ティミーくん

Crypto addict

[Zyo @Zyobooks]

อย่ายึดติดกับ "เงิน"
แต่จงยึดติดกับ "ความสามารถในการหาเงิน"

ถ้าคุณมีความสามารถในการหาเงิน
เงินก็จะมาหาคุณได้ตลอด

"เงิน" ควรเป็นผลพลอยได้ของ "ความเก่ง" ของคุณ

[OAT PHONGSAKORN @diaryidekchai]

💰 แค่ 15% ก็อาจเปลี่ยนชีวิตได้

- Kevin O'Leary บอกให้ลงทุน 15% ของรายได้ทุกก้อน
- เงินเดือน โบนัส งานเสริม หรือเงินอั่งเปา นับทั้งหมด
- สูตรคือ "ออม > ลงทุน > ปล่อยให้ดอกเบี้ยทบต้นทำงาน"
- ยิ่งเริ่มเร็ว พลังของเวลาก็ยิ่งมหาศาล

ต่อ...

[FatcatInvestors(📦,💙) @Fatcatinvestors]

จากโพสของคุณ @ENTsurgeon4 ทำไมคนจบวิศวะ มักมีสกิลนักลงทุน?
ก็เลยมาคิดต่อ ว่าทำไมนะ

กลุ่มวิศวะมักจะถูกฝึก “วิธีคิดแบบเป็นระบบ”

คนสายนี้มักคุ้นกับตัวเลข วิเคราะห์เป็นขั้นตอน อดทนกับความซ้ำ และเข้าใจว่าผลลัพธ์ใหญ่เกิดจากการทำสิ่งเล็ก ๆ อย่างสม่ำเสมอ

เช่น ต้องการผลลัพธ์แบบนี้ ต้องมีวิธีการอย่างไรในแต่ละขั้นตอน

ซึ่งทั้งหมดนี้คือพื้นฐานสำคัญของการลงทุนระยะยาว โดยเฉพาะการ DCA

สรุปง่าย ๆ
วิศวะไม่ได้สอนให้รวยโดยตรง
แต่ฝึก Mindset ที่ทำให้ลงทุนได้อย่างมีวินัย

[Grace Phapada @gracephapada]

ชอบคำนี้ :

[ทวิตคือนิพพาน @mlk289_]

ประโยคดึงสติคนในวัยทำงาน

[FU11🔴 @FuiiThanawat]

🔴

[W @sxicex]

เวลาตัดสินใจอะไรแล้วไม่แน่ใจ ลองใช้
Regret Minimization Framework
เป็นกรอบคิดเพื่อลดการเสียใจในอนาคต

มี 4 ขั้น
1) ย้อนตัวเองไปอนาคต จินตนาการตัวเองอยู่ที่จุดอนาคต 5–10 ปีข้างหน้า หรือตอนตัวเองอายุ 80

2) มองย้อนกลับมาที่ตอนนี้ที่กำลังจะตัดสินใจ

3) ถามตัวเองว่า ถ้าฉันเลือกแบบนี้ ฉันจะรู้สึกยังไง? จะเสียใจไหม ถ้าไม่ได้ทำสิ่งนี้?

Y (Yes) ควรทำ! เพราะอนาคตจะเสียใจ
N (No) อาจไม่จำเป็นต้องทำ

4) ลงมือทำเลยเมื่อคำตอบคือ “ใช่ จะเสียใจถ้าไม่ทำ” Take Action ทันที

[แบดแด๊ดดี้ @volleyppk]

เรื่องน่าเสียดาย
ของคนอายุ 35 ที่อยากบอกคนอายุ 25

1. ใช้ชีวิตเดือนชนเดือน
คิดว่าอายุน้อยค่อยเก็บเงิน รู้ตัวอีกทีตอนอายุ 35 ไม่มีเงินสำรองสักบาท แถมพลาดพลังดอกเบี้ย ทบต้นไปฟรี ๆ 10 ปี

2. ปล่อยสุขภาพพังแลกเงิน
นอนดึก ร่างทอง ไม่ออกกำลังกาย แก่ตัวมา
เงินที่หามาได้ทั้งหมด… เตรียมยกให้คุณหมอแทน

3. จมอยู่ใน Comfort Zone นานเกิน
ทำงานเดิม ๆ ขี้เกียจอัพสกิลใหม่ พออายุ 35
ตลาดแรงงานเปลี่ยนไป แต่เราดันไม่มีสกิล
ที่โลกปัจจุบันต้องการ

