• “คิดช้าไม่ใช่ข้อเสีย — เมื่อการประมวลผลช้ากลายเป็นจุดแข็งของนักวิทยาศาสตร์สายลึก”

    บทความจาก Casual Physics Enjoyer ได้เปิดเผยมุมมองที่น่าสนใจเกี่ยวกับ “คนคิดช้า” หรือผู้ที่มี processing time ต่ำกว่าค่าเฉลี่ย โดยผู้เขียนซึ่งเป็นนักวิจัยสายฟิสิกส์เชิงทฤษฎี ยอมรับว่าเขาไม่ใช่คนหัวไว ไม่เก่งตอบคำถามเร็ว ไม่คล่องแคล่วในบทสนทนา และมักรู้สึกด้อยเมื่ออยู่ในสภาพแวดล้อมที่เต็มไปด้วยคนคิดเร็ว เช่น ห้องแล็บหรือวงสนทนาในงานวิจัย

    แต่แทนที่จะพยายามเปลี่ยนตัวเองให้คิดเร็วขึ้น เขาเลือกที่จะ “โอบรับ” สไตล์การคิดของตัวเอง และพบว่ามันมีข้อดีที่ไม่คาดคิด เช่น การคิดเชิงกลยุทธ์ การทำงานที่ต้องใช้ความอดทน และการเขียนที่ต้องใช้เวลาเรียบเรียงอย่างละเอียด ซึ่งเหมาะกับงานวิจัยระยะยาวและการพัฒนาไอเดียที่ซับซ้อน

    เขายกตัวอย่างจากชีวิตจริง เช่น การเล่นวอลเลย์บอลที่ต้องตัดสินใจเร็วซึ่งเขาทำได้ไม่ดี หรือการสอบสัมภาษณ์ที่ต้องตอบคำถามเร็ว ๆ ซึ่งเขาต้องฝึกหนักล่วงหน้าเพื่อให้ผ่านได้ แต่เมื่อกลับสู่สภาวะปกติ เขาก็กลับไปเป็นคนคิดช้าเหมือนเดิม

    สิ่งที่เปลี่ยนความคิดของเขาคือการสังเกตว่า คนคิดเร็วและคนคิดช้าในแวดวงเดียวกันมีระดับความสำเร็จใกล้เคียงกัน และคนคิดช้ามักมี “กลไกชดเชย” เช่น การวางแผนล่วงหน้า การเขียนเพื่อสื่อสารแทนการพูด และการใช้เวลาไตร่ตรองอย่างลึกซึ้ง ซึ่งกลายเป็นจุดแข็งในงานวิจัยที่ต้องการความละเอียดและความอดทน

    เขายังอ้างถึง Katalin Karikó ผู้พัฒนา mRNA vaccine ว่าเป็นตัวอย่างของนักวิทยาศาสตร์ที่ใช้ความคิดแบบช้าและเป็นระบบในการทำงาน และพบว่าการคิดช้าอาจเหมาะกับงานที่ต้องการความแม่นยำมากกว่าความเร็ว

    ข้อมูลสำคัญจากบทความ
    ผู้เขียนยอมรับว่าตนมี processing time ต่ำกว่าค่าเฉลี่ย — ไม่ใช่คนหัวไว
    เคยรู้สึกด้อยเมื่ออยู่ในแวดวงที่เต็มไปด้วยคนคิดเร็ว เช่น ห้องแล็บหรือวงวิจัย
    เลือกโอบรับสไตล์การคิดของตัวเองแทนการฝืนเปลี่ยน
    พบว่าการคิดช้าเหมาะกับงานที่ต้องใช้ความอดทน เช่น วิจัย ฟิสิกส์ทฤษฎี และการเขียน

    ตัวอย่างการชดเชยและข้อดีของการคิดช้า
    ใช้การเขียนแทนการพูดเพื่อสื่อสารความคิดอย่างมีโครงสร้าง
    ใช้เวลาไตร่ตรองไอเดียอย่างลึกซึ้ง — เหมาะกับงานวิจัยระยะยาว
    เลือกงานที่ไม่ต้องตัดสินใจเร็ว เช่น ปั่นจักรยาน วิ่ง หรือทำงานเดี่ยว
    สังเกตว่าคนคิดช้าและคนคิดเร็วมีระดับความสำเร็จใกล้เคียงกัน

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    งานวิจัยจาก Caltech พบว่ามนุษย์ประมวลผลข้อมูลได้เพียง 10 bits/วินาที — ช้ากว่าที่คิดมาก
    สมองมี “คอขวด” ทางการประมวลผล แม้รับข้อมูลจากตาและหูได้มหาศาล
    การคิดช้าอาจเป็นผลจากวิวัฒนาการที่เน้นความแม่นยำมากกว่าความเร็ว
    การทำงานแบบ deep work และการเขียนเชิงวิเคราะห์เหมาะกับคนคิดช้า

    https://chillphysicsenjoyer.substack.com/p/youre-a-slow-thinker-now-what
    🐢 “คิดช้าไม่ใช่ข้อเสีย — เมื่อการประมวลผลช้ากลายเป็นจุดแข็งของนักวิทยาศาสตร์สายลึก” บทความจาก Casual Physics Enjoyer ได้เปิดเผยมุมมองที่น่าสนใจเกี่ยวกับ “คนคิดช้า” หรือผู้ที่มี processing time ต่ำกว่าค่าเฉลี่ย โดยผู้เขียนซึ่งเป็นนักวิจัยสายฟิสิกส์เชิงทฤษฎี ยอมรับว่าเขาไม่ใช่คนหัวไว ไม่เก่งตอบคำถามเร็ว ไม่คล่องแคล่วในบทสนทนา และมักรู้สึกด้อยเมื่ออยู่ในสภาพแวดล้อมที่เต็มไปด้วยคนคิดเร็ว เช่น ห้องแล็บหรือวงสนทนาในงานวิจัย แต่แทนที่จะพยายามเปลี่ยนตัวเองให้คิดเร็วขึ้น เขาเลือกที่จะ “โอบรับ” สไตล์การคิดของตัวเอง และพบว่ามันมีข้อดีที่ไม่คาดคิด เช่น การคิดเชิงกลยุทธ์ การทำงานที่ต้องใช้ความอดทน และการเขียนที่ต้องใช้เวลาเรียบเรียงอย่างละเอียด ซึ่งเหมาะกับงานวิจัยระยะยาวและการพัฒนาไอเดียที่ซับซ้อน เขายกตัวอย่างจากชีวิตจริง เช่น การเล่นวอลเลย์บอลที่ต้องตัดสินใจเร็วซึ่งเขาทำได้ไม่ดี หรือการสอบสัมภาษณ์ที่ต้องตอบคำถามเร็ว ๆ ซึ่งเขาต้องฝึกหนักล่วงหน้าเพื่อให้ผ่านได้ แต่เมื่อกลับสู่สภาวะปกติ เขาก็กลับไปเป็นคนคิดช้าเหมือนเดิม สิ่งที่เปลี่ยนความคิดของเขาคือการสังเกตว่า คนคิดเร็วและคนคิดช้าในแวดวงเดียวกันมีระดับความสำเร็จใกล้เคียงกัน และคนคิดช้ามักมี “กลไกชดเชย” เช่น การวางแผนล่วงหน้า การเขียนเพื่อสื่อสารแทนการพูด และการใช้เวลาไตร่ตรองอย่างลึกซึ้ง ซึ่งกลายเป็นจุดแข็งในงานวิจัยที่ต้องการความละเอียดและความอดทน เขายังอ้างถึง Katalin Karikó ผู้พัฒนา mRNA vaccine ว่าเป็นตัวอย่างของนักวิทยาศาสตร์ที่ใช้ความคิดแบบช้าและเป็นระบบในการทำงาน และพบว่าการคิดช้าอาจเหมาะกับงานที่ต้องการความแม่นยำมากกว่าความเร็ว ✅ ข้อมูลสำคัญจากบทความ ➡️ ผู้เขียนยอมรับว่าตนมี processing time ต่ำกว่าค่าเฉลี่ย — ไม่ใช่คนหัวไว ➡️ เคยรู้สึกด้อยเมื่ออยู่ในแวดวงที่เต็มไปด้วยคนคิดเร็ว เช่น ห้องแล็บหรือวงวิจัย ➡️ เลือกโอบรับสไตล์การคิดของตัวเองแทนการฝืนเปลี่ยน ➡️ พบว่าการคิดช้าเหมาะกับงานที่ต้องใช้ความอดทน เช่น วิจัย ฟิสิกส์ทฤษฎี และการเขียน ✅ ตัวอย่างการชดเชยและข้อดีของการคิดช้า ➡️ ใช้การเขียนแทนการพูดเพื่อสื่อสารความคิดอย่างมีโครงสร้าง ➡️ ใช้เวลาไตร่ตรองไอเดียอย่างลึกซึ้ง — เหมาะกับงานวิจัยระยะยาว ➡️ เลือกงานที่ไม่ต้องตัดสินใจเร็ว เช่น ปั่นจักรยาน วิ่ง หรือทำงานเดี่ยว ➡️ สังเกตว่าคนคิดช้าและคนคิดเร็วมีระดับความสำเร็จใกล้เคียงกัน ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ งานวิจัยจาก Caltech พบว่ามนุษย์ประมวลผลข้อมูลได้เพียง 10 bits/วินาที — ช้ากว่าที่คิดมาก ➡️ สมองมี “คอขวด” ทางการประมวลผล แม้รับข้อมูลจากตาและหูได้มหาศาล ➡️ การคิดช้าอาจเป็นผลจากวิวัฒนาการที่เน้นความแม่นยำมากกว่าความเร็ว ➡️ การทำงานแบบ deep work และการเขียนเชิงวิเคราะห์เหมาะกับคนคิดช้า https://chillphysicsenjoyer.substack.com/p/youre-a-slow-thinker-now-what
    CHILLPHYSICSENJOYER.SUBSTACK.COM
    You're a Slow Thinker. Now what?
    Figuring out how to lean in to my thinking style
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 23 มุมมอง 0 รีวิว
  • เรื่องเล่าจาก Nehalem ถึง Nova Lake: เมื่อผู้นำด้านสถาปัตยกรรมของ Xeon ตัดสินใจเดินออกจาก Intel

    Ronak Singhal ซึ่งอยู่กับ Intel มานานถึง 28 ปี และเป็นผู้มีบทบาทสำคัญในการออกแบบ CPU ระดับตำนานอย่าง Nehalem, Haswell และ Broadwell ได้ลาออกจากตำแหน่ง Chief Architect ของ Xeon หลังจากรับตำแหน่งได้เพียง 8 เดือน โดยเขาเป็นคนที่สองที่รับตำแหน่งนี้ต่อจาก Sailesh Kottapalli ซึ่งก็ลาออกไปก่อนหน้านี้เพื่อร่วมทีมเซิร์ฟเวอร์ของ Qualcomm

    การลาออกของ Singhal เกิดขึ้นในช่วงที่ Intel กำลังปรับโครงสร้างองค์กรครั้งใหญ่ โดย CEO คนใหม่ Lip-Bu Tan ได้แต่งตั้ง Kevork Kechichian อดีตผู้บริหารจาก Arm ให้เป็นหัวหน้ากลุ่ม Data Center Group (DCG) เพื่อเร่งการเปลี่ยนแปลงและเน้นการพัฒนา CPU เป็นแกนหลักของธุรกิจศูนย์ข้อมูล

    Singhal เคยดูแลทั้งแผนกลยุทธ์ Xeon, การออกแบบแพลตฟอร์ม, ระบบหน่วยความจำ, ความปลอดภัย และการเร่ง AI ซึ่งถือว่าเป็นบทบาทที่ครอบคลุมมากกว่าการออกแบบชิปทั่วไป และเขายังถือสิทธิบัตรกว่า 30 ฉบับเกี่ยวกับสถาปัตยกรรม CPU

    การเปลี่ยนแปลงนี้สะท้อนถึงแรงสั่นสะเทือนในทีม Data Center ของ Intel ที่มีการเปลี่ยนตัวผู้บริหารหลายคนในเวลาไม่ถึงปี เช่น Justin Hotard ที่ลาออกไปเป็น CEO ของ Nokia และ Sandra Rivera ที่ย้ายไปเป็น CEO ของ Altera ซึ่งถูกแยกออกจาก Intel ในปี 2024

    การลาออกของ Ronak Singhal
    ลาออกหลังรับตำแหน่ง Chief Architect ของ Xeon ได้เพียง 8 เดือน
    เป็นผู้นำด้านสถาปัตยกรรมที่อยู่กับ Intel มานาน 28 ปี
    เคยดูแล Nehalem, Haswell, Broadwell และระบบ AI acceleration

    การปรับโครงสร้างองค์กรของ Intel
    CEO Lip-Bu Tan เร่งปรับโครงสร้างเพื่อเน้น CPU เป็นแกนหลัก
    แต่งตั้ง Kevork Kechichian จาก Arm เป็นหัวหน้า DCG
    ย้ายทีม accelerator ไปอยู่ภายใต้การดูแลของ Sachin Katti

    การเปลี่ยนแปลงในทีม Data Center
    Sailesh Kottapalli ลาออกไปอยู่กับ Qualcomm
    Justin Hotard ลาออกไปเป็น CEO ของ Nokia
    Sandra Rivera ย้ายไปเป็น CEO ของ Altera ที่ถูก spin-off

    บทบาทของ Singhal ที่มีผลต่อ Intel
    ดูแลกลยุทธ์ Xeon และการออกแบบแพลตฟอร์มระดับองค์กร
    มีสิทธิบัตรกว่า 30 ฉบับเกี่ยวกับ CPU architecture
    เป็นสถาปนิกที่ครอบคลุมทั้งด้าน core, memory, security และ AI

    https://www.tomshardware.com/pc-components/cpus/intel-xeon-chief-architect-leaves-just-8-months-after-appointment-ronak-singhal-latest-departure-in-ongoing-shakeup
    🎙️ เรื่องเล่าจาก Nehalem ถึง Nova Lake: เมื่อผู้นำด้านสถาปัตยกรรมของ Xeon ตัดสินใจเดินออกจาก Intel Ronak Singhal ซึ่งอยู่กับ Intel มานานถึง 28 ปี และเป็นผู้มีบทบาทสำคัญในการออกแบบ CPU ระดับตำนานอย่าง Nehalem, Haswell และ Broadwell ได้ลาออกจากตำแหน่ง Chief Architect ของ Xeon หลังจากรับตำแหน่งได้เพียง 8 เดือน โดยเขาเป็นคนที่สองที่รับตำแหน่งนี้ต่อจาก Sailesh Kottapalli ซึ่งก็ลาออกไปก่อนหน้านี้เพื่อร่วมทีมเซิร์ฟเวอร์ของ Qualcomm การลาออกของ Singhal เกิดขึ้นในช่วงที่ Intel กำลังปรับโครงสร้างองค์กรครั้งใหญ่ โดย CEO คนใหม่ Lip-Bu Tan ได้แต่งตั้ง Kevork Kechichian อดีตผู้บริหารจาก Arm ให้เป็นหัวหน้ากลุ่ม Data Center Group (DCG) เพื่อเร่งการเปลี่ยนแปลงและเน้นการพัฒนา CPU เป็นแกนหลักของธุรกิจศูนย์ข้อมูล Singhal เคยดูแลทั้งแผนกลยุทธ์ Xeon, การออกแบบแพลตฟอร์ม, ระบบหน่วยความจำ, ความปลอดภัย และการเร่ง AI ซึ่งถือว่าเป็นบทบาทที่ครอบคลุมมากกว่าการออกแบบชิปทั่วไป และเขายังถือสิทธิบัตรกว่า 30 ฉบับเกี่ยวกับสถาปัตยกรรม CPU การเปลี่ยนแปลงนี้สะท้อนถึงแรงสั่นสะเทือนในทีม Data Center ของ Intel ที่มีการเปลี่ยนตัวผู้บริหารหลายคนในเวลาไม่ถึงปี เช่น Justin Hotard ที่ลาออกไปเป็น CEO ของ Nokia และ Sandra Rivera ที่ย้ายไปเป็น CEO ของ Altera ซึ่งถูกแยกออกจาก Intel ในปี 2024 ✅ การลาออกของ Ronak Singhal ➡️ ลาออกหลังรับตำแหน่ง Chief Architect ของ Xeon ได้เพียง 8 เดือน ➡️ เป็นผู้นำด้านสถาปัตยกรรมที่อยู่กับ Intel มานาน 28 ปี ➡️ เคยดูแล Nehalem, Haswell, Broadwell และระบบ AI acceleration ✅ การปรับโครงสร้างองค์กรของ Intel ➡️ CEO Lip-Bu Tan เร่งปรับโครงสร้างเพื่อเน้น CPU เป็นแกนหลัก ➡️ แต่งตั้ง Kevork Kechichian จาก Arm เป็นหัวหน้า DCG ➡️ ย้ายทีม accelerator ไปอยู่ภายใต้การดูแลของ Sachin Katti ✅ การเปลี่ยนแปลงในทีม Data Center ➡️ Sailesh Kottapalli ลาออกไปอยู่กับ Qualcomm ➡️ Justin Hotard ลาออกไปเป็น CEO ของ Nokia ➡️ Sandra Rivera ย้ายไปเป็น CEO ของ Altera ที่ถูก spin-off ✅ บทบาทของ Singhal ที่มีผลต่อ Intel ➡️ ดูแลกลยุทธ์ Xeon และการออกแบบแพลตฟอร์มระดับองค์กร ➡️ มีสิทธิบัตรกว่า 30 ฉบับเกี่ยวกับ CPU architecture ➡️ เป็นสถาปนิกที่ครอบคลุมทั้งด้าน core, memory, security และ AI https://www.tomshardware.com/pc-components/cpus/intel-xeon-chief-architect-leaves-just-8-months-after-appointment-ronak-singhal-latest-departure-in-ongoing-shakeup
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 114 มุมมอง 0 รีวิว
  • กลยุทธ์รักโค่นบันลังค์
    https://shorturl.asia/KnCcZ
    กลยุทธ์รักโค่นบันลังค์ https://shorturl.asia/KnCcZ
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 24 มุมมอง 0 รีวิว
  • “Microsoft vs ValueLicensing: ศึกชี้ชะตาตลาดซอฟต์แวร์มือสองในยุโรป — เมื่อสิทธิ์การใช้งานกลายเป็นสนามรบ”

    คดีความระหว่าง Microsoft และ ValueLicensing กลับมาอีกครั้งในศาล Competition Appeal Tribunal ของสหราชอาณาจักร โดยมีประเด็นสำคัญคือ “การขายสิทธิ์ใช้งานซอฟต์แวร์มือสอง” เช่น Windows และ Office นั้นผิดกฎหมายหรือไม่ Microsoft ยืนยันว่าการขายสิทธิ์ใช้งานแบบ perpetual ที่เคยซื้อมาแล้วไม่ควรเกิดขึ้นตั้งแต่แรก เพราะองค์ประกอบบางส่วนของซอฟต์แวร์ เช่น graphical user interface (GUI) ไม่อยู่ภายใต้ข้อกำหนดของ European Software Directive

    ValueLicensing ซึ่งเป็นบริษัทรีเซลเลอร์ซอฟต์แวร์มือสองในสหราชอาณาจักร ยื่นฟ้อง Microsoft ตั้งแต่ปี 2021 โดยกล่าวหาว่า Microsoft ใช้กลยุทธ์กีดกันการแข่งขัน เช่น เสนอส่วนลดให้ลูกค้าองค์กรที่ยอมคืนสิทธิ์ perpetual license เพื่อเปลี่ยนไปใช้บริการแบบ subscription ซึ่งทำให้ตลาดมือสองขาดแคลนสิทธิ์ใช้งาน และบริษัทสูญเสียรายได้กว่า £270 ล้าน

    Microsoft เปลี่ยนแนวทางการป้องกันจากเดิมที่ปฏิเสธการกระทำผิด มาเป็นการโต้แย้งว่าตลาดซอฟต์แวร์มือสอง “ไม่ควรมีอยู่เลย” โดยอ้างสิทธิ์ในองค์ประกอบที่ไม่ใช่โค้ดโปรแกรม เช่น GUI และสื่อประกอบอื่น ๆ ซึ่งไม่อยู่ภายใต้สิทธิ์การขายต่อ

    หากศาลตัดสินตามแนวทางของ Microsoft อาจส่งผลให้ตลาดซอฟต์แวร์มือสองในยุโรปต้องปิดตัวลง และผู้ใช้งานทั่วไปที่เคยซื้อสิทธิ์ราคาถูกจากรีเซลเลอร์อาจไม่มีทางเลือกอีกต่อไป

    ประเด็นสำคัญในคดี Microsoft vs ValueLicensing
    Microsoft โต้แย้งว่าการขายสิทธิ์ใช้งานซอฟต์แวร์มือสองเป็นสิ่งผิดกฎหมาย
    อ้างสิทธิ์ในองค์ประกอบที่ไม่ใช่โค้ด เช่น GUI ซึ่งไม่อยู่ภายใต้ European Software Directive
    ValueLicensing ยื่นฟ้องเรียกค่าเสียหายกว่า £270 ล้าน จากการสูญเสียรายได้

    กลยุทธ์ที่ถูกกล่าวหา
    Microsoft เสนอส่วนลดให้ลูกค้าองค์กรที่คืนสิทธิ์ perpetual license เพื่อใช้ subscription
    ใส่เงื่อนไขในสัญญาที่จำกัดสิทธิ์การขายต่อ
    ส่งผลให้ตลาดมือสองขาดแคลนสิทธิ์ใช้งาน และรีเซลเลอร์ไม่สามารถดำเนินธุรกิจได้

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    คดีนี้อ้างอิงคำตัดสินของศาลยุโรปในคดี UsedSoft ซึ่งเคยอนุญาตให้ขายซอฟต์แวร์มือสองได้
    ตลาดซอฟต์แวร์มือสองในยุโรปมีมูลค่าสูง และช่วยให้ผู้ใช้งานเข้าถึงซอฟต์แวร์ในราคาถูก
    การขายสิทธิ์แบบ perpetual เป็นทางเลือกที่สำคัญสำหรับองค์กรที่ไม่ต้องการ subscription
    หาก Microsoft ชนะคดี อาจมีผลกระทบต่อบริษัทรีเซลเลอร์กว่า 50 แห่งทั่วยุโรป

    https://www.techradar.com/pro/security/microsoft-wants-to-ban-pre-owned-software-cheap-office-keys-and-windows-11-serials-but-is-that-a-lost-battle-already
    ⚖️ “Microsoft vs ValueLicensing: ศึกชี้ชะตาตลาดซอฟต์แวร์มือสองในยุโรป — เมื่อสิทธิ์การใช้งานกลายเป็นสนามรบ” คดีความระหว่าง Microsoft และ ValueLicensing กลับมาอีกครั้งในศาล Competition Appeal Tribunal ของสหราชอาณาจักร โดยมีประเด็นสำคัญคือ “การขายสิทธิ์ใช้งานซอฟต์แวร์มือสอง” เช่น Windows และ Office นั้นผิดกฎหมายหรือไม่ Microsoft ยืนยันว่าการขายสิทธิ์ใช้งานแบบ perpetual ที่เคยซื้อมาแล้วไม่ควรเกิดขึ้นตั้งแต่แรก เพราะองค์ประกอบบางส่วนของซอฟต์แวร์ เช่น graphical user interface (GUI) ไม่อยู่ภายใต้ข้อกำหนดของ European Software Directive ValueLicensing ซึ่งเป็นบริษัทรีเซลเลอร์ซอฟต์แวร์มือสองในสหราชอาณาจักร ยื่นฟ้อง Microsoft ตั้งแต่ปี 2021 โดยกล่าวหาว่า Microsoft ใช้กลยุทธ์กีดกันการแข่งขัน เช่น เสนอส่วนลดให้ลูกค้าองค์กรที่ยอมคืนสิทธิ์ perpetual license เพื่อเปลี่ยนไปใช้บริการแบบ subscription ซึ่งทำให้ตลาดมือสองขาดแคลนสิทธิ์ใช้งาน และบริษัทสูญเสียรายได้กว่า £270 ล้าน Microsoft เปลี่ยนแนวทางการป้องกันจากเดิมที่ปฏิเสธการกระทำผิด มาเป็นการโต้แย้งว่าตลาดซอฟต์แวร์มือสอง “ไม่ควรมีอยู่เลย” โดยอ้างสิทธิ์ในองค์ประกอบที่ไม่ใช่โค้ดโปรแกรม เช่น GUI และสื่อประกอบอื่น ๆ ซึ่งไม่อยู่ภายใต้สิทธิ์การขายต่อ หากศาลตัดสินตามแนวทางของ Microsoft อาจส่งผลให้ตลาดซอฟต์แวร์มือสองในยุโรปต้องปิดตัวลง และผู้ใช้งานทั่วไปที่เคยซื้อสิทธิ์ราคาถูกจากรีเซลเลอร์อาจไม่มีทางเลือกอีกต่อไป ✅ ประเด็นสำคัญในคดี Microsoft vs ValueLicensing ➡️ Microsoft โต้แย้งว่าการขายสิทธิ์ใช้งานซอฟต์แวร์มือสองเป็นสิ่งผิดกฎหมาย ➡️ อ้างสิทธิ์ในองค์ประกอบที่ไม่ใช่โค้ด เช่น GUI ซึ่งไม่อยู่ภายใต้ European Software Directive ➡️ ValueLicensing ยื่นฟ้องเรียกค่าเสียหายกว่า £270 ล้าน จากการสูญเสียรายได้ ✅ กลยุทธ์ที่ถูกกล่าวหา ➡️ Microsoft เสนอส่วนลดให้ลูกค้าองค์กรที่คืนสิทธิ์ perpetual license เพื่อใช้ subscription ➡️ ใส่เงื่อนไขในสัญญาที่จำกัดสิทธิ์การขายต่อ ➡️ ส่งผลให้ตลาดมือสองขาดแคลนสิทธิ์ใช้งาน และรีเซลเลอร์ไม่สามารถดำเนินธุรกิจได้ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ คดีนี้อ้างอิงคำตัดสินของศาลยุโรปในคดี UsedSoft ซึ่งเคยอนุญาตให้ขายซอฟต์แวร์มือสองได้ ➡️ ตลาดซอฟต์แวร์มือสองในยุโรปมีมูลค่าสูง และช่วยให้ผู้ใช้งานเข้าถึงซอฟต์แวร์ในราคาถูก ➡️ การขายสิทธิ์แบบ perpetual เป็นทางเลือกที่สำคัญสำหรับองค์กรที่ไม่ต้องการ subscription ➡️ หาก Microsoft ชนะคดี อาจมีผลกระทบต่อบริษัทรีเซลเลอร์กว่า 50 แห่งทั่วยุโรป https://www.techradar.com/pro/security/microsoft-wants-to-ban-pre-owned-software-cheap-office-keys-and-windows-11-serials-but-is-that-a-lost-battle-already
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 175 มุมมอง 0 รีวิว
  • “ChillyHell กลับมาหลอน macOS อีกครั้ง — มัลแวร์ผ่านการรับรองจาก Apple แอบใช้ Google.com บังหน้า”

