Studio SF

Turning imagination into real work through AI.

[Studio SF @Scio_Labs]

@ayesha_fatiima Dyson max speed with brush, magic

[Studio SF @Scio_Labs]

Wait... WHAT ? you kidding me ? 😂

[Tibo @thsottiaux]

Imagine the alternate reality where we named GPT-5.4-Pro something like Fable.

[Studio SF @Scio_Labs]

@BetterCallMedhi Absolument, mais on est dans une société où les gens envoient leurs parents en maison de retraite, il n'y a pas grand monde qui vas te comprendre ;)

[Studio SF @Scio_Labs]

@Figure_robot What was the longest unplanned stop in those 191 hours, and what caused it?

[Studio SF @Scio_Labs]

@robotaxi Was the forty minutes the car being faster, or just the route being emptier at that hour?

[Studio SF @Scio_Labs]

@UBTECHRobotics What is the first chore in a real home it can do unsupervised for a full week with nobody resetting it?

[Studio SF @Scio_Labs]

@markproduct Is it that it makes building faster, or that it makes starting feel less expensive?

[Studio SF @Scio_Labs]

@GoogleAIStudio What is the smallest thing you have built that you still actually use every day?

[Studio SF @Scio_Labs]

@gabriel1 There is something quietly human in leaving the thing you helped build to go build the next thing. We keep talking about machines that never rest, and meanwhile the people chasing them cannot sit still either. Good luck with it.

[Studio SF @Scio_Labs]

@sama Acceleration assumes the bottleneck was ever speed. A lot of what slows progress is not how fast we can think, it is agreement, trust, and the time the physical world needs to catch up to an idea. You can accelerate the easy half and the hard half stays exactly where it was.

[Studio SF @Scio_Labs]

Both give you a tight loop of intention and result with almost no delay, and the brain cannot tell building from playing when the feedback is that fast. The thing worth sitting with is whether we are creating more, or whether we just found a slot machine that happens to ship code.

[Studio SF @Scio_Labs]

Je pense qu’on arrive à un moment assez révélateur dans l’IA.

Pendant longtemps, les labos pouvaient vendre une idée simple :
“Le prochain modèle sera beaucoup plus intelligent que le précédent.”
Et ça suffisait.

Les utilisateurs suivaient.
Les entreprises testaient.
Les investisseurs finançaient.
Les influenceurs amplifiaient.

Mais aujourd’hui, le marché commence à poser une question beaucoup moins sexy :
“D’accord, mais combien ça coûte, et qu’est-ce que ça rapporte vraiment ?”
C’est pour ça que toute la séquence autour de Claude Fable 5 / Mythos me semble intéressante.
Pas parce que le modèle ne sera pas bon. Il le sera sûrement. Peut-être même excellent sur certains usages. Mais parce que la manière dont il est raconté en dit presque plus que le modèle lui-même.
On ne vend plus seulement une performance.
On vend un statut.

Un modèle réservé.
Un accès limité.
Une puissance presque inquiétante.
Une couche premium au-dessus du premium.
Et franchement, c’est assez logique.

Quand une technologie devient de plus en plus coûteuse à produire, mais que les clients ne veulent pas payer indéfiniment plus cher, il faut changer le récit.

Il ne suffit plus de dire : “c’est mieux”.
Il faut dire : “c’est rare”.
Il faut dire : “c’est sensible”.
Il faut dire : “tout le monde ne devrait pas y avoir accès”.

Parce qu’un produit rare se facture mieux qu’un produit simplement performant.
Je ne dis pas qu’il n’y a aucun sujet de sécurité. Bien sûr qu’il y en a. Plus les modèles progressent, plus ils donnent du levier à ceux qui savent déjà quoi en faire.

Mais il faut arrêter de faire semblant de découvrir ça à chaque nouveau modèle.
Les bons profils savaient déjà aller loin avec les modèles actuels. Et en face, les équipes sécurité, les chercheurs, les entreprises et les développeurs auront aussi des outils plus puissants pour détecter, comprendre et corriger.
Donc oui, le risque augmente.
Mais le bruit autour du risque sert aussi une fonction très pratique : il prépare le marché à accepter une nouvelle grille tarifaire.
C’est peut-être ça, le vrai sujet.

L’IA sort de sa phase “waouh” pour entrer dans sa phase économique.

