Para enterprise lo mejor es el perfil con 2x RTX pro 6000 Blackwell. Diría que hay que ir viendo el concepto de "microfactory" de IA más de cerca, tener modelos en producción para casos específicos probados ahorra muchísimo dinero que si lo tuvieras en cloud

@Tesla @elonmusk HW3 owners (esp. subscribers like me with a 2019 Model 3) would love a DIY retrofit kit to upgrade to AI4/AI5/HW6: new computer cameras, diagnostic port harness/adapter, and temp Toolbox access. Tesla already publishes great service manuals—add one for this. Competent owners install ourselves, Tesla charges extra to fix any mistakes. Wins for everyone & eases microfactory pressure. What do you think? #Tesla #FSD

🔬 Deep Dive｜ロボットAIは、まず現場に来る——Google DeepMind Accelerator 15社が示すPhysical AIの入口 AIが画面の中だけでなく、ものを見て、動かして、触れる世界へ出ていく。その入口が、かなり具体的になってきました。6月9日、Googleは「Google DeepMind Accelerator: Robotics」の選抜企業を発表しました。対象は欧州の初期ロボティクス企業。3カ月のプログラムで、GoogleのAIスタック、技術支援、Gemini Roboticsモデルへのアクセスを受けます。 大事なのは、これは「未来の家庭用ロボットがすぐ来る」という話ではないことです。選ばれた15社を見ると、Physical AIの最初の実装場所は、工場、建設現場、廃棄物処理、海、施設管理、医療、ロボットの触覚です。つまり、ロボットAIはまず、暮らしの裏側にある現場へ入ってくる。 ■ 何が起きたのか Google DeepMind Accelerator: Roboticsは、ロボティクス企業が研究を実際の事業へ進めるためのプログラムです。公式ページでは、欧州の10〜15社規模の初期スタートアップを対象に、12〜15週間のトレーニング、1対1のメンタリング、ワークショップ、GoogleのAI知見と技術基盤へのアクセスを提供すると説明されています。 Google公式ブログでは、今回のコホートがロンドンに集まり、プログラムを始動したことが明らかにされました。支援の中身は、技術メンタリング、プロダクトガイダンス、パートナーネットワーク、そしてGemini Roboticsモデルへのアクセスです。 ここでいうGemini Roboticsは、Google DeepMindが2025年に発表したロボット向けAIモデル群です。論文では、言語、画像、行動をつなぐVision-Language-Actionモデルとして説明され、ロボットが見て、指示を理解し、物理的な動きを実行する方向を目指しています。画面上のチャットAIから、物理世界で動くAIへ。今回のアクセラレーターは、その橋渡しに近い動きです。 ■ 15社は「用途の地図」として読む 今回の15社をただのスタートアップ一覧として見ると、少しもったいない。むしろこれは、Physical AIがどの現場から入っていくかの地図です。大きく5つに分けられます。 1つ目は、製造・産業の自動化です。3D-Componentsはロボット溶接と金属3Dプリントのパラメータ選定・品質管理をAIで自動化します。Acuminoはハードウェアに依存しないPhysical AIで、複雑な産業タスクを扱う。Adapta Roboticsは人の触覚に近い動きで、医療、車載、家電のQAを自動化します。Deltiaは生産ラインの作業をプロセスグラフに変え、Forgisは機械を理解して故障予測と運用最適化を行います。 2つ目は、建設・施設・空間です。AUARは建設現場にロボットMicroFactoryを持ち込み、住宅建設を変えようとしています。Staerは既存カメラやセンサーから施設の3D空間モデルを作り、ロボットのナビゲーションと現場の可視化に使う。Qualiaは、ロボット基盤モデルを実際の導入へつなぐインフラを作っています。 3つ目は、循環経済と環境です。Danu Roboticsは廃棄物選別をロボットで自動化し、回収効率、安全性、資源循環を高める。Bubble Roboticsは、海上・海中ロボットのネットワークで海の自律的な作業基盤を作ろうとしています。気候や海洋のような広く危険な場所は、Physical AIが人の代わりに入る理由がはっきりしています。 4つ目は、ロボットを賢くするための操作データです。Embodied AIは遠隔操作のヒューマノイドで顧客サービス中のデータを集め、操作能力を継続的に改善する。Extend Roboticsは、現実世界のロボット基盤モデルを訓練・微調整するための遠隔操作ソフトウェアとデータパイプラインを提供します。Touchlabは、ロボットに高解像度の触覚を与える「e-skin」を作っています。 5つ目は、医療と身体です。ROBEAUTEは脳組織内を移動するマイクロロボットで、診断、治療、モニタリングを行う構想を掲げています。Generative Bionicsは、Physical AIを土台にしたヒューマノイドロボットで、人間の能力を拡張する方向を目指しています。 並べてみると、見えてくるものがあります。Physical AIの本命は、最初から万能の家庭用ロボットではありません。危険、単調、精密、重い、見えにくい、データ化しにくい。そういう現場に、先に入っていく。 ■ 「ロボットが来る」は少し言い方が雑です ロボットAIの話は、すぐに「人型ロボットが家に来るのか」という想像へ飛びがちです。でも今回の15社を見る限り、近い変化はもっと地味で、もっと実務的です。 家を建てる部材がロボット工場で作られる。廃棄物がより正確に選別される。工場の品質検査が、人の目と手に近い形で自動化される。施設の3D地図をロボットと人が共有する。脳外科の一部で、マイクロロボットという新しい道具が検討される。こうした変化は、利用者からは「ロボットを使っている」と見えないかもしれません。それでも、生活を支える裏側のコスト、速度、安全性を変えます。 これはスマートフォンのような消費者向けの波ではなく、電気、物流、半導体装置、医療機器に近い波です。見えない場所で先に普及し、ある日、生活の当たり前が変わっているタイプの技術です。 ■ Gemini Roboticsの意味 Gemini Roboticsが重要なのは、AIが「説明する」だけでなく、物理的な行動へ接続される点です。論文では、未知の物体や環境への対応、自然言語の指示、複数のロボット形態への適応、安全性の検討がテーマになっています。 ただし、ここは線引きが必要です。今回の公式発表が言っているのは、参加企業がGoogleのAIスタックとGemini Roboticsモデルへアクセスできる、ということです。15社すべての製品がすでにGemini Roboticsで動いている、という意味ではありません。 むしろ重要なのは、Google DeepMindがロボット基盤モデルを「研究発表」から「現場企業との共同検証」へ移し始めたことです。モデル単体ではロボットは動きません。ハードウェア、センサー、触覚、遠隔操作データ、顧客現場、安全設計、保守運用が必要です。今回のコホートは、その不足部分を埋める会社群として読めます。 ■ 生活者は何を見ればいいか この先、見るべきポイントは3つです。 まず、どの会社が実証から顧客導入へ進むか。デモ映像ではなく、工場、建設、廃棄物処理、医療現場でどの程度使われるかです。 次に、データの集め方です。Physical AIは、現実世界の操作データが強さになります。誰がそのデータを持つのか、遠隔操作データはどう扱われるのか、現場の安全やプライバシーはどう守られるのか。ここは今後かなり大事になります。 そして、安全性です。ロボットは画面の中のAIと違い、間違えると物理的な被害が出ます。Google DeepMindが安全性をどう実装し、スタートアップ各社が現場でどう検証するかは、便利さ以上に重要です。 「AIロボットが家に来る日」を待つより、先に見るべきなのは、あなたの暮らしを支える現場がどこから変わるかです。次に建つ家、次に分別されるゴミ、次に検査される医療機器、次に保守される工場。その裏側に、Physical AIは静かに入り始めています。 ⚡ この先のWatch ・Google DeepMind Accelerator: RoboticsのDemo Dayと各社の実証内容 ・参加15社の顧客導入、PoC、資金調達、採用の動き ・Gemini Roboticsモデルの提供範囲と安全性評価 ・ロボット操作データ、遠隔操作、触覚センサーの扱い ・建設、廃棄物処理、医療、製造での規制・保険・責任分界 一次ソース: Google公式ブログ: Powering the future of robotics in Europe（6/9） blog.google/topics/google-eu… Google DeepMind: Google DeepMind Accelerator deepmind.google/models/gemin… arXiv: Gemini Robotics: Bringing AI into the Physical World arxiv.org/abs/2503.20020 ※本稿はLifeMakersComの視点から、AIとロボティクスの変化を暮らしと仕事の観点で整理するものです。特定企業への投資推奨ではありません。 🌐 sition.jp / @LifeMakersCom