    มัลแวร์ macOS ที่เคยเงียบหายไปอย่าง ChillyHell กลับมาอีกครั้งในปี 2025 พร้อมความสามารถที่ซับซ้อนและแนบเนียนกว่าเดิม โดยนักวิจัยจาก Jamf Threat Labs พบตัวอย่างใหม่ที่ถูกอัปโหลดขึ้น VirusTotal เมื่อเดือนพฤษภาคม ซึ่งน่าตกใจคือมันมีคะแนนตรวจจับเป็น “ศูนย์” และยังผ่านกระบวนการ notarization ของ Apple อย่างถูกต้อง ทำให้สามารถรันบน macOS ได้โดยไม่ถูกเตือนจาก Gatekeeper

    ChillyHell เป็นมัลแวร์แบบ backdoor ที่มีโครงสร้างแบบ modular เขียนด้วย C++ สำหรับเครื่อง Intel-based Mac โดยสามารถติดตั้งตัวเองแบบถาวรผ่าน 3 วิธี ได้แก่ LaunchAgent, LaunchDaemon และ shell profile injection เช่น .zshrc หรือ .bash_profile เพื่อให้เริ่มทำงานทุกครั้งที่เปิดเครื่องหรือเปิดเทอร์มินัลใหม่

    เมื่อทำงานแล้ว มัลแวร์จะเชื่อมต่อกับเซิร์ฟเวอร์ควบคุมผ่าน DNS หรือ HTTP โดยใช้ IP ที่ถูก hardcoded ไว้ และสามารถรับคำสั่งจากผู้โจมตี เช่น เปิด reverse shell, ดาวน์โหลด payload ใหม่, อัปเดตตัวเอง หรือแม้แต่ใช้ brute-force เพื่อเจาะรหัสผ่านของผู้ใช้ โดยมีโมดูลเฉพาะสำหรับการโจมตี Kerberos authentication

    เพื่อหลบเลี่ยงการตรวจจับ ChillyHell ใช้เทคนิค timestomping เพื่อเปลี่ยนวันที่ของไฟล์ให้ดูเก่า และเปิดหน้า Google.com ในเบราว์เซอร์เพื่อเบี่ยงเบนความสนใจของผู้ใช้ ทำให้ดูเหมือนว่าไม่มีอะไรผิดปกติเกิดขึ้น

    แม้ Apple จะรีบเพิกถอนใบรับรองนักพัฒนาที่เกี่ยวข้องทันทีหลังได้รับรายงานจาก Jamf แต่เหตุการณ์นี้สะท้อนถึงช่องโหว่สำคัญในระบบความปลอดภัยของ macOS ที่ไม่สามารถป้องกันมัลแวร์ที่ได้รับการรับรองอย่างเป็นทางการได้

    รายละเอียดของมัลแวร์ ChillyHell
    เป็น backdoor แบบ modular เขียนด้วย C++ สำหรับ Intel-based Macs
    ผ่านการ notarization ของ Apple ตั้งแต่ปี 2021 โดยไม่มีการตรวจพบ
    ถูกอัปโหลดขึ้น VirusTotal ในปี 2025 โดยมีคะแนนตรวจจับเป็นศูนย์
    ถูกพบว่าเคยถูกโฮสต์บน Dropbox แบบสาธารณะตั้งแต่ปี 2021

    วิธีการติดตั้งและการทำงาน
    ติดตั้งตัวเองแบบถาวรผ่าน LaunchAgent, LaunchDaemon และ shell profile injection
    เชื่อมต่อกับเซิร์ฟเวอร์ควบคุมผ่าน DNS และ HTTP ด้วย IP ที่ถูก hardcoded
    ใช้โมดูลต่าง ๆ เช่น reverse shell, payload loader, updater และ brute-force password cracker
    ใช้เทคนิค timestomping เพื่อเปลี่ยนวันที่ไฟล์ให้ดูเก่าและหลบเลี่ยงการตรวจสอบ

    กลยุทธ์ในการหลบซ่อน
    เปิดหน้า Google.com ในเบราว์เซอร์เพื่อเบี่ยงเบนความสนใจของผู้ใช้
    ปรับพฤติกรรมการสื่อสารกับเซิร์ฟเวอร์เพื่อหลบเลี่ยงการตรวจจับ
    ใช้ shell command เช่น touch -c -a -t เพื่อเปลี่ยน timestamp หากไม่มีสิทธิ์ระบบ
    ทำงานแบบเงียบ ๆ โดยไม่มีการแจ้งเตือนหรือพฤติกรรมผิดปกติที่ชัดเจน

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    ChillyHell เคยถูกเชื่อมโยงกับกลุ่ม UNC4487 ที่โจมตีเว็บไซต์ในยูเครน
    มัลแวร์นี้มีความสามารถคล้าย RAT (Remote Access Trojan) แต่ซับซ้อนกว่า
    Modular backdoor ที่มี brute-force capability ถือว่าแปลกใหม่ใน macOS
    Jamf และ Apple ร่วมมือกันเพิกถอนใบรับรองนักพัฒนาที่เกี่ยวข้องทันที

    https://hackread.com/chillyhell-macos-malware-resurfaces-google-com-decoy/
    🧨 “ChillyHell กลับมาหลอน macOS อีกครั้ง — มัลแวร์ผ่านการรับรองจาก Apple แอบใช้ Google.com บังหน้า” มัลแวร์ macOS ที่เคยเงียบหายไปอย่าง ChillyHell กลับมาอีกครั้งในปี 2025 พร้อมความสามารถที่ซับซ้อนและแนบเนียนกว่าเดิม โดยนักวิจัยจาก Jamf Threat Labs พบตัวอย่างใหม่ที่ถูกอัปโหลดขึ้น VirusTotal เมื่อเดือนพฤษภาคม ซึ่งน่าตกใจคือมันมีคะแนนตรวจจับเป็น “ศูนย์” และยังผ่านกระบวนการ notarization ของ Apple อย่างถูกต้อง ทำให้สามารถรันบน macOS ได้โดยไม่ถูกเตือนจาก Gatekeeper ChillyHell เป็นมัลแวร์แบบ backdoor ที่มีโครงสร้างแบบ modular เขียนด้วย C++ สำหรับเครื่อง Intel-based Mac โดยสามารถติดตั้งตัวเองแบบถาวรผ่าน 3 วิธี ได้แก่ LaunchAgent, LaunchDaemon และ shell profile injection เช่น .zshrc หรือ .bash_profile เพื่อให้เริ่มทำงานทุกครั้งที่เปิดเครื่องหรือเปิดเทอร์มินัลใหม่ เมื่อทำงานแล้ว มัลแวร์จะเชื่อมต่อกับเซิร์ฟเวอร์ควบคุมผ่าน DNS หรือ HTTP โดยใช้ IP ที่ถูก hardcoded ไว้ และสามารถรับคำสั่งจากผู้โจมตี เช่น เปิด reverse shell, ดาวน์โหลด payload ใหม่, อัปเดตตัวเอง หรือแม้แต่ใช้ brute-force เพื่อเจาะรหัสผ่านของผู้ใช้ โดยมีโมดูลเฉพาะสำหรับการโจมตี Kerberos authentication เพื่อหลบเลี่ยงการตรวจจับ ChillyHell ใช้เทคนิค timestomping เพื่อเปลี่ยนวันที่ของไฟล์ให้ดูเก่า และเปิดหน้า Google.com ในเบราว์เซอร์เพื่อเบี่ยงเบนความสนใจของผู้ใช้ ทำให้ดูเหมือนว่าไม่มีอะไรผิดปกติเกิดขึ้น แม้ Apple จะรีบเพิกถอนใบรับรองนักพัฒนาที่เกี่ยวข้องทันทีหลังได้รับรายงานจาก Jamf แต่เหตุการณ์นี้สะท้อนถึงช่องโหว่สำคัญในระบบความปลอดภัยของ macOS ที่ไม่สามารถป้องกันมัลแวร์ที่ได้รับการรับรองอย่างเป็นทางการได้ ✅ รายละเอียดของมัลแวร์ ChillyHell ➡️ เป็น backdoor แบบ modular เขียนด้วย C++ สำหรับ Intel-based Macs ➡️ ผ่านการ notarization ของ Apple ตั้งแต่ปี 2021 โดยไม่มีการตรวจพบ ➡️ ถูกอัปโหลดขึ้น VirusTotal ในปี 2025 โดยมีคะแนนตรวจจับเป็นศูนย์ ➡️ ถูกพบว่าเคยถูกโฮสต์บน Dropbox แบบสาธารณะตั้งแต่ปี 2021 ✅ วิธีการติดตั้งและการทำงาน ➡️ ติดตั้งตัวเองแบบถาวรผ่าน LaunchAgent, LaunchDaemon และ shell profile injection ➡️ เชื่อมต่อกับเซิร์ฟเวอร์ควบคุมผ่าน DNS และ HTTP ด้วย IP ที่ถูก hardcoded ➡️ ใช้โมดูลต่าง ๆ เช่น reverse shell, payload loader, updater และ brute-force password cracker ➡️ ใช้เทคนิค timestomping เพื่อเปลี่ยนวันที่ไฟล์ให้ดูเก่าและหลบเลี่ยงการตรวจสอบ ✅ กลยุทธ์ในการหลบซ่อน ➡️ เปิดหน้า Google.com ในเบราว์เซอร์เพื่อเบี่ยงเบนความสนใจของผู้ใช้ ➡️ ปรับพฤติกรรมการสื่อสารกับเซิร์ฟเวอร์เพื่อหลบเลี่ยงการตรวจจับ ➡️ ใช้ shell command เช่น touch -c -a -t เพื่อเปลี่ยน timestamp หากไม่มีสิทธิ์ระบบ ➡️ ทำงานแบบเงียบ ๆ โดยไม่มีการแจ้งเตือนหรือพฤติกรรมผิดปกติที่ชัดเจน ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ ChillyHell เคยถูกเชื่อมโยงกับกลุ่ม UNC4487 ที่โจมตีเว็บไซต์ในยูเครน ➡️ มัลแวร์นี้มีความสามารถคล้าย RAT (Remote Access Trojan) แต่ซับซ้อนกว่า ➡️ Modular backdoor ที่มี brute-force capability ถือว่าแปลกใหม่ใน macOS ➡️ Jamf และ Apple ร่วมมือกันเพิกถอนใบรับรองนักพัฒนาที่เกี่ยวข้องทันที https://hackread.com/chillyhell-macos-malware-resurfaces-google-com-decoy/
    HACKREAD.COM
    ChillyHell macOS Malware Resurfaces, Using Google.com as a Decoy
    Follow us on Bluesky, Twitter (X), Mastodon and Facebook at @Hackread
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 189 มุมมอง 0 รีวิว
  • “ผมได้ไปตรวจเยี่ยมกำลังพลที่เหยียบระเบิดแล้วขาขาดรู้สึกเศร้าใจมาก ตั้งแต่เกิดการปะทะ และหลังปะทะ 6 ขาแล้ว จะต้องไม่มีขาที่ 7 นะกัมพูชา ถ้ามีขาที่ 7 ตามแนวพื้นที่ชายแดน เรารู้อยู่แล้วว่าใครเป็นคนวาง คุณจะปฏิเสธอย่างไร คุณปฏิเสธได้ แต่เรารู้ว่าใครวางหน่วยทหารในพื้นที่ ที่ตั้งคุณอยู่ตรงไหน ผบ.หน่วยคุณชื่ออะไร ทั้งหน่วยดำเนินกลยุทธ์ และทหารช่างที่มาวาง PMN2 เพราะฉะนั้นถ้ามีขาที่7 เป็นความชอบธรรมที่เราจะยิงกระสุนปืนใหญ่ไปที่พิกัดที่คุณอยู่ ที่หน่วยคุณอยู่ ผมเศร้าใจมาก โดยเฉพาะน้องที่เหยียบกับระเบิดมาต้องตัดขา ขอร้องให้เลิก อย่าทำอย่างนี้ ถ้าอยากจะรบกันก็ประกาศมาตรงๆ อยากจะรบกันก็ฝากไว้”

    พล.อ.มนัส จันดี เสนาธิการทหาร กองบัญชาการกองทัพไทย กล่าวระหว่างลงพื้นที่ ภูมะเขือ อ.กันทรลักษ์ จ.ศรีสะเกษ เพื่อติดตามความคืบหน้าสถานการณ์ความมั่นคงชายแดนไทย–กัมพูชา
    “ผมได้ไปตรวจเยี่ยมกำลังพลที่เหยียบระเบิดแล้วขาขาดรู้สึกเศร้าใจมาก ตั้งแต่เกิดการปะทะ และหลังปะทะ 6 ขาแล้ว จะต้องไม่มีขาที่ 7 นะกัมพูชา ถ้ามีขาที่ 7 ตามแนวพื้นที่ชายแดน เรารู้อยู่แล้วว่าใครเป็นคนวาง คุณจะปฏิเสธอย่างไร คุณปฏิเสธได้ แต่เรารู้ว่าใครวางหน่วยทหารในพื้นที่ ที่ตั้งคุณอยู่ตรงไหน ผบ.หน่วยคุณชื่ออะไร ทั้งหน่วยดำเนินกลยุทธ์ และทหารช่างที่มาวาง PMN2 เพราะฉะนั้นถ้ามีขาที่7 เป็นความชอบธรรมที่เราจะยิงกระสุนปืนใหญ่ไปที่พิกัดที่คุณอยู่ ที่หน่วยคุณอยู่ ผมเศร้าใจมาก โดยเฉพาะน้องที่เหยียบกับระเบิดมาต้องตัดขา ขอร้องให้เลิก อย่าทำอย่างนี้ ถ้าอยากจะรบกันก็ประกาศมาตรงๆ อยากจะรบกันก็ฝากไว้” พล.อ.มนัส จันดี เสนาธิการทหาร กองบัญชาการกองทัพไทย กล่าวระหว่างลงพื้นที่ ภูมะเขือ อ.กันทรลักษ์ จ.ศรีสะเกษ เพื่อติดตามความคืบหน้าสถานการณ์ความมั่นคงชายแดนไทย–กัมพูชา
    Like
    1
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 234 มุมมอง 0 รีวิว
  • เพื่อไทยไม่ถอย ปรับกลยุทธ์รับเลือกตั้ง : [THE MESSAGE]

    นายประเสริฐ จันทรรวงทอง รองนายกรัฐมนตรีไทยและ รมว.ดิจิทัลเพื่อเศรษฐกิจและสังคม(ดีอี) ในฐานะแกนนำพรรคเพื่อไทย เผยกรณีนายทักษิณ ชินวัตร อดีตนายกรัฐมนตรี ได้รับโทษจำคุกจะส่งผลกระทบอะไรกับพรรคเพื่อไทยหรือไม่นั้น สมาชิกพรรคเพื่อไทยกำลังใจดี เข้าใจสถานการณ์ที่เกิดขึ้น ไม่ท้อถอย ในพรรคไม่มีปัญหา สมาชิกยังมีความห่วงใยพรรคและเดินหน้าทำกิจกรรมของพรรคตามนโยบาย เตรียมเข้าสู่โหมดเลือกตั้ง พรรคเพื่อไทยมีกลยุทธ์หลายอย่างในการขับเคลื่อนงาน เคยเป็นพรรคใหญ่อันดับหนึ่ง มีกลยุทธ์ต่างๆ ที่ปรับเปลี่ยนตลอดเวลา ขอให้รอดูว่าเวลาที่เหลืออยู่จะมีการเปลี่ยนอะไรหลายอย่าง ไม่วิจารณ์รัฐบาลขณะนี้ ในส่วนดีอีงานที่ทำอยู่มีความสำคัญ เรื่องการปราบแก๊งคอลเซ็นเตอร์ การคืนเงินให้ประชาชน ส่งเสริมระบบการใช้ e-Office ซึ่งเป็นโครงสร้างพื้นฐานที่จะปรับเปลี่ยนสู่รัฐบาลดิจิทัลในอนาคต เรามีฝ่ายข้าราชการประจำที่เข้มแข็ง ทำงานร่วมกับฝ่ายการเมือง เขาน่าจะทำให้เป็นประโยชน์ได้
    เพื่อไทยไม่ถอย ปรับกลยุทธ์รับเลือกตั้ง : [THE MESSAGE] นายประเสริฐ จันทรรวงทอง รองนายกรัฐมนตรีไทยและ รมว.ดิจิทัลเพื่อเศรษฐกิจและสังคม(ดีอี) ในฐานะแกนนำพรรคเพื่อไทย เผยกรณีนายทักษิณ ชินวัตร อดีตนายกรัฐมนตรี ได้รับโทษจำคุกจะส่งผลกระทบอะไรกับพรรคเพื่อไทยหรือไม่นั้น สมาชิกพรรคเพื่อไทยกำลังใจดี เข้าใจสถานการณ์ที่เกิดขึ้น ไม่ท้อถอย ในพรรคไม่มีปัญหา สมาชิกยังมีความห่วงใยพรรคและเดินหน้าทำกิจกรรมของพรรคตามนโยบาย เตรียมเข้าสู่โหมดเลือกตั้ง พรรคเพื่อไทยมีกลยุทธ์หลายอย่างในการขับเคลื่อนงาน เคยเป็นพรรคใหญ่อันดับหนึ่ง มีกลยุทธ์ต่างๆ ที่ปรับเปลี่ยนตลอดเวลา ขอให้รอดูว่าเวลาที่เหลืออยู่จะมีการเปลี่ยนอะไรหลายอย่าง ไม่วิจารณ์รัฐบาลขณะนี้ ในส่วนดีอีงานที่ทำอยู่มีความสำคัญ เรื่องการปราบแก๊งคอลเซ็นเตอร์ การคืนเงินให้ประชาชน ส่งเสริมระบบการใช้ e-Office ซึ่งเป็นโครงสร้างพื้นฐานที่จะปรับเปลี่ยนสู่รัฐบาลดิจิทัลในอนาคต เรามีฝ่ายข้าราชการประจำที่เข้มแข็ง ทำงานร่วมกับฝ่ายการเมือง เขาน่าจะทำให้เป็นประโยชน์ได้
    Like
    Haha
    2
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 312 มุมมอง 0 0 รีวิว
  • “ศึกขายคีย์ Windows มือสองเดือด! Microsoft สู้คดีในศาลอังกฤษ อาจทำให้ตลาดคีย์ราคาถูกทั่วยุโรปพังทั้งระบบ”

    ถ้าคุณเคยซื้อคีย์ Windows หรือ Office ราคาถูกจากเว็บรีเซลเลอร์ในยุโรป — ตอนนี้สิ่งนั้นอาจกลายเป็นอดีต เพราะ Microsoft กำลังต่อสู้คดีครั้งสำคัญกับบริษัท ValueLicensing ในศาล Competition Appeal Tribunal ของสหราชอาณาจักร ซึ่งอาจเปลี่ยนแปลงกฎการขายซอฟต์แวร์มือสองทั้งทวีป

    คดีนี้เริ่มต้นตั้งแต่ปี 2021 เมื่อ ValueLicensing ฟ้อง Microsoft มูลค่า 270 ล้านปอนด์ โดยกล่าวหาว่า Microsoft ใช้กลยุทธ์ผูกขาด เช่น เสนอส่วนลดให้ลูกค้าองค์กรแลกกับการยกเลิกสิทธิ์ขายต่อของไลเซนส์แบบถาวร ทำให้ตลาดซอฟต์แวร์มือสองถูกบีบจนแทบหายไป

    แต่ในปี 2025 Microsoft เปลี่ยนแนวทางการป้องกันจาก “เราไม่ได้ทำ” เป็น “ตลาดนี้ไม่ควรมีตั้งแต่แรก” โดยอ้างว่ากฎหมายการขายต่อซอฟต์แวร์ในยุโรป (EU Software Directive) ใช้ได้เฉพาะกับ “โปรแกรม” เท่านั้น ไม่รวมส่วนที่ไม่ใช่โปรแกรม เช่น GUI หรือองค์ประกอบอื่นที่ยังอยู่ภายใต้ลิขสิทธิ์ — ถ้าศาลเห็นด้วย ตลาดรีเซลคีย์ทั้งหมดอาจกลายเป็นสิ่งผิดกฎหมาย

    การพิจารณาคดีเบื้องต้นเริ่มขึ้นเมื่อวันที่ 9 กันยายน และจะใช้เวลาสามวันเพื่อวินิจฉัยประเด็นลิขสิทธิ์ก่อนเข้าสู่การไต่สวนเต็มรูปแบบในปี 2026 ซึ่งจะเป็นการตัดสินว่าการขายคีย์มือสองในยุโรปนั้น “ถูกต้องตามกฎหมายหรือไม่”

    ผลกระทบอาจรุนแรง โดยเฉพาะในช่วงที่ Windows 10 กำลังจะหมดการสนับสนุนในเดือนหน้า และผู้ใช้จำนวนมากต้องอัปเกรด — ถ้าคีย์ราคาถูกหายไป ราคาค่าใช้จ่ายในการอัปเกรดอาจพุ่งขึ้นทันที

    ข้อมูลจากคดี Microsoft vs ValueLicensing
    คดีเริ่มต้นในปี 2021 ด้วยข้อกล่าวหาว่า Microsoft ผูกขาดตลาดซอฟต์แวร์มือสอง
    มูลค่าความเสียหายที่ ValueLicensing อ้างคือ 270 ล้านปอนด์
    Microsoft เสนอส่วนลดให้ลูกค้าองค์กรแลกกับการยกเลิกสิทธิ์ขายต่อ
    การพิจารณาคดีเบื้องต้นเริ่มวันที่ 9 กันยายน 2025

    ประเด็นทางกฎหมายที่ถกเถียง
    Microsoft อ้างว่ากฎหมาย EU Software Directive ใช้ได้เฉพาะ “โปรแกรม”
    ส่วนที่ไม่ใช่โปรแกรม เช่น GUI ยังอยู่ภายใต้ลิขสิทธิ์
    ถ้าศาลเห็นด้วย ตลาดรีเซลคีย์อาจกลายเป็นสิ่งผิดกฎหมาย
    การตีความนี้อาจส่งผลต่อการขายซอฟต์แวร์มือสองทั่วทั้งยุโรปและสหราชอาณาจักร

    ผลกระทบต่อผู้ใช้งาน
    คีย์ราคาถูกเป็นที่นิยมในกลุ่ม DIY และผู้ประกอบคอมพิวเตอร์
    การอัปเกรดจาก Windows 10 อาจมีค่าใช้จ่ายสูงขึ้น
    ผู้ใช้ที่ไม่ต้องการ Microsoft 365 อาจไม่มีทางเลือกอื่น
    ตลาดรีเซลอาจหายไปทั้งระบบ หากคำตัดสินเข้าข้าง Microsoft

