Look at replies too :)

The sum-product conjecture was just disproven - by humans! Last week the unit distance conjecture was disproven by AI, but the authors took some inspiration from the methods of that paper to apply it to this new result. My YouTube explainer on the conjecture in the reply:)

☮️777

ภาพยนตร์จากบริการสตรีมมิง มีการลาจอ เลิกฉายด้วย งั้น ควรซื้อแผ่นเก็บไว้

Google เปิดตัว OKF ความพยายาม สร้างภาษากลางขององค์ความรู้สำหรับ AI แม้ว่าปัจจุบันโมเดลปัญญาประดิษฐ์จะมีความสามารถสูงขึ้นอย่างต่อเนื่อง ไม่ว่าจะเป็นการเขียนโปรแกรม วิเคราะห์ข้อมูล หรือสรุปเอกสาร แต่ข้อจำกัดสำคัญที่ยังคงขัดขวางการนำ AI ไปใช้งานในองค์กรอย่างเต็มศักยภาพคือการขาด “บริบท” และ “องค์ความรู้” ที่เกี่ยวข้องกับงานจริงขององค์กร AI อาจมีความสามารถในการประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาล แต่หากไม่สามารถเข้าถึงความรู้ภายในองค์กรได้อย่างถูกต้อง ผลลัพธ์ที่ได้ก็อาจคลาดเคลื่อนหรือไม่สามารถนำไปใช้ได้จริง ด้วยเหตุนี้ Google Cloud จึงได้เปิดตัว Open Knowledge Format (OKF) ซึ่งเป็นมาตรฐานเปิดสำหรับการจัดเก็บและแลกเปลี่ยนองค์ความรู้ระหว่างมนุษย์ ระบบสารสนเทศ และ AI Agent โดยมีเป้าหมายเพื่อสร้างรูปแบบกลางที่ทุกฝ่ายสามารถใช้งานร่วมกันได้โดยไม่ต้องพึ่งพาแพลตฟอร์มหรือผู้ให้บริการรายใดรายหนึ่งโดยเฉพาะ ปัญหาสำคัญที่องค์กรส่วนใหญ่กำลังเผชิญอยู่ในปัจจุบันคือองค์ความรู้มีการกระจายตัวอยู่ในหลายระบบ ข้อมูลเกี่ยวกับฐานข้อมูลอาจอยู่ใน Data Catalog เอกสารการทำงานอยู่ใน Wiki หรือ Shared Drive ข้อมูลทางเทคนิคอาจซ่อนอยู่ใน Source Code ขณะที่องค์ความรู้เชิงลึกจำนวนมากยังคงอยู่ในความทรงจำของพนักงานอาวุโสเพียงไม่กี่คน เมื่อ AI Agent ต้องการตอบคำถามที่เกี่ยวข้องกับกระบวนการทางธุรกิจหรือโครงสร้างข้อมูลขององค์กร จึงจำเป็นต้องค้นหาและเชื่อมโยงข้อมูลจากหลายแหล่งที่มีรูปแบบแตกต่างกัน ทำให้การพัฒนา Agent แต่ละตัวต้องเสียเวลาแก้ปัญหาเรื่องการเข้าถึงบริบทซ้ำแล้วซ้ำเล่า แนวคิดเบื้องหลัง OKF ได้รับอิทธิพลจากสิ่งที่นักวิจัย AI อย่าง Andrej Karpathy เรียกว่า “LLM Wiki” หรือการสร้างคลังความรู้ในรูปแบบที่ทั้งมนุษย์และ AI สามารถอ่านและแก้ไขร่วมกันได้ แนวคิดนี้ได้รับความนิยมมากขึ้นเรื่อย ๆ ในชุมชนนักพัฒนา ไม่ว่าจะเป็นการใช้ Obsidian, Git Repository หรือไฟล์ประเภท AGENTS.md และ CLAUDE.md เพื่อให้ AI เข้าถึงองค์ความรู้เฉพาะด้านได้ง่ายขึ้น อย่างไรก็ตาม วิธีการเหล่านี้ยังขาดมาตรฐานกลาง ทำให้แต่ละองค์กรสร้างรูปแบบของตนเองขึ้นมาและไม่สามารถแลกเปลี่ยนข้อมูลกันได้อย่างสะดวก