Abdullah Bashar 

[EC @EC_6699]

Ya şimdi yok yazılım bitti, yok o bitti bu bitti bunları bir süreliğine kafanızdan çıkarın.

Sadece basit düşüneceğiz.

Abc üniversitesi mezun oldun.
DSA biliyorsun leetcode tam.
Bölüm bilgin var. Projelerin felanda var.

Okul dönemi de kendin courseradan mesele alanımız Yapay Zeka olsun dersler alıp ne varsa hatmettin.

Şimdi iş arayacaksın hani alanını da seçtin. Aradan iş arama sitelerinden.

Hoppa yapay zeka alanında iş yok.

Lokasyon değiştirip USA yaptın ve bir anda bir sürü iş çıktı.
İşlerin hepsi on-site.

Şimdi ya kariyerini bırakıp Türkiye'de saas işte web,mobil car curt gideceksin. Kuru ekmeğe talim edeceksin.

Ya da Türkiye'den gideceksin.
Para kazanman lazım çünkü.

Neyse dedin ki ben gidecem ama nasıl?

Önünde en iyi yol master veyahut phd.

Master da min cebinden 60 bin dolar olmak zorunda.
PHD ise sağlam yayınların ve bir yüksek lisans olmali(lisansta bizde makale yazilmiyor genelde)

Master 2 yıl
PHD min 5 USA için.

Şimdi durum buraya geldi.
Bak ben anlatırken yoruldum.

Geldiğimiz hale bak.
Çıkmaz oğlu çıkmaz yılların kaybı ve günün sonunda o işe ulaşmanın zorluğu.

İşte bir bilgisayar mühendisi olmanın zorluğu böyle bir şey.

Bir çok senaryo yapabiliriz.
Ama sonuçlar ya hep aynı ya da benzer çıkacaktır.

Robotik hocası yok Türkiye'deki koca koca iyi dediğimiz üniversiteler de.
Çıktın robotik de kendini geliştirmek istedin öyle bir firma yok.
Kendin kurmak istedin malzemeler döviz bazlı.

Falan feşmekan.

Diyorum ya paranız yoksa seçmeyin diye CENG!

[Gazetory @gazetory]

Prof. Dr. Muhammed Keskin'e göre peynirlerin puanları:

🔶 Tost peyniri: 2/10 – İşlenmiş yapısı nedeniyle en düşük puanı aldı.

🔶 Üçgen peynir: 3/10 – Endüstriyel ve işlenmiş yapısı nedeniyle tüketilmemesi öneriliyor.

🔶 Çedar: 4/10 – Piyasadaki birçok ürünün kalitesiz ve "çedar soslu peynir" olması nedeniyle puanı düşürüldü.

🔶 Rokfor: 5,5/10 – Probiyotik açısından zengin ancak yağ ve tuz oranı yüksek.

🔶 Ezine peyniri: 6/10 – Lezzetli fakat yağ oranı yüksek.

🔶 Eski kaşar: 6,5/10 – Fermente olduğu için bağırsak dostu, ancak yağ ve tuzu yüksek.

🔶 Beyaz peynir: 7/10 – Az tuzlusu tercih edilirse daha sağlıklı.

🔶 Kaşar peyniri: 7/10 – Yağ oranı yüksek olsa da tuz oranı daha düşük.

🔶 Tulum peyniri: 7/10 – Lezzetli, tuzu nispeten düşük ancak yağ oranı yüksek.

🔶 Parmesan: 7,5/10 – Genellikle az miktarda tüketildiği için avantajlı.

🔶 Labne: 8/10 – Ucuz olmasına rağmen besin değeri yüksek.

🔶 Süzme peynir: 8,5/10 – Labneye benzer özellikleriyle genel olarak sağlıklı bir tercih.

🔶 Mozzarella: 9/10 – Düşük sodyumlu, yağ profili iyi ve protein açısından zengin.

🔶 Lor peyniri: 10/10 – Protein açısından çok zengin, yağ oranı düşük ve en faydalı peynirlerden biri.

