Nippon Natto

A bowl of rice, some miso, and yes of course - Natto! Oh yea Price, Pattern, & Time Methodology. 🍚

[Nicholas Mugalli @RealNickMugalli]

🇨🇳The founder of Moonshot the Chinese company that created Kimi K3 to overthrow Anthropic and OpenAI lead just gave a 40 minute masterclass on their progress.

The best explanation I’ve seen on Chinese cheap models. Free game!! Must watch…

[0xNobler @CryptoNobler]

🚨 BREAKING: SOMETHING JUST BROKE IN JAPAN!!

🇯🇵 OVER ¥300,000,000,000,000 HAS BEEN WIPED OUT OF THE JAPANESE STOCK MARKET IN 20 MINUTES.

THE BANK OF JAPAN IS NOW AGGRESSIVELY DUMPING ALL U.S. TREASURIES TO SAVE THE MARKET.

THIS IS EXTREMELY BAD NEWS FOR GLOBAL MARKETS...

[Polymath Investor @polymathinvest1]

Research suggests that re-reading with a highlighter is nearly useless.
So I pulled together 63 techniques that actually move the needle, ranked by how much each one improves retention.
These protocols can help anyone whose work depends on absorbing, remembering, and using information every day.
Full guide in the newsletter.
(1/4)

[Sneha @Sneha_TechAI]

🚨| BANKS DON'T WANT YOU TO KNOW THIS.

78% of people have never been taught how to manage their money.

Claude does it for you in minutes.

Here are the 10 best prompts ↓

(Save this before it disappears)

[Jokker @0xJokker]

AMD ACABA DE MATAR LAS SUSCRIPCIONES DE IA

La CEO de AMD Lisa Su presento oficialmente una PC del tamaño de una lonchera y ejecuto en vivo un modelo de 235 mil millones de parametros

Sin centro de datos. Sin nube. Sin GPU alquiladas

El chip en su interior es el AMD Ryzen AI Max+ 395

Es el primer chip x86 en el que la CPU y la GPU comparten el mismo bloque de memoria

Hasta 128 GB de memoria unificada

Una RTX 5090 te ofrece 32 GB de memoria de video

Una 4090 te da 24 GB

Pero esta pequeña maquina te ofrece mas de tres veces la memoria de cualquiera de ellas

Y cabe en una mochila

En inferencia con DeepSeek R1 le gano a una RTX 5080 por 3x

Una desktop del tamaño de un libro grueso superando una tarjeta grafica de mas de mil dolares en una carga de trabajo real de IA

Ahora haz las cuentas de tus suscripciones

Claude Code Max: $200 al mes
ChatGPT Pro: $200
Cursor: $20
Gemini: $20

Son $5,280 al año antes de construir una sola cosa

La version de 128GB de esta maquina cuesta entre $1,800 y $2,500

A ese ritmo se paga sola en menos de un año

Y despues corre sin costes adicionales, GRATIS

> Instalas Ollama
> Bajas Qwen3 235B
> Apuntas Claude Code a localhost
> La misma interfaz que ya usas
> Nada sale de tu maquina
> Nada cuesta por request
> Sin limitaciones a las 3am cuando por fin tienes tiempo para construir

Los abogados dejan de preocuparse por lo que OpenAI hace con sus archivos

Los developers dejan de ver el contador de tokens

Los founders dejan de matar prototipos porque la factura de la nube los asusta

La IA local ya no es solo una opcion mas economica

Es la unica IA que nadie puede quitarte

Y la pregunta ya no es si la IA local es lo suficientemente buena

Esta claro que si lo es

La verdadera pregunta es por que seguir pagando suscripciones cada mes cuando puedes correrla tu mismo

[The Superior Man @superior_hombre]

IN JAPAN, LAZINESS IS CONSIDERED A DISEASE AND PEOPLE TREAT IT WITH THESE 7 METHODS:

Thread 🪡

1. Kaizen..

[Jack @jackcoder0]

Two economists just published a mathematical proof that AI will destroy the economy.

Not might. Not could. Will — if nothing changes.

The paper is called "The AI Layoff Trap." Published March 2, 2026. Wharton School, University of Pennsylvania. Boston University. Peer reviewed. Mathematically modeled.
The conclusion is one sentence.
"At the limit, firms automate their way to boundless productivity and zero demand."

An economy that produces everything. And sells it to nobody.
Here is how you get there.
A company fires 500 workers and replaces them with AI. A competitor fires 700 to keep up. Another fires 1,000. Every company is behaving rationally. Every company is following the incentives correctly. And every company is building a trap for itself.