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    คดีนี้อยู่ในศาล Competition Appeal Tribunal ของสหราชอาณาจักร
    ValueLicensing เคยกล่าวว่า “ถ้า Microsoft ชนะ ตลาดนี้ไม่ควรมีตั้งแต่แรก”
    Microsoft เคยใช้แนวทาง “เราไม่ได้ทำ” ก่อนเปลี่ยนเป็น “ตลาดนี้ผิดกฎหมาย”
    คดีเต็มรูปแบบจะเริ่มในปี 2026

    https://www.tomshardware.com/software/microsoft-resale-fight-heads-to-uk-court
    ⚖️ “ศึกขายคีย์ Windows มือสองเดือด! Microsoft สู้คดีในศาลอังกฤษ อาจทำให้ตลาดคีย์ราคาถูกทั่วยุโรปพังทั้งระบบ” ถ้าคุณเคยซื้อคีย์ Windows หรือ Office ราคาถูกจากเว็บรีเซลเลอร์ในยุโรป — ตอนนี้สิ่งนั้นอาจกลายเป็นอดีต เพราะ Microsoft กำลังต่อสู้คดีครั้งสำคัญกับบริษัท ValueLicensing ในศาล Competition Appeal Tribunal ของสหราชอาณาจักร ซึ่งอาจเปลี่ยนแปลงกฎการขายซอฟต์แวร์มือสองทั้งทวีป คดีนี้เริ่มต้นตั้งแต่ปี 2021 เมื่อ ValueLicensing ฟ้อง Microsoft มูลค่า 270 ล้านปอนด์ โดยกล่าวหาว่า Microsoft ใช้กลยุทธ์ผูกขาด เช่น เสนอส่วนลดให้ลูกค้าองค์กรแลกกับการยกเลิกสิทธิ์ขายต่อของไลเซนส์แบบถาวร ทำให้ตลาดซอฟต์แวร์มือสองถูกบีบจนแทบหายไป แต่ในปี 2025 Microsoft เปลี่ยนแนวทางการป้องกันจาก “เราไม่ได้ทำ” เป็น “ตลาดนี้ไม่ควรมีตั้งแต่แรก” โดยอ้างว่ากฎหมายการขายต่อซอฟต์แวร์ในยุโรป (EU Software Directive) ใช้ได้เฉพาะกับ “โปรแกรม” เท่านั้น ไม่รวมส่วนที่ไม่ใช่โปรแกรม เช่น GUI หรือองค์ประกอบอื่นที่ยังอยู่ภายใต้ลิขสิทธิ์ — ถ้าศาลเห็นด้วย ตลาดรีเซลคีย์ทั้งหมดอาจกลายเป็นสิ่งผิดกฎหมาย การพิจารณาคดีเบื้องต้นเริ่มขึ้นเมื่อวันที่ 9 กันยายน และจะใช้เวลาสามวันเพื่อวินิจฉัยประเด็นลิขสิทธิ์ก่อนเข้าสู่การไต่สวนเต็มรูปแบบในปี 2026 ซึ่งจะเป็นการตัดสินว่าการขายคีย์มือสองในยุโรปนั้น “ถูกต้องตามกฎหมายหรือไม่” ผลกระทบอาจรุนแรง โดยเฉพาะในช่วงที่ Windows 10 กำลังจะหมดการสนับสนุนในเดือนหน้า และผู้ใช้จำนวนมากต้องอัปเกรด — ถ้าคีย์ราคาถูกหายไป ราคาค่าใช้จ่ายในการอัปเกรดอาจพุ่งขึ้นทันที ✅ ข้อมูลจากคดี Microsoft vs ValueLicensing ➡️ คดีเริ่มต้นในปี 2021 ด้วยข้อกล่าวหาว่า Microsoft ผูกขาดตลาดซอฟต์แวร์มือสอง ➡️ มูลค่าความเสียหายที่ ValueLicensing อ้างคือ 270 ล้านปอนด์ ➡️ Microsoft เสนอส่วนลดให้ลูกค้าองค์กรแลกกับการยกเลิกสิทธิ์ขายต่อ ➡️ การพิจารณาคดีเบื้องต้นเริ่มวันที่ 9 กันยายน 2025 ✅ ประเด็นทางกฎหมายที่ถกเถียง ➡️ Microsoft อ้างว่ากฎหมาย EU Software Directive ใช้ได้เฉพาะ “โปรแกรม” ➡️ ส่วนที่ไม่ใช่โปรแกรม เช่น GUI ยังอยู่ภายใต้ลิขสิทธิ์ ➡️ ถ้าศาลเห็นด้วย ตลาดรีเซลคีย์อาจกลายเป็นสิ่งผิดกฎหมาย ➡️ การตีความนี้อาจส่งผลต่อการขายซอฟต์แวร์มือสองทั่วทั้งยุโรปและสหราชอาณาจักร ✅ ผลกระทบต่อผู้ใช้งาน ➡️ คีย์ราคาถูกเป็นที่นิยมในกลุ่ม DIY และผู้ประกอบคอมพิวเตอร์ ➡️ การอัปเกรดจาก Windows 10 อาจมีค่าใช้จ่ายสูงขึ้น ➡️ ผู้ใช้ที่ไม่ต้องการ Microsoft 365 อาจไม่มีทางเลือกอื่น ➡️ ตลาดรีเซลอาจหายไปทั้งระบบ หากคำตัดสินเข้าข้าง Microsoft ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ คดีนี้อยู่ในศาล Competition Appeal Tribunal ของสหราชอาณาจักร ➡️ ValueLicensing เคยกล่าวว่า “ถ้า Microsoft ชนะ ตลาดนี้ไม่ควรมีตั้งแต่แรก” ➡️ Microsoft เคยใช้แนวทาง “เราไม่ได้ทำ” ก่อนเปลี่ยนเป็น “ตลาดนี้ผิดกฎหมาย” ➡️ คดีเต็มรูปแบบจะเริ่มในปี 2026 https://www.tomshardware.com/software/microsoft-resale-fight-heads-to-uk-court
    WWW.TOMSHARDWARE.COM
    Microsoft key resale fight heads to court in the UK — case potentially puts cheap Windows keys at risk
    Tribunal weighs whether parts of Windows and Office fall outside Europe’s resale rules.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 140 มุมมอง 0 รีวิว
  • “Republic จับมือ Incentiv สร้าง Web3 ที่ง่ายและให้รางวัลทุกการมีส่วนร่วม — ไม่ใช่แค่สำหรับนักพัฒนา แต่สำหรับทุกคน”

    ถ้าคุณเคยรู้สึกว่าโลก Web3 นั้นซับซ้อนเกินไป มีแต่คนวงในที่ได้ประโยชน์ และคุณไม่แน่ใจว่าจะเริ่มต้นตรงไหน — ความร่วมมือระหว่าง Republic และ Incentiv อาจเป็นจุดเปลี่ยนที่ทำให้ Web3 กลายเป็นพื้นที่ที่ทุกคนเข้าถึงได้ง่าย และได้รับรางวัลจากการมีส่วนร่วมอย่างแท้จริง

    Republic ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มระดับโลกด้านการลงทุนและการเร่งการเติบโตของ Web3 ได้ประกาศจับมือกับ Incentiv ซึ่งเป็นบล็อกเชน Layer 1 ที่รองรับ EVM โดยมีเป้าหมายร่วมกันในการสร้างระบบเศรษฐกิจดิจิทัลที่ “ให้รางวัลทุกการมีส่วนร่วม” ไม่ว่าจะเป็นนักพัฒนา, ผู้ใช้งาน, ผู้ให้สภาพคล่อง หรือแม้แต่คนที่ช่วยขยายเครือข่าย

    Incentiv มีจุดเด่นคือการรวมเทคโนโลยี Advanced Account Abstraction เข้าไว้ในระดับโปรโตคอล พร้อมโมเดลเศรษฐกิจแบบ regenerative ที่กระจายมูลค่าอย่างโปร่งใสไปยังทุกฝ่ายที่มีบทบาทในระบบ — ไม่ใช่แค่คนที่ถือโทเคนเยอะที่สุด

    ระบบนี้ขับเคลื่อนด้วย Incentiv+ Engine ซึ่งเป็นกลไกกลางที่จัดสรรรางวัลตาม “ผลกระทบที่วัดได้จริง” เช่น จำนวนธุรกรรมที่สร้าง, การพัฒนาโค้ด, การให้บริการ หรือการแนะนำผู้ใช้ใหม่ โดยมีฟีเจอร์เสริมที่ช่วยให้ใช้งานง่ายขึ้น เช่น passkey login, การกู้คืนกระเป๋าเงิน, การรวมธุรกรรมหลายรายการ, การจ่ายค่าธรรมเนียมด้วยโทเคนเดียว และกฎการโอนผ่าน TransferGate

    Republic ซึ่งเคยมีบทบาทสำคัญในการผลักดันโปรเจกต์อย่าง Avalanche และ Supra จะเข้ามาให้คำปรึกษาเชิงกลยุทธ์ พร้อมเปิดเครือข่ายระดับโลกที่ลงทุนไปแล้วกว่า $2.6 พันล้านใน 150 ประเทศ เพื่อช่วยให้ Incentiv เข้าถึงผู้ใช้งานจริงในระดับสากล

    ปัจจุบัน Incentiv มีผู้ใช้งานใน testnet แล้วกว่า 1.3 ล้านกระเป๋าเงิน และเตรียมเปิดตัว mainnet พร้อม token generation event ในเร็วๆ นี้ — ถือเป็นก้าวสำคัญในการสร้าง Web3 ที่ไม่ใช่แค่เรื่องเทคโนโลยี แต่เป็นเรื่องของ “คุณค่าที่ทุกคนมีสิทธิ์ได้รับ”

    ความร่วมมือระหว่าง Republic และ Incentiv
    Republic ให้คำปรึกษาเชิงกลยุทธ์ผ่าน Republic Research
    สนับสนุนการเติบโตของ Incentiv ด้วยเครือข่ายที่ลงทุนกว่า $2.6 พันล้านใน 150 ประเทศ
    เป้าหมายคือสร้าง Web3 ที่ง่าย ยั่งยืน และให้รางวัลทุกการมีส่วนร่วม

    จุดเด่นของ Incentiv blockchain
    เป็น Layer 1 ที่รองรับ EVM และออกแบบเพื่อการใช้งานจริง
    ใช้ Advanced Account Abstraction ในระดับโปรโตคอล
    มีโมเดลเศรษฐกิจแบบ regenerative ที่กระจายมูลค่าอย่างโปร่งใส
    รางวัลถูกจัดสรรตามผลกระทบที่วัดได้จริงผ่าน Incentiv+ Engine

    ฟีเจอร์ที่ช่วยให้ใช้งานง่าย
    Passkey log-in และการกู้คืนกระเป๋าเงิน
    Bundled transactions และ unified token fee payments
    TransferGate transaction rules สำหรับควบคุมการโอน
    ระบบรางวัลรวมที่กระตุ้นการมีส่วนร่วมอย่างต่อเนื่อง

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    Republic เคยสนับสนุนโปรเจกต์อย่าง Avalanche และ Supra
    Incentiv มีผู้ใช้งาน testnet แล้วกว่า 1.3 ล้านกระเป๋าเงิน
    เตรียมเปิดตัว mainnet และ token generation event ในเร็วๆ นี้
    เป้าหมายคือสร้าง Web3 ที่ทุกคนเข้าถึงได้ ไม่ใช่แค่คนวงใน

    คำเตือนสำหรับผู้ใช้งานและนักลงทุน
    ระบบรางวัลที่อิงผลกระทบต้องมีการวัดผลที่แม่นยำ — หากไม่ชัดเจนอาจเกิดความเหลื่อมล้ำ
    การรวมฟีเจอร์หลายอย่างในโปรโตคอลอาจเพิ่มความซับซ้อนด้านความปลอดภัย
    การเปิด mainnet และ token event อาจมีความผันผวนด้านราคาในช่วงแรก
    ผู้ใช้ใหม่อาจยังไม่เข้าใจระบบ TransferGate หรือ bundled transactions
    หากไม่มีการกำกับดูแลที่ดี อาจเกิดการใช้ระบบเพื่อผลประโยชน์เฉพาะกลุ่ม

    https://hackread.com/republic-incentiv-partner-reward-web3-participation/
    🌐 “Republic จับมือ Incentiv สร้าง Web3 ที่ง่ายและให้รางวัลทุกการมีส่วนร่วม — ไม่ใช่แค่สำหรับนักพัฒนา แต่สำหรับทุกคน” ถ้าคุณเคยรู้สึกว่าโลก Web3 นั้นซับซ้อนเกินไป มีแต่คนวงในที่ได้ประโยชน์ และคุณไม่แน่ใจว่าจะเริ่มต้นตรงไหน — ความร่วมมือระหว่าง Republic และ Incentiv อาจเป็นจุดเปลี่ยนที่ทำให้ Web3 กลายเป็นพื้นที่ที่ทุกคนเข้าถึงได้ง่าย และได้รับรางวัลจากการมีส่วนร่วมอย่างแท้จริง Republic ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มระดับโลกด้านการลงทุนและการเร่งการเติบโตของ Web3 ได้ประกาศจับมือกับ Incentiv ซึ่งเป็นบล็อกเชน Layer 1 ที่รองรับ EVM โดยมีเป้าหมายร่วมกันในการสร้างระบบเศรษฐกิจดิจิทัลที่ “ให้รางวัลทุกการมีส่วนร่วม” ไม่ว่าจะเป็นนักพัฒนา, ผู้ใช้งาน, ผู้ให้สภาพคล่อง หรือแม้แต่คนที่ช่วยขยายเครือข่าย Incentiv มีจุดเด่นคือการรวมเทคโนโลยี Advanced Account Abstraction เข้าไว้ในระดับโปรโตคอล พร้อมโมเดลเศรษฐกิจแบบ regenerative ที่กระจายมูลค่าอย่างโปร่งใสไปยังทุกฝ่ายที่มีบทบาทในระบบ — ไม่ใช่แค่คนที่ถือโทเคนเยอะที่สุด ระบบนี้ขับเคลื่อนด้วย Incentiv+ Engine ซึ่งเป็นกลไกกลางที่จัดสรรรางวัลตาม “ผลกระทบที่วัดได้จริง” เช่น จำนวนธุรกรรมที่สร้าง, การพัฒนาโค้ด, การให้บริการ หรือการแนะนำผู้ใช้ใหม่ โดยมีฟีเจอร์เสริมที่ช่วยให้ใช้งานง่ายขึ้น เช่น passkey login, การกู้คืนกระเป๋าเงิน, การรวมธุรกรรมหลายรายการ, การจ่ายค่าธรรมเนียมด้วยโทเคนเดียว และกฎการโอนผ่าน TransferGate Republic ซึ่งเคยมีบทบาทสำคัญในการผลักดันโปรเจกต์อย่าง Avalanche และ Supra จะเข้ามาให้คำปรึกษาเชิงกลยุทธ์ พร้อมเปิดเครือข่ายระดับโลกที่ลงทุนไปแล้วกว่า $2.6 พันล้านใน 150 ประเทศ เพื่อช่วยให้ Incentiv เข้าถึงผู้ใช้งานจริงในระดับสากล ปัจจุบัน Incentiv มีผู้ใช้งานใน testnet แล้วกว่า 1.3 ล้านกระเป๋าเงิน และเตรียมเปิดตัว mainnet พร้อม token generation event ในเร็วๆ นี้ — ถือเป็นก้าวสำคัญในการสร้าง Web3 ที่ไม่ใช่แค่เรื่องเทคโนโลยี แต่เป็นเรื่องของ “คุณค่าที่ทุกคนมีสิทธิ์ได้รับ” ✅ ความร่วมมือระหว่าง Republic และ Incentiv ➡️ Republic ให้คำปรึกษาเชิงกลยุทธ์ผ่าน Republic Research ➡️ สนับสนุนการเติบโตของ Incentiv ด้วยเครือข่ายที่ลงทุนกว่า $2.6 พันล้านใน 150 ประเทศ ➡️ เป้าหมายคือสร้าง Web3 ที่ง่าย ยั่งยืน และให้รางวัลทุกการมีส่วนร่วม ✅ จุดเด่นของ Incentiv blockchain ➡️ เป็น Layer 1 ที่รองรับ EVM และออกแบบเพื่อการใช้งานจริง ➡️ ใช้ Advanced Account Abstraction ในระดับโปรโตคอล ➡️ มีโมเดลเศรษฐกิจแบบ regenerative ที่กระจายมูลค่าอย่างโปร่งใส ➡️ รางวัลถูกจัดสรรตามผลกระทบที่วัดได้จริงผ่าน Incentiv+ Engine ✅ ฟีเจอร์ที่ช่วยให้ใช้งานง่าย ➡️ Passkey log-in และการกู้คืนกระเป๋าเงิน ➡️ Bundled transactions และ unified token fee payments ➡️ TransferGate transaction rules สำหรับควบคุมการโอน ➡️ ระบบรางวัลรวมที่กระตุ้นการมีส่วนร่วมอย่างต่อเนื่อง ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Republic เคยสนับสนุนโปรเจกต์อย่าง Avalanche และ Supra ➡️ Incentiv มีผู้ใช้งาน testnet แล้วกว่า 1.3 ล้านกระเป๋าเงิน ➡️ เตรียมเปิดตัว mainnet และ token generation event ในเร็วๆ นี้ ➡️ เป้าหมายคือสร้าง Web3 ที่ทุกคนเข้าถึงได้ ไม่ใช่แค่คนวงใน ‼️ คำเตือนสำหรับผู้ใช้งานและนักลงทุน ⛔ ระบบรางวัลที่อิงผลกระทบต้องมีการวัดผลที่แม่นยำ — หากไม่ชัดเจนอาจเกิดความเหลื่อมล้ำ ⛔ การรวมฟีเจอร์หลายอย่างในโปรโตคอลอาจเพิ่มความซับซ้อนด้านความปลอดภัย ⛔ การเปิด mainnet และ token event อาจมีความผันผวนด้านราคาในช่วงแรก ⛔ ผู้ใช้ใหม่อาจยังไม่เข้าใจระบบ TransferGate หรือ bundled transactions ⛔ หากไม่มีการกำกับดูแลที่ดี อาจเกิดการใช้ระบบเพื่อผลประโยชน์เฉพาะกลุ่ม https://hackread.com/republic-incentiv-partner-reward-web3-participation/
    HACKREAD.COM
    Republic and Incentiv Partner to Simplify and Reward Web3 Participation
    Follow us on Bluesky, Twitter (X), Mastodon and Facebook at @Hackread
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 173 มุมมอง 0 รีวิว
  • “Mistral AI ระดมทุน 1.7 พันล้านยูโร! ASML เข้าร่วมเป็นผู้ถือหุ้นหลัก พร้อมดันยุโรปสู่เวที AI ระดับโลก”

    ถ้าคุณเคยคิดว่าโลก AI ถูกครอบงำโดยบริษัทจากสหรัฐฯ อย่าง OpenAI หรือ Google — ตอนนี้ยุโรปเริ่มตอบโต้แล้วอย่างจริงจัง เมื่อ Mistral AI สตาร์ทอัพจากฝรั่งเศสประกาศระดมทุนรอบ Series C มูลค่า 1.7 พันล้านยูโร พร้อมการเข้าร่วมลงทุนจาก ASML บริษัทผู้ผลิตอุปกรณ์เซมิคอนดักเตอร์รายใหญ่ของโลก

    ASML ลงทุนถึง 1.3 พันล้านยูโรในรอบนี้ และได้ถือหุ้น 11% ใน Mistral AI พร้อมที่นั่งในคณะกรรมการกลยุทธ์ของบริษัท ความร่วมมือนี้ไม่ใช่แค่เรื่องเงิน แต่เป็นการจับมือกันระหว่างผู้นำด้านฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ เพื่อสร้างโซลูชัน AI ที่ตอบโจทย์อุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์โดยตรง

    Mistral AI มีเป้าหมายในการพัฒนาโมเดล AI แบบกระจายศูนย์ (decentralized frontier AI) ที่สามารถแก้ปัญหาทางวิศวกรรมและอุตสาหกรรมที่ซับซ้อน เช่น การเพิ่มประสิทธิภาพการผลิตชิป, การวิเคราะห์ข้อมูลในโรงงาน, และการออกแบบระบบอัตโนมัติขั้นสูง

    การลงทุนครั้งนี้ทำให้ Mistral มีมูลค่าบริษัทหลังการระดมทุนอยู่ที่ 11.7 พันล้านยูโร กลายเป็นสตาร์ทอัพ AI ที่มีมูลค่าสูงที่สุดในยุโรป และเป็นคู่แข่งโดยตรงกับบริษัทจากสหรัฐฯ และจีนในสนามของ Generative AI

    นอกจาก ASML ยังมีนักลงทุนรายใหญ่อื่นๆ เข้าร่วม เช่น NVIDIA, Andreessen Horowitz, DST Global, Bpifrance และ Lightspeed ซึ่งสะท้อนถึงความเชื่อมั่นในศักยภาพของ Mistral ที่จะเป็นผู้นำด้าน AI แบบเปิด (open-source) และมีความเป็นอิสระจาก Silicon Valley

    การระดมทุนรอบ Series C ของ Mistral AI
    ระดมทุนได้ 1.7 พันล้านยูโร
    มูลค่าบริษัทหลังการระดมทุนอยู่ที่ 11.7 พันล้านยูโร
    กลายเป็นสตาร์ทอัพ AI ที่มีมูลค่าสูงที่สุดในยุโรป

    การลงทุนจาก ASML
    ASML ลงทุน 1.3 พันล้านยูโร และถือหุ้น 11%
    ได้ที่นั่งในคณะกรรมการกลยุทธ์ของ Mistral AI
    ร่วมมือเพื่อพัฒนาโซลูชัน AI สำหรับอุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์
    ตั้งเป้าใช้ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการผลิตและการออกแบบชิป

    เป้าหมายของ Mistral AI
    พัฒนาโมเดล AI แบบกระจายศูนย์ (decentralized frontier AI)
    เน้นการแก้ปัญหาทางวิศวกรรมและอุตสาหกรรมที่ซับซ้อน
    สร้างโครงสร้างพื้นฐาน compute ที่มีประสิทธิภาพสูง
    ส่งมอบโซลูชัน AI แบบปรับแต่งเฉพาะสำหรับองค์กร

    นักลงทุนรายอื่นที่เข้าร่วม
    NVIDIA, DST Global, Andreessen Horowitz, Bpifrance, General Catalyst, Index Ventures, Lightspeed
    สะท้อนความเชื่อมั่นในแนวทาง open-source และความเป็นอิสระของ Mistral
    สนับสนุนการขยายตัวของ AI ยุโรปให้แข่งขันกับสหรัฐฯ และจีน

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    Mistral เคยระดมทุน Seed มูลค่า $112 ล้านในปี 2023 — ใหญ่ที่สุดในยุโรป
    เปิดตัว Le Chat ในปี 2024 และมีผู้ใช้งานทะลุ 1 ล้านใน 2 สัปดาห์
    ล่าสุดเพิ่มฟีเจอร์ Memories และโหมดวิจัยลึกใน Le Chat
    เป้าหมายคือสร้าง AI ที่เข้าใจหลายภาษาและทำงานได้หลากหลายบริบท

    https://mistral.ai/news/mistral-ai-raises-1-7-b-to-accelerate-technological-progress-with-ai
    🚀 “Mistral AI ระดมทุน 1.7 พันล้านยูโร! ASML เข้าร่วมเป็นผู้ถือหุ้นหลัก พร้อมดันยุโรปสู่เวที AI ระดับโลก” ถ้าคุณเคยคิดว่าโลก AI ถูกครอบงำโดยบริษัทจากสหรัฐฯ อย่าง OpenAI หรือ Google — ตอนนี้ยุโรปเริ่มตอบโต้แล้วอย่างจริงจัง เมื่อ Mistral AI สตาร์ทอัพจากฝรั่งเศสประกาศระดมทุนรอบ Series C มูลค่า 1.7 พันล้านยูโร พร้อมการเข้าร่วมลงทุนจาก ASML บริษัทผู้ผลิตอุปกรณ์เซมิคอนดักเตอร์รายใหญ่ของโลก ASML ลงทุนถึง 1.3 พันล้านยูโรในรอบนี้ และได้ถือหุ้น 11% ใน Mistral AI พร้อมที่นั่งในคณะกรรมการกลยุทธ์ของบริษัท ความร่วมมือนี้ไม่ใช่แค่เรื่องเงิน แต่เป็นการจับมือกันระหว่างผู้นำด้านฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ เพื่อสร้างโซลูชัน AI ที่ตอบโจทย์อุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์โดยตรง Mistral AI มีเป้าหมายในการพัฒนาโมเดล AI แบบกระจายศูนย์ (decentralized frontier AI) ที่สามารถแก้ปัญหาทางวิศวกรรมและอุตสาหกรรมที่ซับซ้อน เช่น การเพิ่มประสิทธิภาพการผลิตชิป, การวิเคราะห์ข้อมูลในโรงงาน, และการออกแบบระบบอัตโนมัติขั้นสูง การลงทุนครั้งนี้ทำให้ Mistral มีมูลค่าบริษัทหลังการระดมทุนอยู่ที่ 11.7 พันล้านยูโร กลายเป็นสตาร์ทอัพ AI ที่มีมูลค่าสูงที่สุดในยุโรป และเป็นคู่แข่งโดยตรงกับบริษัทจากสหรัฐฯ และจีนในสนามของ Generative AI นอกจาก ASML ยังมีนักลงทุนรายใหญ่อื่นๆ เข้าร่วม เช่น NVIDIA, Andreessen Horowitz, DST Global, Bpifrance และ Lightspeed ซึ่งสะท้อนถึงความเชื่อมั่นในศักยภาพของ Mistral ที่จะเป็นผู้นำด้าน AI แบบเปิด (open-source) และมีความเป็นอิสระจาก Silicon Valley ✅ การระดมทุนรอบ Series C ของ Mistral AI ➡️ ระดมทุนได้ 1.7 พันล้านยูโร ➡️ มูลค่าบริษัทหลังการระดมทุนอยู่ที่ 11.7 พันล้านยูโร ➡️ กลายเป็นสตาร์ทอัพ AI ที่มีมูลค่าสูงที่สุดในยุโรป ✅ การลงทุนจาก ASML ➡️ ASML ลงทุน 1.3 พันล้านยูโร และถือหุ้น 11% ➡️ ได้ที่นั่งในคณะกรรมการกลยุทธ์ของ Mistral AI ➡️ ร่วมมือเพื่อพัฒนาโซลูชัน AI สำหรับอุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์ ➡️ ตั้งเป้าใช้ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการผลิตและการออกแบบชิป ✅ เป้าหมายของ Mistral AI ➡️ พัฒนาโมเดล AI แบบกระจายศูนย์ (decentralized frontier AI) ➡️ เน้นการแก้ปัญหาทางวิศวกรรมและอุตสาหกรรมที่ซับซ้อน ➡️ สร้างโครงสร้างพื้นฐาน compute ที่มีประสิทธิภาพสูง ➡️ ส่งมอบโซลูชัน AI แบบปรับแต่งเฉพาะสำหรับองค์กร ✅ นักลงทุนรายอื่นที่เข้าร่วม ➡️ NVIDIA, DST Global, Andreessen Horowitz, Bpifrance, General Catalyst, Index Ventures, Lightspeed ➡️ สะท้อนความเชื่อมั่นในแนวทาง open-source และความเป็นอิสระของ Mistral ➡️ สนับสนุนการขยายตัวของ AI ยุโรปให้แข่งขันกับสหรัฐฯ และจีน ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Mistral เคยระดมทุน Seed มูลค่า $112 ล้านในปี 2023 — ใหญ่ที่สุดในยุโรป ➡️ เปิดตัว Le Chat ในปี 2024 และมีผู้ใช้งานทะลุ 1 ล้านใน 2 สัปดาห์ ➡️ ล่าสุดเพิ่มฟีเจอร์ Memories และโหมดวิจัยลึกใน Le Chat ➡️ เป้าหมายคือสร้าง AI ที่เข้าใจหลายภาษาและทำงานได้หลากหลายบริบท https://mistral.ai/news/mistral-ai-raises-1-7-b-to-accelerate-technological-progress-with-ai
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 164 มุมมอง 0 รีวิว
  • “Microsoft จับมือวงการนิวเคลียร์! เตรียมใช้ Small Modular Reactors และพลังงานฟิวชันป้อนศูนย์ข้อมูล AI ยุคใหม่”