[Uzay @uzay_eth]

Kadınlar ilişkinin başında konfor değil, gerilim ister. Arzu belirsizlikten beslenir. Sarılma, oksitosin, güven hissi... Bunlar seksin ödülüdür, ön koşulu değil.

Kadına önce güven hissi verip, bağ kurarsanız, arzu üretmeden güven dağıtır ve kadının gözünde "iyi ama heyecansız" kategorisine düşersiniz.

Peki erkek bunu neden yapar?

Erken aşamada aşırı duygusal yakınlık gösteren erkek, çoğu zaman sevgi veriyor değil, onay dileniyor gibi gözükür. Bu davranışın amacı "Ben sana bu kadar şefkat verirsem, sen de beni terk edemezsin."

Yani sarılma bir hediye değil, bir terk edilmemek üzerine sigorta poliçesidir. Kendi değerinden emin olmayan erkek, değerini hizmetle, fazla vermekle, kendini ezdirmekle kanıtlamaya çalışır.

Kadın bunu bilinçli analiz etmez ama hisseder. Karşısındaki adamın verdiği şefkatin özgüvenden mi yoksa korkudan mı geldiğini vücudu bilir. Korkudan gelen şefkat, çekiciliği öldürür. Çünkü kadın güçlü bir adam değil, kendinden onay bekleyen bir çocuk görür karşısında.

Supplication, yani kendini küçülterek sevgi satın almaya çalışmak. Adler diliyle söylersek, cesaret eksikliğini itaatle kapatmak. İkisi de aynı sonuca varır. Reddedilme korkusuyla hareket eden erkek, tam da korktuğu şeyi üretir.

Çözüm sarılmamak değil. Çözüm, sarılmanın kazanılmış bir yakınlığın ifadesi olması. Önce gerilim, önce arzu, konfor sonra gelir. Sıralama budur ve bu sıralamayı bozan erkek, kendi kendini friendzone'a atar.

[Öğretmen @ogretmensitemiz]

Çin üniversitelerde sessiz bir devrim yapıyor.
Biz hâlâ “hangi bölüm garanti iş buldurur?” diye tartışırken, Çin bazı bölümlere çoktan kırmızı kart göstermeye başladı.

Son verilere göre Çin’de sadece 2024 yılında:

1.428 lisans programı kapatıldı.
2.220 programa öğrenci alımı durduruldu.
1.839 yeni program açıldı.

Kapatılanlar arasında sadece sanat bölümleri yok.

En çok budanan alanlar arasında şunlar var:

Bilgi Yönetimi ve Bilgi Sistemleri
Kamu Yönetimi / Public Affairs Management
Pazarlama
Ürün Tasarımı
Moda ve Giyim Tasarımı
Yabancı diller ve çeviri programları
Bazı sanat ve beşerî bilim programları

Mesele şu:

Çin, mezununu işsiz bırakan, piyasada karşılığı zayıflayan ve yapay zekâ karşısında hızla değer kaybeden programları buduyor.

Yerine ne koyuyor?

Yapay zekâ.
Robotik.
Entegre devreler.
Akıllı üretim.
Düşük irtifa ekonomisi.
Dijital teknoloji.
Geleceğin sanayi alanları.

Çünkü Çin üniversiteye artık sadece “diploma veren kurum” gibi bakmıyor.

Üniversiteyi doğrudan sanayi politikası, teknoloji yarışı ve istihdam meselesinin merkezine koyuyor.

Herhalde şöyle soruluyor:

Hangi bölümler gerçekten gelecekte işe yarar, hangileri sadece mezun üretiyor?

