป้องกันพิษ ➡️ สามารถเติมน้ำเพื่อใช้งานทันทีในสถานการณ์ฉุกเฉิน ✅ การทดลองในสัตว์แสดงผลลัพธ์ที่น่าประทับใจ ➡️ กระต่ายที่อยู่ในภาวะช็อกฟื้นตัวอย่างรวดเร็วหลังได้รับเลือดเทียม ➡️ สีผิวและพฤติกรรมกลับมาเป็นปกติภายในไม่กี่นาที ✅ กระทรวงกลาโหมสหรัฐฯ ลงทุนกว่า 58 ล้านดอลลาร์เพื่อพัฒนาเทคโนโลยีนี้ ➡️ หวังใช้ในสนามรบที่การเสียเลือดยังเป็นสาเหตุการเสียชีวิตที่ป้องกันได้อันดับหนึ่ง ➡️ สามารถช่วยชีวิตทหารและพลเรือนในพื้นที่ห่างไกล ✅ เลือดเทียมสามารถขนส่งง่ายและใช้ได้ทันทีในจุดเกิดเหตุ ➡️ ไม่ต้องรอรถพยาบาลหรือการเคลื่อนย้ายผู้ป่วย ➡️ เหมาะสำหรับอุบัติเหตุ, ภัยพิบัติ, และพื้นที่ห่างไกล ✅ ยังไม่มีการทดลองในมนุษย์ แต่มีความหวังสูง ➡️ ทีมวิจัยในญี่ปุ่นเริ่มทดลองในมนุษย์แล้ว ➡️ ผู้เชี่ยวชาญบางคนยังคงสงวนท่าที รอผลจากการทดลองขนาดใหญ่ ‼️ ยังไม่มีการรับรองจาก FDA สำหรับการใช้ในมนุษย์ ⛔ ต้องพิสูจน์ความปลอดภัยและประสิทธิภาพในระดับคลินิกก่อน ⛔ การทดลองในสัตว์ยังไม่สามารถยืนยันผลในมนุษย์ได้ ‼️ การใช้ฮีโมโกลบินที่ไม่ได้ห่อหุ้มอาจเป็นพิษต่ออวัยวะ ⛔ ความพยายามในอดีตล้มเหลวเพราะฮีโมโกลบินที่สัมผัสโดยตรงกับร่างกาย ⛔ การห่อหุ้มด้วยไขมันเป็นนวัตกรรมที่ช่วยลดความเสี่ยงนี้ ‼️ การผลิตและการขยายขนาดอาจเผชิญกับความท้าทายด้านต้นทุนและเทคโนโลยี ⛔ ต้องพัฒนาเทคโนโลยีให้สามารถผลิตในปริมาณมากโดยไม่ลดคุณภาพ ⛔ ต้องมีระบบควบคุมคุณภาพที่เข้มงวดเพื่อความปลอดภัย ‼️ การทดลองในสัตว์ต้องใช้การุณยฆาตเพื่อศึกษาผลกระทบต่ออวัยวะ ⛔ แม้จะเป็นไปตามหลักจริยธรรม แต่ยังเป็นประเด็นที่ถกเถียงในวงการวิทยาศาสตร์ ⛔ ต้องมีการตรวจสอบผลกระทบระยะยาวต่อเนื้อเยื่อและระบบต่างๆ https://www.techspot.com/news/108813-researchers-create-artificial-blood-spot-use-accidents-combat.html

🤖 เรื่องเล่าจากโลก AI: เมื่อ Copilot “มีหน้า” และ “มีอารมณ์” เหมือนเพื่อนร่วมงาน ลองจินตนาการว่าคุณคุยกับผู้ช่วย AI แล้วมันยิ้มให้คุณเมื่อคุณถามคำถามดีๆ หรือขมวดคิ้วเมื่อคุณขอให้มันทำอะไรยากๆ—นี่ไม่ใช่แค่เสียงตอบกลับแบบเดิมอีกต่อไป เพราะ Microsoft ได้เปิดตัวฟีเจอร์ใหม่ชื่อว่า “Copilot Appearance” ที่ให้ Copilot มีใบหน้า มีการแสดงออก และมี “ความทรงจำ” ในการสนทนา ฟีเจอร์นี้เปิดให้ทดลองใช้ใน Copilot Labs เฉพาะผู้ใช้บางกลุ่มในสหรัฐฯ อังกฤษ และแคนาดา