Barnard

ah ulan Fenerbahçe

[paracelsus @dogalmaxx]

Kulunç olarak bilinen kronik kas düğümlenmeleri (mas, fibrozit veya spazm) genellikle mekanik bir duruş bozukluğu, stres veya basit bir kas yorgunluğu olarak açıklanır. Masaj ve kas gevşetici ilaçlar önerilir.

Kulunç ve spazmlar sadece mekanik bir sorun değil, hücresel enerji ++

[Barnard @alcaligenes]

@Fenerbahce @RadyoFenerbahce Millet ne anlatıyor, siz ne anlatıyorsunuz? Takviye nerede zincir kolye

[Mert Cobanov @mertcobanov]

nasil yapildigi yarim saate https://t.co/CSWSnRreIp de yayinda olacak kontrol edersiniz

[Barnard @alcaligenes]

@ridvan_simsek_ 15500

[Barnard @alcaligenes]

@ridvan_simsek_ 12000

[Barnard @alcaligenes]

@ridvan_simsek_ 11000

[Barnard @alcaligenes]

@ridvan_simsek_ Fiyat verebilir misin?

[Barnard @alcaligenes]

@ridvan_simsek_ Fiyat?

[Teddy Baldassarre @baldassarreted]

Seiko Introduces Six “Edo Purple” Limited Edition Watches For 145th Anniversary

Read more: https://t.co/YXwgZTEZHz

Purple and gold come together across six limited edition Seiko releases inspired by Edo, the former name of Tokyo.

The lineup ranges from $450 to $2,700 and spans the Prospex Alpinist, Prospex Speedtimer, Astron GPS Solar, Presage Cocktail Time, Seiko 5 Sports SKX, and a retro-inspired “Rotocall” digital watch based on the 1982 original.

[ScanProps Türkiye 🇹🇷 @scanpropstr]

GELMİŞ GEÇMİŞ EN BÜYÜK PROP CHALLENGE ÇEKİLİŞİ🏆
SCANPROPS TÜRKİYE'DE BAŞLIYOR.

$1.800.000+ değerinde prop challenge hesabı
+100 KAZANAN
🤝 6 SPONSOR FİRMA
Tek çatı altında.
Bu ölçekte bir dağıtım sektörde daha önce yapılmadı.

ÇEKİLİŞ BU HAFTA BAŞLIYOR.
İlk hesaplar 72 SAAT içinde sahiplerini buluyor.
Sonrası günlere yayılacak.
Her drop yeni bir kazanan.

❗ Ama havuzun büyük kısmı ve EN BÜYÜK HESAPLAR burada dağıtılmayacak.
📺 Onlar YouTube'da, CANLI YAYINDA dağıtılacak.

KATILMAK İÇİN 👇
1️⃣ @scanprops ve @scanpropstr hesaplarını takip et
2️⃣ Bu postu RT'le
3️⃣ YouTube kanalımıza abone ol, zili aç
4️⃣ Yoruma yaz: hangi firmanın hesabını istiyorsun?

Tek standart. Tek kaynak. #scanprops

[gus @igus_ai]

🚨SPACEX HA CAÍDO UN 50% (JUSTO LO QUE ESTABA ESPERANDO)

Ya dije que esta caída iba a llegar.

SpaceX ya acumula un descenso de casi un 50% desde sus máximos.

Y la caída de $SPCX que estamos viendo ahora es precisamente la parte que estaba esperando.

Todo el mundo grita: “IPO fallida”.

Tienen razón con el precio, pero se equivocan con el motivo.

Esto es lo que realmente está pasando:

Solo alrededor del 5% de las acciones están en circulación.

El resto se irá desbloqueando por fases: un 20% tras los resultados del segundo trimestre y después más tramos hasta noviembre.

Cada desbloqueo añade una nueva ola de oferta sobre una acción que ya dejó de encontrar compradores en los 225 dólares.

Eso es lo que está hundiendo el precio.

No es la empresa.

Es la estructura del mercado.

Y sí, los bajistas tienen argumentos válidos.

Japón ha conseguido aterrizar un cohete reutilizable.

El Flight 13 se retrasó.

La valoración sigue siendo muy exigente.

Precisamente por eso cada desbloqueo sigue empujando el precio hacia abajo.

Pero lo importante vendrá después.

Cuando el free float sea mucho mayor y las últimas acciones bloqueadas entren al mercado, desaparecerá ese exceso de oferta.

Ya no habrá vendedores forzados.

