🧲💡 “Asus เปิดตัว ROG Matrix RTX 5090 พร้อมระบบตรวจจับการแอ่นการ์ดจอแม่นยำระดับ 0.10°!” ในยุคที่การ์ดจอแรงขึ้น ใหญ่ขึ้น และหนักขึ้นจนทำให้เกิดปัญหา “การ์ดจอแอ่น” หรือ GPU Sag — Asus ได้เปิดตัวฟีเจอร์ใหม่สุดล้ำใน ROG Matrix RTX 5090 ที่ชื่อว่า Level Sense ซึ่งสามารถตรวจจับการเอียงของการ์ดจอได้แม้เพียง 0.10 องศา! ฟีเจอร์นี้จะมาพร้อมกับซอฟต์แวร์ GPU Tweak รุ่นใหม่ และถือเป็นการยกระดับการดูแลรักษาฮาร์ดแวร์ของผู้ใช้อย่างแท้จริง Asus ยังไม่เปิดเผยรายละเอียดเชิงลึกของระบบตรวจจับนี้ แต่คาดว่าจะใช้ accelerometer และ gyroscope ขนาดเล็กฝังอยู่บนตัวการ์ดจอ เพื่อวัดการเปลี่ยนแปลงของมุมการติดตั้งแบบเรียลไทม์ ซึ่งเป็นแนวคิดที่คล้ายกับเซ็นเซอร์ในสมาร์ตโฟน นอกจาก Level Sense แล้ว Asus ยังเพิ่มฟีเจอร์อื่นๆ ที่น่าสนใจใน GPU Tweak: 💠 Power Detector+: ตรวจสอบความผิดปกติของสายไฟ 12V-2x6 ที่มีประวัติละลายบ่อย 💠 Thermal Map: แสดงแผนที่อุณหภูมิจากหลายจุดบนการ์ดจอ 💠 Mileage: บันทึกข้อมูลการใช้งานของการ์ดจอ เช่น ชั่วโมงการทำงาน ✅ ฟีเจอร์ Level Sense ตรวจจับการแอ่นของการ์ดจอ ➡️ ตรวจจับการเอียงได้แม่นยำถึง 0.10 องศา ➡️ ใช้ร่วมกับซอฟต์แวร์ GPU Tweak รุ่นใหม่ ➡️ คาดว่าใช้ accelerometer และ gyroscope ฝังในตัวการ์ด ✅ การ์ดจอ ROG Matrix RTX 5090 ➡️ รุ่นเรือธงต่อจาก ROG Astral RTX 5090 ➡️ น้ำหนักคาดว่าใกล้เคียงกับ Astral ที่หนักถึง 3 กิโลกรัม ➡️ มาพร้อมฟีเจอร์ระดับมืออาชีพสำหรับสายโอเวอร์คล็อก ✅ ฟีเจอร์เสริมใน GPU Tweak ➡️ Power Detector+ ตรวจจับปัญหาสายไฟ 12V-2x6 ➡️ Thermal Map แสดงอุณหภูมิแบบละเอียด ➡️ Mileage บันทึกชั่วโมงการใช้งานของการ์ด ‼️ คำเตือนเกี่ยวกับการใช้งานการ์ดจอขนาดใหญ่ ⛔ แม้เมนบอร์ดรุ่นใหม่จะมีสล็อต PCIe เสริมความแข็งแรง แต่ไม่สามารถป้องกันการแอ่นได้ทั้งหมด ⛔ การแอ่นของการ์ดอาจทำให้ขั้วต่อ PCIe เสื่อมสภาพหรือเสียหายระยะยาว ⛔ ควรใช้ขาตั้งหรืออุปกรณ์พยุงการ์ดร่วมด้วย แม้จะมีระบบตรวจจับ https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/asus-to-include-sag-detection-for-monstrous-new-rog-matrix-rtx-5090-gpu-level-sense-can-warn-users-of-a-mere-0-10-degree-shift

🌱 AI กับสิ่งแวดล้อม: ใช้พลังงานมหาศาล แต่ก็ช่วยโลกได้ใน 5 วิธี แม้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) จะถูกวิจารณ์ว่าใช้พลังงานและน้ำมหาศาล โดยเฉพาะในศูนย์ข้อมูลที่รองรับการประมวลผลขั้นสูง แต่บทความจาก The Star ชี้ให้เห็นว่า AI ก็สามารถเป็นเครื่องมือสำคัญในการช่วยลดมลพิษและเพิ่มประสิทธิภาพการใช้พลังงานในหลายภาคส่วนได้เช่นกัน นักวิจัยและผู้เชี่ยวชาญเสนอ 5 วิธีที่ AI สามารถช่วยสิ่งแวดล้อมได้ ตั้งแต่การจัดการพลังงานในอาคาร ไปจนถึงการลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจกจากการผลิตน้ำมันและการจราจร 🔍 สรุป 5 วิธีที่ AI ช่วยสิ่งแวดล้อม 1️⃣ เพิ่มประสิทธิภาพการใช้พลังงานในอาคาร ✅ วิธีการทำงาน ➡️ AI ปรับแสงสว่าง อุณหภูมิ และการระบายอากาศตามสภาพอากาศและการใช้งานจริง ➡️ คาดว่าช่วยลดการใช้พลังงานในอาคารได้ 10–30% ➡️ ระบบอัตโนมัติช่วยลดการเปิดแอร์หรือฮีตเตอร์เกินความจำเป็น ‼️ คำเตือน ⛔ หากระบบ AI ขัดข้อง อาจทำให้การควบคุมอุณหภูมิผิดพลาด ⛔ ต้องมีการบำรุงรักษาเซ็นเซอร์และระบบควบคุมอย่างสม่ำเสมอ 2️⃣ จัดการการชาร์จอุปกรณ์ไฟฟ้าอย่างมีประสิทธิภาพ ✅ วิธีการทำงาน ➡️ AI กำหนดเวลาชาร์จ EV และสมาร์ตโฟนให้เหมาะกับช่วงที่ไฟฟ้าถูกและสะอาด ➡️ ลดการใช้ไฟฟ้าช่วงพีค และลดการพึ่งพาพลังงานจากฟอสซิล ‼️ คำเตือน ⛔ ต้องมีการเชื่อมต่อกับระบบ grid และข้อมูลราคาพลังงานแบบเรียลไทม์ ⛔ หากข้อมูลไม่แม่นยำ อาจชาร์จผิดเวลาและเพิ่มค่าไฟ 3️⃣ ลดมลพิษจากการผลิตน้ำมันและก๊าซ ✅ วิธีการทำงาน ➡️ AI วิเคราะห์กระบวนการผลิตเพื่อหาจุดที่ปล่อยก๊าซเรือนกระจกมากที่สุด ➡️ ช่วยปรับปรุงกระบวนการให้ปล่อยก๊าซน้อยลง ➡️ ใช้ machine learning เพื่อคาดการณ์และป้องกันการรั่วไหล ‼️ คำเตือน ⛔ ข้อมูลจากอุตสาหกรรมอาจไม่เปิดเผยทั้งหมด ทำให้ AI วิเคราะห์ไม่ครบ ⛔ การพึ่งพา AI โดยไม่มีการตรวจสอบจากมนุษย์อาจเสี่ยงต่อความผิดพลาด 4️⃣ ควบคุมสัญญาณไฟจราจรเพื่อลดการปล่อยคาร์บอน ✅ วิธีการทำงาน ➡️ AI วิเคราะห์การจราจรแบบเรียลไทม์เพื่อปรับสัญญาณไฟให้รถติดน้อยลง ➡️ ลดการจอดรอและการเร่งเครื่องที่สิ้นเปลืองพลังงาน ➡️ ช่วยลดการปล่อยคาร์บอนจากรถยนต์ในเมืองใหญ่ ‼️ คำเตือน ⛔ ต้องมีระบบกล้องและเซ็นเซอร์ที่ครอบคลุมทั่วเมือง ⛔ หากระบบล่ม อาจทำให้การจราจรแย่ลงกว่าเดิม 5️⃣ ตรวจสอบและซ่อมบำรุงระบบ HVAC และอุปกรณ์อื่นๆ ✅ วิธีการทำงาน ➡️ AI ตรวจจับความผิดปกติในระบบก่อนเกิดความเสียหาย ➡️ ช่วยลดการใช้พลังงานจากอุปกรณ์ที่ทำงานผิดปกติ ➡️ ลดค่าใช้จ่ายในการซ่อมแซมระยะยาว ‼️ คำเตือน ⛔ ต้องมีการติดตั้งเซ็นเซอร์และระบบวิเคราะห์ที่แม่นยำ ⛔ หากไม่ calibrate ระบบอย่างสม่ำเสมอ อาจเกิด false alarm หรือพลาดการแจ้งเตือนจริง https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/10/24/ai-can-help-the-environment-even-though-it-uses-tremendous-energy-here-are-5-ways-how

🕒 “จีนอ้างสหรัฐฯ พยายามโจมตีศูนย์เวลาของประเทศ — ใช้ 42 อาวุธไซเบอร์เพื่อสร้าง ‘ความโกลาหลด้านเวลา’” กระทรวงความมั่นคงแห่งรัฐของจีน (MSS) ออกแถลงการณ์ผ่าน WeChat ระบุว่าได้ขัดขวางการโจมตีไซเบอร์จากสำนักงานความมั่นคงแห่งชาติของสหรัฐฯ (NSA) ที่พุ่งเป้าไปยังศูนย์บริการเวลามาตรฐานแห่งชาติ (NTSC) ของจีน ซึ่งมีบทบาทสำคัญในการควบคุมเวลามาตรฐานของกรุงปักกิ่งและระบบโครงสร้างพื้นฐานที่ต้องใช้เวลาแม่นยำ เช่น การสื่อสาร, การเงิน, พลังงาน, การขนส่ง และการป้องกันประเทศ MSS อ้างว่าการโจมตีเริ่มตั้งแต่ปี 2022 และใช้ “อาวุธไซเบอร์” ถึง 42 รายการ รวมถึง: 🪲 การใช้ช่องโหว่ SMS เพื่อควบคุมสมาร์ตโฟนของเจ้าหน้าที่ NTSC 🪲 การขโมยข้อมูลล็อกอินเพื่อเข้าถึงระบบภายใน 🪲 การติดตั้งแพลตฟอร์มสงครามไซเบอร์ใหม่ในเครื่องของ NTSC 🪲 การโจมตีเครือข่ายและระบบเวลาความแม่นยำสูง นอกจากนี้ MSS ยังกล่าวว่า NSA ใช้ VPN และประเทศพันธมิตร เช่น ฟิลิปปินส์, ญี่ปุ่น, ไต้หวัน และบางประเทศในยุโรป เป็น “ฐานส่งต่อการโจมตี” โดยเลือกช่วงเวลากลางคืนถึงเช้ามืดตามเวลาปักกิ่งในการดำเนินการ แม้ MSS จะระบุว่ามี “หลักฐานที่หักล้างไม่ได้” แต่ยังไม่มีการเปิดเผยข้อมูลเชิงเทคนิคหรือหลักฐานต่อสาธารณะ ณ เวลานี้ ✅ MSS ของจีนกล่าวว่า NSA พยายามโจมตีศูนย์เวลามาตรฐานของจีน (NTSC) ➡️ เพื่อสร้างความโกลาหลในระบบที่ใช้เวลาความแม่นยำสูง ✅ การโจมตีเริ่มตั้งแต่ปี 2022 และใช้เครื่องมือไซเบอร์ 42 รายการ ➡️ รวมถึงการแฮกมือถือ, ขโมยล็อกอิน, ติดตั้งแพลตฟอร์มใหม่ ✅ MSS อ้างว่า NSA ใช้ VPN และประเทศพันธมิตรเป็นฐานโจมตี ➡️ เช่น ฟิลิปปินส์, ญี่ปุ่น, ไต้หวัน, และบางประเทศในยุโรป ✅ การโจมตีเกิดขึ้นช่วงกลางคืนถึงเช้ามืดตามเวลาปักกิ่ง ➡️ เพื่อลดโอกาสถูกตรวจจับ ✅ MSS ระบุว่าการโจมตีอาจทำให้เกิดผลกระทบรุนแรง เช่น ➡️ การขนส่งหยุดชะงัก, การยิงจรวดล้มเหลว, ความเสียหายทางเศรษฐกิจ https://www.tomshardware.com/tech-industry/cyber-security/china-says-it-has-foiled-a-series-u-s-cyberattacks-on-its-critical-infrastructure-ministry-of-state-security-says-it-has-irrefutable-evidence-nsa-tried-to-cause-international-time-chaos