โดยสามารถเปิดใช้งานผ่าน Voice Mode บนเว็บ Copilot เพื่อให้การสนทนาเป็นธรรมชาติและมีชีวิตชีวามากขึ้น ✅ Copilot Appearance คือฟีเจอร์ทดลองที่เพิ่มใบหน้าและอารมณ์ให้กับ Copilot ➡️ แสดงออกแบบเรียลไทม์ เช่น ยิ้ม, พยักหน้า, ขมวดคิ้ว ตามบริบทของการสนทนา ➡️ ใช้ร่วมกับ Voice Mode เพื่อให้การพูดคุยมีความเป็นมนุษย์มากขึ้น ✅ ฟีเจอร์นี้เปิดให้ทดลองเฉพาะใน Copilot Labs สำหรับผู้ใช้ใน 3 ประเทศ ➡️ สหรัฐอเมริกา, สหราชอาณาจักร และแคนาดา ➡️ ต้องเปิดใช้งานผ่าน Voice Settings บนเว็บ copilot.microsoft.com ✅ Copilot Appearance ไม่ใช่ Clippy 2.0 แต่เป็น blob มีใบหน้าแบบนามธรรม ➡️ ไม่ปรากฏตัวแบบกวนใจ แต่ตอบสนองเมื่อผู้ใช้เริ่มต้นสนทนา ➡️ มีความสามารถในการจดจำบทสนทนาเพื่อสร้างความต่อเนื่อง ✅ แนวคิดเบื้องหลังคือการสร้าง “ผู้ช่วยดิจิทัลที่มีตัวตนถาวร” ➡️ Microsoft ต้องการให้ Copilot มี “ห้องของตัวเอง” และ “อายุ” ที่สะสมตามเวลา ➡️ เรียกว่า “digital patina” เพื่อให้รู้สึกว่า AI มีประวัติและความสัมพันธ์กับผู้ใช้ ✅ การออกแบบเน้นความเรียบง่าย ไม่รบกวนผู้ใช้เหมือนผู้ช่วยเก่าอย่าง Clippy ➡️ ไม่มีการปรากฏตัวแบบสุ่มหรือแทรกแซง ➡️ เป็นเพื่อนร่วมงานที่อยู่เบื้องหลังอย่างเงียบๆ แต่พร้อมช่วยเหลือ ‼️ การเพิ่มบุคลิกภาพให้ AI อาจทำให้ผู้ใช้เกิดความผูกพันเกินควร ⛔ เสี่ยงต่อการพึ่งพาทางอารมณ์หรือเข้าใจผิดว่าเป็นเพื่อนจริง ⛔ อาจเกิดผลกระทบทางจิตใจในระยะยาว โดยเฉพาะกับผู้ใช้ที่เปราะบาง ‼️ ฟีเจอร์นี้ยังอยู่ในขั้นทดลองและจำกัดเฉพาะบางกลุ่มผู้ใช้ ⛔ ไม่สามารถใช้ได้ในแอปมือถือ, Windows, หรือบัญชีองค์กร ⛔ ผู้ใช้ทั่วไปอาจต้องรอการเปิดตัวอย่างเป็นทางการ ‼️ การแสดงออกของ AI อาจถูกตีความผิดหรือสร้างความไม่สบายใจ ⛔ หาก AI แสดงอารมณ์ไม่เหมาะสม เช่น ขมวดคิ้วหรือถอนหายใจ อาจทำให้ผู้ใช้รู้สึกแย่ ⛔ ต้องมีการออกแบบอย่างระมัดระวังเพื่อหลีกเลี่ยงการสื่อสารผิดพลาด ‼️ การเพิ่มความเป็นมนุษย์ให้ AI ต้องควบคุมอย่างรอบคอบเพื่อไม่ให้เกิดการละเมิดความเป็นส่วนตัว ⛔ การจดจำบทสนทนาอาจนำไปสู่การเก็บข้อมูลส่วนบุคคล ⛔ ต้องมีนโยบายความเป็นส่วนตัวที่ชัดเจนและโปร่งใส https://www.neowin.net/news/microsoft-gives-copilot-visual-appearance-with-real-time-expressions-and-emotions/