4. แคร์สายตาคนอื่นมากกว่าอนาคตตัวเอง
หมดเงินไปกับการซื้อสังคมเพื่อเอาดีคนที่ไม่ชอบ พอหันกลับมา เสียดายเวลาที่ไม่ได้เอามาพัฒนาตัวเอง

[คิดมาก @kidmakk]

คุณเคยสังเกตไหมครับว่า บางช่วงของชีวิตทุกอย่างดูเหมือนไหลลื่นไปหมด งานคืบหน้า คนที่อยากเจอก็ติดต่อมา โอกาสใหม่ๆ ปรากฏขึ้นอย่างต่อเนื่อง แต่บางช่วงกลับตรงกันข้าม คิดอะไรก็ติดขัด เจอปัญหาซ้ำๆ และรู้สึกเหมือนกำลังพยายามมากเท่าไรก็ยิ่งไปไม่ถึงไหน

หลายคนเรียกสิ่งนี้ว่า “ดวง”

แต่ในศาสตร์การ Manifest มีคำอธิบายอีกแบบหนึ่ง นั่นคือ คุณกำลังปล่อยคลื่นความถี่แบบไหนออกไปในแต่ละวัน

สิ่งที่น่าสนใจคือ คลื่นความถี่ไม่ได้เริ่มต้นจากจักรวาล แต่มันเริ่มต้นจากความรู้สึกภายในของเราเอง เมื่อความรู้สึกเปลี่ยน ความคิดจะเปลี่ยน เมื่อความคิดเปลี่ยน การตัดสินใจก็เปลี่ยน และเมื่อการตัดสินใจเปลี่ยน ผลลัพธ์ในชีวิตก็มักเปลี่ยนตามไปด้วย

“เปลี่ยนความรู้สึก เปลี่ยนความคิด แล้วผลลัพธ์จะเริ่มเปลี่ยนตาม”

เทคนิคแรกคือ อย่ารีบแก้ปัญหาในวันที่ใจยังวุ่นวาย หลายคนพยายามหาทางออกทันทีเมื่อเจอเรื่องไม่เป็นดั่งใจ แต่จิตใจที่กำลังกังวลมักมองเห็นทางเลือกได้น้อยกว่าปกติ หากรู้ตัวว่ากำลังเครียด โกรธ หรือผิดหวัง ลองหยุดก่อนสักครู่ หายใจลึกๆ ฟังเพลงที่ชอบ หรือปล่อยให้ตัวเองได้พักจากสถานการณ์นั้นชั่วคราว เพราะการตัดสินใจจากความสงบมักมีคุณภาพมากกว่าการตัดสินใจจากความตื่นตระหนกเสมอ

เทคนิคที่สองคือ ฝึกโฟกัสสิ่งที่ต้องการมากกว่าสิ่งที่กลัว สมองของมนุษย์มีคุณสมบัติอย่างหนึ่งคือ มันจะขยายสิ่งที่เราให้ความสนใจ ยิ่งคิดถึงปัญหา ก็ยิ่งมองเห็นปัญหา ยิ่งกังวลเรื่องใด ก็ยิ่งมองเห็นหลักฐานที่ยืนยันความกังวลนั้น ลองเปลี่ยนจากการถามตัวเองว่า “ทำไมชีวิตถึงเป็นแบบนี้” มาเป็น “ฉันอยากให้ชีวิตเป็นแบบไหน” คำถามที่ต่างกันเพียงเล็กน้อย อาจพาความคิดเดินไปคนละทิศทางเลยก็ได้

เทคนิคที่สามคือ เลิกสงสัยตัวเองตลอดเวลา หลายคนสูญเสียพลังงานจำนวนมากไปกับการคิดว่า จะสำเร็จไหม จะได้จริงหรือเปล่า ถ้าพลาดจะทำอย่างไร ความคิดเหล่านี้ทำให้จิตใจจดจ่ออยู่กับความกลัวมากกว่าการลงมือทำ ลองเปลี่ยนคำถามใหม่เป็น “วันนี้ฉันทำอะไรได้อีกหนึ่งอย่าง” แล้วนำพลังงานทั้งหมดกลับมาอยู่กับสิ่งที่ควบคุมได้ เพราะชีวิตมักเปลี่ยนจากการลงมือทำเล็กๆ ที่ทำซ้ำทุกวัน มากกว่าการคิดวนอยู่กับอนาคตที่ยังมาไม่ถึง

