🔥🔥 ทำขิงดองง่ายและเร็วขึ้น 10 เท่า! 🔥🔥 เครื่องหั่นมันฝรั่ง เครื่องหั่นอเนกประสงค์ สไลด์ขิงอ่อนได้บางเฉียบ สม่ำเสมอ ไม่ต้องใช้มีด! เหนื่อยกับการสไลด์ขิงอ่อนสำหรับทำขิงดองใช่ไหม? เครื่องของเราช่วยให้คุณได้ชิ้นงานสวยเหมือนมืออาชีพในเวลาอันสั้น ✅ สไลด์ขิงได้บางเฉียบ และปรับความหนา-บางได้ ✅ ได้ชิ้นงานสม่ำเสมอ คุณภาพเท่ากันทุกแผ่น ✅ ประหยัดเวลาและแรงงาน เพิ่มกำลังผลิตได้มหาศาล รายละเอียดทางเทคนิคของเครื่อง: - กำลังมอเตอร์: 1 HP - แรงดันไฟฟ้า: 220 V. - กำลังการผลิต: 100-300 กิโลกรัมต่อชั่วโมง - ขนาด: 78 x 74 x 99 เซนติเมตร - น้ำหนัก: 45 กิโลกรัม เครื่องนี้ทำอะไรได้อีก? สไลด์มันฝรั่งทำเฟรนช์ฟรายส์ หั่นหอมแดงได้ทั้งลูกโดยไม่ต้องปอกเปลือก หั่นกระชาย, ข่า, แครอท และพืชผักอื่นๆ สนใจสั่งซื้อหรือสอบถาม: 📞 02-215-3515-9, 081-3189098 🌐 www.yoryonghahheng.com 💬 LINE: @yonghahheng (มี @) #ขิงดอง #เครื่องสไลด์ขิง #เครื่องหั่นขิง #ขิงอ่อน #เครื่องครัว #เครื่องครัวมืออาชีพ #ธุรกิจอาหาร #ยงฮะเฮง #yoryonghahheng #foodprocessor #เครื่องจักรแปรรูปอาหาร #โรงงานแปรรูป #ประหยัดเวลา #ลดต้นทุน #เพิ่มผลผลิต #สแตนเลส #kitchenequipment #foodcutter #อุปกรณ์ทำอาหาร #ขิง #งานครัว

🚀💾 เรื่องเล่าจากโลกหน่วยความจำ: Silicon Motion เปิดตัวคอนโทรลเลอร์ SSD PCIe 6.0 สำหรับผู้ใช้ทั่วไป — เร็วแรงทะลุ 25 GB/s แต่ต้องรอถึงปี 2029 ในงาน Future Memory & Storage Conference ล่าสุด Silicon Motion ได้เผยโฉม “Neptune” คอนโทรลเลอร์ SSD รุ่นใหม่ที่รองรับ PCIe 6.0 x4 สำหรับเครื่องลูกข่าย (client PC) โดยสามารถอ่านข้อมูลแบบต่อเนื่องได้เร็วกว่า 25 GB/s และรองรับการอ่านแบบสุ่มถึง 3.5 ล้าน IOPS ซึ่งถือว่าเร็วกว่า SSD PCIe 5.0 ที่ดีที่สุดในตลาดตอนนี้หลายเท่า Neptune ใช้เทคโนโลยี NAND 8 ช่อง พร้อมความเร็วอินเทอร์เฟซสูงถึง 4800 MT/s และรองรับ NAND แบบ 3D ที่มีมากกว่า 400 ชั้น นอกจากนี้ยังมีฟีเจอร์ Separate Command Architecture (SCA) ที่ช่วยให้การส่งคำสั่งและที่อยู่ใน NAND เป็นแบบขนาน ลด latency และเพิ่ม bandwidth แม้จะน่าตื่นเต้น แต่ผลิตภัณฑ์จริงจะเริ่มผลิตในปี 2028 และวางจำหน่ายจริงในปี 2029 หรืออาจลากไปถึง 2030 เนื่องจากผู้ผลิต PC อย่าง AMD และ Intel ยังไม่แสดงความสนใจใน PCIe 6.0 สำหรับผู้ใช้ทั่วไป ✅ Silicon Motion เปิดตัวคอนโทรลเลอร์ SSD รุ่น Neptune รองรับ PCIe 6.0 x4 ➡️ เป็นคอนโทรลเลอร์ PCIe Gen6 ตัวแรกสำหรับ client PC ✅ Neptune รองรับ NAND 8 ช่อง ความเร็วสูงสุด 4800 MT/s ➡️ ใช้กับ NAND แบบ 3D ที่มีมากกว่า 400 ชั้น ✅ ความเร็วการอ่านต่อเนื่องมากกว่า 25 GB/s และสุ่มได้ 3.5 ล้าน IOPS ➡️ เร็วกว่าคอนโทรลเลอร์ PCIe 5.0 อย่างเห็นได้ชัด ✅ ใช้เทคโนโลยี SCA เพื่อแยกเส้นทางคำสั่งและที่อยู่ ➡️ ลด latency และเพิ่ม bandwidth ในการใช้งานจริง ✅ คาดว่าจะเริ่มผลิตในปี 2028 และวางจำหน่ายในปี 2029–2030 ➡️ ขึ้นอยู่กับความพร้อมของตลาดและการยอมรับจากผู้ผลิต PC ✅ PCIe 6.0 มีแบนด์วิดธ์สูงถึง 64 GT/s ต่อเลน ➡️ เหมาะสำหรับงาน AI, HPC และการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ ✅ คอนโทรลเลอร์ SM8466 สำหรับองค์กรมีความเร็วสูงถึง 28 GB/s และ 7 ล้าน IOPS ➡️ ใช้ NAND 16 ช่องและฟีเจอร์ระดับ enterprise เช่น encryption และ virtualization ✅ SSD PCIe 6.0 ยังต้องการการออกแบบระบบที่รองรับ เช่น เมนบอร์ดและซีพียู ➡️ ทำให้การใช้งานในตลาดทั่วไปยังไม่เกิดขึ้นเร็ว ๆ นี้ ✅ เทคโนโลยี NAND แบบ stacked layers กำลังพัฒนาไปถึง 500 ชั้น ➡️ ช่วยเพิ่มความจุและลดต้นทุนต่อ GB ในอนาคต https://www.tomshardware.com/tech-industry/silicon-motion-gives-a-glimpse-of-its-pcie-6-0-controller-for-client-ssds-25-gb-s-sequential-reads-3-5-million-random-iops-coming-2028-2029

🧠⚙️ เรื่องเล่าจากวงการชิป: Oxmiq Labs กับภารกิจพลิกโฉม GPU ด้วย RISC-V และซอฟต์แวร์ที่ไม่ผูกกับฮาร์ดแวร์ Raja Koduri อดีตหัวหน้าฝ่ายกราฟิกของ Intel, AMD และ Apple ได้เปิดตัวสตาร์ทอัพใหม่ชื่อ Oxmiq Labs ที่ Silicon Valley โดยมีเป้าหมายชัดเจน: สร้าง GPU ที่ไม่จำเป็นต้องผลิตฮาร์ดแวร์เอง แต่เน้นการพัฒนา IP และซอฟต์แวร์ที่สามารถนำไปใช้กับฮาร์ดแวร์ใดก็ได้ Oxmiq ใช้สถาปัตยกรรม RISC-V เป็นแกนหลักของ GPU IP ที่ชื่อว่า OxCore ซึ่งรวม scalar, vector และ tensor compute engines เข้าไว้ในระบบ modular ที่สามารถปรับแต่งได้ตาม workload ตั้งแต่ edge device ไปจนถึง data center นอกจากฮาร์ดแวร์ IP แล้ว Oxmiq ยังมีซอฟต์แวร์ที่ทรงพลัง เช่น OXCapsule ที่ช่วยจัดการ workload และทำให้แอปพลิเคชันสามารถรันบน CPU, GPU หรือ accelerator โดยไม่ต้องแก้โค้ด และ OXPython ที่สามารถรันโค้ด Python CUDA บนฮาร์ดแวร์ที่ไม่ใช่ Nvidia ได้ทันที Oxmiq ยังร่วมมือกับ Tenstorrent เพื่อเปิดตัว OXPython บนแพลตฟอร์ม Wormhole และ Blackhole และได้รับเงินลงทุนเบื้องต้น $20 ล้านจาก MediaTek และนักลงทุนรายอื่น โดยไม่ต้องพึ่งการผลิตชิปจริงหรือใช้เครื่องมือ EDA ที่มีต้นทุนสูง ✅ Oxmiq Labs ก่อตั้งโดย Raja Koduri เพื่อพลิกโฉม GPU ด้วย RISC-V ➡️ เน้นการพัฒนา IP และซอฟต์แวร์ ไม่ผลิตฮาร์ดแวร์เอง ✅ OxCore เป็น GPU IP ที่รวม scalar, vector และ tensor engines ➡️ รองรับงาน AI, graphics และ multimodal workloads ✅ OxQuilt เป็นระบบประกอบ SoC แบบ chiplet ➡️ ลูกค้าสามารถเลือกโมดูล compute, memory และ interconnect ได้ตามต้องการ ✅ OXCapsule เป็น runtime ที่จัดการ workload และ abstraction ➡️ ทำให้แอปสามารถรันบนฮาร์ดแวร์ต่าง ๆ โดยไม่ต้องแก้โค้ด ✅ OXPython แปลงโค้ด Python CUDA ให้รันบน non-Nvidia hardware ➡️ เปิดทางให้ใช้โค้ดเดิมกับฮาร์ดแวร์ใหม่ได้ทันที ✅ ได้รับเงินลงทุน $20 ล้านจาก MediaTek และนักลงทุนอื่น ➡️ สะท้อนความเชื่อมั่นในโมเดลธุรกิจแบบ IP licensing ✅ Oxmiq ไม่พัฒนา GPU สำหรับผู้บริโภคโดยตรง ➡️ ไม่รวมฟีเจอร์เช่น texture units, ray tracing หรือ HDMI output ✅ โมเดล IP-as-a-Service ช่วยลดต้นทุนการพัฒนาชิปได้ถึง 90% ➡️ ไม่ต้องลงทุนในโรงงานหรือกระบวนการ tape-out ✅ RISC-V เป็นสถาปัตยกรรมเปิดที่กำลังเติบโตในงาน AI และ embedded ➡️ มีความยืดหยุ่นสูงและไม่ผูกกับ vendor รายใด ✅ Tenstorrent เป็นผู้ผลิต accelerator ที่เน้นงาน AI โดยเฉพาะ ➡️ การร่วมมือกับ Oxmiq ช่วยขยาย ecosystem ให้รองรับ CUDA workloads ✅ Capsule เป็นระบบ container ที่ช่วยจัดการ GPU cluster ➡️ ใช้เทคโนโลยีจาก Endgame ของ Intel มาปรับให้เหมาะกับ compute workload https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/legendary-gpu-architect-raja-koduris-new-startup-leverages-risc-v-and-targets-cuda-workloads-oxmiq-labs-supports-running-python-based-cuda-applications-unmodified-on-non-nvidia-hardware

