Dziś rozmawiałem z przyjacielem, który spędził dziesięciolecia w chińskiej technologii i teraz doradza kilku chińskim firmom zajmującym się robotyką, i obaj byliśmy zdezorientowani, jak bardzo postrzeganie odbiega od rzeczywistości. W swoich podróżach w tym miesiącu spotkali się z japońskim dyrektorem generalnym firmy zajmującej się robotyką przemysłową oraz z szefem robotyki humanoidalnej w dużej globalnej firmie doradczej. Obydwaj stwierdzili, że chińskie firmy pracują tylko nad tańczącymi robotami, w stylu Unitree. Istniała bardzo mała świadomość, że, niezależnie od tego, czy to właściwy kierunek na dłuższą metę, roboty humanoidalne są już produkowane na dużą skalę i działają na liniach produkcyjnych w Chinach już dziś. W rzeczywistości planujemy odwiedzić takie linie w kwietniu i prawie zrobiliśmy to w zeszłym tygodniu, ale nie udało nam się to logistycznie. Dodatkowo, podczas gdy większość naszego czasu spędziliśmy na nowej energii i produkcji, odwiedziliśmy również kilka firm zajmujących się robotyką. Byli jednogłośnie optymistyczni, że roboty zastąpią znaczną część ludzkiej pracy, a w wielu ustawieniach fabrycznych już to się dzieje. Niektóre linie były w rzeczywistości prawie pozbawione ludzi. Pytanie, które zawsze pojawia się w tych rozmowach, to zwinność. Zręczność. Sensing dotykowy. Ludzie spoza branży mają tendencję do zakładania, że to najtrudniejsza część. To, co teraz słyszałem wielokrotnie w różnych firmach, to to, że z perspektywy sprzętowej ten problem jest w dużej mierze rozwiązany. Wysoce wrażliwe roboty ręce już istnieją. Mogą obsługiwać delikatne obiekty bez deformowania miękkich materiałów, a w pewnych aspektach są już nadludzkie, zdolne do wykrywania drobnych zmian w fakturze, temperaturze i wadze. Widzisz je wszędzie w trybie demonstracyjnym na targach i wystawach. Te systemy nie są jeszcze zawsze ekonomiczne, ale istnieje silna pewność, że wkrótce staną się opłacalne, w wielu więcej modelach. Prawdziwym wąskim gardłem teraz jest inteligencja. Bez niej zostajesz z bardzo precyzyjną maszyną, która nie jest autonomiczna i nie może być używana w sposób ogólny. Wiele sprzętu, który ludzie wyobrażają sobie dla przyszłych robotów humanoidalnych, już istnieje. To, co w dużej mierze brakuje, to zrozumienie rzeczywistości i szybka, adaptacyjna inteligencja. Zagłębiamy się w to dalej. Współpracujemy z Shenzhen Robotics Association i bierzemy udział w ich konferencji w kwietniu, a także organizujemy wyjazd skoncentrowany na robotyce od 20 do 24 kwietnia. Link w komentarzach (a także przypięty do mojego profilu).

Nowi konkurenci oparte na AI nie dostrzegają prawdziwego problemu z cyberbezpieczeństwem. Co jest oczywiste? > AI wymusza architektoniczne odnowienie w bezpieczeństwie: ataki mają teraz prawie zerowy koszt marginalny i nieustannie się adaptują. > Dodanie LLM to tylko stopniowa aktualizacja, a nie odnowienie, którego rynek naprawdę potrzebuje. > Dzisiejsi liderzy w dziedzinie bezpieczeństwa (Palo Alto, CrowdStrike, nawet Splunk) zostali stworzeni, aby bronić się przed atakami na ludzką skalę, epizodycznymi atakami. > Następna generacja prymitywów będzie mierzona szybkością ograniczenia, a nie powiadomieniami czy dokładnością. Kto więc realistycznie może to zbudować i gdzie istnieją trwałe przewagi, gdy inteligencja jest tania? Przeczytaj więcej w najnowszej prezentacji @wquist i @yrechtman. Link w odpowiedziach.

Właśnie opublikowaliśmy najdokładniejszą szacunkową wartość płatności stablecoinów w historii. Wszyscy ciągle cytują płatności „stablecoinów” w wysokości od 10 bilionów do 30 bilionów dolarów. Ta liczba jest błędna. Bardzo. Wspólnie z zespołem płatności @McKinsey zastosowaliśmy podejście od dołu do góry, aby wyizolować rzeczywiste płatności. Ten raport zapowiada nasze nowe dashboard płatności stablecoinów, który wkrótce zostanie uruchomiony. Prawdziwa liczba cię zaskoczy 👇🧵