EternalSage

Discipline is the bridge between goals and accomplishment.📚📒💰💸👑

[MT 🟧 @0xMt_]

‼️Red Flag ของ Founder ที่ต้องระวัง

- ใช้เวลาสร้าง Narrative มากกว่าสร้าง Product

- เก่งเล่าเรื่อง แต่ของจริงไม่เคยตามที่พูด (โม้เย็ดม้านั้นเอง)

- สร้างภาพว่าตัวเองทำงานหนักให้นักลงทุนเห็น มากกว่าสร้างผลลัพธ์ให้บริษัท

- เปลี่ยน Vision ทุก 3-6 เดือนตามกระแส

- ชอบประกาศของใหม่ แต่ Product เดิมยังไม่มีคนใช้หรือใช้ไม่ได้

- ชอบอวด Partnership ทั้งที่แทบไม่มี Impact ต่อธุรกิจ

- ขายหุ้นตัวเองตลอด แต่บอกนักลงทุนให้ถือยาว

- ใช้เวลาในงาน Event มากกว่าคุยกับลูกค้าหรือสร้าง Product

- สัญญา Roadmap เกินจริง แล้วเลื่อนตลอด

แน่นอนว่าข้อเดียวไม่ได้แปลว่าบริษัทไม่ดี

แต่ถ้ามีหลายข้อพร้อมกัน MT จะเริ่มระวังมากกว่าเดิม

[Mahachai 🦇🔊 @EthereumThaila1]

ได้คุยกับเพชร และรู้ทันทีว่าคนนี้รู้ finance จริง ไปตามกันได้ครับ

[EternalSage @CKhanoonkon]

สูตรสำเร็จที่ทุกคนรู้ แต่น้อยคนที่จะมีหรือมีไปได้ตลอด วินัยและความสม่ำเสมอ คือสะพานที่จะนำไปสู่ความสำเร็จได้ มันไม่เร็ว ไม่เห็นผลทันที มันเป็นเกมระยะยาว ซึ่งอาจต้องใช้อีกอย่าง คือ ความอดทน ✌️

[カピバラボーイ, น้องคาปิบาร่า 🌿♎ @bankorado]

ผมเชื่อในพลังของวินัยมาตลอดครับไม่ว่าจะเรื่อง
- ปรับพฤติกรรม เริ่มนอนให้ตรงเวลา สุดท้ายมันทำให้ผมสุขภาพดีขึ้น
- ออกกำลังกาย แม้ช่วงแรกจะทำได้ไม่เยอะ สุดท้ายมันทำให้ผมแข็งแรงขึ้น
- เก็บเงิน ถึงมันจะแค่ร้อยสองร้อยต่อเดือน สุดท้ายมันทำให้ผมมีการเงินที่ดีขึ้น
- อ่านหนังสือ เพียงแค่อยากได้อะไรใหม่ๆ เข้าหัว สุดท้ายมันทำให้ผมค่อยๆ เก่งขึ้น
- ศึกษาการลงทุน ตามกำลังที่เราไหว สุดท้ายมันทำให้ผมสบายใจกับอนาคตมากขึ้น

สิ่งเหล่านี้ถ้าสะสมไปในเวลาที่นานพอ วันนึงมันเปลี่ยนชีวิตคนเราได้เลยครับ

และรูปนี้ผมชอบมากจนเซฟเก็บไว้เตือนใจตัวเอง (หาที่มาไม่เจอละ)

บางทีเราต้องใช้เวลากว่า 10 ปี ถึงจะมี 1 ปีที่เปลี่ยนชีวิตเรา

[カピバラボーイ, น้องคาปิบาร่า 🌿♎ @bankorado]

ผมเชื่อในพลังของวินัยมาตลอดครับไม่ว่าจะเรื่อง
- ปรับพฤติกรรม เริ่มนอนให้ตรงเวลา สุดท้ายมันทำให้ผมสุขภาพดีขึ้น
- ออกกำลังกาย แม้ช่วงแรกจะทำได้ไม่เยอะ สุดท้ายมันทำให้ผมแข็งแรงขึ้น
- เก็บเงิน ถึงมันจะแค่ร้อยสองร้อยต่อเดือน สุดท้ายมันทำให้ผมมีการเงินที่ดีขึ้น
- อ่านหนังสือ เพียงแค่อยากได้อะไรใหม่ๆ เข้าหัว สุดท้ายมันทำให้ผมค่อยๆ เก่งขึ้น
- ศึกษาการลงทุน ตามกำลังที่เราไหว สุดท้ายมันทำให้ผมสบายใจกับอนาคตมากขึ้น

สิ่งเหล่านี้ถ้าสะสมไปในเวลาที่นานพอ วันนึงมันเปลี่ยนชีวิตคนเราได้เลยครับ

และรูปนี้ผมชอบมากจนเซฟเก็บไว้เตือนใจตัวเอง (หาที่มาไม่เจอละ)

บางทีเราต้องใช้เวลากว่า 10 ปี ถึงจะมี 1 ปีที่เปลี่ยนชีวิตเรา

[ผู้หญิงสารวน @KanidthaO]

แชร์ประสบการ การฝึกอ่านหนังสือภาษาอังกฤษ จาก FB Teepakorn Kulngun

"ผมเป็นคนอ่อนภาษาอังกฤษครับตั้งแต่สมัยเรียนแล้ว อ่านงูๆปลาๆ

แต่ตอนนี้มีเวลามากขึ้น จึงอยากพัฒนาทักษะการอ่านภาษาอังกฤษ และทักษะภาษาอังกฤษของตัวเองให้ดีขึ้น อย่างจริงจังครับ

ซึ่งวิธีการนี้… ทำให้ผมได้เห็นผลกับตัวผมเองครับ จึงอยากมาแชร์แนวทาง

1. ผมเลือกหนังสือที่ผมสนใจ

ผมชอบการลงทุน ปรัชญา ชีวประวัติ ผมจึงเลือกหนังสือ Poor Charlie’ Almanack

การเลือกหนังสือในแนวทาง ที่เราชอบ เราอยากอ่าน เราจะไม่รู้สึกเบื่อครับ อยากอ่านทุกวัน

2. ผมอ่านแค่วันละหน้า

ผมอ่านแค่วันละ 1 หน้าครับ สม่ำเสมอทุกๆวัน ช้าๆ ไม่อ่านมากไปวันนี้ ไม่อ่านน้อยไปกว่านี้ แค่วันละหน้าครับ เพราะการอ่านมากไป มันจะเป็นการกดดันตัวเอง จะทำให้ตัวเองเบื่อและเลิกได้ครับ

3. ในการอ่านแต่ละหน้านั้น

- รอบแรก ผมอ่านออกเสียงทีละคำ ทีละบรรทัด แล้วดูว่ามีคำศัพท์ไหนที่ผมไม่รู้ ผมก็จะเปิดหาคำแปลและจดไว้ในหนังสือเลยครับ คือรอบแรกจะเป็นการอ่านเพื่อดูว่ามีคำไหนที่เราไม่รู้

- หลังจากนั้น ผมจะเริ่มอ่านหน้านั้นรอบสอง ผมจะแปลทีละประโยค ด้วยตัวผมเอง แล้วผมก็จะเอาไปเทียบกับโปรแกรม หรือแอพพลิเคชั่นแปลภาษาต่างๆ ว่าผมแปลถูกต้องไหม ถ้าหากแปลไม่ถูกต้อง ผมก็จะมาวิเคราะห์ว่า ผมแปลผิดตรงไหนผมพลาดตรงไหนแล้วทำความเข้าใจกับมัน

- พออ่านหน้านั้นจบ ผมก็จะมาทวนศัพท์ที่ผมไม่รู้ในหน้านั้น แน่นอนครับว่าวันนี้เราจำได้แต่พรุ่งนี้เราก็จะลืม ผมไม่ซีเรียสครับ เพราะถ้าคำศัพท์นั้นสำคัญและใช้บ่อย มันจะวนมาให้เราเจอครั้งหนึ่ง และเจอครั้งหนึ่ง เมื่อเจอบ่อยบ่อยเราก็ก็จะจำได้เองครับ

- ช่วงแรกในการฝึกอ่าน ผมจะเจอศัพท์ที่ไม่รู้เต็มไปหมดแปลผิดแปลถูกเต็มไปหมด แต่เมื่อเราอ่านไปเรื่อยๆ เราก็จะจำศัพท์ได้เองโดยอัตโนมัติ และเราจะเห็นโครงสร้างประโยคคล้ายๆเดิมซ้ำๆ จนทำให้เราแปลได้ถูกต้องมากยิ่งขึ้น แล้วเข้าใจมากยิ่งขึ้น

ปัจจุบันผมอ่านหนังสือเล่มนี้วันละหน้ามา 300 กว่าวันแล้ว ส่วนตัวผมเห็นพัฒนาการของตัวเองในการอ่านหลังสือภาษาอังกฤษได้ดีขึ้น จากการฝึกฝนในแนวทางนี้

ฝากไว้เป็นแนวทางครับเผื่อเป็นประโยชน์ครับ"

#เรียนภาษา #ภาษาอังกฤษ #ภาษาจีน #ภาษาญี่ปุ่น #การฝึกอ่านหนังสือภาษาอังกฤษ

[AIMeowYak (เอไอเหมียวยักษ์) @aimeowyak]

"ฉันจะไม่มีวันจ้างคนทำงานสายการเงินที่ใช้ Excel ไม่เป็น และมาถึงวันนี้ ฉันก็แทบจะไม่จ้างคนทำงานสายการเงินที่ใช้เครื่องมืออย่าง Codex ไม่เป็นเช่นกัน... เรากำลังก้าวเข้าสู่ consumer substrate รูปแบบใหม่ที่ฉันยังบอกไม่ได้ว่าคืออะไร แต่ภายในสิ้นปีนี้เราจะเปิดตัวมัน ฉันได้เห็นมันแล้ว และได้ลองมันมาแล้ว"

Sarah Friar ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายการเงิน (CFO) ของ OpenAI

Note: เมื่อวานเราคุยเรื่อง IPO ของ OpenAI, Anthropic และ SpaceX กันไปแล้ว ใครพลาดสามารถย้อนกลับไปดูของเมื่อวานได้เลยคร้าบ วันนี้เลยขอมาต่อเจาะเฉพาะ OpenAI ที่หลายท่านมองว่ากลายเป็นผู้แพ้ไปแล้ว แต่จริงๆ แล้วเป็นอย่างไร มาดูกันครับ

ในบทสัมภาษณ์ครั้งนี้ Sarah Friar เปิดมุมมองครบทุกด้าน ตั้งแต่การระดมทุนครั้งใหญ่ที่สุดครั้งหนึ่งในประวัติศาสตร์ ไปจนถึงภาวะขาดแคลน compute การออกแบบโมเดลธุรกิจสำหรับหลายปีข้างหน้า และอุปกรณ์ผู้บริโภคตัวใหม่ที่ยังเป็นความลับ สองประโยคข้างต้นสะท้อนสองภาพใหญ่ของยุคนี้ได้ชัดเจน นั่นคือ AI กำลังกลายเป็นทักษะพื้นฐานของคนทำงานเหมือนที่ Excel เคยเป็น และฮาร์ดแวร์รูปแบบใหม่กำลังจะเปลี่ยนวิธีที่เราใช้ปัญญาประดิษฐ์ไปอีกขั้น

Sarah มองว่า AI คือยุคที่ยิ่งใหญ่ที่สุดเท่าที่เธอเคยเห็นมา และเราเพิ่งเริ่มเข้าใจว่ามันจะมีความหมายอย่างไรต่อผลิตภาพของทั้งโลก โดยความหวังคือทำให้ชีวิตผู้คนดีขึ้นและมั่งคั่งขึ้นในวงกว้าง เธอยังเอ่ยถึงประโยคที่เป็นเหมือนปรัชญาประจำตัวว่า โชคคือจุดที่การเตรียมพร้อมมาบรรจบกับโอกาส เพียงแต่เราต้องคว้ามันเอาไว้ให้ได้ด้วย

═══════════════════
💵 การระดมทุน 122,000 ล้านดอลลาร์ และมุมมองต่อการ IPO

🔹 OpenAI เพิ่งระดมทุนได้มากกว่า 120,000 ล้านดอลลาร์ โดยเป็นการระดมทุนรอบ 122,000 ล้านดอลลาร์เมื่อเดือนมีนาคม Sarah บอกว่าเป้าหมายคือการสร้างความยืดหยุ่นให้ได้มากที่สุด และนี่คือการระดมทุนของบริษัทเอกชนก่อน IPO ที่ใหญ่ที่สุด ทิ้งห่างของ SpaceX ไปหลายเท่าตัว เพื่อให้เห็นภาพชัดขึ้น การ IPO ที่ใหญ่ที่สุดที่ผ่านมาคือ Saudi Aramco ที่ราว 30,000 ล้านดอลลาร์

🔹 เมื่อถูกถามถึงการแข่งกันเข้าตลาดหุ้นของบริษัท AI Sarah ย้ำว่าการ IPO เป็นเพียงหมุดหมาย ไม่ใช่จุดหมายปลายทาง มันเป็นแค่อีกวิธีหนึ่งในการระดมทุนเท่านั้น และเธอบอกทีมเสมอว่าอย่าบริหารบริษัทราวกับว่าการเข้าตลาดคือเส้นชัย

🔹 ระหว่างการสัมภาษณ์มีข่าวด่วนเข้ามาว่า Anthropic เพิ่งยื่นเอกสาร S1 แบบเป็นความลับ Sarah ตอบว่าเรื่องนี้ยังไม่ได้หมายความว่าอะไรทั้งนั้น เพราะทุกคนยังต้องผ่านด่านการตรวจสอบของหน่วยงานกำกับหลักทรัพย์สหรัฐ (SEC) ซึ่งไม่มีใครรู้ว่าจะใช้เวลานานแค่ไหน

🔹 เธอเสริมว่าตลาดคือเครื่องชั่งน้ำหนัก ไม่ใช่เครื่องวัดความนิยม สื่อชอบเรื่องดราม่าว่าใครจะเข้าตลาดก่อน แต่สุดท้ายไม่มีใครจำได้หรอกว่าใครมาก่อนใคร ระหว่าง Google กับ Yahoo หรือ Lyft กับ Uber สิ่งที่สำคัญจริงๆ คือการสร้างบริษัทที่ใหญ่ ยั่งยืน และอยู่ได้จริง

═══════════════════
⚔️ Anthropic ไล่ตามขึ้นมา และกลยุทธ์ชั้นปัญญาประดิษฐ์ของ OpenAI

🔹 ผู้สัมภาษณ์ตั้งข้อสังเกตว่า Anthropic ที่เคยตามหลังอยู่มาก ตอนนี้กลับแซงหน้า OpenAI ทั้งในแง่จำนวนนักพัฒนา จำนวนองค์กรที่ใช้งาน และดูเหมือนจะรวมถึงรายได้ด้วย Sarah ตอบว่ากลยุทธ์ของแต่ละเจ้านั้นต่างกัน OpenAI วางตัวเป็นชั้นของ AI หรือชั้นโครงสร้างพื้นฐาน โดยมีรากฐานเดียวแต่แตกออกไปเป็นหลายหน้าต่างสู่โลกภายนอก

🔹 ChatGPT คือหน้าต่างที่เปิดสู่ผู้บริโภค มีคนใช้งานมากกว่า 900 ล้านคนต่อสัปดาห์ จนกลายเป็นทั้งคำนามและคำกริยาในชีวิตประจำวัน ทวีปที่เติบโตเร็วที่สุดตอนนี้คือแอฟริกา ส่วนภาษาที่เติบโตเร็วที่สุดคือภาษาอาเซอร์ไบจานและภาษาคาซัค

🔹 อีกหน้าต่างหนึ่งคือ Codex ที่เพิ่งแตะ 5 ล้านผู้ใช้ จากที่แทบจะเป็นศูนย์เมื่อเดือนมกราคม และยังมี Frontier ซึ่งเป็นบริการสำหรับองค์กร Sarah อธิบายว่าการที่ทุกอย่างวางอยู่บนโมเดลเดียวกันทำให้เกิดข้อได้เปรียบแบบทบต้น เพราะยิ่งมีผู้ใช้มาก ก็ยิ่งมีข้อมูลมาก และยิ่งปรับแต่งบทสนทนาได้ดีขึ้น

