Mr.Block58

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すごすぎる… #FIFA
ファラオパワー!!!
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Physical AI は次のボトルネックです。ソフトウェア株はすでに急騰していますが、人型ロボットを実用化する上で本当にネックとなっているのは「アクチュエーター」です——これは人型ロボットのコストの70%を占めています。
以下は、Physical AI のこのボトルネックの異なる部分をそれぞれ掌握している4つの米国株です:
1⃣ Novanta ($NOVT)
アクチュエーターの中核となる3つの要素:モーター、エンコーダー、トルクセンサーを製造しています。リスクは最も高いものの、潜在的なリターンも大きいです。
2⃣ Moog Inc. ($MOG-A)
老舗の精密アクチュエーターメーカーで、軍需産業とロボットの二重需要が原動力です。
3⃣ Timken ($TKR)
ベアリングとモーションコントロール、ロボットのすべての関節に必要な基礎部品です。
4⃣ Vishay Precision Group ($VPG)
精密センサーで、ロボットが力や位置を「感じる」ことを可能にします。
🔑 核心ロジック:
Jensen Huang 氏は、人型ロボットは40兆ドルの市場になると述べています。しかし、多くの人がロボットを製造する企業(Tesla Optimus、Figure AI)を追いかけていますが、真のアルファは部品サプライチェーンにあります——かつてのAIチップブームにおけるNVID
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誰か使っていないときに自分のMac StudioやDGX Sparkの計算能力を貸し出していますか?
使っていないときに自分のMac StudioやDGX Sparkの計算能力を貸し出す人はいますか?
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1/ 🧠 なぜ将来のパーソナルAIコンピュータ(NVIDIA DGX Sparkなど)が本当にデータセンターと競り合えるのか?
それはデスクトップが強化されてクラウドに取って代わるからではなく、AIの「需要構造」が分裂しつつあるからだ——
トレーニングはクラウドに残り、推論はローカルに戻る。
2/ 重要なブレークスルー1:FP4がゲームのルールを変える
70BパラメータのモデルをFP16で実行するには140GBのメモリが必要。
FP4に変更すれば、わずか35GBで済む。
128GBのユニファイドメモリを搭載したデスクトップ機で、以前は8枚のH100が必要だったモデルを実行できる。
精度の損失?QAT(量子化認識トレーニング)を使えばほぼ無視できる。
3/ 重要なブレークスルー2:メモリウォールが打ち破られつつある
LPDDR5Xの帯域幅が足りない?
・Apple M4 Ultraは超ワイドバス幅で約800 GB/sを実現
・LPDDR6(2027)はさらに帯域幅が倍増
・NVIDIA DGX SparkはGB10 + コヒーレントメモリアーキテクチャを採用
デスクトップ側はもはや「機能制限版GPU」ではなく、「推論に最適化された新種」である。
4/ 重要なブレークスルー3:そもそもデータセンターは必要ない
データセンターが解決するのは:
✅ フロンティアモデル(兆パラメータ級)の
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GPUがゲーム専用だった時代を覚えていますか?
その後、暗号通貨マイナーがそれらを奪い去りました。
そして暗号通貨が「死に」、ゲーマーはついに自由になったと思いました。
今やAIが地球上のあらゆるGPUを奪い、なぜか私の2080はまだ贅沢品のように感じられます。
ジェンセン @nvidia … 何が起こったのですか?😭
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Google AI 人材大脱出!😱
この1週間で既に4人の重鎮が去った:
• Jonas Adler:Geminiの中核、AIコーディングの専門家 → Anthropic
• Alexander Pritzel:Gemini訓練の重要人物 → Anthropic
• Arthur Conmy:Geminiの後訓練とアライメントの専門家 → Anthropic
• Addy Osmani:Chrome/Cloud AIで14年のシニアリーダー
Googleの給与は高いが、Anthropicの約1兆円の評価額+間もなくIPOとなる株式の誘惑が強烈!
静かな脅威 😱
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なぜ @ManusAI コネクターに検索タブがないのですか?