Prof.Dr.B.Gültekin Çetiner

[Physics In History @PhysInHistory]

A brief history of Quantum computers 👇

1905: Albert Einstein explains the photoelectric effect and suggests that light consists of quantum particles or photons

1924: Max Born uses the term quantum mechanics for the first time

1925: Werner Heisenberg, Max Born, and Pascual Jordan formulate matrix mechanics, the first formulation of quantum mechanics

1925-1927: Niels Bohr and Werner Heisenberg develop the Copenhagen interpretation, one of the earliest and most common interpretations of quantum mechanics

1930: Paul Dirac publishes The Principles of Quantum Mechanics, a standard textbook on quantum theory

1935: Albert Einstein, Boris Podolsky, and Nathan Rosen publish a paper highlighting the counterintuitive nature of quantum superposition and arguing that quantum mechanics is incomplete

1935: Erwin Schrödinger develops a thought experiment involving a cat that is simultaneously dead and alive, and coins the term “quantum entanglement”

1944: John von Neumann publishes Mathematical Foundations of Quantum Mechanics, a rigorous mathematical framework for quantum theory

1957: Hugh Everett proposes the many-worlds interpretation of quantum mechanics, which suggests that every possible outcome of a quantum measurement actually occurs in a parallel universe

1961: Rolf Landauer shows that erasing a bit of information dissipates a minimum amount of energy, known as Landauer’s principle

1965: John Bell proves that quantum entanglement cannot be explained by any local hidden variable theory, known as Bell’s theorem

1973: Alexander Holevo proves that n qubits cannot carry more than n classical bits of information, known as Holevo’s theorem or Holevo’s bound

1980: Paul Benioff proposes a model of a quantum Turing machine, a theoretical device that can perform any computation using quantum mechanical principles

1981: Richard Feynman suggests that simulating quantum systems would require a new type of computer based on quantum mechanics

1982: David Deutsch generalizes Benioff’s model and proposes the concept of a universal quantum computer

1984: Charles Bennett and Gilles Brassard develop a protocol for quantum key distribution, which allows two parties to securely exchange cryptographic keys using quantum states

1985: David Deutsch and Richard Jozsa devise an algorithm that can solve a specific problem faster than any classical algorithm, known as the Deutsch-Jozsa algorithm

1991: Artur Ekert proposes another protocol for quantum key distribution based on quantum entanglement, known as the E91 protocol

1992: David Deutsch and Richard Jozsa extend their algorithm to handle multiple inputs, known as the Deutsch-Jozsa algorithm

1994: Peter Shor discovers an algorithm that can factor large numbers in polynomial time using a quantum computer, known as Shor’s algorithm

1996: Lov Grover invents an algorithm that can search an unsorted database in square root time using a quantum computer, known as Grover’s algorithm

1997: Isaac Chuang, Neil Gershenfeld, and Mark Kubinec demonstrate the first implementation of Shor’s algorithm using nuclear magnetic resonance (NMR) techniques

2000: David DiVincenzo proposes five criteria for building a practical quantum computer, known as the DiVincenzo criteria

2001: IBM researchers implement Grover’s algorithm using NMR techniques and achieve a modest speedup over classical algorithms

2007: D-Wave Systems claims to have built the first commercial quantum computer, but its validity is disputed by many experts

2019: Google announces that it has achieved quantum supremacy by performing a calculation on a 53-qubit quantum processor that would take a classical supercomputer thousands of years to complete

2020: IBM demonstrates that its 65-qubit quantum processor can perform calculations beyond the reach of any classical computer

📷 An IBM QC photographed by James Estrin

[Ice Universe @UniverseIce]

Today, Samsung Group and SK Group announced a long term investment plan worth US$3,100,000,000,000 (US$3.1 trillion), equivalent to ₩4,755 trillion, making it one of the largest technology investment plans ever announced.

Samsung plans to invest approximately US$1,730,000,000,000 (US$1.73 trillion), focusing on semiconductors, AI infrastructure, batteries, and advanced manufacturing. SK Group plans to invest approximately US$1,370,000,000,000 (US$1.37 trillion), primarily to expand AI data centers and the HBM memory ecosystem.

It is important to note that this is not a one time cash investment. The plan spans many years and includes corporate investment, strategic partnerships, and project financing.

