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

⚠️ เรื่องเล่าจากระดับนาโน: เมื่อความสุ่มกลายเป็นอุปสรรคใหญ่ที่สุดของการผลิตชิป ในเดือนกรกฎาคม 2025 บริษัท Fractilia ผู้นำด้านการวัดความแปรปรวนแบบสุ่ม (stochastics metrology) ได้เผยแพร่เอกสารวิชาการที่ชี้ให้เห็นว่า “ความแปรปรวนแบบสุ่ม” ในกระบวนการสร้างลวดลายบนชิป (โดยเฉพาะในเทคโนโลยี EUV และ High-NA EUV) กำลังกลายเป็นปัญหาใหญ่ที่สุดที่ทำให้การผลิตชิประดับ 2nm และต่ำกว่านั้นไม่สามารถทำได้ตามเป้าหมาย แม้ในห้องวิจัยจะสามารถสร้างลวดลายขนาดเล็กถึง 12nm ได้ แต่เมื่อเข้าสู่การผลิตจริง กลับเกิดข้อผิดพลาดแบบสุ่ม เช่น ความหยาบของขอบลวดลาย (LER), ความแปรปรวนของขนาด (LCDU), และการเชื่อมหรือขาดของเส้นลวดลาย ซึ่งไม่สามารถควบคุมได้ด้วยวิธีเดิม Fractilia เรียกช่องว่างนี้ว่า “Stochastics Gap” ซึ่งเป็นช่องว่างระหว่างสิ่งที่สามารถทำได้ในห้องวิจัย กับสิ่งที่สามารถผลิตได้จริงในโรงงาน โดยเสนอแนวทางใหม่ในการวัดและควบคุมความสุ่มด้วยเทคนิคเชิงสถิติและการออกแบบที่ตระหนักถึงความสุ่มตั้งแต่ต้น ✅ Fractilia เปิดเผยว่าอุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์สูญเงินหลายพันล้านดอลลาร์ต่อปีจากความแปรปรวนแบบสุ่ม ➡️ ความแปรปรวนนี้เกิดจากพฤติกรรมของโมเลกุล, แหล่งกำเนิดแสง, และอะตอมในกระบวนการสร้างลวดลาย ➡️ ส่งผลให้ yield ต่ำ, ผลิตล่าช้า, และประสิทธิภาพชิปลดลง ✅ “Stochastics Gap” คือช่องว่างระหว่างสิ่งที่สามารถพิมพ์ในห้องวิจัย กับสิ่งที่ผลิตได้จริงในโรงงาน ➡️ แม้จะพิมพ์ลวดลายขนาด 12nm ได้ใน R&D แต่ในโรงงานกลับติดที่ 16–18nm ➡️ ช่องว่างนี้ส่งผลต่อจำนวน die ต่อ wafer และรายได้ที่หายไป ✅ Fractilia เสนอวิธีแก้ปัญหาด้วยการวัดความสุ่มอย่างแม่นยำและออกแบบกระบวนการที่รองรับความสุ่ม ➡️ ใช้เทคโนโลยี FILM™ และ FAME™ เพื่อวัดความแปรปรวนแบบสุ่มในระดับนาโน ➡️ เสนอการออกแบบที่ตระหนักถึงความสุ่ม เช่น OPC แบบ local-aware และการเลือกวัสดุที่ลด noise ✅ ความแปรปรวนแบบสุ่มไม่สามารถแก้ด้วยการควบคุมแบบเดิม ➡️ ไม่ใช่ปัญหาเครื่องมือหรือการปรับพารามิเตอร์ ➡️ ต้องใช้การวิเคราะห์เชิงความน่าจะเป็นแทนการเฉลี่ยแบบเดิม ✅ การวัดความสุ่มอย่างแม่นยำช่วยให้ทีมออกแบบ, วิศวกร, และซัพพลายเออร์สื่อสารกันได้ดีขึ้น ➡️ สร้าง “ภาษากลาง” ในการวิเคราะห์ yield และ defect ➡️ ช่วยให้ตัดสินใจได้เร็วขึ้นและแม่นยำขึ้น ‼️ หากไม่แก้ปัญหา Stochastics Gap จะทำให้การผลิตชิประดับ 2nm และต่ำกว่าติดขัด ⛔ Yield ต่ำลง, ต้องใช้ mask หลายรอบ, และออกแบบชิปแบบประนีประนอม ⛔ สูญเสียรายได้จาก die ที่ผลิตได้น้อยลงต่อ wafer ‼️ โรงงานส่วนใหญ่ยังไม่มีเครื่องมือวัดความสุ่มอย่างแม่นยำในสายการผลิตจริง ⛔ แม้จะรู้ว่าปัญหามีอยู่ แต่ขาดเทคโนโลยีในการวัดและควบคุม ⛔ ทำให้ไม่สามารถปรับปรุงกระบวนการได้อย่างมีประสิทธิภาพ ‼️ การใช้ EUV และ High-NA EUV ทำให้ความสุ่มมีผลมากขึ้นในงบประมาณข้อผิดพลาด ⛔ ความสามารถในการพิมพ์ลวดลายเล็กลง แต่ความสุ่มกลับเพิ่มขึ้น ⛔ ทำให้ข้อผิดพลาดแบบสุ่มกลายเป็นปัจจัยหลักที่จำกัด yield ‼️ การไม่ตระหนักถึงความสุ่มตั้งแต่การออกแบบอาจทำให้ชิปไม่สามารถผลิตได้จริง ⛔ ออกแบบลวดลายที่สวยงามใน CAD แต่ไม่สามารถพิมพ์ได้ในโรงงาน ⛔ ต้องกลับไปแก้แบบใหม่ เสียเวลาและต้นทุน https://www.techradar.com/pro/the-semiconductor-industry-is-losing-billions-of-dollars-annually-because-of-this-little-obscure-quirk

🎙️ เรื่องเล่าจากโลกเลเซอร์: เมื่อแสงกลายเป็นทางลัดของข้อมูล TechRadar รายงานความก้าวหน้าครั้งสำคัญในการพัฒนา “ชิปโฟโตนิกส์” ที่ใช้เลเซอร์ควอนตัมดอท (Quantum Dot Lasers) ซึ่งสามารถทำงานบนซิลิคอนได้โดยตรง โดยไม่ต้องออกแบบระบบใหม่ทั้งหมด และยังทนความร้อนได้ดีเยี่ยม เหมาะกับการใช้งานจริงในศูนย์ข้อมูลและอุปกรณ์อัจฉริยะในอนาคต ลองจินตนาการว่าในอนาคต ชิปที่อยู่ในสมาร์ทโฟนหรือโน้ตบุ๊กของคุณจะไม่ส่งข้อมูลด้วยไฟฟ้า แต่ใช้ “แสง” แทน ซึ่งเร็วกว่าและประหยัดพลังงานมากกว่า แต่ปัญหาคือการรวมเลเซอร์เข้ากับซิลิคอนนั้นยากมาก เพราะวัสดุไม่เข้ากัน ทีมนักวิจัยจากมหาวิทยาลัยแคลิฟอร์เนีย นำโดย Rosalyn Koscica ได้แก้ปัญหานี้ด้วย 3 กลยุทธ์: 1️⃣ ใช้การเติบโตแบบสองขั้นตอน (MOCVD + MBE) เพื่อสร้างเลเซอร์ควอนตัมดอทบนซิลิคอน 2️⃣ เติมช่องว่างด้วยโพลิเมอร์เพื่อลดการกระจายของแสง 3️⃣ ใช้การออกแบบเลเซอร์แบบ pocket laser ที่เล็กและแม่นยำ ผลลัพธ์คือเลเซอร์ที่ทำงานได้ในช่วง O-band (เหมาะกับการสื่อสารข้อมูล) ทนความร้อนได้ถึง 105°C และมีอายุการใช้งานกว่า 6 ปี โดยไม่ต้องใช้ระบบระบายความร้อนที่ซับซ้อน ที่สำคัญคือกระบวนการนี้สามารถผลิตในโรงงานเซมิคอนดักเตอร์ทั่วไปได้เลย ไม่ต้องเปลี่ยนโครงสร้างชิป ทำให้มีโอกาสผลิตในระดับอุตสาหกรรมได้ง่ายขึ้น https://www.techradar.com/pro/a-new-trick-for-merging-lasers-with-silicon-could-finally-make-photonic-chips-cheap-fast-and-ready-for-mass-production

🎙️ เรื่องเล่าจากโลกเซมิคอนดักเตอร์: เมื่อ STMicro ขยายอาณาจักรด้วยเซนเซอร์จาก NXP ในยุคที่ตลาดชิปสำหรับยานยนต์และอุตสาหกรรมกำลังชะลอตัว STMicroelectronics กลับเดินเกมรุกด้วยการเข้าซื้อกิจการบางส่วนของ NXP Semiconductors ซึ่งเน้นด้าน MEMS-based electromechanical sensors เช่น: - เซนเซอร์ความปลอดภัยและการตรวจสอบสำหรับรถยนต์ - เซนเซอร์วัดแรงดันสำหรับระบบอุตสาหกรรม ดีลนี้มีรายละเอียดดังนี้: - จ่ายเงินสดล่วงหน้า 900 ล้านดอลลาร์ - จ่ายเพิ่มอีก 50 ล้านดอลลาร์ เมื่อบรรลุเป้าหมายทางเทคนิคบางประการ - ธุรกิจเซนเซอร์ของ NXP ที่ขายให้ STMicro มีรายได้ประมาณ 300 ล้านดอลลาร์ในปีที่ผ่านมา - คาดว่าการซื้อขายจะเสร็จสิ้นในครึ่งแรกของปี 2026 อย่างไรก็ตาม STMicro เพิ่งรายงานผลประกอบการขาดทุนไตรมาสแรกในรอบกว่า 10 ปี โดยมีค่าใช้จ่ายจากการปรับโครงสร้างและการด้อยค่าทรัพย์สินถึง 190 ล้านดอลลาร์ ✅ STMicroelectronics จะซื้อกิจการบางส่วนของธุรกิจเซนเซอร์จาก NXP ➡️ มูลค่ารวมสูงสุดถึง 950 ล้านดอลลาร์สหรัฐ ✅ ดีลนี้เน้นเซนเซอร์แบบ MEMS สำหรับยานยนต์และอุตสาหกรรม ➡️ เช่น เซนเซอร์ความปลอดภัยและเซนเซอร์วัดแรงดัน ✅ STMicro จะจ่ายเงินสดล่วงหน้า 900 ล้านดอลลาร์ ➡️ และอีก 50 ล้านดอลลาร์เมื่อบรรลุเป้าหมายทางเทคนิค ✅ ธุรกิจเซนเซอร์ของ NXP มีรายได้ประมาณ 300 ล้านดอลลาร์ในปีที่ผ่านมา ➡️ เป็นธุรกิจที่มีศักยภาพแม้ตลาดชิปโดยรวมจะชะลอตัว ✅ การซื้อกิจการคาดว่าจะเสร็จสิ้นในครึ่งแรกของปี 2026 ➡️ อยู่ระหว่างการดำเนินการและตรวจสอบ ✅ STMicro รายงานผลขาดทุนไตรมาสแรกในรอบกว่า 10 ปี ➡️ ขาดทุนจากการปรับโครงสร้างและการด้อยค่าทรัพย์สิน 190 ล้านดอลลาร์ https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/07/25/stmicro-to-buy-part-of-nxp-semiconductors039-sensor-business-for-up-to-950-million