    ลองจินตนาการว่าคุณคือผู้บริหารฝ่ายพลังงานของ Microsoft แล้วพบว่าศูนย์ข้อมูลของบริษัทกำลังใช้ไฟฟ้ามากขึ้นเรื่อยๆ จากการรันโมเดล AI ขนาดมหึมา เช่น GPT-5 หรือ Copilot — แม้จะลงทุนในพลังงานหมุนเวียนอย่างลมและแสงอาทิตย์แล้ว แต่ก็ยังไม่พอสำหรับการทำงานแบบ 24/7 ที่ไม่สะดุด

    นั่นคือเหตุผลที่ Microsoft ตัดสินใจเข้าร่วมเป็นสมาชิกของ World Nuclear Association (WNA) ซึ่งถือเป็นบริษัทเทคโนโลยีระดับโลกรายแรกที่เข้าร่วมองค์กรนี้อย่างเป็นทางการ โดยมีเป้าหมายเพื่อผลักดันการใช้พลังงานนิวเคลียร์ในรูปแบบใหม่ เช่น Small Modular Reactors (SMRs) และฟิวชันพลังงาน เพื่อรองรับความต้องการไฟฟ้าที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วจากศูนย์ข้อมูลทั่วโลก

    Microsoft มองว่า SMRs เป็นโครงสร้างพื้นฐานดิจิทัลยุคใหม่ เพราะสามารถผลิตไฟฟ้าได้ต่อเนื่องโดยไม่ขึ้นกับสภาพอากาศ และมีขนาดเล็กพอที่จะติดตั้งใกล้ศูนย์ข้อมูลได้โดยไม่ต้องสร้างโรงไฟฟ้าขนาดใหญ่ นอกจากนี้ยังมีแผนร่วมมือกับบริษัทฟิวชันอย่าง Helion เพื่อพัฒนาเทคโนโลยีพลังงานสะอาดในระยะยาว

    หนึ่งในโครงการสำคัญคือการฟื้นฟูโรงไฟฟ้า Crane Clean Energy Center ซึ่งเคยเป็นส่วนหนึ่งของโรงงาน Three Mile Island Unit 1 โดย Microsoft ได้ลงนามในสัญญาซื้อไฟฟ้าแบบระยะยาว 20 ปี กับ Constellation Energy เพื่อให้มั่นใจว่าศูนย์ข้อมูลจะมีไฟฟ้าใช้แบบไม่สะดุด

    แม้จะมีความหวังสูง แต่การพัฒนาเทคโนโลยีนิวเคลียร์ยังเผชิญกับความท้าทาย เช่น ต้นทุนสูง ความล่าช้าในการก่อสร้าง และข้อจำกัดด้านกฎระเบียบ ซึ่ง Microsoft จะเข้าไปมีบทบาทในการผลักดันให้เกิดการปรับปรุงด้านการออกใบอนุญาตและความยืดหยุ่นของห่วงโซ่อุปทาน

    การเข้าร่วม World Nuclear Association ของ Microsoft
    เป็นบริษัทเทคโนโลยีระดับโลกรายแรกที่เข้าร่วม WNA อย่างเป็นทางการ
    มุ่งเน้นการใช้ Small Modular Reactors และพลังงานฟิวชัน
    สะท้อนความตั้งใจในการลดคาร์บอนและรองรับความต้องการไฟฟ้าจาก AI

    โครงการพลังงานนิวเคลียร์ของ Microsoft
    ลงนามสัญญาซื้อไฟฟ้า 20 ปี กับ Constellation Energy เพื่อฟื้นฟูโรงไฟฟ้า Crane
    ร่วมมือกับ Helion เพื่อพัฒนาพลังงานฟิวชันเชิงพาณิชย์
    วางแผนใช้ SMRs เป็นโครงสร้างพื้นฐานใกล้ศูนย์ข้อมูล

    บริบทของอุตสาหกรรมพลังงาน
    ความต้องการไฟฟ้าจากศูนย์ข้อมูลจะเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วในทศวรรษหน้า
    พลังงานหมุนเวียนยังไม่สามารถให้กำลังไฟฟ้าแบบต่อเนื่องได้
    พลังงานนิวเคลียร์มีความสามารถในการผลิตไฟฟ้าแบบ base-load ที่มั่นคง

    บทบาทของ Microsoft ใน WNA
    เข้าร่วมกลุ่มทำงานด้านเทคโนโลยีนิวเคลียร์ขั้นสูง
    ผลักดันการออกใบอนุญาตที่รวดเร็วและห่วงโซ่อุปทานที่ยืดหยุ่น
    ทีม Energy Technology นำโดย Dr. Melissa Lott จะเป็นผู้ขับเคลื่อนกลยุทธ์

    คำเตือนจากการเปลี่ยนผ่านสู่พลังงานนิวเคลียร์
    การพัฒนา SMRs และฟิวชันยังอยู่ในช่วงต้น — อาจใช้เวลาหลายปี
    ต้นทุนการก่อสร้างและการบำรุงรักษายังสูงเมื่อเทียบกับพลังงานหมุนเวียน
    ความล่าช้าในการอนุมัติโครงการอาจกระทบต่อแผนพลังงานของ Microsoft
    การต่อต้านจากภาคประชาชนและการเมืองอาจเป็นอุปสรรคต่อการขยายตัว
    หากเทคโนโลยีไม่สามารถใช้งานได้จริงตามเป้า อาจส่งผลต่อความมั่นคงด้านพลังงานของบริษัท

    https://www.techradar.com/pro/microsoft-joins-world-nuclear-association-as-it-doubles-down-on-small-modular-reactors-and-fusion-energy
    ⚛️ “Microsoft จับมือวงการนิวเคลียร์! เตรียมใช้ Small Modular Reactors และพลังงานฟิวชันป้อนศูนย์ข้อมูล AI ยุคใหม่” ลองจินตนาการว่าคุณคือผู้บริหารฝ่ายพลังงานของ Microsoft แล้วพบว่าศูนย์ข้อมูลของบริษัทกำลังใช้ไฟฟ้ามากขึ้นเรื่อยๆ จากการรันโมเดล AI ขนาดมหึมา เช่น GPT-5 หรือ Copilot — แม้จะลงทุนในพลังงานหมุนเวียนอย่างลมและแสงอาทิตย์แล้ว แต่ก็ยังไม่พอสำหรับการทำงานแบบ 24/7 ที่ไม่สะดุด นั่นคือเหตุผลที่ Microsoft ตัดสินใจเข้าร่วมเป็นสมาชิกของ World Nuclear Association (WNA) ซึ่งถือเป็นบริษัทเทคโนโลยีระดับโลกรายแรกที่เข้าร่วมองค์กรนี้อย่างเป็นทางการ โดยมีเป้าหมายเพื่อผลักดันการใช้พลังงานนิวเคลียร์ในรูปแบบใหม่ เช่น Small Modular Reactors (SMRs) และฟิวชันพลังงาน เพื่อรองรับความต้องการไฟฟ้าที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วจากศูนย์ข้อมูลทั่วโลก Microsoft มองว่า SMRs เป็นโครงสร้างพื้นฐานดิจิทัลยุคใหม่ เพราะสามารถผลิตไฟฟ้าได้ต่อเนื่องโดยไม่ขึ้นกับสภาพอากาศ และมีขนาดเล็กพอที่จะติดตั้งใกล้ศูนย์ข้อมูลได้โดยไม่ต้องสร้างโรงไฟฟ้าขนาดใหญ่ นอกจากนี้ยังมีแผนร่วมมือกับบริษัทฟิวชันอย่าง Helion เพื่อพัฒนาเทคโนโลยีพลังงานสะอาดในระยะยาว หนึ่งในโครงการสำคัญคือการฟื้นฟูโรงไฟฟ้า Crane Clean Energy Center ซึ่งเคยเป็นส่วนหนึ่งของโรงงาน Three Mile Island Unit 1 โดย Microsoft ได้ลงนามในสัญญาซื้อไฟฟ้าแบบระยะยาว 20 ปี กับ Constellation Energy เพื่อให้มั่นใจว่าศูนย์ข้อมูลจะมีไฟฟ้าใช้แบบไม่สะดุด แม้จะมีความหวังสูง แต่การพัฒนาเทคโนโลยีนิวเคลียร์ยังเผชิญกับความท้าทาย เช่น ต้นทุนสูง ความล่าช้าในการก่อสร้าง และข้อจำกัดด้านกฎระเบียบ ซึ่ง Microsoft จะเข้าไปมีบทบาทในการผลักดันให้เกิดการปรับปรุงด้านการออกใบอนุญาตและความยืดหยุ่นของห่วงโซ่อุปทาน ✅ การเข้าร่วม World Nuclear Association ของ Microsoft ➡️ เป็นบริษัทเทคโนโลยีระดับโลกรายแรกที่เข้าร่วม WNA อย่างเป็นทางการ ➡️ มุ่งเน้นการใช้ Small Modular Reactors และพลังงานฟิวชัน ➡️ สะท้อนความตั้งใจในการลดคาร์บอนและรองรับความต้องการไฟฟ้าจาก AI ✅ โครงการพลังงานนิวเคลียร์ของ Microsoft ➡️ ลงนามสัญญาซื้อไฟฟ้า 20 ปี กับ Constellation Energy เพื่อฟื้นฟูโรงไฟฟ้า Crane ➡️ ร่วมมือกับ Helion เพื่อพัฒนาพลังงานฟิวชันเชิงพาณิชย์ ➡️ วางแผนใช้ SMRs เป็นโครงสร้างพื้นฐานใกล้ศูนย์ข้อมูล ✅ บริบทของอุตสาหกรรมพลังงาน ➡️ ความต้องการไฟฟ้าจากศูนย์ข้อมูลจะเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วในทศวรรษหน้า ➡️ พลังงานหมุนเวียนยังไม่สามารถให้กำลังไฟฟ้าแบบต่อเนื่องได้ ➡️ พลังงานนิวเคลียร์มีความสามารถในการผลิตไฟฟ้าแบบ base-load ที่มั่นคง ✅ บทบาทของ Microsoft ใน WNA ➡️ เข้าร่วมกลุ่มทำงานด้านเทคโนโลยีนิวเคลียร์ขั้นสูง ➡️ ผลักดันการออกใบอนุญาตที่รวดเร็วและห่วงโซ่อุปทานที่ยืดหยุ่น ➡️ ทีม Energy Technology นำโดย Dr. Melissa Lott จะเป็นผู้ขับเคลื่อนกลยุทธ์ ‼️ คำเตือนจากการเปลี่ยนผ่านสู่พลังงานนิวเคลียร์ ⛔ การพัฒนา SMRs และฟิวชันยังอยู่ในช่วงต้น — อาจใช้เวลาหลายปี ⛔ ต้นทุนการก่อสร้างและการบำรุงรักษายังสูงเมื่อเทียบกับพลังงานหมุนเวียน ⛔ ความล่าช้าในการอนุมัติโครงการอาจกระทบต่อแผนพลังงานของ Microsoft ⛔ การต่อต้านจากภาคประชาชนและการเมืองอาจเป็นอุปสรรคต่อการขยายตัว ⛔ หากเทคโนโลยีไม่สามารถใช้งานได้จริงตามเป้า อาจส่งผลต่อความมั่นคงด้านพลังงานของบริษัท https://www.techradar.com/pro/microsoft-joins-world-nuclear-association-as-it-doubles-down-on-small-modular-reactors-and-fusion-energy
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 165 มุมมอง 0 รีวิว
  • “Intel ปรับโครงสร้างผู้บริหารครั้งใหญ่! Michelle Holthaus อำลาหลังรับใช้บริษัทกว่า 30 ปี”

    ลองจินตนาการว่าคุณเป็นหนึ่งในผู้บริหารระดับสูงของบริษัทเทคโนโลยีที่ทรงอิทธิพลที่สุดในโลกอย่าง Intel แล้ววันหนึ่งคุณต้องตัดสินใจอำลาตำแหน่ง หลังจากร่วมสร้างและขับเคลื่อนองค์กรมากว่า 30 ปี — นั่นคือเรื่องราวของ Michelle Johnston Holthaus ผู้บริหารฝ่ายผลิตภัณฑ์ของ Intel ที่เพิ่งประกาศลาออกท่ามกลางการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในโครงสร้างผู้บริหารของบริษัท

    การเปลี่ยนแปลงนี้เกิดขึ้นในช่วงที่ CEO คนใหม่ Lip-Bu Tan พยายามพลิกฟื้น Intel จากภาวะตกต่ำ โดยมีเป้าหมายชัดเจนคือ “ลดชั้นการบริหาร” และ “เร่งการตัดสินใจ” เพื่อให้ทีมพัฒนาชิปสามารถรายงานตรงถึงตัวเขาได้ทันที

    Michelle Holthaus เคยดำรงตำแหน่ง interim co-CEO หลังจาก Pat Gelsinger ถูกปลด และยังเคยเป็นหัวหน้าฝ่าย Client Computing Group และ Chief Revenue Officer มาก่อน เธอจะยังคงอยู่ในบทบาทที่ปรึกษาเชิงกลยุทธ์ในช่วงเปลี่ยนผ่านนี้

    นอกจากการอำลาของ Holthaus ยังมีการแต่งตั้งผู้บริหารใหม่หลายตำแหน่ง เช่น Kevork Kechichian จาก Arm มารับตำแหน่งหัวหน้ากลุ่ม Data Center, Srinivasan Iyengar รับหน้าที่สร้างกลุ่ม Central Engineering ใหม่ และ Jim Johnson ขึ้นเป็นหัวหน้ากลุ่ม Client Computing อย่างเป็นทางการ

    การเปลี่ยนแปลงเหล่านี้เกิดขึ้นในช่วงที่รัฐบาลสหรัฐฯ ภายใต้ประธานาธิบดี Donald Trump ประกาศแผนเข้าถือหุ้น 10% ใน Intel และเรียกร้องให้ Tan ลาออกจากตำแหน่งเนื่องจากข้อขัดแย้งทางผลประโยชน์ — ทำให้สถานการณ์ของ Intel ยิ่งตึงเครียดมากขึ้น

    การเปลี่ยนแปลงผู้บริหารระดับสูงของ Intel
    Michelle Holthaus อำลาหลังทำงานกับ Intel มากกว่า 30 ปี
    เคยดำรงตำแหน่ง interim co-CEO และหัวหน้าฝ่ายผลิตภัณฑ์
    จะยังคงอยู่ในบทบาทที่ปรึกษาเชิงกลยุทธ์ในช่วงเปลี่ยนผ่าน
    CEO Lip-Bu Tan ปรับโครงสร้างให้ทีมชิปรายงานตรงถึงตัวเอง

    การแต่งตั้งผู้บริหารใหม่
    Kevork Kechichian จาก Arm รับตำแหน่งหัวหน้ากลุ่ม Data Center
    Srinivasan Iyengar นำทีม Central Engineering และธุรกิจ custom silicon
    Jim Johnson ขึ้นเป็นหัวหน้ากลุ่ม Client Computing อย่างเป็นทางการ
    Naga Chandrasekaran ขยายบทบาทใน Intel Foundry ให้ครอบคลุม Foundry Services

    บริบททางการเมืองและเศรษฐกิจ
    รัฐบาลสหรัฐฯ ประกาศถือหุ้น 10% ใน Intel เพื่อควบคุมเชิงยุทธศาสตร์
    ประธานาธิบดี Trump เรียกร้องให้ CEO Tan ลาออกจากตำแหน่ง
    การเปลี่ยนแปลงนี้เกิดขึ้นท่ามกลางแรงกดดันจากตลาดและภาครัฐ

    https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/09/09/intel-product-chief-michelle-holthaus-to-leave-company
    🔄 “Intel ปรับโครงสร้างผู้บริหารครั้งใหญ่! Michelle Holthaus อำลาหลังรับใช้บริษัทกว่า 30 ปี” ลองจินตนาการว่าคุณเป็นหนึ่งในผู้บริหารระดับสูงของบริษัทเทคโนโลยีที่ทรงอิทธิพลที่สุดในโลกอย่าง Intel แล้ววันหนึ่งคุณต้องตัดสินใจอำลาตำแหน่ง หลังจากร่วมสร้างและขับเคลื่อนองค์กรมากว่า 30 ปี — นั่นคือเรื่องราวของ Michelle Johnston Holthaus ผู้บริหารฝ่ายผลิตภัณฑ์ของ Intel ที่เพิ่งประกาศลาออกท่ามกลางการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในโครงสร้างผู้บริหารของบริษัท การเปลี่ยนแปลงนี้เกิดขึ้นในช่วงที่ CEO คนใหม่ Lip-Bu Tan พยายามพลิกฟื้น Intel จากภาวะตกต่ำ โดยมีเป้าหมายชัดเจนคือ “ลดชั้นการบริหาร” และ “เร่งการตัดสินใจ” เพื่อให้ทีมพัฒนาชิปสามารถรายงานตรงถึงตัวเขาได้ทันที Michelle Holthaus เคยดำรงตำแหน่ง interim co-CEO หลังจาก Pat Gelsinger ถูกปลด และยังเคยเป็นหัวหน้าฝ่าย Client Computing Group และ Chief Revenue Officer มาก่อน เธอจะยังคงอยู่ในบทบาทที่ปรึกษาเชิงกลยุทธ์ในช่วงเปลี่ยนผ่านนี้ นอกจากการอำลาของ Holthaus ยังมีการแต่งตั้งผู้บริหารใหม่หลายตำแหน่ง เช่น Kevork Kechichian จาก Arm มารับตำแหน่งหัวหน้ากลุ่ม Data Center, Srinivasan Iyengar รับหน้าที่สร้างกลุ่ม Central Engineering ใหม่ และ Jim Johnson ขึ้นเป็นหัวหน้ากลุ่ม Client Computing อย่างเป็นทางการ การเปลี่ยนแปลงเหล่านี้เกิดขึ้นในช่วงที่รัฐบาลสหรัฐฯ ภายใต้ประธานาธิบดี Donald Trump ประกาศแผนเข้าถือหุ้น 10% ใน Intel และเรียกร้องให้ Tan ลาออกจากตำแหน่งเนื่องจากข้อขัดแย้งทางผลประโยชน์ — ทำให้สถานการณ์ของ Intel ยิ่งตึงเครียดมากขึ้น ✅ การเปลี่ยนแปลงผู้บริหารระดับสูงของ Intel ➡️ Michelle Holthaus อำลาหลังทำงานกับ Intel มากกว่า 30 ปี ➡️ เคยดำรงตำแหน่ง interim co-CEO และหัวหน้าฝ่ายผลิตภัณฑ์ ➡️ จะยังคงอยู่ในบทบาทที่ปรึกษาเชิงกลยุทธ์ในช่วงเปลี่ยนผ่าน ➡️ CEO Lip-Bu Tan ปรับโครงสร้างให้ทีมชิปรายงานตรงถึงตัวเอง ✅ การแต่งตั้งผู้บริหารใหม่ ➡️ Kevork Kechichian จาก Arm รับตำแหน่งหัวหน้ากลุ่ม Data Center ➡️ Srinivasan Iyengar นำทีม Central Engineering และธุรกิจ custom silicon ➡️ Jim Johnson ขึ้นเป็นหัวหน้ากลุ่ม Client Computing อย่างเป็นทางการ ➡️ Naga Chandrasekaran ขยายบทบาทใน Intel Foundry ให้ครอบคลุม Foundry Services ✅ บริบททางการเมืองและเศรษฐกิจ ➡️ รัฐบาลสหรัฐฯ ประกาศถือหุ้น 10% ใน Intel เพื่อควบคุมเชิงยุทธศาสตร์ ➡️ ประธานาธิบดี Trump เรียกร้องให้ CEO Tan ลาออกจากตำแหน่ง ➡️ การเปลี่ยนแปลงนี้เกิดขึ้นท่ามกลางแรงกดดันจากตลาดและภาครัฐ https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/09/09/intel-product-chief-michelle-holthaus-to-leave-company
    WWW.THESTAR.COM.MY
    Intel announces key executive shake-up, says products chief Holthaus will exit
    (Reuters) - Intel announced a series of top executive changes on Monday, including the departure of products chief Michelle Johnston Holthaus, at a time when CEO Lip-Bu Tan intensifies efforts to turn around the struggling U.S. chipmaker.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 156 มุมมอง 0 รีวิว
  • “10 พฤติกรรมที่ทำลายอาชีพผู้นำด้านความปลอดภัยไซเบอร์ โดยไม่รู้ตัว!”

    ลองจินตนาการว่าคุณเป็น CISO หรือหัวหน้าฝ่ายความปลอดภัยขององค์กรใหญ่ ทุกอย่างดูไปได้สวย…จนกระทั่งคุณเริ่มถูกมองว่าเป็น “ตัวขัดขวางธุรกิจ” หรือ “คนที่พูดแต่เรื่องเทคนิค” แล้วเส้นทางอาชีพที่เคยมั่นคงก็เริ่มสั่นคลอน

    บทความนี้จาก CSO Online ได้รวบรวม 10 พฤติกรรมที่อาจทำลายอาชีพของผู้นำด้านความปลอดภัยไซเบอร์ แม้จะไม่ได้ผิดกฎหมายหรือผิดจรรยาบรรณ แต่ก็สามารถทำให้คุณถูกมองข้าม ถูกลดบทบาท หรือแม้แต่ถูกปลดออกจากตำแหน่งได้ หากไม่รู้จักปรับตัว

    สิ่งที่น่าสนใจคือ หลายข้อไม่ใช่เรื่องเทคนิคเลย แต่เป็นเรื่องของ “ทัศนคติ” และ “วิธีคิด” เช่น การไม่เข้าใจธุรกิจ, การไม่ยืดหยุ่น, การไม่สื่อสาร หรือแม้แต่การไม่เข้าใจ AI ว่ามันเปลี่ยนภูมิทัศน์ภัยคุกคามไปอย่างไร

    1. ไม่เชื่อมโยงกลยุทธ์ความปลอดภัยกับเป้าหมายธุรกิจ
    ผู้นำที่ยังมองความปลอดภัยเป็น “ต้นทุน” จะถูกมองว่าไม่สนับสนุนการเติบโต
    ต้องเปลี่ยนบทบาทจาก “ผู้เฝ้าประตู” เป็น “ผู้สนับสนุนความก้าวหน้า”

    2. เป็นแค่คนเทคนิค ไม่ใช่ผู้นำธุรกิจ
    ขาดทักษะในการวัดผลกระทบด้านความปลอดภัยต่อรายได้
    ควรหาที่ปรึกษานอกสายงาน IT เพื่อพัฒนาทักษะธุรกิจ

    3. ไม่สามารถพูดคำว่า “ใช่” ได้
    ต้องเข้าใจระดับความเสี่ยงที่องค์กรยอมรับได้
    คำว่า “ใช่ แต่ขอให้ปลอดภัย” จะสร้างความร่วมมือมากกว่า “ไม่”

    4. ขีดเส้นแดงกับธุรกิจ
    การปฏิเสธแบบแข็งกร้าวจะทำให้ธุรกิจหาทางเลี่ยงคุณ
    ควรหาทางออกที่ปลอดภัยแทนการปิดประตูใส่กัน

    5. ยึดติดกับกฎเกินไป
    การยืดหยุ่นในบางกรณี เช่น การอนุญาตแอปชั่วคราว พร้อมควบคุมความเสี่ยง
    แสดงให้เห็นว่าทีมความปลอดภัยเป็น “พันธมิตร” ไม่ใช่ “อุปสรรค”

    6. เข้าใจ AI ผิด
    AI ไม่ใช่แค่เครื่องมือ แต่เป็น “ภูมิประเทศใหม่” ที่เปลี่ยนรูปแบบภัยคุกคาม
    ผู้นำที่ยังใช้ตรรกะเก่า จะตอบสนองต่อภัยที่ไม่มีอยู่จริง

    7. มองไม่เห็นระบบที่ต้องปกป้อง
    ต้องเข้าใจความเชื่อมโยงระหว่างระบบต่างๆ ทั้งเทคนิค เศรษฐกิจ วัฒนธรรม
    การขาด “การรับรู้แบบสังเคราะห์” จะทำให้การควบคุมล้มเหลว

    8. ทำงานคนเดียว ไม่สร้างเครือข่าย
    การสร้างความสัมพันธ์ในองค์กรคือกุญแจสู่ความสำเร็จ
    ควรเปิดใจ เรียนรู้จากผู้อื่น และแสดงความสนใจในงานของคนอื่น

    9. ไม่ให้เวลาและความสนใจ
    การปฏิเสธคำถามหรือข้อกังวลเล็กๆ อาจทำให้คนไม่กล้ารายงานปัญหาอีก
    การรับฟังอย่างจริงใจอาจเปิดเผยช่องโหว่สำคัญที่ซ่อนอยู่