🔹 เมื่อโมเดลใหญ่ขึ้นก็ยิ่งมีประสิทธิภาพมากขึ้น ต้นทุนต่อ token ในภาพรวมจึงควรลดลง ส่งผลต่อเนื่องไปยังอัตรากำไรขั้นต้น (gross margin) ที่สูงขึ้น และเปิดช่องให้จ่ายค่า compute ได้มากขึ้น ซึ่งการเข้าถึง compute ก็คือหนึ่งในข้อได้เปรียบในการแข่งขันที่สำคัญที่สุดในเวลานี้

═══════════════════
👥 ผู้บริโภคหรือองค์กร คำตอบคือทั้งสองอย่าง

🔹 เมื่อถูกถามว่า OpenAI โฟกัสกระจัดกระจายเกินไปหรือไม่ ทั้งอุปกรณ์ชิ้นใหม่ ทั้ง Sora จนอาจให้ความสำคัญกับฝั่งองค์กรน้อยไป Sarah ปฏิเสธ พร้อมบอกว่าโลกชอบมองอะไรเป็นขาวดำว่าต้องเป็นบริษัทผู้บริโภคหรือบริษัทองค์กรอย่างใดอย่างหนึ่ง แต่ความจริงคือ OpenAI เป็นทั้งสองอย่าง และตอนนี้รายได้ก็ค่อนข้างสมดุลราว 50 ต่อ 50

🔹 เธอบอกว่าตัวเองทุ่มเวลาให้กับฝั่งองค์กรอย่างมาก เพียงสัปดาห์เดียวก็ไปพบ Thermo Fisher ที่บอสตัน พบกลุ่มธนาคารที่นิวยอร์ก คุยโทรศัพท์กับ Travelers และคุยกับบริษัทเทคโนโลยีอีกแห่งหนึ่ง ผู้คนกำลังขยับเข้าหา AI กันอย่างจริงจัง โดยมี Denise Dresser หัวหน้าฝ่ายรายได้คนใหม่ที่เข้ามารับตำแหน่งตั้งแต่เดือนธันวาคมเป็นกำลังสำคัญ

🔹 แต่ OpenAI ก็ไม่ทิ้งฝั่งผู้บริโภค เพราะภารกิจของบริษัทคือ AGI เพื่อประโยชน์ของมวลมนุษยชาติ ไม่ใช่เพื่อเฉพาะคนที่จ่ายเงินได้หรือคนที่อยู่ในองค์กรเท่านั้น นี่จึงเป็นเหตุผลที่บริษัทเปิดให้ใช้ฟรีจำนวนมาก เพราะเมื่อคนได้ลิ้มรสปัญญาประดิษฐ์แล้ว การไต่ระดับการใช้งานขึ้นไปจะรวดเร็วอย่างน่าทึ่ง

🔹 ตัวเลขการใช้งานสะท้อนเรื่องนี้ได้ดี ผู้ใช้ฟรีถามราว 7 ครั้งต่อวัน ผู้ใช้แบบจ่ายเงินขั้นแรกราว 15 ครั้ง ผู้ใช้ระดับ Plus ที่ 20 ดอลลาร์ใช้มากกว่าราว 3 เท่า และผู้ใช้ระดับ Pro ใช้มากกว่าผู้ใช้ฟรีถึงราว 11 เท่า Sarah เปรียบเทียบกับสมัยที่เราเพิ่งได้โทรศัพท์ฝาพับเครื่องแรก ตอนนั้นเรายังไม่รู้ด้วยซ้ำว่าจะใช้มันทำอะไรนอกจากโทรออก แต่วันนี้โทรศัพท์เครื่องเดียวกันกลับทำได้ทุกอย่าง และนั่นคือเส้นทางเดียวกับที่ปัญญาประดิษฐ์กำลังเดินไป

═══════════════════
⚡ compute คือทรัพยากรที่ขาดแคลนที่สุดในเวลานี้

🔹 Sarah ยืนยันว่า compute คือทรัพยากรที่หายากมากในตอนนี้ ความต้องการพุ่งขึ้นแทบจะเป็นกำแพงแนวดิ่ง และ token ที่มีอยู่ก็ไม่เพียงพอ เธอขอบคุณที่ Greg และ Sam มองการณ์ไกลเรื่องการกว้านซื้อ compute มาตั้งแต่ปีก่อน ทั้งที่ตอนนั้นถูกวิจารณ์อย่างหนัก เพราะแม้กระทั่งในปีนี้ compute ก็ยังไม่พอ และปีถัดไปก็ยังจำกัดอยู่ดี

🔹 จุดคอขวดมีอยู่ทุกที่และจะสลับกันไปมา ตั้งแต่พลังงาน ที่ดิน ไฟฟ้า สภาพแวดล้อมด้านกฎระเบียบที่เอื้อให้สร้างได้เร็ว ไปจนถึงตู้แร็คและชิป ภาวะราคาหน่วยความจำที่พุ่งสูง การเข้าถึงคนเก่ง และระบบการศึกษา ในฐานะกรรมการของ Stanford เธอเป็นห่วงเรื่องการศึกษาและวิทยาศาสตร์เป็นพิเศษ และมองว่าความไว้วางใจก็เป็นส่วนหนึ่งของห่วงโซ่อุปทานนี้ด้วยเช่นกัน

🔹 ในประเด็นที่ตั้งของ compute การเทรนโมเดลส่วนใหญ่ยังเกิดขึ้นในสหรัฐ ด้วยเหตุผลด้านความมั่นคงที่ต้องการให้สินทรัพย์ระดับชาติอยู่บนแผ่นดินสหรัฐ ส่วนการ inference นั้นเธออยากให้กระจายไปทั่วโลก โดยเฉพาะในโลกแบบ agentic ที่ต้องการการตอบสนองแบบเรียลไทม์มากขึ้น และเพราะ compute ไม่พอนี่เอง OpenAI จึงต้องตัดสินใจที่ยากลำบากด้วยการจำกัดบางบริการอย่างวิดีโอ Sora ลง แม้จะย้ำว่าเรื่องวิดีโอยังไม่จบ

═══════════════════
🏭 ศูนย์ข้อมูลที่มิชิแกน และการลงทุนล่วงหน้าก่อนความต้องการ

🔹 ตัวอย่างที่เป็นรูปธรรมคือ Sam กำลังจะไปตัดริบบิ้นเปิดศูนย์ข้อมูลขนาด 1 gigawatt ที่เมือง Saline รัฐมิชิแกน ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของความร่วมมือกับ Oracle Sarah เล่าจากประสบการณ์ 7 ปีที่ Nextdoor ว่าเราสั่งการชุมชนจากบนลงล่างไม่ได้ ต้องลงไปรับฟังว่าชุมชนต้องการอะไรจริงๆ

🔹 คำมั่นต่อชุมชนแห่งนั้นมีสามข้อหลัก หนึ่งคือจะไม่ผลักภาระให้ค่าไฟของชาวบ้านแพงขึ้น เพราะ OpenAI จะรับผิดชอบค่าโครงสร้างพื้นฐานและค่าไฟเอง สองคือจะสร้างงานสหภาพแรงงานคุณภาพดี 2,500 ตำแหน่ง เช่น ช่างไฟฟ้าและช่างระบบปรับอากาศ และจะจ่ายภาษีถึง 1,000 ล้านดอลลาร์ให้รัฐมิชิแกนเฉพาะศูนย์ข้อมูลแห่งนี้ สามคือจะลงทุนเพิ่มอีก 45 ล้านดอลลาร์ด้านการศึกษาในรูปของเครดิต Codex

🔹 Sarah ย้ำว่า OpenAI ต้องลงทุนล่วงหน้าก่อนที่ความต้องการจะมาถึง นั่นแปลว่าต้องทั้งหา compute และชิ้นส่วนทุกอย่างให้ได้ และต้องมีเงินจ่ายค่ามันด้วย ซึ่งโยงกลับไปที่คำถามเรื่องการระดมทุนและการเข้าตลาดโดยตรง

═══════════════════
💼 ทุกอย่างเริ่มต้นและจบลงที่คุณค่าของลูกค้า

🔹 ในมุมของ CFO Sarah บอกว่าบริษัทที่มีมูลค่าสูงและยั่งยืนในยุคนี้จะไม่ได้วิเศษวิโสไปกว่าบริษัทยอดเยี่ยมในยุคก่อนเลย หน้าตาของมันจะเหมือนกัน นั่นคือเริ่มต้นจากการสร้างคุณค่าให้ลูกค้า ช่วยให้ลูกค้าทำสิ่งต่างๆ ได้ดีขึ้น มีรายได้มากขึ้น หรือทำงานได้มีประสิทธิภาพมากขึ้น

