📰📌 รวมข่าวจาก TechRadar ประจำวัน 📌 📰 #20251115 #techradar 🗂️ SanDisk เปิดตัวแฟลชไดรฟ์ 1TB ขนาดจิ๋ว SanDisk ออกแฟลชไดรฟ์ USB-C รุ่นใหม่ Extreme Fit ที่มีความจุสูงสุดถึง 1TB แต่ตัวเล็กมากจนสามารถเสียบติดเครื่องไว้ตลอดเวลาโดยไม่เกะกะ เหมาะกับคนที่ใช้โน้ตบุ๊กหรือแท็บเล็ตบ่อย ๆ ต้องการพื้นที่เพิ่มโดยไม่ต้องพกฮาร์ดดิสก์พกพา ความเร็วอ่านสูงสุด 400MB/s ใกล้เคียง SSD ราคาก็จับต้องได้ เริ่มต้นเพียงสิบกว่าดอลลาร์ ไปจนถึงรุ่นท็อป 1TB ราวร้อยดอลลาร์ ถือเป็นการผสมผสานความสะดวกกับประสิทธิภาพในอุปกรณ์เล็ก ๆ 💸 PNY ยกเลิกดีล Black Friday สะท้อนวิกฤตวงการชิป ผู้ผลิตฮาร์ดแวร์รายใหญ่ PNY ประกาศหยุดโปรโมชันลดราคาสินค้าจัดเก็บข้อมูลในช่วง Black Friday เพราะต้นทุน NAND และ DRAM พุ่งสูงขึ้นมากจนกระทบตลาด SSD และแฟลชไดรฟ์ สถานการณ์นี้สะท้อนว่าตลาดหน่วยความจำกำลังตึงตัวอย่างหนัก และอาจทำให้การประกอบคอมพิวเตอร์หรืออัปเกรดเครื่องมีค่าใช้จ่ายสูงขึ้นในปีถัดไป ⚛️ IBM เปิดตัวชิปควอนตัมใหม่ Nighthawk และ Loon IBM ก้าวหน้าอีกขั้นในเส้นทางควอนตัมคอมพิวติ้ง ด้วยการเปิดตัวชิป Nighthawk ที่มี 120 qubits และสามารถทำงานซับซ้อนขึ้นกว่าเดิม 30% พร้อมชิป Loon ที่ทดลองสถาปัตยกรรมใหม่เพื่อรองรับการแก้ไขข้อผิดพลาดในระดับใหญ่ จุดมุ่งหมายคือการทำให้ควอนตัมคอมพิวเตอร์ใช้งานได้จริงในธุรกิจและวิทยาศาสตร์ภายในทศวรรษนี้ 🔐 CTO บริษัท Checkout.com ปฏิเสธจ่ายค่าไถ่ไซเบอร์ บริษัท Checkout.com ถูกกลุ่มแฮ็กเกอร์ ShinyHunters เจาะระบบเก่าและเรียกค่าไถ่ แต่ CTO ตัดสินใจไม่จ่ายเงินให้คนร้าย กลับนำเงินจำนวนดังกล่าวไปบริจาคให้มหาวิทยาลัย Carnegie Mellon และ Oxford เพื่อสนับสนุนงานวิจัยด้านความปลอดภัยไซเบอร์ แสดงจุดยืนชัดเจนว่าไม่สนับสนุนอาชญากรรมออนไลน์ 🏀 ExpressVPN จับมือ Brooklyn Nets มอบดีลพิเศษแฟนบาส ExpressVPN กลายเป็นพาร์ทเนอร์ด้านความเป็นส่วนตัวดิจิทัลของทีมบาส NBA Brooklyn Nets พร้อมมอบส่วนลดสูงสุดถึง 73% ให้แฟน ๆ ถือเป็นการนำโลกไซเบอร์กับกีฬาเข้ามาเชื่อมโยงกัน และช่วยให้ผู้ใช้เข้าถึงการป้องกันข้อมูลในราคาที่คุ้มค่า 🍏 Apple เปิดตัว Digital ID จุดประกายกังวลเรื่องความเป็นส่วนตัว Apple เพิ่มฟีเจอร์ Digital ID ในแอป Wallet ให้ผู้ใช้แสดงพาสปอร์ตผ่านมือถือที่สนามบินในสหรัฐฯ แม้จะสะดวก แต่หลายฝ่ายกังวลว่าการใช้ข้อมูลอัตลักษณ์ดิจิทัลอาจนำไปสู่การถูกติดตามหรือการละเมิดความเป็นส่วนตัว Apple ยืนยันว่าข้อมูลจะถูกเก็บไว้ในเครื่องเท่านั้นและใช้การเข้ารหัสขั้นสูง แต่เสียงวิจารณ์ก็ยังดังอยู่ 💻 Intel Panther Lake CPU หลุดผลทดสอบ กราฟิกแรงเกินคาด มีข้อมูลหลุดของซีพียู Intel Panther Lake รุ่น Core Ultra X7 358H ที่มาพร้อมกราฟิก Xe3 ในตัว ผลทดสอบออกมาดีกว่า GPU แยกอย่าง RTX 3050 ถึงกว่า 10% ทำให้โน้ตบุ๊กบางเบาและเครื่องเกมพกพาในอนาคตอาจไม่ต้องพึ่งการ์ดจอแยกอีกต่อไป ทั้งแรงและประหยัดพลังงานมากขึ้น 🦠 Akira Ransomware ขยายโจมตี Nutanix VMs แรนซัมแวร์ Akira ถูกพบว่าเริ่มโจมตีระบบ Nutanix AHV VM โดยใช้ช่องโหว่ SonicWall และ Veeam เพื่อเข้าถึงและเข้ารหัสไฟล์ ทำให้บริษัทต่าง ๆ เสียหายหนัก ยอดเงินที่คนร้ายรีดไถได้รวมแล้วกว่า 240 ล้านดอลลาร์ หน่วยงานความปลอดภัยเตือนให้ผู้ใช้รีบอัปเดตระบบและเปิดใช้การยืนยันตัวตนหลายชั้น 🚔 Operation Endgame 3.0 ยึดเซิร์ฟเวอร์อาชญากรรมไซเบอร์ Europol และหน่วยงานยุโรปเปิดปฏิบัติการ Endgame 3.0 ปราบปรามเครือข่ายมัลแวร์ใหญ่ เช่น Rhadamanthys, VenomRAT และ Elysium ยึดเซิร์ฟเวอร์กว่า 1,000 เครื่อง และโดเมนกว่า 20 แห่ง พร้อมจับผู้ต้องสงสัยหนึ่งราย แม้จะเป็นความสำเร็จครั้งใหญ่ แต่ผู้เชี่ยวชาญเตือนว่าหากไม่มีการจับกุมต่อเนื่อง เครือข่ายเหล่านี้อาจกลับมาอีก

⚙️ Qualcomm เปิดตัว Dragonwing IQ-X: พลัง AI 45 TOPS สำหรับโรงงานอัจฉริยะ Qualcomm ประกาศเปิดตัวซีรีส์ Dragonwing IQ-X ซึ่งเป็นโปรเซสเซอร์รุ่นใหม่ที่ออกแบบมาเพื่อ Industrial PCs (IPCs) และระบบควบคุมในโรงงาน โดยใช้สถาปัตยกรรม Oryon CPU ที่มีประสิทธิภาพสูงทั้งการทำงานแบบ Single-thread และ Multi-thread จุดเด่นคือการรวม Neural Processing Unit (NPU) ที่สามารถประมวลผล AI ได้สูงสุดถึง 45 TOPS ทำให้สามารถรันงาน AI ได้โดยตรงบนอุปกรณ์โดยไม่ต้องพึ่งพา Cloud ซีรีส์นี้ผลิตด้วยเทคโนโลยี 4nm และมีคอร์ประสิทธิภาพสูง 8–12 คอร์ รองรับการทำงานในสภาพแวดล้อมอุตสาหกรรมที่รุนแรง โดยสามารถทำงานได้ในช่วงอุณหภูมิ –40°C ถึง 105°C นอกจากนี้ยังรองรับ Windows 11 IoT Enterprise LTSC และเครื่องมือมาตรฐานอุตสาหกรรม เช่น Qt, CODESYS และ EtherCAT Qualcomm เน้นว่าการออกแบบ Dragonwing IQ-X ใช้ COM form factor ทำให้สามารถนำไปใช้แทนบอร์ดเดิมได้ทันทีโดยไม่ต้องเพิ่มโมดูล AI หรือมัลติมีเดียภายนอก ช่วยลดต้นทุนการผลิตและเพิ่มความยืดหยุ่นในการปรับใช้ในระบบอุตสาหกรรม ผู้ผลิตรายใหญ่หลายราย เช่น Advantech, NEXCOM, Portwell, Congatec, Kontron, Tria และ SECO ได้เริ่มนำ Dragonwing IQ-X ไปใช้ในผลิตภัณฑ์แล้ว โดยคาดว่าอุปกรณ์เชิงพาณิชย์ที่ใช้ซีรีส์นี้จะเริ่มวางจำหน่ายในอีกไม่กี่เดือนข้างหน้า 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ Dragonwing IQ-X เปิดตัวเพื่อ Industrial PCs ➡️ ใช้สถาปัตยกรรม Oryon CPU พร้อม NPU 45 TOPS ➡️ รองรับงาน AI เช่น Predictive Maintenance และ Defect Detection ✅ คุณสมบัติทางเทคนิค ➡️ ผลิตด้วยเทคโนโลยี 4nm ➡️ มีคอร์ 8–12 คอร์ และรองรับอุณหภูมิ –40°C ถึง 105°C ✅ การรองรับซอฟต์แวร์ ➡️ รองรับ Windows 11 IoT Enterprise LTSC ➡️ ใช้เครื่องมือมาตรฐาน เช่น Qt, CODESYS, EtherCAT ✅ การนำไปใช้จริง ➡️ ใช้ COM form factor ลดต้นทุน BOM ➡️ ผู้ผลิตรายใหญ่หลายรายเริ่มนำไปใช้แล้ว ‼️ คำเตือนต่อผู้ใช้งานอุตสาหกรรม ⛔ หากไม่อัปเดตระบบให้รองรับ AI อาจเสียเปรียบด้านประสิทธิภาพและต้นทุน ⛔ การละเลยการปรับใช้เทคโนโลยีใหม่อาจทำให้ระบบโรงงานล้าหลังในการแข่งขัน https://securityonline.info/qualcomm-launches-dragonwing-iq-x-oryon-cpu-brings-45-tops-edge-ai-to-factory-pcs/

