ElevenLabs baru sahaja menggandakan penilaian menjadi 2 bilion — dalam lima bulan. Syarikat AI suara berpusat di London ini sedang mengkaji jualan saham sekunder yang akan membenarkan pekerja menjual saham mereka pada nilai kira-kira 2B, naik dari 1B pada Februari. Tender ini mungkin ditutup pada September. Berikut adalah perkara yang menarik perhatian saya: → Dibentuk pada 2022, kini melayani Cisco, Meta, Salesforce, The New Yorker, The Washington Post → 30J+ ARR pada akhir 2025 — antara syarikat AI swasta yang paling pantas berkembang → Berpindah dari 0.1B → 1B → 2B dalam tempoh kira-kira dua tahun. Itu adalah lompatan 20x. Jualan sekunder seperti ini semakin menjadi norma dalam bidang AI. Pekerja mendapat likuiditi tanpa perlu menunggu IPO. Syarikat kekal dengan bakat dalam pasaran pekerjaan yang sengit. Pelabur mendapat akses kepada pendapatan yang telah terbukti tanpa premium IPO. Tetapi isyarat sebenar? AI suara bukan lagi satu keanehan. Ia adalah infrastruktur. Apabila Meta, Salesforce, dan penerbit besar semua memasukkan teknologi anda ke dalam produk mereka, anda bukan lagi sebuah syarikat permulaan. Anda adalah lapisan platform. Nombor 2B juga memberitahu kita sesuatu tentang minat pasaran swasta. Pasaran awam mungkin tidak stabil, tetapi syarikat AI terbaik masih menarik penilaian premium — dan mendapat pembeli. Pandangan saya: ElevenLabs tidak akan menjadi yang terakhir. Kita akan melihat gelombang jualan sekunder dan tawaran tender daripada syarikat AI dengan pendapatan 00J+ ARR. Tetingkap IPO adalah sempit. Jualan sekunder adalah laluan keluar tahun 2026. Link di komen pertama 👇 — Robbie Jeo

Laman web animasi bernilai $35,000. Dibina dalam satu sesi AI. Hanya dengan $12. Tiada studio web. Tiada kod tangan GSAP. Tiada pengaturan Lenis. Tiada ekstraksi bingkai secara manual. Berikut adalah stak yang tepat: → Claude Code menulis setiap baris kod → Higgsfield merender aset video → Satu sesi agen menggabungkan semuanya Output: animasi scroll licin, ekstraksi bingkai video, UI siap untuk pengeluaran — jenis laman yang agensi kenakan $6K–$35K untuk bina. Ini bukan sekadar "AI menjimatkan masa." Ini adalah harga minimum kerja kreatif yang runtuh secara nyata. Studio web bukan lagi bersaing dengan pembangun yang lebih murah. Mereka bersaing dengan panggilan API $12. Soalnya bukan sama ada ini mengubah industri. Ia sudah berubah. Soalnya ialah: adakah anda membina dengan alat-alat ini, atau menunggu untuk melihat apa yang akan berlaku? Sumber: @zeuuss\01 menunjukkan pembinaan penuh — patut dikaji. — Robbie Jeo https://t.co/F0TFGOyItc

ElevenLabs baru sahaja menggandakan penilaian kepada $22 bilion — dalam lima bulan. Syarikat permulaan AI suara berpusat di London ini sedang mengkaji jualan saham sekunder yang akan membenarkan pekerja mencairkan dana pada nilai kira-kira $22B, naik dari $11B pada Februari. Tender ini mungkin ditutup pada bulan September. Berikut adalah perkara yang menarik perhatian saya: → Dibentuk pada 2022, kini melayani Cisco, Meta, Salesforce, The New Yorker, The Washington Post → $330 juta+ ARR pada akhir 2025 — antara syarikat AI swasta yang tumbuh paling pantas → Berpindah dari $1.1B → $11B → $22B dalam tempoh kira-kira 2 tahun. Itu adalah lompatan 20x. Jualan sekunder seperti ini semakin menjadi norma dalam bidang AI. Pekerja mendapat likuiditi tanpa perlu menunggu IPO. Syarikat kekal dengan bakat dalam pasaran pekerjaan yang sengit. Pelabur mendapat akses kepada pendapatan yang telah terbukti tanpa premium IPO. Tetapi isyarat sebenar? AI suara bukan lagi satu keanehan. Ia adalah infrastruktur. Apabila Meta, Salesforce, dan penerbit besar semua memasukkan teknologi anda ke dalam produk mereka, anda bukan lagi sebuah syarikat permulaan. Anda adalah lapisan platform. Nombor $22B juga memberitahu kita sesuatu tentang minat pasaran swasta. Pasaran awam mungkin tidak stabil, tetapi syarikat AI terbaik masih menarik penilaian premium — dan mendapat pembeli. Pandangan saya: ElevenLabs tidak akan menjadi yang terakhir. Kita akan melihat gelombang jualan sekunder dan tawaran tender daripada syarikat permulaan AI dengan ARR lebih daripada $100 juta. Tetingkap IPO adalah sempit. Sekunder adalah laluan keluar tahun 2026. Link di komen pertama 👇 — Robbie Jeo