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年初到現在的 台股
台湾株式市場
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According to The Economist, U.S. Senator Mark Warner revealed: NSA Director Joshua Rudd personally told him that Anthropic's AI model Mythos broke through almost all of NSA's classified systems in an "hours" during authorization testing, rather than the traditional weeks.
これは外部のハッカー侵入ではなく、NSA自身がMythosを使ってレッドチームテストを行ったもので、結果は衝撃的だった!
同時に、米国政府はMythosやFableなどのトップレベルのモデルに輸出規制を実施し、Anthropicは世界的にモデルを閉鎖した。
AIのネット攻撃能力は新たな段階に入った。
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わあ、 @arena は台湾人が作ったの?
最近のAIコーディングランキングは見る価値がある 👀
でも、もうポイントは「誰が一位か」ではなくなってきている。
本当に重要なのは:AIモデルの一位が、もはやそれほど希少ではなくなっていることだ。 🧠⚡️
以前はみんなAIは勝者総取りだと思っていた:
GPT-4が圧倒的にリードし、
他のモデルは追いかけるだけ。
でも今、Arenaのようなランキングを見ると、上位のモデルがますます詰まってきている。Claude、OpenAI、Google、GLM、Qwen、Kimi、さまざまなオープンソース、クローズドソースのモデルが同じ能力範囲にひしめいている。Eloスコアの差が縮小していることは、モデルの能力が急速に標準化されていることを示している。
これは水道電気の普及と似ている 🚰
蛇口を開けるとき、どの会社の水かあまり気にしない。
気にするのは:
- 価格は安いか?
- 安定しているか?
- 断水しないか?
- 自分の作業フローに組み込めるか?
AIモデルもこの方向に向かっている。
モデルの能力差が縮まると、市場が再設定するのは「誰が一番賢いか」ではなく、
🧩 誰がワークフローに統合できるか
💰 誰の推論コストが最も低いか
🔒 企業のコンプライアンスとセキュリティを満たせるか
📊 データフィードバックとユーザーの定着を確保できるか
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仮定1.1兆ドル($1.1 Trillion):
💰 毎日100万ドルを使う
→ 3,014年かかる
💰 毎日1,000万ドルを使う
→ 301年かかる
💰 毎日1億ドルを使う
→ 30年かかる
💰 毎日10億ドルを使う
→ 3年かかる
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インフラストラクチャソフトウェアはおそらく過小評価されている
@grok いくつか例を教えてください。👀
GROK-0.84%
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銀も少し感覚がつかめてきた
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幻想は非現実的でなければならない。なぜなら、あなたが追い求めているものを手に入れた瞬間、その一秒後には、それをもう望まなくなるし、望むこともできなくなるからだ。
存在し続けるために、欲望の対象は永遠に欠如していなければならない。
あなたが欲しいのは「それ」そのものではなく、「それ」に対する幻想だ。
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テクノロジー株(科技股)現在の揺籃区の位置、下落時が最もスリリングです。📉
古い格言ですが、適切なタイミングで利益確定(TP)すべきです、欲張りすぎないように。
私たちは今、歴史的なピーク付近に立っており、2000年のインターネットバブルの最高点(44.19)から一歩の距離です。
これは普通の高値ではなく、「魂の奥深くまで高い」状態です。あなたは今、引き続き欧印(欧州とインド株)を持ち続けるか、それとも静かに現金を保有するか?
チャートはシラーPE比率(Shiller PE Ratio / CAPE Ratio)を示しています。
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JamesL0111:
頑張れ頑張れ頑張れ頑張れ頑張れ頑張れ頑張れ頑張れ頑張れ応援
まもなく、NVIDIAのDGX Sparkのような個人用AIスーパーコンピュータを所有することは、何世紀も前の高品質な馬や信頼できる車やスクーターを手に入れることに非常に似てくるでしょう—それは、あなたの範囲、生産性、選択肢を変革的な方法で拡大する、意味のある前払い投資です。
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