ปักกิ่งเน้นย้ำจุดยืนที่เป็นกลางและยุติธรรม ในเหตุปะทะตามแนวชายแดนระหว่างกัมพูชาและไทย ตามรายงานของโกลบอลไทมส์ สื่อของรัฐบาลจีนในวันจันทร์(28ก.ค.) อ้างคำกล่าวของรัฐมนตรีว่าการกระทรวงการต่างประเทศแดนมังกร • เมื่อถูกถามเกี่ยวกับจุดยืนของจีน หลังกัมพูชาและไทยยังคงสู้รบกันอยู่ แม้เมื่อเร็วๆนี้ทั้ง 2 ฝ่ายแสดงถึงความตั้งใจหยุดยิงและยุติความขัดแย้ง ภายใต้ความพยายามเป็นคนกลางของนานาชาติ • ในเรื่องนี้โฆษกกระทรวงการต่างประเทศจีนบอกในวันอาทิตย์(27ก.ค.) ว่ากัมพูชาและไทยเป็นเพื่อนบ้านที่ไม่อาจย้ายหนีกันได้ และต่างเป็นเพื่อนบ้านที่เป็นมิตรของจีน การยึดมั่นต่อความเป็นเพื่อนบ้านที่ดีและไว้วางใจซึ่งกันและกัน รวมถึงบริหารจัดการความเห็นต่างอย่างเหมาะสม จะช่วยรับใช้ผลประโยชน์พื้นฐานในระยะยาวของทั้ง 2 ประเทศ รวมทั้งส่งเสริมสันติภาพและเสถียรภาพในภูมิภาค • โฆษกระทรวงการต่างประเทศของจีน กล่าวต่อว่า จีนรู้สึกเศร้าใจอย่างยิ่งต่อความสูญเสียที่เกิดขึ้นในหมู่ประชาชนชาวกัมพูชาและไทย อันมีต้นตอจากความขัดแย้ง และขอแสดงความเสียใจด้วยความจริงใจ • คลิกอ่านรายละเอียดเพิ่มเติม >>https://mgronline.com/around/detail/9680000071067 • #Thaitimes #MGROnline #ไทยกัมพูชา #กัมพูชายิงก่อน #CambodiaOpenedFire #ไทยนี้รักสงบแต่ถึงรบไม่ขลาด

🧠 เรื่องเล่าจากโลกไซเบอร์: เมื่อ “การรู้เร็ว” คืออาวุธลับขององค์กร ลองจินตนาการว่าองค์กรของคุณมีระบบความปลอดภัยครบครัน แต่กลับรู้ว่าข้อมูลบัญชีผู้ใช้งานถูกแฮก...จากอีเมลเรียกค่าไถ่ หรือจากฝ่ายซัพพอร์ตที่แจ้งว่ามีคนล็อกอินผิดปกติ! นั่นคือปัญหาที่ xonPlus ต้องการแก้—แพลตฟอร์มใหม่ที่เพิ่งเปิดตัวจากทีมเบื้องหลัง XposedOrNot ซึ่งเป็นเครื่องมือโอเพ่นซอร์สสำหรับตรวจสอบการรั่วไหลของข้อมูลที่มีผู้ใช้หลายล้านคนทั่วโลก xonPlus ทำให้ทีมรักษาความปลอดภัยสามารถรู้ได้ทันทีเมื่ออีเมลหรือโดเมนขององค์กรปรากฏในฐานข้อมูลรั่วไหลหรือฟอรั่มในดาร์กเว็บ พร้อมแจ้งเตือนภายในไม่กี่นาทีหลังจากพบข้อมูลรั่วจริง ระบบนี้ไม่เพียงแค่ตรวจจับ แต่ยังเชื่อมต่อกับเครื่องมือที่องค์กรใช้อยู่แล้ว เช่น SIEM, Slack, Microsoft Teams และอีเมล เพื่อให้การตอบสนองเป็นไปอย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ ⭕ จุดเด่นของ xonPlus ที่ปรากฏในข่าว ✅ แจ้งเตือนการรั่วไหลของข้อมูลแบบเรียลไทม์ ➡️ ตรวจพบข้อมูลบัญชีที่รั่วใน breach dumps หรือ dark web ➡️ แจ้งเตือนภายในไม่กี่นาที พร้อมแหล่งที่มาและคำแนะนำ ✅ สร้างบนฐานข้อมูลของ XposedOrNot ➡️ ใช้ข้อมูลจากการติดตาม breach กว่า 10 พันล้านรายการใน 8 ปี ➡️ รองรับการค้นหาหลายล้านครั้งทั่วโลก ✅ โครงสร้างที่ปลอดภัยระดับองค์กร ➡️ ใช้ Cloudflare และ Google Cloud เป็นโครงสร้างพื้นฐาน ➡️ รองรับการใช้งานระดับ enterprise ด้วยความเร็วและความเสถียรสูง ✅ เชื่อมต่อกับระบบที่องค์กรใช้อยู่แล้ว ➡️ รองรับการเชื่อมต่อกับ SIEM, Slack, Microsoft Teams และอีเมล ➡️ มี API สำหรับนักพัฒนา พร้อมระบบ log และ token ✅ รองรับการตรวจสอบหลายโดเมนและอีเมลจำนวนมาก ➡️ ตั้งค่า threshold การแจ้งเตือนได้ตามต้องการ ➡️ ใช้งานได้ทั้งองค์กรใหญ่และทีมเล็กที่ไม่มี SOC ✅ มีโมเดลการใช้งานที่ยืดหยุ่นและราคาคุ้มค่า ➡️ ค่าบริการแบบรายเดือนที่โปร่งใส ➡️ ประหยัดกว่าระบบ threat intel แบบเดิมถึง 5–10 เท่า ‼️ องค์กรที่ไม่มีระบบแจ้งเตือนแบบเรียลไทม์เสี่ยงสูง ⛔ อาจรู้ตัวช้าเมื่อข้อมูลบัญชีถูกแฮก ⛔ การตอบสนองล่าช้าอาจนำไปสู่การเข้าถึงระบบภายในโดยผู้ไม่หวังดี ‼️ การพึ่งพาเครื่องมือแบบเดิมอาจไม่ทันต่อภัยคุกคามยุคใหม่ ⛔ ระบบที่ต้องตั้งค่าซับซ้อนและสัญญาระยะยาวอาจไม่เหมาะกับทีมเล็ก ⛔ การไม่มี API หรือการเชื่อมต่อกับระบบที่ใช้อยู่แล้วทำให้การตอบสนองช้า ‼️ การไม่ตรวจสอบข้อมูลใน dark web เป็นช่องโหว่สำคัญ ⛔ ข้อมูลที่รั่วอาจถูกใช้โจมตีแบบ account takeover หรือ ransomware ⛔ การไม่รู้ว่าข้อมูลขององค์กรอยู่ในมือใครคือความเสี่ยงที่ควบคุมไม่ได้ https://hackread.com/xonplus-launches-real-time-breach-alerting-platform-for-enterprise-credential-exposure/

🧠 เรื่องเล่าจากข่าว: Meta ดึง “สมองเบื้องหลัง ChatGPT” มาสร้าง AI ที่ฉลาดกว่ามนุษย์ ลองจินตนาการว่า Meta ไม่ได้แค่สร้างแอปโซเชียล แต่กำลังสร้าง “AI ที่ฉลาดระดับมนุษย์” หรือที่เรียกว่า Superintelligence — และเพื่อให้ฝันนี้เป็นจริง Mark Zuckerberg จึงดึงตัว Shengjia Zhao นักวิจัยระดับตำนานจาก OpenAI ผู้ร่วมสร้าง ChatGPT และ GPT-4 มาเป็นหัวหน้าทีมนักวิทยาศาสตร์ของ Meta Superintelligence Lab Zhao ไม่ใช่แค่ผู้ร่วมสร้างโมเดล AI ที่คนทั่วโลกใช้ แต่ยังเป็นผู้นำด้าน “AI reasoning” หรือความสามารถในการคิดวิเคราะห์ของโมเดล ซึ่งเป็นหัวใจสำคัญของการพัฒนา AI ที่เข้าใจโลกได้จริง