OKF จึงเข้ามาเติมเต็มช่องว่างดังกล่าวด้วยแนวทางที่เรียบง่ายอย่างยิ่ง โดยกำหนดให้องค์ความรู้ถูกจัดเก็บในรูปของไฟล์ Markdown ซึ่งเป็นรูปแบบที่มนุษย์สามารถอ่านได้ง่าย ขณะที่ข้อมูลเชิงโครงสร้างจะถูกเก็บไว้ใน YAML Frontmatter ที่อยู่ส่วนต้นของเอกสาร ไฟล์ทั้งหมดถูกจัดเรียงเป็นโครงสร้าง Directory ตามลำดับชั้นของความรู้ และสามารถจัดเก็บใน Git Repository หรือส่งต่อเป็นไฟล์ ZIP และ TAR ได้โดยตรงโดยไม่ต้องใช้ Runtime หรือ SDK พิเศษใด ๆ จุดเด่นสำคัญของ OKF คือความเรียบง่ายและความยืดหยุ่น มาตรฐานนี้กำหนดเพียงฟิลด์บังคับหนึ่งรายการคือ “type” ซึ่งใช้ระบุประเภทขององค์ความรู้ เช่น ตารางฐานข้อมูล API Endpoint ตัวชี้วัดทางธุรกิจ หรือคู่มือปฏิบัติงาน ส่วนข้อมูลอื่น ๆ เช่น ชื่อ คำอธิบาย แท็ก หรือแหล่งอ้างอิง สามารถเพิ่มเติมได้ตามความเหมาะสมของแต่ละองค์กร แนวทางนี้ช่วยให้ OKF สามารถรองรับความต้องการที่หลากหลายโดยไม่สร้างข้อจำกัดที่ไม่จำเป็น อีกหนึ่งคุณลักษณะที่สำคัญคือการเชื่อมโยงความรู้ผ่านลิงก์ Markdown ปกติ ซึ่งทำให้เอกสารแต่ละฉบับสามารถอ้างอิงถึงกันได้อย่างเป็นธรรมชาติ เมื่อมีการเชื่อมโยงระหว่างตารางข้อมูล ตัวชี้วัด และกระบวนการทำงานต่าง ๆ ระบบ AI สามารถตีความความสัมพันธ์เหล่านี้และสร้างเป็น Knowledge Graph ได้โดยอัตโนมัติ ส่งผลให้การค้นหา การวิเคราะห์ และการให้เหตุผลของ Agent มีประสิทธิภาพมากขึ้น Google ยังได้เผยแพร่เครื่องมือตัวอย่างเพื่อแสดงศักยภาพของ OKF ทั้งในฝั่งการสร้างข้อมูลและการนำข้อมูลไปใช้งาน ไม่ว่าจะเป็น Agent สำหรับสร้างเอกสาร OKF จาก BigQuery โดยอัตโนมัติ เครื่องมือแสดงผลในรูปแบบกราฟความสัมพันธ์ รวมถึงตัวอย่างคลังความรู้ที่สร้างจากชุดข้อมูลสาธารณะ เช่น Google Analytics 4, Stack Overflow และ Bitcoin Dataset นอกจากนี้ Google Cloud ยังได้เพิ่มความสามารถในการนำเข้าและใช้งานข้อมูลรูปแบบ OKF ผ่าน Knowledge Catalog ของตนเองอีกด้วย ในภาพรวม Open Knowledge Format ไม่ได้เป็นเพียงรูปแบบไฟล์ใหม่ แต่เป็นความพยายามในการสร้าง “ภาษากลางขององค์ความรู้” สำหรับโลกยุค AI หาก OpenAPI เคยเป็นกุญแจสำคัญที่ทำให้ระบบต่าง ๆ สามารถสื่อสารกันผ่าน API ได้อย่างเป็นมาตรฐาน OKF ก็มีศักยภาพที่จะทำหน้าที่เดียวกันกับองค์ความรู้และบริบทที่ AI ต้องใช้ในการทำงาน ความสำเร็จของมาตรฐานนี้อาจเป็นจุดเปลี่ยนสำคัญที่ช่วยให้องค์กรสามารถจัดการ ถ่ายทอด และใช้ประโยชน์จากองค์ความรู้ร่วมกับ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากกว่าที่เคยเป็นมาในอดีต แหล่งที่มา: cloud.google.com/blog/produc… GitHub: github.com/GoogleCloudPlatfo…

