Ethena Labs และ Securitize ได้แนะนำ Converge ซึ่งเป็นบล็อกเชนที่ออกแบบมาเพื่ออำนวยความสะดวกในการเงินแบบกระจายศูนย์ (DeFi) และสินทรัพย์ที่ถูกทำเป็นโทเคน เครือข่ายนี้จะให้บริการทั้งนักลงทุนค้าปลีกและนักลงทุนสถาบัน โดยเสนอแอปพลิเคชัน DeFi มาตรฐานและผลิตภัณฑ์ทางการเงินที่ตอบรับมาตรฐานของสถาบัน Converge ถูกสร้างขึ้นบนเครื่องเสมือนของ Ethereum ทำให้แอปพลิเคชันและสัญญาอัจฉริยะที่มีอยู่บน Ethereum (ETH) สามารถทำงานได้โดยไม่ต้องมีการปรับเปลี่ยน Ethena (ENA) วางแผนที่จะย้ายระบบนิเวศ DeFi ของตนซึ่งมีสินทรัพย์เกือบ 6 พันล้านดอลลาร์ มาอยู่บนแพลตฟอร์ม Converge Securitize ซึ่งเป็นที่รู้จักในการทำโทเคนสินทรัพย์ในโลกจริง จะใช้บล็อกเชนนี้เพื่อออกและจัดการหลักทรัพย์ดิจิทัล สินทรัพย์ที่ถูกทำเป็นโทเคนจะแสดงถึงเครื่องมือทางการเงิน เช่น หุ้น, พันธบัตร และอสังหาริมทรัพย์ในรูปแบบดิจิทัล ด้วย Converge สถาบันจะสามารถมีส่วนร่วมกับสินทรัพย์เหล่านี้บนเครือข่ายในขณะที่ยังคงปฏิบัติตามกฎระเบียบได้อย่างมั่นคง ผู้ดูแลที่มีมาตรฐานสถาบัน เช่น Anchorage, Copper และ Fireblocks จะดูแลรักษาสินทรัพย์เหล่านี้อย่างปลอดภัย แอปพลิเคชัน DeFi เครือข่ายจะรวมแอปพลิเคชัน DeFi จากพันธมิตรเช่น Pendle, Aave Labs และ Maple Finance นอกจากนี้ยังจะเปิดใช้งานการทำงานร่วมกันผ่าน LayerZero และ Wormhole เพื่อให้การโอนสินทรัพย์ระหว่างบล็อกเชนต่าง ๆ เป็นไปอย่างราบรื่น ผู้ให้บริการ Oracle เช่น RedStone และ Pyth จะให้ข้อมูลราคาที่เป็นปัจจุบัน โทเคน ENA ของ Ethena จะมีความสำคัญในการรักษาความปลอดภัยของเครือข่าย ในขณะที่ Stablecoins เช่น USDe (USDe) และ USDtb จะครอบคลุมค่าธรรมเนียมการทำธุรกรรม บล็อกเชนจะมีทั้งแอปพลิเคชัน DeFi แบบเปิดและข้อเสนอที่ต้องการการเข้าถึงสำหรับลูกค้าสถาบัน Ethena และ Securitize มองว่า Converge เป็นวิธีในการเอาชนะความท้าทายด้านกฎระเบียบที่ได้ขัดขวางการมีส่วนร่วมของสถาบันใน DeFi โดยการรวมประสิทธิภาพของ DeFi กับโครงสร้างพื้นฐานที่มุ่งเน้นการปฏิบัติตาม เครือข่ายนี้มีเป้าหมายที่จะสร้างการเชื่อมต่อระหว่างการเงินแบบดั้งเดิมและตลาดที่ขับเคลื่อนด้วยบล็อกเชน

