😢 ปอกหอมแดงทีไร น้ำตาไหลทุกที? แค่กดปุ่มเดียว 👉 เครื่องปอกเปลือก 30 ลิตร ช่วยคุณได้! ✨ ปอกหอมแดงได้ครั้งละ 10–20 กก. เร็ว ไม่แสบตา ไม่เสียเวลา ⚙️ สเปกโหดสะใจ: มอเตอร์ 2 แรงม้า / ไฟ 220V ⚡ ความจุ 30 ลิตร Timer ตั้งเวลาได้ ⏱️ โครงสร้างสแตนเลสพรีเมียม 💎 📍 ดูเครื่องจริงได้เลยที่ร้าน! 💬 ทักมาเลย: m.me/yonghahheng | LINE: @yonghahheng #เครื่องปอกหอมแดง #ไม่แสบตาอีกต่อไป #เครื่องปอกเปลือก30ลิตร #ย่งฮะเฮง #Yoryonghahheng #FoodMachine #ครัวอุตสาหกรรม #ของมันต้องมี #ครัวใหญ่ #เครื่องจักรอาหาร #ร้านอาหาร #ครัวโรงแรม #ลดต้นทุนแรงงาน #เครื่องครัวสแตนเลส #อุปกรณ์ครัวอุตสาหกรรม #สายทำอาหาร #ไม่ต้องเสียน้ำตา #ปอกหอมง่ายๆ #ครัวมืออาชีพ #เครื่องครัวที่ต้องมี

น้ำมันไทยลดกี่โมง ..หากทหารยึดอำนาจ สิ่งแรกที่อยากให้ทำคือยึดสัมปทานน้ำมันทั้งหมดกลับคืนสู่แผ่นดินไทย,โมฆะสัมปทานปิโตรเลียมทั้งหมดทันทีให้เป็นอธิปไตยไทยจริงทั้งหมด,เราถูกต่างชาติปล้นไปนานเกินพอแล้ว,กอบโกบผลประโยชน์จากประชาชนคนไทยพอแล้ว,คนไทยยากจนนานพอแล้ว,ก่อนไปพลังงานทางเลือกใหม่ที่เสถียร บ่อน้ำมันยังสำคัญอยู่แน่นอนและอีกนาน.,เพื่อเป็นวัตถุดิบพัฒนาชาติไทยเราจริงๆรอบด้าน, แค่น้ำมันขายลิตรละ1บาทนะ โลจิสต์ทั่วไทยพลิกมีกำไรเลย,ค่าครองชีพลดทันที,ต้นทุนที่เชื่อมโยงน้ำมันลดร่วมกันหมด,เครื่องจักรต่างๆในทุกๆภาคส่วนจะลดต้นทุนขนาดไหน,เราจะฟื้นฟูกำลังภายในเราทันทีด้วย. ..นี้คือสิ่งแรกที่ประเทศไทยเราต้องปฏิวัติทันทีด้วย.,คูเวตยึดอำนาจสำเร็จจากพวกนักการเมืองที่คตโกงชาติประชาชน. https://youtube.com/shorts/A1pKIB4bdtA?si=zMal2s-XIOtskFh3 https://youtube.com/shorts/A1pKIB4bdtA?si=zMal2s-XIOtskFh3

📡 Dragonwing Q-6690 — โปรเซสเซอร์ที่ไม่ใช่แค่ฉลาด แต่ “รู้ตำแหน่ง” และ “รู้ตัวตน” ของสิ่งรอบตัว ลองจินตนาการว่าอุปกรณ์พกพาในร้านค้าหรือคลังสินค้าสามารถสแกนสินค้าทั้งชั้นโดยไม่ต้องเห็น หรือสามารถตรวจสอบตัวตนของผู้ใช้โดยไม่ต้องแตะ — นั่นคือสิ่งที่ Qualcomm Dragonwing Q-6690 กำลังทำให้เป็นจริง นี่คือโปรเซสเซอร์ตัวแรกของโลกที่ฝัง RFID แบบ UHF (RAIN) ไว้ในตัวโดยตรง ซึ่งหมายความว่าอุปกรณ์ไม่ต้องติดตั้งโมดูล RFID แยกอีกต่อไป ทำให้ขนาดเล็กลง น้ำหนักเบาขึ้น และประหยัดพลังงานมากขึ้น นอกจาก RFID แล้ว Q-6690 ยังมาพร้อมกับการเชื่อมต่อระดับสูงสุดในปัจจุบัน ได้แก่ 5G แบบ Dual-SIM Dual-Active, Wi-Fi 7, Bluetooth 6.0 และ Ultra-Wideband (UWB) ซึ่งช่วยให้อุปกรณ์สามารถเชื่อมต่อได้เร็วและแม่นยำในระดับเซนติเมตร ที่น่าสนใจคือ Qualcomm ยังออกแบบให้ Q-6690 รองรับการอัปเกรดฟีเจอร์ผ่านซอฟต์แวร์แบบ over-the-air โดยไม่ต้องเปลี่ยนฮาร์ดแวร์ เช่น เพิ่มพลัง AI, รองรับกล้องใหม่ หรือเพิ่มพอร์ตเชื่อมต่อ ซึ่งช่วยลดต้นทุนและยืดอายุการใช้งานของอุปกรณ์ อุตสาหกรรมที่ได้รับประโยชน์จากเทคโนโลยีนี้ ได้แก่ ค้าปลีก โลจิสติกส์ การผลิต และแม้แต่การแพทย์ โดยสามารถนำไปใช้ในระบบตรวจสอบสินค้าแบบเรียลไทม์, การชำระเงินแบบไร้สัมผัส, การติดตามทรัพย์สิน และการควบคุมการเข้าออกพื้นที่ 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ Qualcomm เปิดตัว Dragonwing Q-6690 ซึ่งเป็นโปรเซสเซอร์พกพาระดับองค์กรตัวแรกที่ฝัง RFID แบบ UHF ในตัว ➡️ รองรับการเชื่อมต่อ 5G DSDA, Wi-Fi 7, Bluetooth 6.0 และ UWB ➡️ ออกแบบมาเพื่ออุปกรณ์หลากหลาย เช่น handheld, POS, kiosk และ smart terminal ➡️ RFID แบบฝังในตัวช่วยลดขนาดอุปกรณ์และต้นทุนการผลิต ➡️ รองรับการอัปเกรดฟีเจอร์ผ่านซอฟต์แวร์แบบ over-the-air โดยไม่ต้องเปลี่ยนฮาร์ดแวร์ ➡️ ใช้สถาปัตยกรรม Kryo CPU แบบ octa-core ความเร็วสูงสุด 2.9 GHz ➡️ มี AI engine ที่รองรับการประมวลผลสูงสุด 6 TOPS ➡️ รองรับการใช้งานในอุตสาหกรรมค้าปลีก โลจิสติกส์ การผลิต และการแพทย์ ➡️ มีอายุผลิตภัณฑ์ยาวถึงปี 2034 เหมาะกับการใช้งานระยะยาวในองค์กร ➡️ ได้รับการสนับสนุนจากแบรนด์ใหญ่ เช่น Decathlon, EssilorLuxottica และ RAIN Alliance ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ RFID แบบ UHF (RAIN) สามารถอ่านแท็กได้หลายรายการพร้อมกัน แม้ไม่อยู่ในสายตา ➡️ Wi-Fi 7 รองรับ Multi-Link Operation และแบนด์วิดท์สูงถึง 320 MHz ➡️ Bluetooth 6.0 ยังไม่เปิดตัวอย่างเป็นทางการ แต่คาดว่าจะมี latency ต่ำและประหยัดพลังงานมากขึ้น ➡️ UWB ช่วยให้การระบุตำแหน่งแม่นยำในระดับเซนติเมตร เหมาะกับการติดตามทรัพย์สิน ➡️ การอัปเกรดฟีเจอร์ผ่านซอฟต์แวร์ช่วยลดค่าใช้จ่ายด้าน certification และ time-to-market https://www.techpowerup.com/340340/qualcomm-launches-worlds-first-enterprise-mobile-processor-with-fully-integrated-rfid-capabilities

🎮 GPU ที่ปรับแต่งได้เหมือนเลโก้ พร้อมพลังที่ฉลาดขึ้น ลองจินตนาการว่า GPU ไม่ใช่แค่ชิปกราฟิกธรรมดา แต่เป็นเหมือนชุดเลโก้ที่สามารถประกอบใหม่ได้ตามความต้องการของตลาด นั่นคือแนวคิดของ AMD RDNA 4 ที่ใช้การออกแบบแบบ Modular SoC ซึ่งสามารถ “ตัดต่อ” ส่วนประกอบภายในได้อย่างอิสระ ไม่ว่าจะเป็น Shader Engine, Memory Controller หรือแม้แต่ระบบรักษาความปลอดภัยภายในชิป AMD ได้เปิดเผยว่า Navi 44 ซึ่งเป็นหนึ่งใน GPU ตระกูล RDNA 4 ใช้การออกแบบที่มี Shader Engine 2 ตัว และ Memory Controller แบบ 128-bit GDDR6 ซึ่งสามารถขยายหรือย่อขนาดได้ตามต้องการ เช่น ถ้าต้องการรุ่นแรงขึ้น ก็เพิ่ม Shader Engine และ Memory Controller เข้าไปได้เลย นอกจากนี้ AMD ยังได้พัฒนาเทคนิคการบีบอัดข้อมูลภายใน GPU ที่ช่วยลดการใช้แบนด์วิดท์ของ Infinity Fabric ลงถึง 25% และเพิ่มประสิทธิภาพการเรนเดอร์ภาพแบบ raster ได้ถึง 15% โดยไม่ต้องพึ่งพาซอฟต์แวร์ภายนอกในการจัดการการบีบอัดอีกต่อไป สิ่งที่น่าสนใจคือการออกแบบนี้ยังช่วยให้ AMD สามารถสร้าง GPU ได้หลายรุ่นจากแผนผังเดียวกัน เช่น RX 9070 XT ที่ใช้ Navi 48 ก็เป็นผลลัพธ์จากการขยายโครงสร้างเดียวกันนี้ 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ AMD เปิดเผยรายละเอียด RDNA 4 เพิ่มเติมในงาน Hot Chips 2025 ➡️ RDNA 4 ใช้การออกแบบ Modular SoC ที่สามารถปรับแต่งได้ตามความต้องการ ➡️ Navi 44 มี Shader Engine 2 ตัว และ Memory Controller แบบ 128-bit GDDR6 ➡️ Modular SoC สามารถขยายเป็น Navi 48 สำหรับ RX 9070 XT ได้ ➡️ Infinity Fabric มีแบนด์วิดท์ 1KB/clock และความถี่ 1.5–2.5 GHz ➡️ ระบบ GL2 Cache และ LLC ช่วยให้การสื่อสารภายในชิปมีประสิทธิภาพ ➡️ RDNA 4 มีการฝังระบบรักษาความปลอดภัยและการจัดการพลังงานไว้ในชิป ➡️ มีการใช้เทคนิคบีบอัดข้อมูลใหม่ที่ช่วยลดการใช้แบนด์วิดท์ลง 25% ➡️ ประสิทธิภาพการเรนเดอร์ภาพแบบ raster เพิ่มขึ้น 15% ➡️ AMD มี Navi 44 และ Navi 48 หลาย SKU ที่แตกต่างกันตามการปรับแต่ง ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ RDNA 4 ไม่มีรุ่นเดสก์ท็อประดับสูงอย่าง Navi 4C ตามข่าวลือก่อนเปิดตัว ➡️ AMD ใช้เทคนิค “Harvesting” เพื่อปรับแต่ง GPU เช่น ปิด Shader Engine หรือลด Memory Bus ➡️ RDNA 4 ยังไม่มีรุ่นสำหรับโน้ตบุ๊กหรือแบบฝังตัว แม้เคยมีข่าวลือก่อนเปิดตัว RX 9000 ➡️ การออกแบบ Modular ช่วยให้ AMD ลดต้นทุนการผลิตและเพิ่มความยืดหยุ่นในการจัดจำหน่าย https://wccftech.com/amd-rdna-4-modular-soc-flexible-configurability-helps-spawn-smaller-gpus-navi-44-features-to-reduce-memory-bandwidth/

