💻 Nvidia ขยายอาณาจักรโอเพ่นซอร์ส เมื่อวันที่ 15 ธันวาคม 2025 Nvidia ประกาศเข้าซื้อบริษัท SchedMD ซึ่งเป็นผู้พัฒนา Slurm ระบบจัดการงาน (job scheduler) ที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในซูเปอร์คอมพิวเตอร์และศูนย์ข้อมูลทั่วโลก การเข้าซื้อครั้งนี้สะท้อนให้เห็นว่า Nvidia ต้องการเสริมความแข็งแกร่งด้าน โครงสร้างพื้นฐานสำหรับการฝึกและใช้งานโมเดล AI โดยเฉพาะในยุคที่การแข่งขันกับบริษัทจีนและผู้เล่นรายใหม่ทวีความรุนแรงขึ้น ⚙️ บทบาทของ Slurm ในโลก AI Slurm เป็นซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์สที่ช่วยจัดการการทำงานของเซิร์ฟเวอร์จำนวนมหาศาลในศูนย์ข้อมูล เช่น การแบ่งทรัพยากร การจัดลำดับงาน และการตรวจสอบสถานะ ซึ่งถือเป็นหัวใจสำคัญของการฝึกโมเดล AI ขนาดใหญ่ Nvidia ระบุว่า Slurm จะยังคงเปิดให้ใช้งานแบบโอเพ่นซอร์สต่อไป แต่บริษัทจะเพิ่มการสนับสนุนด้านวิศวกรรมและการบำรุงรักษา เพื่อให้ผู้พัฒนาและองค์กรสามารถใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น 📈 กลยุทธ์การแข่งขันของ Nvidia นอกจากการซื้อ SchedMD แล้ว Nvidia ยังเปิดตัว ชุดโมเดล AI แบบโอเพ่นซอร์สใหม่ ที่เร็วและถูกกว่ารุ่นก่อนหน้า เพื่อรับมือกับการไหลบ่าเข้ามาของโมเดลโอเพ่นซอร์สจากจีน การเคลื่อนไหวนี้สะท้อนถึงความพยายามของ Nvidia ที่จะไม่เพียงขายฮาร์ดแวร์ GPU แต่ยังสร้างระบบนิเวศซอฟต์แวร์ที่ครบวงจร ตั้งแต่ CUDA ไปจนถึงเครื่องมือจัดการงานและโมเดล AI 🌍 ผลกระทบต่ออุตสาหกรรม การเข้าซื้อ SchedMD อาจทำให้ Nvidia กลายเป็นผู้เล่นที่มีอำนาจมากขึ้นในตลาด AI เพราะสามารถควบคุมทั้ง ฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ ที่จำเป็นต่อการพัฒนาโมเดลขนาดใหญ่ อย่างไรก็ตาม นักวิจัยบางส่วนกังวลว่าการรวมศูนย์เช่นนี้อาจทำให้ชุมชนโอเพ่นซอร์สต้องพึ่งพา Nvidia มากเกินไป แม้บริษัทจะยืนยันว่าจะยังคงรักษาความเปิดกว้างของ Slurm ก็ตาม 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ Nvidia เข้าซื้อ SchedMD ➡️ เสริมกลยุทธ์โอเพ่นซอร์ส AI และโครงสร้างพื้นฐานการฝึกโมเดล ✅ Slurm ยังคงเป็นโอเพ่นซอร์ส ➡️ ใช้จัดการงานในซูเปอร์คอมพิวเตอร์และศูนย์ข้อมูลทั่วโลก ➡️ Nvidia จะเพิ่มการสนับสนุนด้านวิศวกรรมและบำรุงรักษา ✅ กลยุทธ์ใหม่ของ Nvidia ➡️ เปิดตัวโมเดล AI แบบโอเพ่นซอร์สรุ่นใหม่ที่เร็วและถูกกว่า ➡️ แข่งขันกับโมเดลโอเพ่นซอร์สจากจีน ‼️ ข้อกังวลจากชุมชน ⛔ การรวมศูนย์อาจทำให้ผู้ใช้พึ่งพา Nvidia มากเกินไป ⛔ เสี่ยงต่อการลดความหลากหลายของระบบนิเวศโอเพ่นซอร์ส https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/12/16/nvidia-buys-ai-software-provider-schedmd-to-expand-open-source-ai-push

🖥️ ซูเปอร์คอมพิวเตอร์จิ๋วแต่ทรงพลัง Tiiny AI เปิดตัวเครื่องซูเปอร์คอมพิวเตอร์ที่มีขนาดเล็กมากจนสามารถถือได้ด้วยมือเดียว แต่ภายในบรรจุฮาร์ดแวร์ที่ทรงพลังพอจะรองรับโมเดล AI ขนาดมหึมา จุดเด่นคือการออกแบบที่เน้น local-first computing ทำให้สามารถประมวลผลโมเดลได้โดยไม่ต้องพึ่งพาเซิร์ฟเวอร์ภายนอก ⚡ สเปกและความสามารถ เครื่องนี้ใช้สถาปัตยกรรมที่รองรับการประมวลผลโมเดล AI ขนาด 120B parameters พร้อมระบบจัดการพลังงานที่มีประสิทธิภาพสูง แม้จะมีขนาดเล็ก แต่สามารถทำงานได้ใกล้เคียงกับเซิร์ฟเวอร์ AI ระดับศูนย์ข้อมูล โดยยังคงรักษาความเป็นมิตรต่อผู้ใช้ทั่วไป 🌍 ความหมายต่อวงการ AI การมาของ Tiiny AI Supercomputer สะท้อนถึงแนวโน้มการทำให้ AI เข้าถึงได้ง่ายขึ้น ไม่จำกัดอยู่แค่บริษัทใหญ่หรือศูนย์ข้อมูลขนาดมหึมา แต่เปิดโอกาสให้ผู้ใช้ทั่วไป, นักวิจัยอิสระ และสตาร์ทอัพสามารถทดลองโมเดลขนาดใหญ่ได้ด้วยเครื่องที่ตั้งบนโต๊ะทำงาน 🔍 ผลกระทบในอนาคต หากเทคโนโลยีนี้ถูกพัฒนาและผลิตในเชิงพาณิชย์อย่างจริงจัง อาจเปลี่ยนโฉมการใช้งาน AI ไปอย่างสิ้นเชิง เพราะจะทำให้การฝึกและรันโมเดลขนาดใหญ่ไม่ต้องพึ่งพา cloud computing เพียงอย่างเดียว แต่สามารถทำได้ในระดับ local ซึ่งช่วยลดค่าใช้จ่ายและเพิ่มความเป็นส่วนตัว 📌 สรุปเป็นหัวข้อ ✅ Tiiny AI Supercomputer ➡️ ขนาดเล็กที่สุดในโลก ➡️ รองรับโมเดล AI ขนาด 120B parameters ✅ จุดเด่นด้านเทคโนโลยี ➡️ ออกแบบเพื่อ local-first computing ➡️ ประสิทธิภาพใกล้เคียงเซิร์ฟเวอร์ศูนย์ข้อมูล ✅ ความหมายต่อวงการ AI ➡️ ทำให้ AI เข้าถึงได้ง่ายขึ้น ➡️ เปิดโอกาสให้ผู้ใช้ทั่วไปและสตาร์ทอัพ ✅ ผลกระทบในอนาคต ➡️ ลดการพึ่งพา cloud computing ➡️ เพิ่มความเป็นส่วนตัวและลดค่าใช้จ่าย ‼️ ข้อจำกัดและคำเตือน ⛔ ยังไม่ชัดเจนเรื่องราคาและการวางจำหน่ายจริง ⛔ อาจมีข้อจำกัดด้านการระบายความร้อนและการขยายระบบ ⛔ ต้องพิสูจน์ความเสถียรในการใช้งานระยะยาว https://wccftech.com/meet-the-worlds-smallest-supercomputer-a-machine-bold-enough-to-run-120b-ai-models/

🖥️ ซูเปอร์คอมพิวเตอร์สร้างสมองเสมือนจริงที่สมบูรณ์ที่สุด ทีมนักวิจัยจาก Allen Institute (สหรัฐฯ) และ University of Electro-Communications (ญี่ปุ่น) ได้ใช้ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ Fugaku สร้างแบบจำลองสมองหนูที่สมบูรณ์ที่สุดเท่าที่เคยมีมา โดยจำลองทั้ง cortex ของสมองหนู ซึ่งมีความซับซ้อนใกล้เคียงกับสมองมนุษย์ 🔬 รายละเอียดของสมองเสมือน แบบจำลองนี้มี 9 ล้านเซลล์ประสาท และ 26 พันล้านไซแนปส์ ที่เชื่อมต่อกันใน 86 พื้นที่สมอง สามารถประมวลผลได้ระดับ quadrillions ของการคำนวณต่อวินาที ทำให้นักวิจัยสามารถติดตามการทำงานของเซลล์ประสาทแต่ละตัวได้แบบเรียลไทม์ ถือเป็นก้าวกระโดดครั้งใหญ่ในงานวิจัยด้านประสาทวิทยาศาสตร์ 🧠 ประโยชน์ต่อการศึกษาโรคสมอง สมองเสมือนนี้ช่วยให้นักวิจัยสามารถจำลองการแพร่กระจายของโรค เช่น อัลไซเมอร์ หรือการเกิด อาการชัก โดยไม่ต้องพึ่งการทดลองที่รุกรานในสมองจริง นอกจากนี้ยังสามารถใช้ศึกษาการทำงานของคลื่นสมองที่เกี่ยวข้องกับการโฟกัสและการรับรู้ 🌍 เป้าหมายในอนาคต ทีมวิจัยตั้งเป้าว่าจะต่อยอดไปสู่การสร้าง สมองมนุษย์เสมือนจริงเต็มรูปแบบ ในอนาคต โดยใช้ข้อมูลชีววิทยาที่ละเอียดมากขึ้น หากสำเร็จจะเป็นเครื่องมือสำคัญในการทำความเข้าใจสมองมนุษย์และการรักษาโรคทางระบบประสาทที่ซับซ้อน 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ การสร้างสมองเสมือนจริง ➡️ ใช้ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ Fugaku ➡️ จำลอง cortex ของสมองหนูทั้งระบบ ✅ รายละเอียดเชิงเทคนิค ➡️ 9 ล้านเซลล์ประสาท ➡️ 26 พันล้านไซแนปส์ และ 86 พื้นที่สมอง ✅ ประโยชน์ต่อการแพทย์ ➡️ ศึกษาโรคอัลไซเมอร์และอาการชัก ➡️ วิเคราะห์การทำงานของคลื่นสมอง ‼️ ข้อควรระวังและข้อจำกัด ⛔ ยังเป็นเพียงสมองหนู ไม่ใช่มนุษย์ ⛔ ต้องใช้ทรัพยากรคอมพิวเตอร์มหาศาลในการจำลอง https://www.sciencealert.com/supercomputer-creates-one-of-the-most-realistic-virtual-brains-ever-seen

♟️ Deep Blue จุดเริ่มต้นของ AI ในเกมหมากรุก ครบรอบ 30 ปีการเปิดตัว Deep Blue ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ของ IBM ที่ถูกออกแบบมาเพื่อเล่นหมากรุก และสามารถเอาชนะ Garry Kasparov แชมป์โลกในปี 1997 ถือเป็นจุดเปลี่ยนสำคัญของวงการคอมพิวเตอร์และ AI IBM เปิดตัวต้นแบบ Deep Blue ครั้งแรกเมื่อวันที่ 5 ธันวาคม 1995 โดยใช้เวิร์กสเตชัน RS/6000 พร้อม 14 โปรเซสเซอร์สำหรับค้นหาตำแหน่งหมากรุก สามารถวิเคราะห์ได้ 3-5 ล้านตำแหน่งต่อวินาที แม้จะยังไม่สามารถเอาชนะโปรแกรมหมากรุกชั้นนำในยุคนั้น แต่ถือเป็นก้าวสำคัญของการใช้ “พลังประมวลผลมหาศาล” เพื่อแข่งขันกับมนุษย์ 🏆 การเผชิญหน้ากับ Kasparov ปี 1996 Deep Blue พบกับ Kasparov เป็นครั้งแรก และสามารถชนะเกมเปิดได้ แต่สุดท้าย Kasparov เอาชนะไปด้วยคะแนน 4-2 อย่างไรก็ตาม IBM ไม่ยอมแพ้ และในปี 1997 ได้ปรับปรุงระบบใหม่ ใช้ 30 เวิร์กสเตชัน PowerPC ควบคุมชิปหมากรุก 16 ตัวต่อเครื่อง สามารถวิเคราะห์ได้ถึง 200 ล้านตำแหน่งต่อวินาที และในที่สุดก็เอาชนะ Kasparov ด้วยคะแนน 3.5-2.5 🌍 ผลกระทบต่อวงการเทคโนโลยี ชัยชนะของ Deep Blue ไม่เพียงแต่เป็นการพิสูจน์ว่าคอมพิวเตอร์สามารถเอาชนะมนุษย์ในเกมที่ซับซ้อน แต่ยังเป็นจุดเริ่มต้นของการมอง AI ว่าเป็น “คู่แข่งทางความคิด” ของมนุษย์ IBM ใช้ชัยชนะนี้สร้างภาพลักษณ์ใหม่จากบริษัทที่ถูกมองว่า “ล้าหลัง” ให้กลับมาเป็นผู้นำด้านนวัตกรรม และยังเป็นแรงบันดาลใจให้เกิดการพัฒนา AI ในหลายสาขา ⚠️ มุมมองจากปัจจุบัน แม้ Deep Blue จะใช้วิธี brute force ที่แตกต่างจาก AI ยุคใหม่ซึ่งเน้นการเรียนรู้เชิงสถิติ แต่เหตุการณ์นี้ยังคงเป็นสัญลักษณ์สำคัญของการที่เครื่องจักรสามารถท้าทายความคิดมนุษย์ได้ และเป็นรากฐานให้เกิดการพัฒนา AI ที่ซับซ้อนยิ่งขึ้นในปัจจุบัน 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ IBM เปิดตัว Deep Blue ปี 1995 ➡️ วิเคราะห์ได้ 3-5 ล้านตำแหน่งต่อวินาที ✅ การแข่งกับ Kasparov ปี 1996 และ 1997 ➡️ ปีแรกแพ้ 4-2 แต่ปีถัดมาชนะ 3.5-2.5 ✅ ผลกระทบต่อ IBM และวงการ AI ➡️ สร้างภาพลักษณ์ใหม่และเป็นแรงบันดาลใจให้การพัฒนา AI ‼️ คำเตือนจากบทเรียน Deep Blue ⛔ วิธี brute force ไม่ใช่แนวทางเดียวของ AI ⛔ ความสำเร็จในเกมไม่ได้หมายถึงการเข้าใจเชิงลึกแบบมนุษย์ https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/ibm-unveiled-its-deep-blue-chess-supercomputer-prototype-30-years-ago-today-two-years-later-in-its-second-attempt-it-defeated-grandmaster-garry-kasparov

