🏭 Samsung เริ่มผลิตชิปหน่วยความจำ GDDR7 ขนาด 24Gb อย่างเป็นทางการ รายงานจาก Wccftech ระบุว่า Samsung ได้เข้าสู่ขั้นตอน mass production ของชิปหน่วยความจำ GDDR7 ขนาด 24Gb (3GB ต่อชิป) ที่มีความเร็ว 28Gbps โดยชิปนี้ถูกคาดว่าจะถูกใช้ใน NVIDIA GeForce RTX 50 series รุ่นใหม่ ยกเว้น RTX 5080 ที่จะใช้ชิปความเร็ว 30Gbps ⚙️ รายละเอียดทางเทคนิค 🔷 ขนาดชิป: 24Gb (3GB ต่อชิป) 🔷 ความเร็ว: 28Gbps (รุ่นที่ผลิตจริง), มีรุ่นทดสอบที่ 32Gbps และ 36Gbps 🔷 รหัสชิป: K4vcf325zc-sc28 สำหรับรุ่น 28Gbps, และ sc32 / sc36 สำหรับรุ่นที่เร็วกว่า 🔷 การใช้งาน: คาดว่าจะถูกใช้ใน RTX 5090, RTX 5070 Super และรุ่นอื่น ๆ เพื่อเพิ่มความจุ VRAM และแบนด์วิดท์ 🌍 ผลกระทบต่ออุตสาหกรรม GPU การผลิตชิป GDDR7 รุ่นใหม่เกิดขึ้นในช่วงที่ราคาหน่วยความจำ DRAM กำลังพุ่งสูง ทำให้การเปิดตัว RTX 50 Super series อาจถูกเลื่อนออกไปถึงไตรมาส 3 ปี 2026 อย่างไรก็ตาม การมาถึงของ GDDR7 ความเร็วสูงจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการเล่นเกมและงาน AI ที่ต้องการแบนด์วิดท์สูงมาก 🛡️ สิ่งที่ต้องจับตา 🔷 NVIDIA จะเลือกใช้ชิป 28Gbps หรือรุ่นที่เร็วกว่าในซีรีส์ Super 🔷 ผลกระทบจากราคาหน่วยความจำที่สูง อาจทำให้การเปิดตัว GPU รุ่นใหม่ล่าช้า 🔷 การแข่งขันกับคู่แข่งอย่าง SK hynix ที่เตรียมเปิดตัวชิป GDDR7 ความเร็ว 48Gbps ในปี 2026 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ Samsung เริ่มผลิต GDDR7 24Gb (28Gbps) อย่างเป็นทางการ ✅ มีรุ่นทดสอบที่เร็วกว่า (32Gbps และ 36Gbps) ✅ ใช้ใน RTX 50 series เพื่อเพิ่ม VRAM และแบนด์วิดท์ ✅ ราคาหน่วยความจำสูงอาจทำให้การเปิดตัว RTX 50 Super series ล่าช้า ‼️ ความเสี่ยง: การแข่งขันกับ SK hynix และผลกระทบจากต้นทุน DRAM ‼️ สิ่งที่ต้องจับตา: NVIDIA จะเลือกใช้ชิปความเร็วใดในรุ่น Super https://wccftech.com/samsung-officially-starts-mass-producing-24-gb-gddr7/

💾 Framework หยุดขาย RAM แยกชิ้นเพื่อกันการกักตุน รายงานจาก Tom’s Hardware ระบุว่า Framework ผู้ผลิตโน้ตบุ๊กแบบโมดูลาร์ ประกาศหยุดขาย RAM แบบแยกชิ้น (standalone) หลังพบว่ามีการกักตุนและนำไปขายต่อในราคาสูงเกินจริง โดยบริษัทเตือนว่าราคาหน่วยความจำจะต้องปรับขึ้นในอนาคต เนื่องจากความต้องการมหาศาลจากตลาด AI กำลังทำให้ซัพพลายตึงตัว ⚠️ เหตุผลเบื้องหลังการตัดสินใจ Framework เคยขาย RAM แยกชิ้นเพื่อให้ผู้ใช้สามารถอัปเกรดเครื่องได้เอง แต่กลับพบว่ามีผู้ค้าบางรายซื้อไปจำนวนมากแล้วนำไปขายต่อในราคาที่สูงกว่าปกติ ทำให้ผู้ใช้ทั่วไปเข้าถึงได้ยาก บริษัทจึงเลือกที่จะหยุดขาย RAM แยกชิ้น และเน้นการจัดจำหน่ายผ่านชุดโน้ตบุ๊กแทน 🌍 ผลกระทบจาก “AI Crunch” ความต้องการหน่วยความจำ DRAM และ HBM จากศูนย์ข้อมูล AI ทำให้ราคาพุ่งสูงขึ้นอย่างต่อเนื่อง ผู้ผลิตหลายรายเตือนว่าภาวะนี้จะดำเนินไปอีกหลายปี และจะกระทบทั้งตลาดผู้บริโภคและผู้ผลิตพีซี โดย Framework ก็ยอมรับว่าต้นทุนหน่วยความจำจะสูงขึ้น และอาจต้องปรับราคาสินค้าในอนาคต 🛡️ ความหมายต่อผู้ใช้และตลาด การหยุดขาย RAM แยกชิ้นสะท้อนถึงความท้าทายที่ผู้ผลิตต้องเผชิญในการรักษาสมดุลระหว่างการเปิดให้ผู้ใช้ปรับแต่งเอง กับการป้องกันการกักตุนที่ทำให้ตลาดเสียสมดุล ขณะเดียวกันผู้ใช้ทั่วไปควรเตรียมรับมือกับราคาหน่วยความจำที่อาจสูงขึ้นต่อเนื่องในช่วงหลายปีข้างหน้า 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ Framework หยุดขาย RAM แยกชิ้นเพื่อกันการกักตุน ✅ เตือนว่าราคาหน่วยความจำจะสูงขึ้นเพราะความต้องการจากตลาด AI ✅ ผลกระทบต่อผู้ใช้: อาจทำให้อัปเกรดเครื่องยากขึ้นและต้องจ่ายแพงกว่าเดิม ✅ ตลาด DRAM กำลังเผชิญภาวะตึงตัวทั่วโลก ‼️ ความเสี่ยง: ราคาหน่วยความจำอาจพุ่งสูงต่อเนื่องหลายปี ‼️ ผู้ใช้ทั่วไปอาจต้องเลื่อนการอัปเกรดหรือหาทางเลือกอื่น https://www.tomshardware.com/pc-components/dram/framework-stops-selling-standalone-ram-to-ward-off-scalpers-warns-it-will-have-to-increase-memory-pricing-soon-as-ai-crunch-bites

🛰️ Amazon เปิดตัว Leo Ultra: ดาวเทียมอินเทอร์เน็ตแรงสุด 1Gbps Amazon ประกาศเปิดตัว Leo Ultra ซึ่งเป็นเทอร์มินัลดาวเทียมอินเทอร์เน็ตระดับองค์กรที่สามารถให้ความเร็วดาวน์โหลดสูงสุดถึง 1Gbps และอัปโหลด 400Mbps โดยอุปกรณ์นี้เป็นส่วนหนึ่งของโครงการ Amazon Leo (ชื่อใหม่ของ Project Kuiper) ที่ตั้งเป้าให้บริการเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตผ่านดาวเทียมทั่วโลกภายในปี 2026 ⚙️ คุณสมบัติและการออกแบบ Leo Ultra มีขนาดประมาณ 20x30 นิ้ว หนา 1.9 นิ้ว ออกแบบให้ติดตั้งกลางแจ้งบนเสา โดยใช้เทคโนโลยี full-duplex phased-array ที่สามารถรับ–ส่งข้อมูลพร้อมกันได้ ตัวเครื่องยังมีระบบระบายความร้อนในตัวและทนต่อสภาพอากาศ ทำให้เหมาะกับการใช้งานในองค์กรที่ต้องการความเสถียรสูง 🌍 การแข่งขันกับ Starlink และตลาดโลก Amazon ได้ปล่อยดาวเทียมกว่า 150 ดวงแล้ว และตั้งเป้าจะปล่อยหลายพันดวงเพื่อครอบคลุมทั่วโลก Leo Ultra ถูกวางตัวเป็นคู่แข่งโดยตรงกับ Starlink ของ SpaceX แต่เน้นตลาดองค์กรและการเชื่อมต่อกับ AWS Cloud โดยตรง (Direct-to-AWS) ซึ่งช่วยให้ข้อมูลจากดาวเทียมเข้าสู่ระบบคลาวด์ได้ทันทีโดยไม่ผ่านอินเทอร์เน็ตสาธารณะ 🛡️ ความหมายต่ออนาคตการเชื่อมต่อ การเปิดตัว Leo Ultra แสดงให้เห็นว่า Amazon ต้องการสร้างโครงสร้างพื้นฐานการสื่อสารที่ผสานกับบริการคลาวด์ของตนเอง ซึ่งอาจเปลี่ยนวิธีการเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตในองค์กรและศูนย์ข้อมูลทั่วโลก อย่างไรก็ตาม ราคาของบริการและอุปกรณ์ยังไม่ถูกเปิดเผย ทำให้ตลาดยังคงจับตาดูว่า Amazon จะสามารถแข่งขันกับ Starlink ได้จริงหรือไม่ 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ การเปิดตัว Leo Ultra ➡️ ความเร็วดาวน์โหลด 1Gbps และอัปโหลด 400Mbps ✅ คุณสมบัติหลัก ➡️ ใช้ full-duplex phased-array, ทนสภาพอากาศ, ติดตั้งกลางแจ้ง ✅ การแข่งขันในตลาด ➡️ แข่งกับ Starlink โดยเน้นตลาดองค์กรและเชื่อมต่อ AWS Cloud ✅ แผนการปล่อยดาวเทียม ➡️ ปล่อยแล้วกว่า 150 ดวง ตั้งเป้าหลายพันดวงเพื่อครอบคลุมทั่วโลก ‼️ คำเตือนจากนักวิเคราะห์ ⛔ ราคายังไม่ถูกเปิดเผย อาจเป็นอุปสรรคต่อการเข้าถึง ‼️ ความเสี่ยงด้านการแข่งขัน ⛔ ต้องเผชิญกับ Starlink ที่ครองตลาดผู้ใช้ทั่วไปอยู่แล้ว https://www.tomshardware.com/networking/amazon-leo-ultra-enterprise-grade-terminal-targets-up-to-1gbps-satellite-internet