🎙️ SK hynix กับก้าวกระโดดสู่ยุค SSD ความจุระดับ 244TB ด้วย NAND 321 ชั้น ในโลกที่ข้อมูลเติบโตแบบไร้ขีดจำกัด SK hynix ได้ประกาศการเริ่มผลิต NAND แบบ QLC ขนาด 2Tb (256GB) ที่มีโครงสร้างถึง 321 ชั้น ซึ่งถือเป็นครั้งแรกของโลกที่ NAND แบบ QLC ทะลุเกิน 300 ชั้นได้สำเร็จ เทคโนโลยีใหม่นี้อยู่ในกลุ่มผลิตภัณฑ์ V9Q ของบริษัท โดยมีความเร็ว I/O ที่ 3200 MT/s และใช้โครงสร้างแบบ 6 planes ซึ่งช่วยให้สามารถอ่านข้อมูลแบบขนานได้มากขึ้น ส่งผลให้ความเร็วในการเขียนเพิ่มขึ้นถึง 56% และความเร็วในการอ่านเพิ่มขึ้น 18% เมื่อเทียบกับรุ่น V7Q เดิม นอกจากความเร็วแล้ว ยังมีการปรับปรุงด้านประสิทธิภาพพลังงาน โดยลดการใช้พลังงานในการเขียนลงกว่า 23% ซึ่งเหมาะกับการใช้งานในศูนย์ข้อมูลที่ต้องการประสิทธิภาพสูงและการใช้พลังงานต่ำ ในระยะเริ่มต้น SK hynix จะนำ NAND รุ่นนี้ไปใช้ใน SSD สำหรับผู้บริโภค เช่น SSD ขนาด 2TB ที่ใช้เพียง 8 ชิปเท่านั้น ก่อนจะขยายไปสู่ SSD ระดับองค์กรที่มีความจุสูงถึง 244TB โดยใช้เทคโนโลยี 32DP ที่สามารถบรรจุ NAND ได้ 32 ชิ้นในแพ็กเดียว เป้าหมายของ SK hynix คือการเป็นผู้ให้บริการหน่วยความจำแบบ full-stack สำหรับยุค AI ที่ต้องการความเร็ว ความจุ และประสิทธิภาพพลังงานในระดับสูงสุด 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ SK hynix เริ่มผลิต NAND แบบ QLC ขนาด 2Tb ด้วยโครงสร้าง 321 ชั้น ➡️ เป็นครั้งแรกของโลกที่ NAND QLC ทะลุเกิน 300 ชั้น ➡️ อยู่ในกลุ่มผลิตภัณฑ์ V9Q พร้อม I/O ที่ 3200 MT/s ➡️ ใช้โครงสร้างแบบ 6 planes เพื่อเพิ่มความเร็วในการอ่านแบบขนาน ➡️ ความเร็วในการเขียนเพิ่มขึ้น 56% และความเร็วในการอ่านเพิ่มขึ้น 18% จากรุ่นก่อน ➡️ ประสิทธิภาพพลังงานในการเขียนดีขึ้นกว่า 23% ➡️ SSD ขนาด 2TB ใช้เพียง 8 ชิป NAND รุ่นใหม่ ลดต้นทุนการผลิต ➡️ SSD ระดับองค์กรจะมีความจุสูงถึง 244TB ด้วยเทคโนโลยี 32DP ➡️ SK hynix ตั้งเป้าเป็นผู้ให้บริการหน่วยความจำแบบ full-stack สำหรับตลาด AI ➡️ เหมาะสำหรับศูนย์ข้อมูลที่ต้องการความจุสูงและประหยัดพลังงาน ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ QLC (Quad-Level Cell) เก็บข้อมูลได้ 4 บิตต่อเซลล์ ทำให้มีความจุสูงแต่ความทนทานต่ำกว่ารุ่นอื่น ➡️ การเพิ่มจำนวน planes ช่วยให้สามารถประมวลผลข้อมูลพร้อมกันได้มากขึ้น ➡️ เทคโนโลยี 32DP เป็นการบรรจุ NAND 32 ชิ้นในแพ็กเดียว เพิ่มความหนาแน่นของข้อมูล ➡️ NAND แบบ 321 ชั้นช่วยลดต้นทุนต่อบิต และเพิ่มความสามารถในการแข่งขันด้านราคา ➡️ ตลาด SSD กำลังเปลี่ยนจาก TLC ไปสู่ QLC เพื่อรองรับความต้องการด้านความจุที่เพิ่มขึ้น https://www.tomshardware.com/pc-components/ssds/sk-hynix-announces-mass-production-of-its-2tb-3d-qlc-nand-cheaper-high-capacity-consumer-drives-and-244tb-enterprise-ssds-incoming

🎙️ UltraRAM — หน่วยความจำแห่งอนาคตที่อาจเปลี่ยนโลกดิจิทัลไปตลอดกาล ลองจินตนาการถึงหน่วยความจำที่เร็วเท่า DRAM แต่เก็บข้อมูลได้ยาวนานกว่าพันปี และทนทานกว่านานด์แฟลชถึง 4,000 เท่า — นั่นคือ UltraRAM ที่กำลังจะกลายเป็นจริง เทคโนโลยีนี้เริ่มต้นจากงานวิจัยในมหาวิทยาลัย Lancaster และพัฒนาโดยบริษัท Quinas Technology ซึ่งร่วมมือกับ IQE plc ผู้เชี่ยวชาญด้านเวเฟอร์เซมิคอนดักเตอร์ เพื่อสร้างกระบวนการผลิตแบบ epitaxy ด้วยวัสดุแปลกใหม่อย่าง gallium antimonide และ aluminum antimonide ซึ่งถือเป็นครั้งแรกของโลกที่สามารถนำมาใช้ในระดับอุตสาหกรรมสำหรับหน่วยความจำ UltraRAM ใช้หลักการ quantum resonant tunneling ในการสลับสถานะข้อมูล ซึ่งใช้พลังงานต่ำมาก (ต่ำกว่า 1 femtojoule) และสามารถสลับสถานะได้ในเวลาเพียง 100 นาโนวินาที ทำให้มันเป็นหน่วยความจำที่มีศักยภาพจะรวมข้อดีของ DRAM และ NAND ไว้ในชิ้นเดียว หลังจากการทดสอบต้นแบบในปี 2023 ตอนนี้ UltraRAM ได้เข้าสู่ขั้นตอนการเตรียมผลิตในปริมาณมาก โดยมีแผนจะร่วมมือกับโรงงานผลิตชิปและพันธมิตรเชิงกลยุทธ์เพื่อเข้าสู่ตลาดจริง หากประสบความสำเร็จ UltraRAM อาจกลายเป็น “หน่วยความจำสากล” ที่ใช้ได้ทั้งในอุปกรณ์ IoT สมาร์ทโฟน คอมพิวเตอร์ ไปจนถึงศูนย์ข้อมูลและระบบ AI ขนาดใหญ่ โดยไม่ต้องแยกหน่วยความจำแบบ volatile และ non-volatile อีกต่อไป 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ UltraRAM เป็นเทคโนโลยีหน่วยความจำใหม่ที่รวมข้อดีของ DRAM และ NAND ➡️ มีความเร็วระดับ DRAM, ความทนทานสูงกว่า NAND 4,000 เท่า และเก็บข้อมูลได้นานถึง 1,000 ปี ➡️ ใช้พลังงานต่ำมากในการสลับสถานะข้อมูล (<1 femtojoule) และทำงานเร็ว (100 ns) ➡️ พัฒนาโดย Quinas Technology ร่วมกับ IQE plc และมหาวิทยาลัย Lancaster ➡️ ใช้วัสดุ gallium antimonide และ aluminum antimonide ในกระบวนการ epitaxy ➡️ กระบวนการ epitaxy ที่พัฒนาได้ถูกยกระดับเป็นระดับอุตสาหกรรมแล้ว ➡️ UltraRAM ได้รับรางวัลจาก WIPO และ Flash Memory Summit ในปี 2025 ➡️ มีแผนเข้าสู่การผลิตเชิงพาณิชย์ร่วมกับโรงงานและพันธมิตรเชิงกลยุทธ์ ➡️ เป้าหมายคือการสร้าง “หน่วยความจำสากล” สำหรับทุกอุปกรณ์ดิจิทัล ➡️ โครงการนี้สอดคล้องกับยุทธศาสตร์ของรัฐบาลอังกฤษในการสร้างอธิปไตยด้านเซมิคอนดักเตอร์ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ DRAM ต้องใช้พลังงานในการรีเฟรชข้อมูลตลอดเวลา ขณะที่ UltraRAM ไม่ต้องรีเฟรช ➡️ NAND มีข้อจำกัดด้านความเร็วและความทนทานในการเขียนข้อมูลซ้ำ ➡️ Quantum resonant tunneling เป็นหลักการที่ใช้ใน UltraRAM ซึ่งยังไม่เคยถูกใช้ในหน่วยความจำเชิงพาณิชย์มาก่อน ➡️ หาก UltraRAM เข้าสู่ตลาดได้สำเร็จ อาจลดการใช้พลังงานในศูนย์ข้อมูลทั่วโลกอย่างมหาศาล ➡️ การรวมหน่วยความจำแบบ volatile และ non-volatile จะช่วยลดต้นทุนและความซับซ้อนของระบบคอมพิวเตอร์ https://www.tomshardware.com/pc-components/ram/ultraram-scaled-for-volume-production-memory-that-promises-dram-like-speeds-4-000x-the-durability-of-nand-and-data-retention-for-up-to-a-thousand-years-is-now-ready-for-manufacturing