🖥️ “HPE จับมือ AMD ใช้ Helios Rack Architecture สำหรับระบบ AI ปี 2026” Hewlett Packard Enterprise (HPE) ได้ประกาศความร่วมมือกับ AMD เพื่อนำสถาปัตยกรรม Helios rack-scale AI เข้ามาใช้ในผลิตภัณฑ์ตั้งแต่ปี 2026 เป็นต้นไป นี่ถือเป็นครั้งแรกที่ Helios ได้รับการสนับสนุนจาก OEM รายใหญ่ โดยระบบจะประกอบด้วย 72 GPU Instinct MI455X, CPU EPYC รุ่น “Venice” และสวิตช์ HPE Juniper ที่รองรับ Ultra Accelerator Link over Ethernet (UALoE) ซึ่งพัฒนาโดย Broadcom Helios ถูกออกแบบให้เป็นแพลตฟอร์ม AI แบบเปิด โดยใช้มาตรฐาน Open Rack Wide ของ Meta และรองรับการเชื่อมต่อ GPU ทั้งหมดใน rack ให้ทำงานร่วมกันเป็น pod เดียว จุดเด่นคือการใช้ Ethernet fabric แทน NVLink ของ Nvidia ทำให้ระบบมีความยืดหยุ่นและเข้ากับมาตรฐานอุตสาหกรรมได้ง่ายขึ้น พร้อมทั้งมีหน่วยความจำ HBM4 ขนาด 31TB ต่อ rack และพลังประมวลผล FP4 สูงสุดถึง 2.9 exaFLOPS นอกจากการนำ Helios มาใช้ในเชิงพาณิชย์แล้ว HPE ยังได้รับเลือกจาก High-Performance Computing Center Stuttgart (HLRS) ให้สร้างซูเปอร์คอมพิวเตอร์รุ่นใหม่ชื่อ “Herder” โดยใช้ GPU MI430X และ CPU Venice บนแพลตฟอร์ม Cray GX5000 ซึ่งจะส่งมอบในปี 2027 และใช้พลังงานความร้อนจากระบบระบายความร้อนเหลวไปทำความร้อนอาคารในมหาวิทยาลัย Stuttgart การเคลื่อนไหวนี้สะท้อนถึงการแข่งขันที่รุนแรงในตลาด AI infrastructure ระหว่าง AMD และ Nvidia โดย Helios จะเป็นคู่แข่งโดยตรงกับ Nvidia GB200 NVL72 rack ที่ใช้ NVLink และ InfiniBand ในการเชื่อมต่อ GPU และ CPU ภายในระบบ 📌 สรุปเป็นหัวข้อ ✅ รายละเอียดสถาปัตยกรรม Helios ➡️ ใช้มาตรฐาน Open Rack Wide ของ Meta ➡️ 72 GPU Instinct MI455X + CPU EPYC Venice ➡️ Ethernet fabric (UALoE) แทน NVLink ✅ สมรรถนะ ➡️ FP4 compute สูงสุด 2.9 exaFLOPS ต่อ rack ➡️ หน่วยความจำ HBM4 ขนาด 31TB ➡️ ทุก GPU เชื่อมต่อเป็น pod เดียว ✅ โครงการสำคัญ ➡️ HPE Juniper switch พัฒนาโดย Broadcom ➡️ HLRS เลือก HPE Cray GX5000 สำหรับซูเปอร์คอมพิวเตอร์ “Herder” ➡️ ใช้พลังงานความร้อนเหลือทิ้งเพื่อทำความร้อนอาคาร ‼️ ข้อควรระวังและการแข่งขัน ⛔ Nvidia GB200 NVL72 rack ยังครองตลาดด้วย NVLink + InfiniBand ⛔ Helios ต้องพิสูจน์ความเสถียรและการรองรับซอฟต์แวร์ AI ecosystem ⛔ การแข่งขันด้านพลังงานและต้นทุนอาจเป็นตัวแปรสำคัญ https://www.tomshardware.com/tech-industry/semiconductors/hpe-adopts-amd-helios-rack-architecture-for-2026-ai-systems

📌📡🔴 รวมข่าวจากเวบ TechRadar 🔴📡📌 #รวมข่าวIT #20251130 #TechRadar 🧠 ChatGPT ครบรอบ 3 ปี เผยฟีเจอร์ยอดนิยมที่คนใช้จริง ChatGPT จาก OpenAI เดินทางมาถึงปีที่ 3 แล้ว และข้อมูลใหม่ที่ถูกเปิดเผยทำให้หลายคนแปลกใจ เพราะสิ่งที่คนใช้มากที่สุดไม่ใช่การสร้างภาพใหม่ แต่กลับเป็นการ “อัปโหลดภาพ” เพื่อให้ AI ช่วยปรับปรุงหรือแก้ไข นอกจากนี้งานหลักที่คนใช้ในที่ทำงานคือการแก้ไขและวิจารณ์ข้อความ มากกว่าการเขียนใหม่ทั้งหมด ฟีเจอร์ยอดนิยมที่ถูกใช้ทั่วโลกยังรวมถึงการค้นหาข้อมูล การใช้โมเดลเหตุผล การวิเคราะห์ข้อมูล และการพูดเป็นข้อความ ซึ่งสะท้อนว่าผู้ใช้มอง ChatGPT เป็นเครื่องมือช่วยงานจริงจัง ไม่ใช่แค่ของเล่นทดลองอีกต่อไป 🔗 https://www.techradar.com/ai-platforms-assistants/chatgpt/openai-reveals-chatgpts-most-popular-features-and-the-top-one-might-surprise-you 🛡️ FBI เตือนภัย! แฮกเกอร์ใช้ AI หลอกขโมยเงินกว่า 262 ล้านดอลลาร์ ปี 2025 กลายเป็นปีที่อาชญากรไซเบอร์ใช้ AI สร้างแคมเปญหลอกลวงได้สมจริงยิ่งขึ้น FBI รายงานว่ามีการสูญเสียเงินกว่า 262 ล้านดอลลาร์จากการยึดบัญชีผู้ใช้ผ่านการหลอกให้เปิดเผยรหัสผ่านหรือ OTP เมื่อได้ข้อมูลแล้ว แฮกเกอร์สามารถรีเซ็ตรหัสและโอนเงินไปยังบัญชีที่ควบคุมเอง บ่อยครั้งเงินถูกเปลี่ยนเป็นคริปโตเพื่อปกปิดร่องรอย การโจมตีมักมาในรูปแบบอีเมล ปลอมเป็นธนาคาร หรือแม้แต่เว็บไซต์ช้อปปิ้งปลอมที่ดูน่าเชื่อถือ จุดอันตรายคือผู้ใช้เองเป็นคนกดยืนยันธุรกรรม ทำให้การป้องกันยิ่งยากขึ้น 🔗 https://www.techradar.com/pro/fbi-says-hackers-have-stolen-usd262-million-in-account-takeover-scams-in-2025-so-far-heres-how-you-can-stay-safe 💻 Meta จ่อดีลใหญ่กับ Google TPU สะเทือนตลาดชิป AI ความต้องการชิป AI พุ่งสูงจน Meta ต้องหันไปเจรจากับ Google เพื่อใช้ TPU ของ Google Cloud ในปี 2026 และอาจซื้อโดยตรงในปี 2027 ดีลนี้ถือเป็นการเปลี่ยนเกม เพราะ Google แต่เดิมใช้ TPU ภายในเท่านั้น ขณะที่ Meta เคยพึ่งพาหลายเจ้า รวมถึง Nvidia การเจรจานี้ทำให้มูลค่า Alphabet พุ่งขึ้นทันที และนักลงทุนเริ่มกังวลว่า Nvidia อาจเสียส่วนแบ่งตลาดมหาศาล ความตึงเครียดในซัพพลายเชนยังคงสูง เพราะความต้องการชิป AI เกินกำลังการผลิตทั่วโลก 🔗 https://www.techradar.com/pro/meta-and-google-could-be-about-to-sign-a-mega-ai-chip-deal-and-it-could-change-everything-in-the-tech-space 💾 IBM เปิดตัวระบบเก็บข้อมูลใหม่ รองรับสูงสุด 47 เพตะไบต์ต่อแร็ค IBM ขยายศักยภาพระบบ Storage Scale System 6000 ด้วย All-Flash Expansion Enclosures ที่ใช้ไดรฟ์ QLC ขนาด 122TB ทำให้รองรับข้อมูลได้ถึง 47PB ต่อแร็ค เหมาะกับงานที่ต้องใช้ข้อมูลมหาศาล เช่น AI และซูเปอร์คอมพิวเตอร์ จุดเด่นคือการรองรับการทำงานหลายงานพร้อมกันโดยไม่เกิดคอขวด และยังเชื่อมต่อกับ GPU ได้อย่างมีประสิทธิภาพ การอัปเดตซอฟต์แวร์ล่าสุดยังเพิ่มประสิทธิภาพการเขียนและการอ่านให้สูงขึ้น เพื่อรองรับการประมวลผลที่ซับซ้อนในระดับองค์กรใหญ่ 🔗 https://www.techradar.com/pro/talk-about-a-triple-threat-ibm-says-it-can-now-support-up-to-47pb-on-a-full-rack-so-load-it-up 💻 โน้ตบุ๊ก RAM 128GB และ 256GB ปี 2025 สำหรับงานโหดสุดๆ โน้ตบุ๊กที่มาพร้อม RAM 128GB หรือแม้แต่ 256GB ไม่ใช่ของสำหรับผู้ใช้ทั่วไป แต่ถูกออกแบบมาเพื่อมืออาชีพที่ต้องการพลังประมวลผลสูงสุด เช่น นักวิทยาศาสตร์ นักสร้างสรรค์คอนเทนต์ หรือผู้ทำงานกับข้อมูลขนาดใหญ่ รายชื่อรุ่นที่มีให้เลือกในปี 2025 ครอบคลุมแบรนด์ดังอย่าง Dell, HP, Lenovo, MSI, Asus, Alienware และ Razer ราคามีตั้งแต่ประมาณ 1,599 ดอลลาร์ไปจนถึงกว่า 7,000 ดอลลาร์ รุ่นที่รองรับ 256GB ยังมีไม่มาก แต่ถือเป็นก้าวสำคัญของตลาดโน้ตบุ๊กที่กำลังผลักดันขีดจำกัดของการใช้งานพกพา 🔗 https://www.techradar.com/pro/best-256gb-and-128gb-ram-laptops 🌐 การกำกับดูแลโลกไซเบอร์-กายภาพ กลายเป็นเรื่องจำเป็นสำหรับรัฐบาลท้องถิ่น บทความนี้ชี้ให้เห็นว่าการบริหารจัดการระบบไซเบอร์ที่เชื่อมโยงกับโครงสร้างพื้นฐานทางกายภาพ เช่น ระบบไฟฟ้า น้ำ และการขนส่ง ไม่ใช่เรื่อง “nice to have” อีกต่อไป แต่เป็นสิ่งจำเป็น รัฐบาลท้องถิ่นต้องมีมาตรการกำกับดูแลที่เข้มแข็งเพื่อป้องกันความเสี่ยงจากการโจมตีไซเบอร์ที่อาจส่งผลกระทบต่อชีวิตจริงของประชาชน แนวคิดนี้กำลังถูกผลักดันให้เป็นมาตรฐานใหม่ในการบริหารเมืองอัจฉริยะและโครงสร้างพื้นฐานสาธารณะ 🔗 https://www.techradar.com/pro/cyber-physical-governance-isnt-a-nice-to-have-for-state-and-local-government-its-essential 🎧 หูฟังที่ดีที่สุดสำหรับทุกงบประมาณ ผ่านการทดสอบจริง ทีมผู้เชี่ยวชาญได้ทดสอบหูฟังหลากหลายรุ่น ตั้งแต่ราคาประหยัดไปจนถึงระดับพรีเมียม เพื่อหาตัวเลือกที่เหมาะสมกับผู้ใช้ทุกกลุ่ม ไม่ว่าจะเป็นหูฟังแบบครอบหู ไร้สาย หรือแบบอินเอียร์ จุดเด่นคือการทดสอบในสถานการณ์จริง ทำให้ผู้ซื้อมั่นใจได้ว่าคุณภาพเสียง ความสบาย และความทนทานได้รับการตรวจสอบแล้ว รายการนี้ช่วยให้ผู้ใช้เลือกหูฟังที่ตรงกับความต้องการโดยไม่ต้องเสียเวลาลองผิดลองถูกเอง 🔗 https://www.techradar.com/audio/headphones/the-best-headphones 📷 กล้องสำหรับมือใหม่ปี 2025 ตัวเลือกที่เหมาะที่สุด สำหรับผู้ที่เพิ่งเริ่มต้นถ่ายภาพ บทความนี้แนะนำกล้องที่ใช้งานง่าย ราคาสมเหตุสมผล และมีฟีเจอร์ที่ช่วยให้เรียนรู้ได้เร็ว ไม่ว่าจะเป็นกล้อง DSLR หรือ Mirrorless ที่ออกแบบมาให้เหมาะกับผู้เริ่มต้น จุดสำคัญคือการเลือกกล้องที่ไม่ซับซ้อนเกินไป แต่ยังมีคุณภาพภาพถ่ายที่ดีพอจะต่อยอดไปสู่การถ่ายภาพจริงจังในอนาคต 🔗 https://www.techradar.com/cameras/the-best-camera-for-beginners 🎥 รีวิว Panasonic HC-X1200 กล้องวิดีโอที่ซูมได้สุดประทับใจ Panasonic HC-X1200 ทำให้หลายคนทึ่งกับความสามารถในการซูมที่ทรงพลัง จนแทบจะทำให้กล้องวิดีโอแบบเต็มรูปแบบกลับมาได้รับความนิยมอีกครั้ง คุณภาพภาพและระบบกันสั่นที่ดี ทำให้การถ่ายวิดีโอทั้งงานมืออาชีพและงานส่วนตัวมีความคมชัดและเสถียร จุดขายหลักคือการซูมที่เหนือกว่ากล้องทั่วไปในตลาด 🔗 https://www.techradar.com/cameras/video-cameras/panasonic-hc-x1200-review 📱 ฟีเจอร์ AirDrop ใหม่บน Google Pixel 10 มีปัญหากับผู้ใช้บางราย Google Pixel 10 มาพร้อมฟีเจอร์ AirDrop ที่ตั้งใจให้แชร์ไฟล์ได้สะดวกขึ้น แต่ผู้ใช้บางรายพบว่าฟีเจอร์นี้ยังมีบั๊ก ทำให้การส่งไฟล์ไม่เสถียรหรือเชื่อมต่อไม่สำเร็จ ปัญหานี้กำลังถูกพูดถึงในชุมชนผู้ใช้ และคาดว่า Google จะต้องออกอัปเดตแก้ไขในเร็วๆ นี้ เพื่อให้ฟีเจอร์ทำงานได้สมบูรณ์ตามที่ตั้งใจ 🔗 https://www.techradar.com/phones/google-pixel-phones/the-new-airdrop-feature-on-the-google-pixel-10-is-proving-buggy-for-some-users 📱 ปัญหากวนใจใน iOS 26 และวิธีแก้ อัปเดต iOS 26 ที่หลายคนรอคอย กลับมาพร้อมทั้งฟีเจอร์ใหม่และความเปลี่ยนแปลงที่บางอย่างทำให้ผู้ใช้หงุดหงิดไม่น้อย เช่น “Liquid Glass” ที่ทำให้หน้าจอดูโปร่งใสเกินไปจนอ่านยาก หลายคนเลือกปิดด้วยการตั้งค่า Reduce Transparency เพื่อให้ใช้งานง่ายขึ้น อีกเรื่องคือการถ่ายภาพหน้าจอที่เปลี่ยนไปจากเดิม กลายเป็นเต็มจอพร้อมเครื่องมือแก้ไขทันที ซึ่งบางคนไม่ชอบ จึงไปตั้งค่าให้กลับมาเป็นแบบเดิมที่แค่โชว์ตัวอย่างเล็ก ๆ แล้วปัดทิ้งได้สะดวกกว่า Safari ก็ถูกปรับแถบเครื่องมือใหม่จนดูอึดอัดและต้องกดหลายขั้นตอนกว่าจะได้ฟังก์ชันที่เคยง่าย ๆ ผู้ใช้บางคนเลยเลือกปรับกลับให้เหมือนเดิม ส่วนการพิมพ์แบบ “slide-to-type” ที่บางครั้งเผลอไปลากนิ้วแล้วกลายเป็นคำไม่ตั้งใจ ก็สามารถปิดได้ในเมนู Keyboard และสุดท้ายคือการตั้งปลุกที่เคยบังคับ snooze 9 นาที ตอนนี้สามารถเลือกได้เองตั้งแต่ 1–15 นาที ทำให้ชีวิตยืดหยุ่นขึ้นมาก 🔗 https://www.techradar.com/phones/the-5-most-frustrating-things-about-ios-26-and-how-I-fixed-them 🛡️ Cyber Resilience: ธุรกิจต้องปรับตัว โลกธุรกิจอังกฤษกำลังเผชิญภัยไซเบอร์ครั้งใหญ่ เหตุการณ์โจมตี Jaguar Land Rover ทำความเสียหายมหาศาลกว่า 1.9 พันล้านปอนด์ และยังมีกรณี Marks & Spencer กับ Co-Op ที่โดนโจมตีเช่นกัน รัฐบาลอังกฤษจึงเสนอแนวทางห้ามจ่ายค่าไถ่ ransomware สำหรับหน่วยงานรัฐและโครงสร้างพื้นฐานสำคัญ เพื่อไม่ให้คนร้ายได้ผลประโยชน์ แต่ผลข้างเคียงคือเอกชนอาจกลายเป็นเป้าหมายหลักแทน สิ่งที่ธุรกิจต้องทำคือสร้าง “ความยืดหยุ่นทางไซเบอร์” โดยเริ่มจากการพัฒนาทักษะบุคลากร เพราะรายงานล่าสุดชี้ว่ามีช่องว่างทักษะด้านนี้สูงมาก การฝึกอบรมต้องไม่ใช่แค่ครั้งเดียว แต่ต้องฝังอยู่ในงานประจำทุกตำแหน่ง ตั้งแต่ฝ่ายการเงินจนถึงบริการลูกค้า เพื่อให้ทุกคนรู้จักรับมือภัย เช่น phishing ที่ยังเป็นช่องทางโจมตีหลัก และที่สำคัญคือบอร์ดบริหารต้องให้ความสำคัญกับเรื่องนี้เทียบเท่ากับผลประกอบการ เพราะภัยไซเบอร์วันนี้ไม่ใช่แค่เรื่องเทคนิค แต่คือความอยู่รอดของธุรกิจ 🔗 https://www.techradar.com/pro/cyber-resilience-is-a-business-imperative-skills-and-strategy-must-evolve 😓 Cybersecurity Burnout: เมื่อทีมงานหมดแรง งานด้านความปลอดภัยไซเบอร์เป็นงานที่ต้องวิ่งแข่งกับภัยคุกคามตลอดเวลา จนทำให้คนทำงานจำนวนมากเกิดภาวะ “burnout” หรือหมดแรง ล่าสุดมีตัวเลขว่ากว่า 76% ของผู้เชี่ยวชาญด้านนี้รู้สึกเหนื่อยล้า และ 69% บอกว่าหนักขึ้นเรื่อย ๆ ในช่วงปีที่ผ่านมา สาเหตุหลักคือการโจมตีที่ไม่หยุดพัก กฎระเบียบใหม่ ๆ ที่ต้องตามให้ทัน และการขาดบุคลากรที่เพียงพอ ผลกระทบไม่ใช่แค่สุขภาพจิต แต่ยังทำให้ประสิทธิภาพการทำงานลดลง เสี่ยงต่อการเกิดช่องโหว่และความเสียหายทางการเงิน บริษัทจึงต้องหาทางแก้ เช่น การสร้างวัฒนธรรมองค์กรที่สนับสนุนพนักงาน การลงทุนในเครื่องมือที่ช่วยแบ่งเบาภาระ รวมถึงการใช้บริการภายนอกอย่าง Managed Detection and Response (MDR) ที่ช่วยลดความเหนื่อยล้าได้จริง และที่สำคัญคือการให้โอกาสเติบโตในสายงาน เพื่อให้คนทำงานรู้สึกว่ามีอนาคต ไม่ใช่แค่ทำงานไปวัน ๆ ​​​​​​​🔗 https://www.techradar.com/pro/tackling-cybersecurity-burnout-once-and-for-all