💰 ดีลพันล้าน: Google และ Meta อาจร่วมมือด้านชิป AI รายงานจาก Tom’s Hardware ระบุว่า Meta กำลังเจรจากับ Google เพื่อเช่าชิป Cloud TPU ในปี 2026 และซื้อขาดในปี 2027 ดีลนี้มีมูลค่าหลายพันล้านดอลลาร์ และถือเป็นการเปลี่ยนกลยุทธ์ของ Google ที่ก่อนหน้านี้ใช้ TPU ส่วนใหญ่เพื่อการพัฒนาภายในเท่านั้น ⚙️ รายละเอียดการเจรจา ตามรายงานจาก Reuters ดีลนี้จะทำให้ Meta สามารถเข้าถึงพลังการประมวลผลของ TPU เพื่อรองรับการพัฒนา AI ในอนาคต ขณะที่ Google จะได้โอกาสเจาะตลาดชิป AI ที่ Nvidia ครองอยู่ โดยบางฝ่ายคาดว่า Google อาจสามารถแย่งส่วนแบ่งรายได้จากศูนย์ข้อมูลของ Nvidia ได้ถึง 10% ซึ่งคิดเป็นมูลค่าหลายหมื่นล้านดอลลาร์ 📈 ผลกระทบต่ออุตสาหกรรมและตลาดหุ้น ข่าวการเจรจาทำให้หุ้นของ Alphabet (Google) และ Meta ปรับตัวขึ้น ขณะที่ Nvidia ตกลงราว 3% เนื่องจากนักลงทุนกังวลว่าการแข่งขันจะรุนแรงขึ้น หาก Google สามารถผลักดัน TPU ให้เป็นทางเลือกแทน GPU ของ Nvidia ได้จริง จะเป็นการเปลี่ยนสมดุลในตลาด AI ที่กำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว 🌍 ความท้าทายและสิ่งที่ต้องจับตา แม้ดีลนี้จะสร้างความตื่นเต้น แต่ก็ยังมีความไม่แน่นอนสูง เนื่องจากอุตสาหกรรม AI กำลังเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว ทั้งด้านความต้องการพลังประมวลผลและราคาหน่วยความจำที่พุ่งสูงขึ้น นักวิเคราะห์เตือนว่าการลงทุนในโครงสร้างพื้นฐาน AI อาจเสี่ยงหาก “ฟองสบู่ AI” แตกในอนาคต แต่หากดีลนี้สำเร็จ Google จะกลายเป็นคู่แข่งที่แข็งแกร่งของ Nvidia ในตลาดชิป 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ รายละเอียดดีล Google–Meta ➡️ Meta จะเช่า TPU ในปี 2026 และซื้อขาดในปี 2027 ✅ ผลประโยชน์ของ Google ➡️ อาจแย่งส่วนแบ่งรายได้ศูนย์ข้อมูล Nvidia ได้ถึง 10% ✅ ผลกระทบต่อตลาดหุ้น ➡️ หุ้น Alphabet และ Meta ขึ้น ขณะที่ Nvidia ลดลง 3% ✅ ความหมายต่ออุตสาหกรรม ➡️ ดีลนี้อาจเปลี่ยนสมดุลการแข่งขันในตลาดชิป AI ‼️ คำเตือนจากนักวิเคราะห์ ⛔ อุตสาหกรรม AI มีความไม่แน่นอนสูงและอาจเจอฟองสบู่แตก ‼️ ความเสี่ยงด้านโครงสร้างพื้นฐาน ⛔ ราคาหน่วยความจำและการผลิตอาจเป็นอุปสรรคต่อการขยายตลาด https://www.tomshardware.com/tech-industry/billion-dollar-ai-chip-deal-between-google-and-meta-could-be-on-the-cards-would-involve-renting-google-cloud-tpus-next-year-outright-purchases-in-2027

🏭 Rapidus เตรียมสร้างโรงงานผลิตชิป 1.4nm ในปี 2027 บริษัท Rapidus ผู้ผลิตเซมิคอนดักเตอร์จากญี่ปุ่นประกาศว่าจะเริ่มสร้างโรงงานผลิตชิปขนาด 1.4 นาโนเมตร ในปีงบประมาณ 2027 โดยตั้งเป้าเริ่มผลิตจริงที่ฮอกไกโดในปี 2029 ขณะเดียวกันจะเริ่มงานวิจัยและพัฒนาเต็มรูปแบบของเทคโนโลยีนี้ตั้งแต่ปีหน้า เพื่อไล่ตามคู่แข่งรายใหญ่ เช่น TSMC, Samsung และ Intel 💰 การสนับสนุนจากรัฐบาลและบริษัทยักษ์ใหญ่ Rapidus ได้รับเงินสนับสนุนมหาศาลจากรัฐบาลญี่ปุ่น รวมถึงบริษัทรายใหญ่ เช่น Toyota และ Sony โดยมีการลงทุนแล้วกว่า 1.7 ล้านล้านเยน (มากกว่า 10 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ) และยังมีเงินทุนเพิ่มเติมอีกหลายแสนล้านเยนที่จะตามมา การสนับสนุนนี้สะท้อนถึงความตั้งใจของญี่ปุ่นที่จะสร้างอุตสาหกรรมชิปที่แข่งขันได้ในระดับโลก ⚙️ ความท้าทายในการแข่งขัน แม้จะมีเงินทุนและการสนับสนุน แต่ Rapidus ยังต้องเผชิญกับความท้าทายใหญ่ เนื่องจากคู่แข่งอย่าง Intel ได้เริ่มผลิตชิป 18A (2nm class) แล้ว และ TSMC กำลังเร่งผลิตชิปขั้นสูงในสหรัฐฯ เพื่อตอบสนองความต้องการจากศูนย์ข้อมูล AI นอกจากนี้ โรงงานใหม่ยังต้องแก้ปัญหาเรื่อง yield หรืออัตราการผลิตที่ใช้ได้จริง ซึ่งเป็นอุปสรรคสำคัญที่ทุกบริษัทต้องเจอเมื่อพัฒนาเทคโนโลยีใหม่ 🌍 ความหมายต่ออนาคตอุตสาหกรรมชิป การลงทุนครั้งนี้ไม่เพียงแต่ช่วยให้ญี่ปุ่นกลับมาเป็นผู้เล่นสำคัญในตลาดเซมิคอนดักเตอร์ แต่ยังอาจเปิดทางไปสู่การผลิตชิป 1nm ในอนาคต หาก Rapidus สามารถแก้ปัญหาทางเทคนิคและสร้างความแตกต่างด้วยเทคนิคการแพ็กเกจขั้นสูงที่บริษัทอ้างว่าจะช่วยให้กระบวนการผลิตมีประสิทธิภาพมากขึ้น 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ แผนการสร้างโรงงาน Rapidus ➡️ เริ่มสร้างโรงงาน 1.4nm ในปี 2027 และผลิตจริงปี 2029 ✅ การสนับสนุนทางการเงิน ➡️ ได้รับเงินลงทุนกว่า 1.7 ล้านล้านเยนจากรัฐบาลและบริษัทยักษ์ใหญ่ ✅ ความท้าทาย ➡️ ต้องแข่งขันกับ Intel และ TSMC ที่มีเทคโนโลยีล้ำหน้ากว่า ✅ เป้าหมายในอนาคต ➡️ อาจพัฒนาไปสู่การผลิตชิป 1nm ‼️ คำเตือนจากผู้เชี่ยวชาญ ⛔ Yield หรืออัตราการผลิตที่ใช้ได้จริงอาจเป็นอุปสรรคใหญ่ ‼️ ความเสี่ยงด้านการแข่งขัน ⛔ Rapidus ยังตามหลังคู่แข่งที่เริ่มผลิตชิปขั้นสูงแล้ว https://www.tomshardware.com/tech-industry/rapidus-to-start-construction-on-1-4nm-fab-in-2027-research-and-development-on-node-to-begin-next-year

💾 Tim Sweeney เตือน: วิกฤตราคา RAM จะกระทบเกมมิ่งหลายปี Tim Sweeney ซีอีโอของ Epic Games ออกมาเตือนว่าราคาหน่วยความจำ RAM ที่พุ่งสูงขึ้นอย่างต่อเนื่องจะเป็น “ปัญหาใหญ่สำหรับเกมมิ่งระดับสูงไปอีกหลายปี” โดยสาเหตุหลักมาจากความต้องการมหาศาลจาก ศูนย์ข้อมูล AI ที่ยอมจ่ายแพงกว่าผู้ผลิตพีซีทั่วไป ทำให้กำลังการผลิต DRAM ถูกเบี่ยงไปยังตลาด AI 📈 ราคาที่พุ่งทะยานจนผู้ใช้สะเทือน ตัวอย่างเช่น ชุด RAM Crucial Pro DDR5-6000 ที่เคยขายราว 260 ดอลลาร์ในเดือนตุลาคม กลับพุ่งขึ้นเป็น 498 ดอลลาร์ภายในเวลาเพียงเดือนเดียว แม้จะอยู่ในช่วงเทศกาลลดราคาก็ตาม สถานการณ์นี้สะท้อนว่าตลาดผู้บริโภคกำลังถูกบีบให้จ่ายแพงขึ้นอย่างต่อเนื่อง และอาจทำให้การอัปเกรดหรือประกอบเครื่องใหม่ต้องเลื่อนออกไป 🌍 ผลกระทบต่อวงการเกมและผู้ผลิต การที่ราคาหน่วยความจำสูงขึ้นไม่เพียงกระทบผู้เล่นเกม แต่ยังส่งผลต่อผู้ผลิตพีซีและโน้ตบุ๊กที่ต้องแบกรับต้นทุนเพิ่มขึ้น ขณะเดียวกันผู้ผลิตรายใหญ่ เช่น Asus และ MSI ก็เริ่มกักตุน RAM เพื่อป้องกันความเสี่ยง ขณะที่บางร้านค้าปลีกในสหรัฐฯ ถึงขั้นเปลี่ยนไปใช้ระบบ “spot pricing” แทนการตั้งราคาคงที่ 🛡️ แนวโน้มและสิ่งที่ต้องจับตา แม้บางนักวิเคราะห์คาดว่า “ฟองสบู่ AI” อาจแตกในอนาคต แต่ Sweeney เชื่อว่าความต้องการ RAM จากตลาด AI จะยังคงสูงต่อไปอีกหลายปี ทำให้ผู้ใช้ทั่วไปต้องเตรียมรับมือกับราคาที่ไม่ลดลงง่าย ๆ และอาจต้องปรับแผนการอัปเกรดเครื่องระยะยาว 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ คำเตือนจาก Tim Sweeney ➡️ ราคาหน่วยความจำ RAM จะเป็นปัญหาสำหรับเกมมิ่งหลายปี ✅ ราคาที่พุ่งสูง ➡️ ชุด Crucial DDR5-6000 ขึ้นจาก 260 → 498 ดอลลาร์ในเวลาเดือนเดียว ✅ ผลกระทบต่อวงการ ➡️ ผู้ผลิตพีซีและร้านค้าปลีกต้องปรับตัว เช่น กักตุนหรือใช้ spot pricing ✅ แนวโน้มอนาคต ➡️ ความต้องการจาก AI จะยังคงสูง ทำให้ราคายังไม่ลดลงง่าย ‼️ คำเตือนจากนักวิเคราะห์ ⛔ แม้บางคนคาดว่า “ฟองสบู่ AI” อาจแตก แต่ยังไม่เกิดขึ้นเร็ว ‼️ ความเสี่ยงต่อผู้บริโภค ⛔ ผู้ใช้ทั่วไปอาจต้องเลื่อนการอัปเกรดหรือแบกรับต้นทุนสูงขึ้น https://www.tomshardware.com/pc-components/ram/epic-games-ceo-tim-sweeney-says-ram-pricing-crisis-isnt-going-away-anytime-soon-fortnite-boss-says-crunch-will-be-a-real-problem-for-high-end-gaming-for-several-years

🏭 Huawei เปิดตัว Flex:ai ยกระดับการใช้ชิป AI Huawei เปิดตัว Flex:ai ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มโอเพ่นซอร์สใหม่ที่ออกแบบมาเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการใช้ชิป AI ในคลัสเตอร์ขนาดใหญ่ โดยสามารถรวมการทำงานของ GPU และ NPU เข้าด้วยกัน และเพิ่มอัตราการใช้งานเฉลี่ยได้ราว 30% ⚙️ กลไกการทำงานของ Flex:ai Flex:ai สร้างขึ้นบนพื้นฐานของ Kubernetes แต่เพิ่มความสามารถที่ยังไม่แพร่หลาย เช่น การแบ่งการ์ด GPU/NPU ออกเป็นหลายอินสแตนซ์เสมือน และการจัดการงานที่หลากหลายพร้อมกัน นอกจากนี้ยังมี Hi Scheduler ที่สามารถจัดสรรทรัพยากรที่ว่างอยู่ไปยังงานที่รอคิวแบบเรียลไทม์ ทำให้การใช้ทรัพยากรมีประสิทธิภาพสูงขึ้น 🌍 ความหมายต่ออุตสาหกรรม AI การเปิดตัว Flex:ai เกิดขึ้นท่ามกลางข้อจำกัดการนำเข้าชิปขั้นสูงจากสหรัฐฯ ทำให้จีนต้องหันมาเน้นการเพิ่มประสิทธิภาพทางซอฟต์แวร์แทนการพึ่งพาฮาร์ดแวร์เพียงอย่างเดียว นักวิจัยจากมหาวิทยาลัยชั้นนำในจีนมีส่วนร่วมในการพัฒนา ซึ่งสะท้อนถึงความพยายามสร้างระบบนิเวศ AI ที่พึ่งพาตนเองได้มากขึ้น 🛡️ ความท้าทายและสิ่งที่ต้องจับตา แม้ Flex:ai จะมีศักยภาพสูง แต่ยังไม่มีการเผยแพร่โค้ดโอเพ่นซอร์สหรือเอกสารทางเทคนิคอย่างเป็นทางการ ทำให้ยังไม่ชัดเจนว่าระบบจะรองรับ GPU ที่ใช้กันแพร่หลายทั่วโลกได้หรือไม่ และจะสามารถแข่งขันกับแพลตฟอร์มที่มีอยู่แล้ว เช่น Run:ai ของ Nvidia ได้จริงหรือไม่ 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ Huawei เปิดตัว Flex:ai ➡️ เพิ่มการใช้ชิป AI เฉลี่ยได้ราว 30% ✅ กลไกการทำงาน ➡️ ใช้ Kubernetes, Hi Scheduler และการแบ่งการ์ด GPU/NPU เป็นหลายอินสแตนซ์ ✅ ความหมายต่ออุตสาหกรรม ➡️ ช่วยจีนลดการพึ่งพาการนำเข้าชิปขั้นสูงจากสหรัฐฯ ✅ ความร่วมมือ ➡️ นักวิจัยจากมหาวิทยาลัยชั้นนำในจีนมีส่วนร่วมในการพัฒนา ‼️ คำเตือนจากผู้เชี่ยวชาญ ⛔ ยังไม่มีโค้ดโอเพ่นซอร์สหรือเอกสารทางเทคนิคที่ชัดเจน https://www.tomshardware.com/tech-industry/semiconductors/huawei-introduces-flex-ai-to-boost-ai-chip-utilization

