Dome Udomtipok

หลังจากนี้เราจะถูกถล่มไปด้วย platform จำนวนมาก เพราะ AI มันทรงพลัง และทำให้ products cheap และง่ายในการสร้างมากๆ ต่อไปเราจะไม่ได้แข่งกับที่ใครทำแอพได้ตอบโจทย์ลูกค้ากว่ากัน เพราะมันจะมีแอพจำนวนมาก ที่จะตอบทุกโจทย์ คนที่จะทำ products หลังจากนี้จะต้องถามตัวเองก่อนเลยว่า “ลูกค้าคือใคร” และ “distribution channels” คือใคร มันจะหมดยุคที่ทำแอพ แล้วไล่หาลูกค้า มันจะเป็นยุคที่ต้องมีฐานลูกค้าก่อน แล้วค่อยทำ app ทำ platform ไปเสริฟ เพราะ platform จะถูก product จะ cheap ทุกคนจะต้องคิดจากเอากลุ่มลูกค้าในมือตั้งก่อน เอา community ในมือตั้งก่อน แล้วสร้างของที่ตอบโจทย์เอามาขาย

ข้อความนี้ทำให้เกิดคำถามที่ไม่สบายใจ หรือเป็น Unpopular Opinion: หาก AI สามารถทำนายได้ว่าคุณจะทำอะไร และ Lead ให้คุณชอบ ไม่ชอบ ซื้อ ไม่ซื้อ นั่นหมายความหรือเปล่าว่า คุณไม่ได้ คาดเดาไม่ได้หรือมีอิสระเสรีเท่าที่คุณเคยคิด? มีแนวคิดที่กำลังเติบโตขึ้นในวงการปรัชญาและจิตวิทยา ซึ่งเสนอว่า “ตัวตน” (self) ของเราไม่ได้เป็นสิ่งที่คงที่ตายตัว แต่เป็นการรวมตัวกันของนิสัย ความทรงจำ และเรื่องเล่าที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา ถ้าเป็นเช่นนั้น แล้วจะเกิดอะไรขึ้นเมื่อเครื่องจักรสามารถสร้างแบบจำลอง และ Manipulate การเปลี่ยนแปลงนั้นได้? ยิ่งไปกว่านั้น แล้วถ้าคุณเริ่มเอาตัวตนภายใน (inner voice) ไปฝากไว้กับสิ่งที่คุณเสพผ่าน Feed / Short ? ตัวตนที่แตกกระจายไปตามกระแสของ Algorithm ไม่ใช่เรื่องปกติของมนุษย์ มันคือ Pathology ของยุคดิจิทัล ยุคก่อน Social Media & Algorithm มนุษย์มี “Self” ที่ต่อเนื่องกว่า แม้จะถูกสังคม influence แต่ยังมีพื้นที่ส่วนตัวทางจิตใจที่ลึกและเงียบพอให้ “ฉัน” เกิดขึ้นจริง ตอนนี้? ทุกความคิด ทุกอารมณ์ ถูก interrupt ด้วย notification ถูกแนะนำด้วย algorithm ถูก validate ด้วย like ผลคือ ไม่มี “ฉัน” ที่แท้จริงเหลือ เหลือแต่ “กระแสข้อมูลที่กำลังไหลผ่าน” ให้ฉันคอยเกาะกระแสที่ไหลไปสู่ปลายทางที่อัลกอริทึมอยากให้มันเป็น

ข่าวดีผู้บริโภคไทย! ร่าง #LemonLaw อยู่ในวาระประชุม ครม. แล้ว แต่ต้องตามต่อว่าจะผ่านมติ ครม. วันนี้หรือไม่ และจะได้เข้าไปที่ประชุมสภาฯ เมื่อไหร่ 👏👏👏 #เลมอนลอว์ต้องไปต่อ #จบปัญหาของพัง

#แชร์ด่วน ถ้ามีกระติกน้ำ เทอร์มอส หรือ Thermos ที่บ้าน หยุดใช้แล้วเช็กก้นกระติกตอนนี้ . ถ้าเจอรหัสใต้ฝา SK3000 หรือ SK3020 หยุดใช้ทันที เพราะอันตรายถึงขั้นทำให้ตาบอดได้ ล่าสุด สคบ. สั่งระงับขายแล้วทั่ว ประเทศ หลังสภาผู้บริโภคให้ข้อมูลเตือนภัย . สาเหตุ ⚠ ฝากระติกไม่มีช่องระบายแรงดัน เวลาใส่นม น้ำผลไม้ โยเกิร์ต ซุป หรืออาหารปรุงสุกทิ้งไว้นาน ๆ ของพวกนี้จะหมักจนเกิดแร งดันสะสมข้างใน พอเปิดฝา ฝาก็ดีดพุ่งใส่หน้าและดวงตาแรงม าก . ที่สหรัฐฯ บาดเจ็บไปแล้ว 27 ราย ตาบอดถาวร 3 ราย จนบริษั ทต้องเรียกคืนสินค้า แต่ที่ไทย แค่ระงับขายอย่างเดียวไม่พอ สภาผู้บริโภคเรียกร้อง ให้ Thermos เรียกคืนสินค้า (Recall) ในไทยด้วย เปลี่ยนฝาใ หม่หรือชดเชยให้คนที่ซื้อไปแล้ว ไม่ใช่ปล่อยให้คนไทยเสี่ยงเ อง . ผู้บริโภคไทยต้องทำอะไร 💬 - เช็กก้นกระติก เจอ SK3000 หรือ SK3020 หยุดใช้ - หากได้รับความเสียหาย แจ้ง สคบ. 1166 หรือสภาผู้บริโภค tcc.or.th #Thermos #สินค้าอันตราย #เรียกคืนสินค้า #สภาผู้บริโภค #เพื่อนผู้บริโภค #สภาผู้บริโภคที่ไม่ใช่สคบ.