เส้นทางใหม่ในโลกการทำงานยุค AI 🤖: 📚 คู่มือเชิงกลยุทธ์สำหรับคนไทยวัย 45 ปี 🙎‍♂️ ในยุคที่เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์หรือ AI กำลังเข้ามาเปลี่ยนแปลงวิถีการทำงานอย่างรวดเร็ว การถูกให้ออกจากงานหรือถูกบังคับเกษียณก่อนกำหนดในวัย 45 ปี ซึ่งเป็นช่วงเวลาที่หลายคนยังต้องแบกรับภาระครอบครัวและความรับผิดชอบสูงสุดในชีวิต กลายเป็นประสบการณ์ที่ท้าทายและสร้างความช็อกให้กับคนทำงานจำนวนมาก ความรู้สึกสิ้นหวัง🤞 การตั้งคำถามกับคุณค่าในตัวเอง และความรู้สึกด้อยค่าที่ว่า "ทำมา 10 ปีแต่ไม่รอด" ล้วนเป็นปฏิกิริยาทางอารมณ์ที่เข้าใจได้และเกิดขึ้นบ่อยครั้ง อย่างไรก็ตาม สถานการณ์นี้ไม่ใช่ความล้มเหลวส่วนบุคคลเพียงอย่างเดียว แต่เป็นส่วนหนึ่งของการเปลี่ยนแปลงเชิงโครงสร้างในตลาดแรงงานระดับโลก🌏 รายงานนี้จึงถูกสร้างขึ้นเพื่อเป็นมากกว่าแค่ข้อมูล แต่เป็นแผนที่ชีวิตที่จะช่วยให้ผู้ที่กำลังเผชิญวิกฤตนี้สามารถตั้งหลักและก้าวเดินต่อไปได้อย่างมั่นคง โดยเปลี่ยนมุมมองจากจุดจบไปสู่จุดเปลี่ยนที่เต็มเปี่ยมด้วยโอกาส 🌞 เมื่อพิจารณาถึงสาเหตุที่ทำให้หลายคนต้องเผชิญกับการเปลี่ยนแปลงนี้ คำถามที่ว่า "ทำไมต้องเป็นฉัน" ⁉️ มักผุดขึ้นมา โดยเฉพาะเมื่อ AI กลายเป็นปัจจัยหลักที่กำหนดเกมในตลาดแรงงานไทย 🙏 ซึ่งกำลังเผชิญกับการปฏิวัติอุตสาหกรรมครั้งที่ 4 การเปลี่ยนแปลงนี้ไม่ได้มาจาก AI เพียงอย่างเดียว แต่ยังรวมถึงการเปลี่ยนแปลงทางประชากรศาสตร์ เช่น สังคมสูงวัย 👴 ในประเทศรายได้สูงและการเพิ่มขึ้นของแรงงานในประเทศรายได้ต่ำ ตลอดจนความผันผวนทางเศรษฐกิจ📉 ตามรายงานขององค์การแรงงานระหว่างประเทศหรือ ILO คาดการณ์ว่าในอีกสองทศวรรษข้างหน้า ตำแหน่งงานในไทยมากกว่า 44% หรือราว 17 ล้านตำแหน่ง มีความเสี่ยงสูงที่จะถูกแทนที่ด้วยระบบอัตโนมัติ AI ไม่ใช่แค่เครื่องมือ แต่เป็นพลังที่กำลังปรับโครงสร้างการจ้างงานอย่างถอนรากถอนโคน โดยเฉพาะงานที่ต้องทำซ้ำๆ และงานประจำ ซึ่งแรงงานวัยกลางคนจำนวนมากรับผิดชอบอยู่ ส่งผลให้เกิดปัญหาความไม่สมดุลของทักษะในตลาดแรงงาน แม้จะมีคนว่างงานมาก แต่พวกเขาก็ขาดทักษะที่จำเป็นสำหรับงานใหม่ที่เทคโนโลยีสร้างขึ้น การทำความเข้าใจปรากฏการณ์นี้อย่างเป็นระบบจะช่วยให้คนทำงานมองเห็นปัญหาในมุมกว้างและวางแผนพัฒนาตนเองให้สอดคล้องกับความต้องการของตลาดในอนาคต 🔮 เพื่อให้เข้าใจชัดเจนยิ่งขึ้น การจำแนกอาชีพตามระดับความเสี่ยงจาก AI ถือเป็นก้าวแรกที่สำคัญ อาชีพที่มีความเสี่ยงสูงมักเป็นงานที่เกี่ยวข้องกับกิจกรรมประจำหรือการจัดการข้อมูลจำนวนมาก ซึ่งสามารถทำให้เป็นระบบอัตโนมัติได้ง่าย เช่น พนักงานแคชเชียร์หรือพนักงานขายหน้าร้านที่ถูกแทนที่ด้วยระบบ self-checkout 🏧 และการซื้อขายออนไลน์ 🌐 เจ้าหน้าที่บริการลูกค้าหรือพนักงานคอลเซ็นเตอร์ที่ chatbot 🤖 และระบบตอบรับอัตโนมัติสามารถทำงานได้ตลอด 24 ชั่วโมง พนักงานป้อนและประมวลผลข้อมูลที่ระบบ OCR และ AI สามารถจัดการข้อมูลมหาศาลได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ พนักงานขนส่งและโลจิสติกส์รวมถึงคนขับรถที่รถยนต์ไร้คนขับ 🚗 และโดรนส่งของกำลังเข้ามามีบทบาทมากขึ้น และพนักงานบัญชีที่โปรแกรมบัญชีสำเร็จรูปและ AI สามารถบันทึกและประมวลผลข้อมูลทางการเงินได้อย่างแม่นยำ ในทางตรงกันข้าม อาชีพที่ทนทานต่อ AI และกำลังเติบโตมักต้องใช้ทักษะเชิงมนุษย์ชั้นสูงที่ซับซ้อนและเลียนแบบได้ยาก เช่น 🧑‍⚕️ แพทย์ 👩‍🔬นักจิตวิทยา และพยาบาลที่ต้องอาศัยความเชี่ยวชาญสูง ประสบการณ์ การตัดสินใจที่ซับซ้อน และความเข้าใจมนุษย์ 👩‍🏫 ครู-อาจารย์ที่ต้องใช้ทักษะการสอนที่ละเอียดอ่อน ปฏิสัมพันธ์ระหว่างบุคคล และการสร้างแรงบันดาลใจ นักกฎหมายที่ต้องคิดเชิงวิเคราะห์ซับซ้อน 🛜 การสื่อสาร และการตัดสินใจในบริบทละเอียดอ่อน นักพัฒนา AI Data Scientist และ AI Ethicist ที่เป็นผู้สร้างและควบคุมเทคโนโลยีเอง โดยต้องใช้ความคิดสร้างสรรค์และทักษะเฉพาะทางระดับสูง และผู้เชี่ยวชาญด้าน soft skills ที่ต้องใช้ความคิดสร้างสรรค์ การแก้ปัญหาเฉพาะหน้า การสื่อสาร ภาวะผู้นำ และการจัดการอารมณ์ ข้อมูลเหล่านี้ไม่ใช่แค่รายการอาชีพ แต่เป็นแผนที่กลยุทธ์ที่ชี้ทิศทางของตลาดแรงงาน คุณค่าของมนุษย์ในยุค AI อยู่ที่ทักษะที่ AI ไม่สามารถแทนที่ได้ ซึ่งจะช่วยให้คนทำงานวางแผนอัปสกิลหรือรีสกิลไปสู่อาชีพที่ยั่งยืนกว่า เมื่อต้องเผชิญกับสถานการณ์ยากลำบาก การตั้งหลักอย่างมีสติและกลยุทธ์จึงเป็นสิ่งสำคัญที่สุด โดยเริ่มจากจัดการคลื่นอารมณ์ที่ถาโถมเข้ามา 🧘 การถูกให้ออกจากงานอย่างกะทันหันอาจนำมาซึ่งความสับสน โกรธ สูญเสีย และด้อยค่า ผู้ที่เคยผ่านสถานการณ์นี้แนะนำให้ยอมรับความรู้สึกเหล่านั้นและให้เวลาตัวเองจัดการ โดยวิธีต่างๆ เช่น พูดคุยกับคนรอบข้างเพื่อรับกำลังใจและมุมมองใหม่ เขียนระบายความรู้สึกเพื่อจัดระเบียบความคิดและลดภาระจิตใจ หรือฝึกสมาธิและโยคะเพื่อทำให้จิตใจสงบ ลดความวิตกกังวล และตัดสินใจได้ดีขึ้น การปล่อยวางความคิดที่ว่าต้องชนะทุกเกมหรือชีวิตต้องเป็นไปตามแผนจะช่วยลดความกดดันและเปิดโอกาสให้คิดหาทางออกใหม่ๆ อย่างสร้างสรรค์ การให้กำลังใจตัวเองและไม่ยอมแพ้จะเป็นพลังที่นำไปสู่การเริ่มต้นใหม่ที่ทรงพลังกว่าเดิม 💪 ต่อจากนั้นคือการจัดการเรื่องสำคัญเร่งด่วนอย่างสิทธิประโยชน์และแผนการเงิน เพื่อให้มีสภาพคล่องในช่วงเปลี่ยนผ่าน การใช้สิทธิจากกองทุนประกันสังคมเป็นขั้นตอนสำคัญ โดยผู้ประกันตนมาตรา 33 จะได้รับเงินทดแทนกรณีว่างงาน หากจ่ายเงินสมทบไม่น้อยกว่า 6 เดือนภายใน 15 เดือนก่อนว่างงาน และต้องขึ้นทะเบียนผู้ว่างงานภายใน 30 วันนับจากวันที่ออกจากงาน มิเช่นนั้นจะไม่ได้รับสิทธิย้อนหลัง การขึ้นทะเบียนสามารถทำออนไลน์ผ่านเว็บไซต์กรมการจัดหางาน เช่น e-service.doe.go.th หรือ empui.doe.go.th โดยลงทะเบียนผู้ใช้ใหม่ กรอกข้อมูลส่วนตัว วันที่ออกจากงาน สาเหตุ และยืนยันตัวตนด้วยรหัสหลังบัตรประชาชน จากนั้นเลือกเมนูขึ้นทะเบียนผู้ประกันตนกรณีว่างงานและกรอกข้อมูลการทำงานล่าสุด หลังจากนั้นยื่นเอกสารที่สำนักงานประกันสังคม เช่น แบบคำขอรับประโยชน์ทดแทนว่างงาน (สปส. 2-01/7) สำเนาบัตรประชาชน หนังสือรับรองการออกจากงาน (ถ้ามี) และสำเนาหน้าสมุดบัญชีธนาคารที่ร่วมรายการ สุดท้ายต้องรายงานตัวทุกเดือนผ่านช่องทางออนไลน์ ข้อควรระวังคือผู้ที่มีอายุเกิน 55 ปีจะไม่ได้รับเงินทดแทนว่างงาน แต่ต้องใช้สิทธิเบี้ยชราภาพแทน 💷💶💵 ถัดมาคือการประเมินตนเองอย่างตรงไปตรงมาเพื่อค้นหาคุณค่าจากประสบการณ์ที่สั่งสม การถูกเลิกจ้างในวัย 45 ปีไม่ได้หมายถึงคุณค่าหมดสิ้น แต่กลับกัน อายุและประสบการณ์คือทุนมนุษย์ที่แข็งแกร่งที่สุด ปัญหาที่แท้จริงคือทัศนคติที่ต้องปรับเปลี่ยน องค์กรยุคใหม่ให้ความสำคัญกับคนที่เปิดใจเรียนรู้และทำงานร่วมกับคนต่างวัย การเปลี่ยนจากการพูดถึงลักษณะงานไปสู่การบอกเล่าความสำเร็จที่จับต้องได้จะสร้างความน่าเชื่อถือ ทักษะที่นำไปปรับใช้ได้หรือ transferable skills คือขุมทรัพย์ของคนวัยนี้ เช่น ทักษะการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนจากประสบการณ์ยาวนานที่ทำให้มองปัญหาได้อย่างเป็นระบบ โดยนำเสนอด้วยตัวอย่างปัญหาที่เคยแก้ไขพร้อมขั้นตอนวิเคราะห์และผลลัพธ์จริง 📊 ภาวะผู้นำและการทำงานเป็นทีมจากประสบการณ์นำทีมโครงการใหญ่ โดยระบุรายละเอียดเช่นนำทีม 10 คนลดต้นทุนได้ 15% ทักษะการสื่อสารและความฉลาดทางอารมณ์จากการประสานงาน เจรจา และจัดการความขัดแย้ง โดยเล่าเรื่องที่แสดงถึงความเข้าใจผู้อื่น และการสร้างเครือข่ายจากความสัมพันธ์ในอุตสาหกรรม โดยใช้เพื่อขอคำแนะนำหรือหาโอกาสงาน การประยุกต์ทักษะเหล่านี้จะเปลี่ยนจุดอ่อนเรื่องอายุให้เป็นจุดแข็งที่ไม่เหมือนใคร 🧍‍♂️ ในโลกการทำงานที่เปลี่ยนแปลงรวดเร็ว การยกระดับทักษะเพื่อการแข่งขันในยุคใหม่จึงจำเป็น โดยการเรียนรู้ตลอดชีวิตคือกุญแจสู่ความอยู่รอด 🏫 มีแหล่งฝึกอบรมมากมายในไทยทั้งภาครัฐและเอกชน เริ่มจากกรมพัฒนาฝีมือแรงงานหรือ DSD ที่ให้บริการฝึกอบรมหลากหลายทั้งหลักสูตรระยะสั้นสำหรับรีสกิลและอัปสกิล เช่น หลักสูตร AI สำหรับอุตสาหกรรมท่องเที่ยว คอมพิวเตอร์อย่าง Excel และ Power BI งานช่างอย่างช่างเดินสายไฟฟ้า และอาชีพอิสระอย่างทำอาหารไทย สามารถตรวจสอบและสมัครผ่านเว็บไซต์ dsd.go.th หรือ onlinetraining.dsd.go.th 🌐 ต่อมาคือศูนย์เรียนรู้การพัฒนาสตรีและครอบครัวภายใต้กรมกิจการสตรีและสถาบันครอบครัวที่เปิดหลักสูตรฟรีเช่นการดูแลผู้สูงอายุและเสริมสวย และกรมการจัดหางานที่มีกิจกรรมแนะแนวอาชีพสำหรับผู้ว่างงาน สำหรับสถาบันการศึกษา มหาวิทยาลัยหลายแห่งอย่างมหาวิทยาลัยเชียงใหม่เปิดหลักสูตรสะสมหน่วยกิตสำหรับรีสกิลและอัปสกิล ส่วนแพลตฟอร์มเอกชนอย่าง FutureSkill และ SkillLane 🕸️ นำเสนอคอร์สทักษะแห่งอนาคตทั้ง hard skills ด้านเทคโนโลยี ข้อมูล ธุรกิจ และ soft skills สำหรับทำงานร่วมกับ AI เมื่อพร้อมทั้งอารมณ์และทักษะ การกำหนดแผนปฏิบัติการ 3 เส้นทางสู่ความสำเร็จจะเป็นขั้นตอนต่อไป 1️⃣ เส้นทางแรกคือการกลับเข้าสู่ตลาดแรงงานในตำแหน่งที่เหมาะสม โดยใช้ประสบการณ์เป็นแต้มต่อ 👩‍💻 เทคนิคเขียนเรซูเม่สำหรับวัยเก๋าคือหลีกเลี่ยงข้อมูลที่ทำให้ถูกเหมารวมอย่างปีจบการศึกษา ใช้คำสร้างความน่าเชื่อถือเช่นมีประสบการณ์มากกว่า 10 ปี และเน้นความสำเร็จที่เป็นรูปธรรม การสร้างโปรไฟล์ LinkedIn เพื่อนำเสนอประสบการณ์อย่างมืออาชีพ และใช้เครือข่ายอย่างเพื่อนร่วมงานเก่าหรือ head hunter เพื่อเปิดโอกาสงานที่ไม่ได้ประกาศทั่วไป 2️⃣ เส้นทางที่สองคือการเป็นผู้เชี่ยวชาญอิสระอย่างฟรีแลนซ์หรือคอนซัลแทนต์ 👨‍🏭 ซึ่งเหมาะกับผู้มีประสบการณ์สูงและต้องการกำหนดเวลาทำงานเอง อาชีพที่น่าสนใจเช่นที่ปรึกษาธุรกิจสำหรับองค์กรขนาดเล็ก นักเขียนหรือนักแปลอิสระที่ยังต้องอาศัยมนุษย์ตรวจสอบเนื้อหาละเอียดอ่อน และนักบัญชีหรือนักการเงินอิสระสำหรับธุรกิจขนาดเล็ก การเตรียมพร้อมคือสร้างพอร์ตโฟลิโอที่น่าเชื่อถือเพราะผลงานสำคัญกว่าวุฒิการศึกษา 3️⃣ เส้นทางที่สามคือการเริ่มต้นธุรกิจส่วนตัวขนาดเล็กจากงานอดิเรก 🏓 โดยใช้เทคโนโลยีลดต้นทุน เช่นขายของออนไลน์ผ่าน Facebook หรือ LINE เพื่อเข้าถึงลูกค้าทั่วประเทศ หรือเป็น influencer หรือ YouTuber โดยใช้ประสบการณ์สร้างเนื้อหาที่มีคุณค่า ไอเดียธุรกิจที่ลงทุนน้อยและเหมาะสม เช่นธุรกิจอาหารและบริการอย่างทำอาหารหรือขนมขายจากบ้าน ขายของตลาดนัด หรือบริการดูแลผู้สูงอายุและสัตว์เลี้ยง ธุรกิจค้าปลีกออนไลน์อย่างขายเสื้อผ้าหรือเป็นตัวแทนขายประกัน ธุรกิจที่ปรึกษาหรือฟรีแลนซ์อย่างที่ปรึกษาองค์กร นักเขียนอิสระ หรือที่ปรึกษาการเงิน และธุรกิจสร้างสรรค์อย่างปลูกผักปลอดสารพิษ งานฝีมือศิลปะ หรือเป็น influencer เพื่อสร้างแรงบันดาลใจ การดูเรื่องราวความสำเร็จจากผู้ที่ก้าวข้ามมาแล้วจะช่วยให้เห็นว่าการเริ่มต้นใหม่ในวัย 45 ไม่ใช่เรื่องเป็นไปไม่ได้ เช่น Henry Ford ที่ประสบความสำเร็จกับรถยนต์ Model T ในวัย 45 ปี Colonel Sanders ที่เริ่มแฟรนไชส์ KFC ในวัย 62 ปี หรือในไทยอย่างอดีตผู้จัดการอาวุโสฝ่ายการตลาดที่ถูกเลิกจ้างแต่ผันตัวเป็นผู้ค้าอิสระและประสบความสำเร็จ เรื่องราวเหล่านี้แสดงว่าอายุเป็นเพียงตัวเลข และความมุ่งมั่นคือกุญแจ 🗝️ สุดท้าย การเผชิญกับการถูกบังคับเกษียณในวัย 45 ปีไม่ใช่จุดจบแต่เป็นใบเบิกทางสู่บทบาทใหม่ที่ทรงคุณค่า ข้อเสนอแนะเชิงปฏิบัติคือตั้งสติจัดการอารมณ์ ใช้สิทธิประโยชน์ให้เต็มที่ ประเมินคุณค่าจากประสบการณ์ ยกระดับทักษะอย่างต่อเนื่อง และสำรวจทางเลือกใหม่ๆ ท้ายที่สุด วัย 45 ปีคือช่วงเวลาที่ทรงพลังที่สุดในการนำประสบการณ์กว่าสองทศวรรษไปสร้างคุณค่าใหม่ให้ชีวิตและสังคมอย่างยั่งยืน #ลุงเขียนหลานอ่าน