🎙️ เรื่องเล่าจากโรงงานที่กำลังโตแต่ยังไม่พร้อม: เมื่อ CXMT พยายามผลิต DDR5 ท่ามกลางแรงกดดันจากเทคโนโลยีและการเมือง CXMT เริ่มผลิต DDR5 ตั้งแต่ปลายปี 2024 โดยใช้เทคโนโลยี G4 node ขนาด 16nm ซึ่งล้าหลังกว่าคู่แข่งอย่าง Samsung ที่ใช้ 10nm-class node รุ่นที่ 3 ทำให้: - ขนาดชิปใหญ่ขึ้น 40% - ต้นทุนการผลิตสูงกว่า - ไม่สามารถ “ท่วมตลาด” ด้วยราคาถูกได้ตามที่หลายฝ่ายกังวล นอกจากนี้ยังพบปัญหา: - ความไม่เสถียรเมื่อใช้งานที่อุณหภูมิสูง (60°C) และต่ำกว่าจุดเยือกแข็ง - ต้องออกแบบ photomask ใหม่เพื่อแก้ปัญหา — ซึ่งมีต้นทุนสูง - แม้จะปรับปรุงแล้วและคุณภาพใกล้เคียงกับ Nanya แต่ yield ยังต่ำเพียง 50% ซึ่งไม่เพียงพอสำหรับการผลิตเชิงพาณิชย์ CXMT มีแผนขยายกำลังผลิตจาก 170,000 wafer ต่อเดือนในปี 2024 เป็น 280,000 wafer ภายในปลายปี 2025 โดยใช้เงินทุนจากรัฐบาลจีน — แต่การพึ่งพาเครื่องมือจากสหรัฐฯ, ญี่ปุ่น และยุโรป อาจทำให้แผนนี้สะดุด หากถูกจำกัดการส่งออกหรือการซ่อมบำรุง ✅ CXMT เลื่อนการผลิต DDR5 แบบปริมาณมากไปเป็นปลายปี 2025 ➡️ เดิมคาดว่าจะเริ่มกลางปี แต่ yield ยังต่ำเพียง 50% ✅ ใช้เทคโนโลยี G4 node ขนาด 16nm ซึ่งล้าหลังกว่าคู่แข่ง ➡️ ทำให้ชิปใหญ่ขึ้น 40% และต้นทุนสูงกว่า Samsung ✅ พบปัญหาความไม่เสถียรที่อุณหภูมิสูงและต่ำ ➡️ ต้องออกแบบ photomask ใหม่เพื่อแก้ปัญหา ✅ คุณภาพของ DDR5 ล่าสุดใกล้เคียงกับ Nanya จากไต้หวัน ➡️ หากได้รับการรับรองจากผู้ผลิต PC จะถือว่า “ปิดช่องว่าง” กับคู่แข่ง ✅ CXMT มีแผนขยายกำลังผลิตจาก 170K → 280K wafer ต่อเดือนภายในปี 2025 ➡️ ใช้เงินทุนจากรัฐบาลจีนเพื่อสร้างความพึ่งพาตนเองด้านเซมิคอนดักเตอร์ ✅ Localization ของเครื่องมือในโรงงาน CXMT ยังอยู่ที่ 20% ➡️ พึ่งพาอุปกรณ์จากสหรัฐฯ, ญี่ปุ่น และยุโรปเป็นหลัก https://www.tomshardware.com/pc-components/dram/chinas-cxmt-reportedly-delays-mass-production-of-ddr5-chips-to-late-2025-state-backed-manufacturer-could-still-be-disruptive-market-force

🎙️ เรื่องเล่าจากตู้เย็นแห่งอนาคต: เมื่อความเย็นไม่ต้องพึ่งสารเคมีอีกต่อไป Samsung ได้พัฒนาอุปกรณ์ Peltier แบบฟิล์มบางร่วมกับ Johns Hopkins APL ซึ่งใช้หลักการ “Peltier effect” คือการถ่ายเทความร้อนผ่านกระแสไฟฟ้า — ด้านหนึ่งดูดความร้อน อีกด้านปล่อยออก โดยไม่ต้องใช้สารทำความเย็นเลย เทคโนโลยีนี้ถูกนำไปใช้ในตู้เย็นรุ่น Bespoke AI Hybrid Refrigerator ที่เปิดตัวในปี 2024 ซึ่งใช้ระบบไฮบริดระหว่างคอมเพรสเซอร์และ Peltier โดยเลือกใช้งานตามสถานการณ์ เช่น: - ใช้คอมเพรสเซอร์ในสภาวะปกติ - ใช้ Peltier เมื่อมีการแช่ของร้อนหรือปริมาณมาก - ใช้ Peltier ระหว่างการละลายน้ำแข็ง เพื่อรักษาอุณหภูมิให้คงที่ ล่าสุด Samsung ได้พัฒนา Peltier แบบฟิล์มบางที่มีประสิทธิภาพสูงขึ้นถึง 75% และลดการใช้พลังงานได้ถึง 30% เมื่อเทียบกับมาตรฐานประหยัดพลังงานระดับสูงสุดของเกาหลี เป้าหมายระยะยาวคือการสร้างตู้เย็นที่ใช้ Peltier เพียงอย่างเดียว โดยไม่ต้องพึ่งสารทำความเย็นเลย — เพื่อสิ่งแวดล้อมที่ดีขึ้นและการออกแบบที่ยืดหยุ่นมากขึ้น ✅ Samsung ร่วมกับ Johns Hopkins APL พัฒนาอุปกรณ์ Peltier แบบฟิล์มบาง ➡️ ใช้เทคโนโลยีนาโนเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและลดความร้อนสะสม ✅ Peltier cooling ใช้ไฟฟ้าในการถ่ายเทความร้อน ไม่ต้องใช้สารทำความเย็น ➡️ ทำให้ปลอดภัยต่อสิ่งแวดล้อมและออกแบบตู้เย็นได้ยืดหยุ่นมากขึ้น ✅ Bespoke AI Hybrid Refrigerator ใช้ระบบไฮบริดระหว่างคอมเพรสเซอร์และ Peltier ➡️ เลือกใช้งานตามสถานการณ์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและลดพลังงาน ✅ Peltier ถูกติดตั้งด้านบนของตู้เย็น ส่วนคอมเพรสเซอร์อยู่ด้านล่าง ➡️ ลดการรบกวนกันของความร้อนและเพิ่มความเสถียรของอุณหภูมิภายใน ✅ ประสิทธิภาพของ Peltier รุ่นใหม่สูงขึ้น 75% และลดพลังงานได้ถึง 30% ➡️ เมื่อเทียบกับเกณฑ์ประหยัดพลังงานระดับสูงสุดของเกาหลี ✅ Samsung ตั้งเป้าพัฒนา “ตู้เย็นที่ไม่มีสารทำความเย็นเลย” ในอนาคต ➡️ โดยใช้ Peltier cooling ร่วมกับ AI, การพิมพ์ 3D และเทคโนโลยีเซมิคอนดักเตอร์ ‼️ Peltier cooling ยังมีข้อจำกัดด้านกำลังทำความเย็นเมื่อเทียบกับคอมเพรสเซอร์ ⛔ ต้องใช้ร่วมกับระบบอื่นในช่วงแรกก่อนจะพัฒนาให้ใช้เดี่ยวได้ ‼️ การถ่ายเทความร้อนของ Peltier ต้องควบคุมอุณหภูมิทั้งสองด้านอย่างแม่นยำ ⛔ หากไม่จัดการดี ประสิทธิภาพจะลดลงอย่างมาก ‼️ การใช้วัสดุฟิล์มบางอาจมีปัญหาเรื่องความทนทานและการผลิตเชิงอุตสาหกรรม ⛔ ต้องพัฒนาเทคนิคการประกอบและวัสดุเสริมเพื่อให้ใช้งานได้จริง ‼️ ตู้เย็นรุ่นใหม่ยังจำกัดเฉพาะบางประเทศ เช่น เกาหลี สหรัฐฯ และยุโรป ⛔ ต้องปรับให้เหมาะกับสภาพอากาศร้อนชื้น เช่นในอินเดียหรือเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ https://news.samsung.com/global/interview-staying-cool-without-refrigerants-how-samsung-is-pioneering-next-generation-peltier-cooling