🧠 “Neural Engine คืออะไร? ต่างจาก GPU อย่างไร?” — เมื่อชิป AI กลายเป็นหัวใจของอุปกรณ์ยุคใหม่ และ NPU คือผู้เล่นตัวจริง บทความจาก SlashGear อธิบายว่า Neural Engine หรือ NPU (Neural Processing Unit) คือชิปเฉพาะทางที่ออกแบบมาเพื่อเร่งการประมวลผลด้าน AI และ machine learning โดยเฉพาะ ต่างจาก CPU ที่เน้นงานเชิงตรรกะ และ GPU ที่เน้นงานกราฟิกและการคำนวณแบบขนาน Apple เป็นหนึ่งในบริษัทแรกที่นำ Neural Engine มาใช้ใน iPhone X ปี 2017 เพื่อช่วยงาน Face ID และการเรียนรู้ของ Siri ปัจจุบัน NPU ถูกฝังอยู่ในอุปกรณ์หลากหลาย เช่น สมาร์ตโฟน, แท็บเล็ต, คอมพิวเตอร์ และแม้แต่ IoT NPU มีจำนวนคอร์มากกว่า CPU และออกแบบมาเพื่อการคำนวณซ้ำ ๆ เช่น matrix multiplication ซึ่งเป็นหัวใจของ neural networks นอกจากนี้ยังมีหน่วยความจำในตัว (on-chip memory) เพื่อลด latency และเพิ่มประสิทธิภาพ GPU ก็สามารถใช้ประมวลผล AI ได้เช่นกัน โดยเฉพาะในระดับ data center เช่นที่ OpenAI ใช้ GPU จาก NVIDIA และ AMD แต่ GPU ไม่ได้ถูกออกแบบมาเพื่อ AI โดยตรง จึงใช้พลังงานมากกว่าและมีประสิทธิภาพต่ำกว่า NPU ในงานเฉพาะทาง ในอุปกรณ์พกพา เช่น iPhone 16 หรือ Pixel 10 NPU ถูกใช้เพื่อรันฟีเจอร์ AI แบบ local เช่น live translation, image generation และ call transcribing โดยไม่ต้องพึ่ง cloud ✅ Neural Engine หรือ NPU คือชิปเฉพาะทางสำหรับงาน AI ➡️ เช่น Face ID, Siri, live translation, image generation ✅ NPU มีจำนวนคอร์มากกว่า CPU และออกแบบเพื่อ matrix multiplication ➡️ เหมาะกับงาน neural networks และ machine learning ✅ มีหน่วยความจำในตัวเพื่อลด latency และเพิ่มประสิทธิภาพ ➡️ ทำให้เร็วและประหยัดพลังงานกว่า GPU ✅ GPU ก็สามารถใช้ประมวลผล AI ได้ ➡️ โดยเฉพาะในระดับ data center เช่น OpenAI ใช้ GPU cluster ✅ GPU ไม่ได้ออกแบบมาเพื่อ AI โดยตรง ➡️ ใช้พลังงานมากกว่าและมีประสิทธิภาพต่ำกว่า NPU ในงานเฉพาะทาง ✅ อุปกรณ์พกพาใช้ NPU เพื่อรันฟีเจอร์ AI แบบ local ➡️ ไม่ต้องพึ่ง cloud เช่น iPhone 16 และ Pixel 10 https://www.slashgear.com/1997513/what-is-a-neural-engine-how-npu-different-than-gpu/

⚙️ “Synopsys เปิดตัว LPDDR6 IP บนเทคโนโลยี TSMC N2P — แบนด์วิดท์พุ่งแตะ 86 GB/s” Synopsys ประกาศความสำเร็จในการ “bring-up” หรือเปิดใช้งานซิลิคอนจริงของ IP หน่วยความจำ LPDDR6 บนเทคโนโลยีการผลิตระดับ 2 นาโนเมตร N2P ของ TSMC ซึ่งถือเป็นก้าวสำคัญในการพัฒนา IP ที่พร้อมให้ลูกค้านำไปใช้งานจริง LPDDR6 IP ดังกล่าวประกอบด้วยสองส่วนหลัก: ตัวควบคุม (controller) และอินเทอร์เฟซ PHY โดยตัวควบคุมรองรับโปรโตคอล JEDEC, การควบคุมเวลา (timing control) และโหมดประหยัดพลังงาน ส่วน PHY ถูกสร้างขึ้นบนวงจรอนาล็อกและ I/O ของ N2P พร้อมใช้ metal stack และไลบรารีเฉพาะของ N2P Synopsys ระบุว่า IP นี้สามารถทำความเร็วได้ถึง 86 GB/s ซึ่งใกล้เคียงกับมาตรฐาน JEDEC ที่ 10.667 Gb/s ต่อ pin โดยมีเป้าหมายสูงสุดที่ 14.4 Gb/s ต่อ pin หรือราว 115 GB/s เมื่อรวมทุกช่องสัญญาณ ข้อได้เปรียบของการใช้ N2P คือประสิทธิภาพด้านพลังงาน (PPA) ที่ดีขึ้น ทำให้หน่วยความจำใช้พลังงานต่อบิตน้อยลง และมีขนาดเล็กลง เหมาะสำหรับอุปกรณ์ที่ต้องการประสิทธิภาพสูงแต่ประหยัดพลังงาน เช่น AI บนอุปกรณ์ (on-device AI) และแพลตฟอร์มพกพา Synopsys คาดว่า LPDDR6 จะกลายเป็นมาตรฐานหลักในปีหน้า โดยมีผู้ผลิตชิปและอุปกรณ์หลายรายเตรียมนำไปใช้งาน ✅ Synopsys เปิดตัว LPDDR6 IP ที่ผ่านการ bring-up บนเทคโนโลยี TSMC N2P ➡️ หมายถึงการเปิดใช้งานซิลิคอนจริงสำเร็จ ✅ IP ประกอบด้วย controller และ PHY interface ➡️ รองรับโปรโตคอล JEDEC และโหมดประหยัดพลังงาน ✅ ความเร็วสูงสุดที่ทำได้คือ 86 GB/s ➡️ ใกล้เคียงกับมาตรฐาน JEDEC ที่ 10.667 Gb/s ต่อ pin ✅ ใช้เทคโนโลยี N2P ของ TSMC ที่มี PPA สูง ➡️ ช่วยลดพลังงานต่อบิตและขนาดของชิป ✅ เหมาะสำหรับ on-device AI และแพลตฟอร์มประหยัดพลังงาน ➡️ เช่น สมาร์ตโฟน, แท็บเล็ต, หรืออุปกรณ์ edge AI ✅ LPDDR6 คาดว่าจะกลายเป็นมาตรฐานหลักในปี 2026 ➡️ ผู้ผลิตชิปหลายรายเตรียมนำไปใช้งาน https://wccftech.com/synopsys-unveils-silicon-bring-up-of-lpddr6-ip-on-tsmc-n2p-node/

🇨🇳 “Micron เตรียมถอนตัวจากตลาดหน่วยความจำศูนย์ข้อมูลในจีน” — เมื่อแรงกดดันจากการแบนในปี 2023 ยังไม่คลี่คลาย Micron ผู้ผลิตหน่วยความจำรายใหญ่ของสหรัฐฯ กำลังเตรียมถอนตัวจากตลาดหน่วยความจำสำหรับศูนย์ข้อมูลในจีน หลังจากไม่สามารถฟื้นตัวจากผลกระทบของการแบนในปี 2023 ที่รัฐบาลจีนประกาศห้ามใช้ผลิตภัณฑ์ของ Micron ในโครงสร้างพื้นฐานด้านข้อมูลที่สำคัญ ด้วยเหตุผลด้านความมั่นคง ตามรายงานจาก Reuters ที่อ้างแหล่งข่าวภายใน Micron บริษัทมีแผนจะหยุดส่งออกผลิตภัณฑ์ DRAM และหน่วยความจำระดับเซิร์ฟเวอร์ไปยังศูนย์ข้อมูลในจีนโดยตรง แต่จะยังคงให้บริการในกลุ่มสมาร์ตโฟนและยานยนต์ รวมถึงลูกค้าจีนที่มีศูนย์ข้อมูลในต่างประเทศ เช่น Lenovo การตัดสินใจนี้สะท้อนถึงผลกระทบระยะยาวจากการแบนของ Cyberspace Administration of China ซึ่งทำให้ Micron สูญเสียโอกาสในโครงการศูนย์ข้อมูลที่ได้รับการสนับสนุนจากรัฐ และเปิดช่องให้ผู้ผลิตในประเทศจีนและเกาหลีใต้เข้ามาแทนที่ แม้ Samsung และ SK Hynix จะมีโอกาสขยายตลาดในจีน แต่ก็ยังเผชิญกับข้อจำกัดจากนโยบายส่งออกของสหรัฐฯ เช่นเดียวกับ Micron ขณะที่ผู้ผลิตในประเทศจีนอย่าง YMTC และ CXMT ก็เร่งพัฒนาเทคโนโลยีเพื่อทดแทน แม้ยังตามหลังในด้านประสิทธิภาพและคุณภาพ ✅ Micron เตรียมหยุดส่งออก DRAM และหน่วยความจำเซิร์ฟเวอร์ไปยังศูนย์ข้อมูลในจีน ➡️ ยังคงให้บริการในกลุ่มสมาร์ตโฟนและยานยนต์ ➡️ ยังคงให้บริการลูกค้าจีนที่มีศูนย์ข้อมูลในต่างประเทศ ✅ การแบนในปี 2023 จาก Cyberspace Administration of China เป็นจุดเริ่มต้น ➡️ อ้างเหตุผลด้านความมั่นคงของชาติ ✅ การแบนทำให้ Micron สูญเสียโอกาสในโครงการศูนย์ข้อมูลที่ได้รับการสนับสนุนจากรัฐ ➡️ ผู้ผลิตในจีนและเกาหลีใต้เข้ามาแทนที่ ✅ Samsung และ SK Hynix อาจได้ประโยชน์จากช่องว่างของ Micron ➡️ แต่ยังเผชิญข้อจำกัดจากนโยบายส่งออกของสหรัฐฯ ✅ ผู้ผลิตจีนอย่าง YMTC และ CXMT เร่งพัฒนาเทคโนโลยีหน่วยความจำ ➡️ ยังตามหลังในด้านประสิทธิภาพและ yield https://www.tomshardware.com/pc-components/ram/reports-suggest-micron-is-preparing-to-exit-chinas-data-center-memory-market

⚡ “EXO Labs ผสาน DGX Spark กับ Mac Studio สร้างระบบ LLM ความเร็วทะลุ 2.8 เท่า” — ยุคใหม่ของ AI inference แบบแยกส่วนที่ใช้ฮาร์ดแวร์ทั่วไป EXO Labs ได้สาธิตระบบ AI inference แบบใหม่ที่ใช้แนวคิด “disaggregated inference” โดยผสานฮาร์ดแวร์ต่างชนิดเข้าด้วยกัน ได้แก่ 2 เครื่อง NVIDIA DGX Spark กับ Mac Studio ที่ใช้ชิป M3 Ultra ผ่านเครือข่าย 10-Gigabit Ethernet เพื่อแบ่งงานประมวลผลตามจุดแข็งของแต่ละเครื่อง ระบบนี้ใช้ซอฟต์แวร์ EXO ซึ่งเป็น open-source framework ที่ออกแบบมาเพื่อกระจายงาน inference ของ LLM ไปยังอุปกรณ์หลายชนิด เช่น desktop, server, laptop หรือแม้แต่สมาร์ตโฟน โดยไม่จำเป็นต้องใช้ GPU เดียวกัน หลักการทำงานคือแบ่งขั้นตอน inference ออกเป็น 2 ส่วน: ⚛️ Prefill stage: อ่านและประมวลผล prompt ซึ่งต้องใช้พลังประมวลผลสูง — ให้ DGX Spark ทำ ⚛️ Decode stage: สร้าง token ทีละตัว ซึ่งต้องใช้ bandwidth สูง — ให้ Mac Studio ทำ EXO stream ข้อมูลภายในของโมเดล (KV cache) แบบ layer-by-layer เพื่อให้ทั้งสองระบบทำงานพร้อมกันโดยไม่ต้องรอกัน ส่งผลให้ความเร็วรวมเพิ่มขึ้นถึง 2.8 เท่าเมื่อเทียบกับ Mac Studio เพียงเครื่องเดียว การทดสอบใช้โมเดล Llama 3.1 ขนาด 8B กับ prompt ยาว 8,000 token และพบว่าแม้จะเป็นโมเดลขนาดกลาง แต่การแบ่งงานแบบนี้ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพได้อย่างชัดเจน ✅ ข้อมูลในข่าว ➡️ EXO Labs สาธิตระบบ AI inference แบบ disaggregated โดยใช้ DGX Spark กับ Mac Studio ➡️ ใช้เครือข่าย 10-Gigabit Ethernet เชื่อมต่อระหว่างเครื่อง ➡️ ซอฟต์แวร์ EXO เป็น open-source framework สำหรับกระจายงาน inference ➡️ ระบบแบ่งงานเป็น prefill (DGX Spark) และ decode (Mac Studio) ➡️ ใช้การ stream KV cache แบบ layer-by-layer เพื่อให้ทำงานพร้อมกัน ➡️ ความเร็วรวมเพิ่มขึ้น 2.8 เท่าเมื่อเทียบกับ Mac Studio เดี่ยว ➡️ ทดสอบกับโมเดล Llama 3.1 ขนาด 8B และ prompt ยาว 8K token ➡️ EXO 1.0 ยังอยู่ในช่วง early access และไม่ใช่ซอฟต์แวร์ plug-and-play ➡️ NVIDIA เตรียมใช้แนวคิดนี้ในแพลตฟอร์ม Rubin CPX ➡️ Dynamo framework ของ NVIDIA มีเป้าหมายคล้ายกันแต่ไม่มีระบบ subscription อัตโนมัติ https://www.tomshardware.com/software/two-nvidia-dgx-spark-systems-combined-with-m3-ultra-mac-studio-to-create-blistering-llm-system-exo-labs-demonstrates-disaggregated-ai-inference-and-achieves-a-2-8-benchmark-boost

