Это дико. Tesla только что показала, как Optimus бегает. Не те жесткие, заранее запрограммированные движения, которые мы видели раньше, а настоящий бег с координированными ногами и реальными шагами. Бег по своей сути сложнее, чем ходьба, потому что робот теряет контакт с землей и должен решать задачу баланса в воздухе, контролируя при этом расход энергии. Если они уверенно показывают это публично, значит, их управление моторами и обучение ИИ значительно улучшились. Это важно, потому что гуманоид, который может бегать и ориентироваться в динамичных условиях, больше не ограничен только заводскими полами. Речь идет о реальном потенциале развертывания на складах, строительных площадках и в сфере услуг, местах, предназначенных для человеческих тел. Вот тогда экономика единиц и потенциал масштабирования действительно становятся жизнеспособными. Tesla — единственный игрок, который может выиграть здесь. Они владеют вертикальной цепочкой, собственным ИИ, данными с сенсоров миллионов автомобилей, которые возвращаются в обучение, своими чипами и производством, которое действительно масштабируется. Boston Dynamics и Figure AI могут иметь лучшие алгоритмы на бумаге, но у них нет маховика или возможности производить тысячи единиц экономически эффективно. Tesla уже построила цепочку поставок для сложности и массового производства. Большинство рынка все еще рассматривает Optimus как материал для научной ярмарки 2030 года, но если они сейчас демонстрируют бегущих роботов и могут решить проблему стоимости, это бизнес на сотни миллиардов долларов, скрывающийся на виду. Настоящая ставка заключается в том, сможет ли Tesla действительно реализовать производство и стоимость, что, учитывая их опыт с электромобилями, более вероятно, чем думают люди.

Это ваш окончательный гид по пониманию Palantir (Сохраните это) Представьте, что ваша компания в беспорядке. У вас есть одна система для отслеживания заказов, другая для инвентаризации, еще одна для доставки, еще одна для информации о клиентах. Ваша финансовая команда использует таблицы. Ваша операционная команда использует что-то совершенно другое. Никто на самом деле не знает, что происходит, потому что информация разбросана. Palantir приходит и говорит, что мы свяжем все это. Все данные поступают в одно место. Теперь, когда вам нужно узнать, сколько заказов задерживается из-за проблем с цепочкой поставок, вам не нужно вручную копаться в пяти разных системах и соединять данные самостоятельно, они просто появляются. Именно это и показывает график. Внизу вы видите все эти разрозненные источники данных, базы данных, таблицы Excel, CRM, ERP системы, логистические платформы. Задача Palantir — собрать все это вместе. Они делают это, собирая все ваши источники данных в одну унифицированную систему, называемую цифровым двойником, показанным в середине графика как слой онтологии. Вместо того чтобы каждая система была своим собственным островом, Palantir создает один универсальный план вашей всей операции. Закупки, отгрузки, инвентаризация, поставщики, заказы, прогнозы, производство — все они связаны друг с другом. Затем они накладывают AI на эту унифицированную основу, используя Amazon SageMaker, Google AI, Azure Machine Learning, эти инструменты действительно помогают понять всю эту информацию, находя шаблоны и инсайты, которые были бы невидимы, если бы данные все еще были разбросаны. Как только Palantir построил эту основу, они предоставляют вам три разных способа взаимодействия с ней, показанных в верхней части графика. Аналитика предоставляет вашей команде руководства панели управления и отчеты. Операции позволяют вашим командам работать в чистых интерфейсах, вместо того чтобы входить в пять разных систем. Интеграции позволяют вашим клиентам и поставщикам видеть только ту информацию, которая им нужна, не получая доступ ко всей вашей операции. Почему никто другой не может это сделать? Потому что это действительно очень сложно. Большинство программных компаний хорошо делают одно, Salesforce отлично подходит для CRM, SAP отлично подходит для ERP, но никто не соединяет все это на таком уровне. Palantir должен был стать экспертами в соединении всего, понимая, как работают десятки различных архитектур данных. Более того, когда вы предоставляете компании полный доступ к вашим операциям, вы должны им доверять. Palantir построил это доверие за годы работы с правительствами и военными агентствами. У них есть сертификаты безопасности и послужной список, который заставляет компании из списка Fortune 500 чувствовать себя комфортно, передавая свои самые чувствительные данные. Это их монополия. Никто другой не решил эту проблему на уровне Palantir. Все еще используют разрозненные инструменты. Как только предприятие подключается к Palantir, стоимость переключения огромна, все их рабочие процессы и интеграции построены на этом. Вот почему это настоящая монополия на уровне предприятий. Palantir — единственный, кто имеет архитектуру, доверие и экспертизу для решения полной проблемы.

Дженсен только что сказал рынку, что Китай больше не является тем, что поддерживает бычий сценарий NVDA, это чистый рост. Он говорит, что у Nvidia уже достаточно спроса на ИИ от крупных облачных игроков США, государственных ИИ-проектов и крупных предприятий, и руководство считает, что примерно $500 миллиардов дохода от Blackwell и Rubin запланировано до 2026 года без необходимости восстановления в Китае. Если Китай действительно откроется снова значительным образом, это просто добавит к цифрам, о которых они уже уверены, вместо того чтобы спасать историю. Теперь посмотрите на график через эту призму. Выручка Nvidia растет с примерно 5 миллиардов в 2016 году до примерно 187 миллиардов за последние двенадцать месяцев, так что бизнес уже превратился из крупной чиповой компании в печатный станок для денег ИИ, прежде чем этот полтриллиона долларов даже полностью появится.