Unreal Engine baru melancarkan pelayan MCP. Itu bermakna anda kini boleh membina satu permainan video penuh dengan berbual bersama Claude. Tiada pertarungan dengan enjin. Tiada penghafalan graf nod. Cuma terangkan apa yang anda inginkan, dan ia akan membina. Saya telah memperhatikan perubahan ini berlaku perlahan-lahan — AI menulis kod, AI merekabentuk antaramuka, AI menghasilkan aset. Tetapi ini berbeza. Ini adalah AI membina dunia. Rintangan terakhir untuk pembangunan permainan indie selalunya adalah kerumitan enjin. Unreal terkenal sukar. Kebanyakan orang menyerah sebelum mengeluarkan apa-apa. Rintangan itu telah hilang sekarang. Jika anda mempunyai idea permainan yang tersimpan dalam nota selama bertahun-tahun tetapi tidak pernah memulakannya kerana "Saya tidak tahu Unreal" — alasan itu tidak lagi sah. Alat-alat sudah sedia. Pertanyaannya ialah sama ada anda bersedia atau tidak. — Robbie Jeo h/t @per_simmons_ https://t.co/ozltrPiXez

Cip AI sedang menghadapi dinding. Dan penyelesaiannya berusia 4 bilion tahun. GPU generasi seterusnya NVIDIA mendorong melebihi 1,000W kuasa reka bentuk terma. Ini bukan kesilapan ketik—satu cip tunggal kini mengambil kuasa lebih daripada keseluruhan PC permainan kelas atas. Kaedah penyejukan tradisional sedang gagal. Pusat data sedang berkeringat. Secara harfiah. Masuklah berlian sintetik. China menghasilkan 95% berlian sintetik dunia. Semasa Barat fokus pada silikon, makmal China membina teknologi wafer berlian yang menghantar haba 5 kali lebih baik daripada tembaga. Hasilnya? Cip yang lebih sejuk. Pusat data yang lebih padat. Dan penulisan semula penuh siapa yang mengawal rantai peranti AI. Berlian bukan lagi hanya perhiasan. Ia adalah infrastruktur. — Robbie Jeo

WeChat baru sahaja menghantar AI kepada 1 bilion orang. Tiada ucapan utama. Tiada demo viral. Tiada tajuk "pembunuh ChatGPT". Hanya satu ikon kecil di bar carian. Ketuk ia, dan anda berbual dengan Xiaowei — pembantu AI Tencent yang kini tertanam dalam aplikasi yang sudah digunakan harian oleh 1,3 bilion orang. Inilah cara AI benar-benar menang. Bukan dengan melancarkan aplikasi berdiri sendiri yang tiada siapa muat turun. Bukan dengan memaksa pengguna belajar antaramuka baru. Tetapi dengan menjadi infrastruktur tak kelihatan di dalam alat-alat yang orang sudah tidak boleh hidup tanpanya. Barat membina produk AI. China membina perpaipan AI. Dan perpaipan sentiasa menang. — Robbie Jeo