ซูเปอร์คอมชี้! 2 ทีมเต็งแชมป์ UCL มี 1 ทีมหลุดวงโคจร? 28/11/68 #ซูเปอร์คอม #ทำนายเต็งแชมป์ UCL #แชมเปียนส์ลีก

📌🔐🟠 รวมข่าวจากเวบ SecurityOnline 🟠🔐📌 #รวมข่าวIT #20251127 #securityonline 📰 Meta ถูกกล่าวหาปกปิดข้อมูลภายในที่ชี้ว่า Facebook ทำให้เกิดภาวะซึมเศร้าและความวิตกกังวล เรื่องนี้เริ่มจากเอกสารในคดีฟ้องร้องแบบกลุ่มที่โรงเรียนหลายแห่งในสหรัฐฯ ยื่นต่อบริษัทโซเชียลมีเดีย โดยมีการเปิดเผยว่า Meta เคยทำการศึกษาในโครงการชื่อ Project Mercury ร่วมกับบริษัท Nielsen ตั้งแต่ปี 2020 ผลการวิจัยพบว่าการเลิกใช้ Facebook ช่วยลดความรู้สึกซึมเศร้า วิตกกังวล และความเหงา แต่ Meta กลับหยุดการศึกษาและไม่เผยแพร่ผลลัพธ์ โดยอ้างว่าเป็นข้อมูลที่มีอคติและถูกกระทบจากกระแสสื่อ ขณะเดียวกันมีเสียงจากนักวิจัยภายในที่เปรียบเทียบการกระทำนี้เหมือนกับอุตสาหกรรมบุหรี่ที่เคยปกปิดผลวิจัยเรื่องอันตรายของการสูบบุหรี่ ปัจจุบันคดีนี้กำลังเข้าสู่การพิจารณาในศาล และสะท้อนถึงความไม่ไว้วางใจที่รัฐบาลทั่วโลกมีต่อบริษัทยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยี 🔗 https://securityonline.info/meta-accused-of-hiding-internal-data-showing-facebook-causes-depression-anxiety 🔐 Tor Project พัฒนาอัลกอริทึมเข้ารหัสใหม่ CGO แทน Tor1 ที่มีช่องโหว่ เครือข่าย Tor ที่ใช้เพื่อปกป้องความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้งานนั้น แม้จะมีชื่อเสียงด้านการรักษาความลับ แต่ก็ไม่ปลอดภัยเสมอไป โดยโปรโตคอลเก่า Tor1 มีช่องโหว่สำคัญ เช่น การโจมตีแบบ tagging attack ที่ทำให้ผู้ไม่หวังดีสามารถติดตามเส้นทางข้อมูลได้ อีกทั้งยังมีการใช้คีย์ AES ซ้ำและตัวตรวจสอบที่อ่อนแอ เพื่อแก้ปัญหาเหล่านี้ Tor Project จึงพัฒนาอัลกอริทึมใหม่ชื่อ Counter Galois Onion (CGO) ที่เมื่อมีการพยายามแก้ไขข้อมูล ข้อความทั้งหมดในเส้นทางนั้นจะเสียหายทันที ทำให้การโจมตีแทบเป็นไปไม่ได้ แม้จะยังไม่มีตารางเวลาชัดเจนในการนำมาใช้กับ Tor Browser แต่ทีมงานกำลังปรับปรุงให้เหมาะกับ CPU รุ่นใหม่ 🔗 https://securityonline.info/tor-project-develops-new-cgo-encryption-to-replace-vulnerable-tor1-protocol ⚠️ PoC Exploit สำหรับช่องโหว่ Windows NTLM Elevation of Privilege ถูกเผยแพร่แล้ว มีการเปิดเผยโค้ดตัวอย่างการโจมตี (PoC Exploit) ที่เจาะช่องโหว่ในระบบ NTLM ของ Windows ซึ่งสามารถนำไปสู่การยกระดับสิทธิ์การเข้าถึงได้ ช่องโหว่นี้เกี่ยวข้องกับการตรวจสอบ Channel Binding และ LDAPS โดยเนื้อหาละเอียดถูกจำกัดให้เฉพาะผู้สนับสนุนที่ลงทะเบียนเท่านั้น แต่การที่ PoC ถูกเผยแพร่ต่อสาธารณะถือเป็นสัญญาณเตือนว่าผู้โจมตีอาจนำไปใช้จริงได้ 🔗 https://securityonline.info/poc-exploit-releases-for-windows-ntlm-elevation-of-privilege-vulnerability 💻 NVIDIA ออกแพตช์ด่วนแก้ช่องโหว่ร้ายแรงใน DGX Spark เสี่ยงถูกยึดระบบ AI NVIDIA ได้ปล่อยอัปเดตความปลอดภัยสำหรับแพลตฟอร์ม DGX Spark ซึ่งเป็นซูเปอร์คอมพิวเตอร์ AI ขนาดกะทัดรัดที่ใช้ในงานวิจัยและพัฒนา โดยมีช่องโหว่รวม 14 รายการ หนึ่งในนั้นคือ CVE-2025-33187 ที่มีคะแนนความรุนแรงสูงถึง 9.3 ช่องโหว่นี้อยู่ในส่วน SROOT ทำให้ผู้โจมตีที่มีสิทธิ์ระดับสูงสามารถเข้าถึงพื้นที่ที่ปกป้องโดยชิป SoC และควบคุมระบบได้อย่างสมบูรณ์ หากไม่อัปเดตทันที ข้อมูลวิจัยและโมเดล AI อาจถูกขโมยหรือแก้ไขโดยไม่รู้ตัว NVIDIA แนะนำให้ผู้ใช้ทุกคนอัปเดต DGX Spark ไปยังเวอร์ชัน OTA0 โดยเร็วที่สุด 🔗 https://securityonline.info/critical-patch-nvidia-dgx-spark-flaw-cve-2025-33187-cvss-9-3-exposes-ai-secrets-to-takeover 🕵️‍♂️ WormGPT 4 และ KawaiiGPT: AI ที่ถูกใช้เป็นเครื่องมืออาชญากรรมไซเบอร์ รายงานจาก Unit 42 เปิดเผยว่าโมเดล AI ที่ควรใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ กลับถูกนำไปใช้สร้างภัยคุกคาม WormGPT 4 ถูกโฆษณาในฟอรั่มใต้ดินว่าเป็น “AI ที่ไร้ข้อจำกัด” สามารถสร้างมัลแวร์และสคริปต์เรียกค่าไถ่ได้อย่างรวดเร็ว พร้อมเขียนโน้ตข่มขู่ที่ทำให้เหยื่อหวาดกลัว ส่วน KawaiiGPT ถูกนำเสนอในรูปแบบ “Waifu pentesting” ที่ดูน่ารักแต่จริง ๆ แล้วสามารถสร้างอีเมลฟิชชิ่งและสคริปต์โจมตีได้ง่ายมาก ทั้งสองโมเดลนี้ทำให้การโจมตีไซเบอร์เข้าถึงได้แม้แต่ผู้ที่ไม่มีทักษะสูง สะท้อนถึงการ “ทำให้อาชญากรรมไซเบอร์เป็นประชาธิปไตย” ที่ใครก็สามารถโจมตีได้เพียงแค่พิมพ์คำสั่ง 🔗 https://securityonline.info/silent-fast-brutal-how-wormgpt-4-and-kawaiigpt-democratize-cybercrime 📊 Anthropic เปิดตัว Opus 4.5: AI สำหรับองค์กรที่เชื่อม Excel และแชทได้ไม่สิ้นสุด Anthropic ได้เปิดตัวเวอร์ชันใหม่ของโมเดล AI ชื่อ Opus 4.5 ที่ออกแบบมาเพื่อการใช้งานในระดับองค์กร จุดเด่นคือสามารถเชื่อมต่อกับ Excel ได้โดยตรง ทำให้ผู้ใช้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลและสร้างรายงานได้อย่างอัตโนมัติ อีกทั้งยังมีฟีเจอร์ “Infinite Chat” ที่ช่วยให้การสนทนากับ AI ต่อเนื่องได้ไม่จำกัด ไม่ต้องเริ่มใหม่ทุกครั้งที่หมด session ถือเป็นการยกระดับการใช้งาน AI ให้เหมาะกับธุรกิจที่ต้องการความต่อเนื่องและการจัดการข้อมูลจำนวนมาก 🔗 https://securityonline.info/anthropic-unleashes-opus-4-5-excel-integration-infinite-chat-for-enterprise-ai 🛒 Perplexity เปิดตัว AI Shopping พร้อม PayPal Instant Buy และค้นหาสินค้าแบบเฉพาะบุคคล Perplexity กำลังขยายขอบเขตการใช้งาน AI จากการค้นหาข้อมูลไปสู่การช้อปปิ้งออนไลน์ โดยเปิดตัวฟีเจอร์ใหม่ที่ให้ผู้ใช้สามารถซื้อสินค้าผ่าน PayPal ได้ทันที (Instant Buy) และยังมีระบบค้นหาสินค้าแบบ Personalized ที่ปรับตามความสนใจและพฤติกรรมของผู้ใช้ จุดนี้ทำให้การช้อปปิ้งออนไลน์สะดวกขึ้นและตรงใจมากขึ้น ถือเป็นการผสมผสานระหว่าง AI และอีคอมเมิร์ซที่น่าจับตามอง 🔗 https://securityonline.info/perplexity-launches-ai-shopping-with-paypal-instant-buy-personalized-product-search ⚡ Qualcomm เปิดตัว Snapdragon 8 Gen 5: CPU เร็วขึ้น 36% และพลัง AI เพิ่มขึ้น 46% Qualcomm ได้เปิดตัวชิปประมวลผลรุ่นใหม่ Snapdragon 8 Gen 5 ที่มาพร้อมกับการพัฒนาอย่างก้าวกระโดด ทั้งด้านความเร็วของ CPU ที่เพิ่มขึ้น 36% และพลังการประมวลผล AI ที่มากขึ้นถึง 46% เมื่อเทียบกับรุ่นก่อนหน้า จุดเด่นอีกอย่างคือการจัดการพลังงานที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น ทำให้เหมาะกับสมาร์ทโฟนระดับเรือธงที่จะออกในปีหน้า ซึ่งจะรองรับการใช้งานที่หนักหน่วงทั้งเกมและงานด้าน AI ได้อย่างลื่นไหล 🔗 https://securityonline.info/qualcomm-unveils-snapdragon-8-gen-5-36-faster-cpu-46-more-ai-power 🎓 INE ขยายการเรียนรู้แบบ Cross-Skilling เพื่อเพิ่มทักษะหลากหลายให้ผู้เรียน INE ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มการเรียนออนไลน์ ได้เปิดตัวนวัตกรรมใหม่ที่เน้นการ Cross-Skilling หรือการเรียนรู้ทักษะข้ามสาขา เพื่อช่วยให้ผู้เรียนสามารถพัฒนาทักษะที่หลากหลายและนำไปใช้ในงานจริงได้มากขึ้น แนวทางนี้ตอบโจทย์ตลาดแรงงานที่ต้องการคนที่มีความสามารถหลายด้าน ไม่จำกัดอยู่แค่สายงานเดียว ถือเป็นการปรับตัวของแพลตฟอร์มการศึกษาให้เข้ากับโลกการทำงานยุคใหม่ 🔗 https://securityonline.info/ine-expands-cross-skilling-innovations 🛡️ GitLab ออกแพตช์แก้ช่องโหว่ร้ายแรง ทั้ง DoS และการขโมย Credential ใน CI/CD GitLab ได้ปล่อยอัปเดตความปลอดภัยล่าสุดที่แก้ไขช่องโหว่หลายรายการ ทั้งการโจมตีแบบ Denial of Service (DoS) ที่ไม่ต้องล็อกอินก็ทำได้ และช่องโหว่ที่ทำให้ผู้ใช้ระดับต่ำสามารถขโมย Credential ของผู้ใช้ระดับสูงในระบบ CI/CD ได้ นอกจากนี้ยังมีการแก้ไขช่องโหว่ด้านการ bypass authentication และการเปิดเผยข้อมูลที่ไม่ควรเข้าถึง GitLab แนะนำให้ผู้ดูแลระบบรีบอัปเดตไปยังเวอร์ชันล่าสุดเพื่อป้องกันความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น 🔗 https://securityonline.info/gitlab-patch-fixes-ci-cd-credential-theft-unauthenticated-dos-attacks 🕵️‍♂️ Hidden Theft: ส่วนขยาย Chrome “Crypto Copilot” ดูดเงินจากกระเป๋า Solana เรื่องนี้เริ่มจากนักเทรดคริปโตที่อยากได้ความสะดวกในการซื้อขายผ่านแพลตฟอร์ม X จึงติดตั้งส่วนขยาย Chrome ที่ชื่อว่า Crypto Copilot ซึ่งโฆษณาว่าสามารถทำให้การเทรดรวดเร็วขึ้น แต่เบื้องหลังกลับเป็นกับดักที่ซ่อนการโอนเงินไปยังกระเป๋าของแฮกเกอร์โดยอัตโนมัติ ทุกครั้งที่ผู้ใช้ทำการ swap เหรียญ ระบบจะเพิ่มคำสั่งลับที่โอนเงินส่วนหนึ่งไปยังที่อยู่กระเป๋าที่ถูกควบคุมโดยผู้โจมตี โดยที่หน้าจอผู้ใช้ไม่แสดงให้เห็นเลย ทำให้หลายคนสูญเสียเงินไปโดยไม่รู้ตัว ปัจจุบันส่วนขยายนี้ยังคงอยู่บน Chrome Web Store และนักวิจัยได้ส่งคำร้องให้ Google ลบออกแล้ว 🔗 https://securityonline.info/hidden-theft-crypto-copilot-chrome-extension-drains-solana-wallets-on-x 💻 Critical Ray AI Flaw: ช่องโหว่ร้ายแรงใน Ray Framework ผ่าน Safari และ Firefox Ray เป็นเฟรมเวิร์กโอเพ่นซอร์สที่นักพัฒนาใช้ในการทำงานด้าน Machine Learning แต่ล่าสุดพบช่องโหว่ร้ายแรงที่เปิดทางให้ผู้โจมตีสามารถรันโค้ดอันตรายบนเครื่องของนักพัฒนาได้ ช่องโหว่นี้เกิดจากการตรวจสอบ User-Agent ที่ไม่รัดกุม ทำให้ผู้โจมตีสามารถใช้เทคนิค DNS Rebinding หลอกเบราว์เซอร์ Safari และ Firefox ให้ส่งคำสั่งไปยัง Ray Dashboard ที่รันอยู่ในเครื่องของเหยื่อ ผลลัพธ์คือโค้ดอันตรายสามารถถูกประมวลผลได้ทันที ทีมงาน Ray ได้ออกแพตช์แก้ไขในเวอร์ชัน 2.52.0 และแนะนำให้อัปเดตโดยด่วนเพื่อป้องกันความเสี่ยง 🔗 https://securityonline.info/critical-ray-ai-flaw-exposes-devs-via-safari-firefox-cve-2025-62593 🎯 Water Gamayun Weaponizes “MSC EvilTwin”: กลุ่ม APT รัสเซียใช้ช่องโหว่ Windows เจาะระบบ กลุ่มแฮกเกอร์ที่มีความเชื่อมโยงกับรัสเซียชื่อ Water Gamayun ถูกเปิดโปงว่ากำลังใช้ช่องโหว่ใหม่ใน Microsoft Management Console (MMC) ที่เรียกว่า “MSC EvilTwin” เพื่อเจาะระบบองค์กรที่มีมูลค่าสูง วิธีการคือหลอกให้เหยื่อดาวน์โหลดไฟล์ที่ดูเหมือนเอกสารทั่วไป แต่จริง ๆ แล้วเป็น payload ที่ฝังโค้ดอันตราย เมื่อเปิดไฟล์ก็จะถูกใช้ช่องโหว่เพื่อรัน PowerShell ลับและติดตั้งมัลแวร์ต่อเนื่อง เป้าหมายของกลุ่มนี้คือการขโมยข้อมูลเชิงกลยุทธ์และสร้างช่องทางเข้าถึงระบบอย่างยาวนาน 🔗 https://securityonline.info/water-gamayun-weaponizes-msc-eviltwin-zero-day-for-stealthy-backdoor-attacks 🎮 Fragging Your Data: มัลแวร์ปลอมตัวเป็น Crack และ Trainer ของ Battlefield 6 การเปิดตัวเกม Battlefield 6 กลายเป็นโอกาสทองของอาชญากรไซเบอร์ พวกเขาปล่อยไฟล์ “Crack” และ “Trainer” ปลอมบนเว็บแชร์ไฟล์และฟอรั่มใต้ดิน โดยอ้างว่าเป็นผลงานของกลุ่มแคร็กชื่อดัง แต่แท้จริงแล้วเป็นมัลแวร์ที่ออกแบบมาเพื่อขโมยข้อมูลผู้ใช้ เช่น กระเป๋าเงินคริปโต คุกกี้เบราว์เซอร์ และโทเคน Discord บางเวอร์ชันยังซ่อนตัวเก่ง ตรวจสอบสภาพแวดล้อมก่อนทำงาน และบางตัวทำหน้าที่เป็น backdoor ที่เปิดทางให้ผู้โจมตีเข้าควบคุมเครื่องได้เต็มรูปแบบ นักวิจัยเตือนว่าผู้เล่นที่ดาวน์โหลดไฟล์เหล่านี้ควรรีบสแกนเครื่องและเปลี่ยนรหัสผ่านทันที 🔗 https://securityonline.info/fragging-your-data-fake-battlefield-6-cracks-trainers-spread-infostealers 🎨 Hidden Danger in 3D: ไฟล์ Blender ปลอมแพร่กระจาย StealC V2 Infostealer วงการนักออกแบบ 3D และเกมถูกโจมตีด้วยวิธีใหม่ แฮกเกอร์ปล่อยไฟล์โมเดล 3D ที่ดูเหมือนงานจริง เช่น โมเดลชุดอวกาศ Apollo 11 แต่ภายในฝังสคริปต์ Python อันตราย เมื่อผู้ใช้เปิดไฟล์ใน Blender และเปิดใช้งาน Auto Run Python Scripts มัลแวร์จะทำงานทันทีโดยไม่รู้ตัว จากนั้นจะดาวน์โหลด payload ต่อเนื่องและติดตั้ง StealC V2 ซึ่งเป็น infostealer ที่สามารถดูดข้อมูลจากเบราว์เซอร์ กระเป๋าเงินคริปโต และแอปต่าง ๆ เช่น Discord หรือ Telegram จุดอันตรายคือไฟล์เหล่านี้ตรวจจับได้ยากมากในระบบป้องกันทั่วไป ทำให้ผู้ใช้ต้องระวังเป็นพิเศษ 🔗 https://securityonline.info/hidden-danger-in-3d-malicious-blender-files-unleash-stealc-v2-infostealer 📺 Zero-Day Warning: ช่องโหว่ Twonky Server เปิดทางยึดระบบสื่อ มีการค้นพบช่องโหว่ใหม่ใน Twonky Server ซึ่งเป็นซอฟต์แวร์ที่ใช้สำหรับสตรีมสื่อในบ้านและองค์กร ช่องโหว่นี้เปิดโอกาสให้ผู้โจมตีเข้าควบคุมระบบได้ทั้งหมดโดยไม่ต้องมีสิทธิ์พิเศษ เมื่อผู้ใช้เปิดใช้งานเซิร์ฟเวอร์ที่ยังไม่ได้แพตช์ แฮกเกอร์สามารถส่งคำสั่งจากระยะไกลเพื่อเข้าถึงไฟล์สื่อและแม้กระทั่งติดตั้งมัลแวร์เพิ่มเติม ทำให้ผู้ใช้เสี่ยงต่อการสูญเสียข้อมูลและความเป็นส่วนตัวอย่างมาก 🔗 https://securityonline.info/zero-day-warning-unpatched-twonky-server-flaws-expose-media-to-total-takeover 🕶️ UNMASKED: การรั่วไหลครั้งใหญ่เปิดโปงหน่วยไซเบอร์ “Department 40” ของอิหร่าน มีการเปิดเผยข้อมูลครั้งใหญ่ที่แสดงให้เห็นการทำงานของหน่วยไซเบอร์ลับในอิหร่านที่ชื่อว่า Department 40 ซึ่งถูกกล่าวหาว่ามีส่วนเกี่ยวข้องกับการโจมตีทางไซเบอร์ระดับโลก เอกสารที่รั่วไหลออกมาเผยให้เห็นโครงสร้างการทำงาน วิธีการโจมตี และเป้าหมายที่พวกเขาใช้ รวมถึงการพัฒนาเครื่องมือที่ซับซ้อนเพื่อเจาะระบบขององค์กรและรัฐบาลต่างประเทศ การเปิดโปงครั้งนี้ทำให้หลายประเทศเริ่มตรวจสอบและเพิ่มมาตรการป้องกันอย่างเข้มงวด 🔗 https://securityonline.info/unmasked-massive-leak-exposes-irans-department-40-cyber-terror-unit ⚠️ Angular Alert: ช่องโหว่ Protocol-Relative URLs ทำให้ XSRF Tokens รั่วไหล นักวิจัยพบว่าการใช้ URL แบบ protocol-relative ใน Angular สามารถทำให้โทเคน XSRF รั่วไหลไปยังโดเมนที่ไม่ปลอดภัยได้ ช่องโหว่นี้อาจถูกใช้เพื่อขโมย session และเข้าถึงข้อมูลผู้ใช้โดยไม่ได้รับอนุญาต ปัญหานี้เกิดจากการที่เฟรมเวิร์กไม่ได้ตรวจสอบเส้นทาง URL อย่างเข้มงวดพอ ทำให้ผู้โจมตีสามารถสร้างลิงก์ที่ดูเหมือนปลอดภัยแต่จริง ๆ แล้วส่งข้อมูลไปยังเซิร์ฟเวอร์ที่ควบคุมโดยแฮกเกอร์ 🔗 https://securityonline.info/angular-alert-protocol-relative-urls-leak-xsrf-tokens-cve-2025-66035 🛍️ Holiday Heist: ร้านค้าออนไลน์ปลอมกว่า 200,000 แห่งโจมตี Black Friday ในช่วง Black Friday มีการตรวจพบร้านค้าออนไลน์ปลอมกว่า 200,000 แห่งที่เลียนแบบ Amazon และแพลตฟอร์มช้อปปิ้งชื่อดังอื่น ๆ เว็บไซต์เหล่านี้ถูกสร้างขึ้นเพื่อหลอกให้ผู้ซื้อกรอกข้อมูลบัตรเครดิตและข้อมูลส่วนตัว โดยใช้ดีไซน์และโลโก้ที่เหมือนจริงมาก ผู้ใช้ที่ไม่ทันระวังอาจสูญเสียเงินและข้อมูลไปโดยไม่รู้ตัว นักวิจัยเตือนว่าควรตรวจสอบ URL และรีวิวร้านค้าให้ละเอียดก่อนทำการซื้อสินค้าในช่วงเทศกาลลดราคา 🔗 https://securityonline.info/holiday-heist-200000-fake-shops-amazon-clones-target-black-friday 🛡️ Security Alert: ช่องโหว่ Stored XSS ใน Apache SkyWalking Apache SkyWalking ซึ่งเป็นระบบ APM ที่ใช้กันอย่างแพร่หลายสำหรับการตรวจสอบและติดตามระบบแบบ distributed พบช่องโหว่ Stored XSS ที่อันตรายมาก เพราะโค้ดอันตรายจะถูกบันทึกถาวรในเซิร์ฟเวอร์และทำงานทุกครั้งที่ผู้ดูแลเปิดหน้า dashboard ช่องโหว่นี้สามารถถูกใช้เพื่อขโมย session cookies, redirect ผู้ใช้ไปยังเว็บไซต์อันตราย หรือแม้กระทั่งแก้ไขข้อมูลการแสดงผลเพื่อปกปิดกิจกรรมที่ผิดปกติ ทีมงาน Apache ได้ออกแพตช์แก้ไขในเวอร์ชัน 10.3.0 และแนะนำให้ผู้ใช้รีบอัปเดตทันที 🔗 https://securityonline.info/security-alert-apache-skywalking-stored-xss-vulnerability-cve-2025-54057