อยากให้ลูกการเงินดี ชีวิตดี พ่อแม่ต้องเปิดอกคุย ‘เรื่องเงิน’ ในบ้าน “ลูกคือภาพสะท้อนของพ่อแม่ เขาคือเราในเวอร์ชันตัวเล็กกว่า ถ้าพ่อแม่มีแนวคิด พฤติกรรมการเงินอย่างไร ลูกก็จะเป็นอย่างนั้น” ในโลกยุคใหม่ที่เต็มไปด้วยความไม่แน่นอน ทักษะต่างๆ ที่เราเคยมีอาจไม่สามารถพาเราไปต่อได้เมื่อ AI เข้ามา แต่ความรู้ทางการเงิน (Financial literacy) ยังเป็นทักษะพื้นฐานที่สำคัญที่จะช่วยให้ทุกคนเอาตัวรอดในโลกใบนี้ได้ โดยเฉพาะพ่อแม่ที่กังวลว่าลูกจะมีเงินใช้ไม่พอ เมื่อพวกเขาจากไป จักรพงษ์ เมษพันธุ์ โค้ชหนุ่ม มันนีโค้ช กล่าวในการบรรยายหัวข้อสร้างทักษะการเงิน ให้เป็นเรื่องของทุกคนในครอบครัว (Family Financial Literacy) ในงาน Alpha Skills Summit & Expo 2026 ที่จัดขึ้นระหว่างวันที่ 8-10 พ.ค. 2569 เมื่อพูดถึงการปลูกฝัง ‘ความรู้ทางการเงิน’ ให้ลูก พ่อแม่มักคิดว่า วิธีที่ดีที่สุดคือการปลูกฝังผ่านหลักสูตรการเงินในโรงเรียน ซึ่งปัจจุบันสิ่งที่หลายคนคาดหวังยังไม่เกิดขึ้น แต่ความจริงแล้วการปลูกฝังทักษะการเงินจากครอบครัวเป็นวิธีที่จะทำให้เด็กเรียนรู้ได้ดีที่สุด ดังนั้นการเงินจึงเป็นเรื่องของทุกคน ไม่ใช่แค่หน้าที่ของพ่อแม่ หรือสมาชิกคนใดคนหนึ่ง ทั้งนี้การจะสร้างทักษะการเงินให้เกิดขึ้นได้ในครอบครัว เพื่อส่งต่ออนาคตทางการเงินที่ดีจากรุ่นสู่รุ่น ต้องประกอบด้วย 4 เสาหลักที่เชื่อมโยงกัน ได้แก่ 1. Money Conversation ต้องมีพื้นที่ปลอดภัยในการคุยเรื่องเงินภายในบ้าน 2. Financial Ecosystem บทบาทหน้าที่และการจัดการการเงินร่วมกัน 3. Value-Based Literacy ส่งต่อค่านิยมไม่ใช่แค่ตัวเงิน 4. Financial Resilience เตรียมพร้อมรับการเปลี่ยนแปลงทางการเงิน 📌 ลูกเก่งเรื่องเงินได้ ต้องเริ่ม ‘การเงิน’ ในบ้าน การมี ‘Money Conversation’ หรือการเปิดอกพูดคุยเรื่องการเงินภายในบ้าน ถือเป็นรากฐานสำคัญที่จะทำให้เด็กเรียนรู้ทักษะการเงินได้เร็วและมีประสิทธิภาพที่สุด มากกว่าการบังคับให้ลูกเรียนทฤษฎีการเงิน เข้าใจการลงทุน ซึ่งเป็นเรื่องที่ต้องสั่งสมประสบการณ์ สอดคล้องกับงานวิจัยที่พบว่า ลูกเรียนรู้เรื่องเงินจากบ้านก่อนที่จะเรียนรู้จากที่อื่น อย่างไรก็ตาม สาเหตุที่ทำให้ครอบครัวส่วนใหญ่ไม่คุยเรื่องการเงินกับลูก เพราะติดกับดักความกังวลว่าในฐานะพ่อแม่ยังไม่เก่งหรือมีความรู้ทางการเงินเพียงพอที่จะสอนลูกได้ หรือมองว่าลูกยังเด็กเกินไปที่จะเข้าใจสถานะการเงิน ของครอบครัว ทั้งที่ความจริงแล้วผลวิจัยพบว่า ครอบครัวที่สื่อสารเรื่องเงินกับลูกตรงๆ เด็กมีแนวโน้มเปิดรับและยินดีปรับตัว เพื่อภาระลดการเงินของครอบครัว “พ่อแม่ต้องค่อยๆ เปลี่ยนตัวเองเป็นครูทางการเงิน เป็นที่พื้นที่ปลอดภัย คุยเรื่องเงินได้ ไม่จำเป็นต้องเก่งแต่ต้องเรียนรู้ไปกับลูก เมื่อพ่อแม่เรียนรู้ไปพร้อมกัน เด็กจะรู้สึกว่าเรื่องเงินเป็นสิ่งที่เรียนรู้ได้” 📌 3 เทคนิค สอนลูกอย่างไรให้ใช้เงินเป็น กลไกการปลูกฝังเรื่องการเงิน (Financial Socialization) คือเทคนิคการสอนเรื่องเงิน ที่ช่วยทำให้เด็กมีความรู้ทางการเงินและปฏิบัติได้จริง โดยผ่านกระบวนการที่ครอบครัวถ่ายทอดความรู้ ทัศนคติ ค่านิยม และพฤติกรรมทางการเงิน สู่ลูกในแต่ละวัน ทั้งที่ตั้งใจและไม่รู้ตัว ประกอบด้วย 3 เทคนิค 1. Financial Modeling การสาธิตผ่านพฤติกรรม พ่อแม่ต้องปรับพฤติกรรมเพื่อเป็นตัวอย่างการเงินที่ดีสำหรับลูก เนื่องจากสิ่งที่ลูกสังเกตจากพ่อแม่ในชีวิตประจำวันคือ Implicit socialization ที่มีอิทธิพลสูงสุด หากพ่อแม่มีนิสัยการเงินแย่ ลูกก็มีแนวโน้มจัดการเงินแย่ สะท้อนจากหนี้บัตรเครดิตในวัยผู้ใหญ่ ที่มีความสัมพันธ์เชิงลบกับความอบอุ่นของพ่อแม่ 2. Parent-Child Discussion การพูดคุยเรื่องเงิน งานวิจัย T. Rowe Price พบว่า เด็กที่พ่อแม่พูดคุยเรื่องเงินด้วยบ่อย รู้สึกว่าตัวเองมีความรู้เรื่องเงินมากกว่า นอกจากนี้การที่ลูกเป็นฝ่ายเริ่มพูดคุย เรื่องเงินเอง นำไปสู่การเตรียมตัวทางการเงินที่ดีกว่า 3. Hands-On Learning ฝึกจัดการเงินจริง ให้ลูกจัดการเงินจริงตามวัย โดยเริ่มตั้งแต่ชั้นประถม ควรสอนให้เด็กรู้จักให้เหตุผลในการใช้จ่าย และ เน้นสร้างนิสัยการเก็บเงิน ผ่านการตั้งเป้าหมายการออม เมื่อลูกเข้าสู่ชั้นมัธยมให้เน้นฝึกการบริหารเงิน ผ่านการจัดการรายรับ-รายจ่ายของตัวเอง หรือให้ลูกช่วยวางแผนจัดทริปท่องเที่ยว โดยกำหนดงบประมาณ เพื่อสร้าง muscle memory ทางการเงิน สอดคล้องกับงานวิจัยที่พบว่า การนั่งฟังเลกเชอร์อย่างเดียว เด็กจะเรียนรู้จากการจดจำได้เพียง 10%-20% แต่การเรียนรู้จากสถานการณ์จำลอง ที่ทำให้เด็กต้องคิด ต้องตัดสินใจ จะเพิ่มระดับการเรียนรู้ได้มากถึง 80%-90% ทั้งนี้ โค้ชหนุ่มทิ้งท้ายว่า “หัวใจสำคัญเวลาคุยเรื่องเงินกับลูก คือต้องเปิดใจรับฟังมากกว่าสอน ให้เด็กเรียนรู้จากความผิดพลาด โดยไม่รีบตำหนิ และ เข้าไปช่วยหาทางออก เพื่อให้เด็กเกิดกระบวนการแก้ปัญหาด้วยตนเอง ซึ่งจะทำให้เรารู้จักวิธีคิดและพฤติกรรมการใช้เงินของลูกมากขึ้น” #TheStandardWealth