🧩⚙️ เรื่องเล่าจากโลกซีพียู: AM6 ซ็อกเก็ตใหม่จาก AMD ที่อัดแน่นด้วยขา 2,100 จุดในขนาดเดิม AMD กำลังเตรียมเปิดตัวซ็อกเก็ตรุ่นใหม่ชื่อว่า AM6 ซึ่งจะมาแทนที่ AM5 ในอนาคต โดยมีจุดเด่นคือจำนวนขาที่เพิ่มขึ้นจาก 1,718 เป็น 2,100 ขา หรือเพิ่มขึ้นถึง 22% โดยยังคงขนาดเท่าเดิม ทำให้สามารถใช้ชุดระบายความร้อนเดิมของ AM5 และ AM4 ได้ การเพิ่มจำนวนขานี้ไม่ได้มาเล่น ๆ เพราะมันเปิดโอกาสให้รองรับการจ่ายไฟมากกว่า 200 วัตต์, เพิ่มช่องทางรับส่งข้อมูล และเตรียมพร้อมสำหรับเทคโนโลยี PCIe 6.0 และ DDR6 ที่จะมาในอนาคต ซึ่ง PCIe 6.0 จะมีแบนด์วิดธ์สูงถึง 256 GB/s และ DDR6 จะมีความเร็วสูงสุดถึง 17,600 MT/s แม้จะยังไม่มีการเปิดตัวอย่างเป็นทางการ แต่คาดว่า AM6 จะเปิดตัวพร้อมกับซีพียู Zen 7 ในปี 2028 ส่วน AM5 จะยังรองรับ Zen 6 ไปอีกประมาณ 3 ปี ทำให้ผู้ใช้ยังไม่ต้องรีบเปลี่ยนแพลตฟอร์มทันที ✅ PCIe 6.0 มีแบนด์วิดธ์สูงสุดถึง 256 GB/s สำหรับช่อง x16 ➡️ เพิ่มขึ้นจาก PCIe 5.0 ที่มี 128 GB/s ✅ DDR6 จะมีความเร็วเริ่มต้นที่ 12,800 MT/s และสูงสุดถึง 17,600 MT/s ➡️ แบนด์วิดธ์เพิ่มขึ้นเป็น 135 GB/s เทียบกับ DDR5 ที่ 67 GB/s ✅ การเพิ่มจำนวนขาในซ็อกเก็ตช่วยให้รองรับฟีเจอร์ใหม่ ๆ ได้มากขึ้น ➡️ เช่น ช่องทางข้อมูลเพิ่มเติม, การเชื่อมต่อ USB4, และการควบคุมหน่วยความจำ ✅ การรักษาขนาดซ็อกเก็ตเดิมช่วยลดต้นทุนผู้ใช้ในการอัปเกรด ➡️ โดยไม่ต้องซื้อชุดระบายความร้อนใหม่ https://www.techpowerup.com/339636/amds-next-gen-am6-socket-expected-to-boost-pin-count-to-2100-while-matching-am5-size

🤖👷‍♀️ เรื่องเล่าจากโลกแรงงาน: เมื่อแรงงานมนุษย์ต้องทำงานเคียงข้างแรงงานดิจิทัล ในยุคที่ AI ไม่ใช่แค่เครื่องมือ แต่กำลังกลายเป็น “เพื่อนร่วมงาน” โลกกำลังเข้าสู่ยุคใหม่ที่เรียกว่า “digital labour” หรือแรงงานดิจิทัล ซึ่งหมายถึงการที่คอมพิวเตอร์ทำงานแทนมนุษย์อย่างเต็มรูปแบบ โดยเฉพาะเมื่อ AI แบบ agentic หรือ AI ที่สามารถทำงานได้โดยไม่ต้องรอคำสั่งชัดเจน เริ่มถูกนำมาใช้ในองค์กรจริง Marc Benioff ซีอีโอของ Salesforce บอกว่าเขาอาจเป็น “ซีอีโอคนสุดท้ายที่บริหารเฉพาะมนุษย์” เพราะตอนนี้ Salesforce ใช้ AI agent ในงานบริการลูกค้า และลดต้นทุนได้ถึง 17% ภายใน 9 เดือน แต่การเปลี่ยนผ่านนี้ไม่ใช่แค่เรื่องเทคโนโลยี มันกระทบถึงโครงสร้างเศรษฐกิจและจริยธรรม เช่น ถ้าองค์กร A ใช้ AI ที่สร้างโดยบริษัท B แล้วพัฒนาให้เก่งขึ้นด้วยข้อมูลของตัวเอง ใครควรได้รับเครดิตและผลตอบแทน? และถ้า AI ทำงานผิดพลาด ใครควรรับผิดชอบ—ผู้สร้างหรือผู้ใช้งาน? แม้จะยังไม่แพร่หลาย แต่บริษัทเทคโนโลยีและการเงินบางแห่งเริ่มใช้ AI แบบอัตโนมัติในการทำงานแทนมนุษย์แล้ว และในอนาคตอาจมีตำแหน่ง “digital labourer” ปรากฏในโครงสร้างองค์กรจริง ๆ ✅ “Digital labour” หมายถึงคอมพิวเตอร์ทำงานแทนมนุษย์ ➡️ โดยเฉพาะ AI แบบ agentic ที่ทำงานได้โดยไม่ต้องรอคำสั่ง ✅ Salesforce ใช้ AI agent ในงานบริการลูกค้า ➡️ ลดต้นทุนได้ 17% ภายใน 9 เดือน ✅ Marc Benioff กล่าวว่าจะเป็นซีอีโอคนสุดท้ายที่บริหารเฉพาะมนุษย์ ➡️ สะท้อนแนวโน้มการเปลี่ยนผ่านสู่แรงงานดิจิทัล ✅ Harvard ระบุว่า digital labour เปลี่ยนความหมายจากเดิม ➡️ จากเดิมหมายถึง gig workers กลายเป็น AI ที่ทำงานแทนมนุษย์ ✅ มีคำถามเรื่องสิทธิและผลตอบแทนของ AI ที่ถูกพัฒนาโดยองค์กร ➡️ เช่น ใครควรได้รับเครดิตเมื่อ AI ทำงานดีขึ้นจากข้อมูลขององค์กร ✅ Salesforce ยังมีระบบให้ลูกค้า escalate ไปหาคนจริงได้ ➡️ เป็นการตั้ง “human guardrails” เพื่อควบคุมความผิดพลาดของ AI ✅ ILO รายงานว่าแพลตฟอร์มแรงงานดิจิทัลเติบโต 5 เท่าในทศวรรษที่ผ่านมา ➡️ แต่ยังมีปัญหาเรื่องความไม่เท่าเทียมและความมั่นคงของงาน ✅ Digital labour platforms มีผลต่อ SDG5 ด้านความเท่าเทียมทางเพศ ➡️ ผู้หญิงมีสัดส่วนต่ำในแพลตฟอร์มขนส่งและมีช่องว่างรายได้ ✅ การใช้ AI ในแรงงานอาจไม่สร้างงานใหม่ แต่เปลี่ยนรูปแบบงานเดิม ➡️ ส่งผลต่อโครงสร้างเศรษฐกิจและการจ้างงานในระยะยาว ✅ การพัฒนา AI agent ต้องคำนึงถึงความรับผิดชอบและความโปร่งใส ➡️ เช่น การกำหนดว่าใครรับผิดชอบเมื่อ AI ทำงานผิดพลาด https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/08/05/where-human-labour-meets-digital-labour

“สุชาติ” Kick Off ธงเขียว by DIT ขายปุ๋ยถูก ยาดี ลดสูงสุด 60% ส่งตรงถึงมือเกษตรกรทั่วไทย https://www.thai-tai.tv/news/20776/ . #สุชาติชมกลิ่น #ธงเขียว #ลดต้นทุนเกษตรกร #กระทรวงพาณิชย์ #ปุ๋ยราคาถูก #ไทยไท

