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AMD CEO Lisa Su just killed Nvidia’s $4,000 AI box with a $1,499 lunchbox. She walked on stage, held it in one hand, and ran a 235 billion parameter model live. No data center. No cloud. No rented GPU. The chip inside is something nobody saw coming. AMD’s Ryzen AI Max 395 is the first x86 silicon where CPU and GPU share the same 128GB of memory. That single trick lets a desktop run models that used to need a server rack. Out of those 128GB, Linux hands the GPU 110GB to play with. For context, an RTX 5090 gives you 32GB. A 4090 gives you 24. This box gives you more than three times either of them, in a chassis the size of a thick paperback. The benchmark that broke the room: this chip beat an Nvidia RTX 5080 by more than 3x on DeepSeek R1 inference. A $1,499 lunchbox outrunning a $1,000 discrete graphics card on a real AI workload. Nvidia spent a decade convincing the world you needed their hardware for serious AI. AMD just put that on a desk for half the price. Here is what nobody is telling you. A heavy AI user right now pays $200 for Claude Code Max, $200 for ChatGPT Pro, $20 for Cursor, $20 for Gemini. That is $5,280 a year leaving your account. The box pays itself off in 9 months and then runs free for the rest of its life. Install Ollama. Pull Qwen3 235B. Point Claude Code at localhost. Same interface you already use, except now nothing leaves your machine, nothing costs per request, and no company throttles your usage at 3am when you finally have time to build. This is the moment every AI subscription becomes optional. Lawyers stop fearing OpenAI leaks. Developers stop watching the token meter. Founders stop renting H100s for prototypes that never ship because the bill scared them. The first thousand people to figure this out will own the next two years of private AI consulting. Save this, and read the full breakdown article below you are watching the next shift hit before everyone else does.

Next time you think of giving up, remember this photo of Elon in 2008.

有人用 Claude Fable 5 设计了一个 QDD 执行器（机器人关节），30 分钟搞定。 看这爆炸图、这齿轮啮合动画... 这不是简单的 3D 建模，是带完整运动仿真和碰撞检测的 CAD 设计。 关键数据： ⏱️ 耗时：30 分钟 💰 Token 消耗：40 万 🔧 输出：完整的 STEP 文件 动画验证 以前做这种精密机械设计： - SolidWorks/Fusion 360 建模（几小时） - 手动装配、调参数（半天） - 运动仿真、查干涉（又半天） 现在 AI 一次性全搞定，连齿轮比都算好了。 机械工程师们，你们还好吗？😂

This is the most eloquent piece of work I’ve ever seen an AI produce x.com/quanghuynt14/status/20…

ESTO ES UNA LOCURA SpaceX acaba de presentar AI1: un satélite cuyo único trabajo es ejecutar IA en el espacio. Ni internet. Ni GPS. Solo cómputo flotando en órbita. El problema: los data centers en la Tierra ya no escalan. Consumen demasiada energía, demasiada agua, y no queda red ni terreno donde construirlos. La solución de Musk: construirlos en el espacio. En órbita todo cambia: → El sol nunca se pone: energía gratis 24/7 → No hace falta agua: el calor se irradia directamente al vacío → Los dos cuellos de botella de la IA en tierra prácticamente no existen ahí arriba Y lo más loco: Musk dice que es MÁS FÁCIL de construir que un satélite de Starlink. Solo necesita células solares, un radiador y enlaces láser. Las cifras hablan solas: → Cada AI1 = el cómputo de un rack Nvidia GB300, el hardware por el que se pelean los data centers → El plan: una constelación de hasta UN MILLÓN de satélites → SpaceX sale a bolsa esta semana con una valoración de ~1,75 billones de dólares El timing no es casualidad. SpaceX ya no es una empresa de cohetes: es la red eléctrica de la IA, en el espacio. La carrera por el cómputo de IA acaba de salir del planeta. Literalmente.

Claude Fable 5 is here. New model generation, new way of working. Here's how to get started in Claude Code and on the Claude Platform: 🧵

Introducing a more powerful NotebookLM 🚀 Massive upgrades deliver agentic capabilities in chat, more advanced reasoning, and a suite of new output formats. Tackling complex, multi-step research problems has never been easier. Rolling out now to Google AI Ultra subscribers.

