max

[max @ventmax9]

#deportes
Conecta deportistas con eventos en tu zona
@dondemasapp
@donde+

[Lyra Ai @LyraAi75809]

Ai Terms

[Zoheb | Building SensaMarket @zoheb_ab]

Elon Musk's 6 Rules of Productivity

[Matias Scalbi @MatiasScalbi]

🔥 LA SUPPLY CHAIN DE ROBÓTICA AL COMPLETO Y DÓNDE INVERTIR HACIA EL 2030

Goldman Sachs rankeó dónde está la plata real en robots humanoides y el resultado sorprende: no son los que arman el robot, son los que fabrican lo que va adentro. Acá va el mapa completo, capa por capa, más la primera jugada 100% americana en bolsa

GUARDA este tweet porque es largo y la idea es que te lleves el sector entero entendido, no un ticker suelto

Arranco por el reporte que ordena todo. Goldman publicó Humanoid Robots III, su análisis de la cadena de suministro de humanoides, y proyecta un mercado de entre $38 y $205 billones para 2035 según la velocidad de adopción. En unidades modela 76 mil robots despachados en 2027 y 502 mil en 2032. Hoy estamos en miles

¿Por qué digo que la plata está adentro del robot?

Porque un humanoide es un rompecabezas de componentes: engranajes, sensores, motores, chips, baterías e imanes. Cada robot que se fabrique, sea de Tesla, de Figure o de quien gane la carrera, necesita comprar esas piezas. El proveedor cobra siempre, gane quien gane

Goldman cruzó tres cosas para rankear cada componente: cuánto pesa en el costo total del robot, qué tan difícil es fabricarlo y cuánto crece la demanda con cada unidad vendida. El ganador absoluto fueron los harmonic reduction gears (engranajes de reducción armónica, el mecanismo que convierte la velocidad del motor en fuerza precisa para mover cada articulación) con 16 puntos, el puntaje más alto de toda la tabla. La razón es simple: son dificilísimos de copiar

El mapa completo, con las empresas cotizadas de cada capa:

1. Cerebros de IA: $NVDA con la plataforma Jetson y su modelo GR00T para robots, y $QCOM con chips de menor consumo para robótica industrial

2. Sensores y percepción, cómo el robot ve y siente: $CGNX en visión de máquina, $ALGM en sensores magnéticos de posición (cada articulación necesita uno), $OUST en LiDAR (sensor láser que mide distancias para navegar) y $VPG en strain gauges (sensores que miden fuerza, críticos para que la mano no rompa lo que agarra)

3. Inferencia en el borde, las decisiones en tiempo real adentro del robot: $AMBA en procesadores de visión, $LSCC en chips reprogramables de bajo consumo y $CEVA licenciando propiedad intelectual

4. Motores y movimiento, los músculos: $NJDCY (Nidec, el mayor fabricante de motores del mundo), $AME en instrumentos de precisión, $RRX en motores a escala y $RBC en rodamientos

5. Articulaciones y precisión, acá está el oro según Goldman: Harmonic Drive (6324 en Tokio) domina los engranajes armónicos, LeaderDrive (688017 en Shanghai) es la alternativa china de menor costo, THK (6481 en Tokio) hace roller screws (tornillos que convierten giro en fuerza lineal) y $ALNT es el pure play chico listado en USA

6. Electrónica de potencia, convertir la batería en movimiento controlado: $TXN, $STM, $ON, $IFNNY, $RNECY y $MPWR entre los grandes, $WOLF en carburo de silicio y $NVTS en GaN (nitruro de galio, chips más eficientes) como apuestas chicas

7. Energía y tierras raras, el combustible: CATL (300750 en Shenzhen) y Samsung SDI en baterías junto a $ENS en baterías industriales, y en tierras raras e imanes $MP, $LYSCF, $USAR y $UUUU

Y ahora sí, la movida americana, que merece capítulo propio

El 24 de junio Agility Robotics anunció que sale a bolsa fusionándose con $CCXI, el SPAC de Michael Klein (SPAC: empresa cascarón que ya cotiza, junta plata y después compra una empresa privada para llevarla al mercado). Al cierre del deal va a cotizar como $AGLT y se convierte en el primer pure play de humanoides listado en USA

¿Por qué importa? Porque Agility no vende promesas, vende horas trabajadas. Su robot Digit acumula más de 65 mil horas operando en 9 instalaciones reales, con clientes como Amazon, GXO, Schaeffler, Toyota Canadá y Mercado Libre. Tiene más de $300 millones en órdenes de la versión 5 y una fábrica en Oregon con capacidad para escalar a 10 mil robots por año

Los números del deal: valuación pre-money de $2.5 billones y más de $620 millones entrando a la caja, entre el trust de $420 millones (la plata del SPAC guardada en garantía) y un PIPE de $200 millones (inversión privada que entra junto con la salida a bolsa) liderado por Foxconn a $10 por acción. Atrás están NVIDIA, Amazon, SoftBank y Foxconn. Y esta semana BlueCrest, el fondo de Michael Platt, declaró ante la SEC una posición del 5.6% en $CCXI

