Figure CEO Brett Adcock 首次完整开放圣何塞机器人园区。他给出了一个反直觉判断：人形机器人无法靠写代码解决——一台机器人有 40 多个关节，可能身体状态比宇宙原子数还多，必须靠 Helix 神经网络从触觉、视觉、试错中学习。Figure 04 被定位为"iPhone 1 时刻"，当前一代相当于翻盖手机。园区内 Figure 03 已能 24/7 自主接待访客并自动充电，下一代将完成最大跃迁。Adcock 直言：AGI 缺的最后一块是和真实世界的物理交互。

OpenAI 与 Broadcom 去年宣布的 10 GW、代号 Nexus 的自研芯片项目融资遇阻：第一阶段 1.3 GW 即需 180 亿美元，整个计划仅芯片成本就可能高达 1800 亿美元。Broadcom 内部备忘录显示，它要求 Microsoft 承诺购买约 40% 的芯片才同意为第一阶段出资——但截至上月 Microsoft 尚未做出此承诺。OpenAI 预计到 2029 年运营支出超 2000 亿美元，自研芯片是其核心降本路径。如果 Microsoft 缺席，OpenAI 必须寻找其他买家。

Rezona 由前 TikTok 早期 PM 张锏创立，2025 年圣诞前夕海外上线，4 个月内周活破 150 万、海外创作者 3 万+，并完成 4 轮融资（含 a16z）。它的切入口不是泛娱乐内容，而是"Meme（梗）"——用户能把一个梗变成互动游戏、恶搞短剧、模拟电话。张锏认为 Meme 是"内容压缩包"，信息密度极高，且天然给产品制造文化门槛和用户粘性。区别于 Discord/TikTok 的通用属性，Rezona 强调"清晰定位"，靠青少年 Meme 文化共识构建社区。

Sebastian Thrun（Waymo / Google X / Udacity 创始人）在 Bessemer Robotics Day 分享 7 条机器人创业经验。最反直觉的一条："建造 Waymo 比开披萨店更容易"——披萨店要应对人事、租金、供应链，而 Waymo 只需要解决一个清晰的技术问题。他指出机器人创业天生逆风：物理世界对错误零容忍、可靠性要十年起步、硬件软件人才割裂。Google Glass 失败是因为团队从未回答"它到底是用来做什么的"。结论不是"别犯错"，而是"越快犯错越好"。

Anthropic 工程师、Claude Code 核心成员 Thariq 发表《The Unreasonable Effectiveness of HTML》，3 天获 350 万阅读、7100 点赞。核心论点：Markdown 是为人类手动编辑设计的，但今天 99% 的 Markdown 是 AI 写、AI 改、AI 读，原本的优势已荡然无存。HTML 能表达 8 类信息（表格/设计/图示/代码/交互/流程/空间/图片），而 Markdown 只能用 ASCII 字符艰难拟合。Thariq 给出了一系列示例（thariqs.github.io/html-effectiveness），证明 AI 用 HTML 输出后信息密度和可视化质量大幅提升。

NVIDIA 向数据中心开发商 IREN 投资 21 亿美元（70 美元行权价 5 年期权 3000 万股），同时签署 34 亿美元 AI 云合同部署 Blackwell。NVIDIA 持续以股权+采购合同方式构建"循环资本"，黄仁勋本人否认这是循环注资。

Founders Inc 文章解读：在创业早期没法靠语言传递"相信"，只能靠工作本身做"发射器"。文章拆出了识别"高 agency 候选人"的可观察信号，对早期招聘判断很有参考价值。

独立开发者手工川复盘自己 4 月做的 any2pdf skill 和写书 skill 商业化经历——后者一度贡献了某 skill 平台 40% 的交易，但 3 天后即被友商抄袭。文章还提出了 4 小时合作机制招募兼职的实践方法。

Thariq 那篇 HTML vs Markdown 文章的中文翻译版本（与 #5 同源），适合直接看原文论点而不需要中文 KOL 解读的读者。

同一篇 Thariq 文章的另一版翻译，宝玉版翻译保留了更多英文术语注释，适合需要技术细节对照的读者。