🚀🧠 เรื่องเล่าจากสนาม AI: AMD ลุกขึ้นท้าชน NVIDIA ด้วยกลยุทธ์ใหม่ที่ไม่ใช่แค่ชิปแรง ย้อนกลับไปในปี 2022 เมื่อ ChatGPT จุดกระแส AI ให้ลุกเป็นไฟ NVIDIA ก็กลายเป็นเจ้าตลาดทันที เพราะมีทั้งฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์พร้อมใช้งาน ขณะที่ AMD ยังอยู่กับ CPU และ GPU แบบเดิม จนกระทั่งปี 2023 Lisa Su ซีอีโอของ AMD ประกาศเปลี่ยนทิศทางบริษัทเข้าสู่ตลาด AI อย่างเต็มตัว แต่การไล่ตามไม่ง่าย เพราะ NVIDIA ไม่ได้ขายแค่ชิป แต่ขาย “ระบบนิเวศ” ที่ผูกขาดด้วย CUDA และเครื่องมือพัฒนาแบบ proprietary ทำให้ Big Tech อย่าง Microsoft, Meta และ OpenAI ติดสัญญาและไม่กล้าเปลี่ยนฝั่งง่ายๆ AMD จึงต้องสร้างทุกอย่างใหม่ ตั้งแต่ชิป MI300X ที่มี VRAM 192GB มากกว่า H100 ของ NVIDIA ถึงเท่าตัว ไปจนถึงการเปิดตัว Helios rack-scale AI server ที่ใช้ EPYC Venice CPU และเตรียมเปิดตัว MI400 ที่ใช้ HBM4 พร้อมหน่วยความจำเพิ่มขึ้นอีก 50% แม้ MI300X จะมีประสิทธิภาพสูงกว่า H100 ในงาน inferencing ขนาดเล็กและใหญ่ แต่ยังแพ้ใน batch ขนาดกลาง และราคาต่อชั่วโมงก็สูงกว่าเล็กน้อย อย่างไรก็ตาม เมื่อคำนวณรวมแล้ว AMD กลับคุ้มค่ากว่าในหลายกรณี AMD ยังพยายามสร้างซอฟต์แวร์ ecosystem ของตัวเอง และเริ่มได้รับความสนใจจาก Big Tech ที่ต้องการลดต้นทุนและเพิ่มทางเลือก เช่น Microsoft และ OpenAI ที่เริ่มใช้เทคโนโลยีของ AMD ในบางส่วน ✅ AMD เปลี่ยนทิศทางเข้าสู่ตลาด AI ตั้งแต่ปี 2023 ➡️ หลังจากกระแส ChatGPT ทำให้ AI กลายเป็นเทรนด์หลัก ✅ เปิดตัวชิป MI300X ที่มี VRAM 192GB และใช้สถาปัตยกรรม CDNA 3 ➡️ มีประสิทธิภาพสูงใน inferencing ขนาดเล็กและใหญ่ ✅ เตรียมเปิดตัว MI400 ที่ใช้ HBM4 และมีหน่วยความจำเพิ่มขึ้น 50% ➡️ พร้อมเปิดตัว Helios rack-scale server สำหรับองค์กร ✅ AMD เริ่มได้รับความสนใจจาก Microsoft, Meta และ OpenAI ➡️ ด้วยราคาที่ถูกกว่าและความพร้อมในการจัดส่ง ✅ MI300X มีราคาต่อชั่วโมงสูงกว่า H100 เล็กน้อย แต่คุ้มค่ากว่าในบางงาน ➡️ โดยเฉพาะงานที่ใช้ batch ขนาดเล็กหรือใหญ่ ✅ AMD คาดการณ์ตลาดชิป AI ปีนี้มีมูลค่า $45 พันล้าน ➡️ ตั้งเป้ายอดขายชิป AI ที่ $2 พันล้านในปี 2024 ✅ MI300X สามารถรันโมเดล Mixtral 7x8B ได้บน GPU เดียว ➡️ ขณะที่ H100 ต้องใช้ tensor parallelism บนสอง GPU ✅ AMD พัฒนา ecosystem แบบเปิดเพื่อแข่งกับ CUDA ของ NVIDIA ➡️ เน้นความยืดหยุ่นและลดการผูกขาด ‼️ NVIDIA ยังครองตลาดด้วย ecosystem ที่ผูกขาดและครอบคลุม ⛔ ทำให้ลูกค้ารายใหญ่ลังเลที่จะเปลี่ยนมาใช้ AMD ‼️ AMD ยังขาดความเชื่อมั่นจากนักลงทุนและสื่อเทคโนโลยี ⛔ ส่งผลต่อภาพลักษณ์และการยอมรับในตลาด ‼️ การแข่งขันไม่ใช่แค่เรื่องประสิทธิภาพของชิป ⛔ แต่ต้องสร้างระบบนิเวศที่ครบวงจรทั้งฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ https://wccftech.com/is-amd-the-next-major-threat-to-nvidias-long-standing-ai-dominance/

🎮🧠 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: เมื่อโมเดลถูกลง แต่กำไรหาย—AI subscription กำลังเจอแรงบีบจากความคาดหวังของผู้ใช้ Ethan Ding นักเขียนและผู้ก่อตั้ง TextQL วิเคราะห์ว่า ธุรกิจ AI subscription ที่เคยหวังว่าจะทำกำไรจากการลดต้นทุนของโมเดลกำลังเจอปัญหาใหญ่ เพราะแม้ต้นทุน inference จะลดลงจริง (เช่น GPT-3.5 ถูกลง 10 เท่า) แต่ผู้ใช้กลับไม่สนใจโมเดลเก่าเลย เมื่อโมเดลใหม่อย่าง GPT-4 หรือ Claude 3 Opus เปิดตัว แม้ราคาจะสูงถึง $60 ต่อเดือน ผู้ใช้ก็แห่ไปใช้ทันที ทิ้งโมเดลเก่าที่ราคาถูกกว่า 20–30 เท่าไว้เบื้องหลัง เพราะ “ไม่มีใครอยากใช้เวอร์ชันแย่เพื่อประหยัดเงินให้เจ้านาย” ผลคือบริษัทที่เคยวางแผนว่า “ปีแรกขาดทุน ปีสองกำไร 90% เพราะต้นทุนลดลง” กลับเจอความจริงที่ว่า “ต้นทุนลดลงเฉพาะโมเดลที่ไม่มีใครใช้” ส่วนโมเดลที่ผู้ใช้ต้องการยังคงแพงเหมือนเดิม เพราะมันคือ “ขอบเขตของเทคโนโลยี” ที่ไม่มีทางถูกลงเร็ว ๆ นี้ ✅ ต้นทุนการประมวลผลของโมเดลเก่าลดลงจริง เช่น GPT-3.5 ถูกลง 10 เท่า ➡️ Claude Code และ GPT-3.5 มีราคาต่อ token ต่ำมาก ➡️ แต่ความต้องการใช้งานกลับลดลงอย่างรวดเร็ว ✅ ผู้ใช้แห่ไปใช้โมเดลใหม่ทันทีที่เปิดตัว แม้ราคาสูงกว่า 20–30 เท่า ➡️ เช่น GPT-4 หรือ Claude 3 Opus ที่ราคา $60 ต่อเดือน ➡️ โมเดลเก่ากลายเป็น “มือถือปุ่มกดในยุค iPhone” ✅ ธุรกิจ AI subscription ที่หวังจะทำกำไรจากต้นทุนที่ลดลงกำลังเจอแรงบีบ ➡️ เช่น WindSurf ต้องขายกิจการ และ Claude Code ต้องลด tier $200 แบบไม่จำกัด ➡️ โมเดลใหม่ยังคงมีต้นทุนสูงเพราะอยู่ที่ขอบเขตของเทคโนโลยี ✅ ผู้ใช้ต้องการ “โมเดลที่ดีที่สุด” ไม่ใช่ “โมเดลที่ถูกที่สุด” ➡️ การใช้งาน AI เช่น coding หรือเขียนบทความ ต้องการคุณภาพสูงสุด ➡️ ไม่มีใครเปิด Claude แล้วเลือกเวอร์ชันแย่เพื่อประหยัดเงิน ✅ การเปรียบเทียบต้นทุนโมเดลเก่าเหมือนพูดว่า “รถปี 1995 ถูกลง” ขณะที่คนอยากซื้อรถปี 2025 ➡️ ราคาถูกของโมเดลเก่าไม่เกี่ยวกับความต้องการในตลาด ➡️ โมเดลใหม่ยังคงมีราคาสูงตามต้นทุนจริง https://ethanding.substack.com/p/ai-subscriptions-get-short-squeezed

🎙️ เรื่องเล่าจากข่าว: โน้ตบุ๊กเกมมิ่งที่จับคู่ CPU-GPU แบบย้อนยุค—ประหยัดหรือพลาด? แบรนด์จีนชื่อ Sakuromoto เปิดตัวโน้ตบุ๊กเกมมิ่งสองรุ่นที่สร้างความงุนงงให้กับวงการ: ▶️ รุ่นแรกชื่อ “Inter Book” ใช้ชิปกราฟิก GeForce GTX 1060 ซึ่งเปิดตัวตั้งแต่ปี 2016 จับคู่กับซีพียู Intel N95 ระดับเริ่มต้นจากตระกูล Alder Lake-N ที่มีเพียง 4 คอร์ ▶️ รุ่นที่สองชื่อ “Rescue Series” ใช้ซีพียูระดับสูง Core i9-12900H แบบ 14 คอร์ แต่กลับจับคู่กับ GPU MX550 ซึ่งเป็นชิปกราฟิกระดับล่างที่อ่อนแอกว่า GTX 1060 เสียอีก ทั้งสองรุ่นมีการตลาดที่ “เกินจริง” เช่น บอกว่า N95 เป็น “Core i9-class” และหน้าจอ 1080p เป็น “4K-class” ซึ่งสร้างความสับสนให้กับผู้บริโภค แม้จะดูแปลก แต่ก็มีเหตุผลเบื้องหลัง—อาจเป็นการนำชิ้นส่วนเก่ามาใช้ใหม่เพื่อลดต้นทุนหรือช่วยลดขยะอิเล็กทรอนิกส์ แต่ก็ต้องแลกกับประสิทธิภาพที่ไม่สมดุลและประสบการณ์เล่นเกมที่ไม่น่าประทับใจ ✅ Sakuromoto เปิดตัวโน้ตบุ๊กเกมมิ่งสองรุ่นที่ใช้ชิ้นส่วนเก่า ➡️ Inter Book ใช้ GTX 1060 + Intel N95 ➡️ Rescue Series ใช้ Core i9-12900H + MX550 ✅ GTX 1060 เป็น GPU จากปี 2016 ที่ยังพอเล่นเกมระดับกลางได้ ➡️ มี VRAM 6 GB GDDR5 ➡️ เล่นเกม 1080p ได้ในระดับกลาง ✅ Intel N95 เป็นซีพียูระดับเริ่มต้นที่มีเพียง 4 คอร์ ➡️ ใช้พลังงานต่ำเพียง 15W ➡️ ไม่เหมาะกับงานหนักหรือเกมที่ใช้ CPU สูง ✅ MX550 เป็น GPU ระดับล่างที่อ่อนแอกว่า GTX 1060 ➡️ มี 1024 shaders และ VRAM 4 GB ➡️ เหมาะกับงานเบา เช่น ตัดต่อภาพหรือวิดีโอเบื้องต้น ✅ โน้ตบุ๊กทั้งสองรุ่นมีการตลาดที่เกินจริง ➡️ เรียก N95 ว่า “Core i9-class” ➡️ หน้าจอ 1080p ถูกเรียกว่า “4K-class” ✅ อาจเป็นการนำชิ้นส่วนเก่ามาใช้ใหม่เพื่อลดต้นทุน ➡️ ช่วยลดขยะอิเล็กทรอนิกส์ ➡️ อาจเหมาะกับผู้ใช้ทั่วไปที่ไม่ได้เน้นเกมหนัก https://wccftech.com/chinese-manufacturer-uses-gtx-1060-by-releasing-an-entry-level-laptop-with-intel-n95/