🔴 ¡NOVEDADES en NOTEBOOKLM! La herramienta se vuelve más agéntica y ahora el chat central que antes funcionaba principalmente para hacer consultas, ahora te asistirá en la búsqueda de nuevas fuentes online o para la creación de podcasts, visualizaciones con NanoBanana, etc 👍

Hay quienes aun siguen hablando de que la burbuja de la IA va a explotar, pero estoy seguro de que quien lanza esas afirmaciones no saben de IA. Esto es imparable y solo hay que ver a la velocidad que está evolucionando. Hora de volar

Introducing Monako Glass 👓 The world's first wearable Linux computer in glasses form. Run Claude Code, Codex, and any coding agent — anywhere.

Prompts genéricos = Respuestas genéricas. El secreto para sacarle respuestas de nivel experto a Gemini no es magia, es estructura. Abrimos hilo de cómo hacerlo: 🧵👇

¡Grok ha lanzado su propio Claude Code! Y ojo porque funciona bastante bien... ✓ Con subagentes en paralelo ✓ MCP, hooks, skills y plugins ✓ Memoria integrada entre sesiones ✓ Modo headless para CI/CD Ya se puede descargar → x.ai/cli

Microsoft anuncia la app oficial de OpenClaw. Permite al agente controlar tu Windows: ✓ Permisos integrados ✓ Control total desde la bandeja del sistema ✓ Seguro por defecto, se ejecuta en contenedores Código abierto: github.com/openclaw/openclaw…

Seven new models launching at Build: let’s go! Reasoning. Code. Image. Transcribe. Voice. Built from scratch on a clean data lineage, designed for efficiency, working seamlessly as a family of models Thread 🧵 #MSBuild

We’re making Codex more useful for your work by expanding plugins beyond individual tools. These plugins turn Codex into a specialist for a specific role with a single install, no coding required. Codex can access 62 popular apps and 110 skills for work across sales, data analytics, creative production, product design, and public equity investing. openai.com/index/codex-for-e…

Cumplimos nuestra promesa. Aquí viene el Vol. 2 de los atajos de productividad con NotebookLM. 💡 Si el Vol. 1 te ahorró minutos, estos 3 TRUCOS EXTRA te van a devolver horas de enfoque. Toma nota: 🧵👇

El paradigma de ingesta del segundo cerebro de Karpathy, donde tienes una carpeta donde echar tus datos en crudo y que luego un agente procesa y estructura para agregarla a una wiki o segundo cerebro, es un patrón escalable a otras tantas aplicaciones. Yo en mi caso por ejemplo ya tenía creada una aplicación financiera que usaba un sistema similar: mis extractos bancarios, facturas, datos traídos de APIs, modelos de impuestos en pdf... todo en crudo en una carpeta. Con la idea de luego llamar a un agente que trabaje en dar orden y forma a esos datos (una única vez) para procesarlos adecuadamente de cara a que luego lo consuma una aplicación (en este caso en vez de Obsidian, un front-end). Se me antoja como un nuevo tipo de aplicación con un patrón arquitectónico que funciona por poner en su diseño a un agente que cada cierto tiempo sale a pasear para dar orden al caos de la carpeta de datos. No es un script determinista que sepas que va a funcionar siempre igual, con lógicas encorsetadas a formatos concretos, sino que tiene la flexibilidad de comerse y procesar cualquier dato crudo que pongas en la carpeta. Y donde además cualquier dato alimenta al sistema y lo mejora para hacerlo crecer. Además, obviamente los agentes no sólo actúan como procesadores de esa información sino que luego se nutren de todo el sistema para poder hacerle consultas mucho más completas o hacer crecer tu aplicación con cada nuevo dato crudo que se agrega. Estamos empezando a diseñar software alrededor de datos caóticos, confiando en las capacidades de una nueva capa agéntica. El usuario no se adapta al software sino que el software se adapta al caos del usuario. So good

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