🏭 TSMC ยอมรับ: กำลังการผลิตชิปขั้นสูงไม่พอต่อความต้องการ AI รายงานจาก Tom’s Hardware ระบุว่า TSMC ผู้ผลิตเซมิคอนดักเตอร์รายใหญ่ที่สุดในโลก เปิดเผยว่ากำลังการผลิตชิปขั้นสูง (advanced-node capacity) ของบริษัท “ยังไม่เพียงพอ” ต่อความต้องการที่พุ่งสูงจากตลาด AI โดยเฉพาะการใช้งานในโมเดลขนาดใหญ่และศูนย์ข้อมูลที่ต้องใช้ GPU และ NPU จำนวนมหาศาล ⚙️ ความท้าทายด้านกำลังการผลิต แม้ TSMC จะลงทุนมหาศาลในการสร้างโรงงานใหม่และขยายสายการผลิต แต่ความต้องการจากบริษัทเทคโนโลยี เช่น Nvidia, AMD และผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่ ยังคงสูงกว่ากำลังการผลิตที่มีอยู่หลายเท่า ส่งผลให้เกิดภาวะ “คอขวด” ที่อาจทำให้การส่งมอบชิปช้าลง และราคาชิปขั้นสูงยังคงสูงต่อเนื่อง 🌍 ผลกระทบต่ออุตสาหกรรม AI การขาดแคลนกำลังการผลิตชิปขั้นสูงอาจทำให้การพัฒนา AI ชะลอตัว เนื่องจากบริษัทต่าง ๆ ไม่สามารถเข้าถึงฮาร์ดแวร์ที่จำเป็นได้ทันเวลา นักวิเคราะห์เตือนว่าหากปัญหานี้ยังดำเนินต่อไป อาจทำให้การแข่งขันด้าน AI ระหว่างบริษัทใหญ่ ๆ เช่น Google, Meta และ Microsoft ถูกจำกัดด้วยข้อจำกัดทางฮาร์ดแวร์มากกว่าซอฟต์แวร์ 🛡️ แนวทางแก้ไขและอนาคต TSMC ยืนยันว่าจะเร่งลงทุนในโรงงานผลิตชิปขั้นสูงทั้งในไต้หวันและต่างประเทศ รวมถึงการพัฒนาเทคโนโลยีใหม่ เช่น 2nm node เพื่อรองรับความต้องการในอนาคต อย่างไรก็ตาม การสร้างโรงงานใหม่ต้องใช้เวลาหลายปี ทำให้ในระยะสั้นตลาดยังคงเผชิญกับภาวะขาดแคลนต่อไป 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ การเปิดเผยจาก TSMC ➡️ กำลังการผลิตชิปขั้นสูงยังไม่พอต่อความต้องการ AI ✅ ความท้าทายด้านการผลิต ➡️ ความต้องการจาก Nvidia, AMD และคลาวด์รายใหญ่สูงกว่ากำลังการผลิต ✅ ผลกระทบต่ออุตสาหกรรม ➡️ การพัฒนา AI อาจชะลอตัวเพราะข้อจำกัดด้านฮาร์ดแวร์ ✅ แนวทางแก้ไข ➡️ TSMC ลงทุนสร้างโรงงานใหม่และพัฒนาเทคโนโลยี 2nm node ‼️ คำเตือนจากนักวิเคราะห์ ⛔ หากปัญหายังดำเนินต่อไป อาจทำให้การแข่งขันด้าน AI ถูกจำกัดด้วยฮาร์ดแวร์ ‼️ ความเสี่ยงในระยะสั้น ⛔ ตลาดยังคงเผชิญภาวะขาดแคลนแม้มีการลงทุนเพิ่ม https://www.tomshardware.com/tech-industry/semiconductors/tsmc-csays-advanced-node-capacity-falls-short-of-ai-demand

⚡ Elon Musk ประกาศ Tesla จะผลิตชิป AI มากกว่าเจ้าอื่นรวมกัน Elon Musk เปิดเผยว่า Tesla มีทีมวิศวกรรมชิป AI ที่ทำงานมาหลายปีแล้ว และได้ออกแบบชิป AI4 สำหรับรถยนต์ Tesla รวมถึงใกล้เสร็จสิ้นการพัฒนา AI5 โดยตั้งเป้าว่าจะออกชิปใหม่ทุก 12 เดือน พร้อมอ้างว่า Tesla จะผลิตชิป AI ในปริมาณ “มากกว่าทุกบริษัทอื่นรวมกัน” 🛠️ ความก้าวหน้าของทีม AI Engineering ทีมของ Tesla ได้ออกแบบและติดตั้งชิป AI หลายล้านตัวในรถยนต์และศูนย์ข้อมูลแล้ว Musk ระบุว่าการพัฒนาชิป AI5 กำลังจะเสร็จสิ้น และมีแผนพัฒนา AI6 ต่อทันที โดย Tesla ยังพิจารณาสร้างโรงงานผลิตชิปเอง (TeraFab) เพื่อลดการพึ่งพาผู้ผลิตรายอื่น เช่น TSMC และ Samsung 🤖 การเชื่อมโยงกับโครงการ Optimus Musk เชื่อมโยงการพัฒนาชิปเข้ากับโครงการหุ่นยนต์ Optimus โดยกล่าวว่าชิปเหล่านี้จะช่วยให้หุ่นยนต์สามารถทำงานทางการแพทย์และ “ช่วยชีวิตผู้คนหลายล้าน” แม้ปัจจุบัน Optimus ยังอยู่ในขั้นทดลองและยังไม่สามารถทำงานอัตโนมัติได้เต็มรูปแบบ แต่ Musk ยังคงมองว่าชิป AI จะเป็นหัวใจสำคัญของการพัฒนา 🌍 ความท้าทายและข้อสงสัย แม้คำกล่าวของ Musk จะสร้างความตื่นเต้น แต่ผู้เชี่ยวชาญมองว่าการผลิตชิปในปริมาณมากกว่าบริษัทอย่าง Nvidia, AMD หรือ Intel นั้นเป็นเรื่องที่ต้องใช้เวลาและทรัพยากรมหาศาล จึงมีข้อสงสัยว่าคำสัญญานี้จะเป็นจริงได้หรือไม่ โดยเฉพาะเมื่อ Tesla ยังต้องแข่งขันกับผู้ผลิตชิปที่มีสายการผลิตระดับโลกอยู่แล้ว 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ ทีม AI Engineering ของ Tesla ➡️ พัฒนา AI4 และใกล้เสร็จสิ้น AI5 พร้อมตั้งเป้า AI6 ✅ แผนการผลิต ➡️ Musk ตั้งเป้าผลิตชิปมากกว่าทุกบริษัทอื่นรวมกัน ✅ การเชื่อมโยงกับ Optimus ➡️ ชิป AI จะถูกใช้ในหุ่นยนต์เพื่อการแพทย์และการช่วยชีวิต ✅ ความท้าทาย ➡️ Tesla อาจสร้างโรงงาน TeraFab เพื่อลดการพึ่งพาผู้ผลิตรายอื่น ‼️ คำเตือนจากผู้เชี่ยวชาญ ⛔ การผลิตชิปในปริมาณมหาศาลอาจไม่เป็นจริงในระยะสั้น ‼️ ความเสี่ยงด้านการแข่งขัน ⛔ ต้องเผชิญกับคู่แข่งรายใหญ่ที่มีสายการ https://www.tomshardware.com/tech-industry/big-tech/elon-musk-claims-he-will-build-chips-at-higher-volumes-ultimately-than-all-other-ai-chips-combined-tesla-ai-engineering-team-has-ai5-chip-ready-to-go-and-is-setting-its-sights-on-ai6

🛍️ OpenAI เปิดตัว ChatGPT Shopping Research Tool ต้อนรับเทศกาลช้อปปิ้ง OpenAI เปิดตัวฟีเจอร์ใหม่ Shopping Research Tool สำหรับ ChatGPT ที่ช่วยผู้ใช้ค้นหาสินค้าและสร้างคู่มือการซื้อแบบเฉพาะบุคคล โดยใช้โมเดล GPT-5 mini ที่ถูกฝึกให้ถามคำถามเพิ่มเติมเพื่อเข้าใจความต้องการ เช่น งบประมาณ สี หรือขนาดที่ต้องการ ก่อนจะเสนอรายการสินค้า 10–15 รายการให้ผู้ใช้เลือกปรับแต่งต่อไป 🧩 วิธีการทำงานที่แตกต่างจากการค้นหาทั่วไป แทนที่จะตอบทันทีเหมือนการสนทนาปกติ ฟีเจอร์นี้จะใช้รูปแบบ “quiz” เพื่อเก็บข้อมูลความต้องการของผู้ใช้ จากนั้นจึงรวบรวมรีวิวจากเว็บไซต์ที่ OpenAI มองว่ามีคุณภาพสูง เช่น Reddit ซึ่งมีประสบการณ์จริงจากผู้ใช้ มากกว่าการพึ่งพารีวิวการตลาดบนหน้าเว็บสินค้า ฟีเจอร์นี้ยังไม่เน้นการสร้างรายได้ แต่เปิดให้ใช้งานฟรีแบบ “เกือบไม่จำกัด” จนถึงเดือนมกราคม 🌍 ผลกระทบต่อวงการช้อปปิ้งออนไลน์ การเปิดตัวครั้งนี้สะท้อนการแข่งขันที่รุนแรงในตลาด AI ช้อปปิ้ง โดย OpenAI ต้องการให้ ChatGPT เป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการเลือกซื้อสินค้า ไม่ใช่แค่เครื่องมือค้นหา ขณะเดียวกันคู่แข่งอย่าง Perplexity AI ก็พยายามเข้าสู่ตลาดเดียวกัน ทำให้ผู้บริโภคมีตัวเลือกมากขึ้น และอาจเปลี่ยนพฤติกรรมการซื้อสินค้าออนไลน์ในอนาคต ⚠️ ข้อจำกัดและสิ่งที่ต้องระวัง แม้จะมีศักยภาพสูง แต่ OpenAI ยอมรับว่าฟีเจอร์นี้ยังอาจให้ข้อมูลผิดพลาดเกี่ยวกับราคาและรายละเอียดสินค้า จึงแนะนำให้ผู้ใช้ตรวจสอบข้อมูลกับเว็บไซต์ของร้านค้าโดยตรง นอกจากนี้ยังมีข้อกังวลเรื่องความแม่นยำในการแยกแยะรีวิวจริงกับรีวิวที่มีอคติ ซึ่งเป็นความท้าทายสำคัญของการใช้ AI ในการช่วยตัดสินใจซื้อสินค้า 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ ฟีเจอร์ใหม่จาก OpenAI ➡️ ChatGPT Shopping Research Tool ใช้ GPT-5 mini สร้างคู่มือการซื้อเฉพาะบุคคล ✅ วิธีการทำงาน ➡️ ใช้รูปแบบ quiz เพื่อเก็บข้อมูล และอ้างอิงรีวิวจากเว็บไซต์คุณภาพสูง ✅ ผลกระทบต่อวงการ ➡️ แข่งขันกับ Perplexity AI และอาจเปลี่ยนพฤติกรรมการซื้อสินค้าออนไลน์ ✅ ข้อดีสำหรับผู้ใช้ ➡️ เปิดให้ใช้งานฟรีแบบเกือบไม่จำกัดจนถึงเดือนมกราคม ‼️ คำเตือนจาก OpenAI ⛔ ข้อมูลบางอย่าง เช่น ราคาและรายละเอียดสินค้า อาจไม่ถูกต้อง ‼️ ความเสี่ยงด้านรีวิว ⛔ อาจมีการปะปนระหว่างรีวิวจริงกับรีวิวที่มีอคติ https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/11/26/openai-debuts-chatgpt-shopping-research-tool-ahead-of-the-holidays