🖥️ ผลการทดสอบ PassMark ของ Core Ultra X7 358H ชิป Intel Core Ultra X7 358H ซึ่งเป็นรุ่นกลางสำหรับโน้ตบุ๊ก ได้คะแนน 4,282 คะแนนใน single-threaded และ 29,426 คะแนนใน multi-threaded ซึ่งต่ำกว่า Core Ultra 7 255H (4,347 คะแนน) และ 265H (4,433 คะแนน) ประมาณ 11–15% ⚙️ สเปกเบื้องต้นของชิป 🔰 โครงสร้าง 16 คอร์ (4+8+4) 🔰 แคช L3 ขนาด 18MB 🔰 ใช้สถาปัตยกรรม Xe3 สำหรับ iGPU (Arc B390) แม้ยังเป็นตัวอย่างวิศวกรรม (engineering sample) แต่ผลลัพธ์สะท้อนว่าประสิทธิภาพยังไม่สามารถแซงรุ่น Arrow Lake-H ได้ 🎮 iGPU Arc B390 เทียบกับ GPU Laptop iGPU Arc B390 ทำคะแนน 9,339 คะแนน ใกล้เคียง GTX 1650 Super แต่ยัง ช้ากว่า RTX 3050 Laptop ถึง 23% ซึ่งต่างจากผล Geekbench ก่อนหน้านี้ที่เคยแสดงว่าใกล้เคียง RTX 3050 Ti 🔮 แนวโน้มและความคาดหวัง Core Ultra X7 358H จะเปิดตัวในเดือน มกราคม 2026 บนแพลตฟอร์มโน้ตบุ๊กเท่านั้น หากผลทดสอบจริงยังไม่ดีขึ้น Intel อาจต้องพึ่งพา Nova Lake ที่จะเปิดตัวปลายปี 2026 เพื่อแข่งขันกับคู่แข่ง AMD และ Apple 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ คะแนน PassMark ของ Core Ultra X7 358H ➡️ Single-core: 4,282 / Multi-core: 29,426 ✅ ด้อยกว่า Core Ultra 7 255H และ 265H ➡️ ช้ากว่า 11–15% ในการทดสอบ multi-threaded ✅ iGPU Arc B390 ใกล้ GTX 1650 Super ➡️ แต่ยังช้ากว่า RTX 3050 Laptop 23% ‼️ เป็นเพียง engineering sample ⛔ ผลลัพธ์อาจเปลี่ยนไปเมื่อเปิดตัวจริง ‼️ เสี่ยงต่อการเสียเปรียบคู่แข่ง ⛔ หากไม่ปรับปรุง อาจต้องพึ่ง Nova Lake ในปลายปี 2026 https://wccftech.com/intel-core-ultra-x7-358h-benchmarked-on-passmark/

🖥️ Tachyum Prodigy – โปรเซสเซอร์ 1,024 คอร์ หลังจากรอคอยกว่า 6 ปี Tachyum เปิดเผยสเปกใหม่ของ Prodigy ที่ใช้สถาปัตยกรรม multi-chiplet ผลิตบนเทคโนโลยี TSMC 2nm-class โดยรุ่นสูงสุด “Prodigy Ultimate” จะมี 768–1,024 คอร์, แรม DDR5 สูงสุด 48TB ต่อซ็อกเก็ต, และแบนด์วิดท์หน่วยความจำถึง 3.38TB/s ⚡ พลังงานและประสิทธิภาพที่ท้าทาย Tachyum อ้างว่า Prodigy สามารถทำงานได้เร็วกว่า Nvidia Rubin NVL576 rack ถึง 21 เท่า และให้ประสิทธิภาพ AI inference กว่า 1,000 PFLOPS อย่างไรก็ตาม ตัวเลขเหล่านี้ถูกตั้งคำถาม เนื่องจากการใช้พลังงานสูงถึง 1,600W ต่อชิป ทำให้ยากต่อการใช้งานจริงในศูนย์ข้อมูล 🏭 ความล่าช้าและอุปสรรคการผลิต แม้จะมีการประกาศสเปกใหม่ แต่ Prodigy ยังไม่เข้าสู่การผลิตจริง การย้ายจากเทคโนโลยี 5nm FinFET ไปสู่ 2nm GAA ทำให้ต้องออกแบบใหม่ทั้งหมด ซึ่งอาจใช้เวลาอีก 4–5 ปีในการพัฒนาและตรวจสอบ หากทุกอย่างเป็นไปตามแผน Prodigy อาจพร้อมใช้งานจริงได้ในปี 2030–2031 🌐 ความเสี่ยงด้านการแข่งขันและต้นทุน การพัฒนาชิปขั้นสูงเช่นนี้ต้องใช้เงินลงทุนมหาศาลกว่า 300 ล้านดอลลาร์ และ Tachyum อาจหมดทุนก่อนที่จะผลิตได้จริง อีกทั้งเมื่อถึงเวลานั้น ตลาดอาจเต็มไปด้วยคู่แข่งจาก AMD, Intel และ Nvidia ที่มีผลิตภัณฑ์พร้อมใช้งานแล้ว ทำให้ Prodigy เสี่ยงที่จะไม่สามารถแข่งขันได้ 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ Tachyum เปิดเผยสเปกใหม่ Prodigy Processor ➡️ รุ่น Ultimate มี 1,024 คอร์ และรองรับ DDR5 สูงสุด 48TB ต่อซ็อกเก็ต ✅ อ้างว่าทำงานเร็วกว่า Nvidia Rubin NVL576 ถึง 20 เท่า ➡️ ให้ประสิทธิภาพ AI inference กว่า 1,000 PFLOPS ✅ ใช้สถาปัตยกรรม multi-chiplet บน TSMC 2nm-class ➡️ มีแบนด์วิดท์หน่วยความจำสูงถึง 3.38TB/s ‼️ การใช้พลังงานสูงถึง 1,600W ต่อชิป ⛔ อาจไม่เหมาะกับการใช้งานจริงในศูนย์ข้อมูล ‼️ ความล่าช้าและต้นทุนมหาศาล ⛔ อาจต้องรอถึงปี 2030–2031 และใช้เงินลงทุนกว่า 300 ล้านดอลลาร์ https://www.tomshardware.com/pc-components/cpus/after-six-years-of-promises-and-no-shipping-silicon-tachyum-revises-prodigy-processor-specs-to-1-024-cores-with-1-600w-of-power-consumption-likely-another-5-year-delay-company-claims-its-chip-is-20-times-faster-than-nvidias-rubin-nvl576-rack

🔰 โนวาเลคของ Intel: คืนชีพเวคเตอร์ 512 บิต หรือแผนเปลี่ยนกลางทาง? 🧠 Intel ถูกจับตาอย่างหนักว่ารุ่น Nova Lake จะรองรับ AVX10.2 (เวคเตอร์แบบ “Converged” 128/256/512 บิต) และ APX (เพิ่มรีจิสเตอร์ทั่วไป) ตามเอกสาร ISA และการอ้างอิงของชุมชนนักพัฒนา ซึ่งถ้าจริง จะเป็นการยกเครื่องครั้งใหญ่ของไลน์ลูกค้า (เดสก์ท็อป/โน้ตบุ๊ก) ให้มีประสิทธิภาพเวคเตอร์และงาน AI/สื่อ ที่เคยจำกัดใน Xeon กลับมาอยู่บนเครื่องทั่วไปอีกครั้ง. อย่างไรก็ตาม มีข้อมูลจากแพตช์คอมไพเลอร์ GCC/LLVM และเอกสารฟีเจอร์สถาปัตยกรรมฉบับล่าสุดบางส่วนที่ “ไม่เห็น” การประกาศรองรับ AVX10/APX สำหรับ Nova Lake ชี้ว่ามีความเป็นไปได้ที่ฟีเจอร์จะถูกจำกัดหรือเลื่อน แม้จะมีหลักฐานจาก NASM ที่ทำให้ความหวังกลับมาอีกครั้ง จึงเกิดภาพ “ข่าวดี-ข่าวลบ” ปะทะกันในระยะเตรียมเปิดตัว. หาก Nova Lake รองรับ AVX10/APX จริง พร้อมขยาย 512 บิตสู่ไลน์ลูกค้า จะเป็นครั้งแรกที่ Intel และ AMD (Zen 5 รองรับ AVX-512 เต็มจริง) ยืนบนเวทีเวคเตอร์ 512 บิตพร้อมกันในตลาดผู้ใช้ทั่วไป ลดความแตกแยกของโปรแกรมมิงโมเดล และยกระดับงานวิทยาศาสตร์ สื่อ และ AI inference บนพีซีส่วนบุคคลอย่างมีนัยสำคัญ. ข่าวลือด้านฮาร์ดแวร์ยังพูดถึงสเกลคอร์ที่ทะเยอทะยาน (เช่น สูงสุด 52 คอร์แบบผสม P/E/LPE) เพื่อบาลานซ์ซิงเกิลเธรดกับงานขนานโดยคุมพลังงาน แม้รายละเอียดยังไม่เป็นทางการ แต่หากจับคู่กับ AVX10/APX ได้จริง จะเป็นแพลตฟอร์มที่เปลี่ยนเกมทั้งงานครีเอทีฟ เกม และซอฟต์แวร์ขับเคลื่อน AI บนไคลเอนต์. 📌 สรุปเป็นหัวข้อ ✅ สัญญาณรองรับ: เอกสาร ISA และชุมชนเครื่องมือพัฒนาเผยเบาะแส AVX10.2/APX บน Nova Lake ➡️ ผลเชิงปฏิบัติ: เวคเตอร์ 512 บิตและรีจิสเตอร์เพิ่ม ช่วยทั้งสื่อ วิทย์ และ AI บนเดสก์ท็อป/โน้ตบุ๊ก ✅ ประโยชน์ผู้ใช้: โมเดลโปรแกรมที่ “คงที่” มากขึ้น ระหว่างลูกค้ากับเซิร์ฟเวอร์ ➡️ การแข่งขัน: สอดรับกับ AMD Zen 5 ที่รองรับ 512 บิตเต็มในไลน์ลูกค้าแล้ว ✅ ฮาร์ดแวร์ลือ: โครงสร้างไฮบริดคอร์จำนวนมากเพื่อคุมพลังงาน-ขยายมัลติเธรด ➡️ ผลลัพธ์: ยกระดับเกม งานครีเอทีฟ และซอฟต์แวร์ AI บนไคลเอนต์ถ้าฟีเจอร์มาเต็มจริง ‼️ คำเตือนข้อมูล: แพตช์ GCC/LLVM และบางเอกสารล่าสุด “ไม่กล่าวถึง” AVX10/APX สำหรับ Nova Lake ⛔ ข้อควรจำ: อาจเปลี่ยนแผนกลางทาง หรือจำกัดตาม SKU—อย่าตัดสินใจซื้อจากข่าวลือเพียงอย่างเดียว ‼️ ความเสี่ยงเฟิร์มแวร์/OS: หาก P/E cores รองรับไม่เท่ากัน อาจเกิดข้อจำกัดการจัดคิวงาน ⛔ แนวทาง: รอการยืนยันทางการและรายละเอียดการแมปคอร์ เพื่อหลีกเลี่ยงการใช้งานผิดคอร์แล้วเกิด error https://wccftech.com/intel-confirms-avx10-support-for-nova-lake-including-both-desktop-and-mobile-lineups/

