🖥️ “Microsoft Teams เพิ่มฟีเจอร์แยกหน้าต่างช่องสนทนา — ยกระดับการทำงานหลายอย่างพร้อมกันแบบมืออาชีพ” หลังจากที่ผู้ใช้เรียกร้องกันมานาน Microsoft Teams กำลังจะเปิดตัวฟีเจอร์ใหม่ที่ช่วยให้การทำงานหลายอย่างพร้อมกัน (multitasking) มีประสิทธิภาพมากขึ้น ด้วยการเพิ่มความสามารถในการ “แยกหน้าต่างช่องสนทนา” หรือ pop-out channels ซึ่งก่อนหน้านี้สามารถทำได้เฉพาะกับแชตส่วนตัวเท่านั้น ฟีเจอร์นี้จะเริ่มทยอยเปิดใช้งานทั่วโลกตั้งแต่ปลายตุลาคมถึงพฤศจิกายน 2025 โดยผู้ใช้ Teams บนเดสก์ท็อปทั้ง Windows และ macOS จะสามารถคลิกขวาที่ช่องสนทนา แล้วเลือก “Pop out” เพื่อเปิดหน้าต่างแยกออกมา ทำให้สามารถติดตามหลายช่องทางพร้อมกันได้ เช่น ช่องประกาศของทีม ช่องโครงการ และแชตส่วนตัว โดยไม่ต้องสลับหน้าจอไปมา การอัปเดตนี้จะช่วยลดปัญหา “context switching” หรือการเสียสมาธิจากการเปลี่ยนหน้าต่างบ่อย ๆ ซึ่งเป็นอุปสรรคสำคัญต่อประสิทธิภาพการทำงาน โดยเฉพาะในยุคที่การประชุมออนไลน์และการทำงานแบบไฮบริดกลายเป็นเรื่องปกติ Microsoft ยังระบุว่า ฟีเจอร์นี้จะเปิดใช้งานโดยอัตโนมัติ ไม่ต้องตั้งค่าหรือดำเนินการใด ๆ จากผู้ดูแลระบบ และไม่มีผลกระทบต่อฟังก์ชันเดิมของ Teams แต่อย่างใด นอกจากนี้ Microsoft ยังมีแผนเพิ่มฟีเจอร์อื่น ๆ เช่น การอัปเดตตำแหน่งที่ทำงานอัตโนมัติผ่าน Wi-Fi และการสนับสนุนการสนทนาแบบ threaded ในช่อง เพื่อให้การติดตามบทสนทนาหลายสายง่ายขึ้น ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Microsoft Teams เพิ่มฟีเจอร์แยกหน้าต่างช่องสนทนา (pop-out channels) ➡️ ฟีเจอร์นี้จะเริ่มเปิดใช้งานทั่วโลกตั้งแต่ปลายตุลาคมถึงพฤศจิกายน 2025 ➡️ รองรับผู้ใช้บนเดสก์ท็อปทั้ง Windows และ macOS ➡️ ผู้ใช้สามารถเปิดช่องสนทนาในหน้าต่างแยกเพื่อดูหลายช่องพร้อมกัน ➡️ ลดปัญหา context switching และเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน ➡️ ฟีเจอร์เปิดใช้งานโดยอัตโนมัติ ไม่ต้องตั้งค่าหรือดำเนินการใด ๆ ➡️ ไม่มีผลกระทบต่อฟังก์ชันเดิมของ Teams ➡️ Microsoft มีแผนเพิ่มฟีเจอร์อื่น เช่น การอัปเดตตำแหน่งผ่าน Wi-Fi และ threaded conversations ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ ฟีเจอร์ pop-out chats มีอยู่แล้วใน Teams แต่ช่องสนทนายังไม่เคยรองรับมาก่อน ➡️ การทำงานหลายอย่างพร้อมกันเป็นพฤติกรรมที่พบได้บ่อยในประชุมออนไลน์ ➡️ การเปิดหลายหน้าต่างช่วยให้ผู้ใช้สามารถจัด workspace ตามความต้องการ ➡️ การสนทนาแบบ threaded ช่วยให้ติดตามบทสนทนาได้ง่ายขึ้นโดยไม่รบกวนช่องหลัก ➡️ Microsoft Research พบว่า 30% ของการประชุมมีการทำงานอื่นร่วมด้วย https://www.techradar.com/pro/microsoft-teams-is-finally-adding-this-much-demanded-feature-and-it-could-massively-boost-your-productivity

🦠 “ญี่ปุ่นใช้โดรนเลเซอร์ป้องกันฟาร์มไก่ — เทคโนโลยีใหม่จาก NTT หวังหยุดการระบาดของไข้หวัดนก” ในช่วงต้นปี 2025 จังหวัดชิบะของญี่ปุ่นเผชิญกับการระบาดของไข้หวัดนกอย่างรุนแรง จนต้องทำการคัดไก่กว่า 3.3 ล้านตัวเพื่อควบคุมการแพร่เชื้อ ทำให้บริษัทเทคโนโลยียักษ์ใหญ่อย่าง NTT ร่วมมือกับรัฐบาลท้องถิ่นและบริษัทในเครือ NTT e-Drone Technology พัฒนาโดรนรุ่นใหม่ชื่อว่า “BB102” ที่ติดตั้งระบบเลเซอร์เพื่อไล่นกป่า เช่น อีกาและนกพิราบ ซึ่งเป็นพาหะสำคัญของไวรัส โดรน BB102 ใช้เลเซอร์สีแดงและเขียวที่ถูกออกแบบให้กระจายเป็นลำแสงหลายทิศทาง พร้อมระบบกระพริบแบบสุ่มเพื่อป้องกันไม่ให้นกปรับตัวหรือหลบเลี่ยงได้ง่าย โดยสามารถบินอัตโนมัติครอบคลุมพื้นที่ฟาร์มขนาดใหญ่ และตรวจสอบหลังคาหรือจุดสูงที่มนุษย์เข้าถึงยาก การใช้โดรนเลเซอร์นี้ถือเป็นทางเลือกที่ปลอดภัยกว่าการใช้เสียงหรือสารเคมี และได้รับการสนับสนุนจากรัฐบาลท้องถิ่นผ่านเงินอุดหนุนเพื่อช่วยเหลือเกษตรกรในการติดตั้งระบบ โดยมีเป้าหมายเพื่อป้องกันการแพร่ระบาดของไข้หวัดนกที่อาจส่งผลกระทบทั้งต่อสัตว์และมนุษย์ โดยเฉพาะสายพันธุ์ H5N1 ที่มีความรุนแรงสูง นอกจากการป้องกันโรคแล้ว BB102 ยังสามารถใช้ตรวจสอบโครงสร้างฟาร์มและพื้นที่เกษตรกรรมอื่น ๆ ได้อีกด้วย ถือเป็นการผสานเทคโนโลยีการบินอัตโนมัติเข้ากับการควบคุมโรคในระดับพื้นที่อย่างมีประสิทธิภาพ ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ NTT พัฒนาโดรน BB102 ติดตั้งเลเซอร์เพื่อไล่นกป่าจากฟาร์มไก่ ➡️ ใช้เลเซอร์สีแดงและเขียวแบบกระจาย พร้อมระบบกระพริบเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ ➡️ โดรนสามารถบินอัตโนมัติและตรวจสอบพื้นที่สูงได้ ➡️ เป้าหมายคือป้องกันการแพร่ระบาดของไข้หวัดนก โดยเฉพาะสายพันธุ์ H5N1 ➡️ จังหวัดชิบะเคยต้องคัดไก่กว่า 3.3 ล้านตัวในช่วงต้นปี 2025 ➡️ โครงการได้รับเงินสนับสนุนจากรัฐบาลท้องถิ่นเพื่อช่วยเกษตรกร ➡️ BB102 ยังสามารถใช้ตรวจสอบโครงสร้างฟาร์มและพื้นที่เกษตรกรรมอื่น ๆ ➡️ โดรนนี้เป็นการพัฒนาร่วมระหว่าง NTT e-Drone Technology และ NTT East Japan ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ ไข้หวัดนกสามารถแพร่จากนกป่าผ่านการสัมผัสโดยตรงหรือมูลที่ปนเปื้อน ➡️ เลเซอร์สีแดงและเขียวเป็นคลื่นแสงที่สัตว์ป่าหลายชนิดไวต่อการรับรู้ ➡️ การใช้โดรนแทนแรงงานคนช่วยลดภาระและเพิ่มความปลอดภัยในฟาร์ม ➡️ เทคโนโลยีเลเซอร์แบบ speckle noise ช่วยป้องกันการปรับตัวของนก ➡️ โดรน BB102 เป็นโดรนเลเซอร์ป้องกันสัตว์รุ่นแรกที่ผลิตในญี่ปุ่น https://www.tomshardware.com/tech-industry/japanese-tech-giant-deploys-laser-drones-to-protect-chickens-drones-are-hoped-to-prevent-the-spread-of-avian-flu

🕸️ “ยูเครนใช้รั้วลวดหนามหมุนสกัดโดรนใยแก้ว — ตัดสายสื่อสารแบบไร้สัญญาณได้กลางสนามรบ” ในสงครามยุคใหม่ที่โดรนกลายเป็นอาวุธหลัก การสื่อสารแบบไร้สัญญาณผ่านสายใยแก้ว (fiber-optic tethered drones) กลายเป็นทางเลือกที่ทั้งรัสเซียและยูเครนใช้เพื่อหลบหลีกการรบกวนสัญญาณ (jamming) แต่ล่าสุด ยูเครนได้คิดค้นวิธีรับมือที่เรียบง่ายแต่ได้ผลอย่างน่าทึ่ง — “รั้วลวดหนามหมุน” ที่สามารถตัดสายใยแก้วของโดรนศัตรูได้โดยตรง รั้วนี้มีความยาวประมาณ 150 เมตร ใช้มอเตอร์หมุนลวดหนามหนึ่งครั้งต่อนาที และสามารถทำงานได้ต่อเนื่องถึง 12 ชั่วโมงต่อวัน โดยติดตั้งไว้ในพื้นที่หลังแนวรบ เช่น เส้นทางลำเลียงหรือคลังอาวุธ ซึ่งเป็นจุดที่โดรนใยแก้วมักใช้ซุ่มโจมตี เพราะสามารถควบคุมได้แม่นยำและไม่ถูกรบกวนจากคลื่นวิทยุ โดรนใยแก้วไม่ลากสายลอยฟ้า แต่จะวางสายไว้บนพื้นขณะบิน เมื่อสายไปพันกับรั้วที่หมุนอยู่ จะเกิดการพันและตัดสาย ทำให้โดรนขาดการควบคุมทันที โดยมีรายงานว่าการโจมตีด้วยโดรนแบบนี้สามารถทำได้ไกลถึง 40–50 กิโลเมตร เช่น กรณีที่ยูเครนใช้โดรน Birds of Magyar โจมตีรถถังรัสเซียจากระยะ 42 กม. แม้จะเป็นเทคโนโลยีพื้นฐาน แต่รั้วหมุนนี้ถือเป็น “กับดักทางวิศวกรรม” ที่ใช้ต้นทุนต่ำ ติดตั้งง่าย และสามารถเสริมด้วยเซนเซอร์ตรวจจับ เช่น กล้องอินฟราเรดหรือเรดาร์ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการป้องกัน ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ ยูเครนใช้รั้วลวดหนามหมุนเพื่อสกัดโดรนใยแก้วของรัสเซีย ➡️ รั้วมีความยาว 150 เมตร หมุนหนึ่งครั้งต่อนาที ทำงานได้ 12 ชั่วโมงต่อวัน ➡️ โดรนใยแก้ววางสายไว้บนพื้น ไม่ลอยฟ้า ทำให้รั้วสามารถพันและตัดสายได้ ➡️ ติดตั้งในพื้นที่หลังแนวรบ เช่น เส้นทางลำเลียงหรือคลังอาวุธ ➡️ โดรนแบบนี้สามารถโจมตีเป้าหมายได้ไกลถึง 40–50 กม. ➡️ ยูเครนเคยใช้โดรน Birds of Magyar โจมตีรถถังจากระยะ 42 กม. ➡️ รั้วหมุนสามารถเสริมด้วยเซนเซอร์ เช่น กล้องอินฟราเรดหรือเรดาร์ ➡️ เป็นเทคโนโลยีต้นทุนต่ำ ติดตั้งง่าย และใช้พลังงานจากแบตเตอรี่ https://www.tomshardware.com/tech-industry/ukraines-rotating-barbed-wire-drone-barriers-discovered-by-russians-motorized-barriers-tear-and-slice-the-fiber-optic-lines-that-jam-proof-drones-leave-in-their-trail