🎙️ เรื่องเล่าจากสนามการเมือง: Altman จากนักวิจารณ์ Trump กลายเป็นพันธมิตรด้าน AI ก่อนหน้านี้ Altman เคยเป็นผู้สนับสนุนพรรคเดโมแครตอย่างชัดเจน และวิจารณ์ Trump อย่างเผ็ดร้อนว่าเป็น “ภัยต่อประเทศ” แต่ในปี 2024–2025 เขาเริ่ม “ห่างจากฝั่งซ้าย” ด้วยเหตุผลหลายด้าน เช่น: - ไม่เห็นด้วยกับมาตรการกระตุ้นเศรษฐกิจยุคโควิด - ไม่พอใจกฎหมาย CHIPS และการควบคุมการส่งออกเซมิคอนดักเตอร์ - กังวลว่าสหรัฐอาจตามหลังจีนในด้าน AI เขาจึงประกาศเลิกเป็นเดโมแครตและเรียกตัวเองว่า “politically homeless” พร้อมเริ่มสร้างพันธมิตรกับฝ่ายขวาอย่างเงียบ ๆ โดยเฉพาะในเรื่องนโยบาย AI และการลงทุนโครงสร้างพื้นฐาน — ทั้งหมดนี้เกิดขึ้นพร้อมกับการแตกหักระหว่าง Musk และ Trump ในเดือนกรกฎาคม Altman ปรากฏตัวที่สนามกอล์ฟของ Trump พร้อมรับการแนะนำต่อกลุ่มผู้บริจาคของพรรครีพับลิกันว่าเป็น “ชายผู้ฉลาดมาก” และ “หวังว่าเขาจะพูดเรื่อง AI ถูกต้อง” เบื้องหลังคือ OpenAI กำลังผลักดันข้อเสนอใหญ่ ๆ เช่น: - การลงทุนรัฐบาลในโครงสร้างพื้นฐาน AI - การเปิดทางให้ใช้ไฟฟ้าจำนวนมหาศาลเพื่อรันโมเดล - การเร่งรัดการขออนุญาตสร้างศูนย์ข้อมูลระดับ gigawatt - การผลักดันโมเดลระดับ Sora, DALL-E, และ text-to-video ให้เป็น “ทรัพย์สินชาติ” ภายใน Oval Office Altman ประกาศ “Stargate Initiative” — ความร่วมมือมูลค่า $500B กับ Oracle และ SoftBank เพื่อสร้างโครงสร้างข้อมูล AI ทั่วโลก ซึ่งเป็นดีลที่ Musk เคยพยายามขัดขวางแต่ไม่สำเร็จ ✅ Sam Altman กลายเป็นที่ปรึกษา Trump ด้านนโยบาย AI หลังจาก Musk แยกตัว ➡️ ปรากฏตัวที่สนามกอล์ฟของ Trump และประกาศความร่วมมือในระดับชาติ ✅ Altman ประกาศเลิกสนับสนุนพรรคเดโมแครต พร้อมบอกว่า “ไม่ฝักฝ่ายการเมือง” ➡️ กล่าวว่าพรรคเดโมแครต “ขยับซ้ายจนเขาไม่มีที่ยืนทางการเมือง” ✅ OpenAI ผลักดันการลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลขนาดใหญ่ผ่าน Stargate Initiative ➡️ ความร่วมมือ $500B กับ SoftBank และ Oracle โดยมี Trump หนุนเต็มตัว ✅ Altman ขัดแย้งกับเดโมแครตเรื่อง CHIPS Act และข้อจำกัดการส่งออก ➡️ มองว่านโยบายเหล่านั้นทำให้สหรัฐเสียเปรียบจีนในด้าน AI ✅ นโยบายของ Trump เริ่มสะท้อนคำพูดของ Altman เช่นเน้นการลดข้อจำกัดด้านไฟฟ้าและการสร้างศูนย์ข้อมูล ➡️ เตรียมแปลงที่ดินของรัฐให้เหมาะกับการตั้งโครงสร้างพื้นฐาน AI ✅ Altman ยืนยันว่าเขายังเชื่อใน techno-capitalism แต่ควรมีระบบแบ่งปันผลประโยชน์ ➡️ แสดงว่าเป้าหมายไม่ใช่การสนับสนุนพรรคใด แต่เน้นผลลัพธ์และโอกาส https://www.techspot.com/news/108731-sam-altman-steps-political-power-vacuum-after-musk.html

🎙️ เรื่องเล่าจากโลกเซมิคอนดักเตอร์: Rapidus ญี่ปุ่นกับการทดสอบผลิตชิป 2nm ด้วยแนวทางใหม่ Rapidus เริ่มต้นทดสอบวงจรที่ใช้ทรานซิสเตอร์แบบ GAA (Gate-All-Around) ซึ่งเป็นเทคโนโลยีล่าสุดในการพัฒนาเซมิคอนดักเตอร์ระดับ 2nm โดยชิ้นทดสอบสามารถแสดงผลทางไฟฟ้าที่ตรงตามเป้าหมาย แสดงว่าทั้งเครื่องมือและกระบวนการของโรงงานทำงานได้ตามแผน สิ่งที่โดดเด่นคือ Rapidus เลือกใช้ระบบ “single-wafer processing” ทุกขั้นตอน ซึ่งปกติในอุตสาหกรรมมักใช้แบบผสมระหว่าง batch และ single wafer เพื่อประหยัดเวลาและต้นทุน — แต่ Rapidus เชื่อว่าการประมวลผลแบบแผ่นต่อแผ่นช่วยลดความผิดพลาด เพิ่มคุณภาพ และทำให้การควบคุมกระบวนการแม่นยำยิ่งขึ้น โดยเฉพาะเมื่อเสริมด้วยระบบ AI สำหรับวิเคราะห์ข้อมูลระดับละเอียดจากแต่ละแผ่นชิป การติดตั้งอุปกรณ์ EUV และ DUV ที่โรงงาน IIM-1 ก็เสร็จสมบูรณ์แล้วกว่า 200 เครื่อง พร้อมใช้งานในไตรมาสที่สองของปีนี้ และจะเปิดให้ลูกค้าเข้ามาออกแบบและทดสอบชิปในปี 2026 ด้วย PDK รุ่นแรก ✅ Rapidus เริ่มทดสอบการผลิตชิป 2nm ที่โรงงาน IIM-1 ในญี่ปุ่น ➡️ ใช้โครงสร้างทรานซิสเตอร์แบบ Gate-All-Around (GAA) ✅ ชิ้นทดสอบแสดงผลทางไฟฟ้าได้ตามเป้าหมายที่วางไว้ ➡️ สะท้อนความพร้อมของเครื่องมือและความแม่นยำของกระบวนการ ✅ โรงงานติดตั้ง EUV และ DUV lithography แล้วกว่า 200 เครื่อง ➡️ พร้อมทดสอบและพัฒนาเทคโนโลยีระดับนาโน ✅ Rapidus ใช้ระบบ single-wafer processing ครบทุกขั้นตอน ➡️ แยกแผ่นชิปแต่ละชิ้นตรวจละเอียด แทนการประมวลผลแบบชุดใหญ่ ✅ ข้อมูลจากการผลิตจะถูกใช้กับ AI เพื่อปรับปรุงกระบวนการแบบเรียลไทม์ ➡️ ช่วยลด defect และเพิ่ม yield ของการผลิต ✅ ระบบนี้ช่วยรองรับการผลิตทั้งขนาดเล็กและขนาดใหญ่ได้ง่าย ➡️ ทำให้เหมาะกับลูกค้ารายย่อยและงานออกแบบเฉพาะทาง ✅ Rapidus เตรียมเปิดตัว PDK รุ่นแรกสำหรับลูกค้าในไตรมาสแรกของปี 2026 ➡️ เพื่อเริ่มขั้นตอนการออกแบบชิปบนเทคโนโลยี 2nm https://www.tomshardware.com/tech-industry/semiconductors/japanese-chipmaker-rapidus-begins-test-production-of-2nm-circuits-company-commits-to-single-wafer-processing-ahead-of-2027-mass-production-target

🎙️ เรื่องเล่าจากโลกไซเบอร์: เมื่อจีนใช้ phishing โจมตีอุตสาหกรรมชิปของไต้หวัน Proofpoint รายงานว่ามีอย่างน้อย 3 กลุ่มแฮกเกอร์ใหม่ ได้แก่ UNK_FistBump, UNK_DropPitch และ UNK_SparkyCarp ที่ร่วมกันโจมตีบริษัทในอุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์ของไต้หวัน ตั้งแต่เดือนมีนาคมถึงมิถุนายน 2025 โดยใช้เทคนิค spear phishing เพื่อหลอกให้เหยื่อเปิดอีเมลที่มีมัลแวร์ เป้าหมายของการโจมตีคือบริษัทที่เกี่ยวข้องกับการผลิต ออกแบบ และทดสอบชิป รวมถึงบริษัทในห่วงโซ่อุปทานและนักวิเคราะห์การลงทุนที่เกี่ยวข้องกับตลาดเซมิคอนดักเตอร์ของไต้หวัน กลุ่มแฮกเกอร์ใช้เครื่องมือหลากหลาย เช่น Cobalt Strike, Voldemort (backdoor แบบ custom ที่เขียนด้วยภาษา C), HealthKick (backdoor ที่สามารถรันคำสั่ง) และ Spark (Remote Access Trojan) ซึ่งใช้โดยกลุ่มที่สี่ชื่อ UNK_ColtCentury หรือ TAG-100 (Storm-2077) นักวิจัยเชื่อว่าการโจมตีเหล่านี้สะท้อนยุทธศาสตร์ของจีนที่ต้องการลดการพึ่งพาเทคโนโลยีจากต่างประเทศ โดยเฉพาะจากสหรัฐฯ และไต้หวัน ซึ่งเป็นผู้ผลิตชิปรายใหญ่ของโลก ✅ Proofpoint พบการโจมตีจากกลุ่มแฮกเกอร์จีน 3 กลุ่มหลัก ➡️ ได้แก่ UNK_FistBump, UNK_DropPitch และ UNK_SparkyCarp ✅ เป้าหมายคือบริษัทผลิต ออกแบบ และทดสอบเซมิคอนดักเตอร์ในไต้หวัน ➡️ รวมถึงบริษัทในห่วงโซ่อุปทานและนักวิเคราะห์การลงทุน ✅ ใช้เทคนิค spear phishing เพื่อหลอกให้เปิดอีเมลที่มีมัลแวร์ ➡️ เป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพในการเจาะระบบองค์กร ✅ เครื่องมือที่ใช้รวมถึง Cobalt Strike, Voldemort, HealthKick และ Spark ➡️ เป็นมัลแวร์ที่สามารถควบคุมระบบจากระยะไกลและขโมยข้อมูล ✅ กลุ่ม UNK_ColtCentury (TAG-100 / Storm-2077) ใช้เทคนิคสร้างความไว้ใจก่อนโจมตี ➡️ เป็นกลยุทธ์ที่เน้นการหลอกล่อแบบเชิงจิตวิทยา ✅ การโจมตีสะท้อนยุทธศาสตร์จีนในการพึ่งพาตนเองด้านเทคโนโลยี ➡️ โดยเฉพาะในช่วงที่มีการควบคุมการส่งออกจากสหรัฐฯ และไต้หวัน ‼️ การโจมตีแบบ spear phishing ยังเป็นภัยคุกคามหลักต่อองค์กร ⛔ พนักงานควรได้รับการฝึกอบรมเพื่อระวังอีเมลหลอกลวง ‼️ มัลแวร์ที่ใช้มีความสามารถในการควบคุมระบบและขโมยข้อมูลลึก ⛔ อาจทำให้เกิดการรั่วไหลของข้อมูลเชิงพาณิชย์และเทคโนโลยีสำคัญ ‼️ การโจมตีมีเป้าหมายเชิงยุทธศาสตร์ระดับประเทศ ⛔ อาจส่งผลต่อความมั่นคงทางเศรษฐกิจและเทคโนโลยีของไต้หวัน ‼️ การใช้เครื่องมือเช่น Cobalt Strike อาจหลบเลี่ยงระบบรักษาความปลอดภัยทั่วไป ⛔ ต้องใช้ระบบตรวจจับภัยคุกคามขั้นสูงเพื่อป้องกัน https://www.techradar.com/pro/security/chinese-hackers-hit-taiwan-semiconductor-manufacturing-in-spear-phishing-campaign