อุปกรณ์ที่ได้รับการสร้างโทเค็นขับเคลื่อนโดยบล็อกเชนและสกุลเงินดิจิทัล กำลังปฏิวัติการเป็นเจ้าของเทคโนโลยีโดยการให้หลักฐานดิจิทัลที่สามารถตรวจสอบได้ พื้นที่การตลาดแบบกระจายศูนย์ และโมเดลการสมัครสมาชิกที่เป็นเอกลักษณ์ การเปลี่ยนแปลงนี้ทำให้ผู้บริโภคควบคุมได้มากขึ้นผ่านฟีเจอร์ต่างๆ เช่น การทำธุรกรรมอัตโนมัติผ่านสัญญาอัจฉริยะและมาตรการด้านความปลอดภัยที่ดีขึ้น อย่างไรก็ตาม ยังมีความท้าทายเช่นการกำกับดูแลและการยอมรับจากผู้ใช้ **อุปกรณ์ที่ได้รับการสร้างโทเค็นคืออะไร?** การสร้างโทเค็นคือการเปลี่ยนแปลงสิทธิการเป็นเจ้าของให้เป็นสินทรัพย์ดิจิทัลบนบล็อกเชน ทำให้อุปกรณ์สามารถเชื่อมโยงกับโทเค็นที่เป็นเอกลักษณ์ซึ่งแสดงถึงการเป็นเจ้าของ สิทธิในการใช้งาน หรือสิทธิในการเข้าถึง ยกตัวอย่างแทนที่จะซื้อสมาร์ทโฟนทั้งหมด ผู้ใช้สามารถเป็นเจ้าของในสัดส่วนที่เป็นส่วนแบ่งผ่านโทเค็นที่อิงตามบล็อกเชน แนวคิดนี้ขยายไปถึงใบอนุญาต การอัปเดตเฟิร์มแวร์ และสิทธิอื่นๆ ทำให้เกิดการควบคุมและการเป็นเจ้าของที่กระจายศูนย์ของอุปกรณ์ **บล็อกเชนและสกุลเงินดิจิทัลกำลังเปลี่ยนแปลงการเป็นเจ้าของเทคโนโลยีอย่างไร:** 1

**Google และ Microsoft พัฒนาฟีเจอร์การค้นหาที่ขับเคลื่อนด้วย AI** โลกของการค้นหาและปัญญาประดิษฐ์กำลังผนวกเข้าด้วยกันอย่างต่อเนื่อง โดยที่โมเดล AI ถูกนำมาใช้ในแอปพลิเคชันการค้นหาอย่างมากขึ้น และวิธีการค้นหาแบบดั้งเดิมยังได้รับการเสริมด้วยเทคโนโลยี AI ทั้งบนเว็บและในระบบองค์กร ตัวอย่างเช่น Microsoft กำลังใช้ความร่วมมือกับ OpenAI เพื่อใช้ AI ขั้นสูงในด้านการเขียนโค้ด การค้นหา และอีกหลายด้าน ในทำนองเดียวกัน Google ก็มีความมุ่งมั่นในการรักษาความเป็นผู้นำในด้านการค้นหาผ่านการใช้งาน AI ที่เป็นนวัตกรรม การประกาศล่าสุดจากทั้งสองยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีให้ความสำคัญกับฟีเจอร์ AI ใหม่สำหรับแพลตฟอร์มการค้นหาของตน **การอัปเดต Google AI และโหมด AI** เมื่อสัปดาห์ที่แล้ว Google ได้เปิดเผยแผนการที่จะ "ขยายภาพรวม AI และแนะนำโหมด AI" การตั้งค่าภาพรวม AI เป็นการพัฒนาที่สำคัญใน Google Search โดยนำเสนอข้อมูลสรุปที่สร้างโดย AI ที่ด้านบนของผลการค้นหา ในขณะเดียวกัน โหมด AI เป็นฟีเจอร์ทดลองใหม่ที่มอบประสบการณ์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI เต็มรูปแบบ โดยแทนที่ผลลัพธ์เว็บแบบดั้งเดิมด้วยการตอบสนองที่สร้างโดย AI ฟังก์ชันใหม่ดังกล่าวสร้างขึ้นจากภาพรวม AI ซึ่งก่อนหน้านี้รู้จักกันในชื่อ Search Generative Experience (SGE) และสะท้อนให้เห็นถึงความทะเยอทะยานของ Google ในการสร้างสภาพแวดล้อมการค้นหาที่สนทนาและขับเคลื่อนด้วย AI การพัฒนานี้ถูกวางในกรอบการอัปเดต Gemini 2

การผจญภัยด้าน AI ของอีลอน มัสก์ xAI ได้เข้าซื้อกิจการ Hotshot ซึ่งเป็นสตาร์ทอัพที่มุ่งเน้นการพัฒนาเครื่องมือสร้างวิดีโอที่ขับเคลื่อนด้วย AI คล้ายกับ Sora ของ OpenAI อาคาช ซาสตรี ซีอีโอและผู้ร่วมก่อตั้ง Hotshot ได้ประกาศเรื่องนี้ใน X เมื่อวันจันทร์ที่ผ่านมาว่า "ในช่วงสองปีที่ผ่านมา ทีมงานขนาดเล็กของเราได้พัฒนารูปแบบพื้นฐานวิดีโอสามรูปแบบ: Hotshot-XL, Hotshot Act One และ Hotshot" ซาสตรีเขียน "การฝึกอบรมรูปแบบเหล่านี้ทำให้เราเข้าใจว่าการศึกษา ความบันเทิง การสื่อสาร และผลผลิตทั่วโลกจะพัฒนาไปในทิศทางใดในปีต่อ ๆ ไป เราตื่นเต้นที่จะขยายความคิดริเริ่มเหล่านี้ต่อไปในกลุ่มที่ใหญ่ที่สุดในโลก Colossus เป็นส่วนหนึ่งของ xAI!” Hotshot ก่อตั้งขึ้นในซานฟรานซิสโกโดยซาสตรีและจอห์น มูลแลน โดยเริ่มแรกมุ่งเน้นที่การสร้างและแก้ไขภาพที่ขับเคลื่อนด้วย AI แต่หลังจากนั้นได้เปลี่ยนมาเป็นการพัฒนารูปแบบ AI จากข้อความเป็นวิดีโอ ก่อนการเข้าซื้อกิจการ Hotshot ได้ดึงดูดเงินลงทุนจากนักลงทุนรวมถึงลากี้ กรูม, อเล็กซิส โอฮาเนียนผู้ร่วมก่อตั้ง Reddit และ SV Angel แม้ว่าสตาร์ทอัพจะไม่เคยเปิดเผยจำนวนเงินที่ระดมทุนในรอบการระดมทุนของตน การเข้าซื้อกิจการ Hotshot โดย xAI บ่งชี้ว่า xAI อาจกำลังมองหาโอกาสในการสร้างรูปแบบการสร้างวิดีโอของตนเองเพื่อต่อสู้กับผลิตภัณฑ์เช่น Sora และ Veo 2 ของ Google มัสก์ได้กล่าวถึงแผนการของ xAI ในการพัฒนารูปแบบการสร้างวิดีโอสำหรับแพลตฟอร์มแชทบอท Grok ของตน ในระหว่างการถ่ายทอดสดเมื่อเดือนมกราคม เขาชี้ให้เห็นว่ารูปแบบ "Grok Video" คาดว่าจะเปิดตัว "ภายในไม่กี่เดือน" ตามข้อมูลในเว็บไซต์ Hotshot เริ่มมีการยกเลิกการสร้างวิดีโอใหม่ตั้งแต่วันที่ 14 มีนาคม ผู้ใช้ที่มีอยู่จะมีเวลาจนถึงวันที่ 30 มีนาคมในการดาวน์โหลดวิดีโอที่พวกเขาสร้างขึ้นบนแพลตฟอร์ม บริษัทกล่าว ยังไม่ชัดเจนว่าพนักงานทั้งหมดของ Hotshot จะเปลี่ยนไปยัง xAI หรือไม่ ซาสตรีไม่ได้ให้ความเห็นเพิ่มเติมในเรื่องนี้