🎙️ Claude Code – เมื่อความเรียบง่ายคือเวทมนตร์ของ AI Agent ลองจินตนาการว่าคุณมีผู้ช่วยเขียนโค้ดที่ไม่เพียงแค่ “ฉลาด” แต่ยัง “รู้จักตัวเอง” และ “ไม่วุ่นวาย” นั่นคือความรู้สึกเมื่อใช้ Claude Code – agent ที่ถูกออกแบบมาให้ทำงานร่วมกับ LLM ได้อย่างกลมกลืน โดยไม่ต้องพึ่งพาความซับซ้อนแบบ multi-agent หรือ RAG search ที่มักทำให้ระบบเปราะบาง Claude Code ใช้หลักการ “Keep Things Simple, Dummy” โดยมีแค่ loop เดียวในการควบคุมการทำงานทั้งหมด และหากต้องแบ่งงานย่อย ก็จะสร้าง sub-agent ที่ไม่สามารถแตกตัวต่อได้อีก เพื่อรักษาความเข้าใจและความสามารถในการ debug สิ่งที่ทำให้ Claude Code โดดเด่นคือการใช้โมเดลขนาดเล็กอย่าง claude-3-5-haiku สำหรับงาน routine เช่น อ่านไฟล์, สรุป git history, หรือแม้แต่การติด label ให้กับแต่ละ keystroke ซึ่งช่วยลดต้นทุนได้ถึง 70–80% เมื่อเทียบกับโมเดลใหญ่ Claude Code ยังใช้ prompt ที่ยาวและละเอียดมาก โดยมี system prompt ~2,800 tokens, tools ~9,400 tokens และ context file (claude.md) ~1,000–2,000 tokens ที่ส่งไปกับทุกคำสั่ง เพื่อให้ agent เข้าใจบริบทของผู้ใช้อย่างลึกซึ้ง นอกจากนี้ยังมีการใช้ XML tags และ Markdown เพื่อจัดโครงสร้าง prompt อย่างชัดเจน เช่น <good-example>, <bad-example>, และ <system-reminder> เพื่อช่วยให้ LLM ตัดสินใจได้แม่นยำขึ้น สุดท้าย Claude Code ยังมีระบบ todo list ที่ LLM จัดการเอง ช่วยให้ agent ไม่หลงทางในงานที่ซับซ้อน และสามารถปรับเปลี่ยนแผนได้ตามสถานการณ์ 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ Claude Code ใช้ control loop เดียว พร้อม sub-agent ที่จำกัดการแตกตัว ➡️ ใช้โมเดลขนาดเล็ก claude-3-5-haiku สำหรับงาน routine เพื่อลดต้นทุน ➡️ system prompt ~2,800 tokens, tools ~9,400 tokens, context file ~1,000–2,000 tokens ➡️ ใช้ claude.md เพื่อเก็บ preferences และข้อจำกัดของผู้ใช้ ➡️ ใช้ XML tags เช่น <system-reminder>, <good-example>, <bad-example> เพื่อช่วยตัดสินใจ ➡️ ใช้ Markdown เพื่อจัดโครงสร้าง prompt อย่างชัดเจน ➡️ มีระบบ todo list ที่ LLM จัดการเอง ช่วยให้ agent ไม่หลงทาง ➡️ ปรับ tone และ style ของ agent ผ่าน prompt เช่น ห้ามใช้ emoji เว้นแต่ผู้ใช้ขอ ➡️ ใช้ heuristics และตัวอย่างเพื่อช่วยให้ LLM ตัดสินใจได้แม่นยำ ➡️ Claude Code ถูกนำไปใช้ใน MinusX และมีผลลัพธ์ที่ดีในการพัฒนา agent ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ GitHub มีคลัง Claude Code subagents สำหรับงานเฉพาะทาง เช่น DevOps, full-stack, data science ➡️ การใช้โมเดลเล็กช่วยลด latency และต้นทุนในระบบ production ➡️ การใช้ context file เช่น claude.md หรือ minusx.md กลายเป็นมาตรฐานใหม่ของ agent ➡️ การหลีกเลี่ยง RAG ช่วยลดความซับซ้อนและจุดล้มเหลวในระบบ ➡️ การออกแบบ agent แบบ single-loop ช่วยให้ debug ง่ายและเสถียรกว่า multi-agent https://minusx.ai/blog/decoding-claude-code/

🎙️ Medusa Halo – APU ที่อาจเปลี่ยนเกมทั้งวงการ ในปี 2027 AMD เตรียมเปิดตัว APU รุ่นใหม่ที่ชื่อว่า Medusa Halo ซึ่งอาจกลายเป็นจุดเปลี่ยนสำคัญของวงการคอมพิวเตอร์ เพราะมันไม่ใช่แค่ชิปประมวลผลทั่วไป แต่เป็น APU ที่รวมพลังของ Zen 6 CPU และ RDNA 5 GPU ไว้ในตัวเดียวกันอย่างทรงพลัง จากข้อมูลที่รั่วออกมาโดย Moore’s Law is Dead ชิปนี้จะใช้เทคโนโลยีการผลิตขั้นสูงจาก TSMC คือ N2P สำหรับ CPU และ N3P สำหรับ I/O die โดยรุ่นพื้นฐานจะมี 12 คอร์ Zen 6 และ 2 คอร์ Zen 6 LP สำหรับงานเบา ๆ ส่วนรุ่นสูงสุดอาจมีเพิ่มอีก 12 คอร์ ทำให้รวมได้ถึง 24 หรือ 26 คอร์ ด้านกราฟิก Medusa Halo จะมาพร้อม 48 คอร์ประมวลผล (CUs) บนสถาปัตยกรรม RDNA 5 ซึ่งมีประสิทธิภาพใกล้เคียงกับการ์ดจอแยกระดับกลางอย่าง RTX 5070 Ti และมีแคช L2 ถึง 20 MB หน่วยความจำก็ไม่น้อยหน้า โดยรองรับ LPDDR6 แบบ 384-bit หรือ LPDDR5X แบบ 256-bit ซึ่งให้แบนด์วิดธ์สูงมาก เหมาะกับงานกราฟิกและ AI ที่ต้องการความเร็วในการเข้าถึงข้อมูล นอกจากนี้ยังมีรุ่นเล็กชื่อ Medusa Halo Mini สำหรับโน้ตบุ๊กและพีซีขนาดเล็ก โดยมี 14 คอร์ CPU และ 24 CUs GPU พร้อมแคช L2 10 MB และคอนโทรลเลอร์หน่วยความจำแบบ 128-bit LPDDR5X หรืออาจอัปเกรดเป็น 192-bit LPDDR6 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ AMD เตรียมเปิดตัว APU รุ่น Medusa Halo ในปี 2027 ➡️ ใช้ Zen 6 CPU chiplets บนเทคโนโลยี TSMC N2P และ I/O die บน N3P ➡️ รุ่นพื้นฐานมี 12 Zen 6 cores + 2 Zen 6 LP cores ➡️ รุ่นสูงสุดอาจมีเพิ่มอีก 12-core CCD รวมเป็น 24–26 cores ➡️ GPU ภายในใช้ RDNA 5 จำนวน 48 CUs พร้อม L2 cache ขนาด 20 MB ➡️ ประสิทธิภาพกราฟิกใกล้เคียงกับ RTX 5070 Ti ➡️ รองรับหน่วยความจำ LPDDR6 แบบ 384-bit หรือ LPDDR5X แบบ 256-bit ➡️ มีรุ่น Medusa Halo Mini สำหรับโน้ตบุ๊กและพีซีขนาดเล็ก ➡️ Medusa Halo Mini มี 14 คอร์ CPU และ 24 CUs GPU พร้อม L2 cache 10 MB ➡️ ใช้คอนโทรลเลอร์หน่วยความจำแบบ 128-bit LPDDR5X หรือ 192-bit LPDDR6 ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ RDNA 5 อาจเป็นสถาปัตยกรรมเดียวกับที่ใช้ในการ์ดจอแยกรุ่น PTX 1060 XT ➡️ Infinity Fabric รุ่นใหม่ใน Zen 6 จะเร็วขึ้นและประหยัดพลังงานมากขึ้น ➡️ TSMC N2P ให้ประสิทธิภาพเพิ่มขึ้น 20% หรือลดการใช้พลังงานได้ถึง 36% ➡️ การรวม GPU ระดับกลางไว้ใน APU จะช่วยลดต้นทุนและขนาดของระบบ ➡️ AMD อาจใช้แนวทางเดียวกันใน Xbox Magnus APU สำหรับคอนโซลรุ่นใหม่ https://www.techpowerup.com/340216/amd-medusa-halo-apu-leak-reveals-up-to-24-cores-and-48-rdna-5-cus

🧠 AI ไม่ได้ช่วยทุกคน – เมื่อองค์กรลงทุนใน Generative AI แล้วไม่เห็นผล แม้ว่า Generative AI จะถูกพูดถึงอย่างกว้างขวางในวงการธุรกิจ แต่รายงานล่าสุดจาก MIT พบว่า 95% ของโครงการนำ AI ไปใช้ในองค์กรไม่สามารถสร้างผลกระทบที่วัดได้ต่อกำไรหรือรายได้เลย รายงานนี้อ้างอิงจากการสัมภาษณ์ผู้บริหาร 150 คน, สำรวจพนักงาน 350 คน และวิเคราะห์การใช้งาน AI จริงกว่า 300 กรณี พบว่าโครงการส่วนใหญ่ “ล้มเหลว” ไม่ใช่เพราะโมเดล AI ทำงานผิดพลาด แต่เพราะ AI ไม่สามารถปรับตัวเข้ากับกระบวนการทำงานที่มีอยู่แล้วในองค์กรได้ องค์กรส่วนใหญ่ใช้ AI แบบทั่วไป เช่น ChatGPT โดยไม่ปรับให้เข้ากับบริบทเฉพาะของตน ทำให้เกิดช่องว่างการเรียนรู้ระหว่างเครื่องมือกับผู้ใช้ และโครงการก็หยุดชะงักในที่สุด ในทางกลับกัน โครงการที่ประสบความสำเร็จ (เพียง 5%) มักจะเลือก “ปัญหาเดียว” ที่ชัดเจน เช่น การจัดการเอกสาร หรือการตอบอีเมล แล้วใช้ AI แบบเฉพาะทางร่วมกับพันธมิตรที่มีความเชี่ยวชาญ MIT ยังพบว่า AI มีประโยชน์สูงสุดในงานหลังบ้าน เช่น การจัดการข้อมูล, การลดการจ้างงานภายนอก และการทำงานซ้ำ ๆ แต่กว่า 50% ของงบประมาณ AI กลับถูกใช้ในงานขายและการตลาด ซึ่งยังต้องพึ่งพามนุษย์เป็นหลัก 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ MIT พบว่า 95% ของโครงการนำ Generative AI ไปใช้ในองค์กรไม่มีผลต่อกำไรหรือรายได้ ➡️ รายงานอ้างอิงจากการสัมภาษณ์ 150 คน, สำรวจ 350 คน และวิเคราะห์ 300 กรณี ➡️ สาเหตุหลักคือ AI ไม่สามารถปรับตัวเข้ากับกระบวนการทำงานขององค์กร ➡️ โครงการที่ประสบความสำเร็จมักเลือกปัญหาเดียวและใช้เครื่องมือเฉพาะทาง ➡️ AI มีประโยชน์สูงสุดในงานหลังบ้าน เช่น การจัดการข้อมูลและงานซ้ำ ๆ ➡️ กว่า 50% ของงบประมาณ AI ถูกใช้ในงานขายและการตลาด ซึ่งไม่เหมาะกับ AI ➡️ โครงการที่ใช้ผู้ให้บริการ AI เฉพาะทางมีอัตราความสำเร็จ 2 ใน 3 ➡️ โครงการที่พัฒนา AI ภายในองค์กรมีอัตราความสำเร็จเพียง 1 ใน 3 ➡️ องค์กรในอุตสาหกรรมที่มีการกำกับดูแลสูง เช่น การเงินและสุขภาพ มักเลือกพัฒนา AI เอง ➡️ AI ส่งผลต่อแรงงานโดยทำให้ตำแหน่งงานที่ว่างไม่ถูกแทนที่ โดยเฉพาะงานระดับต้น ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ รายงานนี้เป็นส่วนหนึ่งของโครงการ NANDA ของ MIT ชื่อว่า “The GenAI Divide” ➡️ บริษัทที่ประสบความสำเร็จมักเป็นสตาร์ตอัปที่มีทีมเล็กและเป้าหมายชัดเจน ➡️ การใช้ AI ในงานขายอาจไม่เหมาะ เพราะผู้ซื้อยังเป็นมนุษย์ที่ต้องการปฏิสัมพันธ์ ➡️ การใช้ AI ในงานหลังบ้านช่วยลดต้นทุนจากการจ้างงานภายนอกและเอเจนซี่ ➡️ การไม่แทนที่ตำแหน่งงานที่ว่างอาจเป็นสัญญาณของการลดแรงงานในระยะยาว ➡️ CEO หลายคนเตือนว่า AI อาจแทนที่งานระดับต้นถึง 50% ภายใน 5 ปี https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/95-percent-of-generative-ai-implementations-in-enterprise-have-no-measurable-impact-on-p-and-l-says-mit-flawed-integration-key-reason-why-ai-projects-underperform