LG Electronics เตรียมผลิตเครื่อง Hybrid Bonding – ปูทางสู่ยุค HBM4 และ AI ระดับโลก LG Electronics ซึ่งเป็นที่รู้จักในด้านเครื่องใช้ไฟฟ้าและโซลูชัน B2B เช่น HVAC และหุ่นยนต์ กำลังขยายธุรกิจเข้าสู่ตลาดอุปกรณ์เซมิคอนดักเตอร์ โดยพัฒนาเครื่อง Hybrid Bonding สำหรับการประกอบหน่วยความจำ HBM (High Bandwidth Memory) รุ่นใหม่ Hybrid Bonding คือเทคนิคการเชื่อมต่อชั้น wafer โดยไม่ใช้การบัดกรีแบบเดิม แต่ใช้การกดแผ่นทองแดงที่ถูกขัดเรียบระดับนาโนเข้าด้วยกันที่อุณหภูมิห้อง ทำให้ได้การเชื่อมต่อที่บางกว่า เย็นกว่า และเร็วกว่าแบบ Thermal Compression Bonding เทคโนโลยีนี้จำเป็นสำหรับการผลิต HBM4 และ HBM4E ที่มีการซ้อนชั้น DRAM มากกว่า 12 ชั้น ซึ่งวิธีเดิมไม่สามารถรองรับได้อีกต่อไป LG ตั้งเป้าส่งมอบเครื่องผลิตจริงภายในปี 2028 โดยร่วมมือกับมหาวิทยาลัย Seoul National University และเปิดรับนักวิจัยระดับปริญญาเอกจำนวนมากเพื่อเร่งการพัฒนา ปัจจุบันมีเพียงบริษัท BESI (เนเธอร์แลนด์) และ Applied Materials (สหรัฐฯ) ที่ผลิตเครื่อง Hybrid Bonding เชิงพาณิชย์ แต่ยังไม่มีฐานในเกาหลีใต้ ทำให้ LG มีโอกาสเป็นผู้เล่นรายแรกในประเทศ หาก LG ทำสำเร็จตามแผน เครื่องรุ่นแรกอาจพร้อมใช้งานทันกับการผลิต HBM4E ของ SK hynix และการเปิดสายผลิต HBM4 ของ Samsung ในปี 2028 ✅ ข้อมูลจากข่าว - LG Electronics พัฒนาเครื่อง Hybrid Bonding สำหรับการผลิต HBM รุ่นใหม่ - Hybrid Bonding ใช้การกดแผ่นทองแดงเรียบเข้าด้วยกันที่อุณหภูมิห้อง - ให้ผลลัพธ์ที่บางกว่า เย็นกว่า และเร็วกว่า Thermal Compression Bonding - จำเป็นสำหรับการผลิต HBM4 และ HBM4E ที่ซ้อนชั้น DRAM มากกว่า 12 ชั้น - LG ตั้งเป้าส่งมอบเครื่องผลิตจริงภายในปี 2028 - ร่วมมือกับ Seoul National University และรับนักวิจัยระดับ PhD - ปัจจุบันมีเพียง BESI และ Applied Materials ที่ผลิตเครื่องแบบนี้เชิงพาณิชย์ - LG อาจเป็นผู้ผลิตรายแรกในเกาหลีใต้ที่เข้าสู่ตลาดนี้ - เครื่องรุ่นแรกอาจพร้อมใช้งานทันกับการผลิต HBM4E ของ SK hynix และ Samsung ‼️ คำเตือนและข้อควรระวัง - LG ยังอยู่ในขั้นพัฒนาเบื้องต้น ต้องใช้เวลาอีกหลายปีกว่าจะผลิตเชิงพาณิชย์ - การแข่งขันกับบริษัทต่างชาติที่มีประสบการณ์สูงอาจเป็นความท้าทาย - หากไม่สามารถพัฒนาเครื่องให้ตรงตามมาตรฐานอุตสาหกรรม อาจเสียโอกาสทางธุรกิจ - การพึ่งพาเทคโนโลยีใหม่ต้องมีการทดสอบความเสถียรและความแม่นยำอย่างเข้มงวด - ตลาดอุปกรณ์เซมิคอนดักเตอร์มีความผันผวนสูง ต้องมีแผนธุรกิจที่ยืดหยุ่น https://www.techpowerup.com/338913/lg-electronics-to-enter-semiconductor-equipment-market-with-hybrid-bonding

วิศวกรรัสเซียลอบขโมยข้อมูลชิปจาก ASML และ NXP – ถูกตัดสินจำคุกในเนเธอร์แลนด์ German Aksenov อดีตวิศวกรวัย 43 ปี ซึ่งเคยทำงานให้กับ ASML และ NXP ถูกศาลเนเธอร์แลนด์ตัดสินจำคุก 3 ปี ฐานลักลอบนำข้อมูลลับด้านการผลิตเซมิคอนดักเตอร์ส่งต่อให้กับหน่วยข่าวกรองของรัสเซีย (FSB) Aksenov ไม่ใช่แฮกเกอร์ แต่ใช้วิธีแบบดั้งเดิม: - คัดลอกไฟล์จากเซิร์ฟเวอร์ของบริษัท - เก็บไว้ใน USB และฮาร์ดดิสก์ - นำอุปกรณ์เหล่านั้นเดินทางไปมอสโก และส่งมอบให้กับเจ้าหน้าที่ FSB เขาอ้างว่าเก็บไฟล์ไว้เพื่อ “พัฒนาความรู้ด้านอาชีพ” และไม่ได้ตั้งใจเป็นสายลับ แต่ศาลเห็นว่าการกระทำของเขาละเมิดมาตรการคว่ำบาตรของสหภาพยุโรปที่มีต่อรัสเซียตั้งแต่ปี 2014 ASML เป็นผู้ผลิตเครื่อง EUV lithography เพียงรายเดียวในโลก ซึ่งเป็นหัวใจของการผลิตชิประดับสูง ส่วน NXP เป็นผู้นำด้านเซมิคอนดักเตอร์ที่ร่วมพัฒนาเทคโนโลยี NFC กับ Sony ทำให้ทั้งสองบริษัทเป็นเป้าหมายสำคัญของการจารกรรมทางอุตสาหกรรม แม้จะไม่มีหลักฐานว่า Aksenov ได้รับค่าตอบแทนจากการกระทำดังกล่าว แต่ศาลยังคงลงโทษจำคุก โดยเปิดโอกาสให้เขายื่นอุทธรณ์ภายใน 14 วัน ✅ ข้อมูลจากข่าว - German Aksenov อดีตวิศวกรของ ASML และ NXP ถูกตัดสินจำคุก 3 ปีในเนเธอร์แลนด์ - เขาลักลอบนำข้อมูลลับด้านการผลิตชิปส่งต่อให้กับ FSB ของรัสเซีย - ใช้วิธีคัดลอกไฟล์ลง USB และฮาร์ดดิสก์ แล้วนำไปมอบให้เจ้าหน้าที่ในมอสโก - อ้างว่าเก็บข้อมูลเพื่อพัฒนาความรู้ด้านอาชีพ ไม่ได้ตั้งใจเป็นสายลับ - ศาลลงโทษจำคุก แม้ไม่มีหลักฐานว่าได้รับค่าตอบแทน - ASML และ NXP เป็นเป้าหมายสำคัญของการจารกรรมด้านเทคโนโลยี - NXP ให้ความร่วมมือกับเจ้าหน้าที่สอบสวน ส่วน ASML ยังไม่เปิดเผยรายละเอียด ‼️ คำเตือนและข้อควรระวัง - การลักลอบขโมยข้อมูลจากภายในองค์กรยังคงเป็นภัยคุกคามที่ร้ายแรง - การส่งข้อมูลผ่านอุปกรณ์พกพา เช่น USB ยังเป็นช่องโหว่ที่หลายองค์กรมองข้าม - การละเมิดมาตรการคว่ำบาตรอาจนำไปสู่บทลงโทษทางกฎหมายที่รุนแรง - บริษัทเทคโนโลยีควรมีระบบตรวจสอบการเข้าถึงข้อมูลภายในอย่างเข้มงวด - พนักงานควรได้รับการอบรมเรื่องจริยธรรมและความปลอดภัยของข้อมูลอย่างสม่ำเสมอ https://www.techspot.com/news/108642-russian-engineer-jailed-stealing-chipmaking-secrets-asml-nxp.html

Intel ยอมรับ “สายเกินไป” ที่จะไล่ทัน AI – จากผู้นำกลายเป็นผู้ตาม Lip-Bu Tan CEO คนใหม่ของ Intel กล่าวในวงประชุมพนักงานทั่วโลกว่า “เมื่อ 20–30 ปีก่อน เราคือผู้นำ แต่ตอนนี้โลกเปลี่ยนไป เราไม่ติดอันดับ 10 บริษัทเซมิคอนดักเตอร์อีกแล้ว” คำพูดนี้สะท้อนถึงความเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ของบริษัทที่เคยครองตลาด CPU อย่างเบ็ดเสร็จ Intel พยายามปรับตัวหลายด้าน เช่น: - สร้างสถาปัตยกรรม hybrid แบบ big.LITTLE เหมือน ARM แต่ไม่สามารถแย่งส่วนแบ่งตลาดจาก AMD ได้ - เปิดตัว GPU ที่ล่าช้าและไม่สามารถแข่งขันกับ Nvidia ได้ - Outsource การผลิตชิปบางส่วนไปยัง TSMC ตั้งแต่ปี 2023 โดยล่าสุดในปี 2025 มีถึง 30% ของการผลิตที่ทำโดย TSMC แม้จะลงทุนมหาศาลใน R&D แต่ Intel ก็ยังขาดความเร็วและความเฉียบคมในการแข่งขัน โดยเฉพาะในตลาด AI ที่ Nvidia ครองอยู่เกือบเบ็ดเสร็จ Intel จึงวางแผนเปลี่ยนกลยุทธ์: - หันไปเน้น edge AI และ agentic AI (AI ที่ทำงานอัตโนมัติโดยไม่ต้องมีมนุษย์ควบคุม) - ลดขนาดองค์กรและปลดพนักงานหลายพันคนทั่วโลกเพื่อลดต้นทุน - อาจแยกธุรกิจ foundry ออกเป็นบริษัทลูก และเปลี่ยน Intel เป็นบริษัท fabless แบบ AMD และ Apple Tan ยอมรับว่า “การฝึกโมเดล AI สำหรับ training ใน data center เรามาช้าเกินไป” แต่ยังมีความหวังใน edge AI และการเปลี่ยนวัฒนธรรมองค์กรให้ “ถ่อมตัวและฟังตลาดมากขึ้น” ✅ ข้อมูลจากข่าว - CEO Intel ยอมรับว่าไม่ติดอันดับ 10 บริษัทเซมิคอนดักเตอร์อีกต่อไป - Intel พยายามปรับตัวด้วย hybrid architecture และ GPU แต่ไม่ประสบความสำเร็จ - มีการ outsource การผลิตชิปไปยัง TSMC มากขึ้น โดยเฉพาะใน Meteor Lake และ Lunar Lake - Intel ขาดความสามารถในการแข่งขันในตลาด AI โดยเฉพาะด้าน training - บริษัทปลดพนักงานหลายพันคนทั่วโลกเพื่อลดต้นทุน - วางแผนเน้น edge AI และ agentic AI เป็นกลยุทธ์ใหม่ - อาจแยกธุรกิจ foundry ออกเป็นบริษัทลูก และเปลี่ยนเป็น fabless company ‼️ คำเตือนและข้อควรระวัง - การยอมรับว่า “สายเกินไป” ในตลาด AI อาจส่งผลต่อความเชื่อมั่นของนักลงทุนและพันธมิตร - การปลดพนักงานจำนวนมากอาจกระทบต่อขวัญกำลังใจและนวัตกรรมภายในองค์กร - การพึ่งพา TSMC ในการผลิตชิปอาจทำให้ Intel เสียความได้เปรียบด้าน vertical integration - การเปลี่ยนเป็นบริษัท fabless ต้องใช้เวลาและอาจมีความเสี่ยงด้าน supply chain - Edge AI ยังเป็นตลาดที่ไม่แน่นอน และต้องแข่งขันกับผู้เล่นรายใหม่ที่คล่องตัวกว่า https://www.tomshardware.com/tech-industry/intel-ceo-says-its-too-late-for-them-to-catch-up-with-ai-competition-claims-intel-has-fallen-out-of-the-top-10-semiconductor-companies-as-the-firm-lays-off-thousands-across-the-world