ผมเพิ่งสร้างแอพใหม่เสร็จครับ ชื่อ "โต้บางที" — มาจากการเล่นคำ โต้วาที → โต้บางที เพราะเวลาคนเถียงกัน บางทีก็ตอบตรง บางทีก็ตรรกะวิบัติ

Moonshot AI ปล่อย Kimi K2.7-Code ออกมาแล้ว เป็นโมเดลสายเขียนโค้ดตัวล่าสุดของเขา และที่สำคัญคือ open-source ปล่อยให้เอาไปใช้ต่อได้เลย ผมว่าน่าสนใจในแง่ที่ฝั่งโมเดลเปิดกำลังไล่บี้ฝั่งโมเดลปิดเข้ามาเรื่อยๆ

ผ่าไส้ใน 'แคนนอน ไฮ-เทค' ปิดโรงงานโคราช จากกำไรพันล้านสู่ขาดทุน 303 ล้าน thansettakij.com/business/66…

มาร์ก ซักเคอร์เบิร์ก ยอมรับ Meta ทำพลาดระหว่างปรับองค์กรสู่ AI หลังปลดพนักงาน-โยกคนนับพันตำแหน่ง thairath.co.th/news/foreign/…

บริษัทแม่ Shopee 'เลย์ออฟ' พนักงานหลายร้อยตำแหน่ง หันใช้ AI แทน 'Sea' บริษัทแม่ของชอปปี ประกาศปลดพนักงานฝ่าย Dev หลายร้อยตำแหน่ง หันใช้เทคโนโลยี AI ในออฟฟิศมากขึ้น ในขณะที่บริษัทเทคโนโลยีทั่วโลกกำลังมุ่งเดินหน้าลงทุน AI สำนักข่าวบลูมเบิร์กรายงานอ้างแหล่งข่าวที่เกี่ยวข้องว่า บริษัท Sea Ltd. ซึ่งเป็นบริษัทแม่ของแพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซ Shopee กำลัง "ปรับลดพนักงานหลายร้อยตำแหน่งทั่วโลก" ในฝ่ายนักพัฒนาซอฟต์แวร์ ท่ามกลางสถานการณ์ที่บริษัทเทคโนโลยีจำนวนมากกำลังลดจำนวนพนักงาน(เลย์ออฟ)ควบคู่ไปกับการนำปัญญาประดิษฐ์ (AI) มาใช้ในสถานที่ทำงาน และพัฒนาบริการใหม่ๆ ที่อาศัยเทคโนโลยี AI มากขึ้น แหล่งข่าวที่เกี่ยวข้องเปิดเผยว่า การปรับลดพนักงานซึ่งเริ่มต้นขึ้นในสัปดาห์นี้ คิดเป็นสัดส่วนประมาณ 8% ของพนักงานฝ่ายพัฒนาซอฟต์แวร์ทั้งหมดของ Shopee โดยกระทบหลายตำแหน่ง เช่น ฝ่ายประกันคุณภาพซอฟต์แวร์ และอาจมีการปรับลดตำแหน่งงานเพิ่มเติมอีกในอนาคต อย่างไรก็ดี ยังไม่ชัดเจนว่าการปลดพนักงานครั้งนี้เกี่ยวข้องโดยตรงกับการลงทุนด้าน AI ของ Sea หรือไม่ โดยข่าวนี้เกิดขึ้นในช่วงที่ทั่วโลกกำลังถกเถียงถึงผลกระทบของ AI ต่อตลาดแรงงาน รวมถึงกระแสวิจารณ์เรื่อง “AI-washing” หรือการนำ AI มาเป็นเหตุผลประกอบการเลิกจ้างปรับลดพนักงาน หลังจากเกิดการปลดพนักงานครั้งใหญ่ในบริษัทอย่าง Block Inc. ของแจ็ก ดอร์ซีย์ ที่มีการเลย์ออฟหลายพันตำแหน่ง ไปจนถึง Oracle Corp. ที่มีการเลย์ออฟมากถึงราว 3 หมื่นตำแหน่ง ก่อนหน้านี้ บริษัทเทคโนโลยีจำนวนมากเร่งจ้างงานในช่วงการแพร่ระบาดของโควิด-19 