เทคนิคสุดท้ายคือ การปล่อยวาง หลายคนเข้าใจว่าการปล่อยวางคือการเลิกสนใจเป้าหมาย แต่จริงๆ แล้ว การปล่อยวางคือการเลิกบังคับผลลัพธ์ คุณยังมีความฝันได้ ยังลงมือทำได้ ยังพยายามได้เต็มที่ เพียงแค่ไม่เอาความสุขทั้งหมดไปผูกไว้กับการได้หรือไม่ได้สิ่งนั้น เมื่อใจไม่กดดัน ความคิดจะชัดขึ้น เมื่อความคิดชัดขึ้น การกระทำก็มีประสิทธิภาพมากขึ้น และเมื่อการกระทำดีขึ้น โอกาสที่ผลลัพธ์จะดีขึ้นก็เพิ่มขึ้นตามไปด้วย

“คลื่นความถี่สูง ไม่ได้เกิดจากการพยายามคิดบวกตลอดเวลา แต่เกิดจากการมีใจที่สงบ เชื่อมั่น และพร้อมเดินหน้าต่อ”

บางทีความลับของการ Manifest อาจไม่ใช่การพยายามดึงดูดอะไรจากโลกภายนอกเลย แต่อาจเป็นการดูแลโลกภายในของตัวเองให้ดีพอ เพราะเมื่อความรู้สึกเปลี่ยน ความคิดจะเปลี่ยน และเมื่อความคิดเปลี่ยน ชีวิตก็มักจะค่อยๆ เปลี่ยนตามไปเองครับ

[“โอ๊ตโฟร์ไดท์” ➹⑥⁂③ @Oatphrodite]

เสียเวลาแค่ 18 นาทีแต่คุณจะช้อนหุ้นแทบไม่พลาดอีกเลย กราบขอบคุณแอดอั้มรอบที่ล้าน
ทำให้นี่ที่เป็นคนแอนตี้การดูกราฟ เพราะยากและเยอะ กลายเป็นเรื่องง่ายเวอร์ๆๆๆไปเลย

เรียนเชิญคลิปนี้ใน Youtube ฮะ

https://t.co/dbnabQi5GV

[อิก บรรพต ธนาเพิ่มสุข @Eig_Banphot]