🚀 Genesis Mission: โครงการ AI ระดับชาติ รัฐบาลสหรัฐฯ ภายใต้ประธานาธิบดีทรัมป์ประกาศโครงการ Genesis Mission เพื่อเร่งพัฒนา AI โดยเปรียบเทียบขอบเขตกับโครงการ Manhattan Project สมัยสงครามโลกครั้งที่ 2 เป้าหมายคือทำให้สหรัฐฯ เป็นผู้นำโลกด้าน AI ทั้งในวิทยาศาสตร์ ความมั่นคง และพลังงาน. เมื่อเดือนพฤศจิกายน 2025 ทำเนียบขาวได้ออกคำสั่งบริหารใหม่เพื่อเริ่มต้น Genesis Mission โดยมี Department of Energy (DoE) เป็นผู้ดำเนินการหลัก โครงการนี้ถูกวางให้เป็นความพยายามระดับชาติในการสร้างแพลตฟอร์ม AI ที่สามารถใช้ข้อมูลวิทยาศาสตร์ของรัฐบาลกลางเพื่อแก้ปัญหาทางเทคโนโลยีอย่างน้อย 20 ด้าน เช่น วัสดุศาสตร์ พลังงานนิวเคลียร์ ฟิวชัน ควอนตัม และเซมิคอนดักเตอร์. ⚡ เป้าหมายและความร่วมมือ โครงการจะใช้ ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ของห้องทดลองแห่งชาติ และร่วมมือกับบริษัทเอกชนที่มีความเชี่ยวชาญด้าน AI และฮาร์ดแวร์ เช่น Nvidia, AMD, HP และ Dell เพื่อสร้างโครงสร้างพื้นฐานใหม่ ข้อมูลที่ใช้จะรวมทั้ง ชุดข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์ ข้อมูลที่รัฐบาลจัดทำ และข้อมูลสังเคราะห์ โดยมีการเน้นเรื่อง การปกป้องทรัพย์สินทางปัญญาและการติดตามแหล่งที่มา เพื่อให้มั่นใจว่าผลลัพธ์จากการทดลอง AI จะถูกควบคุมอย่างเหมาะสม. 🌍 ผลกระทบต่อพลังงานและความมั่นคง หนึ่งในเป้าหมายสำคัญคือการใช้ AI เพื่อ ปรับปรุงโครงข่ายไฟฟ้า ลดต้นทุนพลังงาน และเร่งการพัฒนาพลังงานนิวเคลียร์และฟิวชัน ซึ่งอาจช่วยแก้ปัญหาความต้องการพลังงานมหาศาลจากการเติบโตของ AI เอง นอกจากนี้ยังมีการเน้นเรื่อง ความมั่นคงทางไซเบอร์ เนื่องจากจีนถูกมองว่าเป็นคู่แข่งหลักในสงคราม AI และการผลิตชิป. 🛡️ ความท้าทายและข้อกังวล แม้ Genesis Mission จะถูกเปรียบเทียบกับ Manhattan Project แต่ก็มีข้อกังวลเรื่อง งบประมาณและทรัพยากร ที่ยังไม่ชัดเจน รวมถึงความเสี่ยงด้านสิ่งแวดล้อมและการใช้พลังงานมหาศาล นักวิจารณ์บางส่วนชี้ว่าโครงการอาจเป็นการผลักดันบริษัทเอกชนมากกว่าการสร้างนวัตกรรมใหม่จริงๆ และยังไม่แน่ว่าจะสามารถแข่งขันกับบริษัท AI ชั้นนำอย่าง OpenAI หรือ Google ได้ในเชิงคุณภาพ. 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ Genesis Mission คือโครงการ AI ระดับชาติ ➡️ เปรียบเทียบกับ Manhattan Project, ดำเนินการโดย DoE ✅ เป้าหมายหลัก ➡️ ใช้ AI แก้ปัญหาทางเทคโนโลยี 20 ด้าน เช่น พลังงาน ควอนตัม และเซมิคอนดักเตอร์ ✅ ความร่วมมือกับเอกชน ➡️ Nvidia, AMD, HP, Dell เข้าร่วมสร้างโครงสร้างพื้นฐาน AI ✅ ผลกระทบต่อพลังงานและความมั่นคง ➡️ ปรับปรุงโครงข่ายไฟฟ้า, เร่งพัฒนาพลังงานนิวเคลียร์, เน้นความมั่นคงไซเบอร์ ‼️ ข้อกังวลสำคัญ ⛔ งบประมาณยังไม่ชัดเจน, ใช้พลังงานมหาศาล, อาจเป็นการผลักดันบริษัทเอกชนมากกว่านวัตกรรมจริง https://www.tomshardware.com/tech-industry/big-tech/trump-administration-touts-genesis-mission-to-try-and-win-the-ai-race-white-house-compares-scope-of-its-initiative-to-the-manhattan-project

🐧 AMD เริ่มส่งแพตช์เข้าสู่ Linux kernel เพื่อรองรับ Instinct MI400-series AMD ได้ upstream แพตช์ใหม่ที่เกี่ยวข้องกับ GPU IP blocks เช่น PSP 15.0.8, IH 7.1, MMHUB 4.2, GFXHUB 12.1 และ GMC 12.1 ซึ่งบ่งชี้ว่ากำลังมีการรองรับสถาปัตยกรรมใหม่ โดยเฉพาะ GFXHUB 12.1 ที่เชื่อมโยงกับ CDNA5 ซึ่งเป็นแกนหลักของ Instinct MI430 และ MI450-series accelerators ⚙️ สถาปัตยกรรม CDNA5 และการแบ่งรุ่น ข้อมูลหลุดก่อนหน้านี้ระบุว่า GFX1250 จะใช้กับ Instinct MI450 (AI-oriented) และ GFX1251 จะใช้กับ Instinct MI430 (HPC-oriented) แม้ AMD ยังไม่ยืนยันอย่างเป็นทางการ แต่การส่งแพตช์ครั้งนี้ถือเป็นสัญญาณชัดเจนว่ากำลังเตรียมเปิดตัว GPU รุ่นใหม่สำหรับงาน AI และ HPC 🚀 การแข่งขันกับ Nvidia AMD ตั้งเป้าที่จะเปิดตัว Instinct MI450 และโซลูชัน Helios rack-scale ที่ใช้ซีพียู EPYC Venice และ GPU MI450 ก่อนที่ Nvidia จะเปิดตัวแพลตฟอร์ม Vera Rubin ในไตรมาส 3 ปี 2026 หาก AMD สามารถเร่งการผลิตและส่งมอบได้ทัน จะเป็นการเพิ่มแรงกดดันต่อ Nvidia ในตลาด AI ที่กำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว 🌐 ความหมายต่ออุตสาหกรรม การเริ่มต้น enablement ของ MI400-series แสดงให้เห็นว่า AMD กำลังเดินหน้าอย่างมั่นคงตามโรดแมป Instinct และ CDNA ทั้งในด้าน AI และ HPC ซึ่งอาจช่วยให้ตลาดมีการแข่งขันมากขึ้น ลดการพึ่งพา Nvidia และเปิดทางเลือกใหม่ให้กับผู้พัฒนา AI และซูเปอร์คอมพิวเตอร์ทั่วโลก 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ AMD ส่งแพตช์เข้าสู่ Linux kernel เพื่อรองรับ GPU IP blocks ใหม่ ➡️ รวมถึง GFXHUB 12.1 ที่เชื่อมโยงกับสถาปัตยกรรม CDNA5 ✅ Instinct MI400-series แบ่งเป็น MI430 (HPC) และ MI450 (AI) ➡️ ใช้รหัส GFX1251 และ GFX1250 ตามลำดับ ✅ AMD เตรียมเปิดตัว MI450 และ Helios rack-scale solution ➡️ ตั้งเป้าเปิดตัวก่อน Nvidia Vera Rubin ใน Q3 2026 ✅ การ enablement แสดงถึงความต่อเนื่องของโรดแมป Instinct และ CDNA ➡️ เพิ่มการแข่งขันในตลาด AI และ HPC ‼️ ความเสี่ยงด้านการผลิตและการส่งมอบ ⛔ หาก AMD ไม่สามารถเร่งการผลิตได้ทัน อาจเสียเปรียบ Nvidia ‼️ ตลาด AI ยังพึ่งพา Nvidia อย่างมาก ⛔ AMD ต้องพิสูจน์ว่าซอฟต์แวร์และ ecosystem รองรับได้จริง https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/amds-linux-kernel-patches-suggest-enablement-of-next-gen-instinct-mi400-series-ai-gpu-accelerators

⚖️ กระทรวงยุติธรรมสหรัฐฯ ตั้งข้อหาชาวอเมริกัน 4 คนในคดีลักลอบส่งออก GPU Nvidia มีโทษจำคุกสูงสุดถึง 200 ปี กลุ่มผู้ต้องหานำโดย Brian Curtis Raymond ผู้ก่อตั้งบริษัท Bitworks ใน Alabama ถูกกล่าวหาว่าซื้อ GPU Nvidia A100, H100, H200 และซูเปอร์คอมพิวเตอร์ HPE จากช่องทางถูกกฎหมาย ก่อนจะขายต่อให้บริษัท Janford Realtor ใน Florida ซึ่งควบคุมโดย Hon Ning “Mathew” Ho จากนั้นมีการส่งออกไปจีนผ่านฮ่องกง มาเลเซีย และไทย โดยใช้เอกสารปลอมและเส้นทางการขนส่งที่ซับซ้อน 💰 มูลค่าการลักลอบและเส้นทางเงิน การดำเนินการนี้เกิดขึ้นตั้งแต่ปี 2023–2025 หลังจากรัฐบาลสหรัฐฯ ออกมาตรการควบคุมการส่งออกชิป AI ขั้นสูง ผู้ต้องหาสามารถลักลอบส่งออก GPU A100 จำนวน 400 ตัว ไปจีนได้สำเร็จ และพยายามส่งออกซูเปอร์คอมพิวเตอร์ HPE อีก 10 เครื่องพร้อม GPU H100 และ H200 แต่ถูกจับกุมก่อน มูลค่าการทำธุรกรรมรวมกว่า 3.89 ล้านดอลลาร์ โดยมีการโอนเงินจากจีนมายังสหรัฐฯ ผ่านการฟอกเงิน 🌐 ความสำคัญเชิงภูมิรัฐศาสตร์ ชิป AI อย่าง A100/H100/H200 ถือเป็นหัวใจสำคัญของการพัฒนา AI และการประมวลผลขั้นสูง รัฐบาลสหรัฐฯ จึงเข้มงวดต่อการส่งออกไปจีนเพราะเกรงว่าจะถูกนำไปใช้ในงานด้านทหารและการวิจัยเชิงกลยุทธ์ การจับกุมครั้งนี้สะท้อนถึงความตึงเครียดด้านเทคโนโลยีระหว่างสหรัฐฯ และจีนที่ยังคงรุนแรง 🚨 บทเรียนและผลกระทบ แม้ตัวเลข 3.89 ล้านดอลลาร์จะดูเล็กเมื่อเทียบกับตลาด AI ที่มีมูลค่าหลายหมื่นล้าน แต่คดีนี้ชี้ให้เห็นช่องโหว่ในระบบควบคุมการส่งออก และอาจทำให้รัฐบาลสหรัฐฯ เข้มงวดมากขึ้นต่อบริษัทที่เกี่ยวข้องกับการจัดจำหน่ายฮาร์ดแวร์ AI ในอนาคต 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ DOJ ตั้งข้อหาชาวอเมริกัน 4 คนในคดีลักลอบส่งออก GPU และซูเปอร์คอมพิวเตอร์ ➡️ ผู้ต้องหาหลักคือ Brian Curtis Raymond และ Hon Ning “Mathew” Ho ✅ ลักลอบส่งออก GPU A100 จำนวน 400 ตัว สำเร็จ ➡️ พยายามส่งออก HPE Supercomputers และ GPU H200 แต่ถูกจับกุม ➡️ มีโทษจำคุกสูงสุดถึง 200 ปี ✅ มูลค่าการลักลอบรวมกว่า 3.89 ล้านดอลลาร์ ➡️ มีการฟอกเงินผ่านบริษัท Janford Realtor ✅ สหรัฐฯ คุมเข้มการส่งออกชิป AI ขั้นสูง ➡️ เกรงว่าจะถูกนำไปใช้ในงานด้านทหารและการวิจัยเชิงกลยุทธ์ ‼️ ความเสี่ยงด้านความมั่นคงและภูมิรัฐศาสตร์ ⛔ การลักลอบส่งออกชิปอาจช่วยเพิ่มศักยภาพด้าน AI ของจีน ‼️ ช่องโหว่ในระบบควบคุมการส่งออก ⛔ อาจทำให้รัฐบาลสหรัฐฯ เข้มงวดมากขึ้นต่อบริษัทผู้จัดจำหน่ายฮาร์ดแวร์ AI https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/four-americans-charged-with-smuggling-nvidia-gpus-and-hpe-supercomputers-to-china-face-up-to-200-years-in-prison-usd3-89-million-worth-of-gear-smuggled-in-operation

🖥️ AMD เปิดตัว Instinct MI430X AMD ได้เผยโฉม Instinct MI430X ซึ่งเป็นรุ่นต่อยอดจาก MI300A โดยใช้สถาปัตยกรรม CDNA รุ่นใหม่ (คาดว่า CDNA 5) จุดเด่นคือการใช้หน่วยความจำ HBM4 ขนาด 432GB และแบนด์วิดท์สูงถึง 19.6TB/s ถือเป็นการยกระดับครั้งใหญ่จากรุ่นก่อนหน้า ทำให้เหมาะกับงานที่ต้องการประสิทธิภาพสูง เช่นการประมวลผล FP64 และการฝึกโมเดล AI ขนาดใหญ่ ⚡ การใช้งานในซูเปอร์คอมพิวเตอร์ระดับโลก MI430X จะถูกนำไปใช้ในระบบ HPC และ AI หลายแห่ง เช่น 🎗️ Discovery ที่ Oak Ridge National Laboratory (สหรัฐฯ) ซึ่งเป็นหนึ่งใน “AI Factory” แรกของประเทศ 🎗️ Alice Recoque ระบบ Exascale-class ในยุโรป ที่ใช้แพลตฟอร์ม BullSequana XH3500 ของ Eviden เพื่อรองรับงาน HPC และ AI พร้อมเป้าหมายด้านประสิทธิภาพพลังงาน 🔍 การแข่งขันกับ NVIDIA AMD ยังเตรียมเปิดตัวรุ่น Instinct MI455X ที่ตั้งเป้าแข่งกับ NVIDIA Rubin AI lineup โดยเน้น disrupt ตลาด AI compute ที่กำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว การเคลื่อนไหวนี้สะท้อนถึงความตั้งใจของ AMD ที่จะเป็นผู้นำในตลาด AI และ HPC ที่กำลังขยายตัว 🌐 ผลกระทบต่ออนาคต AI และ HPC การเปิดตัว MI430X ไม่เพียงแต่เพิ่มขีดความสามารถด้านการประมวลผล แต่ยังช่วยให้ยุโรปและสหรัฐฯ มีเครื่องมือใหม่ในการแข่งขันกับจีนในด้านซูเปอร์คอมพิวเตอร์และ AI การใช้หน่วยความจำ HBM4 ที่มีแบนด์วิดท์สูงยังเป็นการปูทางไปสู่การพัฒนาโมเดล AI ที่ซับซ้อนและใหญ่ขึ้นในอนาคต 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ Instinct MI430X ใช้สถาปัตยกรรม CDNA รุ่นใหม่ ➡️ หน่วยความจำ HBM4 ขนาด 432GB และแบนด์วิดท์ 19.6TB/s ✅ การใช้งานในระบบ HPC และ AI ➡️ Discovery (สหรัฐฯ) และ Alice Recoque (ยุโรป) ✅ AMD เตรียมเปิดตัว MI455X ➡️ ตั้งเป้า disrupt ตลาดแข่งกับ NVIDIA Rubin AI ‼️ ความท้าทายด้านการแข่งขัน ⛔ ตลาด AI compute กำลังร้อนแรง ทำให้ AMD ต้องเร่งพัฒนาเพื่อตามทัน NVIDIA ‼️ ความเสี่ยงด้านพลังงานและซัพพลายเชน ⛔ การใช้หน่วยความจำ HBM4 ขนาดใหญ่ต้องการการผลิตที่มีต้นทุนสูงและอาจกระทบต่อราคาในตลาด https://wccftech.com/amd-unveils-the-instinct-mi430x-ai-chip-for-leadership-performance/

⚡ ยุโรปเปิดตัวซูเปอร์คอมพิวเตอร์ Exascale เครื่องที่สอง ยุโรปได้เปิดตัวซูเปอร์คอมพิวเตอร์ Alice Recoque ซึ่งถือเป็นระบบ Exascale เครื่องที่สองของภูมิภาค โดยใช้พลังจากซีพียู AMD EPYC “Venice” รุ่นใหม่และจีพียู Instinct MI430X ที่ออกแบบมาเพื่อรองรับงานด้าน AI และการประมวลผลทางวิทยาศาสตร์ขนาดใหญ่ 🖥️ สเปกและเทคโนโลยีล้ำสมัย Alice Recoque จะประกอบด้วย 94 แร็ค บนแพลตฟอร์ม BullSequana XH3500 ของ Eviden พร้อมระบบจัดเก็บข้อมูลจาก DDN และโครงสร้างการเชื่อมต่อ BXI fabric ที่ช่วยให้การประมวลผลแบบขยายตัวมีประสิทธิภาพสูงสุด ซีพียู Venice มีจำนวนคอร์สูงสุดถึง 256 คอร์ ขณะที่จีพียู MI430X มาพร้อมหน่วยความจำ HBM4 ขนาด 432 GB และรองรับรูปแบบข้อมูล FP4 และ FP8 เพื่อให้เหมาะกับงาน AI โดยเฉพาะ 🌍 พลังงานและการติดตั้ง ระบบนี้จะใช้พลังงานประมาณ 12 เมกะวัตต์ ภายใต้การทำงานปกติ และใช้เทคโนโลยี การระบายความร้อนด้วยน้ำอุ่นรุ่นที่ 5 ของ Eviden เพื่อจัดการกับความร้อนจากส่วนประกอบที่ใช้พลังงานสูง ซูเปอร์คอมพิวเตอร์จะถูกติดตั้งที่ประเทศฝรั่งเศส ภายใต้การดูแลของ GENCI และดำเนินงานโดย CEA โดยมีการสนับสนุนจากหลายประเทศในยุโรป เช่น เนเธอร์แลนด์ และกรีซ 🔮 การใช้งานและอนาคต Alice Recoque จะถูกใช้ในงานวิจัยที่หลากหลาย ตั้งแต่ การพัฒนาโมเดล AI, การแพทย์เฉพาะบุคคล, การวิจัยสภาพภูมิอากาศ, ไปจนถึง การวิเคราะห์ข้อมูลจากดาวเทียมและกล้องโทรทรรศน์ คาดว่าระบบจะเริ่มใช้งานจริงในช่วงปี 2027–2028 หลังจาก AMD เปิดตัวซีพียู Venice และจีพียู MI430X อย่างเป็นทางการในปี 2026 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ เปิดตัว Alice Recoque ➡️ ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ Exascale เครื่องที่สองของยุโรป ✅ สเปกหลัก ➡️ ใช้ AMD EPYC Venice (256 คอร์) และ Instinct MI430X (432 GB HBM4) ✅ โครงสร้างระบบ ➡️ 94 แร็ค บน BullSequana XH3500 พร้อม BXI fabric และ DDN storage ✅ พลังงานและการระบายความร้อน ➡️ ใช้พลังงาน ~12 เมกะวัตต์ พร้อมระบบน้ำอุ่นรุ่นที่ 5 ✅ การติดตั้งและการดำเนินงาน ➡️ ติดตั้งที่ฝรั่งเศส ดูแลโดย GENCI และ CEA ‼️ ความท้าทายด้านเวลาและเทคโนโลยี ⛔ ระบบจะพร้อมใช้งานจริงได้ราวปี 2027–2028 หลังจากฮาร์ดแวร์หลักเปิดตัว ‼️ ความเสี่ยงจากการพึ่งพาเทคโนโลยีใหม่ ⛔ หากการพัฒนา Venice และ MI430X ล่าช้า อาจกระทบต่อกำหนดการใช้งาน https://www.tomshardware.com/tech-industry/supercomputers/amd-and-eviden-unveil-europes-second-exascale-system-epyc-venice-and-instinct-mi430x-power-system-breaks-the-exaflop-barrier