ในโลกที่ขับเคลื่อนด้วยเทคโนโลยีมากขึ้น บล็อกเชนกำลังพิสูจน์ตัวเองว่าเป็นพลังที่เปลี่ยนแปลง ปรับเปลี่ยนพื้นที่หลายแห่งนอกเหนือจากการเงินและส่งเสริมความดีในสังคม ลักษณะที่โปร่งใสและกระจายอำนาจของมันมีศักยภาพในการปรับเปลี่ยนภาคส่วนที่สำคัญ เช่น การมีส่วนร่วมทางการเงิน การตรวจสอบความโปร่งใสขององค์กรการกุศล ความพยายามในการต่อสู้กับการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ และการส่งเสริมสิทธิมนุษยชน นี่คือภาพรวมสั้น ๆ ว่าบล็อกเชนเทคโนโลยีกำลังขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงระดับโลกอย่างมีนัยสำคัญ 1

**17 มีนาคม 2568** **ข้อคิดเห็น:** ผู้ให้บริการจัดการความปลอดภัย (MSSPs) มักประสบปัญหาในการบาลานซ์การใช้ระบบอัตโนมัติร่วมกับความต้องการด้านความเชี่ยวชาญของมนุษย์ โดยเฉพาะเมื่อเครื่องมือรักษาความปลอดภัยที่ขับเคลื่อนด้วย AI ได้รับความนิยมเพิ่มขึ้น แม้ว่าการใช้ระบบอัตโนมัติจะให้ความสะดวกสบาย แต่ก็มีความเสี่ยงด้วย ทุกๆ MSSP จำเป็นต้องนำ AI มาใช้ในแนวทางที่ช่วยเพิ่มความปลอดภัยในขณะที่ต้องจัดการกับข้อจำกัดที่มีอยู่ เช่น ความแม่นยำ ความเชื่อถือได้ และค่าใช้จ่าย AI ไม่ใช่โซลูชันที่สามารถยืน-alone ได้—มันช่วยในการตัดสินใจในระดับพื้นผิวและต้องการการยืนยันจากมนุษย์ในงานที่ซับซ้อนมากขึ้น การเพิ่มขึ้นของโมเดล AI ที่มีต้นทุนต่ำได้เพิ่มความกังวลเกี่ยวกับความปลอดภัยและทรัพย์สินทางปัญญา เน้นย้ำถึงความจำเป็นในการเข้าหาทางอย่างระมัดระวังที่รวมจุดแข็งของ AI ในขณะที่รักษาการควบคุมจากมนุษย์ที่จำเป็นไว้ **AI ในการรักษาความปลอดภัยไซเบอร์: ประโยชน์และข้อจำกัด** AI เพิ่มคุณภาพข้อมูล ลดเสียงรบกวน และปรับปรุงการมีปฏิสัมพันธ์กับลูกค้าได้อย่างมีประสิทธิภาพ แต่ยังมีปัญหาในการตัดสินใจด้วยตนเองและการทำงานอัตโนมัติแบบเต็มรูปแบบ แม้ว่า AI สามารถระบุและป้องกันภัยคุกคามที่มีความเสี่ยงต่ำ เช่น แอดแวร์ แต่ก็ต้องการการแทรกแซงจากมนุษย์สำหรับการตัดสินใจที่มีความเสี่ยงสูง เช่น กรณีที่เกี่ยวข้องกับแรนซัมแวร์ สำหรับ MSSP ขนาดใหญ่ที่ใช้แพลตฟอร์มการจัดการข้อมูลและเหตุการณ์ด้านความปลอดภัย (SIEM) หลายแห่ง AI ช่วยให้กระบวนการทางลัดโดยการรวมการแจ้งเตือนจากผลิตภัณฑ์ที่แตกต่างกัน อย่างไรก็ตาม AI จะไม่ตัดสินใจด้วยตัวเอง แต่จะสนับสนุนการวิเคราะห์ของมนุษย์โดยการทำให้การรับรู้ภัยคุกคามเป็นมาตรฐาน **การระบุผิดของ AI และข้อผิดพลาดในการตัดสินใจ** เครื่องมือ AI อาจทำการจำแนกภัยคุกคามผิดพลาดเนื่องจากข้อมูลการฝึกอบรมไม่เพียงพอ ส่งผลให้เกิดผลลัพธ์ที่ผิดพลาดเช่นผลบวกเท็จและผลลบเท็จ ตัวอย่างเช่น