📷 หุ้นสหรัฐ Quantum ที่น่าจับตา: เทคโนโลยีเล็กระดับอะตอม แต่อาจเปลี่ยนโลกได้มหาศาล⁣
⁣
ช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา นักลงทุนจำนวนมากให้ความสนใจกับ AI เพราะเป็นเทคโนโลยีที่เปลี่ยนวิธีทำงานของธุรกิจทั่วโลก⁣
⁣
แต่ถ้ามองไปข้างหน้าอีกขั้น หนึ่งในเทคโนโลยีที่อาจกลายเป็นคลื่นลูกใหญ่ถัดไปคือ Quantum Computing หรือคอมพิวเตอร์ควอนตัม⁣
⁣
Quantum Computing ไม่ใช่แค่คอมพิวเตอร์ที่เร็วขึ้นแบบธรรมดา แต่เป็นการประมวลผลด้วยหลักฟิสิกส์ควอนตัม ซึ่งมีศักยภาพในการแก้ปัญหาที่คอมพิวเตอร์ทั่วไปใช้เวลานานมาก เช่น การค้นคว้ายาใหม่ การจำลองโมเลกุล การเข้ารหัส ความปลอดภัยไซเบอร์ การเงิน โลจิสติกส์ และการพัฒนา AI รุ่นต่อไป⁣
⁣
📷 พูดง่าย ๆ คือ ถ้า AI คือ “สมอง” ที่ช่วยคิดและตัดสินใจ Quantum อาจเป็น “พลังประมวลผลรูปแบบใหม่” ที่ทำให้สมองนั้นเก่งขึ้นไปอีกระดับ⁣
⁣
📷 ในตลาดหุ้นสหรัฐ หุ้นที่เกี่ยวข้องกับ Quantum สามารถแบ่งออกได้หลายกลุ่ม⁣
⁣
📷 กลุ่มแรกคือ Pure-play Quantum Computing หรือบริษัทที่พัฒนาเทคโนโลยีควอนตัมโดยตรง เช่น IonQ, Rigetti, D-Wave, Quantum Computing Inc., Infleqtion, Arqit และ SEALSQ⁣
⁣
กลุ่มนี้ถือว่าเป็นด่านหน้าของอุตสาหกรรม เพราะทำธุรกิจเกี่ยวกับควอนตัมแบบตรง ๆ ไม่ว่าจะเป็นคอมพิวเตอร์ควอนตัม ระบบควบคุม เทคโนโลยีเข้ารหัส หรือชิปที่เกี่ยวข้องกับความปลอดภัยยุคใหม่⁣
⁣
จุดเด่นของหุ้นกลุ่มนี้คือ ถ้าเทคโนโลยีควอนตัมเติบโตจริง บริษัทเหล่านี้อาจได้รับอานิสงส์สูงมาก แต่ในอีกด้านหนึ่งก็มีความเสี่ยงสูงเช่นกัน เพราะหลายบริษัทยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น รายได้อาจยังไม่มาก กำไรยังไม่ชัด และราคาหุ้นมักผันผวนตามกระแสข่าวและความคาดหวังของตลาด⁣
⁣
📷 กลุ่มที่สองคือ Big Tech และผู้นำด้าน Quantum เช่น IBM, Alphabet, Microsoft, Amazon, NVIDIA, Intel, Honeywell และ Booz Allen Hamilton⁣
⁣
กลุ่มนี้อาจไม่ได้เป็นหุ้นควอนตัมแบบบริสุทธิ์ แต่มีเงินทุน ทีมวิจัย ระบบคลาวด์ และฐานลูกค้าขนาดใหญ่ ทำให้มีความได้เปรียบในการพัฒนาเทคโนโลยีระยะยาว⁣
⁣
ตัวอย่างเช่น IBM มี IBM Quantum, Google มี Google Quantum AI, Microsoft มี Azure Quantum, Amazon มี AWS Braket ส่วน NVIDIA ก็มีบทบาทในซอฟต์แวร์และเครื่องมือที่ช่วยเชื่อมโลก Quantum กับ AI⁣
⁣
กลุ่มนี้จึงเหมาะกับนักลงทุนที่อยากได้ Exposure ต่อ Quantum แต่ไม่อยากรับความเสี่ยงสูงแบบหุ้นเล็กทั้งหมด⁣
⁣
📷 กลุ่มที่สามคือ Semiconductor & Infrastructure หรือกลุ่มเซมิคอนดักเตอร์และโครงสร้างพื้นฐาน เช่น GlobalFoundries, Micron, AMD, TSMC และ ASML⁣
⁣
เพราะโลก Quantum ยังต้องพึ่งพาเทคโนโลยีการผลิตชิป หน่วยความจำ ระบบประมวลผล และเครื่องจักรผลิตชิปขั้นสูง⁣
⁣
แม้บริษัทเหล่านี้ไม่ได้ขาย “คอมพิวเตอร์ควอนตัม” โดยตรงทั้งหมด แต่หลายบริษัทอยู่ในห่วงโซ่อุปทานที่สำคัญของเทคโนโลยีขั้นสูง ถ้าอุตสาหกรรม Quantum เติบโต ความต้องการโครงสร้างพื้นฐานด้านชิปและการผลิตที่ซับซ้อนก็มีโอกาสเติบโตตามไปด้วย⁣
⁣
📷 อีกกลุ่มที่น่าสนใจคือ Quantum Networking, Communication และ Security เช่น Ciena, Nokia, Lumentum, Applied Optoelectronics และ Coherent⁣
⁣
กลุ่มนี้เกี่ยวข้องกับเครือข่าย การสื่อสาร ออปติคัลไฟเบอร์ เลเซอร์ และระบบความปลอดภัย ซึ่งอาจมีบทบาทสำคัญในยุคที่ข้อมูลต้องรับส่งเร็วขึ้นและปลอดภัยมากขึ้น⁣
⁣
📷 Quantum ไม่ได้มีแค่เรื่อง “คอมพิวเตอร์” แต่ยังเกี่ยวข้องกับ “การสื่อสาร” และ “ความปลอดภัยของข้อมูล” ด้วย⁣
⁣
เพราะถ้าวันหนึ่งคอมพิวเตอร์ควอนตัมทรงพลังพอ ระบบเข้ารหัสแบบเดิมจำนวนมากอาจถูกท้าทาย ธุรกิจด้าน Quantum-safe security จึงเป็นอีกธีมที่ตลาดเริ่มจับตามอง⁣
⁣
📷 สำหรับคนที่ไม่อยากเลือกหุ้นรายตัว ยังมีกลุ่ม Quantum-related ETFs เช่น QTUM, BOTZ และ ARKQ ซึ่งช่วยกระจายการลงทุนไปยังหลายบริษัทในธีมเทคโนโลยี หุ่นยนต์ AI และนวัตกรรมขั้นสูง⁣
⁣
แม้ ETF เหล่านี้อาจไม่ได้ลงทุนใน Quantum ล้วน ๆ แต่ก็เป็นทางเลือกสำหรับคนที่อยากลงทุนแบบกระจายความเสี่ยงมากขึ้น⁣
⁣
📷 อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญที่ต้องเข้าใจคือ Quantum ยังเป็นธีมที่อยู่ในช่วงเริ่มต้นมาก เมื่อเทียบกับ AI หรือ Cloud Computing ในปัจจุบัน⁣
⁣
หลายบริษัทยังต้องใช้เวลาอีกหลายปีในการพิสูจน์ว่าเทคโนโลยีสามารถสร้างรายได้และกำไรได้จริง นักลงทุนจึงต้องแยกให้ออกระหว่าง “ศักยภาพระยะยาว” กับ “ราคาหุ้นที่อาจวิ่งนำพื้นฐานไปไกล”⁣
⁣
📷 ถ้าสรุปแบบง่ายที่สุด หุ้น Quantum มี 3 ระดับให้มอง⁣
⁣
* ระดับแรกคือหุ้น Pure-play ที่เสี่ยงสูง แต่มีโอกาสโตแรงถ้าธีมนี้เกิดจริง⁣
⁣
* ระดับที่สองคือ Big Tech ที่มีฐานธุรกิจแข็งแรง และลงทุนใน Quantum ระยะยาว⁣
⁣
* ระดับที่สามคือหุ้นโครงสร้างพื้นฐาน เช่น ชิป เครือข่าย และความปลอดภัย ที่อาจได้ประโยชน์ทางอ้อมจากการเติบโตของอุตสาหกรรมนี้⁣
⁣
📷 สำหรับนักลงทุน Quantum อาจยังไม่ใช่ธีมที่เหมาะกับทุกคน เพราะความไม่แน่นอนสูงมาก แต่เป็นธีมที่ควรศึกษาไว้ เพราะหากเทคโนโลยีนี้พัฒนาได้จริง มันอาจไม่ได้เปลี่ยนแค่ตลาดคอมพิวเตอร์ แต่เปลี่ยนทั้งโลกของ AI, ยา, การเงิน, พลังงาน, ความปลอดภัยไซเบอร์ และอุตสาหกรรมอนาคตอีกมากมาย⁣
⁣
📷 สุดท้าย การลงทุนในหุ้น Quantum ควรมองเป็นการลงทุนใน “อนาคตที่ยังต้องพิสูจน์” ไม่ใช่การลงทุนที่เห็นผลชัดเจนแล้วเหมือนหุ้นเทคโนโลยีขนาดใหญ่บางตัวในวันนี้⁣
⁣
ดังนั้นควรศึกษาให้รอบด้าน ดูงบการเงิน ความสามารถในการแข่งขัน กระแสเงินสด และมูลค่าหุ้นก่อนตัดสินใจลงทุนเสมอ⁣
⁣
หมายเหตุ: บทความนี้จัดทำเพื่อการศึกษาเท่านั้น ไม่ใช่คำแนะนำการลงทุนครับ⁣
⁣⁣
#หุ้น #TAMEIG #EIG #ลงทุนเพราะอยากมีเงินใช้ตลอดชีวิต #อิกบรรพต⁣

