Unser Team veranstaltet diese Woche ein großes Event für Praktikanten in NYC. Melde dich über den untenstehenden Link an, wenn du daran interessiert bist, dich mit einigen VCs und Top-Operativen von Ramp, Tabs und anderen großartigen Unternehmen auszutauschen.

Es ist verrückt zu denken, dass das Volumen von BNPL in den letzten 6 Jahren von praktisch 0 auf 125 Milliarden Dollar gestiegen ist. Das fühlt sich nicht so an, als würde es gut enden.

Unitree ist das neue DJI. Massiv unterbieten der Konkurrenz beim Preis Unitree vs. Konkurrenz - 5.600 $ vs. 20.000-100.000 $ DJI vs. Konkurrenz in den frühen Tagen - 12-40% günstiger In einem garantierten riesigen Markt - Humanoiden - 30-38 Milliarden $ bis 2035 Drohnen - 40-73 Milliarden $ Marktanteil aufkaufen, um zu verhindern, dass die Konkurrenz überhaupt aus den Startlöchern kommt DJI Marktanteil Verbraucherdrohnen - 70-80% Kommerzielle Drohnen - 65-75%

1/ Die USA haben gerade einen großen Schritt zur Optimierung der Kernenergie gemacht – und das Ganze wird von KI unterstützt. Das Oak Ridge National Laboratory arbeitet mit Atomic Canyon zusammen, um eine KI zu nutzen, die auf 53 Millionen Seiten von nuklearen Regulierungsdaten trainiert wurde, um die Genehmigungen für Reaktoren zu beschleunigen. Hier ist, warum das wichtig ist 🧵

80 % der VCs in SF, die ich für Meetings nächste Woche kontaktiert habe, sind OOO Liebe Gründer, wer möchte ein TS?

Hohe ROI-Investition Angebot, großartige Gründer jedes Mal zu kaufen, bis sie aussteigen Dann müssen sie immer bezahlen 50:1 LTV/CAC

Ich wette viel Geld, dass @joerogan innerhalb der nächsten 12 Monate ein tägliches Supplement mit humanem Lactoferrin einnimmt, das von dem Startup Helaina entwickelt wurde.

Vor einem Jahrzehnt ließ mich mein Chef ein Buch lesen, das immer noch den Großteil des Plans enthält, wie AI-native Unternehmen heute skalieren können. Als ich Exponential Organizations zum ersten Mal las, veränderte es meine Denkweise über den Aufbau von Unternehmen. Es erklärte, was Unternehmen wie Uber, Airbnb, Amazon und Spotify in die Lage versetzte, 10x schneller zu wachsen als ihre Wettbewerber – nicht durch den Besitz von mehr Vermögenswerten, sondern durch die Nutzung von Informationen, Netzwerken und einem Zweck. Heute sind diese Prinzipien relevanter denn je – insbesondere für AI-native Startups. Exponential Organizations (ExOs) sind für die Skalierung gebaut. Sie nutzen externe Ressourcen – wie Gemeinschaften, Algorithmen und On-Demand-Arbeitskräfte – und organisieren sich um einen Massive Transformative Purpose (MTP), um Ausrichtung, Geschwindigkeit und Anpassungsfähigkeit zu fördern. Hier ist, was sie richtig machen: SKALIEREN – die externen Treiber des Wachstums: (S)taff on Demand – flexible Teams anstelle von Vollzeitstellen (C)ommunity & Crowd – Ideen, Feedback und Verteilung von Nutzern (A)lgorithmen – Entscheidungsfindung und Automatisierung in großem Maßstab (L)everaged Assets – nutzen, nicht besitzen, die Infrastruktur (E)ngagement – Belohnung der Teilnahme durch Plattformdynamik IDEEN – das interne Betriebssystem: (I)nterfaces – intuitive Erfahrungen für alle Stakeholder (D)ashboards – Echtzeitdaten zur Steuerung der Ausführung (E)xperimentation – ständiges Testen und Iterieren (A)utonomie – Teams, die befugt sind, schnell zu handeln (S)ocial Technologies – digitale Werkzeuge für transparente Zusammenarbeit AI-native Unternehmen, die diesem Spielbuch folgen, bauen nicht nur schneller. Sie bauen anders. Wenn Sie gerade ein vertikales AI-Startup skalieren – oder darüber nachdenken, wie man das macht – ist dieses Framework immer noch eines der schärfsten Werkzeuge, die Sie verwenden können. Bauen Sie ein AI Native-Geschäft auf? Ich würde gerne darüber erfahren. #VerticalAI #Startups #Scaling

Kann mir jemand erklären, wie die Stephen Colbert Show 40 Millionen Dollar pro Jahr bei 70,2 Millionen Dollar Umsatz verbrannt hat?

Der Einsatz von KI durch Ärzte sollte in den nächsten 2 Jahren gesetzlich vorgeschrieben werden. Wir haben jetzt zwei Studien von Stanford, die zeigen, dass sie in folgenden Bereichen überlegen ist: 1. Diagnostik von Patienten - Nur KI - 90% - KI + Arzt - 76% - Nur Arzt - 74% 2. Entscheidungsfindung in komplexen klinischen Situationen - 6,5% Verbesserung für Ärzte mit LLM > Ärzte mit traditionellen Ressourcen