Even so, the scale alone sends a powerful message. South Korea is making an unprecedented bet on AI and semiconductors, aiming to strengthen its position as a global technology powerhouse.

[Prof. Dr. B. Gültekin Çetiner @drcetiner]

Üniversiteye gitmeden bilgisayar bilimi müfredatı tamamlanabilir mi?

GitHub’daki Açık Kaynak Bilgisayar Bilimleri Derecesi (Open Source Computer Science Degree), Harvard, MIT, Stanford, Princeton ve Duke gibi üniversitelerin derslerini bir bilgisayar bilimi lisans programı düzeninde bir araya getiriyor.

Programlama, matematik, bilgisayar sistemleri, algoritmalar, makine öğrenmesi, veritabanları ve kriptografi…

Üstelik her dersin süresi, haftalık çalışma yükü ve ön koşulu belirtilmiş.

Diploma vermiyor; fakat diplomaya giden bilgi haritasını ücretsiz sunuyor.

22 binden fazla yıldız alan bu kaynak, bilgisayar bilimini rastgele videolarla değil, sistemli biçimde öğrenmek isteyenler için gerçek bir yol haritası.

https://t.co/XSMSysd0Hd

[Black Hole @konstructivizm]

The Largest Machine Ever Built: The Large Hadron Collider at CERNIt’s not just a machine. It’s a 27-kilometre ring of pure engineering ambition buried beneath the Swiss-French countryside — the biggest, most complex device humans have ever constructed.Weighing in at 10,000 tonnes of superconducting magnets, the LHC operates at an astonishing -271.3°C — colder than the vacuum of outer space itself. In fact, it is the coldest extended region anywhere in the known universe.This extreme chill is non-negotiable. The superconducting magnets must hover just a fraction of a degree above absolute zero to completely eliminate electrical resistance. Even the slightest warming, and the entire system fails in a spectacular “quench” — a runaway release of stored energy powerful enough to melt the magnets https://t.co/E7OPBINxTB 2008, one such quench caused $40 million in damage and kept the collider offline for 14 months. A brutal reminder of just how unforgiving this technology is.Yet when the LHC is firing on all cylinders, the numbers become almost unbelievable:Protons race around the ring at 99.9999991% the speed of light
They complete 11,245 laps every single second
Up to 600 million collisions occur each second inside the detectors
The experiments generate 15 petabytes of data every year
Keeping a 27-kilometre machine at near-absolute zero, year after year, while orchestrating hundreds of millions of particle collisions per second is an engineering triumph that borders on the miraculous.The physics discoveries are legendary.But the sheer audacity and precision required to make it all work might be the most impressive achievement of all.

[Gazetory @gazetory]

Prof. Dr. Behçet Yalın Özkara, üniversitelerin ve eğitim sisteminin geleceğine ilişkin çarpıcı açıklamalarda bulundu:

🔶 Hocam, üniversiteler bitiyor; eğitim ne yazık ki ölüyor.

🔶 İnanılmaz hızlı bir teknolojik gelişim ve yapay zekâ devrimi yaşanıyor ancak bürokratik yapılar bunun çok gerisinde kalıyor.

🔶 İstatistiklere göre 2009 yılında üniversite mezunu bir kişi, okul bitirmeyen birinden 4,71 kat daha fazla gelir elde ediyordu.

🔶 Bugüne geldiğimizde ise bu fark 2,91'e kadar düştü. Aradaki makas gitgide kapanıyor ve eğitim eskiden yarattığı farkı artık yaratamıyor.

🔶 Ücretli çalışan lisans mezunlarının neredeyse yüzde 60'ı, mezun olduğu alanda bile çalışmıyor.

🔶 Birçok kişi, dört yıllık lisans eğitiminde aldığı bilgilerin çok daha fazlasını iş yerindeki ilk altı ayında öğreniyor.

🔶 Yapay zekâ çağı bangır bangır geldi ama fakültelerde hâlâ buna uygun dersler açılmıyor, eski sistemde ısrar ediliyor.