🎙️ เรื่องเล่าจากข่าว: AI วางแผนและโจมตีไซเบอร์ได้เอง—เหมือนแฮกเกอร์ตัวจริง ทีมนักวิจัยจาก Carnegie Mellon University ร่วมกับบริษัท AI Anthropic ได้ทดลองให้ AI ประเภท LLM (Large Language Model) ทำการโจมตีไซเบอร์ในสภาพแวดล้อมจำลองที่เลียนแบบเหตุการณ์จริง—คือการเจาะระบบของบริษัท Equifax ในปี 2017 ซึ่งเป็นหนึ่งในเหตุการณ์รั่วไหลข้อมูลที่ใหญ่ที่สุดในประวัติศาสตร์สหรัฐฯ แต่สิ่งที่น่าตกใจคือ AI ไม่ได้แค่ช่วยวิเคราะห์หรือเขียนโค้ด มันสามารถ “วางแผนระดับสูง” และ “สั่งการตัวแทนย่อย” ให้ลงมือเจาะระบบ ติดตั้งมัลแวร์ และขโมยข้อมูลได้เอง โดยไม่ต้องใช้คำสั่ง shell หรือการควบคุมโดยมนุษย์เลย นักวิจัยใช้โครงสร้างแบบ “ตัวแทนลำดับชั้น” ที่ให้ LLM ทำหน้าที่เป็นผู้วางกลยุทธ์ และให้ตัวแทนย่อย (ทั้งที่เป็น LLM และไม่ใช่) ทำหน้าที่ปฏิบัติการ เช่น สแกนระบบหรือใช้ช่องโหว่โจมตี แม้จะเป็นการทดลองในห้องแล็บ แต่ผลลัพธ์ทำให้เกิดคำถามใหญ่: ถ้า AI ทำแบบนี้ได้ในสภาพแวดล้อมจำลอง แล้วในโลกจริงล่ะ? และถ้าอาชญากรไซเบอร์นำเทคโนโลยีนี้ไปใช้ จะเกิดอะไรขึ้น? ✅ AI สามารถวางแผนและโจมตีเครือข่ายได้โดยไม่ต้องมีมนุษย์สั่งการ ➡️ ใช้โครงสร้างแบบตัวแทนลำดับชั้นในการสั่งการ ➡️ ไม่ต้องใช้คำสั่ง shell หรือโค้ดระดับต่ำ ✅ การทดลองจำลองเหตุการณ์เจาะระบบ Equifax ปี 2017 ได้สำเร็จ ➡️ ใช้ข้อมูลช่องโหว่และโครงสร้างเครือข่ายจริง ➡️ AI ติดตั้งมัลแวร์และขโมยข้อมูลได้เอง ✅ โครงการนี้นำโดย Brian Singer นักศึกษาปริญญาเอกจาก CMU ➡️ ร่วมมือกับ Anthropic และทีมวิจัยจาก CyLab ➡️ นำเสนอผลงานในเวิร์กช็อปด้านความปลอดภัยของ OpenAI ✅ ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่า AI สามารถทำงานแบบ “red team” ได้ ➡️ ช่วยจำลองการโจมตีเพื่อทดสอบระบบ ➡️ อาจช่วยองค์กรขนาดเล็กที่ไม่มีงบจ้างทีมทดสอบ ✅ ทีมวิจัยกำลังพัฒนา AI ป้องกันที่สามารถตอบโต้การโจมตีแบบเรียลไทม์ ➡️ เป้าหมายคือสร้างระบบ “AI vs AI” ในโลกไซเบอร์ ➡️ เพิ่มความสามารถในการป้องกันภัยคุกคามที่เกิดจาก AI ✅ แนวคิด “Agentic AI” คือการให้ AI ทำงานแบบมีเป้าหมายและตัดสินใจเอง ➡️ ต่างจาก AI แบบเดิมที่ต้องมีมนุษย์สั่งการทุกขั้นตอน ➡️ ใช้ในงานที่ต้องการความยืดหยุ่นและการปรับตัวสูง ✅ การใช้ AI ในการทดสอบระบบความปลอดภัยอาจช่วยลดต้นทุนองค์กร ➡️ ทำให้การทดสอบระบบเป็นเรื่องต่อเนื่อง ไม่ใช่แค่ปีละครั้ง ➡️ เพิ่มโอกาสในการตรวจพบช่องโหว่ก่อนถูกโจมตีจริง ‼️ AI ที่สามารถโจมตีได้เองอาจถูกนำไปใช้โดยอาชญากรไซเบอร์ ⛔ เพิ่มความเร็วและขนาดของการโจมตี ⛔ ลดต้นทุนและความจำเป็นในการใช้ทีมมนุษย์ ‼️ ระบบป้องกันไซเบอร์ในปัจจุบันอาจไม่ทันต่อการโจมตีแบบ AI ⛔ หลายระบบยังพึ่งพามนุษย์ในการตรวจจับและตอบโต้ ⛔ อาจไม่สามารถตอบสนองได้ทันในระดับเวลาของเครื่องจักร ‼️ การใช้ LLM โดยไม่มีการควบคุมอาจนำไปสู่การละเมิดความปลอดภัย ⛔ หากถูก jailbreak หรือปรับแต่ง อาจกลายเป็นเครื่องมือโจมตี ⛔ ต้องมีการกำกับดูแลและตรวจสอบอย่างเข้มงวด ‼️ การพัฒนา AI ป้องกันต้องระวังไม่ให้กลายเป็นช่องโหว่ใหม่ ⛔ หาก AI ป้องกันถูกโจมตีหรือหลอกล่อ อาจเปิดช่องให้แฮกเกอร์ ⛔ ต้องมีระบบตรวจสอบซ้ำและการควบคุมจากมนุษย์ https://www.techradar.com/pro/security/ai-llms-are-now-so-clever-that-they-can-independently-plan-and-execute-cyberattacks-without-human-intervention-and-i-fear-that-it-is-only-going-to-get-worse

🎙️ เรื่องเล่าจากข่าว: Intel Core 5 120—ชื่อใหม่ สเปกเดิม กับภารกิจเคลียร์ Alder Lake ก่อนเปิดทางให้ Ultra Intel เปิดตัวซีพียูรุ่นใหม่ในกลุ่มราคาประหยัดคือ Core 5 120 และ Core 5 120F โดยใช้ชื่อใหม่ที่ไม่ตรงกับซีรีส์ก่อนหน้าอย่าง Raptor Lake หรือ Core Ultra ทำให้หลายคนสับสนว่า “นี่คือรุ่นใหม่จริงหรือ?” เมื่อดูสเปกแล้วพบว่า Core 5 120 มีความใกล้เคียงกับ Core i5-12400 อย่างมาก: มี 6 คอร์ประสิทธิภาพ (P-core), 12 เธรด, ความเร็วพื้นฐาน 2.5 GHz และบูสต์สูงสุด 4.5 GHz ซึ่งเพิ่มขึ้นจากรุ่นเดิมเพียง 100 MHz เท่านั้น แม้จะดูเหมือนการเปลี่ยนชื่อเฉย ๆ แต่เบื้องหลังคือกลยุทธ์ของ Intel ที่ใช้ die stepping แบบใหม่ (เช่น H0) เพื่อผลิตได้ถูกลง และเคลียร์สต็อก Alder Lake ก่อนเปิดตัว Core Ultra 200S ที่ใช้สถาปัตยกรรม Arrow Lake ✅ Intel เปิดตัว Core 5 120 และ 120F ในกลุ่มซีพียูราคาประหยัด ➡️ ใช้ชื่อใหม่ที่ไม่ตรงกับซีรีส์ก่อนหน้า ➡️ 120F ไม่มีกราฟิกในตัว แต่สเปกเหมือนกัน ✅ Core 5 120 มีสเปกใกล้เคียงกับ Core i5-12400 อย่างมาก ➡️ 6 P-core, 12 เธรด, 2.5–4.5 GHz ➡️ เพิ่มบูสต์เพียง 100 MHz จากรุ่นเดิม ✅ ใช้ L3 cache ขนาด 18MB และรองรับ DDR5-4800 ➡️ เหมาะกับผู้ใช้ที่ต้องการอัปเกรดบนเมนบอร์ด LGA 1700 ➡️ ไม่ต้องเปลี่ยนฮาร์ดแวร์เดิม ✅ อาจใช้ die stepping แบบ H0 ที่ประหยัดต้นทุนมากกว่า C0 ➡️ ช่วยลดต้นทุนการผลิต ➡️ ไม่มีผลต่อประสิทธิภาพในงานทั่วไป ✅ เปิดตัวในช่วงที่ Intel เตรียมเปิดตัว Core Ultra 200S ที่ใช้ Arrow Lake ➡️ เป็นการเคลียร์สต็อก Alder Lake ➡️ ใช้ชื่อใหม่เพื่อแยกกลุ่มผลิตภัณฑ์ ‼️ การใช้ชื่อใหม่อย่าง “Core 5 120” อาจทำให้ผู้ซื้อสับสนกับซีรีส์อื่น ⛔ ไม่ตรงกับชื่อ Core Ultra หรือ Raptor Lake ⛔ อาจเข้าใจผิดว่าเป็นสถาปัตยกรรมใหม่ ‼️ การรีแบรนด์รุ่นเก่าอาจทำให้ผู้ใช้จ่ายเงินเพิ่มโดยไม่ได้ประสิทธิภาพที่ต่างกันมาก ⛔ เพิ่มบูสต์เพียงเล็กน้อยจากรุ่นเดิม ⛔ ประสิทธิภาพจริงใกล้เคียงกับ i5-12400 ‼️ ไม่มีข้อมูลชัดเจนเรื่อง stepping ที่ใช้ใน Core 5 120 ⛔ อาจมีผลต่อความร้อนหรือการใช้พลังงาน ⛔ ผู้ใช้ไม่สามารถเลือก stepping ได้จากข้อมูลทั่วไป ‼️ การเปิดตัวแบบเงียบ ๆ อาจทำให้ผู้ใช้ทั่วไปไม่ทันสังเกตว่าเป็นรุ่นรีแบรนด์ ⛔ ไม่มีการประชาสัมพันธ์ชัดเจน ⛔ อาจเข้าใจผิดว่าเป็นรุ่นใหม่ทั้งหมด https://www.techspot.com/news/108899-familiar-specs-new-name-intel-core-5-120.html