💻 Ryzen 5 9500F – ชิปประหยัดรุ่นใหม่จาก AMD ที่แรงเกินราคา AMD กำลังขยายไลน์ผลิตภัณฑ์ Ryzen 9000 ด้วยรุ่นใหม่ที่ชื่อว่า Ryzen 5 9500F ซึ่งหลุดข้อมูลผ่าน Geekbench โดยมีสเปกใกล้เคียงกับ Ryzen 5 9600 แต่ไม่มีกราฟิกในตัว (iGPU) ทำให้ราคาน่าจะต่ำกว่า $200 Ryzen 5 9500F ใช้สถาปัตยกรรม Zen 5 “Granite Ridge” มี 6 คอร์ 12 เธรด พร้อม L3 cache ขนาด 32MB และ L2 cache 6MB ความเร็วพื้นฐานอยู่ที่ 3.8GHz และบูสต์ได้สูงสุดถึง 5.0GHz ซึ่งใกล้เคียงกับ Ryzen 5 9600 ที่บูสต์ได้ 5.2GHz ผลการทดสอบ Geekbench 6 แสดงให้เห็นว่า Ryzen 5 9500F ทำคะแนน single-core ได้ 3,122 และ multi-core ได้ 14,369 ซึ่งแทบไม่ต่างจาก Ryzen 5 9600 ที่ทำได้ 3,166 / 14,257 แสดงให้เห็นว่าประสิทธิภาพใกล้เคียงกันมาก แม้ AMD ยังไม่ประกาศเปิดตัวอย่างเป็นทางการ แต่มีข้อมูลจากผู้ผลิตเมนบอร์ดว่า AGESA เวอร์ชันล่าสุดรองรับชิปรุ่นนี้แล้ว ซึ่งบ่งชี้ว่าอาจเปิดตัวเร็ว ๆ นี้ ✅ ข้อมูลในข่าว ➡️ Ryzen 5 9500F เป็นซีพียู Zen 5 รุ่นใหม่ที่ไม่มี iGPU ➡️ มี 6 คอร์ 12 เธรด พร้อม L3 cache 32MB และ L2 cache 6MB ➡️ ความเร็วพื้นฐาน 3.8GHz และบูสต์สูงสุด 5.0GHz ➡️ ใช้สถาปัตยกรรม Granite Ridge เหมือน Ryzen 5 9600 ➡️ คะแนน Geekbench: 3,122 (single-core) / 14,369 (multi-core) ➡️ ประสิทธิภาพใกล้เคียงกับ Ryzen 5 9600 ที่มี iGPU ➡️ คาดว่าจะมีราคาไม่เกิน $179 ซึ่งต่ำกว่า Ryzen 5 9600X ➡️ AGESA เวอร์ชันล่าสุดรองรับ Ryzen 5 9500F แล้ว ➡️ ออกแบบมาสำหรับผู้ใช้ที่ไม่ต้องการกราฟิกในตัว เช่น เกมเมอร์ที่ใช้การ์ดจอแยก ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Ryzen 5 9500F เหมาะกับผู้ใช้ที่ต้องการประสิทธิภาพสูงในราคาประหยัด ➡️ การไม่มี iGPU ช่วยลดต้นทุนและเพิ่มประสิทธิภาพด้านพลังงาน ➡️ Granite Ridge ใช้เทคโนโลยีการผลิต 4nm จาก TSMC ➡️ รองรับ DDR5 และ PCIe 5.0 บนแพลตฟอร์ม AM5 ➡️ เหมาะกับเมนบอร์ด B850 และ X870 ที่เปิดตัวในปี 2025 ➡️ การแข่งขันในตลาดซีพียูระดับกลางยังคงดุเดือด โดย Intel เตรียมเปิดตัว Core i5-14600 https://wccftech.com/amd-ryzen-5-9500f-spotted-on-geekbench/

🧠 นักพัฒนามั่นใจว่า AI จะทำงานการตลาดแทนมนุษย์ได้เกือบทั้งหมด ผลสำรวจจาก Storyblok ที่สอบถามนักพัฒนาระดับอาวุโสกว่า 200 คน พบว่า 90% ใช้ AI เป็นเครื่องมือหลักในการเขียนโค้ด และกว่า 74% เชื่อว่า AI สามารถจัดการงานการตลาดของบริษัทได้ “เกือบทั้งหมด” หรือ “ทั้งหมด” โดย 28.5% มั่นใจว่า AI สามารถทำงานการตลาดได้ทั้งหมดโดยไม่ต้องพึ่งมนุษย์เลย นักพัฒนามองว่า AI ไม่ใช่แค่เครื่องมือช่วยเขียนโค้ด แต่เป็นระบบที่สามารถแก้ปัญหา ค้นหาข้อผิดพลาด และเพิ่มประสิทธิภาพได้อย่างต่อเนื่อง ซึ่งทำให้พวกเขาเชื่อว่า AI ก็สามารถจัดการงานการตลาดที่เป็นกระบวนการซ้ำๆ ได้เช่นกัน ในทางกลับกัน เมื่อนักการตลาดถูกถามว่าพวกเขาสามารถทำงานของนักพัฒนาได้หรือไม่ มีเพียง 18.5% ที่คิดว่าทำได้ทั้งหมด และ 32% ที่คิดว่าทำได้ “ส่วนใหญ่” ซึ่งสะท้อนความมั่นใจที่ต่างกันระหว่างสองสายงาน การใช้ AI ในการตลาดเริ่มแพร่หลายมากขึ้น โดยบริษัทอย่าง Cobalt Keys และ Orior Media ได้พัฒนาเครื่องมือ AI ที่สามารถวางแผนกลยุทธ์ สร้างคอนเทนต์ และวิเคราะห์ผลลัพธ์แบบเรียลไทม์ ซึ่งช่วยลดต้นทุนโฆษณาและเพิ่มประสิทธิภาพการเข้าถึงลูกค้าได้อย่างชัดเจน ✅ ข้อมูลจากข่าวหลัก ➡️ 90% ของนักพัฒนาใช้ AI เป็นเครื่องมือหลักในการเขียนโค้ด ➡️ 74% เชื่อว่า AI สามารถทำงานการตลาดได้ “เกือบทั้งหมด” หรือ “ทั้งหมด” ➡️ 28.5% มั่นใจว่า AI สามารถทำงานการตลาดได้ทั้งหมดโดยไม่ต้องพึ่งมนุษย์ ➡️ นักพัฒนาใช้ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ, แก้ปัญหา, และเรียนรู้ทักษะใหม่ ➡️ 34% ของนักพัฒนาเลือกใช้ AI เป็นตัวช่วยแรกเมื่อเจอปัญหา มากกว่าการถามเพื่อนร่วมงาน ➡️ นักการตลาดมีความมั่นใจน้อยกว่าในการทำงานของนักพัฒนา โดยมีเพียง 18.5% ที่คิดว่าทำได้ทั้งหมด ➡️ ความคุ้นเคยกับ AI ทำให้นักพัฒนาเชื่อว่า AI สามารถแทนที่งานอื่นได้ง่ายขึ้น ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ บริษัท Cobalt Keys ใช้ AI เพื่อวางกลยุทธ์การตลาดแบบลดต้นทุนโฆษณา ➡️ Orior Media พัฒนา AI Strategy Builder ที่สร้างแผนการตลาดภายในไม่กี่วินาที ➡️ AI Chatbot และระบบวิเคราะห์ผลแบบเรียลไทม์ช่วยให้การตลาดมีประสิทธิภาพมากขึ้น ➡️ 88% ของนักการตลาดใช้ AI ในงานประจำวัน และ 83% รายงานว่าประสิทธิภาพดีขึ้น ➡️ ตลาด AI ด้านการตลาดคาดว่าจะมีมูลค่ากว่า $47.32 พันล้านในปี 2025 ➡️ AI ช่วยให้การสร้างคอนเทนต์, การวิเคราะห์ข้อมูล, และการสื่อสารกับลูกค้าเร็วขึ้นหลายเท่า https://www.techradar.com/pro/devs-believe-that-ai-is-going-to-kill-most-or-all-of-their-companys-marketing-department

🔮 AMD เตรียมเปิดแผนอนาคต Zen 6, RDNA 5, CDNA และ UDNA ในงานใหญ่เดือนพฤศจิกายน AMD ประกาศจัดงาน Financial Analyst Day ในวันที่ 11 พฤศจิกายน 2025 ที่นิวยอร์ก ซึ่งจะเป็นเวทีสำคัญในการเปิดเผยแผนพัฒนาเทคโนโลยีในระยะยาว โดยเฉพาะ CPU ตระกูล Zen รุ่นใหม่, GPU สาย RDNA และ CDNA สำหรับงาน HPC และ AI รวมถึงสถาปัตยกรรมใหม่ชื่อ UDNA ที่จะเป็นหัวใจของ AI accelerators รุ่นถัดไป ในฝั่ง CPU AMD จะพูดถึง EPYC “Venice” ที่ใช้ Zen 6 และจะเปิดเผยข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ EPYC “Verano” ที่คาดว่าจะใช้ Zen 6 หรือ Zen 7 ในปี 2027 และอาจมีการพูดถึง Zen 8 ด้วย ด้าน GPU จะมีการเปิดตัว RDNA 5 สำหรับผู้ใช้ทั่วไป และ UDNA 6 สำหรับงาน AI โดย AMD ตั้งเป้ารวมสาย RDNA และ CDNA เข้าด้วยกันในอนาคต เพื่อสร้าง GPU ที่รองรับทั้งเกมและงานประมวลผลระดับสูง ในฝั่ง AI และ HPC AMD จะพูดถึง Instinct MI500 accelerators ที่ใช้ UDNA 6 และเทคโนโลยีการเชื่อมต่อแบบใหม่ชื่อ UALink ซึ่งจะช่วยให้ระบบ AI ขนาดใหญ่สามารถเชื่อมต่อกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ นอกจากนี้ AMD ยังจะเปิดเผยแผนการเงินระยะยาว และกลยุทธ์ในการแข่งขันกับ Nvidia และผู้ผลิตชิปแบบ custom จาก hyperscale cloud providers ✅ ข้อมูลจากข่าวหลัก ➡️ AMD จะจัดงาน Financial Analyst Day วันที่ 11 พฤศจิกายน 2025 ที่นิวยอร์ก ➡️ งานนี้จะเปิดเผยแผนระยะยาวของ CPU, GPU, AI accelerators และเทคโนโลยีการเชื่อมต่อ ➡️ CPU EPYC “Venice” ใช้ Zen 6 และจะเปิดเผยข้อมูล EPYC “Verano” ที่อาจใช้ Zen 6 หรือ Zen 7 ➡️ อาจมีการพูดถึง Zen 8 สำหรับอนาคตระยะไกล ➡️ GPU RDNA 5 สำหรับผู้ใช้ทั่วไป และ UDNA 6 สำหรับงาน AI จะถูกเปิดเผย ➡️ Instinct MI500 accelerators จะใช้สถาปัตยกรรม UDNA 6 ➡️ เทคโนโลยี UALink จะช่วยให้ระบบ AI ขนาดใหญ่เชื่อมต่อกันได้ดีขึ้น ➡️ AMD จะเปิดเผยแผนการเงินระยะยาวและกลยุทธ์แข่งขันกับ Nvidia และผู้ผลิต custom silicon ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Zen 6 อาจมีความเร็วทะลุ 7.0GHz และใช้ dual IMC design สำหรับการจัดการหน่วยความจำ ➡️ RDNA 5 คาดว่าจะมี IPC สูงกว่า RDNA 4 ประมาณ 5–10% ที่ความเร็วเท่าเดิม ➡️ ROCm ecosystem จะถูกขยายเพื่อรองรับ AI และ HPC มากขึ้น ➡️ AMD อาจเปิดตัว Radeon RX 10900 XT ที่ใช้ RDNA 5 แข่งกับ RTX 6090 ➡️ UDNA จะเป็นจุดรวมของ GPU สายเกมและ HPC ในอนาคต ➡️ AMD มีแผนใช้ advanced packaging technologies เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและลดต้นทุน https://www.tomshardware.com/pc-components/cpus/amd-to-disclose-roadmaps-in-mid-november-the-future-of-zen-6-rdna-cdna-and-udna-expected