อีเมลฟิชชิ่งอาจไม่ถูกจำแนกหากมันไม่ได้ตรงตามพารามิเตอร์การฝึกฝนของ AI ซึ่งจะต้องมีการแทรกแซงของผู้ใช้เพื่อฝึกโมเดลใหม่ AI มักถูกใช้ในระบบเตือนล่วงหน้า แต่ยังสามารถผลิตข้อผิดพลาดจากชุดข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์ อาจทำให้การดำเนินงานถูกรบกวน AI อาจทำการสรุปโดยไม่มีข้อมูลที่จำเป็นทั้งหมด ซึ่งอาจนำไปสู่ปัญหาการดำเนินงานที่สำคัญหากไม่ได้รับการควบคุมอย่างถูกต้อง **การบาลานซ์การใช้ระบบอัตโนมัติพร้อมกับความเชี่ยวชาญของมนุษย์** ค่าใช้จ่ายในการพัฒนาโซลูชันด้านความปลอดภัย AI ที่เป็นกรรมสิทธิ์มีสูง โดย MSSP ขนาดใหญ่ใช้จ่ายมากในโมเดลที่ปรับให้เหมาะและผู้ให้บริการขนาดเล็กมักพึ่งพาโซลูชันของผู้ขาย อย่างไรก็ตาม ขณะที่ทางเลือก AI ที่มีต้นทุนต่ำเริ่มปรากฏ หลายองค์กรกำลังสำรวจโครงสร้างพื้นฐานส่วนตัวเพื่อปกป้องข้อมูลที่ละเอียดอ่อนจากความเสี่ยงภายนอก เครื่องมือเช่น Microsoft Copilot for Security ให้ความสะดวกสบายแต่มีข้อกังวลเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัวของข้อมูล เนื่องจากข้อตกลงส่วนใหญ่เปิดโอกาสให้มีการเก็บรวบรวมและนำข้อมูลกลับมาใช้ใหม่ องค์กรจึงต้องชั่งน้ำหนักข้อดีของ AI กับความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับความปลอดภัยของข้อมูลและการปฏิบัติตามข้อกำหนด เพื่อพิจารณาว่า AI เหมาะสมกับองค์กรของคุณหรือไม่ ควรพิจารณาดังนี้: 1

ธุรกิจที่มุ่งมั่นที่จะบรรลุเป้าหมายด้านความยั่งยืนที่เข้มงวดต้องเผชิญกับความท้าทายที่สำคัญเกี่ยวกับการปล่อยก๊าซเรือนกระจกประเภทที่ 3 ซึ่งแสดงถึงการปล่อยที่ไม่เกิดขึ้นโดยตรงตลอดทั้งห่วงโซ่คุณค่า และมักเป็นส่วนที่ใหญ่ที่สุดของการปล่อยก๊าซเรือนกระจกของบริษัท การปล่อยเหล่านี้ยากต่อการวัดและตรวจสอบ ส่งผลให้เกิดช่องว่างในรายงานด้านสิ่งแวดล้อมและความพยายามลดการปล่อยก๊าซคาร์บอน เทคโนโลยีใหม่ๆ เช่น ดาวเทียม ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และบล็อกเชน กำลังช่วยแก้ปัญหาเหล่านี้โดยการเพิ่มความโปร่งใสและความรับผิดชอบในห่วงโซ่อุปทาน **ดาวเทียม:** เทคโนโลยีนี้ได้เปลี่ยนแปลงการติดตามสิ่งแวดล้อมโดยการให้ข้อมูลแบบเรียลไทม์เกี่ยวกับการปล่อยก๊าซและการเปลี่ยนแปลงในสิ่งแวดล้อม โดยเฉพาะการติดตามการปล่อยมีเทน ความก้าวหน้าล่าสุดทำให้ดาวเทียมสามารถตรวจจับอัตราการปล่อยที่ต่ำถึง 100 กิโลกรัมต่อชั่วโมง