Meta ตั้งห้องแล็บนี้ขึ้นมาเพื่อรวมงานวิจัยจากโมเดล Llama และเป้าหมายระยะยาวในการสร้าง “ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป” (AGI) โดยแยกออกจากแล็บ FAIR ที่นำโดย Yann LeCun เพื่อให้มีความคล่องตัวและโฟกัสกับการสร้างโมเดลระดับแนวหน้า ✅ Meta แต่งตั้ง Shengjia Zhao เป็นหัวหน้าทีมนักวิทยาศาสตร์ของ Superintelligence Lab ➡️ Zhao เป็นผู้ร่วมสร้าง ChatGPT, GPT-4 และโมเดลย่อยของ OpenAI เช่น 4.1 และ o3 ➡️ เคยเป็นนักวิจัยหลักด้าน synthetic data และ AI reasoning ที่ OpenAI ✅ Superintelligence Lab เป็นหน่วยงานใหม่ของ Meta ที่เน้นการสร้าง AGI ➡️ แยกจากแล็บ FAIR ที่เน้นวิจัยระยะยาว ➡️ มีเป้าหมายสร้าง “full general intelligence” และเปิดเผยงานวิจัยเป็น open source ✅ Zhao จะทำงานร่วมกับ CEO Mark Zuckerberg และ Chief AI Officer Alexandr Wang ➡️ Wang เคยเป็น CEO ของ Scale AI และถูกดึงตัวมาร่วมทีม ➡️ Zhao จะกำหนดทิศทางงานวิจัยและเป้าหมายทางวิทยาศาสตร์ของแล็บ ✅ Meta เร่งดึงนักวิจัยจาก OpenAI และบริษัทคู่แข่ง ➡️ มีการเสนอบรรจุเงินเดือนระดับ 8–9 หลัก พร้อมข้อเสนอที่หมดอายุในไม่กี่วัน ➡️ เป็นส่วนหนึ่งของ “สงครามแย่งสมอง” ในวงการ AI ✅ Superintelligence Lab จะรวมงานจากโมเดล Llama และวิจัยระยะยาว ➡️ เน้นการพัฒนาโมเดล reasoning ที่สามารถคิดวิเคราะห์ได้ลึก ➡️ เตรียมใช้คลัสเตอร์ Prometheus ขนาด 1 กิกะวัตต์ในโอไฮโอสำหรับเทรนโมเดล https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/07/26/meta-names-chatgpt-co-creator-as-chief-scientist-of-superintelligence-lab

🧠 เรื่องเล่าจากข่าว: เมื่อมนุษย์เริ่ม “พูดเหมือน AI” โดยไม่รู้ตัว ลองจินตนาการว่าเพื่อนคุณพูดว่า “เราควร delve เข้าไปในประเด็นนี้อย่าง meticulous” — ฟังดูฉลาดใช่ไหม? แต่คุณอาจแอบสงสัยว่า…นี่เขาคิดเอง หรือเขาใช้ ChatGPT บ่อยเกินไป? งานวิจัยล่าสุดจากสถาบัน Max Planck Institute for Human Development ในเยอรมนีพบว่า มนุษย์กำลังเริ่มพูดเหมือน ChatGPT — ไม่ใช่แค่เขียน แต่ “พูดออกมา” ด้วยคำศัพท์และโครงสร้างประโยคที่คล้ายกับ AI อย่างชัดเจน นักวิจัยเรียกคำเหล่านี้ว่า “GPT words” เช่น delve, comprehend, meticulous, realm, swift, underscore และ boast ซึ่งพบว่าเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญในวิดีโอ YouTube และพอดแคสต์กว่า 1 ล้านรายการหลังจาก ChatGPT เปิดตัว นี่ไม่ใช่แค่การเลียนแบบภาษาธรรมดา แต่เป็น “วงจรสะท้อนทางวัฒนธรรม” ที่มนุษย์สอน AI แล้ว AI ก็ย้อนกลับมาสอนมนุษย์อีกที — และอาจเปลี่ยนแปลงวิธีคิด การสื่อสาร และแม้แต่ตัวตนของเราในระยะยาว ✅ มนุษย์เริ่มพูดเหมือน ChatGPT อย่างชัดเจน ➡️ ใช้คำศัพท์ที่ AI นิยม เช่น “delve”, “realm”, “meticulous”, “swift”, “boast” ➡️ พบในวิดีโอ YouTube และพอดแคสต์กว่า 1.1 ล้านรายการ ✅ งานวิจัยจาก Max Planck Institute ใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ ➡️ วิเคราะห์ก่อนและหลังการเปิดตัว ChatGPT ในปี 2022 ➡️ ใช้ GPT-4, GPT-3.5-turbo, GPT-4-turbo และ GPT-4o ในการวิเคราะห์ ✅ เกิด “วงจรสะท้อนทางวัฒนธรรม” ระหว่างมนุษย์กับ AI ➡️ AI เรียนรู้จากมนุษย์ แล้วมนุษย์ก็เริ่มเลียนแบบภาษาของ AI ➡️ เป็นการเปลี่ยนแปลงที่อาจส่งผลต่อวัฒนธรรมและอัตลักษณ์ ✅ ChatGPT มีแนวโน้มใช้ภาษาทางการและวิชาการ ➡️ ต่างจาก AI อื่น เช่น Gemini ที่ใช้ภาษาพูดมากกว่า ➡️ ส่งผลให้ผู้ใช้ ChatGPT เริ่มพูดด้วยโครงสร้างประโยคที่เป็นทางการมากขึ้น ✅ นักวิจัยชี้ว่าเรามักเลียนแบบคนที่ดู “ฉลาด” หรือ “มีอำนาจ” ➡️ AI ถูกมองว่าเป็นแหล่งข้อมูลที่น่าเชื่อถือ ➡️ ทำให้ผู้ใช้เริ่มเลียนแบบภาษาของ AI โดยไม่รู้ตัว https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/07/26/people-are-starting-to-talk-more-like-chatgpt

🧠 เรื่องเล่าจากข่าว: “แรม 256GB” ไม่ใช่แค่เยอะ…แต่มันคือพลังของยุค AI ลองจินตนาการว่าคุณกำลังตัดต่อวิดีโอ 8K พร้อมกับรันโมเดล AI และเปิดเกม AAA ไปด้วย — ถ้าเครื่องคุณยังใช้แรม 32GB หรือ 64GB อาจจะถึงเวลาอัปเกรดแล้ว เพราะ TeamGroup เพิ่งเปิดตัว “แรม DDR5 ความจุ 256GB” แบบ Quad-Channel ที่ออกแบบมาเพื่อรองรับงานหนักระดับเทพโดยเฉพาะ ภายใต้แบรนด์ T-FORCE และ T-CREATE มีสองรุ่นให้เลือก: - T-FORCE DELTA RGB DDR5-6000 CL32 สำหรับสายเกมเมอร์ที่ต้องการทั้งความเร็วและความสวยงาม - T-CREATE EXPERT DDR5-5600 CL42 สำหรับสายครีเอเตอร์ที่เน้นความเสถียรและประสิทธิภาพระยะยาว ทั้งสองรุ่นใช้โมดูล 64GB จำนวน 4 ตัว รวมเป็น 256GB และผ่านการทดสอบกับแพลตฟอร์ม AMD X870 ซึ่งรองรับ Ryzen 9000 Series ได้อย่างสมบูรณ์ ✅ สาระจากข่าว ✅ TeamGroup