📱 งานวิจัยใหม่: พักโซเชียลมีเดีย 1 สัปดาห์ ช่วยสุขภาพจิตดีขึ้น งานวิจัยที่ตีพิมพ์ใน JAMA Network Open พบว่า การลดการใช้โซเชียลมีเดียลงเหลือเพียงครึ่งชั่วโมงต่อวันตลอดหนึ่งสัปดาห์ ช่วยลดอาการ วิตกกังวล (anxiety), ซึมเศร้า (depression) และ นอนไม่หลับ (insomnia) ในกลุ่มวัยรุ่นและคนหนุ่มสาวอายุ 18–24 ปี โดยผลการทดลองกับอาสาสมัคร 295 คนแสดงให้เห็นว่าอาการซึมเศร้าลดลงเฉลี่ย 24.8%, วิตกกังวลลดลง 16.1% และนอนไม่หลับลดลง 14.5%【edge_current_page_context†source】 🧪 รายละเอียดการทดลอง ผู้เข้าร่วมถูกขอให้งดใช้แพลตฟอร์มหลัก เช่น Facebook, Instagram, TikTok และ Snapchat โดยใช้เวลาเฉลี่ยเพียง 30 นาทีต่อวัน แทนที่จะใช้เกือบ 2 ชั่วโมงเหมือนเดิม ผลลัพธ์ชี้ว่าการลดพฤติกรรมที่เป็นปัญหา เช่น การเปรียบเทียบตัวเองกับคนอื่น หรือการใช้แบบเสพติด มีผลเชิงบวกต่อสุขภาพจิต แม้เวลาที่ใช้มือถือโดยรวมไม่ได้ลดลงมากนัก 🌍 มุมมองจากผู้เชี่ยวชาญ นักวิจัยอย่าง Dr. John Torous จาก Harvard Medical School ระบุว่า การพักโซเชียลมีเดียไม่ใช่วิธีรักษาหลัก แต่สามารถใช้เป็น “การรักษาเสริม” ร่วมกับการดูแลทางการแพทย์ได้ อย่างไรก็ตาม ผู้เชี่ยวชาญบางคนเตือนว่าผลลัพธ์อาจมีอคติ เพราะผู้เข้าร่วมรู้ว่าต้องพักโซเชียลและอาจคาดหวังผลดีล่วงหน้า ทำให้การตอบแบบสอบถามมีแนวโน้มไปในทางบวกมากกว่าความจริง 🛡️ บทเรียนและข้อควรระวัง แม้ผลการศึกษาแสดงให้เห็นถึงประโยชน์ แต่ก็ยังไม่ใช่หลักฐานที่ชัดเจนเพราะไม่ได้เป็นการทดลองแบบควบคุมเต็มรูปแบบ นักวิชาการบางคนชี้ว่าการพักโซเชียลอาจมีผลดีเพียงเล็กน้อยหรือไม่ต่อเนื่อง ดังนั้นผู้ใช้ควรตระหนักว่า “การพักโซเชียล” เป็นเพียงหนึ่งในหลายวิธีดูแลสุขภาพจิต และไม่ควรแทนที่การรักษาทางการแพทย์ที่จำเป็น 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ ผลการวิจัยจาก JAMA Network Open ➡️ ลดการใช้โซเชียลเหลือ 30 นาที/วัน ช่วยลดอาการวิตกกังวล ซึมเศร้า และนอนไม่หลับ ✅ รายละเอียดการทดลอง ➡️ อาสาสมัคร 295 คน อายุ 18–24 ปี ลดพฤติกรรมเปรียบเทียบและการใช้แบบเสพติด ✅ มุมมองเชิงบวก ➡️ การพักโซเชียลอาจใช้เป็นการรักษาเสริมร่วมกับการดูแลทางการแพทย์ ✅ บทเรียนสำคัญ ➡️ การพักโซเชียลเป็นเพียงหนึ่งในหลายวิธีดูแลสุขภาพจิต ‼️ คำเตือนจากผู้เชี่ยวชาญ ⛔ ผลลัพธ์อาจมีอคติ เพราะผู้เข้าร่วมคาดหวังผลดีล่วงหน้า ‼️ ความเสี่ยงต่อการตีความ ⛔ ยังไม่ใช่หลักฐานชัดเจน เนื่องจากไม่ใช่การทดลองแบบควบคุมเต็มรูปแบบ https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/11/26/study-finds-mental-health-benefit-to-one-week-social-media-break

🧬 ชิปการแพทย์ใหม่: ว่ายในกระแสเลือดและฝังตัวในสมอง นักวิจัยจาก MIT สหรัฐอเมริกาได้พัฒนาอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์จิ๋วที่สามารถฉีดเข้าสู่ร่างกาย ผ่านกระแสเลือดและไปฝังตัวเองในสมองได้โดยอัตโนมัติ อุปกรณ์นี้มีขนาดเล็กกว่าหนึ่งในพันของเมล็ดข้าว และถูกออกแบบมาเพื่อกระตุ้นสมองเฉพาะจุดด้วยสัญญาณไฟฟ้า เพื่อใช้ในการรักษาโรคทางระบบประสาท เช่น พาร์กินสัน หรือโรคลมชัก ⚙️ กลไกการทำงานและความก้าวหน้า ชิปนี้ถูกเรียกว่า “microscopic, wireless bioelectronics” ซึ่งสามารถเคลื่อนที่ไปตามกระแสเลือดและเลือกฝังตัวในตำแหน่งที่ต้องการในสมองได้เอง โดยไม่ต้องผ่าตัดใหญ่ ถือเป็นการพัฒนาที่ใช้เวลาวิจัยกว่า 6 ปี และอาจเปลี่ยนวิธีการรักษาโรคสมองในอนาคตให้ปลอดภัยและแม่นยำมากขึ้น 🌍 ผลกระทบต่อการแพทย์และผู้ป่วย หากเทคโนโลยีนี้ถูกนำมาใช้จริง จะช่วยให้ผู้ป่วยที่มีปัญหาทางสมองได้รับการรักษาแบบ targeted therapy โดยตรง ลดผลข้างเคียงจากการใช้ยา และลดความเสี่ยงจากการผ่าตัดสมองแบบเดิม นอกจากนี้ยังเปิดโอกาสให้แพทย์สามารถควบคุมการทำงานของสมองได้ละเอียดขึ้น เช่น การฟื้นฟูการพูด หรือการควบคุมอาการชัก 🛡️ ข้อควรระวังและความท้าทาย แม้จะเป็นนวัตกรรมที่น่าตื่นเต้น แต่ผู้เชี่ยวชาญเตือนว่าการฝังอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ในสมองยังมีความเสี่ยง เช่น การตอบสนองของภูมิคุ้มกัน การเคลื่อนตัวผิดตำแหน่ง หรือการถูกใช้ในทางที่ไม่เหมาะสม จึงจำเป็นต้องมีการทดสอบทางคลินิกอย่างเข้มงวดและการกำกับดูแลด้านจริยธรรมก่อนนำไปใช้จริง 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ การพัฒนาชิปการแพทย์ใหม่จาก MIT ➡️ สามารถว่ายในกระแสเลือดและฝังตัวในสมองได้เอง ✅ กลไกการทำงาน ➡️ ใช้สัญญาณไฟฟ้ากระตุ้นสมองเฉพาะจุดโดยไม่ต้องผ่าตัดใหญ่ ✅ ผลกระทบต่อการแพทย์ ➡️ ลดผลข้างเคียงจากยาและเพิ่มความแม่นยำในการรักษาโรคสมอง ✅ โอกาสในอนาคต ➡️ อาจช่วยฟื้นฟูการพูดและควบคุมอาการชักได้ตรงจุด ‼️ คำเตือนจากผู้เชี่ยวชาญ ⛔ ต้องตรวจสอบความปลอดภัยและผลกระทบต่อภูมิคุ้มกัน ‼️ ความเสี่ยงด้านจริยธรรม ⛔ อาจถูกใช้ในทางที่ไม่เหมาะสมหากไม่มีการกำกับดูแล https://www.thestar.com.my/lifestyle/health/2025/11/25/new-medical-chip-swims-through-blood-and-sticks-to-your-brain

🇸🇬 สิงคโปร์สั่ง Apple และ Google ป้องกันการปลอมตัวเป็นหน่วยงานรัฐบนแพลตฟอร์มข้อความ รัฐบาลสิงคโปร์ออกคำสั่งให้ Apple (iMessage) และ Google (Messages) ต้องป้องกันการปลอมตัวเป็นหน่วยงานรัฐ หลังพบการหลอกลวงที่อ้างว่าเป็นบริการจาก SingPost และหน่วยงานอื่น ๆ โดยคำสั่งนี้อยู่ภายใต้ Online Criminal Harms Act ซึ่งมีเป้าหมายเพื่อสกัดการใช้แพลตฟอร์มดิจิทัลในการก่ออาชญากรรมไซเบอร์ 📩 กลไกการหลอกลวงที่พบ ตำรวจสิงคโปร์ระบุว่ามีการส่งข้อความที่ดูเหมือนมาจากหน่วยงานรัฐหรือบริษัทท้องถิ่น แต่จริง ๆ แล้วเป็นการปลอมตัวเพื่อหลอกให้ผู้ใช้เปิดลิงก์หรือให้ข้อมูลส่วนตัว การปลอมแปลงดังกล่าวสร้างความเสียหายต่อความเชื่อมั่นของประชาชน และอาจนำไปสู่การโจมตีทางการเงินหรือการขโมยข้อมูลส่วนบุคคล 🌍 ผลกระทบต่อผู้ใช้และบริษัทเทคโนโลยี คำสั่งนี้สะท้อนถึงความเข้มงวดของสิงคโปร์ในการจัดการภัยไซเบอร์ โดยบังคับให้บริษัทเทคโนโลยีระดับโลกต้องรับผิดชอบต่อความปลอดภัยของผู้ใช้ในประเทศ การบังคับใช้กฎหมายเช่นนี้อาจกลายเป็นต้นแบบให้ประเทศอื่น ๆ ใช้แนวทางเดียวกัน เพื่อควบคุมการใช้แพลตฟอร์มดิจิทัลที่มีความเสี่ยงสูง 🛡️ บทเรียนและข้อควรระวัง ผู้เชี่ยวชาญเตือนว่าผู้ใช้ควรระมัดระวังในการเปิดข้อความหรือคลิกลิงก์ แม้จะดูเหมือนมาจากหน่วยงานทางการก็ตาม การตรวจสอบแหล่งที่มาของข้อความและใช้ช่องทางทางการในการติดต่อยังคงเป็นวิธีที่ปลอดภัยที่สุด ขณะเดียวกันบริษัทเทคโนโลยีต้องพัฒนาระบบตรวจจับและป้องกันการปลอมตัวให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ คำสั่งจากรัฐบาลสิงคโปร์ ➡️ บังคับ Apple และ Google ป้องกันการปลอมตัวเป็นหน่วยงานรัฐบนแพลตฟอร์มข้อความ ✅ กลไกการหลอกลวง ➡️ ใช้ข้อความปลอมแปลงอ้างว่าเป็น SingPost และหน่วยงานอื่น ๆ ✅ ผลกระทบต่อบริษัทเทคโนโลยี ➡️ ต้องรับผิดชอบต่อความปลอดภัยของผู้ใช้และอาจเป็นต้นแบบให้ประเทศอื่น ๆ ✅ แนวทางป้องกันสำหรับผู้ใช้ ➡️ ตรวจสอบแหล่งที่มาของข้อความและใช้ช่องทางทางการในการติดต่อ ‼️ คำเตือนจากผู้เชี่ยวชาญ ⛔ อย่าคลิกลิงก์หรือให้ข้อมูลส่วนตัวจากข้อความที่ไม่แน่ใจ ‼️ ความเสี่ยงในอนาคต ⛔ การปลอมตัวอาจพัฒนาไปสู่การโจมตีทางการเงินและการขโมยข้อมูลส่วนบุคคล https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/11/25/singapore-orders-apple-google-to-prevent-government-spoofing-on-messaging-platforms