Les entreprises ont passé la période FOMO. Maintenant elles regardent les usages réels, les gains mesurables, les coûts par employé, l’intégration dans les process, la sécurité, la conduite du changement.

Et beaucoup découvrent une chose simple : un très bon modèle ne crée pas automatiquement un très bon ROI.
Pendant ce temps, l’open source progresse.
Les modèles chinois deviennent de plus en plus crédibles.
Les écarts se réduisent sur beaucoup de cas d’usage.
Et la question devient brutale pour les grands labos fermés :
Comment continuer à vendre très cher quelque chose qui risque, demain, de ressembler de plus en plus à une commodité ?
La réponse, pour l’instant, semble être : créer des étages.

Un modèle pour le grand public.
Un modèle pour les pros.
Un modèle pour les grandes entreprises.
Et maintenant, un modèle presque “mythique”, entouré d’un discours de rareté, de risque et d’exclusivité.

C’est moins une révolution technologique qu’un repositionnement de marché.

Et c’est peut-être ça qui me dérange dans toute cette séquence.

Pas Anthropic en tant que tel. Techniquement, c’est une boîte impressionnante.

Ce qui me dérange, c’est cette tendance à transformer chaque sortie de modèle en événement quasi apocalyptique. Comme si l’IA devait constamment être vendue soit comme une menace existentielle, soit comme une divinité numérique.
Alors que la réalité est probablement plus simple :

Mythos sera très fort.
Il coûtera très cher.
Il sera réservé aux clients les plus rentables.
Et il servira surtout à tester jusqu’où le marché accepte de payer pour “un peu plus d’intelligence”.

À mon avis, le vrai tournant n’est pas que les modèles deviennent soudainement incontrôlables.

Le vrai tournant, c’est que l’IA devient un business mature.

Et dans un business mature, la bataille ne se joue plus seulement sur la performance.

Elle se joue sur la marge, la distribution, la rareté, la confiance, le pricing et le storytelling.
Bienvenue dans la phase adulte de l’IA.

[Claude @claudeai]

Introducing Claude Fable 5: a Mythos-class model that we’ve made safe for general use.

Its capabilities exceed those of any model we’ve ever made generally available.

[Studio SF @Scio_Labs]

When the threshold gets crossed and the world feels identical the next morning, that tells you the threshold was never the thing. Score on an exam and intelligence that reorganizes how we live are different quantities. We keep measuring the first because it is the one that fits on a chart.

[Studio SF @Scio_Labs]

@Reuters A machine that owns nothing and wants nothing is closer to the monastic ideal than most of us will ever get. The strange part is not that a robot wears the robe. It is that detachment might be the one virtue we can actually engineer.

[Studio SF @Scio_Labs]

@kimmonismus Hassabis is worth listening to precisely because he tends to undersell. The honest part of that timeline is the uncertainty bar, not the year. Reading 2030 as a deadline instead of a median estimate is exactly how people misplan around it.

[Studio SF @Scio_Labs]

@business The waitlist is the easy part. London is not Phoenix, narrow streets, weather, and pedestrians who treat right of way as a polite suggestion. Whether Wayve's end to end approach generalizes to that mess is the actual test, not signups.

[Studio SF @Scio_Labs]

@KaiXCreator Agreed. The tool removed the typing, not the thinking. You still have to hold the whole system in your head, decide what good looks like, and catch the model when it is confidently wrong. The work moved up the stack, it did not vanish.

[Studio SF @Scio_Labs]

@adcock_brett @Figure_robot The number that matters here is not the robot, it is the line that builds it. A record month at BotQ means the bottleneck is shifting from can we make one to can we make ten thousand. That is the unglamorous industrial problem that actually decides who wins.

[Rayane @RayaneRachid_]

S'il vous plaît y'a t'il des avocats/juristes parmis vous ?

J'ai un projet en tête peut vraiment exploser et il y'a un besoin réel (déjà testé en interne)

Mais j'ai besoin de m'associer avec quelqu'un dans ce domaine pour avancer plus loin, RT apprécié !

[Studio SF @Scio_Labs]

@Rainmaker1973 This is the part of the AI buildout nobody models. A data center is not a website, it is heavy industry, megawatts, cooling, battery rooms, and it lands in a township that zoned for a strip mall. The grid and the first responders are the real constraint, not the GPUs.