🧠 ข่าวใหญ่แห่งโลกเทคโนโลยี: นักฟิสิกส์รางวัลโนเบลจับมือ HPE และอุตสาหกรรมชิป สร้างซูเปอร์คอมพิวเตอร์ควอนตัมใช้งานจริง! เรื่องราวนี้เริ่มต้นจาก John M. Martinis นักฟิสิกส์ผู้คว้ารางวัลโนเบลปี 2025 จากผลงานด้านควอนตัมคอมพิวติ้ง ล่าสุดเขาได้ร่วมมือกับ HPE และบริษัทชิปหลายแห่ง เพื่อสร้าง “ควอนตัมซูเปอร์คอมพิวเตอร์” ที่ไม่ใช่แค่ต้นแบบในห้องแล็บ แต่สามารถผลิตใช้งานได้จริงในระดับอุตสาหกรรม ควอนตัมคอมพิวเตอร์มีศักยภาพในการแก้ปัญหาซับซ้อนในสาขาเคมี การแพทย์ และวัสดุศาสตร์ ที่คอมพิวเตอร์ทั่วไปต้องใช้เวลานับพันปีในการประมวลผล ความร่วมมือครั้งนี้จึงเป็นก้าวสำคัญในการเปลี่ยนเทคโนโลยีล้ำยุคให้กลายเป็นเครื่องมือที่ใช้งานได้จริงในภาคธุรกิจและวิทยาศาสตร์ ✅ John M. Martinis ผู้คว้ารางวัลโนเบลปี 2025 ➡️ ได้รับรางวัลจากผลงานด้านควอนตัมคอมพิวติ้ง ➡️ เป็นผู้นำในการผลักดันเทคโนโลยีควอนตัมสู่การใช้งานจริง ✅ ความร่วมมือกับ HPE และบริษัทชิป ➡️ เป้าหมายคือสร้างควอนตัมซูเปอร์คอมพิวเตอร์ที่ผลิตได้จริง ➡️ รวมพลังจากภาคธุรกิจและวิทยาศาสตร์เพื่อเร่งการพัฒนา ✅ ควอนตัมคอมพิวเตอร์มีศักยภาพมหาศาล ➡️ สามารถแก้ปัญหาทางเคมีและการแพทย์ที่คอมพิวเตอร์ทั่วไปทำไม่ได้ ➡️ มีบทบาทสำคัญในการค้นคว้ายาใหม่ การออกแบบวัสดุ และการจำลองโมเลกุล ✅ การเปลี่ยนจากต้นแบบสู่การผลิตจริง ➡️ ความท้าทายคือการทำให้ระบบควอนตัมมีเสถียรภาพและสามารถผลิตจำนวนมากได้ ➡️ ต้องอาศัยการออกแบบร่วมกันระหว่างนักฟิสิกส์ วิศวกร และผู้ผลิตชิป ‼️ คำเตือน: ควอนตัมคอมพิวเตอร์ยังไม่พร้อมใช้งานทั่วไป ⛔ ยังต้องการการพัฒนาเพิ่มเติมในด้านการควบคุม qubit และการแก้ไขข้อผิดพลาด ⛔ การใช้งานในระดับผู้บริโภคยังอยู่ห่างไกล ต้องรอการพัฒนาอีกหลายปี ‼️ การลงทุนในเทคโนโลยีนี้มีความเสี่ยง ⛔ ต้องใช้เงินทุนมหาศาลและอาจใช้เวลานานกว่าจะเห็นผลตอบแทน ⛔ บริษัทที่ลงทุนต้องมีวิสัยทัศน์ระยะยาวและความเข้าใจในเทคโนโลยีขั้นสูง https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/11/10/nobel-winner-hpe-and-chip-industry-firms-team-up-to-make-a-practical-quantum-supercomputer

🏭⚠️ Elon Musk เผยแผนสร้าง “TeraFab” โรงงานผลิตชิปขนาดยักษ์ของ Tesla – Jensen Huang เตือน “มันยากกว่าที่คิด” Elon Musk ประกาศว่า Tesla อาจต้องสร้างโรงงานผลิตชิปของตัวเองชื่อว่า TeraFab เพื่อรองรับความต้องการชิป AI ที่เพิ่มขึ้นอย่างมหาศาล หลังจากโครงการ Dojo ถูกยกเลิก และ Tesla หันมาใช้ชิป AI5 ของตัวเองแทน GPU จาก Nvidia โดยตั้งเป้าให้ TeraFab มีขนาดใหญ่กว่า “Gigafab” ของ TSMC ซึ่งผลิตได้มากกว่า 100,000 wafer ต่อเดือน อย่างไรก็ตาม Jensen Huang ซีอีโอของ Nvidia เตือนว่า “การสร้างโรงงานผลิตชิปขั้นสูงนั้นยากมาก” ไม่ใช่แค่เรื่องการก่อสร้าง แต่รวมถึง วิศวกรรม วิทยาศาสตร์ และศิลปะของการผลิต ที่ต้องใช้ประสบการณ์และความเชี่ยวชาญระดับสูง ✅ แผนการของ Tesla ➡️ Elon Musk เผยว่าอาจต้องสร้าง “TeraFab” เพื่อผลิตชิป AI เอง ➡️ เปรียบเทียบว่าใหญ่กว่า Gigafab ของ TSMC ➡️ ต้องการรองรับความต้องการชิป AI5 สำหรับรถยนต์และหุ่นยนต์ ➡️ ปัจจุบันใช้ชิปจาก TSMC และ Samsung แต่ยังไม่พอ ✅ ความท้าทายในการสร้างโรงงานผลิตชิป ➡️ Jensen Huang เตือนว่า “มันยากมาก” ➡️ ไม่ใช่แค่การสร้างโรงงาน แต่รวมถึงการพัฒนาเทคโนโลยีการผลิต ➡️ ต้องใช้เวลาหลายปีและทีมวิศวกรที่มีประสบการณ์สูง ➡️ ตัวอย่างเช่น Rapidus ในญี่ปุ่นต้องใช้เงินกว่า $32 พันล้านเพื่อพัฒนาเทคโนโลยี 2nm ✅ ความต้องการชิปของ Tesla ➡️ Tesla มีซูเปอร์คอมพิวเตอร์ AI ขนาดใหญ่ ➡️ ต้องการชิป AI5 สำหรับศูนย์ข้อมูล รถยนต์ และหุ่นยนต์ ➡️ แม้จะใช้ GPU ของ Nvidia อยู่ แต่ยังไม่เพียงพอในระยะยาว ‼️ คำเตือนเกี่ยวกับการเข้าสู่อุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์ ⛔ การพัฒนาเทคโนโลยีการผลิตชิปต้องใช้เวลา 5 ปีขึ้นไป ⛔ ต้องมีการวิจัยวัสดุ ทรานซิสเตอร์ และกระบวนการผลิตที่ซับซ้อน ⛔ การรวมกระบวนการหลายร้อยขั้นตอนต้องการความแม่นยำระดับอะตอม ⛔ การบรรลุผลผลิตสูงในระดับอุตสาหกรรมเป็นเรื่องยากมาก https://www.tomshardware.com/tech-industry/semiconductors/elon-musk-says-terafab-chip-fab-may-be-the-only-answer-to-teslas-colossal-ai-semiconductor-demand-nvidia-ceo-jensen-huang-warns-against-extremely-hard-challenge

🧠🚀 “AMD เปิดตัว EPYC Venice 2nm และ MI400 GPU — แรงทะลุขีดจำกัด พร้อมลุยตลาด AI ปี 2026!” ในงานแถลงผลประกอบการไตรมาส 3 ปี 2025 AMD ประกาศข่าวใหญ่ที่เขย่าวงการเซิร์ฟเวอร์และ AI — การเปิดตัวซีพียู EPYC Venice ที่ใช้เทคโนโลยี 2 นาโนเมตร พร้อมสถาปัตยกรรม Zen 6 และ GPU รุ่นใหม่ Instinct MI400 ที่จะเปิดตัวพร้อมกันในปี 2026 Dr. Lisa Su ซีอีโอของ AMD เผยว่า Venice silicon ได้เข้าสู่ห้องแล็บแล้ว และแสดงผลลัพธ์ที่ “ยอดเยี่ยม” ทั้งด้านประสิทธิภาพ ความ密度 และการใช้พลังงาน โดย Venice จะมาแทนที่รุ่น Turin (Zen 5) และมี OEM รายใหญ่หลายรายเริ่มใช้งานแพลตฟอร์มนี้แล้ว ในฝั่ง AI, Instinct MI400 จะมาพร้อมพลังประมวลผลสูงถึง 40 PFLOPs และหน่วยความจำ HBM4 ขนาด 432 GB ที่วิ่งด้วยแบนด์วิดธ์ 19.6 TB/s ซึ่งจะใช้ในระบบ Helios rack-scale ที่ออกแบบมาเพื่องาน AI training และ inference ระดับสูง โดยจะชนกับแพลตฟอร์ม Rubin ของ NVIDIA โดยตรง Oracle, OpenAI และกระทรวงพลังงานสหรัฐฯ (DOE) ได้เซ็นสัญญาใช้งาน MI450 และ MI430X แล้ว โดย OpenAI จะใช้พลังงานถึง 6 Gigawatts สำหรับ GPU จาก AMD ซึ่ง 1 Gigawatt จะเป็น MI450 รุ่นใหม่โดยเฉพาะ ✅ AMD เปิดตัว EPYC Venice 2nm CPU ➡️ ใช้สถาปัตยกรรม Zen 6 ➡️ ผลิตด้วยเทคโนโลยี TSMC 2nm ➡️ ประสิทธิภาพเหนือกว่า Zen 5 (Turin) อย่างชัดเจน ➡️ OEM รายใหญ่เริ่มใช้งานแล้ว ✅ เปิดตัว Instinct MI400 GPU สำหรับงาน AI ➡️ พลังประมวลผลสูงถึง 40 PFLOPs ➡️ หน่วยความจำ HBM4 ขนาด 432 GB ➡️ แบนด์วิดธ์ 19.6 TB/s ➡️ ใช้ในระบบ Helios rack-scale ✅ ลูกค้ารายใหญ่ที่ร่วมใช้งาน ➡️ Oracle จะใช้ MI450 ใน Oracle Cloud ➡️ DOE เลือก MI430X และ Venice CPU สำหรับซูเปอร์คอมพิวเตอร์ Discovery ➡️ OpenAI เซ็นสัญญาใช้ GPU จาก AMD รวม 6 Gigawatts ✅ ผลประกอบการ AMD ไตรมาส 3 ปี 2025 ➡️ รายได้รวม $9.2 พันล้าน เพิ่มขึ้น 36% จากปีก่อน ➡️ รายได้จากกลุ่ม Client & Gaming เพิ่มขึ้น 73% ➡️ Ryzen 9000 และ Radeon RX 9000 ขายดีต่อเนื่อง ‼️ คำเตือนด้านการแข่งขันกับ NVIDIA ⛔ MI400 ต้องชนกับ Rubin ซึ่งเป็นแพลตฟอร์ม AI ระดับสูงของ NVIDIA ⛔ ตลาด AI มีการแข่งขันสูงและเปลี่ยนแปลงเร็ว ‼️ คำเตือนด้านการเปิดตัวจริง ⛔ Venice และ MI400 ยังอยู่ในขั้นทดลอง อาจมีการเปลี่ยนแปลงก่อนเปิดตัว ⛔ ต้องรอการทดสอบจริงในระบบคลาวด์และซูเปอร์คอมพิวเตอร์ https://wccftech.com/amd-epyc-venice-2nm-cpus-instinct-mi400-gpus-q3-2025-earnings-lisa-su/

🚗🧠 Tesla จะกลายเป็นซูเปอร์คอมพิวเตอร์เคลื่อนที่? Elon Musk เสนอแนวคิดใช้รถว่างสร้างเครือข่าย AI ขนาด 100 ล้านคัน Elon Musk เผยไอเดียเปลี่ยนรถ Tesla ที่จอดว่างให้กลายเป็นเครือข่ายประมวลผล AI ขนาดมหึมา ด้วยพลังคอมพิวเตอร์รวมกว่า 100 กิกะวัตต์ พร้อมชู AI5 ที่แรงกว่า AI4 ถึง 40 เท่า ในงานแถลงผลประกอบการไตรมาส 3 ปี 2025 Elon Musk ได้เสนอแนวคิดสุดล้ำ: เปลี่ยนรถ Tesla ที่จอดว่างให้กลายเป็นเครือข่ายประมวลผลแบบ distributed inference fleet โดยใช้พลังคอมพิวเตอร์จากรถที่ไม่ได้ใช้งาน ซึ่งเขาเรียกว่า “รถที่เบื่อ” Musk ประเมินว่า หากมีรถ Tesla 100 ล้านคัน และแต่ละคันสามารถให้พลังประมวลผลได้ 1 กิโลวัตต์ ก็จะได้เครือข่ายรวมถึง 100 กิกะวัตต์ ซึ่งถือเป็น “สินทรัพย์มหาศาล” ที่มีระบบระบายความร้อนและจ่ายไฟในตัวอยู่แล้ว นอกจากนี้ Musk ยังพูดถึง AI5 ซึ่งเป็นฮาร์ดแวร์รุ่นใหม่ที่แรงกว่า AI4 ถึง 40 เท่า และจะเป็นหัวใจของระบบขับเคลื่อนอัตโนมัติที่ “ปลอดภัยกว่ามนุษย์” ถึง 10 เท่า โดยเฉพาะในรถรุ่นใหม่อย่าง Cyber Cab ที่จะเริ่มผลิตในไตรมาส 2 ปีหน้า แนวคิดนี้คล้ายกับโครงการ distributed computing อย่าง SETI@home หรือ Folding@home แต่ในเวอร์ชันที่ใช้รถยนต์เป็นหน่วยประมวลผล ซึ่งอาจกลายเป็นโมเดลธุรกิจใหม่ หากสามารถสร้างแรงจูงใจให้เจ้าของรถเข้าร่วมได้ ✅ Elon Musk เสนอแนวคิดใช้รถ Tesla ที่จอดว่างเป็นเครือข่าย AI ➡️ เรียกว่า “distributed inference fleet” ➡️ ประเมินว่ารถ 100 ล้านคันจะให้พลังรวม 100 กิกะวัตต์ ➡️ รถมีระบบไฟและระบายความร้อนในตัวอยู่แล้ว ✅ การพัฒนา AI5 และระบบขับเคลื่อนอัตโนมัติ ➡️ AI5 แรงกว่า AI4 ถึง 40 เท่า ➡️ ระบบขับเคลื่อนอัตโนมัติจะปลอดภัยกว่ามนุษย์ 10 เท่า ➡️ Cyber Cab จะเริ่มผลิตในไตรมาส 2 ปี 2026 ✅ แนวคิดคล้ายกับ distributed computing แบบ SETI@home ➡️ ใช้พลังจากอุปกรณ์ของผู้ใช้ในการประมวลผล ➡️ อาจกลายเป็นโมเดลธุรกิจใหม่หากมีแรงจูงใจที่เหมาะสม https://www.tomshardware.com/tech-industry/elon-musk-says-idling-tesla-cars-could-create-massive-100-million-vehicle-strong-computer-for-ai-bored-vehicles-could-offer-100-gigawatts-of-distributed-compute-power