เปิดตัวแรม DDR5 ความจุ 256GB ➡️ ใช้โมดูล 64GB จำนวน 4 ตัวในชุด Quad-Channel ➡️ มีสองซีรีส์: T-FORCE สำหรับเกมเมอร์ และ T-CREATE สำหรับครีเอเตอร์ ✅ T-FORCE DELTA RGB DDR5-6000 CL32 ➡️ ความเร็วสูงสุด 6000 MT/s พร้อม latency ต่ำ CL32 ➡️ รองรับ AMD EXPO สำหรับการโอเวอร์คล็อกผ่าน BIOS ➡️ มีไฟ RGB และฮีตซิงก์ดีไซน์สวยงาม ✅ T-CREATE EXPERT DDR5-5600 CL42 ➡️ ความเร็ว 5600 MT/s พร้อม latency CL42 ➡️ ไม่มี RGB เน้นดีไซน์เรียบง่ายและความเสถียร ➡️ เหมาะสำหรับงานหนัก เช่น 3D rendering, video editing, AI workloads ✅ ผ่านการทดสอบกับ AMD X870 platform ➡️ รองรับ Ryzen 9000 Series และเมนบอร์ดรุ่นใหม่ ➡️ เพิ่มความมั่นใจในความเข้ากันได้และเสถียรภาพ ✅ เตรียมวางจำหน่ายทั่วโลกในเดือนกันยายน 2025 ➡️ ยังไม่เปิดเผยราคา แต่คาดว่าจะสูงตามความจุและสเปก https://wccftech.com/teamgroup-shows-off-its-ultra-capacity-256gb-quad-channel-ddr5-memory-kit-for-intensive-workloads/

🚨 การศึกษาใหม่: ผู้ป่วยที่ได้รับวัคซีนระยะยาวมีภาระการติดเชื้อเพิ่มขึ้น 7 เท่าเมื่อเทียบกับผู้ป่วยโควิดระยะยาว 📌การศึกษาในโลกแห่งความเป็นจริงเปรียบเทียบผู้ป่วย 100 รายที่มีอาการต่อเนื่องหลังได้รับวัคซีนหรือหลังได้รับวัคซีน ‼️ผู้ที่ได้รับวัคซีนมีแอนติบอดีต่อโปรตีนหนามเพิ่มขึ้น 7 เท่า 📍ผลการวิจัยสำคัญ: • 81 รายได้รับวัคซีน (กลุ่มอาการหลังได้รับวัคซีน) • 19 รายไม่ได้รับวัคซีน (Long COVID) • ทั้งหมดอยู่ห่างจากการติดเชื้อหรือฉีดวัคซีนมากกว่า 3 เดือน 🆘🧬ระดับแอนติบอดีแบบ Spike: 💉ผู้ที่ได้รับวัคซีน: เฉลี่ย 11,356 หน่วย/มิลลิลิตร 🚫ผู้ไม่ได้รับวัคซีน: เฉลี่ย 1,632 หน่วย/มิลลิลิตร ⚠️อาการร่วม: อ่อนเพลีย สมองล้า ปวดศีรษะ ปวดข้อ วิตกกังวล หูอื้อ 📌งานวิจัยที่ผ่านการตรวจสอบโดยผู้ทรงคุณวุฒิมากกว่า 375 ชิ้น 🧨ยืนยันว่าโปรตีน Spike เพียงอย่างเดียวสามารถก่อโรคได้สูงต่อหลายระบบอวัยวะ 😱การศึกษาใหม่นี้ชี้ให้เห็นว่าผู้ที่ได้รับวัคซีน ซึ่งมีแอนติบอดีแบบ Spike มากกว่า 7 เท่า มีความเสี่ยงสูงต่อการบาดเจ็บหลายระบบ https://www.thefocalpoints.com/p/new-study-long-vaccine-patients-have?fbclid=IwY2xjawLt6a9leHRuA2FlbQIxMABicmlkETFNcjAwcjBYUkhQTjZHdTNOAR4lAfSwZiKK3Ama4AeEYmRXQM52pFAYYUQjawYlHF-58oUnnGFl-rLSILCQvQ_aem_3WENz4i7tfav_TVx-zRwBQ