    10. รับมือเหตุการณ์ละเมิดข้อมูลผิดพลาด
    การมีแผนรับมือที่ซ้อมมาแล้วจะช่วยลดผลกระทบ
    การสื่อสารอย่างชัดเจนและควบคุมสถานการณ์คือสิ่งที่องค์กรต้องการ

    https://www.csoonline.com/article/4051656/10-security-leadership-career-killers-and-how-to-avoid-them.html
    🧨 “10 พฤติกรรมที่ทำลายอาชีพผู้นำด้านความปลอดภัยไซเบอร์ โดยไม่รู้ตัว!” ลองจินตนาการว่าคุณเป็น CISO หรือหัวหน้าฝ่ายความปลอดภัยขององค์กรใหญ่ ทุกอย่างดูไปได้สวย…จนกระทั่งคุณเริ่มถูกมองว่าเป็น “ตัวขัดขวางธุรกิจ” หรือ “คนที่พูดแต่เรื่องเทคนิค” แล้วเส้นทางอาชีพที่เคยมั่นคงก็เริ่มสั่นคลอน บทความนี้จาก CSO Online ได้รวบรวม 10 พฤติกรรมที่อาจทำลายอาชีพของผู้นำด้านความปลอดภัยไซเบอร์ แม้จะไม่ได้ผิดกฎหมายหรือผิดจรรยาบรรณ แต่ก็สามารถทำให้คุณถูกมองข้าม ถูกลดบทบาท หรือแม้แต่ถูกปลดออกจากตำแหน่งได้ หากไม่รู้จักปรับตัว สิ่งที่น่าสนใจคือ หลายข้อไม่ใช่เรื่องเทคนิคเลย แต่เป็นเรื่องของ “ทัศนคติ” และ “วิธีคิด” เช่น การไม่เข้าใจธุรกิจ, การไม่ยืดหยุ่น, การไม่สื่อสาร หรือแม้แต่การไม่เข้าใจ AI ว่ามันเปลี่ยนภูมิทัศน์ภัยคุกคามไปอย่างไร ✅ 1. ไม่เชื่อมโยงกลยุทธ์ความปลอดภัยกับเป้าหมายธุรกิจ ➡️ ผู้นำที่ยังมองความปลอดภัยเป็น “ต้นทุน” จะถูกมองว่าไม่สนับสนุนการเติบโต ➡️ ต้องเปลี่ยนบทบาทจาก “ผู้เฝ้าประตู” เป็น “ผู้สนับสนุนความก้าวหน้า” ✅ 2. เป็นแค่คนเทคนิค ไม่ใช่ผู้นำธุรกิจ ➡️ ขาดทักษะในการวัดผลกระทบด้านความปลอดภัยต่อรายได้ ➡️ ควรหาที่ปรึกษานอกสายงาน IT เพื่อพัฒนาทักษะธุรกิจ ✅ 3. ไม่สามารถพูดคำว่า “ใช่” ได้ ➡️ ต้องเข้าใจระดับความเสี่ยงที่องค์กรยอมรับได้ ➡️ คำว่า “ใช่ แต่ขอให้ปลอดภัย” จะสร้างความร่วมมือมากกว่า “ไม่” ✅ 4. ขีดเส้นแดงกับธุรกิจ ➡️ การปฏิเสธแบบแข็งกร้าวจะทำให้ธุรกิจหาทางเลี่ยงคุณ ➡️ ควรหาทางออกที่ปลอดภัยแทนการปิดประตูใส่กัน ✅ 5. ยึดติดกับกฎเกินไป ➡️ การยืดหยุ่นในบางกรณี เช่น การอนุญาตแอปชั่วคราว พร้อมควบคุมความเสี่ยง ➡️ แสดงให้เห็นว่าทีมความปลอดภัยเป็น “พันธมิตร” ไม่ใช่ “อุปสรรค” ✅ 6. เข้าใจ AI ผิด ➡️ AI ไม่ใช่แค่เครื่องมือ แต่เป็น “ภูมิประเทศใหม่” ที่เปลี่ยนรูปแบบภัยคุกคาม ➡️ ผู้นำที่ยังใช้ตรรกะเก่า จะตอบสนองต่อภัยที่ไม่มีอยู่จริง ✅ 7. มองไม่เห็นระบบที่ต้องปกป้อง ➡️ ต้องเข้าใจความเชื่อมโยงระหว่างระบบต่างๆ ทั้งเทคนิค เศรษฐกิจ วัฒนธรรม ➡️ การขาด “การรับรู้แบบสังเคราะห์” จะทำให้การควบคุมล้มเหลว ✅ 8. ทำงานคนเดียว ไม่สร้างเครือข่าย ➡️ การสร้างความสัมพันธ์ในองค์กรคือกุญแจสู่ความสำเร็จ ➡️ ควรเปิดใจ เรียนรู้จากผู้อื่น และแสดงความสนใจในงานของคนอื่น ✅ 9. ไม่ให้เวลาและความสนใจ ➡️ การปฏิเสธคำถามหรือข้อกังวลเล็กๆ อาจทำให้คนไม่กล้ารายงานปัญหาอีก ➡️ การรับฟังอย่างจริงใจอาจเปิดเผยช่องโหว่สำคัญที่ซ่อนอยู่ ✅ 10. รับมือเหตุการณ์ละเมิดข้อมูลผิดพลาด ➡️ การมีแผนรับมือที่ซ้อมมาแล้วจะช่วยลดผลกระทบ ➡️ การสื่อสารอย่างชัดเจนและควบคุมสถานการณ์คือสิ่งที่องค์กรต้องการ https://www.csoonline.com/article/4051656/10-security-leadership-career-killers-and-how-to-avoid-them.html
    WWW.CSOONLINE.COM
    10 security leadership career-killers — and how to avoid them
    From failing to align security strategy to business priorities, to fumbling a breach, CISOs and aspiring security leaders can hamper their professional ambitions through a range of preventable missteps.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 168 มุมมอง 0 รีวิว
  • เรื่องเล่าจาก NPU ถึง Perfect PC: เมื่อ AMD บอกว่า AI ยังไม่ถึงจุดเปลี่ยน และ PC ที่ดีคือรากฐานของทุกอย่าง

    ในงาน IFA 2025 AMD ไม่ได้เปิดตัวชิปใหม่ แต่กลับใช้เวทีนี้เพื่ออธิบายแนวคิดเบื้องหลังกลยุทธ์ AI ของบริษัท โดย Jack Huynh รองประธานอาวุโสของ AMD กล่าวอย่างตรงไปตรงมาว่า “AI ยัง underhyped” เพราะสิ่งที่เราเห็นในวันนี้ เช่น generative AI หรือแชตบอท ยังเป็นแค่จุดเริ่มต้นเท่านั้น

    Huynh เปรียบเทียบการเปลี่ยนแปลงของ AI กับยุคแรกของอินเทอร์เน็ต—เป็นการเปลี่ยนแปลงเชิงโครงสร้างที่ต้องใช้เวลาหลายปี และ AMD เชื่อว่าเมื่อการเปลี่ยนแปลงนั้นมาถึง สถาปัตยกรรมแบบ edge-first ที่เน้นการประมวลผลในเครื่องจะเป็นคำตอบที่พร้อมที่สุด

    AMD ย้ำว่า NPU (Neural Processing Unit) ไม่ได้มาแทน CPU หรือ GPU แต่เป็นส่วนเสริมที่ช่วยให้ระบบสามารถรันแอป AI ได้อย่างปลอดภัยและมีประสิทธิภาพ โดยไม่ต้องพึ่งพาคลาวด์ ซึ่งสอดคล้องกับแนวทางของ AMD ที่เน้น performance-per-watt และการออกแบบที่ปรับขนาดได้

    Huynh กล่าวอย่างชัดเจนว่า “คุณจะไม่มี AI PC ถ้าไม่ได้เริ่มจากการสร้าง PC ที่ดีเสียก่อน” ซึ่งสะท้อนถึงแนวคิดที่ว่า AI ไม่ใช่ฟีเจอร์ที่แปะเข้าไปทีหลัง แต่ต้องฝังอยู่ในโครงสร้างของเครื่องตั้งแต่ต้น

    AMD ยังปฏิเสธแนวคิดการสร้างบริการสตรีมเกมแบบ GeForce Now โดยบอกว่า “จะไม่มี Radeon Now” และยืนยันว่าจะยังคงเป็นผู้ผลิตชิปให้กับพันธมิตรต่อไป—แม้แต่ Nvidia ก็ใช้ Threadripper ของ AMD ในโครงสร้างพื้นฐานของ GeForce Now

    อย่างไรก็ตาม AMD ยังเผชิญกับคำถามเรื่องส่วนแบ่งตลาด GPU ที่ลดลงเหลือเพียง 6% ในไตรมาสล่าสุด ซึ่งบริษัทเลือกที่จะอ้างอิงข้อมูลจาก Mercury Research แทนที่จะตอบตรง ๆ พร้อมยืนยันว่า Radeon ยังมีดีมานด์สูง และการผลิตยังตามไม่ทันหลังเปิดตัว RDNA 4

    วิสัยทัศน์ AI ของ AMD
    AI ยัง underhyped เพราะการเปลี่ยนแปลงที่แท้จริงยังมาไม่ถึง
    เปรียบเทียบกับยุคแรกของอินเทอร์เน็ต—ต้องใช้เวลาหลายปี
    AMD เน้นสถาปัตยกรรม edge-first ที่ไม่พึ่งคลาวด์

    บทบาทของ NPU
    ไม่ได้มาแทน CPU หรือ GPU แต่เป็นส่วนเสริม
    ช่วยให้ระบบรันแอป AI ได้อย่างปลอดภัยและมีประสิทธิภาพ
    สอดคล้องกับแนวทาง performance-per-watt และ scalable design

    จุดยืนของ AMD ต่อ AI PC
    “คุณจะไม่มี AI PC ถ้าไม่ได้เริ่มจากการสร้าง PC ที่ดีเสียก่อน”
    เน้นการออกแบบเครื่องให้รองรับ AI ตั้งแต่โครงสร้าง
    ไม่เน้นการเปิดตัวสเปกแรงเพื่อเรียกกระแส แต่เน้นความสมดุล

    การปฏิเสธบริการสตรีมเกม
    AMD จะไม่เปิดตัว “Radeon Now”
    ยืนยันบทบาทเป็นผู้ผลิตชิปให้พันธมิตร
    Nvidia ใช้ Threadripper ของ AMD ใน GeForce Now

    สถานการณ์ตลาด GPU
    ส่วนแบ่งตลาด GPU ลดลงเหลือ 6% ใน Q2 2025
    AMD อ้างอิงข้อมูลจาก Mercury Research แทน Jon Peddie
    ยืนยันว่า Radeon ยังมีดีมานด์ และการผลิตยังตามไม่ทัน

    https://www.tomshardware.com/tech-industry/amd-calls-ai-underhyped-says-perfect-pc-comes-first
    🎙️ เรื่องเล่าจาก NPU ถึง Perfect PC: เมื่อ AMD บอกว่า AI ยังไม่ถึงจุดเปลี่ยน และ PC ที่ดีคือรากฐานของทุกอย่าง ในงาน IFA 2025 AMD ไม่ได้เปิดตัวชิปใหม่ แต่กลับใช้เวทีนี้เพื่ออธิบายแนวคิดเบื้องหลังกลยุทธ์ AI ของบริษัท โดย Jack Huynh รองประธานอาวุโสของ AMD กล่าวอย่างตรงไปตรงมาว่า “AI ยัง underhyped” เพราะสิ่งที่เราเห็นในวันนี้ เช่น generative AI หรือแชตบอท ยังเป็นแค่จุดเริ่มต้นเท่านั้น Huynh เปรียบเทียบการเปลี่ยนแปลงของ AI กับยุคแรกของอินเทอร์เน็ต—เป็นการเปลี่ยนแปลงเชิงโครงสร้างที่ต้องใช้เวลาหลายปี และ AMD เชื่อว่าเมื่อการเปลี่ยนแปลงนั้นมาถึง สถาปัตยกรรมแบบ edge-first ที่เน้นการประมวลผลในเครื่องจะเป็นคำตอบที่พร้อมที่สุด AMD ย้ำว่า NPU (Neural Processing Unit) ไม่ได้มาแทน CPU หรือ GPU แต่เป็นส่วนเสริมที่ช่วยให้ระบบสามารถรันแอป AI ได้อย่างปลอดภัยและมีประสิทธิภาพ โดยไม่ต้องพึ่งพาคลาวด์ ซึ่งสอดคล้องกับแนวทางของ AMD ที่เน้น performance-per-watt และการออกแบบที่ปรับขนาดได้ Huynh กล่าวอย่างชัดเจนว่า “คุณจะไม่มี AI PC ถ้าไม่ได้เริ่มจากการสร้าง PC ที่ดีเสียก่อน” ซึ่งสะท้อนถึงแนวคิดที่ว่า AI ไม่ใช่ฟีเจอร์ที่แปะเข้าไปทีหลัง แต่ต้องฝังอยู่ในโครงสร้างของเครื่องตั้งแต่ต้น AMD ยังปฏิเสธแนวคิดการสร้างบริการสตรีมเกมแบบ GeForce Now โดยบอกว่า “จะไม่มี Radeon Now” และยืนยันว่าจะยังคงเป็นผู้ผลิตชิปให้กับพันธมิตรต่อไป—แม้แต่ Nvidia ก็ใช้ Threadripper ของ AMD ในโครงสร้างพื้นฐานของ GeForce Now อย่างไรก็ตาม AMD ยังเผชิญกับคำถามเรื่องส่วนแบ่งตลาด GPU ที่ลดลงเหลือเพียง 6% ในไตรมาสล่าสุด ซึ่งบริษัทเลือกที่จะอ้างอิงข้อมูลจาก Mercury Research แทนที่จะตอบตรง ๆ พร้อมยืนยันว่า Radeon ยังมีดีมานด์สูง และการผลิตยังตามไม่ทันหลังเปิดตัว RDNA 4 ✅ วิสัยทัศน์ AI ของ AMD ➡️ AI ยัง underhyped เพราะการเปลี่ยนแปลงที่แท้จริงยังมาไม่ถึง ➡️ เปรียบเทียบกับยุคแรกของอินเทอร์เน็ต—ต้องใช้เวลาหลายปี ➡️ AMD เน้นสถาปัตยกรรม edge-first ที่ไม่พึ่งคลาวด์ ✅ บทบาทของ NPU ➡️ ไม่ได้มาแทน CPU หรือ GPU แต่เป็นส่วนเสริม ➡️ ช่วยให้ระบบรันแอป AI ได้อย่างปลอดภัยและมีประสิทธิภาพ ➡️ สอดคล้องกับแนวทาง performance-per-watt และ scalable design ✅ จุดยืนของ AMD ต่อ AI PC ➡️ “คุณจะไม่มี AI PC ถ้าไม่ได้เริ่มจากการสร้าง PC ที่ดีเสียก่อน” ➡️ เน้นการออกแบบเครื่องให้รองรับ AI ตั้งแต่โครงสร้าง ➡️ ไม่เน้นการเปิดตัวสเปกแรงเพื่อเรียกกระแส แต่เน้นความสมดุล ✅ การปฏิเสธบริการสตรีมเกม ➡️ AMD จะไม่เปิดตัว “Radeon Now” ➡️ ยืนยันบทบาทเป็นผู้ผลิตชิปให้พันธมิตร ➡️ Nvidia ใช้ Threadripper ของ AMD ใน GeForce Now ✅ สถานการณ์ตลาด GPU ➡️ ส่วนแบ่งตลาด GPU ลดลงเหลือ 6% ใน Q2 2025 ➡️ AMD อ้างอิงข้อมูลจาก Mercury Research แทน Jon Peddie ➡️ ยืนยันว่า Radeon ยังมีดีมานด์ และการผลิตยังตามไม่ทัน https://www.tomshardware.com/tech-industry/amd-calls-ai-underhyped-says-perfect-pc-comes-first
    WWW.TOMSHARDWARE.COM
    AMD calls AI ‘underhyped’ at IFA Berlin — chipmaker says the ‘perfect PC’ comes first
    AMD outlines its AI roadmap at IFA 2025, prioritizing local performance and a PC-first approach over cloud-based promises.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 181 มุมมอง 0 รีวิว
  • เรื่องเล่าจาก ChatGPT ถึง EisnerAmper: เมื่อ AI กลายเป็นผู้ช่วยเงาในออฟฟิศที่ไม่มีใครควบคุม

    ผลสำรวจล่าสุดจาก EisnerAmper พบว่าในสหรัฐฯ มีเพียง 22% ของพนักงานออฟฟิศที่ใช้ AI ระบุว่าบริษัทของตนมีการตรวจสอบการใช้งาน AI อย่างจริงจัง นั่นหมายความว่าอีก 78% ใช้ AI โดยไม่มี oversight ใด ๆ แม้บริษัทจะมีนโยบายหรือแนวทางด้านความปลอดภัยก็ตาม

    ที่น่าตกใจคือ 36% ของบริษัทเท่านั้นที่มีนโยบายการใช้ AI อย่างเป็นทางการ และ 28% ของพนักงานยอมรับว่าจะใช้ AI แม้บริษัทจะห้ามไว้ก็ตาม ซึ่งสะท้อนถึงช่องว่างระหว่างการบริหารจัดการกับพฤติกรรมจริงของพนักงาน

    แม้จะไม่มีการควบคุม แต่ 80% ของพนักงานกลับรายงานว่า AI ช่วยให้พวกเขาทำงานได้ดีขึ้น และ 64% ใช้เวลาที่ประหยัดได้จาก AI ไปทำงานอื่นต่อ ขณะที่บางคนใช้เวลาไปพักผ่อน เช่น เดินเล่น (19%) หรือไปทานข้าว (16%)

    อย่างไรก็ตาม 68% ของผู้ใช้ AI พบข้อผิดพลาดจากระบบเป็นประจำ แม้ 82% จะยังมั่นใจว่า AI ให้ผลลัพธ์ที่น่าพอใจ ซึ่งแสดงถึงความเชื่อมั่นที่อาจเกินจริง และอาจนำไปสู่ความเสี่ยงด้านกฎหมายหรือชื่อเสียงหากใช้ข้อมูลผิดพลาด

    ผู้เชี่ยวชาญจาก EisnerAmper เตือนว่า หากไม่มีการวางกลยุทธ์ด้าน AI ที่ชัดเจนและการสื่อสารภายในองค์กรอย่างมีประสิทธิภาพ บริษัทอาจสูญเสียโอกาสในการสร้างนวัตกรรม และอาจเผชิญกับปัญหาด้านความรับผิดชอบเมื่อเกิดข้อผิดพลาดจากการใช้ AI

    สถานการณ์การใช้ AI ในที่ทำงาน
    22% ของพนักงานระบุว่าบริษัทมีการตรวจสอบการใช้ AI
    36% ของบริษัทมีนโยบายการใช้ AI อย่างเป็นทางการ
    28% ของพนักงานยอมรับว่าจะใช้ AI แม้บริษัทห้าม

    พฤติกรรมและความเชื่อมั่นของพนักงาน
    80% รายงานว่า AI ช่วยให้ทำงานได้ดีขึ้น
    64% ใช้เวลาที่ประหยัดได้ไปทำงานอื่น
    19% ใช้เวลาไปเดินเล่น และ 16% ไปทานข้าว
    82% มั่นใจในผลลัพธ์ของ AI แม้ 68% พบข้อผิดพลาดเป็นประจำ

    ความเสี่ยงและคำแนะนำจากผู้เชี่ยวชาญ
    ช่องว่างระหว่างนโยบายกับพฤติกรรมจริงของพนักงาน
    ความเสี่ยงด้านกฎหมายและชื่อเสียงจากการใช้ AI โดยไม่มี oversight
    ความจำเป็นในการวางกลยุทธ์ด้าน AI และการสื่อสารภายในองค์กร

    https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/09/06/only-one-in-five-workers-say-their-ai-use-is-checked-at-work-that-needs-to-change
    🎙️ เรื่องเล่าจาก ChatGPT ถึง EisnerAmper: เมื่อ AI กลายเป็นผู้ช่วยเงาในออฟฟิศที่ไม่มีใครควบคุม ผลสำรวจล่าสุดจาก EisnerAmper พบว่าในสหรัฐฯ มีเพียง 22% ของพนักงานออฟฟิศที่ใช้ AI ระบุว่าบริษัทของตนมีการตรวจสอบการใช้งาน AI อย่างจริงจัง นั่นหมายความว่าอีก 78% ใช้ AI โดยไม่มี oversight ใด ๆ แม้บริษัทจะมีนโยบายหรือแนวทางด้านความปลอดภัยก็ตาม ที่น่าตกใจคือ 36% ของบริษัทเท่านั้นที่มีนโยบายการใช้ AI อย่างเป็นทางการ และ 28% ของพนักงานยอมรับว่าจะใช้ AI แม้บริษัทจะห้ามไว้ก็ตาม ซึ่งสะท้อนถึงช่องว่างระหว่างการบริหารจัดการกับพฤติกรรมจริงของพนักงาน แม้จะไม่มีการควบคุม แต่ 80% ของพนักงานกลับรายงานว่า AI ช่วยให้พวกเขาทำงานได้ดีขึ้น และ 64% ใช้เวลาที่ประหยัดได้จาก AI ไปทำงานอื่นต่อ ขณะที่บางคนใช้เวลาไปพักผ่อน เช่น เดินเล่น (19%) หรือไปทานข้าว (16%) อย่างไรก็ตาม 68% ของผู้ใช้ AI พบข้อผิดพลาดจากระบบเป็นประจำ แม้ 82% จะยังมั่นใจว่า AI ให้ผลลัพธ์ที่น่าพอใจ ซึ่งแสดงถึงความเชื่อมั่นที่อาจเกินจริง และอาจนำไปสู่ความเสี่ยงด้านกฎหมายหรือชื่อเสียงหากใช้ข้อมูลผิดพลาด ผู้เชี่ยวชาญจาก EisnerAmper เตือนว่า หากไม่มีการวางกลยุทธ์ด้าน AI ที่ชัดเจนและการสื่อสารภายในองค์กรอย่างมีประสิทธิภาพ บริษัทอาจสูญเสียโอกาสในการสร้างนวัตกรรม และอาจเผชิญกับปัญหาด้านความรับผิดชอบเมื่อเกิดข้อผิดพลาดจากการใช้ AI ✅ สถานการณ์การใช้ AI ในที่ทำงาน ➡️ 22% ของพนักงานระบุว่าบริษัทมีการตรวจสอบการใช้ AI ➡️ 36% ของบริษัทมีนโยบายการใช้ AI อย่างเป็นทางการ ➡️ 28% ของพนักงานยอมรับว่าจะใช้ AI แม้บริษัทห้าม ✅ พฤติกรรมและความเชื่อมั่นของพนักงาน ➡️ 80% รายงานว่า AI ช่วยให้ทำงานได้ดีขึ้น ➡️ 64% ใช้เวลาที่ประหยัดได้ไปทำงานอื่น ➡️ 19% ใช้เวลาไปเดินเล่น และ 16% ไปทานข้าว ➡️ 82% มั่นใจในผลลัพธ์ของ AI แม้ 68% พบข้อผิดพลาดเป็นประจำ ✅ ความเสี่ยงและคำแนะนำจากผู้เชี่ยวชาญ ➡️ ช่องว่างระหว่างนโยบายกับพฤติกรรมจริงของพนักงาน ➡️ ความเสี่ยงด้านกฎหมายและชื่อเสียงจากการใช้ AI โดยไม่มี oversight ➡️ ความจำเป็นในการวางกลยุทธ์ด้าน AI และการสื่อสารภายในองค์กร https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/09/06/only-one-in-five-workers-say-their-ai-use-is-checked-at-work-that-needs-to-change
    WWW.THESTAR.COM.MY
    Only one in five workers say their AI use is checked at work. That needs to change
    In the push to adopt the new technology to boost productivity, companies may open themselves to serious problems if they don't set rules for AI at work.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 133 มุมมอง 0 รีวิว
  • เรื่องเล่าจาก 9-9-6 ถึง 0-0-7: เมื่อความขยันกลายเป็นเครื่องมือกดดันมากกว่าความภาคภูมิใจ

    Armin Ronacher นักพัฒนาโอเพ่นซอร์สชื่อดังเขียนบทความสะท้อนถึงวัฒนธรรม “996” หรือการทำงานตั้งแต่ 9 โมงเช้าถึง 3 ทุ่ม 6 วันต่อสัปดาห์ ซึ่งเคยถูกมองว่าเป็น “สูตรลับ” ของความสำเร็จในวงการสตาร์ทอัพ โดยเฉพาะในจีน

    เขาเล่าว่าแม้ตัวเองจะรักการทำงานดึก รักการเขียนโค้ด และเคยทำงานจนไม่ได้นอนก่อนเที่ยงคืนเลยตลอดสัปดาห์ แต่เขาก็รักครอบครัว รักการเดินเล่น และการสนทนาอย่างลึกซึ้ง—สิ่งที่ไม่มีทางเกิดขึ้นได้ในชีวิตที่ถูกกำหนดด้วย 72 ชั่วโมงต่อสัปดาห์

    Ronacher เตือนว่าแม้ผู้ก่อตั้งบริษัทจะมีแรงจูงใจสูง แต่การผลักดันให้พนักงานทำงานแบบ 996 โดยไม่มีอำนาจหรือผลตอบแทนเท่ากันนั้น “ไม่รับผิดชอบ” และไม่ควรเป็นวัฒนธรรมองค์กร

    เขาย้ำว่า “ความเข้มข้น” ในการทำงานไม่ควรวัดจากจำนวนชั่วโมง แต่จากผลลัพธ์ที่สร้างได้ และการทำงานหนักควรเป็น “ทางเลือกส่วนตัว” ไม่ใช่ “ข้อบังคับทางวัฒนธรรม”

    ในขณะเดียวกัน บทวิเคราะห์จาก Forbes และ CNBC ก็ชี้ว่า 996 กำลังถูกนำมาใช้ในสหรัฐฯ โดยบางบริษัทสตาร์ทอัพในซิลิคอนวัลเลย์เริ่มใช้เป็น “ตัวกรอง” ในการคัดเลือกพนักงาน โดยถามตรง ๆ ว่า “คุณพร้อมทำงาน 996 ไหม”

    แม้จะถูกมองว่าเป็นกลยุทธ์เร่งการเติบโต แต่ผลกระทบกลับรุนแรง ทั้งด้านสุขภาพจิต ความเหนื่อยล้า และอัตราการลาออกที่สูงขึ้น โดยเฉพาะในทีมเล็กที่การเสียคนหนึ่งอาจทำให้ทั้งโปรเจกต์หยุดชะงัก

    ในจีนเอง แม้ 996 จะเคยถูกยกย่องโดยผู้ก่อตั้งอย่าง Jack Ma ว่าเป็น “พร” แต่ตอนนี้เริ่มมีการต่อต้านมากขึ้น โดยศาลสูงสุดของจีนประกาศว่า 996 ขัดต่อกฎหมายแรงงาน และนักวิชาการบางคนถึงกับเปรียบเทียบว่าเป็น “แรงงานกึ่งบังคับ”

    ความหมายและต้นกำเนิดของวัฒนธรรม 996
    หมายถึงการทำงาน 9am–9pm, 6 วันต่อสัปดาห์ รวม 72 ชั่วโมง
    เริ่มจากวงการเทคโนโลยีในจีน เช่น Alibaba, Huawei
    ถูกมองว่าเป็นสูตรเร่งการเติบโตของสตาร์ทอัพ