📈 “TSMC ทำสถิติรายได้สูงสุดไตรมาสล่าสุด” — แรงหนุนจาก AI และ HPC ดันรายได้ทะลุ $33.1 พันล้าน TSMC รายงานผลประกอบการไตรมาสล่าสุดด้วยรายได้สูงถึง $33.1 พันล้าน ซึ่งเป็นสถิติสูงสุดของบริษัท โดยมีแรงขับเคลื่อนหลักจากความต้องการชิปสำหรับ AI และโครงสร้างพื้นฐาน HPC ที่คิดเป็นสองในสามของรายได้ทั้งหมด รายได้เพิ่มขึ้น 40.8% เมื่อเทียบกับปีก่อน และ 10.1% เมื่อเทียบกับไตรมาสก่อนหน้า ขณะที่กำไรสุทธิอยู่ที่ $14.77 พันล้าน และอัตรากำไรขั้นต้นสูงถึง 59.5% แม้จะมีต้นทุนจากการขยายโรงงานในญี่ปุ่นและสหรัฐฯ TSMC เริ่มรับรู้รายได้จากชิป Apple รุ่นใหม่ที่ผลิตด้วยเทคโนโลยี N3P เช่น A19 และ M5-series ซึ่งใช้ใน iPhone 17 และ Mac รุ่นล่าสุด โดยเทคโนโลยีระดับ 3nm คิดเป็น 23% ของรายได้ wafer ทั้งหมด กลุ่ม HPC ยังคงเป็นผู้นำด้านรายได้ที่ 57% ตามด้วยสมาร์ตโฟน 30%, ยานยนต์ 5% และ IoT 5% โดย TSMC คาดว่าความต้องการชิป AI จะยังคงแข็งแกร่งไปจนถึงปี 2025 ✅ ข้อมูลในข่าว ➡️ TSMC รายงานรายได้ไตรมาสล่าสุดที่ $33.1 พันล้าน ➡️ เพิ่มขึ้น 40.8% จากปีก่อน และ 10.1% จากไตรมาสก่อน ➡️ กำไรสุทธิอยู่ที่ $14.77 พันล้าน ➡️ อัตรากำไรขั้นต้นสูงถึง 59.5% ➡️ รายได้หลักมาจากชิป AI และ HPC คิดเป็นสองในสามของรายได้ ➡️ เริ่มรับรู้รายได้จากชิป Apple รุ่นใหม่ที่ใช้เทคโนโลยี N3P ➡️ เทคโนโลยีระดับ 3nm คิดเป็น 23% ของรายได้ wafer ➡️ กลุ่ม HPC มีสัดส่วนรายได้ 57%, สมาร์ตโฟน 30%, ยานยนต์ 5%, IoT 5% ➡️ TSMC คาดว่าความต้องการชิป AI จะยังคงแข็งแกร่งไปจนถึงปี 2025 ➡️ มีการขยายโรงงานในญี่ปุ่นและสหรัฐฯ ซึ่งส่งผลต่อต้นทุน https://www.tomshardware.com/tech-industry/semiconductors/tsmc-posts-record-quarter-results-as-skyrocketing-ai-and-hpc-demand-drives-two-thirds-of-revenue-company-pulls-in-usd33-1-billion

📱 “MediaTek Dimensity 9500 สอนบทเรียนให้ Google” — เมื่อชิป SoC ราคาประหยัดกลับแซง Tensor G5 แบบไม่ไว้หน้า MediaTek สร้างแรงสั่นสะเทือนในวงการสมาร์ตโฟนด้วยชิป Dimensity 9500 ที่สามารถเอาชนะ Tensor G5 ของ Google ได้ในหลายการทดสอบ benchmark โดยใช้เทคโนโลยี ARM แบบทั่วไป ไม่ต้องพึ่งการออกแบบเฉพาะตัวเหมือนที่ Google ทำ Dimensity 9500 มาพร้อม CPU แบบ 8 คอร์ที่ใช้ ARM C1 รุ่นล่าสุด โดยมีคอร์ Ultra ที่แรงถึง 4.21GHz และ GPU Mali-G1 Ultra MC12 ที่รองรับ ray-tracing และเล่นเกมได้ลื่นถึง 120fps ในขณะที่ Tensor G5 ใช้ Cortex-X4 ที่เก่ากว่า และ GPU จาก Imagination ที่ไม่มี ray-tracing เลย ด้าน AI Dimensity 9500 ใช้ NPU 990 ส่วน Tensor G5 ใช้ TPU ที่ออกแบบเอง แต่กลับมีปัญหาเรื่องความร้อนและ throttling เมื่อเจองานหนัก โดยเฉพาะใน Pixel 10 รุ่นพื้นฐานที่ไม่มี vapor chamber สำหรับระบายความร้อน ที่น่าตกใจคือราคาของ Dimensity 9500 อยู่ที่ประมาณ $180–$200 ในขณะที่ Google ตั้งเป้าราคาชิป Tensor G5 ไว้เพียง $65 แต่กลับขาย Pixel 10 ที่ใช้ชิปนี้ในราคาเท่ากับ iPhone 17 คือ $799 โดยไม่มีการลดราคาแม้จะรู้ว่าชิปมีข้อจำกัด บทความชี้ว่า Google ควรเรียนรู้จาก MediaTek ในการใช้เทคโนโลยีที่มีอยู่ให้เกิดประโยชน์สูงสุด โดยไม่ต้องลดต้นทุนจนกระทบต่อคุณภาพ และไม่ควรตั้งราคาสินค้าระดับพรีเมียมหากประสิทธิภาพยังไม่ถึงระดับนั้น ✅ ข้อมูลในข่าว ➡️ Dimensity 9500 เอาชนะ Tensor G5 ในหลายการทดสอบ benchmark ➡️ ใช้ ARM C1 รุ่นล่าสุดและ GPU Mali-G1 Ultra MC12 ที่รองรับ ray-tracing ➡️ Tensor G5 ใช้ Cortex-X4 ที่เก่ากว่า และ GPU ที่ไม่มี ray-tracing ➡️ Dimensity 9500 ใช้ NPU 990 ส่วน Tensor G5 ใช้ TPU ที่ออกแบบเอง ➡️ Pixel 10 รุ่นพื้นฐานไม่มี vapor chamber ทำให้เกิดความร้อนและ throttling ➡️ Dimensity 9500 มีราคาประมาณ $180–$200 ส่วน Tensor G5 ตั้งเป้าไว้ที่ $65 ➡️ Pixel 10 ขายราคาเท่ากับ iPhone 17 โดยไม่มีการลดราคา ‼️ คำเตือนจากข้อมูลข่าว ⛔ การลดต้นทุนชิปอาจส่งผลต่อประสิทธิภาพและความร้อนของอุปกรณ์ ⛔ การตั้งราคาสูงโดยไม่รองรับประสิทธิภาพระดับพรีเมียม อาจทำให้ผู้บริโภคไม่พอใจ ⛔ การไม่ใส่ vapor chamber ในรุ่นพื้นฐาน อาจทำให้เครื่องร้อนและประสิทธิภาพลดลง ⛔ การใช้ GPU ที่ไม่มี ray-tracing อาจลดคุณภาพการเล่นเกมและกราฟิก https://wccftech.com/mediatek-dimensity-9500-shows-google-tensor-g5-the-way/

📵 “อยู่กับปัจจุบันในโลกที่ทุกอย่างพยายามแย่งความสนใจ — เมื่อเทคโนโลยีทำให้เราหลงลืมชีวิตจริง” ลองนึกภาพว่าคุณกำลังนั่งอยู่ริมทะเล พระอาทิตย์กำลังตกดิน แต่คุณกลับหยิบมือถือขึ้นมาเลื่อนดูคลิปสั้น ๆ ที่คุณแทบไม่จำได้ในอีก 5 นาทีข้างหน้า — นี่คือภาพสะท้อนของชีวิตยุคดิจิทัลที่บทความ “Being Present” พยายามชี้ให้เห็น ผู้เขียนเล่าว่าเขาเคยพยายามใช้โทรศัพท์ขาวดำเพื่อหลีกหนีจากการเสพติดสมาร์ตโฟน แต่สุดท้ายก็ต้องกลับมาใช้สมาร์ตโฟนอีกครั้งเพราะความจำเป็น เช่น แอปธนาคารหรือการติดต่อกับคนอื่น เขาเปรียบเทียบมือถือว่าเป็น “ถุงคุกกี้ในกระเป๋า” — ถ้าเราพยายามลดน้ำหนัก เราไม่ควรพกขนมติดตัวไว้ตลอดเวลา เช่นเดียวกับการพยายามมีชีวิตที่มีสติ เราไม่ควรพกเครื่องมือที่ดึงความสนใจไว้ตลอดเวลา เขาเริ่มเปลี่ยนวิธีใช้เทคโนโลยี เช่น ปิดประวัติการดู YouTube, ใช้ adblocker เพื่อซ่อน Shorts, ลบโซเชียลมีเดีย หรือแยกไว้ในอุปกรณ์เฉพาะที่ไม่พกติดตัว ผลลัพธ์คือเขารู้สึกมีเวลาเพิ่มขึ้น มีสมาธิในการทำงาน และมีความสุขกับสิ่งเล็ก ๆ เช่นการดูพระอาทิตย์ตกหรือทำอาหาร สิ่งที่เขาเรียนรู้คือ “การอยู่กับปัจจุบัน” ไม่ใช่แค่การปิดมือถือ แต่คือการเลือกที่จะไม่ให้สิ่งอื่นควบคุมความสนใจของเรา — และนั่นคืออิสรภาพที่แท้จริง ✅ ผู้เขียนเคยพยายามใช้โทรศัพท์ขาวดำเพื่อหลีกหนีจากสมาร์ตโฟน ➡️ แต่กลับมาใช้สมาร์ตโฟนเพราะความจำเป็นในชีวิตประจำวัน ✅ เปรียบเทียบมือถือว่าเป็น “ถุงคุกกี้ในกระเป๋า” ➡️ เป็นสิ่งล่อลวงที่ควรหลีกเลี่ยงหากต้องการมีสติ ✅ เริ่มเปลี่ยนวิธีใช้เทคโนโลยีเพื่อควบคุมความสนใจ ➡️ เช่น ปิดประวัติ YouTube, ใช้ adblocker, ลบโซเชียล ✅ ผลลัพธ์คือมีเวลาเพิ่มขึ้นและมีความสุขกับสิ่งเล็ก ๆ ➡️ เช่น การดูพระอาทิตย์ตก, ทำอาหาร, อ่านหนังสือ ✅ การอยู่กับปัจจุบันคือการเลือกไม่ให้สิ่งอื่นควบคุมความสนใจ ➡️ เป็นการทวงคืนอิสรภาพทางจิตใจ https://herman.bearblog.dev/being-present/

⚙️ “MRAM เจเนอเรชันใหม่ – พลิกวงการหน่วยความจำด้วยชั้นทังสเตน เร็วแรงเทียบ SRAM แต่กินไฟต่ำกว่า” ในโลกของหน่วยความจำคอมพิวเตอร์ เรามักได้ยินชื่อของ DRAM และ SRAM เป็นหลัก แต่ตอนนี้มีผู้ท้าชิงรายใหม่ที่กำลังมาแรงอย่าง “MRAM” หรือ Magnetoresistive RAM ซึ่งล่าสุดนักวิจัยได้พัฒนาเทคโนโลยีใหม่ที่ใช้ “ชั้นทังสเตน” (Tungsten Layer) เพื่อเพิ่มความเร็วในการสลับบิต (bit flipping) ให้เทียบเท่ากับ SRAM แต่ใช้พลังงานต่ำกว่ามาก MRAM เป็นหน่วยความจำแบบไม่ลบเลือน (non-volatile) ซึ่งหมายความว่ามันสามารถเก็บข้อมูลได้แม้ไม่มีไฟฟ้า ต่างจาก DRAM ที่ต้องรีเฟรชตลอดเวลา หรือ SRAM ที่เร็วแต่กินไฟสูงและมีขนาดใหญ่ การใช้ชั้นทังสเตนในโครงสร้างของ MRAM ช่วยให้สามารถควบคุมสนามแม่เหล็กได้แม่นยำขึ้น ทำให้การเขียนข้อมูลเร็วขึ้นและใช้พลังงานน้อยลง ซึ่งเป็นก้าวกระโดดสำคัญในการพัฒนา MRAM ให้สามารถใช้งานในระดับเดียวกับหน่วยความจำหลัก (main memory) ได้ในอนาคต หากเทคโนโลยีนี้ถูกนำไปผลิตในระดับอุตสาหกรรมได้สำเร็จ มันอาจเปลี่ยนโฉมหน้าของอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ ตั้งแต่สมาร์ตโฟนไปจนถึงเซิร์ฟเวอร์ระดับดาต้าเซ็นเตอร์ เพราะจะได้หน่วยความจำที่เร็วเท่า SRAM แต่ประหยัดพลังงานและไม่ลบเลือนเหมือน SSD ✅ MRAM คืออะไร ➡️ ย่อมาจาก Magnetoresistive Random Access Memory ➡️ เป็นหน่วยความจำแบบ non-volatile ที่ใช้สนามแม่เหล็กในการเก็บข้อมูล ➡️ รวมข้อดีของ DRAM (เร็ว) และ Flash (ไม่ลบเลือน) เข้าด้วยกัน ✅ ความก้าวหน้าล่าสุด ➡️ นักวิจัยพัฒนา MRAM ที่ใช้ชั้นทังสเตนเพื่อควบคุมสนามแม่เหล็ก ➡️ ทำให้สามารถสลับบิตได้เร็วเทียบเท่า SRAM ➡️ ใช้พลังงานต่ำกว่าหน่วยความจำแบบเดิมอย่างมีนัยสำคัญ ✅ ศักยภาพของ MRAM ในอนาคต ➡️ อาจแทนที่ DRAM และ SRAM ในอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ ➡️ เหมาะกับอุปกรณ์พกพาและ IoT ที่ต้องการประหยัดพลังงาน ➡️ มีความทนทานสูงและอายุการใช้งานยาวนานกว่าหน่วยความจำแบบ Flash ‼️ ความท้าทายในการผลิต ⛔ การผลิต MRAM ยังมีต้นทุนสูงเมื่อเทียบกับ DRAM ⛔ การควบคุมสนามแม่เหล็กในระดับนาโนเมตรต้องใช้เทคโนโลยีขั้นสูง ⛔ การนำไปใช้ในระดับ mass production ยังต้องใช้เวลาและการทดสอบเพิ่มเติม https://www.tomshardware.com/pc-components/ram/next-gen-mram-breakthrough-using-a-tungsten-layer-can-flip-bits-at-sram-rivalling-speeds-with-very-low-power-researchers-claim-true-next-gen-breakthrough

