ฝรั่งหัวใจไทยบินไกลสู่ชายแดน มอบโซล่าเซลล์ อาหารแห้ง ให้ตำรวจตระเวนชายแดนจังหวัดตราด https://www.thai-tai.tv/news/21747/ . #ตำรวจตระเวนชายแดน #โซล่าเซลล์ #ชายแดนตราด #MarkShelley #ปกป้องอธิปไตย #ขาดแคลนไฟฟ้า #ตชด116

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

🎥 “AI สร้างคลิป ‘แซม อัลท์แมนขโมย GPU’ จากกล้องวงจรปิด — ขำก็ขำ แต่สะท้อนอนาคตที่แยกจริงกับปลอมไม่ออก” ในช่วงต้นเดือนตุลาคม 2025 โลกออนไลน์ได้เห็นคลิปวิดีโอสุดฮือฮา: ภาพจากกล้องวงจรปิดที่ดูเหมือนจริงมาก แสดงให้เห็น Sam Altman ซีอีโอของ OpenAI กำลัง “ขโมยการ์ดจอ” จากร้าน Target พร้อมพูดว่า “Please, I really need this for Sora inference.” คลิปนี้ไม่ได้เกิดจากเหตุการณ์จริง แต่เป็นวิดีโอที่สร้างขึ้นด้วย Sora 2 — โมเดลสร้างวิดีโอด้วย AI รุ่นใหม่ของ OpenAI ที่เพิ่งเปิดตัว คลิปดังกล่าวถูกสร้างโดยผู้ใช้ชื่อ Gabriel Petersson ซึ่งเป็นนักพัฒนาในทีม Sora เอง และกลายเป็นคลิปยอดนิยมที่สุดในแอป Sora 2 ที่ตอนนี้เปิดให้ใช้งานแบบ invite-only ในสหรัฐฯ และแคนาดา โดยมีเป้าหมายเป็นแพลตฟอร์มแชร์วิดีโอคล้าย TikTok ความน่าสนใจคือ Altman ได้อนุญาตให้ใช้ใบหน้าและเสียงของเขาในระบบ Cameo ของ Sora 2 ซึ่งเปิดโอกาสให้ผู้ใช้สร้างวิดีโอที่มีบุคคลจริงปรากฏอยู่ โดยผ่านการยืนยันตัวตนก่อนใช้งาน แต่เมื่อใบหน้า Altman ถูกใช้ในคลิปล้อเลียนหลายคลิป เช่น ขโมยงานของ Hayao Miyazaki หรือแปลงร่างเป็นแมว ก็เริ่มเกิดคำถามว่า “เราควรควบคุมการใช้ภาพบุคคลใน AI อย่างไร” คลิปนี้ยังสะท้อนถึงปัญหาในอดีตของ OpenAI ที่เคยขาดแคลน GPU จนต้องเลื่อนการเปิดตัว GPT-4.5 และปัจจุบันมีแผนจะจัดหาการ์ดจอมากกว่า 1 ล้านตัวภายในปี 2025 โดยมีเป้าหมายสูงสุดที่ 100 ล้านตัว ซึ่งทำให้มุก “ขโมย GPU” กลายเป็นเรื่องขำขันที่เจ็บจริง แต่ในอีกด้านหนึ่ง คลิปนี้ก็จุดประกายความกังวลเรื่อง deepfake และการใช้ AI สร้างวิดีโอปลอมที่เหมือนจริงมากขึ้นเรื่อย ๆ โดยเฉพาะเมื่อใช้มุมกล้องแบบ CCTV และเสียงที่สมจริง จนอาจทำให้ผู้ชมทั่วไปเข้าใจผิดได้ง่าย ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ คลิป AI แสดง Sam Altman ขโมย GPU จาก Target ถูกสร้างด้วย Sora 2 ➡️ คลิปถูกสร้างโดยนักพัฒนาในทีม Sora และกลายเป็นคลิปยอดนิยมในแอป ➡️ Altman อนุญาตให้ใช้ใบหน้าและเสียงของเขาในระบบ Cameo ของ Sora 2 ➡️ Sora 2 เป็นแอปสร้างวิดีโอ AI ที่เปิดให้ใช้งานแบบ invite-only ในสหรัฐฯ และแคนาดา ➡️ คลิปมีบทพูดว่า “Please, I really need this for Sora inference.” ➡️ คลิปอื่น ๆ ยังล้อเลียน Altman เช่น ขโมยงานของ Miyazaki หรือแปลงร่างเป็นแมว ➡️ OpenAI เคยขาดแคลน GPU และมีแผนจัดหากว่า 100 ล้านตัวภายในปี 2025 ➡️ คลิปสะท้อนความสามารถของ Sora 2 ที่สร้างวิดีโอสมจริงมากขึ้น ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Deepfake คือเทคโนโลยีที่ใช้ AI สร้างภาพหรือเสียงของบุคคลโดยไม่ได้รับอนุญาต ➡️ Sora 2 มีระบบ Cameo ที่ต้องยืนยันตัวตนก่อนใช้ใบหน้าบุคคลจริง ➡️ การใช้มุมกล้องแบบ CCTV และเสียงสมจริงช่วยเพิ่มความน่าเชื่อถือให้กับคลิป ➡️ OpenAI กำลังเปลี่ยนจากองค์กรไม่แสวงกำไรเป็นบริษัทเชิงพาณิชย์ ➡️ Nvidia ลงทุนกว่า $100 พันล้านดอลลาร์ใน OpenAI เพื่อสนับสนุนการจัดหา GPU https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/ai-generated-security-camera-feed-shows-sam-altman-getting-busted-stealing-gpus-from-target-ironic-video-shows-openai-ceo-saying-he-needs-it-for-sora-inferencing

🇹🇼 “ไต้หวันปฏิเสธข้อเสนอผลิตชิป 50% ในสหรัฐฯ — จุดเปลี่ยนการเจรจาการค้าสู่สงครามภาษี Section 232” ในช่วงเวลาที่สหรัฐฯ กำลังพยายามลดการพึ่งพาการผลิตชิปจากต่างประเทศ รัฐบาลไต้หวันกลับออกมายืนยันอย่างชัดเจนว่า “จะไม่ย้ายการผลิตชิป 50% ที่ส่งออกไปยังสหรัฐฯ ไปผลิตในอเมริกา” ตามข้อเสนอของรัฐมนตรีพาณิชย์สหรัฐฯ Howard Lutnick ที่ต้องการให้ไต้หวันแบ่งการผลิตครึ่งหนึ่งมาไว้ในสหรัฐฯ เพื่อเสริมความมั่นคงด้านเทคโนโลยี รองนายกรัฐมนตรี Cheng Li-chun ของไต้หวันกล่าวว่า “ข้อเสนอนี้ไม่เคยอยู่ในโต๊ะเจรจา และเราจะไม่ยอมรับเงื่อนไขเช่นนั้น” พร้อมระบุว่าไต้หวันต้องการเน้นการเจรจาเรื่องภาษีภายใต้การสอบสวน Section 232 มากกว่า ซึ่งเป็นมาตรการที่สหรัฐฯ ใช้ประเมินความเสี่ยงด้านความมั่นคงจากการนำเข้าสินค้าต่างประเทศ โดยเฉพาะเซมิคอนดักเตอร์ ปัจจุบันสหรัฐฯ ได้เริ่มเก็บภาษี 20% กับสินค้านำเข้าจากไต้หวันตั้งแต่เดือนสิงหาคม 2025 ยกเว้นเฉพาะผลิตภัณฑ์เซมิคอนดักเตอร์ที่ยังอยู่ระหว่างการพิจารณา ซึ่งหากผลการสอบสวน Section 232 ออกมาในทางลบ อาจทำให้ชิปจากไต้หวันถูกเก็บภาษีสูงถึง 200–300% ตามที่ประธานาธิบดี Donald Trump เคยกล่าวไว้ ไต้หวันซึ่งส่งออกสินค้ากว่า 70% ไปยังสหรัฐฯ โดยส่วนใหญ่เป็นเซมิคอนดักเตอร์ จึงพยายามต่อรองเพื่อขอยกเว้นภาษี และเสนอเพิ่มการลงทุนในสหรัฐฯ รวมถึงซื้อพลังงานและเพิ่มงบประมาณด้านกลาโหม เพื่อรักษาความสัมพันธ์ทางเศรษฐกิจ การปฏิเสธข้อเสนอของสหรัฐฯ สะท้อนถึงความเสี่ยงเชิงยุทธศาสตร์ที่ไต้หวันยังคงใช้ “ซิลิคอนชิลด์” หรือความเป็นผู้นำด้านการผลิตชิปขั้นสูงเป็นเครื่องมือในการรักษาอธิปไตยและความร่วมมือกับพันธมิตรตะวันตก โดยเฉพาะในบริบทที่จีนยังคงอ้างสิทธิ์เหนือไต้หวัน ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ สหรัฐฯ เสนอให้ไต้หวันย้ายการผลิตชิป 50% ที่ส่งออกไปยังสหรัฐฯ มาผลิตในอเมริกา ➡️ รองนายกรัฐมนตรีไต้หวันปฏิเสธข้อเสนออย่างชัดเจน และระบุว่าไม่เคยอยู่ในโต๊ะเจรจา ➡️ ไต้หวันต้องการเน้นการเจรจาเรื่องภาษีภายใต้ Section 232 มากกว่า ➡️ สหรัฐฯ เริ่มเก็บภาษี 20% กับสินค้านำเข้าจากไต้หวัน ยกเว้นเซมิคอนดักเตอร์ ➡️ ประธานาธิบดี Trump ขู่จะเพิ่มภาษีชิปจากไต้หวันถึง 200–300% หากผลสอบสวนออกมาในทางลบ ➡️ ไต้หวันส่งออกสินค้ากว่า 70% ไปยังสหรัฐฯ โดยส่วนใหญ่เป็นเซมิคอนดักเตอร์ ➡️ ไต้หวันเสนอเพิ่มการลงทุนในสหรัฐฯ และเพิ่มงบกลาโหมเพื่อรักษาความสัมพันธ์ ➡️ การผลิตชิปในไต้หวันถือเป็น “ซิลิคอนชิลด์” ที่ช่วยป้องกันการรุกรานจากจีน ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Section 232 เป็นมาตรการที่สหรัฐฯ ใช้ประเมินความเสี่ยงด้านความมั่นคงจากการนำเข้าสินค้า ➡️ TSMC เป็นผู้ผลิตชิปอันดับหนึ่งของโลก และมีฐานการผลิตหลักอยู่ในไต้หวัน ➡️ ช่วงโควิด-19 เกิดวิกฤตขาดแคลนชิปทั่วโลก ทำให้สหรัฐฯ ตระหนักถึงความเสี่ยงจากการพึ่งพาไต้หวัน ➡️ ไต้หวันลงทุนในโรงงานผลิตชิปในสหรัฐฯ เช่น TSMC Arizona และ GlobalWafers Texas ➡️ การผลิตชิปขั้นสูงต้องใช้เทคโนโลยีเฉพาะและแรงงานที่มีทักษะสูง ซึ่งยังขาดแคลนในสหรัฐฯ https://www.tomshardware.com/tech-industry/taiwan-refuses-to-move-half-of-u-s-bound-chip-production-to-american-shores-trade-discussion-to-be-focused-on-section-232-investigation-for-preferential-deal-on-semiconductors