Ahí es cuando los vendedores se agotan… y es cuando entra el dinero institucional de verdad, no antes.

Las instituciones no compran la euforia a 225 dólares.

Compran el agotamiento, cuando termina el último desbloqueo y todo el mundo da la historia por muerta.

El calendario de desbloqueos es el mapa completo.

Yo todavía no estoy comprando.

Creo que la mejor oportunidad de entrada de 2026 llegará después de estas últimas olas de desbloqueos.

Y cuando entre, lo compartiré.

No es asesoramiento financiero.

Activa las notificaciones.

Porque sí, probablemente te arrepentirás de no haberme seguido antes.

[Eric Smith @Eric_Smith08]

Amazon Prime costs $139/year.

Most members use 2 features: free shipping and Prime Video.

That's a $139 subscription doing the job of a $5.99 delivery fee.

J.P. Morgan estimates the actual value of Prime benefits at approximately $1,430/year more
than 10x the membership cost. But most of that value sits unclaimed behind tabs, menus,
and pages 200 million members have never opened.

And 4 of those benefits expire monthly. If you don't claim them by the end of the month,
they're gone. Amazon resets the clock. You paid for them. You lost them.

Amazon is counting on you not knowing.

Here are the 12 Prime benefits most members have never activated including the 4 that
vanish every 30 days 🧵

[P Equity Research 📰 @pequityresearch]

Morgan Stanley: Bearings

The Big Picture: Bearings as a Core Robotics Play

> Architecture-Agnostic Growth: Bearings offer a diversified way to invest in the robotics sector because they are required regardless of a robot's ultimate design or form factor.

> Massive Market Expansion: Morgan Stanley forecasts a massive ~300x growth in the robot bearings market through the year 2050.

> Low Risk of Obsolescence: Bearings face very low substitution, in-sourcing, or obsolescence risks—you simply cannot design moving machines around them.

> OpenAI Endorsement: In a recent Request for Proposal (RFP) for U.S.-based hardware manufacturing capacity, OpenAI listed precision bearings as 1 of 6 critical components in its robotics category.

Content Scales with Robot Complexity

> Bearings 101: Every single motor in a robot requires at least one or more bearings to reduce friction and support rotating parts.

> Degrees of Freedom (DoF): As robots get more complex, the number of bearings multiplies.

Small quadcopter drone: Requires 8–12 bearings.

Humanoid robot: Requires 70 or more bearings.

> Pricing Variability: Depending on the specific use-case, individual bearings can range from under $1 to as much as $100

Global Bearings Market Dynamics

> Consolidated Supply: The top 6 global manufacturers control over 50% of the global roller market, with Chinese manufacturers making up about 25%.

> Current Demand Split: Roughly 40% of the overall market goes to industrial equipment OEMs, 30% to automotive, and 30 to distribution channels

[AI Mühendisi @AImuhendisim]

Yüz binlerce dolar maaş alan Claude ekibi, doğru şekilde nasıl prompt yazılır mala anlatır gibi anlatmış.

İlk 8 dakikada anlatılanları, 300 dolar verip izlediğim kurslarda bile görmedim :D

Tamamen ücretsiz ve Türkçe altyazılı.

Bi bakın derim.

[Efloud @Efloud]

https://t.co/JCNGNAxbap

[507 @e507]

Seversiniz sevmezsiniz ayrı ama Trump'a 3 yıl daha katlanacağımız için Bessent'in son konuşmasının bir özetini okumanızı öneririm...

ABD, özellikle Trump yönetimi altında, ekonomik politikasını artık sadece büyüme ve serbest ticaret üzerinden değil, ulusal güç ve güvenlik aracı olarak kullanacak.

Bessent'e göre son 30-40 yılda ABD:

Üretimini yurtdışına kaptırdı,
Kritik tedarik zincirlerinde dışa bağımlı hale geldi,
Rakip ülkelerin ticari avantaj sağlamasına izin verdi,
Kendi şirketlerinin yabancı ülkelerde ayrımcılığa uğramasına göz yumdu.

Bunun artık değişeceğini söylüyor. Beş Temel İlke:

1⃣ Ekonomik güvenlik = ulusal kapasite

ABD;
Yarı iletkenler (çipler),
Yapay zeka,
Kuantum bilgisayarlar,
İleri üretim,
Gemi inşası,
Kritik madenler,
İlaç sanayi
gibi stratejik alanlarda lider olmak zorunda.