🖥️ AMD Zen 6 “EPYC Venice” – ก้าวกระโดดครั้งใหญ่ของโลกเซิร์ฟเวอร์ AMD ได้เปิดเผยข้อมูลใหม่เกี่ยวกับซีพียูรุ่นถัดไป Zen 6 ภายใต้ชื่อรหัส “EPYC Venice” ซึ่งจะเปิดตัวในปี 2026 โดยชูจุดเด่นคือ ประสิทธิภาพและประสิทธิผลเพิ่มขึ้นกว่า 70% เมื่อเทียบกับรุ่น Zen 5 และยังเพิ่มความหนาแน่นของเธรดขึ้นอีก 30% ทำให้รองรับงานในศูนย์ข้อมูลและ AI ได้ดียิ่งขึ้น ซีพียูนี้จะใช้เทคโนโลยีการผลิต 2nm จาก TSMC ที่เปลี่ยนจาก FinFET ไปสู่ Nanosheet (GAA) ซึ่งช่วยให้ได้ทั้งความเร็วสูงขึ้นและการใช้พลังงานที่ลดลง นอกจากนี้ EPYC Venice จะมีจำนวนคอร์สูงสุดถึง 256 คอร์ และ 512 เธรด ซึ่งถือเป็นการก้าวกระโดดครั้งใหญ่จากรุ่นก่อนที่มี 192 คอร์เท่านั้น การปรับปรุงไม่ได้มาจากจำนวนคอร์เพียงอย่างเดียว แต่ยังรวมถึงการเพิ่ม IPC (Instructions per Cycle) และสถาปัตยกรรมใหม่ที่ช่วยให้การประมวลผลต่อคอร์มีประสิทธิภาพมากขึ้น อีกทั้งยังรองรับหน่วยความจำ DDR5 รุ่นใหม่และแบนด์วิดท์ที่สูงขึ้น ซึ่งเหมาะกับงานจำลองทางวิศวกรรมและการประมวลผล AI ขนาดใหญ่ สิ่งที่น่าสนใจคือ AMD ไม่ได้หยุดแค่ซีพียู แต่ยังเตรียมเปิดตัว Instinct MI400 AI Accelerator ที่มาพร้อมหน่วยความจำ HBM4 ขนาด 432GB และแบนด์วิดท์สูงถึง 19.6TB/s เพื่อรองรับการฝึกและการประมวลผลโมเดล AI ขนาดมหึมา ทำให้ AMD มีแนวโน้มจะขยายส่วนแบ่งตลาดในศูนย์ข้อมูลได้มากกว่า 50% 📌 สรุป ✅ จุดเด่นของ Zen 6 ➡️ ประสิทธิภาพและประสิทธิผลเพิ่มขึ้นกว่า 70% ➡️ ความหนาแน่นของเธรดสูงขึ้น 30% ➡️ ใช้เทคโนโลยีการผลิต 2nm จาก TSMC ✅ ข้อมูลเพิ่มเติม ➡️ สูงสุด 256 คอร์ / 512 เธรด ➡️ รองรับ DDR5 และ PCIe 6.0 ‼️ คำเตือน ⛔ การใช้พลังงานอาจสูงขึ้นในบางรุ่น (TDP สูงถึง 600W) ⛔ ซอฟต์แวร์บางประเภทอาจยังไม่รองรับจำนวนคอร์มหาศาล https://wccftech.com/amd-next-gen-zen-6-cpus-over-70-percent-performance-efficiency-improvement/

🖥️ Microsoft ปรับระบบ Activation ใน Windows 11 ทำให้ KMS38 ใช้งานไม่ได้ ไมโครซอฟท์ได้ปรับเปลี่ยนกลไกการทำงานของระบบ KMS Activation ใน Windows 11 รุ่นใหม่ ซึ่งส่งผลให้วิธีการ KMS38 Activation ที่เคยใช้เพื่อยืดอายุการใช้งานไปจนถึงปี 2038 ไม่สามารถทำงานได้อีกต่อไป โดยการเปลี่ยนแปลงนี้เกิดขึ้นตั้งแต่ Build 26040 ที่มีการนำไฟล์ gatherosstate.exe ออกจาก ISO และต่อมาใน Build 26100.7019 ได้ยกเลิกกลไกการโอนสิทธิ์การใช้งานอย่างถาวร KMS เดิมถูกออกแบบมาเพื่อองค์กร โดยให้เซิร์ฟเวอร์ภายในออกสิทธิ์การใช้งานชั่วคราว 180 วัน และสามารถต่ออายุได้เรื่อย ๆ แต่ KMS38 ใช้ช่องโหว่ของระบบที่โอนช่วงเวลา Grace Period ไปเรื่อย ๆ จนสามารถยืดอายุได้ยาวนาน อย่างไรก็ตาม การปรับโครงสร้างใหม่ทำให้ Grace Period ถูกรีเซ็ตเป็นศูนย์ทุกครั้งที่อัปเกรด และไม่สามารถสะสมต่อได้อีก สิ่งที่น่าสนใจคือ การเปลี่ยนแปลงนี้ไม่ได้เกิดจากการปราบปรามการ Activate แบบไม่ถูกลิขสิทธิ์โดยตรง แต่เป็นผลข้างเคียงจากการปรับสถาปัตยกรรมภายในของ Windows เอง คล้ายกับกรณีที่เคยเกิดขึ้นกับการปิดระบบ HWID Activation ในอดีต ซึ่งไมโครซอฟท์ไม่ได้ตั้งใจโจมตีผู้ใช้ แต่เป็นการปรับปรุงระบบตามแผนงานภายใน นอกจากนี้ยังมีวิธี Activate อื่น ๆ เช่น TSForge ที่ยังคงทำงานได้ตามปกติ ทำให้เห็นว่าไมโครซอฟท์ไม่ได้มุ่งเน้นการปิดกั้นทุกวิธีการ Activate ที่ไม่เป็นทางการ แต่การเปลี่ยนแปลงครั้งนี้สะท้อนถึงการเดินหน้าพัฒนา Windows ให้มีโครงสร้างที่ปลอดภัยและสอดคล้องกับทิศทางใหม่ของระบบปฏิบัติการในอนาคต 🔑 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ การเปลี่ยนแปลงระบบ KMS Activation ➡️ ไฟล์ gatherosstate.exe ถูกลบออก ทำให้ Grace Period ไม่ถูกโอนต่อ ➡️ KMS38 Activation ใช้งานไม่ได้ตั้งแต่ Windows 11 Build 26040 เป็นต้นไป ✅ ผลกระทบต่อผู้ใช้ ➡️ เครื่องที่เคย Activate ด้วย KMS38 ยังใช้งานได้ตามปกติ ➡️ วิธี Activate อื่น เช่น TSForge ยังทำงานได้ ✅ เจตนาของไมโครซอฟท์ ➡️ ไม่ได้มุ่งปราบปรามการ Activate เถื่อนโดยตรง ➡️ เป็นผลจากการปรับสถาปัตยกรรมระบบภายใน ‼️ คำเตือนสำหรับผู้ใช้ทั่วไป ⛔ การใช้วิธี Activate ที่ไม่เป็นทางการอาจเสี่ยงต่อความปลอดภัย ⛔ เครื่องมือ Activate เถื่อนบางตัวถูกฝังมัลแวร์และอาจขโมยข้อมูล https://securityonline.info/kms38-activation-is-broken-microsoft-removes-license-transfer-mechanism-in-windows-11/

💾 Seagate Exos 4U100 – ยุคใหม่ของการจัดเก็บข้อมูล AI และ Edge Seagate เปิดตัวแพลตฟอร์ม Exos 4U100 และ 4U74 JBOD ก่อนงาน SC25 Supercomputing Conference โดยชูจุดเด่นคือความสามารถในการรองรับข้อมูลมหาศาลที่เกิดจากการใช้งาน Generative AI และการวิเคราะห์ข้อมูลแบบกระจาย (distributed storage architectures) คุณสมบัติหลักที่น่าสนใจ: 🔰 ความจุสูงสุด 3.2 PB ในแชสซีเดียว 🔰 เทคโนโลยี Mozaic HAMR และสถาปัตยกรรม SAS-4 JBOD 🔰 ประสิทธิภาพการระบายความร้อนดีขึ้น 70% และลดการใช้พลังงานลง 30% เมื่อเทียบกับรุ่นก่อน 🔰 รองรับทั้ง SAS และ SATA พร้อมดีไซน์ tool-less สำหรับการบำรุงรักษา 🔰 ระบบความปลอดภัยระดับองค์กร เช่น Secure Boot, Seagate Secure, Redfish management และการปฏิบัติตามข้อกำหนดด้าน data sovereignty 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ Seagate Exos 4U100 เปิดตัวเพื่อรองรับ AI และ Edge Data Center ➡️ ความจุสูงถึง 3.2 PB ในแชสซีเดียว ➡️ ใช้เทคโนโลยี Mozaic HAMR และ SAS-4 JBOD ✅ ประสิทธิภาพและการใช้พลังงาน ➡️ การระบายความร้อนดีขึ้น 70% ➡️ ลดการใช้พลังงานลง 30% ✅ ความยืดหยุ่นในการติดตั้งและบำรุงรักษา ➡️ รองรับ SAS/SATA และ rack depth หลากหลาย ➡️ ดีไซน์ tool-less ลดเวลาในการซ่อมบำรุง ✅ ระบบความปลอดภัยและการจัดการข้อมูล ➡️ Secure Boot และ Seagate Secure ➡️ รองรับ Redfish management และ data sovereignty ‼️ คำเตือนจากแนวโน้มอุตสาหกรรม ⛔ ความต้องการจัดเก็บข้อมูล AI ที่เพิ่มขึ้นอาจทำให้ต้นทุนโครงสร้างพื้นฐานสูงขึ้น ⛔ หากองค์กรไม่ปรับตัว อาจเสี่ยงต่อการขาดความสามารถในการแข่งขันด้านข้อมูล https://securityonline.info/seagate-exos-4u100-unveiled-3-2-pb-storage-density-for-ai-and-edge-data-centers/

🛡️ Google เปิดตัว Private AI Compute บน Pixel 10 Google ประกาศเปิดตัวสถาปัตยกรรมใหม่ชื่อ Private AI Compute ที่ผสมผสานพลังการประมวลผลจากคลาวด์ Gemini เข้ากับความปลอดภัยระดับสูงของการทำงานบนอุปกรณ์เอง จุดเด่นคือการใช้ Titanium Intelligence Enclaves (TIE) ที่ทำให้ข้อมูลผู้ใช้ถูกประมวลผลในสภาพแวดล้อมที่ปิดผนึก แม้แต่ Google เองก็ไม่สามารถเข้าถึงได้ Pixel 10 จะเป็นสมาร์ทโฟนรุ่นแรกที่ได้ใช้เทคโนโลยีนี้ โดยมาพร้อมฟีเจอร์ใหม่ เช่น Magic Suggest ที่ให้คำแนะนำแบบเรียลไทม์ และระบบบันทึกเสียงที่สามารถถอดความได้หลายภาษา พร้อมสรุปอัตโนมัติ Google ยังเปิดโครงการ Vulnerability Rewards Program (VRP) เพื่อให้ผู้เชี่ยวชาญภายนอกช่วยตรวจสอบความปลอดภัย น่าสนใจคือแนวคิดนี้คล้ายกับ Apple Private Cloud Compute ที่เปิดตัวก่อนหน้านี้ ทำให้การแข่งขันด้าน “AI ที่ปลอดภัยและโปร่งใส” ระหว่างสองยักษ์ใหญ่ยิ่งเข้มข้นขึ้น สรุปหัวข้อ: ✅ เทคโนโลยีใหม่ Private AI Compute ➡️ ใช้ TPU และ TIE เพื่อความปลอดภัยสูงสุด ✅ Pixel 10 ได้ฟีเจอร์ Magic Suggest และ Recorder อัจฉริยะ ➡️ รองรับหลายภาษาและสรุปอัตโนมัติ https://securityonline.info/google-launches-private-ai-compute-for-pixel-10-blending-cloud-power-with-on-device-privacy/