🧸 ตุ๊กตาหมี AI “Kumma” สร้างความกังวล: พูดถึงเรื่องเพศ มีด และยา รายงานจาก The Star เปิดเผยว่า Kumma ตุ๊กตาหมี AI ที่ถูกโปรโมตว่าเป็น “เพื่อนที่มากกว่าการกอด” กลับสร้างความตกใจให้กับกลุ่มผู้บริโภค หลังจากพบว่ามันพูดถึงหัวข้อที่ไม่เหมาะสม เช่น เรื่องเพศ มีด และยาเม็ด แทนที่จะพูดคุยเรื่องการบ้านหรือการนอนหลับตามที่คาดหวัง ⚠️ การทดสอบที่ทำให้ผู้ใหญ่ตกใจ กลุ่มผู้บริโภคที่ทำการทดสอบเล่าว่า Kumma บางครั้งพูดถึงสิ่งที่ไม่ควรอยู่ในบริบทของเด็ก เช่น การใช้ไม้ขีดไฟ มีด หรือหัวข้อทางเพศ ทำให้ผู้ใหญ่ที่ได้ยินต้องตกใจและตั้งคำถามถึงความปลอดภัยของการปล่อยให้เด็กใช้ AI ที่ยังไม่มีการควบคุมอย่างเข้มงวด 🌍 กระแสความกังวลต่อ AI Toys กรณีนี้สะท้อนถึงความเสี่ยงของ AI toys ที่กำลังได้รับความนิยมในตลาดโลก หลายองค์กรผู้บริโภคเตือนว่าของเล่นที่มี AI อาจไม่เพียงแต่เป็นเครื่องมือเพื่อความบันเทิง แต่ยังสามารถสร้างผลกระทบทางจิตใจและพฤติกรรมต่อเด็กได้ หากไม่มีการกำกับดูแลที่เหมาะสม 🛡️ บทเรียนและข้อควรระวัง นักวิจัยและกลุ่มผู้บริโภคแนะนำให้ผู้ปกครองหลีกเลี่ยงการซื้อ AI toys ในช่วงเทศกาล เนื่องจากยังไม่มีมาตรฐานความปลอดภัยที่ชัดเจน และควรเลือกของเล่นที่ผ่านการตรวจสอบด้านจิตวิทยาและความปลอดภัยสำหรับเด็ก เพื่อป้องกันไม่ให้เด็กได้รับข้อมูลที่ไม่เหมาะสมโดยไม่ตั้งใจ 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ การเปิดเผยปัญหา Kumma ➡️ ตุ๊กตาหมี AI พูดถึงเรื่องเพศ มีด และยาเม็ด ✅ ผลการทดสอบ ➡️ ผู้ใหญ่ที่ได้ยินรู้สึกตกใจและไม่มั่นใจในความปลอดภัย ✅ กระแสความกังวล ➡️ AI toys อาจส่งผลต่อพฤติกรรมและจิตใจเด็ก ✅ ข้อแนะนำ ➡️ ผู้ปกครองควรเลือกของเล่นที่ผ่านมาตรฐานความปลอดภัย ‼️ คำเตือนจากกลุ่มผู้บริโภค ⛔ หลีกเลี่ยงการซื้อ AI toys ในช่วงเทศกาล ‼️ ความเสี่ยงในอนาคต ⛔ หากไม่มีมาตรฐานกำกับ อาจเกิดผลกระทบต่อเด็กในวงกว้าง https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/11/25/an-ai-toy-bear-speaks-of-sex-knives-and-pills-a-consumer-group-warns

📼 คลื่นใหม่ “AI Nostalgia” พาคนรุ่นใหม่หลงรักยุค 1980s บทความจาก The Star รายงานกระแส “AI nostalgia” ที่กำลังมาแรงบนแพลตฟอร์ม Instagram, TikTok และ YouTube โดยใช้ AI สร้างวิดีโอจำลองชีวิตวัยรุ่นยุคก่อนสมาร์ทโฟน ภาพที่ปรากฏคือคนหนุ่มสาวออกไปใช้ชีวิตกลางแจ้ง เชื่อมโยงกันแบบตัวต่อตัว พร้อมเพลงดังจากยุคนั้น เช่น Everybody Wants To Rule The World ของ Tears for Fears ซึ่งสร้างบรรยากาศย้อนยุคจนทำให้ผู้ชมจำนวนมากรู้สึกว่า “ชีวิตสมัยนั้นดีกว่า” แม้จริง ๆ แล้วพวกเขาไม่เคยมีประสบการณ์ตรงกับยุค 1980s เลย 🎶 เสน่ห์ของความทรงจำที่ไม่เคยมีจริง วิดีโอเหล่านี้ได้รับความนิยมสูงมาก โดยบางคลิปมีผู้กดถูกใจเกิน 600,000 ครั้ง ความน่าสนใจคือมันสร้าง “ความทรงจำปลอม” ให้กับคนรุ่นใหม่ที่ไม่เคยอยู่ในยุคนั้น แต่กลับรู้สึกผูกพันและโหยหาความเรียบง่ายของชีวิตก่อนยุคดิจิทัล นักวิจัยด้านสื่อมองว่านี่คือการผสมผสานระหว่าง ความคิดถึง (nostalgia) และ การสร้างภาพจำใหม่ (synthetic memory) ที่เกิดจากเทคโนโลยี AI 🌍 ผลกระทบต่อสังคมและวัฒนธรรม แม้จะดูสนุก แต่กระแสนี้อาจทำให้เกิดการบิดเบือนความจริงทางประวัติศาสตร์ เพราะผู้ชมจำนวนมากอาจเชื่อว่าชีวิตในยุค 1980s เป็นแบบที่ AI สร้างขึ้น ทั้งที่จริงแล้วสังคมในยุคนั้นก็มีปัญหาและความท้าทายของมันเอง นักวิชาการเตือนว่าการใช้ AI สร้าง “อดีตในอุดมคติ” อาจทำให้คนรุ่นใหม่มีมุมมองที่ไม่สมดุลต่อประวัติศาสตร์และวัฒนธรรม 🛡️ บทเรียนจากกระแส AI Nostalgia สิ่งที่เกิดขึ้นสะท้อนว่า AI ไม่ได้เพียงสร้างอนาคต แต่ยังสามารถ “เขียนอดีตใหม่” ได้ด้วย การรับชมวิดีโอเหล่านี้จึงควรทำด้วยความเข้าใจว่าเป็นงานสร้าง ไม่ใช่บันทึกจริง เพื่อไม่ให้เกิดการสับสนระหว่างความบันเทิงกับข้อเท็จจริง และเพื่อให้สังคมสามารถใช้ AI อย่างสร้างสรรค์โดยไม่บิดเบือนความจริงทางประวัติศาสตร์ 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ กระแส AI Nostalgia ➡️ ใช้ AI สร้างวิดีโอจำลองชีวิตวัยรุ่นยุค 1980s ✅ ความนิยมสูง ➡️ คลิปบางรายการมีผู้กดถูกใจมากกว่า 600,000 ครั้ง ✅ ผลกระทบทางวัฒนธรรม ➡️ สร้าง “ความทรงจำปลอม” ให้คนรุ่นใหม่ที่ไม่เคยอยู่ในยุคนั้น ✅ บทเรียนสำคัญ ➡️ AI สามารถ “เขียนอดีตใหม่” จึงต้องแยกแยะระหว่างบันเทิงกับข้อเท็จจริง ‼️ คำเตือนจากนักวิชาการ ⛔ อาจทำให้เกิดการบิดเบือนความจริงทางประวัติศาสตร์ ‼️ ความเสี่ยงต่อสังคม ⛔ คนรุ่นใหม่อาจมีมุมมองไม่สมดุลต่ออดีตและวัฒนธรรม https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/11/25/fake-ai-videos-have-a-new-generation-loving-1980s-life

🚀 จาก GPT-3 สู่ Gemini 3: สามปีแห่งการเปลี่ยนโลก AI บทความโดย Ethan Mollick เล่าถึงการเดินทางของ AI ตั้งแต่การเปิดตัว ChatGPT ที่ใช้ GPT-3.5 จนถึงการมาถึงของ Gemini 3 ของ Google ในปี 2025 ซึ่งสะท้อนให้เห็นว่าภายในเวลาไม่ถึง 1,000 วัน AI ได้ก้าวกระโดดจากการสร้างบทกวีง่าย ๆ ไปสู่การทำงานในระดับ “ผู้ช่วยดิจิทัล” ที่สามารถเขียนโค้ด ออกแบบอินเทอร์เฟซ และสร้างเกมเล็ก ๆ ได้เอง 🛠️ จาก Chatbot สู่ Digital Coworker Mollick ทดลองให้ Gemini 3 ทำงานจริง เช่น สร้างเว็บไซต์ที่รวบรวมคำทำนายเก่า ๆ ของเขา โดย AI สามารถอ่านไฟล์จำนวนมาก วางแผนการทำงาน ทำการค้นคว้า และสร้างผลลัพธ์ที่ใช้งานได้จริง พร้อมตรวจสอบกับผู้ใช้เป็นระยะ ๆ สิ่งนี้ทำให้เขารู้สึกเหมือนกำลัง “จัดการทีมงาน” มากกว่าการพิมพ์คำสั่งให้ chatbot ตอบ 🎓 ระดับปัญญาเทียบเท่านักศึกษาปริญญาเอก Gemini 3 ยังถูกทดสอบด้วยงานวิจัยจริง โดย Mollick ให้มันทำการวิเคราะห์ข้อมูลเก่าและเขียนบทความวิชาการ ผลลัพธ์คือเอกสาร 14 หน้า ที่มีการตั้งสมมติฐานใหม่ วิเคราะห์เชิงสถิติ และสร้างมาตรวัดใหม่ ๆ แม้ยังมีข้อบกพร่อง แต่ก็ใกล้เคียงกับการทำงานของนักศึกษาปริญญาเอกที่ต้องการการชี้แนะจากอาจารย์ 🌍 ความหมายต่ออนาคตการทำงาน Mollick สรุปว่าเรากำลังเข้าสู่ยุคที่ AI ไม่ใช่แค่เครื่องมือ แต่เป็น “เพื่อนร่วมงานดิจิทัล” ที่ต้องการการกำกับดูแลเหมือนทีมงานจริง ๆ การเปลี่ยนแปลงนี้อาจเป็นจุดพลิกผันครั้งใหญ่ที่สุดตั้งแต่การเปิดตัว ChatGPT และจะส่งผลต่อวิธีการทำงาน การเรียนรู้ และการจัดการองค์กรในอนาคต 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ การพัฒนา AI ภายใน 3 ปี ➡️ จากการเขียนบทกวีง่าย ๆ ไปสู่การสร้างเกมและเว็บไซต์ ✅ ความสามารถของ Gemini 3 ➡️ ทำงานเชิงรุก วางแผน และตรวจสอบกับผู้ใช้ ✅ การทดสอบระดับวิชาการ ➡️ เขียนบทความวิจัย 14 หน้า พร้อมการวิเคราะห์เชิงสถิติ ✅ ความหมายต่ออนาคต ➡️ AI กำลังกลายเป็น “เพื่อนร่วมงานดิจิทัล” ‼️ คำเตือนจาก Mollick ⛔ AI ยังต้องการการกำกับดูแล ไม่สามารถทำงานได้สมบูรณ์เอง ‼️ ความเสี่ยงต่อการใช้งานจริง ⛔ หากไม่มีการตรวจสอบ อาจเกิดข้อผิดพลาดเชิงวิชาการหรือการตีความ https://www.oneusefulthing.org/p/three-years-from-gpt-3-to-gemini