ความจริงเริ่มปรากฏ​! สองผัวเมียเขมรหอบลูกวัย 2 ขวบลอบเข้าไทยหวัง “เก็บผัก-ของป่า” กลับไปขาย-กินประทังชีวิต เผยบ้านเกิดขาดแคลนผักป่า ไม่มีงานทำ จนต้องยอมเสี่ยงตายเข้ามาหาของขายในไทย สุดท้ายถูกจับ อ่านต่อ..https://news1live.com/detail/9680000092709 #News1Feed #News1 #Sondhitalk #คุยทุกเรื่องกับสนธิ #Thaitimes #กัมพูชายิงก่อน #CambodiaOpenedFire #ไทยนี้รักสงบแต่ถึงรบไม่ขลาด

🏛️ “DOGE ปฏิบัติการล้างระบบราชการสหรัฐฯ — เมื่อ Elon Musk นำทีมปลดพนักงานรัฐกว่า 300,000 คนในปีเดียว” ในปี 2025 หน่วยงานใหม่ชื่อว่า Department of Government Efficiency หรือ DOGE ได้กลายเป็นจุดเปลี่ยนสำคัญของระบบราชการสหรัฐฯ โดยมี Elon Musk เป็นผู้นำภายใต้การแต่งตั้งโดยประธานาธิบดี Donald Trump เป้าหมายของ DOGE คือการลดขนาดรัฐบาลกลางให้ “เล็กที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้” โดยใช้กลยุทธ์ที่รวดเร็วและรุนแรง ผลลัพธ์คือการลาออกและปลดพนักงานกว่า 300,000 คนภายในปีเดียว คิดเป็นหนึ่งในแปดของแรงงานภาครัฐทั้งหมด โดยส่วนใหญ่เกิดจากแรงจูงใจให้ลาออก เช่น โปรแกรม “Fork in the Road” ที่เสนอเงินชดเชยและการพักงานแบบมีเงินเดือนชั่วคราว หน่วยงานที่ได้รับผลกระทบหนักที่สุดคือ GSA (General Services Administration) ซึ่งดูแลพื้นที่สำนักงานของรัฐบาลกลาง ถูกลดพนักงานลงครึ่งหนึ่ง และมีการยกเลิกสัญญาเช่าอาคารกว่า 7,500 แห่ง ส่งผลให้เกิดความล่าช้าในการดำเนินงานและค่าใช้จ่ายที่เพิ่มขึ้นอย่างมหาศาล นอกจากนี้ ยังมีการลาออกของทีมเทคโนโลยีจาก US Digital Service (USDS) ซึ่งถูกเปลี่ยนชื่อเป็น DOGE โดยพนักงานกว่า 21 คนประกาศลาออกพร้อมกัน โดยให้เหตุผลว่า “ไม่สามารถใช้ทักษะเพื่อทำลายบริการสาธารณะได้” และวิจารณ์ว่า DOGE ถูกขับเคลื่อนโดยกลุ่มคนที่ไม่มีความเชี่ยวชาญ แต่มีอุดมการณ์ทางการเมือง หลังจาก Elon Musk ลาออกจากตำแหน่งในกลางปี 2025 รัฐบาลสหรัฐฯ เริ่มพยายามเรียกพนักงานที่ถูกปลดกลับเข้าทำงาน โดยเฉพาะในหน่วยงานสำคัญ เช่น IRS, กรมแรงงาน และอุทยานแห่งชาติ ซึ่งหลายแห่งประสบปัญหาขาดแคลนบุคลากรจนไม่สามารถให้บริการประชาชนได้ตามปกติ ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ DOGE เป็นหน่วยงานใหม่ที่มีเป้าหมายลดขนาดรัฐบาลกลางสหรัฐฯ ➡️ Elon Musk เป็นผู้นำ DOGE โดยได้รับการแต่งตั้งจากประธานาธิบดี Donald Trump ➡️ มีการปลดและลาออกของพนักงานภาครัฐกว่า 300,000 คนในปี 2025 ➡️ GSA ถูกลดพนักงานลงครึ่งหนึ่งและยกเลิกสัญญาเช่าอาคารกว่า 7,500 แห่ง ➡️ โปรแกรม “Fork in the Road” เสนอเงินชดเชยและการพักงานแบบมีเงินเดือน ➡️ ทีมเทคโนโลยีจาก USDS ลาออกพร้อมกัน 21 คนโดยให้เหตุผลด้านจริยธรรม ➡️ หลัง Musk ลาออก รัฐบาลเริ่มเรียกพนักงานกลับเข้าทำงานในหลายหน่วยงาน ➡️ IRS, กรมแรงงาน และอุทยานแห่งชาติได้รับผลกระทบจนต้องเรียกคนกลับ ➡️ CISA ระบุว่าการปลดพนักงานจำนวนมากส่งผลต่อความมั่นคงของระบบราชการ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ GSA เป็นหน่วยงานสำคัญที่ดูแลพื้นที่สำนักงานและการจัดซื้อของรัฐบาลกลาง ➡️ USDS ก่อตั้งในปี 2014 เพื่อปรับปรุงบริการดิจิทัลของรัฐบาล ➡️ การลดขนาดรัฐบาลเป็นแนวคิดที่มีทั้งผู้สนับสนุนและผู้คัดค้านในสหรัฐฯ ➡️ Elon Musk มีสัญญากับรัฐบาลหลายฉบับ เช่น SpaceX และ Starlink ➡️ การปลดพนักงานจำนวนมากอาจส่งผลต่อการดำเนินงานของโครงการระดับชาติ https://www.wired.com/story/oral-history-doge-federal-workers/