[Perth Woratana 🇦🇺🇹🇭 @woraperth]

เรากลับไปยุคก่อน AI ได้จริง ๆ เหรอ?

อันนี้ลองเอา AI มาทำ Personal Finance Dashboard แบบโยนเข้าไปรายรับ-รายจ่ายเข้าไป ให้มันลองเอามาทำ Dashboard ให้หน่อย

ผลลัพธ์ออกมาดีมากกก นี่เป็นสิ่งที่เมื่อก่อนอยากได้

แต่พอคิดว่าต้องเขียนโปรแกรมเองก็ไม่อยากทำแล้ว (ขนาดเขียนโปรแกรมเป็น)

พอมาถึงยุคนี้ AI เสกมาให้ใน 1 นาที 😅

Prompt: Help me create dashboard for personal finance แล้วโยนไฟล์รายรับ-รายจ่าย จากแอพจดที่ใช้

ทั้งหมดนี่ไม่ได้ใช้สกิลเขียนโปรแกรมเลย แปลว่าคนทั่วไปมา Prompt ก็ได้แบบนี้

ใครสายจดรายรับรายจ่าย หรือเอา PDF บัตรเครดิตไปให้ AI ก็ได้ ลองทำกันดู

ป.ล. รูปนี้ Mock Data + ใช้โปรแกรม Cursor โมเดล Composer 2.5 เค้าไวจัดด แต่เอาไปใช้กับ AI model อื่นได้เหมือนกันท่านี้

ป.ล.2 inspire จากประชุมที่บริษัทวันนี้ มีคนนึงอวด Dashboard ที่เค้าทำจาก Claude มันดึงข้อมูลที่เค้าต้องดูทุกวัน เอามาใส่ Dashboard เสร็จ เค้ามีหน้าที่แค่มารีเฟรชดูทุกเช้า ดีมากกกก