    มุมมองจาก Armin Ronacher
    รักการทำงานหนัก แต่ไม่สนับสนุนการบังคับให้คนอื่นทำแบบเดียวกัน
    ชี้ว่าความเข้มข้นควรวัดจากผลลัพธ์ ไม่ใช่จำนวนชั่วโมง
    การทำงานหนักควรเป็นทางเลือก ไม่ใช่วัฒนธรรมองค์กร

    การแพร่กระจายของ 996 สู่ตะวันตก
    บางบริษัทในสหรัฐฯ ใช้ 996 เป็นเกณฑ์คัดเลือกพนักงาน
    มีการโฆษณาในประกาศรับสมัครว่า “ต้องตื่นเต้นกับการทำงาน 70+ ชั่วโมง”
    ถูกมองว่าเป็น hustle culture ที่อาจย้อนกลับมาทำลายองค์กรเอง

    การต่อต้านและผลกระทบ
    ศาลจีนประกาศว่า 996 ขัดต่อกฎหมายแรงงาน
    นักวิชาการเปรียบเทียบว่าเป็นแรงงานกึ่งบังคับ
    ส่งผลต่อสุขภาพจิต ความเหนื่อยล้า และอัตราการลาออก

    https://lucumr.pocoo.org/2025/9/4/996/
    🎙️ เรื่องเล่าจาก 9-9-6 ถึง 0-0-7: เมื่อความขยันกลายเป็นเครื่องมือกดดันมากกว่าความภาคภูมิใจ Armin Ronacher นักพัฒนาโอเพ่นซอร์สชื่อดังเขียนบทความสะท้อนถึงวัฒนธรรม “996” หรือการทำงานตั้งแต่ 9 โมงเช้าถึง 3 ทุ่ม 6 วันต่อสัปดาห์ ซึ่งเคยถูกมองว่าเป็น “สูตรลับ” ของความสำเร็จในวงการสตาร์ทอัพ โดยเฉพาะในจีน เขาเล่าว่าแม้ตัวเองจะรักการทำงานดึก รักการเขียนโค้ด และเคยทำงานจนไม่ได้นอนก่อนเที่ยงคืนเลยตลอดสัปดาห์ แต่เขาก็รักครอบครัว รักการเดินเล่น และการสนทนาอย่างลึกซึ้ง—สิ่งที่ไม่มีทางเกิดขึ้นได้ในชีวิตที่ถูกกำหนดด้วย 72 ชั่วโมงต่อสัปดาห์ Ronacher เตือนว่าแม้ผู้ก่อตั้งบริษัทจะมีแรงจูงใจสูง แต่การผลักดันให้พนักงานทำงานแบบ 996 โดยไม่มีอำนาจหรือผลตอบแทนเท่ากันนั้น “ไม่รับผิดชอบ” และไม่ควรเป็นวัฒนธรรมองค์กร เขาย้ำว่า “ความเข้มข้น” ในการทำงานไม่ควรวัดจากจำนวนชั่วโมง แต่จากผลลัพธ์ที่สร้างได้ และการทำงานหนักควรเป็น “ทางเลือกส่วนตัว” ไม่ใช่ “ข้อบังคับทางวัฒนธรรม” ในขณะเดียวกัน บทวิเคราะห์จาก Forbes และ CNBC ก็ชี้ว่า 996 กำลังถูกนำมาใช้ในสหรัฐฯ โดยบางบริษัทสตาร์ทอัพในซิลิคอนวัลเลย์เริ่มใช้เป็น “ตัวกรอง” ในการคัดเลือกพนักงาน โดยถามตรง ๆ ว่า “คุณพร้อมทำงาน 996 ไหม” แม้จะถูกมองว่าเป็นกลยุทธ์เร่งการเติบโต แต่ผลกระทบกลับรุนแรง ทั้งด้านสุขภาพจิต ความเหนื่อยล้า และอัตราการลาออกที่สูงขึ้น โดยเฉพาะในทีมเล็กที่การเสียคนหนึ่งอาจทำให้ทั้งโปรเจกต์หยุดชะงัก ในจีนเอง แม้ 996 จะเคยถูกยกย่องโดยผู้ก่อตั้งอย่าง Jack Ma ว่าเป็น “พร” แต่ตอนนี้เริ่มมีการต่อต้านมากขึ้น โดยศาลสูงสุดของจีนประกาศว่า 996 ขัดต่อกฎหมายแรงงาน และนักวิชาการบางคนถึงกับเปรียบเทียบว่าเป็น “แรงงานกึ่งบังคับ” ✅ ความหมายและต้นกำเนิดของวัฒนธรรม 996 ➡️ หมายถึงการทำงาน 9am–9pm, 6 วันต่อสัปดาห์ รวม 72 ชั่วโมง ➡️ เริ่มจากวงการเทคโนโลยีในจีน เช่น Alibaba, Huawei ➡️ ถูกมองว่าเป็นสูตรเร่งการเติบโตของสตาร์ทอัพ ✅ มุมมองจาก Armin Ronacher ➡️ รักการทำงานหนัก แต่ไม่สนับสนุนการบังคับให้คนอื่นทำแบบเดียวกัน ➡️ ชี้ว่าความเข้มข้นควรวัดจากผลลัพธ์ ไม่ใช่จำนวนชั่วโมง ➡️ การทำงานหนักควรเป็นทางเลือก ไม่ใช่วัฒนธรรมองค์กร ✅ การแพร่กระจายของ 996 สู่ตะวันตก ➡️ บางบริษัทในสหรัฐฯ ใช้ 996 เป็นเกณฑ์คัดเลือกพนักงาน ➡️ มีการโฆษณาในประกาศรับสมัครว่า “ต้องตื่นเต้นกับการทำงาน 70+ ชั่วโมง” ➡️ ถูกมองว่าเป็น hustle culture ที่อาจย้อนกลับมาทำลายองค์กรเอง ✅ การต่อต้านและผลกระทบ ➡️ ศาลจีนประกาศว่า 996 ขัดต่อกฎหมายแรงงาน ➡️ นักวิชาการเปรียบเทียบว่าเป็นแรงงานกึ่งบังคับ ➡️ ส่งผลต่อสุขภาพจิต ความเหนื่อยล้า และอัตราการลาออก https://lucumr.pocoo.org/2025/9/4/996/
    LUCUMR.POCOO.ORG
    996
    There is cost to your lifestyle.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 165 มุมมอง 0 รีวิว
  • เรื่องเล่าจาก Lambda Loop: เมื่อ Nvidia กลายเป็นทั้งผู้ผลิต ผู้ลงทุน และผู้เช่าในระบบ AI ที่ตัวเองสร้างขึ้น

    ในเดือนกันยายน 2025 Nvidia ได้ลงนามในข้อตกลงมูลค่า 1.5 พันล้านดอลลาร์กับ Lambda ซึ่งเป็นสตาร์ทอัพด้านคลาวด์ AI ที่ Nvidia เคยลงทุนไว้ก่อนหน้านี้ โดยดีลนี้ประกอบด้วยการเช่ากลับ GPU จำนวน 18,000 ตัวที่ Lambda เคยซื้อจาก Nvidia ไปแล้ว

    แบ่งเป็นสัญญาเช่า 4 ปีสำหรับ GPU จำนวน 10,000 ตัว มูลค่า 1.3 พันล้านดอลลาร์ และอีก 200 ล้านดอลลาร์สำหรับ GPU รุ่นเก่าหรือระดับรองอีก 8,000 ตัว ซึ่งจะถูกใช้โดยทีมวิจัยของ Nvidia เอง เช่นเดียวกับที่ Amazon และ Microsoft ใช้เซิร์ฟเวอร์ของ Lambda สำหรับงานภายใน

    Lambda ซึ่งก่อตั้งในปี 2012 และมีพนักงานประมาณ 400 คน กำลังเตรียม IPO โดยคาดว่าจะมีรายได้จากคลาวด์เกิน 1 พันล้านดอลลาร์ในปี 2026 และตั้งเป้าแตะ 20 พันล้านดอลลาร์ภายในปี 2030 โดยมีแผนขยายกำลังประมวลผลจาก 47 เมกะวัตต์เป็น 3 กิกะวัตต์ภายในทศวรรษนี้

    ดีลนี้สะท้อนถึงปัญหาการขาดแคลน GPU ระดับสูงทั่วโลก แม้แต่ Nvidia เองก็ต้องหาทางเข้าถึงทรัพยากรผ่านพันธมิตรที่เคยขายชิปให้ และยังเป็นกลยุทธ์ที่คล้ายกับที่ Nvidia เคยใช้กับ CoreWeave ซึ่งเป็นสตาร์ทอัพอีกแห่งที่ได้รับการสนับสนุนจาก Nvidia และใช้ GPU เป็นหลักประกันเงินกู้มูลค่า 2.3 พันล้านดอลลาร์ในปี 2023

    การเช่ากลับ GPU จาก Lambda ยังช่วยให้ Nvidia เข้าถึงโครงสร้างพื้นฐาน AI ได้ทันที โดยไม่ต้องลงทุนสร้างศูนย์ข้อมูลใหม่ และยังรักษาความสัมพันธ์กับสตาร์ทอัพที่ใช้เทคโนโลยีของ Nvidia เป็นหลัก—เป็นการสร้าง “ระบบนิเวศแบบปิด” ที่ Nvidia เป็นทั้งผู้ผลิต ผู้ลงทุน และผู้ใช้งาน

    ข้อตกลงระหว่าง Nvidia กับ Lambda
    มูลค่า 1.5 พันล้านดอลลาร์ สำหรับ GPU 18,000 ตัว
    แบ่งเป็น 1.3 พันล้านสำหรับ GPU 10,000 ตัว และ 200 ล้านสำหรับอีก 8,000 ตัว
    Nvidia กลายเป็นลูกค้ารายใหญ่ที่สุดของ Lambda

    จุดแข็งของ Lambda และแผนการเติบโต
    ก่อตั้งในปี 2012 มีพนักงานประมาณ 400 คน
    คาดว่ารายได้คลาวด์จะเกิน 1 พันล้านดอลลาร์ในปี 2026
    ตั้งเป้าขยายกำลังประมวลผลเป็น 3 กิกะวัตต์ภายในปี 2030

    กลยุทธ์ของ Nvidia ในการสร้างระบบนิเวศ
    เคยใช้กลยุทธ์เดียวกันกับ CoreWeave ก่อน IPO
    เป็นทั้งผู้ผลิต, ผู้ลงทุน, และผู้ใช้งานในระบบเดียวกัน
    หลีกเลี่ยงการสร้างศูนย์ข้อมูลใหม่โดยใช้โครงสร้างพื้นฐานของพันธมิตร

    การใช้งาน GPU ที่เช่ากลับ
    ใช้สำหรับงานวิจัยภายในของ Nvidia
    สนับสนุนบริการ DGX Cloud และการพัฒนาโมเดล AI
    ช่วยให้ Nvidia เข้าถึงทรัพยากรได้ทันทีโดยไม่ต้องรอการผลิตใหม่

    https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/nvidia-signs-usd1-5-billion-deal-with-cloud-startup-lambda-to-rent-back-its-own-ai-chips-18-000-gpus-will-be-leased-over-4-years-as-lambda-gears-up-for-its-ipo
    🎙️ เรื่องเล่าจาก Lambda Loop: เมื่อ Nvidia กลายเป็นทั้งผู้ผลิต ผู้ลงทุน และผู้เช่าในระบบ AI ที่ตัวเองสร้างขึ้น ในเดือนกันยายน 2025 Nvidia ได้ลงนามในข้อตกลงมูลค่า 1.5 พันล้านดอลลาร์กับ Lambda ซึ่งเป็นสตาร์ทอัพด้านคลาวด์ AI ที่ Nvidia เคยลงทุนไว้ก่อนหน้านี้ โดยดีลนี้ประกอบด้วยการเช่ากลับ GPU จำนวน 18,000 ตัวที่ Lambda เคยซื้อจาก Nvidia ไปแล้ว แบ่งเป็นสัญญาเช่า 4 ปีสำหรับ GPU จำนวน 10,000 ตัว มูลค่า 1.3 พันล้านดอลลาร์ และอีก 200 ล้านดอลลาร์สำหรับ GPU รุ่นเก่าหรือระดับรองอีก 8,000 ตัว ซึ่งจะถูกใช้โดยทีมวิจัยของ Nvidia เอง เช่นเดียวกับที่ Amazon และ Microsoft ใช้เซิร์ฟเวอร์ของ Lambda สำหรับงานภายใน Lambda ซึ่งก่อตั้งในปี 2012 และมีพนักงานประมาณ 400 คน กำลังเตรียม IPO โดยคาดว่าจะมีรายได้จากคลาวด์เกิน 1 พันล้านดอลลาร์ในปี 2026 และตั้งเป้าแตะ 20 พันล้านดอลลาร์ภายในปี 2030 โดยมีแผนขยายกำลังประมวลผลจาก 47 เมกะวัตต์เป็น 3 กิกะวัตต์ภายในทศวรรษนี้ ดีลนี้สะท้อนถึงปัญหาการขาดแคลน GPU ระดับสูงทั่วโลก แม้แต่ Nvidia เองก็ต้องหาทางเข้าถึงทรัพยากรผ่านพันธมิตรที่เคยขายชิปให้ และยังเป็นกลยุทธ์ที่คล้ายกับที่ Nvidia เคยใช้กับ CoreWeave ซึ่งเป็นสตาร์ทอัพอีกแห่งที่ได้รับการสนับสนุนจาก Nvidia และใช้ GPU เป็นหลักประกันเงินกู้มูลค่า 2.3 พันล้านดอลลาร์ในปี 2023 การเช่ากลับ GPU จาก Lambda ยังช่วยให้ Nvidia เข้าถึงโครงสร้างพื้นฐาน AI ได้ทันที โดยไม่ต้องลงทุนสร้างศูนย์ข้อมูลใหม่ และยังรักษาความสัมพันธ์กับสตาร์ทอัพที่ใช้เทคโนโลยีของ Nvidia เป็นหลัก—เป็นการสร้าง “ระบบนิเวศแบบปิด” ที่ Nvidia เป็นทั้งผู้ผลิต ผู้ลงทุน และผู้ใช้งาน ✅ ข้อตกลงระหว่าง Nvidia กับ Lambda ➡️ มูลค่า 1.5 พันล้านดอลลาร์ สำหรับ GPU 18,000 ตัว ➡️ แบ่งเป็น 1.3 พันล้านสำหรับ GPU 10,000 ตัว และ 200 ล้านสำหรับอีก 8,000 ตัว ➡️ Nvidia กลายเป็นลูกค้ารายใหญ่ที่สุดของ Lambda ✅ จุดแข็งของ Lambda และแผนการเติบโต ➡️ ก่อตั้งในปี 2012 มีพนักงานประมาณ 400 คน ➡️ คาดว่ารายได้คลาวด์จะเกิน 1 พันล้านดอลลาร์ในปี 2026 ➡️ ตั้งเป้าขยายกำลังประมวลผลเป็น 3 กิกะวัตต์ภายในปี 2030 ✅ กลยุทธ์ของ Nvidia ในการสร้างระบบนิเวศ ➡️ เคยใช้กลยุทธ์เดียวกันกับ CoreWeave ก่อน IPO ➡️ เป็นทั้งผู้ผลิต, ผู้ลงทุน, และผู้ใช้งานในระบบเดียวกัน ➡️ หลีกเลี่ยงการสร้างศูนย์ข้อมูลใหม่โดยใช้โครงสร้างพื้นฐานของพันธมิตร ✅ การใช้งาน GPU ที่เช่ากลับ ➡️ ใช้สำหรับงานวิจัยภายในของ Nvidia ➡️ สนับสนุนบริการ DGX Cloud และการพัฒนาโมเดล AI ➡️ ช่วยให้ Nvidia เข้าถึงทรัพยากรได้ทันทีโดยไม่ต้องรอการผลิตใหม่ https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/nvidia-signs-usd1-5-billion-deal-with-cloud-startup-lambda-to-rent-back-its-own-ai-chips-18-000-gpus-will-be-leased-over-4-years-as-lambda-gears-up-for-its-ipo
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 171 มุมมอง 0 รีวิว
  • เรื่องเล่าจาก Dalian: เมื่อโรงงาน NAND ที่เคยเป็นความหวังของ Intel กลายเป็นสินทรัพย์ที่ถูกจำกัดการเติบโต

    โรงงานผลิต NAND ในเมืองต้าเหลียน ประเทศจีน ซึ่งเดิมเป็นของ Intel และเปิดดำเนินการมาตั้งแต่ปี 2010 ได้ถูกเปลี่ยนชื่ออย่างเป็นทางการเป็น SK hynix Semiconductor Storage Technology (Dalian) Co., Ltd. เมื่อวันที่ 1 กันยายน 2025 นี่คือขั้นตอนสุดท้ายของการเข้าซื้อกิจการมูลค่า 9 พันล้านดอลลาร์ที่ SK hynix ทำกับ Intel ตั้งแต่ปี 2020

    แม้ SK hynix จะควบคุมโรงงานนี้มาตั้งแต่ปี 2021 และยังคงผลิต NAND แบบ 192-layer สำหรับ SSD QLC ผ่านแบรนด์ Solidigm แต่การเปลี่ยนชื่อครั้งนี้เกิดขึ้นในช่วงเวลาที่สหรัฐฯ เพิ่งประกาศยกเลิกใบอนุญาต VEU (Validated End-User) สำหรับโรงงานในจีนของ SK hynix และ Samsung ซึ่งเคยอนุญาตให้นำเข้าเครื่องมือผลิตชิปจากสหรัฐฯ โดยไม่ต้องขออนุญาตรายครั้ง

    การยกเลิกใบอนุญาตนี้มีผลตั้งแต่วันที่ 31 ธันวาคม 2025 และจะทำให้โรงงาน Dalian ไม่สามารถอัปเกรดไปสู่เทคโนโลยี NAND รุ่นใหม่ เช่น 238-layer หรือ 321-layer ได้อีกต่อไป แม้จะยังสามารถซ่อมบำรุงเครื่องมือเดิมได้ก็ตาม

    SK hynix จึงกลายเป็นเจ้าของโรงงานที่มีข้อจำกัดด้านการเติบโตอย่างชัดเจน และอาจต้องลงทุนสร้างโรงงานใหม่นอกจีน หากต้องการแข่งขันในตลาด NAND ระดับสูง ซึ่งอาจใช้เงินถึง 10–20 พันล้านดอลลาร์

    การเปลี่ยนชื่อและโครงสร้างกรรมสิทธิ์
    โรงงาน Dalian เปลี่ยนชื่อเป็น SK hynix Semiconductor Storage Technology (Dalian) Co., Ltd.
    เป็นขั้นตอนสุดท้ายของดีลมูลค่า $9B ที่เริ่มตั้งแต่ปี 2020
    Intel Asia Holding ออกจากสถานะผู้ถือหุ้นตั้งแต่เดือนมีนาคม

    สถานะการผลิตและเทคโนโลยี
    โรงงานยังผลิต NAND แบบ 192-layer สำหรับ SSD QLC
    ใช้เทคโนโลยีที่สืบทอดจาก Intel ผ่านแบรนด์ Solidigm
    ไม่สามารถอัปเกรดไปสู่ 238- หรือ 321-layer NAND ได้

    ผลกระทบจากการยกเลิกใบอนุญาต VEU
    สหรัฐฯ ยกเลิกใบอนุญาต VEU สำหรับ SK hynix และ Samsung ในจีน
    มีผลตั้งแต่ 31 ธันวาคม 2025
    ไม่สามารถนำเข้าเครื่องมือใหม่จากสหรัฐฯ ได้โดยไม่ขออนุญาตรายครั้ง

    ทางเลือกเชิงกลยุทธ์ของ SK hynix
    อาจต้องสร้างโรงงานใหม่นอกจีนเพื่อรองรับ NAND รุ่นใหม่
    คาดว่าต้องใช้เงินลงทุน $10–20B
    ต้องปรับแผนการผลิตและ supply chain อย่างมีนัยสำคัญ

    https://www.tomshardware.com/tech-industry/intel-dalian-plant-now-officially-sk-hynix
    🎙️ เรื่องเล่าจาก Dalian: เมื่อโรงงาน NAND ที่เคยเป็นความหวังของ Intel กลายเป็นสินทรัพย์ที่ถูกจำกัดการเติบโต โรงงานผลิต NAND ในเมืองต้าเหลียน ประเทศจีน ซึ่งเดิมเป็นของ Intel และเปิดดำเนินการมาตั้งแต่ปี 2010 ได้ถูกเปลี่ยนชื่ออย่างเป็นทางการเป็น SK hynix Semiconductor Storage Technology (Dalian) Co., Ltd. เมื่อวันที่ 1 กันยายน 2025 นี่คือขั้นตอนสุดท้ายของการเข้าซื้อกิจการมูลค่า 9 พันล้านดอลลาร์ที่ SK hynix ทำกับ Intel ตั้งแต่ปี 2020 แม้ SK hynix จะควบคุมโรงงานนี้มาตั้งแต่ปี 2021 และยังคงผลิต NAND แบบ 192-layer สำหรับ SSD QLC ผ่านแบรนด์ Solidigm แต่การเปลี่ยนชื่อครั้งนี้เกิดขึ้นในช่วงเวลาที่สหรัฐฯ เพิ่งประกาศยกเลิกใบอนุญาต VEU (Validated End-User) สำหรับโรงงานในจีนของ SK hynix และ Samsung ซึ่งเคยอนุญาตให้นำเข้าเครื่องมือผลิตชิปจากสหรัฐฯ โดยไม่ต้องขออนุญาตรายครั้ง การยกเลิกใบอนุญาตนี้มีผลตั้งแต่วันที่ 31 ธันวาคม 2025 และจะทำให้โรงงาน Dalian ไม่สามารถอัปเกรดไปสู่เทคโนโลยี NAND รุ่นใหม่ เช่น 238-layer หรือ 321-layer ได้อีกต่อไป แม้จะยังสามารถซ่อมบำรุงเครื่องมือเดิมได้ก็ตาม SK hynix จึงกลายเป็นเจ้าของโรงงานที่มีข้อจำกัดด้านการเติบโตอย่างชัดเจน และอาจต้องลงทุนสร้างโรงงานใหม่นอกจีน หากต้องการแข่งขันในตลาด NAND ระดับสูง ซึ่งอาจใช้เงินถึง 10–20 พันล้านดอลลาร์ ✅ การเปลี่ยนชื่อและโครงสร้างกรรมสิทธิ์ ➡️ โรงงาน Dalian เปลี่ยนชื่อเป็น SK hynix Semiconductor Storage Technology (Dalian) Co., Ltd. ➡️ เป็นขั้นตอนสุดท้ายของดีลมูลค่า $9B ที่เริ่มตั้งแต่ปี 2020 ➡️ Intel Asia Holding ออกจากสถานะผู้ถือหุ้นตั้งแต่เดือนมีนาคม ✅ สถานะการผลิตและเทคโนโลยี ➡️ โรงงานยังผลิต NAND แบบ 192-layer สำหรับ SSD QLC ➡️ ใช้เทคโนโลยีที่สืบทอดจาก Intel ผ่านแบรนด์ Solidigm ➡️ ไม่สามารถอัปเกรดไปสู่ 238- หรือ 321-layer NAND ได้ ✅ ผลกระทบจากการยกเลิกใบอนุญาต VEU ➡️ สหรัฐฯ ยกเลิกใบอนุญาต VEU สำหรับ SK hynix และ Samsung ในจีน ➡️ มีผลตั้งแต่ 31 ธันวาคม 2025 ➡️ ไม่สามารถนำเข้าเครื่องมือใหม่จากสหรัฐฯ ได้โดยไม่ขออนุญาตรายครั้ง ✅ ทางเลือกเชิงกลยุทธ์ของ SK hynix ➡️ อาจต้องสร้างโรงงานใหม่นอกจีนเพื่อรองรับ NAND รุ่นใหม่ ➡️ คาดว่าต้องใช้เงินลงทุน $10–20B ➡️ ต้องปรับแผนการผลิตและ supply chain อย่างมีนัยสำคัญ https://www.tomshardware.com/tech-industry/intel-dalian-plant-now-officially-sk-hynix
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 142 มุมมอง 0 รีวิว
  • เรื่องเล่าจาก Scaling Laws: เมื่อ compute ไม่ใช่พระเจ้าองค์เดียว และ data คือสิ่งที่เรากำลังขาดแคลน

    Kushal Chakrabarti เขียนบทความที่พลิกความเข้าใจเดิมเกี่ยวกับ The Bitter Lesson โดยชี้ว่า เราอ่านบทเรียนนี้ “กลับด้าน” มานานหลายปี เพราะจริง ๆ แล้ว Scaling Laws บอกเราว่า compute (C) ไม่ได้ทำงานลอย ๆ—มันต้องจับคู่กับ data (D) อย่างถูกสัดส่วน และความสัมพันธ์นั้นคือ C ∼ D²

    แปลว่า ถ้าเราจะเพิ่ม GPU เป็นสองเท่า เราต้องเพิ่มข้อมูลอีก 40% ไม่งั้นก็เหมือนจุดไฟเผาเงินเล่น เพราะ compute ที่มากขึ้นจะไม่มีประโยชน์ถ้าไม่มีข้อมูลที่มากพอให้มันเรียนรู้

    ปัญหาคือ เรากินข้อมูลจากอินเทอร์เน็ตไปหมดแล้ว และไม่มี “อินเทอร์เน็ตที่สอง” ให้เทรน GPT-6 ได้อีกต่อไป ข้อมูลที่มีคุณภาพสูงจริง ๆ เหลืออยู่แค่ประมาณ 10 ล้านล้าน token เท่านั้น ซึ่งไม่พอสำหรับโมเดลระดับ 100B+ parameters ที่ต้องใช้ข้อมูลมหาศาลต่อ parameter