En düşük maliyet yerine artık şu sorular sorulacak:
Tedarik zinciri savaşta çalışır mı?
Pandemide ayakta kalır mı?
Çin gibi rakiplere bağımlı mı?

2⃣ Karşılıklılık (Reciprocity)

ABD pazarı artık "bedava açık büfe" olmayacak.

Diğer ülkeler:
Amerikan şirketlerine engel çıkarıyorsa,
Zorunlu teknoloji transferi istiyorsa,
Yerli şirketleri kayırıyorsa,
Dijital vergilerle Amerikan firmalarını hedef alıyorsa,
ABD de karşılık verecek.

Mesaj: "Pazarımıza erişim istiyorsan sen de pazarını açacaksın."

3⃣ Geleceğin kurallarını ABD yazacak

Yeni savaş alanı sadece mallar değil.

Dijital varlıklar
Stablecoinler
Tokenizasyon
Yeni ödeme sistemleri
Yapay zeka standartları
gibi alanlarda ABD liderliği hedefleniyor.
Özellikle stablecoinlere yaptığı vurgu dikkat çekici.

4⃣ Dolar ve finansal sistem bir güç aracıdır

Bessent, doların üstünlüğünün tesadüf olmadığını söylüyor.

ABD:
Yaptırımları,
Finansal sistemi,
Dolar hakimiyetini,
jeopolitik güç unsuru olarak kullanmaya devam edecek.
Yaptırımları delen ülkeler ve kurumlar hedef alınacak.

5⃣ Amaç Amerikan halkının refahı

Konuşmanın siyasi kısmı burada.

Bessent'e göre:
Küreselleşmenin kazançları Wall Street'e gitti.
Amerikan işçisi yeterince faydalanamadı.
Bazı bölgeler sanayisizleşti.

Yeni ekonomik devlet yönetiminin amacı:
"Amerikalıları sadece tüketici değil, üretici yapmak."

🔓Satır Aralarındaki Mesajlar:

Çin'in adı geçmese de:
Teknoloji transferi,
Yerli üretici korumacılığı,
Tedarik zinciri bağımlılığı,
Kritik madenler,
gibi bölümlerin büyük kısmı Çin'e gönderme.

Avrupa Birliği
ABD teknoloji şirketlerine yönelik:
Dijital hizmet vergileri,
Rekabet soruşturmaları,
Veri düzenlemeleri
konusunda AB'ye de mesaj veriliyor.

Küreselleşme Modeli
1990-2020 arasındaki serbest ticaret yaklaşımının önemli ölçüde terk edildiği ilan ediliyor.

Yeni yaklaşım:
"Verimlilikten önce dayanıklılık."
"En ucuz tedarik zinciri değil, en güvenli tedarik zinciri."
"Serbest ticaret değil, karşılıklı ticaret."

Bessent'in konuşması, Trump doktrinini şöyle özetliyor:

"ABD artık ekonomisini sadece zenginleşmek için değil, jeopolitik güç kazanmak, Çin'e bağımlılığı azaltmak, üretimi geri getirmek ve dolar merkezli küresel sistemi korumak için kullanacak."

orijinali:
https://t.co/JeHY5iYYjA

[İçsel Analiz @yatirim]

SK Hynix 10 Temmuz'da Nasdaq'a geliyor. Almaya çalışacağım bende.

[WinningCircle @WinC300]

Alıntıdaki flood'da insansı robot devrimindeki büyük resmi ve asıl darboğazları incelemiştik. Şimdi ise işin en heyecanlı kısmı var. Portföylere eklenebilecek potansiyelli hisseleri bu flood'da açıklıyoruz. (1/8)

[DAN KOE @thedankoe]

https://t.co/7l7Jef99QZ

[dylan ツ @demian_ai]

Inference got a hundred times cheaper this year. The compute bill went up anyway.

If you understand why those two sentences are both true at the same time, you understand the most important thing happening in AI right now.

I work on inference for a living, at @nebiustf, where we run open-source managed inference at scale. Most of what follows is what I'm seeing from inside the bill.

12 months ago, the cost of 1M tokens of frontier-class reasoning was somewhere on the order of $60.
Today, an equivalent quality of output costs roughly $0.50.

Price /token of o1-level intelligence has dropped about a 128x in a year.
Price of GPT-4-level output has dropped roughly 100x since the original GPT-4 shipped.

By any normal reading of a technology cost curve, this should be deflationary. It should be saving customers money.