Zombie Fabs – ความฝันชิปจีนที่กลายเป็นฝันร้าย จีนพยายามผลักดันอุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์อย่างหนักในช่วงหลายปีที่ผ่านมา โดยเฉพาะภายใต้แผน “Made in China 2025” ที่ตั้งเป้าให้ประเทศเป็นผู้นำด้านการผลิตชิประดับโลก แต่เบื้องหลังความคืบหน้ากลับมีโครงการล้มเหลวมากมายที่เผาเงินไปหลายหมื่นล้านดอลลาร์ หลายโครงการสร้างโรงงานผลิตชิป (fabs) ขนาดใหญ่ แต่ไม่เคยติดตั้งเครื่องจักรหรือเริ่มผลิตจริง กลายเป็น “zombie fabs” ที่ถูกทิ้งร้าง เช่น: - HSMC ลงทุน $19B เพื่อสร้างโรงงาน 14nm/7nm แต่ถูกยึดโดยรัฐบาลท้องถิ่นหลังเงินหมด - QXIC พยายามสร้างโรงงาน 14nm โดยไม่มีเครื่องจักรหรืออาคารจริง - Tsinghua Unigroup ล้มเหลวทั้งโครงการ DRAM และ 3D NAND หลังขาดทุนและผู้บริหารลาออก - JHICC ถูกสหรัฐฯ แบนหลังขโมยเทคโนโลยีจาก Micron ทำให้ไม่สามารถพัฒนา DRAM ต่อได้ - GlobalFoundries ลงทุน $10B ใน Chengdu แต่ต้องยกเลิกกลางทาง ก่อนถูก HLMC เข้าซื้อในปี 2023 สาเหตุหลักของความล้มเหลวเหล่านี้ ได้แก่: - ขาดความเชี่ยวชาญด้านเทคนิคและ R&D - พึ่งพาเงินทุนจากรัฐบาลท้องถิ่นโดยไม่มี oversight - การบริหารผิดพลาดและการฉ้อโกง - ถูกจำกัดการเข้าถึงเครื่องมือผลิตชิประดับสูงจากมาตรการแบนของสหรัฐฯ - ความขัดแย้งทางภูมิรัฐศาสตร์ที่ทำให้ supply chain ไม่มั่นคง https://www.tomshardware.com/tech-industry/semiconductors/zombie-fabs-plague-chinas-chipmaking-ambitions-failures-burning-tens-of-billions-of-dollars

หนึ่งในอุปสรรคของการพัฒนาแผงโซลาร์เซลล์คือการวัด “คุณสมบัติแสง” ของวัสดุใหม่แต่ละชนิดต้องใช้เวลาและแรงงานมหาศาล → นักวิจัย MIT จึงสร้างหุ่นยนต์ที่สามารถวิเคราะห์วัสดุโดยอัตโนมัติ ทั้งการถ่ายภาพ, คำนวณจุดสัมผัส, และวัดการนำไฟฟ้าเมื่อโดนแสง (photoconductance) มันไม่ใช้วิธีแบบเดาสุ่ม — แต่นำความรู้จากนักเคมีและนักวัสดุมาป้อนเข้าโมเดล AI → เพื่อให้หุ่นยนต์ “เลือกจุดที่ควรแตะ” ด้วยวิธี self-supervised learning → แถมยังใช้ path planning แบบสุ่มนิด ๆ เพื่อหาทางเดินที่สั้นที่สุดระหว่างจุดวัดต่าง ๆ ผลลัพธ์คือ → วัดค่าได้มากกว่า 125 จุดต่อชั่วโมง → ในเวลา 24 ชั่วโมง เก็บข้อมูลได้มากกว่า 3,000 จุด → แถมแม่นกว่าวิธี AI แบบเดิมที่เคยใช้ในการค้นหาวัสดุใหม่ เป้าหมายคือการนำหุ่นยนต์นี้ไปใช้กับ “perovskite” — วัสดุโซลาร์เซลล์รุ่นใหม่ที่ราคาถูกแต่มีแนวโน้มประสิทธิภาพสูง → ถ้าแล็บนี้ทำงานได้ดีจริง ก็เท่ากับเปิดทางให้วงการแผงโซลาร์เซลล์พัฒนาเร็วขึ้นหลายเท่าแบบไม่ต้องรอมนุษย์วัดทีละจุดอีกต่อไป! ✅ MIT พัฒนาระบบหุ่นยนต์อัตโนมัติสำหรับวัดคุณสมบัติของวัสดุเซมิคอนดักเตอร์โดยตรง   • ใช้ AI วางจุดสัมผัสและวัด photoconductance   • เหมาะกับวัสดุที่ต้องสัมผัสจริง เช่น perovskite ที่ใช้ในแผงโซลาร์เซลล์ ✅ ระบบมี 3 ส่วนหลัก:   • กล้อง + vision model แยกรูปร่างวัสดุ   • Neural network วางจุดที่ควรวัด → แบบไม่ต้องใช้ข้อมูล training   • Path planner วางแผนเส้นทางเดินให้หุ่นยนต์แตะวัสดุแบบเร็วที่สุด ✅ ความสามารถสูงกว่าเดิม:   • เก็บข้อมูลได้ 125 จุด/ชม. → รวม 3,000 จุดใน 1 วัน   • แม่นยำกว่า AI วิธีเก่า 7 แบบ   • วัดจุดที่บ่งบอกทั้งประสิทธิภาพสูง และจุดที่วัสดุเริ่มเสื่อม ✅ เป้าหมายเพื่อใช้สร้าง “ห้องแล็บอัตโนมัติเต็มรูปแบบ” สำหรับค้นพบวัสดุใหม่ในอนาคต   • ได้รับการสนับสนุนจากหลายองค์กร เช่น First Solar, US DoE, Eni, MathWorks https://www.techspot.com/news/108604-autonomous-mit-robot-helps-discover-better-materials-solar.html

ตอนที่พูดถึง “งานเงินดีในวงการเซมิคอนดักเตอร์” ส่วนใหญ่คนมักจะนึกถึง TSMC — เจ้าพ่อโรงงานผลิตชิปของโลกที่รับผลิตให้ Apple, Nvidia ฯลฯ แต่ข้อมูลล่าสุดจากรายงานของ ITHome กลับเผยสิ่งตรงกันข้ามเล็กน้อย: → พนักงานทั่วไป (non-executive, full-time) ที่ MediaTek ได้เงินเดือนเฉลี่ยสูงสุดในไต้หวัน คือ NT$4.31 ล้าน/ปี (~$149,000) → ขณะที่ TSMC อยู่อันดับ 7 เท่านั้น ด้วยค่าเฉลี่ย NT$3.391 ล้าน/ปี (~$117,000) → Realtek ตามมาในอันดับ 2 ด้วย NT$3.915 ล้าน/ปี (~$135,000) นั่นหมายความว่า MediaTek เป็นบริษัทเดียวที่จ่ายเกิน 4 ล้านไต้หวันดอลลาร์/ปี ให้พนักงานทั่วไป และที่น่าทึ่งยิ่งกว่าคือ… ตัวเลขนี้เพิ่มขึ้นถึง 14.81% จากปี 2023 สวนทางกับหลายบริษัทที่กำลังรัดเข็มขัด เหตุผลอาจมาจากหลายด้าน เช่น - MediaTek มีพนักงานเพียง ~22,000 คน เทียบกับ TSMC ที่มีมากถึง ~83,000 คน - แปลว่าอาจบริหารสัดส่วนค่าตอบแทน–ประสิทธิภาพเฉลี่ยได้เข้มข้นกว่า - และที่สำคัญ — MediaTek ยังได้รับเลือกเป็นหนึ่งใน “บริษัทน่าทำงานด้วยที่สุด” ของไต้หวันด้วย https://wccftech.com/mediatek-only-taiwan-listed-company-whose-employees-are-paid-nt4-million-annually/

เมื่อเดือนพฤษภาคม 2025 รัฐบาลสหรัฐฯ มีคำสั่งให้บริษัทซอฟต์แวร์ออกแบบชิปอย่าง Synopsys, Cadence และ Siemens EDA ต้องขอใบอนุญาตเป็นรายกรณีก่อนส่งออกซอฟต์แวร์ไปยังจีน → สร้างความปั่นป่วนทันที เพราะทั้ง 3 บริษัทถือครองตลาด EDA ร่วมกันกว่า 70% ของโลก และจีนเองก็พึ่งพาซอฟต์แวร์เหล่านี้ในการออกแบบชิป AI และเซมิคอนดักเตอร์ระดับสูง แต่ไม่ถึง 6 สัปดาห์หลังจากออกคำสั่ง…รัฐบาลสหรัฐฯ ก็กลับลำ → อนุญาตให้กลับมาขายแบบ “ไม่ต้องมีใบอนุญาต” ได้อีกครั้ง → แม้จะไม่มีแถลงการณ์อย่างเป็นทางการ แต่แหล่งข่าวชี้ว่าเกิดจากดีลการเจรจากับจีนที่ “จีนยอมผ่อนคลายข้อจำกัดการส่งออกแร่หายาก” ซึ่งเป็นวัตถุดิบสำคัญ เช่น นีโอไดเมียม ลิเธียม ฯลฯ ที่ใช้ผลิตแม่เหล็ก มอเตอร์ และแบตเตอรี่ ผลที่ตามมาคือ: - Synopsys และ Cadence ได้ “คืนชีวิต” ทันที เพราะจีนคิดเป็น 12–16% ของรายได้ - อุตสาหกรรมชิปโล่งอก เพราะไม่ต้องปรับระบบใหม่รวดเร็วเกินไป - บางฝ่ายมองว่าก้าวนี้คือ “การยอมถอยเชิงยุทธศาสตร์” เพื่อรักษาผลประโยชน์ฝั่งอุตสาหกรรม https://www.techspot.com/news/108550-us-lifts-chip-design-software-export-ban-china.html