🇨🇳 “YMTC กระโดดสู่ตลาด DRAM — จีนเร่งผลิต HBM ในประเทศ สู้วิกฤตขาดแคลนชิป AI หลังถูกสหรัฐฯ ควบคุมการส่งออก” หลังจากเป็นที่รู้จักในฐานะผู้ผลิต NAND รายใหญ่ของจีน บริษัท YMTC (Yangtze Memory Technologies Co.) กำลังขยายธุรกิจเข้าสู่ตลาด DRAM โดยมีเป้าหมายหลักคือการผลิต HBM (High Bandwidth Memory) ด้วยตัวเอง เพื่อแก้ปัญหาการขาดแคลนชิปหน่วยความจำความเร็วสูงที่จำเป็นต่อการพัฒนา AI ในประเทศ จีนกำลังเผชิญกับวิกฤต HBM อย่างหนัก เนื่องจากความต้องการชิป AI พุ่งสูง แต่กลับถูกสหรัฐฯ ขยายมาตรการควบคุมการส่งออกในปลายปี 2024 ทำให้บริษัทจีนไม่สามารถเข้าถึง HBM จากผู้ผลิตต่างประเทศ เช่น Micron, SK Hynix และ Samsung ได้อีกต่อไป YMTC จึงเริ่มตั้งสายการผลิต DRAM และพัฒนาเทคโนโลยีการบรรจุชิปแบบ TSV (Through-Silicon Via) ซึ่งเป็นหัวใจสำคัญของการสร้าง HBM ที่ต้องซ้อนชั้น VRAM หลายชั้นอย่างแม่นยำ โดยมีแผนสร้างโรงงานใหม่ในเมืองอู่ฮั่น และร่วมมือกับ CXMT ผู้ผลิต DRAM รายใหญ่ของจีน เพื่อแลกเปลี่ยนความเชี่ยวชาญด้านการซ้อนชั้น 3D และการผลิต HBM2/HBM3 แม้จะยังไม่มีตัวเลขการผลิตที่แน่นอน แต่ CXMT คาดว่าจะผลิตแผ่นเวเฟอร์ DRAM ได้ถึง 2.73 ล้านแผ่นในปี 2025 ซึ่งใกล้เคียงกับระดับของ Micron แล้ว ขณะที่ YMTC นำเทคโนโลยี Xtacking ที่เคยใช้ใน NAND มาเสริมการผลิต DRAM เพื่อเพิ่มความแม่นยำในการเชื่อมต่อระหว่างชั้น การเคลื่อนไหวนี้ไม่เพียงแต่ตอบสนองความต้องการภายในประเทศ แต่ยังอาจส่งผลต่ออุตสาหกรรมโลก หากจีนสามารถผลิต HBM ได้ในปริมาณมากและคุณภาพสูง โดยเฉพาะเมื่อ Huawei และบริษัทเทคโนโลยีจีนอื่น ๆ เริ่มพัฒนา AI accelerator ที่ใช้ HBM ในประเทศอย่างเต็มรูปแบบ ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ YMTC ขยายธุรกิจจาก NAND สู่ DRAM เพื่อผลิต HBM ภายในประเทศ ➡️ การขาดแคลน HBM เกิดจากการควบคุมการส่งออกของสหรัฐฯ ที่เริ่มปลายปี 2024 ➡️ YMTC ตั้งสายการผลิต DRAM และพัฒนาเทคโนโลยี TSV สำหรับการซ้อนชั้น VRAM ➡️ มีแผนสร้างโรงงานใหม่ในเมืองอู่ฮั่นเพื่อรองรับการผลิต DRAM ➡️ ร่วมมือกับ CXMT ผู้ผลิต DRAM รายใหญ่ของจีนในการพัฒนา HBM2/HBM3 ➡️ CXMT คาดว่าจะผลิตเวเฟอร์ DRAM ได้ถึง 2.73 ล้านแผ่นในปี 2025 ➡️ YMTC ใช้เทคโนโลยี Xtacking ที่เคยใช้ใน NAND มาเสริมการผลิต DRAM ➡️ Huawei เตรียมใช้ HBM ที่ผลิตในประเทศกับชิป AI รุ่นใหม่ ➡️ การผลิต HBM ในประเทศช่วยลดการพึ่งพาตะวันตกและเสริมความมั่นคงด้านเทคโนโลยี ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ HBM เป็นหน่วยความจำที่จำเป็นต่อการประมวลผล AI เช่นใน GPU และ XPU ➡️ TSV เป็นเทคนิคที่ใช้เชื่อมต่อชั้นหน่วยความจำแบบแนวตั้งด้วยความแม่นยำสูง ➡️ CXMT เป็นผู้ผลิต DRAM ที่มีโครงสร้างพื้นฐานพร้อมสำหรับการผลิต HBM ➡️ การใช้ Xtacking ช่วยลดความร้อนและเพิ่มความเร็วในการเชื่อมต่อระหว่างชั้น ➡️ หากจีนผลิต HBM ได้สำเร็จ อาจมีผลต่อการแข่งขันกับ Samsung และ SK Hynix https://wccftech.com/china-ymtc-is-now-tapping-into-the-dram-business/

กระทรวงแรงงานและการฝึกอาชีพของกัมพูชาเมื่อวันพุธ(24ก.ย.) ยอมรับว่าเป็นเรื่องยากที่แรงงานเขมรอายุเกิน 45 ปี จะได้ทำงานในภาคอุตสาหกรรมสิ่งทอของประเทศ เนื่องจากโรงงานเกือบทั้งหมดจำกัดการจ้างงานที่อายุ 40 ถึง 45 ปี ข้อเท็จจริงที่เพิ่งถูกเผยแพร่อกมา ท่ามกลางสถานการณ์ที่ไม่ค่อยสู้ดีนักสำหรับแรงงานกัมพูชาที่กลับจากไทย ในนั้นจำนวนมากกำลังประสบปัญหาหนี้สินท่วมตัวและขาดแคลนทักษะฝีมือตามความต้องการของงานในบ้านเกิดเมืองนอน อ่านต่อ..https://news1live.com/detail/9680000091660 #News1live #News1 #Sondhitalk #SondhiX #คุยทุกเรื่องกับสนธิ #สนธิเล่าเรื่อง #Thaitimes #กัมพูชายิงก่อน #ไทยนี้รักสงบแต่ถึงรบไม่ขลาด #CambodiaOpenedFire #เขมรลักลอบวางระเบิด

⚡ “AI โตเร็วเกินทุน — รายงานชี้ต้องมีรายได้ $2 ล้านล้านต่อปีถึงจะพอเลี้ยงระบบ แต่ยังขาดอีก $800 พันล้านทั่วโลก” รายงานล่าสุดจาก Bain & Company เปิดเผยว่าอุตสาหกรรม AI กำลังเติบโตเร็วกว่าที่โครงสร้างพื้นฐานจะรองรับได้ โดยเฉพาะในด้านพลังงานและฮาร์ดแวร์ รายงานระบุว่าเพื่อให้สามารถรองรับความต้องการด้านการประมวลผล AI ได้อย่างยั่งยืนภายในปี 2030 โลกจะต้องมีรายได้จาก AI สูงถึง $2 ล้านล้านต่อปี แต่แม้จะมองในแง่ดี ก็ยังขาดอยู่ถึง $800 พันล้าน ความต้องการ compute สำหรับ AI ทั้งการฝึกโมเดลและการใช้งานจริง (inference) เติบโตเร็วกว่ากฎของ Moore’s Law ถึง 2 เท่า ทำให้ผู้ให้บริการ data center ต้องขยายระบบแบบ brute-force โดยไม่สามารถพึ่งพาประสิทธิภาพของชิปได้อีกต่อไป คาดว่าภายในปี 2030 ความต้องการพลังงานของ AI จะสูงถึง 200 กิกะวัตต์ โดยครึ่งหนึ่งอยู่ในสหรัฐฯ รายงานยังเตือนว่าการขาดแคลน GPU, หน่วยความจำ HBM, และเทคโนโลยี CoWoS จะยังคงเป็นปัญหาไปอีกหลายปี แม้บริษัทใหญ่จะลงทุนมหาศาล เช่น Microsoft ที่เพิ่มงบสร้าง data center ในรัฐวิสคอนซินเป็น $7 พันล้าน หรือ xAI ของ Elon Musk ที่ตั้งเป้าจะใช้ GPU เทียบเท่า H100 ถึง 50 ล้านตัวภายใน 5 ปี หากเงินทุนไม่พอ อุตสาหกรรมจะหันไปใช้ระบบที่ให้ผลตอบแทนต่อวัตต์และพื้นที่สูงที่สุด เช่น rack GPU ขนาดใหญ่ของ Nvidia และ AMD ซึ่งอาจทำให้ชิประดับ workstation หายากขึ้น และส่งผลกระทบต่อผู้ใช้ทั่วไป ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ AI ต้องการรายได้ $2 ล้านล้านต่อปีเพื่อรองรับการเติบโตภายในปี 2030 ➡️ แม้มองในแง่ดี ยังขาดทุนอยู่ $800 พันล้าน ➡️ ความต้องการ compute เติบโตเร็วกว่าประสิทธิภาพชิปถึง 2 เท่า ➡️ คาดว่า AI จะใช้พลังงานถึง 200 กิกะวัตต์ โดยครึ่งหนึ่งอยู่ในสหรัฐฯ ➡️ GPU, HBM, และ CoWoS ยังขาดแคลนต่อเนื่อง ➡️ Microsoft ลงทุน $7 พันล้านใน data center ใหม่ในวิสคอนซิน ➡️ xAI ตั้งเป้าใช้ GPU เทียบเท่า H100 ถึง 50 ล้านตัวภายใน 5 ปี ➡️ ระบบ rack GPU เช่น GB200 NVL72 และ MI300X จะได้รับความสำคัญมากขึ้น ➡️ การประมวลผลที่ edge เช่น laptop ที่มี NPU จะได้รับความนิยมมากขึ้น ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Moore’s Law คือหลักการที่ประสิทธิภาพของชิปจะเพิ่มขึ้นทุก 2 ปี แต่เริ่มชะลอตัวแล้ว ➡️ HBM (High Bandwidth Memory) เป็นหน่วยความจำที่จำเป็นสำหรับงาน AI ขนาดใหญ่ ➡️ CoWoS (Chip-on-Wafer-on-Substrate) เป็นเทคโนโลยีเชื่อมต่อชิปที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ ➡️ Edge AI ช่วยลดค่าใช้จ่ายและ latency โดยไม่ต้องพึ่ง cloud ➡️ Sovereign AI กลายเป็นยุทธศาสตร์ระดับชาติในหลายประเทศ เช่น จีน สหรัฐฯ และ EU https://www.tomshardware.com/tech-industry/bain-says-compute-demand-is-outpacing-capital