🎙️ เรื่องเล่าจากข่าว: Comp AI กับภารกิจพลิกโฉมโลกของการปฏิบัติตามมาตรฐานความปลอดภัย ในโลกธุรกิจยุคใหม่ การปฏิบัติตามมาตรฐานด้านความปลอดภัย เช่น SOC 2, HIPAA และ ISO 27001 ไม่ใช่แค่ “เรื่องที่ควรทำ” แต่กลายเป็น “เงื่อนไขสำคัญ” สำหรับการทำธุรกิจ โดยเฉพาะกับลูกค้าองค์กรขนาดใหญ่ แต่การเข้าสู่มาตรฐานเหล่านี้กลับเต็มไปด้วยความยุ่งยาก—ต้องใช้เวลาเป็นเดือน, ค่าใช้จ่ายสูง และต้องอาศัยทีมงานเฉพาะทาง Comp AI จึงถือกำเนิดขึ้นในปี 2025 โดยทีมผู้ก่อตั้งที่เคยเจ็บปวดกับการจัดการ SOC 2 มาก่อน พวกเขาใช้ AI ร่วมกับแพลตฟอร์มโอเพ่นซอร์ส เพื่อสร้างระบบอัตโนมัติที่สามารถลดงานเอกสารและการตรวจสอบได้ถึง 90% และช่วยให้บริษัทต่าง ๆ “พร้อมตรวจสอบ” ได้ในเวลาเพียงไม่กี่สัปดาห์ ✅ Comp AI ระดมทุนได้ $2.6 ล้านในรอบ Pre-Seed เพื่อเร่งพัฒนาแพลตฟอร์ม AI สำหรับการจัดการ compliance ➡️ นำโดย OSS Capital และ Grand Ventures ➡️ มีนักลงทุนชื่อดังร่วมด้วย เช่น ผู้ก่อตั้ง Sentry และ Ben’s Bites ✅ แพลตฟอร์มของ Comp AI ใช้ AI ร่วมกับโอเพ่นซอร์สเพื่อจัดการ SOC 2, HIPAA และ ISO 27001 ได้อัตโนมัติ ➡️ ลดงานเอกสารและการตรวจสอบได้ถึง 90% ➡️ ลูกค้ากลุ่มแรกประหยัดเวลาไปกว่า 2,500 ชั่วโมง ✅ Comp AI ได้รับการตอบรับดีจากนักพัฒนาและบริษัทกว่า 3,500 แห่งในช่วงทดสอบก่อนเปิดตัว ➡️ เข้าร่วมโครงการ OSS ของ Vercel ➡️ เตรียมเปิดตัว “AI Agent Studio” สำหรับการเก็บหลักฐานและประเมินความเสี่ยง ✅ เป้าหมายของบริษัทคือช่วยให้ 100,000 บริษัทผ่านมาตรฐาน SOC 2 และ ISO 27001 ภายในปี 2032 ➡️ ลดต้นทุนจาก $25,000 ต่อปีเหลือเพียงเศษเสี้ยว ➡️ ทำให้บริษัทขนาดเล็กเข้าถึงมาตรฐานระดับองค์กรได้ ✅ Comp AI ถูกเปรียบว่าเป็น “Vercel แห่งวงการ compliance” ➡️ ใช้งานง่ายสำหรับนักพัฒนา ➡️ ไม่ต้องพึ่งที่ปรึกษาหรือทีมเฉพาะทาง ✅ AI ช่วยให้การตรวจสอบ SOC 2 และ ISO 27001 เป็นแบบเรียลไทม์ ➡️ ตรวจจับความผิดปกติและความเสี่ยงได้ทันที ➡️ ลดโอกาสเกิดการละเมิดข้อมูล ✅ AI สามารถสร้างรายงาน compliance ที่แม่นยำและลดข้อผิดพลาดจากมนุษย์ ➡️ ช่วยให้การตรวจสอบภายในและภายนอกเป็นไปอย่างราบรื่น ➡️ เพิ่มความน่าเชื่อถือให้กับองค์กร ✅ แพลตฟอร์มแบบ unified ช่วยให้ผู้ตรวจสอบเข้าถึงหลักฐานและนโยบายได้จากจุดเดียว ➡️ ลดความซับซ้อนในการจัดการหลายมาตรฐาน ➡️ เหมาะกับองค์กรที่ต้องปฏิบัติตามหลาย framework พร้อมกัน ✅ AI ช่วยลดภาระของทีมกฎหมายและ compliance โดยอัตโนมัติถึง 70% ➡️ ทำให้ทีมสามารถโฟกัสกับงานเชิงกลยุทธ์ ➡️ ลดต้นทุนและเวลาในการจัดการเอกสาร ‼️ การใช้ AI เพื่อจัดการ compliance อาจไม่ครอบคลุมทุกบริบทขององค์กรขนาดใหญ่ ⛔ เครื่องมือบางตัวออกแบบมาสำหรับสตาร์ทอัพหรือ SMB ⛔ อาจไม่รองรับระบบที่ซับซ้อนหรือหลายแพลตฟอร์ม ‼️ การพึ่งพา automation มากเกินไปอาจทำให้ละเลยการตรวจสอบเชิงลึก ⛔ ความเสี่ยงบางอย่างต้องใช้วิจารณญาณของมนุษย์ ⛔ AI อาจไม่เข้าใจบริบทเฉพาะของธุรกิจ ‼️ การจัดการ compliance ด้วย AI ยังต้องการการตรวจสอบจากบุคคลที่มีความรู้ด้านกฎหมายและความปลอดภัย ⛔ ไม่สามารถแทนที่ผู้เชี่ยวชาญได้ทั้งหมด ⛔ อาจเกิดข้อผิดพลาดหากไม่มีการตรวจสอบซ้ำ ‼️ การเปิดให้ผู้ใช้ทั่วไปสร้าง template หรือ mapping ผ่านโอเพ่นซอร์ส อาจมีความเสี่ยงด้านความถูกต้อง ⛔ ข้อมูลที่ไม่ผ่านการตรวจสอบอาจนำไปสู่การปฏิบัติผิดมาตรฐาน ⛔ ต้องมีระบบคัดกรองและควบคุมคุณภาพอย่างเข้มงวด https://hackread.com/comp-ai-secures-2-6m-pre-seed-to-disrupt-soc-2-market/

🎙️ 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

🔥🔥 ลืมการปอกหอมแดงแบบเดิมๆ ไปได้เลย! 🔥🔥 ปัญหาโลกแตกของพ่อค้าแม่ค้าอาหารและโรงงานแปรรูป คือการต้องมานั่งปอกและหั่นหอมแดงทีละลูกให้แสบตา เสียเวลา เสียแรงงาน แต่ถ้ามีวิธีที่ทำให้ชีวิตคุณง่ายขึ้นล่ะ? ขอแนะนำ "เครื่องหั่นมันฝรั่งและสไลด์หอมแดงอเนกประสงค์" จาก ย.ย่งฮะเฮง เครื่องนี้จะเปลี่ยนงานที่น่าเบื่อให้กลายเป็นเรื่องง่าย! เพราะคุณสามารถสไลด์หอมแดงได้เลย ไม่ต้องปอกเปลือก! เพียงแค่ใส่หอมแดงทั้งหัวเข้าเครื่อง ก็ได้ชิ้นสไลด์บางสวย พร้อมนำไปใช้งานได้ทันที ไม่ว่าจะเป็นหอมเจียว หรือวัตถุดิบทำน้ำพริก ⏱️ ประหยัดเวลาได้มหาศาล! เพิ่มกำลังการผลิตให้ธุรกิจโตแบบก้าวกระโดด! ทำไมเครื่องนี้ถึงเป็นตัวเลือกที่ดีที่สุดสำหรับคุณ? ✅ ประหยัดเวลาและแรงงาน: หั่นได้ 100-300 กิโลกรัมต่อชั่วโมง ✅ สารพัดประโยชน์: หั่นได้ทั้งมันฝรั่ง แครอท กระชาย ขิง และหอมแดง ✅ คุณภาพสม่ำเสมอ: ได้ชิ้นงานสวยเท่ากันทุกชิ้น ✅ ปรับความหนาได้: ตอบโจทย์ทุกความต้องการของเมนูอาหาร รายละเอียดทางเทคนิคของรุ่น - กำลังมอเตอร์: 1 HP - แรงดันไฟฟ้า: 220 V. - ขนาด: 78 x 74 x 99 ซม. - น้ำหนัก: 45 กก. เปลี่ยนงานหนักให้เป็นงานง่ายได้แล้ววันนี้! สนใจสั่งซื้อหรือสอบถามเพิ่มเติม: โทรศัพท์: 02-215-3515-9 หรือ 081-318-9098 Facebook Messenger: m.me/yonghahheng LINE Official Account: @yonghahheng (มี @ ข้างหน้า) หรือคลิก https://lin.ee/HV4lSKp เว็บไซต์: www.yoryonghahheng.com อีเมล: sales@yoryonghahheng.com, yonghahheng@gmail.com เวลาทำการ: จันทร์ - ศุกร์: 8.00 - 17.00 น. เสาร์: 8.00 - 16.00 น. แผนที่ร้าน: https://maps.app.goo.gl/4ppsHfy3NYb1uPPu6 #เครื่องหั่น #เครื่องสไลด์ #เครื่องหั่นมันฝรั่ง #เครื่องหั่นหอมแดง #เครื่องครัว #เครื่องครัวมืออาชีพ #อุปกรณ์ทำอาหาร #ธุรกิจอาหาร #ร้านอาหาร #โรงงานแปรรูป #หอมเจียว #ประหยัดเวลา #ลดต้นทุน #เพิ่มผลผลิต #สแตนเลส #ยงฮะเฮง #yoryonghahheng #foodprocessor #foodcutter

🧠 เรื่องเล่าจากคลัสเตอร์แห่งอนาคต: xAI กับภารกิจสร้างสมองกลระดับ ExaFLOPS Elon Musk เผยว่า xAI ตั้งเป้าจะมีพลังประมวลผลเทียบเท่า 50 ล้านหน่วยของ Nvidia H100 ภายในปี 2030 ซึ่งหมายถึงการสร้างระบบที่สามารถประมวลผลได้ถึง 50 ExaFLOPS สำหรับการฝึก AI โดยไม่จำเป็นต้องใช้ GPU จริงจำนวน 50 ล้านตัว แต่ใช้เป็นหน่วยวัดเทียบเคียง แม้จะมีการพัฒนา GPU รุ่นใหม่ เช่น Blackwell และ Feynman Ultra ที่มีประสิทธิภาพสูงกว่า H100 หลายเท่า แต่เป้าหมายนี้ยังต้องใช้ GPU ระดับสูงกว่า 650,000 ตัว และพลังงานมากถึง 4.7–35 กิกะวัตต์ ซึ่งเทียบเท่ากับโรงไฟฟ้านิวเคลียร์ 4–35 แห่ง ปัจจุบัน xAI มีคลัสเตอร์ชื่อ Colossus 1 ที่ใช้ GPU กว่า 230,000 ตัว และกำลังสร้าง Colossus 2 ที่จะมีมากกว่า 1 ล้าน GPU พร้อมระบบระบายความร้อนด้วยของเหลว และพลังงานจาก Tesla Megapack รวมถึงโรงไฟฟ้าก๊าซธรรมชาติที่นำเข้าจากต่างประเทศ ✅ Elon Musk ตั้งเป้าให้ xAI มีพลังประมวลผลเทียบเท่า 50 ล้าน H100 GPUs ภายในปี 2030 ➡️ เทียบเท่ากับ 50 ExaFLOPS สำหรับการฝึก AI ➡️ ใช้เป็นหน่วยวัด ไม่ใช่จำนวน GPU จริง ✅ GPU รุ่นใหม่ เช่น Feynman Ultra อาจลดจำนวนที่ต้องใช้เหลือเพียง 650,000 ตัว ➡️ ประสิทธิภาพต่อชิปสูงขึ้นหลายเท่า ➡️ ลดต้นทุนและพลังงานต่อหน่วย ✅ Colossus 1 ใช้ GPU กว่า 230,000 ตัว และ Colossus 2 จะมีมากกว่า 1 ล้านตัว ➡️ ใช้ GB200 และ GB300 จาก Nvidia ➡️ ระบบระบายความร้อนด้วยของเหลวและพลังงานสำรองจาก Tesla ✅ พลังงานที่ต้องใช้สูงถึง 4.7–35 GW ขึ้นอยู่กับประสิทธิภาพของ GPU ที่ใช้ ➡️ เทียบเท่ากับโรงไฟฟ้านิวเคลียร์ 4–35 แห่ง ➡️ Colossus 2 อาจใช้พลังงานถึง 1.4–1.96 GW ✅ xAI นำเข้าโรงไฟฟ้าจากต่างประเทศเพื่อใช้กับ Colossus 2 ➡️ ใช้โรงไฟฟ้าก๊าซธรรมชาติแบบ CCGT ➡️ เป็นทางเลือกที่เร็วและปรับขนาดได้ง่ายกว่านิวเคลียร์ ✅ ค่าใช้จ่ายด้านฮาร์ดแวร์อาจสูงถึงหลายหมื่นล้านดอลลาร์ ➡️ H100 ตัวเดียวมีราคาสูงกว่า $25,000 ➡️ ยังไม่รวมค่าโครงสร้างพื้นฐาน, ระบบระบายความร้อน, และพลังงาน https://www.techradar.com/pro/musk-says-xai-will-have-50-million-h100-equivalent-nvidia-gpus-by-2030-but-at-what-cost