📲 "Tensor G5: ชิปเรือธงจาก Google ที่สะดุดกลางสนามแข่งสมาร์ตโฟน" ลองนึกภาพว่าคุณกำลังรอสมาร์ตโฟน Pixel รุ่นใหม่จาก Google ที่มาพร้อมชิป Tensor G5 ซึ่งผลิตบนเทคโนโลยี 3nm ของ TSMC ฟังดูน่าตื่นเต้นใช่ไหม? แต่เมื่อเปิดตัวจริงกลับพบว่า Tensor G5 มีปัญหาเรื่องความร้อนและการ throttle อย่างหนัก โดยเฉพาะในการเล่นเกมหรือแม้แต่การจำลอง PlayStation 2 สาเหตุหลักมาจากการออกแบบชิปแบบ “ปะติดปะต่อ” ของ Google ที่ใช้คอร์ CPU จาก ARM แบบสำเร็จรูป ไม่ได้พัฒนาเองเหมือนคู่แข่งอย่าง Qualcomm ที่ใช้คอร์ Oryon แบบ custom ซึ่งมีความเร็วสูงและระบบ cache ที่ปรับแต่งมาอย่างดี GPU ที่ใช้ก็เป็น Imagination IMG DXT-48-1536 ซึ่งแม้จะมีประสิทธิภาพใกล้เคียง Adreno หรือ Mali แต่ไม่มี ray-tracing และ Google ยังต้องพึ่งพา Imagination ในการอัปเดตไดรเวอร์ ทำให้ขาดความคล่องตัวในการปรับแต่ง แม้ Tensor G5 จะมี TPU รุ่นใหม่สำหรับงาน AI และใช้โมเด็ม Exynos 5G แต่เมื่อเทียบกับ Snapdragon 8 Elite Gen 5 แล้ว ยังห่างไกลในด้านประสิทธิภาพและการควบคุมความร้อน ✅ สถาปัตยกรรมของ Tensor G5 ➡️ CPU แบบ 8-core: Cortex-X4, Cortex-A725, Cortex-A520 ➡️ GPU: Imagination IMG DXT-48-1536 ไม่มี ray-tracing ➡️ TPU รุ่นที่ 5 สำหรับงาน AI ➡️ โมเด็ม Exynos 5G ➡️ ผลิตบนเทคโนโลยี 3nm ของ TSMC ✅ ปัญหาหลักของ Tensor G5 ➡️ เกิดความร้อนสูงและ throttle อย่างรวดเร็ว ➡️ ประสิทธิภาพต่ำในการเล่นเกมและ emulation ➡️ คะแนน Geekbench และ 3DMark ต่ำกว่าคู่แข่ง ✅ ข้อเปรียบเทียบกับ Snapdragon 8 Elite Gen 5 ➡️ ใช้คอร์ Oryon แบบ custom ที่มีความเร็วสูง ➡️ มี L2 cache ขนาด 12MB สำหรับทั้ง prime และ performance cores ➡️ ปรับแต่งระบบภายในได้ละเอียดกว่า ✅ ข้อจำกัดด้าน GPU และไดรเวอร์ ➡️ Google ต้องพึ่งพา Imagination ในการอัปเดตไดรเวอร์ ➡️ ขาดความสามารถในการควบคุมและปรับแต่งแบบเต็มรูปแบบ ‼️ คำเตือนสำหรับผู้ใช้ Pixel 10 ที่ใช้ Tensor G5 ⛔ อาจพบปัญหาความร้อนและประสิทธิภาพตกในการใช้งานหนัก ⛔ การเล่นเกมหรือใช้งาน AI อาจไม่ลื่นไหลเท่าที่คาดหวัง ⛔ การพึ่งพาเทคโนโลยีจากภายนอกทำให้ Google ขาดความยืดหยุ่นในการพัฒนา Tensor G5 เป็นตัวอย่างของการพยายามลดต้นทุนด้วยการใช้ส่วนประกอบสำเร็จรูป แต่ในโลกของสมาร์ตโฟนระดับเรือธง ความเร็ว ความร้อน และความเสถียรคือสิ่งที่ผู้ใช้คาดหวังสูงสุด และดูเหมือนว่า Google ยังต้องปรับกลยุทธ์อีกมากหากต้องการแข่งขันกับ Qualcomm และ Apple อย่างเต็มตัว. https://wccftech.com/the-flaw-in-tensor-g5/

📱 "Dimensity 9500: ชิปเรือธงราคาประหยัดที่แลกมาด้วยประสิทธิภาพที่ต้องพิจารณา" ลองจินตนาการว่าคุณเป็นผู้ผลิตสมาร์ตโฟน Android ที่ต้องเลือกชิปประมวลผลสำหรับรุ่นใหม่ในปี 2025 คุณมีตัวเลือกหลักสองตัว — Snapdragon 8 Elite Gen 5 จาก Qualcomm และ Dimensity 9500 จาก MediaTek ซึ่งใช้เทคโนโลยีการผลิตระดับ 3nm N3P เหมือนกัน แต่ราคาต่างกันอย่างมาก Dimensity 9500 เปิดราคามาเพียง $180–$200 ต่อหน่วย ขณะที่ Snapdragon 8 Elite Gen 5 พุ่งไปถึง $280 นั่นหมายความว่า MediaTek เสนอราคาถูกกว่าถึง 55% ซึ่งเป็นข้อได้เปรียบมหาศาลสำหรับผู้ผลิตที่ต้องการลดต้นทุนและเพิ่มกำไร แต่ราคาที่ถูกนั้นแลกมาด้วยข้อจำกัดบางอย่าง Dimensity 9500 ยังคงใช้ดีไซน์ CPU และ GPU จาก ARM ซึ่งช่วยลดต้นทุน แต่ก็ทำให้ประสิทธิภาพด้อยกว่าคู่แข่งที่ใช้คอร์แบบ custom เช่น Oryon ของ Qualcomm ที่พัฒนาเองภายในบริษัท จากการทดสอบ Geekbench 6 พบว่า Dimensity 9500 มีคะแนน multi-core ต่ำที่สุดเมื่อเทียบกับ Snapdragon 8 Elite Gen 5 และ Apple A19 Pro แถมยังใช้พลังงานมากกว่า ทำให้เกิดความร้อนสูง โดยเฉพาะในเกมที่ต้องใช้กราฟิกหนัก ๆ อย่างที่เห็นใน OnePlus 15 ที่ใช้ชิปนี้ นอกจากนี้ Qualcomm ยังลงทุนซื้อบริษัท Nuvia มูลค่า $1.4 พันล้านดอลลาร์ เพื่อพัฒนาคอร์แบบ custom แข่งกับ Apple ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการพัฒนาเทคโนโลยีภายในเป็นกลยุทธ์สำคัญในตลาดชิปสมาร์ตโฟนระดับสูง ✅ Dimensity 9500 ถูกกว่า Snapdragon 8 Elite Gen 5 อย่างมาก ➡️ ราคาต่อหน่วยอยู่ที่ $180–$200 เทียบกับ $280 ของ Snapdragon ➡️ ถูกกว่าถึง 55% ทำให้เป็นตัวเลือกที่น่าสนใจสำหรับผู้ผลิต Android ✅ MediaTek ใช้ดีไซน์จาก ARM เพื่อลดต้นทุน ➡️ ไม่พัฒนาคอร์เองแบบ Qualcomm ที่ใช้ Oryon cores ➡️ ช่วยลดค่าใช้จ่ายในการออกแบบและผลิต ✅ ประสิทธิภาพของ Dimensity 9500 ต่ำกว่าคู่แข่ง ➡️ คะแนน multi-core ต่ำที่สุดในกลุ่มชิปเรือธง ➡️ ใช้พลังงานสูงและเกิดความร้อนมากในสมาร์ตโฟน ✅ Qualcomm ลงทุนพัฒนาเทคโนโลยีภายใน ➡️ ซื้อบริษัท Nuvia เพื่อสร้างคอร์ custom แข่งกับ Apple ➡️ เป็นกลยุทธ์ระยะยาวเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและความแตกต่าง ‼️ คำเตือนสำหรับผู้ผลิตที่เลือก Dimensity 9500 ⛔ แม้ราคาถูก แต่ประสิทธิภาพอาจไม่ตอบโจทย์การใช้งานหนัก ⛔ ความร้อนสูงอาจส่งผลต่อประสบการณ์ผู้ใช้และอายุการใช้งานของเครื่อง ⛔ การพึ่งพา ARM อาจทำให้ MediaTek เสียเปรียบในระยะยาว ถ้าคุณเป็นผู้ใช้งานทั่วไป การเลือกสมาร์ตโฟนที่ใช้ชิป Dimensity 9500 อาจช่วยประหยัดงบประมาณ แต่ถ้าคุณเน้นประสิทธิภาพสูงสุดและการเล่นเกมแบบจัดเต็ม Snapdragon 8 Elite Gen 5 ยังเป็นตัวเลือกที่เหนือกว่าในหลายด้าน. https://wccftech.com/dimensity-9500-more-than-50-percent-cheaper-than-the-snapdragon-8-elite-gen-5/

📱 “Snapdragon 8 Elite Gen 5 แพงขึ้น 27% — สมาร์ตโฟนเรือธงปี 2026 อาจต้องจ่ายแพงกว่าเดิมหลายพันบาท” Qualcomm กำลังเผชิญกับต้นทุนการผลิตที่สูงขึ้นอย่างมากจากการใช้เทคโนโลยี 3nm N3P ของ TSMC ในชิปเซ็ตรุ่นใหม่ Snapdragon 8 Elite Gen 5 ซึ่งถูกประเมินว่ามีราคาต่อหน่วยอยู่ระหว่าง $240 ถึง $280 เพิ่มขึ้นถึง 27% จากรุ่นก่อนหน้าอย่าง Snapdragon 8 Elite ที่อยู่ที่ประมาณ $220 การเปลี่ยนมาใช้กระบวนการผลิตระดับ 3nm ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและลดการใช้พลังงาน แต่ก็มาพร้อมกับต้นทุนที่สูงขึ้น โดยเฉพาะเมื่อ TSMC ขึ้นราคาวาฟเฟอร์ 3nm N3P เป็น $27,000 ต่อแผ่น และมีแนวโน้มจะขึ้นอีกในอนาคต ผลกระทบที่ตามมาคือ ผู้ผลิตสมาร์ตโฟนที่ใช้ชิป Snapdragon 8 Elite Gen 5 อาจต้องปรับราคาขายให้สูงขึ้น หรือเลือกลดฟีเจอร์บางอย่างเพื่อควบคุมต้นทุน โดยเฉพาะแบรนด์ที่สั่งผลิตในปริมาณน้อยจะได้รับส่วนลดน้อยกว่ารายใหญ่ เช่น Samsung ที่มีอำนาจต่อรองสูงกว่า Qualcomm ยังเตรียมเปิดตัว Snapdragon 8 Elite Gen 6 ในปี 2026 ซึ่งจะใช้กระบวนการผลิต 2nm ของ TSMC ที่มีต้นทุนสูงกว่าเดิมอีก ทำให้ราคาชิปอาจทะลุ $300 หรือมากกว่านั้น และส่งผลให้สมาร์ตโฟนเรือธงในปี 2027 มีราคาสูงขึ้นอย่างต่อเนื่อง ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Snapdragon 8 Elite Gen 5 มีราคาต่อหน่วย $240–$280 ➡️ เพิ่มขึ้น 27% จาก Snapdragon 8 Elite รุ่นก่อนหน้ ➡️ ใช้เทคโนโลยี 3nm N3P ของ TSMC ที่มีต้นทุนสูง ➡️ วาฟเฟอร์ 3nm N3P มีราคาประมาณ $27,000 ต่อแผ่น ➡️ ผู้ผลิตที่สั่งผลิตน้อยจะได้รับส่วนลดน้อยกว่ารายใหญ่ ➡️ Qualcomm เตรียมใช้ 2nm สำหรับ Snapdragon 8 Elite Gen 6 ➡️ ราคาชิป Gen 6 อาจทะลุ $300–$400 ต่อหน่วย ➡️ Samsung อาจได้ส่วนลดมากกว่าคู่แข่งเพราะยอดผลิตสูง ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ ชิป 3nm ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและลดการใช้พลังงาน ➡️ TSMC เป็นผู้ผลิตชิปอันดับหนึ่งของโลก มีลูกค้าหลักคือ Apple, Qualcomm, MediaTek ➡️ การขึ้นราคาวาฟเฟอร์เกิดจากต้นทุน R&D และเครื่อง EUV ที่แพงมาก ➡️ การใช้ 2nm จะช่วยเพิ่ม density ของทรานซิสเตอร์และลดขนาดชิป ➡️ สมาร์ตโฟนเรือธงในปี 2026–2027 อาจมีราคาสูงขึ้นอย่างต่อเนื่อง ‼️ คำเตือนและข้อจำกัด ⛔ ราคาชิปที่สูงขึ้นอาจทำให้สมาร์ตโฟนเรือธงแพงเกินเอื้อมสำหรับผู้บริโภคทั่วไป ⛔ ผู้ผลิตอาจลดฟีเจอร์หรือคุณภาพวัสดุเพื่อควบคุมต้นทุน ⛔ การพึ่งพา TSMC เพียงรายเดียวทำให้ Qualcomm เสี่ยงต่อการขึ้นราคาแบบไม่มีทางเลือก ⛔ การเปลี่ยนไปใช้ 2nm อาจทำให้เกิดความล่าช้าในการผลิตหาก yield ยังไม่เสถียร ⛔ ผู้บริโภคอาจต้องจ่ายแพงขึ้นโดยไม่ได้รับฟีเจอร์ใหม่ที่คุ้มค่าเท่าที่ควร https://wccftech.com/snapdragon-8-elite-gen-5-price-per-unit-significantly-higher-than-snapdragon-8-elite/