ช่วยให้ธุรกิจระบุแหล่งที่มาของมีเทน เช่น การเลี้ยงปศุสัตว์และการรั่วไหลในอุตสาหกรรม โดยการรวมข้อมูลจากดาวเทียมเข้ากับความพยายามด้านความยั่งยืน บริษัทสามารถก้าวไปสู่การจัดการความเสี่ยงเชิงรุก ปรับปรุงการปฏิบัติตามกฎระเบียบและสามารถดำเนินการได้ทันเวลา **AI และ Data Fabrics:** ในขณะที่ดาวเทียมสร้างข้อมูลขนาดใหญ่ AI จะเปลี่ยนข้อมูลเหล่านั้นให้เป็นข้อมูลเชิงปฏิบัติ โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องขั้นสูงจะวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อค้นพบแนวโน้มและความเสี่ยง Data Fabric ที่ยืดหยุ่นสามารถเชื่อมโยงแหล่งข้อมูลต่างๆ เช่น ภาพถ่ายจากดาวเทียมและบันทึกด้านห่วงโซ่อุปทาน เพื่อสร้างมุมมองการดำเนินงานที่ครอบคลุม แนวทางที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลนี้ช่วยเพิ่มความถูกต้องในการรายงานการปล่อยก๊าซประเภทที่ 3 โดยอนุญาตให้ธุรกิจใช้ข้อมูลที่อิงจากกิจกรรมจริงแทนปัจจัยทั่วไป **บล็อกเชน:** เทคโนโลยีนี้ช่วยเพิ่มความโปร่งใสและความน่าเชื่อถือในรายงานการปล่อยก๊าซ โดยสร้างบัญชีข้อมูลที่ไม่สามารถเปลี่ยนแปลงได้สำหรับการตรวจสอบข้อมูล บล็อกเชนสามารถเชื่อมโยงการกระทำเฉพาะ เช่น การนำระบบการจัดการขยะมาใช้ เข้ากับเหตุการณ์ที่ผ่านการตรวจสอบซึ่งติดตามโดยดาวเทียม การเปลี่ยนจากการรายงานที่ใช้การคาดเดาสู่การรายงานที่อิงจากหลักฐานช่วยเพิ่มความรับผิดชอบและทำให้แน่ใจว่าปฏิบัติตามกฎระเบียบต่างๆ เช่น กฎระเบียบการตัดไม้ทำลายป่าของสหภาพยุโรป การรวมเทคโนโลยีเหล่านี้ช่วยแก้ไขอุปสรรคสำคัญในการรายงานการปล่อยก๊าซประเภทที่ 3 นำไปสู่ความถูกต้องที่ดีขึ้น การปฏิบัติตามกฎระเบียบ การลดความเสี่ยงเชิงรุก และโซลูชันที่สามารถขยายได้ ในอนาคต การจัดการกับการปล่อยก๊าซประเภทที่ 3 ต้องมีวิธีการที่เปลี่ยนแปลงไปแทนที่จะเป็นการเปลี่ยนแปลงแบบค่อยเป็นค่อยไป ความร่วมมือของดาวเทียม AI และบล็อกเชน ทำให้ธุรกิจมีเครื่องมือที่จำเป็นในการนำทางความท้าทายด้านความยั่งยืนได้อย่างมีประสิทธิภาพ การยอมรับความก้าวหน้าเหล่านี้ช่วยให้บริษัทสามารถตอบสนองต่อความต้องการด้านการกำกับดูแลในขณะที่มีส่วนร่วมกับการดำเนินการด้านสภาพภูมิอากาศที่กว้างขึ้น เป้าหมายในท้ายที่สุดคือความก้าวหน้า—ไม่ใช่ความสมบูรณ์—เมื่อองค์กรพยายามตัดสินใจที่มีข้อมูลซึ่งมีผลต่อทั้งการดำเนินงานและสิ่งแวดล้อมของพวกเขา **เกี่ยวกับผู้เขียน**