    ดังนั้น ทีม AI ต้องเลือกทางเดินใหม่: จะเป็น “Architect” ที่ออกแบบโมเดลให้ฉลาดขึ้นโดยใช้ข้อมูลเท่าเดิม หรือเป็น “Alchemist” ที่สร้างข้อมูลใหม่จากการเรียนรู้ของโมเดลเอง เช่น self-play, RLHF, หรือ agentic feedback loop

    Scaling Laws และความเข้าใจใหม่
    ความสัมพันธ์ระหว่าง compute กับ data คือ C ∼ D²
    เพิ่ม GPU โดยไม่เพิ่มข้อมูล = ประสิทธิภาพลดลง
    Chinchilla model ของ DeepMind ยืนยันว่า model size ควรสอดคล้องกับ data size

    ปัญหาคอขวดด้านข้อมูล
    อินเทอร์เน็ตถูกใช้หมดแล้ว ไม่มีแหล่งข้อมูลใหม่ขนาดใหญ่
    ข้อมูลคุณภาพสูงเหลือเพียง ~10T token หลังกรองซ้ำและคุณภาพ
    GPT-6 ต้องการข้อมูลระดับ ~20 token ต่อ parameter ซึ่งไม่พอในปัจจุบัน

    ทางเลือกของทีมวิจัย AI
    Architect: พัฒนาโมเดลให้ฉลาดขึ้นโดยใช้ข้อมูลเท่าเดิม เช่น Mamba, HRM, ParScale
    Alchemist: สร้างข้อมูลใหม่จาก self-play, RLHF, agentic feedback loop
    ทั้งสองแนวทางต้องทำงานร่วมกันเพื่อผลลัพธ์ที่ดีที่สุด

    กลยุทธ์สำหรับผู้นำองค์กร
    Incumbent’s Gambit: ลงทุน 70% กับ Architect เพื่อความมั่นคง และ 30% กับ Alchemist เพื่อ hedge
    Challenger’s Gambit: ลงทุน 70% กับ Alchemist เพื่อ leapfrog และ 30% กับ Architect เพื่อความต่อเนื่อง
    การจัดพอร์ตวิจัยต้องสะท้อนความเสี่ยงและเป้าหมายขององค์กร

    https://obviouslywrong.substack.com/p/the-bitter-lesson-is-misunderstood
    🎙️ เรื่องเล่าจาก Scaling Laws: เมื่อ compute ไม่ใช่พระเจ้าองค์เดียว และ data คือสิ่งที่เรากำลังขาดแคลน Kushal Chakrabarti เขียนบทความที่พลิกความเข้าใจเดิมเกี่ยวกับ The Bitter Lesson โดยชี้ว่า เราอ่านบทเรียนนี้ “กลับด้าน” มานานหลายปี เพราะจริง ๆ แล้ว Scaling Laws บอกเราว่า compute (C) ไม่ได้ทำงานลอย ๆ—มันต้องจับคู่กับ data (D) อย่างถูกสัดส่วน และความสัมพันธ์นั้นคือ C ∼ D² แปลว่า ถ้าเราจะเพิ่ม GPU เป็นสองเท่า เราต้องเพิ่มข้อมูลอีก 40% ไม่งั้นก็เหมือนจุดไฟเผาเงินเล่น เพราะ compute ที่มากขึ้นจะไม่มีประโยชน์ถ้าไม่มีข้อมูลที่มากพอให้มันเรียนรู้ ปัญหาคือ เรากินข้อมูลจากอินเทอร์เน็ตไปหมดแล้ว และไม่มี “อินเทอร์เน็ตที่สอง” ให้เทรน GPT-6 ได้อีกต่อไป ข้อมูลที่มีคุณภาพสูงจริง ๆ เหลืออยู่แค่ประมาณ 10 ล้านล้าน token เท่านั้น ซึ่งไม่พอสำหรับโมเดลระดับ 100B+ parameters ที่ต้องใช้ข้อมูลมหาศาลต่อ parameter ดังนั้น ทีม AI ต้องเลือกทางเดินใหม่: จะเป็น “Architect” ที่ออกแบบโมเดลให้ฉลาดขึ้นโดยใช้ข้อมูลเท่าเดิม หรือเป็น “Alchemist” ที่สร้างข้อมูลใหม่จากการเรียนรู้ของโมเดลเอง เช่น self-play, RLHF, หรือ agentic feedback loop ✅ Scaling Laws และความเข้าใจใหม่ ➡️ ความสัมพันธ์ระหว่าง compute กับ data คือ C ∼ D² ➡️ เพิ่ม GPU โดยไม่เพิ่มข้อมูล = ประสิทธิภาพลดลง ➡️ Chinchilla model ของ DeepMind ยืนยันว่า model size ควรสอดคล้องกับ data size ✅ ปัญหาคอขวดด้านข้อมูล ➡️ อินเทอร์เน็ตถูกใช้หมดแล้ว ไม่มีแหล่งข้อมูลใหม่ขนาดใหญ่ ➡️ ข้อมูลคุณภาพสูงเหลือเพียง ~10T token หลังกรองซ้ำและคุณภาพ ➡️ GPT-6 ต้องการข้อมูลระดับ ~20 token ต่อ parameter ซึ่งไม่พอในปัจจุบัน ✅ ทางเลือกของทีมวิจัย AI ➡️ Architect: พัฒนาโมเดลให้ฉลาดขึ้นโดยใช้ข้อมูลเท่าเดิม เช่น Mamba, HRM, ParScale ➡️ Alchemist: สร้างข้อมูลใหม่จาก self-play, RLHF, agentic feedback loop ➡️ ทั้งสองแนวทางต้องทำงานร่วมกันเพื่อผลลัพธ์ที่ดีที่สุด ✅ กลยุทธ์สำหรับผู้นำองค์กร ➡️ Incumbent’s Gambit: ลงทุน 70% กับ Architect เพื่อความมั่นคง และ 30% กับ Alchemist เพื่อ hedge ➡️ Challenger’s Gambit: ลงทุน 70% กับ Alchemist เพื่อ leapfrog และ 30% กับ Architect เพื่อความต่อเนื่อง ➡️ การจัดพอร์ตวิจัยต้องสะท้อนความเสี่ยงและเป้าหมายขององค์กร https://obviouslywrong.substack.com/p/the-bitter-lesson-is-misunderstood
    OBVIOUSLYWRONG.SUBSTACK.COM
    The Bitter Lesson is Misunderstood
    Together, the Bitter Lesson and Scaling Laws reveal that the god of Compute we worship is yoked to an even greater one — the god of Data.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 156 มุมมอง 0 รีวิว
  • เรื่องเล่าจากข้อมูลจริง: เมื่อ AI เริ่มกัดกินโอกาสทำงานของคนอายุน้อย โดยเฉพาะในสายงานที่มันแทนที่ได้ง่าย

    Derek Thompson เปิดประเด็นในบทความล่าสุดว่า คำถาม “AI กำลังทำลายงานของคนรุ่นใหม่หรือไม่” กำลังเปลี่ยนจากข้อสงสัยเป็นหลักฐานที่ชัดเจนขึ้นเรื่อย ๆ โดยเฉพาะหลังจากงานวิจัยใหม่จาก Stanford ที่ใช้ข้อมูลจาก ADP ซึ่งครอบคลุมการจ้างงานของคนหลายล้านคน พบว่า คนอายุ 22–25 ปีในสายงานที่ “มีความเสี่ยงสูงต่อ AI” เช่น software developer และ customer service agent มีอัตราการจ้างงานลดลงถึง 13% ตั้งแต่ ChatGPT เปิดตัว

    ที่น่าสนใจคือ คนอายุมากกว่าในสายงานเดียวกันกลับไม่ได้รับผลกระทบเท่า และบางสายงานที่ไม่สามารถถูกแทนที่ด้วย AI เช่น home health aide กลับมีการจ้างงานเพิ่มขึ้นในกลุ่มคนอายุน้อย

    นักวิจัยยังแยกแยะว่า AI มีผลกระทบแตกต่างกันตามลักษณะงาน—งานที่ AI สามารถ “ทำแทน” ได้ เช่น การแปลเอกสารหรือจัดรูปแบบข้อมูล จะมีการจ้างงานลดลงอย่างชัดเจน ขณะที่งานที่ AI “ช่วยเสริม” เช่น การวางกลยุทธ์หรือการตัดสินใจร่วมกับมนุษย์ กลับไม่มีผลกระทบด้านลบต่อการจ้างงาน

    แม้ก่อนหน้านี้จะมีรายงานจาก Economic Innovation Group และนักเศรษฐศาสตร์หลายคนที่ชี้ว่า AI ยังไม่มีผลกระทบต่อการจ้างงานโดยรวม แต่ข้อมูลใหม่จาก Stanford กลับชี้ว่า หากมองเฉพาะกลุ่มคนอายุน้อยในสายงานที่ AI เข้าไปแทนที่ได้ง่าย ผลกระทบเริ่มปรากฏชัดเจนแล้ว

    ผลการศึกษาจาก Stanford และ ADP
    คนอายุ 22–25 ปีในสายงานที่ AI เข้าไปแทนที่ได้ มีการจ้างงานลดลง 13%
    สายงานที่ไม่เสี่ยงต่อ AI เช่น home health aide มีการจ้างงานเพิ่มขึ้น
    ข้อมูลครอบคลุมหลายล้านคน ทำให้ผลการวิเคราะห์มีความแม่นยำสูง

    ความแตกต่างระหว่างงานที่ AI “แทนที่” กับ “เสริม”
    งานที่ AI ทำแทนได้ เช่น การจัดการเอกสาร, การค้นข้อมูล, การเขียนรายงาน
    งานที่ AI เสริมได้ เช่น การวางกลยุทธ์, การตัดสินใจ, การสื่อสารกับทีม
    งานแบบแรกมีการจ้างงานลดลง ส่วนงานแบบหลังไม่มีผลกระทบ

    ความเปลี่ยนแปลงภายในองค์กร
    ในบริษัทเดียวกัน งานที่เสี่ยงต่อ AI มีการจ้างงานลดลงมากกว่างานที่ไม่เสี่ยง
    การเปลี่ยนแปลงไม่ได้เกิดจากเศรษฐกิจโดยรวม แต่เกิดจากลักษณะงานเฉพาะ
    งานที่มีผลลัพธ์ชัดเจนและวัดผลได้ง่าย มักถูกแทนที่ด้วย AI ก่อน

    ข้อเสนอแนะต่อมหาวิทยาลัยและผู้เรียน
    หลักสูตรควรสอนการใช้ AI ควบคู่กับทักษะพื้นฐาน
    งานที่มีองค์ประกอบทางกายภาพหรือการตัดสินใจระยะยาวยังคงมีความสำคัญ
    การเข้าใจว่า AI ทำอะไรได้และไม่ได้ จะช่วยให้ผู้เรียนปรับตัวได้ดีขึ้น

    https://www.derekthompson.org/p/the-evidence-that-ai-is-destroying
    🎙️ เรื่องเล่าจากข้อมูลจริง: เมื่อ AI เริ่มกัดกินโอกาสทำงานของคนอายุน้อย โดยเฉพาะในสายงานที่มันแทนที่ได้ง่าย Derek Thompson เปิดประเด็นในบทความล่าสุดว่า คำถาม “AI กำลังทำลายงานของคนรุ่นใหม่หรือไม่” กำลังเปลี่ยนจากข้อสงสัยเป็นหลักฐานที่ชัดเจนขึ้นเรื่อย ๆ โดยเฉพาะหลังจากงานวิจัยใหม่จาก Stanford ที่ใช้ข้อมูลจาก ADP ซึ่งครอบคลุมการจ้างงานของคนหลายล้านคน พบว่า คนอายุ 22–25 ปีในสายงานที่ “มีความเสี่ยงสูงต่อ AI” เช่น software developer และ customer service agent มีอัตราการจ้างงานลดลงถึง 13% ตั้งแต่ ChatGPT เปิดตัว ที่น่าสนใจคือ คนอายุมากกว่าในสายงานเดียวกันกลับไม่ได้รับผลกระทบเท่า และบางสายงานที่ไม่สามารถถูกแทนที่ด้วย AI เช่น home health aide กลับมีการจ้างงานเพิ่มขึ้นในกลุ่มคนอายุน้อย นักวิจัยยังแยกแยะว่า AI มีผลกระทบแตกต่างกันตามลักษณะงาน—งานที่ AI สามารถ “ทำแทน” ได้ เช่น การแปลเอกสารหรือจัดรูปแบบข้อมูล จะมีการจ้างงานลดลงอย่างชัดเจน ขณะที่งานที่ AI “ช่วยเสริม” เช่น การวางกลยุทธ์หรือการตัดสินใจร่วมกับมนุษย์ กลับไม่มีผลกระทบด้านลบต่อการจ้างงาน แม้ก่อนหน้านี้จะมีรายงานจาก Economic Innovation Group และนักเศรษฐศาสตร์หลายคนที่ชี้ว่า AI ยังไม่มีผลกระทบต่อการจ้างงานโดยรวม แต่ข้อมูลใหม่จาก Stanford กลับชี้ว่า หากมองเฉพาะกลุ่มคนอายุน้อยในสายงานที่ AI เข้าไปแทนที่ได้ง่าย ผลกระทบเริ่มปรากฏชัดเจนแล้ว ✅ ผลการศึกษาจาก Stanford และ ADP ➡️ คนอายุ 22–25 ปีในสายงานที่ AI เข้าไปแทนที่ได้ มีการจ้างงานลดลง 13% ➡️ สายงานที่ไม่เสี่ยงต่อ AI เช่น home health aide มีการจ้างงานเพิ่มขึ้น ➡️ ข้อมูลครอบคลุมหลายล้านคน ทำให้ผลการวิเคราะห์มีความแม่นยำสูง ✅ ความแตกต่างระหว่างงานที่ AI “แทนที่” กับ “เสริม” ➡️ งานที่ AI ทำแทนได้ เช่น การจัดการเอกสาร, การค้นข้อมูล, การเขียนรายงาน ➡️ งานที่ AI เสริมได้ เช่น การวางกลยุทธ์, การตัดสินใจ, การสื่อสารกับทีม ➡️ งานแบบแรกมีการจ้างงานลดลง ส่วนงานแบบหลังไม่มีผลกระทบ ✅ ความเปลี่ยนแปลงภายในองค์กร ➡️ ในบริษัทเดียวกัน งานที่เสี่ยงต่อ AI มีการจ้างงานลดลงมากกว่างานที่ไม่เสี่ยง ➡️ การเปลี่ยนแปลงไม่ได้เกิดจากเศรษฐกิจโดยรวม แต่เกิดจากลักษณะงานเฉพาะ ➡️ งานที่มีผลลัพธ์ชัดเจนและวัดผลได้ง่าย มักถูกแทนที่ด้วย AI ก่อน ✅ ข้อเสนอแนะต่อมหาวิทยาลัยและผู้เรียน ➡️ หลักสูตรควรสอนการใช้ AI ควบคู่กับทักษะพื้นฐาน ➡️ งานที่มีองค์ประกอบทางกายภาพหรือการตัดสินใจระยะยาวยังคงมีความสำคัญ ➡️ การเข้าใจว่า AI ทำอะไรได้และไม่ได้ จะช่วยให้ผู้เรียนปรับตัวได้ดีขึ้น https://www.derekthompson.org/p/the-evidence-that-ai-is-destroying
    WWW.DEREKTHOMPSON.ORG
    The Evidence That AI Is Destroying Jobs For Young People Just Got Stronger
    A big nerd debate with bigger implications for the future of work, technology, and the economy
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 170 มุมมอง 0 รีวิว
  • เรื่องเล่าจากเบื้องหลังการปิดข่าว: เมื่อการไม่เปิดเผยเหตุการณ์ไซเบอร์กลายเป็นกลยุทธ์องค์กร

    จากรายงานล่าสุดของ Bitdefender และการสัมภาษณ์โดย CSO Online พบว่า 69% ของ CISO ถูกขอให้ปิดข่าวการถูกโจมตีทางไซเบอร์โดยผู้บริหารขององค์กร ซึ่งเพิ่มขึ้นจาก 42% เมื่อสองปีก่อน สาเหตุหลักคือความกลัวผลกระทบต่อชื่อเสียงและราคาหุ้น มากกว่าการปฏิบัติตามกฎหมายหรือมาตรฐานความปลอดภัย

    รูปแบบการโจมตีที่เปลี่ยนไปก็มีส่วน—จาก ransomware ที่เคยบังคับให้เปิดเผยข้อมูล สู่การขโมยข้อมูลแบบเงียบ ๆ โดยไม่กระทบผู้ใช้ปลายทาง เช่น กลุ่ม RedCurl ที่เจาะ hypervisor โดยไม่แตะระบบที่ผู้ใช้เห็น ทำให้การเจรจาเป็นไปแบบลับ ๆ และลดแรงกดดันในการเปิดเผย

    CISO หลายคนเล่าว่าถูกกดดันให้ “ไม่แจ้งคณะกรรมการตรวจสอบ” หรือ “แต่งเรื่องให้ดูดีในเอกสาร SEC” แม้จะมีเหตุการณ์อย่างการขโมยข้อมูล 500GB, การใช้สิทธิ์ผู้ดูแลระบบในทางที่ผิด, หรือการโอนเงินผิดกว่า €50 ล้านผ่านช่องโหว่ใน SAP

    แม้จะมีข้อบังคับจาก GDPR, DORA, NIS2 และกฎหมายตลาดทุนที่กำหนดให้ต้องเปิดเผยเหตุการณ์ไซเบอร์อย่างทันท่วงที แต่ CISO กลับถูกบีบให้หลีกเลี่ยงการรายงาน—ทั้งจากแรงกดดันภายในและความกลัวผลกระทบต่ออาชีพของตนเอง

    Caroline Morgan จาก CM Law เตือนว่า “การปิดข่าวไม่ใช่การหลีกเลี่ยงปัญหา แต่เป็นการเพิ่มความเสียหาย” เพราะหากถูกตรวจพบ องค์กรอาจถูกปรับหนัก เสียความเชื่อมั่น และผู้บริหารอาจถูกฟ้องหรือดำเนินคดีได้

    สถิติและแนวโน้มการปิดข่าวไซเบอร์
    69% ของ CISO ถูกขอให้ปิดข่าวการโจมตี เพิ่มจาก 42% ในสองปี
    การโจมตีแบบขโมยข้อมูลเงียบ ๆ ทำให้เหตุการณ์ดูไม่รุนแรง
    การเจรจาแบบลับ ๆ ลดแรงกดดันในการเปิดเผย

    ตัวอย่างเหตุการณ์ที่ถูกปิดข่าว
    ขโมยข้อมูลวิศวกรรม 500GB โดย insider ขายบน dark web
    ผู้ดูแลระบบใช้สิทธิ์ข่มขู่และเข้าถึงบัญชีผู้บริหาร
    โอนเงินผิดกว่า €50 ล้าน ผ่านช่องโหว่ใน SAP
    บัญชี super admin ถูก CrowdStrike แจ้งเตือน แต่ไม่มีการแก้ไข
    CISO ถูกติดสินบนด้วยทริปหรูเพื่อแลกกับสัญญา

    แรงกดดันจากผู้บริหารและโครงสร้างองค์กร
    CIO และ CFO เป็นผู้ตัดสินใจว่าจะเปิดเผยหรือไม่ โดยไม่ปรึกษา CISO
    เหตุการณ์มักถูกเลื่อนการแจ้งก่อนประชุมผู้ถือหุ้นหรือรายงานผลประกอบการ
    CISO ที่ไม่ยอมปิดข่าวมักถูกลดบทบาทหรือให้ออกจากงาน

    ข้อกฎหมายและคำเตือนจากผู้เชี่ยวชาญ
    GDPR, DORA, NIS2 และกฎหมายตลาดทุนกำหนดให้ต้องเปิดเผยทันที
    การปิดข่าวอาจนำไปสู่การปรับ, สูญเสียความเชื่อมั่น, และฟ้องร้อง
    อดีต CISO ของ Uber ถูกตัดสินว่ามีความผิดจากการปิดข่าวการโจมตีในปี 2016

    https://www.csoonline.com/article/4050232/pressure-on-cisos-to-stay-silent-about-security-incidents-growing.html
    🎙️ เรื่องเล่าจากเบื้องหลังการปิดข่าว: เมื่อการไม่เปิดเผยเหตุการณ์ไซเบอร์กลายเป็นกลยุทธ์องค์กร จากรายงานล่าสุดของ Bitdefender และการสัมภาษณ์โดย CSO Online พบว่า 69% ของ CISO ถูกขอให้ปิดข่าวการถูกโจมตีทางไซเบอร์โดยผู้บริหารขององค์กร ซึ่งเพิ่มขึ้นจาก 42% เมื่อสองปีก่อน สาเหตุหลักคือความกลัวผลกระทบต่อชื่อเสียงและราคาหุ้น มากกว่าการปฏิบัติตามกฎหมายหรือมาตรฐานความปลอดภัย รูปแบบการโจมตีที่เปลี่ยนไปก็มีส่วน—จาก ransomware ที่เคยบังคับให้เปิดเผยข้อมูล สู่การขโมยข้อมูลแบบเงียบ ๆ โดยไม่กระทบผู้ใช้ปลายทาง เช่น กลุ่ม RedCurl ที่เจาะ hypervisor โดยไม่แตะระบบที่ผู้ใช้เห็น ทำให้การเจรจาเป็นไปแบบลับ ๆ และลดแรงกดดันในการเปิดเผย CISO หลายคนเล่าว่าถูกกดดันให้ “ไม่แจ้งคณะกรรมการตรวจสอบ” หรือ “แต่งเรื่องให้ดูดีในเอกสาร SEC” แม้จะมีเหตุการณ์อย่างการขโมยข้อมูล 500GB, การใช้สิทธิ์ผู้ดูแลระบบในทางที่ผิด, หรือการโอนเงินผิดกว่า €50 ล้านผ่านช่องโหว่ใน SAP แม้จะมีข้อบังคับจาก GDPR, DORA, NIS2 และกฎหมายตลาดทุนที่กำหนดให้ต้องเปิดเผยเหตุการณ์ไซเบอร์อย่างทันท่วงที แต่ CISO กลับถูกบีบให้หลีกเลี่ยงการรายงาน—ทั้งจากแรงกดดันภายในและความกลัวผลกระทบต่ออาชีพของตนเอง Caroline Morgan จาก CM Law เตือนว่า “การปิดข่าวไม่ใช่การหลีกเลี่ยงปัญหา แต่เป็นการเพิ่มความเสียหาย” เพราะหากถูกตรวจพบ องค์กรอาจถูกปรับหนัก เสียความเชื่อมั่น และผู้บริหารอาจถูกฟ้องหรือดำเนินคดีได้ ✅ สถิติและแนวโน้มการปิดข่าวไซเบอร์ ➡️ 69% ของ CISO ถูกขอให้ปิดข่าวการโจมตี เพิ่มจาก 42% ในสองปี ➡️ การโจมตีแบบขโมยข้อมูลเงียบ ๆ ทำให้เหตุการณ์ดูไม่รุนแรง ➡️ การเจรจาแบบลับ ๆ ลดแรงกดดันในการเปิดเผย ✅ ตัวอย่างเหตุการณ์ที่ถูกปิดข่าว ➡️ ขโมยข้อมูลวิศวกรรม 500GB โดย insider ขายบน dark web ➡️ ผู้ดูแลระบบใช้สิทธิ์ข่มขู่และเข้าถึงบัญชีผู้บริหาร ➡️ โอนเงินผิดกว่า €50 ล้าน ผ่านช่องโหว่ใน SAP ➡️ บัญชี super admin ถูก CrowdStrike แจ้งเตือน แต่ไม่มีการแก้ไข ➡️ CISO ถูกติดสินบนด้วยทริปหรูเพื่อแลกกับสัญญา ✅ แรงกดดันจากผู้บริหารและโครงสร้างองค์กร ➡️ CIO และ CFO เป็นผู้ตัดสินใจว่าจะเปิดเผยหรือไม่ โดยไม่ปรึกษา CISO ➡️ เหตุการณ์มักถูกเลื่อนการแจ้งก่อนประชุมผู้ถือหุ้นหรือรายงานผลประกอบการ ➡️ CISO ที่ไม่ยอมปิดข่าวมักถูกลดบทบาทหรือให้ออกจากงาน ✅ ข้อกฎหมายและคำเตือนจากผู้เชี่ยวชาญ ➡️ GDPR, DORA, NIS2 และกฎหมายตลาดทุนกำหนดให้ต้องเปิดเผยทันที ➡️ การปิดข่าวอาจนำไปสู่การปรับ, สูญเสียความเชื่อมั่น, และฟ้องร้อง ➡️ อดีต CISO ของ Uber ถูกตัดสินว่ามีความผิดจากการปิดข่าวการโจมตีในปี 2016 https://www.csoonline.com/article/4050232/pressure-on-cisos-to-stay-silent-about-security-incidents-growing.html
    WWW.CSOONLINE.COM
    Pressure on CISOs to stay silent about security incidents growing
    A recent survey found that 69% of CISOs have been told to keep quiet about breaches by their employers, up from 42% just two years ago.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 229 มุมมอง 0 รีวิว
  • กลยุทธ์ เล่นสั้น 04/09/68 #กะเทาะหุ้น #ตลาดหุ้น #หุ้นไทย #นักลงทุน
    กลยุทธ์ เล่นสั้น 04/09/68 #กะเทาะหุ้น #ตลาดหุ้น #หุ้นไทย #นักลงทุน
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 311 มุมมอง 0 0 รีวิว
  • เรื่องเล่าจาก WeTransfer ถึง ChatGPT: เมื่อ AI ไม่ได้แค่ฉลาด แต่เริ่ม “รู้มากเกินไป”

    กลางปี 2025 WeTransfer จุดชนวนความกังวลทั่วโลก เมื่อมีการเปลี่ยนเงื่อนไขการใช้งานให้สามารถนำไฟล์ของผู้ใช้ไปใช้ในการ “พัฒนาเทคโนโลยีใหม่ รวมถึงการปรับปรุงโมเดล AI” แม้ภายหลังจะออกมาชี้แจงว่าเป็นการใช้ AI เพื่อจัดการเนื้อหา ไม่ใช่การฝึกโมเดล แต่ความไม่ชัดเจนนี้ก็สะท้อนถึงแนวโน้มที่น่ากังวล: ข้อมูลของผู้ใช้กำลังกลายเป็นเชื้อเพลิงของ AI โดยที่ผู้ใช้ไม่รู้ตัว