👓 “แว่นตาอัจฉริยะจะมาแทนสมาร์ตโฟน? EssilorLuxottica และ Meta เดินหน้าผลิต 10 ล้านชิ้นต่อปี แม้ตลาดยังไม่พร้อม” Francesco Milleri ซีอีโอของ EssilorLuxottica ผู้ผลิตแว่นตารายใหญ่ของโลกและพันธมิตรหลักของ Meta ได้ให้สัมภาษณ์กับ Bloomberg ว่า “แว่นตาอัจฉริยะจะกลายเป็นอุปกรณ์หลักในชีวิตของผู้คน และอาจแทนที่สมาร์ตโฟนในอนาคตอันใกล้” โดยเขาเชื่อว่าเราจะได้เห็น “ชุมชนขนาดใหญ่ที่เชื่อมต่อกันผ่านแว่นตาอัจฉริยะหลายร้อยล้านชิ้น” เพื่อเตรียมรับความต้องการนี้ EssilorLuxottica ได้เพิ่มกำลังการผลิตเป็น 10 ล้านชิ้นต่อปีภายในสิ้นปี 2026 โดยไม่เพียงรองรับ Meta เท่านั้น แต่ยังรวมถึงแว่นตา Nuance Audio ที่มีฟังก์ชันช่วยการได้ยินด้วย อย่างไรก็ตาม นักวิเคราะห์เตือนว่า “ความฝันนี้ยังห่างไกลจากความเป็นจริง” เพราะยอดขายสมาร์ตโฟนทั่วโลกยังสูงมาก เช่น Apple ขาย iPhone ได้ถึง 232 ล้านเครื่องในปี 2024 ขณะที่ตลาดรวมของแว่นตาอัจฉริยะคาดว่าจะอยู่ที่ 60 ล้านชิ้นภายในปี 2035 เท่านั้น Meta เองก็เร่งพัฒนาแว่นตาอัจฉริยะรุ่นใหม่ เช่น Ray-Ban Display ที่มีหน้าจอในตัว ความสว่างสูงถึง 5,000 nits และระบบควบคุมผ่าน EMG (electromyography) ที่ตรวจจับสัญญาณจากมือเพื่อสั่งงานด้วยท่าทาง โดยแว่นตารุ่นนี้วางขายแล้วในราคา $799 Apple ถึงกับหยุดพัฒนา Vision Pro รุ่นใหม่ เพื่อหันมาโฟกัสกับแว่นตาอัจฉริยะที่ใช้ AI เช่นกัน ซึ่งสะท้อนว่าเทรนด์นี้กำลังมาแรง แม้จะยังไม่พร้อมแทนที่สมาร์ตโฟนในเร็ววัน ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ EssilorLuxottica เพิ่มกำลังการผลิตแว่นตาอัจฉริยะเป็น 10 ล้านชิ้นต่อปีภายในปี 2026 ➡️ Francesco Milleri เชื่อว่าแว่นตาอัจฉริยะจะมาแทนสมาร์ตโฟนในอนาคต ➡️ Nuance Audio เป็นแว่นตาที่รวมเทคโนโลยีช่วยการได้ยิน ➡️ ตลาดรวมของแว่นตาอัจฉริยะคาดว่าจะอยู่ที่ 60 ล้านชิ้นภายในปี 2035 ➡️ Apple ขาย iPhone ได้ 232 ล้านเครื่องในปี 2024 ➡️ Meta เปิดตัว Ray-Ban Display ที่มีหน้าจอในตัวและระบบควบคุมด้วย EMG ➡️ Ray-Ban Display วางขายแล้วในราคา $799 ➡️ Apple หยุดพัฒนา Vision Pro รุ่นใหม่เพื่อหันไปโฟกัสกับแว่นตา AI ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ EMG คือเทคโนโลยีที่ตรวจจับสัญญาณไฟฟ้าจากกล้ามเนื้อเพื่อควบคุมอุปกรณ์ ➡️ Ray-Ban Meta Gen 2 มีแบตเตอรี่ใช้งานได้ 8 ชั่วโมง และกล้อง 12MP ถ่ายวิดีโอ 3K ➡️ Oakley Meta Vanguard เป็นแว่นตาอัจฉริยะสำหรับนักกีฬา พร้อมลำโพงและกล้องมุมกว้าง ➡️ แว่นตาอัจฉริยะสามารถใช้เลนส์สายตาแบบ Transitions Gen S ได้ ➡️ Meta และ EssilorLuxottica มีแผนขยายผลิตภัณฑ์ไปยังกลุ่มแฟชั่นและสุขภาพ https://wccftech.com/essilorluxottica-ceo-sees-smart-glasses-replacing-smartphones-but-there-is-a-disconnect-in-the-numbers/

📡 “MediaTek แจ้งเตือนช่องโหว่ร้ายแรงในชิป Wi-Fi และ GNSS — เสี่ยงถูกโจมตีจากระยะไกลผ่านคลื่นสัญญาณ” MediaTek ได้ออกประกาศ Product Security Bulletin ประจำเดือนตุลาคม 2025 โดยเปิดเผยช่องโหว่ความปลอดภัยระดับสูงและระดับกลางหลายรายการที่ส่งผลกระทบต่อชิปเซ็ต Wi-Fi (WLAN) และ GNSS (Global Navigation Satellite System) ที่ใช้ในอุปกรณ์ผู้บริโภคและ IoT ทั่วโลก ในส่วนของชิป Wi-Fi พบช่องโหว่ buffer overflow, heap overflow และ stack overflow หลายรายการ เช่น CVE-2025-20712, CVE-2025-20709, CVE-2025-20710 และ CVE-2025-20718 ซึ่งเกิดจากการตรวจสอบขอบเขตข้อมูลไม่ถูกต้อง ทำให้ผู้โจมตีสามารถเขียนข้อมูลเกินขอบเขตหน่วยความจำ และอาจนำไปสู่การรันโค้ดโดยไม่ได้รับอนุญาต หรือทำให้ระบบล่มได้ ชิปที่ได้รับผลกระทบ ได้แก่ MT6890, MT7915, MT7916, MT7981, MT7986 และรุ่นใหม่อย่าง MT7990–MT7993 รวมถึงชิปรุ่นเก่าอย่าง MT7603 และ MT7622 ซึ่งยังคงใช้งานในอุปกรณ์หลายประเภท ในส่วนของ GNSS และ image sensor ก็พบช่องโหว่ระดับกลาง เช่น CVE-2025-20722 และ CVE-2025-20723 ที่เกิดจาก integer overflow และ out-of-bounds write ในการจัดการข้อมูลพิกัดและการแก้ไขข้อผิดพลาด ซึ่งอาจทำให้ระบบอ่านข้อมูลผิดพลาดหรือถูกโจมตีผ่านข้อมูลที่สร้างขึ้นโดยเจตนา MediaTek ระบุว่าได้แจ้งผู้ผลิตอุปกรณ์ (OEM) ล่วงหน้าก่อนเผยแพร่ประกาศนี้ และแนะนำให้ผู้ใช้ตรวจสอบว่าอุปกรณ์ได้รับการอัปเดต firmware ล่าสุดจากผู้ผลิตแล้ว เพื่อป้องกันการถูกโจมตีจากช่องโหว่เหล่านี้ ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ MediaTek ออกประกาศแจ้งเตือนช่องโหว่ในชิป Wi-Fi และ GNSS ประจำเดือนตุลาคม 2025 ➡️ ช่องโหว่ระดับสูงใน Wi-Fi ได้แก่ buffer overflow, heap overflow และ stack overflow ➡️ CVE-2025-20712, CVE-2025-20709, CVE-2025-20710, CVE-2025-20718 เป็นช่องโหว่หลัก ➡️ ชิปที่ได้รับผลกระทบ ได้แก่ MT6890, MT7915, MT7916, MT7981, MT7986, MT7990–MT7993 ➡️ ช่องโหว่ GNSS ได้แก่ CVE-2025-20722 และ CVE-2025-20723 เกิดจาก integer overflow ➡️ ช่องโหว่ใน image sensor ได้แก่ CVE-2025-20721 ส่งผลต่อ MT6886, MT6899, MT8195, MT8793 ➡️ MediaTek แจ้ง OEM ล่วงหน้าและแนะนำให้ผู้ใช้ติดตั้ง firmware ล่าสุด ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ ช่องโหว่ buffer overflow เป็นหนึ่งในวิธีโจมตีที่ใช้กันมากที่สุดในระบบ embedded ➡️ GNSS เป็นระบบที่ใช้ในสมาร์ตโฟนและรถยนต์สำหรับระบุตำแหน่ง ➡️ การโจมตีผ่าน Wi-Fi สามารถทำได้จากระยะไกลโดยไม่ต้องเข้าถึงตัวอุปกรณ์ ➡️ การอัปเดต firmware เป็นวิธีหลักในการป้องกันช่องโหว่ในอุปกรณ์ IoT ➡️ CVSS v3.1 เป็นมาตรฐานที่ใช้ในการประเมินความรุนแรงของช่องโหว่ https://securityonline.info/mediatek-issues-october-2025-security-bulletin-addressing-multiple-high-severity-vulnerabilities-across-wi-fi-and-gnss-chipsets/