The opposite has happened. The total compute bill at every hyperscaler is going up, not down. Anthropic just signed multi-year capacity deals with both XAI and Amazon. Microsoft's Azure capex guide for 2026 starts with an eight. OpenAI is reportedly spending more on compute every quarter than it did in all of 2023. Nvidia paid roughly twenty billion dollars to acquire Groq, an inference-specialist company that did not exist as a serious commercial entity three years ago.
The cost curve and the demand curve crossed, and then the demand curve lapped the cost curve.

Here is what happened underneath.
A reasoning model burns roughly 10x the output tokens of a non-reasoning model on the same task, because it spends most of its tokens thinking out loud before answering. An agentic workflow chains roughly twenty times the requests of a single-shot completion, because it loops, calls tools, plans, retries, and synthesizes. A modern deep-research query (the kind a research analyst can fire off in fifteen seconds and then walk away from for ten minutes) costs more compute than 10 original GPT-4 queries combined. We made every individual token a hundred times cheaper, and then we built a generation of products that consume ten thousand times more tokens.

This is the Jevons paradox playing out at trillion-dollar scale, in compressed time, in front of everyone. Jevons noticed in 1865 that making coal-burning more efficient did not reduce coal consumption. It increased it, because efficiency unlocked uses that were previously uneconomic. Steam engines became more practical at smaller scales. Whole industries that could not afford coal at the old price suddenly could. Britain's coal consumption rose sharply, not despite the efficiency gains, but because of them.

The same thing is happening to AI compute right now and it is happening faster than any analogous historical cycle. Falling token prices did not contract demand. They unlocked agents, deep research, code-writing systems, multi-step reasoning, persistent memory, the entire next layer of AI products. Every product in that next layer consumes orders of magnitude more compute than the chat interfaces it is replacing.

The math at the aggregate level is brutal: 100x cheaper tokens times 10 000 more tokens equals a 100x larger total bill.

The implications stack quickly.
If you are running a hyperscaler, your 2026 capex guide is not a peak. It is a step on a curve. Inference is structurally always-on, twenty-four hours a day, in a way that training never was. Training is bursty. You spin up a cluster, run for weeks or months, and stop. Inference runs continuously, scales with usage, and the usage curve is exponential. Your power bill, your cooling bill, your transceiver count, your storage footprint, all of these were sized for a workload mix that no longer exists.

If you are running an AI software company built on top of someone else's closed API, you have a problem that did not exist a year ago. Your gross margins get worse as your customers get more value out of your product, because the more they use it, the more compute you pay for. The companies that win this are the ones that figured out vertical integration before the math caught them.

If you are watching this from a distance and trying to understand where the next bottlenecks form, the answer is everywhere downstream of "more inference compute, always-on, with massive memory state per session." The KV cache, the running memory state of a long conversation or an agent loop, is the silent monster of the inference era. It does not scale linearly with parameters. It scales linearly with context length and number of agent steps. A long agent session can hold tens of gigabytes of state per user, per session.

Multiply that by every concurrent user of every product, and you understand why $MU, $SNDK, $TOWCF, and the entire memory and packaging layer have re-rated the way they have.

The CPU-to-GPU ratio is evolving. Training is 1:8. Basic chat inference is 1:4. Agentic inference is 1:1, sometimes CPU-heavy. Google has split its TPU line in two, with a dedicated inference chip carrying tripled SRAM for KV cache. $INTC and $AMD just spent two earnings calls explaining that this shift is structural, not cyclical. The hardware map is redrawing in real time and the financial press is mostly still writing about training clusters.

The right framing of where we are right now is not that AI is hitting a wall. The framing a year ago that scaling was hitting a wall was the most expensive bad take of the cycle. The right framing is that AI got dramatically cheaper, dramatically more capable, and dramatically more useful, and the cost of running it at the new equilibrium of demand is much higher than the cost at the old equilibrium of demand, because the new equilibrium is enormous.

A meaningful share of what we actually do at Token Factory, day to day, is help customers stop their bills from running away from them. KV-cache management. Speculative decoding. Quantization. Routing. The kind of vertical integration that, eighteen months ago, every product team was happy to leave abstracted away behind a closed API. The reason this stack matters now is the same reason this whole essay matters: at the new equilibrium of inference demand, the cost of treating compute as a commodity is no longer survivable. The companies that figure out the layer beneath the API are the ones who keep their margins.

Cheaper tokens. More tokens.
Same coal as 1865.