📰 AI เปลี่ยนเกมการจ้างงานสายไซเบอร์ระดับเริ่มต้น — เมื่อ “ทักษะมนุษย์” กลายเป็นสิ่งที่ AI แทนไม่ได้ ในปี 2025 โลกไซเบอร์กำลังเผชิญกับการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในด้านการจ้างงาน โดยเฉพาะตำแหน่งระดับเริ่มต้น (entry-level) ที่เคยเน้นทักษะเทคนิค เช่น cloud security หรือ data protection กลับถูกแทนที่ด้วยความสำคัญของ “ทักษะมนุษย์” เช่น การคิดวิเคราะห์ การแก้ปัญหา และการสื่อสารข้ามทีม รายงานจาก ISC2 ที่สำรวจผู้จัดการฝ่ายจ้างงานกว่า 900 คนทั่วโลก พบว่า AI เข้ามารับหน้าที่ตรวจจับภัยคุกคามและวิเคราะห์ข้อมูลเบื้องต้น ทำให้บริษัทต่าง ๆ หันมาให้ความสำคัญกับทักษะที่ AI ไม่สามารถเลียนแบบได้ เช่น ความคิดสร้างสรรค์ การทำงานร่วมกับทีมกฎหมาย การตลาด และ HR ผู้เชี่ยวชาญยังชี้ว่า การพึ่งพาใบประกาศนียบัตรหรือวุฒิการศึกษามากเกินไป กลายเป็นอุปสรรคต่อการจ้างงาน เพราะผู้มีประสบการณ์จริงกลับถูกมองข้าม หากไม่มี “ใบรับรองที่ถูกต้อง” ขณะที่ผู้มีความสามารถจากสายอาชีพอื่น เช่น เกมเมอร์ นักสร้างสรรค์ หรือผู้มีความคิดลึกซึ้งในชุมชนออนไลน์ กลับมีศักยภาพสูงในการเป็นนักไซเบอร์ AI ยังส่งผลให้บทบาทของ SOC Analyst ระดับ 1 ถูกลดความสำคัญลง เพราะระบบสามารถจัดการงานตรวจสอบเบื้องต้นได้เอง ทำให้ตำแหน่งใหม่ต้องเน้นการให้คำปรึกษา การวางกลยุทธ์ และการสื่อสารกับผู้บริหารมากขึ้น องค์กรที่ปรับตัวได้ดี เช่น e2e-assure และ Bridewell เริ่มเปิดรับบุคลากรจากกลุ่ม neurodiverse และผู้เปลี่ยนอาชีพ โดยเน้นการฝึกอบรมผ่านเวิร์กช็อปและความร่วมมือกับมหาวิทยาลัย รวมถึงกลุ่มสนับสนุนทหารผ่านศึกและผู้หญิงในสายไซเบอร์ ✅ AI เปลี่ยนแนวทางการจ้างงานในสายไซเบอร์ระดับเริ่มต้น ➡️ ทักษะมนุษย์ เช่น การแก้ปัญหาและการสื่อสาร มีความสำคัญมากขึ้น ➡️ ทักษะเทคนิคพื้นฐานถูกแทนที่ด้วยระบบอัตโนมัติ ✅ รายงานจาก ISC2 ยืนยันแนวโน้มนี้ ➡️ สำรวจผู้จัดการจ้างงานจาก 6 ประเทศ ➡️ พบว่าทักษะวิเคราะห์และ teamwork สำคัญกว่าใบประกาศ ✅ องค์กรเริ่มเปิดรับบุคลากรจากสายอาชีพหลากหลาย ➡️ เช่น neurodiverse, ทหารผ่านศึก, ผู้เปลี่ยนอาชีพ ➡️ ใช้เวิร์กช็อปและความร่วมมือกับมหาวิทยาลัยในการฝึกอบรม ✅ SOC Analyst ระดับ 1 อาจถูกแทนที่โดย AI ➡️ งานตรวจสอบเบื้องต้นถูกจัดการโดยระบบอัตโนมัติ ➡️ บทบาทใหม่เน้นการให้คำปรึกษาและการสื่อสารกับผู้บริหาร ✅ การพึ่งพาใบประกาศมากเกินไปเป็นอุปสรรค ➡️ ผู้มีประสบการณ์จริงถูกมองข้ามหากไม่มี “ใบรับรองที่ถูกต้อง” ➡️ อุตสาหกรรมควรเปิดรับผู้มีความสามารถจากชุมชนออนไลน์ ‼️ คำเตือนเกี่ยวกับการปรับตัวขององค์กร ⛔ หากยังเน้นวุฒิการศึกษาและใบประกาศ อาจพลาดคนเก่ง ⛔ การลดตำแหน่งระดับเริ่มต้นอาจทำให้ขาดแคลนบุคลากรในระยะยาว ⛔ การใช้ AI โดยไม่มีการฝึกอบรมพนักงาน อาจสร้างช่องโหว่ด้านความปลอดภัย ⛔ การไม่เปิดรับความหลากหลาย อาจทำให้องค์กรขาดมุมมองใหม่ ๆ https://www.csoonline.com/article/4058190/ai-is-altering-entry-level-cyber-hiring-and-the-nature-of-the-skills-gap.html

📰 AI ดันตลาด HDD สะเทือน — รอ 32TB นานเป็นปี ราคาพุ่งทั่วโลก ขณะที่ SSD ก็เริ่มโดนหางเลข ในยุคที่ AI ไม่ได้แค่คิดเร็ว แต่ยัง “กินพื้นที่” อย่างมหาศาล ความต้องการจัดเก็บข้อมูลระดับเทราไบต์จึงพุ่งทะยานแบบไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อน โดยเฉพาะในกลุ่ม HDD ความจุสูงอย่าง 32TB ที่ตอนนี้ต้องรอนานถึง 52 สัปดาห์ หรือเกือบหนึ่งปีเต็ม2 ข้อมูลจาก TrendForce และ TechRadar ระบุว่า hyperscaler รายใหญ่ เช่น Google และ Oracle กำลังเร่งขยายโครงสร้างพื้นฐาน AI ทำให้เกิดแรงกดดันมหาศาลต่อระบบจัดเก็บข้อมูลทั่วโลก Western Digital และ Seagate ต่างประกาศขึ้นราคาทุกผลิตภัณฑ์ HDD โดยให้เหตุผลว่า “ความต้องการที่ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อน” และการลงทุนในนวัตกรรมใหม่เป็นต้นทุนหลัก ขณะเดียวกัน SSD ก็เริ่มถูกดึงเข้ามาใช้งานแม้ในงาน cold data ที่เดิมที HDD เป็นตัวเลือกหลัก เพราะราคาถูกต่อ GB แต่ตอนนี้ผู้ให้บริการคลาวด์เริ่มหันมาใช้ QLC SSD แม้จะมีต้นทุนสูงกว่า เพื่อรับมือกับปัญหาการขาดแคลน HDD อย่างไรก็ตาม การเปลี่ยนไปใช้ SSD สำหรับ cold data ยังมีอุปสรรคหลายด้าน ทั้งเรื่องต้นทุน การปรับระบบซอฟต์แวร์ และความเข้ากันได้ของอัลกอริธึมจัดการข้อมูล ซึ่งหากไม่วางแผนให้ดี อาจทำให้ต้นทุนรวมพุ่งเกินควบคุมได้ง่าย ✅ ความต้องการ HDD ความจุสูงพุ่งจากการขยายระบบ AI ➡️ Hyperscaler อย่าง Google, Oracle, Amazon เร่งซื้อ HDD สำหรับงาน inference ➡️ ความต้องการ cold data storage เพิ่มขึ้นจากการฝึกและใช้งานโมเดล AI ✅ HDD ขนาด 32TB ขึ้นไปต้องรอนานถึง 52 สัปดาห์ ➡️ 30TB ยังพอมีในตลาด เช่น Seagate Exos Mozaic+ ➡️ การขนส่งล่าช้าเพิ่มอีก 6–10 สัปดาห์จากการใช้เรือสินค้า ✅ Western Digital และ Seagate ประกาศขึ้นราคาทุกผลิตภัณฑ์ HDD ➡️ อ้างเหตุผลจากความต้องการสูงและต้นทุนการพัฒนา ➡️ กระทบทั้งองค์กรขนาดใหญ่และผู้ใช้งานทั่วไป ✅ SSD เริ่มถูกนำมาใช้แทน HDD แม้ในงาน cold data ➡️ QLC SSD มีความเร็วสูงและใช้พลังงานน้อยลง ~30% ➡️ คาดว่า QLC SSD จะเติบโตอย่างรวดเร็วในปี 2026 ✅ การเปลี่ยนไปใช้ SSD ต้องปรับระบบหลายด้าน ➡️ ต้องอัปเดตอัลกอริธึมจัดการข้อมูลและตรวจสอบความเข้ากันได้ของซอฟต์แวร์ ➡️ ต้องคำนวณต้นทุนรวมอย่างแม่นยำเพื่อควบคุมงบประมาณ https://www.techradar.com/pro/surging-ai-demand-for-hdd-means-that-you-may-have-to-wait-up-to-a-year-for-32-tb-hard-disk-drives-warns-research-and-yes-prices-are-also-going-up