⚡ “OCuLink แซง Thunderbolt 5 ในการทดสอบ RTX 5070 Ti — เกมเมอร์สาย eGPU อาจต้องคิดใหม่ก่อนเลือกพอร์ต” ในยุคที่การใช้ eGPU (external GPU) กลายเป็นทางเลือกยอดนิยมสำหรับผู้ใช้โน้ตบุ๊กและพีซีขนาดเล็ก คำถามสำคัญคือ “จะเชื่อมต่อผ่านอะไรดีที่สุด?” ล่าสุดเว็บไซต์ Tom’s Hardware ได้เผยผลการทดสอบที่ชี้ชัดว่า OCuLink ซึ่งเป็นการเชื่อมต่อแบบ PCIe โดยตรง ให้ประสิทธิภาพเหนือกว่า Thunderbolt 5 อย่างชัดเจน โดยเฉพาะในการเล่นเกม OCuLink (Optical-Copper Link) เป็นมาตรฐานที่พัฒนาโดย PCI-SIG เพื่อเชื่อมต่ออุปกรณ์ผ่าน PCIe โดยตรง โดยไม่ต้องผ่านการแปลงโปรโตคอลเหมือน Thunderbolt หรือ USB ซึ่งช่วยลด latency และเพิ่มประสิทธิภาพการส่งข้อมูล โดย OCuLink รองรับ PCIe 3.0 และ 4.0 แบบ 4 เลน ให้แบนด์วิดธ์สูงสุดถึง 64 GT/s ในทางกลับกัน Thunderbolt 5 แม้จะมีฟีเจอร์ครบครัน เช่น การชาร์จไฟ การส่งภาพ และการเชื่อมต่อ USB ผ่านสายเดียว แต่ก็ต้องแลกกับ overhead จากการแปลงโปรโตคอล ซึ่งส่งผลให้ประสิทธิภาพลดลง โดยเฉพาะในงานที่ต้องการแบนด์วิดธ์สูงและ latency ต่ำ เช่น การเล่นเกมผ่าน eGPU จากการทดสอบด้วย RTX 5070 Ti พบว่า OCuLink ให้ค่า throughput สูงถึง 6.6 GB/s (host-to-device) และ 6.7 GB/s (device-to-host) ขณะที่ Thunderbolt 5 ทำได้เพียง 5.6 และ 5.8 GB/s ตามลำดับ และเมื่อทดสอบเกมจริง 12 เกม Thunderbolt 5 มีค่า FPS เฉลี่ยต่ำกว่า OCuLink ถึง 13–14% โดยเฉพาะในเกมที่ใช้กราฟิกหนัก เช่น Spider-Man: Miles Morales และ Red Dead Redemption 2 ซึ่ง Thunderbolt 5 แพ้ถึง 20–23% แม้ Thunderbolt 5 จะสะดวกกว่าในแง่การใช้งานทั่วไป แต่สำหรับผู้ใช้ที่ต้องการประสิทธิภาพสูงสุดในการเล่นเกมผ่าน eGPU OCuLink ยังคงเป็นตัวเลือกที่แรงกว่า — แม้จะยังไม่แพร่หลายในตลาดทั่วไป และต้องใช้ฮาร์ดแวร์เฉพาะทาง ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ OCuLink เป็นการเชื่อมต่อแบบ PCIe โดยตรง ไม่ผ่านการแปลงโปรโตคอล ➡️ รองรับ PCIe 3.0 และ 4.0 แบบ 4 เลน ให้แบนด์วิดธ์สูงสุด 64 GT/s ➡️ Thunderbolt 5 รองรับ PCIe 4.0 x4 เช่นกัน แต่มี overhead จากการแปลงโปรโตคอล ➡️ OCuLink ให้ throughput สูงถึง 6.6–6.7 GB/s ขณะที่ Thunderbolt 5 ทำได้เพียง 5.6–5.8 GB/s ➡️ ในการทดสอบเกม 12 เกม Thunderbolt 5 มี FPS ต่ำกว่า OCuLink เฉลี่ย 13–14% ➡️ เกมที่ Thunderbolt 5 แพ้หนัก ได้แก่ Spider-Man: Miles Morales (-20%) และ Red Dead Redemption 2 (-23%) ➡️ Ghost of Tsushima เป็นเกมเดียวที่ทั้งสามระบบทำได้ 120 FPS เท่ากัน ➡️ Thunderbolt 5 ยังมีข้อดีด้านความสะดวก เช่น การชาร์จไฟและส่งภาพผ่านสายเดียว ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ OCuLink เคยใช้ในเซิร์ฟเวอร์และ SSD มาก่อน ก่อนถูกนำมาใช้กับ GPU ➡️ Thunderbolt 5 มีฟีเจอร์ใหม่ เช่น การชาร์จ 240W และส่งภาพระดับ 120 GT/s ➡️ eGPU ที่ใช้ Thunderbolt 5 เช่น Peladn Link S-3 มีพอร์ตหลากหลายแต่ยังมีข้อจำกัดด้านสาย ➡️ OCuLink ไม่รองรับการ hot-swap และไม่มีฟีเจอร์ USB หรือ video output ➡️ โน้ตบุ๊กที่รองรับ OCuLink ยังมีน้อยมาก ส่วนใหญ่ต้องใช้กับพีซีหรือ mini-PC เฉพาะทาง https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/oculink-outpaces-thunderbolt-5-in-nvidia-rtx-5070-ti-tests-latter-up-to-14-percent-slower-on-average-in-gaming-benchmarks

🎙️ “ไมโครโฟนตรวจจับเสียงปืนของ Flock จะเริ่มฟังเสียงมนุษย์ — เทคโนโลยีความปลอดภัยหรือการละเมิดสิทธิพลเมือง?” Flock Safety บริษัทเทคโนโลยีตำรวจที่มีชื่อเสียงจากระบบอ่านป้ายทะเบียนอัตโนมัติทั่วสหรัฐฯ กำลังเปิดตัวฟีเจอร์ใหม่ในผลิตภัณฑ์ Raven ซึ่งเดิมใช้ตรวจจับเสียงปืนในพื้นที่สาธารณะ แต่ตอนนี้จะสามารถ “ฟังเสียงมนุษย์” โดยเฉพาะเสียงที่แสดงถึงความทุกข์ เช่น การกรีดร้องหรือร้องขอความช่วยเหลือ แม้จะถูกนำเสนอว่าเป็นการเพิ่มประสิทธิภาพในการช่วยเหลือผู้ประสบเหตุ แต่ Electronic Frontier Foundation (EFF) เตือนว่าการเปลี่ยนไมโครโฟนให้ฟังเสียงมนุษย์ในพื้นที่สาธารณะอาจละเมิดกฎหมายการดักฟังของรัฐ และเปิดช่องให้เกิดการเฝ้าระวังที่เกินขอบเขต ระบบ Raven ใช้ AI วิเคราะห์เสียงแบบเรียลไทม์ โดยอ้างว่าไม่เก็บเสียงไว้หากไม่มีการตรวจพบเหตุการณ์ แต่ผู้เชี่ยวชาญชี้ว่าเทคโนโลยีนี้อาจเกิด false positive ได้ง่าย เช่น เข้าใจเสียงเด็กเล่นเป็นเสียงกรีดร้อง หรือเสียงพลุเป็นเสียงปืน ซึ่งเคยเกิดกรณีตำรวจยิงเด็กในชิคาโกเพราะเข้าใจผิดจากระบบ ShotSpotter นอกจากนี้ Flock ยังมีประวัติปัญหาทางกฎหมาย เช่น การให้ ICE เข้าถึงข้อมูลในรัฐอิลลินอยส์โดยไม่ได้รับอนุญาต และการติดตั้งกล้องใหม่ในเมือง Evanston หลังถูกสั่งให้ถอดออก ซึ่งทำให้หลายเมืองเริ่มยกเลิกสัญญากับบริษัท การเพิ่มฟีเจอร์ตรวจจับเสียงมนุษย์จึงอาจเป็นจุดเปลี่ยนที่ทำให้เมืองต่าง ๆ ต้องทบทวนว่าเทคโนโลยีนี้ยังคงเป็นเครื่องมือเพื่อความปลอดภัย หรือกลายเป็นภัยต่อสิทธิพลเมืองโดยไม่รู้ตัว ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Flock Safety เพิ่มฟีเจอร์ใหม่ใน Raven ให้ตรวจจับเสียงมนุษย์ที่แสดงความทุกข์ เช่น กรีดร้อง ➡️ ระบบใช้ AI วิเคราะห์เสียงแบบเรียลไทม์ และอ้างว่าไม่เก็บเสียงหากไม่มีเหตุการณ์ ➡️ Raven เดิมใช้ตรวจจับเสียงปืน แต่ตอนนี้ขยายไปสู่เสียงมนุษย์ ➡️ EFF เตือนว่าอาจละเมิดกฎหมายการดักฟังของรัฐ ➡️ มีกรณีตำรวจยิงเด็กในชิคาโกจากการเข้าใจผิดว่าเสียงพลุคือเสียงปืน ➡️ Flock เคยให้ ICE เข้าถึงข้อมูลในรัฐอิลลินอยส์โดยไม่ได้รับอนุญาต ➡️ เมือง Evanston สั่งให้ถอดกล้อง แต่ Flock กลับติดตั้งใหม่โดยไม่ได้รับอนุญาต ➡️ หลายเมืองเริ่มยกเลิกสัญญากับ Flock เพราะปัญหาทางกฎหมายและความเชื่อมั่น ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Raven ใช้เทคโนโลยีคล้าย ShotSpotter ที่ตรวจจับเสียงปืนและเสียงกระจกแตก ➡️ AI voice detection เริ่มมีความแม่นยำใกล้เสียงมนุษย์จริง ทำให้แยกแยะยากขึ้น ➡️ การตรวจจับเสียง distress อาจช่วยเพิ่มความเร็วในการช่วยเหลือผู้ประสบเหตุ ➡️ เทคโนโลยีนี้สามารถเชื่อมกับกล้องและระบบอื่นเพื่อให้ข้อมูลแบบครบวงจร ➡️ การใช้ไมโครโฟนในพื้นที่สาธารณะอาจส่งผลต่อเสรีภาพในการพูดและความเป็นส่วนตัว https://www.eff.org/deeplinks/2025/10/flocks-gunshot-detection-microphones-will-start-listening-human-voices

⚙️ “TrashBench แปลง RTX 5050 เป็น ‘5050 Ti’ ด้วยมือ — ทำลายสถิติโลก 3DMark หลายรายการ แต่แลกมาด้วยการหมดประกัน” ในโลกของนักโมดิฟายฮาร์ดแวร์ มีคนกลุ่มหนึ่งที่ไม่ยอมรับข้อจำกัดจากโรงงาน ล่าสุด TrashBench ยูทูบเบอร์สายฮาร์ดคอร์ ได้โชว์การอัปเกรด GeForce RTX 5050 ให้กลายเป็น “RTX 5050 Ti” ด้วยวิธีที่ไม่ธรรมดา — ทั้งการเปลี่ยนฮีตซิงก์, ติดตั้งพัดลมใหม่, และแฟลช BIOS เพื่อปลดล็อกพลังที่ซ่อนอยู่ เขาเริ่มจากการถอดฮีตซิงก์เดิมของ RTX 5050 แล้วนำของ RTX 5060 ที่ใหญ่กว่าอย่างชัดเจนมาใส่แทน โดยต้องเจาะและปรับแต่งให้พอดีกับ PCB เดิม จากนั้นติดตั้งพัดลม GAMDIAS เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการระบายความร้อน ก่อนจะใช้โปรแกรม NVFLASH แฟลช BIOS ใหม่ ซึ่งทำให้ GPU ทำงานได้แรงขึ้นถึง 3.3GHz — สูงกว่าค่ามาตรฐานเดิมถึง 500MHz ผลลัพธ์คือประสิทธิภาพเพิ่มขึ้น 16% เมื่อเทียบกับ RTX 5050 เดิม และลดช่องว่างกับ RTX 5060 ที่เคยแรงกว่าถึง 33% เหลือเพียงราว 17% เท่านั้น ที่สำคัญ TrashBench ยังทำลายสถิติโลกในหลายการทดสอบ เช่น Time Spy (11,715 คะแนน), Steel Nomad (2,703 คะแนน), และ Port Royal (7,001 คะแนน — เป็นคนแรกที่ทะลุ 7,000) แม้จะดูน่าทึ่ง แต่การโมดิฟายเช่นนี้ย่อมมีข้อแลกเปลี่ยน — การหมดประกัน, ความเสี่ยงด้านความร้อน, และความไม่แน่นอนของระบบในระยะยาว ซึ่ง TrashBench ก็ยอมรับว่า “ไม่ใช่ทุกคนควรทำแบบนี้” และแนะนำให้คนทั่วไปเพิ่มงบอีก $50 เพื่อซื้อ RTX 5060 ไปเลยจะคุ้มกว่า ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ TrashBench โมดิฟาย RTX 5050 ด้วยฮีตซิงก์ของ RTX 5060 และพัดลม GAMDIAS ➡️ ใช้โปรแกรม NVFLASH แฟลช BIOS เพื่อปลดล็อกประสิทธิภาพ ➡️ GPU ทำงานได้ที่ 3.3GHz สูงกว่าค่ามาตรฐานเดิม 500MHz ➡️ ประสิทธิภาพเพิ่มขึ้น 16% เมื่อเทียบกับ RTX 5050 เดิม ➡️ ลดช่องว่างกับ RTX 5060 จาก 33% เหลือประมาณ 17% ➡️ ทำลายสถิติโลกใน 3DMark หลายรายการ เช่น Time Spy, Steel Nomad, Port Royal ➡️ TrashBench เป็นยูทูบเบอร์สายฮาร์ดแวร์ที่มีชื่อเสียงด้านการโอเวอร์คล็อก ➡️ แนะนำให้คนทั่วไปซื้อ RTX 5060 โดยไม่ต้องโมดิฟาย ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ NVFLASH เป็นเครื่องมือแฟลช BIOS สำหรับการ์ดจอ NVIDIA โดยเฉพาะ ➡️ การเปลี่ยนฮีตซิงก์ช่วยให้ GPU ทำงานที่ความถี่สูงขึ้นโดยไม่ร้อนเกินไป ➡️ Port Royal เป็นการทดสอบ ray tracing ที่ใช้วัดประสิทธิภาพการ์ดจอรุ่นใหม่ ➡️ Steel Nomad เป็น benchmark ใหม่ที่เน้นการทดสอบการเรนเดอร์แบบหนัก ➡️ การ์ดจอที่โอเวอร์คล็อกได้ดีมักต้องมีระบบระบายความร้อนที่เหนือกว่ามาตรฐาน https://wccftech.com/user-upgrades-geforce-rtx-5050-to-rtx-5050-ti-breaks-multiple-world-records/