🏗️ SoftBank ซื้อโรงงาน Foxconn ในโอไฮโอ: จุดเริ่มต้นของจักรวาล AI ชื่อ Stargate SoftBank ได้ซื้อโรงงานขนาดใหญ่ในเมือง Lordstown รัฐโอไฮโอ จาก Foxconn ด้วยมูลค่า $375 ล้าน โรงงานนี้มีพื้นที่กว่า 6.2 ล้านตารางฟุต เดิมใช้ผลิตรถยนต์ไฟฟ้า แต่จะถูกปรับเปลี่ยนเพื่อผลิตเซิร์ฟเวอร์ AI และอุปกรณ์สำหรับศูนย์ข้อมูล Stargate ซึ่งเป็นโครงการยักษ์ที่มีเป้าหมายสร้างโครงสร้างพื้นฐาน AI มูลค่า $500 พันล้านในหลายปีข้างหน้า แม้ว่า SoftBank จะเป็นเจ้าของโรงงาน แต่ Foxconn จะยังคงเป็นผู้ดำเนินการผลิต โดยทั้งสองบริษัทจะร่วมมือกันในรูปแบบพันธมิตรระยะยาว จุดเด่นของโรงงานนี้คือมีพลังงานไฟฟ้าสำรองมหาศาล และพื้นที่ขยายตัวได้อีกมาก ซึ่งเหมาะกับการผลิตเซิร์ฟเวอร์ AI ที่ต้องใช้พลังงานสูง SoftBank ยังอยู่ระหว่างการเลือกสถานที่ตั้งศูนย์ข้อมูล Stargate โดยพิจารณาจากแหล่งพลังงาน น้ำ และโครงสร้างโทรคมนาคม ซึ่งเมื่อสถานที่พร้อม โรงงานในโอไฮโอก็จะเป็นแหล่งผลิตเครื่องจักรหลักทันที นอกจากนี้ SoftBank ยังถือหุ้นในบริษัทผลิตชิปอย่าง Ampere และ Graphcore ซึ่งอาจนำชิปของตนมาใช้ในเซิร์ฟเวอร์ AI เพื่อลดการพึ่งพา Nvidia ที่ปัจจุบันครองตลาดอยู่ ✅ ข้อมูลจากข่าวหลัก ➡️ SoftBank ซื้อโรงงาน Foxconn ในโอไฮโอด้วยมูลค่า $375 ล้าน ➡️ โรงงานมีขนาด 6.2 ล้านตารางฟุต ใหญ่กว่าศูนย์ผลิตในฮิวสตันถึง 6 เท่า ➡️ Foxconn จะยังคงดำเนินการผลิต แม้โรงงานเป็นของ SoftBank ➡️ โรงงานจะถูกปรับเปลี่ยนเพื่อผลิตเซิร์ฟเวอร์ AI สำหรับโครงการ Stargate ➡️ โครงการ Stargate มีเป้าหมายสร้างโครงสร้างพื้นฐาน AI มูลค่า $500 พันล้าน ➡️ SoftBank กำลังเลือกสถานที่ตั้งศูนย์ข้อมูล โดยพิจารณาจากพลังงาน น้ำ และโครงสร้างโทรคมนาคม ➡️ โรงงานโอไฮโอจะเป็นฐานผลิตหลักของ Stargate และรับคำสั่งซื้อจาก OpenAI, Oracle และ SoftBank ➡️ Foxconn เป็นผู้ผลิตเซิร์ฟเวอร์ AI รายใหญ่ที่สุดในโลก และกำลังขยายกำลังการผลิตในสหรัฐฯ ➡️ SoftBank เคยประกาศลงทุน $100 พันล้านในโครงการนี้เมื่อเดือนมกราคม ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ SoftBank ถือหุ้นใน Ampere และ Graphcore ซึ่งผลิตชิปสำหรับ AI ➡️ การใช้ชิปของตัวเองอาจช่วยลดต้นทุนและลดการพึ่งพา Nvidia ➡️ Foxconn เคยใช้โรงงานนี้ผลิตรถยนต์ไฟฟ้า ก่อนขายให้ SoftBank ➡️ โครงการ Stargate ได้รับความสนใจจากธนาคารญี่ปุ่นและนักลงทุนสถาบันทั่วโลก ➡️ SoftBank มีบริษัทลูกชื่อ SB Energy ที่พัฒนาโซลาร์ฟาร์มในสหรัฐฯ ซึ่งอาจใช้เป็นฐานพลังงานให้ Stargate https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/softbank-acquires-foxconns-ohio-facility-to-build-stargate-ai-servers-usd375-million-deal-says-foxconn-will-continue-to-operate-the-plant

🏖️ เมื่อคริปโตกลายเป็นเงินจ่ายค่าข้าวมันไก่: ไทยเปิดตัว TouristDigiPay รัฐบาลไทยเปิดตัวโครงการนำร่องชื่อ “TouristDigiPay” ที่ให้ชาวต่างชาติสามารถแปลงคริปโตเป็นเงินบาทเพื่อใช้จ่ายในประเทศ โดยไม่ต้องพกเงินสดหรือบัตรเครดิตจากต่างประเทศ โครงการนี้จะดำเนินการในรูปแบบ sandbox เป็นเวลา 18 เดือน โดยมีการกำหนดวงเงินแปลงคริปโตไว้ที่ 550,000 บาทต่อเดือน เพื่อป้องกันการฟอกเงินและควบคุมความเสี่ยง นักท่องเที่ยวต้องเปิดบัญชีกับผู้ให้บริการสินทรัพย์ดิจิทัลที่ได้รับอนุญาตจาก ก.ล.ต. และผู้ให้บริการ e-money ที่อยู่ภายใต้การดูแลของธนาคารแห่งประเทศไทย พร้อมผ่านการตรวจสอบ KYC และ AML อย่างเข้มงวด หลังแปลงคริปโตเป็นเงินบาท เงินจะถูกเก็บไว้ใน Tourist Wallet ซึ่งสามารถใช้จ่ายผ่าน QR code กับร้านค้าในไทยได้ โดยร้านค้าจะได้รับเป็นเงินบาทเท่านั้น ไม่ใช่คริปโต รัฐบาลหวังว่าโครงการนี้จะช่วยกระตุ้นการใช้จ่ายของนักท่องเที่ยว โดยเฉพาะกลุ่มที่คุ้นเคยกับคริปโต เช่น นักเดินทางรุ่นใหม่ และผู้ที่ไม่สะดวกใช้บัตรเครดิตข้ามประเทศ ✅ ข้อมูลจากข่าวหลัก ➡️ โครงการ TouristDigiPay เปิดตัวเมื่อ 18 ส.ค. 2025 เพื่อให้นักท่องเที่ยวแปลงคริปโตเป็นเงินบาท ➡️ ดำเนินการใน sandbox เป็นเวลา 18 เดือน พร้อมกำหนดวงเงินแปลงที่ 550,000 บาทต่อเดือน ➡️ นักท่องเที่ยวต้องเปิดบัญชีกับผู้ให้บริการสินทรัพย์ดิจิทัลและ e-money ที่ได้รับอนุญาต ➡️ ต้องผ่านการตรวจสอบ KYC และ AML ตามมาตรฐานของ AMLO ➡️ เงินที่แปลงจะถูกเก็บใน Tourist Wallet และใช้จ่ายผ่าน QR code ➡️ ร้านค้าจะได้รับเป็นเงินบาทเท่านั้น ไม่ใช่คริปโต ➡️ ไม่อนุญาตให้ถอนเงินสดระหว่างการเข้าร่วมโครงการ ➡️ การใช้จ่ายกับร้านค้าขนาดเล็กจำกัดที่ 50,000 บาทต่อเดือน ส่วนร้านใหญ่ได้ถึง 500,000 บาท ➡️ ห้ามใช้จ่ายกับธุรกิจที่ถูกจัดว่าเป็นความเสี่ยงสูงตามเกณฑ์ของ AMLO ➡️ รัฐบาลหวังเพิ่มการใช้จ่ายเฉลี่ยของนักท่องเที่ยว 5,000 บาทต่อคน ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ โครงการนี้ถือเป็นครั้งแรกในโลกที่ใช้โมเดล “แปลงคริปโตเป็น fiat” สำหรับนักท่องเที่ยวโดยเฉพาะ ➡️ QR code เป็นช่องทางจ่ายเงินที่นิยมที่สุดในไทย โดยเฉพาะร้านอาหารและร้านค้าขนาดเล็ก ➡️ การใช้ sandbox ช่วยให้รัฐบาลทดสอบเทคโนโลยีใหม่โดยไม่กระทบระบบการเงินหลัก ➡️ การฟื้นตัวของนักท่องเที่ยวจีนยังช้า ทำให้ไทยต้องหาทางดึงนักท่องเที่ยวจากตะวันออกกลางและอาเซียน ➡️ การใช้คริปโตช่วยลดต้นทุนการแลกเปลี่ยนเงินตราและค่าธรรมเนียมบัตรเครดิต ➡️ หากโครงการสำเร็จ อาจขยายไปสู่การซื้ออสังหาริมทรัพย์หรือสินค้าหรูในอนาคต https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/08/18/thailand-to-launch-crypto-to-baht-conversion-for-foreign-tourists

🏭 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/

🧠 ลาก่อนแล็ปท็อป? เมื่อ DaaS กลายเป็นตัวเลือกหลักขององค์กรยุคใหม่ ลองนึกภาพว่าแทนที่พนักงานจะต้องพกแล็ปท็อปไปทำงาน พวกเขาแค่ล็อกอินผ่านเบราว์เซอร์ แล้วเข้าถึงเดสก์ท็อปเสมือนที่อยู่บนคลาวด์—นี่คือแนวคิดของ Desktop as a Service หรือ DaaS ที่กำลังมาแรง จากรายงานของ Gartner พบว่า DaaS จะคุ้มค่ากับ 95% ของแรงงานภายในปี 2027 เพิ่มขึ้นจาก 40% ในปี 2019 และการใช้งานจริงก็เพิ่มขึ้นเป็น 20% แล้วในปีนี้ โดยเฉพาะในองค์กรที่มีพนักงานทำงานระยะไกลหรือจ้างงานภายนอก Microsoft ถูกจัดอันดับเป็นผู้นำในตลาดนี้ ด้วยผลิตภัณฑ์อย่าง Azure Virtual Desktop และ Windows 365 ที่ตอบโจทย์องค์กรขนาดกลางถึงใหญ่ นอกจากความคุ้มค่าแล้ว DaaS ยังช่วยลดภาระการดูแลอุปกรณ์ ลดต้นทุนล่วงหน้า และเพิ่มความปลอดภัย เพราะข้อมูลทั้งหมดอยู่บนคลาวด์ ไม่ใช่ในเครื่องของพนักงาน อย่างไรก็ตาม ยังมีข้อกังวลเรื่อง vendor lock-in และความซับซ้อนของการจัดการลิขสิทธิ์ ซึ่งอาจทำให้ผู้ใช้งานต้องเผชิญกับความยุ่งยากในช่วงแรก ✅ แนวโน้มการใช้งาน DaaS ➡️ Gartner คาดว่า DaaS จะคุ้มค่ากับ 95% ของแรงงานภายในปี 2027 ➡️ การใช้งานจริงเพิ่มขึ้นเป็น 20% จาก 10% ในปี 2019 ➡️ องค์กรเริ่มใช้ DaaS เพื่อรองรับงานระยะไกลและงานภายนอก ✅ ข้อดีของ DaaS ➡️ ลดต้นทุนการดูแลอุปกรณ์และการอัปเดตซอฟต์แวร์ ➡️ เพิ่มความปลอดภัย เพราะข้อมูลอยู่บนคลาวด์ ➡️ รองรับการขยายทีมงานแบบยืดหยุ่น เช่น พนักงานชั่วคราวหรือฟรีแลนซ์ ➡️ ลดค่าใช้จ่ายล่วงหน้า ด้วยโมเดลจ่ายตามการใช้งาน ✅ ผู้เล่นหลักในตลาด ➡️ Microsoft เป็นผู้นำด้วย Azure Virtual Desktop และ Windows 365 ➡️ 60% ของลูกค้า DaaS ของ Microsoft เป็นองค์กรขนาดกลาง ➡️ Gartner ระบุว่าองค์กรใหม่แทบไม่ใช้ VDI แบบ on-prem อีกแล้ว ✅ ข้อมูลเสริมจากผู้ให้บริการ ➡️ DaaS ช่วยให้การจัดการซอฟต์แวร์เป็นแบบรวมศูนย์ ➡️ ลดความซับซ้อนในการดูแลระบบ IT ➡️ เหมาะกับธุรกิจที่ต้องการความต่อเนื่องและความปลอดภัยสูง ⛔ DaaS ยังเป็นตลาดใหม่ที่มีการกำกับดูแลน้อย ⛔ อาจเกิด vendor lock-in หากเลือกผู้ให้บริการไม่รอบคอบ ⛔ การจัดการลิขสิทธิ์ซอฟต์แวร์อาจซับซ้อนในระบบคลาวด์ ⛔ ผู้ใช้งานต้องมีอินเทอร์เน็ตที่เสถียรเพื่อเข้าถึงเดสก์ท็อป ⛔ องค์กรที่มีข้อจำกัดด้านข้อมูลอาจไม่สามารถใช้ DaaS ได้เต็มรูปแบบ https://www.techradar.com/pro/the-end-of-laptops-at-work-desktop-as-a-service-is-now-cheaper-and-easier-to-run-reports-claim