เมื่อกิจกรรมออนไลน์และดิจิทัลเติบโตอย่างรวดเร็ว แต่ปัจจุบันกำลังความกังวลเพิ่มขึ้นว่า AI อาจลดความจำเป็นในการใช้ซอฟต์แวร์แบบดั้งเดิม ส่งผลกระทบต่อธุรกิจบริการไอทีสำหรับองค์กรซึ่งเป็นตลาดที่สร้างรายได้มหาศาล โดยแม้ว่า AI จะยังไม่ได้แสดงให้เห็นถึงการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานอย่างชัดเจน แต่หลายบริษัทก็กำลังมองหาวิธีเพิ่มผลผลิตโดยใช้ทรัพยากรให้น้อยลง Sea ซึ่งเป็นเจ้าของทั้งแพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซ "Shopee" และแพลตฟอร์มเกม "Garena" กำลังปรับโครงสร้างธุรกิจครั้งสำคัญ หลังจากซีอีโอ ฟอร์เรสต์ ลี ระบุว่า บริษัทมีโอกาสก้าวสู่การเป็นองค์กรที่มีมูลค่าตลาด 1 ล้านล้านดอลลาร์ หากเดินหน้าลงทุนใน AI อย่างจริงจัง บริษัทจึงเข้าร่วมกับกลุ่มธุรกิจขนาดใหญ่ที่หันมาลงทุนใน AI เพื่อสร้างแรงขับเคลื่อนการเติบโตใหม่ เช่น Alibaba Group ซึ่งกำลังเร่งลงทุนในเทคโนโลยีดังกล่าว ท่ามกลางการแข่งขันที่รุนแรงขึ้นในธุรกิจหลักของตน อย่างไรก็ดี ราคาหุ้น Sea เผชิญแรงกดดันอย่างหนักนับตั้งแต่เดือนก.ย. ปีที่ผ่านมา ซึ่งขณะนั้นบริษัทมีมูลค่าตลาดราว 116,000 ล้านดอลลาร์ ในขณะที่การปรับขึ้นของราคาน้ำมันในปีนี้ส่งผลกระทบต่อความเชื่อมั่นผู้บริโภคและเพิ่มต้นทุนการดำเนินงาน และนักลงทุนยังจับตาทิศทางการเติบโตของบริษัทอย่างใกล้ชิด จนถึงขณะนี้ Sea ได้นำ AI มาใช้ในลักษณะค่อยเป็นค่อยไป เช่น ระบบแนะนำสินค้าและเครื่องมือช่วยเหลือผู้ขายบนแพลตฟอร์ม เมื่อเดือนก.พ. ที่ผ่านมา บริษัทประกาศความร่วมมือกับ Google เพื่อผสาน AI เข้ากับการดำเนินงานทั่วทั้งองค์กร รวมถึงการพัฒนาผู้ช่วยช้อปปิ้งอัจฉริยะ (AI Shopping Agents) นอกจากนี้ แหล่งข่าวเปิดเผยเมื่อเดือนพ.ค. ว่า Sea ยังได้จัดตั้งทีมเฉพาะกิจเพื่อค้นหาโอกาสลงทุนใหม่ๆ ในเทคโนโลยี AI ซึ่งบริษัทกำลังมองหา "เครื่องยนต์ขับเคลื่อนการเติบโตตัวใหม่" นอกเหนือจากธุรกิจอีคอมเมิร์ซ #กรุงเทพธุรกิจ #InsightForOpportunities #กรุงเทพธุรกิจBusiness

PICO ยังไม่หายไปไหน 👀 Qualcomm ยืนยันกำลังพัฒนาแพลตฟอร์ม XR รุ่นใหม่ร่วมกับ PICO สำหรับ Project Swan ที่จะมาเน้น Mixed Reality และ Spatial Computing เต็มตัวในปี 2026 🔥 #PICO #XR #VR maidevxr.com/tech/hardware/5…