🔹 เธอยกตัวอย่าง Thermo Fisher ที่อยากคัดกรองผู้ป่วยให้เร็วขึ้นเพื่อให้ได้รับอนุมัติจาก FDA เร็วขึ้น ซึ่งสำคัญมาก เพราะสำหรับผู้ป่วยมะเร็งบางรายที่เหลือเวลาเพียงไม่กี่สัปดาห์ ความต่างระหว่างการพบทางออกใน 4 สัปดาห์กับ 2 สัปดาห์อาจหมายถึงความเป็นความตาย นอกจากนี้พนักงานขายภาคสนามของบริษัทที่มีอยู่ราว 30,000 ถึง 38,000 คนก็อยากทำงานได้มีประสิทธิภาพมากขึ้นด้วย

🔹 ที่น่าสนใจคือ การใช้งาน Codex ที่เติบโตเร็วที่สุดภายใน OpenAI เองกลับเป็นทีม go-to-market หรือทีมการตลาดและการขาย ไม่ใช่ทีมนักพัฒนา สะท้อนว่าเครื่องมือเหล่านี้กำลังเพิ่มผลิตภาพให้กับงานที่ไม่ใช่งานเขียนโค้ดโดยตรงด้วยเช่นกัน

═══════════════════
🏗️ เศรษฐศาสตร์ของ compute และเส้นโค้งต้นทุนที่ลดลง

🔹 ในช่วงสัมภาษณ์ ผู้สัมภาษณ์ย้อนถึงกรอบคิดที่ Sarah เคยพูดไว้เมื่อราวปีครึ่งก่อน ว่ามันคือการแลกเปลี่ยนระหว่าง gigawatt กับเงินสด โดย 1 gigawatt เทียบได้ราว 10,000 ล้านดอลลาร์ของรายได้ต่อปี และตามตัวเลขอีกข้อที่ผู้สัมภาษณ์ยกมา การสร้าง compute ขนาด 1 gigawatt มีต้นทุนรวมทุกอย่างราว 50,000 ล้านดอลลาร์ ทั้งที่ดิน พลังงาน และชิป

🔹 ในเรื่องต้นทุนชิป มีเส้นโค้งที่ต้นทุนลดลงต่อเนื่องอย่างมหาศาล Sarah ระบุว่าต้นทุนต่อ token ลดลงราว 97% ภายในเวลาประมาณสองปี โมเดลรุ่นใหญ่ก่อนหน้านี้เป็นโมเดลที่ผ่านการ pre-train ขนาดใหญ่ ราคาแพงและให้บริการได้ยาก ขณะที่โมเดลรุ่นใหม่อย่าง GPT-5.5 มีประสิทธิภาพสูงกว่ามาก

🔹 แม้ OpenAI จะขึ้นราคา GPT-5.5 เป็นสองเท่า แต่เมื่อดูที่ต้นทุนของลูกค้าจริงๆ ลูกค้ายังได้ต้นทุนต่อ token ที่ถูกลงราว 20 ถึง 30% เพราะแต่ละ token มีประสิทธิภาพมากขึ้น เธอย้ำด้วยว่าเศรษฐศาสตร์ดีขึ้นเรื่อยๆ จากการขยับออกจากการตั้งราคาแบบบวกต้นทุน (cost-plus) ไปสู่การตั้งราคาตามคุณค่าที่สร้างได้

🔹 Sarah บอกว่าเวลาตัดสินใจจัดสรรเงินลงทุน ถ้าคิดจากโครงสร้างต้นทุนของวันนี้เพียงอย่างเดียวอาจตีมูลค่าผลลัพธ์ผิดพลาดได้ จึงต้องเผื่อแนวโน้มต้นทุนในอนาคตเข้าไปด้วย โดยเวลานี้สิ่งที่เธอโฟกัสคือ compute ที่จะใช้ได้ตั้งแต่ปี 2028 เป็นต้นไป และจุดที่รู้สึกว่าขาด compute มากที่สุดกลับเป็นช่วงปี 2030 ถึง 2032

═══════════════════
🔮 การมองอนาคตหลายปีข้างหน้าท่ามกลางความไม่แน่นอน

🔹 Sarah อธิบายว่าในระยะใกล้อย่างปี 2026 และ 2027 เธอสร้างโมเดลแบบล่างขึ้นบน เพราะรู้อยู่แล้วว่ามีผลิตภัณฑ์อะไร ราคาน่าจะเป็นเท่าไร แล้วคำนวณจากจำนวนผู้ใช้คูณราคา รวมถึงรายได้จากโฆษณาที่ผูกกับจำนวนผู้ใช้รายสัปดาห์ รายวัน และจำนวนข้อความ แต่พอเข้าสู่ปีที่ไกลออกไป เธอกลับต้องดูจาก compute ที่ซื้อมาแล้วเป็นหลัก แล้วคำนวณย้อนกลับว่า compute จำนวนนี้ควรแปลงเป็นรายได้ประมาณเท่าไร

🔹 เธอยอมรับว่าเส้นของการเติบโตมักเกินความคาดหมายไปในทางบวกอยู่เสมอ ตัวอย่างเช่น เมื่อปีก่อนเธอเคยสร้างโมเดลสำหรับนักลงทุนที่แสดงรายได้จาก agent โดยคาดว่านักพัฒนาอาจยอมจ่ายราว 2,000 ดอลลาร์ต่อเดือน ซึ่งตอนนั้นแทบไม่มีใครเชื่อ เช่นเดียวกับตอนที่ ChatGPT Pro ตั้งราคา 200 ดอลลาร์ แล้วหลายคนบอกว่าไม่มีทางมีใครยอมจ่าย

🔹 ในการประมาณการ เธอตั้งสมมติฐานว่า compute ต่อ gigawatt จะแพงขึ้นเพราะพลังงานและหน่วยความจำแพงขึ้น แต่ปัญญาที่ได้ออกมาจากฝั่งชิปซึ่งมีต้นทุนลดลงนั้นชดเชยส่วนนี้ได้มากกว่า ดังนั้นต้นทุนต่อหน่วยที่ขายให้ลูกค้าจึงควรถูกลงมาก แม้จะยังไม่นับการพัฒนาฝั่งโมเดลเข้าไปเลยก็ตาม

═══════════════════
🧊 กลยุทธ์ลูกบาศก์รูบิค การกระจายความเสี่ยงด้านคลาวด์และชิป

🔹 Sarah ใช้ลูกบาศก์รูบิคเป็นภาพเปรียบเทียบกลยุทธ์ compute เมื่อสองปีก่อน OpenAI มีผู้ให้บริการคลาวด์ (CSP) เพียงเจ้าเดียวคือ Microsoft Azure ใช้ชิปของ Nvidia เจ้าเดียว มีผลิตภัณฑ์เดียวคือ ChatGPT และราคาเดียวที่ 20 ดอลลาร์ต่อเดือน เหมือนลูกบาศก์ที่ยังเล่นอยู่หน้าเดียว

🔹 วันนี้บริษัทใช้หลาย CSP เพื่อแปลงรายจ่ายลงทุน (capex) ให้กลายเป็นรายจ่ายดำเนินงาน (opex) นั่นคือจ่ายตามการใช้งานจริงเมื่อมีรายได้เข้ามา โดยวางตัวอยู่บน Oracle, CoreWeave, Microsoft, GCP, AWS และผู้ให้บริการรายเล็กอีกหลายเจ้า แนวคิดคือการยืมความสามารถในการสร้างและการจัดหาเงินทุนของพาร์ตเนอร์เหล่านี้มาใช้

🔹 ฝั่งชิปก็ใช้หลายเจ้าเพื่อให้อยู่บนแนวหน้าของเทคโนโลยีเสมอ Nvidia ยังเป็นพาร์ตเนอร์ลำดับแรกสุดเพราะมีชิประดับแนวหน้า การเทรนครั้งใหญ่รอบถัดไปในฤดูใบไม้ร่วงจะทำบนสถาปัตยกรรม Vera Rubin และกำลังวางแผนซีรีส์ Feynman ต่อไป ขณะเดียวกันก็มีชิปจาก AMD อยู่ในไปป์ไลน์ มี Cerebras ที่ออนไลน์แล้วและมี latency ต่ำเหมาะกับงานเขียนโค้ดแบบเรียลไทม์ และมีชิปของ OpenAI เองที่พัฒนาร่วมกับ Broadcom