💧 “Microsoft ร่วมทดสอบระบบระบายความร้อนแบบไมโครฟลูอิดิก — เตรียมรับยุค GPU 10kW ที่เปลี่ยนโฉมศูนย์ข้อมูล” ในยุคที่ AI กลายเป็นหัวใจของการประมวลผลระดับโลก ความร้อนจากชิปประสิทธิภาพสูงกลายเป็นอุปสรรคสำคัญ ล่าสุด Microsoft ได้ร่วมมือกับสตาร์ทอัพจากสวิตเซอร์แลนด์ชื่อ Corintis เพื่อทดสอบระบบระบายความร้อนแบบ “ไมโครฟลูอิดิก” (microfluidic cooling) ที่สามารถจัดการกับ GPU ที่ใช้พลังงานสูงถึง 10kW — มากกว่าระดับปัจจุบันถึงสิบเท่า GPU ที่ใช้ในศูนย์ข้อมูล AI เช่น Nvidia H100 ปัจจุบันมีการใช้พลังงานประมาณ 700–800W และรุ่นใหม่อย่าง GB200 คาดว่าจะทะลุ 1kW ซึ่งทำให้การระบายความร้อนแบบเดิมเริ่มไม่เพียงพอ Corintis จึงพัฒนาเทคโนโลยีที่ฝังระบบระบายความร้อนไว้ “ในตัวชิป” โดยใช้ช่องทางของเหลวขนาดเล็กที่ออกแบบเฉพาะให้ตรงกับโครงสร้างของแต่ละชิป Microsoft ยืนยันว่าได้ทดสอบระบบนี้บนเซิร์ฟเวอร์จริงที่รันบริการหลักแล้ว และพบว่า “ขอบเขตความร้อน” ที่ลดลงสามารถแปลเป็นประสิทธิภาพที่สูงขึ้นและความสามารถในการโอเวอร์คล็อกที่มากขึ้น นอกจากนี้ยังเปิดทางให้สร้างชิปแบบ 3D ที่ซ้อนกันได้โดยไม่เกิดความร้อนสะสม Corintis ได้รับเงินลงทุนรอบ Series A จำนวน $24 ล้านจาก BlueYard Capital และนักลงทุนรายใหญ่ เช่น Lip-Bu Tan (อดีต CEO ของ Cadence และกรรมการ Intel) และ Geoff Lyon (อดีตผู้ก่อตั้ง CoolIT) โดยตั้งเป้าผลิต cold plate แบบไมโครฟลูอิดิกได้มากกว่า 1 ล้านชุดต่อปีภายในปี 2026 แม้เทคโนโลยีนี้จะยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น แต่การที่ Microsoft นำไปใช้จริงในเซิร์ฟเวอร์ถือเป็นก้าวสำคัญที่อาจเปลี่ยนวิธีการออกแบบศูนย์ข้อมูลในอนาคต โดยเฉพาะเมื่อความต้องการพลังงานของ AI เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วทั่วโลก ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Microsoft ร่วมมือกับ Corintis ทดสอบระบบระบายความร้อนแบบไมโครฟลูอิดิกในเซิร์ฟเวอร์จริง ➡️ ระบบนี้สามารถรองรับ GPU ที่ใช้พลังงานสูงถึง 10kW ➡️ GPU ปัจจุบัน เช่น Nvidia H100 ใช้พลังงานประมาณ 700–800W ➡️ ระบบระบายความร้อนฝังในชิปช่วยลดความร้อนและเพิ่มประสิทธิภาพ ➡️ เปิดทางให้สร้างชิปแบบ 3D ที่ซ้อนกันได้โดยไม่เกิดความร้อนสะสม ➡️ Corintis ได้รับเงินลงทุน $24 ล้านจากนักลงทุนรายใหญ่ ➡️ ตั้งเป้าผลิต cold plate แบบไมโครฟลูอิดิกได้มากกว่า 1 ล้านชุดต่อปีภายในปี 2026 ➡️ Microsoft ยืนยันว่าการลดความร้อนช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและโอเวอร์คล็อกได้มากขึ้น ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Microfluidic cooling คือการระบายความร้อนด้วยของเหลวผ่านช่องทางขนาดเล็กที่ออกแบบเฉพาะ ➡️ การฝังระบบระบายความร้อนในชิปช่วยลดการใช้พลังงานในการทำความเย็น ➡️ ความร้อนที่ถูกระบายออกมาสามารถนำไปใช้ซ้ำ เช่น ระบบทำความร้อนในอาคาร ➡️ การออกแบบชิปแบบ 3D ต้องการระบบระบายความร้อนที่ฝังในชั้นกลางของชิป ➡️ ตลาดศูนย์ข้อมูล AI คาดว่าจะเติบโตเกิน $1 ล้านล้านภายในปี 2030 https://www.techradar.com/pro/4kw-is-certainly-possible-but-it-can-go-much-higher-microsoft-backed-startup-could-dissipate-10kw-gpus-its-founder-confirms

🧮 “AIC เปิดตัวเซิร์ฟเวอร์ SB407-VA รองรับฮาร์ดดิสก์ 70 ลูก — จุข้อมูลได้เกือบ 3PB พร้อมฟีเจอร์ระดับศูนย์ข้อมูลยุค AI” AIC ผู้ผลิตเซิร์ฟเวอร์ระดับองค์กรเปิดตัว SB407-VA เซิร์ฟเวอร์แบบ 4U ความหนาแน่นสูง ที่ออกแบบมาเพื่อรองรับงานด้าน AI, การวิเคราะห์ข้อมูล และการจัดการคลัสเตอร์ขนาดใหญ่ โดยจุดเด่นคือสามารถติดตั้งฮาร์ดดิสก์และ SSD ได้รวมถึง 70 ลูก รองรับความจุรวมเกือบ 3PB (เปตะไบต์) แบบ raw storage ตัวเครื่องรองรับฮาร์ดดิสก์ขนาด 3.5 นิ้วแบบ hot-swappable ได้ถึง 60 ช่อง, SSD ขนาด 2.5 นิ้วอีก 8 ช่อง และ M.2 อีก 2 ช่อง พร้อมระบบระบายความร้อนแบบ front-to-back airflow, พัดลมสำรองแบบ hot-swap และแหล่งจ่ายไฟสำรอง 800W เพื่อความเสถียรในการทำงานต่อเนื่อง ภายในใช้ซีพียู Intel Xeon Scalable Gen 4 และ Gen 5 รองรับ DDR5 และ PCIe Gen5 ทำให้สามารถเชื่อมต่อ NVMe, SAS และ SATA ได้หลากหลาย พร้อมช่อง PCIe Gen5 หลายช่องสำหรับการขยายระบบ แม้จะมีช่องใส่ฮาร์ดดิสก์ขนาด 3.5 นิ้วจำนวนมาก แต่ผู้เขียนบทความตั้งข้อสังเกตว่า “ทำไมไม่มี SSD ขนาด 3.5 นิ้วเลย?” ซึ่งคำตอบคือ SSD ไม่จำเป็นต้องใช้พื้นที่มาก เพราะชิปแฟลชและคอนโทรลเลอร์มีขนาดเล็กมาก การเพิ่มขนาดจะทำให้ต้นทุนสูงขึ้นโดยไม่เพิ่มประสิทธิภาพ และศูนย์ข้อมูลยุคใหม่ก็หันมาใช้ SSD ขนาด 2.5 นิ้วเพื่อประหยัดพื้นที่และเพิ่มความจุต่อแร็ค ด้วยขนาด 434 x 853 x 176 มม. และน้ำหนักประมาณ 80 กิโลกรัม SB407-VA จึงเป็นเซิร์ฟเวอร์ที่อัดแน่นทั้งพลังประมวลผลและความจุในพื้นที่เดียว เหมาะสำหรับองค์กรที่ต้องการระบบจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่พร้อมความยืดหยุ่นในการเชื่อมต่อและการจัดการ ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ AIC เปิดตัวเซิร์ฟเวอร์ SB407-VA แบบ 4U รองรับฮาร์ดดิสก์และ SSD รวม 70 ลูก ➡️ รองรับ 60 ช่องใส่ฮาร์ดดิสก์ 3.5 นิ้ว, 8 ช่อง SSD 2.5 นิ้ว และ 2 ช่อง M.2 ➡️ ใช้ซีพียู Intel Xeon Scalable Gen 4 และ Gen 5 พร้อม DDR5 และ PCIe Gen5 ➡️ รองรับการเชื่อมต่อ NVMe, SAS และ SATA ➡️ ระบบระบายความร้อนแบบ front-to-back airflow และพัดลมสำรอง hot-swap ➡️ แหล่งจ่ายไฟสำรอง 800W เพื่อความเสถียร ➡️ ความจุรวมเกือบ 3PB แบบ raw storage ➡️ ขนาดเครื่อง 434 x 853 x 176 มม. น้ำหนักประมาณ 80 กิโลกรัม ➡️ เหมาะสำหรับงานด้าน AI, data analytics และ data lake ขนาดใหญ่ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ SSD ขนาด 3.5 นิ้วไม่เป็นที่นิยม เพราะชิปแฟลชใช้พื้นที่น้อยและต้นทุนสูงหากขยายขนาด ➡️ SSD ขนาด 2.5 นิ้วช่วยให้ศูนย์ข้อมูลเพิ่มความจุในพื้นที่จำกัดได้ดีกว่า ➡️ PCIe Gen5 มีแบนด์วิดธ์สูงถึง 64GB/s เหมาะกับงานที่ต้องการความเร็วสูง ➡️ Xeon Scalable Gen 5 รองรับการประมวลผลแบบ multi-socket และ AI acceleration ➡️ ระบบ hot-swap ช่วยให้เปลี่ยนอุปกรณ์ได้โดยไม่ต้องปิดเครื่อง ลด downtime https://www.techradar.com/pro/you-can-put-70-ssds-and-hdds-in-this-case-to-deliver-almost-3pb-capacity-and-it-got-me-thinking-why-arent-there-any-3-5-inch-ssds

🧠 “Intel เปิดตัวสถาปัตยกรรมใหม่ Nova Lake และ Diamond Rapids — ยุคใหม่ของ CPU ที่เน้น AI, ประสิทธิภาพ และความหนาแน่นของคอร์” Intel ยืนยันอย่างเป็นทางการถึงสถาปัตยกรรมใหม่สำหรับ CPU รุ่นถัดไปในปี 2026 โดยแบ่งออกเป็นสองสายหลัก ได้แก่ Nova Lake สำหรับผู้ใช้ทั่วไป และ Diamond Rapids สำหรับเซิร์ฟเวอร์ โดยข้อมูลนี้ปรากฏในเอกสาร ISA Reference ล่าสุดของ Intel ซึ่งช่วยยืนยันข่าวลือก่อนหน้านี้อย่างชัดเจน Nova Lake จะใช้ P-Core แบบใหม่ชื่อว่า Coyote Cove และ E-Core ชื่อ Arctic Wolf ซึ่งถูกออกแบบมาเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพต่อคอร์ (IPC) และลดการใช้พลังงาน โดยจะรองรับแพลตฟอร์มใหม่ผ่านซ็อกเก็ต LGA 1954 และมี GPU แบบฝังรุ่นใหม่ที่ใช้ Xe3 tile สำหรับกราฟิกที่ดีขึ้นในโน้ตบุ๊กและเดสก์ท็อป Nova Lake-S สำหรับเดสก์ท็อปจะมีจำนวนคอร์สูงสุดถึง 52 คอร์ ขณะที่รุ่น HX สำหรับโน้ตบุ๊กจะมีสูงสุด 28 คอร์ และอาจมีรุ่น Nova Lake-AX สำหรับตลาด APU ที่เคยมีข่าวว่าจะเป็นคู่แข่งกับ AMD Strix Halo แต่ตอนนี้ยังอยู่ในสถานะไม่แน่นอน ฝั่งเซิร์ฟเวอร์ Diamond Rapids จะใช้ P-Core แบบ Panther Cove ซึ่งเน้นการเพิ่มความหนาแน่นของคอร์ โดยอาจมีสูงถึง 192–256 คอร์ แต่จะไม่มีฟีเจอร์ Hyper-Threading (SMT) ในรุ่นแรก ซึ่ง Intel ยืนยันว่าจะนำกลับมาในรุ่น Coral Rapids ที่ตามมา นอกจากนี้ยังมีการกล่าวถึง Panther Cove-X ซึ่งอาจเป็นรุ่นประสิทธิภาพสูงสำหรับเวิร์กสเตชัน และ Wildcat Lake ซึ่งจะมาแทน Twin Lake ในกลุ่ม APU ระดับเริ่มต้น โดยใช้ Cougar Cove P-Core และ Darkmont E-Core เช่นเดียวกับ Panther Lake ทั้งหมดนี้สะท้อนถึงยุทธศาสตร์ของ Intel ที่เน้นการขยายจำนวนคอร์ ปรับปรุงสถาปัตยกรรม และเตรียมพร้อมสำหรับยุค AI ที่ต้องการการประมวลผลแบบกระจายและมีประสิทธิภาพสูง ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Intel ยืนยันสถาปัตยกรรมใหม่สำหรับ CPU ปี 2026 ได้แก่ Nova Lake และ Diamond Rapids ➡️ Nova Lake ใช้ Coyote Cove P-Core และ Arctic Wolf E-Core ➡️ รองรับซ็อกเก็ตใหม่ LGA 1954 และ GPU แบบ Xe3 tile ➡️ Nova Lake-S มีสูงสุด 52 คอร์ ส่วนรุ่น HX มีสูงสุด 28 คอร์ ➡️ Diamond Rapids ใช้ Panther Cove P-Core และเน้นความหนาแน่นของคอร์ ➡️ ไม่มี SMT ใน Diamond Rapids แต่จะกลับมาใน Coral Rapids ➡️ มีการกล่าวถึง Panther Cove-X สำหรับเวิร์กสเตชัน และ Wildcat Lake สำหรับ APU ระดับเริ่มต้น ➡️ Wildcat Lake ใช้ Cougar Cove P-Core และ Darkmont E-Core ➡️ Intel เตรียมแข่งขันกับ AMD Zen 6 ทั้งในตลาดผู้ใช้ทั่วไปและเซิร์ฟเวอร์ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Xe3 tile เป็น GPU แบบฝังรุ่นใหม่ที่เน้นประสิทธิภาพและการประหยัดพลังงาน ➡️ Panther Lake เป็นรุ่นก่อนหน้า Nova Lake ที่ใช้ Cougar Cove และ Darkmont ➡️ Coral Rapids จะนำ SMT กลับมาเพื่อรองรับงานเซิร์ฟเวอร์ที่ต้องการ multithreading ➡️ APU คือชิปที่รวม CPU และ GPU ไว้ในตัวเดียว เหมาะกับงานที่ต้องการกราฟิกแต่ไม่ใช้การ์ดจอแยก ➡️ การเพิ่มจำนวนคอร์ช่วยให้รองรับงานแบบ parallel ได้ดีขึ้น เช่น AI, simulation, และการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ https://www.tomshardware.com/pc-components/cpus/intels-next-gen-nova-lake-and-diamond-rapids-microarchitectures-get-official-confirmation-latest-isa-reference-doc-details-the-p-cores-and-e-cores-upcoming-cpus-will-use