🚀 “Nvidia ผนึกกำลัง Oracle สร้าง 7 ซูเปอร์คอม AI ให้รัฐบาลสหรัฐ – รวมพลังทะลุ 2,200 ExaFLOPS ด้วย Blackwell กว่าแสนตัว!” Nvidia ประกาศความร่วมมือครั้งใหญ่กับ Oracle และกระทรวงพลังงานสหรัฐ (DOE) เพื่อสร้างซูเปอร์คอมพิวเตอร์ AI จำนวน 7 ระบบ โดยเฉพาะที่ Argonne National Laboratory ซึ่งจะเป็นที่ตั้งของ “Equinox” และ “Solstice” สองระบบหลักที่ใช้ GPU Blackwell รวมกันกว่า 100,000 ตัว ให้พลังประมวลผลรวมสูงถึง 2,200 ExaFLOPS สำหรับงาน AI โดยเฉพาะ Equinox จะเริ่มใช้งานในปี 2026 โดยใช้ GPU Blackwell จำนวน 10,000 ตัว ส่วน Solstice จะเป็นระบบขนาด 200 เมกะวัตต์ ที่ใช้ GPU Blackwell มากกว่า 100,000 ตัว และเมื่อเชื่อมต่อกับ Equinox จะกลายเป็นโครงสร้างพื้นฐาน AI ที่ใหญ่ที่สุดของ DOE ระบบเหล่านี้จะถูกใช้ในการสร้างโมเดล AI ขนาด 3 ล้านล้านพารามิเตอร์ และพัฒนา “agentic scientists” หรือ AI ที่สามารถค้นคว้าและตั้งสมมติฐานทางวิทยาศาสตร์ได้ด้วยตนเอง ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Nvidia และ Oracle สร้างซูเปอร์คอมพิวเตอร์ AI 7 ระบบให้รัฐบาลสหรัฐ ➡️ ใช้ GPU Blackwell รวมกว่า 100,000 ตัว ➡️ พลังประมวลผลรวม 2,200 ExaFLOPS (FP4 สำหรับ AI) ➡️ ระบบหลักคือ Equinox (10,000 GPU) และ Solstice (100,000+ GPU) ➡️ Equinox จะเริ่มใช้งานในปี 2026 ✅ จุดประสงค์ของโครงการ ➡️ สนับสนุนการวิจัยด้านวิทยาศาสตร์และความมั่นคง ➡️ พัฒนาโมเดล AI ขนาด 3 ล้านล้านพารามิเตอร์ ➡️ สร้าง “agentic AI” ที่สามารถตั้งสมมติฐานและทดลองได้เอง ➡️ ขับเคลื่อนการค้นพบทางวิทยาศาสตร์ด้วย AI ✅ ความร่วมมือและการลงทุน ➡️ ใช้โมเดล public-private partnership ระหว่าง Nvidia, Oracle และ DOE ➡️ Oracle เป็นผู้สร้างระบบ Equinox และ Solstice ➡️ ระบบจะใช้ซอฟต์แวร์ของ Nvidia เช่น Megatron-Core และ TensorRT ✅ ระบบอื่นในโครงการ ➡️ Argonne ยังจะได้ระบบใหม่อีก 3 ตัว: Tara, Minerva และ Janus ➡️ ทั้งหมดจะอยู่ภายใต้ Argonne Leadership Computing Facility https://www.tomshardware.com/tech-industry/supercomputers/nvidia-and-partners-to-build-seven-ai-supercomputers-for-the-u-s-govt-with-over-100-000-blackwell-gpus-combined-performance-of-2-200-exaflops-of-compute

🧠 “Nvidia เปิดตัวซูเปอร์คอม Vera Rubin สำหรับห้องแล็บ Los Alamos – ชิงพื้นที่จาก AMD ในสนามวิจัย AI และความมั่นคง” Nvidia ประกาศความร่วมมือกับ HPE ในการสร้างซูเปอร์คอมพิวเตอร์ใหม่ 2 เครื่องให้กับ Los Alamos National Laboratory (LANL) โดยใช้แพลตฟอร์ม Vera Rubin ซึ่งประกอบด้วย CPU Vera รุ่นใหม่และ GPU Rubin ที่ออกแบบมาเพื่อรองรับงานวิจัยด้าน AI และความมั่นคงระดับชาติ สองระบบนี้มีชื่อว่า “Mission” และ “Vision” โดย Mission จะถูกใช้โดย National Nuclear Security Administration เพื่อจำลองและตรวจสอบความปลอดภัยของคลังอาวุธนิวเคลียร์โดยไม่ต้องทดสอบจริง ส่วน Vision จะรองรับงานวิจัยด้านวิทยาศาสตร์เปิดและ AI โดยต่อยอดจากซูเปอร์คอมพิวเตอร์ Venado ที่เคยติดอันดับ 19 ของโลก ระบบ Vera Rubin จะใช้เทคโนโลยี NVLink Gen6 สำหรับการเชื่อมต่อภายใน และ QuantumX 800 InfiniBand สำหรับการเชื่อมต่อภายนอก เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการประมวลผลแบบขนานและการสื่อสารระหว่างโหนด แม้ Nvidia ยังไม่เปิดเผยตัวเลขประสิทธิภาพของ Mission และ Vision แต่จากการเปรียบเทียบกับ Venado ที่มีพลัง FP64 ถึง 98.51 PFLOPS คาดว่า Vision จะมีพลังประมวลผลมากกว่า 2 เท่า และยังคงเน้นการรองรับ HPC แบบ FP64 ควบคู่กับ AI แบบ low-precision ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Nvidia ร่วมกับ HPE สร้างซูเปอร์คอมพิวเตอร์ “Mission” และ “Vision” ให้กับ LANL ➡️ ใช้แพลตฟอร์ม Vera Rubin: CPU Vera + GPU Rubin ➡️ ใช้ NVLink Gen6 และ QuantumX 800 InfiniBand สำหรับการเชื่อมต่อ ➡️ Mission ใช้ในงานด้านความมั่นคงนิวเคลียร์ (NNSA) ➡️ Vision ใช้ในงานวิจัยวิทยาศาสตร์เปิดและ AI ✅ ความสามารถที่คาดการณ์ได้ ➡️ Vision จะต่อยอดจาก Venado ที่มีพลัง FP64 98.51 PFLOPS ➡️ คาดว่าจะมีพลังประมวลผลมากกว่า 2 เท่า ➡️ รองรับทั้ง HPC แบบ FP64 และ AI แบบ FP4/FP8 ✅ ความสำคัญเชิงยุทธศาสตร์ ➡️ Mission เป็นระบบที่ 5 ในโครงการ AI ด้านความมั่นคงของ LANL ➡️ Vision จะช่วยผลักดันงานวิจัย AI และวิทยาศาสตร์แบบเปิด ➡️ เป็นการลงทุนสำคัญของสหรัฐในด้านความมั่นคงและวิทยาศาสตร์ ‼️ ข้อควรระวังและข้อจำกัด ⛔ Nvidia ยังไม่เปิดเผยสเปกละเอียดหรือตัวเลขประสิทธิภาพจริง ⛔ การพัฒนาและติดตั้งระบบจะใช้เวลาหลายปี – Mission คาดว่าจะใช้งานได้ในปี 2027 ⛔ การแข่งขันกับ AMD ยังดำเนินต่อ โดย AMD เพิ่งประกาศชัยชนะในโครงการซูเปอร์คอมพิวเตอร์ของกระทรวงพลังงาน https://www.tomshardware.com/tech-industry/supercomputers/nvidia-unveils-vera-rubin-supercomputers-for-los-alamos-national-laboratory-announcement-comes-on-heels-of-amds-recent-supercomputer-wins

🧠🧊 จีนเปิดตัว BIE-1 ซูเปอร์คอมพิวเตอร์เลียนแบบสมอง ขนาดเท่าตู้เย็น ใช้ไฟบ้านธรรมดา! นักวิทยาศาสตร์จีนจาก Guangdong Institute of Intelligent Science and Technology ได้เปิดตัว “BI Explorer 1” หรือ BIE-1 ซึ่งเป็นเซิร์ฟเวอร์ AI แบบ neuromorphic ที่เลียนแบบการทำงานของสมองมนุษย์ โดยมีขนาดเท่าตู้เย็นเล็ก แต่ประสิทธิภาพระดับซูเปอร์คอมพิวเตอร์ พร้อมใช้ไฟบ้านทั่วไป 📦 จุดเด่นของ BIE-1 💠 ขนาดกะทัดรัด: เทียบเท่าตู้เย็นขนาดเล็ก แต่สามารถทำงานได้เทียบเท่าระบบซูเปอร์คอมพิวเตอร์ขนาดห้อง 💠 ประหยัดพลังงาน: ใช้พลังงานน้อยกว่าระบบทั่วไปถึง 90% และยังคงอุณหภูมิ CPU ไม่เกิน 70°C แม้ใช้งานหนัก 💠 ประสิทธิภาพสูง: มี 1,152 CPU cores, RAM 4.8TB DDR5 และพื้นที่จัดเก็บ 204TB 💠 ใช้เทคโนโลยีเลียนแบบสมอง: ประมวลผลแบบ neural network ที่สามารถเรียนรู้และวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ 💠 รองรับการใช้งานหลากหลาย: เหมาะสำหรับบ้าน, สำนักงาน, หรือแม้แต่การใช้งานแบบเคลื่อนที่ เช่น รถพยาบาลหรือห้องเรียนเคลื่อนที่ ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ BIE-1 เป็นเซิร์ฟเวอร์ AI แบบ neuromorphic ที่เลียนแบบสมอง ➡️ ขนาดเท่าตู้เย็น ใช้ไฟบ้านทั่วไป ➡️ มี 1,152 CPU cores, RAM 4.8TB และพื้นที่จัดเก็บ 204TB ➡️ ใช้พลังงานน้อยกว่าซูเปอร์คอมพิวเตอร์ทั่วไปถึง 90% ➡️ อุณหภูมิ CPU ไม่เกิน 70°C แม้ใช้งานเต็มที่ ➡️ เหมาะสำหรับการใช้งานในบ้าน, สำนักงาน, หรือพื้นที่เคลื่อนที่ ✅ เทคโนโลยีเลียนแบบสมอง ➡️ ใช้ neural network ที่สามารถเรียนรู้และวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ ➡️ รองรับการประมวลผลแบบ multimodal เช่น ข้อความ, ภาพ, และเสียง ➡️ เหมาะสำหรับงานด้านสุขภาพ, การศึกษา, และผู้ช่วย AI ส่วนบุคคล ✅ ความเปรียบเทียบกับระบบเดิม ➡️ เทียบกับ Intel Hala Point และ SpiNNaker 2 ที่ใช้พื้นที่ขนาดใหญ่ ➡️ BIE-1 เป็นระบบแบบ standalone ที่ไม่ต้องใช้ SSD, HDD หรือ GPU ➡️ ใช้พลังงานน้อยกว่า “ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ขนาดห้อง” ถึง 90% ‼️ ข้อควรระวังและข้อจำกัด ⛔ คำว่า “ซูเปอร์คอมพิวเตอร์” ยังไม่มีนิยามที่ชัดเจน ทำให้การเปรียบเทียบอาจคลุมเครือ ⛔ ยังไม่มีข้อมูลราคาหรือวันวางจำหน่ายอย่างเป็นทางการ ⛔ ข้อมูลจากแหล่งตะวันตกยังมีจำกัด อาจต้องรอการทดสอบเพิ่มเติมเพื่อยืนยันประสิทธิภาพจริง https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/china-builds-neuromorphic-ai-server-the-size-of-a-mini-fridge-bi-explorer-1-runs-on-a-household-socket-and-contains-1-152-cpu-cores

🚀 กระทรวงพลังงานสหรัฐฯ และ AMD ร่วมลงทุน $1 พันล้าน สร้างซูเปอร์คอมพิวเตอร์ AI สองเครื่อง — หนึ่งในนั้นคือเครื่องที่เร็วที่สุดในโลก บทความจาก Tom’s Hardware รายงานว่า กระทรวงพลังงานสหรัฐฯ (DOE) และ AMD ได้จับมือกันในโครงการมูลค่า $1 พันล้าน เพื่อสร้างซูเปอร์คอมพิวเตอร์สองเครื่องที่ Oak Ridge National Laboratory (ORNL) โดยมีเป้าหมายเพื่อสนับสนุนการวิจัยด้านฟิวชันพลังงาน การรักษามะเร็ง และความมั่นคงแห่งชาติ ซูเปอร์คอมพิวเตอร์เครื่องแรกชื่อว่า “Lux” จะเริ่มใช้งานภายใน 6 เดือน โดยใช้ AMD Instinct MI355X accelerators ที่มีพลังงานบอร์ดสูงถึง 1400 วัตต์ต่อชิ้น Lux จะมีประสิทธิภาพด้าน AI สูงกว่าซูเปอร์คอมพิวเตอร์ปัจจุบันถึง 3 เท่า และถือเป็นการติดตั้งระบบขนาดใหญ่ที่เร็วที่สุดเท่าที่เคยมีมา เครื่องที่สองชื่อว่า “Discovery” จะเริ่มใช้งานในปี 2029 โดยใช้ชิป MI430X-HPC ซึ่งออกแบบให้รองรับการประมวลผลแบบ FP32 และ FP64 สำหรับงานวิจัยที่ต้องการความแม่นยำสูง เช่น ฟิสิกส์และการแพทย์ โครงการนี้เป็นความร่วมมือระหว่าง DOE, ORNL, AMD, HPE และ Oracle โดยภาครัฐจะจัดหาสถานที่และพลังงาน ส่วนบริษัทเอกชนจะรับผิดชอบด้านฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ รัฐมนตรีพลังงาน Chris Wright ระบุว่า ระบบนี้จะ “เร่งการวิจัยด้านฟิวชันพลังงานและการรักษามะเร็ง” โดยหวังว่าจะสามารถใช้ฟิวชันพลังงานได้จริงภายใน 2–3 ปี และทำให้มะเร็งกลายเป็นโรคที่ควบคุมได้ภายใน 5–8 ปี ✅ โครงการซูเปอร์คอมพิวเตอร์มูลค่า $1 พันล้าน ➡️ ร่วมมือระหว่าง DOE, ORNL, AMD, HPE และ Oracle ➡️ ภาครัฐจัดหาสถานที่และพลังงาน เอกชนจัดหาเทคโนโลยี ✅ ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ “Lux” ➡️ ใช้ AMD Instinct MI355X accelerators ➡️ เริ่มใช้งานภายใน 6 เดือน ➡️ เร็วกว่าเครื่องปัจจุบันถึง 3 เท่าในด้าน AI ✅ ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ “Discovery” ➡️ ใช้ MI430X-HPC พร้อม Epyc CPU ➡️ เริ่มใช้งานปี 2029 ➡️ เน้นงานวิจัยที่ต้องการความแม่นยำสูง ✅ เป้าหมายของโครงการ ➡️ วิจัยฟิวชันพลังงานและการรักษามะเร็ง ➡️ เสริมความมั่นคงแห่งชาติ ➡️ ใช้ร่วมกันระหว่างภาครัฐและเอกชน ‼️ คำเตือนสำหรับการลงทุนด้าน AI compute ⛔ การใช้พลังงานสูงอาจกระทบต่อสิ่งแวดล้อม หากไม่มีการจัดการที่ดี ⛔ การพึ่งพาบริษัทเอกชนมากเกินไปอาจกระทบต่อความโปร่งใสของงานวิจัย ⛔ ต้องมีการควบคุมการใช้งานเพื่อป้องกันการนำไปใช้ในทางที่ไม่เหมาะสม https://www.tomshardware.com/tech-industry/supercomputers/u-s-department-of-energy-and-amd-cut-a-usd1-billion-deal-for-two-ai-supercomputers-pairing-has-already-birthed-the-two-fastest-machines-on-the-planet