สิ่งที่นักลงทุนต้องรู้เช้านี้ อังคารที่ 12 พฤษภาคม 2569 . #TAMEIG . 🇺🇸 ทรัมป์เล็งให้เวเนซุเอลาเป็นรัฐที่ 51 ของสหรัฐฯ : ประธานาธิบดีโดนัลด์ ทรัมป์ ออกมาเปิดเผยว่าเขากำลังพิจารณาอย่างจริงจังที่จะดึง "เวเนซุเอลา" เข้ามาเป็นรัฐที่ 51 ของสหรัฐอเมริกาครับ โดยให้เหตุผลหลักเลยก็คือเรื่องความมั่งคั่งจากแหล่งน้ำมันที่มีมูลค่ามหาศาลถึง 40 ล้านล้านดอลลาร์ในพื้นที่นั้น นอกจากนี้ยังมีรายงานด้วยว่ารัฐบาลของทรัมป์กำลังวางแผนผ่อนปรนมาตรการคว่ำบาตร เพื่อเปิดทางให้บริษัทต่างชาติเข้าไปทำงานในเวเนซุเอลาได้ง่ายขึ้น เพื่อปลดล็อกน้ำมันออกสู่ตลาดในช่วงที่ราคาน้ำมันพุ่งสูงจากสงครามอิหร่านครับ . ⚔️ ทรัมป์ปัดตกข้อเสนออิหร่าน ทำข้อตกลงหยุดยิงส่อเค้าล่ม : สถานการณ์สงครามตึงเครียดขึ้นอีกครั้งครับ เมื่อทรัมป์ออกมาปฏิเสธข้อเสนอใหม่จากอิหร่านแบบไร้เยื่อใย โดยวิจารณ์ว่าเป็น "ขยะ" และเป็นข้อเสนอที่ยอมรับไม่ได้อย่างสิ้นเชิง ทรัมป์ยอมรับว่าข้อตกลงหยุดยิงระหว่างสหรัฐฯ และอิหร่านที่ทำกันมาตอนนี้อยู่ในสภาพที่เปราะบางมาก หรือเปรียบเหมือนคนไข้ที่ "ร่อแร่รอถอดเครื่องช่วยหายใจ" ซึ่งแม้ก่อนหน้านี้สหรัฐฯ จะขยายเวลาหยุดยิงออกไป แต่การปะทะกันในภูมิภาค รวมถึงความตึงเครียดในช่องแคบฮอร์มุซก็ยังคงมีอยู่ต่อเนื่องครับ . 🛢️ วิกฤตช่องแคบฮอร์มุซส่อลากยาว ทำตลาดน้ำมันป่วนถึงปี 2027 : จากผลกระทบของสงคราม ซีอีโอของ Saudi Aramco บริษัทน้ำมันยักษ์ใหญ่ ออกมาเตือนว่า หากช่องแคบฮอร์มุซยังคงถูกปิดกั้นยาวไปเกินช่วงกลางเดือนมิถุนายน ตลาดน้ำมันโลกอาจต้องใช้เวลาฟื้นตัวยาวไปจนถึงปี 2027 เลยทีเดียวครับ ตอนนี้ปัญหาใหญ่คือมีเรือบรรทุกน้ำมันกว่า 600 ลำติดค้างอยู่ในอ่าวเปอร์เซีย ทำให้ระบบลอจิสติกส์รวนไปหมด ตลาดน้ำมันต้องสูญเสียอุปทานไปแล้วกว่าพันล้านบาร์เรล ซึ่งจะกระทบต่อช่วงฤดูการเดินทางท่องเที่ยวในหน้าร้อนนี้อย่างหนักแน่นอนครับ . 📈 ตลาดหุ้นวอลล์สตรีทยังยืดหยัดได้ แม้เจรจาสหรัฐฯ-อิหร่านชะงัก : แม้สถานการณ์สงครามและวิกฤตน้ำมันจะดูน่าเป็นห่วง แต่ตลาดหุ้นวอลล์สตรีทกลับปิดตัวสูงขึ้นเล็กน้อยครับ ทั้งดัชนี Dow Jones, S&P 500 และ Nasdaq ล้วนขยับขึ้นบวก นักวิเคราะห์มองว่าปรากฏการณ์นี้คืออาการของนักลงทุนที่กลัวตกรถ (FOMO) จึงรีบนำเงินที่เคยหนีสงครามกลับเข้ามาลงทุนใหม่ แถมยังมีผลประกอบการของบริษัทกลุ่มเทคโนโลยีที่แข็งแกร่ง และข้อมูลตลาดแรงงานที่ดีมาช่วยหนุนตลาดด้วยครับ . 🇮🇳 นายกฯ อินเดียรัดเข็มขัด สั่งลดใช้น้ำมันและงดซื้อทองคำ : นายกรัฐมนตรี นเรนทรา โมดี ของอินเดีย ออกโรงเตือนประชาชนให้ลดการใช้น้ำมัน หันมาทำงานจากบ้าน และงดเดินทางไปต่างประเทศ รวมถึงขอให้พักการซื้อ "ทองคำ" ชั่วคราวครับ สาเหตุเพราะสงครามในตะวันออกกลางทำให้ต้นทุนพลังงานพุ่งสูงปรี๊ด ซึ่งอินเดียเป็นประเทศที่ต้องพึ่งพาน้ำมันนำเข้ามหาศาล งานนี้ทำเอาหุ้นบริษัทเครื่องประดับยักษ์ใหญ่ของอินเดีย รวมถึงหุ้นสายการบินปรับตัวร่วงลงอย่างหนักเลยทีเดียวครับ . ✈️ ธุรกิจสายการบินโลว์คอสต์ระส่ำหนัก เล็งควบรวมกิจการหนีตาย : ราคาน้ำมันที่พุ่งสูงจากสงครามอิหร่านทำเอาสายการบินราคาประหยัดในสหรัฐฯ อย่าง JetBlue และ Frontier กำลังเจอปัญหาหนักครับ นักวิเคราะห์จาก Deutsche Bank มองว่านี่เป็นช่วงเวลาที่ "สุกงอม" มากที่จะเกิดการควบรวมกิจการในกลุ่มสายการบินโลว์คอสต์ เพื่อความอยู่รอด ในขณะที่สายการบินยักษ์ใหญ่ที่มีสายป่านยาวกว่าอย่าง United และ Delta กลับจะได้เปรียบและมีอนาคตที่สดใสกว่าจากสถานการณ์บีบคั้นนี้ครับ . 🤖 OpenAI รุกหนักฝั่งองค์กร ตั้งบริษัท Deployment Company : มาดูข่าวสายเทคโนโลยีกันบ้างครับ OpenAI กำลังเร่งเครื่องเจาะตลาดระดับองค์กร โดยเปิดตัวธุรกิจใหม่ที่ชื่อว่า "OpenAI Deployment Company" ซึ่งเป็นการจับมือกับนักลงทุนและที่ปรึกษาถึง 19 แห่ง นอกจากนี้ยังเข้าซื้อกิจการบริษัท Tomoro เพื่อดึงตัววิศวกรผู้เชี่ยวชาญกว่า 150 คน มาช่วยผลักดันและปรับแต่ง AI เข้ากับระบบเวิร์กโฟลว์ของลูกค้าองค์กรให้ใช้งานได้จริงและรวดเร็วยิ่งขึ้นครับ . 📉 หุ้นกลุ่มบริษัทที่ปรึกษาร่วง หลัง OpenAI ลงสนาม Deployment เอง : พอ OpenAI ประกาศเปิดตัวบริษัทรับทำ Deployment ปุ๊บ ก็ทำเอาหุ้นของบริษัทที่ปรึกษาด้านไอทีรายใหญ่อย่าง Cognizant, Infosys และ Accenture ร่วงลงทันทีครับ แต่ถึงอย่างนั้น นักวิเคราะห์จาก UBS ก็ยังให้มุมมองเชิงบวกกับ Accenture อยู่นะครับ โดยให้เหตุผลว่า OpenAI ยังมีสเกลทีมงานวิศวกรน้อยกว่ามากเมื่อเทียบกับ Accenture ที่มีพนักงานกว่า 700,000 คน ซึ่งการวางระบบ AI ที่ซับซ้อนในองค์กรใหญ่ๆ ยังไงก็ต้องพึ่งพาทีมงานที่มีโครงสร้างพื้นฐานทั่วโลกแบบบริษัทที่ปรึกษาเดิมอยู่ดีครับ . 💰 ไมโครซอฟท์ตั้งเป้าฟันกำไร 9.2 หมื่นล้านเหรียญจากการลงทุนใน OpenAI : เบื้องหลังความสัมพันธ์ของสองยักษ์ใหญ่ถูกเปิดเผยในศาลจากคดีที่ อีลอน มัสก์ ยื่นฟ้อง OpenAI ครับ โดยมีการเปิดเผยเอกสารว่า ไมโครซอฟท์เคยตั้งเป้าว่าจะได้ผลตอบแทนสูงถึง 92,000 ล้านดอลลาร์จากการลงทุนในช่วงแรกๆ ใน OpenAI ไมโครซอฟท์ทุ่มเงินลงทุนไปราวๆ 1.3 หมื่นล้านดอลลาร์ และปัจจุบันสัดส่วนหุ้น 27% ที่ถืออยู่ก็มีมูลค่าพุ่งไปถึง 1.35 แสนล้านดอลลาร์แล้ว ถือเป็นการลงทุนที่คุ้มค่าความเสี่ยงสุดๆ ในยุค AI นี้เลยครับ . 🚀 นักวิเคราะห์ฟันธง Nasdaq จะทะยานแตะ 30,000 จุดด้วยพลัง AI : Dan Ives นักวิเคราะห์จาก Wedbush Securities ออกมาคาดการณ์อย่างมั่นใจว่าดัชนี Nasdaq จะพุ่งไปถึงระดับ 30,000 จุดในช่วงปีหน้าครับ เขามองว่าผลประกอบการของกลุ่มเทคโนโลยีเป็นการยืนยันความเชื่อมั่นในยุค AI ว่าเป็นของจริง และเราเพิ่งจะอยู่ในช่วงเริ่มต้นของ "ซูเปอร์ไซเคิล" ของชิปหน่วยความจำเท่านั้น แม้จะมีนักลงทุนบางส่วนวิจารณ์ว่าเป็นฟองสบู่ แต่เขาก็ตอกกลับว่า "คนเกลียดก็เกลียดต่อไปเถอะ" ครับ . 🚨 Michael Burry เตือนฟองสบู่เทคฯ ใกล้แตก คล้ายยุคดอทคอม : แต่ในทางกลับกัน นักลงทุนชื่อดังระดับตำนานอย่าง Michael Burry กลับออกมาเตือนแรงๆ ว่าดัชนี Nasdaq 100 กำลังพุ่งขึ้นแบบพาราโบลา และเตรียมที่จะเผชิญกับการปรับฐานลงอย่างรุนแรงครับ เขามองว่าตลาดตอนนี้มีหน้าตาคล้ายคลึงกับช่วงพีกของฟองสบู่ดอทคอมเป๊ะๆ และหุ้นกลุ่มเทคฯ มีมูลค่าสูงเกินกว่าความเป็นจริงไปมาก โดยเฉพาะหุ้นกลุ่มชิป เขาแนะนำให้นักลงทุนขายทำกำไรและลดสัดส่วนการถือครองหุ้นเทคโนโลยีลง ก่อนที่จะเจอจุดจบที่เลวร้ายครับ . 🛒 Michael Burry แอบช้อนซื้อหุ้น MercadoLibre สวนกระแสตลาด : แม้จะเพิ่งเตือนให้ระวังฟองสบู่หุ้นเทคฯ แต่ Michael Burry กลับเข้าซื้อหุ้นของบริษัทอีคอมเมิร์ซยักษ์ใหญ่แห่งละตินอเมริกาอย่าง MercadoLibre (MELI) เก็บเข้าพอร์ตตัวเองครับ เขาซื้อสะสมในช่วงที่ราคาหุ้นร่วงลงหลังประกาศงบ โดยให้เหตุผลว่าบริษัทมีโครงสร้างพื้นฐานด้านคลาวด์ที่แข็งแกร่ง ยอดขายกำลังจะเติบโตแตะระดับ 4 หมื่นล้านดอลลาร์ และเป็นหุ้นที่ราคาลงมาต่ำกว่ามูลค่าที่แท้จริง ซึ่งคาดหวังผลตอบแทนระยะยาวได้เป็นอย่างดีครับ . 