Because the workers who were fired were also customers.
When they lose their jobs faster than the economy can absorb them, they stop spending. Consumer demand falls. Companies respond by cutting costs — which means automating more workers — which means less spending — which means more falling demand — which means more automation.

The loop has no natural exit.
The researchers tested every proposed solution. Universal basic income. Capital income taxes. Worker equity participation. Upskilling programs. Corporate coordination agreements.
Every single one failed in the model.
The only intervention that worked: a Pigouvian automation tax — a per-task levy charged every time a company replaces a human with AI, forcing them to price in the demand they are destroying before they pull the trigger.

No government has implemented this. No major economy is seriously discussing it.
Meanwhile the numbers are already tracking the curve. 100,000 tech workers laid off in 2025. 92,000 more in the first months of 2026. Jack Dorsey fired half of Block's workforce and said publicly: "Within the next year, the majority of companies will reach the same conclusion."
Nobody is doing anything wrong. Companies are following their incentives perfectly. That is exactly the problem.

Rational behavior. At scale. Simultaneously. With no mechanism to stop it.
Two economists built the math. The math leads to one place.

Source: Falk & Tsoukalas · Wharton School + Boston University ·

[Penguin X @ThePenguinBTC]

Dünya ekonomisinin altında görünmez bir fay hattı var. Adı Japonya.

Japonya'ya bakınca durgun, yaşlı, otuz yıldır yerinde sayan bir ülke görürsünüz.

Ama gerçek bambaşka.

O sessiz ülke, dünyanın bütün piyasalarının üstünde durduğu zemin.

Son aylarda o fay ilk kez çatlamaya başladı. Bir kez kırılırsa sarsıntı önce Amerika'yı, ardından dünyanın geri kalanını vurur.

İşin en tuhafı, herkes başka yere bakarken bu çatlak gün geçtikçe büyüyor.

Anlatıyorum.

Japonya uzun yıllar dünyanın en ucuz para kaynağı oldu. Faizini neredeyse sıfırda tuttu ve merkez bankası durmadan para basarak devletin borcunu kendi üstüne yığdı.

Bugün gelinen noktada devletin borcunun yarısına yakını tek bir kurumun, yani merkez bankasının elinde.

Durumu şöyle düşünebilirsiniz.

Devlet bir eliyle borçlandı, öbür eliyle o borcu kendi kendine satın aldı. Aldığı borcun en büyük alıcısı yine kendisiydi.

Son iki yıldır bu düzeni tersine çevirmeye çalışıyordu. Bastığı parayı yavaş yavaş geri çekip piyasayı kendi ayakları üzerinde bırakmak istedi.

Fakat plan beklendiği gibi gitmedi.

Japonya'nın on yıllık tahvil faizi son aylarda yüzde 2,5'e dayandı. Bu, 1997'den bu yana görülmemiş bir seviye.

Rakam küçük duruyor olabilir, ancak Japonya için ağır bir tehdit taşıyor.

Japonya dünyanın en borçlu ülkelerinden biri ve bütçesini faizlerin yüzde 3'ü geçmeyeceği varsayımıyla kurmuştu.

Faiz şu an yüzde 2,5 olduğuna göre kırılma noktasına yalnızca bir adım kalmış durumda.

Faiz her yükseldiğinde devletin elinde harcayacak para azalıyor. Sadece bu yıl borç ödemeleri yüzde 10'un üzerinde artarak bütçenin dörtte birine ulaştı.

Bu baskının üzerine bir de enflasyonun geri dönüşü eklendi.

Japonya aslında uzun süre enflasyon istedi, çünkü ekonomisi durgundu ve fiyatlar bir türlü kıpırdamıyordu.

Bu kez gelen enflasyon ise büyümeden değil, dışarıdan kaynaklanıyor. Ortadoğu'daki çatışmanın yükselttiği enerji fiyatlarından besleniyor.

Japonya enerjisinin neredeyse tamamını dışarıdan aldığı için bu artışı kendi başına durduramıyor.

Peki bunun bize ne zararı var?

Asıl mesele de burada başlıyor, çünkü bu fayın bir değil iki ucu var.

Birinci ucu Amerika.

Japonya dünyada en çok Amerikan tahvili tutan ülke. Elinde 1 trilyon doların üzerinde Amerikan borcu bulunuyor.