[Alice in Cryptoland 🧭 @CryptoAliceTH]

สิ่งที่น่าสนใจมากในคลิปนี้คือวิธีคิดของ Elon Musk ที่ไม่ใช่แค่การ “ทำงานหนัก” แต่คือการมองทุกอย่างผ่านคำถามเดียวว่า

“อะไรคือ bottleneck ที่ทำให้สิ่งนี้ช้าลง?”
แล้วเขาจะพุ่งเข้าไปแก้ตรงนั้นทันทีค่ะ 🔥

ถ้าปัญหาคือเงินทุน ก็หาเงินเพิ่มหรือใช้ทุนให้มีประสิทธิภาพขึ้น
ถ้าปัญหาคือวิศวกร ก็เร่งดึงคนเก่ง
ถ้าปัญหาคือกฎระเบียบ โรงงาน หรือ supply chain ก็แก้ตรงนั้นตรง ๆ

แทนที่จะสร้างระบบมาบริหาร “ข้อจำกัด” คุณป๋าอีลอนกลับพยายาม “ลบข้อจำกัด” ออกไปเลย

แนวคิดนี้อยู่เบื้องหลังแทบทุกบริษัทของเขาค่ะ

SpaceX เปลี่ยนจรวด reusable จากเรื่องที่คนมองว่าเป็นไปไม่ได้ ให้กลายเป็นเรื่องปกติ จนต้นทุนการปล่อยจรวดลดลงมหาศาล 🚀

#Tesla ไม่ได้ขายแค่รถ EV แต่แก้ bottleneck ตั้งแต่แบตเตอรี่ โรงงาน ซอฟต์แวร์ ไปจนถึง supply chain
xAI ก็เกิดจากการมองว่า AI จะติดเพดาน ถ้า compute และ talent ถูกกระจุกอยู่ในไม่กี่บริษัท

สิ่งที่ Elon Musk ทำต่างจากองค์กรส่วนใหญ่ คือหลายบริษัทพอเจอปัญหา จะสร้าง process มาบริหารมัน สร้างตำแหน่งมาดูแลมัน แล้วสุดท้ายองค์กรทั้งองค์กรก็เริ่ม “อยู่ได้” แม้ว่าปัญหานั้นยังคงอยู่

แต่เขามองปัญหาเหมือนโจทย์วิศวกรรม ไม่ใช่กฎธรรมชาติที่ห้ามแตะ

เขาชอบถามคำถามที่หลายคนเลิกถามไปแล้ว

ทำไมต้องใช้เวลานานขนาดนี้?
ทำไมต้นทุนต้องสูงขนาดนี้?
ทำไมเราคิดว่ามันเร็วได้แค่นี้?

นี่คือสิ่งที่เรียกว่า first principles thinking ซึ่งการรื้อ assumption เดิมทั้งหมด แล้วเริ่มคิดจาก “ความจริงพื้นฐาน” แทนการยึดตามสิ่งที่คนส่วนใหญ่ทำต่อ ๆ กันมาค่ะ 💡

จริง ๆ แล้วบทเรียนนี้ไม่ได้ใช้ได้แค่กับบริษัทระดับโลก

หลายครั้ง bottleneck ในชีวิตคนเราก็ไม่ต่างกันค่ะ
บางคนติดที่ความกลัว
บางคนติดที่ระบบ
บางคนติดที่ mindset เดิมของตัวเอง

และบางที การเติบโตอาจไม่ได้เริ่มจากการ “พยายามมากขึ้น”
แต่อาจเริ่มจากการหาให้เจอว่าอะไรคือสิ่งที่กำลังฉุดเราอยู่ แล้วลงมือแก้ไขให้ตรงจุดที่สุดค่ะ 😊

[Doge 🐶 @pprownets2023]

ใครยังไม่เคยฟัง

How economic work ของ เรย์ ดาลโอ

แนะนำให้ฟังเลยครับ

[Hyper Shark! @HyperSharkk]

เผื่อใครอยากลงทุนในกลุ่ม "ไฟฟ้าสำหรับ ai" นะครับ ผมจะแบ่ง theme นี้ออกเป็น 3 layer แบบนี้ ครับ

Layer 1 ผลิตไฟฟ้า / ส่งไฟ / จัดการความร้อน:
-> $VRT cooling + power infra ตัวท็อป
-> $ETN electrical backbone
-> $GEV grid + turbine + electrification
-> $PWR สร้าง transmission/grid infra
-> $NVT electrical protection + thermal
-> $TT cooling / HVAC สำหรับ DC
-> $JCI smart buildings + cooling systems
-> $CEG / $TLN / $VST คนขายไฟ เริ่มได้ narrative AI power