🤖 หัวข้อข่าว: “โมเดลใหม่ของ Moonshot AI จุดกระแส ‘DeepSeek Moment’ สั่นสะเทือนโลก AI” สตาร์ทอัพจีน Moonshot AI ที่มีมูลค่ากว่า 3.3 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ และได้รับการสนับสนุนจากยักษ์ใหญ่เทคโนโลยีอย่าง Alibaba และ Tencent ได้เปิดตัวโมเดล Kimi K2 Thinking ซึ่งเป็นโมเดลโอเพนซอร์สที่สร้างสถิติใหม่ในด้าน reasoning, coding และ agent capabilities โมเดลนี้ได้รับความนิยมสูงสุดบนแพลตฟอร์ม Hugging Face และโพสต์เปิดตัวบน X มียอดเข้าชมกว่า 4.5 ล้านครั้ง จุดที่น่าทึ่งคือมีรายงานว่า ค่าใช้จ่ายในการฝึกเพียง 4.6 ล้านดอลลาร์ ซึ่งถูกกว่ามากเมื่อเทียบกับโมเดลสหรัฐฯ Thomas Wolf ผู้ร่วมก่อตั้ง Hugging Face ถึงกับตั้งคำถามว่า “นี่คืออีกหนึ่ง DeepSeek Moment หรือไม่?” หลังจากก่อนหน้านี้โมเดล R1 ของ DeepSeek ได้เขย่าความเชื่อเรื่องความเหนือกว่าของ AI สหรัฐฯ Kimi K2 Thinking ทำคะแนน 44.9% ใน Humanity’s Last Exam (ข้อสอบมาตรฐาน LLM กว่า 2,500 ข้อ) ซึ่งสูงกว่า GPT-5 ที่ทำได้ 41.7% และยังชนะใน benchmark สำคัญอย่าง BrowseComp และ Seal-0 ที่ทดสอบความสามารถในการค้นหาข้อมูลจริงบนเว็บ นอกจากนี้ ค่าใช้จ่าย API ของ Kimi K2 Thinking ยังถูกกว่าโมเดลของ OpenAI และ Anthropic ถึง 6–10 เท่า นักวิเคราะห์ชี้ว่าแนวโน้มของจีนคือการลดต้นทุนอย่างต่อเนื่อง เพื่อแข่งขันด้วย ความคุ้มค่า (cost-effectiveness) แม้ประสิทธิภาพโดยรวมยังตามหลังโมเดลสหรัฐฯ 🧩 สาระเพิ่มเติมจากภายนอก 📌 การแข่งขัน AI ระหว่างจีนและสหรัฐฯ กำลังเปลี่ยนจาก “ใครเก่งกว่า” เป็น “ใครคุ้มค่ากว่า” 📌 การที่จีนหันมาเน้น ลดต้นทุนการฝึกและใช้งาน อาจทำให้ AI เข้าถึงนักพัฒนาและธุรกิจรายย่อยได้มากขึ้น 📌 หากแนวโน้มนี้ดำเนินต่อไป อาจเกิดการ เร่งนวัตกรรมด้านสถาปัตยกรรมโมเดลและเทคนิคการฝึก ที่เปลี่ยนโฉมอุตสาหกรรม AI ✅ Moonshot AI เปิดตัว Kimi K2 Thinking ➡️ ทำผลงานเหนือ GPT-5 และ Claude Sonnet 4.5 ในหลาย benchmark ➡️ ได้รับความนิยมสูงสุดบน Hugging Face และมีผู้สนใจจำนวนมาก ✅ จุดเด่นของโมเดล ➡️ ค่าใช้จ่ายในการฝึกเพียง 4.6 ล้านดอลลาร์ ➡️ API ถูกกว่าโมเดลสหรัฐฯ ถึง 6–10 เท่า ✅ ผลกระทบต่อวงการ ➡️ จุดกระแส “DeepSeek Moment” ครั้งใหม่ ➡️ ท้าทายความเป็นผู้นำด้าน AI ของสหรัฐฯ ‼️ คำเตือนด้านความเสี่ยง ⛔ แม้ต้นทุนต่ำ แต่ประสิทธิภาพโดยรวมยังตามหลังโมเดลสหรัฐฯ ⛔ การแข่งขันด้านราคาที่รุนแรงอาจทำให้บางบริษัทละเลยการตรวจสอบคุณภาพและความปลอดภัย ⛔ หากจีนครองตลาดด้วยโมเดลราคาถูก อาจเกิดความเสี่ยงด้านมาตรฐานและความน่าเชื่อถือของ AI https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/11/12/why-new-model-of-chinas-moonshot-ai-stirs-deepseek-moment-debate

🚀 AMD เร่งเครื่อง AI ด้วยการซื้อ MK1: เสริมพลังการประมวลผลแบบ “Inference & Reasoning” บน Instinct GPU AMD ประกาศเข้าซื้อกิจการ MK1 สตาร์ทอัพด้าน AI ที่เชี่ยวชาญการประมวลผลแบบ inference และ reasoning โดยเฉพาะบนสเกลขนาดใหญ่ ซึ่งถือเป็นอีกหนึ่งก้าวสำคัญในการแข่งขันกับ NVIDIA ในตลาด AI infrastructure ที่กำลังร้อนแรง MK1 ก่อตั้งโดยอดีตทีมงาน Neuralink ของ Elon Musk ได้แก่ Paul Merolla และ Thong Wei Koh ซึ่งมีประสบการณ์ด้านการออกแบบชิปและการประมวลผลสัญญาณสมอง โดยเทคโนโลยี Flywheel ของ MK1 สามารถให้บริการได้มากกว่า 1 ล้านล้านโทเคนต่อวัน และออกแบบมาเพื่อใช้ประโยชน์สูงสุดจากสถาปัตยกรรมหน่วยความจำของ AMD Instinct GPU ✅ AMD เข้าซื้อ MK1 เพื่อเสริมกลยุทธ์ AI ➡️ MK1 เชี่ยวชาญด้าน inference และ reasoning สำหรับ AI ขนาดใหญ่ ➡️ เทคโนโลยี Flywheel รองรับการประมวลผลมากกว่า 1 ล้านล้านโทเคนต่อวัน ✅ ทีมงาน MK1 จะเข้าร่วมกลุ่ม AI ของ AMD ➡️ เพื่อพัฒนา software stack ด้าน inference และ enterprise AI ➡️ ช่วยให้ลูกค้าสามารถใช้ AI เพื่อจัดการกระบวนการธุรกิจที่ซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพ ✅ การผสาน MK1 กับ Instinct GPU ➡️ ช่วยให้สามารถ reasoning ได้อย่างแม่นยำ คุ้มค่า และตรวจสอบย้อนกลับได้ ➡️ เป็นหัวใจสำคัญของ agentic AI ที่ต้องการการตัดสินใจแบบอัตโนมัติในระดับองค์กร ✅ AMD เดินหน้าซื้อกิจการต่อเนื่อง ➡️ ก่อนหน้านี้ซื้อ Enosemi (silicon photonics), Brium (AI compiler), และทีมจาก Untether AI ➡️ เสริมความสามารถด้านชิป ระบบ และซอฟต์แวร์เพื่อแข่งกับ NVIDIA ✅ ดีลใหญ่กับ OpenAI ➡️ AMD ตกลงส่งมอบ compute infrastructure ขนาด 6 กิกะวัตต์ให้ OpenAI ➡️ ใช้ Instinct GPU เป็นแกนหลักในการขับเคลื่อนระบบ AI ขนาดใหญ่ ‼️ คำเตือน: การแข่งขันในตลาด AI รุนแรงขึ้น ⛔ NVIDIA ยังครองตลาดด้วย CUDA ecosystem ที่แข็งแกร่ง ⛔ AMD ต้องเร่งสร้าง ecosystem ที่ครบวงจรเพื่อดึงดูดนักพัฒนาและลูกค้าองค์กร ‼️ ความท้าทายด้านการผลิตและทรัพยากร ⛔ การผลิต GPU และระบบ AI ขนาดใหญ่ต้องใช้ทรัพยากรจำนวนมาก ⛔ ความเสี่ยงจาก supply chain และต้นทุนอาจกระทบต่อการขยายตัว https://wccftech.com/amd-advances-ai-strategy-acquires-mk1-high-speed-inference-reasoning-instinct-gpus/

🧠 Linux เตรียมเปลี่ยนไดรเวอร์ GPU รุ่นเก่า! GCN 1.1 จะใช้ AMDGPU เป็นค่าเริ่มต้นแทน Radeon 🐧🎮 Timur Kristóf จากทีมกราฟิกของ Valve เสนอแพตช์ใหม่ให้ Linux เปลี่ยนไดรเวอร์ค่าเริ่มต้นของ GPU สถาปัตยกรรม GCN 1.1 จาก Radeon ไปเป็น AMDGPU ซึ่งจะช่วยให้การใช้งาน GPU รุ่นเก่าอย่าง Radeon R9 290/390 และ HD 7790 มีประสิทธิภาพและรองรับฟีเจอร์ใหม่มากขึ้น ในระบบ Linux เดิมที GPU รุ่นเก่าอย่าง GCN 1.0 และ 1.1 จะใช้ไดรเวอร์ Radeon เป็นค่าเริ่มต้น ซึ่งมีข้อจำกัดหลายด้าน เช่น ไม่รองรับ Vulkan หรือฟีเจอร์การแสดงผลใหม่ๆ แต่ตอนนี้มีการเสนอให้เปลี่ยนมาใช้ AMDGPU ซึ่งเป็นไดรเวอร์ที่ทันสมัยกว่าและได้รับการดูแลต่อเนื่อง แพตช์ใหม่นี้เพิ่มตัวเลือก “-1” ให้กับระบบ kernel เพื่อให้สามารถเลือกไดรเวอร์ที่เหมาะสมโดยอัตโนมัติ โดย AMDGPU จะกลายเป็นค่าเริ่มต้นสำหรับ GPU GCN 1.1 เช่น Radeon R9 290, R9 390, HD 7790 และ HD 8870 หนึ่งในอุปสรรคก่อนหน้านี้คือ AMDGPU ยังไม่รองรับการเชื่อมต่อแบบ analog ซึ่งจำเป็นสำหรับจอรุ่นเก่า แต่ตอนนี้ AMDGPU ได้รวมฟีเจอร์นี้ผ่าน Display Core subsystem แล้ว ทำให้สามารถแทนที่ Radeon ได้อย่างสมบูรณ์ การเปลี่ยนแปลงนี้จะช่วยให้ GPU รุ่นเก่าใช้งานได้ดีขึ้นใน Linux โดยเฉพาะกับแอปพลิเคชันที่ใช้ Vulkan และการแสดงผลแบบใหม่ และคาดว่า GCN 1.0 เช่น HD 7950/7970 และ R9 270/280 ก็จะตามมาในแพตช์ถัดไป ✅ Linux เตรียมเปลี่ยนไดรเวอร์ค่าเริ่มต้นของ GPU GCN 1.1 ➡️ จาก Radeon ไปเป็น AMDGPU เพื่อประสิทธิภาพที่ดีกว่า ➡️ รองรับ GPU รุ่น Radeon R9 290/390, HD 7790, HD 8870 ✅ แพตช์ใหม่เพิ่มตัวเลือก “-1” ให้ kernel driver ➡️ ระบบจะเลือกไดรเวอร์ที่เหมาะสมโดยอัตโนมัติ ➡️ AMDGPU จะกลายเป็นค่าเริ่มต้นสำหรับ GCN 1.1 ✅ AMDGPU มีฟีเจอร์ที่เหนือกว่า Radeon ➡️ รองรับ Vulkan 1.3 ผ่าน RADV ➡️ รองรับฟีเจอร์การแสดงผลใหม่ผ่าน Display Core ➡️ ได้รับการดูแลและอัปเดตต่อเนื่อง ✅ ปัญหา analog connector ได้รับการแก้ไขแล้ว ➡️ AMDGPU รองรับการเชื่อมต่อจอรุ่นเก่า ➡️ ทำให้สามารถแทนที่ Radeon ได้โดยไม่เสียความเข้ากันได้ https://wccftech.com/newly-submitted-linux-patches-to-make-amdgpu-the-default-driver-for-gcn-1-1-gpus/