ถึงแม้สหรัฐจะคว่ำบาตรจีน ห้ามส่งออกเครื่องจักรลิธอกราฟีรุ่นใหม่ หรือซอฟต์แวร์ออกแบบชิป แต่จีนกลับใช้วิธี “ลงทุนสร้างโรงงานมากขึ้น” เพื่อเร่งความพึ่งพาตนเอง ตอนนี้จีนมีโรงงานผลิตเวเฟอร์ (fab) จำนวนมากขึ้นเรื่อย ๆ โดยเฉพาะบริษัทอย่าง Huahong Semiconductor ที่เพิ่งเปิดโรงงานขนาด 12 นิ้วที่เมือง Wuxi และแค่ในปี 2024 ปีเดียว จีนผลิตเวเฟอร์ได้ถึง 8.85 ล้านแผ่นต่อเดือน เพิ่มขึ้น 15% จากปีที่แล้ว และคาดว่าจะทะลุ 10.1 ล้านแผ่น/เดือนในปี 2025 บริษัทวิจัย Yole Group คาดว่าภายในปี 2030 จีนจะถือกำลังการผลิตเวเฟอร์ทั่วโลกถึง 30% แซงหน้าไต้หวัน (23%) และเกาหลีใต้ (19%) ซึ่งหมายความว่า จีนจะกลายเป็น hub การผลิตเซมิคอนดักเตอร์ที่ใหญ่ที่สุดของโลก แม้จะมีจุดอ่อนเรื่องการผลิต “ชิประดับแนวหน้า” (เพราะถูกจำกัดเทคโนโลยี) แต่การที่จีนควบคุมการผลิต “จำนวนมาก” ได้ ย่อมสร้างอำนาจต่อรองในตลาดโลกอย่างมหาศาล ✅ จีนคาดว่าจะมีส่วนแบ่งกำลังผลิตเวเฟอร์ทั่วโลกถึง 30% ภายในปี 2030   • แซงหน้าไต้หวัน (23%) และเกาหลีใต้ (19%)   • ตามข้อมูลของบริษัทวิเคราะห์ Yole Group ✅ ปัจจุบันจีนมีส่วนแบ่งการผลิตเวเฟอร์อยู่ที่ 21% (ไต้หวันนำที่ 23%)   • ญี่ปุ่น 13%, สหรัฐ 10%, ยุโรป 8% ✅ จีนผลิตเวเฟอร์ได้ 8.85 ล้านแผ่น/เดือนในปี 2024 → คาดว่าจะเพิ่มเป็น 10.1 ล้านในปี 2025   • เติบโต ~15% ต่อปี แม้เผชิญข้อจำกัดจากการคว่ำบาตร ✅ มีการเปิดโรงงานใหม่อย่างน้อย 18 แห่งในปีที่ผ่านมา   • รวมถึงโรงงานใหม่ของ Huahong Semiconductor ในเมือง Wuxi ✅ สหรัฐใช้เซมิคอนดักเตอร์มากที่สุด (57% ของความต้องการโลก) แต่ผลิตได้แค่ 10% ของโลก   • ต้องนำเข้าจากจีน, ไต้หวัน, เกาหลีใต้ เป็นหลัก ✅ ยุโรปและญี่ปุ่นผลิตพอใช้ภายในประเทศเป็นส่วนใหญ่   • ขณะที่สิงคโปร์และมาเลเซียมีส่วนแบ่ง ~6% โดยส่วนใหญ่ผลิตให้ตลาดต่างประเทศ https://www.tomshardware.com/tech-industry/semiconductors/china-could-be-the-worlds-top-semiconductor-foundry-hub-by-2030-despite-us-curbs-nation-to-hold-30-percent-of-global-installed-capacity-surpassing-taiwan

เคยจินตนาการไหมครับว่า ถ้าจะผลิตชิปที่ “ไร้ฝุ่นสุด ๆ” ไม่ปนเปื้อนแม้แต่ไอน้ำ หรือให้ผลึกเซมิคอนดักเตอร์เติบโตได้สวยอย่างสมบูรณ์ จะต้องมีสภาพแวดล้อมแบบไหนถึงจะเพอร์เฟกต์? Space Forge คิดว่า “ต้องไปทำบนอวกาศเท่านั้น!” เพราะในวงโคจรต่ำรอบโลก (LEO) เราจะได้: - สูญญากาศสมบูรณ์แบบ → ไม่มีฝุ่น ไม่มีการปนเปื้อน - อุณหภูมิต่ำกว่าศูนย์มาก ๆ → ไม่ต้องใช้ระบบ cryo แพง ๆ - สภาพไร้น้ำหนัก → ทำให้ผลึกเติบโตได้สมมาตรกว่าบนโลก ดาวเทียม ForgeStar-1 ถูกส่งขึ้นโดย SpaceX (Transporter-14) และจะกลายเป็นเวทีทดสอบการ “จุดเตาหลอมผลึกบนวงโคจร” เป็นครั้งแรกของสหราชอาณาจักร แม้ดาวเทียมรุ่นแรกนี้จะยังไม่ส่งวัสดุกลับโลก (มันจะสลายตัวเป็นลูกไฟตอนจบภารกิจ) แต่เป็นก้าวสำคัญก่อนเข้าสู่รุ่น ForgeStar-2 ที่จะ “ผลิตจริง-ส่งกลับโลก-คุ้มทุน” ✅ ประโยชน์ของการผลิตชิปในอวกาศ:   • ใช้สูญญากาศและอุณหภูมิต่ำโดยไม่ต้องสร้างเอง   • ช่วยสร้างผลึก GaN/SiC ที่สมบูรณ์กว่าการผลิตบนโลก   • เหมาะกับชิป AI, ควอนตัม, และทหาร ที่ต้องการความแม่นยำสูง ✅ ForgeStar-1 ยังเป็นเพียงการทดสอบเทคโนโลยี เช่น:   • ระบบควบคุมวงโคจร   • เกราะกันความร้อน Pridwen สำหรับนำกลับ   • ฟีเจอร์ failsafe เผื่อเก็บคืนไม่ได้ → สลายตัวแบบปลอดภัย ✅ รุ่นถัดไป (ForgeStar-2) จะเป็นรุ่นแรกที่ “ผลิต-ส่งกลับ-ขายได้จริง” • ตั้งเป้าสร้างชิปมูลค่าสูงพอให้คุ้มค่ากับค่าปล่อยดาวเทียม ✅ แผนในอนาคตของ Space Forge คือผลิตดาวเทียม 10–12 ดวง/ปี และอาจไปถึง 100+ ดวง/ปี • แต่ละดวงจะหมุนเวียนใช้ใหม่ได้ทุก 1–6 เดือน https://www.tomshardware.com/tech-industry/semiconductors/spacex-launches-uk-satellite- to-create-semiconductors-in-low-earth-orbit-sub-zero-temps-and-vacuum-of-space-could-advance-ai-data-centers-and-quantum-computing

ไต้หวันโดยกระทรวงเศรษฐกิจอัปเดตรายชื่อบริษัทจีนที่ถูกจำกัดการส่งออก “สินค้าหรือเทคโนโลยีสำคัญ” เพิ่มอีก 601 แห่ง โดยมีเป้าหมายใหญ่คือพวกที่เกี่ยวกับเซมิคอนดักเตอร์ รวมถึง Huawei และ SMIC ซึ่งเคยซื้อชิปจาก TSMC มาก่อน บริษัทเหล่านี้ต้องขอใบอนุญาตจากรัฐก่อนถึงจะนำเข้าเทคโนโลยีชิปจากบริษัทไต้หวันได้ — ถ้าไม่มีใบอนุญาต ด่านศุลกากรจะสกัดทันที แม้ไม่ได้บอกว่า “ห้ามส่งออกโดยสิ้นเชิง” แต่ก็นับว่าเป็นการ “บล็อกกลาย ๆ” และเป็นการเดินเกมตามแนวทางของสหรัฐฯ ที่ต้องการจำกัดเทคโนโลยีจีนในระดับโลก จีนไม่พอใจทันที — โดยโฆษกของสภารัฐกิจของจีนใช้คำว่า “ต่ำช้า” และเตือนว่าจะมีการตอบโต้เพื่อ “ปกป้องผลประโยชน์ทางเศรษฐกิจและเทคโนโลยีของประเทศ” มาตรการโต้กลับที่เป็นไปได้มีตั้งแต่: - จำกัดการนำเข้าผลิตภัณฑ์ non-tech จากไต้หวัน - ห้ามบริษัทไต้หวันในจีนทำธุรกิจ - บล็อกการใช้แรร์เอิร์ธหรือวัตถุดิบสำคัญสำหรับไต้หวัน - เร่งผลิตชิปราคาถูก (mature node) มาทำลายราคาตลาดชิป และที่น่ากังวลกว่านั้นคือความตึงเครียดระหว่างช่องแคบไต้หวันอาจถูกใช้เป็นเครื่องมือต่อรองเชิงกลยุทธ์มากขึ้นเรื่อย ๆ ✅ ไต้หวันเพิ่มรายชื่อบริษัทจีนที่ถูกจำกัดการส่งออกเป็น 601 ราย   • รวมถึง Huawei และ SMIC ผู้เล่นหลักของวงการชิปจีน   • ต้องขอใบอนุญาตก่อนนำเข้าสินค้า/บริการจากไต้หวัน ✅ เป้าหมายคือการจำกัดการเข้าถึงเทคโนโลยีเซมิคอนดักเตอร์ขั้นสูงของจีน   • เดินเกมสอดคล้องกับนโยบายสหรัฐและชาติพันธมิตร ✅ จีนแสดงความไม่พอใจอย่างรุนแรง โดยระบุว่าเป็นการละเมิดความร่วมมือทางเศรษฐกิจระหว่างสองฟากฝั่ง   • เรียกการกระทำว่า “น่ารังเกียจและน่าประณามที่สุด” ✅ โฆษกสภารัฐกิจจีนระบุว่าจะใช้ “มาตรการที่รุนแรง” เพื่อตอบโต้และปกป้องห่วงโซ่การผลิตเทคโนโลยีของตัวเอง ✅ จุดเริ่มต้นของการจำกัดนี้มาจากการที่ Huawei ลักลอบสั่งซื้อชิป TSMC ผ่านช่องทางที่แหกกฎของสหรัฐ https://www.tomshardware.com/tech-industry/semiconductors/china-vows-to-retaliate-against-taiwan-for-blacklisting-huawei-smic-from-chip-tech-such-despicable-acts-are-utterly-contemptible-says-china-spokesperson