🏫 Andrej Karpathy เตือน: การบ้านยุค AI ตรวจจับไม่ได้ Andrej Karpathy อดีตหัวหน้าทีม AI ของ Tesla และ OpenAI ได้โพสต์บน X ถึงผลกระทบของ AI ต่อการศึกษา โดยเขาย้ำว่า “คุณไม่มีวันตรวจจับได้ว่าการบ้านใช้ AI ทำหรือไม่” เครื่องมือที่อ้างว่าเป็นตัวตรวจจับ AI ล้วนสามารถถูกหลอกได้ และในหลักการแล้ว doomed to fail ทำให้ครูและโรงเรียนต้องปรับวิธีการประเมินใหม่ 📚 การปรับรูปแบบการเรียนการสอน Karpathy เสนอว่า การบ้านที่ทำที่บ้านควรถือว่าใช้ AI เป็นส่วนหนึ่งเสมอ ดังนั้นการประเมินผลควรย้ายเข้าสู่การทำงานในห้องเรียนที่ครูสามารถควบคุมและสังเกตได้โดยตรง นักเรียนยังคงมีแรงจูงใจที่จะเรียนรู้วิธีแก้ปัญหาด้วยตัวเอง เพราะรู้ว่าการสอบจริงจะไม่สามารถใช้ AI ได้ 🔢 บทเรียนจากเครื่องคิดเลข เขาเปรียบเทียบ AI กับเครื่องคิดเลขในอดีต โรงเรียนยังคงสอนการคำนวณพื้นฐานแม้เครื่องคิดเลขจะมีอยู่ทั่วไป เพื่อให้ผู้เรียนเข้าใจหลักการและสามารถตรวจสอบผลลัพธ์ได้เอง เช่นเดียวกับ AI ที่แม้จะทรงพลัง แต่ก็ผิดพลาดได้ง่าย การมีทักษะตรวจสอบและเข้าใจสิ่งที่ AI สร้างขึ้นจึงสำคัญมาก 🎓 เป้าหมายการศึกษาในยุค AI Karpathy สรุปว่าเป้าหมายไม่ใช่การห้ามใช้ AI แต่คือการทำให้นักเรียน “มีความสามารถใช้ AI ได้อย่างคล่องแคล่ว แต่ก็สามารถอยู่รอดได้โดยไม่ต้องพึ่งมัน” ซึ่งหมายถึงการออกแบบการเรียนการสอนใหม่ให้สมดุลระหว่างการใช้เครื่องมือและการสร้างทักษะพื้นฐาน 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ AI เปลี่ยนวิธีการบ้านและการสอบ ➡️ การบ้านที่ทำที่บ้านควรถือว่าใช้ AI เสมอ ✅ แนวทางใหม่ในการประเมินผล ➡️ ย้ายการสอบและการบ้านเข้าสู่ห้องเรียนที่ครูควบคุมได้ ✅ บทเรียนจากเครื่องคิดเลข ➡️ ต้องสอนพื้นฐานเพื่อให้ผู้เรียนตรวจสอบผลลัพธ์ได้เอง ✅ เป้าหมายการศึกษา ➡️ นักเรียนต้องใช้ AI ได้คล่อง แต่ยังอยู่รอดได้หากไม่มีมัน ‼️ คำเตือนจาก Karpathy ⛔ เครื่องมือตรวจจับ AI ล้วนล้มเหลวและไม่ควรพึ่งพา ‼️ ความเสี่ยงต่อการเรียนรู้ ⛔ หากพึ่ง AI อย่างเดียว นักเรียนอาจขาดทักษะพื้นฐานที่จำเป็น https://x.com/karpathy/status/1993010584175141038

🤖 Anthropic เปิดตัวความสามารถ Advanced Tool Use บนแพลตฟอร์ม Claude Anthropic ประกาศเปิดตัวฟีเจอร์ใหม่ Advanced Tool Use (ATU) สำหรับนักพัฒนา Claude ซึ่งช่วยให้ AI สามารถทำงานร่วมกับเครื่องมือภายนอกได้อย่างยืดหยุ่นมากขึ้น ไม่เพียงแต่เรียกใช้ API หรือฐานข้อมูล แต่ยังสามารถประสานงานหลายเครื่องมือพร้อมกันเพื่อแก้ปัญหาที่ซับซ้อน เช่น การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก การสร้างภาพ หรือการทำงานกับระบบซอฟต์แวร์ที่มีหลายโมดูล 🛠️ ความสามารถหลักของ ATU ATU ช่วยให้นักพัฒนาสามารถกำหนดเครื่องมือเฉพาะที่ Claude จะใช้ และ AI สามารถเลือกว่าจะเรียกใช้เครื่องมือใดในแต่ละขั้นตอนของงาน ตัวอย่างเช่น การสร้างรายงานที่ต้องดึงข้อมูลจากฐานข้อมูล → วิเคราะห์ด้วย Python → และแสดงผลเป็นกราฟ ซึ่ง Claude สามารถจัดการลำดับการทำงานได้เองโดยไม่ต้องให้มนุษย์สั่งทีละขั้น 🌍 ผลกระทบต่อวงการ AI และนักพัฒนา การเปิดตัว ATU ถือเป็นการยกระดับจากการใช้ AI แบบ “ตอบคำถาม” ไปสู่การเป็น AI Agent ที่สามารถทำงานเชิงรุกและประสานงานกับระบบจริงได้ นักวิจัยมองว่าฟีเจอร์นี้จะช่วยให้ AI ถูกนำไปใช้ในงานที่ซับซ้อน เช่น การวิเคราะห์ทางวิทยาศาสตร์ การจัดการธุรกิจ หรือการพัฒนาโปรแกรมที่ต้องใช้หลายเครื่องมือร่วมกัน ซึ่งจะช่วยลดภาระของนักพัฒนาและเพิ่มความเร็วในการทำงาน ⚠️ ความท้าทายและข้อควรระวัง แม้ ATU จะเปิดโอกาสใหม่ แต่ก็มีความเสี่ยงด้าน ความปลอดภัยและการควบคุม หาก AI สามารถเข้าถึงเครื่องมือที่มีสิทธิ์สูง เช่น ระบบฐานข้อมูลหรือ API ที่เกี่ยวข้องกับการเงิน อาจเกิดการรั่วไหลของข้อมูลหรือการใช้ผิดวัตถุประสงค์ได้ ดังนั้น Anthropic จึงเน้นย้ำว่าต้องมีการกำกับดูแลและการตั้งค่าอย่างรอบคอบ เพื่อให้การใช้งาน ATU ปลอดภัยและสอดคล้องกับมาตรฐานจริยธรรม 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ ฟีเจอร์ใหม่ Advanced Tool Use (ATU) ➡️ ช่วยให้ Claude ใช้งานเครื่องมือภายนอกได้อย่างยืดหยุ่นและซับซ้อน ✅ ความสามารถหลัก ➡️ เลือกและจัดการลำดับการใช้เครื่องมือ เช่น API, Python, การสร้างกราฟ ✅ ผลกระทบต่อวงการ ➡️ ยกระดับ Claude จาก AI ตอบคำถามไปสู่ AI Agent ที่ทำงานเชิงรุก ✅ โอกาสใช้งาน ➡️ เหมาะกับงานวิเคราะห์ข้อมูล วิทยาศาสตร์ ธุรกิจ และการพัฒนาโปรแกรม ‼️ ความเสี่ยงด้านความปลอดภัย ⛔ หาก AI เข้าถึงเครื่องมือที่มีสิทธิ์สูง อาจเกิดการรั่วไหลข้อมูล ‼️ ข้อควรระวังในการใช้งาน ⛔ ต้องมีการกำกับดูแลและตั้งค่าอย่างรอบคอบเพื่อป้องกันการใช้ผิดวัตถุประสงค์ https://www.anthropic.com/engineering/advanced-tool-use

🧠 สมองมนุษย์อาจถูกตั้งโปรแกรมไว้ตั้งแต่เกิด ทีมนักวิจัยจากมหาวิทยาลัยแคลิฟอร์เนีย ซานตาครูซ (UC Santa Cruz) นำโดย Tal Sharf ใช้ brain organoids หรือเนื้อเยื่อสมองจำลองจากสเต็มเซลล์ เพื่อศึกษาการทำงานของสมองในระยะเริ่มต้น ผลการทดลองพบว่า แม้ยังไม่เคยได้รับประสบการณ์จากโลกภายนอก เซลล์สมองก็สามารถสร้างรูปแบบการทำงานที่มีโครงสร้างชัดเจนขึ้นมาเองได้ คล้ายกับ “ระบบปฏิบัติการ” ที่ถูกตั้งค่าไว้ล่วงหน้า 🔬 การค้นพบรูปแบบไฟฟ้าในสมองก่อนรับรู้ นักวิจัยใช้ชิปไมโครอิเล็กโทรด CMOS เพื่อตรวจจับการยิงสัญญาณไฟฟ้าของเซลล์สมองใน organoids พบว่ามีการสร้างวงจรและรูปแบบการยิงสัญญาณที่ซับซ้อนตั้งแต่ระยะต้น ซึ่งมีความคล้ายคลึงกับ default mode network ของสมองมนุษย์จริง ๆ ที่ใช้ในการประมวลผลประสบการณ์ทางประสาทสัมผัส เช่น การมองเห็นหรือการได้ยิน 🌍 ความหมายต่อการแพทย์และสิ่งแวดล้อม การค้นพบนี้ช่วยให้เข้าใจว่า สมองอาจมี “พิมพ์เขียวทางพันธุกรรม” ที่กำหนดวิธีการสร้างแผนที่โลกตั้งแต่แรกเริ่ม ซึ่งมีผลต่อการศึกษาความผิดปกติทางพัฒนาการ เช่น ออทิสติก หรือโรคทางสมองอื่น ๆ นอกจากนี้ยังสามารถใช้ organoids เพื่อตรวจสอบผลกระทบของสารพิษ เช่น ไมโครพลาสติก หรือยาฆ่าแมลง ที่อาจรบกวนการพัฒนาสมองในครรภ์ 🛡️ บทเรียนและโอกาสในอนาคต นักวิจัยเชื่อว่าการใช้ organoids จะช่วยให้สามารถพัฒนาวิธีการรักษาใหม่ ๆ เช่น ยาเฉพาะทาง หรือการแก้ไขยีน เพื่อป้องกันโรคทางสมองได้ตั้งแต่ระยะก่อนคลินิก อย่างไรก็ตาม ยังต้องมีการตรวจสอบอย่างรอบคอบเพื่อให้แน่ใจว่าการทดลองไม่ละเมิดจริยธรรม และสามารถนำไปใช้จริงได้อย่างปลอดภัย 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ การค้นพบใหม่เกี่ยวกับสมองมนุษย์ ➡️ สมองมีรูปแบบการทำงานที่ถูกตั้งค่าไว้ตั้งแต่เกิด ✅ เทคนิคการศึกษา ➡️ ใช้ organoids และชิป CMOS เพื่อตรวจจับสัญญาณไฟฟ้า ✅ ความหมายทางการแพทย์ ➡️ ช่วยทำความเข้าใจโรคพัฒนาการและผลกระทบจากสารพิษ ✅ โอกาสในอนาคต ➡️ พัฒนาแนวทางรักษาใหม่ เช่น ยาและการแก้ไขยีน ‼️ คำเตือนด้านจริยธรรม ⛔ ต้องตรวจสอบการใช้ organoids ให้ไม่ละเมิดหลักจริยธรรม ‼️ ความเสี่ยงต่อสิ่งแวดล้อม ⛔ สารพิษและไมโครพลาสติกอาจรบกวนการพัฒนาสมองในครรภ์ https://news.ucsc.edu/2025/11/sharf-preconfigured-brain/