📶 “Huawei เดินเกมเดี่ยวผลักดัน 5G-Advanced พร้อม AI — คาดมือถือรองรับแตะ 100 ล้านเครื่องภายในสิ้นปี 2025” Huawei ประกาศวิสัยทัศน์ใหม่ในงาน Huawei Connect 2025 โดยมุ่งผลักดันเทคโนโลยี 5G-Advanced (5G-A) ที่ผสานการเชื่อมต่อไร้สายเข้ากับปัญญาประดิษฐ์ (AI) เพื่อสร้างเครือข่ายที่ “เข้าใจผู้ใช้” และ “ตอบสนองแบบเรียลไทม์” โดยคาดว่าภายในสิ้นปี 2025 จะมีสมาร์ตโฟนที่รองรับ 5G-A มากกว่า 100 ล้านเครื่อง และมีเครือข่ายขนาดใหญ่กว่า 50 แห่งเปิดใช้งานทั่วโลก หัวใจของแนวทางนี้คือ AgenticRAN — เฟรมเวิร์กที่ฝัง AI เข้าไปในทุกชั้นของเครือข่าย ตั้งแต่การจัดการคลื่นความถี่ พลังงาน ไปจนถึงการดำเนินงาน โดย Huawei ระบุว่าเป็นก้าวสู่ระบบอัตโนมัติระดับ AN L4 แม้จะยังไม่ใช่มาตรฐานสากร แต่ถือเป็นหมุดหมายภายในของบริษัท ฮาร์ดแวร์ใหม่อย่าง AAU ซีรีส์ล่าสุดมาพร้อมดีไซน์ dual-band fused array ที่ช่วยเพิ่มความครอบคลุมและลด latency สำหรับงาน AI แบบเรียลไทม์ เช่น การสื่อสารด้วย intent-driven, การทำงานร่วมกันข้ามอุปกรณ์ และแม้แต่การโต้ตอบแบบ holographic Huawei ยังเน้นการเชื่อมต่อในทุกพื้นที่ ตั้งแต่เมืองหนาแน่นไปจนถึงชนบทห่างไกล โดยมีโซลูชันอย่าง RuralCow และ LampSite X ที่สามารถติดตั้งในทะเลทรายหรือกลางมหาสมุทรได้ พร้อมระบบเสาอากาศและพลังงานแบบดิจิทัลที่เปลี่ยนส่วนประกอบแบบ passive ให้กลายเป็นโครงสร้างที่รับรู้ข้อมูลและควบคุมได้ นอกจากนี้ Huawei ยังคาดการณ์ว่าในปี 2030 จำนวน AI agents จะมากกว่าแอปพลิเคชันแบบเดิม และจะเปลี่ยนวิธีที่ผู้ใช้โต้ตอบกับอุปกรณ์อย่างสิ้นเชิง โดยเฉพาะเมื่อ AI ถูกฝังเข้าไปในเครือข่ายและอุปกรณ์โดยตรง แม้ Huawei จะวางแผนอย่างทะเยอทะยาน แต่การยอมรับในระดับโลกยังเป็นคำถามใหญ่ โดยเฉพาะในตลาดนอกจีนที่ยังมีข้อจำกัดด้านการทำงานร่วมกันและต้นทุนการปรับโครงสร้างเครือข่าย ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Huawei ผลักดัน 5G-Advanced (5G-A) ผสาน AI เพื่อสร้างเครือข่ายอัจฉริยะ ➡️ คาดว่าจะมีสมาร์ตโฟนรองรับ 5G-A มากกว่า 100 ล้านเครื่องภายในสิ้นปี 2025 ➡️ เครือข่ายขนาดใหญ่กว่า 50 แห่งจะเปิดใช้งานทั่วโลก ➡️ ใช้เฟรมเวิร์ก AgenticRAN เพื่อฝัง AI ในคลื่น พลังงาน และการดำเนินงาน ➡️ ฮาร์ดแวร์ใหม่ AAU ซีรีส์ ใช้ dual-band fused array เพิ่มความเร็วและลด latency ➡️ โซลูชัน RuralCow และ LampSite X รองรับการติดตั้งในพื้นที่ห่างไกล ➡️ ระบบเสาอากาศและพลังงานแบบดิจิทัลช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการควบคุม ➡️ คาดว่า AI agents จะมากกว่าแอปทั่วไปภายในปี 2030 ➡️ Huawei มองว่า 5G-A จะเป็นทั้งเทคโนโลยีและตัวขับเคลื่อนเศรษฐกิจ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ 5G-Advanced คือการพัฒนาเพิ่มเติมจาก 5G ที่เน้นความเร็ว ultra-low latency และ AI integration ➡️ AI agents คือระบบที่สามารถเข้าใจเจตนาและโต้ตอบกับผู้ใช้แบบอัตโนมัติ ➡️ การสื่อสารแบบ intent-driven ช่วยให้ผู้ใช้สั่งงานด้วยความหมาย ไม่ใช่คำสั่งแบบเดิม ➡️ การเชื่อมต่อแบบ ubiquitous IoT จะเป็นรากฐานของเมืองอัจฉริยะและระบบอัตโนมัติ ➡️ Huawei เป็นผู้นำด้านเครือข่ายในจีน โดยมีข้อได้เปรียบด้านการผลิตและนโยบาย https://www.techradar.com/pro/chinas-huawei-powers-ahead-solo-with-5g-advanced-predicts-100-million-smartphones-will-be-5g-a-compatible-by-the-end-of-2025-and-it-is-just-getting-started

📱 “Pixel 10 Pro Fold — พับได้ ทนได้ แบตอึด แต่กล้องยังไม่สุด” Google เปิดตัว Pixel 10 Pro Fold สมาร์ตโฟนพับได้รุ่นล่าสุดที่มาพร้อมความทนทานระดับ IP68 และแบตเตอรี่สุดอึด พร้อมฟีเจอร์ใหม่อย่าง Pixelsnap ที่เพิ่มความสะดวกในการใช้งานอุปกรณ์เสริมแบบแม่เหล็กคล้าย MagSafe ของ Apple แม้จะยังมีข้อจำกัดเรื่องกล้องและความหนา แต่ก็ถือเป็นก้าวสำคัญของ Google ในตลาดมือถือพับได้ Pixel 10 Pro Fold ใช้ชิป Tensor G5 แบบ 3nm ที่เน้นประสิทธิภาพด้านพลังงานมากกว่าความเร็วแรง พร้อม RAM 16GB และตัวเลือกความจุสูงสุดถึง 1TB หน้าจอด้านนอกขนาด 6.4 นิ้ว และด้านในขนาด 8 นิ้ว รองรับรีเฟรชเรตสูงสุด 120Hz และความสว่างสูงถึง 3000 nits จุดเด่นคือความทนทาน — Pixel 10 Pro Fold เป็นมือถือพับได้เครื่องแรกที่ได้มาตรฐาน IP68 กันน้ำกันฝุ่น และใช้บานพับแบบใหม่ที่ไม่มีเฟือง ทำให้เปิด–ปิดได้ลื่นไหลและลดความเปราะบางของตัวเครื่อง ฟีเจอร์ Pixelsnap เป็นแม่เหล็กฝังในตัวเครื่องที่รองรับอุปกรณ์เสริม เช่น แหวนจับ เคส และแท่นชาร์จไร้สายแบบ Qi2 ซึ่งช่วยให้ใช้งานสะดวกขึ้นมาก โดยเฉพาะในสถานการณ์ที่ต้องการชาร์จหรือถือเครื่องนาน ๆ ด้านกล้อง Pixel 10 Pro Fold มาพร้อมกล้องหลัก 48MP, เทเลโฟโต้ 10.8MP (ซูม 5x) และอัลตร้าไวด์ 10.5MP แม้จะถ่ายภาพกลางวันได้ดี แต่เมื่อแสงน้อยหรือซูมเกิน 5x ภาพจะเริ่มสูญเสียรายละเอียดอย่างเห็นได้ชัด โดยเฉพาะในโหมดวิดีโอที่ยังมีปัญหาเรื่องความคมชัดและการประมวลผลที่ล่าช้า แบตเตอรี่ขนาด 5015mAh รองรับชาร์จเร็ว 30W และชาร์จไร้สาย 15W ผ่าน Pixelsnap ในการใช้งานจริงสามารถใช้งานหนักได้ตลอดวันโดยยังเหลือแบตอยู่ ถือเป็นจุดแข็งที่สุดของรุ่นนี้ Pixel 10 Pro Fold วางจำหน่ายแล้วในราคา $1,799 โดยมีสีให้เลือกคือ Jade และ Moonstone พร้อมรับการอัปเดตซอฟต์แวร์นานถึง 7 ปี ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Pixel 10 Pro Fold เป็นมือถือพับได้รุ่นใหม่จาก Google ➡️ ใช้ชิป Tensor G5 แบบ 3nm เน้นประสิทธิภาพด้านพลังงาน ➡️ RAM 16GB และความจุสูงสุด 1TB ➡️ หน้าจอด้านนอก 6.4 นิ้ว ด้านใน 8 นิ้ว รีเฟรชเรตสูงสุด 120Hz ➡️ ความสว่างหน้าจอสูงสุด 3000 nits ➡️ ได้มาตรฐาน IP68 กันน้ำกันฝุ่น ➡️ ใช้บานพับแบบไม่มีเฟือง เพิ่มความทนทาน ➡️ Pixelsnap รองรับอุปกรณ์เสริมแม่เหล็ก เช่น เคสและแท่นชาร์จ ➡️ กล้องหลัก 48MP, เทเลโฟโต้ 10.8MP, อัลตร้าไวด์ 10.5MP ➡️ แบตเตอรี่ 5015mAh รองรับชาร์จเร็ว 30W และไร้สาย 15W ➡️ วางจำหน่ายแล้วในราคา $1,799 พร้อมอัปเดตซอฟต์แวร์ 7 ปี ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Pixelsnap ใช้มาตรฐาน Qi2 เหมือน MagSafe ของ Apple ➡️ Tensor G5 มีประสิทธิภาพด้าน AI สูงขึ้น 2.6 เท่าเมื่อเทียบกับรุ่นก่อน ➡️ Pixel 10 Pro Fold เป็นรุ่นเดียวในกลุ่ม Pixel 10 ที่มีหน้าจอพับได้ ➡️ Galaxy Z Fold 7 และ Honor Magic V5 เป็นคู่แข่งหลักในตลาดพับได้ ➡️ Pixel 10 Pro Fold มีจุดเด่นเรื่องความทนทานมากกว่าความบาง https://www.slashgear.com/1990224/google-pixel-10-pro-fold-review/

📱 “Refurbished vs Used — มือถือมือสองแบบไหนคุ้มกว่า ปลอดภัยกว่า และเหมาะกับคุณที่สุด?” ในยุคที่สมาร์ตโฟนใหม่มีราคาสูงขึ้นเรื่อย ๆ ผู้บริโภคจำนวนมากหันมาเลือกซื้อโทรศัพท์มือสองเพื่อประหยัดงบ ซึ่งมีสองทางเลือกหลักคือ “Refurbished” และ “Used” แม้ทั้งสองแบบจะเป็นเครื่องที่ผ่านการใช้งานมาแล้ว แต่ความแตกต่างระหว่างสองคำนี้มีผลต่อคุณภาพ ความปลอดภัย และความคุ้มค่าในระยะยาว มือถือแบบ Refurbished คือเครื่องที่ผ่านการตรวจสอบ ซ่อมแซม และปรับปรุงโดยช่างผู้เชี่ยวชาญหรือผู้ผลิตโดยตรง เช่น Apple หรือ Samsung โดยมีการเปลี่ยนชิ้นส่วนที่สึกหรอ อัปเดตซอฟต์แวร์ และทดสอบการทำงานทุกจุด บางแบรนด์มีการตรวจสอบถึง 64 จุดก่อนนำกลับมาขายใหม่ พร้อมรับประกัน 90 วันถึง 1 ปี ในทางกลับกัน มือถือแบบ Used คือเครื่องที่เจ้าของเดิมขายต่อโดยไม่มีการตรวจสอบหรือซ่อมแซมใด ๆ สภาพของเครื่องขึ้นอยู่กับการใช้งานของเจ้าของเดิม ซึ่งอาจมีปัญหาซ่อนอยู่ เช่น แบตเตอรี่เสื่อม หน้าจอมีรอย หรือระบบภายในไม่สมบูรณ์ และมักไม่มีการรับประกัน แม้มือถือ Used จะมีราคาถูกกว่ามาก บางครั้งลดจากราคาปกติถึง 40–60% แต่ความเสี่ยงก็สูงตามไปด้วย โดยเฉพาะหากซื้อจากแพลตฟอร์มที่ไม่มีระบบคุ้มครองผู้ซื้อ เช่น Facebook Marketplace หรือ Craigslist ในแง่ของสิ่งแวดล้อม ทั้งสองแบบช่วยลดขยะอิเล็กทรอนิกส์และลดการปล่อยคาร์บอนจากการผลิตเครื่องใหม่ โดยเฉพาะ Refurbished ที่ผ่านการฟื้นฟูอย่างมืออาชีพ ทำให้สามารถใช้งานได้อีกหลายปี ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Refurbished คือมือถือที่ผ่านการตรวจสอบ ซ่อมแซม และปรับปรุงโดยผู้เชี่ยวชาญ ➡️ มีการเปลี่ยนชิ้นส่วน อัปเดตซอฟต์แวร์ และทดสอบการทำงานทุกจุด ➡️ มักมีการรับประกัน 90 วันถึง 1 ปีจากผู้ผลิตหรือร้านค้า ➡️ Used คือมือถือที่ขายต่อโดยเจ้าของเดิม โดยไม่มีการตรวจสอบหรือซ่อมแซม ➡️ ราคาของ Used ถูกกว่ามาก แต่มีความเสี่ยงสูง ➡️ Refurbished มีมาตรฐานแบตเตอรี่ เช่น ต้องมีความจุเกิน 85% หรือเปลี่ยนใหม่ ➡️ Refurbished ใช้ระบบ grading เพื่อบอกสภาพเครื่อง เช่น Fair, Good, Premium ➡️ Refurbished ลดการปล่อยคาร์บอนถึง 92% เมื่อเทียบกับการผลิตเครื่องใหม่ ➡️ ผู้บริโภคในแคนาดานิยมซื้อ Refurbished มากขึ้น โดยตลาดรวมแตะ $69 พันล้านในปี 2024 ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Apple, Samsung, และ Google มีโปรแกรม Refurbished ที่รับประกันคุณภาพ ➡️ Amazon Renewed ใช้ระบบตรวจสอบโดยช่างเทคนิค พร้อมอุปกรณ์เสริมที่เทียบเท่าเครื่องใหม่ ➡️ Refurbished iPhone สามารถตรวจสอบแบตเตอรี่ได้ผ่านเมนู Battery Health ➡️ ร้านที่น่าเชื่อถือมักให้การรับประกันอย่างน้อย 90 วันสำหรับเครื่อง Refurbished ➡️ Refurbished บางรุ่นมีการเปลี่ยนฝาหลังหรือหน้าจอใหม่เพื่อให้ดูเหมือนเครื่องใหม่ https://securityonline.info/refurbished-vs-used-phones-whats-the-real-difference/