Di Anthropic, 90% daripada jurutera membina agen yang meningkatkan diri sendiri menggunakan satu prinsip utama: Tutup gelung. Bukan sekadar "berikan tugas kepada AI." Berikan ia cara untuk memeriksa kerjanya sendiri. Berikut adalah corak yang mereka gunakan: 1. Agen menghasilkan output 2. Agen menjalankan langkah pengesahan terhadap hasilnya sendiri 3. Jika gagal, ia cuba semula dengan konteks baru 4. Gelungkan sehingga ia lulus — atau naikkan tahap Inilah sebabnya agen AI moden kelihatan lebih pintar berbanding yang lama. Ia bukan model yang lebih baik. Ia arsitektur yang lebih baik. Modelnya tidak berubah. Gelungnya yang berubah. Jika anda membina agen hari ini, berhenti fikirkan prompt dahulu. Fikirkan gelung maklum balas dahulu. Model yang biasa dengan gelung maklum balas yang ketat akan mengalahkan model hebat tanpa gelung — setiap kali. — Robbie Jeo

Jurutera Anthropic baru sahaja mempertunjukkan cara mereka membina aplikasi penuh dari awal menggunakan gelung tiga agen AI. Satu merancang. Satu membina. Satu menilai. Gelung ini berterusan sehingga aplikasi tersebut berfungsi. Kebanyakan orang fokus pada model mana yang paling pintar. Tetapi kelebihan sebenar? Mengetahui cara mengoordinasikan agen-agen bersama-sama. Pemenangnya bukanlah mereka yang memiliki AI terbaik. Mereka akan menjadi mereka yang merekabentuk sistem terbaik di sekelilingnya. Penerangan penuh selama 40 minit daripada pasukan Claude Code: https://t.co/c8itOIzDbP — Robbie Jeo

Seorang berusia 21 tahun baru sahaja menjalankan 300 agen AI secara serentak. Tetapi inilah bahagian yang kebanyakan orang lepaskan: Beliau tidak sekadar meningkatkan skala. Beliau membina kebenaran. 300 agen Kimi K2.6 beroperasi secara selari sebagai pekerja. 1 agen Claude Opus 4.8 memeriksa setiap output secara individu. Pemeriksa tidak boleh ditipu oleh pekerja. Pekerja tidak boleh bersekongkol. Mereka tidak berkomunikasi antara satu sama lain. Ini bukan sekadar trik kelajuan. Ini adalah tanggungjawab pada skala mesin. Kebanyakan orang yang membina dengan AI memikirkan volume output. Yang bijak memikirkan integriti output. Sistem yang menghasilkan 300 jawapan dengan pantas adalah tidak berguna jika 30 daripadanya salah dan anda tidak tahu yang mana. Arsitektur beliau menyelesaikan masalah ini. Jika anda membina sistem AI pada 2026, tanya diri anda: Di manakah pemeriksa anda? — Robbie Jeo https://t.co/wsy3DL8hW6

@OpenAI Melancarkan Tugasan Jadual di ChatGPT — Langkah Menuju AI Proaktif OpenAI telah melancarkan ciri baharu bernama Tugasan Jadual di ChatGPT. Pengguna kini boleh meminta ChatGPT untuk secara automatik mengendalikan tugas berulang, menghantar ingatan, atau memantau maklumat atas nama mereka. Ciri utama: • Cipta tugasan yang berjalan pada masa tertentu atau semasa jendela tetap (contoh: pagi, petang, atau malam) • ChatGPT boleh memantau web dan aplikasi yang disambungkan, dan hanya memberitahu anda apabila terdapat kemas kini yang relevan • Halaman Tugasan Jadual baharu di sisi untuk melihat, mengedit, menghentikan sementara, melanjutkan, atau memadam tugasan aktif • Tugasan berjalan sekurang-kurangnya sekali sejam dan akan dihentikan secara automatik selepas tempoh ketidaktahuan Ciri ini sedang dilancarkan secara berperingkat kepada pengguna Plus, Pro, Perniagaan, dan Enterpris. Mengapa ia penting: Ini merupakan salah satu langkah paling jelas hingga kini untuk menjadikan ChatGPT benar-benar proaktif dan agen. Bukan sahaja pengguna perlu memeriksa atau meminta ChatGPT secara manual setiap kali, AI kini boleh mengendalikan pemantauan rutin dan kerja berulang di latar belakang — berpotensi mengubah cara orang menggunakan AI dalam alur kerja harian mereka.