📦 “AI กินไม่หยุด — ตลาด HDD และ SSD ขาดแคลนทั่วโลก หลังความต้องการเก็บข้อมูลพุ่งทะลุเพดาน” ในขณะที่โลกกำลังตื่นเต้นกับการเติบโตของ AI โดยเฉพาะด้าน GPU ที่เป็นหัวใจของการประมวลผล แต่สิ่งที่หลายคนอาจมองข้ามคือ “พื้นที่จัดเก็บข้อมูล” ที่กำลังถูก AI กลืนกินอย่างเงียบ ๆ ทั้ง HDD และ SSD กำลังเผชิญกับภาวะขาดแคลนครั้งใหญ่ โดยเฉพาะในกลุ่ม nearline HDD ที่ใช้เก็บข้อมูลแบบ “อุ่น” — ไม่ต้องเข้าถึงตลอดเวลา แต่ก็ต้องพร้อมใช้งานเมื่อจำเป็น Western Digital ส่งจดหมายแจ้งลูกค้าว่าความต้องการ HDD ทุกขนาดพุ่งสูงอย่างไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อน และประกาศขึ้นราคาทุกผลิตภัณฑ์ทันที เพื่อ “รองรับการเติบโต” ซึ่งแน่นอนว่าก็ช่วยเพิ่มกำไรของบริษัทไปด้วยในตัว TrendForce รายงานว่าเวลารอสินค้าสำหรับ nearline HDD ตอนนี้ยาวถึง 52 สัปดาห์ — เกินหนึ่งปีเต็ม ซึ่งสะท้อนว่าผู้ผลิตไม่ได้เพิ่มกำลังการผลิตมานานนับทศวรรษ ขณะที่ AI โดยเฉพาะ generative AI ต้องใช้พื้นที่เก็บข้อมูลมหาศาล ไม่ใช่แค่ผลลัพธ์จากโมเดล แต่รวมถึงชุดข้อมูลสำหรับเทรน, checkpoint, log, และข้อมูลย้อนหลังที่ต้องเก็บไว้เพื่อการตรวจสอบและปรับปรุงโมเดลในอนาคต เมื่อ HDD ไม่พอใช้ ผู้ให้บริการคลาวด์ (CSPs) จึงหันไปใช้ SSD โดยเฉพาะ QLC SSD สำหรับงาน cold data แม้จะมีต้นทุนสูงกว่า HDD ถึง 4–5 เท่า แต่ก็มีข้อดีเรื่องความเร็ว ความหนาแน่น และการใช้พลังงานที่ต่ำกว่า อย่างไรก็ตาม การเปลี่ยนไปใช้ SSD ยังต้องปรับระบบจัดการข้อมูลใหม่ทั้งหมด และอาจทำให้ราคาของ SSD โดยเฉพาะรุ่นสำหรับองค์กรพุ่งขึ้นอีก 5–10% ในไตรมาสสุดท้ายของปี 2025 ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ ความต้องการ HDD และ SSD พุ่งสูงจากการเติบโตของ AI โดยเฉพาะ generative AI ➡️ Western Digital แจ้งลูกค้าเรื่องการขึ้นราคาทุกผลิตภัณฑ์ HDD ➡️ เวลารอ nearline HDD ยาวถึง 52 สัปดาห์ — สะท้อนปัญหากำลังการผลิต ➡️ AI ต้องใช้พื้นที่เก็บข้อมูลมหาศาล ทั้งผลลัพธ์และข้อมูลเบื้องหลัง ✅ การเปลี่ยนแปลงในตลาดและผลกระทบ ➡️ CSPs หันไปใช้ QLC SSD สำหรับ cold data แทน HDD ที่ขาดแคลน ➡️ SSD มีข้อดีเรื่องความเร็ว ความหนาแน่น และการใช้พลังงานต่ำ ➡️ การเปลี่ยนไปใช้ SSD ต้องปรับระบบจัดการข้อมูลใหม่ทั้งหมด ➡️ ราคาของ SSD สำหรับองค์กรอาจเพิ่มขึ้น 5–10% ในไตรมาส 4 ปี 2025 ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ QLC SSD มีอัตราการใช้พลังงานต่ำกว่าฮาร์ดดิสก์ประมาณ 30% ➡️ HDD ยังเป็นตัวเลือกหลักสำหรับ cold storage เพราะราคาต่อ GB ต่ำกว่า SSD ➡️ การขาดแคลน HDD เกิดจากการลดกำลังผลิตในปี 2023 เพื่อควบคุมราคาตลาด ➡️ จอภาพ 1000Hz ยังไม่รองรับการใช้งานเฟรมเรตสูงจากการประมวลผล AI https://www.tomshardware.com/pc-components/storage/expect-hdd-ssd-shortages-as-ai-rewrites-the-rules-of-storage-hierarchy-multiple-companies-announce-price-hikes-too

⚖️ “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

💥 “OpenAI ผนึก Broadcom สร้างชิป Titan — ยุทธศาสตร์ใหม่ลดพึ่งพา Nvidia ด้วยคำสั่งซื้อ $10 พันล้าน และเป้าหมายสู่ AGI” ในยุคที่การแข่งขันด้าน AI รุนแรงขึ้นทุกวัน OpenAI กำลังเดินเกมใหม่ที่อาจเปลี่ยนสมดุลของอุตสาหกรรมฮาร์ดแวร์ ด้วยการร่วมมือกับ Broadcom เพื่อพัฒนาชิปประมวลผล AI แบบกำหนดเอง (custom ASIC) ภายใต้ชื่อ “Titan” โดยมีเป้าหมายเพื่อลดการพึ่งพา GPU จาก Nvidia ซึ่งมีราคาสูงและขาดแคลนอย่างต่อเนื่อง Broadcom ซึ่งเคยเป็นผู้ผลิตชิปสำหรับสมาร์ตโฟน ได้ขยายเข้าสู่ตลาด data center และกลายเป็นผู้นำด้านการออกแบบ XPU สำหรับงาน AI โดยก่อนหน้านี้มีลูกค้าระดับยักษ์อย่าง Google, Meta และ ByteDance ล่าสุด OpenAI กลายเป็นลูกค้ารายที่สี่ พร้อมสั่งซื้อ rack ระบบ AI มูลค่ากว่า $10 พันล้าน ซึ่งจะเริ่มส่งมอบในไตรมาสที่ 3 ปีงบประมาณ 20262 ชิป Titan จะถูกใช้สำหรับงาน inference โดยเฉพาะ และนำโดย Richard Ho อดีตวิศวกรผู้ออกแบบ Google TPU ซึ่งแสดงให้เห็นว่า OpenAI ต้องการควบคุมโครงสร้างพื้นฐานของตนเองอย่างจริงจัง เพื่อรองรับโมเดลขนาดใหญ่ เช่น GPT-4.5 และโครงการ Stargate ที่มีเป้าหมายสู่ AGI ภายใน 4 ปี การตัดสินใจนี้เกิดขึ้นหลังจาก OpenAI ประสบปัญหาขาดแคลน GPU อย่างหนักในช่วงต้นปี 2025 ซึ่งส่งผลให้การเปิดตัว GPT-4.5 ล่าช้า แม้จะมีเงินทุนจาก Microsoft และการระดมทุนรอบ Series F และการขายหุ้นภายในที่ดันมูลค่าบริษัทขึ้นถึง $500 พันล้าน แต่การลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานยังเป็นภาระที่ต้องจัดการอย่างเร่งด่วน ✅ ความร่วมมือระหว่าง OpenAI และ Broadcom ➡️ OpenAI เป็นลูกค้ารายที่ 4 ของ Broadcom ในโครงการ custom XPU ➡️ สั่งซื้อ rack ระบบ AI มูลค่า $10 พันล้าน เริ่มส่งมอบปี 2026 ➡️ ชิป Titan ออกแบบสำหรับงาน inference โดยเฉพาะ ➡️ นำโดย Richard Ho อดีตวิศวกร Google TPU ✅ เหตุผลเบื้องหลังการพัฒนา Titan ➡️ ลดการพึ่งพา Nvidia ที่มีราคาสูงและขาดแคลน ➡️ รองรับโมเดลขนาดใหญ่ เช่น GPT-4.5 และโครงการ Stargate ➡️ เพิ่มประสิทธิภาพและควบคุมต้นทุนโครงสร้างพื้นฐาน ➡️ ตอบสนองความต้องการด้าน compute ที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Broadcom ขยายจากตลาดสมาร์ตโฟนสู่ data center และ AI infrastructure ➡️ Titan เป็นส่วนหนึ่งของยุทธศาสตร์ AGI ภายใน 4 ปีของ OpenAI ➡️ OpenAI เคยพึ่ง Azure cloud ของ Microsoft แต่ต้องการควบคุมระบบมากขึ้น ➡️ การระดมทุน Series F และการขายหุ้นภายในดันมูลค่าบริษัทถึง $500 พันล้าน https://www.techradar.com/ai-platforms-assistants/chatgpt/nvidias-biggest-customers-are-lining-up-to-take-it-down-using-asics-and-broadcom-could-be-the-winner-of-that-battle