🕵️‍♂️ ช่องโหว่ใหม่ใน Google Antigravity: การโจมตีแบบ Prompt Injection Google เปิดตัว Antigravity ซึ่งเป็นเครื่องมือแก้ไขโค้ดเชิงอัตโนมัติที่ใช้ AI Gemini แต่ล่าสุดมีการค้นพบว่ามีช่องโหว่ร้ายแรงที่สามารถถูกโจมตีด้วย Indirect Prompt Injection ผ่านบล็อกหรือคู่มือการใช้งานที่ถูกฝังคำสั่งแอบแฝงไว้ เมื่อ Gemini อ่านข้อมูลเหล่านี้ มันถูกหลอกให้เก็บข้อมูลสำคัญ เช่น credentials และโค้ดจาก IDE ของผู้ใช้ แล้วส่งออกไปยังเว็บไซต์ที่ผู้โจมตีควบคุมได้ ⚠️ กลไกการโจมตีและการเลี่ยงข้อจำกัด การโจมตีเริ่มจากการที่ผู้ใช้เปิดคู่มือการเชื่อมต่อระบบ ERP ที่ถูกฝังคำสั่งแอบแฝงไว้ในตัวอักษรเล็กมาก Gemini ถูกบังคับให้เก็บข้อมูลจากไฟล์ .env ซึ่งควรจะถูกป้องกันด้วย .gitignore แต่กลับเลี่ยงข้อจำกัดโดยใช้คำสั่ง cat ผ่าน terminal เพื่อดึงข้อมูลออกมา จากนั้นมันสร้าง URL ที่ฝังข้อมูลสำคัญและเปิดด้วย browser subagent ทำให้ข้อมูลรั่วไหลไปยังโดเมนที่ผู้โจมตีเฝ้าดูอยู่ 🌐 ความเสี่ยงที่กว้างขึ้นในยุค AI Agent สิ่งที่น่ากังวลคือ Antigravity อนุญาตให้ผู้ใช้รันหลาย agent พร้อมกันโดยไม่ต้องตรวจสอบตลอดเวลา ทำให้การโจมตีสามารถเกิดขึ้นโดยที่ผู้ใช้ไม่ทันสังเกต นอกจากนี้ยังพบว่ามีช่องโหว่อื่น ๆ ที่ไม่จำเป็นต้องเปิดฟีเจอร์ browser tools ก็สามารถรั่วไหลข้อมูลได้ ซึ่งสะท้อนถึงความเสี่ยงที่ AI agent อาจถูกใช้เป็นเครื่องมือโจมตีไซเบอร์ในอนาคต 🛡️ แนวทางป้องกันและบทเรียนสำคัญ Google ยอมรับความเสี่ยงและแสดงคำเตือนแก่ผู้ใช้ แต่ยังไม่มีการแก้ไขเชิงโครงสร้างที่ชัดเจน นักวิจัยด้านความปลอดภัยแนะนำว่าองค์กรควร เพิ่มการตรวจสอบมนุษย์ในวงจรการทำงานของ AI agent และไม่ควรเก็บข้อมูลสำคัญไว้ในพื้นที่ที่ agent สามารถเข้าถึงได้ง่าย นอกจากนี้ควรใช้ระบบ allowlist ที่เข้มงวดกว่าค่าเริ่มต้น เพื่อป้องกันการส่งข้อมูลไปยังโดเมนที่ไม่ปลอดภัย 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ การค้นพบช่องโหว่ใน Google Antigravity ➡️ เกิดจากการโจมตีแบบ Indirect Prompt Injection ✅ กลไกการโจมตี ➡️ Gemini ถูกบังคับให้เข้าถึงไฟล์ .env และส่งข้อมูลไปยังโดเมนที่ผู้โจมตีควบคุม ✅ ความเสี่ยงต่อผู้ใช้ ➡️ Agent สามารถทำงานเบื้องหลังโดยไม่ถูกตรวจสอบ ✅ แนวทางป้องกัน ➡️ เพิ่มการตรวจสอบมนุษย์และใช้ allowlist ที่เข้มงวด ‼️ คำเตือนจากนักวิจัย ⛔ การตั้งค่าเริ่มต้นของ Antigravity อาจไม่เพียงพอในการป้องกันข้อมูลรั่วไหล ‼️ ความเสี่ยงในอนาคต ⛔ AI agent อาจถูกใช้เป็นเครื่องมือโจมตีไซเบอร์ในระดับองค์กร https://www.promptarmor.com/resources/google-antigravity-exfiltrates-data

✈️ ข่าวเด่น: “Everest Ransomware โจมตี Iberia และ Air Miles España” กลุ่ม Everest ransomware ได้เผยแพร่บนเว็บไซต์ dark web ว่า สามารถเจาะระบบของ Iberia สายการบินแห่งชาติสเปน และขโมยฐานข้อมูลขนาดใหญ่ถึง 596 GB พร้อมไฟล์อีเมลที่เกี่ยวข้องกับการจองกว่า 430 GB ข้อมูลที่ถูกขโมยครอบคลุมตั้งแต่ ข้อมูลระบุตัวตน, รายละเอียดสมาชิกสะสมไมล์ Avios, ประวัติการเดินทาง, หมายเลขตั๋ว, โครงสร้างการจอง, เนื้อหาอีเมล และข้อมูลการชำระเงินจาก IberiaPay Everest ยังอ้างว่ามีการเข้าถึงระบบในระยะยาว ทำให้สามารถ เปลี่ยนข้อมูลติดต่อ, ปรับที่นั่ง, อาหาร, รายละเอียดฉุกเฉิน และแม้แต่ยกเลิกตั๋ว ได้ตามกฎเกณฑ์การจอง พวกเขากำลังรอการตอบสนองจาก Iberia ก่อนเริ่มเจรจา แต่จากประวัติที่ผ่านมา หากการเจรจาล้มเหลว Everest มักจะปล่อยข้อมูลทั้งหมดสู่สาธารณะ นอกจาก Iberia แล้ว Everest ยังอ้างว่าได้โจมตี Air Miles España, S.A. ผู้ให้บริการโปรแกรมสะสมแต้ม Travel Club ของสเปน โดยขโมยข้อมูลกว่า 131 GB และล็อกระบบภายใน การโจมตีนี้เป็นรูปแบบ double extortion คือขโมยไฟล์แล้วเข้ารหัสระบบเพื่อบังคับให้เหยื่อจ่ายค่าไถ่ หากไม่จ่าย Everest จะเผยแพร่ข้อมูลทั้งหมด ข้อมูลที่ถูกขโมยจาก Travel Club อาจรวมถึง ชื่อ, ที่อยู่, อีเมล, เบอร์โทรศัพท์, หมายเลขบัญชีสะสมแต้ม, ยอดคะแนน, ประวัติการซื้อ และโปรไฟล์การตลาด ซึ่งสร้างความเสี่ยงต่อการ ฟิชชิ่งและขโมยข้อมูลส่วนบุคคล อย่างรุนแรง โดยเฉพาะเมื่อ Travel Club มีพันธมิตรหลายราย เช่น Repsol, Eroski และ Iberia 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ การโจมตี Iberia ➡️ ขโมยข้อมูลกว่า 596 GB และไฟล์อีเมล 430 GB ➡️ ข้อมูลครอบคลุมการจอง, การชำระเงิน และข้อมูลส่วนบุคคล ➡️ สามารถแก้ไขหรือยกเลิกการจองได้ ✅ การโจมตี Air Miles España (Travel Club) ➡️ ขโมยข้อมูลกว่า 131 GB และล็อกระบบภายใน ➡️ ข้อมูลสมาชิกสะสมแต้มและโปรไฟล์การตลาดถูกเปิดเผย ➡️ กระทบผู้ใช้หลายล้านคนทั่วสเปน ‼️ ความเสี่ยงต่อผู้ใช้ ⛔ เสี่ยงต่อการฟิชชิ่งและขโมยข้อมูลส่วนบุคคล ⛔ ข้อมูลการชำระเงินและการเดินทางอาจถูกนำไปใช้ในทางที่ผิด ⛔ หากการเจรจาล้มเหลว Everest อาจปล่อยข้อมูลทั้งหมดสู่สาธารณะ ‼️ คำแนะนำเร่งด่วน ⛔ ผู้ใช้ควรเปลี่ยนรหัสผ่านทันที ⛔ ตรวจสอบบัญชีสะสมแต้มและธุรกรรมการชำระเงินอย่างใกล้ชิด ⛔ องค์กรที่เกี่ยวข้องต้องแจ้งหน่วยงานกำกับดูแลตาม GDPR มิฉะนั้นอาจถูกปรับหนัก https://hackread.com/everest-ransomware-spai-airline-iberia-breach/

🌐 ข่าวเด่น: “Tech Teams ควรเลือก Hosting อย่างไรให้มั่นใจระยะยาว” หลายองค์กรเริ่มต้นด้วยการเลือก Hosting ที่ราคาถูกที่สุด แต่บทความชี้ว่า ต้นทุนที่แท้จริงของ Hosting ราคาถูกคือความเสี่ยง เช่น downtime, ความล่าช้า, และการสนับสนุนที่ไม่เพียงพอ ซึ่งอาจทำให้สูญเสียรายได้และความเชื่อมั่นของลูกค้าในระยะยาว สิ่งสำคัญอันดับแรกคือ ความน่าเชื่อถือ (Reliability) เพราะแม้ uptime 99% ฟังดูดี แต่จริง ๆ แล้วหมายถึง downtime เกือบ 4 วันต่อปี ซึ่งไม่สามารถยอมรับได้สำหรับธุรกิจที่ต้องออนไลน์ตลอดเวลา นอกจากนี้ ความเร็วในการโหลดและ latency ก็เป็นตัวชี้วัดคุณภาพที่ส่งผลต่อประสบการณ์ผู้ใช้โดยตรง อีกประเด็นคือ โครงสร้างพื้นฐานในพื้นที่ (Local Infrastructure) การเลือก Hosting ที่มี Data Center ใกล้กับกลุ่มผู้ใช้หลัก ช่วยให้โหลดเร็วขึ้นและสอดคล้องกับกฎหมายท้องถิ่น เช่น GDPR หรือมาตรฐานการปกป้องข้อมูลในประเทศนั้น ๆ พร้อมทั้งการสนับสนุนจากทีมงานที่อยู่ใน Time Zone เดียวกัน ทำให้แก้ปัญหาได้รวดเร็วและเข้าใจบริบทของตลาดมากกว่า สุดท้ายคือ การขยายระบบและความปลอดภัย (Scalability & Security) Hosting ที่ดีต้องสามารถรองรับการเติบโตของธุรกิจได้ เช่น การเพิ่ม RAM, CPU, หรือการใช้ Load Balancing และ CDN โดยไม่ต้องย้ายระบบใหม่ ขณะเดียวกันต้องมีระบบป้องกัน DDoS, การสำรองข้อมูลอัตโนมัติ และการจัดการ SSL อย่างโปร่งใส เพื่อให้มั่นใจว่าข้อมูลลูกค้าปลอดภัยและเป็นไปตามมาตรฐานสากล 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ ต้นทุนที่แท้จริงของ Hosting ราคาถูก ➡️ เสี่ยงต่อ downtime, ความล่าช้า และการสูญเสียความเชื่อมั่นลูกค้า ➡️ อาจทำให้ธุรกิจเสียรายได้มหาศาล ✅ ความน่าเชื่อถือ (Reliability) ➡️ Uptime 99% = downtime เกือบ 4 วัน/ปี ➡️ ความเร็วและ latency ส่งผลต่อประสบการณ์ผู้ใช้โดยตรง ✅ โครงสร้างพื้นฐานในพื้นที่ (Local Infrastructure) ➡️ Data Center ใกล้ผู้ใช้ช่วยให้โหลดเร็วขึ้น ➡️ สอดคล้องกับกฎหมายท้องถิ่น เช่น GDPR ➡️ ทีมสนับสนุนใน Time Zone เดียวกันแก้ปัญหาได้เร็วกว่า ✅ การขยายระบบและความปลอดภัย (Scalability & Security) ➡️ รองรับการเติบโตด้วยการเพิ่มทรัพยากรและ Load Balancing ➡️ มีระบบป้องกัน DDoS, สำรองข้อมูลอัตโนมัติ และ SSL ที่โปร่งใส ‼️ คำเตือนสำหรับองค์กรที่เลือก Hosting ราคาถูก ⛔ อาจต้องเสียค่าใช้จ่ายมากขึ้นในการแก้ไขปัญหา ⛔ เสี่ยงต่อการสูญเสียลูกค้าและชื่อเสียง ⛔ อาจไม่สามารถรองรับการเติบโตของธุรกิจในอนาคต https://hackread.com/what-tech-teams-look-in-hosting-provider/