💻 ซูเปอร์ไซเคิลของ Server CPU กำลังมา ดัน AMD, Intel และ Qualcomm รับทรัพย์ : บริษัทหลักทรัพย์ GF ประเมินว่าความต้องการชิปสำหรับเซิร์ฟเวอร์ (Server CPU) กำลังเข้าสู่ยุค "ซูเปอร์ไซเคิล" จากกระแสการสร้างโครงสร้างพื้นฐาน AI ครับ โดยคาดว่าตลาดนี้จะโตขึ้นไปถึง 1.35 แสนล้านดอลลาร์ภายในปี 2030 งานนี้บริษัทยักษ์ใหญ่อย่าง AMD และ Intel จะได้ประโยชน์ไปเต็มๆ เพราะสถาปัตยกรรมแบบ x86 ยังคงครองส่วนแบ่งหลักในตลาดเซิร์ฟเวอร์อยู่ ในขณะเดียวกัน Qualcomm ที่เพิ่งกระโดดเข้าตลาดนี้ก็มีลุ้นคว้าส่วนแบ่งในฝั่งชิปประมวลผล ARM ด้วยเช่นกันครับ . ✂️ GitLab ปรับโครงสร้างองค์กร นำ AI มาใช้และเลิกจ้างพนักงาน : บริษัทซอฟต์แวร์ GitLab ประกาศลดจำนวนพนักงานและปรับโครงสร้างการบริหารจัดการใหม่ให้ลดความซับซ้อนลงครับ โดยจะดึงเอา AI มาช่วยจัดการระบบภายในให้เป็นอัตโนมัติมากขึ้น ซึ่งส่งผลให้ต้องมีการปรับลดตำแหน่งงานลง แม้ข่าวนี้จะทำให้หุ้นตกไปราวๆ 9% แต่ซีอีโอก็มองว่านี่คือการเตรียมพร้อมบริษัทให้เป็นองค์กรที่ลีนขึ้น เพื่อรับมือกับการพัฒนาซอฟต์แวร์ที่จะถูกขับเคลื่อนด้วย AI อย่างเต็มรูปแบบในอนาคตครับ . 🛡️ Google สกัดกั้นแฮกเกอร์ที่ใช้ AI วางแผนเจาะระบบครั้งใหญ่ : ทีมความปลอดภัยทางไซเบอร์ของ Google (Threat Intelligence) สามารถตรวจพบและสกัดกั้นกลุ่มแฮกเกอร์ที่นำเอาโมเดล AI อย่าง OpenClaw มาใช้วางแผนโจมตีเจาะระบบขนานใหญ่ได้สำเร็จครับ แฮกเกอร์กลุ่มนี้ใช้ AI หาช่องโหว่ของซอฟต์แวร์ที่ยังไม่เคยมีใครรู้มาก่อน (Zero-day) เพื่อทำลายระบบยืนยันตัวตนสองชั้น เรื่องนี้สะท้อนให้เห็นชัดเจนเลยครับว่า AI กำลังกลายเป็นเครื่องมือที่ทรงพลังและอันตรายในมือของอาชญากรไซเบอร์ที่ทุกองค์กรต้องเร่งป้องกัน . ⚖️ เขตซานตาคลาราฟ้อง Meta ข้อหาปล่อยโฆษณาหลอกลวงทำกำไร : เขตซานตาคลารา รัฐแคลิฟอร์เนีย ได้ยื่นฟ้องบริษัท Meta (บริษัทแม่ของ Facebook และ Instagram) โดยกล่าวหาว่าบริษัทปล่อยปละละเลยและทำกำไรจากโฆษณาหลอกลวงต้มตุ๋น (Scam) ปีละกว่า 7 พันล้านดอลลาร์ โฆษณาพวกนี้มุ่งเป้าหลอกลวงผู้สูงอายุและครอบครัว เช่น หลอกขายสินค้าการเงิน คริปโตปลอม หรือยารักษาโรคที่ไม่ได้ผล ด้าน Meta ก็ออกมาโต้กลับว่าจะต่อสู้คดีให้ถึงที่สุด เพราะที่ผ่านมาบริษัทก็พยายามกวาดล้างและลบโฆษณาพวกนี้ไปแล้วกว่า 159 ล้านชิ้นครับ . 🍿 เท็กซัสฟ้อง Netflix ข้อหาแอบสอดแนมและนำข้อมูลผู้ใช้ไปขาย : มีคดีใหญ่ของวงการสตรีมมิ่งเกิดขึ้นครับ เมื่ออัยการสูงสุดแห่งรัฐเท็กซัสยื่นฟ้อง Netflix โดยกล่าวหาว่าบริษัทแอบสอดแนมเก็บข้อมูลส่วนบุคคลของชาวเท็กซัสโดยพลการ และนำข้อมูลเหล่านั้นไปขายต่อให้กับกลุ่มโบรคเกอร์ข้อมูลเชิงพาณิชย์ นอกจากนี้ยังระบุว่า Netflix ไม่ใช่แพลตฟอร์มที่เป็นมิตรกับเด็กอย่างที่โฆษณาไว้ แต่ถูกออกแบบมาให้ปั่นหัวผู้ใช้ให้มีอาการติดจอ ซึ่งทาง Netflix ก็ออกมาปฏิเสธทันควันว่าข้อกล่าวหานี้บิดเบือนและไม่มีมูลความจริงเลยครับ . 🚗 GM ปลดพนักงานสายไอทีหลายร้อยคนเพื่อลดต้นทุนองค์กร : ค่ายรถยนต์ยักษ์ใหญ่ General Motors (GM) ได้ทำการปลดพนักงานประจำในฝ่ายเทคโนโลยีสารสนเทศ (IT) ออกราวๆ 500-600 คน โดยเฉพาะศูนย์ในรัฐเท็กซัสและมิชิแกนครับ การปรับลดพนักงานครั้งนี้เป็นส่วนหนึ่งของการประเมินความต้องการแรงงานใหม่และลดต้นทุนองค์กรให้พร้อมสำหรับอนาคต แต่ถึงอย่างนั้น GM ก็ไม่ได้ปิดรับพนักงานไปซะทีเดียว เพราะยังคงมีตำแหน่งงานว่างด้านไอทีเปิดรับสมัครอยู่ โดยเฉพาะในสายงาน AI และยานยนต์ไร้คนขับครับ . 🚙 Toyota ทุ่มทุนสร้างโรงงานแห่งที่ 3 ในอินเดีย เตรียมผลิตรถ SUV รุ่นใหม่ : ข่าวดีสำหรับตลาดรถยนต์ฝั่งเอเชียครับ Toyota ประกาศสร้างโรงงานประกอบรถยนต์แห่งที่ 3 ในประเทศอินเดีย (ในพื้นที่รัฐมหาราษฏระ) เพื่อรองรับความต้องการในประเทศที่พุ่งสูงขึ้นและเน้นผลิตเพื่อการส่งออกครับ โรงงานแห่งนี้จะช่วยสร้างงานใหม่ราว 2,800 ตำแหน่ง และคาดว่าจะเริ่มเดินสายการผลิตรถยนต์ SUV รุ่นใหม่ได้ในช่วงครึ่งปีแรกของปี 2029 โดยตั้งเป้ากำลังการผลิตเริ่มต้นที่ปีละ 1 แสนคันครับ . 🎮 หุ้น Nintendo ร่วงหนัก หลังประกาศขึ้นราคา Switch 2 และลดยอดขาย : ใครที่รอคอยเครื่องเล่นเกมยุคใหม่ต้องฟังข่าวนี้ครับ หุ้นของ Nintendo ร่วงลงกว่า 8.4% แตะระดับต่ำสุดนับตั้งแต่เดือนสิงหาคม 2024 เลยทีเดียว สาเหตุหลักมาจากการประกาศขึ้นราคาเครื่องคอนโซลรุ่นใหม่อย่าง "Switch 2" ทั่วโลก เพราะทนแบกรับต้นทุนชิปหน่วยความจำที่แพงขึ้นจากกระแส AI ไม่ไหว แถมบริษัทยังปรับลดคาดการณ์ยอดขายเครื่องลงอีก ทำเอานักลงทุนกังวลไปตามๆ กัน แต่ก็ยังมีนักวิเคราะห์บางส่วนมองว่านี่เป็นโอกาสช้อนซื้อ และรอดูประกาศเกมฟอร์มยักษ์ใหม่ๆ จาก Nintendo ครับ . 💼 ServiceNow เตรียมออกหุ้นกู้ 4 พันล้านดอลลาร์ โปะหนี้ซื้อกิจการ : บริษัทซอฟต์แวร์ระดับองค์กร ServiceNow กำลังวางแผนระดมทุนผ่านการจัดจำหน่ายหุ้นกู้มูลค่าประมาณ 4 พันล้านดอลลาร์ครับ เงินก้อนนี้จะถูกนำไปใช้เพื่อจัดการภาระทางการเงินที่เกิดจากการเข้าซื้อกิจการหลายแห่งในช่วงไตรมาสแรกที่ผ่านมา โดยดีลที่ใหญ่ที่สุดคือการเข้าควบรวมกิจการสตาร์ทอัพด้านไซเบอร์ซีเคียวริตี้อย่าง Armis Security ด้วยมูลค่าสูงถึง 7.75 พันล้านดอลลาร์นั่นเองครับ . 🚀 Rocket Lab พุ่งทำนิวไฮ หลังโชว์กลยุทธ์กว้านซื้อกิจการสุดปัง : หุ้นบริษัทด้านอวกาศอย่าง Rocket Lab (RKLB) ทำสถิติราคาพุ่งขึ้นไปทำจุดสูงสุดใหม่ (All-time high) ทะลุ 121 ดอลลาร์ไปแล้วครับ! ปัจจัยหนุนสำคัญมาจากการปรับเพิ่มตัวเลขคาดการณ์รายได้ในไตรมาส 2 และการประกาศเข้าซื้อกิจการบริษัท Motiv Space Systems ด้วยมูลค่า 60 ล้านดอลลาร์ ดีลนี้ถือว่าช่วยอุดช่องโหว่สำคัญให้บริษัทเลย เพราะได้ทั้งเทคโนโลยีหุ่นยนต์ระดับที่ใช้กับดาวอังคาร และช่วยแก้ปัญหาคอขวดในห่วงโซ่อุปทานการผลิตดาวเทียมได้เป็นอย่างดีครับ . 🇬🇧 กองทุน Schroders เมินพันธบัตรอังกฤษ หวั่นวิกฤตการเมืองกระทบหนัก : ผู้จัดการกองทุนของ Schroders บริษัทจัดการลงทุนระดับโลก ออกมาเปิดเผยว่ากำลังหลีกเลี่ยงการลงทุนในพันธบัตรรัฐบาลอังกฤษ (Gilts) ครับ สาเหตุเป็นเพราะความกังวลเรื่องปัญหาทางการเมืองที่นายกรัฐมนตรี Keir Starmer อาจถูกปลดออกจากตำแหน่ง ซึ่งมีความเสี่ยงที่ผู้นำคนใหม่จะใช้จ่ายเงินภาครัฐมากขึ้นจนกระทบกับตลาดพันธบัตร ทำให้ตอนนี้ทางกองทุนหันไปมองหาโอกาสในตลาดอื่นๆ ที่มีความผันผวนทางการเมืองน้อยกว่า เช่น พันธบัตรของแคนาดาแทนครับ . 🦠 หุ้นกลุ่มฟาร์มาฯ พุ่งรับข่าวระบาดไวรัสฮันทา แต่ยืนระยะไม่ไหว : มีรายงานการพบผู้ติดเชื้อ "ฮันทาไวรัส" (Hantavirus) ซึ่งเป็นโรคระบบทางเดินหายใจที่มีหนูเป็นพาหะ บนเรือสำราญลำหนึ่งครับ ข่าวนี้ทำเอาหุ้นของบริษัทยาและบริษัทพัฒนาวัคซีนอย่าง Moderna, Inovio และ Novavax ปรับตัวพุ่งขึ้นในช่วงสั้นๆ ทันที แต่สุดท้ายราคาหุ้นก็ร่วงลงมา เพราะองค์การอนามัยโลก (WHO) และนักวิเคราะห์ประเมินว่าไวรัสสายพันธุ์นี้ติดต่อระหว่างคนสู่คนได้ยากมาก ความเสี่ยงที่จะระบาดลุกลามทั่วโลกมีต่ำ จึงไม่ได้เป็นโอกาสในการสร้างรายได้เป็นกอบเป็นกำให้กับบริษัทยาแต่อย่างใดครับ . 💊 หุ้น Hims & Hers ร่วง หลังรายได้พลาดเป้าเพราะตลาดยาลดน้ำหนักแข่งเดือด : ปิดท้ายด้วยบริษัท Hims & Hers Health ที่รายงานผลประกอบการไตรมาสแรกลงเอยด้วยการขาดทุน และตัวเลขรายได้ก็ต่ำกว่าที่ตลาดวอลล์สตรีทคาดการณ์ไว้ครับ ทำเอาหุ้นร่วงลงไปกว่า 10% หลังปิดตลาด สาเหตุสำคัญมาจากสภาวะการแข่งขันในสมรภูมิ "ยาลดน้ำหนัก" ที่ทวีความดุเดือดขึ้นเรื่อยๆ ซึ่งตอนนี้บริษัทกำลังพยายามปรับกระบวนทัพ ถอยห่างจากการขายยาประเภทเลียนแบบ (Copycat) และหันไปเน้นสร้างพันธมิตรเพื่อจำหน่ายยาลดน้ำหนักแบบแบรนด์เนมให้มากขึ้นเพื่อสู้ศึกในระยะยาวครับ . . #TAMEIG #CrisisTeller #TheDarksideตลาดหุ้นไทย #Thetraders #หุ้นไทย #ทำไงมีเงินใช้ตลอดชีวิต