🇨🇳 “จีนเร่งผลิตชิป AI ในประเทศ แต่ติดขัดสองด่านใหญ่ — โรงงานผลิตขั้นสูงและหน่วยความจำ HBM ยังเป็นอุปสรรคสำคัญ” จีนกำลังเดินหน้าสร้างความพึ่งพาตนเองด้านฮาร์ดแวร์ AI อย่างจริงจัง โดยบริษัทชั้นนำอย่าง Huawei และ Cambricon ได้เริ่มเร่งผลิตตัวเร่ง AI (AI accelerators) ภายในโรงงานในประเทศ โดยคาดว่าจะผลิตได้มากกว่า 1 ล้านชิ้นภายในปี 2026 ซึ่งถือเป็นก้าวสำคัญในการลดการพึ่งพา NVIDIA และผู้ผลิตต่างชาติ แต่ความทะเยอทะยานนี้ยังติดขัดจากสองอุปสรรคใหญ่ ได้แก่ ความสามารถของโรงงานผลิตเซมิคอนดักเตอร์ขั้นสูง (เช่น SMIC) และการขาดแคลนหน่วยความจำ HBM ซึ่งจำเป็นต่อการทำงานของชิป AI ระดับสูง โดยเฉพาะรุ่น Ascend 910B และ 910C ที่ Huawei ใช้ในศูนย์ข้อมูลของตน แม้ SMIC จะเริ่มผลิตชิป Ascend ได้ในระดับ 7nm-class แต่ยังมีข้อจำกัดด้าน yield และระยะเวลาการผลิตที่ยาวนานกว่ามาตรฐานโลกถึงสองเท่า ขณะที่ HBM ซึ่งเคยสต็อกไว้จาก Samsung กว่า 11 ล้านชุด ก็กำลังจะหมดลงภายในสิ้นปี 2025 และผู้ผลิตในประเทศอย่าง CXMT ยังไม่สามารถผลิตได้ในระดับที่เพียงพอ นอกจากนี้ Huawei ยังถูกกล่าวหาว่าเคยใช้บริษัทตัวแทนในการสั่งผลิตชิปจาก TSMC โดยหลบเลี่ยงข้อจำกัดจากสหรัฐฯ ซึ่งทำให้เกิดความตึงเครียดในอุตสาหกรรม และผลักดันให้จีนต้องเร่งสร้างโรงงานของตนเอง พร้อมลงทุนกว่า 9 พันล้านดอลลาร์ในอุปกรณ์ผลิตชิป ✅ ความคืบหน้าการผลิตชิป AI ในจีน ➡️ Huawei และ Cambricon ตั้งเป้าผลิต AI accelerators กว่า 1 ล้านชิ้นในปี 2026 ➡️ SMIC เริ่มผลิตชิป Ascend 910B และ 910C ด้วยเทคโนโลยี 7nm-class ➡️ Huawei เคยใช้ TSMC ผ่านบริษัทตัวแทนเพื่อผลิตชิป Ascend 910B ➡️ SMIC เพิ่มกำลังผลิตจาก 20,000 เป็น 80,000 wafers ต่อเดือนภายในปี 2027 ✅ ปัญหาด้านหน่วยความจำ HBM ➡️ Huawei เคยสต็อก HBM จาก Samsung กว่า 11.7 ล้านชุดก่อนถูกแบน ➡️ คาดว่า HBM จะหมดภายในสิ้นปี 2025 ➡️ CXMT ผลิต HBM ได้เพียง 2.2 ล้านชุดในปี 2026 — รองรับได้แค่ 250,000–400,000 ชิป ➡️ YMTC เตรียมเข้าสู่ตลาด DRAM และใช้เทคโนโลยี Xtacking เพื่อผลิต HBM ✅ การลงทุนและแผนระยะยาว ➡️ Huawei ลงทุนกว่า $9 พันล้านในอุปกรณ์ผลิตชิปเพื่อสร้างโรงงานของตนเอง ➡️ ก่อตั้งบริษัท SiCarrier เพื่อผลิตเครื่องมือสำหรับโรงงาน ➡️ หากสำเร็จ จะช่วยลดภาระ SMIC และเพิ่มความสามารถในการผลิตในประเทศ ➡️ เป้าหมายคือการสร้างระบบผลิตชิปแบบครบวงจรโดยไม่พึ่งต่างชาติ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ NVIDIA ยังสามารถส่งชิป AI รุ่นลดสเปก เช่น H20 และ B30A ให้จีนได้ ➡️ CUDA ของ NVIDIA ยังเป็นอุปสรรคต่อการเปลี่ยนไปใช้ฮาร์ดแวร์จีน ➡️ Huawei พัฒนา CANN เป็นทางเลือกแทน CUDA สำหรับงาน AI ➡️ จีนมีแผนสร้างศูนย์ข้อมูล AI 39 แห่ง โดยใช้ GPU ที่ถูกจำกัดจากสหรัฐฯ https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/chinas-chip-champions-ramp-up-production-of-ai-accelerators-at-domestic-fabs-but-hbm-and-fab-production-capacity-are-towering-bottlenecks

🎙️ 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 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 H100/H200: เมื่อคำพูดของ CEO กลายเป็นกระแสที่บริษัทต้องรีบดับไฟ ในช่วงต้นกันยายน 2025 เกิดกระแสข่าวว่า GPU รุ่น H100 และ H200 ของ Nvidia ขายหมดเกลี้ยงทั่วโลก โดยเฉพาะในกลุ่ม AI startup และ cloud provider ที่กำลังเร่งเทรนโมเดล reasoning ขนาดใหญ่ ซึ่งกระแสนี้เริ่มต้นจากคำพูดของ Jensen Huang CEO ของ Nvidia ที่กล่าวใน earnings call ว่า “ทุกอย่างขายหมดแล้ว” และ “AI native startups กำลังแย่งกันหาความจุเพื่อเทรนโมเดล” แต่หลังจากข่าวแพร่กระจาย Nvidia ต้องรีบออกแถลงการณ์ผ่านหลายช่องทางว่า “ไม่จริง” โดยระบุว่า “เรามีมากพอที่จะรองรับทุกคำสั่งซื้อ” และ “การที่ cloud provider ให้เช่า GPU ทั้งหมดที่มี ไม่ได้แปลว่าเราขาดแคลน” บริษัทยังชี้แจงเพิ่มเติมว่า GPU รุ่น H20 ซึ่งผลิตเฉพาะสำหรับจีนตามข้อจำกัดการส่งออกของสหรัฐฯ ไม่ได้ส่งผลกระทบต่อสายการผลิตของ H100/H200 หรือ Blackwell รุ่นใหม่แต่อย่างใด นักวิเคราะห์มองว่า ความสับสนนี้เกิดจากการที่ Jensen ใช้คำว่า “sold out” เพื่อสะท้อน demand ที่สูงมาก แต่ไม่ได้หมายถึง “ไม่มีของเหลือ” จริง ๆ และการที่ cloud provider ต้องเช่าความจุจากกันเอง ก็เป็นเรื่องปกติในช่วงที่ AI workload พุ่งขึ้นแบบไม่หยุด https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/nvidia-says-its-h100-h200-gpus-are-not-sold-out-despite-jensen-alluding-otherwise-during-earnings-call-company-clarifies-it-has-plenty-of-gpu-supply

🎙️ เรื่องเล่าจากการแลกเปลี่ยนในเงา: เมื่อคริปโตกลายเป็นสกุลเงินหลักในประเทศที่ถูกตัดขาดจากระบบการเงินโลก ในปี 2025 เวเนซุเอลายังคงเผชิญกับผลกระทบจากมาตรการคว่ำบาตรของสหรัฐฯ โดยเฉพาะการจำกัดการส่งออกน้ำมัน ซึ่งเป็นแหล่งรายได้หลักของประเทศ ส่งผลให้เงินดอลลาร์สหรัฐขาดแคลนอย่างหนัก และธุรกิจเอกชนไม่สามารถซื้อวัตถุดิบจากต่างประเทศได้ตามปกติ รัฐบาลเวเนซุเอลาจึงเริ่ม “เปิดช่องทางใหม่” โดยอนุญาตให้ใช้คริปโตเคอร์เรนซีที่ผูกกับดอลลาร์ เช่น USDT (Tether) ในการแลกเปลี่ยนเงินตราระหว่างเอกชน โดยมีธนาคารบางแห่งที่ได้รับอนุญาตให้ขาย USDT แลกกับโบลิวาร์ผ่านกระเป๋าเงินดิจิทัลที่ได้รับการอนุมัติจากรัฐ บริษัทน้ำมันแห่งชาติ PDVSA ก็เริ่มเปลี่ยนการรับชำระเงินจากลูกค้าต่างประเทศมาเป็น USDT ตั้งแต่ปีที่แล้ว เพื่อหลีกเลี่ยงข้อจำกัดด้านการชำระเงินผ่านระบบธนาคาร ซึ่งถูกควบคุมโดยสหรัฐฯ แม้จะไม่มีการประกาศอย่างเป็นทางการจากธนาคารกลางหรือกระทรวงการคลัง แต่รองประธานาธิบดี Delcy Rodriguez ได้กล่าวในที่ประชุมกับภาคธุรกิจว่า “เรากำลังใช้กลไกที่ไม่เป็นทางการในการบริหารตลาดแลกเปลี่ยน” ซึ่งสอดคล้องกับการขยายตัวของการใช้คริปโตในภาคเอกชน ข้อมูลจากบริษัทวิเคราะห์ในประเทศระบุว่า มีการขายคริปโตให้กับภาคเอกชนมากถึง 119 ล้านดอลลาร์ในเดือนกรกฎาคมเพียงเดือนเดียว ซึ่งสะท้อนถึงบทบาทที่เพิ่มขึ้นของคริปโตในการรักษาเสถียรภาพทางเศรษฐกิจของประเทศ ✅ การเปลี่ยนผ่านจากดอลลาร์สู่คริปโต ➡️ รัฐบาลเวเนซุเอลาอนุญาตให้ใช้ USDT ในการแลกเปลี่ยนเงินตราระหว่างเอกชน ➡️ ธนาคารบางแห่งสามารถขาย USDT แลกกับโบลิวาร์ผ่านกระเป๋าเงินดิจิทัลที่ได้รับอนุมัติ ➡️ เป็นการตอบสนองต่อการขาดแคลนดอลลาร์จากการคว่ำบาตรด้านน้ำมัน ✅ บทบาทของ PDVSA และภาคธุรกิจ ➡️ บริษัทน้ำมันแห่งชาติ PDVSA เริ่มรับชำระเงินเป็น USDT ตั้งแต่ปีที่แล้ว ➡️ ธุรกิจเอกชนใช้ USDT เพื่อซื้อวัตถุดิบจากต่างประเทศ ➡️ การใช้คริปโตช่วยให้เศรษฐกิจยังคงดำเนินต่อได้แม้ถูกตัดขาดจากระบบธนาคาร ✅ การยอมรับเชิงนโยบายโดยรัฐบาล ➡️ รองประธานาธิบดีกล่าวถึง “กลไกที่ไม่เป็นทางการ” ในการบริหารตลาดแลกเปลี่ยน ➡️ ไม่มีการประกาศอย่างเป็นทางการจากธนาคารกลางหรือกระทรวงการคลัง ➡️ การใช้คริปโตยังจำกัดเฉพาะธุรกิจที่ได้รับอนุญาตและมี wallet ที่ผ่านการตรวจสอบ ✅ ข้อมูลจากภาควิเคราะห์ ➡️ มีการขายคริปโตให้กับภาคเอกชนมากถึง 119 ล้านดอลลาร์ในเดือนกรกฎาคม ➡️ แสดงถึงการขยายตัวของคริปโตในระบบเศรษฐกิจของเวเนซุเอลา ➡️ เป็นการปรับตัวเชิงโครงสร้างเพื่อหลีกเลี่ยงข้อจำกัดจากต่างประเทศ https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/09/03/with-dollars-scarce-venezuela-currency-exchanges-turn-to-crypto