สภาฯ รับหลักการ ‘กฎหมายหลักทรัพย์อิเล็กทรอนิกส์’ ด้วยมติ 455 เสียง หนุนตลาดทุนไทยเดินหน้าสู่ดิจิทัล เตรียมสู่การพิจารณาในวาระ 2 และ 3 ต่อไป อีกก้าว! ตลาดทุนไทยเดินหน้าสู่ยุคดิจิทัล หลังสภาผู้แทนราษฎรรับหลักการ ‘การแก้ไขพระราชบัญญัติหลักทรัพย์และตลาดหลักทรัพย์’ เพื่อรองรับการออกและใช้ ‘หลักทรัพย์อิเล็กทรอนิกส์’ ด้วยคะแนนเสียง 455 เสียง เตรียมเข้าสู่การพิจารณาในวาระ 2 และวาระ 3 ต่อไป วันนี้ (13 มิถุนายน) รัชดา ธนาดิเรก โฆษกประจำสำนักนายกรัฐมนตรี เปิดเผยว่า การแก้ไขพระราชบัญญัติหลักทรัพย์และตลาดหลักทรัพย์ เพื่อรองรับการออกและใช้ ‘หลักทรัพย์อิเล็กทรอนิกส์’ อย่างเป็นระบบ ภายใต้กรอบการกำกับดูแลที่ชัดเจน โปร่งใส และตรวจสอบได้ ได้ผ่านขั้นตอนสภาผู้แทนราษฎรแล้ว โดยสภาฯ มีมติรับหลักการแล้ว ด้วยคะแนนเสียง 455 เสียง และตั้งคณะกรรมาธิการวิสามัญขึ้นพิจารณารายละเอียด ก่อนนำกลับเข้าสู่การพิจารณาในวาระ 2 และวาระ 3 ต่อไป ถือเป็นความคืบหน้าสำคัญของการปรับโครงสร้างกฎหมายตลาดทุนไทยให้รองรับเศรษฐกิจดิจิทัลอย่างเป็นรูปธรรม โดยการแก้ไขกฎหมายหลักทรัพย์อิเล็กทรอนิกส์ครั้งนี้ จะช่วยให้การออก การถือครอง การโอน และการใช้หลักทรัพย์เป็นหลักประกันสามารถดำเนินการผ่านระบบอิเล็กทรอนิกส์ได้อย่างมีผลทางกฎหมาย รัชดากล่าวว่า การแก้ไขกฎหมายครั้งนี้ไม่ใช่การเปิดทางให้เกิดสินทรัพย์ดิจิทัลประเภทใหม่โดยไร้กรอบกำกับ แต่เป็นการนำเทคโนโลยีมาเพิ่มประสิทธิภาพให้หลักทรัพย์เดิมด้วย เช่น หุ้น ตราสารหนี้ หรือหน่วยลงทุน เพื่อให้ธุรกรรมในตลาดทุนมีความรวดเร็ว ลดขั้นตอน ลดต้นทุนเอกสาร และเพิ่มความคล่องตัวให้ภาคธุรกิจและนักลงทุน ขณะเดียวกัน รัฐบาลให้ความสำคัญกับการบริหารความเสี่ยงควบคู่กัน โดยสนับสนุนให้มีหลักเกณฑ์เกี่ยวกับสิทธิของผู้ถือหลักทรัพย์ ทะเบียนผู้ถือหลักทรัพย์ การแยกทรัพย์สินของลูกค้า การใช้หลักทรัพย์เป็นหลักประกัน รวมถึงบทกำหนดโทษสำหรับผู้ที่ไม่ปฏิบัติตามกฎหมาย เพื่อรักษาความเชื่อมั่นของนักลงทุนและเสถียรภาพของตลาดทุน “ทิศทางของรัฐบาลคือทำให้กฎหมายไทยเป็นเครื่องมือเพิ่มขีดความสามารถในการแข่งขัน ไม่ใช่ข้อจำกัดของภาคธุรกิจ การพัฒนาตลาดทุนดิจิทัลต้องเดินไปพร้อมกับความปลอดภัย ความโปร่งใส และการกำกับดูแลที่เหมาะสม” รัชดา กล่าว โฆษกประจำสำนักนายกรัฐมนตรี กล่าวว่า หากกฎหมายดังกล่าวมีผลใช้บังคับ จะช่วยเพิ่มทางเลือกในการระดมทุนให้ผู้ประกอบการทุกขนาด โดยเฉพาะธุรกิจขนาดกลางและขนาดเล็กที่ต้องการเข้าถึงแหล่งทุนอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น พร้อมทั้งทำให้ตลาดทุนไทยมีความพร้อมรองรับเทคโนโลยีทางการเงินสมัยใหม่ และเชื่อมโยงกับเศรษฐกิจดิจิทัลในระยะยาว #TheStandardWealth