📰 ข่าวเด่น: “Firefox ออกแพตช์ด่วน อุดช่องโหว่ CVE-2025-13016” นักวิจัยจากบริษัท AISLE ได้ค้นพบช่องโหว่ร้ายแรงใน Firefox WebAssembly (Wasm) ซึ่งเปิดโอกาสให้แฮกเกอร์สามารถรันโค้ดอันตรายบนเครื่องของผู้ใช้ได้ ช่องโหว่นี้เกิดจาก ข้อผิดพลาดเล็ก ๆ ในการคำนวณหน่วยความจำ (memory pointers) ที่ทำให้เกิดการ stack buffer overflow และนำไปสู่การเขียนข้อมูลเกินขอบเขต จนกระทบหน่วยความจำส่วนอื่น ๆ ช่องโหว่นี้ถูกแทรกเข้ามาตั้งแต่ 7 เมษายน 2025 และอยู่ในหลายเวอร์ชันของ Firefox ตั้งแต่ 143 ถึงต้น 145 รวมถึง ESR ก่อน 140.5 โดยแม้แต่ชุดทดสอบที่ออกแบบมาเพื่อเช็กเส้นทางโค้ดนี้ก็ยังไม่สามารถตรวจจับได้ ทำให้ผู้ใช้กว่า 180 ล้านคน เสี่ยงต่อการถูกโจมตีเป็นเวลานานถึง 6 เดือน หลังจาก AISLE รายงานเมื่อวันที่ 2 ตุลาคม 2025 ทีม Mozilla ได้ตอบสนองอย่างรวดเร็ว โดยยืนยันปัญหาในวันที่ 14 ตุลาคม และนักพัฒนาได้แก้ไขทันทีในวันถัดมา ก่อนจะปล่อยแพตช์สาธารณะในวันที่ 11 พฤศจิกายน 2025 ช่องโหว่นี้ถูกจัดระดับ High severity (CVSS 7.5) และสามารถถูกโจมตีได้หากผู้ใช้เข้าเว็บอันตรายในช่วงที่เบราว์เซอร์มีภาระหน่วยความจำสูง ข่าวดีคือ Firefox 145 และ ESR 140.5 ได้รับการแก้ไขแล้ว และระบบ Linux หลัก ๆ เช่น Ubuntu, Debian, Fedora ได้รวมแพตช์นี้อย่างรวดเร็ว โดย Arch Linux อัปเดตภายใน 24 ชั่วโมง ผู้ใช้ทุกแพลตฟอร์มจึงถูกแนะนำให้อัปเดตทันทีเพื่อความปลอดภัย 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ รายละเอียดช่องโหว่ CVE-2025-13016 ➡️ เกิดจาก stack buffer overflow ใน WebAssembly Garbage Collection ➡️ ทำให้แฮกเกอร์สามารถรันโค้ดอันตรายบนเครื่องผู้ใช้ ➡️ กระทบผู้ใช้กว่า 180 ล้านราย ✅ ช่วงเวลาที่ช่องโหว่ปรากฏ ➡️ ถูกเพิ่มเข้ามาเมื่อ 7 เมษายน 2025 ➡️ มีผลใน Firefox 143 ถึงต้น 145 และ ESR ก่อน 140.5 ✅ การตอบสนองของ Mozilla ➡️ AISLE รายงานเมื่อ 2 ตุลาคม 2025 ➡️ Mozilla ยืนยันปัญหา 14 ตุลาคม และแก้ไขทันที ➡️ ปล่อยแพตช์สาธารณะ 11 พฤศจิกายน 2025 ‼️ ความเสี่ยงต่อผู้ใช้ ⛔ อาจถูกโจมตีหากเข้าเว็บอันตรายในช่วงที่เบราว์เซอร์มีภาระหน่วยความจำสูง ⛔ ช่องโหว่ทำให้เกิดการเขียนข้อมูลเกินขอบเขตและเข้าถึงข้อมูลสำคัญ ⛔ หากไม่อัปเดต อาจถูกแฮกเกอร์ควบคุมเครื่องได้ ‼️ คำแนะนำเร่งด่วน ⛔ ผู้ใช้ทุกแพลตฟอร์มควรอัปเดตเป็น Firefox 145 หรือ ESR 140.5 ⛔ ตรวจสอบระบบปฏิบัติการให้แน่ใจว่าได้รับแพตช์ล่าสุดแล้ว https://hackread.com/update-firefox-patch-cve-2025-13016-vulnerability/

🛡️ “AI กับความปลอดภัยไซเบอร์ – ดาบสองคมที่ต้องระวัง” ในยุคดิจิทัลที่การโจมตีไซเบอร์ซับซ้อนขึ้นทุกวัน AI ถูกนำมาใช้เพื่อเสริมเกราะป้องกันองค์กร โดยสามารถตรวจจับพฤติกรรมผิดปกติได้ภายในไม่กี่วินาที และเรียนรู้จากเหตุการณ์โจมตีที่ผ่านมาเพื่อพัฒนาการตอบสนองที่แม่นยำขึ้น ตัวอย่างเช่น หากพนักงานเผลอคลิกลิงก์อันตราย AI สามารถแยกเครื่องนั้นออกจากระบบทันที ป้องกันการแพร่กระจายของมัลแวร์และลดความเสียหายมหาศาล อย่างไรก็ตาม AI ไม่ได้เป็นเพียงเครื่องมือของฝ่ายป้องกันเท่านั้น แฮกเกอร์เองก็ใช้ AI เพื่อสร้างอีเมลฟิชชิ่งที่สมจริงจนยากจะแยกแยะ หรือแม้แต่ใช้เทคนิค “data poisoning” ป้อนข้อมูลผิด ๆ ให้ระบบเรียนรู้จนเกิดพฤติกรรมที่ไม่ถูกต้อง นอกจากนี้ยังมีความเสี่ยงจาก “agentic AI” ที่สามารถทำงานอัตโนมัติได้เอง หากถูกควบคุมโดยผู้ไม่หวังดี อาจนำไปสู่การขโมยข้อมูลหรือการติดตั้งมัลแวร์โดยไม่ต้องมีมนุษย์คอยสั่งการ สิ่งที่น่ากังวลอีกประการคือ ความโปร่งใสในการตัดสินใจของ AI หลายครั้งแม้แต่ผู้พัฒนาก็ไม่สามารถอธิบายได้ว่าเหตุใด AI จึงตัดสินใจเช่นนั้น ทำให้การตรวจสอบและการสร้างความเชื่อมั่นเป็นเรื่องท้าทาย หากไม่มีการกำกับดูแลที่ดี องค์กรอาจเผชิญกับการบล็อกข้อมูลที่ปลอดภัย หรือปล่อยให้ภัยคุกคามเล็ดลอดไปโดยไม่ตั้งใจ อนาคตของ AI ในด้านความปลอดภัยไซเบอร์จึงขึ้นอยู่กับ การผสมผสานระหว่างเทคโนโลยีและมนุษย์ การตรวจสอบอย่างต่อเนื่อง การอัปเดตระบบ และการฝึกอบรมบุคลากรให้เข้าใจการใช้ AI อย่างปลอดภัย จะเป็นกุญแจสำคัญในการสร้างสมดุลระหว่างประโยชน์และความเสี่ยง 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ บทบาทของ AI ในการป้องกันภัยไซเบอร์ ➡️ ตรวจจับพฤติกรรมผิดปกติได้รวดเร็ว ➡️ เรียนรู้จากการโจมตีที่ผ่านมาเพื่อเพิ่มความแม่นยำ ➡️ ลดภาระงานและค่าใช้จ่ายขององค์กร ✅ การใช้ AI โดยองค์กรชั้นนำ ➡️ ระบบสามารถแยกเครื่องที่ติดไวรัสออกจากเครือข่ายทันที ➡️ ป้องกันการแพร่กระจายของมัลแวร์และลดความเสียหาย ‼️ ความเสี่ยงจากการใช้ AI โดยแฮกเกอร์ ⛔ อีเมลฟิชชิ่งที่สมจริงและยากต่อการตรวจจับ ⛔ การโจมตีแบบ data poisoning ทำให้ AI เรียนรู้ผิดพลาด ⛔ ความเสี่ยงจาก agentic AI ที่ทำงานอัตโนมัติและอาจถูกควบคุมโดยผู้ไม่หวังดี ‼️ ข้อจำกัดและความท้าทายของ AI ⛔ การตัดสินใจที่ไม่สามารถอธิบายได้อย่างโปร่งใส ⛔ ความเสี่ยงในการบล็อกข้อมูลที่ปลอดภัยหรือปล่อยภัยคุกคามโดยไม่ตั้งใจ ⛔ ต้องมีการตรวจสอบและกำกับดูแลโดยมนุษย์อย่างต่อเนื่อง https://hackread.com/can-we-trust-ai-with-cybersecurity-ai-security/

🕰️ Pebble Watch Software เปิด Open Source เต็มรูปแบบ Pebble ประกาศว่า ซอฟต์แวร์ทั้งหมดของ Pebble Watch ตอนนี้เปิดเป็น Open Source 100% รวมถึง PebbleOS, แอปมือถือ และ Developer Tools พร้อมทั้งเปิดตัวระบบ Appstore แบบ decentralized เพื่อให้ชุมชนสามารถพัฒนาและใช้งานต่อไปได้อย่างยั่งยืน หลังจากที่ Pebble เคยเปิดซอร์สโค้ดบางส่วน (~95%) ตอนนี้ทีม Core Devices ได้ประกาศว่า ทุกส่วนของซอฟต์แวร์ Pebble Watch เปิดเป็น Open Source แล้ว ตั้งแต่ PebbleOS ที่รันบนตัวนาฬิกา, แอปมือถือ companion สำหรับ iOS และ Android, ไปจนถึง Developer Tools และ Appstore ที่ชุมชนสามารถเข้าถึงและปรับปรุงได้เอง ⚙️ รายละเอียดการเปลี่ยนแปลง ⭐ PebbleOS: เปิดซอร์สโค้ดทั้งหมดบน GitHub สามารถดาวน์โหลด, คอมไพล์ และติดตั้งผ่าน Bluetooth ได้ ⭐ Mobile Companion App: แอปใหม่ที่สร้างด้วย Kotlin Multiplatform เปิดซอร์สโค้ดเต็มรูปแบบ ทำให้ผู้ใช้ iPhone และ Android สามารถใช้งานได้ต่อเนื่อง ⭐ Developer Tools & Appstore: อัปเดต SDK และ dev tools ให้ทำงานบนเครื่องสมัยใหม่ พร้อมระบบ Appstore แบบ decentralized ที่รองรับหลาย feed และมีการสำรองข้อมูลไปยัง Archive.org เพื่อป้องกันการสูญหาย 🔧 ฮาร์ดแวร์และการผลิต Core Devices ยืนยันว่าจะยังคงผลิตนาฬิกา Pebble ต่อไป โดยเน้นการออกแบบที่ ซ่อมง่ายกว่าเดิม เช่น Pebble Time 2 ที่สามารถถอดฝาหลังและเปลี่ยนแบตเตอรี่ได้เอง รวมถึงการเผยแพร่ไฟล์ออกแบบทางไฟฟ้าและกลไกของ Pebble 2 Duo เพื่อให้ชุมชนสามารถสร้างอุปกรณ์ที่เข้ากันได้กับ PebbleOS 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ ซอฟต์แวร์ Pebble เปิด Open Source 100% ➡️ ครอบคลุม PebbleOS, Mobile App และ Developer Tools ➡️ ชุมชนสามารถพัฒนาและใช้งานต่อไปได้ ✅ ระบบ Appstore แบบใหม่ ➡️ รองรับหลาย feed และ decentralized ➡️ มีการสำรองข้อมูลไปยัง Archive.org ✅ ฮาร์ดแวร์ที่ซ่อมง่ายขึ้น ➡️ Pebble Time 2 สามารถเปลี่ยนแบตเตอรี่ได้เอง ➡️ เผยแพร่ไฟล์ออกแบบ Pebble 2 Duo บน GitHub ‼️ คำเตือนสำหรับผู้ใช้และนักพัฒนา ⛔ บางส่วนยังมี binary blobs และ non-free components (เช่น heart rate sensor, Memfault library) ⛔ การผลิต Pebble Time 2 อาจล่าช้าเพราะปัจจัยโรงงานและเทศกาลตรุษจีน ⛔ ระบบ Appstore ใหม่ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น อาจไม่ครอบคลุมทุก watchface/app ทันที https://ericmigi.com/blog/pebble-watch-software-is-now-100percent-open-source