🎙️ เรื่องเล่าจาก Peoria: เมื่อ Amkor สร้างโรงงานแพ็กชิปมูลค่า 2 พันล้าน เพื่ออุดช่องโหว่ของอเมริกา ในขณะที่สหรัฐฯ ทุ่มงบมหาศาลเพื่อดึงการผลิตชิปกลับสู่ประเทศผ่าน CHIPS Act โรงงานผลิตเวเฟอร์ของ TSMC และ Intel ก็เริ่มตั้งหลักในแอริโซนาแล้ว แต่ปัญหาคือ “หลังบ้าน” อย่างการประกอบ ทดสอบ และแพ็กเกจชิปยังต้องส่งกลับไปทำที่ไต้หวันหรือเกาหลีใต้ ทำให้เกิดคอขวดที่กระทบต่อทั้ง AI server และ GPU ระดับสูง Amkor Technology จึงประกาศสร้างโรงงานใหม่ใน Peoria, Arizona บนพื้นที่ 104 เอเคอร์ ด้วยงบลงทุนกว่า 2 พันล้านดอลลาร์ โดยมี Apple เป็นลูกค้ารายแรก และ TSMC เซ็น MOU เพื่อส่งเวเฟอร์จากโรงงานในฟีนิกซ์มาประกอบที่นี่โดยตรง ลดเวลารอจากหลายสัปดาห์เหลือไม่กี่วัน โรงงานนี้จะรองรับเทคโนโลยีแพ็กเกจระดับสูง เช่น CoWoS และ InFO ซึ่งเป็นหัวใจของชิป AI อย่าง Nvidia H100/H200 และ AMD MI300 รวมถึงชิป Apple M-series ที่ใช้ใน Mac และ iPad โดยได้รับเงินสนับสนุนจาก CHIPS Act กว่า 407 ล้านดอลลาร์ และสิทธิประโยชน์ทางภาษีจากรัฐบาลกลาง แต่แม้จะเป็นก้าวใหญ่ของอุตสาหกรรม โรงงานนี้จะเริ่มผลิตจริงในปี 2028 ซึ่งหมายความว่าคอขวดของการแพ็กชิปจะยังคงอยู่ไปอีกหลายปี และที่น่าห่วงกว่าคือปัญหาขาดแคลนแรงงาน—คาดว่าจะขาดคนงานถึง 70,000–90,000 คนทั่วสหรัฐฯ แม้จะมีระบบอัตโนมัติช่วยก็ตาม https://www.tomshardware.com/tech-industry/semiconductors/amkor-arizona-plant-plans-approved

เปิดหนังหน้า เปิดเผยตัวตนที่แท้จริงเสียที,นี้คือการตบหน้าจีนด้วย สนับสนุนเขมรพร้อมรับมือกับจีน รัสเซียที่อุ่นเครื่องก่อนรบจริงกับเขมรโดยยืมมือลาว เวียดนามเป็นนอมินี ไม่รวมไทยที่เขมรไปเปิดใส่ไทยก่อนด้วย อเมริกาและฝรั่งเศสซึ่งแก๊งเดียวกันอยู่แล้วจึงตกลงร่วมกันว่าเขมรจะไม่ขาดแคลนพลังงานน้ำมันแก๊สหากรบกับจีนกับรัสเซียจริงโดยใช้มือลาว เวียดนามบวกเกาหลีเหนือเข้าสนามรบครั้งนี้ด้วย,อเมริกาและฝรั่งเศสเสมือนกำลังเข้ายึดครองกิจการของจีนทั้งหมดในเขมรแน่นอนแล้วในตอนนี้ เขมรโดยฮุนเซนก็ยกกิจการจีนและใดๆทั้งหมดแก่อเมริกาฝรั่งเศสแน่นอนแล้วด้วย,ผีบ้าอะไรอเมริกาฝรั่งเศสจะช่วยเหลือเตรียมการร่วมกับเขมรด้วย,ที่ขนทหารชิดชายแดนไทยเป็นอันมากเพราะอเมริกาฝรั่งเศสสั่งต้องยึดไทยให้ได้ด้วยนั้นเองเพื่อยึดบ่อน้ำมันไทยในอ่าวไทยขุดเจาะให้ทันเวลา เดี๋ยวชาติกูล่มละลายมันว่า คือเขมร อเมริกา ฝรั่งเศสและชาติตะวันตกมากมายกำลังจะล้มละลายนั้นเอง,จึงรีบก่อการ แต่เหี้ยทรัพย์สินพี่ใหญ่จีนเต็มเขมร แร่เอิร์ธอีกเพียบ อเมริกาฝรั่งเศสก็อยากได้ทุนเดิม ภูเขาฝั่งไทยแร่เหี้ยนี้ก็มากด้วย ทองคำอีก สาระพัดแร่มีมากมายตรึมกูอยากได้มากตลอดพรมแดนเขมรกับอ่าวไทยเรา,จีนลงทุนในเขมรหลายแสนล้านเหรียญเหี้ยอเมริกาจะบุกยึดหน้าตาเฉยที่กูจีนบุกเบิกเองเกือบตาย,เขมรหักหลังจีนกู,มรึงเตรียมรอวันสิ้นชาติได้เลย พี่จีนว่า บุกทางลาวแน่นอน อเมริกาเห็นทางอเมริกาชนะได้ ทรัพยากรมากมายนี้รวมกับในอินโดฯ สามารถพลิกฟื้นคืนชีพยุโรปและอเมริกาได้เลยนะถ้าปล้นชิงครั้งนี้สำเร็จ,อเมริกาฝรั่งเศสจึงออกหน้าชัดเจนเปิดเผยไว้ก่อนเพื่อสนับสนุนพลังงานรอรบกับลาว เวียดนาม เกาหลีเหนือเต็มที่รวมทั้งไทยด้วย,ซึ่งพี่ใหญ่จีนรัสเซียสนับสนุนเต็มที่เช่นกันนอกจากอเมริกาฝรั่งเศสสนับสนุนเขมรเต็มที่ อาวุธขนกันตรึมทางลับแน่นอน,เขมรมันขี้อวดจึงเริ่มถ่ายลงโซเชียลว่าชนะไทยแน่นอนเพราะอเมริกาฝรั่งเศสสนับสนุนทางลับไม่เปิดเผยหรืออกนอกหน้าสไตล์ciaอเมริกาหมาลอบกัดวางแผนกัดในมุมมืด.