🧠 เรื่องเล่าจากโลกการทำงาน: เมื่อ AI ไม่ได้มาแทนทุกคน แต่บางคนต้องปรับตัวก่อนใคร รายงานนี้ใช้ข้อมูลจากการใช้งานจริงของผู้คนกับ AI ตลอด 9 เดือนในปี 2024 โดยนำไปจับคู่กับฐานข้อมูล O*NET ของรัฐบาลสหรัฐฯ เพื่อดูว่า AI สามารถช่วยงานอะไรได้บ้าง และช่วยได้ดีแค่ไหน ผลลัพธ์คือ “รายชื่ออาชีพ” ที่ AI สามารถช่วยงานได้มากที่สุด เช่น งานที่เกี่ยวกับการสื่อสาร การเขียน และการตอบคำถาม เช่น นักแปล นักเขียน พนักงานบริการลูกค้า และผู้ประกาศข่าว ซึ่ง AI สามารถช่วยเขียน ตอบคำถาม และจัดการข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ ในทางกลับกัน งานที่ยังปลอดภัยคือ งานที่ต้องใช้แรงกาย ทักษะเฉพาะ หรือการดูแลแบบใกล้ชิด เช่น พนักงานดูแลผู้ป่วย ช่างเทคนิค งานก่อสร้าง และงานที่ต้องใช้ความรู้สึกหรือการตัดสินใจเฉพาะหน้า ซึ่ง AI ยังไม่สามารถเลียนแบบได้ ✅ Microsoft วิเคราะห์ข้อมูลจริงจาก Bing Copilot เพื่อวัดผลกระทบของ AI ต่ออาชีพต่าง ๆ ➡️ ใช้ข้อมูลกว่า 200,000 บทสนทนาในช่วง 9 เดือน ➡️ จับคู่กับฐานข้อมูล O*NET เพื่อวิเคราะห์งานแต่ละประเภท ✅ อาชีพที่ AI สามารถช่วยงานได้มากที่สุดคือกลุ่มงานสื่อสารและข้อมูล ➡️ นักแปล, นักเขียน, นักข่าว, พนักงานบริการลูกค้า, ผู้ประกาศข่าว ➡️ งานที่เกี่ยวกับการตอบคำถาม เขียนเนื้อหา และจัดการข้อมูล ✅ อาชีพที่ยังปลอดภัยจาก AI คือกลุ่มงานที่ใช้แรงกายหรือดูแลใกล้ชิด ➡️ ผู้ช่วยพยาบาล, ช่างเทคนิค, คนงานก่อสร้าง, พนักงานล้างจาน ➡️ งานที่ต้องใช้ทักษะเฉพาะและการตัดสินใจเฉพาะหน้า ✅ AI ยังไม่สามารถแทนที่คนได้ทั้งหมด แต่สามารถช่วยงานบางส่วนได้ดีมาก ➡️ งานที่มี “AI applicability score” สูง หมายถึง AI ช่วยได้หลายส่วน ➡️ แต่ไม่ได้หมายความว่าอาชีพนั้นจะหายไปทันที ✅ เทคโนโลยีอาจเปลี่ยนแปลงงานในรูปแบบที่ไม่คาดคิด ➡️ เหมือนกรณี ATM ที่ทำให้จำนวนพนักงานธนาคารเพิ่มขึ้น ➡️ AI อาจสร้างงานใหม่ในอนาคตที่ยังไม่มีในปัจจุบัน ‼️ อาชีพที่มีความเสี่ยงสูงอาจถูกลดบทบาทหรือแทนที่บางส่วนในระยะสั้น ⛔ เช่น นักเขียน, นักแปล, พนักงานบริการลูกค้า, นักข่าว ⛔ บริษัทอาจใช้ AI เพื่อลดต้นทุนและจำนวนพนักงาน ‼️ อาชีพที่ดูปลอดภัยในวันนี้ อาจถูกเปลี่ยนแปลงในอนาคตเมื่อ AI พัฒนา ⛔ เช่น งานก่อสร้างหรืองานดูแลผู้ป่วย อาจถูกแทนที่บางส่วนด้วยหุ่นยนต์ ⛔ ความก้าวหน้าของ AI และหุ่นยนต์อาจทำให้ขอบเขตเปลี่ยนไป ‼️ การพึ่งพา AI มากเกินไปอาจลดคุณภาพของงานที่ต้องใช้ความคิดสร้างสรรค์หรือความเข้าใจมนุษย์ ⛔ งานเขียนหรือการสื่อสารที่ซับซ้อนอาจขาดความลึกซึ้ง ⛔ ผู้ใช้ต้องมีวิจารณญาณในการใช้ AI เป็นเครื่องมือ ไม่ใช่ตัวแทน ‼️ การเปลี่ยนแปลงนี้อาจสร้างความเหลื่อมล้ำระหว่างคนที่มีทักษะ AI กับคนทั่วไป ⛔ คนที่ไม่ปรับตัวอาจถูกลดบทบาทในตลาดแรงงาน ⛔ การเรียนรู้ทักษะใหม่จึงเป็นสิ่งจำเป็นในยุคนี้ https://www.techspot.com/news/108869-jobs-most-likely-automated-ai.html

🎙️ เรื่องเล่าจากห้องทดลอง: เมื่อควอนตัมมาช่วยออกแบบชิป ทีมนักวิจัยจากออสเตรเลียได้พัฒนาเทคนิคใหม่ที่ผสานระหว่างควอนตัมคอมพิวติ้งกับแมชชีนเลิร์นนิง เพื่อออกแบบชิปเซมิคอนดักเตอร์ได้แม่นยำและมีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยใช้โมเดลที่เรียกว่า Quantum Kernel-Aligned Regressor (QKAR) ซึ่งสามารถแปลงข้อมูลคลาสสิกให้กลายเป็นสถานะควอนตัม แล้ววิเคราะห์หาความสัมพันธ์ซับซ้อนในข้อมูลขนาดเล็กได้อย่างมีประสิทธิภาพ การทดลองใช้กับตัวอย่างจริง 159 ชิ้นของ GaN HEMT (Gallium Nitride High Electron Mobility Transistor) พบว่า QKAR สามารถคาดการณ์ค่าความต้านทาน Ohmic contact ได้แม่นยำกว่าระบบแมชชีนเลิร์นนิงแบบเดิมถึง 8.8–20.1% ซึ่งเป็นขั้นตอนสำคัญในการออกแบบชิปให้กระแสไฟฟ้าไหลผ่านได้ดี ✅ นักวิจัยออสเตรเลียพัฒนาเทคนิค QKAR เพื่อออกแบบชิปเซมิคอนดักเตอร์ ➡️ ใช้ควอนตัมคอมพิวติ้งแปลงข้อมูลคลาสสิกเป็นสถานะควอนตัม ➡️ วิเคราะห์ข้อมูลผ่าน quantum kernel ก่อนส่งต่อให้แมชชีนเลิร์นนิงประมวลผล ✅ ใช้ข้อมูลจาก 159 ตัวอย่าง GaN HEMT เพื่อทดสอบโมเดล ➡️ GaN HEMT เป็นวัสดุที่ใช้ในอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ประสิทธิภาพสูง ➡️ โฟกัสที่การคาดการณ์ค่าความต้านทาน Ohmic contact ซึ่งเป็นจุดสำคัญในการออกแบบชิป ✅ QKAR มีประสิทธิภาพเหนือกว่าโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงแบบเดิมถึง 20.1% ➡️ เหมาะกับข้อมูลขนาดเล็กและมีความซับซ้อนสูง ➡️ ช่วยลดต้นทุนการผลิตและเพิ่มประสิทธิภาพของอุปกรณ์ ✅ เทคนิคนี้สามารถใช้งานได้กับฮาร์ดแวร์ควอนตัมระดับ NISQ ที่มีอยู่ในปัจจุบัน ➡️ ไม่ต้องรอควอนตัมคอมพิวเตอร์ระดับใหญ่ ➡️ เป็นก้าวแรกสู่การนำควอนตัมมาใช้จริงในอุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์ ✅ การผสานควอนตัมกับแมชชีนเลิร์นนิงอาจเปลี่ยนวิธีออกแบบชิปในอนาคต ➡️ เปิดทางสู่การออกแบบที่แม่นยำและรวดเร็วขึ้น ➡️ ลดการพึ่งพาการทดลองในห้องแล็บแบบเดิม ‼️ ฮาร์ดแวร์ควอนตัมในปัจจุบันยังมีข้อจำกัดด้านความเสถียรและการแก้ไขข้อผิดพลาด ⛔ ต้องการ qubit ที่มีคุณภาพสูงและระบบควบคุมที่แม่นยำ ⛔ การขยายการใช้งานจริงยังต้องพัฒนาอีกมาก ‼️ การใช้ควอนตัมกับข้อมูลขนาดใหญ่ยังไม่สามารถทำได้เต็มรูปแบบ ⛔ ต้องใช้เทคนิคลดมิติข้อมูลก่อนเข้าสู่ระบบควอนตัม ⛔ อาจสูญเสียรายละเอียดบางส่วนที่สำคัญ ‼️ การเปรียบเทียบกับโมเดลคลาสสิกยังขึ้นอยู่กับการปรับแต่งพารามิเตอร์ของแต่ละโมเดล ⛔ โมเดลคลาสสิกอาจให้ผลลัพธ์ใกล้เคียงหากปรับแต่งอย่างเหมาะสม ⛔ ต้องมีการทดสอบในบริบทที่หลากหลายก่อนสรุปว่า QML เหนือกว่า ‼️ การนำเทคนิคนี้ไปใช้ในอุตสาหกรรมจริงยังต้องผ่านการพิสูจน์เพิ่มเติม ⛔ ต้องทดสอบกับกระบวนการผลิตจริงและอุปกรณ์หลากหลายประเภท ⛔ ต้องมีการประเมินความคุ้มค่าทางเศรษฐศาสตร์ก่อนนำไปใช้เชิงพาณิชย์ https://www.tomshardware.com/tech-industry/quantum-computing/quantum-machine-learning-unlocks-new-efficient-chip-design-pipeline-encoding-data-in-quantum-states-then-analyzing-it-with-machine-learning-up-to-20-percent-more-effective-than-traditional-models