🔹 OpenAI กำลังเริ่มขยับไปสู่ศูนย์ข้อมูลแบบสร้างตามความต้องการเฉพาะ (built to suit) มากขึ้น เช่นที่ประกาศสร้างร่วมกับ SoftBank Energy ในรัฐเท็กซัส ซึ่งต้องใช้ capex มากขึ้น Sarah ย้ำว่าหน้าที่ของเธอคือสร้างทางเลือกให้มากที่สุด และในช่วงที่บริษัทยังไม่ใช่กิจการระดับน่าลงทุน (investment grade) ที่จะกู้เงินต้นทุนต่ำได้ การทำงานร่วมกับพาร์ตเนอร์จึงสำคัญมาก

═══════════════════
📱 อุปกรณ์ผู้บริโภคตัวใหม่ที่ทำร่วมกับ Jony

🔹 หนึ่งในหัวข้อที่ถูกพูดถึงคืออุปกรณ์ผู้บริโภคตัวใหม่ Sarah เรียกมันว่าการเปลี่ยนผ่านไปสู่ consumer substrate รูปแบบใหม่ที่เธอยังเปิดเผยไม่ได้ว่าคืออะไร แต่บอกว่าจะเปิดตัวภายในสิ้นปีนี้ และเธอได้เห็นและได้ลองมันมาแล้ว ด้วยความที่ตัวเธอเองเป็นคนชอบใช้มือประกอบการพูด จึงสนใจการเปลี่ยนผ่านครั้งนี้เป็นพิเศษ

🔹 สิ่งที่ Jony และทีมเก่งมากคือการนำความเป็นมนุษย์มาสู่อุปกรณ์ เธอบอกว่าอธิบายเป็นคำพูดได้ยาก แต่เมื่อได้เห็นและได้สัมผัสจะรู้สึกได้เอง มันให้ความรู้สึกเป็นธรรมชาติมาก และยังให้ความรู้สึกที่น่ารักน่าผูกพันอีกด้วย

🔹 Sarah เชื่อมโยงเรื่องนี้เข้ากับปรัชญาการออกแบบที่ว่า การออกแบบที่ยอดเยี่ยมจะทำให้ทุกสิ่งดูเลือนหายไปจนกลายเป็นธรรมชาติ และความเรียบง่ายนั้นเป็นสิ่งที่ทำได้ยาก เธอยังโยงไปถึงเรื่อง multimodality ว่ามาถึงแล้ว เพราะทุกวันนี้เธอพูดคุยกับ Codex ทุกวัน ซึ่งโลกที่เราโต้ตอบกันด้วยเสียงและหลายรูปแบบมากขึ้นย่อมต้องการ compute แบบเรียลไทม์มากขึ้นตามไปด้วย

═══════════════════
🧠 ทำไม LLM ถึงไม่กลายเป็นสินค้าโภคภัณฑ์ harness, memory และสัญชาตญาณขององค์กร

🔹 เมื่อถูกถามว่าในอนาคต stack ของอุตสาหกรรมจะหลอมรวมกันหรือไม่ เพราะตอนนี้ทุกเจ้าเริ่มทำทุกอย่าง ทั้งทำชิป ทำโมเดล และทำแอป Sarah มองว่าทุกคนพยายามอยู่ในชั้นที่ใกล้ลูกค้าที่สุด เพราะเป็นชั้นที่มักได้ส่วนแบ่งกำไรมากที่สุดในระบบนิเวศ และนี่คือเหตุผลที่ OpenAI อยากเป็นชั้นปัญญาประดิษฐ์นั้น

🔹 เมื่อปีก่อนผู้คนพูดกันว่า LLM กำลังจะกลายเป็นสินค้าโภคภัณฑ์ แต่กลับกลายเป็นไปในทางตรงกันข้าม เพราะเมื่อเราเริ่มสร้างชั้น agentic ขึ้นมา สิ่งที่เรียกว่า harness คือสิ่งที่นำ context และ memory เข้ามา Sarah ยกตัวอย่างว่าใน Codex ของเธอมีไฟล์ memory ขนาดมหึมาที่รู้ว่าเธอเป็นใคร รู้ว่าเธอเป็น CFO ของ OpenAI รู้ว่าเธอชอบเขียนและพูดแบบไหน สนใจเรื่องอะไร และรู้ด้วยว่าเธอเป็นคุณแม่ที่มีลูกวัยรุ่น

🔹 ลองนึกภาพเมื่อ memory และ context แบบนี้ถูกนำเข้าไปในสภาพแวดล้อมขององค์กรจริง มันไม่ใช่แค่เรื่องข้อมูลที่มีอยู่ แต่เป็นเรื่องของสัญชาตญาณ Sarah เปรียบกับสมัยทำงาน Wall Street ที่ตัวเลขทั้งหมดอาจบอกว่าหุ้นควรขึ้น แต่เทรดเดอร์กลับรู้ว่ามีกองทุนหนึ่งกำลังถูกบีบให้ต้องเทขาย ซึ่งจะกดราคาหุ้นต่อไปอีกทั้งสัปดาห์ นั่นคือสัญชาตญาณที่มีอยู่ในทุกวงการ

🔹 เมื่อโมเดลเริ่มเชื่อมเข้ากับ memory, context และสัญชาตญาณขององค์กร นี่คือสิ่งที่ทำให้ผู้บริหารระดับสูงตื่นเต้น เพราะมองเห็นชัดว่ามันจะช่วยเพิ่มรายได้และเพิ่มประสิทธิภาพได้อย่างไร ทุกคนจึงอยากอยู่ใกล้จุดที่สร้างคุณค่านั้นให้มากที่สุด และยืดหยุ่นพอที่จะปรับเปลี่ยนได้ตามสถานการณ์

═══════════════════
💰 โฆษณาบน ChatGPT memory บวก context บวก intent

🔹 ผู้สัมภาษณ์ตั้งข้อสังเกตว่าสามธุรกิจผู้บริโภคที่ยิ่งใหญ่ที่สุดในยุคของเราคือ iPhone เครือข่ายโฆษณาของ Meta และเครือข่ายโฆษณาของ Google ซึ่งสองในสามอยู่บนโมเดลโฆษณา และตอนนี้ก็เริ่มมีคนเห็นโฆษณาในเวอร์ชันฟรีที่กำลังทดลองอยู่ Sarah ตอบว่า OpenAI ต้องยึดมั่นในหลักการ คือผู้ใช้ต้องได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดจากตัวโมเดลเสมอ ไม่ใช่จากสิ่งที่มีคนจ่ายเงินสนับสนุน และจะมีระดับการใช้งานที่ปลอดโฆษณาไว้สำหรับคนที่ไม่ต้องการโฆษณาเสมอ

🔹 มีคำเปรียบที่ว่า ถ้า Google กับ Meta มีลูกด้วยกัน ลูกคนนั้นก็คือ ChatGPT เพราะ ChatGPT มีส่วนแบ่งตลาดการค้นหาอย่างน้อย 11% และในความเป็นจริงน่าจะมากกว่านั้น เพราะการค้นหาบน Google หนึ่งครั้งที่หน้าเว็บรีเฟรชนับเป็นหนึ่ง แต่บน ChatGPT การสนทนาหนึ่งครั้งที่อาจมีคำถามถึง 50 ข้อก็ยังนับเป็นหนึ่งเช่นกัน

🔹 จุดแข็งคือเจตนา (intent) ที่สูงมาก เพราะผู้ใช้กำลังบอกตรงๆ ว่าต้องการอะไร ขณะที่ Meta ใช้การเล็งจากกลุ่มคนที่คล้ายกันบนฐานข้อมูลประชากร แต่ OpenAI มีมากกว่านั้นเพราะมี memory ลองนึกภาพการนำ memory และ context มาวางคู่กับ intent เราจะได้แพลตฟอร์มโฆษณาที่ทรงพลังอย่างมาก ซึ่งจะเปิดทางให้คนทั้งโลกเข้าถึงบริการได้เพราะมีวิธีจ่ายค่ามัน