ทุกวันนี้เปิดมือถือมาก็เจอข่าว เจอคลิป เจอข้อมูลเต็มไปหมด แต่อันไหนจริง อันไหนปลอม อันไหน AI ทำขึ้นมา บางทีก็แยกไม่ออกแล้ว และในฐานะคนดู คนอ่าน คนฟัง เรามีสิทธิที่จะได้รับข้อมูลที่เชื่อถือได้และเราสามารถช่วยกันทำให้มันเกิดขึ้นจริงได้ . ชวนมาฟังในเวที AI and Media Freedom เมื่อความจริงต้องทำงานแข่งกับอัลกอริทึม 📃 วันอังคารที่ 12 พฤษภาคม 2569 📃 เวลา 09.00 ถึง 12.00 น. ✅ ถ่ายทอดสดทางเพจ Cofact โคแฟค และ สภาผู้บริโภค . มาดูกันว่าผู้บริโภคอย่างเราจะรับมือกับข่าวลวงและดีพเฟคยุคนี้ได้ยังไง #วันเสรีภาพสื่อโลก #ข้อมูลลวง #สภาผู้บริโภค #เพื่อนผู้บริโภค #สภาผู้บริโภคที่ไม่ใช่สคบ.

เคล็ดลับการเขียน Claude SKILL.md รู้หมือไร่ ถ้า AI เป็นเหมือนเวทมนต์เสกได้ทุกอย่าง SKILL.md เป็นเหมือนบริกรรมคาภาให้เวทมนต์ได้ผลตามที่เราต้องการ SKILL.md จะสามารถใช้ได้กับทั้ง Claude Chat, Cowork, และ Code ได้หมด โดยเราสามารถบังคับให้ Claude มันเก่งด้านที่เราชอบ ถ้าเราอยากให้ Claude เป็นผู้ช่วยวิเคราะห์หุ้นในสหรัฐ แทนที่เราจะมานั่งสั่งมันใน prompt ทุกครั้งให้เปลือง token หรือพิมพ์ยืดยาว เราสามารถสร้าง file SKILLS.md เพื่อเตรียมงานโดยเฉพาะ และ Claude มันจะแปลงร่างเป็นผู้ช่วยวิเคราะห์หุ้นฯ เฉพาะตอนที่เราต้องการถามมันเรื่องหุ้นฯ แต่ถ้าไม่ได้ถามเรื่องหุ้น Claude มันก็จะแปลงเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านอื่น 😏 เราจึงต้องแบ่ง SKILL.md ออกเป็นเรื่องๆที่เราอยากให้มันทำ เช่นถ้าใช้กับ Claude Chat ก็ไปสร้าง file ชื่อ SKILL.md (ชื่อ file เดียวนะอย่าใช้ชื่ออื่น แต่เราต้อง zip file ให้ชื่อตามที่เราต้องการเช่น zip เป็น US_STOCK_INVESTMENT.zip หรือ SAP_CONSULT.zip) โดยชื่อ zip ที่ต่างกัน ทาง Claude จะนำไปใช้ใน sandbox บน Cloud ของมันต่างกันตามเรื่องที่เราจะใช้งาน จากนั้นก็มาเขียน SKILL.md กันเลย....🧵