Layer 2 คนแก้ปัญหา “grid instability”: สำหรับผมพวกนี้คือ asymmetric bet เพราะตลาดยัง underestimate ปัญหานี้อยู่ คนไปโฟกัสที่การผลิตไฟฟ้ากันหมด
-> $AMSC grid stabilization pure play
-> $BE onsite power / microgrid
-> $NVT grid reliability + surge protection
-> $FLNC energy storage
-> $STEM AI energy management
-> $HPSI power quality infrastructure

Layer 3 upstream power semis / materials: return จากกลุ่มนี้จะสูง แต่ก็ผันผวนสุดๆ เหมือนกัน
-> $NVTS GaN AI power
-> $WOLF SiC leader
-> $ALTM gallium exposure
-> $ON power semis
-> $IFNNY / $STM industrial power chips
-> $AEHR testing ชิป SiC/GaN ecosystem

สิ่งที่ผมว่าตลาดยังไม่ price in กันมากคือ… ตอนนี้มันเริ่มติดคอขวด “ไฟฟ้า” แล้วจริงๆ และพอ rack density สูงขึ้นเรื่อยๆ
silicon เดิมๆ มันก็เริ่มจะประสิทธิภาพต่ำลง ตอนนี้อุตสาหกรรมเลยจะค่อยๆ shift ไปหาพวก GaN / SiC / liquid cooling / storage / grid optimization และตัวแก้ปัญหาตัวอื่นๆ ทั้ง ecosystem มากขึ้น

สรุป มุมมองผมผมมองว่าพักดูโรงผลิตไฟฟ้าไปก่อนครับ แล้วไปโฟกัส Layer 2-3 ดีกว่า พวกนี้ยังไม่ price in มา และอาจจะสร้างผลตอบแทนให้เราได้มากกว่าการวิ่งหาโรงผลิตไฟฟ้า

*** Not Financial Advisor ***

[Alice in Cryptoland 🧭 @CryptoAliceTH]

อลิซมีคลิปที่กำลังไวรัลติดเทรนด์มาฝากค่ะ คุณป๋า Elon Musk กล่าวถึง “คณิตศาสตร์ของ leverage” ที่โหดที่สุดอันหนึ่งของโลกธุรกิจ

#Tesla กำลังวิ่งสู่รายได้ระดับมากกว่า $100B ต่อปี หรือประมาณ $2B ต่อสัปดาห์ 💰

Musk บอกตรงๆ ว่า ถ้าเขาตัดสินใจได้ดีขึ้นเพียงเล็กน้อย มันอาจสร้างผลลัพธ์เพิ่มขึ้นเป็น “พันล้านดอลลาร์” ได้และมูลค่าของการตัดสินใจที่ดีขึ้นในเวลาแค่ 1 ชั่วโมง อาจแตะ $100M ได้ง่ายๆ 👀

ฟังดูเหมือน ego แต่จริงๆ แล้วนี่คือ “economics of scale” ค่ะ

เมื่อคุณบริหารองค์กรที่เชื่อมทั้ง EV, AI, robotics, autonomous driving และ energy infrastructure เข้าด้วยกัน การตัดสินใจหนึ่งครั้งไม่ได้กระทบแค่ไตรมาสหน้า แต่มันกระทบ future cash flow ของทั้ง ecosystem

การเลือกผิดเรื่อง regulation, ช้าเรื่อง AI, พลาดเรื่อง manufacturing หรือ capital allocation อาจทำให้บริษัทเสียโอกาสระดับหลายสิบ billion ได้จริง

แต่มุมที่น่าสนใจกว่าคือ Musk รีบพูดต่อทันทีว่า ถ้ามองทุกอย่างเป็นตัวเลข เขาคงไม่ได้นอนแน่ๆ เพราะจะพยายาม “เผาสมอง” ทำงานตลอดเวลาเพื่อ squeeze productivity ออกมาให้มากที่สุด

นี่คือ mindset ที่หลายคนมองข้ามค่ะ

Elon Musk ไม่ได้พูดเรื่อง “ทำงานหนักจนพัง”

แต่พูดเรื่องการเข้าใจว่า attention คือ resource ที่แพงที่สุดในโลกยุค AI

ในโลกที่ leverage สูงขึ้นเรื่อยๆ คนที่สร้าง impact มากที่สุดอาจไม่ใช่คนที่ทำงานเยอะที่สุด แต่คือคนที่ “ใช้ cognitive bandwidth ถูกจุดที่สุด”