A GUY JUST TURNED A $300 3D PRINTER INTO A FACTORY THAT NEVER SLEEPS Most people still think 3D printers are expensive toys that make plastic dragons and desk decorations. Meanwhile builders are quietly turning them into fully automated production lines. This system waits for a print to finish, cools the bed, bends the build plate, ejects the part into a bin and immediately starts the next print. No employee. No manual part removal. No checking on the machine every few hours. Just continuous production running day and night. The craziest part is that it powers itself through the printer's second AMS port and the creators released the parts list, wiring diagrams and code for free. A few years ago you needed a workshop, staff and industrial equipment to run something like this. Today one person can set up a microfactory in a spare room and let machines handle the repetitive work. Most people see a hobby machine A small group sees the future of manufacturing

#AdditiveManufacturing #Microfactory additivemanufacturing.media/…

The result is reinforced concrete structures that are: • 75% lighter in material use • Up to 90% lower in carbon emissions • 50% faster to produce than traditional methods • Safer, thanks to reduced human intervention on-site Their microfactory model means

It’s no longer about who builds the best drone. It’s about who builds the best drone factory — and whether they can move it to where the fight is. The @DeptofWar has identified contested logistics technologies as one of the six Critical Technology Areas. When supply chains are disrupted, months-long lead times become costly vulnerabilities. xCell was built to solve this problem: A forward-deployable microfactory that can be sent directly to the point of need to manufacture drones and replacement parts at the edge. The answer to contested logistics isn’t bigger warehouses. It’s distributed manufacturing and sustainment at the edge. Sustainment saves lives. xCell is how you sustain.