Stanford’s 2025 LLM course has 9 lectures covering all you need to start from scratch: architecture, training, fine tuning, reasoning, evaluation, and current trends. youtube.com/playlist?list=…

ใครอยาก Upskill / Reskill มาสาย Data สำหรับลงทุนผมรวม 4 แหล่งเรียนที่น่าสนใจไว้ให้ครับ ส่วนตัวผมเคยเรียนจากทั้ง 4 ที่นี้ด้วยตัวเอง และจ่ายเงินเรียนเองทั้งหมด เลยอยากมาแชร์เผื่อเป็นประโยชน์กับคนที่กำลังเริ่มต้น หรือกำลังมองหาทางต่อยอดครับ 1. Road to Data Engineer เหมาะกับคนอยากไปสาย Data Engineer แบบจริงจัง เรียน Python, SQL, Spark, Airflow, GCP, BigQuery และมี Workshop ทำ Portfolio 2. DataRockie เหมาะกับคนเพิ่งเริ่มสาย Data / Data Analyst / Data Science ปูพื้นฐานดีมาก ตั้งแต่ Sheets, SQL, R, Python, Stats, ML, Visualization และ Automation 3. AIAT MOOC เหมาะกับคนอยากต่อยอดสาย AI หลังจากมีพื้นฐาน Data แล้ว ได้เรียน AI จาก ground up ทั้ง Deep Learning, Computer Vision, NLP และอื่น ๆ 4. AlgoAddict เหมาะกับคนสนใจ Python for Finance / Trading / Backtesting สอนลึกถึงสถิติ ความเสี่ยง Time Series, Portfolio และ ML พื้นฐาน ทำไมผมถึงคิดว่าสายลงทุนควรเรียน DE / DA ก่อน? เพราะงานลงทุนที่ใช้ Data จริง ๆ ไม่ได้มีแค่การเขียนโมเดลหรือ Backtest อย่างเดียว แต่ต้องเข้าใจก่อนว่า “ข้อมูลมาจากไหน เก็บยังไง ทำความสะอาดยังไง วิเคราะห์ยังไง และเอาไปใช้ตัดสินใจยังไง” พื้นฐานของ Data Engineer และ Data Analyst เลยสำคัญมาก เพราะมันคือฐานของการสร้างระบบวิเคราะห์ข้อมูลในโลกการลงทุนจริง ๆ แม้จะมี AI แล้วก็ตาม แต่เราต้องแก้ไขต่อสิ่งที่ AI ทำขึ้นมาได้ ไม่งั้นเปลือง token แย่ พอเรามีพื้นฐานด้าน Data แล้ว ค่อยต่อยอดไปเป็นสาย Specialist ตาม Domain ที่เราสนใจ เช่น ผมสนใจ Investment / Trading ก็เลยต่อยอดไปเรียน Python for Finance, Backtesting, Portfolio, Risk และ ML เพิ่มเติม ส่วนตัวผมมองว่าแต่ละที่มีจุดแข็งต่างกัน อยากเป็น Data Engineer → R2DE อยากเริ่ม Data Analyst / BI → DataRockie อยากต่อยอด AI → AIAT อยากไปสาย Finance / Trading → AlgoAddict Path การเรียนที่ผมแนะนำ: เริ่มจาก R2DE หรือ DataRockie เพื่อปูพื้นฐาน Data แล้วไปต่อ AIAT ถ้าอยากเข้าใจ AI ลึกขึ้น แล้วค่อยไป AlgoAddict ถ้าอยากประยุกต์กับ Finance / Trading หรืออีกทางคือ เริ่มจาก R2DE หรือ DataRockie แล้วไปต่อ AlgoAddict ก่อน จากนั้นค่อยกลับมาเสริม AIAT ทีหลังก็ได้ คอร์สช่วยย่นเวลาได้เยอะครับ แต่สุดท้ายสิ่งที่สำคัญที่สุดคือ “เรียนให้จบ” และ “ลองทำโปรเจกต์จริง” จากสิ่งที่เราสนใจ โปรเจกต์พวกนี้สามารถเอาไปต่อยอดสมัครงานได้ หรือถ้าทำแล้วเวิร์ก ก็อาจกลายเป็นเครื่องมือที่เราใช้เองจริง ๆ ได้เหมือนกัน พื้นฐานหลายอย่างของผมก็มาจากคลาสพวกนี้ แล้วค่อยเอาไปต่อยอดเพิ่มอีกทีครับ ไม่ว่าจะสาย อื่นก็ทำแบบนี้ได้เช่นกันครับ🙏