🔶 Günümüzde bilginin maliyeti sıfırlandı; artık her şeyi dünyanın en iyi hocalarından veya yapay zekâdan öğrenebilirsiniz.

🔶 Ancak bilginin alternatif maliyeti inanılmaz arttı. İşinize yaramayacak yanlış bir bilgiye vakit ayırırsanız rekabette anında silinirsiniz.

🔶 Artık okuduğunuz bölümden ziyade üniversitenin etiketi çok daha önemli hâle geldi.

🔶 Fakat hepsinden önemlisi, hayatta mutlaka sevdiğiniz işi bulma ve yapma zorunluluğunuz var.

🔶 Sevmediğiniz bir işi yaparsanız, o işi gerçekten seven ve o suyu kana kana içen rakiplerinizin karşısında tutunma şansınız yok.

🔶 Değişime ayak uyduramayanlar, gelecekte sömürülmeye bile değer görülmeyecek bir sınıfın içine düşecek.

🔶 Bürokratik yapılar bu hıza yetişemediği için, bugünden itibaren artık kendinizi kendi kendinize kurtarmak zorundasınız.

[Non-Linear @nonlinear_james]

Almost 0 women work 60+ hours a week which is required to be in this list.

Women’s IQ is not as variable as men’s and is centered around the mean. Which means the 140+ IQ required to be in this list is 47:1 men.

Women focus on people. Men focus on things. As a result a woman doing her job can affect a few dozen people an hour. A man focusing on things can build something that benefits a billion people an hour.

Of course this will offend leftists and feminists but it is none the less true and explains exactly why there are 0 and everything that powers civilization was invented, brought to market and made successful by men and that won’t change any time soon if ever.

[Recep Tayyip Erdoğan @RTErdogan]

2026-2030 dönemini kapsayan ve bu alanda kritik bir yol haritası olan Türkiye Yapay Zekâ Eylem Planımızın hazırlanmasında emeği geçen herkese yürekten teşekkür ediyorum.

Planımızın ülkemize, milletimize, sektörlerimize ve insanlığa hayırlar getirmesini temenni ediyorum.

Eylem planımız “Fark Et”, “İstifade Et”, “Üret” ve “Yönet” olmak üzere 4 temel eksen ve her eksende birbirini tamamlayan 4 eylem üzerine inşa edildi.

Eylem planımız doğrultusunda Ulusal Yapay Zekâ Okuryazarlığı Programı’nı başlatacağız.

81 ilimizde hayata geçireceğimiz yapay zekâ okuryazarlığı atölyeleriyle 2 yılda 5 milyon vatandaşımıza eğitim vereceğiz.

10 bin ileri düzey yapay zekâ uzmanı ve 100 bin yapay zekâ uygulama profesyoneli yetiştireceğiz.

Sağlık, tarım, savunma ve e-ticaret başta olmak üzere en az 2 bin kamu veri setini Ulusal Veri Kütüphanesi üzerinden milletimizin istifadesine sunacağız.

2030 yılına kadar ülkemizin veri merkezi kurulu gücünü en az 1 gigavata çıkaracağız.

Kamu yatırım programlarımızdan yapay zekâ projelerine en az %2 pay ayıracağız.

Yatırımcılarımıza enerjisi ve altyapısı hazır kampüsler, KOBİ’lerimize ve araştırmacılarımıza hızlı prototip imkânı sunan yapay zekâ büyüme bölgeleri kuracağız.

Veri merkezi, bulut ve yapay zekâ altyapılarında en az 10 milyar dolarlık özel sektör ağırlıklı kaynağı harekete geçireceğiz.

İstanbul’u yapay zekâ alanında Türkiye’nin uluslararası vitrini ve yatırım diplomasisi şehri olarak konumlandıracağız.

[Google @Google]

For over 20 years, we've dedicated ourselves to removing language barriers so people can learn, speak and connect more deeply than ever before.