🧠 Apple เตรียมเปิดตัวชิป M5 Pro, M5 Max และ M5 Ultra ในครึ่งแรกของปี 2026 – คาดใช้สถาปัตยกรรมใหม่และแรงขึ้นกว่าเดิม Apple กำลังเตรียมเปิดตัวชิปตระกูล M5 รุ่นใหม่สำหรับ MacBook Pro และ Mac Studio ในช่วงครึ่งแรกของปี 2026 โดยจะมีรุ่น M5 Pro, M5 Max และ M5 Ultra ซึ่งคาดว่าจะใช้สถาปัตยกรรมใหม่ที่แรงขึ้นและประหยัดพลังงานมากกว่าเดิม. ✅ ไทม์ไลน์การเปิดตัว ➡️ ชิป M5 Pro และ M5 Max คาดว่าจะเปิดตัวพร้อม MacBook Pro รุ่นใหม่ในช่วงต้นปี 2026 ➡️ M5 Ultra จะตามมาใน Mac Studio รุ่นใหม่ภายในครึ่งแรกของปีเดียวกัน ✅ สถาปัตยกรรมและเทคโนโลยี ➡️ คาดว่าใช้สถาปัตยกรรมใหม่ที่อาจเป็น “A19” หรือรุ่นถัดไปจาก A18 Pro ➡️ ผลิตบนเทคโนโลยี 3nm รุ่นปรับปรุงจาก TSMC (อาจเป็น N3E หรือ N3P) ➡️ เน้นประสิทธิภาพสูงและการจัดการพลังงานที่ดีขึ้น ✅ การใช้งานในผลิตภัณฑ์ Apple ➡️ M5 Pro และ M5 Max จะใช้ใน MacBook Pro ขนาด 14 และ 16 นิ้ว ➡️ M5 Ultra จะใช้ใน Mac Studio และอาจมีรุ่นใหม่ของ Mac Pro ตามมา ✅ แนวโน้มการพัฒนา ➡️ Apple ยังคงเดินหน้าพัฒนา SoC แบบรวมทุกฟังก์ชัน (unified architecture) ➡️ คาดว่าจะมีการปรับปรุงด้าน GPU และ Neural Engine เพื่อรองรับงาน AI และกราฟิกระดับสูง https://wccftech.com/apple-preparing-m5-pro-m5-max-m5-ultra-chipsets-for-a-launch-in-h1-2026/

🧠 ครบรอบ 25 ปี DirectX 8 – จุดเปลี่ยนสำคัญของกราฟิก PC ที่เปิดทางสู่ยุค GPU อัจฉริยะ ในปี 2000 Microsoft เปิดตัว DirectX 8 ซึ่งเป็นเวอร์ชันแรกที่รองรับ “programmable shaders” ทำให้การเรนเดอร์ภาพ 3D มีความยืดหยุ่นและสมจริงมากขึ้น ถือเป็นจุดเริ่มต้นของการพัฒนา GPU สมัยใหม่ที่เราใช้กันในปัจจุบัน ย้อนกลับไปเมื่อ 25 ปีก่อน DirectX 8 ได้เปลี่ยนโลกของกราฟิกคอมพิวเตอร์อย่างสิ้นเชิง โดยการเปิดตัว “programmable shaders” ซึ่งเป็นฟีเจอร์ที่อนุญาตให้นักพัฒนาเกมสามารถเขียนโค้ดควบคุมการเรนเดอร์ภาพได้เอง ไม่ต้องพึ่ง pipeline แบบตายตัวอีกต่อไป ก่อนหน้านั้น GPU ทำงานแบบ fixed-function คือมีขั้นตอนการเรนเดอร์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า เช่น การแปลงพิกัด, การจัดแสง, การแสดงผลพื้นผิว ซึ่งแม้จะเร็ว แต่ก็จำกัดความคิดสร้างสรรค์ของนักพัฒนา DirectX 8 เปิดตัว Vertex Shader และ Pixel Shader รุ่นแรก (Shader Model 1.0) ซึ่งแม้จะมีข้อจำกัดด้านความยาวโค้ดและฟีเจอร์ แต่ก็เป็นก้าวแรกที่สำคัญมาก โดย GPU ที่รองรับในยุคนั้น ได้แก่ NVIDIA GeForce 3 และ ATI Radeon 8500 ผลลัพธ์คือการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในวงการเกม PC เช่น เกม Morrowind, Unreal Tournament 2003 และ Doom 3 ที่ใช้ shader ในการสร้างแสงเงาและพื้นผิวที่สมจริงอย่างไม่เคยมีมาก่อน นอกจากนี้ DirectX 8 ยังเป็นแรงผลักดันให้เกิดการพัฒนา GPU แบบ programmable อย่างต่อเนื่อง จนกลายเป็นสถาปัตยกรรมหลักของ GPU สมัยใหม่ที่รองรับ compute shader, ray tracing และ AI acceleration ✅ การเปิดตัว DirectX 8 ➡️ เปิดตัวในปี 2000 ➡️ รองรับ programmable shaders เป็นครั้งแรก ➡️ เปลี่ยนจาก fixed-function pipeline เป็น programmable pipeline ✅ ฟีเจอร์ใหม่ที่สำคัญ ➡️ Vertex Shader – ควบคุมการแปลงพิกัดและแสง ➡️ Pixel Shader – ควบคุมการแสดงผลพื้นผิวและสี ➡️ Shader Model 1.0 – มีข้อจำกัดแต่เป็นจุดเริ่มต้น ✅ GPU ที่รองรับในยุคนั้น ➡️ NVIDIA GeForce 3 ➡️ ATI Radeon 8500 ➡️ เป็น GPU รุ่นแรกที่รองรับ programmable shaders ✅ ผลกระทบต่อวงการเกม ➡️ เกมสามารถสร้างแสงเงาและพื้นผิวได้สมจริงขึ้น ➡️ เปิดทางสู่เกม 3D ยุคใหม่ เช่น Doom 3, Morrowind ➡️ เป็นพื้นฐานของ GPU สมัยใหม่ที่ใช้ในงาน AI และ ray tracing https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/25-years-ago-today-microsoft-released-directx-8-and-changed-pc-graphics-forever-how-programmable-shaders-laid-the-groundwork-for-the-future-of-modern-gpu-rendering

🕹️ “GameTank – คอนโซล 8-bit สายพันธุ์ใหม่ ใช้ชิป 6502 คู่ ไม่พึ่ง FPGA พร้อมปลุกยุคเกมคลาสสิกในปี 2025” GameTank คือคอนโซลเกม 8-bit แบบโอเพ่นซอร์สที่กำลังจะเปิดตัวในปี 2025 โดยใช้ชิป 6502 สองตัวแทน FPGA หรือไมโครคอนโทรลเลอร์ พร้อมสถาปัตยกรรมใหม่หมดจดเพื่อสร้างเกมยุคใหม่ในสไตล์คลาสสิก ในยุคที่คอนโซลเกมเต็มไปด้วยกราฟิกระดับ 4K และระบบประมวลผลหลายคอร์ มีโปรเจกต์หนึ่งที่สวนกระแสอย่างน่าทึ่ง—GameTank จาก Clydeware ที่เลือกใช้ชิป 6502 แบบดั้งเดิมสองตัวเพื่อสร้างคอนโซล 8-bit ใหม่หมดจด โดยไม่พึ่ง FPGA หรือไมโครคอนโทรลเลอร์เลยแม้แต่นิดเดียว GameTank ไม่ได้ออกแบบมาเพื่อเล่นเกมเก่า แต่เพื่อสร้าง “ยุคใหม่ของเกม 8-bit” ด้วยสถาปัตยกรรมที่เน้นความเรียบง่ายแต่ทรงพลัง เช่น framebuffer ขนาด 128x128 พิกเซล พร้อม RAM กราฟิก 512KB ที่มากกว่าคอนโซลยุคเดียวกันหลายเท่า ชิป W65C02S ตัวแรกทำหน้าที่เป็น CPU ความเร็ว 3.5 MHz ส่วนอีกตัวทำหน้าที่ประมวลผลเสียงที่ 14 MHz พร้อม RAM 4KB และอัตราสุ่มเสียง 14 kHz นอกจากนี้ยังมี Blitter สำหรับเร่งการคัดลอกภาพ ทำให้การเคลื่อนไหวบนจอภาพลื่นไหลกว่าคอนโซล 8-bit ยุคก่อน คอนโซลนี้ใช้คาร์ทริดจ์แบบใหม่ที่มี USB-C สำหรับแฟลช ROM และมีพอร์ตขยายด้านหลังสำหรับ GPIO และสัญญาณระบบอื่น ๆ นักพัฒนาสามารถใช้ SDK ที่รองรับ CC65 หรือเครื่องมือใดก็ได้ที่สามารถสร้าง assembly สำหรับ 6502 ✅ สถาปัตยกรรมของ GameTank ➡️ ใช้ชิป W65C02S สองตัว—CPU และ Audio ➡️ CPU ความเร็ว 3.5 MHz / Audio 14 MHz ➡️ Framebuffer 128x128 พิกเซล ➡️ RAM กราฟิก 512KB / RAM ระบบ 32KB ➡️ มี Blitter สำหรับเร่งการคัดลอกภาพ ➡️ วิดีโอออกทาง NTSC composite RCA ✅ การออกแบบเพื่อเกมใหม่ ➡️ ไม่รองรับเกมจาก NES หรือ Apple II ➡️ สร้างระบบใหม่เพื่อเกม 8-bit ยุคใหม่ ➡️ ใช้คาร์ทริดจ์แบบ custom พร้อม USB-C ➡️ มีพอร์ตขยาย GPIO สำหรับนักพัฒนา ✅ เครื่องมือสำหรับนักพัฒนา ➡️ รองรับ SDK ที่ใช้ CC65 ➡️ รองรับ toolchain ที่สร้าง assembly สำหรับ 6502 ➡️ มี emulator บน GitHub สำหรับทดสอบเกม ‼️ ความท้าทายในการพัฒนาเกม ⛔ ต้องเขียน assembly หรือใช้ compiler เฉพาะ ⛔ ไม่สามารถนำเกมเก่ามาเล่นได้โดยตรง ⛔ ต้องเข้าใจสถาปัตยกรรมใหม่ของ GameTank ‼️ ข้อจำกัดของระบบ ⛔ ความละเอียดจอภาพต่ำเมื่อเทียบกับยุคปัจจุบัน ⛔ ไม่มีระบบเชื่อมต่อ HDMI หรือไร้สาย ⛔ ใช้คอนโทรลเลอร์แบบสายเท่านั้น https://www.tomshardware.com/video-games/retro-gaming/clean-sheet-open-source-8-bit-console-surprisingly-preparing-for-launch-in-2025-the-gametank-uses-twin-6502-processors-instead-of-fpgas-or-microcontrollers