Texas Instruments เป็นผู้ผลิตชิปอนาล็อกรายใหญ่ระดับโลก (ใช้ควบคุมพลังงาน, สัญญาณ, sensor ต่าง ๆ) ซึ่งเจ้าใหญ่ ๆ อย่าง Apple, NVIDIA, Ford, Medtronic และ SpaceX ต่างเป็นลูกค้าหลัก คราวนี้ TI ออกมาประกาศว่าจะลงทุนรวมกว่า 6 หมื่นล้านดอลลาร์ใน “สายการผลิตขนาด 300 มม.” ทั้งหมด 7 แห่ง ทั่วสหรัฐฯ ภายในไม่กี่ปีข้างหน้า ไฮไลต์ของแผนคือ “การยกระดับ 3 mega-site” ได้แก่ที่เมือง Sherman (เทกซัส), Richardson (เทกซัส), และ Lehi (ยูทาห์) — โดยเฉพาะ ไซต์ Sherman ได้งบถึง 40,000 ล้านดอลลาร์! เพื่อสร้างโรงงาน SM1 และ SM2 ให้เสร็จ และวางแผนเริ่ม SM3 และ SM4 เพื่อรองรับ “ดีมานด์ในอนาคต” ฝั่ง Lehi กับ Richardson ก็ไม่น้อยหน้า — TI เตรียมอัปเกรดสายการผลิต พร้อมเร่งสร้างโรงงานน้องใหม่อย่าง LFAB2 ไปพร้อมกัน แม้ TI จะเคยได้รับคำสัญญาจากรัฐบาลสหรัฐฯ ว่าจะสนับสนุนเงิน $1.6 พันล้านภายใต้ CHIPS Act (เพื่อขยายไลน์ผลิตให้ทันสมัยขึ้น) แต่ครั้งนี้ TI ไม่ได้พูดถึงเงินสนับสนุนใด ๆ — ทำให้หลายคนตั้งข้อสังเกตว่านี่อาจเป็น “เกมการเมืองล่วงหน้า” เพื่อแสดงความร่วมมือก่อนกระทรวงพาณิชย์สหรัฐฯ ตัดสินใจรอบใหม่ว่าจะจ่ายจริงหรือไม่ แต่ไม่ว่าจะด้วยเหตุผลใด แผนนี้จะสร้างงานหลายหมื่นตำแหน่ง และเป็นประโยชน์ต่อระบบการศึกษาในพื้นที่โดยตรง เช่น สนับสนุนโรงเรียนในพื้นที่ให้สร้าง pipeline ป้อนเด็กเข้าโรงงานของ TI โดยตรงเลย! ✅ Texas Instruments จะลงทุนกว่า $60 พันล้านในโรงงานผลิตชิป 7 แห่งในสหรัฐฯ   • ถือเป็นการลงทุนด้านการผลิตเซมิคอนดักเตอร์ในประเทศครั้งใหญ่ที่สุดในประวัติศาสตร์ ✅ เน้นที่โรงงานขนาด 300 มม. (wafer)   • ใช้ผลิต “ชิปอนาล็อกพื้นฐาน” ที่จำเป็นกับอุตสาหกรรมเกือบทุกประเภท ✅ ไซต์หลัก 3 แห่ง: Sherman, Richardson (เทกซัส) และ Lehi (ยูทาห์)   • Sherman ได้งบกว่า $40B สร้าง SM1–SM4   • Lehi จะเร่งสร้าง LFAB2 และเร่งกำลังผลิต   • Richardson เพิ่ม output ของ fab ที่ 2 ✅ มีลูกค้ารายใหญ่อย่าง Apple, NVIDIA, Medtronic, Ford, SpaceX ออกมาหนุน   • แสดงให้เห็นว่าแผนนี้ “ได้รับการสนับสนุนระดับ ecosystem” ✅ ตั้งเป้าเสริม supply chain ภายในประเทศ ไม่พึ่งพาต่างชาติ   • สอดคล้องกับนโยบายความมั่นคงด้านเทคโนโลยีของสหรัฐฯ ‼️ ยังไม่ชัดว่าเงินทุนทั้งหมดจะมาจาก TI จริง หรือรอ CHIPS Act อนุมัติอยู่เบื้องหลัง   • มีผู้เชี่ยวชาญตั้งข้อสงสัยว่าแผนนี้อาจมี “กลยุทธ์การเมือง” แฝงอยู่ ‼️ TI ไม่พูดถึงการพัฒนา node ขั้นสูง (เช่น sub-7nm หรือ AI chip)   • ชิปของ TI ยังอยู่ในหมวด “foundational analog” ซึ่งแม้จำเป็น แต่ไม่ได้ใช้เทคโนโลยีล้ำสมัยเท่าคู่แข่ง ‼️ แรงกดดันจากรัฐบาลสหรัฐฯ ในการตั้งโรงงานในประเทศ อาจสร้างภาระด้านต้นทุนกับบริษัท   • โดยเฉพาะหากต้องแข่งขันด้านราคากับผู้ผลิตในเอเชีย ‼️ ยังไม่มีไทม์ไลน์ชัดเจนสำหรับสายผลิตใหม่หลายแห่ง เช่น SM3/SM4 ที่อยู่ในขั้น “แผนล่วงหน้า”   • อาจล่าช้าหากเงินทุนไม่มากพอ หรือเงื่อนไขทางการเมืองเปลี่ยน https://www.tomshardware.com/tech-industry/semiconductors/texas-instruments-commits-usd60-billion-to-u-s-semiconductor-manufacturing-includes-planned-expansions-to-texas-utah-fabs

🔍 ไต้หวันแบนการส่งออกชิปให้ Huawei และ SMIC รัฐบาลไต้หวันได้เพิ่ม Huawei และ SMIC เข้าไปในรายชื่อบริษัทที่ถูกควบคุมการส่งออกสินค้าเทคโนโลยีขั้นสูง ซึ่งเป็นมาตรการที่เข้มงวดขึ้นหลังจากพบว่า Huaweiใช้บริษัทตัวกลางเพื่อหลอกให้ TSMC ผลิตชิป AI จำนวน 2 ล้านตัว แม้จะถูกสหรัฐฯ คว่ำบาตรไปแล้ว ✅ รายละเอียดมาตรการแบน - Huawei และ SMIC ต้อง ขอใบอนุญาตส่งออก จากบริษัทไต้หวันก่อนรับสินค้า - รายชื่อบริษัทที่ถูกแบนของไต้หวันรวมถึง Taliban, al-Qaeda, อิหร่าน, รัสเซีย, อัฟกานิสถาน และเกาหลีเหนือ - การแบนนี้เกิดขึ้นหลังจาก TSMC ถูกปรับเงินจำนวนมาก เนื่องจากผลิตชิปให้ Huawei โดยไม่ได้ตั้งใจ - บริษัทอื่นๆ เช่น UMC, ASE, SPIL และ Nanya ก็ต้องปฏิบัติตามข้อจำกัดใหม่ ‼️ ข้อควรระวัง - Huawei อาจหาทางเลี่ยงมาตรการแบน โดยใช้บริษัทตัวกลางอื่นๆ - การแบนอาจส่งผลกระทบต่ออุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์ของจีน ทำให้ต้องพึ่งพาการผลิตภายในประเทศมากขึ้น - อาจเกิดความตึงเครียดทางการค้าระหว่างจีนและไต้หวัน ซึ่งอาจส่งผลต่อเศรษฐกิจโลก 🌍 ผลกระทบต่ออุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์ ✅ แนวโน้มตลาดชิป - สหรัฐฯ ได้ขอให้ TSMC หยุดส่งออกชิปขั้นสูงให้จีน ตั้งแต่เดือนพฤศจิกายนที่ผ่านมา - มีการคาดการณ์ว่า จีนอาจเร่งพัฒนาเทคโนโลยีชิปของตนเอง เพื่อลดการพึ่งพาต่างประเทศ - บริษัทเซมิคอนดักเตอร์ในไต้หวันอาจได้รับผลกระทบ จากการลดคำสั่งซื้อจากจีน ‼️ ข้อควรระวังเกี่ยวกับตลาดชิป - การควบคุมการส่งออกอาจทำให้เกิดการลักลอบนำเข้าชิป ผ่านช่องทางที่ไม่เป็นทางการ - จีนอาจตอบโต้ด้วยมาตรการทางเศรษฐกิจ เช่น การจำกัดการส่งออกแร่หายากที่ใช้ผลิตชิป - ต้องจับตาดูการพัฒนาเทคโนโลยีของจีน ว่าจะสามารถแข่งขันกับไต้หวันและสหรัฐฯ ได้หรือไม่ 🛡️ แนวทางการควบคุมเทคโนโลยีขั้นสูง ✅ มาตรการของสหรัฐฯ และไต้หวัน - สหรัฐฯ ได้ออกมาตรการ ห้ามใช้ชิป Huawei Ascend ในหลายประเทศ - ไต้หวันกำลังพิจารณา เพิ่มข้อจำกัดในการส่งออกเทคโนโลยีการผลิตชิปขั้นสูง - มีการคาดการณ์ว่า มาตรการแบนอาจขยายไปถึงบริษัทอื่นๆ ในจีน ที่เกี่ยวข้องกับการพัฒนา AI ‼️ ข้อควรระวังเกี่ยวกับการควบคุมเทคโนโลยี - อาจเกิดการแข่งขันด้านเทคโนโลยีที่รุนแรงขึ้น ระหว่างจีนและตะวันตก - การควบคุมที่เข้มงวดอาจทำให้เกิดการพัฒนาเทคโนโลยีแบบปิดกั้น ซึ่งอาจส่งผลต่อการเติบโตของอุตสาหกรรม - ต้องมีการกำหนดมาตรฐานที่ชัดเจน เพื่อให้การควบคุมเทคโนโลยีเป็นไปอย่างโปร่งใสและยุติธรรม https://www.tomshardware.com/tech-industry/semiconductors/taiwan-bans-chip-exports-to-huawei-smic-ban-comes-after-huawei-tricked-tsmc-into-making-one-million-ai-processors-despite-us-restrictions