🎮 “Steam อัปเดตใหม่ รองรับจอย DualSense บน Linux ดีขึ้น — พร้อมอุดช่องโหว่ Unity และปรับปรุงหลายระบบเกม” Valve ปล่อยอัปเดต Steam Client เวอร์ชันเสถียรล่าสุดในเดือนตุลาคม 2025 ซึ่งมาพร้อมการปรับปรุงสำคัญหลายด้าน โดยเฉพาะการรองรับจอย DualSense ของ PlayStation บนระบบ Linux ที่เคยมีปัญหาเรื่องการเชื่อมต่อแล้วเกิด crash เมื่อจอยอยู่ในสถานะ idle — ตอนนี้ได้รับการแก้ไขเรียบร้อยแล้ว นอกจากนี้ยังมีการเพิ่มฟีเจอร์รองรับ dual gyros สำหรับ Joycons ของ Nintendo Switch เมื่อใช้งานในโหมด combined ซึ่งช่วยให้การควบคุมเกมมีความแม่นยำและลื่นไหลมากขึ้น โดยเฉพาะในเกมที่ใช้การเคลื่อนไหวเป็นหลัก อัปเดตนี้ยังเพิ่มความสามารถในการสลับแท็บในเบราว์เซอร์ภายใน Steam ด้วย CTRL+TAB, ปรับปรุงการแสดงผลแบบ High Contrast ในหน้าค้นหาเกม และเพิ่มประสิทธิภาพการบันทึกวิดีโอเกมที่ใช้ Vulkan rendering ที่สำคัญคือ Valve ได้เพิ่มการป้องกันช่องโหว่ CVE-2025-59489 ซึ่งเป็นช่องโหว่ใน Unity engine โดย Steam Client จะบล็อกการเปิดเกมทันทีหากตรวจพบพฤติกรรมที่เข้าข่ายการโจมตีผ่านช่องโหว่นี้ ฝั่ง Windows ก็มีการเพิ่มระบบตรวจสอบ Secure Boot และ TPM ซึ่งจะแสดงในเมนู Help > System Information และถูกนำไปใช้ใน Steam Hardware Survey เพื่อวิเคราะห์ความปลอดภัยของระบบผู้ใช้ Steam ยังแก้ไขปัญหาการสตรีมที่คลิกแล้วไม่ทำงาน, ปรับปรุง overlay ในเกมที่ใช้ D3D12 ให้ไม่ crash เมื่อเปิด/ปิดหลายส่วนอย่างรวดเร็ว และแก้ปัญหา SteamVR ที่ suppress การแจ้งเตือนหลังออกจากโหมด VR ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Steam Client อัปเดตใหม่รองรับจอย DualSense บน Linux ได้ดีขึ้น ➡️ แก้ปัญหา crash เมื่อจอยอยู่ในสถานะ idle ➡️ เพิ่มการรองรับ dual gyros สำหรับ Joycons ในโหมด combined ➡️ ปรับปรุงการสลับแท็บในเบราว์เซอร์ด้วย CTRL+TAB ➡️ ปรับปรุงการแสดงผล High Contrast ในหน้าค้นหาเกม ➡️ เพิ่มประสิทธิภาพการบันทึกวิดีโอเกมที่ใช้ Vulkan rendering ➡️ เพิ่มการป้องกันช่องโหว่ CVE-2025-59489 ใน Unity engine ➡️ Steam จะบล็อกการเปิดเกมหากตรวจพบการโจมตีผ่านช่องโหว่ ➡️ เพิ่มการตรวจสอบ Secure Boot และ TPM บน Windows ➡️ แก้ปัญหาการสตรีม, overlay D3D12 และ SteamVR ที่ suppress การแจ้งเตือน ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ DualSense เป็นจอยของ PlayStation 5 ที่มีระบบ haptic feedback และ adaptive triggers ➡️ Joycons ของ Nintendo Switch มี gyroscope แยกในแต่ละข้าง ซึ่งเมื่อรวมกันจะให้การควบคุมที่แม่นยำ ➡️ Vulkan เป็น API กราฟิกที่ให้ประสิทธิภาพสูงและใช้ทรัพยากรน้อยกว่า DirectX ➡️ CVE-2025-59489 เป็นช่องโหว่ที่เปิดให้แฮกเกอร์ inject โค้ดผ่าน Unity engine ➡️ Secure Boot และ TPM เป็นระบบความปลอดภัยที่ช่วยป้องกันการโจมตีระดับ firmware https://9to5linux.com/latest-steam-client-update-improves-support-for-dualsense-controllers-on-linux

🚀 “Micron เปิดตัว HBM4 แรงทะลุ 2.8TB/s — พร้อมแผน HBM4E แบบปรับแต่งได้สำหรับ Nvidia และ AMD” Micron ประกาศความสำเร็จครั้งใหญ่ในตลาดหน่วยความจำความเร็วสูง (HBM) ด้วยการเปิดตัว HBM4 ที่มีแบนด์วิดธ์สูงถึง 2.8TB/s และความเร็วต่อพินเกิน 11Gbps ซึ่งสูงกว่ามาตรฐาน JEDEC ที่กำหนดไว้ที่ 2TB/s และ 8Gbps อย่างชัดเจน โดยเริ่มส่งมอบตัวอย่างให้ลูกค้าแล้ว และเตรียมพร้อมสำหรับการใช้งานจริงในแพลตฟอร์ม AI ระดับองค์กร HBM4 รุ่นใหม่ของ Micron ใช้เทคโนโลยี 1-gamma DRAM, ฐาน CMOS ที่พัฒนาเอง และการบรรจุชิปแบบใหม่ที่ช่วยให้ประหยัดพลังงานและเพิ่มประสิทธิภาพได้อย่างโดดเด่น นอกจากนี้ยังมีแผนเปิดตัว HBM4E ซึ่งจะเป็นครั้งแรกที่มีการเสนอ “base logic die” แบบปรับแต่งได้ตามความต้องการของลูกค้า เช่น Nvidia และ AMD เพื่อให้สามารถออกแบบ accelerator ที่มี latency ต่ำและการจัดการข้อมูลที่แม่นยำมากขึ้น Micron ร่วมมือกับ TSMC ในการผลิต base die สำหรับ HBM4E โดยคาดว่าจะสามารถสร้างความแตกต่างในตลาดได้อย่างชัดเจน และเพิ่ม margin ให้กับผลิตภัณฑ์แบบปรับแต่งได้มากกว่ารุ่นมาตรฐาน ในไตรมาสล่าสุด Micron รายงานรายได้จาก HBM สูงถึง 2 พันล้านดอลลาร์ ซึ่งคิดเป็นอัตรารายได้ต่อปีที่ 8 พันล้านดอลลาร์ และตั้งเป้าจะครองส่วนแบ่งในตลาด HBM ที่มีมูลค่ารวมกว่า 100 พันล้านดอลลาร์ในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Micron เปิดตัว HBM4 ที่มีแบนด์วิดธ์สูงถึง 2.8TB/s และความเร็วต่อพินเกิน 11Gbps ➡️ สูงกว่ามาตรฐาน JEDEC ที่กำหนดไว้ที่ 2TB/s และ 8Gbps ➡️ ใช้เทคโนโลยี 1-gamma DRAM, ฐาน CMOS ที่พัฒนาเอง และการบรรจุชิปแบบใหม่ ➡️ เริ่มส่งมอบตัวอย่าง HBM4 ให้ลูกค้าแล้ว ➡️ เตรียมเปิดตัว HBM4E ที่สามารถปรับแต่ง base logic die ได้ตามความต้องการ ➡️ พัฒนา HBM4E ร่วมกับ TSMC เพื่อรองรับการใช้งานใน accelerator ของ Nvidia และ AMD ➡️ HBM4E แบบปรับแต่งจะมี margin สูงกว่ารุ่นมาตรฐาน ➡️ Micron รายงานรายได้จาก HBM สูงถึง $2B ในไตรมาสล่าสุด ➡️ ตั้งเป้าครองส่วนแบ่งในตลาด HBM มูลค่า $100B ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ HBM (High Bandwidth Memory) เป็นหน่วยความจำแบบ stacked ที่ใช้ในงาน AI และ GPU ระดับสูง ➡️ JEDEC เป็นองค์กรที่กำหนดมาตรฐานด้านหน่วยความจำในอุตสาหกรรม ➡️ การปรับแต่ง base die ช่วยให้ accelerator มี latency ต่ำและ routing ที่แม่นยำ ➡️ TSMC เป็นผู้ผลิตชิปอันดับหนึ่งของโลก และเป็นพันธมิตรสำคัญของ Micron ➡️ Nvidia และ AMD ต้องการหน่วยความจำที่เร็วขึ้นเพื่อรองรับการเติบโตของ compute die https://www.techradar.com/pro/micron-takes-the-hbm-lead-with-fastest-ever-hbm4-memory-with-a-2-8tb-s-bandwidth-putting-it-ahead-of-samsung-and-sk-hynix

🔥 “Ampinel: อุปกรณ์ $95 ที่อาจช่วยชีวิตการ์ดจอ RTX ของคุณ — แก้ปัญหา 16-pin ละลายด้วยระบบบาลานซ์ไฟที่ Nvidia ลืมใส่” ตั้งแต่การ์ดจอซีรีส์ RTX 40 ของ Nvidia เปิดตัวพร้อมหัวต่อไฟแบบ 16-pin (12VHPWR) ก็มีรายงานปัญหาหัวละลายและสายไหม้ตามมาอย่างต่อเนื่อง โดยเฉพาะในรุ่น RTX 4090 และ 5090 ซึ่งดึงไฟสูงถึง 600W แต่ไม่มีระบบกระจายโหลดไฟฟ้าในตัว ต่างจาก RTX 3090 Ti ที่ยังมีวงจรบาลานซ์ไฟอยู่ ล่าสุด Aqua Computer จากเยอรมนีเปิดตัวอุปกรณ์ชื่อว่า Ampinel ที่ออกแบบมาเพื่อแก้ปัญหานี้โดยเฉพาะ ด้วยการใส่ระบบ active load balancing ที่สามารถตรวจสอบและกระจายกระแสไฟฟ้าแบบเรียลไทม์ผ่านสาย 12V ทั้ง 6 เส้นในหัวต่อ 16-pin หากพบว่ามีสายใดเกิน 7.5A ซึ่งเป็นค่าที่ปลอดภัยต่อคอนแทค Ampinel จะปรับโหลดทันทีเพื่อป้องกันความร้อนสะสม Ampinel ยังมาพร้อมหน้าจอ OLED ขนาดเล็กที่แสดงค่ากระแสไฟแต่ละเส้น, ระบบแจ้งเตือนด้วยเสียง 85 dB และไฟ RGB ที่เปลี่ยนสีตามสถานะการใช้งาน นอกจากนี้ยังสามารถตั้งค่าผ่านซอฟต์แวร์ Aquasuite เพื่อกำหนดพฤติกรรมเมื่อเกิดเหตุ เช่น ปิดแอปที่ใช้ GPU หนัก, สั่ง shutdown เครื่อง หรือแม้แต่ตัดสัญญาณ sense บนการ์ดจอเพื่อหยุดจ่ายไฟทันที อุปกรณ์นี้ใช้แผงวงจร 6 ชั้นที่ทำจากทองแดงหนา 70 ไมครอน พร้อมบอดี้อะลูมิเนียมที่ช่วยระบายความร้อน และระบบ MCU ที่ควบคุม MOSFET แบบ low-resistance เพื่อให้การกระจายโหลดมีประสิทธิภาพสูงสุด โดยไม่ต้องพึ่งพาการเชื่อมต่อ USB หรือซอฟต์แวร์ตลอดเวลา ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Ampinel เป็นอุปกรณ์เสริมสำหรับหัวต่อ 16-pin ที่มีระบบ active load balancing ➡️ ตรวจสอบสายไฟ 6 เส้นแบบเรียลไทม์ และปรับโหลดทันทีเมื่อเกิน 7.5A ➡️ มีหน้าจอ OLED แสดงค่ากระแสไฟ, ไฟ RGB แจ้งเตือน และเสียงเตือน 85 dB ➡️ ใช้แผงวงจร 6 ชั้นทองแดงหนา พร้อมบอดี้อะลูมิเนียมช่วยระบายความร้อน ➡️ สามารถตั้งค่าผ่าน Aquasuite ให้สั่งปิดแอป, shutdown หรือหยุดจ่ายไฟ ➡️ ระบบแจ้งเตือนแบ่งเป็น 8 ระดับ ตั้งค่าได้ทั้งภาพ เสียง และการตอบสนอง ➡️ ไม่ต้องพึ่งพา USB หรือซอฟต์แวร์ในการทำงานหลัก ➡️ ราคาประมาณ $95 หรือ €79.90 เริ่มส่งกลางเดือนพฤศจิกายน ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ หัวต่อ 16-pin มี safety margin ต่ำกว่าหัว 8-pin PCIe เดิมถึง 40% ➡️ ปัญหาหัวละลายเกิดจากการกระจายโหลดไม่เท่ากันในสายไฟ ➡️ RTX 3090 Ti ไม่มีปัญหาเพราะยังมีวงจรบาลานซ์ไฟในตัว ➡️ MOSFET แบบ low-RDS(on) ช่วยลดความร้อนและเพิ่มประสิทธิภาพการควบคุม ➡️ การตัดสัญญาณ sense บนการ์ดจอคือวิธีหยุดจ่ายไฟแบบฉุกเฉินที่ปลอดภัย https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/nvidias-16-pin-time-bomb-could-be-defused-by-this-usd95-gadget-ampinel-offers-load-balancing-that-nvidia-forgot-to-include

💾 “Phison เตือนวิกฤต NAND อาจลากยาว 10 ปี — ยุค ‘Memory Supercycle’ มาแล้ว และปี 2026 จะขาดแคลนหนัก” ในขณะที่โลกกำลังหมุนไปด้วยพลังของ AI และศูนย์ข้อมูลขนาดใหญ่ กลับมีคำเตือนจาก Pua Khein-Seng ซีอีโอของ Phison Electronics ว่าโลกอาจกำลังเข้าสู่ภาวะขาดแคลน NAND flash ที่ยาวนานถึง 10 ปี ซึ่งสวนทางกับการคาดการณ์เดิมที่มองว่าเป็นเพียง “ภาวะขาดแคลนชั่วคราว” ในปี 2026 Pua ระบุว่าอุตสาหกรรม NAND เคยลงทุนหนักในอดีต แต่ราคากลับตกจนไม่คุ้มทุน ทำให้ผู้ผลิตชะลอการลงทุนตั้งแต่ปี 2019–2020 และเมื่อถึงปี 2023 บริษัทใหญ่อย่าง Micron และ SK Hynix ก็หันไปทุ่มงบกับ HBM (High Bandwidth Memory) แทน เพราะมีกำไรสูงกว่า ส่งผลให้การลงทุนใน NAND ลดลงอย่างมาก แต่ในปี 2025 ความต้องการ NAND กลับพุ่งขึ้นอย่างรุนแรงจากการเติบโตของ AI โดยเฉพาะการใช้งานด้าน inference ที่ต้องการพื้นที่เก็บข้อมูลมหาศาล เช่น การเก็บเวอร์ชันโมเดลเก่า, คำถามจากผู้ใช้, และข้อมูลที่ไม่ถูกเรียกใช้บ่อย (nearline storage) ซึ่งต่างจากการฝึกโมเดลที่ใช้ HBM เป็นหลัก Pua เชื่อว่าในอีก 10 ปีข้างหน้า การลงทุนของบริษัท cloud จะเน้นไปที่การขยายพื้นที่เก็บข้อมูลมากกว่าการซื้อ GPU เพราะ “ผู้ใช้คือรายได้ และข้อมูลจากผู้ใช้ต้องถูกเก็บไว้” ซึ่งหมายความว่า flash storage จะกลายเป็นหัวใจของศูนย์ข้อมูลยุคใหม่ ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Phison เตือนว่า NAND flash จะขาดแคลนต่อเนื่องนานถึง 10 ปี เริ่มจากปี 2026 ➡️ การลงทุนใน NAND ลดลงตั้งแต่ปี 2019–2020 เพราะราคาตกและไม่คุ้มทุน ➡️ Micron และ SK Hynix หันไปลงทุนใน HBM แทน NAND ในปี 2023 ➡️ ความต้องการ NAND พุ่งขึ้นจากการใช้งานด้าน inference ใน AI ➡️ Nearline storage กลายเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการเก็บข้อมูล AI ที่ไม่ถูกเรียกใช้บ่อย ➡️ Pua คาดว่า cloud providers จะลงทุนใน storage มากกว่า GPU ในอนาคต ➡️ SSD จะกลายเป็นมาตรฐานใหม่แทน HDD ภายใน 5–8 ปี ➡️ สัดส่วน SSD ในศูนย์ข้อมูลเพิ่มจาก 10% เป็น 20% และอาจแตะ 80–100% ในอนาคต ➡️ Morgan Stanley ก็ออกรายงานสนับสนุนแนวโน้ม “Memory Supercycle” เช่นกัน ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ HBM เหมาะกับงานฝึกโมเดล AI เพราะมีแบนด์วิดธ์สูง แต่ราคาแพง ➡️ NAND flash เหมาะกับการเก็บข้อมูลระยะยาวและการใช้งานทั่วไป ➡️ Nearline storage คือระดับกลางระหว่าง hot storage (เรียกใช้บ่อย) และ cold storage (เก็บไว้นาน) ➡️ SSD แบบ QLC (Quad-Level Cell) กำลังได้รับความนิยมในตลาด enterprise ➡️ การเปลี่ยนจาก HDD เป็น SSD จะช่วยลดเวลาเข้าถึงข้อมูลและเพิ่มประสิทธิภาพ AI https://www.tomshardware.com/pc-components/ssds/phison-ceo-claims-nand-shortage-could-last-a-staggering-10-years-says-memory-supercycle-imminent-and-severe-2026-shortages-are-at-hand

