Deutscher

私はロボティクスが次の10倍の非対称的なトレードだと思う。
この分野へのVC投資は依然としてAIの14分の1であり、急速に追いつこうとしている。
以下が、この分野の流動性がすぐには減速しないと私が考える理由だ。
（そして投資家としてどう活用できるか）：
長年にわたるロボティクスへの弱気論は同じ2つのものだった：
1. AIが単に十分でなかったこと
2. ハードウェアが大規模製造には高すぎたこと
その両方の制約が今まさに崩れている。
能力について：ロボティクスの一般的な能力は急速に向上している。
私たちは現在、ロボティクスにおける「GPT-2」の瞬間にいる（能力はあるが、実世界での展開が不足している）。
そして、そのギャップが埋まりつつある最初の兆しをようやく見始めている。
@Figure_robot は最近160時間以上連続で稼働した。
@weaverobotics は日常業務を非常にうまく処理できるIssac 1ヒューマノイドロボットを発表した。
過去1年間のロボティクスの劇的な改善を示す実例は他にも多く存在する - これは秘密ではない。
コストについて：ヒューマノイドロボットの製造価格は2020年の100万ドル以上から現在は3万ドル～15万ドルに低下した。
平均販売価格は2030年までにさらに70%下落すると予測されている。
これは、太陽光発電とEVバッテリーを10年足らずでニ

Fable 5が登場しましたが、正直なところ、Opus 4.8よりもはるかに優れているとは信じられません。
両方のモデルを直接比較したところ、その出力結果には驚かされました。
Opus 4.8対Fable 5について知っておくべきすべて：
今すぐ視聴 👉

何度読んでも、これには驚かされる。
FableはAIの進歩において、とてつもない飛躍だった。
6年間、AIのタスク時間は約7ヶ月ごとに倍増していた。
Mythos（Fable）クラスのモデルにより、現在は約4ヶ月ごとに倍増している！
GPT-2（2019年）：約3秒
GPT-4（2023年）：約4分
Claude Sonnet 3.7（2025年初頭）：約50分
Claude Opus 4.5（2025年12月）：約5時間
Claude Opus 4.6（2026年2月）：約14.5時間
そしてFable 5（2026年6月）：約30時間
12ヶ月後にどこにいるのか、想像もつかない…

Claude Fable が正式に戻ってきました！
この動画を見れば、20分足らずで専門家になれます。
私がカバーする内容：Fableの基礎、ワークフロー、ループエンジニアリングなど。
今すぐ視聴 👉

ロボティクス投資は新たな史上最高額160億ドルを記録しました。
平均的な人がこの新興セクターにエクスポージャーを得る方法を、私が考える形でご紹介します（これは投資助言ではありません。私がまず調べ始める場所という意味です）。
1. ファンドでのエクスポージャー
勝者を選びたくないなら、ETFでセクター全体に一度に賭けることができます。
知っておくべきいくつかのETF：
→ $BOTZ （Global X Robotics & AI ETF）：産業用ロボティクス＋AI重視
→ $ROBO （Robo Global Robotics & Automation）：最も広範で分散が効いている
→ $ARKQ （ARK Autonomous Tech & Robotics）：ハイリスク・ハイリターン、自律性とEVに傾倒
これらは多数の企業にリスクを分散し、1社に賭けるのを避けます。
2. 個別企業
集中したエクスポージャーを求めるなら、実際に賢い資金が流入しているのは以下の企業です：
→ $NVDA：ツルハシとショベルを売る戦略。すべてのヒューマノイドロボットに計算が必要で、Nvidiaがそのレイヤーを掌握しています。
→ $TSLA：OptimusはMuskの次の大きな賭けで、2027年に量産を目標としています。
→ $AMZN：世界中の倉庫で最大級のロボット群を運用しており、ロボティクスは

誰もが毎月このチャートを見直すよう強制するアラートをスマホに設定すべきです。
実際に立ち止まってじっくり考えたことがないなら、今すぐそうしてください。
これを、時間は貴重で、思っているほど残っていないということを思い出させるものにしましょう。
そのビジネスを始めましょう。世界を旅しましょう。そのリスクを取ってください。

これはHermesを使う最も強力な方法です。
複数のサブエージェントを立ち上げて作業を完了します。
逐次的に作業する代わりに、Hermesは一度に複数のエージェントに展開し、その後結果を相互検証して統合します。
まるで1つのプロンプトからチーム全体を動かしているようなものです。

Anthropicの内部ループエンジニアリングプレイブックが流出しました。
今年読んだ中で最も価値のあるAIガイドです。
このガイドには情報が満載で、AIの生産性をループで最大化するために知っておくべき5つのポイントがあります（保存推奨）：
1. 各ループは以下の5つの原則に基づいて構成すべきです：
• 発見 → エージェントに自分で作業を見つけさせる（CIの失敗、課題、コミット）
• ハンドオフ → 各タスクに独立したgitワークツリーを与える
• 検証 → ジェネレーターに自分の作業を評価させない
• 永続化 → 常に状態をディスクに書き込む（Markdownまたはボード）
• スケジューリング → タイマーで実行し、寝ている間に作業させる
2. ジェネレーターと評価者を分離する（最も重要なルール）
2つのエージェントを使用する：1つは書き手、もう1つはコードが壊れていると仮定する懐疑的な審判。
評価者に行動させる（テスト実行、ボタンクリック、スクリーンショット撮影）— これが実際に悪い出力を防ぎます。
3. 以下の6つの部品で構築する：
• 自動化（タイマー）
• ワークツリー（安全な並列処理）
• スキル（永続的なプロジェクト知識）
• コネクター（GitHub、Linearなどと通信）
• サブエージェント（ジェネレーター＋評価者）
• メモリ（実行間で存続する状態

ピットストップ。
それから世界最大のAI帝国を建設するために戻る。