🧠 “Zen 6 มาแล้ว! AMD เสริมพลังชุดคำสั่งใหม่เพื่อโลกแห่ง AI” AMD เผยสถาปัตยกรรม Zen 6 – รองรับชุดคำสั่งใหม่เพื่อเร่งประสิทธิภาพ AI และ HPC Zen 6 ของ AMD จะรองรับชุดคำสั่งใหม่ เช่น AVX512 FP16 และ VNNI INT8 ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพด้านการประมวลผลเวกเตอร์และ AI พร้อมเปิดเผยรายละเอียดของกลุ่มผลิตภัณฑ์ Venice และ Olympic Ridge ที่จะเปิดตัวในปี 2026. AMD ได้เพิ่มการรองรับ Zen 6 ใน GCC Compiler ผ่านแพตช์ใหม่ที่ชื่อว่า “Add AMD znver6 processor support” ซึ่งเผยให้เห็นชุดคำสั่ง ISA (Instruction Set Architecture) ที่ Zen 6 จะรองรับ ได้แก่: 💠 AVX512_FP16 – ช่วยให้การประมวลผลตัวเลขทศนิยมแบบครึ่งความแม่นยำเร็วขึ้น 💠 AVX_VNNI_INT8 – เหมาะสำหรับงาน AI inference ที่ใช้ข้อมูลแบบ 8 บิต 💠 AVX_NE_CONVERT, AVX_IFMA, และ AVX512_BMM – เพิ่มความสามารถด้านเวกเตอร์และการคำนวณเมทริกซ์ Zen 6 จะมีหลายกลุ่มผลิตภัณฑ์ เช่น: 💠 Venice Classic & Dense (Server) – รองรับสูงสุด 256 คอร์ พร้อม L3 cache สูงสุด 1024MB 💠 Olympic Ridge (Desktop High-End) – สูงสุด 24 คอร์ 48 threads 💠 Gator Range, Medusa Point, Medusa Halo (Client/APU) – ใช้กระบวนการผลิต TSMC N2P และ N3P/N3C Zen 6 จะเปิดตัวอย่างเป็นทางการในงาน CES 2026 โดยคาดว่าจะมีการเปิดเผยข้อมูลเพิ่มเติมในงาน Financial Analyst Day ที่กำลังจะมาถึง ✅ Zen 6 เพิ่มชุดคำสั่งใหม่เพื่อรองรับงาน AI และ HPC ➡️ AVX512_FP16 สำหรับเวกเตอร์ทศนิยม ➡️ AVX_VNNI_INT8 สำหรับ AI inference ➡️ เพิ่มชุดคำสั่งด้านเมทริกซ์และการแปลงข้อมูล ✅ กลุ่มผลิตภัณฑ์ Zen 6 ➡️ Venice Classic: 12 คอร์ต่อ CCX ➡️ Venice Dense: 32 คอร์ต่อ CCX ➡️ Olympic Ridge: สูงสุด 24 คอร์ ➡️ Medusa Point และ Gator Range ใช้ TSMC N3P/N3C ✅ ความสามารถด้าน cache และการออกแบบ ➡️ Venice Dense มี L3 cache สูงสุด 1024MB ➡️ ใช้การออกแบบ MCM และ monolithic ตามกลุ่มผลิตภัณฑ์ ➡️ รองรับการใช้งานระดับเซิร์ฟเวอร์และผู้บริโภค ‼️ คำเตือนสำหรับนักพัฒนาและผู้ใช้งาน ⛔ ต้องอัปเดต compiler และ toolchain เพื่อรองรับ ISA ใหม่ ⛔ ซอฟต์แวร์เก่าอาจไม่สามารถใช้ประโยชน์จากชุดคำสั่งใหม่ได้ทันที ‼️ ความเสี่ยงด้านการเปลี่ยนผ่านสถาปัตยกรรม ⛔ ต้องปรับแต่งระบบให้รองรับการออกแบบใหม่ ⛔ การเปลี่ยนไปใช้ TSMC N2P/N3P อาจมีผลต่อความเข้ากันได้ของฮาร์ดแวร์ https://wccftech.com/amd-zen-6-cpu-core-isa-revealed-avx512-fp16-vnni-int8-more/

🎮⚡ AYANEO NEXT 2 เปิดตัวแล้ว! เครื่องเกมพกพา Windows สเปกแรงระดับพีซี พร้อม Ryzen AI Max+ 395 AYANEO เปิดตัวเครื่องเกมพกพารุ่นใหม่ล่าสุด NEXT 2 ที่มาพร้อมขุมพลัง Ryzen AI Max+ 395 ซึ่งเป็น APU ระดับสูงจาก AMD ที่ใช้สถาปัตยกรรม Zen 5 และกราฟิก RDNA 3.5 รุ่น Radeon 8060S ให้ประสิทธิภาพใกล้เคียงกับ RTX 4060 ในเครื่องพีซี! นี่คือเครื่องที่สามในตลาดที่ใช้ชิปนี้ ต่อจาก GPD และ OneXPlayer 🎮 จุดเด่นของ AYANEO NEXT 2 💠 ใช้ระบบปฏิบัติการ Windows เต็มรูปแบบ 💠 รองรับ TMR Joysticks ขนาดใหญ่ และ Dual-Mode Triggers ที่ปรับได้ระหว่าง hair trigger และ Hall Effect 💠 ดีไซน์คล้าย Xbox controller พร้อมปุ่ม ABXY, D-Pad แบบวงกลม และปุ่มเสริม 💠 ระบบระบายความร้อนแบบ พัดลมคู่ 💠 แบตเตอรี่ขนาดใหญ่ (built-in) ไม่สามารถถอดเปลี่ยนได้ 💠 หน้าจอ “Top-tier” แต่ยังไม่เปิดเผยขนาด, ความละเอียด, รีเฟรชเรต หรือชนิดพาเนล ✅ สเปกหลักของ AYANEO NEXT 2 ➡️ ใช้ Ryzen AI Max+ 395 (16-core/32-thread) ➡️ กราฟิก Radeon 8060S iGPU (RDNA 3.5) ➡️ ประสิทธิภาพใกล้เคียง RTX 4060 ➡️ คาดว่าเริ่มต้นที่ 32GB RAM / 1TB SSD ✅ ระบบควบคุมและดีไซน์ ➡️ TMR Joysticks ขนาดใหญ่ ➡️ Dual-Mode Triggers ปรับได้ ➡️ Layout คล้าย Xbox controller ✅ ระบบระบายความร้อนและแบตเตอรี่ ➡️ ใช้พัดลมคู่เพื่อจัดการความร้อน ➡️ แบตเตอรี่ built-in ขนาดใหญ่ ➡️ ไม่สามารถถอดเปลี่ยนได้เหมือน GPD Win 5 ✅ สถานะการเปิดตัว ➡️ ยังไม่เปิดเผยราคาและวันวางจำหน่าย ➡️ คาดว่าจะอยู่ในช่วง $1500+ ➡️ เป็นรุ่นที่สามในตลาดที่ใช้ Ryzen AI Max+ 395 ‼️ คำเตือนสำหรับผู้สนใจ ⛔ ยังไม่มีข้อมูลเรื่องหน้าจอ เช่น ขนาด, รีเฟรชเรต, ความละเอียด ⛔ ไม่สามารถเปลี่ยนแบตเตอรี่ได้ อาจกระทบการใช้งานระยะยาว ⛔ ราคาอาจสูงเกิน $1500 ซึ่งต้องพิจารณาคุ้มค่าต่อการใช้งาน https://wccftech.com/ayaneo-launches-next-2-a-powerful-windows-handheld-featuring-ryzen-ai-max-395/

🧠💾 “เมื่อไมโครซอฟท์เคยขายฮาร์ดแวร์ชิ้นแรกเพื่อให้ Apple II ใช้ซอฟต์แวร์ CP/M ได้!” ย้อนกลับไปเมื่อ 45 ปีก่อน ไมโครซอฟท์ไม่ได้เป็นแค่บริษัทซอฟต์แวร์อย่างที่เรารู้จักกันในวันนี้ แต่เคยเปิดตัวฮาร์ดแวร์ชิ้นแรกที่ชื่อว่า Z-80 SoftCard สำหรับเครื่อง Apple II ซึ่งเป็นคอมพิวเตอร์ยอดนิยมในยุคนั้น โดยเป้าหมายคือให้ผู้ใช้ Apple II สามารถใช้งานซอฟต์แวร์บนระบบปฏิบัติการ CP/M ได้ ซึ่งเป็นระบบที่มีซอฟต์แวร์ธุรกิจมากมายในยุคนั้น เช่น WordStar และ dBase Raymond Chen นักพัฒนาระดับตำนานของ Windows ได้เล่าเบื้องหลังการพัฒนา SoftCard ว่าไม่ใช่เรื่องง่ายเลย เพราะต้องทำให้ สองหน่วยประมวลผล คือ 6502 ของ Apple II และ Zilog Z80 ทำงานร่วมกันได้อย่างราบรื่น โดยไม่เกิดปัญหาด้านการสื่อสารและการจัดการหน่วยความจำ ที่น่าทึ่งคือ SoftCard กลายเป็น สินค้าทำเงินสูงสุดของไมโครซอฟท์ในปี 1980 แม้จะมีราคาสูงถึง $350 ซึ่งถ้าคิดเป็นเงินปัจจุบันก็ประมาณ $1,350 เลยทีเดียว! 🔍 สาระเพิ่มเติม 🎗️ ระบบ CP/M (Control Program for Microcomputers) เคยเป็นระบบปฏิบัติการยอดนิยมก่อนที่ MS-DOS จะครองตลาด 🎗️ Zilog Z80 เป็นซีพียูที่ได้รับความนิยมสูงในยุค 70s–80s และถูกใช้ในหลายเครื่อง เช่น ZX Spectrum และ Game Boy 🎗️ Apple II เป็นหนึ่งในคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคลที่ประสบความสำเร็จที่สุดในยุคแรกของวงการ ✅ จุดเริ่มต้นของฮาร์ดแวร์จากไมโครซอฟท์ ➡️ Z-80 SoftCard เป็นฮาร์ดแวร์ตัวแรกของบริษัท ➡️ เปิดตัวในปี 1980 เพื่อให้ Apple II ใช้งานซอฟต์แวร์ CP/M ได้ ➡️ ใช้ซีพียู Zilog Z80 บนการ์ดเสริม ✅ ความสำเร็จทางธุรกิจ ➡️ SoftCard กลายเป็นสินค้าทำเงินสูงสุดของไมโครซอฟท์ในปีเปิดตัว ➡️ ราคาขาย $350 ในปี 1980 คิดเป็นเงินปัจจุบันประมาณ $1,350 ➡️ ได้รับความนิยมจากผู้ใช้ Apple II ที่ต้องการใช้งานซอฟต์แวร์ธุรกิจ ✅ ความท้าทายทางเทคนิค ➡️ ต้องทำให้ 6502 และ Z80 ทำงานร่วมกันโดยไม่ชนกัน ➡️ ใช้เทคนิคจำลอง DMA เพื่อควบคุมการทำงานของ 6502 ➡️ มีการออกแบบวงจรแปลที่อยู่เพื่อป้องกันการชนกันของหน่วยความจำ ✅ วิวัฒนาการของไมโครซอฟท์ด้านฮาร์ดแวร์ ➡️ 1983: Microsoft Mouse ➡️ 2001: Xbox ➡️ 2012: Surface ➡️ 2016: HoloLens ➡️ 2013: เริ่มนิยามตัวเองว่าเป็นบริษัท “ซอฟต์แวร์และอุปกรณ์” ‼️ คำเตือนด้านเทคโนโลยีร่วมสมัย ⛔ การทำงานร่วมกันของซีพียูต่างสถาปัตยกรรมยังคงเป็นเรื่องท้าทาย ⛔ การจัดการหน่วยความจำระหว่างโปรเซสเซอร์ต้องระวังการชนกัน ⛔ การจำลอง DMA อาจทำให้เกิดปัญหาด้านประสิทธิภาพหากไม่ออกแบบดี https://www.tomshardware.com/software/storied-windows-dev-reminisces-about-microsofts-first-hardware-product-45-years-ago-the-z-80-softcard-was-an-apple-ii-add-in-card