อินโดฯชาวบ้านบุกยึดทรัพย์สิน สส. สส.คนนี้ก็เกินจริงๆสมควรโดน ,เป็นไปได้มั้ยว่าคือกระบวนการก่อความไม่สงบโดยทีมงานciaและคณะสส.คนของciaด้วย,การออกกฎหมายมากมายควบคุมกดขี่บีบบังคับคนอินโดฯสู่การทำให้ยากจนแบบประเทศไทยก็คงอันเดียวกัน อเมริกาและชาติฝรั่งเป็นอันมากไปปล้นชิงทรัพยากรมีค่ามากมายบนอินโดฯไม่น้อย บีบบังคับเอากว่าประเทศไทยเราอีก,อินโดฯจึงเร่งสร้างกองกำลังทหารของตนเองเพื่อปกป้องตนเอง แต่นักการเมืองอินโดฯก็มีไม่น้อยแบบพรรคในไทยที่ถูกยุบ จะเป็นคนของciaอเมริกาด้วย,สลับกันปกครองเพื่อทำคนอินโดฯดักดานมั่นคงในความยากจนแบบไทย แบบพม่านั้นล่ะ ปล้นชิงบ่อน้ำมันไทยบ่อทองคำไทยเป็นต้นจนคนไทยยากจนต้นทุนแพงส่งผลค่าใช้จ่ายแพง เงินเดือนไม่ผูกผันแปรตรงกับค่าครองชีพค่าใช้จ่ายที่มากขึ้นหรือแปรผันตรงกับราคาน้ำมันที่เพิ่มขึ้นนั้นเอง, ..อินโดฯดูดีๆเหมือนกำลังถูกอีลิทciaวางแผนสร้างความไม่สงบแน่ๆที่ไม่ยืนข้างอเมริกาชาติฝรั่งร่วมจัดการจีนประมาณนั้น,เหมือนไทยกำลัวโดยนี้ล่ะ ,อินโดฯมีปัญหาเรื่องบ่อน้ำมันกับมาเลย์ มาเลย์ฟ้องอเมริกาช่วยจัดการอินโดฯด้วยเดี๋ยวแบ่งรายได้จากแหล่งน้ำมันพิพาทกับอินโดฯนี้ให้ มูลค่าเบื้องต้นกว่า45-60ล้านล้านบาท,จริงๆอาจกว่า100ล้านล้านบาทแน่นอน,อเมริกานำโดยciaสั่งไอ้เหี้ยนี้สส.นี้ยั่วยุคนอินโดฯเสีย บวกกดขี่กดดันคนอินโดฯทุกข์ยากขาดแคลนลำบากให้หนักขึ้น,จากนั้นล็อบบี้คนของตนที่อินโดฯยกแหล่งบ่อน้ำมันพิพาทนี้ให้มาเลย์เสียทำแบบไทยที่หามุกจนเจอ ใช้มุก1:200,000แย่งบ่อน้ำมันในอ่าวไทยจากไทยให้ได้,อินโดฯก็เหมือนไทยนั้นล่ะ ciaอเมริกาครอบงำการปกครองไทยฝั่งผู้นำไทยทั้งสภารวมฝ่ายค้านด้วยยิ่งบินเยือนอเมริกาหลบหนีเป็นว่าเล่น,อินโดฯก็เช่นกัน คนของciaอเมริกาฝรั่งเศสตรึมเช่นกัน, ..สรุปอาเชียนเราไม่สงบสุขเพราะพวกฝรั่งอเมริกาciaสายตะวันตกยุโรปมาลุกล้ำอธิปไตยคนอาเชียนคนเอเชียเรามาเกินไปสมควรผลักดันกลับตะวันตกกลับอเมริกายุโรปให้หมด,เขตอาเชียนปลอดฝรั่งตะวันตกยุโรปอเมริกาก็ว่าไป,เราอาจร่วมกันสร้างความสุขสงบจริงภายในเอเชียภายในอาเชียนเราเองได้สบายมาก. https://youtube.com/watch?v=tJirUo4MUyc&si=B-21uPkl5v5j5VFh

ขาดแคลนแรงงาน’ ปัญหาเร่งด่วนที่รัฐบาล ต้องรีบจัดการ โดยเฉพาะแรงงานกัมพูชา ที่หายไป 3 แสนคน จากทั้งระบบที่ถูกกฎหมาย ซึ่งมีอยู่ประมาณ 5 แสนคน หวั่นกระทบหลายอุตสาหกรรม /หอการค้าไทย ชงมาตรการเยียวยา 7 จังหวัดชายแดน หนุน MOU นำเข้าแรงงานชาติอื่นเพิ่มเติม ขณะที่ภาครัฐ ยินดีเพิ่มค่าตัว แรงงานไทย!

🎙️ งานในฝันหรือกับดัก? เมื่อข้อเสนอจากรัสเซียกลายเป็นภัยเงียบต่อหญิงสาวแอฟริกัน ในช่วงไม่กี่เดือนที่ผ่านมา โฆษณางานจากรัสเซียที่ดูหรูหราและน่าดึงดูดได้แพร่กระจายบนโซเชียลมีเดียในแอฟริกาใต้ โดยเฉพาะกลุ่มเป้าหมายคือหญิงสาวอายุระหว่าง 18–22 ปี ข้อเสนอเหล่านี้มาพร้อมคำสัญญาเรื่องเงินเดือนสูง ที่พักฟรี และโอกาสในการเรียนรู้ภาษาต่างประเทศ แต่เบื้องหลังความสวยงามนั้น กลับมีรายงานจากหลายองค์กรวิจัยว่า ผู้หญิงเหล่านี้ถูกส่งไปทำงานในโรงงานประกอบโดรน Shahed 136 ซึ่งเป็นอาวุธที่ใช้ในสงครามยูเครน และโรงงานเหล่านี้ถูกโจมตีอยู่บ่อยครั้ง องค์กรที่อยู่เบื้องหลังการรับสมัครคือ Alabuga Start ซึ่งเป็นหน่วยงานในเขตเศรษฐกิจพิเศษ Alabuga ของรัสเซีย โดยมีการขยายการรับสมัครไปยังประเทศในแอฟริกา ละตินอเมริกา และเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ตั้งแต่ปี 2023 รัฐบาลแอฟริกาใต้ โดยกระทรวงสตรี เยาวชน และผู้พิการ ได้ออกแถลงการณ์เตือนว่า ข้อเสนอเหล่านี้ไม่ได้รับการสนับสนุนจากรัฐ และขอให้ประชาชน โดยเฉพาะเยาวชนหญิง ระมัดระวังอย่างยิ่ง นอกจากนี้ ยังมีการเปิดเผยว่าองค์กรในเครือ BRICS บางแห่งในแอฟริกาใต้ได้ลงนามข้อตกลงเพื่อส่งแรงงานกว่า 5,600 คนไปยัง Alabuga และบริษัทก่อสร้างในรัสเซีย ซึ่งยิ่งเพิ่มความกังวลว่าอาจมีการแอบแฝงเป้าหมายทางทหาร กระทรวงต่างประเทศของแอฟริกาใต้ยืนยันว่ากำลังสอบสวนเรื่องนี้อย่างจริงจัง และได้ช่วยเหลือหญิงสาวคนหนึ่งกลับประเทศหลังจากเธอพบว่าข้อเสนอที่ได้รับไม่เป็นจริง 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ กระทรวงสตรีของแอฟริกาใต้เตือนประชาชนให้ระวังข้อเสนอทำงานในรัสเซีย ➡️ ข้อเสนอเหล่านี้มาจาก Alabuga Start ซึ่งเป็นหน่วยงานรับสมัครในเขตเศรษฐกิจพิเศษของรัสเซีย ➡️ กลุ่มเป้าหมายคือหญิงสาวอายุ 18–22 ปีจากแอฟริกา ละตินอเมริกา และเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ ➡️ มีรายงานว่าแรงงานหญิงถูกส่งไปทำงานในโรงงานประกอบโดรน Shahed 136 ➡️ โรงงานเหล่านี้ถูกโจมตีโดยยูเครนเป็นประจำ ➡️ กระทรวงต่างประเทศแอฟริกาใต้กำลังสอบสวนเรื่องนี้ และได้ช่วยเหลือหญิงสาวกลับประเทศ ➡️ รัฐบาลรัสเซียปฏิเสธว่าไม่มีข้อมูลเกี่ยวกับการบังคับใช้แรงงานหรือละเมิดสิทธิ ➡️ ข้อเสนอเหล่านี้ถูกโปรโมทผ่านอินฟลูเอนเซอร์ใน Instagram และ TikTok ➡️ BRICS Women’s Business Alliance ในแอฟริกาใต้ลงนามข้อตกลงส่งแรงงาน 5,600 คนไปยังรัสเซีย ➡️ ปัญหาการว่างงานในแอฟริกาใต้ โดยเฉพาะในกลุ่มผู้หญิงอายุต่ำกว่า 34 ปี สูงถึง 48% ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Shahed 136 เป็นโดรนโจมตีที่รัสเซียใช้ในสงครามยูเครน และมีต้นแบบจากอิหร่าน ➡️ Alabuga เป็นเขตเศรษฐกิจพิเศษที่ผลิตอาวุธและเทคโนโลยีทางทหาร ➡️ รัสเซียเผชิญปัญหาขาดแคลนแรงงานจากการสูญเสียประชากรชายในสงคราม ➡️ การใช้ BRICS เป็นเครื่องมือในการรับสมัครแรงงานอาจเป็นการบิดเบือนวัตถุประสงค์ขององค์กร ➡️ การรับสมัครแรงงานหญิงเพื่อประกอบอาวุธอาจละเมิดหลักสิทธิมนุษยชน https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/08/26/south-africa-womens-ministry-warns-on-russian-job-offers

♣ ทหารพราน อรัญฯ สระแก้ว ยึดของกลางที่เขมรลักลอบมาซื้อและกำลังขนกลับไปตามช่องทางธรรมชาติได้หลายชุดแล้ว มีทั้ง ผงชูรส น้ำตาลกรวด ซอยพริก นมข้นหวาน เครื่องสำอางค์ ยา อาหารเสริม เสื้อผ้าแฟชั่น ดูท่าคนเขมรจะขาดแคลนจนลงแดงอยากใช้ของไทย #7ดอกจิก