🔹 Sarah ปิดท้ายว่าถ้าจะปรับให้เหมาะกับวันนี้ที่สุด เธอควรยก token ทุกหน่วยไปให้ API เพราะรายได้ต่อ token สูงกว่าฝั่งผู้บริโภคหลายเท่า แต่ OpenAI เลือกเล่นเกมของตัวเอง เพราะเชื่อว่ามีชั้นโครงสร้างพื้นฐานของ AI ที่เป็นสาธารณูปโภคเหมือนไฟฟ้า และในอนาคตจะต้องให้บริการคนทั้งโลกได้ ทั้งผู้บริโภค ธุรกิจขนาดเล็ก องค์กรขนาดใหญ่ และภาครัฐ

═══════════════════
💡 สิ่งที่สรุปได้จากบทสัมภาษณ์นี้

🔹 มุมมองของ CFO ในยุค AI คือการสร้างทางเลือกและความยืดหยุ่นให้มากที่สุด ทั้งด้านแหล่งเงินทุน ผู้ให้บริการคลาวด์ และชิป เพราะ compute คือทรัพยากรที่ขาดแคลนและเป็นข้อได้เปรียบในการแข่งขันที่สำคัญที่สุดในเวลานี้

🔹 กลยุทธ์ของ OpenAI คือการเป็นชั้นโครงสร้างพื้นฐานของ AI ที่มีรากฐานเดียวแต่แตกออกเป็นหลายหน้าต่าง พร้อมความเชื่อที่ว่า LLM จะไม่กลายเป็นสินค้าโภคภัณฑ์ เพราะ memory, context และสัญชาตญาณขององค์กรจะทำให้โมเดลมีคุณค่าเฉพาะตัวมากขึ้นเรื่อยๆ

🔹 ทั้งหมดนี้เริ่มต้นและจบลงที่คุณค่าของลูกค้า บริษัทที่ยั่งยืนในยุคนี้จะมีหน้าตาเหมือนบริษัทยอดเยี่ยมในยุคก่อน นั่นคือสร้างคุณค่าจริง มีอัตรากำไรที่ดี และมีโมเดลธุรกิจที่อยู่ได้ ส่วนอุปกรณ์ผู้บริโภคตัวใหม่และการมาถึงของ multimodality ก็เป็นสัญญาณว่าวิธีที่เรามีปฏิสัมพันธ์กับ AI กำลังจะเปลี่ยนไปอีกครั้ง

[AilaunchX @Ai_Tech_tool]

INSTEAD OF WATCHING NETFLIX TONIGHT.

Spend 1 hour with this.

Claude AI FULL COURSE that teaches you how to BUILD and AUTOMATE anything.

The people who watch this tonight will wake up tomorrow with a new skill.

Watch it and Bookmark it now.

[KAPI @prayutnahee55]

มีเทรดเดอร์บน @Polymarket ได้เปลี่ยนเงิน 450 บาท เป็น 10 ล้านบาท!

ซึ่งกลยุทธ์ของเขานั้นเรียบง่ายและสมเหตุสมผลมาก เขาจะคอยซื้อเหตุการทำนาย BTC ที่ราคา 1€ หรือไม่เกิน 10€ และจะขายออกตอนราคาขึ้นไป 2X อย่างเช่น ซื้อที่ 1€ ขายออกที่ 2€ หรือบางทีก็เยอะกว่านั้น เขาทำแบบนี้ซ้ำๆ วนไปวนมา

และบางทีก็รอซื้อที่ 99€ อย่างเช่นในขณะที่ราคา BTC ทรงตัวอยู่ที่ $70K แต่ตลาดกลับยังมีการตั้งราคาเดิมพันว่า BTC จะร่วงไปถึง $40K ในเดือนนี้ ไว้ที่ราคา 1€ ซึ่งหมายความว่า สิ่งที่เขาทำก็แค่เข้าไปเปิดสถานะเทรดที่มีความเสี่ยงต่ำที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ คือไปกดซื้อ NO ที่ 99€ เรียกได้ว่าซื้อในราคาที่ปลอดภัยสุดๆ

แต่ตลาดเทรดเดอร์ทุกตลาด หากมีคนทำกำไรได้ ก็จะมีคนที่ขาดทุนเหมือนกัน กำไรล้วนได้มาจากคนที่วางแผนการเงินและเทคนิคพลาด

ฉะนั้น บนโลกการเงินไม่มีที่ยืนให้กับคนที่อ่อนแอ จงฝึกฝนตัวเองให้แข็งแกร่ง และยืนระยะให้ได้นานที่สุด

[PLEB | ContributionDAO 🥚 @theplebth]

ถ้า Bitcoin เหลือ $10,000 วันนี้ ผมก็ยังมองว่า Crypto ก็จะยังเติบโตต่อไป

ถ้าเราดูข่าวตอนนี้ ตอนนี้สถาบันการเงิน บริษัทเอกชน เขาไม่ได้มองหา Bitcoin ETF กันแล้ว ตอนนี้เขามองหา productivity ใหม่ๆ ที่จำเป็นต่อการใช้ชีวิตของมนุษย์

1. Payment ที่เร็วขึ้น ถูกลง
2. Trading ที่เข้าถึงได้ตลอด 24 ชั่วโมง
3. Neobank ที่ไม่ต้องผ่านระบบเก่า
ซึ่งสิ่งเหล่านี้ ไม่มี Bitcoin ในสมการเลย.

ผมมองแบบเป็นกลางนะ สำหรับผม Bitcoin คือสินทรัพย์ที่ดีที่สุดในโลกสำหรับคนที่ไม่ได้สร้างอะไรบนมัน หรือคนที่ชอบถือไว้เฉยๆ เก็บออม

แต่สำหรับคนที่เป็น Builder มันกลับสร้างประโยชน์ได้น้อยมากครับด้วยเหตุผล คือ

1. Bitcoin ไม่มี Productive Surface

ถ้า คุณอยู่บน Layer 1 อื่น คุณทำได้เกือบทุกอย่างเท่าที่จินตนาการคุณจะทำได้ เช่น DeFi Gaming Social AI Agent RWA แต่บน Bitcoin คุณทำได้แค่โอนเงินไปมา ที่ค่าโอนโครตแพง และโครตนาน

2. ทองคำยังแปรรูปได้เยอะแยะ เช่น ทำเครื่องประดับได้ ใช้ในอุตสาหกรรมได้ เป็น collateral ในระบบการเงินได้
แต่ Digital Gold อย่าง Bitcoin ทำได้แค่ Payment อย่างมากก็ collateral

3. สำหรับคนอายุน้อยที่มีเวลาและมีทักษะ ผมมองว่าการสร้างมีค่ากว่าการถือเฉยๆ

4. คนรอบตัวผมไม่ค่อยมีใครสนใจ Bitcoin เลยครับ. ส่วนใหญ่ใช้ดูว่ามันเป็น Index ตัวหนึ่ง

ทุกคนพยายาม มุ่งหา New Opportunity กัน เช่น
- สร้าง Layer 1 ใหม่
- สร้าง Neobank
- สร้าง Trading platform
- หา utility ที่คนจริงๆ ใช้ได้
ไม่มีใครบอกว่า ไปสร้างบน Bitcoin กันเลย

ถ้าวันนี้ Bitcoin เหลือ $10,000 อะไรจะพัง? ผมมองว่า
1. Bitcoin holder ที่ leverage เต็มตัว
2. Miner ที่ต้นทุนสูงกว่ารายได้
3. Maximalist ที่เชื่อว่าโลกนี้มีแค่ Bitcoin

แต่อะไรจะยังอยู่?
1. Product ที่คนใช้จริง
2. Stablecoin ที่โอนเงินข้ามประเทศ
3. RWA ที่ tokenize สินทรัพย์จริง
4. Neobank ที่ให้บริการคนไม่มีบัญชีธนาคาร

สำหรับผม Crypto ไม่ตายเพราะ Bitcoin ลดลง แต่ Crypto ตายถ้าไม่มีคนสร้างอะไรใหม่บนมันครับ

อันนี้คือ Opinion นะครับ ไม่ใช่คำแนะนำการลงทุนใดๆ

[Mahachai 🦇🔊 @EthereumThaila1]

จดหมายเปิดผนึก เตือนเพื่อนๆที่ลงทุนใน defi

defi ที่พวกเราเคยติดตามกัน จริงๆแล้วก็แค่ startup กระจอกๆที่รอปิดตัว แค่นั้นจริงๆ มันคือความจริงที่เถียงไม่ได้