⚙️ “Stanford เปิดตัว Megakernel สำหรับ Llama-70B — ใช้ GPU เต็มประสิทธิภาพ แซง SGLang ไปกว่า 22%” ทีมนักวิจัยจาก Hazy Research แห่งมหาวิทยาลัย Stanford ได้เปิดตัว “Megakernel” สำหรับการ inference โมเดล Llama-70B โดยใช้ GPU H100 แบบเต็มประสิทธิภาพ ซึ่งสามารถแซงระบบยอดนิยมอย่าง SGLang ได้ถึง 22% ในการทดสอบชุดคำสั่งจาก ShareGPT แนวคิดหลักคือการรวมการประมวลผลทั้งหมดของโมเดลไว้ใน “megakernel” เดียว แทนที่จะใช้หลาย kernel แบบเดิม ซึ่งมักมีช่วงเวลาที่ GPU ว่างเปล่าและไม่ได้ทำงาน ทีมงานจึงออกแบบระบบ interpreter ที่สามารถ pipeline คำสั่งต่าง ๆ ได้อย่างต่อเนื่อง ทั้งในระดับ SM (Streaming Multiprocessor), ระหว่าง SM หลายตัว และระหว่าง GPU หลายตัว การออกแบบนี้ช่วยให้สามารถ overlap การโหลดข้อมูล, การคำนวณ, และการสื่อสารระหว่าง GPU ได้พร้อมกัน ทำให้ใช้ทรัพยากรของ GPU ได้เต็มที่ ไม่ว่าจะเป็น tensor core, memory bandwidth หรือ NVLink นอกจากนี้ยังมีการปรับโครงสร้างของ Llama-70B ให้เหมาะกับการทำงานแบบ parallel โดยใช้เทคนิค “distributed transpose” แทน reduce-scatter เพื่อลดการสื่อสารระหว่าง GPU ลงถึง 8 เท่า แม้จะแลกกับการใช้หน่วยความจำเพิ่มขึ้น 9GB ต่อ GPU ระบบนี้ถูกนำไปใช้ใน Tokasaurus ซึ่งเป็น inference engine ที่ออกแบบมาเพื่องาน throughput สูง โดยสามารถจัดการ batch ขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ และใช้ CPU เพียงเล็กน้อยในการจัดคิวคำสั่ง ผลการทดสอบแสดงให้เห็นว่า Megakernel สามารถประมวลผลคำสั่งได้เร็วกว่า SGLang อย่างชัดเจน ทั้งในด้าน input, output และ throughput รวม โดยเฉพาะเมื่อใช้ batch ขนาดใหญ่ เช่น 8,192 prompt ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Megakernel ถูกออกแบบเพื่อ inference Llama-70B บน GPU H100 ➡️ ใช้ระบบ interpreter ที่ pipeline คำสั่งได้ทั้งใน SM, ระหว่าง SM และ GPU ➡️ ลดช่วงเวลาที่ GPU ไม่ได้ทำงาน ด้วยการ overlap การโหลด, คำนวณ และสื่อสาร ➡️ ใช้ distributed transpose แทน reduce-scatter เพื่อลด network traffic ➡️ เพิ่มประสิทธิภาพการทำงานแบบ data-parallel โดย replicate O-projection matrix ➡️ Megakernel ถูกนำไปใช้ใน Tokasaurus ซึ่งเป็น engine สำหรับงาน throughput สูง ➡️ ผลการทดสอบแสดงว่า Megakernel แซง SGLang ไปกว่า 22% ในชุดคำสั่ง ShareGPT ➡️ ใช้ global work queue และ interleaving เพื่อจัดการคำสั่งแบบ dynamic ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ SM (Streaming Multiprocessor) คือหน่วยย่อยของ GPU ที่ทำงานแบบ parallel ➡️ NVLink เป็นเทคโนโลยีเชื่อมต่อระหว่าง GPU ที่มี bandwidth สูง ➡️ Reduce-scatter เป็นเทคนิคการรวมข้อมูลจากหลาย GPU แต่มีค่าใช้จ่ายด้าน network ➡️ Distributed transpose ช่วยลดการสื่อสารโดยเปลี่ยนรูปแบบการจัดข้อมูล ➡️ Tokasaurus รองรับการทำงานแบบ tensor-parallel และ pipeline-parallel https://hazyresearch.stanford.edu/blog/2025-09-28-tp-llama-main

🧠 “Intel เปิดตัวสถาปัตยกรรมใหม่ Coyote Cove และ Arctic Wolf — เตรียมชน AMD Zen 6 ด้วย Nova Lake และ Diamond Rapids” Intel ประกาศยืนยันสถาปัตยกรรมแกนประมวลผลใหม่สำหรับซีพียูรุ่นถัดไปในตระกูล Nova Lake และ Diamond Rapids ที่จะเปิดตัวในปี 2026 โดยฝั่งผู้ใช้ทั่วไป (Client) จะใช้แกน P-Core แบบใหม่ชื่อว่า Coyote Cove และ E-Core ชื่อ Arctic Wolf ส่วนฝั่งเซิร์ฟเวอร์จะใช้แกน P-Core ชื่อ Panther Cove ซึ่งเป็นรุ่นปรับปรุงจาก Cougar Cove ที่ใช้ใน Panther Lake Nova Lake จะเป็นซีพียูสำหรับเดสก์ท็อปและโน้ตบุ๊ก โดยรุ่นสูงสุดจะมีจำนวนคอร์รวมถึง 52 คอร์ (16P + 32E + 4LPE) พร้อมกราฟิกแบบใหม่ที่ใช้สถาปัตยกรรม Xe3 และใช้ซ็อกเก็ตใหม่ LGA 1954 ซึ่งจะมีการอัปเกรดแพลตฟอร์มครั้งใหญ่ ฝั่งเซิร์ฟเวอร์ Diamond Rapids จะมีจำนวนคอร์สูงสุดถึง 256 คอร์ โดยไม่มีการรองรับ SMT (Hyper-Threading) ซึ่ง Intel ยอมรับว่าเป็นข้อผิดพลาด และจะนำกลับมาในรุ่นถัดไป Coral Rapids ที่จะเปิดตัวหลังจากนั้น นอกจากนี้ Intel ยังเตรียมเปิดตัวชิประดับเริ่มต้นชื่อ Wildcat Lake ที่จะมาแทน Twin Lake โดยใช้ Cougar Cove P-Core และ Darkmont E-Core เพื่อรองรับตลาดราคาประหยัด Nova Lake และ Diamond Rapids จะเป็นคู่แข่งโดยตรงกับ AMD Zen 6 ทั้งในฝั่ง Ryzen และ EPYC ซึ่งจะทำให้ปี 2026 กลายเป็นสมรภูมิเดือดของสองค่ายใหญ่ในโลกซีพียู ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Intel ยืนยันสถาปัตยกรรมใหม่ Coyote Cove (P-Core) และ Arctic Wolf (E-Core) สำหรับ Nova Lake ➡️ Diamond Rapids จะใช้ Panther Cove P-Core สำหรับเซิร์ฟเวอร์ ➡️ Nova Lake-S จะมีสูงสุด 52 คอร์ (16P + 32E + 4LPE) และใช้ซ็อกเก็ต LGA 1954 ➡️ Diamond Rapids จะมีสูงสุด 256 คอร์ และไม่มี SMT ➡️ Coral Rapids รุ่นถัดไปจะนำ SMT กลับมา ➡️ Intel เตรียมเปิดตัว Wildcat Lake สำหรับตลาดเริ่มต้น ➡️ Nova Lake จะใช้กราฟิก Xe3 และแข่งขันกับ AMD Zen 6 ➡️ Diamond Rapids จะชนกับ EPYC Zen 6 ในตลาดเซิร์ฟเวอร์ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Coyote Cove และ Arctic Wolf เป็นสถาปัตยกรรมใหม่ที่เน้นประสิทธิภาพต่อวัตต์ ➡️ LPE (Low Power Efficiency) cores ใช้สำหรับงานเบาและประหยัดพลังงาน ➡️ Xe3 เป็นกราฟิกเจเนอเรชันใหม่ที่เน้นการเร่งงาน AI และการประมวลผลภาพ ➡️ ซ็อกเก็ต LGA 1954 จะรองรับ PCIe 5.0 และ DDR5 รุ่นใหม่ ➡️ SMT (Simultaneous Multithreading) ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในงานเซิร์ฟเวอร์โดยใช้เธรดเสมือน https://wccftech.com/intel-nova-lake-coyote-cove-p-core-arctic-wolf-e-core-diamond-rapids-panther-cove/

⚙️ “Nvidia อัปเกรดแอปฟรีให้โน้ตบุ๊กเกมมิ่ง — ใช้ AI ยืดอายุแบตเตอรี่ พร้อมปรับจูน WhisperMode อัตโนมัติ” Nvidia ประกาศอัปเดตแอปเวอร์ชันใหม่สำหรับผู้ใช้โน้ตบุ๊กที่ใช้ GPU GeForce โดยเพิ่มฟีเจอร์ AI ใหม่ในโครงการ G-Assist ซึ่งเดิมทีใช้กับเดสก์ท็อปเท่านั้น ตอนนี้สามารถควบคุมการตั้งค่าหลักของโน้ตบุ๊กได้โดยตรง เช่น BatteryBoost, WhisperMode และ Optimal Playable Settings เพื่อยืดอายุแบตเตอรี่และเพิ่มความเงียบขณะใช้งาน G-Assist จะปรับแต่งการตั้งค่าเกมและแอปพลิเคชันโดยอัตโนมัติเมื่อใช้งานแบบไม่เสียบปลั๊ก เช่น ลดการใช้พลังงานของ GPU, ปรับความเร็วพัดลมให้เบาลง และเลือกเฟรมเรตที่เหมาะสมเพื่อให้เล่นเกมได้ลื่นไหลโดยไม่กินไฟเกินจำเป็น นอกจากนี้ Nvidia ยังเพิ่มการรองรับ DLSS override สำหรับเกมใหม่ ๆ เช่น Borderlands 4, Dying Light: The Beast และ Hell Is Us พร้อมแก้ไขบั๊กที่เคยทำให้การตั้งค่าเกมไม่ทำงานหลังรีบูตเครื่อง และปรับปรุงเสถียรภาพของแอปโดยรวม แม้จะเป็นการอัปเดตฟรี แต่ผู้ใช้บางรายยังพบปัญหา เช่น DLSS override ที่รีเซ็ตทุกครั้งหลังเปิดเครื่องใหม่ ซึ่ง Nvidia ยังไม่ได้แก้ไขในเวอร์ชันนี้ ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Nvidia อัปเดตแอปเวอร์ชัน 11.0.5 เพิ่มฟีเจอร์ AI G-Assist สำหรับโน้ตบุ๊ก ➡️ G-Assist ควบคุม BatteryBoost, WhisperMode และ Optimal Playable Settings ได้ ➡️ ปรับแต่งการตั้งค่าเกมอัตโนมัติเมื่อใช้งานแบบไม่เสียบปลั๊ก ➡️ WhisperMode ลดการใช้พลังงาน GPU และความเร็วพัดลมเพื่อความเงียบ ➡️ เพิ่ม DLSS override สำหรับเกมใหม่ เช่น Borderlands 4 และ Dying Light: The Beast ➡️ แก้ไขบั๊กที่ทำให้การตั้งค่าเกมไม่ทำงานหลังรีบูตเครื่อง ➡️ ปรับปรุงเสถียรภาพของแอป Nvidia โดยรวม ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ BatteryBoost เป็นเทคโนโลยีที่ช่วยรักษาเฟรมเรตขณะใช้งานแบตเตอรี่ ➡️ DLSS (Deep Learning Super Sampling) ใช้ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพกราฟิกโดยไม่ลดคุณภาพ ➡️ WhisperMode ช่วยให้โน้ตบุ๊กทำงานเงียบลงโดยลดการใช้พลังงานของ GPU ➡️ Optimal Playable Settings คือการปรับค่ากราฟิกให้เหมาะกับฮาร์ดแวร์โดยอัตโนมัติ ➡️ G-Assist ใช้โมเดล AI แบบ ChatGPT-style เพื่อสื่อสารและปรับแต่งระบบ ‼️ คำเตือนและข้อจำกัด ⛔ DLSS override ยังมีปัญหารีเซ็ตหลังรีบูตเครื่อง ต้องตั้งค่าซ้ำทุกครั้ง ⛔ G-Assist ยังเป็นฟีเจอร์ pre-release อาจมีข้อผิดพลาดหรือไม่เสถียร ⛔ การปรับแต่งอัตโนมัติอาจไม่เหมาะกับผู้ใช้ที่ต้องการควบคุมเองแบบละเอียด ⛔ WhisperMode อาจลดประสิทธิภาพกราฟิกในบางเกมเพื่อแลกกับความเงียบ ⛔ แอป Nvidia ยังไม่รองรับทุกเกมหรือฮาร์ดแวร์อย่างสมบูรณ์ https://www.techradar.com/computing/gaming-laptops/nvidia-just-delivered-a-major-free-upgrade-for-gaming-laptops-bringing-in-ai-to-extend-battery-life