เศรษฐกิจสามสี ของอาจารย์ต้น @Ton_Veerayooth เพิ่งได้อ่าน ก็ยังนับว่าทันสมัยอยู่ (หรือบ้านเมืองมันไม่ไปไหนก็ไม่รู้นะ) บางตอนก็อ่านยากสำหรับมักเกิลนิดนึง แต่โดยรวมก็เข้าใจได้ไม่ยาก ค่อย ๆ คิดตาม มีหลายประเด็นที่น่าสนใจที่อยากให้เข้าใจในวงกว้าง เช่น การเติบโตทางเศรษฐกิจ ≠ การพัฒนาเศรษฐกิจ การพยายามหารายได้เข้าประเทศไม่ได้แปลว่ากำลังพัฒนาเศรษฐกิจอยู่ และไม่ได้แปลว่าการที่ประเทศมีรายได้เพิ่มขึ้นในช่วงเวลาหนึ่งจะทำให้กลายเป็นประเทศพัฒนาแล้ว ซึ่งสามารถนำมาลองมองวิเคราะห์โครงการรัฐที่ผ่านมาจนถึงปัจจุบันได้เลยว่า มันเป็นโครงการที่พัฒนาประเทศ หรือเพียงแค่เพิ่มรายได้ แล้วการเพิ่มรายได้ ใครกันที่เป็นคนที่ได้ ถ้าบอกว่านี่คือการพัฒนาประเทศ ไหน พัฒนายังไง อะไรมันจะกลายเป็นแกนแข็ง เสาหลักที่จะต่อยอดต่อไปเรื่อย ๆ ของประเทศเรา ที่ไม่ใช่การยัดเอาคำสวยหรูเข้าไปในเอกสาร และไม่ใช่ว่าเป็นการพัฒนาสไตล์เหวี่ยงแหที่เอาทุกอย่าง เอาทุกอุตสาหกรรมให้เริ่ด แต่กลับไม่มีการผลักดันจริงจังสักทาง วิธีพัฒนาเศรษฐกิจที่ยกตัวอย่างหลายประเทศที่พัฒนาแล้วโดยเฉพาะแถบเอเชียก็น่าสนใจตรงที่แต่ละประเทศเขาก็มีเวย์ในการพัฒนาแตกต่างกัน มี consequence ต่างกัน แต่ทั้งนี้ทั้งนั้นการพัฒนาต้องมองจากจุดที่ตัวเองมีอยู่ แล้วให้โอกาสความฉลาดในบ้านเมืองได้คิดว่าจะผลักดันไปทรงไหน เรื่องของทุนนิยมที่จริง ๆ แล้วมีหลายรูปแบบ แต่ประเด็นสำคัญของทุนนิยมคือต้องมีการแข่งขัน สิ่งที่ย้อนแย้งก็คือ ผู้เล่นรายใหญ่ในระบบทุนนิยมมักจะเป็นตัวขัดขวางการแข่งขันไม่ได้เกิดขึ้น รัฐบาลเป็นคนสำคัญที่จะจัดการให้ยังมีการแข่งขันหรือจะร่วมโต๊ะกินกับรายใหญ่แล้วพาทุนนิยมไปถึงทางตัน อ่านแล้วก็คิดว่า ถ้าผู้นำประเทศมีความรู้และวิสัยทัศน์อย่างที่จานต้นเขียนไว้ในหนังสือมันก็คงดีมาก ๆ เลย อีกด้านนึงอ่านแล้วก็ท้อว่าบ้านเมืองเราจะไปถึงจุดเริ่มต้นได้กี่โมงกันนะ... ดีนะ แนะนำ ๆ

Instead of watching an hour of Netflix, watch this 2-hour Stanford lecture on AI careers. It will teach you more about winning in the AI race than all the AI content you’ve scrolled past this year.

มีหลักการในการดำเนินชีวิตอันนึงที่ชอบมากและเราก็พยายามทำอยู่ด้วยเป็นแนวคิดจากพี่โจ ลูกอีสาน "อะไรที่ไม่ซื้อไม่ใช้แล้วไม่ตายก็ไม่ต้องซื้อ" อย่างแกพอร์ตเป็นพันล้าน พึ่งจะสร้างบ้านเมื่อประมาณ3-4 ปีเอง ก่อนหน้านั้นแกอยู่บ้านพักข้าราชการ(ภรรยาแกเป็นอาจารย์ในมหาลัย) ค่าเช่าหลักพันบาท อีกคนนึงดร.นิเวศน์พอร์ตระดับหมื่นล้าน พึ่งมาสร้างบ้านตอนช่วงโควิดเอง ที่ผ่านมาแกอยู่บ้านภรรยา

List of 9 websites where you can download unlimited books for free: 1. Internet Archive 2. DigiLibraries .com 3. ManyBooks .net 4. FreeComputerBooks 5. Standard Ebooks 6. LibriVox .org 7. Gutenberg .org 8. OpenLibrary .org 9. BookBoon .com

MCP and A2A are both agent protocols but they operate at completely different layers. MCP (Model Context Protocol) is about giving one LLM access to external tools. The model stays in the driver's seat throughout: it receives your query, decides which tools to call, gets the results back through an MCP Client, and assembles the final response. The MCP Servers in between are just standardized wrappers around raw APIs — Flight Booking, Google Calendar, whatever you need. One brain. Centralized control. A2A (Agent-to-Agent Protocol) is about coordination between autonomous agents. There's no single LLM managing everything — instead, an Orchestrator Agent delegates subtasks to specialized agents, each of which has its own tools, its own memory, and its own reasoning loop. The Orchestrator never touches the Flight API directly. It talks to a Flight Agent, which handles that domain entirely on its own, then reports back. The architectural difference matters when you're building: MCP works well when one model can reasonably handle the full task with tool access. A2A becomes necessary when subtasks are complex enough to need dedicated reasoning — or when you want agents that can operate in parallel without bottlenecking through a single model. Same scenario — "book me a flight and add it to my calendar" — but one architecture keeps control centralized, the other distributes it across specialists. If you're building agentic systems in 2026, understanding where this boundary sits will shape every design decision you make. #agenticai #aiarchitecture #mcp #google #anthropic #aiengineering #multiagentsystems

ChatGPT ก็อยากใช้ Gemini ก็ดี Claude ก็เริ่ด แต่จะซับหลายตัวก็กลัวเปลืองใช่มั้ยล่ะ? นี่เล้ย! แพ็ก #AISxAlisaAI จาก #AISpace แค่ 220 บาท/เดือน 🙌💚 เริ่มต้นทันทีกับ AI ระดับโลก สมัครเลยที่ AISpace 👉 m.ais.co.th/alisa220bx #AIS5G