เมื่อสภาพคล่องหายไปจาก crypto ต้องขอให้เพื่อนๆ พิจารณาว่าจะยังเชื่อถือลงทุนได้หรือไม่ เพราะมันไม่ใช่คำถามว่า protocol จะยังทำตาม smart contract หรือไม่ แต่จะเป็นคำถามว่า defi มันจะเชิดเงินเราหนีหรือไม่ เพราะเมื่อทุกอย่างมันไม่เป็นไปตามที่ "founder" คาด

ดังนั้นพวก defi project ทั้งหลายที่พวกเราไปลงทุนจะเริ่มบิดและจะเชิดเงินเราออกไปอย่างแน่นอน หลีกเลี่ยงไม่ได้ เพราะมันคือธุรกิจ สิ่งที่จะเห็นได้ชัดเลยคือมันจะเริ่ม layoff พนักงานออกไป ยกแผง

สำหรับเพื่อนที่ถามว่าจะมีบางตัวรอดไหม ผมบอกได้ว่าคงจะแทบไม่มีหากสภาพตลาดพังทลายแบบนี้ ดังนั้นอย่านำเงินของพวกเราไปเสี่ยงกับความศรัทธาลมๆแล้งๆ มันคือกฏทางการเงิน เพราะ funding เหล่านี้ จะพัดพาไปทางเดียวกันที่จะมีสภาพคล่องได้ ตอนนี้อุตสาหกรรม AI ต้องการ chip ต้องการพลังงาน เงินลงทุนไหลทะลักเข้าสู่กลุ่มนี้หมดทุกด้าน SpaceX กำลังจะเข้า เงินที่ไหลมาลง crypto/defi จะเหือดแห้งหมดเพราะจะไหลไปหาจุดที่มี ROI สูงและเสี่ยงต่ำ

จากจุดนี้สภาพตลาดหมีใน crypto อาจยาวนานถึง 2 ปีเป็นอย่างต่ำ ซึ่งมันคือจุดที่ startup พวก defi เหล่านี้จะขาดสภาพคล่อง ไม่สามารถเลี้ยงพนักงานไว้ได้อีก ดังนั้นข้ออ้างแรกที่พวก defi เหล่านี้จะอ้างได้คือ "ขาดทุน" ซึ่งมันมีวิธีในการโกง smart contract มากมาย เช่น price feed และ data source ต่างๆที่จะเป็นตัวต้นคิด yield ให้ไม่มีจ่ายคนที่ไป lock เหรียญต่างๆ และสุดท้ายก็ปิดจบด้วยการที่คนที่ lock เหรียญ กลายเป็น Exit Liquidity ทุกราย ในขณะที่ defi เหล่านี้จะเริ่ม unwind นั่นคือการทยอย liquidate asset ต่างๆออก หาทางจ่าย VC ที่เคยมาลงทุนให้พวกมัน ดังนั้นคนที่เสี่ยงสุดคือพวกเราที่ไปลงทุนกับพวกมัน

จุดนี้ ที่สามารถบอกได้คือ ลดความเสี่ยง ทำอย่างไรก็ได้ไม่ให้เรากลายเป็น Exit Liquidity อย่า lock เหรียญ​ อย่าหวังอะไรลมๆแล้งๆ

ส่วนสิ่งที่น่าจะกลับมาได้ คือ network ที่มี infrastructure แข็งแกร่งเท่านั้น โดยไม่ได้ขึ้นกับวิธีการคำนวณ price feed หรือเรียกว่าไม่ใช่ defi เลยด้วยซ้ำ ซึ่งผมเชื่อว่า Ethereum Validator จะยังคงอยู่ (และอาจจะยังเพิ่มขึ้นเรื่อยๆในช่วงนี้ ซึ่งจะเป็นบทพิสูจน์ เมื่อตลาด crypto กลับมาใน 2 ปีข้างหน้า) เพราะ Ethereum Validator Node มีค่าใช้จ่ายในการดำเนินการต่ำ และยังเป็น network เดียวที่มีกำไร เพราะหากเทียบ Bitcoin แล้ว จะเสียทั้งค่าไฟมหาศาลในช่วงเวลานี้ ที่จะไปเลี้ยง AI datacenter ในขณะเดียวกัน ASIC ก็ไม่ผลิตเพิ่มมาเสริม Bitcoin เพราะถูกนำไป train AI model หมด

จากจุดนี้จะต้องจับตาตัวพ่อสาเหตุตลาดพังอย่าง Microstrategy ที่จะต้องหาสภาพคล่องไปจ่าย Pyramid Scheme ที่บริษัทนำ Preferred Stocks มาทำบน Non Productive Assets อย่าง Bitcoin สุดท้ายกลายเป็นงูกินหาง

สุดท้ายนี้จะขอเตือนเพื่อนๆที่ลงทุน defi ให้มองเห็นความจริงว่าพวกนี้คือ startup ที่จะต้องหาทางรอดใน 2 ปีนี้ และจะขาดสภาพคล่องอย่างหนักจนไปไม่รอดเกิน 90% ของ defi ที่มี ดังนั้นจงรักษาตัวกันอย่าให้เป็นเหยื่อของ startup เหล่านี้

[Hyper Shark! @HyperSharkk]

ถ้าเทรนด์ robotics มา หุ้น 3 ตัวนี้จะ mainstream และเป็น core indicators ของตลาดช่วงนั้นแน่นอน

1. $TSLA
2. $AMZN
3. $NVDA

เราจะตามการใช้เงิน (Capex) ของ 3 ตัวนี้แน่นอน อย่างกะที่เราทำกับอยู่ตอนนี้ ที่ตามการใช้เงินของ Hyperscaler กับการลงทุน Ai

และไม่ว่าใครจะชนะในสนาม robotics ก็ตาม เราต้องหา “คนขายพลั่ว” ให้เจอ คนนั้นแหละจะเป็นคนมี upside มากที่สุดในเทรนด์ ไม่ใช่ 3 ตัวนี้ เพราะมันใหญ่แล้ว upside เริ่มชนเพดานละ

[Hyper Shark! @HyperSharkk]

ทำไมผมถึงคิดว่า CPO มันจะเป็น supercycle?

1. IEA บอกว่า data center จะกินไฟเพิ่มเป็น 2 เท่าภายในปี 2030 ถ้า AI ยังโตต่อโดยที่เรายังใช้การส่งข้อมูลแบบเดิม (copper) เดี๋ยวค่าไฟจะแพงกว่าค่า GPU แน่นอน

2. CPO ประหยัดไฟได้โหดมาก
-> CPO จะช่วยลดการใช้พลังงานลงได้มากกว่า 3 เท่า และยังมีแผนจะลดต่อไปอีก แค่เปลี่ยนวิธีส่งข้อมูล ไม่ต้องแตะ GPU เลย

3. ทุก big tech ตอนนี้พร้อมใจกันดัน CPO พร้อมกัน
-> $NVDA เปิดตัว switch ใหม่ที่ใช้ CPO
-> ส่วน $AMZN, $MSFT, $GOOGL และ $META ก็กำลังจะ deploy ในปี 2026-2027
-> ตอนนี้คือใครทำกูทำด้วย แล้วทุกคนก็ลงมาทำมาเล่นกัน ซึ่งน่ากลัวมาก (ในแง่ดีนะ)

4. ตัวเลข TAM โคตรบ้า
-> Goldman Sachs ปรับตัวเลขตลาด optical networking ขึ้นไปที่ $154B โดย CPO คิดเป็นเกือบ 60% ของทั้งหมด
-> ยังไม่พอ IDTechEx ยังคาดอีกว่าตลาด CPO จะโตถึง $20B+ ภายในปี 2036 ที่ growth rate ~37% ต่อปี

5. ยังอยู่ช่วงแรกของ S-curve
-> ตอนนี้ CPO มี market share ใน AI data center ไม่ถึง 1% แต่คาดว่าจะโดดไปที่ 35%+ ภายในปี 2030
-> นอกตลาดคือยังไม่มีใครใช้จริงๆ (หรือบางทีเริ่มใช้) เลย แต่ทุกคนในตลาด Price in ไปก่อนแล้ว

6. ตอนนี้ไม่ใช่ว่า "อยากทำ" แต่คือ "ต้องทำ"
-> จากขนาด cluster ที่ $NVDA วางไว้ในอีก 2-3 ปีข้างหน้า สาย copper แบบเดิมมันรับไม่ไหวแล้วจริงๆ ไม่มีทางเลี่ยงได้เลย

[ชื่อเบียร์ แต่ชอบเล่า💡💸✈️ @101beere]