Ülkede faizler yükselince Japon yatırımcının hesabı değişiyor. Parasını yıllarca daha çok kazandırdığı için Amerika'da tutuyordu, kendi ülkesinde faiz cazip hale gelince o parayı toplayıp eve getirmeye başlıyor.

Oysa esas büyük tehlike bu bile değil.

Fayın ikinci ucu

İkinci ucun adı carry trade ve aslında oldukça basit bir mantığa dayanıyor.

Bir yerden çok ucuza borç alırsınız, o parayı daha çok kazandıran bir yere koyarsınız, aradaki farkı cebinize atarsınız. Dışarıdan bakınca tamamen risksiz görünür.

Japonya faizi yıllarca sıfıra yakın kaldığı için oradan borçlanmak bedava sayılırdı.

Dünyanın dört bir yanından yatırımcılar bu fırsatı değerlendirdi. Trilyonlarca dolar bu yoldan Japonya'dan çıktı.

Peki o para nereye gitti?

İşin perde arkası tam da burada.

Japonya'dan çıkan ucuz para doğrudan Amerika'ya gitmedi. Önce çoğu insanın adını bile duymadığı bir dünyaya girdi.

Gölge bankacılığa.

Gölge bankacılık şu demek.

Paranın normal bankaların dışında, fonların içinde yönetilmesi. Bu para çoğunlukla vergi cennetlerinde, deniz aşırı finans merkezlerinde, kimsenin doğru dürüst takip edemediği yapıların içinde duruyor.

Neden oralarda? Çünkü o merkezler en az denetlenen, en az soru sorulan yerler.

Şimdi büyüklüğüne bakın, çünkü işin şoke eden yanı burada.

Bugün dünyada gölge bankacılığın toplamı 256 trilyon doları aştı.

Daha açık söyleyeyim. Dünyadaki paranın yarısından fazlası artık normal bankalarda değil, bu el altından işleyen sistemin içinde. Üstelik her yıl bankaların iki katı hızla büyüyor.

Dünya ön taraftaki bankalara, devletlere, açıklanan rakamlara bakıyor. Oysa o devasa yığın arka odada ve kimse kapıyı tam açamıyor.

İşte Japonya'dan çıkan o para da yıllarca bu arka odayı besledi.

Şimdi tablonun en kritik noktasına geldik.

Bu paranın büyük bölümü en yüksek getiriyi vaat eden yere koştu. Yapay zekaya ve veri merkezlerine.

Ama burada ciddi bir sorun var. Yapay zeka henüz para kazanmıyor.

Onu kuran şirketler kâra geçmek bir yana, hızla nakit kaybediyor. Sebebi ise enerji.

Veri merkezleri akıl almaz miktarda elektrik harcıyor.

Elektrik pahalandıkça maliyet yükseliyor.

Sonuç ortada. Asıl para, henüz kâr gösteremeyen bir yere aktı.

Şimdi iki ucu birleştirin.

Bütün bu yapı tek bir şarta dayanıyordu. Japon parasının ucuz ve bol kalmasına.

O para pahalanıp eve dönmeye başladığında ilk kırılan yer, en çok borçla şişen, en az kâr eden ve en zor izlenen yapı olur.

Yani önce bu görünmez kat sarsılır. Üstelik para bu karanlık sistemde gizlendiği için, çatlağın ne kadar büyüdüğünü kıracağı ana kadar kimse tam olarak ölçemez.

Sonucun ne olabileceğini görmek için çok geriye gitmeye gerek yok.

Ağustos 2024'te Japonya faizini yüzde 0,1'den yüzde 0,25'e çıkardı. Tek başına önemsiz sayılabilecek bir adımdı, fakat etkisi ağır oldu.

Japon borsası tek günde yüzde 12'nin üzerinde düşerek 1987'den bu yana en sert çöküşünü yaşadı.

Sarsıntı 48 saat içinde dünyaya yayıldı. Amerikan borsaları, gelişen piyasalar ve riskli varlıklar aynı anda geriledi, korku endeksi kriz seviyelerine geldi.

Küçücük bir faiz adımı bütün bunlara yol açtı.

Bugün tablo çok daha kırılgan. Japonya faizi şu an yüzde 0,75'te ve merkez bankasının içinde bu oranı daha da yükseltmek isteyenler var.

Önümüzdeki toplantı yeni bir artışın kapısını aralıyor. Dolayısıyla 2024'te yaşananın kat kat büyüğü masada duruyor.

Dürüst konuşmak gerekirse bu çözülme henüz tam patlamadı.