🏭 Foxconn ทุ่มงบ $1.37 พันล้าน สร้างศูนย์ซูเปอร์คอมพิวเตอร์และคลัสเตอร์ AI — ขยายแพลตฟอร์มคลาวด์และเร่งพัฒนาโครงสร้างอัจฉริยะ Foxconn หรือ Hon Hai Precision Industry Co Ltd ประกาศแผนลงทุนสูงสุดถึง NT$42 พันล้าน (ประมาณ $1.37 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ) เพื่อจัดซื้ออุปกรณ์สำหรับสร้างคลัสเตอร์ AI และศูนย์ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ โดยจะใช้เงินทุนของบริษัทเองตั้งแต่เดือนธันวาคม 2025 ถึงธันวาคม 2026 Foxconn ซึ่งเป็นผู้ผลิตอิเล็กทรอนิกส์รายใหญ่ที่สุดในโลก กำลังเร่งขยายธุรกิจด้าน AI และคลาวด์ โดยการลงทุนครั้งนี้มีเป้าหมายเพื่อเสริมความแข็งแกร่งให้กับแพลตฟอร์มคลาวด์ของบริษัท และเร่งพัฒนา “สามแพลตฟอร์มอัจฉริยะ” ที่เป็นยุทธศาสตร์หลักขององค์กร แม้จะยังไม่เปิดเผยสถานที่ตั้งของศูนย์ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ แต่แผนนี้ต่อยอดจากโครงการก่อนหน้า เช่น การร่วมมือกับ Nvidia สร้างศูนย์ AI ในไต้หวัน และการผลิตอุปกรณ์ดาต้าเซ็นเตอร์ร่วมกับ SoftBank ที่โรงงานเดิมในรัฐโอไฮโอ สหรัฐฯ ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของโครงการ Stargate เพื่อเสริมโครงสร้างพื้นฐาน AI ในอเมริกา Foxconn กำลังเปลี่ยนบทบาทจากผู้ผลิตฮาร์ดแวร์แบบดั้งเดิม ไปสู่ผู้ให้บริการโครงสร้างพื้นฐาน AI ระดับโลก โดยเน้นการลงทุนใน compute power, cloud services และ edge AI ✅ Foxconn ลงทุน $1.37 พันล้านในคลัสเตอร์ AI ➡️ ใช้เงินทุนของบริษัทเอง ➡️ ลงทุนระหว่าง ธ.ค. 2025 – ธ.ค. 2026 ➡️ ยังไม่เปิดเผยสถานที่ตั้งของศูนย์ ✅ เป้าหมายของการลงทุน ➡️ ขยายแพลตฟอร์มคลาวด์ของกลุ่ม ➡️ เร่งพัฒนา “สามแพลตฟอร์มอัจฉริยะ” ➡️ เสริมศักยภาพด้าน compute และ AI infrastructure ✅ โครงการที่เกี่ยวข้องก่อนหน้า ➡️ ร่วมมือกับ Nvidia สร้างศูนย์ AI ในไต้หวัน ➡️ ผลิตอุปกรณ์ดาต้าเซ็นเตอร์กับ SoftBank ที่โอไฮโอ ➡️ เป็นส่วนหนึ่งของโครงการ Stargate เพื่อเสริม AI infrastructure ในสหรัฐฯ ‼️ คำเตือนสำหรับผู้ติดตามอุตสาหกรรม AI ⛔ การลงทุนขนาดใหญ่ใน compute power อาจกระตุ้นการแข่งขันด้านพลังงานและทรัพยากร ⛔ การขยายโครงสร้างพื้นฐาน AI ต้องมาพร้อมการจัดการด้านความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัว ⛔ การเปลี่ยนบทบาทของผู้ผลิตฮาร์ดแวร์อาจส่งผลต่อห่วงโซ่อุปทานเดิม https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/10/28/foxconn-to-invest-up-to-137-billion-in-ai-compute-cluster-supercomputing-centre

🇺🇸 รัฐบาลทรัมป์เตรียมลงทุนในบริษัทควอนตัมคอมพิวติ้ง – แลกเงินสนับสนุนกับหุ้นบริษัทเอกชน รัฐบาลสหรัฐฯ ภายใต้การนำของประธานาธิบดีทรัมป์กำลังเจรจากับบริษัทควอนตัมคอมพิวติ้งชั้นนำเพื่อแลกเปลี่ยนเงินสนับสนุนจาก CHIPS Act กับหุ้นในบริษัทเหล่านั้น โดยมีเป้าหมายเพื่อส่งเสริมเทคโนโลยีควอนตัมที่อาจเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมในอนาคต และเพิ่มบทบาทของรัฐบาลในฐานะนักลงทุนโดยตรงในภาคเอกชน บริษัทที่อยู่ระหว่างการเจรจา ได้แก่ Atom Computing, D-Wave Quantum, IonQ, Rigetti Computing และ Quantum Computing โดยแต่ละแห่งต้องการเงินสนับสนุนอย่างน้อย 10 ล้านดอลลาร์จากกระทรวงพาณิชย์สหรัฐฯ ซึ่งจะได้รับหุ้นหรือเครื่องมือทางการเงินอื่นๆ ตอบแทน การลงทุนนี้จะมาจากสำนักงาน Chips Research and Development ซึ่งดูแลงบประมาณจาก CHIPS Act การเคลื่อนไหวครั้งนี้เกิดขึ้นหลังจากรัฐบาลได้เปลี่ยนเงินสนับสนุนมูลค่า 9 พันล้านดอลลาร์ให้กลายเป็นหุ้น 9.9% ใน Intel และ 15% ใน MP Materials ซึ่งเป็นผู้ผลิตแร่หายากในสหรัฐฯ ถือเป็นการเปลี่ยนแนวทางจากการให้เงินเปล่าเป็นการลงทุนที่มีผลตอบแทน ควอนตัมคอมพิวติ้งมีศักยภาพในการคำนวณที่เหนือกว่าซูเปอร์คอมพิวเตอร์ทั่วไป โดยเฉพาะในด้านการค้นคว้ายาและวัสดุใหม่ๆ ซึ่งทำให้เทคโนโลยีนี้กลายเป็นสนามแข่งขันระดับโลก รัฐบาลสหรัฐฯ จึงต้องการเร่งผลักดันให้บริษัทในประเทศเติบโตและแข่งขันได้ ✅ แผนการลงทุนของรัฐบาลสหรัฐฯ ➡️ เจรจากับบริษัทควอนตัมคอมพิวติ้งเพื่อแลกเงินสนับสนุนกับหุ้น ➡️ บริษัทที่เข้าร่วม ได้แก่ Atom Computing, D-Wave Quantum, IonQ, Rigetti Computing และ Quantum Computing ➡️ เงินสนับสนุนมาจาก CHIPS Act ผ่านสำนักงาน Chips R&D ➡️ เปลี่ยนบทบาทรัฐบาลจากผู้ให้เงินสนับสนุนเป็นนักลงทุนโดยตรง ✅ ตัวอย่างการลงทุนที่ผ่านมา ➡️ รัฐบาลถือหุ้น 9.9% ใน Intel จากเงินสนับสนุน 9 พันล้านดอลลาร์ ➡️ Pentagon ถือหุ้น 15% ใน MP Materials ผู้ผลิตแร่หายาก ✅ ความสำคัญของควอนตัมคอมพิวติ้ง ➡️ มีศักยภาพในการคำนวณที่เหนือกว่าซูเปอร์คอมพิวเตอร์ ➡️ ส่งผลต่อการค้นคว้ายา วัสดุ และอุตสาหกรรมอื่นๆ ➡️ เป็นสนามแข่งขันระดับโลกด้านเทคโนโลยี ‼️ ข้อควรระวังและความท้าทาย ⛔ การลงทุนในเทคโนโลยีที่ยังไม่พิสูจน์อาจมีความเสี่ยงสูง ⛔ หากบริษัทไม่ประสบความสำเร็จ รัฐบาลอาจสูญเสียเงินลงทุน ⛔ การแทรกแซงของรัฐบาลในภาคเอกชนอาจกระทบต่อกลไกตลาด ⛔ การแข่งขันกับประเทศอื่นในด้านควอนตัมอาจนำไปสู่ความตึงเครียดทางเทคโนโลยี https://www.tomshardware.com/tech-industry/quantum-computing/trump-administration-to-follow-up-intel-stake-with-investment-in-quantum-computing-report-claims-tens-of-millions-of-chips-act-dollars-could-be-paid-out-to-leading-companies-in-exchange-for-equity

⚛️ Quantum Echoes: Google สร้างประวัติศาสตร์ด้วยอัลกอริธึมควอนตัมที่ “เหนือกว่าซูเปอร์คอมพิวเตอร์” 13,000 เท่า Google Quantum AI ประกาศความก้าวหน้าครั้งสำคัญในโลกควอนตัม ด้วยการเปิดตัวอัลกอริธึมใหม่ชื่อว่า “Quantum Echoes” ซึ่งสามารถรันบนชิปควอนตัม Willow และแสดงให้เห็นถึง “quantum advantage” ที่สามารถตรวจสอบได้จริงเป็นครั้งแรกในประวัติศาสตร์ นั่นหมายความว่าอัลกอริธึมนี้สามารถทำงานได้เร็วกว่าและแม่นยำกว่าซูเปอร์คอมพิวเตอร์ทั่วไปถึง 13,000 เท่า! Quantum Echoes ใช้เทคนิคการส่งสัญญาณเข้าไปในระบบควอนตัม แล้วย้อนกลับสัญญาณเพื่อฟัง “เสียงสะท้อน” ที่เกิดจากการรบกวน qubit หนึ่งตัว ซึ่งเสียงสะท้อนนี้จะถูกขยายด้วยปรากฏการณ์ interference ทำให้สามารถวัดผลได้อย่างแม่นยำมาก อัลกอริธึมนี้สามารถใช้วิเคราะห์โครงสร้างของโมเลกุลและระบบธรรมชาติ เช่น แม่เหล็กหรือแม้แต่หลุมดำ โดยในงานวิจัยร่วมกับ UC Berkeley ทีมงานได้ใช้ Quantum Echoes เพื่อวิเคราะห์โมเลกุลขนาด 15 และ 28 อะตอม และได้ผลลัพธ์ที่ตรงกับเทคนิค Nuclear Magnetic Resonance (NMR) แบบดั้งเดิม พร้อมเผยข้อมูลที่ NMR ไม่สามารถให้ได้ นี่คือก้าวสำคัญสู่การใช้ควอนตัมคอมพิวเตอร์ในโลกจริง เช่น การค้นคว้ายาใหม่ การออกแบบวัสดุ หรือการวิเคราะห์โครงสร้างอะตอมในระดับที่ไม่เคยทำได้มาก่อน ✅ ความสำเร็จของ Quantum Echoes ➡️ เป็นอัลกอริธึมแรกที่แสดง “verifiable quantum advantage” ได้จริง ➡️ รันบนชิป Willow ของ Google Quantum AI ➡️ เร็วกว่าอัลกอริธึมคลาสสิกบนซูเปอร์คอมพิวเตอร์ถึง 13,000 เท่า ✅ วิธีการทำงานของ Quantum Echoes ➡️ ส่งสัญญาณเข้าไปในระบบควอนตัม ➡️ รบกวน qubit หนึ่งตัว แล้วย้อนสัญญาณเพื่อฟัง “เสียงสะท้อน” ➡️ ใช้ interference เพื่อขยายผลการวัดให้แม่นยำ ✅ การประยุกต์ใช้งานจริง ➡️ วิเคราะห์โครงสร้างโมเลกุลและระบบธรรมชาติ ➡️ ใช้ข้อมูลจาก NMR เพื่อวัดโครงสร้างเคมีได้แม่นยำขึ้น ➡️ อาจใช้ในการค้นคว้ายา, วัสดุใหม่, พลังงานแสงอาทิตย์ และฟิวชัน ✅ ความร่วมมือและการทดลอง ➡️ ร่วมมือกับ UC Berkeley ในการทดลองกับโมเลกุล 15 และ 28 อะตอม ➡️ ผลลัพธ์ตรงกับ NMR และให้ข้อมูลเพิ่มเติมที่ NMR ไม่สามารถให้ได้ ➡️ เป็นก้าวแรกสู่ “quantum-scope” ที่สามารถวัดปรากฏการณ์ธรรมชาติที่ไม่เคยเห็นมาก่อน https://blog.google/technology/research/quantum-echoes-willow-verifiable-quantum-advantage/

🧬 “จีนสร้างซูเปอร์คอมพิวเตอร์ 37 ล้านคอร์ – จำลองเคมีควอนตัมระดับโมเลกุลด้วย AI!” จีนประกาศความสำเร็จครั้งใหญ่ในการจำลองเคมีควอนตัมระดับโมเลกุล ด้วยซูเปอร์คอมพิวเตอร์ Sunway ที่มีจำนวนคอร์ประมวลผลมากถึง 37 ล้านคอร์! ความสำเร็จนี้เกิดขึ้นจากการผสานพลังของ AI เข้ากับการคำนวณเชิงควอนตัม ซึ่งเป็นโจทย์ที่ซับซ้อนและใช้ทรัพยากรสูงมาก ทีมวิจัยจาก National Research Center of Parallel Computer Engineering & Technology (NRCPC) ใช้ Sunway supercomputer ในการจำลองปฏิกิริยาเคมีที่ซับซ้อนระดับอะตอม โดยใช้โมเดล AI ขนาดใหญ่ที่มี context ยาวถึง 20,000 tokens ซึ่งช่วยให้สามารถวิเคราะห์โครงสร้างโมเลกุลและพฤติกรรมควอนตัมได้แม่นยำขึ้น สิ่งที่น่าทึ่งคือ Sunway ใช้สถาปัตยกรรมที่ออกแบบเองทั้งหมด โดยไม่พึ่งพาเทคโนโลยีจากตะวันตก และสามารถประมวลผลได้เร็วกว่าเครื่องระดับ exascale ที่ใช้ GPU แบบทั่วไปหลายเท่า การจำลองเคมีควอนตัมระดับนี้มีความสำคัญมากในงานด้านวัสดุศาสตร์ ยา และพลังงาน เพราะสามารถช่วยออกแบบโมเลกุลใหม่ ๆ ได้โดยไม่ต้องทดลองในห้องแล็บ ซึ่งลดต้นทุนและเวลาได้มหาศาล ✅ ความสำเร็จของ Sunway Supercomputer ➡️ ใช้คอร์ประมวลผลมากถึง 37 ล้านคอร์ ➡️ จำลองเคมีควอนตัมระดับโมเลกุลได้สำเร็จ ➡️ ใช้โมเดล AI ขนาดใหญ่ที่มี context ยาวถึง 20,000 tokens ➡️ ประมวลผลเร็วกว่า exascale GPU หลายเท่า ➡️ สถาปัตยกรรมออกแบบเอง ไม่พึ่งเทคโนโลยีตะวันตก ✅ ความสำคัญของการจำลองเคมีควอนตัม ➡️ ช่วยออกแบบวัสดุใหม่ เช่น ตัวนำยิ่งยวดหรือแบตเตอรี่ ➡️ ใช้ในงานด้านเภสัชกรรมเพื่อออกแบบยาใหม่ ➡️ ลดต้นทุนและเวลาในการทดลองในห้องแล็บ ➡️ เพิ่มความแม่นยำในการวิเคราะห์พฤติกรรมโมเลกุล ➡️ เป็นก้าวสำคัญในการรวม AI เข้ากับวิทยาศาสตร์พื้นฐาน ‼️ ข้อควรระวังและคำเตือน ⛔ การจำลองเคมีควอนตัมต้องใช้พลังงานมหาศาล ⛔ โมเดล AI ขนาดใหญ่ยังมีข้อจำกัดด้านความแม่นยำในบางบริบท ⛔ การพัฒนาเทคโนโลยีแบบปิดอาจขาดความร่วมมือจากนานาชาติ ⛔ ผลลัพธ์จากการจำลองยังต้องตรวจสอบกับการทดลองจริง ⛔ การใช้ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ระดับนี้ต้องการบุคลากรที่มีความเชี่ยวชาญสูง https://www.tomshardware.com/tech-industry/supercomputers/china-supercomputer-breakthrough-models-complex-quantum-chemistry-at-molecular-scale-37-million-processor-cores-fuse-ai-and-quantum-science