🚨สรุปผลประกอบการ $ORCL (Oracle) งบโตดีกว่าคาด แต่ CAPEX สูงและมีการระดมทุนเพิ่ม (ราคา After Hours ล่าสุดร่วงแรง -9%) 📊ตัวเลขทางการเงินที่สำคัญ (Fiscal 4Q26) ✅ รายได้รวม : $19.2 billion (เติบโต 21% YoY) สูงกว่าที่คาดไว้เล็กน้อย ($19.1 billion) ✅ กำไรต่อหุ้นปรับปรุง : $2.11 (เติบโต 24% YoY) ดีกว่าที่คาดไว้ ($1.97) ✅ อัตรากำไรจากการดำเนินงานปรับปรุง: อยู่ที่ 45% (เพิ่มขึ้นจาก 44% ในปีก่อน) ได้อานิสงส์จากการปรับลดพนักงานและมาตรการเพิ่มประสิทธิภาพองค์กร ✅ มูลค่าสัญญาที่รอรับรู้รายได้ (RPO) : $638 billion (เพิ่มขึ้นถึง $85 bn จากไตรมาสก่อนหน้า) โดยส่วนใหญ่เป็นสัญญา AI ขนาดใหญ่ระยะยาว โดยเฉพาะจากลูกค้ารายสำคัญอย่าง OpenAI ======================== ⛏️เจาะลึกรายได้แยกตามธุรกิจ 🔹 Cloud Infrastructure (IaaS) ▸ ยังคงโดดเด่นและเติบโตอย่างแกร่งถึง 93% YoY แตะ $5.8 bn (สูงกว่าคาดการณ์ที่ 91%) โดยมีแรงหนุนจากความต้องการใช้เพื่อเทรนและประมวลผล AI 🔹 Cloud Applications (SaaS) ▸ รายได้อยู่ที่ $4.13 bn และเติบโต 10% (ชะลอตัวลงจาก 13% ในไตรมาส 4 ปีที่แล้ว และต่ำกว่าคาดการณ์เล็กน้อยที่ 8%) 🔹 Legacy Software (ซอฟต์แวร์ดั้งเดิม) ▸ รายได้ลดลง 2% YoY อยู่ที่ $6.8 bn ======================== 🔎ประเด็นที่ตลาดให้ความสำคัญ คือ ค่าใช้จ่ายทุนและภาระหนี้สิน 🔹 แม้ตัวเลขรายได้และกำไรจะออกมาดีกว่าคาด แต่ตลาดตอบสนองเชิงลบเนื่องจากความกังวลด้านต้นทุนและกระแสเงินสด 🔹 Capex สูงเกินกว่าที่คาดการณ์และเป้าเดิมที่ตั้งไว้ ▸ ค่าใช้จ่ายลงทุนในไตรมาสนี้สูงถึง $15.9 - $16.5 billion ▸ ส่งผลให้ Capex รวมทั้งปีงบประมาณ 2026 สูงถึง $55.7 billion (เกินกว่าเป้าหมายเดิมที่บริษัทเคยตั้งไว้ที่ $50 bn ▸ และเพิ่มขึ้นมหาศาลจากปี 2025 ที่จ่ายไปเพียง $21 bn) 🔹 ความเสี่ยงด้านการจัดหาเงินทุนและ Dilution ของหุ้น: เพื่อรองรับการขยาย Data Center สำหรับ AI ▸ ในปีงบประมาณ 2026 บริษัทได้ระดมทุนผ่านการออกตราสารหนี้ไปแล้ว $43 billion และออกหุ้นใหม่ $5 billion ทั้งนี้ ในปีงบประมาณ 2027 ▸ บริษัทมีแผนจะระดมทุนเพิ่มอีก $40 billion (แบ่งเป็นหุ้นและหนี้สิน) ซึ่งรวมถึงโครงการ At-the-market (ATM) ขายหุ้นในตลาดมูลค่า $20 billion ที่เคยประกาศไว้ก่อนหน้านี้ด้วย 🔹 ปัจจุบัน Oracle เป็นหนึ่งในบริษัทนอกภาคการเงินที่มีภาระหนี้สินสูงที่สุดในดัชนี