🚀 Ironwood TPU: ขุมพลังใหม่จาก Google ที่จะพลิกโฉมยุค Agentic AI Google เปิดตัว “Ironwood” TPU รุ่นที่ 7 ที่งาน Next ’25 พร้อมสเปคสุดโหด 42.5 ExaFLOPS เพื่อรองรับยุคใหม่ของ Agentic AI ที่ต้องการความเร็วและความฉลาดระดับเหนือมนุษย์! ในยุคที่ AI ไม่ใช่แค่โมเดลตอบคำถาม แต่กลายเป็น “เอเจนต์อัจฉริยะ” ที่คิด วิเคราะห์ และตัดสินใจได้เอง Google จึงเปิดตัว Ironwood TPU ที่ออกแบบมาเพื่อรองรับการฝึกและใช้งานโมเดลขนาดมหึมาอย่าง Gemini, Claude, Veo และ Imagen Ironwood ไม่ใช่แค่แรง แต่ฉลาดและประหยัดพลังงานกว่ารุ่นก่อนถึง 4 เท่า! ด้วยการออกแบบระบบร่วมระหว่างฮาร์ดแวร์ ซอฟต์แวร์ และงานวิจัยโมเดล ทำให้ TPU รุ่นนี้กลายเป็นหัวใจของ “AI Hypercomputer” ที่ Google วางรากฐานไว้ ✅ Ironwood TPU คืออะไร ➡️ ชิปประมวลผล AI รุ่นที่ 7 จาก Google ➡️ ออกแบบเพื่อรองรับ Agentic AI ที่ต้องการ reasoning และ insight ขั้นสูง ✅ ประสิทธิภาพที่เหนือชั้น ➡️ 42.5 ExaFLOPS ต่อ pod (มากกว่า El Capitan 24 เท่า) ➡️ ชิปเดี่ยวให้พลังสูงสุด 4,614 TFLOPS ➡️ ใช้ระบบระบายความร้อนด้วยของเหลว ✅ สถาปัตยกรรมใหม่ ➡️ ใช้ Inter-Chip Interconnect (ICI) ความเร็ว 9.6 Tb/s ➡️ หน่วยความจำร่วม HBM สูงสุด 1.77 PB ➡️ รองรับการทำงานร่วมกันของหลายพันชิปแบบ “สมองรวม” ✅ ความร่วมมือกับ Anthropic ➡️ Anthropic เซ็นสัญญาหลายพันล้านดอลลาร์เพื่อใช้ Ironwood ➡️ เตรียมใช้ TPU สูงสุด 1 ล้านตัวสำหรับ Claude รุ่นใหม่ ✅ เทคโนโลยีเสริม ➡️ Optical Circuit Switching (OCS) เพื่อความเสถียรระดับองค์กร ➡️ CPU Axion รุ่นใหม่ใน VM N4A และ C4A Metal ➡️ ประสิทธิภาพต่อวัตต์ดีขึ้น 80% เมื่อเทียบกับ x86 ✅ วิสัยทัศน์ของ Google ➡️ “System-level co-design” รวมฮาร์ดแวร์ ซอฟต์แวร์ และโมเดลไว้ในหลังคาเดียว ➡️ Ironwood คือผลลัพธ์จากการพัฒนา TPU ต่อเนื่องกว่า 10 ปี Ironwood ไม่ใช่แค่ชิปใหม่ แต่คือการประกาศศักดาเข้าสู่ยุคที่ AI ไม่ใช่แค่ “ฉลาด” แต่ “ลงมือทำ” ได้จริง และเร็วระดับ ExaFLOPS! 🌐💡 https://securityonline.info/42-5-exaflops-google-launches-ironwood-tpu-to-power-next-gen-agentic-ai/

ที่จัตุรัสริมทะเลสาบฮว่านเกี๊ยมเคยมีอาคารที่มีสถาปัตยกรรมโดดเด่นเป็นเอกลักษณ์ และกลายเป็นสัญลักษณ์ของจัตุรัสแห่งนี้ที่เป็นที่จดจำของนักท่องเที่ยว แต่ปัจจุบันได้ถูกรื้อถอนไปแล้ว

🚀 AMD กับดีลพันล้าน: ขยายฐานลูกค้า AI ระดับ OpenAI ในรายงานผลประกอบการไตรมาส 3 ปี 2025 Lisa Su ซีอีโอของ AMD เผยว่า บริษัทกำลังเจรจากับลูกค้าหลายรายที่มีขนาดดีลเทียบเท่ากับ OpenAI ซึ่งคาดว่าจะสร้างรายได้สูงถึง 100 พันล้านดอลลาร์ จากการใช้ชิป AI รุ่นใหม่ Instinct MI450 โดย AMD ตั้งเป้าลดความเสี่ยงจากการพึ่งพา OpenAI เพียงรายเดียว ด้วยการขยายฐานลูกค้าให้หลากหลายมากขึ้น ชิป Instinct MI450 ได้รับการพัฒนาให้มีประสิทธิภาพสูงขึ้นทั้งด้านสถาปัตยกรรมและการใช้พลังงาน พร้อมรองรับการใช้งานในระดับ rack-scale ซึ่งเหมาะกับศูนย์ข้อมูลขนาดใหญ่และงาน AI ที่ซับซ้อน Lisa Su ยังเปิดเผยว่า AMD ได้เริ่มผลิตชิปรุ่นก่อนหน้าอย่าง MI355 แล้ว และจะเดินหน้าด้วย “momentum ที่แข็งแกร่ง” ไปจนถึงปี 2026 ซึ่งเป็นช่วงเวลาที่ MI450 จะเปิดตัวสู่ตลาด ✅ AMD เตรียมขยายฐานลูกค้า AI ขนาดใหญ่ ➡️ ดีลกับ OpenAI คาดสร้างรายได้ $100B ➡️ มีลูกค้ารายอื่นที่กำลังเจรจาดีลขนาดใกล้เคียง ✅ Instinct MI450 คือหัวใจของยุทธศาสตร์ใหม่ ➡️ พัฒนาเพื่อแข่งกับ NVIDIA โดยตรง ➡️ เน้นประสิทธิภาพด้านพลังงานและการใช้งานระดับ rack-scale ✅ AMD เริ่มผลิต MI355 แล้ว ➡️ เดินหน้าด้วย momentum แข็งแกร่งสู่ปี 2026 ➡️ MI450 จะเปิดตัวช่วงครึ่งหลังของปีหน้า ‼️ ความเสี่ยงจากการพึ่งพา OpenAI เพียงรายเดียว ⛔ AMD วางแผนลดความเสี่ยงด้วยการกระจายลูกค้า ⛔ หากดีลกับ OpenAI สะดุด อาจกระทบรายได้มหาศาล ‼️ การแข่งขันกับ NVIDIA ยังดุเดือด ⛔ NVIDIA มีฐานลูกค้าและเทคโนโลยีที่แข็งแกร่ง ⛔ AMD ต้องเร่งสร้าง ecosystem และความเชื่อมั่นในตลาด https://wccftech.com/amd-has-multiple-openai-scale-customers-lined-up-for-its-ai-chips/

🧠 “Google เปิดตัว Axion CPU และ Ironwood TPU รุ่น 7 – สร้าง ‘AI Hypercomputer’ ล้ำหน้า Nvidia GB300!” เรื่องเล่าจากแนวหน้าของเทคโนโลยี AI! Google Cloud ได้เปิดตัวระบบประมวลผลใหม่ที่ทรงพลังที่สุดเท่าที่เคยมีมา ด้วยการผสาน Axion CPU ที่ออกแบบเองกับ Ironwood TPU รุ่นที่ 7 เพื่อสร้างแพลตฟอร์ม “AI Hypercomputer” ที่สามารถฝึกและให้บริการโมเดลขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด Ironwood TPU รุ่นใหม่ให้พลังประมวลผลถึง 4,614 FP8 TFLOPS ต่อชิป และสามารถรวมกันเป็นพ็อดขนาดใหญ่ถึง 9,216 ตัว ให้พลังรวม 42.5 FP8 ExaFLOPS ซึ่งเหนือกว่า Nvidia GB300 NVL72 ที่ให้เพียง 0.36 ExaFLOPS อย่างมหาศาล ระบบนี้ยังใช้เทคโนโลยี Optical Circuit Switching ที่สามารถปรับเส้นทางการเชื่อมต่อทันทีเมื่อมีฮาร์ดแวร์ขัดข้อง ทำให้ระบบทำงานต่อเนื่องได้แม้มีปัญหา พร้อมทั้งมีหน่วยความจำ HBM3E รวมกว่า 1.77 PB และเครือข่าย Inter-Chip Interconnect ความเร็ว 9.6 Tbps ในด้าน CPU, Google เปิดตัว Axion ซึ่งเป็นชิป Armv9 ที่ใช้สถาปัตยกรรม Neoverse V2 ให้ประสิทธิภาพสูงกว่าชิป x86 ถึง 50% และประหยัดพลังงานมากขึ้นถึง 60% โดยมีรุ่น C4A, N4A และ C4A Metal ให้เลือกใช้งานตามความต้องการ บริษัทอย่าง Anthropic และ Lightricks ได้เริ่มใช้งานระบบนี้แล้ว โดย Anthropic เตรียมใช้ TPU กว่าล้านตัวเพื่อขับเคลื่อนโมเดล Claude รุ่นใหม่ ✅ Google เปิดตัว Ironwood TPU รุ่นที่ 7 ➡️ พลังประมวลผล 4,614 FP8 TFLOPS ต่อชิป ➡️ รวมเป็นพ็อดขนาดใหญ่ได้ถึง 42.5 FP8 ExaFLOPS ➡️ ใช้ Optical Circuit Switching เพื่อความเสถียร ➡️ หน่วยความจำรวม 1.77 PB แบบ HBM3E ✅ เปิดตัว Axion CPU ที่ออกแบบเอง ➡️ ใช้สถาปัตยกรรม Arm Neoverse V2 ➡️ ประสิทธิภาพสูงกว่าชิป x86 ถึง 50% ➡️ มีรุ่น C4A, N4A และ C4A Metal ให้เลือก ➡️ รองรับ DDR5-5600 MT/s และ UMA ✅ สร้างแพลตฟอร์ม “AI Hypercomputer” ➡️ รวม compute, storage และ networking ภายใต้ระบบเดียว ➡️ รองรับการฝึกและให้บริการโมเดลขนาดใหญ่ ➡️ ใช้ Titanium controller เพื่อจัดการ I/O และความปลอดภัย ✅ บริษัทชั้นนำเริ่มใช้งานแล้ว ➡️ Anthropic ใช้ TPU กว่าล้านตัวสำหรับ Claude ➡️ Lightricks ใช้ฝึกโมเดลมัลติโหมด LTX-2 ‼️ ความท้าทายด้านการพัฒนา AI ขนาดใหญ่ ⛔ ต้องใช้พลังงานและฮาร์ดแวร์จำนวนมหาศาล ⛔ ต้องมีระบบจัดการความเสถียรและความปลอดภัยขั้นสูง ‼️ ความเสี่ยงจากการพึ่งพาเทคโนโลยีเฉพาะ ⛔ หากระบบล่มหรือมีข้อบกพร่อง อาจกระทบโมเดลขนาดใหญ่ ⛔ ต้องมีการลงทุนต่อเนื่องเพื่อรองรับการเติบโตของ AI https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/google-deploys-new-axion-cpus-and-seventh-gen-ironwood-tpu-training-and-inferencing-pods-beat-nvidia-gb300-and-shape-ai-hypercomputer-model