🧠 MAXSUN Arc Pro B60 Dual 48G Turbo: การ์ดจอคู่สำหรับงาน AI ที่ไม่เหมือนใคร MAXSUN เตรียมเปิดตัวกราฟิกการ์ด Arc Pro B60 Dual 48G Turbo ในวันที่ 18 สิงหาคมนี้ โดยใช้ชิป Intel Arc Pro B60 สองตัวบนบอร์ดเดียว รวมเป็น 48GB GDDR6 VRAM และ 5,120 FP32 cores เหมาะกับงาน AI ขนาดใหญ่ เช่น DeepSeek R 70B หรือ QwQ 32B ที่ต้องใช้หน่วยความจำมากกว่า 40GB การ์ดนี้ใช้สถาปัตยกรรม Xe-2 “Battlemage” รุ่น BMG-G21 พร้อมแบนด์วิดธ์ 456 GB/s ต่อ GPU และเชื่อมต่อผ่าน PCIe 5.0 x16 เพื่อรองรับการส่งข้อมูลความเร็วสูง โดยแต่ละ GPU มีหน่วยความจำแยกกัน ทำให้สามารถประมวลผลแบบขนานได้อย่างมีประสิทธิภาพ จุดเด่นคือการออกแบบให้ใช้งานในเวิร์กสเตชันที่ต้องการประสิทธิภาพสูงแต่ไม่อยากพึ่งคลาวด์ โดยใช้สโลแกน “Cut the Cloud. Keep the Power” และมีระบบระบายความร้อนแบบสามชั้น พร้อมรองรับการติดตั้งหลายใบในเครื่องเดียว แต่ Intel กลับมีปัญหาด้านการผลิต B60 อย่างหนัก โดยล็อตแรกถูกจองหมดตั้งแต่ก่อนเปิดตัว และยังไม่มีแผนวางขายในร้านค้าทั่วไป จะขายผ่านผู้ประกอบระบบ (System Integrators) เท่านั้น ซึ่งอาจทำให้ผู้ใช้ทั่วไปหาซื้อได้ยากมาก ✅ สเปกและการออกแบบของ Arc Pro B60 Dual ➡️ ใช้ชิป Intel Arc Pro B60 สองตัว รวมเป็น 48GB GDDR6 ➡️ มี 5,120 FP32 cores และแบนด์วิดธ์รวม 912 GB/s ➡️ ใช้สถาปัตยกรรม Xe-2 “Battlemage” รุ่น BMG-G21 ➡️ เชื่อมต่อผ่าน PCIe 5.0 x16 รองรับการประมวลผลแบบขนาน ➡️ ระบบระบายความร้อนแบบสามชั้น: blower fan, vapor chamber, metal backplate ✅ จุดเด่นด้านการใช้งาน ➡️ เหมาะกับงาน AI ขนาดใหญ่ เช่น LLMs ที่ต้องใช้ VRAM สูง ➡️ รองรับ PyTorch, vLLM, IPEX-LLM และ Intel ISV ➡️ ใช้งานได้บนเมนบอร์ดทั่วไปที่รองรับ PCIe x16 bifurcation ➡️ ลดต้นทุนการใช้งาน AI ในองค์กรที่ไม่ต้องพึ่งคลาวด์ ✅ การวางจำหน่ายและราคา ➡️ เปิดตัววันที่ 18 สิงหาคม 2025 ➡️ ราคาประมาณ $1,200 สำหรับรุ่น Dual GPU ➡️ ขายผ่านผู้ประกอบระบบเท่านั้น ไม่วางขายทั่วไป ➡️ หากใช้สองใบจะได้ VRAM 96GB ในราคาถูกกว่า RTX 5090 ⛔ Intel มีปัญหาด้านการผลิต B60 ทำให้สินค้าขาดตลาด ⛔ ล็อตแรกถูกจองหมดก่อนเปิดตัว และการผลิตในอนาคตยังจำกัด ⛔ ไม่มีแผนวางขายในร้านค้าทั่วไป จะขายผ่าน System Integrators เท่านั้น ⛔ การ์ดนี้ไม่เหมาะกับงานเกมหรือผู้ใช้ทั่วไป ⛔ หาก Intel ไม่แก้ปัญหาการผลิต อาจกระทบต่อความต่อเนื่องของผลิตภัณฑ์ https://wccftech.com/maxsun-launching-arc-pro-b60-dual-gpu-next-week-intel-facing-inventory-issues-with-b60/

🎙️เรื่องเล่าจากสนาม AI: ลงทุนเป็นพันล้าน แต่ผลลัพธ์ยังไม่มา ลองนึกภาพบริษัททั่วโลกกำลังเทเงินมหาศาลลงในเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) ด้วยความหวังว่าจะได้ผลลัพธ์ที่เปลี่ยนเกม ทั้งลดต้นทุน เพิ่มประสิทธิภาพ และสร้างนวัตกรรมใหม่ ๆ แต่สิ่งที่เกิดขึ้นจริงกลับคล้ายกับ “Productivity Paradox” ที่เคยเกิดขึ้นในยุคคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคลเมื่อ 40 ปีก่อน—ลงทุนเยอะ แต่ผลผลิตไม่เพิ่มตามที่คาดไว้ บริษัทต่าง ๆ ใช้ AI เพื่อช่วยงานหลังบ้าน เช่น การเงิน ทรัพยากรบุคคล และบริการลูกค้า แต่หลายโครงการกลับล้มเหลวเพราะปัญหาทางเทคนิคและ “ปัจจัยมนุษย์” เช่น พนักงานต่อต้าน ขาดทักษะ หรือไม่เข้าใจการใช้งาน แม้จะมีความคาดหวังสูงจากเทคโนโลยีอย่าง ChatGPT หรือระบบอัตโนมัติ แต่ผลตอบแทนที่แท้จริงยังไม่ปรากฏชัดในตัวเลขกำไรของบริษัทนอกวงการเทคโนโลยี บางบริษัทถึงกับยกเลิกโครงการนำร่องไปเกือบครึ่ง อย่างไรก็ตาม ผู้เชี่ยวชาญเชื่อว่า AI อาจเป็น “เทคโนโลยีทั่วไป” (General Purpose Technology) เหมือนกับไฟฟ้าและอินเทอร์เน็ต ที่ต้องใช้เวลาหลายปีในการปรับตัวก่อนจะเห็นผลลัพธ์ที่แท้จริง ✅ การลงทุนใน AI ที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว ➡️ บริษัททั่วโลกเทเงินกว่า 61.9 พันล้านดอลลาร์ในปี 2025 เพื่อพัฒนา AI ➡️ อุตสาหกรรมซอฟต์แวร์ ธนาคาร และค้าปลีกเป็นกลุ่มที่ลงทุนมากที่สุด ➡️ บริษัทเทคโนโลยีอย่าง Microsoft, Google, Amazon และ Nvidia เป็นผู้ได้ประโยชน์หลักในตอนนี้ ✅ ปรากฏการณ์ Productivity Paradox กลับมาอีกครั้ง ➡️ แม้จะมีการใช้ AI อย่างแพร่หลาย แต่ผลผลิตทางเศรษฐกิจยังไม่เพิ่มขึ้น ➡️ ปัญหาหลักคือการนำ AI ไปใช้งานจริงยังไม่แพร่หลาย และต้องการการปรับตัวในองค์กร ✅ ตัวอย่างบริษัทที่เริ่มใช้ AI อย่างจริงจัง ➡️ USAA ใช้ AI ช่วยพนักงานบริการลูกค้า 16,000 คนในการตอบคำถาม ➡️ แม้ยังไม่มีตัวเลขผลตอบแทนที่ชัดเจน แต่พนักงานตอบรับในทางบวก ‼️ ความล้มเหลวของโครงการ AI นำร่อง ⛔ 42% ของบริษัทที่เริ่มโครงการ AI ต้องยกเลิกภายในปี 2024 ⛔ ปัญหาหลักมาจาก “ปัจจัยมนุษย์” เช่น ขาดทักษะหรือความเข้าใจ ‼️ ความคาดหวังที่อาจเกินจริง ⛔ Gartner คาดว่า AI กำลังเข้าสู่ “ช่วงแห่งความผิดหวัง” ก่อนจะฟื้นตัว ⛔ CEO ของ Ford คาดว่า AI จะมาแทนที่พนักงานออฟฟิศครึ่งหนึ่งในสหรัฐฯ https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/08/14/companies-are-pouring-billions-into-ai-it-has-yet-to-pay-off

🏭🔄 เล่าให้ฟังใหม่: TSMC ปิดสายการผลิตเวเฟอร์ 6 นิ้ว — ยุคใหม่ของ Gigafab กำลังมา TSMC ผู้ผลิตชิปอันดับหนึ่งของโลก ประกาศว่าจะทยอยเลิกผลิตเวเฟอร์ขนาด 6 นิ้ว (150 มม.) ภายใน 2 ปีข้างหน้า โดยจะรวมสายการผลิตเก่าในเมือง Hsinchu และย้ายลูกค้าไปยังโรงงานที่ใช้เวเฟอร์ขนาดใหญ่ขึ้น เช่น 8 นิ้ว (200 มม.) และ 12 นิ้ว (300 มม.) ซึ่งมีประสิทธิภาพและต้นทุนต่อชิปที่ดีกว่า เหตุผลหลักคือ เวเฟอร์ขนาดเล็กให้จำนวนชิปต่อแผ่นน้อย ทำให้ต้นทุนสูง ไม่เหมาะกับเทคโนโลยีใหม่ที่ต้องการประสิทธิภาพสูง เช่น AI และ HPC อีกทั้งยังมีการแข่งขันจากโรงงานในจีนที่ผลิตชิปบนเทคโนโลยีเก่าในราคาถูก ทำให้ TSMC ต้องปรับกลยุทธ์เพื่อรักษาความสามารถในการแข่งขันระยะยาว โรงงาน Fab 2 และ Fab 5 จะหยุดผลิตภายในปี 2027 โดยบางส่วนจะถูกปรับเปลี่ยนเป็นศูนย์วิจัยหรือโรงงานประกอบชิ้นส่วนขั้นสูง (advanced packaging) สำหรับเวเฟอร์ 300 มม. ซึ่งเป็นทิศทางที่ TSMC มุ่งไปในยุคหลัง 2 นาโนเมตร ✅ TSMC จะเลิกผลิตเวเฟอร์ขนาด 6 นิ้วภายใน 2 ปี ➡️ เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพและลดต้นทุนการผลิต ✅ โรงงาน Fab 2 และ Fab 5 จะหยุดผลิตภายในปี 2027 ➡️ อาจถูกปรับเป็นศูนย์วิจัยหรือโรงงานประกอบชิ้นส่วน ✅ ลูกค้าจะถูกย้ายไปยังโรงงานที่ใช้เวเฟอร์ 200 มม. และ 300 มม. ➡️ เพื่อรองรับการผลิตในปริมาณมากและเทคโนโลยีขั้นสูง ✅ เวเฟอร์ขนาดใหญ่ให้จำนวนชิปต่อแผ่นมากกว่า ➡️ ส่งผลให้ต้นทุนต่อชิปลดลงและประสิทธิภาพดีขึ้น ✅ TSMC ต้องการเพิ่มการใช้พื้นที่และบุคลากรในโรงงานขนาดใหญ่ ➡️ เช่น Fab 12 และโรงงานใหม่ที่อยู่ใกล้กัน ✅ การตัดสินใจนี้สอดคล้องกับกลยุทธ์ระยะยาวของบริษัท ➡️ มุ่งเน้นการผลิตชิปขั้นสูงสำหรับตลาด AI และ HPC https://www.techpowerup.com/339890/tsmc-phases-out-6-inch-wafer-production-encourages-customers-to-move-to-gigafabs

🔐⚙️ NGINX รองรับ ACME แบบเนทีฟแล้ว: ลดความยุ่งยากในการจัดการ SSL/TLS ด้วยโมดูลใหม่ที่เขียนด้วย Rust NGINX ประกาศเปิดตัวการรองรับโปรโตคอล ACME แบบเนทีฟผ่านโมดูลใหม่ชื่อว่า ngx_http_acme_module ซึ่งช่วยให้ผู้ดูแลระบบสามารถขอ ติดตั้ง และต่ออายุใบรับรอง SSL/TLS ได้โดยตรงจากไฟล์คอนฟิกของ NGINX โดยไม่ต้องใช้เครื่องมือภายนอกอย่าง Certbot อีกต่อไป โมดูลนี้ถูกพัฒนาโดยใช้ NGINX-Rust SDK และมาในรูปแบบ dynamic module ที่สามารถใช้งานได้ทั้งใน NGINX Open Source และ NGINX Plus สำหรับลูกค้าองค์กร โดยมีเป้าหมายเพื่อทำให้การจัดการใบรับรองปลอดภัยขึ้น ลดข้อผิดพลาดจากการตั้งค่าด้วยมือ และลดช่องโหว่จากการพึ่งพาเครื่องมือภายนอก ACME (Automated Certificate Management Environment) เป็นโปรโตคอลที่พัฒนาโดย ISRG เพื่อใช้กับ Let's Encrypt ซึ่งช่วยให้การออกใบรับรอง TLS เป็นไปโดยอัตโนมัติและฟรี โดยเวอร์ชันล่าสุด ACMEv2 รองรับ wildcard certificates และวิธีการตรวจสอบที่หลากหลายมากขึ้น การทำงานของ ACME บน NGINX มี 4 ขั้นตอนหลัก: ตั้งค่าเซิร์ฟเวอร์ ACME, จัดสรร shared memory, กำหนด challenge, และออก/ต่ออายุใบรับรอง ซึ่งทั้งหมดสามารถกำหนดได้ผ่าน directive ในไฟล์คอนฟิกของ NGINX โดยตรง ✅ ACME ถูกใช้โดย Let's Encrypt เพื่อออกใบรับรองฟรีแบบอัตโนมัติ ➡️ ช่วยลดต้นทุนและความยุ่งยากในการตั้งค่า HTTPS ✅ Certbot เป็นเครื่องมือยอดนิยมก่อนหน้านี้ แต่ต้องใช้ CLI และ cron jobs ➡️ เสี่ยงต่อข้อผิดพลาดและต้องดูแลแยกต่างหาก ✅ การรวม ACME เข้ากับ NGINX โดยตรงช่วยให้ระบบมีความเสถียรและพกพาได้ดีขึ้น ➡️ ไม่ขึ้นกับระบบปฏิบัติการหรือแพลตฟอร์มเฉพาะ ✅ การใช้ Rust ในการพัฒนาโมดูลช่วยเพิ่มความปลอดภัยและประสิทธิภาพ ➡️ ลดปัญหา memory leak และ buffer overflow https://blog.nginx.org/blog/native-support-for-acme-protocol