Today, we’re taking our next step with the release of Gemini 3.5 Live Translate — our latest audio model for live, speech-to-speech translation across 70+ languages. 🧵

[Max Weinbach @mweinbach]

I wrote this in January on Gemini/Siri, it may be worth re-reading before jumping to conclusions on the new Siri https://t.co/xX4QIN7Flo

[IDV @IDV_FPV]

AS3935. detects lightning out to 40 km, sips ~70 µA. how did I not know about this?

Got something in the works ⚡

[Alvin @sondesix]

OPPO Find X9 Ultra - Full Review:
Unapologetically Bold, Wildly Ambitious - and I'm In Love!

OPPO finally joins the battle of the Ultras in the global smartphone market.

With the Find X9 Ultra, OPPO brings major improvements across the board, including:
✅ A Hasselblad-inspired design, with this Tundra Umber colourway that looks absolutely dazzling
✅ The new “Hasselblad Master” Penta Camera System, with upgrades across all lenses
✅ A new 200MP LYT-901 main camera + LYT-600 ultra-wide
✅ Dual periscope telephoto lenses, featuring the world’s largest 3x tele sensor + arguably the best 10x tele lens on a smartphone
✅ O-Log2 with ACES workflow + OPPO’s first-ever 8K video recording
✅ Snapdragon 8 Elite Gen 5
✅ 7050mAh battery + 100W wired charging
✅ Improved ColorOS 16 that feels more feature-rich and smoother than ever

On paper, this is one of the most ambitious smartphones OPPO has ever made, both in hardware and software.

I’ve used this phone as my daily driver for around two weeks, and that doesn’t even include my experience before and during the global launch trip in Chengdu last month.

So now, let’s dive deep into the Find X9 Ultra and see if it truly lives up to the hype.

And as always, don’t forget to grab your snacks before diving into the review! 🍿🍩

[Aakash Gupta @aakashgupta]

Dirac couldn't get hired as an electrical engineer. A 19-year-old with a Bristol degree in 1921, during a post-war depression that had no use for him. So he stayed at Bristol and studied math for free because there was nothing else to do.

Two years later he got a fellowship to Cambridge. His advisor, Ralph Fowler, handed him proofs of an unpublished Heisenberg paper in August 1925. Dirac read it and realized the math resembled Poisson brackets from classical mechanics. Within months he had built an entirely new mathematical framework for quantum theory.

He published 11 papers before submitting his thesis. Eleven. Most PhD students struggle to publish one. Dirac had a body of work that constituted an entire theoretical foundation, and he still needed to package it into a dissertation to satisfy the degree requirements.

The thesis title tells you everything about the confidence level. When you title your PhD "Quantum Mechanics" at age 23, you are either delusional or correct. Dirac was correct. It was the first PhD thesis ever written on the subject.

Two years after that he wrote the Dirac equation, unifying special relativity with quantum mechanics and predicting antimatter before anyone had observed it. By 1932 he held the Lucasian Professorship of Mathematics at Cambridge. The same chair Isaac Newton held. He was 30.

Nobel Prize at 31. The youngest physics laureate at the time.

The entire arc from unemployable engineer to owning Newton's chair took 11 years. The field he named his thesis after is now the operating system of modern physics.

[Vaibhav Sisinty @VaibhavSisinty]

Geoffrey Hinton, the father of artificial intelligence:

"If you truly understand this lesson, you may not be able to sleep comfortably tonight."

This 47-minute lecture is the best thing on the internet you will find about AI.

[Ihtesham Ali @ihtesham2005]

10 WEBSITES EVERY STUDENT SHOULD USE BEFORE GRADUATION.

Bookmark every single one. Your university will never tell you about most of these.

1. https://t.co/Sw42cy7v6U
Upload every textbook, lecture, and PDF for a course. Ask questions across all of them. Built by Google DeepMind.

2. https://t.co/6w0IBtOEYB
Search scientific research fast. Ask any question and get answers with links to relevant papers in seconds.