🧱 “Photonicat 2 คอมพิวเตอร์พกพาแบบเปิดซอร์ส — แบตอึด 24 ชั่วโมง, รองรับ 5G, NVMe และปรับแต่งได้ทุกพอร์ต” ถ้า MacGyver ต้องเลือกคอมพิวเตอร์พกพาสักเครื่อง เขาอาจเลือก Photonicat 2 — อุปกรณ์ขนาดเท่าก้อนอิฐที่รวมทุกสิ่งไว้ในตัวเดียว ทั้งแบตเตอรี่ใช้งานได้ 24 ชั่วโมง, พอร์ตเชื่อมต่อรอบตัว, หน้าจอแสดงสถานะ, และระบบปฏิบัติการแบบเปิดซอร์สที่ปรับแต่งได้เต็มรูปแบบ Photonicat 2 เป็นรุ่นต่อยอดจาก Photonicat 1 ที่เคยเปิดตัวในฐานะเราเตอร์พกพาแบบเปิดซอร์ส โดยรุ่นใหม่นี้ยังคงแนวคิดเดิม แต่เพิ่มประสิทธิภาพอย่างชัดเจน ด้วยชิป Rockchip RK3576 แบบ 8 คอร์ ที่แรงกว่ารุ่นก่อนถึง 3 เท่า รองรับ RAM สูงสุด 16GB LPDDR5 และ eMMC สูงสุด 128GB พร้อมช่อง NVMe ขนาด 2230 สำหรับขยายพื้นที่เก็บข้อมูล ตัวเครื่องมีขนาด 154 x 78 x 32 มม. น้ำหนักประมาณ 485 กรัมเมื่อรวมแบตเตอรี่ ใช้แบตเตอรี่ 18650 จำนวน 4 ก้อน ให้พลังงานใช้งานต่อเนื่องได้ถึง 24 ชั่วโมง และรองรับการชาร์จเร็วผ่าน USB-C PD 30W ด้านการเชื่อมต่อ Photonicat 2 รองรับ dual gigabit Ethernet, HDMI 4K60, USB-C, USB 3.0, microSD, nano-SIM และช่องต่อเสาอากาศภายนอกสูงสุด 4 จุด เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพสัญญาณ 5G หรือ Wi-Fi ในพื้นที่ห่างไกล หน้าจอ LCD ด้านหน้าสามารถแสดงข้อมูลแบบเรียลไทม์ เช่น ความเร็วเน็ต, อุณหภูมิ CPU, สถานะแบตเตอรี่ และ IP address โดยผู้ใช้สามารถปรับแต่งหน้าจอผ่าน JSON ได้ตามต้องการ ระบบปฏิบัติการรองรับ Linux kernel 6.12+, Debian, OpenWrt และ Android build script พร้อมรองรับ KVM virtualization ทำให้สามารถใช้งานเป็นทั้งคอมพิวเตอร์พกพา, เราเตอร์, NAS, หรือแม้แต่ UPS สำหรับอุปกรณ์เครือข่าย Photonicat 2 เปิดระดมทุนผ่าน Kickstarter และสามารถระดมทุนเกินเป้าหมายภายในเวลาไม่กี่วัน โดยมีแผนจัดส่งทั่วโลกในเดือนพฤศจิกายน 2025 ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Photonicat 2 เป็นคอมพิวเตอร์พกพาแบบเปิดซอร์สรุ่นใหม่จาก Photonicat ➡️ ใช้ชิป Rockchip RK3576 แบบ 8 คอร์ แรงกว่ารุ่นก่อนถึง 3 เท่า ➡️ รองรับ RAM สูงสุด 16GB LPDDR5 และ eMMC สูงสุด 128GB ➡️ มีช่อง NVMe ขนาด 2230 สำหรับขยายพื้นที่เก็บข้อมูล ➡️ ใช้แบตเตอรี่ 18650 จำนวน 4 ก้อน ใช้งานได้สูงสุด 24 ชั่วโมง ➡️ รองรับการชาร์จเร็วผ่าน USB-C PD 30W ➡️ มีพอร์ตเชื่อมต่อครบครัน: Ethernet, HDMI 4K, USB-C, USB 3.0, microSD, nano-SIM ➡️ รองรับเสาอากาศภายนอกสูงสุด 4 จุด ➡️ หน้าจอ LCD แสดงข้อมูลแบบเรียลไทม์ ปรับแต่งได้ผ่าน JSON ➡️ รองรับ Linux kernel 6.12+, Debian, OpenWrt และ Android build script ➡️ ใช้งานได้ทั้งเป็นคอมพิวเตอร์, เราเตอร์, NAS หรือ UPS ➡️ ระดมทุนผ่าน Kickstarter และจัดส่งทั่วโลกใน พ.ย. 2025 ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ RK3576 เป็นชิป ARM ที่เน้นประสิทธิภาพและการจัดการพลังงาน ➡️ NVMe 2230 เป็นฟอร์แมต SSD ขนาดเล็กที่นิยมใช้ในอุปกรณ์พกพา ➡️ OpenWrt เป็นระบบปฏิบัติการสำหรับเราเตอร์ที่เน้นความปลอดภัยและการปรับแต่ง ➡️ KVM virtualization ช่วยให้ Photonicat 2 รันหลายระบบพร้อมกันได้ ➡️ การใช้ JSON ปรับแต่งหน้าจอช่วยให้ผู้ใช้ควบคุมอินเทอร์เฟซได้ละเอียด https://www.techradar.com/pro/if-mcgyver-bought-a-pc-it-would-probably-be-the-photonicat-brick-like-computer-has-built-in-24-hr-battery-ports-agogo-sim-slot-external-antennas-nvme-slot-and-is-open-source

⚡ “TSMC ลดพีคพลังงาน EUV ลง 44% — ประหยัดไฟ 190 ล้าน kWh ภายในปี 2030 พร้อมขยายสู่เครื่องจักรอื่น” TSMC ผู้ผลิตเซมิคอนดักเตอร์รายใหญ่ที่สุดในโลก กำลังเดินหน้าโครงการ “EUV Dynamic Energy Saving Program” ซึ่งเริ่มใช้งานตั้งแต่เดือนกันยายน 2025 ที่โรงงาน Fab 15B, 18A และ 18B โดยมีเป้าหมายลดการใช้พลังงานของเครื่อง EUV lithography ที่ขึ้นชื่อว่ากินไฟมหาศาล ผลลัพธ์เบื้องต้นน่าประทับใจ: TSMC สามารถลดการใช้พลังงานช่วงพีคของเครื่อง EUV ลงได้ถึง 44% โดยไม่กระทบต่อคุณภาพหรือผลผลิต และคาดว่าจะประหยัดไฟรวม 190 ล้านกิโลวัตต์ชั่วโมงภายในปี 2030 พร้อมลดการปล่อยคาร์บอนลง 101,000 ตัน แม้ TSMC จะไม่เปิดเผยรายละเอียดเชิงเทคนิคของระบบนี้ แต่มีการคาดการณ์ว่าอาจใช้การปรับพลังงานตามสถานะการทำงานแบบเรียลไทม์ เช่น หากไม่มีเวเฟอร์รอการประมวลผล เครื่องจะเข้าสู่โหมดประหยัดพลังงานโดยอัตโนมัติ ซึ่งต้องอาศัยการแลกเปลี่ยนข้อมูลระหว่างระบบในคลีนรูมอย่างแม่นยำ นอกจากนี้ TSMC ยังมีแผนขยายระบบประหยัดพลังงานนี้ไปยังเครื่อง DUV และโมดูลอื่น ๆ ที่ไม่ใช่ lithography เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพโดยรวมของโรงงาน และจะใช้ระบบนี้เป็นมาตรฐานสำหรับโรงงานใหม่ทุกแห่ง เช่น Fab 21 เฟส 2 ในรัฐแอริโซนา แม้การประหยัดไฟ 190 ล้าน kWh จะดูมหาศาล แต่เมื่อเทียบกับการใช้พลังงานรวมของ TSMC ในปี 2024 ที่สูงถึง 25.55 พันล้าน kWh ก็ยังถือเป็นเพียงส่วนเล็ก ๆ เท่านั้น โดยกว่า 53.9% ของพลังงานทั้งหมดถูกใช้ไปกับระบบสนับสนุนต่าง ๆ เช่น ระบบทำความเย็นและกรองอากาศ ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ TSMC เริ่มใช้ EUV Dynamic Energy Saving Program ตั้งแต่ ก.ย. 2025 ➡️ ลดพีคพลังงานของเครื่อง EUV lithography ได้ถึง 44% ➡️ คาดว่าจะประหยัดไฟรวม 190 ล้าน kWh ภายในปี 2030 ➡️ ลดการปล่อยคาร์บอนลง 101,000 ตัน ➡️ เริ่มใช้งานที่โรงงาน Fab 15B, 18A และ 18B ➡️ จะใช้เป็นมาตรฐานสำหรับโรงงานใหม่ เช่น Fab 21 เฟส 2 ➡️ มีแผนขยายไปยังเครื่อง DUV และโมดูลอื่น ๆ ➡️ ระบบอาจใช้การปรับพลังงานตามสถานะการทำงานแบบเรียลไทม์ ➡️ ในปี 2024 TSMC ใช้พลังงานรวม 25.55 พันล้าน kWh ➡️ พลังงานกว่า 53.9% ถูกใช้กับระบบสนับสนุน ไม่ใช่เครื่องผลิตโดยตรง ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ เครื่อง EUV ของ ASML ใช้พลังงานสูงถึงหลายร้อยกิโลวัตต์ต่อเครื่อง ➡️ การลดพีคพลังงานช่วยลดความจำเป็นในการขยายระบบไฟฟ้าในโรงงาน ➡️ ระบบ adaptive power scaling ถูกใช้ในอุตสาหกรรมอื่น เช่น data center และ cloud infrastructure ➡️ การลดพลังงานในคลีนรูม เช่น fan filter units และระบบทำความเย็น มีผลต่อคุณภาพเวเฟอร์โดยตรง ➡️ TSMC ยังมีโครงการรีไซเคิลสารทำความเย็นเพื่อลดคาร์บอนเพิ่มเติม https://www.tomshardware.com/tech-industry/semiconductors/tsmc-reduces-peak-power-consumption-of-euv-tools-by-44-percent-company-to-save-190-million-kilowatt-hours-of-electricity-by-2030

🧠 “เมื่อความพยายามกลายเป็นเรื่องง่าย — เราจะยังรู้สึกมีคุณค่าอยู่ไหม?” บทความ “Our efforts, in part, define us” จากเว็บไซต์ Weakty ได้ตั้งคำถามที่สะเทือนใจคนทำงานยุค AI อย่างลึกซึ้ง: เมื่อสิ่งที่เคยต้องใช้ความพยายามกลายเป็นเรื่องง่าย เราจะยังรู้สึกว่าตัวเองมีคุณค่าอยู่หรือไม่? ผู้เขียนเล่าถึงความรู้สึกส่วนตัวที่เกิดขึ้นเมื่อการเขียนโค้ด ซึ่งเคยเป็นงานที่ต้องใช้ทักษะและประสบการณ์ กลับถูกแทนที่ด้วย AI ที่สามารถสร้างโค้ดได้ในพริบตา แม้จะมีข้อผิดพลาดบ้าง แต่ก็ทำให้เขารู้สึกว่า “ความพยายาม” ที่เคยเป็นแก่นของงาน กลับถูกลดทอนลงอย่างน่าหดหู่ เขายกตัวอย่างเพื่อนคนหนึ่งที่เคยถ่ายภาพฟิล์มด้วยความรักและพิถีพิถัน แต่เมื่อสมาร์ตโฟนทำให้การถ่ายภาพกลายเป็นเรื่องง่าย ความหมายของงานนั้นก็เริ่มจางหายไป ความพยายามที่เคยเป็นรากฐานของตัวตน กลับถูกแทนที่ด้วยความสะดวก และนั่นทำให้เกิดคำถามว่า “เรายังเป็นใครอยู่” เมื่อสิ่งที่เคยนิยามเรากลายเป็นเรื่องที่ใคร ๆ ก็ทำได้ บทความยังสะท้อนถึงความเปลี่ยนแปลงในองค์กร ที่เริ่มผลักดันให้พนักงานใช้ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ โดยไม่ได้คำนึงถึงความรู้สึกของคนที่เคยใช้ทักษะและประสบการณ์เป็นเครื่องมือหลักในการทำงาน การเปลี่ยนแปลงนี้อาจทำให้คนรู้สึกสูญเสียคุณค่าในสิ่งที่เคยเป็น “งานของตน” แม้ผู้เขียนจะยอมรับว่า AI เป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์ และไม่ต้องการให้คนถูกกีดกันจากความสะดวก แต่เขาก็ยังรู้สึกถึง “ความเศร้าแปลก ๆ” ที่เกิดจากการที่ความพยายามกลายเป็นสิ่งที่ไม่จำเป็นอีกต่อไป ✅ ข้อมูลสำคัญจากบทความ ➡️ ผู้เขียนตั้งคำถามว่า เมื่อสิ่งที่เคยใช้ความพยายามกลายเป็นเรื่องง่าย เราจะยังรู้สึกมีคุณค่าอยู่ไหม ➡️ ยกตัวอย่างการถ่ายภาพฟิล์มที่เคยเป็นงานศิลป์ แต่ถูกแทนที่ด้วยสมาร์ตโฟน ➡️ การเขียนโค้ดที่เคยเป็นงานหลักของผู้เขียน ถูกแทนที่ด้วย AI ที่สร้างโค้ดได้อย่างรวดเร็ว ➡️ ความพยายามเคยเป็นสิ่งที่นิยามตัวตน แต่เมื่อมันหายไป ความหมายของงานก็เปลี่ยนไป ➡️ องค์กรเริ่มผลักดันให้พนักงานใช้ AI โดยไม่คำนึงถึงผลกระทบทางจิตใจ ➡️ ผู้เขียนรู้สึกว่าการใช้ความสามารถเพื่อแลกเงินเคยมีคุณค่า เพราะมันต้องใช้ความพยายาม ➡️ การเปลี่ยนแปลงนี้ทำให้เกิดคำถามว่า “เรายังเป็นใครอยู่” ในโลกที่ทุกอย่างกลายเป็นเรื่องง่าย ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ งานวิจัยจาก Wharton และ McKinsey ระบุว่า AI ไม่ได้แทนที่งาน แต่เปลี่ยนรูปแบบของงานและคุณค่าที่คนได้รับจากงานนั้น ➡️ คนมักยอมรับการใช้ AI ในงานที่น่าเบื่อ แต่ต่อต้านเมื่อ AI เข้ามาแทนที่ทักษะที่นิยามตัวตนของพวกเขา ➡️ การใช้ AI อย่างมีสติควรเน้นการเสริมทักษะ ไม่ใช่แทนที่ความสามารถของมนุษย์ ➡️ องค์กรที่ใช้ AI อย่างมีประสิทธิภาพมักลงทุนในการฝึกอบรมและปรับโครงสร้างงานใหม่เพื่อรักษาคุณค่าของพนักงาน ➡️ ความพยายามยังคงเป็นสิ่งที่มนุษย์ใช้ในการสร้างความหมาย ไม่ว่าจะในงานหรือชีวิตส่วนตัว https://weakty.com/posts/efforts/

