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Bonk Eco continues to show strength amid $USELESS rally
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Pump.fun to raise $1B token sale, traders speculating on airdrop
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Boop.Fun leading the way with a new launchpad on Solana.
Ti Morse
「1960年代以降、私たちは環境法の足場を築き上げ、事実上何かを違法にしました。
カリフォルニア州では、私が化学と呼ぶものを基礎レベルで制限し始めています。今では金属を使った化学はほぼ違法です。
そして金属を使った化学が違法なら、電気スタックで何かを作ることはできません。
カリフォルニアは産業の超大国でした。かつて世界の戦艦の半分を建造した。私たちはカイザー造船所を建てました。航空母艦のブリッジ上部構造物はこの辺りに建てられました。
カリフォルニアはEV革命と太陽光革命の最前線にいることを誇りに思っていました。
しかし、過去の無謀な環境問題のせいで、私たちは事実上競技を禁止する法律を作ってしまいました...これらの技術の優秀なエンジニアがたくさんいるのに。」
@sdamico @aphysicist
2026年2月28日
米国対中国の製造業論争
私の最初の討論会は、@ImpulseLabsの創設者@sdamicoと@atomic_incの創設者@aphysicistの間で行われました。
タイムスタンプ:
0:39 はじめに
11:34 アメリカの製造業の衰退を逆転させることは可能でしょうか?
16:37 サムは今、どこに1億ドルを工場に投資する?
21:28 カリフォルニアが金属化学を違法にした方法
25:43 イーロンがテスラの上海ギガファクトリーに語る
32:01 データセンターブームを活用して高度な能力を陸上に引き込む
36:51 アメリカにおける中国レベルの能力構築
38:33 米国政府は企業に基礎レベルの能力構築を促していません
42:54 なぜ宇宙企業はサプライチェーンを垂直統合しなければならないのか
45:06 中国のサプライチェーン構築の利点
49:10 なぜアップルはすべての製品を中国で製造しているのか
59:42 Appleがエンジニアリングの専門知識を輸出
1:02:19 家電
1:07:55 ヒューマノイドロボットの登場が権力のバランスをどう変えるか
1:12:29 なぜAppleは中国でサプライチェーンを構築するために数千億ドルを費やしたのか
48
米国対中国の製造業論争
私の最初の討論会は、@ImpulseLabsの創設者@sdamicoと@atomic_incの創設者@aphysicistの間で行われました。
タイムスタンプ:
0:39 はじめに
11:34 アメリカの製造業の衰退を逆転させることは可能でしょうか?
16:37 サムは今、どこに1億ドルを工場に投資する?
21:28 カリフォルニアが金属化学を違法にした方法
25:43 イーロンがテスラの上海ギガファクトリーに語る
32:01 データセンターブームを活用して高度な能力を陸上に引き込む
36:51 アメリカにおける中国レベルの能力構築
38:33 米国政府は企業に基礎レベルの能力構築を促していません
42:54 なぜ宇宙企業はサプライチェーンを垂直統合しなければならないのか
45:06 中国のサプライチェーン構築の利点
49:10 なぜアップルはすべての製品を中国で製造しているのか
59:42 Appleがエンジニアリングの専門知識を輸出
1:02:19 家電
1:07:55 ヒューマノイドロボットの登場が権力のバランスをどう変えるか
1:12:29 なぜAppleは中国でサプライチェーンを構築するために数千億ドルを費やしたのか
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@micro1_aiの創業者兼CEOである@aliansarinikとの初めてのインタビューです。
1:10 継続的モデル改善
2:42 AI採用ツールから始める
5:42 人間のデータ領域への移行
7:19 人間の幸福指数
13:32 現実世界のロボティクスデータセットの作成
17:03 1週間で何百人もの医師と弁護士を雇う
20:15 世界クラスのホワイトグローブサービス提供
22:15 エージェンシーの採用とリスクを取ること
26:03 双方判定の高速
27:35 データに全力を注ぐ
28:52 インセンティブの構造化
38:18 リーダーシップと細部に留まる
40:10 投資家のピッチ直前に最大の顧客を失う
43:24 存在の危機の後にリスク回避的になる
50:45 行動したい衝動を感じたらできるだけ早く行動すること
56:12 年間で30倍の収益成長の感覚
1:00:48 集中力を保ち、新規プロジェクトの制限
1:02:30 大手AIラボが何を望むか予測
1:06:50 タイムラインを予測するモデル作成
1:12:23 最後の手段としての採用
1:18:25 大きな大胆な賭けをする
1:28:49 長期課題
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