Buna karşılık o çatlak çoktan belirdi. Japon yatırımcılar yılın ilk üç ayında 29,6 milyar dolarlık Amerikan tahvili sattı, bu da 2022'den bu yana yapılan en büyük satıştı.

Uzun yıllar dünyanın huzuru tek bir dengeye, Japonya'nın parayı bedava tutmasına dayandı.

O dönem artık kapanıyor ve kimse bu tarafa bakmıyor.

Tıpkı büyük bir depremden önceki o sahte sessizlik gibi.

Gelişmeleri takip ediyorum, sizi bilgilendirmeye devam edeceğim.

[Justin Banks @RealJGBanks]

Those who listen will become MILLIONAIRES.

Once the AI hardware rotation slows down…
power will still need to grow exponentially.

Here’s the AI Power Super cycle that RETIRES you:

1. Layer 1 Fuel & Natural Gas Supply
(the energy feeding the AI boom)
• $EQT - largest U.S. natural gas producer
• $KMI - gas pipelines + infrastructure
• $WMB - natural gas transport + LNG
• $ET - massive U.S. energy network

2. Layer 2 Onsite / Fast Deploy Power
(the real near-term bottleneck solution)
• $BE - Bloom Energy fuel cells
• $GEV - gas turbines + power systems
• $CAT - backup generators
• $CMI - power generation systems
• $KGS - gas compression + mobile power
• $TE - solar + microgrid exposure

3. Layer 3 Grid & Electrical Infrastructure
(the hidden AI winners)
• $ETN - electrical systems
• $PWR - grid buildout
• $VRT - cooling + power management
• $HUBB - transformers + grid equipment
• $NVT - electrical infrastructure
• $EMR - industrial power systems

4. Layer 4 Nuclear & Long-Term Baseload
(the future AI power source)
• $OKLO - advanced nuclear
• $SMR - small modular reactors
• $NNE - portable microreactors
• $CEG - largest U.S. nuclear fleet
• $VST - nuclear + power generation
• $BWXT - reactor components + services

Here is how it breaks down.
AI models get larger. Data centers get bigger.

Energy demand keeps accelerating.

[Wisdom Notes @WisdomNotess]

6 Things You Should NEVER Do, According To Stoicism:

(THREAD)

[Succeeded Mind @SucceededMind]

I'm 59.

Here ae 18 uncomfortable truths I wish I knew earlier:

[Polymath Investor @polymathinvest1]

A few months back, I published this guide on how to remember everything you read.
Re-sharing it here for anyone who finds these protocols useful.

(1/11)

[Uncover AI @uncover_ai]

They don't want you to know Claude can analyze any stock like a wall street analyst for free.

Here are 10 prompts you need to know about:

[Rony @Ronycoder]

Instead of watching an hour of Netflix, watch this 2-hour Stanford lecture on AI careers. It will teach you more about winning in the AI race than all the AI content you’ve scrolled past this year.

[Midas @DeFiMidas]

🚨BREAKING:

BANK OF JAPAN SOLD ¥602.8 BILLION IN U.S. ASSETS YESTERDAY

DUMP HAS ALREADY STARTED

WE ARE GOING LOWER

[Jaynit @jaynitx]

In 2019, MIT professor Patrick Winston gave a legendary 1-hour lecture called “How to Speak.”

It has 18M+ views for a reason.

His frameworks:
• Your ideas are like your children
• The 5-minute rule for job talks
• Why jokes fail at the start

15 lessons on communication:

[鈴森はるか 『haruka suzumori』 🇯🇵 @harukaawake]

🇯🇵 Some excellent Japanese-language lessons for those who want to talk about sports cars.

You won't be too surprised to know that most of these words are loan words from English.

[Rishabh @Rixhabh__]

Instead of watching a movie, learn OpenClaw in 317 minutes.

[Mark Gadala-Maria @markgadala]

A Bloomberg Terminal costs $24,000 a year. Someone just recreated one using Perplexity Computer for $200 a month.

Bloomberg's moat was never the data, that's increasingly commoditized. It was the interface: thousands of keyboard shortcuts, proprietary screens, and muscle memory that finance professionals spent years learning. The switching cost wasn't price, it was retraining.

AI agents collapse that moat. If Computer can replicate the interface and pull equivalent data from public sources, the only remaining lock-in is the chat network and real-time feeds. One is a social product. The other is a licensing negotiation.

Bloomberg did $12.6 billion in revenue last year selling terminals. The first credible open-source alternative just got built in an afternoon.

[fxevolution @fxevolution]

A trend to watch in 2026.