Oggi ho recuperato un amico che ha trascorso decenni nel settore tecnologico cinese e ora consiglia diverse aziende di robotica cinesi, e entrambi eravamo confusi su quanto le percezioni siano indietro rispetto alla realtà. Nei loro viaggi di questo mese, hanno incontrato un CEO giapponese di un'azienda di robotica industriale e anche il capo della robotica umana di una grande società di consulenza globale. Entrambi hanno detto che le aziende cinesi stavano solo lavorando su robot da ballo, in stile Unitree. C'era pochissima consapevolezza che, sia che sia la giusta direzione a lungo termine o meno, i robot umani sono già in produzione su larga scala e operano sulle linee di produzione in Cina oggi. Infatti, abbiamo in programma di visitare tali linee ad aprile e quasi ci siamo andati la settimana scorsa, ma non siamo riusciti a farlo funzionare logisticamente. Inoltre, mentre la maggior parte del nostro tempo è stata dedicata a nuove energie e produzione, abbiamo anche visitato alcune aziende di robotica. Erano uniformemente ottimisti sul fatto che i robot sostituiranno una quantità significativa di lavoro umano, e in molti ambienti di fabbrica, questo sta già chiaramente accadendo. Alcune linee erano davvero per lo più prive di persone. La domanda che viene sempre fuori in queste conversazioni, tra l'altro, è le mani. Destrezza. Sensori tattili. Le persone al di fuori del settore tendono a presumere che questa sia la parte più difficile. Quello che ho sentito ripetutamente in diverse aziende è che, da una prospettiva hardware, questo problema è in gran parte risolto. Esistono già mani robotiche altamente sensibili. Possono maneggiare oggetti delicati senza deformare materiali morbidi, e in alcuni modi sono già sovrumane, in grado di rilevare piccole variazioni di texture, temperatura e peso. Le vedi ovunque in modalità dimostrativa a fiere ed esposizioni. Questi sistemi non sono ancora sempre economici, ma c'è una forte fiducia che diventeranno convenienti presto, su molti più modelli. Il vero collo di bottiglia ora è l'intelligenza. Senza di essa, ti ritrovi con una macchina molto precisa che non è autonoma e non può essere utilizzata in modo generico. Gran parte dell'hardware che le persone immaginano per i futuri robot umani esiste già. Ciò che manca in modo significativo è la comprensione del mondo reale e un'intelligenza veloce e adattiva. Ci stiamo approfondendo su questo. Stiamo collaborando con l'Associazione di Robotica di Shenzhen e partecipando alla loro conferenza ad aprile, e stiamo organizzando un viaggio focalizzato sulla robotica dal 20 al 24 aprile. Link nei commenti (e anche fissato al mio profilo).

I nuovi contendenti nativi dell'AI stanno perdendo di vista il vero problema della cybersecurity. Cosa è ovvio? > L'AI sta forzando un reset architetturale nella sicurezza: gli attacchi ora hanno un costo marginale quasi nullo e si adattano costantemente. > Aggiungere un LLM è un aggiornamento incrementale, non il reset di cui il mercato ha realmente bisogno. > I leader della sicurezza di oggi (Palo Alto, CrowdStrike, persino Splunk) sono stati costruiti per difendersi da attacchi episodici su scala umana. > La prossima generazione di primitive sarà misurata dalla velocità di contenimento, non dagli avvisi o dalla precisione. Quindi chi può realisticamente costruire questo e dove esistono vantaggi durevoli quando l'intelligenza è economica? Leggi di più nella presentazione più recente di @wquist e @yrechtman. Link nelle risposte.

Abbiamo appena pubblicato la stima onchain più accurata dei pagamenti in stablecoin di sempre. Tutti continuano a citare pagamenti in stablecoin tra $10T e $30T. Quel numero è sbagliato. Di molto. Costruito con il team pagamenti di @McKinsey, abbiamo utilizzato un approccio dal basso verso l'alto per isolare i pagamenti reali. Questo rapporto anticipa il nostro nuovo cruscotto dei pagamenti in stablecoin, in arrivo presto. Il numero reale ti sorprenderà 👇🧵