💰 “TSMC เปิดราคาชิป 2nm — แพงขึ้นไม่มาก แต่มีเงื่อนไขซ่อนอยู่ที่ลูกค้าต้องรับมือ” หลังจากมีข่าวลือว่าชิป 2nm จาก TSMC จะมีราคาสูงกว่ารุ่น 3nm ถึง 50% ล่าสุดมีรายงานใหม่ระบุว่าราคาจริงของแผ่นเวเฟอร์ 2nm จะเพิ่มขึ้นเพียง 10–20% เท่านั้นเมื่อเทียบกับรุ่น 3nm อย่าง N3P และ N3E แต่ความจริงที่ซ่อนอยู่คือ TSMC กำลังปรับราคาของเวเฟอร์ 3nm ให้สูงขึ้นด้วย ทำให้ช่องว่างระหว่างรุ่นดูแคบลง ราคาของเวเฟอร์ 2nm ยังคงอยู่ที่ประมาณ $30,000 ต่อแผ่น ซึ่งเป็นราคาที่สูงมากสำหรับการผลิตชิปในระดับผู้บริโภค โดยเฉพาะเมื่อเทียบกับเวเฟอร์ 3nm ที่เคยอยู่ที่ $25,000–$27,000 แต่กำลังถูกปรับขึ้นเพื่อให้การเปลี่ยนผ่านไปยัง 2nm ดู “สมเหตุสมผล” Qualcomm และ MediaTek เป็นสองบริษัทที่ได้รับผลกระทบจากการเปลี่ยนไปใช้ N3P โดยต้องจ่ายเพิ่มถึง 16–24% สำหรับชิปรุ่นใหม่ เช่น Snapdragon 8 Elite Gen 5 และ Dimensity 9500 ขณะที่ Qualcomm เตรียมย้ายไปใช้ N2P สำหรับ Snapdragon 8 Elite Gen 6 ในปีหน้า แม้ราคาจะไม่พุ่งแรงอย่างที่คาด แต่ผลกระทบต่อราคาสินค้า เช่น สมาร์ตโฟนและแท็บเล็ต ยังคงมีอยู่ เพราะต้นทุนการผลิตที่สูงขึ้นจะถูกผลักไปยังผู้บริโภค โดยเฉพาะในยุคที่การผลิตชิปต้องใช้เทคโนโลยีขั้นสูง เช่น Gate-All-Around และ EUV ที่มีต้นทุนสูงมาก ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ ราคาของเวเฟอร์ 2nm อยู่ที่ประมาณ $30,000 ต่อแผ่น ➡️ เพิ่มขึ้นจากเวเฟอร์ 3nm เพียง 10–20% ไม่ใช่ 50% ตามข่าวลือ ➡️ TSMC ปรับราคาของเวเฟอร์ 3nm เช่น N3E และ N3P ให้สูงขึ้น ➡️ Qualcomm และ MediaTek ได้รับผลกระทบจากราคาที่เพิ่มขึ้น ➡️ Qualcomm เตรียมใช้ N2P สำหรับ Snapdragon 8 Elite Gen 6 ➡️ ราคาสินค้าอิเล็กทรอนิกส์จะเพิ่มขึ้นตามต้นทุนเวเฟอร์ ➡️ การผลิตชิป 2nm ใช้เทคโนโลยี Gate-All-Around และ EUV ➡️ TSMC เริ่มผลิต 2nm ในไตรมาสสุดท้ายของปี 2025 ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Gate-All-Around เป็นเทคโนโลยีทรานซิสเตอร์ที่ลดการรั่วไหลของกระแสไฟ ➡️ EUV (Extreme Ultraviolet Lithography) เป็นเทคนิคพิมพ์ลวดลายที่ใช้แสงความยาวคลื่นสั้น ➡️ การผลิตเวเฟอร์ในสหรัฐฯ เช่นที่โรงงานใน Arizona มีต้นทุนสูงกว่าที่ไต้หวันถึง 20–30% ➡️ Apple และ AMD เป็นลูกค้าหลักของ TSMC ที่เตรียมใช้ 2nm ในผลิตภัณฑ์ปี 2026 ➡️ Chiplet architecture ช่วยลดต้นทุนโดยใช้เวเฟอร์ขั้นสูงเฉพาะในส่วนสำคัญของชิป https://wccftech.com/tsmc-2nm-wafers-to-be-10-to-20-percent-more-expensive-than-3nm/

📱 “T-Glass ขาดแคลนหนัก กระทบการผลิตชิปสมาร์ตโฟน — ผลพวงจากกระแส AI ที่ลามถึงซัพพลายเชน” ในช่วงไตรมาสสุดท้ายของปี 2025 อุตสาหกรรมสมาร์ตโฟนกำลังเผชิญกับปัญหาการขาดแคลนวัสดุสำคัญอย่าง “T-glass” ซึ่งเป็นไฟเบอร์กลาสชนิดพิเศษที่ใช้ในแผ่นฐาน (substrate) ของชิป SoC โดยเฉพาะในสมาร์ตโฟนระดับสูง ปัญหานี้เกิดจากความต้องการที่พุ่งสูงของชิป AI อย่าง GPU และ ASIC ที่ใช้วัสดุเดียวกันในแผ่น ABF (Ajinomoto Build-up Film) ซึ่งมีความซับซ้อนและต้องใช้ T-glass ในปริมาณมาก Goldman Sachs รายงานว่า T-glass สำหรับ BT substrate ซึ่งเป็นวัสดุหลักในชิปสมาร์ตโฟน อาจขาดแคลนในระดับ “สองหลัก” (double-digit percentage) ต่อเนื่องไปอีกหลายเดือนถึงไตรมาสหน้า ส่งผลให้ผู้ผลิตสมาร์ตโฟนอาจต้องปรับแผนการผลิตหรือหาวัสดุทดแทนที่ยังไม่มีประสิทธิภาพเทียบเท่า T-glass มีคุณสมบัติเด่น เช่น ความเสถียรด้านความร้อน พื้นผิวเรียบสำหรับการเดินสายไฟละเอียด และความทนทานสูง ซึ่งทำให้เป็นวัสดุที่ขาดไม่ได้ในชิปที่มีความหนาแน่นสูงและต้องการความแม่นยำในการผลิต ในขณะที่ ABF substrate ถูกใช้ในชิป AI ที่มีจำนวนขา (pin count) สูงและต้องการการเชื่อมต่อที่แม่นยำ ทำให้ซัพพลายของ T-glass ถูกดูดไปใช้ในตลาด AI อย่างรวดเร็ว โดยเฉพาะในช่วงที่ NVIDIA และ TSMC เร่งผลิตชิปรุ่นใหม่สำหรับแพลตฟอร์ม Windows AI สถานการณ์นี้ยิ่งน่ากังวลเมื่อพิจารณาว่า Apple เตรียมเปิดตัว iPhone รุ่นใหม่ถึง 6 รุ่นในปี 2026 รวมถึงรุ่นพับได้ ซึ่งคาดว่าจะมียอดส่งมอบกว่า 250 ล้านเครื่อง หากไม่มีวัสดุเพียงพอ อาจกระทบต่อการเปิดตัวและราคาของสมาร์ตโฟนในวงกว้าง ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ T-glass เป็นวัสดุสำคัญใน substrate ของชิปสมาร์ตโฟน โดยเฉพาะ BT substrate ➡️ ความต้องการ T-glass พุ่งสูงจากการผลิต ABF substrate สำหรับชิป AI ➡️ Goldman Sachs คาดการณ์ว่า T-glass จะขาดแคลนในระดับ “สองหลัก” ต่อเนื่องหลายเดือน ➡️ ABF substrate ใช้ใน GPU และ ASIC ที่มีความซับซ้อนสูง ➡️ T-glass มีคุณสมบัติเด่นด้านความร้อน พื้นผิวเรียบ และความทนทาน ➡️ Apple เตรียมเปิดตัว iPhone 6 รุ่นในปี 2026 รวมถึงรุ่นพับได้ ➡️ คาดว่าจะมีการส่งมอบ iPhone กว่า 250 ล้านเครื่องในปีหน้า ➡️ การขาดแคลน T-glass อาจกระทบต่อแผนการผลิตและราคาสมาร์ตโฟน ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ BT substrate ประกอบด้วยเรซิน Bismaleimide Triazine และ T-glass reinforcement ➡️ ABF substrate มีโครงสร้างหลายชั้นบนแผ่นทองแดง ใช้ในชิปที่มี pin count สูง ➡️ T-glass มีต้นกำเนิดจากญี่ปุ่น โดยผู้ผลิตหลักคือ Nitto Boseki ➡️ ราคาของ T-glass เกรดสูงอาจสูงถึง $80–100 ต่อกิโลกรัม ➡️ ผู้ผลิตชิปอย่าง MediaTek และ Qualcomm อาจต้องปรับสูตรวัสดุเพื่อรับมือ https://wccftech.com/a-key-component-for-smartphone-socs-now-faces-prolonged-double-digit-percentage-shortage/

📸 “Caira กล้อง AI ตัวแรกที่แก้ไขภาพได้ทันที — เปลี่ยนการถ่ายภาพให้เป็นการสร้างสรรค์แบบเรียลไทม์” Camera Intelligence เปิดตัว “Caira” กล้อง mirrorless ขนาดกะทัดรัดที่เชื่อมต่อกับ iPhone ผ่าน MagSafe โดยฝังโมเดล AI จาก Google ที่ชื่อว่า “Nano Banana” ซึ่งเป็นเวอร์ชันย่อของ Gemini 2.5 Flash Image Model ลงในตัวกล้องโดยตรง จุดเด่นคือสามารถแก้ไขภาพทันทีหลังถ่าย โดยไม่ต้องเปิดแอปหรือเชื่อมต่อคลาวด์ Nano Banana เป็นโมเดล AI ที่มีชื่อเสียงจากการสร้างฟิกเกอร์ 3D จากภาพถ่าย และการแก้ไขภาพแบบ one-shot โดยไม่เกิด “hallucination” หรือความผิดพลาดในการตีความภาพ กล้อง Caira ใช้เลนส์แบบ Micro Four Thirds ซึ่งเป็นมาตรฐานของกล้องระดับโปร และมีเซนเซอร์ขนาดใหญ่กว่าสมาร์ตโฟนทั่วไปถึง 400% ทำให้คุณภาพภาพถ่ายสูงขึ้นก่อนจะเข้าสู่กระบวนการแก้ไขด้วย AI ผู้ใช้สามารถเปลี่ยนแสง สี หรือแม้แต่ลบวัตถุในภาพได้ทันที เช่น เปลี่ยนไวน์เป็นน้ำ หรือปรับโทนภาพให้เหมาะกับการใช้งานเชิงพาณิชย์ โดยไม่ต้องใช้ Lightroom หรือ Photoshop อีกต่อไป Caira ยังมีอุปกรณ์เสริม เช่น battery grip เพื่อยืดเวลาการถ่าย และระบบ export ภาพโดยตรงจาก iPhone โดยไม่ต้องผ่านคลาวด์ ทำให้เหมาะกับผู้สร้างคอนเทนต์ที่ต้องการความเร็วและความแม่นยำ กล้องจะเปิดให้พรีออเดอร์ผ่าน Kickstarter ในวันที่ 30 ตุลาคมนี้ โดยทีมงานยืนยันว่าจะมีระบบ “AI guardrails” เพื่อป้องกันการแก้ไขภาพที่ละเมิดจริยธรรม เช่น การเปลี่ยนสีผิวหรือโครงหน้า ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Caira เป็นกล้อง mirrorless ที่ฝังโมเดล AI Nano Banana จาก Google โดยตรง ➡️ เชื่อมต่อกับ iPhone ผ่าน MagSafe และใช้เลนส์ Micro Four Thirds ➡️ Nano Banana เป็นเวอร์ชันย่อของ Gemini 2.5 Flash Image Model ➡️ สามารถแก้ไขภาพทันทีหลังถ่าย เช่น เปลี่ยนแสง สี หรือลบวัตถุ ➡️ ไม่ต้องเปิดแอปหรือเชื่อมต่อคลาวด์ — ทำงานแบบเรียลไทม์ ➡️ เซนเซอร์ใหญ่กว่าสมาร์ตโฟนทั่วไปถึง 400% ให้ภาพคมชัดก่อนแก้ไข ➡️ มีอุปกรณ์เสริม เช่น battery grip และระบบ export ภาพโดยตรง ➡️ เหมาะกับผู้สร้างคอนเทนต์ที่ต้องการความเร็วและคุณภาพ ➡️ เปิดให้พรีออเดอร์ผ่าน Kickstarter วันที่ 30 ตุลาคม ➡️ มีระบบ AI guardrails ป้องกันการแก้ไขภาพที่ละเมิดจริยธรรม ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Micro Four Thirds เป็นระบบเลนส์ที่นิยมในกล้อง mirrorless ระดับโปร ➡️ Nano Banana มีความสามารถในการรักษารายละเอียดของภาพเดิมได้ดี ➡️ Gemini 2.5 Flash Image Model มีระบบ SynthID ฝังลายน้ำดิจิทัลในภาพที่แก้ไข ➡️ การแก้ไขภาพแบบ one-shot ลดเวลาในการทำงานลงอย่างมาก ➡️ การฝัง AI ลงในกล้องโดยตรงเป็นแนวทางใหม่ที่ลดขั้นตอน post-processing https://www.techradar.com/ai-platforms-assistants/gemini/the-nano-banana-camera-has-arrived-to-edit-reality-in-real-time