ลวดหนามต้องใช้ด่วน ปกป้องทหารรอไม่ได้ : [NEWS UPDATE] พล.ต.วินธัย สุวารี โฆษกกองทัพบก เผยกรณีนายภูมิธรรม เวชยชัย รองนายกรัฐมนตรีและรมว.มหาดไทย ขอให้กองทัพภาคที่ 2 หยุดรับบริจาคลวดหนามหีบเพลงและให้ขอกับรัฐบาล ยืนยัน ไม่ใช่เรื่องงบประมาณ แต่การจัดซื้อใช้เวลาอย่างน้อย 1 เดือน หากไม่ปฏิบัติตามระเบียบอาจมีความผิด ที่สำคัญลวดหนามหีบเพลงสเปคที่ทหารใช้ต้องสั่งผลิต ใช้เวลานานขึ้นไปอีก แต่สถานการณ์ปัจจุบันจำเป็นต้องใช้ทันที โดยเฉพาะ 4 จังหวัดชายแดน ใช้เป็นเครื่องกีดขวางเพื่อความปลอดภัยของกำลังพล และในที่สุ่มเสี่ยงลักลอบเข้าออกของฝ่ายตรงข้าม ซึ่งประชาชนอยากมีส่วนร่วมให้สิ่งของ กองทัพเคยสื่อสารว่า ขอบคุณในน้ำใจ อะไรที่จำเป็นหาในระบบไม่ทันเวลาก็จะแจ้งไป อย่างกรณีลวดหนามหีบเพลงดังกล่าว -กลัวเสียหน้ารัฐบาลไม่ได้ขวาง -ขออาเซียนกดดันกัมพูชา -บี้ตัดงบช่วยการศึกษาเขมร -ขานรับลดต้นทุนการเงิน

🎮⚙️ RX 9060: การ์ดลับจาก AMD ที่แรงเกินคาด แม้จะยังขายแค่ในเครื่อง OEM AMD เปิดตัว Radeon RX 9060 แบบเงียบ ๆ โดยไม่มีวางขายแยก แต่ใส่มาในเครื่องพีซี OEM ที่จำหน่ายในบางประเทศ เช่น เกาหลีใต้ ซึ่ง YouTuber ชื่อ Technosaurus ได้แกะเครื่องออกมาและทดสอบประสิทธิภาพของการ์ดนี้อย่างละเอียด RX 9060 ใช้ชิป Navi 44 แบบลดสเปก มี 28 compute units, 1,792 shaders, 28 ray tracing cores และแรม GDDR6 ขนาด 8GB บนบัส 128-bit ความเร็วใกล้ 3 GHz ใช้พลังงานเพียง 135W และมาในรูปแบบการ์ดขนาดเล็กจาก Sapphire ผลการทดสอบในเกมระดับ AAA ที่ความละเอียด 1080p พบว่า RX 9060 มีประสิทธิภาพใกล้เคียงกับ RTX 5060 โดยช้ากว่าเพียง 2% และห่างจาก RX 9060 XT แค่ 6% แต่กลับแรงกว่า RTX 5050 ถึง 20% ซึ่งถือว่าเป็นการ์ดที่คุ้มค่ามากสำหรับเกมเมอร์สายประหยัด ในด้าน benchmark เช่น 3DMark Time Spy และ Fire Strike ก็แสดงผลลัพธ์ที่เหนือกว่า RTX 5050 อย่างชัดเจน และใกล้เคียงกับ RTX 5060 ทั้งในด้านเกมและ productivity อย่างไรก็ตาม RX 9060 ยังมีข้อจำกัดคือแรมแค่ 8GB ซึ่งอาจไม่เพียงพอสำหรับเกมรุ่นใหม่ที่ใช้ ray tracing หรือ texture ขนาดใหญ่ และ AMD ยังไม่มีแผนวางขายแยกในตลาดทั่วไป ✅ AMD เปิดตัว RX 9060 แบบ OEM เท่านั้น ยังไม่มีขายแยก ➡️ พบในเครื่องพีซี OEM บางประเทศ เช่น เกาหลีใต้ ✅ ใช้ชิป Navi 44 แบบลดสเปก มี 28 CUs และแรม 8GB GDDR6 ➡️ ความเร็วใกล้ 3 GHz ใช้พลังงาน 135W ✅ ประสิทธิภาพใกล้เคียง RTX 5060 และ RX 9060 XT ➡️ ช้ากว่า RTX 5060 เพียง 2% และ RX 9060 XT แค่ 6% ✅ แรงกว่า RTX 5050 ถึง 20% ในเกมระดับ AAA ➡️ เช่น Cyberpunk 2077, God of War, Warhammer 40K ✅ ผล benchmark ใน 3DMark สูงกว่า RTX 5050 อย่างชัดเจน ➡️ Time Spy: 14,132 คะแนน, Fire Strike: 35,511 คะแนน ✅ ประสิทธิภาพเสถียรแม้ใช้กับ CPU ระดับกลาง ➡️ เช่น Ryzen 5 7500F ก็ยังได้เฟรมเรตใกล้เคียง Ryzen 7 9800X3D ✅ RX 9060 อาจผลิตจากชิปที่มี yield ต่ำของรุ่น XT แล้วปิดบาง core ➡️ เป็นวิธีลดต้นทุนและใช้ทรัพยากรให้คุ้มค่า ✅ RX 9060 XT รุ่น 16GB มีประสิทธิภาพสูงกว่า แต่กินไฟมากกว่า ➡️ เหมาะกับผู้ใช้ที่ต้องการเล่นเกมในระดับ ultra หรือ ray tracing ✅ ตลาดการ์ดจอระดับกลางกำลังแข่งขันกันดุเดือด ➡️ โดยเฉพาะระหว่าง AMD RX 9060 XT และ Nvidia RTX 5060 ✅ การ์ด OEM มักมีราคาถูกกว่าแต่ไม่สามารถซื้อแยกได้ ➡️ เหมาะกับผู้ที่ซื้อเครื่องพีซีแบบ prebuilt https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/amds-new-rx-9060-ripped-out-of-oem-pc-and-benchmarked-beats-the-rtx-5050-by-20-percent-basically-ties-the-rtx-5060-in-gaming-and-productivity

🧠✨ Claude Sonnet 4 กับพลังความจำระดับเทพ: รองรับ context ได้ถึง 1 ล้าน tokens ลองจินตนาการว่า AI สามารถจำบทสนทนาเก่า ๆ ได้ทั้งหมด หรือวิเคราะห์โค้ดทั้งโปรเจกต์ที่มีหลายหมื่นบรรทัดในครั้งเดียว—นั่นคือสิ่งที่ Claude Sonnet 4 ทำได้แล้ววันนี้! Anthropic ประกาศอัปเกรดโมเดล Claude Sonnet 4 ให้รองรับ context ได้ถึง 1 ล้าน tokens ผ่าน API ซึ่งมากกว่ารุ่นก่อนถึง 5 เท่า จากเดิมแค่ 200K tokens การอัปเกรดนี้เปิดประตูให้ AI ทำงานกับข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ เช่น: - วิเคราะห์โค้ดทั้งระบบ รวมถึงไฟล์ทดสอบและเอกสารประกอบ - สังเคราะห์เอกสารจำนวนมาก เช่น สัญญากฎหมายหรืองานวิจัย - สร้าง agent ที่เข้าใจบริบทหลายขั้นตอนและเครื่องมือจำนวนมาก ลูกค้าอย่าง Bolt.new และ iGent AI ต่างยืนยันว่า Claude Sonnet 4 ช่วยให้การพัฒนาโค้ดแม่นยำขึ้น และสามารถทำงานแบบอัตโนมัติในระดับ production ได้จริง อย่างไรก็ตาม ความสามารถนี้ยังจำกัดเฉพาะผู้ใช้ API ระดับ Tier 4 และมีราคาที่สูงขึ้นเมื่อใช้เกิน 200K tokens โดยมีระบบ prompt caching และ batch processing ช่วยลดต้นทุนได้ถึง 50% https://www.anthropic.com/news/1m-context

🧠💡 เรื่องเล่าจากวิวัฒนาการของโมเดล GPT: จาก GPT-2 สู่ gpt-oss ยุคใหม่ของ AI แบบเปิด ย้อนกลับไปปี 2019 OpenAI เคยเปิดตัว GPT-2 ซึ่งเป็นโมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่ใช้สถาปัตยกรรม Transformer และได้รับความนิยมอย่างมากในวงการ AI แต่หลังจากนั้น OpenAI ก็หันไปพัฒนาโมเดลแบบปิด เช่น GPT-3 และ ChatGPT โดยไม่เปิดเผยน้ำหนักโมเดลอีกเลย จนกระทั่งสิงหาคม 2025 พวกเขากลับมาอีกครั้งด้วย gpt-oss-20B และ gpt-oss-120B ซึ่งเป็นโมเดลแบบ “open-weight” ที่เปิดให้ดาวน์โหลด ใช้งาน และปรับแต่งได้อย่างเสรีภายใต้ Apache 2.0 license โมเดล gpt-oss ใช้เทคนิคใหม่ ๆ เช่น Mixture-of-Experts (MoE), Sliding Window Attention, RMSNorm และ SwiGLU เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและลดต้นทุนการประมวลผล โดยสามารถรันบน GPU ทั่วไปได้ เช่น 20B ใช้แค่ 16GB RAM ส่วน 120B ใช้ H100 GPU ตัวเดียว แม้สถาปัตยกรรมโดยรวมยังคงใช้ Transformer เหมือนเดิม แต่การปรับแต่งภายในทำให้โมเดลเหล่านี้มีประสิทธิภาพสูงขึ้นมาก และสามารถแข่งขันกับโมเดลจากจีน เช่น Qwen3 ได้อย่างสูสี อย่างไรก็ตาม ยังมีข้อกังวลเรื่องความแม่นยำของข้อมูล (hallucination rate สูงถึง 49–53%) และความโปร่งใสของชุดข้อมูลที่ใช้ฝึก ซึ่ง OpenAI ยังไม่เปิดเผยเพราะเกรงปัญหาด้านลิขสิทธิ์ ✅ OpenAI เปิดตัว gpt-oss-20B และ gpt-oss-120B เป็นโมเดล open-weight ครั้งแรกในรอบ 6 ปี ➡️ ใช้ Apache 2.0 license เปิดให้ใช้งานและปรับแต่งได้อย่างเสรี ✅ โมเดลใช้สถาปัตยกรรม Transformer แบบ decoder-only ➡️ เหมือน GPT-2 แต่มีการปรับแต่งภายในหลายจุด ✅ ใช้เทคนิค Mixture-of-Experts (MoE) เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ ➡️ เปิดใช้งานเฉพาะบางส่วนของโมเดลในแต่ละ token ✅ gpt-oss-20B รันได้บน GPU ทั่วไป (16GB RAM) ➡️ ส่วน gpt-oss-120B ใช้ H100 GPU ตัวเดียว ✅ โมเดลมี benchmark สูง เช่น Codeforces score 2622 (120B) ➡️ สูงกว่า DeepSeek R1 แต่ยังต่ำกว่า o3 และ o4-mini ✅ ใช้ Sliding Window Attention, RMSNorm, SwiGLU แทนเทคนิคเก่า ➡️ ลดต้นทุนการคำนวณและเพิ่มความเร็วในการ inference ✅ เปรียบเทียบกับ Qwen3 พบว่า gpt-oss เน้น “กว้าง” มากกว่า “ลึก” ➡️ มี embedding และ FFN ขนาดใหญ่ แต่ layer น้อยกว่า ✅ การเปิดโมเดลแบบ open-weight ช่วยให้นักพัฒนาสามารถปรับแต่งได้ตามต้องการ ➡️ เหมาะกับงานเฉพาะทาง เช่น การฝึกบนข้อมูลภายในองค์กร ✅ Apache 2.0 license ช่วยให้ startup และองค์กรขนาดเล็กเข้าถึง AI ขั้นสูง ➡️ โดยไม่ต้องเสียค่าใช้จ่ายหรือขออนุญาต ✅ โมเดลสามารถใช้ในระบบ agent เช่น การเรียกใช้เครื่องมือหรือ API ➡️ รองรับการใช้งานแบบ hybrid ระหว่าง local และ cloud ✅ OpenAI หวังใช้ gpt-oss เพื่อแข่งขันกับโมเดลจากจีน เช่น DeepSeek และ Qwen ➡️ และฟื้นความเชื่อมั่นจากชุมชน open-source ‼️ โมเดล gpt-oss มี hallucination rate สูง (49–53%) ⛔ อาจให้ข้อมูลผิดพลาดในงานที่ต้องการความแม่นยำสูง ‼️ OpenAI ไม่เปิดเผยชุดข้อมูลที่ใช้ฝึกโมเดล ⛔ เกิดข้อกังวลเรื่องลิขสิทธิ์และความโปร่งใส ‼️ แม้จะเปิดน้ำหนักโมเดล แต่ยังต้องใช้ hardware ขั้นสูงสำหรับรุ่นใหญ่ ⛔ อาจไม่เหมาะกับผู้ใช้ทั่วไปที่ไม่มี GPU ระดับ enterprise ‼️ การใช้ MoE ทำให้การฝึกและ deploy ซับซ้อนขึ้น ⛔ ต้องมีระบบ routing และการจัดการ expert ที่แม่นยำ https://magazine.sebastianraschka.com/p/from-gpt-2-to-gpt-oss-analyzing-the