🌐 “OpenAI ทุ่มสร้าง Stargate — โครงการดาต้าเซ็นเตอร์ AI ใหญ่ที่สุดในโลก กิน DRAM ถึง 40% ของกำลังผลิตโลก” OpenAI กำลังเดินหน้าโครงการ “Stargate” ซึ่งเป็นโครงการสร้างโครงสร้างพื้นฐานด้าน AI ที่ใหญ่ที่สุดในประวัติศาสตร์ ด้วยงบประมาณกว่า 500,000 ล้านดอลลาร์ โดยร่วมมือกับพันธมิตรระดับโลกอย่าง Oracle, SoftBank และล่าสุดคือ Samsung และ SK hynix สองยักษ์ใหญ่ด้านหน่วยความจำจากเกาหลีใต้ Stargate มีเป้าหมายในการสร้างดาต้าเซ็นเตอร์ขนาดมหึมาหลายแห่งทั่วโลก เพื่อรองรับการทำงานของชิป AI จำนวนมหาศาล โดยแต่ละเซิร์ฟเวอร์จะมี GPU หลายร้อยถึงหลายพันตัว เช่น Nvidia Blackwell ซึ่งต้องการหน่วยความจำความเร็วสูงอย่าง HBM และ DDR5 ในปริมาณมหาศาล ล่าสุด Samsung และ SK hynix ได้ลงนามในข้อตกลงเบื้องต้นเพื่อจัดส่งแผ่นเวเฟอร์ DRAM ให้กับ OpenAI มากถึง 900,000 แผ่นต่อเดือน ซึ่งคิดเป็นประมาณ 40% ของกำลังผลิต DRAM ทั่วโลกในปี 2025 โดยจะจัดส่งในรูปแบบ “เวเฟอร์ยังไม่ตัด” เพื่อให้ OpenAI สามารถควบคุมการผลิตและบรรจุชิปได้เองตามความต้องการ นอกจากการจัดส่งหน่วยความจำแล้ว Samsung SDS ยังร่วมมือกับ OpenAI ในการออกแบบและบริหารดาต้าเซ็นเตอร์ในเกาหลีใต้ พร้อมให้บริการ ChatGPT Enterprise กับองค์กรในประเทศ ขณะที่ Samsung Heavy Industries และ Samsung C&T จะร่วมพัฒนา “ดาต้าเซ็นเตอร์ลอยน้ำ” เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการระบายความร้อนและลดการปล่อยคาร์บอน การขยายตัวของ Stargate ยังรวมถึงการเปิดสำนักงาน OpenAI ในกรุงโซล ซึ่งปัจจุบันมีผู้สมัครใช้งาน ChatGPT แบบเสียเงินมากที่สุดเป็นอันดับสองของโลก รองจากสหรัฐฯ ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ OpenAI สร้างโครงการ Stargate ด้วยงบประมาณกว่า $500 พันล้าน เพื่อสร้างดาต้าเซ็นเตอร์ AI ขนาดใหญ่ ➡️ Samsung และ SK hynix จะจัดส่งเวเฟอร์ DRAM ให้ OpenAI มากถึง 900,000 แผ่นต่อเดือน ➡️ ปริมาณนี้คิดเป็นประมาณ 40% ของกำลังผลิต DRAM ทั่วโลกในปี 2025 ➡️ เวเฟอร์จะถูกส่งในรูปแบบยังไม่ตัด เพื่อให้ OpenAI ควบคุมการผลิตชิปเอง ➡️ หน่วยความจำที่ใช้รวมถึง DDR5 และ HBM สำหรับชิป AI เช่น Nvidia Blackwell ➡️ Samsung SDS จะร่วมออกแบบและบริหารดาต้าเซ็นเตอร์ในเกาหลีใต้ ➡️ Samsung Heavy Industries และ Samsung C&T จะร่วมพัฒนาดาต้าเซ็นเตอร์ลอยน้ำ ➡️ OpenAI เปิดสำนักงานในกรุงโซล ซึ่งมีผู้ใช้ ChatGPT แบบเสียเงินมากเป็นอันดับสองของโลก ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ HBM (High Bandwidth Memory) เป็นหน่วยความจำที่ซ้อนชิปในแนวตั้ง เพื่อเพิ่มความเร็วและลดการใช้พลังงาน ➡️ Nvidia ลงทุนใน Stargate มากถึง $100 พันล้าน เพื่อจัดหาชิปและกำลังประมวลผล ➡️ Oracle ขาย compute capacity ให้ OpenAI มูลค่า $300 พันล้านในระยะเวลา 5 ปี ➡️ ดาต้าเซ็นเตอร์ของ Stargate อาจต้องใช้โรงไฟฟ้าเฉพาะเพื่อรองรับการใช้พลังงาน ➡️ การใช้เวเฟอร์แบบยังไม่ตัดช่วยให้ OpenAI ปรับแต่งการผลิตได้ตามโมเดล AI ที่ต้องการ https://www.tomshardware.com/pc-components/dram/openais-stargate-project-to-consume-up-to-40-percent-of-global-dram-output-inks-deal-with-samsung-and-sk-hynix-to-the-tune-of-up-to-900-000-wafers-per-month

🧳 “NXPort เปิดตัว eGPU Dock ขนาดจิ๋ว พร้อมพลัง 650W — แรงระดับเดสก์ท็อปในมือคุณ แต่ความเสี่ยงยังน่ากังวล” ในยุคที่โน้ตบุ๊กบางเบากลายเป็นเครื่องมือหลักของนักสร้างสรรค์และเกมเมอร์ การเพิ่มพลังกราฟิกผ่าน eGPU จึงเป็นทางออกที่หลายคนเลือก ล่าสุด NXPort ได้เปิดตัว eGPU Dock ที่อ้างว่า “เล็กที่สุดในโลก” พร้อมพลังงานในตัวถึง 650W โดยมีขนาดเพียง 169 x 102 x 82 มม. และน้ำหนัก 1.3 กก. จุดเด่นของ NXPort คือการรวมพลังงานและการเชื่อมต่อไว้ในอุปกรณ์เดียว รองรับ GPU แทบทุกชนิดผ่านพอร์ต Thunderbolt 3/4/5 และ USB4 โดยไม่ต้องใช้ power brick แยก ทำให้สามารถใช้งานแบบ plug-and-play ได้ทันที แม้จะใช้กับโน้ตบุ๊กรุ่นกลางก็สามารถเพิ่มประสิทธิภาพได้ถึง 6 เท่าในการทดสอบกับ RTX 4060 ตัวเครื่องรองรับการใช้งานหนัก เช่น การเรนเดอร์วิดีโอ, การฝึกโมเดล AI, และงานกราฟิกระดับสูง โดยมีการออกแบบให้รองรับหัวต่อไฟหลากหลายแบบ ตั้งแต่ 8-pin ไปจนถึง quad 8-pin (12VHPWR) เพื่อรองรับ GPU รุ่นใหม่ในอนาคต อย่างไรก็ตาม การออกแบบแบบ “open-frame” ที่ไม่มีฝาครอบทำให้ GPU อยู่ในสภาพเปิดโล่ง เสี่ยงต่อฝุ่น ความร้อน และการกระแทก โดยเฉพาะเมื่อใช้กับการ์ดราคาแพงอย่าง RTX 5090 ที่มีมูลค่าถึง $1,999 แม้จะผ่านมาตรฐาน ATX 3.1 ในด้านการจ่ายไฟ แต่ยังไม่มีการทดสอบประสิทธิภาพระยะยาวภายใต้โหลดหนัก ทำให้ผู้ใช้บางส่วนยังลังเลที่จะลงทุน โดยเฉพาะเมื่อโครงการนี้ยังอยู่ในระยะระดมทุนผ่าน Kickstarter ซึ่งมีความเสี่ยงด้านการส่งมอบและคุณภาพสินค้า ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ NXPort เปิดตัว eGPU Dock ขนาดเล็กที่สุดในโลก พร้อมพลังงานในตัว 650W ➡️ ขนาดตัวเครื่อง 169 x 102 x 82 มม. น้ำหนัก 1.3 กก. ➡️ รองรับการเชื่อมต่อผ่าน Thunderbolt 3/4/5 และ USB4 ➡️ รองรับ GPU แทบทุกชนิด รวมถึง RTX 5090 และหัวต่อไฟหลายแบบ ➡️ ใช้งานแบบ plug-and-play ไม่ต้องใช้ power brick แยก ➡️ ทดสอบกับ RTX 4060 แล้วได้ผลลัพธ์ benchmark เพิ่มขึ้น 6 เท่า ➡️ เหมาะกับงานกราฟิก, การเรนเดอร์, และการฝึกโมเดล AI ➡️ ผ่านมาตรฐาน ATX 3.1 ในด้านการจ่ายไฟ ➡️ ราคาเริ่มต้น $239 สำหรับตัว dock และ $459 เมื่อรวม RTX 3050 ➡️ โครงการระดมทุนผ่าน Kickstarter ได้รับเงินสนับสนุนเกินเป้าหมายแล้ว ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Razer Core และ Gigabyte AORUS เป็น eGPU รุ่นก่อนที่มีขนาดใหญ่และต้องใช้ power supply แยก ➡️ Thunderbolt 5 ให้แบนด์วิดธ์สูงถึง 64Gbps แต่ NXPort ยังใช้ Thunderbolt 4/USB4 ที่จำกัดที่ 40Gbps ➡️ eGPU แบบ open-frame เคยถูกวิจารณ์เรื่องความปลอดภัยและการระบายความร้อน ➡️ การใช้ eGPU ช่วยยืดอายุการใช้งานโน้ตบุ๊กโดยไม่ต้องซื้อเครื่องใหม่ ➡️ การฝึกโมเดล AI ขนาดใหญ่ต้องการ GPU ที่มีหน่วยความจำสูงและระบบระบายความร้อนดี https://www.techradar.com/pro/this-is-the-worlds-smallest-egpu-dock-with-a-built-in-650w-psu-i-am-not-sure-that-id-be-comfortable-with-my-usd1-999-geforce-rtx-5090-gpu-exposed-to-the-elements

🛡️ “รีเซ็ตระบบความปลอดภัยองค์กร — บทเรียนจาก Marriott และแนวทางใหม่สำหรับ CISO ยุค AI” หลังจากเหตุการณ์ข้อมูลรั่วไหลครั้งใหญ่ที่เกิดขึ้นกับ Marriott ซึ่งส่งผลกระทบต่อข้อมูลส่วนตัวของแขกกว่า 344 ล้านรายตั้งแต่ปี 2014 จนถึง 2020 หน่วยงาน FTC ของสหรัฐฯ ได้ออกคำสั่งให้บริษัทปรับโครงสร้างระบบความปลอดภัยใหม่ทั้งหมด โดยเน้นการควบคุมสิทธิ์เข้าถึง การตรวจสอบผู้ให้บริการ และการทดสอบระบบอย่างต่อเนื่อง บทเรียนสำคัญคือ: อย่ารอให้เกิดเหตุการณ์ร้ายแรงหรือคำสั่งจากภาครัฐก่อนจะปรับปรุงระบบความปลอดภัย เพราะความเสียหายที่เกิดขึ้นอาจเกินเยียวยา ผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยแนะนำว่า CISO ควรตั้งคำถามง่าย ๆ ว่า “ระบบความปลอดภัยของเรามีประสิทธิภาพจริงหรือไม่” และคำตอบที่ว่า “ยังไม่เคยโดนเจาะ” ไม่ใช่คำตอบที่ดีพอ สัญญาณเตือนล่วงหน้าที่ควรจับตา ได้แก่ การโจมตีที่สำเร็จมากขึ้น, ความเหนื่อยล้าจากเครื่องมือที่มากเกินไป, ความล้มเหลวด้านกฎระเบียบ และความรู้สึกในองค์กรว่าทีมความปลอดภัยเป็น “ตัวขัดขวาง” มากกว่าพันธมิตร เมื่อองค์กรต้องเปลี่ยน CISO หลังเหตุการณ์ร้ายแรง สิ่งสำคัญคือการฟื้นฟูความไว้วางใจ การรีวิวระบบแบบครบวงจรโดยบุคคลที่สาม และการประเมินว่าผู้นำระดับสูงเคยสนับสนุนทีมความปลอดภัยจริงหรือไม่ เพราะปัญหาอาจไม่ได้อยู่ที่คน แต่ที่วัฒนธรรมองค์กร CISO ใหม่ควรเริ่มต้นด้วยการ “ฟัง” — ไม่ใช่แค่ทีมความปลอดภัย แต่รวมถึง IT, ฝ่ายพัฒนา, และผู้บริหาร เพื่อเข้าใจว่าปัญหาอยู่ตรงไหน และจะสร้างความร่วมมือได้อย่างไร จากนั้นจึงค่อยหาชัยชนะเล็ก ๆ ที่เห็นผลเร็ว เพื่อสร้างแรงผลักดันให้การเปลี่ยนแปลงใหญ่เกิดขึ้นได้จริง การปรับโครงสร้างควรทำเป็นระยะ เพราะเทคโนโลยีเปลี่ยนเร็วมาก โดยเฉพาะเมื่อ AI เข้ามามีบทบาทมากขึ้น การใช้เครื่องมือที่เหมาะสม การลดจำนวนเครื่องมือที่ซ้ำซ้อน และการลงทุนในทีมงานที่มีความสามารถในการปรับตัว คือหัวใจของระบบความปลอดภัยที่ยั่งยืน ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Marriott ถูก FTC สั่งปรับโครงสร้างระบบความปลอดภัยหลังข้อมูลรั่วไหลหลายครั้ง ➡️ ข้อมูลส่วนตัวของแขกกว่า 344 ล้านรายถูกเปิดเผยระหว่างปี 2014–2020 ➡️ การรอให้เกิดเหตุการณ์หรือคำสั่งจากภาครัฐก่อนปรับปรุงระบบเป็นความเสี่ยงสูง ➡️ สัญญาณเตือนล่วงหน้าคือการโจมตีที่เพิ่มขึ้น, ความเหนื่อยล้าจากเครื่องมือ, และความรู้สึกว่า “ความปลอดภัยคืออุปสรรค” ➡️ CISO ใหม่ควรรีวิวระบบแบบครบวงจร และประเมินการสนับสนุนจากผู้บริหาร ➡️ การฟังทีมงานทุกฝ่ายช่วยสร้างความไว้วางใจและเปิดเผยปัญหาเชิงระบบ ➡️ ควรเริ่มจากชัยชนะเล็ก ๆ ที่เห็นผลเร็วเพื่อสร้างแรงผลักดัน ➡️ การปรับโครงสร้างควรทำเป็นระยะตามการเปลี่ยนแปลงของเทคโนโลยี ➡️ การลดจำนวนเครื่องมือและใช้ AI อย่างเหมาะสมช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ ➡️ การลงทุนในทีมงานและการฝึกอบรมคือหัวใจของระบบที่ปรับตัวได้ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ FTC สั่งให้ Marriott ลบข้อมูลส่วนตัวที่ไม่จำเป็น และปรับปรุงระบบรีวิวบัญชีลูกค้า ➡️ การใช้ AI ในระบบความปลอดภัยสามารถเพิ่มประสิทธิภาพได้ถึง 10 เท่า ➡️ Soft skills เช่น การเจรจาและการสร้างความร่วมมือ เป็นทักษะสำคัญของ CISO ยุคใหม่ ➡️ การจ้างคนจากหลากหลายพื้นหลัง เช่น startup หรือภาครัฐ ช่วยเพิ่มมุมมองใหม่ ➡️ การใช้ cloud-native infrastructure และการ outsource บางส่วนช่วยลดภาระทีมงาน https://www.csoonline.com/article/4063708/how-to-restructure-a-security-program.html