El modelo de negocio es RaaS (Robots as a Service: en vez de venderte el robot te lo alquilan por hora, con mantenimiento y software incluidos). Cobran cerca de $30 la hora, lo que cuesta un trabajador humano con cargas incluidas, y el management apunta a márgenes arriba del 70% cuando el costo de fabricar cada robot baje de los $125 mil actuales a $30 mil

Ahora, lo honesto, porque acá hay letra chica que casi nadie está leyendo

Esos $300 millones en órdenes son UN solo contrato: mil robots a 3 años con un único cliente, e incluye warrants (opciones para comprar acciones) que ese cliente recibe a medida que los robots se despliegan. No es facturación de hoy, es potencial futuro condicionado a hitos, y lo dice el propio filing

Además es un SPAC que todavía no cerró: el piso es el trust de $10 por acción y hoy cotiza cerca de $16.5, o sea que el mercado ya paga una prima del 65% por un cierre exitoso y una ejecución que todavía no pasó. Dilución, redenciones y demoras son riesgos concretos. Sumale que la competencia china fabrica más barato, aunque el costo laboral altísimo de USA y Europa más posibles barreras regulatorias juegan a favor de los jugadores locales

Los tiempos también importan: hoy los humanoides hacen tareas repetitivas de logística y la producción en volumen real es historia de 2027 en adelante

La fiebre de los humanoides recién arranca y la mayoría va a mirar solo a las marcas que arman el robot. El reporte de Goldman apunta a otro lado: los proveedores de componentes con barreras altas cobran gane quien gane la carrera

Y para el que quiere exposición directa al robot completo, por primera vez existe una opción 100% americana cotizando. Eso no la hace barata ni segura, pero sí la referencia obligada del sector por los próximos meses

Si les gustó y sirvió, agradecería mucho que le den amor al post. Me fascinan hacer estos research, así que mañana tendrán sobre ETFs de robótica ¿Sobrevalorados u oportunidad real? ATENTOS 🔥

[Princess sathi @Aiprincess_bd]

52 Websites More Valuable Than a College Degree 🎓💻

[Zoheb | Building SensaMarket @zoheb_ab]

Harvey Specter's 7 Negotiation Secrets

[Cosmos Archive @cosmosarcive]

Every process involving heat and energy follows the same four fundamental laws. From engines to ecosystems, these principles explain how energy is transferred, transformed, and conserved.

The Laws of Thermodynamics are :

Zeroth Law:

Defines thermal equilibrium and forms the foundation of temperature measurement.

First Law:

Energy cannot be created or destroyed, only transferred or transformed.

Second Law:

The entropy of an isolated system never decreases, and heat naturally flows from hot to cold.

Third Law:

As temperature approaches absolute zero, the entropy of a perfect crystal approaches zero.

[OLIVIA @trichomonas345]

Study smarter,not harder🧠⚡

[DigiMinal @DIGIMINAL]

10 Strategic Ways to Manage Your Boss

[Virginio Gallardo @virginiog]

La Biblioteca UC recomienda esta 50 herramientas de inteligencia artificial útiles para estudiantes (excelentes para profesionales)

[Nico Garcia | IA @NicoGarcia_IA]

ChatGPT, Claude, Grok, Gemini, Copilot, Kimi.

Cada una domina en algo diferente.

La mayoría las usa todas igual. Y por eso obtienen resultados mediocres.

🔖 Guárdala antes de tu próxima sesión con IA.

[KHALID @H0H0v]

Mohr's Circle.
It reveals the hidden state of stress at a point by turning complex equations into a simple geometric picture. Imagine all the different planes passing through a tiny spot in a material, each one experiences a different combination of normal and shear stress. Instead of calculating each case separately, Mohr’s Circle gathers them into a single diagram. Every point on the circle represents the stress acting on a particular plane, while rotating around the circle mimics rotating the plane in the material. Certain points stand out: where the circle reaches its widest edges, the shear stress is at its maximum, and where it touches the horizontal axis, the stress becomes purely normal with no shear. Engineers use this visual tool to quickly identify critical stresses, making it easier to predict failure and design safer structures.

[max @ventmax9]

@Faraona39563501 Todo bien pero....yo recibo esos calzados con gusto

[max @ventmax9]

@federicoalves Veo la ropa perfecta . Además son personas que se tomaron la molestia de ayudar.

[Tiger Mindset @yosoyhonor]

Frases difíciles de tragar:

🧵

[Álvaro Ortín @Alvaro_Ortinn]

10 películas sobre dinero que deberías ver este fin de semana:

1. Margin Call

[IngenieroDePalabras @WordsEngineer]

15 Verdades Profundas de la vida:

1.

[Virginio Gallardo @virginiog]

Aprender ya no depende de tener un profesor disponible, sino de saber crear el tuyo propio
Un tutor de IA te permite aprendizaje personalizado, continuo, de calidad y que se ajusta a tu ritmo
El futuro es aprender a aprender Autoaprendizaje + IA = crecimiento sin límite

[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

[Pravita Panday @pravita_pandey]

You’re using your brain WRONG.

In 2010, Stanford neurologist Dr Frank Longo gave a 2-hour lecture on how memory really works.

Everything you’ve learned about memory is mostly wrong.

His frameworks:
• The Magic 7 rule
• How sleep moves memories to storage
• Use it or lose it