    Slack ก็เป็นอีกตัวอย่างที่ใช้ข้อมูลของลูกค้าในการฝึกโมเดล machine learning โดยค่าเริ่มต้น ซึ่งหมายความว่แม้จะเป็นบริการที่ใช้ในองค์กร ก็ยังมีความเสี่ยงด้านข้อมูลหากไม่มีการตั้งค่าความปลอดภัยอย่างรัดกุม

    นอกจากนี้ยังมีกรณีที่ผู้ใช้ ChatGPT เปิดใช้งาน “make this chat discoverable” โดยไม่รู้ว่าเนื้อหาจะถูกจัดทำดัชนีโดย Google และปรากฏในผลการค้นหา ซึ่งอาจมีข้อมูลส่วนตัวหรือกลยุทธ์ทางธุรกิจที่ไม่ควรเปิดเผย

    สิ่งที่น่ากังวลที่สุดคือการใช้ AI ในองค์กรโดยไม่มีการควบคุม เช่น พนักงานนำข้อมูลภายในไปใส่ใน ChatGPT เพื่อแปลเอกสารหรือเขียนอีเมล โดยไม่รู้ว่าข้อมูลนั้นอาจถูกนำไปใช้ในการฝึกโมเดลในอนาคต

    CISOs (Chief Information Security Officers) ทั่วโลกกำลังเผชิญกับภาระสองด้าน: ต้องใช้ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพด้านความปลอดภัย แต่ก็ต้องป้องกันไม่ให้ AI กลายเป็นช่องโหว่ใหม่ขององค์กร ซึ่งเป็นความท้าทายที่ซับซ้อนและกำลังสร้างความเหนื่อยล้าให้กับผู้บริหารด้านความปลอดภัยทั่วโลก

    การเปลี่ยนแปลงนโยบายของบริการออนไลน์
    WeTransfer เพิ่มเงื่อนไขให้สามารถใช้ไฟล์ผู้ใช้ในการพัฒนา AI
    Slack ใช้ข้อมูลลูกค้าในการฝึกโมเดล machine learning โดยค่าเริ่มต้น
    Meta และบริการอื่น ๆ เริ่มปรับนโยบายเพื่อใช้ข้อมูลผู้ใช้ในการฝึกโมเดล

    ความเสี่ยงจากการใช้งาน AI โดยผู้ใช้ทั่วไป
    พนักงานอาจนำข้อมูลภายในองค์กรไปใส่ใน ChatGPT โดยไม่รู้ผลกระทบ
    การเปิดใช้งาน “make this chat discoverable” ทำให้ข้อมูลปรากฏใน Google
    ข้อมูลส่วนตัวหรือกลยุทธ์ทางธุรกิจอาจถูกเปิดเผยโดยไม่ตั้งใจ

    ความท้าทายของผู้บริหารด้านความปลอดภัย
    CISOs ต้องใช้ AI เพื่อเพิ่มความปลอดภัย แต่ก็ต้องควบคุมความเสี่ยงจาก AI
    64% ของผู้บริหารด้านความปลอดภัยมองว่า AI เป็นเป้าหมายเชิงกลยุทธ์
    48% ระบุว่าการใช้งาน AI อย่างปลอดภัยเป็นเรื่องเร่งด่วน

    แนวโน้มของการเปลี่ยนแปลงในองค์กร
    บริษัทต่าง ๆ เริ่มปรับนโยบายเพื่อให้สามารถใช้ข้อมูลในการฝึก AI ได้
    ต้องมีการปรับปรุงเงื่อนไขการใช้งานให้โปร่งใสและสอดคล้องกับกฎหมาย
    การใช้ AI ต้องมีการกำกับดูแลร่วมกัน ไม่ใช่แค่หน้าที่ของ CISO

    https://www.csoonline.com/article/4049373/how-the-generative-ai-boom-opens-up-new-privacy-and-cybersecurity-risks.html
    🎙️ เรื่องเล่าจาก WeTransfer ถึง ChatGPT: เมื่อ AI ไม่ได้แค่ฉลาด แต่เริ่ม “รู้มากเกินไป” กลางปี 2025 WeTransfer จุดชนวนความกังวลทั่วโลก เมื่อมีการเปลี่ยนเงื่อนไขการใช้งานให้สามารถนำไฟล์ของผู้ใช้ไปใช้ในการ “พัฒนาเทคโนโลยีใหม่ รวมถึงการปรับปรุงโมเดล AI” แม้ภายหลังจะออกมาชี้แจงว่าเป็นการใช้ AI เพื่อจัดการเนื้อหา ไม่ใช่การฝึกโมเดล แต่ความไม่ชัดเจนนี้ก็สะท้อนถึงแนวโน้มที่น่ากังวล: ข้อมูลของผู้ใช้กำลังกลายเป็นเชื้อเพลิงของ AI โดยที่ผู้ใช้ไม่รู้ตัว Slack ก็เป็นอีกตัวอย่างที่ใช้ข้อมูลของลูกค้าในการฝึกโมเดล machine learning โดยค่าเริ่มต้น ซึ่งหมายความว่แม้จะเป็นบริการที่ใช้ในองค์กร ก็ยังมีความเสี่ยงด้านข้อมูลหากไม่มีการตั้งค่าความปลอดภัยอย่างรัดกุม นอกจากนี้ยังมีกรณีที่ผู้ใช้ ChatGPT เปิดใช้งาน “make this chat discoverable” โดยไม่รู้ว่าเนื้อหาจะถูกจัดทำดัชนีโดย Google และปรากฏในผลการค้นหา ซึ่งอาจมีข้อมูลส่วนตัวหรือกลยุทธ์ทางธุรกิจที่ไม่ควรเปิดเผย สิ่งที่น่ากังวลที่สุดคือการใช้ AI ในองค์กรโดยไม่มีการควบคุม เช่น พนักงานนำข้อมูลภายในไปใส่ใน ChatGPT เพื่อแปลเอกสารหรือเขียนอีเมล โดยไม่รู้ว่าข้อมูลนั้นอาจถูกนำไปใช้ในการฝึกโมเดลในอนาคต CISOs (Chief Information Security Officers) ทั่วโลกกำลังเผชิญกับภาระสองด้าน: ต้องใช้ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพด้านความปลอดภัย แต่ก็ต้องป้องกันไม่ให้ AI กลายเป็นช่องโหว่ใหม่ขององค์กร ซึ่งเป็นความท้าทายที่ซับซ้อนและกำลังสร้างความเหนื่อยล้าให้กับผู้บริหารด้านความปลอดภัยทั่วโลก ✅ การเปลี่ยนแปลงนโยบายของบริการออนไลน์ ➡️ WeTransfer เพิ่มเงื่อนไขให้สามารถใช้ไฟล์ผู้ใช้ในการพัฒนา AI ➡️ Slack ใช้ข้อมูลลูกค้าในการฝึกโมเดล machine learning โดยค่าเริ่มต้น ➡️ Meta และบริการอื่น ๆ เริ่มปรับนโยบายเพื่อใช้ข้อมูลผู้ใช้ในการฝึกโมเดล ✅ ความเสี่ยงจากการใช้งาน AI โดยผู้ใช้ทั่วไป ➡️ พนักงานอาจนำข้อมูลภายในองค์กรไปใส่ใน ChatGPT โดยไม่รู้ผลกระทบ ➡️ การเปิดใช้งาน “make this chat discoverable” ทำให้ข้อมูลปรากฏใน Google ➡️ ข้อมูลส่วนตัวหรือกลยุทธ์ทางธุรกิจอาจถูกเปิดเผยโดยไม่ตั้งใจ ✅ ความท้าทายของผู้บริหารด้านความปลอดภัย ➡️ CISOs ต้องใช้ AI เพื่อเพิ่มความปลอดภัย แต่ก็ต้องควบคุมความเสี่ยงจาก AI ➡️ 64% ของผู้บริหารด้านความปลอดภัยมองว่า AI เป็นเป้าหมายเชิงกลยุทธ์ ➡️ 48% ระบุว่าการใช้งาน AI อย่างปลอดภัยเป็นเรื่องเร่งด่วน ✅ แนวโน้มของการเปลี่ยนแปลงในองค์กร ➡️ บริษัทต่าง ๆ เริ่มปรับนโยบายเพื่อให้สามารถใช้ข้อมูลในการฝึก AI ได้ ➡️ ต้องมีการปรับปรุงเงื่อนไขการใช้งานให้โปร่งใสและสอดคล้องกับกฎหมาย ➡️ การใช้ AI ต้องมีการกำกับดูแลร่วมกัน ไม่ใช่แค่หน้าที่ของ CISO https://www.csoonline.com/article/4049373/how-the-generative-ai-boom-opens-up-new-privacy-and-cybersecurity-risks.html
    WWW.CSOONLINE.COM
    How the generative AI boom opens up new privacy and cybersecurity risks
    Corporate strategy will need to take these potential issues into account, both by shielding who owns the data and by preventing AI from becoming a security breach.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 191 มุมมอง 0 รีวิว
  • เรื่องเล่าจาก EEG: เมื่อ ChatGPT ไม่ได้แค่ช่วยเขียน แต่กำลัง “เขียนใหม่” ระบบประสาทของเรา

    งานวิจัยล่าสุดจาก MIT Media Lab ชื่อว่า “Your Brain on ChatGPT” ได้ทดลองให้ผู้เข้าร่วม 54 คนแบ่งออกเป็น 3 กลุ่ม: กลุ่มที่เขียนด้วยสมองตัวเอง, กลุ่มที่ใช้ Search Engine, และกลุ่มที่ใช้ LLM (เช่น ChatGPT หรือ Grok) เพื่อช่วยเขียนเรียงความ SAT โดยใช้ EEG สแกนสมองระหว่างทำงาน

    ผลลัพธ์ชัดเจน: กลุ่มที่ใช้ LLM มีการเชื่อมต่อของสมองลดลงอย่างมีนัยสำคัญ โดยเฉพาะในคลื่น alpha, beta, delta และ theta ซึ่งเกี่ยวข้องกับการจดจ่อ, การมองเห็น, และการประมวลผลเชิงลึก

    ที่น่าตกใจคือ เมื่อให้เขียนโดยไม่ใช้ AI ใน Session 4 ผู้ที่เคยใช้ LLM กลับไม่สามารถฟื้นฟูการทำงานของสมองได้เหมือนเดิม—แสดงถึง “ความเสียหายตกค้าง” ที่อาจกลายเป็นภาวะถดถอยทางปัญญาระยะยาว

    นอกจากนี้ 83.3% ของผู้ใช้ LLM ไม่สามารถจำแม้แต่ประโยคเดียวจากเรียงความที่เพิ่งเขียนได้ ขณะที่กลุ่มที่ใช้สมองหรือ Search Engine สามารถอ้างอิงได้อย่างแม่นยำ และยังรู้สึกเป็นเจ้าของงานเขียนของตัวเองมากกว่า

    นักวิจัยเรียกปรากฏการณ์นี้ว่า “cognitive offloading” คือสมองเริ่มปรับตัวให้ใช้พลังงานน้อยลงเมื่อมีเครื่องมือช่วย—แต่ผลที่ตามมาคือการลดลงของการเรียนรู้เชิงลึก, การสังเคราะห์ข้อมูล, และความพยายามในการแก้ปัญหา

    ผลกระทบของการใช้ LLM ต่อสมอง
    EEG แสดงการลดลงของการเชื่อมต่อสมองในหลายคลื่นความถี่
    การใช้ LLM ทำให้สมองไม่กระตุ้นเครือข่ายการมองเห็นและความสนใจ
    ผู้ใช้ LLM มีความจำและการจดจำเนื้อหาลดลงอย่างชัดเจน

    ความรู้สึกของผู้ใช้ต่อผลงานของตัวเอง
    ผู้ใช้ LLM มักตอบว่า “50/50” หรือ “ไม่แน่ใจว่าเป็นของตัวเอง”
    กลุ่มที่ใช้สมองเองรายงานความรู้สึกเป็นเจ้าของงานอย่างชัดเจน
    การใช้ AI ทำให้เกิดความรู้สึกแยกตัวจากกระบวนการสร้างสรรค์

    ผลกระทบระยะยาวจากการใช้ AI
    ผู้ใช้ LLM ที่เปลี่ยนกลับมาเขียนเองยังคงมีการทำงานของสมองต่ำกว่าปกติ
    สมองปรับตัวให้ “ประหยัดพลังงาน” แต่แลกด้วยการลดความสามารถในการเรียนรู้
    งานเขียนจาก LLM มักสั้นลง, มีโครงสร้างจำกัด, และขาดการบูรณาการเชิงกลยุทธ์

    ข้อเสนอจากนักวิจัย
    ควรใช้ AI อย่างมีขอบเขต และให้สมองได้ทำงานจริงเป็นระยะ
    การใช้ AI เพื่อความสะดวกอาจนำไปสู่ “หนี้ทางปัญญา” ที่สะสมเรื่อย ๆ
    การเรียนรู้ที่แท้จริงต้องใช้ความพยายาม ไม่ใช่แค่ผลลัพธ์ที่ดูดี

    https://publichealthpolicyjournal.com/mit-study-finds-artificial-intelligence-use-reprograms-the-brain-leading-to-cognitive-decline/
    🎙️ เรื่องเล่าจาก EEG: เมื่อ ChatGPT ไม่ได้แค่ช่วยเขียน แต่กำลัง “เขียนใหม่” ระบบประสาทของเรา งานวิจัยล่าสุดจาก MIT Media Lab ชื่อว่า “Your Brain on ChatGPT” ได้ทดลองให้ผู้เข้าร่วม 54 คนแบ่งออกเป็น 3 กลุ่ม: กลุ่มที่เขียนด้วยสมองตัวเอง, กลุ่มที่ใช้ Search Engine, และกลุ่มที่ใช้ LLM (เช่น ChatGPT หรือ Grok) เพื่อช่วยเขียนเรียงความ SAT โดยใช้ EEG สแกนสมองระหว่างทำงาน ผลลัพธ์ชัดเจน: กลุ่มที่ใช้ LLM มีการเชื่อมต่อของสมองลดลงอย่างมีนัยสำคัญ โดยเฉพาะในคลื่น alpha, beta, delta และ theta ซึ่งเกี่ยวข้องกับการจดจ่อ, การมองเห็น, และการประมวลผลเชิงลึก ที่น่าตกใจคือ เมื่อให้เขียนโดยไม่ใช้ AI ใน Session 4 ผู้ที่เคยใช้ LLM กลับไม่สามารถฟื้นฟูการทำงานของสมองได้เหมือนเดิม—แสดงถึง “ความเสียหายตกค้าง” ที่อาจกลายเป็นภาวะถดถอยทางปัญญาระยะยาว นอกจากนี้ 83.3% ของผู้ใช้ LLM ไม่สามารถจำแม้แต่ประโยคเดียวจากเรียงความที่เพิ่งเขียนได้ ขณะที่กลุ่มที่ใช้สมองหรือ Search Engine สามารถอ้างอิงได้อย่างแม่นยำ และยังรู้สึกเป็นเจ้าของงานเขียนของตัวเองมากกว่า นักวิจัยเรียกปรากฏการณ์นี้ว่า “cognitive offloading” คือสมองเริ่มปรับตัวให้ใช้พลังงานน้อยลงเมื่อมีเครื่องมือช่วย—แต่ผลที่ตามมาคือการลดลงของการเรียนรู้เชิงลึก, การสังเคราะห์ข้อมูล, และความพยายามในการแก้ปัญหา ✅ ผลกระทบของการใช้ LLM ต่อสมอง ➡️ EEG แสดงการลดลงของการเชื่อมต่อสมองในหลายคลื่นความถี่ ➡️ การใช้ LLM ทำให้สมองไม่กระตุ้นเครือข่ายการมองเห็นและความสนใจ ➡️ ผู้ใช้ LLM มีความจำและการจดจำเนื้อหาลดลงอย่างชัดเจน ✅ ความรู้สึกของผู้ใช้ต่อผลงานของตัวเอง ➡️ ผู้ใช้ LLM มักตอบว่า “50/50” หรือ “ไม่แน่ใจว่าเป็นของตัวเอง” ➡️ กลุ่มที่ใช้สมองเองรายงานความรู้สึกเป็นเจ้าของงานอย่างชัดเจน ➡️ การใช้ AI ทำให้เกิดความรู้สึกแยกตัวจากกระบวนการสร้างสรรค์ ✅ ผลกระทบระยะยาวจากการใช้ AI ➡️ ผู้ใช้ LLM ที่เปลี่ยนกลับมาเขียนเองยังคงมีการทำงานของสมองต่ำกว่าปกติ ➡️ สมองปรับตัวให้ “ประหยัดพลังงาน” แต่แลกด้วยการลดความสามารถในการเรียนรู้ ➡️ งานเขียนจาก LLM มักสั้นลง, มีโครงสร้างจำกัด, และขาดการบูรณาการเชิงกลยุทธ์ ✅ ข้อเสนอจากนักวิจัย ➡️ ควรใช้ AI อย่างมีขอบเขต และให้สมองได้ทำงานจริงเป็นระยะ ➡️ การใช้ AI เพื่อความสะดวกอาจนำไปสู่ “หนี้ทางปัญญา” ที่สะสมเรื่อย ๆ ➡️ การเรียนรู้ที่แท้จริงต้องใช้ความพยายาม ไม่ใช่แค่ผลลัพธ์ที่ดูดี https://publichealthpolicyjournal.com/mit-study-finds-artificial-intelligence-use-reprograms-the-brain-leading-to-cognitive-decline/
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 153 มุมมอง 0 รีวิว
  • เรื่องเล่าจาก BlazeCore: เมื่อ CPU ที่ยังไม่เปิดตัวถูกใส่ไว้ในเครื่องขายจริง

    ต้นเดือนกันยายน 2025 มีผู้พบว่า BlazeCore ซึ่งเป็นผู้ผลิตพีซีเกมมิ่งแบบประกอบล่วงหน้า ได้ระบุ “Ryzen 7 9700F” ไว้ในรายละเอียดของเครื่องรุ่นหนึ่งที่ขายผ่านร้าน Microless ในสหรัฐอาหรับเอมิเรตส์ โดยในหน้าสเปกหลักยังคงระบุว่าใช้ Ryzen 7 9700X แต่เมื่อเลื่อนลงไปอ่านรายละเอียดกลับพบชื่อ 9700F โผล่ขึ้นมา

    Ryzen 7 9700F เป็นรุ่นที่ยังไม่มีการเปิดตัวจาก AMD แต่มีข้อมูลหลุดออกมาก่อนหน้านี้ว่าเป็นหนึ่งในสองรุ่นใหม่ในตระกูล Zen 5 ที่ไม่มีกราฟิกในตัว (F-series) โดยอีกตัวคือ Ryzen 5 9500F

    จากข้อมูลที่หลุดออกมา Ryzen 7 9700F มีสเปกใกล้เคียงกับ 9700X ทุกประการ: 8 คอร์ 16 เธรด, base clock 3.8 GHz, L3 cache 32MB แต่ boost clock ต่ำกว่าเล็กน้อยที่ 5.4 GHz (9700X อยู่ที่ 5.5 GHz) และไม่มี iGPU ซึ่งทำให้ราคาควรจะถูกกว่า แต่ในรายการสินค้ากลับตั้งไว้ที่ $294 ซึ่งสูงกว่าที่คาดไว้

    เมื่อดูจาก benchmark ล่าสุด พบว่า 9700F มีประสิทธิภาพใกล้เคียงกับ 9700X ทั้งในงาน multi-core และ single-core โดยต่างกันเพียงเล็กน้อยในคะแนน Cinebench และ Geekbench ซึ่งหมายความว่าในงานจริง เช่น การเล่นเกมหรือการตัดต่อวิดีโอ ความแตกต่างแทบไม่รู้สึกได้ หากใช้ GPU แยก

    การปรากฏตัวของ Ryzen 7 9700F
    ถูกระบุในรายละเอียดของเครื่อง BlazeCore บนร้าน Microless
    ยังไม่มีการประกาศอย่างเป็นทางการจาก AMD
    อาจเป็นการเตรียมเปลี่ยนสเปก หรือพิมพ์ผิดจากผู้ประกอบ

    สเปกของ Ryzen 7 9700F เทียบกับ 9700X
    8 คอร์ 16 เธรด, base clock 3.8 GHz, L3 cache 32MB เท่ากัน
    boost clock ต่ำกว่า 9700X เล็กน้อย (5.4 GHz vs 5.5 GHz)
    ไม่มี iGPU ซึ่งทำให้ราคาควรต่ำกว่า แต่กลับตั้งไว้ที่ $294

    ประสิทธิภาพจาก benchmark ล่าสุด
    คะแนน Cinebench และ Geekbench ต่างกันเพียง ~2% ใน single-core
    multi-core performance เท่ากันทุกประการ
    เหมาะกับผู้ใช้ที่มี GPU แยกและไม่ต้องการ iGPU

    บริบทของ Zen 5 และ F-series
    Ryzen 7 9700F และ 9500F เป็นรุ่นแรกของ Zen 5 ที่ไม่มีกราฟิกในตัว
    เหมาะกับตลาดที่เน้นประสิทธิภาพต่อราคา เช่น เกมมิ่งและ workstation
    อาจเป็นกลยุทธ์ของ AMD เพื่อลดต้นทุนและแข่งขันกับ Intel F-series

    https://wccftech.com/system-integrator-mentions-ryzen-7-9700f-with-boost-clock-of-5-4-ghz-configuration-still-boasts-9700x/
    🎙️ เรื่องเล่าจาก BlazeCore: เมื่อ CPU ที่ยังไม่เปิดตัวถูกใส่ไว้ในเครื่องขายจริง ต้นเดือนกันยายน 2025 มีผู้พบว่า BlazeCore ซึ่งเป็นผู้ผลิตพีซีเกมมิ่งแบบประกอบล่วงหน้า ได้ระบุ “Ryzen 7 9700F” ไว้ในรายละเอียดของเครื่องรุ่นหนึ่งที่ขายผ่านร้าน Microless ในสหรัฐอาหรับเอมิเรตส์ โดยในหน้าสเปกหลักยังคงระบุว่าใช้ Ryzen 7 9700X แต่เมื่อเลื่อนลงไปอ่านรายละเอียดกลับพบชื่อ 9700F โผล่ขึ้นมา Ryzen 7 9700F เป็นรุ่นที่ยังไม่มีการเปิดตัวจาก AMD แต่มีข้อมูลหลุดออกมาก่อนหน้านี้ว่าเป็นหนึ่งในสองรุ่นใหม่ในตระกูล Zen 5 ที่ไม่มีกราฟิกในตัว (F-series) โดยอีกตัวคือ Ryzen 5 9500F จากข้อมูลที่หลุดออกมา Ryzen 7 9700F มีสเปกใกล้เคียงกับ 9700X ทุกประการ: 8 คอร์ 16 เธรด, base clock 3.8 GHz, L3 cache 32MB แต่ boost clock ต่ำกว่าเล็กน้อยที่ 5.4 GHz (9700X อยู่ที่ 5.5 GHz) และไม่มี iGPU ซึ่งทำให้ราคาควรจะถูกกว่า แต่ในรายการสินค้ากลับตั้งไว้ที่ $294 ซึ่งสูงกว่าที่คาดไว้ เมื่อดูจาก benchmark ล่าสุด พบว่า 9700F มีประสิทธิภาพใกล้เคียงกับ 9700X ทั้งในงาน multi-core และ single-core โดยต่างกันเพียงเล็กน้อยในคะแนน Cinebench และ Geekbench ซึ่งหมายความว่าในงานจริง เช่น การเล่นเกมหรือการตัดต่อวิดีโอ ความแตกต่างแทบไม่รู้สึกได้ หากใช้ GPU แยก ✅ การปรากฏตัวของ Ryzen 7 9700F ➡️ ถูกระบุในรายละเอียดของเครื่อง BlazeCore บนร้าน Microless ➡️ ยังไม่มีการประกาศอย่างเป็นทางการจาก AMD ➡️ อาจเป็นการเตรียมเปลี่ยนสเปก หรือพิมพ์ผิดจากผู้ประกอบ ✅ สเปกของ Ryzen 7 9700F เทียบกับ 9700X ➡️ 8 คอร์ 16 เธรด, base clock 3.8 GHz, L3 cache 32MB เท่ากัน ➡️ boost clock ต่ำกว่า 9700X เล็กน้อย (5.4 GHz vs 5.5 GHz) ➡️ ไม่มี iGPU ซึ่งทำให้ราคาควรต่ำกว่า แต่กลับตั้งไว้ที่ $294 ✅ ประสิทธิภาพจาก benchmark ล่าสุด ➡️ คะแนน Cinebench และ Geekbench ต่างกันเพียง ~2% ใน single-core ➡️ multi-core performance เท่ากันทุกประการ ➡️ เหมาะกับผู้ใช้ที่มี GPU แยกและไม่ต้องการ iGPU ✅ บริบทของ Zen 5 และ F-series ➡️ Ryzen 7 9700F และ 9500F เป็นรุ่นแรกของ Zen 5 ที่ไม่มีกราฟิกในตัว ➡️ เหมาะกับตลาดที่เน้นประสิทธิภาพต่อราคา เช่น เกมมิ่งและ workstation ➡️ อาจเป็นกลยุทธ์ของ AMD เพื่อลดต้นทุนและแข่งขันกับ Intel F-series https://wccftech.com/system-integrator-mentions-ryzen-7-9700f-with-boost-clock-of-5-4-ghz-configuration-still-boasts-9700x/
    WCCFTECH.COM
    System Integrator Mentions Ryzen 7 9700F With Boost Clock Of 5.4 GHz; Configuration Still Boasts 9700X
    AMD's Ryzen 7 9700F with 5.4 GHz boost listed at $294 in pre-built systems, features identical specs to 9700X but lacks integrated graphics
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 140 มุมมอง 0 รีวิว
Pages Boosts