🚀 “Crucial เปิดตัว LPCAMM2 แรมโน้ตบุ๊กยุคใหม่เร็วสุด 8,533MT/s — พร้อมรองรับ AI และอัปเกรดได้ในเครื่องบางเบา” Micron Technology ได้เปิดตัวหน่วยความจำ Crucial LPCAMM2 ซึ่งเป็นแรมโน้ตบุ๊กรุ่นใหม่ที่ใช้ LPDDR5X และมีความเร็วสูงสุดถึง 8,533MT/s ถือเป็นการก้าวกระโดดครั้งสำคัญในวงการหน่วยความจำสำหรับโน้ตบุ๊ก โดยออกแบบมาเพื่อรองรับงาน AI, การประมวลผลแบบเรียลไทม์ และการใช้งานหนักในเครื่องบางเบา LPCAMM2 มีขนาดเล็กกว่าหน่วยความจำ DDR5 SODIMM ถึงครึ่งหนึ่ง แต่ให้ประสิทธิภาพสูงกว่า 1.5 เท่า และใช้พลังงานน้อยลงอย่างมาก โดยลดการใช้พลังงานขณะ standby ได้ถึง 80% และลดการใช้พลังงานขณะทำงานได้ถึง 58% ทำให้เหมาะกับโน้ตบุ๊กที่ต้องการประสิทธิภาพสูงแต่ยังคงอายุแบตเตอรี่ยาวนาน จุดเด่นอีกอย่างคือ “ความสามารถในการอัปเกรด” ซึ่งแตกต่างจาก LPDDR ที่มักถูกบัดกรีติดกับเมนบอร์ด LPCAMM2 มาในรูปแบบโมดูลที่สามารถถอดเปลี่ยนได้ ทำให้ผู้ใช้สามารถเพิ่มความจุหรือเปลี่ยนแรมได้ในอนาคต ลดปัญหาขยะอิเล็กทรอนิกส์ และเพิ่มอายุการใช้งานของเครื่อง Crucial ระบุว่า LPCAMM2 เหมาะกับผู้ใช้สายสร้างสรรค์, นักพัฒนา AI และผู้ใช้ทั่วไปที่ต้องการประสิทธิภาพสูงในการทำงานหลายอย่างพร้อมกัน เช่น การประชุมวิดีโอ, การตัดต่อภาพ, การเขียนเอกสาร และการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ โดยสามารถเพิ่มประสิทธิภาพได้ถึง 15% ในงาน productivity และ 7% ในงานสร้างสรรค์ จากผลทดสอบ PCMark 10 หน่วยความจำนี้รองรับโน้ตบุ๊กรุ่นใหม่จาก Lenovo และ Dell และคาดว่าจะมีการนำไปใช้ในโน้ตบุ๊ก AI รุ่นถัดไปอย่างแพร่หลาย ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Crucial เปิดตัว LPCAMM2 หน่วยความจำ LPDDR5X สำหรับโน้ตบุ๊ก ➡️ ความเร็วสูงสุดถึง 8,533MT/s เร็วกว่า DDR5 SODIMM ถึง 1.5 เท่า ➡️ ลดการใช้พลังงานขณะ standby ได้ถึง 80% และขณะทำงานได้ถึง 58% ➡️ ขนาดเล็กกว่าหน่วยความจำ DDR5 SODIMM ถึง 64% ➡️ รองรับการอัปเกรดและเปลี่ยนแรมได้ ไม่ต้องบัดกรีติดเมนบอร์ด ➡️ เหมาะกับงาน AI, การสร้างสรรค์, และการทำงานหลายอย่างพร้อมกัน ➡️ เพิ่มประสิทธิภาพได้ถึง 15% ในงาน productivity และ 7% ในงานสร้างสรรค์ ➡️ รองรับโน้ตบุ๊กรุ่นใหม่จาก Lenovo และ Dell ➡️ มีจำหน่ายแล้วผ่านช่องทางค้าปลีกและตัวแทนจำหน่ายทั่วโลก ➡️ LPDDR5X เป็นหน่วยความจำที่ใช้ในสมาร์ตโฟนระดับเรือธง เช่น Galaxy S Ultra และ iPhone Pro ➡️ CAMM (Compression Attached Memory Module) เป็นมาตรฐานใหม่ที่กำลังแทนที่ SODIMM ➡️ LPCAMM2 ใช้การเชื่อมต่อแบบ dual-channel ในโมดูลเดียว เพิ่มแบนด์วิดธ์ได้เต็ม 128 บิต ➡️ การออกแบบบางเบาและไม่มีพัดลมช่วยให้โน้ตบุ๊กมีดีไซน์ที่บางลงและเงียบขึ้น ➡️ การอัปเกรดแรมในโน้ตบุ๊กเป็นสิ่งที่ผู้ใช้เรียกร้องมานาน หลังจากหลายรุ่นใช้แรมบัดกรีถาวร https://www.techpowerup.com/341496/crucial-unveils-lpcamm2-memory-with-record-8-533mt-s-performance-for-ai-ready-laptops

🥔🍠 เครื่องหั่นมันฝรั่ง หั่นมันแกวทำเฟรนช์ฟรายส์ 🍟✨ ✨ นวัตกรรมใหม่! หั่น มันแกว ให้เป็นแท่งสวยเป๊ะเหมือนเฟรนช์ฟรายส์ ด้วย เครื่องหั่นมันฝรั่ง (Potato Slicer) จาก ย.ย่งฮะเฮง! 🚀 ใครว่าเครื่องหั่นมันฝรั่งจะหั่นได้แต่มันฝรั่ง? 🧐 วันนี้เรามีไอเดียสุดว้าว! เปลี่ยนเมนูธรรมดาให้พิเศษ ✨ อัปเกรดธุรกิจของคุณด้วย เครื่องหั่นมันฝรั่งที่หั่นวัตถุดิบได้หลากหลาย ไม่ว่าจะเป็น มันแกวทอด/อบกรอบ: เมนูทานเล่นใหม่ ๆ เพื่อสุขภาพ 💚 มันฝรั่งแท่ง: เฟรนช์ฟรายส์มาตรฐานสากล 🍟 กระชาย/ขิง/แครอท: สำหรับธุรกิจสมุนไพรและอาหารแปรรูป 🥕 ✅ จุดเด่นที่ทำให้คุณไม่ควรพลาด: อเนกประสงค์ 💯: หั่นได้หลากหลายกว่าที่คิด ตั้งแต่มันแกวถึงกระชาย! ชิ้นงานสม่ำเสมอ: ปรับความหนาได้ตามต้องการ ได้ชิ้นงานสวยเท่ากันทุกแท่ง ผลิตเร็วแรงสูง: กำลังการผลิต 100-300 KG/H ประหยัดเวลาแรงงานไปได้เยอะ! ⏱️ อย่าปล่อยให้การหั่นช้าทำให้ธุรกิจสะดุด! 🛠️ ลงทุนครั้งเดียว คุ้มค่าระยะยาว! 🛒 สนใจดูสินค้าจริงและสอบถามเพิ่มเติม: ที่ตั้ง: 1970-1972 ถ.บรรทัดทอง (ถ.พระราม 6) แขวงวังใหม่ เขตปทุมวัน กรุงเทพฯ 10330 เวลาทำการ: จันทร์-ศุกร์ (8.00-17.00 น.), เสาร์ (8.00-16.00 น.) แผนที่: https://maps.app.goo.gl/9oLTmzwbArzJy5wc7 แชท: m.me/yonghahheng LINE: @yonghahheng (มี @) หรือ คลิก https://lin.ee/5H812n9 โทรศัพท์: 02-215-3515-9 หรือ 081-3189098 เว็บไซต์: www.yoryonghahheng.com อีเมล: sales@yoryonghahheng.com หรือ yonghahheng@gmail.com #เครื่องหั่นมันฝรั่ง #เครื่องหั่นผัก #เครื่องหั่นมันแกว #มันแกวเฟรนช์ฟรายส์ #เฟรนช์ฟรายส์ #เครื่องจักรแปรรูปอาหาร #เครื่องจักรอุตสาหกรรม #เครื่องครัวเชิงพาณิชย์ #ยงฮะเฮง #Yoryonghahheng #เครื่องหั่นสแตนเลส #เครื่องหั่นผักอเนกประสงค์ #เครื่องหั่นผลไม้ #เครื่องหั่นกระชาย #เครื่องหั่นขิง #ธุรกิจอาหาร #ร้านอาหาร #โรงงานแปรรูป #อาหารแช่แข็ง #อาหารแปรรูป #วัตถุดิบสดใหม่ #อุปกรณ์ครัว #ลดต้นทุน #เพิ่มประสิทธิภาพการผลิต #ลงทุนธุรกิจ #ครัวมืออาชีพ #ของดีบอกต่อ #ทำอาหารขาย #สินค้าพร้อมส่ง #เครื่องจักรนำเข้า

🧠 “DeepSeek-V3.2-Exp เปิดตัวแล้ว — โมเดล AI จีนที่ท้าชน OpenAI ด้วยประสิทธิภาพสูงและต้นทุนต่ำ” DeepSeek บริษัท AI จากเมืองหางโจว ประเทศจีน ได้เปิดตัวโมเดลใหม่ชื่อว่า DeepSeek-V3.2-Exp ซึ่งถูกระบุว่าเป็น “ขั้นกลาง” ก่อนเข้าสู่สถาปัตยกรรมรุ่นถัดไปที่บริษัทกำลังพัฒนาอยู่ โมเดลนี้ถูกปล่อยผ่านแพลตฟอร์ม Hugging Face และถือเป็นการทดลองเชิงเทคนิคที่มุ่งเน้นการเพิ่มประสิทธิภาพในการฝึกและการประมวลผลข้อความยาว โดยไม่เน้นการไล่คะแนนบน leaderboard แบบเดิม จุดเด่นของ V3.2-Exp คือการใช้กลไกใหม่ที่เรียกว่า DeepSeek Sparse Attention (DSA) ซึ่งช่วยลดต้นทุนการคำนวณอย่างมาก และยังคงคุณภาพของผลลัพธ์ไว้ใกล้เคียงกับรุ่นก่อนหน้าอย่าง V3.1-Terminus โดยทีมงานได้ตั้งค่าการฝึกให้เหมือนกันทุกประการ เพื่อพิสูจน์ว่า “ความเร็วและประสิทธิภาพ” คือสิ่งที่พัฒนาได้จริง โดยไม่ต้องแลกกับคุณภาพ นอกจากนี้ DeepSeek ยังประกาศลดราคาการใช้งาน API ลงกว่า 50% เพื่อแข่งขันกับคู่แข่งทั้งในประเทศ เช่น Alibaba Qwen และระดับโลกอย่าง OpenAI ซึ่งถือเป็นการเปิดศึกด้านราคาในตลาดโมเดลภาษาอย่างชัดเจน แม้โมเดลนี้จะยังไม่ใช่รุ่น “next-gen” ที่หลายคนรอคอย แต่ก็ถือเป็นการกลับมาอย่างมั่นใจของ DeepSeek หลังจากโมเดล R2 ถูกเลื่อนออกไปอย่างไม่มีกำหนด เนื่องจากปัญหาด้านฮาร์ดแวร์ โดยเฉพาะการฝึกบนชิป Ascend ของ Huawei ที่ไม่สามารถทำงานได้ตามเป้า ทำให้ต้องกลับมาใช้ Nvidia อีกครั้ง ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ DeepSeek เปิดตัวโมเดลใหม่ชื่อ DeepSeek-V3.2-Exp บน Hugging Face ➡️ เป็นการทดลองเพื่อเตรียมเข้าสู่สถาปัตยกรรมรุ่นถัดไปของบริษัท ➡️ ใช้กลไก DeepSeek Sparse Attention (DSA) เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการประมวลผลข้อความยาว ➡️ ตั้งค่าการฝึกเหมือนกับ V3.1-Terminus เพื่อพิสูจน์ว่า DSA ให้ผลลัพธ์เทียบเท่าแต่เร็วกว่า ➡️ ลดราคาการใช้งาน API ลงกว่า 50% เพื่อแข่งขันกับ Alibaba และ OpenAI ➡️ ไม่เน้นการไล่คะแนน benchmark แต่เน้นการพิสูจน์ประสิทธิภาพจริง ➡️ โมเดลเปิดให้ใช้งานแบบ open-source ภายใต้ MIT License ➡️ มีการปล่อย kernel สำหรับงานวิจัยและการใช้งานประสิทธิภาพสูง ➡️ เป็นการกลับมาอีกครั้งหลังจากโมเดล R2 ถูกเลื่อนออกไปอย่างไม่มีกำหนด ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Sparse Attention เป็นเทคนิคที่ช่วยลดการคำนวณในโมเดล Transformer โดยเลือกเฉพาะข้อมูลสำคัญ ➡️ Hugging Face เป็นแพลตฟอร์มที่นักพัฒนา AI ทั่วโลกใช้ในการเผยแพร่และทดลองโมเดล ➡️ การลดราคาการใช้งาน API เป็นกลยุทธ์ที่ใช้บ่อยในการเปิดตลาดใหม่หรือแย่งส่วนแบ่งจากคู่แข่ง ➡️ DeepSeek เคยสร้างความฮือฮาใน Silicon Valley ด้วยโมเดล V3 และ R1 ที่มีประสิทธิภาพสูง ➡️ ปัญหาการฝึกบนชิป Ascend ของ Huawei สะท้อนความท้าทายของจีนในการพึ่งพาฮาร์ดแวร์ภายในประเทศ https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/09/29/deepseek-releases-model-it-calls-039intermediate-step039-towards-039next-generation-architecture039