🧠 Ryzen 5 7500X3D โผล่ในเบนช์มาร์กแรก! ประสิทธิภาพใกล้เคียง 7600X3D แต่ราคาประหยัดกว่า AMD เตรียมเปิดตัว Ryzen 5 7500X3D ซึ่งเป็นชิป X3D ราคาประหยัดตัวแรกบนแพลตฟอร์ม AM5 โดยมีผลเบนช์มาร์กหลุดออกมาแล้ว เผยให้เห็นว่าประสิทธิภาพใกล้เคียงกับรุ่นพี่ 7600X3D ทั้งในงานแบบ single-core และ multi-core แม้จะมีความเร็วสัญญาณนาฬิกาต่ำกว่าเล็กน้อย Ryzen 5 7500X3D เป็นซีพียู 6 คอร์ 12 เธรด ใช้สถาปัตยกรรม Zen 4 ผลิตบนเทคโนโลยี 5nm ของ TSMC โดยมี L3 cache ขนาด 96MB จาก 3D V-Cache รวมเป็น 102MB เท่ากับรุ่น 7600X3D แต่มี base clock อยู่ที่ 4.0GHz และ boost clock ที่ 4.5GHz (ต่ำกว่ารุ่นพี่เล็กน้อย) ผลเบนช์มาร์กจาก Geekbench ให้คะแนน 2,549 สำหรับ single-core และ 11,826 สำหรับ multi-core ซึ่งใกล้เคียงกับ 7600X3D ที่มี boost clock สูงกว่าเล็กน้อยที่ 4.7GHz แม้จะยังไม่มีข้อมูล TDP อย่างเป็นทางการ แต่คาดว่าจะอยู่ที่ 65W เช่นเดียวกับรุ่นก่อนหน้า และมีแนวโน้มว่าจะเปิดตัวในงาน CES 2026 อย่างไรก็ตาม ปัญหาใหญ่ที่อาจกระทบผู้ใช้คือราคาของ DDR5 ที่พุ่งสูงขึ้นจากความต้องการในตลาด AI ทำให้แม้ตัวชิปจะราคาถูก แต่การประกอบเครื่องอาจแพงขึ้นมาก โดยเฉพาะสำหรับผู้ใช้ที่ยังไม่มีแรม DDR5 อยู่แล้ว ✅ Ryzen 5 7500X3D โผล่ใน Geekbench ➡️ คะแนน single-core: 2,549 ➡️ คะแนน multi-core: 11,826 ➡️ ประสิทธิภาพใกล้เคียงกับ Ryzen 5 7600X3D ✅ สเปกเบื้องต้นของ 7500X3D ➡️ 6 คอร์ 12 เธรด สถาปัตยกรรม Zen 4 ➡️ Base clock: 4.0GHz / Boost clock: 4.5GHz ➡️ L3 cache รวม 102MB (มี 3D V-Cache 64MB) ➡️ คาดว่า TDP อยู่ที่ 65W ✅ คาดการณ์การเปิดตัว ➡️ อาจเปิดตัวในงาน CES 2026 ➡️ เป็นชิป X3D ราคาประหยัดตัวแรกบน AM5 https://www.tomshardware.com/pc-components/cpus/amds-budget-ryzen-5-7500x3d-leaks-out-in-early-benchmarks-scores-hint-at-performance-on-par-with-existing-7600x3d-budget-offering-could-pack-a-punch-in-both-single-and-multi-core-tests

🧠⚙️ “Xe3P” ไม่ใช่แค่ iGPU — อาจขยายไปสู่การ์ดจอแยกสำหรับเกมและงานมืออาชีพ จากข้อมูลล่าสุดที่หลุดออกมา Intel อาจนำสถาปัตยกรรมกราฟิก Xe3P ไปใช้กับ GPU แบบแยก (Discrete GPU) ด้วย ไม่ใช่แค่ใน iGPU ของซีพียู Nova Lake เท่านั้น โดยมีการพบไฟล์ล็อกที่ระบุว่า Xe3P จะมีสองเวอร์ชันคือ: 🎗️ LPM (Low Power Media) สำหรับงานทั่วไป 🎗️ HPM (High Power Media) ที่อาจใช้ในการ์ดจอแยก เช่น Arc Gaming หรือ Arc Pro แม้ Xe3P จะไม่ใช่สถาปัตยกรรมเต็มรูปแบบแบบ LPG/HPG ที่ใช้ใน Arc B ซีรีส์ แต่การมีเวอร์ชัน HPM ทำให้มีความเป็นไปได้สูงว่า Intel จะนำไปใช้ใน GPU แบบแยกในอนาคต 🧩 ใช้ใน Nova Lake และอาจขยายไปสู่ Arc C (Celestial) 🎗️ Xe3P ถูกระบุว่าจะใช้เป็น iGPU หลักในซีพียู Nova Lake สำหรับงานกราฟิกพื้นฐาน 🎗️ ส่วนงานแสดงผลและสื่อจะใช้ Xe4 (Druid) ซึ่งเป็นสถาปัตยกรรมใหม่ 🎗️ หาก Xe3P ถูกใช้ใน GPU แบบแยกจริง อาจถูกจัดอยู่ในกลุ่ม Arc C (Celestial) ซึ่งเป็นรุ่นถัดไปจาก Arc B ✅ Xe3P อาจใช้ใน GPU แบบแยก ➡️ พบไฟล์ล็อกระบุเวอร์ชัน LPM และ HPM ➡️ HPM มีแนวโน้มใช้ใน Arc Gaming หรือ Arc Pro ✅ การใช้งานใน Nova Lake ➡️ Xe3P เป็น iGPU หลัก ➡️ Xe4 (Druid) ใช้สำหรับงานแสดงผลและสื่อ ✅ ความเป็นไปได้ในการจัดกลุ่ม ➡️ Xe3P อาจถูกจัดอยู่ใน Arc C (Celestial) ➡️ ไม่ใช่ส่วนหนึ่งของ Arc B (Battlemage) ‼️ ข้อจำกัดของข้อมูลที่หลุด ⛔ Intel ยังไม่ยืนยันการใช้ Xe3P ใน GPU แบบแยก ⛔ ข้อมูลจากไฟล์ล็อกอาจเปลี่ยนแปลงได้ก่อนเปิดตัวจริง ‼️ ความคลุมเครือของเวอร์ชัน LPM/HPM ⛔ ยังไม่ชัดเจนว่าเป็นสถาปัตยกรรมเต็มรูปแบบหรือแค่ media engine ⛔ อาจไม่รองรับฟีเจอร์ระดับสูงเท่ากับ HPG https://wccftech.com/intel-xe3p-reportedly-will-power-discrete-gpus-as-well-log-shows-lpm-and-hpm-variants/

✨ ล่องเรือจากใจกลางอิสตันบูล สู่โลกกว้างผ่าน Galata Cruise Port วิวสวยระดับโลก ริมช่องแคบบอสฟอรัส พร้อมกลิ่นอายวัฒนธรรมเก่าแก่ที่ไม่อยากให้พลาด 💫 ✅ Galata Tower ✨ กาลาตาทาวเวอร์ หอคอยแห่งนี้ถูกสร้างขึ้นโดยชาวเจนัว ในช่วงที่อิสตันบูล เป็นศูนย์กลางการค้าสำคัญ เดิมมีชื่อว่า "Christea Turris"ต่อมาในยุค ออตโตมันถูกใช้เป็นหอสังเกตการณ์ เพื่อตรวจจับไฟไหม้ ✅ Istiklal Street ✨ ถนนอิสติกลัล เดิมมีชื่อว่า "Grande Rue de Pera" ในช่วงอาณาจักรออตโตมันตอนปลาย เป็นศูนย์กลางของชาวยุโรปที่อาศัยในอิสตันบูล เต็มไปด้วยอาคารสไตล์นีโอคลาสสิก หลังการก่อตั้งสาธารณรัฐตุรกีในปี 1923 ✅ Hagia Sophia ✨ วิหารฮาเกีย โซเฟีย เดิมสร้างขึ้นเป็นโบสถ์คริสต์นิกายออร์โธดอกซ์ในสมัยจักรพรรดิจัสติเนียนที่ 1 เคยเป็น มหาวิหารที่ใหญ่ที่สุดในโลกเป็นเวลานานกว่า 1,000 ปี ✅ Blue Mosque ✨ มัสยิดสีฟ้า สถาปัตยกรรมออตโตมันอันงดงาม ที่ถูกสร้างขึ้นในสมัยสุลต่านอาห์เหม็ดที่ 1 เพื่อต่อสู้ความยิ่งใหญ่ของวิหารฮาเกีย โซเฟีย มีหออะซานสูงถึง 6 หอ ✅ดูแพ็คเกจเรือทั้งหมด https://cruisedomain.com/ LINE ID: @CruiseDomain 78s.me/c54029 Facebook: CruiseDomain 78s.me/b8a121 Youtube : CruiseDomain 78s.me/8af620 ☎️: 0 2116 9696 #GalataCruisePort #Istanbul #GalataTower #IstiklalStreet #HagiaSophia #BlueMosque #port #แพ็คเกจล่องเรือสำราญ #cruisedomain