The Texas Gigafactory cost about $10B but it makes 1000 vehicles per day. Don't even need that. If we could even build one Pod per day, we can conquer universe. A "Microfactory" for Pods.

We have the same urge to erect a microfactory warehouse on the farm where @wwwLiveFarm operates.

My Model X Plaid Story It was November 2021, and I found myself staring at the Tesla configurator like a kid pressing his nose against a candy store window. I had never spent six figures on a car in my life. Not even close. The most expensive vehicle I’d ever bought was a $36,000 new minivan back in 2004, and here I was, seventeen years later, still driving that same minivan without complaint. But something in me had shifted. At this stage of life, after years of being careful and practical, I wanted to do something just for the joy of it. So I ordered the Model X. The projected delivery was August 2022. I didn’t care. The wait felt like part of the ritual. What I did agonize over was the final checkbox: Plaid. Fifteen thousand dollars more for performance I didn’t technically need. I sat there for days, running the numbers, questioning my sanity. “You’re not a racer,” I told myself. “You just want to get from A to B safely and comfortably.” But another voice, quieter and braver, whispered that this might be my only chance. Tesla’s trajectory was clear; the Plaid Model X wouldn’t stay exactly like this forever. So I took a deep breath and clicked “Order.” My heart raced harder than the car ever would. My Model X Plaid arrived earlier in May and came with a free six-seater upgrade. Tesla delivered it to my driveway. I walked around it as if it were a piece of art. The falcon doors, the silence, the way it moved—like nothing I’d ever experienced. It wasn’t just transportation. It was a reward I had finally given myself after decades of putting practicality first. Tesla really outdid itself with the Model S and X. Today, even with Hardware 3 inside, I look at my Model X Plaid with deep admiration. I know its limitations in the coming age of AI, but that only makes me smile. One day, I’ll drive it to a Tesla microfactory and wait for them to install the AI4 upgrade. I’ll stand there proudly, knowing I kept this car through the transition, refusing to trade it in for something newer just because the world moved on. This is my forever car. I plan to own it until the wheels fall off—maybe even after. Because in the end, it wasn’t about the speed or the sticker price. It was about the moment I decided this was my forever car. It was about saying yes to something extraordinary and having the time to enjoy the best version of it for as long as possible.

Shipbuilding normally needs shipyards. This boat came out of a microfactory. Printed by robots. A full-scale vessel made inside an AI-driven facility, not a dockyard. Forget molds, heavy tooling, and offshore fabrication: Just a digital file → robotic print → finished structure. Large physical objects no longer require large factories. Seen at Haddy.life ——- if it matters in AI or Robotics you'll see it here first: 22astronauts.com

I think we’ve crossed a key milestone: we’ve built a platform that lets users teach the MicroFactory new tasks quickly and easily — without needing us in the loop. Details below.

We have news! We created a new robotics model called Loop Model 1. On the zip-tie insertion task, it achieves 20x more throughput per unit of data than "Pi06 RLT" from Physical Intelligence, a top model for such tasks. It’s the missing piece that makes MicroFactory work, because now deployment becomes so simple and fast that our users can do it themselves.

$ONDS $ONDS 의 Firestorm Labs 이 펜타곤과 $30M (최대 $50M) 규모의 APFIT 계약을 체결 소식입니다. 공급 품목은 5개의 xCell microfactory, 200대 이상 Tempest 드론 실적 발표 전에 좋은 소식이네요. 👍

Sodium-ion doesn't have the density of lithium-ion, but it's safer and charges faster. by adding graphene to the graphite both types get a big energy boost (nearly double) and charge more than twice as fast, and can also nearly double the lifespan. Adding about 5% silicon to the graphite can further enhance the performance and stability. The biggest issue is the current cost and output of graphene that through various methods such as CVD and high temperature electrochemical processes natural gas, waste coal and even biomass from dead trees (any carbon with lower mineral content) can be converted to graphene and I know that both processes can be modularized for microfactory deployment wherever there's power and high carbon material to process. My brother was a pioneer in graphene and carbon nanotube production methods

We love microfactory!

Breaking: The very 1st HW3 —-> HW4 retrofit microfactory is being built now, just minutes away from the Tesla Fremont, CA Factory. Timeline for launch TBD. Can I get an AMEN from all my HW3 folks!

BAE Systems Hägglunds Microfactory: a new way to fully support customers on the battlefield edrmagazine.eu/bae-systems-h… @BAESystemsSE @BAESystemsplc @paolovalpolini

Partnering with Haddy (an AI-driven 3D printing pioneer from the 2025 Disney Accelerator), Imagineers used the company’s MicroFactory to fabricate a full outrigger canoe for the Jungle Cruise at Disneyland, added early in 2026. It was reverse-engineered from a photo of the original 1960s boat, marking the first time additive manufacturing produced a lasting, theme-park-scale element. #Disneyland #DisneyFacts