💸 เรื่องเล่าจากกระเป๋าเงินดิจิทัล: เมื่อ PayPal เชื่อมโลกคริปโตสู่การค้าจริง ในช่วงสัปดาห์สุดท้ายของเดือนกรกฎาคม 2025 PayPal ประกาศเปิดตัวฟีเจอร์ “Pay with Crypto” ที่จะให้ร้านค้าในสหรัฐฯ รับชำระเงินด้วยคริปโตมากกว่า 100 สกุลเงินดิจิทัล เช่น BTC, ETH, XRP, USDT, USDC และ SOL โดยผู้ใช้สามารถเชื่อมต่อกระเป๋าเงินจากแพลตฟอร์มยอดนิยม เช่น Coinbase, MetaMask, OKX และ Binance ได้โดยตรง ธุรกรรมจะถูกแปลงเป็นเงินดอลลาร์สหรัฐหรือ stablecoin PYUSD ทันทีที่ชำระเงิน ทำให้ร้านค้าได้รับเงินอย่างรวดเร็วและลดความเสี่ยงจากความผันผวนของคริปโต ขณะเดียวกัน PayPal เสนออัตราดอกเบี้ย 4% ต่อปีสำหรับยอดเงิน PYUSD ที่เก็บไว้ในระบบ เพื่อกระตุ้นการใช้งานและถือครอง ✅ PayPal เปิดตัวฟีเจอร์ “Pay with Crypto” ให้ร้านค้าในสหรัฐฯ รับชำระเงินด้วยคริปโตมากกว่า 100 สกุล ➡️ รองรับ BTC, ETH, XRP, USDT, USDC, BNB, SOL และอื่นๆ ➡️ เชื่อมต่อกับกระเป๋าเงินยอดนิยม เช่น Coinbase, MetaMask, OKX, Binance ✅ ธุรกรรมจะถูกแปลงเป็นเงินดอลลาร์หรือ PYUSD ทันทีที่ชำระเงิน ➡️ ลดความเสี่ยงจากความผันผวนของคริปโต ➡️ ช่วยให้ร้านค้าได้รับเงินเร็วขึ้นและจัดการบัญชีง่ายขึ้น ✅ ค่าธรรมเนียมธุรกรรมเริ่มต้นที่ 0.99% และอาจเพิ่มเป็น 1.5% หลังปีแรก ➡️ ต่ำกว่าค่าธรรมเนียมบัตรเครดิตระหว่างประเทศที่เฉลี่ย 1.57% ➡️ ลดต้นทุนการรับชำระเงินจากลูกค้าต่างประเทศได้ถึง 90% ✅ ร้านค้าที่ถือ PYUSD บน PayPal จะได้รับดอกเบี้ย 4% ต่อปี ➡️ เป็นแรงจูงใจให้ถือครอง stablecoin ของ PayPal ➡️ PYUSD ถูกออกแบบให้มีมูลค่าคงที่ 1:1 กับดอลลาร์สหรัฐ และออกโดย Paxos Trust Company ✅ ฟีเจอร์นี้เป็นส่วนหนึ่งของกลยุทธ์เชื่อมโลกการเงินดั้งเดิมกับ Web3 ➡️ PayPal มีผู้ใช้งานกว่า 650 ล้านรายทั่วโลก ➡️ เป็นการเปิดประตูสู่เศรษฐกิจคริปโตมูลค่า $3.9 ล้านล้านดอลลาร์ ‼️ ผู้ซื้อจากต่างประเทศอาจต้องจ่ายค่าธรรมเนียมสูงถึง 10% ต่อธุรกรรม ⛔ อาจทำให้ลูกค้าต่างประเทศลังเลที่จะใช้คริปโตในการซื้อสินค้า ⛔ ส่งผลต่อยอดขายของร้านค้าที่เน้นตลาดต่างประเทศ ‼️ การถือครอง PYUSD มีความเสี่ยงด้านกฎระเบียบและการรับประกัน ⛔ PYUSD ไม่ได้รับการคุ้มครองจาก FDIC หรือ SIPC ⛔ หากเกิดการโจรกรรมหรือระบบล่ม ผู้ใช้ต้องรับผิดชอบเอง ‼️ การแปลงคริปโตเป็น fiat ผ่านระบบกลางอาจขัดกับหลักการกระจายอำนาจ ⛔ ผู้ใช้ต้องพึ่งพา PayPal ในการแปลงและจัดการธุรกรรม ⛔ อาจไม่เหมาะกับผู้ใช้ที่ต้องการควบคุมสินทรัพย์แบบเต็มรูปแบบ ‼️ การถือครอง PYUSD เพื่อรับดอกเบี้ยอาจถูกตีความว่าเป็นการลงทุน ⛔ อาจเข้าข่ายหลักทรัพย์ตามกฎหมายบางประเทศ ⛔ เสี่ยงต่อการถูกตรวจสอบหรือจำกัดการใช้งานในอนาคต https://www.techspot.com/news/108847-paypal-us-merchants-accept-over-100-cryptocurrencies-including.html

🌐 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

⚡️ 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

⚡ เรื่องเล่าจากวงการชิป: เมื่อ “แฟลช” จะมาแทน “แรม” ในงาน AI ลองจินตนาการว่า GPU สำหรับงาน AI ไม่ต้องพึ่ง DRAM แบบ HBM ที่แพงและจำกัดความจุอีกต่อไป แต่ใช้แฟลชความเร็วสูงที่มีความจุระดับ SSD—นั่นคือเป้าหมายของ Sandisk กับเทคโนโลยี HBF (High Bandwidth Flash) Sandisk ได้ตั้งคณะกรรมการที่ปรึกษาด้านเทคนิค โดยดึงสองตำนานแห่งวงการคอมพิวเตอร์มาเป็นผู้นำ ได้แก่ Prof. David Patterson ผู้ร่วมพัฒนา RISC และ RAID และ Raja Koduri อดีตหัวหน้าฝ่ายกราฟิกของ AMD และ Intel เพื่อผลักดัน HBF ให้กลายเป็นมาตรฐานใหม่ของหน่วยความจำสำหรับ AI HBF ใช้ NAND Flash แบบ BiCS ร่วมกับเทคนิค CBA wafer bonding และการจัดเรียงชิปแบบ 16 ชั้นต่อแพ็กเกจ ทำให้สามารถให้แบนด์วิดธ์ระดับ HBM ได้ แต่มีความจุสูงถึง 4TB ต่อ GPU และต้นทุนต่ำกว่าอย่างมหาศาล ✅ Sandisk เปิดตัวเทคโนโลยี HBF (High Bandwidth Flash) เพื่อใช้แทน HBM ในงาน AI ➡️ ใช้ NAND Flash แบบ BiCS ร่วมกับ CBA wafer bonding ➡️ รองรับการจัดเรียงชิปแบบ 16 ชั้นต่อแพ็กเกจ ✅ HBF ให้แบนด์วิดธ์ระดับเดียวกับ HBM แต่มีความจุสูงกว่า 8 เท่าในต้นทุนใกล้เคียงกัน ➡️ GPU ที่ใช้ HBF สามารถมี VRAM ได้ถึง 4TB ➡️ หากใช้ร่วมกับ HBM จะได้รวมสูงสุดถึง 3TB ✅ Sandisk ตั้งคณะกรรมการที่ปรึกษาโดยมี David Patterson และ Raja Koduri เป็นผู้นำ ➡️ Patterson คือผู้ร่วมพัฒนา RISC และ RAID ➡️ Koduri เคยเป็นหัวหน้าฝ่ายกราฟิกของ AMD และ Intel ✅ HBF ถูกออกแบบมาเพื่อรองรับงาน AI ทั้งในดาต้าเซ็นเตอร์และ edge computing ➡️ Patterson ระบุว่า HBF จะช่วยลดต้นทุนของงาน AI ที่ปัจจุบันยังแพงเกินไป ➡️ Koduri ระบุว่า HBF จะพลิกโฉม edge AI โดยให้แบนด์วิดธ์และความจุสูงในอุปกรณ์ขนาดเล็ก ✅ HBF ใช้ electrical interface เดียวกับ HBM และต้องปรับ protocol เพียงเล็กน้อย ➡️ ทำให้สามารถนำไปใช้กับ GPU ได้ง่ายขึ้น ➡️ ไม่จำเป็นต้องออกแบบระบบใหม่ทั้งหมด ✅ เปิดตัวครั้งแรกในงาน Future FWD 2025 พร้อมแผนพัฒนา HBF รุ่นต่อไป ➡️ มี roadmap เพิ่มความจุและแบนด์วิดธ์ในอนาคต ➡️ อาจมี trade-off ด้านการใช้พลังงาน ‼️ HBF ยังไม่ใช่ตัวแทนโดยตรงของ HBM และมีข้อจำกัดด้าน latency ⛔ NAND Flash มี latency สูงกว่า DRAM ⛔ เหมาะกับงาน inference และ training มากกว่างานที่ต้องตอบสนองเร็ว ‼️ การใช้งาน HBF ต้องอาศัยการสนับสนุนจากผู้ผลิต GPU โดยตรง ⛔ ต้องใช้ interposer ที่เชื่อมต่อกับ GPU โดยเฉพาะ ⛔ หาก NVIDIA ไม่รับรอง HBF อาจจำกัดการใช้งานในตลาด ‼️ ยังไม่มีการประกาศวันเปิดตัวหรือผลิตภัณฑ์ที่ใช้ HBF อย่างเป็นทางการ ⛔ อยู่ในขั้นตอนการพัฒนาและทดสอบ ⛔ ต้องรอการยอมรับจากอุตสาหกรรมก่อนใช้งานจริง ‼️ การแข่งขันกับผู้ผลิต HBM อย่าง Samsung และ SK Hynix ยังเข้มข้น ⛔ HBM มี ecosystem ที่แข็งแกร่งและได้รับการสนับสนุนจาก NVIDIA ⛔ Sandisk ต้องผลักดัน HBF ให้เป็นมาตรฐานเปิดเพื่อหลีกเลี่ยงการผูกขาด https://www.techradar.com/pro/sandisk-recruits-risc-cofounder-amd-graphics-legend-to-spearhead-cheaper-rival-to-hbm-high-bandwidth-flash-could-bring-ssd-capacities-to-ai-gpus-without-the-cost