และนี่คือสิ่งที่กำลังเกิดขึ้นในเศรษฐกิจยุคใหม่

AI, software และ automation ทำให้ผลลัพธ์กลายเป็น nonlinear มากขึ้นเรื่อยๆ

คนเก่งหนึ่งคน ทีมเล็กหนึ่งทีม หรือการตัดสินใจที่ถูกต้องหนึ่งครั้ง สามารถสร้างผลลัพธ์มหาศาลแบบที่ยุคอุตสาหกรรมเดิมแทบเป็นไปไม่ได้

ตลาดเลยเริ่มให้ premium กับ talent, vision และ execution speed สูงขึ้นเรื่อยๆ เพราะในโลกที่ technology compounding เร็วมาก “quality of decisions” เริ่มสำคัญกว่า quantity of labor

สิ่งที่ป๊ะป๋าอีลอนพูดจึงไม่ใช่แค่เรื่อง Tesla แต่มันสะท้อนว่า เศรษฐกิจยุค AI กำลังเปลี่ยนจาก labor-driven economy ไปสู่ leverage-driven economy

และในโลกแบบนั้น การปกป้องเวลาที่ใช้คิดลึกๆ อาจกลายเป็น asset ที่มีค่าที่สุดของคนทำงานทุกระดับค่ะ 🔥

#AI
#mindset
#investing
#TechStocks
#ElonMusk

[ก้อน 🎃 @planpeaceplease]

https://t.co/BYDigRsanv

[Hyper Shark! @HyperSharkk]

Watchlist หุ้น 11 ตัว ที่ผมกำลังจับตาอยู่ตอนนี้

ผมกำลัง step forward ไปข้างหน้าแล้ว หุ้นพวกที่กำลังเป็นกระแสอยู่ตอนนี้อย่าง GPU, CPU, Photonics อาจจะไม่ได้เห็นใน Watchlist ผมรอบนี้

เหตุผลง่ายๆ เลยครับ ผมไม่ได้จะไปไล่ตามของที่เป็นกระแสแล้ว แต่ไปหาของที่ “โลกต้องใช้” แต่คนยังไม่ค่อยพูดถึงกัน

AI ที่เราเห็นกันตอนนี้ มันไม่ได้อยู่ได้ด้วยชิปอย่างเดียว มันต้องมีทั้งไฟ น้ำ ระบบ และอีกเยอะแยะมากมายข้างหลังมัน ผมเลยชอบจะไปแกะดูส่วนที่เป็น chockpoint, คอขวด ลึกๆ ใน supply chain คือ mindset ตอนหาคือต่อให้ AI เก่งแค่ไหนก็วไปต่อไม่ได้อยู่ดีถ้าขาดของพวกนั้น

ผมเลยชอบอะไรที่แบบ ไม่ต้องลุ้นว่าใครจะชนะ แค่รู้ว่าทุกคนต้องใช้มันก็พอ ฟีลๆ เหมือนขายจอบในยุคตื่นทองแหละ ใครจะรวยไม่รู้ แต่จอบขายได้แน่ 😅

แต่ต้องบอกก่อนเลยว่า list ที่ผมคัดมานี้ timing ไม่ใช่สั้นๆ จะมาเล่นรอบอะไรไม่ได้ เพราะผมเองชอบถือยาวๆ และ timing มันคือ 3-5 ปี ระหว่างทางมีผันผวนแน่นอน ผมเองก็วางแผนถือยาวอย่างน้อยปีครึ่ง เพราะอยากให้เวลาเป็นตัวทำงาน

และย้ำอีกครั้ง ไม่แนะนำให้ซื้อตามนะครับ ศึกษาก่อนเสมอ คุณต้องตัดสินใจเอง ผมตัดสินใจแทนไม่ได้)

อ่านบทความเต็มๆ ได้แล้วที่นี่ครับ: https://t.co/8uICtYGvhZ

[Aran @0xaranz]

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🙏

[MT 🟧 @0xMt_]

เหลือพื้นที่ให้เหล่า analyst บ้าง

Claude เพิ่งปล่อยเครื่องมือสายการเงินตัวใหม่
- ทำสไลด์ pitch สำหรับ investment banker
- วิเคราะห์ความเสี่ยงปล่อยสินเชื่อให้ bank
- สรุปรายงานพอร์ตลงทุนให้กองทุน
- ตรวจงานคำนวณประกัน (actuarial) ให้ทีมประกัน
- etc อื่นๆอีกมากมาย