MIT published 12 AI textbooks written by the top researchers who built the field. These are not just books these are primary source material behind the world top AI ChatGPT, Claude, Gemini... (save this!) 1. Foundations of Machine Learning mlbook.cs.nyu.edu 2. Understanding Deep Learning udlbook.github.io/udlbook 3. Machine Learning Systems mlsysbook.ai 4. Algorithms for Decision Making algorithmsbook.com 5. Deep Learning deeplearningbook.org 6. Reinforcement Learning: An Introduction incompleteideas.net/book/the-book.… 7. Distributional Reinforcement Learning distributional-rl.org 8. Multi-Agent Reinforcement Learning marl-book.com 9. Algorithms for Decision Making (Long Game) mykel.kochenderfer.com/textbooks 10. Fairness and Machine Learning fairmlbook.org 11. Probabilistic Machine Learning: An Introduction probml.github.io/book1.html 12. Probabilistic Machine Learning: Advanced Topics probml.github.io/book2.html I hope you found this helpful, For more such useful resources you can follow me @ZabihullahAtal

มาแล้ว วีดิโอจากไลฟ์วันนี้ ดูฟรีจ้า 🤖DATA ENGINEER ในยุค AI ยังน่าทำอยู่มั้ย? พร้อม Roadmap สายอาชีพ Data Engineer 🤖 สำหรับใครที่กำลังสงสัยว่า... - ในยุคที่ AI เขียนโค้ดได้เก่งขนาดนี้ อาชีพ Data Engineer (DE) ยังจำเป็นอยู่ไหม? - แล้วเราจะนำ AI มาช่วยทำงาน Data ให้ Productive ขึ้นได้อย่างไรบ้าง ไลฟ์นี้มีคำตอบแบบจัดเต็มครับ + มีแนะนำคอร์ส Road to Data Engineer 3.0 - 2026 Edition สำหรับคนที่สนใจอยากลุยสายนี้จริง หรือถ้าไม่สนใจ มีแนะนำ Resource ฟรีในวีดิโอด้วยฮับ รับชมแล้วฝาก Feedback กันมาได้เต็มที่เลย และบอกได้ว่าสนใจหัวข้อไหน เดี๋ยวมีโอกาสจะมาไลฟ์เล่าให้ฟังนะครับ 🥰 (วีดิโออยู่ในเม้นท์)

AI ไม่ได้แค่ “มาแรง” แต่มันกำลัง “เขียนกติกาใหม่ของโลกงาน” นี่คือ 9 ประเด็นจาก 9arm ที่น่าสนใจ (เนื้อหาเต็มๆฟังได้ที่ช่อง 9 arm) 1. งาน Junior หายจริง ตำแหน่งระดับเริ่มต้นลดลง 25–30% เพราะ AI ทำแทนงานพื้นฐานได้แล้ว 2. 1 คน + AI = ทั้งทีม Senior 1 คนใช้ AI ทำงานได้เทียบเท่า Senior 3–5 คน 3. AI แทน “แรง” ไม่แทน “สมอง” งานที่ต้องลงมือทำ (Mechanical) โดนแทนก่อน แต่งานคิด วิเคราะห์ ยังสำคัญ 4. ปัญหาใหญ่คือ ไม่มี Junior ก็จะไม่มี Senior เมื่อไม่มีคนเริ่มต้น อนาคตจะขาดคนเก่งระยะยาว 5. บริษัทโฟกัส “กำไรตอนนี้” ไม่สนอนาคตแรงงาน ลดคน แล้ว เอาเงินไปลงทุน AI 6.คนใช้ AI เก่ง ได้เปรียบมาก => เงินเดือนสูงขึ้น => ทำงานเร็วขึ้น => และมีโอกาสรอดมากกว่า 7. AI จะถูกลงและเก่งขึ้นเรื่อยๆ ตัวแพง = เก่งมาก ตัวฟรี = ตามทัน ~80% Local AI = ใช้ที่บ้านได้ อนาคต ของถูกก็จะ “ดีพอ” สำหรับงานจริง 8. การศึกษาต้องเปลี่ยน ไม่ใช่สอนให้ “ทำเอง” แต่ต้องสอนให้ “ใช้ AI ทำเป็น” Entry Level ใหม่ = ใช้ AI สร้างงานได้ทันที 9. สุดท้าย “งานไม่หาย แต่เปลี่ยน” คนยังจำเป็น แต่ต้องเป็นคนที่: ใช้ AI เป็น , คิดเป็น และ รับผิดชอบงานได้ สรุปง่ายๆเลยคือ AI ไม่ได้มาแทนคุณ แต่มาแทน “คนที่ไม่ปรับตัว” #9arm #AI

2 วิศวกรจาก Anthropic (บริษัทผู้สร้าง Claude) สอนฟีเจอร์สำคัญของ Claude ที่ “คนส่วนใหญ่ไม่รู้” และถ้าคุณเลื่อนผ่าน… คุณกำลังพลาดของดี สรุปมาให้ค่ะ 👇 พร้อมบอก 10 วิธีเขียน Prompt ดีๆ ------ เขาโชว์ “เคสจริง” จาก บริษัทประกันในสวีเดน ใช้ Claude วิเคราะห์ ฟอร์มอุบัติเหตุรถ (17 ช่องติ๊ก) ภาพสเก็ตช์ที่คนวาด เพื่อสรุปว่า “ใครผิด ใครถูก” แต่จุดพีคคือ…Prompt แรกที่ใช้ Claude คิดว่าเป็น “อุบัติเหตุสกี”❌ไม่ใช่รถชน วิธีแก้ พวกเขาสร้างคำสั่ง (Prompt) ทีละขั้นตอน จน Claude ตอบถูกและมั่นใจ 100% 👇10 วิธีเขียน Prompt ดีๆ (สูตรที่แนะนำจาก Anthropic) ใช้โครงสร้างนี้จะได้ผลดี 1. บอกบทบาทและงานชัด ๆ (Task & Role) → บอก Claude ว่าคุณคือ “ผู้ช่วยวิเคราะห์แบบฟอร์มประกัน” และต้อง “ตอบตามข้อเท็จจริงเท่านั้น” 2. ใส่เนื้อหา→ ส่งรูปฟอร์ม + รูปสเก็ตช์เข้าไป 3. ให้คำสั่งทีละขั้นตอน (Step-by-step instructions) เช่น “อ่านฟอร์มให้หมด → แล้วค่อยดูสเก็ตช์ → สรุปว่าใครผิด” 4. ใส่ข้อมูลพื้นฐานใน System Prompt (Background info) → อธิบาย “ฟอร์มทั้ง 17 ช่อง” ให้ Claude รู้ล่วงหน้า เพราะข้อมูลส่วนนี้เหมือนกันทุกครั้ง 5. ใช้ XML → ให้ output เป็นระบบ 6. ใส่ตัวอย่าง → ให้ Claude ดูตัวอย่างอุบัติเหตุยาก ๆ + คำตอบที่ถูกต้อง (แม้จะเป็นรูปภาพก็ได้) 7. กัน AI มโน → ถ้าไม่มั่นใจ ให้ตอบ “ฉันไม่รู้” อ้างอิงเฉพาะข้อมูลที่เห็นจริงในฟอร์ม/ภาพ 8. บังคับลำดับคิด → อ่านฟอร์มก่อน → แล้วค่อยดูสเก็ตช์ (สำคัญมาก!) 9. กำหนดรูปแบบคำตอบชัดเจน 10. ใช้ Extended Thinking → ให้ Claude คิดละเอียดยาว ๆ ก่อนตอบ จะวิเคราะห์ซับซ้อนได้ดีขึ้น