⚡ “Crucial เปิดตัว LPCAMM2 RAM ความเร็วทะลุ 8,533 MT/s — เร็วที่สุดในโลก แต่ราคาก็แรงไม่แพ้กัน” Crucial ซึ่งเป็นแบรนด์ภายใต้ Micron ได้เปิดตัวหน่วยความจำ LPCAMM2 สำหรับแล็ปท็อป โดยมีความเร็วสูงสุดถึง 8,533 MT/s ถือเป็น RAM สำหรับโน้ตบุ๊กที่เร็วที่สุดในตลาดขณะนี้ โดยออกแบบมาเพื่อรองรับงานหนัก เช่น การประมวลผล AI, การเรนเดอร์กราฟิก และการทำงานแบบมัลติทาสก์ในระดับมืออาชีพ LPCAMM2 เป็นฟอร์แมตใหม่ที่ลดขนาดลงจาก SODIMM เดิมถึง 60% ทำให้ช่วยเพิ่มพื้นที่ภายในเครื่อง ส่งผลให้ระบายความร้อนได้ดีขึ้น และประหยัดพลังงานมากขึ้น โดยใช้ LPDDR5X ที่มีแรงดันไฟต่ำเพียง 1.05V และมีประสิทธิภาพด้านพลังงานดีกว่า DDR5 รุ่นก่อนถึง 7 เท่า Crucial ระบุว่า LPCAMM2 เร็วกว่า DDR5 SODIMM ทั่วไปถึง 1.5 เท่า และจากการทดสอบจริงพบว่าประสิทธิภาพดีขึ้นถึง 70% ในงานด้านการสร้างคอนเทนต์และการใช้งานสำนักงานทั่วไป หน่วยความจำนี้มีให้เลือกทั้งขนาด 32GB และ 64GB โดยรุ่น 64GB มีราคาประมาณ $451.99 (ราว 16,500 บาท) ซึ่งถือว่าเป็นระดับพรีเมียม และยังจำกัดเฉพาะโน้ตบุ๊กรุ่นใหม่ที่รองรับ LPCAMM2 เท่านั้น เช่น Lenovo และ Dell ในกลุ่ม AI mobile workstation Crucial ยังชูจุดเด่นด้านความสามารถในการอัปเกรด ซึ่งสวนทางกับแนวโน้มของอุตสาหกรรมที่นิยมใช้ RAM แบบฝังถาวร โดยเชื่อว่าการอัปเกรดได้จะช่วยลดขยะอิเล็กทรอนิกส์และยืดอายุการใช้งานของอุปกรณ์ ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Crucial เปิดตัว LPCAMM2 RAM สำหรับแล็ปท็อป ความเร็วสูงสุด 8,533 MT/s ➡️ เร็วกว่า DDR5 SODIMM ทั่วไปถึง 1.5 เท่า และประสิทธิภาพดีขึ้น 70% ในการใช้งานจริง ➡️ ใช้ LPDDR5X ที่มีแรงดันไฟต่ำ 1.05V และประหยัดพลังงานกว่าเดิมถึง 7 เท่า ➡️ ขนาดเล็กลง 60% จาก SODIMM ช่วยเพิ่ม airflow และความยืดหยุ่นในการออกแบบเครื่อง ➡️ มีให้เลือกทั้ง 32GB และ 64GB โดยรุ่น 64GB ราคา $451.99 ➡️ รองรับเฉพาะโน้ตบุ๊กรุ่นใหม่ เช่น Lenovo และ Dell ที่มีสล็อต LPCAMM2 ➡️ ชูจุดเด่นด้านการอัปเกรดได้ ลดขยะอิเล็กทรอนิกส์และยืดอายุเครื่อง ➡️ เหมาะกับงาน AI, การเรนเดอร์, การประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ และมัลติทาสก์ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ LPCAMM2 ย่อมาจาก Low-Power Compression-Attached Memory Module 2 ➡️ JEDEC กำลังพิจารณามาตรฐาน LPCAMM2 เพื่อให้รองรับในวงกว้าง ➡️ LPDDR5X เป็นหน่วยความจำที่ใช้ในสมาร์ตโฟนระดับเรือธง เช่น Galaxy S23 Ultra ➡️ ความเร็ว 8,533 MT/s เทียบเท่ากับ SSD PCIe Gen6 ในการจัดการข้อมูล ➡️ Crucial เคยเปิดตัว Clocked SODIMM ที่เร็วสุด 6,400 MT/s แต่ยังช้ากว่า LPCAMM2 https://www.techradar.com/pro/crucial-reveals-fastest-laptop-memory-ever-lpcamm2-ram-reaches-a-staggering-8533-mt-s-but-at-just-under-usd500-it-aint-for-everyone

🌕 “เทคโนโลยีเบื้องหลังภารกิจ Apollo — จากคอมพิวเตอร์ 4KB สู่แรงบันดาลใจแห่งยุคอวกาศ” แม้หลายคนจะรู้จัก Apollo 11 ในฐานะภารกิจที่พามนุษย์ไปเหยียบดวงจันทร์เป็นครั้งแรกในปี 1969 แต่เบื้องหลังความสำเร็จนั้นคือการพัฒนาเทคโนโลยีใหม่ ๆ ที่ไม่เคยมีมาก่อนในยุคนั้น และกลายเป็นรากฐานของนวัตกรรมที่เราใช้อยู่ทุกวันนี้ หนึ่งในหัวใจของภารกิจคือ Apollo Guidance Computer (AGC) ซึ่งเป็นคอมพิวเตอร์ onboard ที่ใช้ควบคุมการนำทางและการบินของยาน Apollo โดยมีหน่วยความจำเพียง 74KB ROM และ 4KB RAM เท่านั้น แต่สามารถควบคุมการลงจอดบนดวงจันทร์ได้อย่างแม่นยำ AGC ยังเป็นแรงบันดาลใจให้กับระบบควบคุมในเครื่องบินสมัยใหม่และแม้แต่สมาร์ตโฟนที่เราใช้ทุกวัน ชุดอวกาศของนักบิน Apollo ก็เป็นอีกหนึ่งความก้าวหน้าทางวิศวกรรม โดยใช้วัสดุสังเคราะห์ถึง 12 ชนิด รวมเป็น 25 ชั้น เพื่อป้องกันอุณหภูมิสุดขั้วตั้งแต่ -250°F ถึง +230°F พร้อมระบบสนับสนุนชีวิตแบบไร้สาย และซิปสามชั้นที่สร้างซีลกันอากาศได้อย่างสมบูรณ์ การสื่อสารระหว่างนักบินกับโลกใช้ระบบ S-Band Transponder ซึ่งสามารถส่งข้อมูลเสียง วิดีโอ และชีวภาพผ่านคลื่นวิทยุจากระยะไกลถึง 30,000 ไมล์จากโลก ระบบนี้ยังสามารถติดตามตำแหน่งของยานและส่งข้อมูลภารกิจกลับมายังศูนย์ควบคุม ยาน Saturn V ที่ใช้ส่งนักบินขึ้นสู่อวกาศมีความสูงถึง 363 ฟุต สูงกว่ารูปปั้นเทพีเสรีภาพถึง 60 ฟุต และสามารถสร้างแรงขับได้ถึง 7.6 ล้านปอนด์ ถือเป็นจรวดที่ใหญ่ที่สุดในโลก ณ เวลานั้น และเป็นต้นแบบของระบบส่งยานในยุคปัจจุบัน เช่น SLS ของ NASA สุดท้ายคือ Command Module หรือที่พักของนักบิน ซึ่งมีขนาดเพียง 3.9 เมตร และเป็นส่วนเดียวของยานที่กลับสู่โลกได้ โดยใช้วัสดุอลูมิเนียมแบบรังผึ้งและแผ่นกันความร้อนที่ออกแบบมาเฉพาะ ปัจจุบัน NASA ยังใช้แนวคิดนี้ในยาน Orion ที่จะพานักบินกลับไปยังดวงจันทร์ในภารกิจ Artemis ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Apollo Program ดำเนินตั้งแต่ปี 1962–1972 รวม 14 ภารกิจ ➡️ AGC มีหน่วยความจำ 74KB ROM และ 4KB RAM ➡️ AGC ใช้ควบคุมการบินและการนำทางของยาน Apollo ➡️ ชุดอวกาศใช้วัสดุสังเคราะห์ 12 ชนิด รวม 25 ชั้น ➡️ ป้องกันอุณหภูมิ -250°F ถึง +230°F และมีระบบสนับสนุนชีวิตแบบไร้สาย ➡️ S-Band Transponder ส่งข้อมูลเสียง วิดีโอ และชีวภาพจากระยะ 30,000 ไมล์ ➡️ Saturn V สูง 363 ฟุต สร้างแรงขับ 7.6 ล้านปอนด์ ➡️ Command Module มีขนาด 3.9 เมตร ใช้วัสดุอลูมิเนียมรังผึ้งและแผ่นกันความร้อน ➡️ NASA ใช้แนวคิด Command Module ในยาน Orion สำหรับภารกิจ Artemis ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ AGC ถูกพัฒนาโดย MIT Instrumentation Lab และใช้ชิป NOR gate แบบเชื่อมด้วยแรงดัน ➡️ ชุดอวกาศ Apollo มีชื่อเฉพาะ เช่น “Sirius” ของ Neil Armstrong ➡️ S-Band Transponder รวมฟังก์ชัน telemetry, voice, video และ tracking ในระบบเดียว ➡️ Saturn V ใช้ในภารกิจ Skylab และเป็นต้นแบบของจรวด heavy-lift ในยุคใหม่ ➡️ Command Module “Columbia” เป็นส่วนเดียวที่กลับสู่โลก และสามารถชมแบบ 3D ได้ผ่าน Smithsonian https://www.slashgear.com/1462356/apollo-mission-successful-technology/

📱 “OnePlus 15 หลุดสเปกเต็มก่อนเปิดตัว — จอ 165Hz, ชิป Snapdragon Gen 5 และแบต 7,300mAh ที่อึดที่สุดในตลาด” ก่อนการเปิดตัวอย่างเป็นทางการในเดือนตุลาคมนี้ OnePlus 15 ได้มีข้อมูลสเปกและภาพหลุดออกมาอย่างละเอียดจากหลายแหล่งข่าว โดยชี้ว่าเรือธงรุ่นนี้จะเป็นการอัปเกรดครั้งใหญ่จาก OnePlus 13 ทั้งในด้านหน้าจอ ประสิทธิภาพ และความจุแบตเตอรี่ OnePlus 15 จะมาพร้อมหน้าจอ AMOLED ขนาด 6.78 นิ้ว ความละเอียด 1.5K รองรับ Dolby Vision และ Pro XDR พร้อมรีเฟรชเรตแบบไดนามิกตั้งแต่ 1Hz ถึง 165Hz และความสว่างสูงสุดถึง 1,800 nits ซึ่งถือว่าเหนือกว่ารุ่นก่อนหน้าอย่างชัดเจน ขุมพลังภายในใช้ Snapdragon 8 Elite Gen 5 พร้อม RAM LPDDR5X และหน่วยความจำ UFS 4.1 โดยมีหลายรุ่นให้เลือกตั้งแต่ 12GB/256GB ไปจนถึง 16GB/1TB รองรับการใช้งานหนักแบบไม่มีสะดุด จุดเด่นอีกอย่างคือแบตเตอรี่ขนาดใหญ่ถึง 7,300mAh พร้อมระบบชาร์จไว 120W แบบสาย และ 50W แบบไร้สาย ซึ่งถือว่าเป็นหนึ่งในแบตที่ใหญ่ที่สุดในกลุ่มสมาร์ตโฟนเรือธง ณ ตอนนี้ ด้านกล้องหลังยังคงใช้เซนเซอร์ 50MP ทั้งสามตัว โดยกล้องหลักใช้ Sony LYT-700 พร้อม OIS ส่วนกล้อง Ultra-wide และ Telephoto ใช้เซนเซอร์ Samsung ISOCELL JN5 รองรับการซูมแบบออปติคอล 3.5x นอกจากนี้ยังมีฟีเจอร์เสริมที่น่าสนใจ เช่น ระบบสแกนนิ้วแบบอัลตราโซนิก, ระบบระบายความร้อนรุ่นใหม่, ลำโพงคู่, NFC, IR Blaster และพอร์ต USB-C 3.1 Gen1 พร้อมมาตรฐานกันน้ำกันฝุ่น IP69 ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ หน้าจอ AMOLED ขนาด 6.78 นิ้ว ความละเอียด 1.5K รีเฟรชเรต 1–165Hz ➡️ รองรับ Dolby Vision, Pro XDR และความสว่างสูงสุด 1,800 nits ➡️ ใช้ชิป Snapdragon 8 Elite Gen 5 พร้อม RAM LPDDR5X และ UFS 4.1 ➡️ มีหลายรุ่นให้เลือก: 12GB/256GB ถึง 16GB/1TB ➡️ แบตเตอรี่ขนาด 7,300mAh รองรับชาร์จไว 120W และไร้สาย 50W ➡️ กล้องหลัง 3 ตัว: 50MP Sony LYT-700 + 50MP Ultra-wide + 50MP Telephoto ➡️ รองรับการซูมออปติคอล 3.5x พร้อมระบบกันสั่น OIS ➡️ มีระบบสแกนนิ้วอัลตราโซนิก, ระบบระบายความร้อนใหม่, ลำโพงคู่ ➡️ รองรับ NFC, IR Blaster และ USB-C 3.1 Gen1 ➡️ กันน้ำกันฝุ่นระดับ IP69 ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ OnePlus 15 จะเปิดตัวทั่วโลกในเดือนตุลาคม 2025 ➡️ หน้าจอใช้เทคโนโลยี LTPO 8T ที่ช่วยประหยัดพลังงาน ➡️ ระบบ Wind Chi Kernel 2.0 ช่วยเพิ่มความเสถียรในการใช้งานหนัก ➡️ OnePlus ยุติความร่วมมือกับ Hasselblad และใช้ระบบประมวลผลภาพของตนเอง ➡️ สีที่มีให้เลือก ได้แก่ Sand Storm, Purple, Titanium และ Black https://www.techradar.com/phones/oneplus-phones/more-oneplus-15-specs-and-photos-have-leaked-ahead-of-the-flagship-phones-official-launch