Bloomberg US high-grade corporate bond index (ประมาณ $117 billion - $156 billion รวมหนี้สินตามสัญญาเช่า) ทำให้ Free Cash Flow ยังคงติดลบหนัก ======================== ✨ ประเด็นสำคัญจาก Earnings Call (4Q26) ภาพรวมบริษัทยังคงมีมุมมองบวกต่อแนวโน้มในอนาคต 🔹 กลไก Customer Prepayments ช่วยลดความเสี่ยงจัดหาเงินทุนผู้บริหารชี้แจงว่า ยอดสัญญา (RPO) ที่พุ่งสูงขึ้นส่วนใหญ่มาจากการที่ลูกค้ารายใหญ่ในกลุ่ม AI ยอมจ่ายเงินล่วงหน้าเพื่อล็อกสิทธิ์และจองเซิร์ฟเวอร์ราคาแพงล่วงหน้า ซึ่งกลไกนี้ช่วยลดปริมาณเงินทุนที่ Oracle จำเป็นต้องระดมทุนเองจากภายนอกได้อย่างมีนัยสำคัญ 🔹 ความคืบหน้าของ Flagship Data Center (OpenAI) แถลงความคืบหน้าของโครงการโครงสร้างพื้นฐานสำหรับ OpenAI ที่เมือง Abilene รัฐเท็กซัส ว่าปัจจุบันส่งมอบกำลังการประมวลผลไปแล้วถึง 42% และจะส่งมอบเพิ่มอีก 35% ภายใน 3 เดือนข้างหน้า ตอกย้ำการเปลี่ยน Backlog เป็นรายได้ที่รวดเร็ว 🔹 คำชี้แจงเรื่องวงจรยอดขายซอฟต์แวร์ (SaaS) : ผู้บริหารอธิบายว่า การชะลอตัวของ SaaS ในช่วงที่ผ่านมาเกิดจากลูกค้าทบทวนรอบการตัดสินใจซื้อ แต่ปัจจุบันความต้องการในกลุ่มระบบงานสำคัญเริ่มกลับมาคล่องตัวขึ้น เนื่องจากลูกค้าตระหนักว่า Enterprise Software ที่มี Built-in AI เป็นสิ่งจำเป็น 🔹 คุมเข้มวินัยทางการเงิน : Hilary Maxson (CFO คนใหม่) เน้นย้ำยุทธศาสตร์ว่า แม้จะอยู่ในช่วงเร่งลงทุนเทคโนโลยีครั้งใหญ่ แต่จะยังคงให้ความสำคัญกับการจัดสรรเงินทุนอย่างมีวินัย และรักษาอันดับความน่าเชื่อถือในระดับ Investment-Grade ไว้ 🔹 แนวโน้มงบลงทุนปี 2027 : คาดการณ์ Capex สำหรับปีงบประมาณ 2027 ไว้ที่ประมาณ $70 bn และอาจมีส่วนที่ต้องบันทึกเพิ่มอีก $20 - $25 bn จากฝั่งที่ลูกค้าจ่ายเงินล่วงหน้าเพื่อจองส่วนประกอบ ======================== 🎯 แนวโน้มและเป้าหมายในอนาคตที่บริษัทคาดการณ์ไว้ 🔹 ไตรมาส 1 ปีงบประมาณ 2027 ▸ คาดการณ์รายได้รวมโต 27% ถึง 29% ▸ คาดการณ์รายได้รวมฝั่ง Cloud (IaaS SaaS) โต 57% ถึง 63% ▸ คาด Adjusted EPS อยู่ในช่วง $1.72 ถึง $1.76 (สูงกว่าตลาดคาดที่ $1.69) 🔹 ปีงบประมาณ 2027 (FY27) ▸ คงเป้ารายได้รวมทั้งปีไว้ที่ $90 billion ▸ และปรับเพิ่มเป้าหมาย Adjusted EPS ขึ้นเป็น $8.05 🔹 เป้าหมายระยะยาว (FY2030) ▸ ตั้งเป้ารายได้จาก OCI (Cloud Infrastructure) เพิ่มแตะ $166 bn หรือคิดเป็น 3 ใน 4 ของรายได้รวม ▸ เพื่อผันตัวจากบริษัทซอฟต์แวร์ดั้งเดิมไปเป็นผู้นำด้าน AI Infrastructure เต็มตัว ======================== 💡 ⛏️มุมมองของ InnovestX 🔹 แม้อุปสงค์จะแกร่งสะท้อนผ่านตัวเลข RPO ที่เติบโต ▸ แต่เราเชื่อว่าตลาดเริ่มเปลี่ยนโฟกัสจากการดูแค่รายได้มาคำนวณความคุ้มค่าของการลงทุนและความเสี่ยงจากการระดมทุน ซึ่งการที่ Oracle ต้องหาเงินเพิ่มอีก $40 bn และ OpenAI เจรจาหาผู้ค้ำประกัน ▸ บ่งชี้ว่ากระแสเงินสดอิสระจะถูกกดดันอย่างรุนแรง และอาจนำไปสู่การเกิด Dilution Effect ต่อผู้ถือหุ้นจากการออกหุ้นใหม่เพิ่มทุน ซึ่งภาพนี้จะกดดันราคาหุ้นในระยะสั้นให้มีความผันผวนได้ 🔹 อย่างไรก็ดี ในระยะกลาง-ยาว เรายังคงมุมมองเชิงบวกต่อยุทธศาสตร์การเปลี่ยนผ่านของบริษัท ▸ การลงทุนครั้งใหญ่นี้เป็นการวางรากฐานที่สำคัญเพื่อรักษาและแย่งชิงส่วนแบ่งการตลาดในระยะยาว ▸ ยิ่งไปกว่านั้น โครงสร้างสัญญาที่มีลักษณะ Customer Prepayment (ลูกค้าจ่ายล่วงหน้า) จะเป็นปัจจัยสำคัญที่เข้ามาช่วยลดความเสี่ยงด้านสภาพคล่องและการจัดหาเงินทุนจริงของบริษัทได้ดีกว่าที่ตลาดคาดการณ์ไว้ในตอนแรก ======================== 📌ที่มา : InnovestX Research innovestx.co.th/cafeinvest/s… ======================== 📱 ดาวน์โหลดแอปและเปิดบัญชีวันนี้ 👉 innovestx.onelink.me/23if/ap… 📰 ติดตามบทวิเคราะห์การลงทุนจากพวกเรา 👉 innovestx.co.th/cafeinvest ผู้ลงทุนควรทำความเข้าใจลักษณะสินค้า เงื่อนไขผลตอบแทน และความเสี่ยงก่อนตัดสินใจลงทุน การลงทุนในหลักทรัพย์ต่างประเทศอาจมีความเสี่ยงทางด้านอัตราการแลกเปลี่ยนเข้ามาเกี่ยวข้อง #InnovestX #INVX #WealthAlert #หุ้นต่างประเทศ #หุ้นสหรัฐฯ #ลงทุนหุ้นอเมริกา #ORCL

จริงไหม ที่เด็กวิทย์คอม มีชุด maid instagram.com/p/DZflLixD4uy/

The Voice Thailand - Special Clip - ขีดเส้นใต้ - พี่กบ ทรงสิทธิ์ - 9 Nov 2014 youtube.com/watch?v=PVWgP0Sn…

เสวนา "TEA Time with Transmasc: บทสนทนาและเรื่องเล่าของทอม และผู้ชายข้ามเพศ x.com/i/broadcasts/1lJQRRker…

"Export Control" นึกถึงเมื่อก่อน มีการควบคุมการเผยแพร่วิธีการเข้ารหัส (แต่ตอนนี้มี PQC)

สหรัฐฯ สั่งบล็อกต่างชาติ ไม่ให้ใช้ AI ขั้นสูง Fable 5 และ Mythos 5 ของ Anthropic ส่งผลให้ต้องปิดบริการทั่วโลก moneyandbanking.co.th/2026/2… "Export Control"