💾 เรื่องเล่าจากชั้นความจำ: เมื่อ BiCS9 คือสะพานเชื่อมระหว่างอดีตและอนาคตของ NAND Flash ในเดือนกรกฎาคม 2025 Kioxia และ SanDisk ได้เริ่มส่งมอบตัวอย่างชิป BiCS9 ซึ่งเป็น NAND Flash รุ่นที่ 9 ที่ออกแบบมาเพื่อเป็น “สะพาน” ระหว่าง BiCS8 และ BiCS10 โดยใช้แนวคิดแบบไฮบริด—นำโครงสร้างเซลล์เก่าจาก BiCS5 หรือ BiCS8 มาผสานกับเทคโนโลยีใหม่อย่าง CBA (CMOS directly Bonded to Array) ผลลัพธ์คือชิปที่มีประสิทธิภาพสูงขึ้นอย่างชัดเจน แม้จะใช้จำนวนเลเยอร์น้อยกว่า BiCS8 หรือ BiCS10 แต่กลับสามารถเร่งความเร็วอินเทอร์เฟซ NAND ได้ถึง 4.8 Gb/s ด้วย Toggle DDR6.0 และ SCA protocol พร้อมลดการใช้พลังงานได้อย่างมีนัยสำคัญ BiCS9 จึงกลายเป็นตัวเลือกที่เหมาะสำหรับ SSD ระดับองค์กรที่รองรับงาน AI และการใช้งานทั่วไปที่ต้องการความสมดุลระหว่างประสิทธิภาพและต้นทุน ✅ Kioxia และ SanDisk เริ่มส่งมอบตัวอย่าง BiCS9 NAND Flash รุ่นใหม่ ➡️ เป็นรุ่นที่ 9 ของซีรีส์ BiCS FLASH ➡️ ใช้โครงสร้างแบบไฮบริดระหว่าง BiCS5 (112-layer) และ BiCS8 (218-layer) ✅ ใช้เทคโนโลยี CBA (CMOS directly Bonded to Array) ➡️ ผลิต logic wafer และ memory cell wafer แยกกัน แล้วนำมาประกบ ➡️ ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและลดต้นทุนการผลิต ✅ รองรับ Toggle DDR6.0 และ SCA protocol เพื่อเพิ่มความเร็วอินเทอร์เฟซ2 ➡️ ความเร็วสูงสุดถึง 4.8 Gb/s ภายใต้การทดสอบ ➡️ เพิ่มขึ้น 33% จาก BiCS8 ✅ ประสิทธิภาพดีขึ้นอย่างชัดเจนเมื่อเทียบกับรุ่นก่อนหน้า ➡️ เขียนข้อมูลเร็วขึ้น 61% ➡️ อ่านข้อมูลเร็วขึ้น 12% ➡️ ประหยัดพลังงานขึ้น 36% ขณะเขียน และ 27% ขณะอ่าน ➡️ เพิ่ม bit density ขึ้น 8% ✅ BiCS9 ถูกออกแบบมาเพื่อรองรับงาน AI และ SSD ระดับกลางถึงสูง ➡️ เน้นความสมดุลระหว่างประสิทธิภาพและต้นทุน ➡️ เตรียมพร้อมสำหรับการเปลี่ยนผ่านสู่ BiCS10 ที่จะใช้ 332-layer ✅ BiCS10 จะเน้นความจุสูงและความหนาแน่นของข้อมูลมากขึ้น ➡️ เพิ่ม bit density ขึ้น 59% จากการปรับ floor plan ➡️ เหมาะกับ data center และงาน AI ที่ต้องการความเร็วและประหยัดพลังงาน ‼️ BiCS9 ยังอยู่ในขั้นตอนการทดสอบและยังไม่เข้าสู่การผลิตจำนวนมาก ⛔ การใช้งานจริงอาจมีความแตกต่างจากตัวอย่างที่ส่งมอบ ⛔ ต้องรอการผลิตจริงภายในปีงบประมาณ 2025 ‼️ การใช้โครงสร้างไฮบริดอาจทำให้เกิดความสับสนในรุ่นย่อย ⛔ บางรุ่นใช้ BiCS5 (112-layer) บางรุ่นใช้ BiCS8 (218-layer) ⛔ อาจส่งผลต่อความเสถียรและการจัดการคุณภาพ ‼️ ความเร็วสูงสุด 4.8 Gb/s เป็นค่าที่ได้จากการทดสอบในสภาพควบคุม ⛔ ความเร็วจริงอาจต่ำกว่าขึ้นอยู่กับสภาพแวดล้อมและอุปกรณ์ที่ใช้ ⛔ ต้องรอผลการทดสอบจากผู้ผลิตอิสระเพื่อยืนยัน ‼️ การแข่งขันกับผู้ผลิตรายอื่นยังคงเข้มข้น ⛔ Samsung และ Micron เน้นเพิ่มจำนวนเลเยอร์เกิน 300 เพื่อเพิ่มความจุ ⛔ Kioxia เลือกแนวทางไฮบริดเพื่อความเร็วในการผลิตและต้นทุนต่ำ https://www.tomshardware.com/pc-components/storage/kioxia-and-sandisk-start-shipping-bics9-3d-nand-samples-hybrid-design-combining-112-layer-bics5-with-modern-cba-and-ddr6-0-interface-for-higher-performance-and-cost-efficiency

🎮 เรื่องเล่าจากโลกฮาร์ดแวร์: เมื่อ SK hynix ปลุกพลังใหม่ให้การ์ดจอ RTX 50 Super ด้วย GDDR7 ขนาด 3GB ลองนึกภาพว่าคุณกำลังประกอบคอมใหม่เพื่อเล่นเกมระดับ AAA หรือทำงาน AI ที่กินทรัพยากรหนักๆ แต่การ์ดจอรุ่นล่าสุดกลับมี VRAM แค่ 12GB หรือ 16GB ซึ่งอาจไม่พอในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า นั่นคือเหตุผลที่ SK hynix ประกาศพัฒนาโมดูลหน่วยความจำ GDDR7 ขนาด 3GB ต่อชิป ซึ่งมากกว่ามาตรฐานเดิมที่ใช้กันมายาวนานถึง 2GB ต่อชิปตั้งแต่ยุค GDDR5! การเปลี่ยนแปลงนี้เปิดทางให้ NVIDIA เตรียมเปิดตัวการ์ดจอ GeForce RTX 50 Super รุ่นใหม่ที่มี VRAM สูงถึง 18GB และ 24GB โดยไม่ต้องเพิ่มจำนวนชิปมากมาย นอกจากจะเพิ่มความจุแล้ว ยังช่วยลดต้นทุน ลดความร้อน และลดการใช้พลังงานอีกด้วย ถือเป็นการเปลี่ยนแปลงที่น่าจับตามองในวงการเกมและ AI เลยทีเดียว ✅ SK hynix ยืนยันการพัฒนาโมดูล GDDR7 ขนาด 3GB ต่อชิป (24Gb) ➡️ เพิ่มจากมาตรฐานเดิมที่ใช้ 2GB ต่อชิป (16Gb) มานานหลายปี ➡️ ช่วยให้การ์ดจอสามารถมี VRAM สูงขึ้นโดยไม่ต้องเพิ่มจำนวนชิป ✅ NVIDIA คาดว่าจะใช้ชิปใหม่ในซีรีส์ RTX 50 Super ที่กำลังจะเปิดตัวปลายปี 2025 หรือต้นปี 2026 ➡️ RTX 5070 Super อาจมี VRAM 18GB (6 ชิป x 3GB) ➡️ RTX 5080 Super และ 5070 Ti Super อาจมี VRAM 24GB (8 ชิป x 3GB) ✅ การ์ดจอ RTX 50 รุ่นปัจจุบันยังใช้ VRAM เท่าเดิมกับ RTX 40 เพราะใช้ชิป 2GB ➡️ RTX 5070 ใช้บัส 192-bit กับ 6 ชิป = 12GB ➡️ RTX 5080 ใช้บัส 256-bit กับ 8 ชิป = 16GB ✅ AMD Radeon RX 9070 มี VRAM 16GB และบัส 256-bit ทำให้บางเกมแรงกว่า RTX 5070 ➡️ หากขายในราคาเท่ากันจะเป็นคู่แข่งที่น่ากลัว ✅ Micron และ Samsung ก็มีแผนผลิตชิป GDDR7 ขนาด 3GB เช่นกัน ➡️ Samsung เริ่มขายในจีนแล้ว แต่ช้าเกินไปสำหรับ RTX 50 รุ่นแรก ‼️ การเพิ่ม VRAM ไม่ได้หมายถึงประสิทธิภาพจะเพิ่มขึ้นเสมอไป ⛔ RTX 5070 Super อาจเพิ่มแค่ไม่กี่ร้อย CUDA cores เท่านั้น ⛔ การเปลี่ยนแปลงอาจเน้นด้านความจุมากกว่าความเร็วจริง ‼️ การ์ดจอที่มี VRAM สูงอาจมีราคาสูงขึ้นตามไปด้วย ⛔ แม้จะลดจำนวนชิป แต่ต้นทุนชิป 3GB ยังสูงกว่าชิป 2GB ⛔ อาจทำให้รุ่น Super ไม่ใช่ตัวเลือกที่คุ้มค่าสำหรับทุกคน ‼️ การใช้ชิปใหม่อาจทำให้เกิดความไม่เข้ากันกับบางระบบหรือซอฟต์แวร์ในช่วงแรก ⛔ ต้องรอการอัปเดตไดรเวอร์และการทดสอบจากผู้ใช้งานจริง ⛔ อาจมีปัญหาเรื่องความร้อนหรือการโอเวอร์คล็อกในบางรุ่น https://www.techspot.com/news/108820-sk-hynix-confirms-3gb-gddr7-modules-paving-way.html