ได้ยินประโยคนี้แล้วรู้สึกฮึบมาก🔥

“อย่าคิดว่าตัวเองไม่พร้อม เพราะถ้าคุณไม่พร้อม โอกาสนี้คงไม่มาถึงคุณตั้งแต่แรก

อย่าคิดว่าตัวเองไม่สามารถ เพราะถ้าคุณไม่สามารถ คุณคงไม่รู้สึกอยากได้มันตั้งแต่แรก”

[Todd Advisor @ToddAdvisor]

"วันอาทิตย์ปิด Social แล้วออกไปดูโลก"

วันอาทิตย์อาจเป็นวันที่ดีที่สุดในการกดปิด Social สักวันหนึ่ง
เพราะบางครั้งเราต้องกลับมาอยู่กับโลกจริงของตัวเองบ้าง
สัปดาห์หนึ่งที่ผ่านมา เราอาจใช้เวลาไถหน้าจอมากเกินไป
รับรู้เรื่องราวของคนอื่นมากเกินจำเป็น
จนลืมถามตัวเองว่า…ชีวิตของเรากำลังเดินไปทางไหน

ลองใช้วันอาทิตย์เป็นวันเงียบๆ เพื่อใจและสมอง
ออกไปเดินเล่น สูดอากาศลึกๆ
ทบทวนสัปดาห์ที่ผ่านมา ว่าอะไรทำได้ดี อะไรควรปล่อยผ่าน
แล้วค่อยๆ คิดถึงสัปดาห์ถัดไปอย่างใจเย็น
บางทีความสุขไม่ได้ซับซ้อนอะไรเลย
- ทำกับข้าวและกินข้าวกับครอบครัว
- ออกกำลังกายเบาๆ
- อ่านหนังสือสักบท
- ทำกับข้าวง่ายๆ
- หรือเปิด Netflix ดูอะไรสนุกๆ โดยไม่ต้องหยิบมือถือขึ้นมาเช็ก Social ทุกห้านาที
ชีวิตไม่ได้ต้องการเสียงดังตลอดเวลา บางครั้งมันต้องการแค่ “พื้นที่เงียบๆ” ให้เราได้กลับมาอยู่กับตัวเองอีกครั้ง

เราอาจพบว่าโลกใบเล็กที่เรียกว่า “ชีวิตของเรา” ก็ OK นะโดยไม่จำเป็นต้องมีโลกภายนอกเข้ามาเกี่ยวข้องสักวัน.

[W @sxicex]

ใครขี้เกียจอ่านวิจัยต้นฉบับ
ขอสรุปมาให้เพราะอยากให้คน Burnout ลดลงและมีเวลาคุณภาพมากขึ้น

หัวใจของบทความนี้คือการเปลี่ยนวิธีคิดจาก "เรามีเวลาเท่าไหร่" เป็น "เรามีพลังงานแค่ไหน" เวลาเป็นทรัพยากรที่ใช้แล้วหมด แต่พลังงานคือสิ่งที่ขยายขนาดและสร้างใหม่ได้ถ้าเข้าใจกลไกและเข้าใจตัวเอง

[Jadz | TP SQUAD @justjadz]

คนส่วนใหญ่ชีวิตไม่พังเพราะตัดสินใจผิด
แต่พังเพราะปล่อยให้ชีวิต "ไหลไปเรื่อยๆ" นานเกินไป

6 หลุมพรางที่ทำให้เราเสียเวลาชีวิตฟรีๆ

1/ ติดกับ "ความคุ้นเคย" ทั้งที่รู้ว่าแย่
→ กลัวความไม่แน่นอน > ยอมทนเจ็บปวดเดิมๆ

2/ หลอกตัวว่า "ยังมีเวลาเหลือ"
→ ชีวิตซ้ำเดิมทุกวัน สมองไม่บันทึก เวลาเลยดูสั้น

3/ เสพติดความสบาย
→ ความเติมเต็มมาจาก "ความหมาย" ไม่ใช่ความสุขฉาบฉวย

4/ คุณคือสิ่งที่ทำซ้ำๆ ไม่ใช่เป้าหมายที่ตั้งไว้
→ 45% ของชีวิตคือ autopilot ฝึกอะไร ได้อะไรนั้น

5/ "ไว้ก่อน" ไม่มีอยู่จริง
→ ตัวเราในอนาคตก็คือตัวเราวันนี้ แค่ผัดวันหนักกว่า

6/ ความกลัวสวมรอยเป็นเหตุผล
→ "ปลอดภัยแต่ไม่มีความสุข" นั่นไม่ใช่ความฉลาด นั่นคือความกลัว

ความชัดเจนในชีวิตไม่ได้รอให้เราเห็นก่อนแล้วค่อยเดิน
มันเกิดขึ้นเพราะเราเดินต่างหาก

Cr. Jay Shetty Podcast

[RoMEoTOTO.base.eth @RoMeoT0T0]

ช่วงนี้มีอะไรใหม่ๆ ก็อยากจะลองไปหมด

ฟีเจอร์ใหม่บน https://t.co/eMmfrhFree ใช้โมเดล Grok 4.20 Beta

เค้าบอกว่า สามารถ สร้างทีม AI ส่วนตัวได้

ผมเลยลองสร้างไป 4 ตัว

Harper : หน้าที่ ตรวจสอบข้อเท็จจริง
Benjamin : หน้าที่ วิเคราะห์ตรรกะ ความเสี่ยง
Lucas : หน้าที่ สร้างไอเดียใหม่ มองโอกาสนอกกรอบ
Grok Captain : หน้าที่ รวมทุกมุมมอง ตัดสินใจ และสรุปคำตอบสุดท้าย

เดี่ยวลองดูก่อนว่าดีๆ ไม่ดี เดี่ยวมาเล่าให้ฟัง สนุกเหละ ฮาๆ

[siriwiz.eth 🦇🔊 @siriwiz0]

เว็บ Check Airdrop ของผม, เช็คมูลค่า Airdrop ทั้งหมดที่เคย claim

รวม Airdrop 120 ตัว ตั้งเเต่ 2017 มีอีก 57 ตัว ที่ยังไม่ได้เพิ่ม😎
airdrop ใหม่ๆ เพิ่มมาบางอัน , น่าจะเกือบๆทั้งหมดเเล้วที่จะหามาได้ ,EVM

ลองไปเช็คกันได้ครับว่าเคยได้ Airdrop ตัวไหนมาบ้าง
https://t.co/QViweJ4fjM

[MoMoyaki @bemasty1]

$BTC แผน buy ไม้นี้กินเต็ม 🤣
ชน TP 2 แบ่งปิดแล้ว
TP 3 จะอยู่ที่ราวๆ 73k
ลาก Fib ย่อ buy แบบกราฟทิพย์ 😏
ต้องลุ้นจะเบรคตรง 71.3k ได้มั้ย
เพราะถ้าได้ก็น่าจะถึง 72.8k-73.3k แหละมั้ง
ไม้นี้ SMC +fib พาเข้าสวยมาก
มี Supply zone รอแถว 74-77k เป็นแนวต้านหลัก
ละก็จะตรงกับ fib ขาลงภาพกว้าง 0.618 พอดีตรงๆ 77k

[Earn Earn🩷 @earn_monicha]

รีวิวจากคน non-tech ใครกำลังลองใช้ AI อยู่ แนะนำ คอร์ส Claude 101 เลย จริง ๆ แล้วตัว Claude มันไม่ได้ใช้ยาก เปิดมาก็พิมพ์คุยได้เลย

แต่พอลองเรียนแล้วรู้สึกว่า
สิ่งที่ต่างคือ “รู้ลูกเล่น” มันจะช่วยเราได้มากกว่าเยอะและตรงจุดมากขึ้นมากๆ

ในคอร์สเขาจะสอนว่า
ฟีเจอร์ / เครื่องมือแต่ละอันใช้ทำอะไร
ควร prompt ยังไง
งานแบบไหนควรใช้ฟีเจอร์ไหน

เหมาะกับคนที่อยากใช้ AI แบบ basic นี่แหละ
แต่ใช้ให้เต็มประสิทธิภาพมากขึ้น เรียนแล้วเอาไปใช้ได้จริงเลย

ไม่ได้สายเทคก็เรียนได้ค่ะเบสิคเลยคอร์สนี้ 👍

ถ้าใครอยากเริ่มใช้ AI แบบเข้าใจเครื่องมือจริง ๆ แนะนำเลยค่ะ 💙