3. https://t.co/OAhaYocdxH
The world's largest open library. Almost any textbook your professor assigned is on here for free.

4. https://t.co/Y3KvNzZ11m
Research assistant that cites every source. Replaces 90% of Google searches for academic work.

5. https://t.co/Po8bWb4d0Z
Free reference manager that builds your bibliography automatically. Saves 20+ hours per semester.

6. https://t.co/9kI8wuIEk1
Solves math, physics, chemistry, and engineering problems step by step. Shows the full working.

7. https://t.co/7rJwkujVhX
The job platform built specifically for students. 1.4 million employers actively recruiting on it right now.

8. https://t.co/0FjarSEgUe
Matches you to scholarships you actually qualify for. Over $3.4 billion awarded to students every year.

9. https://t.co/Gv2m8XhUiP
Free Barbara Oakley course taken by 4 million people. The science of how to actually study and remember.

10. https://t.co/GdrQtY6qs6
Free with most university logins. 16,000+ courses on everything from Excel to AI engineering.

The students who graduate with the biggest head start are not smarter. They just found the right tools earlier.

[Alex Veremeyenko @alex_verem]

Let me trace the timeline here because nobody's connecting it.

Step 1: Scrape the entire internet. Every book, every article, every conversation, every piece of art, every forum post. Do it without asking. Do it without paying.

Step 2: Train a model on all of it. Call it "artificial intelligence."

Step 3: Go to BlackRock's Infrastructure Summit and announce: "We see a future where intelligence is a utility, like electricity or water, and people buy it from us on a meter."

Step 3 is where you sell people's own knowledge back to them. On a meter.

They took the collective output of human thought, compressed it into a model, and now they want to charge you by the token to access a version of what you and everyone you know already created.

One Reddit user put it perfectly: "They stole all this data from us, the people, our life's work, creativity, art, by devouring the internet and blowing through all copyright laws. Now they want to sell it back to us in the form of a utility."

Imagine if someone photocopied every book in the public library, burned the library down, and then opened a subscription service for the copies.

That's the metered intelligence business model.

And they're pitching it to infrastructure investors as though they invented water.

[Captain Insight @CaptainInsightX]

In 1987, he started a company with $220M and zero customers.
Today nothing ~ not AI, not iPhones, not Tesla ~ runs without it. 🤯

> Meet Morris Chang 🇹🇼

> Born 1931 in China. Survived three wars before age 18.
> Moved to America in 1949 as a refugee, arriving with a Harvard acceptance letter.⁠
> Started at Harvard. Transferred to MIT.
> Failed his PhD qualifying exams at MIT.
> Later earned his PhD at Stanford.
> Joined Texas Instruments in 1958.
> Spent 25 years there.
> Rose to run their entire global semiconductor business.
> 1983: Passed over for CEO at age 52.
> Resigned after being sidelined.⁠ 🙃
⁠> Became President at General Instrument for a year.⁠
⁠> Then took a massive pay cut and moved to Taiwan.⁠
> Had one radical idea nobody believed:
> A factory that designs nothing ~ just makes chips for others.
> Founded TSMC in 1987 at age 55. 🔥
> Government money. Philips partnership. Zero personal equity.
> Didn't own a piece of the company he built at the start.
> Bought his own shares later.
> Intel's Andy Grove audited the tiny factory. Found over 100 defects.⁠
⁠> TSMC fixed every single one in record time. Earned Intel's order.⁠
> ⁠That certification changed everything. 🚀⁠
> Led TSMC for 18 years as CEO. Retired at 74.
> Came back at 78 to stabilize the company.
> Strengthened the Apple partnership.
> Retired again as Chairman at 86. Job done.
> Nvidia. Apple. AMD. Qualcomm. Tesla. Amazon.
> None of them manufacture their own advanced chips.
> Morris Chang's factories make them all.
> ~90% of the world's most advanced chips. His vision. 🫡

He was passed over at 52.
He built the most important company on Earth at 55.

Absolute GOAT 🐐