🏭 Intel เตรียมปลดพนักงานฝ่ายผลิตชิปกลางเดือนกรกฎาคม Intel ประกาศแผนปลดพนักงานฝ่ายผลิตชิปที่โรงงาน Silicon Forest ในรัฐโอเรกอน ตั้งแต่ กลางเดือนกรกฎาคม 2025 โดยมีเป้าหมาย ลดต้นทุนและเพิ่มประสิทธิภาพด้านวิศวกรรม 🔍 รายละเอียดของการปรับโครงสร้าง ✅ Intel ปรับโครงสร้างกลุ่มผลิตชิปให้เน้นด้านวิศวกรรมมากขึ้น - ลดจำนวนพนักงานระดับกลาง เพื่อให้ การดำเนินงานมีความคล่องตัวขึ้น - เน้นการพัฒนาเทคโนโลยีการผลิตชิป เช่น EUV และ High-NA EUV lithography ✅ การปลดพนักงานอาจมีหลายรอบ - รอบแรกจะสิ้นสุดภายในเดือนกรกฎาคม - อาจมีการปลดพนักงานเพิ่มเติมหากจำเป็น ✅ Intel ต้องการลดต้นทุนเพื่อปรับปรุงสถานะทางการเงิน - บริษัทต้องการเป็นองค์กรที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น - การลดต้นทุนช่วยให้สามารถแข่งขันกับ TSMC และ Samsung ได้ดีขึ้น 🔥 ผลกระทบต่ออุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์ ‼️ การลดจำนวนพนักงานอาจส่งผลต่อการพัฒนาเทคโนโลยีใหม่ - หากลดจำนวนวิศวกรมากเกินไป อาจทำให้การพัฒนาเทคโนโลยีล่าช้า ‼️ การปลดพนักงานอาจลดความยืดหยุ่นในการดำเนินงาน - การลดจำนวนพนักงานระดับปฏิบัติการอาจทำให้การตอบสนองต่อปัญหาช้าลง ‼️ ต้องติดตามว่า Intel จะสามารถรักษากำลังการผลิตได้หรือไม่ - หากการลดพนักงานส่งผลต่อการผลิต อาจทำให้เกิดปัญหาด้านซัพพลายเชน 🚀 อนาคตของ Intel และการผลิตชิป ✅ Intel อาจต้องปรับกลยุทธ์เพื่อแข่งขันกับ TSMC และ Samsung ✅ ต้องติดตามว่าการปรับโครงสร้างนี้จะช่วยให้ Intel มีความคล่องตัวมากขึ้นหรือไม่ https://www.tomshardware.com/pc-components/cpus/intel-to-begin-fab-personnel-layoffs-in-mid-july-company-to-reduce-costs-and-refocus-on-engineering-talent

🏭 TSMC เปิดตัว CoPoS: เทคโนโลยีแพ็กเกจชิปขนาดใหญ่ 310 × 310 มม. TSMC ได้เปิดตัว CoPoS (Chips on Panel on Substrate) ซึ่งเป็น เทคโนโลยีแพ็กเกจชิปที่ขยายขนาดได้ถึง 310 × 310 มม. โดยใช้ แผงสี่เหลี่ยมแทนเวเฟอร์กลม เพื่อเพิ่มพื้นที่ใช้งานและลดต้นทุนการผลิต CoPoS ช่วยให้สามารถรวมชิปหลายตัวและหน่วยความจำ HBM4 ได้มากขึ้น ซึ่งเป็น ก้าวสำคัญสำหรับการพัฒนา AI accelerators และเซิร์ฟเวอร์ประสิทธิภาพสูง ✅ ข้อมูลจากข่าว - CoPoS ใช้แผงสี่เหลี่ยมแทนเวเฟอร์กลม ทำให้มีพื้นที่ใช้งานมากขึ้นถึง 5 เท่า - สามารถรวมหน่วยความจำ HBM4 ได้สูงสุด 12 ชิป พร้อม GPU chiplets หลายตัว - เทคโนโลยีนี้ช่วยลดต้นทุนต่อหน่วยและเพิ่มประสิทธิภาพการผลิต - TSMC จะเริ่มทดสอบ CoPoS ในปี 2026 และผลิตจำนวนมากในปี 2028-2029 - Nvidia เป็นพันธมิตรรายแรกที่ใช้ CoPoS สำหรับ AI accelerators รุ่นใหม่ 🔥 ผลกระทบต่ออุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์ CoPoS อาจช่วยให้การพัฒนา AI accelerators มีประสิทธิภาพมากขึ้น และ ลดข้อจำกัดด้านพื้นที่ของแพ็กเกจชิปแบบเดิม ‼️ คำเตือนที่ควรพิจารณา - การเปลี่ยนจากเวเฟอร์กลมเป็นแผงสี่เหลี่ยมอาจต้องใช้กระบวนการผลิตใหม่ - ต้องติดตามว่า CoPoS จะสามารถเข้าสู่ตลาดได้ตามแผนในปี 2028-2029 หรือไม่ - AMD และ Broadcom ยังคงใช้ CoWoS-L และ CoWoS-R ซึ่งอาจแข่งขันกับ CoPoS - เทคโนโลยีนี้อาจต้องใช้วัสดุใหม่ เช่น glass substrates และ silicon photonics 🚀 อนาคตของ CoPoS และการพัฒนาแพ็กเกจชิป TSMC กำลังผลักดันให้ CoPoS กลายเป็นมาตรฐานใหม่สำหรับ AI accelerators โดย อาจช่วยให้สามารถรวมชิปหลายตัวในแพ็กเกจเดียวได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น https://www.techpowerup.com/337960/tsmc-prepares-copos-next-gen-310-x-310-mm-packages

🌍 ARM และ Nvidia วิจารณ์มาตรการควบคุมการส่งออกชิป AI ของสหรัฐฯ Rene Haas, CEO ของ ARM ได้เข้าร่วมกับ Jensen Huang, CEO ของ Nvidia ในการวิจารณ์ มาตรการควบคุมการส่งออกชิป AI ของสหรัฐฯ โดยระบุว่า ข้อจำกัดเหล่านี้อาจส่งผลเสียต่ออุตสาหกรรมและผู้บริโภค Haas กล่าวในงาน Founders Forum Global ที่ Oxford ว่า การจำกัดการเข้าถึงเทคโนโลยีจะทำให้ตลาดเล็กลงและส่งผลเสียต่อผู้บริโภค ✅ ข้อมูลจากข่าว - ARM CEO Rene Haas และ Nvidia CEO Jensen Huang วิจารณ์มาตรการควบคุมการส่งออกชิป AI ของสหรัฐฯ - Haas ระบุว่าการจำกัดการเข้าถึงเทคโนโลยีจะทำให้ตลาดเล็กลงและส่งผลเสียต่อผู้บริโภค - สหรัฐฯ จำกัดการส่งออกชิป AI ไปยังจีนตั้งแต่เดือนเมษายน 2025 ซึ่งส่งผลให้ Nvidia สูญเสียรายได้กว่า 8 พันล้านดอลลาร์ - Huang เตือนว่าหากข้อจำกัดยังคงดำเนินต่อไป Huawei อาจใช้โอกาสนี้ในการเร่งพัฒนาเทคโนโลยี AI - Haas เปิดเผยว่าเขาใช้เวลามากขึ้นในการเจรจากับรัฐบาลสหรัฐฯ เพื่อหาทางออกที่สมดุล 🔥 ผลกระทบต่ออุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์ ข้อจำกัดของสหรัฐฯ อาจทำให้บริษัทจีนเร่งพัฒนาเทคโนโลยีของตนเอง และ ลดการพึ่งพาชิปจากบริษัทตะวันตก ‼️ คำเตือนที่ควรพิจารณา - ข้อจำกัดอาจส่งผลให้บริษัทจีน เช่น Huawei เร่งพัฒนาเทคโนโลยี AI และกลายเป็นคู่แข่งที่แข็งแกร่งขึ้น - Nvidia สูญเสียรายได้กว่า 8 พันล้านดอลลาร์จากมาตรการนี้ และอาจต้องปรับกลยุทธ์ทางธุรกิจ - ต้องติดตามว่ารัฐบาลสหรัฐฯ จะปรับเปลี่ยนนโยบายหรือไม่ หลังจากการวิจารณ์จากผู้นำอุตสาหกรรม - การแข่งขันระหว่างจีนและสหรัฐฯ ในด้าน AI อาจทวีความรุนแรงขึ้นในอนาคต 🚀 อนาคตของตลาดชิป AI ARM และ Nvidia กำลังผลักดันให้รัฐบาลสหรัฐฯ ทบทวนมาตรการควบคุมการส่งออก โดยเชื่อว่า การเปิดตลาดจะช่วยให้เทคโนโลยีเติบโตได้เร็วขึ้นและเป็นประโยชน์ต่อผู้บริโภค https://www.tomshardware.com/tech-industry/semiconductors/arm-ceo-joins-nvidia-in-stance-against-us-export-controls-rene-haas-says-narrower-access-not-good-for-industry-or-consumer

🏭 จีนเปิดตัว QiMeng: ระบบ AI ออกแบบชิปเต็มรูปแบบ สถาบันวิทยาศาสตร์จีน (CAS) ได้เปิดตัว QiMeng ซึ่งเป็น ระบบ AI ที่สามารถออกแบบฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ของชิปได้โดยอัตโนมัติ โดยใช้ LLM (Large Language Model) ในการแปลงความต้องการด้านประสิทธิภาพเป็นสถาปัตยกรรม CPU QiMeng เป็นโครงการโอเพ่นซอร์สที่มุ่งเน้นการออกแบบชิปแบบครบวงจร และ สามารถลดระยะเวลาการออกแบบจากหลายสัปดาห์เหลือเพียงไม่กี่วัน ✅ ข้อมูลจากข่าว - QiMeng เป็นระบบ AI ที่สามารถออกแบบ CPU ได้โดยอัตโนมัติ - โครงการนี้เป็นโอเพ่นซอร์สและพัฒนาโดยสถาบันวิทยาศาสตร์จีน (CAS) - QiMeng-CPU-v1 มีประสิทธิภาพเทียบเท่า Intel 486 (1989) - QiMeng-CPU-v2 มีประสิทธิภาพเทียบเท่า Arm Cortex A53 (2012) - ระบบนี้สามารถลดระยะเวลาการออกแบบชิปจากหลายสัปดาห์เหลือเพียงไม่กี่วัน 🔥 ผลกระทบต่ออุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์ QiMeng อาจเป็นก้าวสำคัญในการลดการพึ่งพาเทคโนโลยีตะวันตก โดยเฉพาะ หลังจากที่สหรัฐฯ จำกัดการส่งออกซอฟต์แวร์ออกแบบชิปให้กับบริษัทจีน ‼️ คำเตือนที่ควรพิจารณา - QiMeng-CPU-v2 ยังมีประสิทธิภาพต่ำกว่าชิปที่ใช้ในสมาร์ทโฟนรุ่นใหม่ - ต้องติดตามว่า QiMeng จะสามารถพัฒนา CPU ที่แข่งขันกับชิประดับสูงได้หรือไม่ - การออกแบบชิปด้วย AI อาจต้องใช้ทรัพยากรคอมพิวเตอร์จำนวนมาก - ต้องรอดูว่าอุตสาหกรรมจะนำ QiMeng ไปใช้ในระดับกว้างหรือไม่ 🚀 อนาคตของ QiMeng และการออกแบบชิปด้วย AI QiMeng อาจเป็นก้าวแรกในการพัฒนาเทคโนโลยีออกแบบชิปด้วย AI ซึ่ง อาจช่วยให้จีนสามารถลดการพึ่งพาเทคโนโลยีจากตะวันตกและเร่งการพัฒนาเซมิคอนดักเตอร์ของตนเอง https://www.tomshardware.com/pc-components/cpus/china-claims-to-have-developed-the-worlds-first-ai-designed-processor-llm-turned-performance-requests-into-cpu-architecture