The Next Wave – AI and The Future of Technology
Summary & Insights
Imagine living in a city where, if you commit a murder, you have a literal coin-flip chance of getting away with it—a 47% clearance rate is the international average. This stark reality frames a profound discussion on whether America could choose a different path, one that aims not just to manage crime but to eliminate it through intelligence and precision rather than mass incarceration or neglect.
The conversation centers on a three-part strategy encompassing people, products, and policy. A central proposal is creating a “Teach for America for law enforcement” to address a critical staffing crisis by offering student debt relief in exchange for service, aiming to attract skilled, diverse candidates and rebuild a degraded cultural status for policing. On the product side, integrated technology—like Flock Safety’s license plate readers, gunshot detection, and drones—creates an “orchestration layer” of intelligence that makes policing safer and more effective. This shift from subjective, reactive policing to objective, intelligence-led work increases clearance rates and dramatically improves officer and community safety. Policy, the third lever, requires the will to actually prosecute crimes and hold people accountable, avoiding the societal failure that occurs when crime becomes a viable, even celebrated, career path in underserved communities.
The dialogue argues that this intelligence-based model is the viable middle path between the brutal “Singaporean model” of harsh punishment and the disastrous experiment of decriminalization. It’s about creating certainty of consequences, not excessive severity. When technology provides precise evidence, it reduces dangerous, confrontational stops and builds community trust, which in turn increases witness cooperation—a key factor in Las Vegas’s >90% murder clearance rate. Ultimately, the goal is a system where policing is so intelligent and precise that it prevents crime, protects the most vulnerable (who are disproportionately victims), and preserves the foundational belief in economic mobility and safety for all.
Surprising Insights
- The most invasive surveillance tool isn’t specialized cameras; it’s your cell phone. Critics focusing on license plate readers miss that if authorities want to track you, pulling cell phone location data is far more effective and commonly practiced.
- Small, mundane investments can have massive impacts on public safety. In Las Vegas, simply adding an ice machine and espresso machine to a high-stress 911 call center dramatically reduced attrition and cut call wait times from five minutes to under 30 seconds.
- The “defund the police” movement, in practice, often leads to a two-tiered system. It can result in defunded public policing for poor communities—the primary victims of crime—while wealthier individuals and areas turn to privatized security, exacerbating inequality.
- Criminals are sophisticated analysts of police tactics. They closely study police shifts, technology deployments, and policy changes, as evidenced by rap lyrics referencing Flock cameras and the specific timing of crimes.
- Modern homicides are significantly harder to solve not just due to staffing, but because a majority are now random acts related to gangs or drug deals, unlike past decades where most were domestic incidents with an obvious suspect pool.
Practical Takeaways
- Advocate for “Civilianizing” Roles in Your Local Police Department: Support the creation of non-sworn, tech-focused positions (e.g., crime analysts, data managers) that don’t require lengthy academy training. This can quickly inject talent and help manage the intelligence from modern tools.
- Push for Public-Private Partnerships for Technology Funding: Encourage local businesses, which have a direct interest in community safety, to fund initial technology pilots (like camera networks or drones) for police departments, as seen in Las Vegas and San Francisco. This bypasses slow, constrained public budgets.
- Evaluate Prosecutorial and Judicial Candidates on Their Commitment to Certainty Over Severity: Support district attorneys and judges focused on ensuring crimes are solved and prosecuted reliably, rather than platforms solely focused on extreme sentencing or decriminalization.
- Request Transparency Portals for Police Technology Use: Demand that your local police department have a public-facing dashboard showing how surveillance technologies are used—their purpose, data retention periods, and audit logs. This builds trust through transparency.
- Support Alternative Pathways for Low-Level, Non-Violent Offenders: Champion local programs, like Las Vegas’s “Hope for Prisoners,” that divert first-time offenders into job training and rehabilitation instead of prison, breaking the cycle of recidivism without sacrificing accountability.
Summary & Insights
NVIDIA’s CEO Jensen Huang revealed that the company has a staggering one trillion dollars in purchase orders for AI chips, a figure he considers conservative, signaling not just current demand but a conviction that the AI infrastructure build-out is only accelerating. This insight from NVIDIA’s GTC conference frames a broader conversation about the company’s omnipresence in the AI ecosystem, serving as the foundational “sun” around which everything else orbits, from cloud providers to robotics and telecommunications.
The discussion then pivots to how the very nature of AI development is shifting. The initial, massively expensive phase of “pre-training” models on vast internet datasets is giving way to a new era focused on “post-training” processes like fine-tuning, reinforcement learning, and, crucially, “test time compute” or inference. This is where AI models do their “thinking” before responding. This shift means the demand for specialized, faster inference chips, like those from Groq, is skyrocketing. It also underpins the explosive interest in AI agents, with NVIDIA heavily promoting OpenClaw and its own packaged version, NemoClaw, as the potential “web browser” for the agentic future—a personal assistant that could control every device in our lives.
This march toward more pervasive, capable AI raises profound questions about data and the human role. As models exhaust available text data, companies are incentivizing people to contribute new modalities—video, physical-world tasks, translations—through services like DoorDash Tasks. This creates a potential new income stream but also a dystopian tension where humans might become mere data-labelers for corporations. The episode concludes by examining the state of robotics, noting that while mechanical prowess, as shown in a tennis-playing humanoid, is advancing rapidly, the “brains” or general intelligence needed for complex real-world tasks are still catching up, leaving many physical jobs temporarily safe from automation.
Surprising Insights
- NVIDIA’s projected growth is based on concrete purchase orders, not speculation: Jensen Huang stated the $1 trillion chip sales forecast by 2027 comes from companies with signed letters of intent, making it a measure of confirmed, impending demand.
- A significant portion of NVIDIA’s business is non-GPU: While GPUs dominate headlines, the company generates billions from often-overlooked divisions like networking, telecom, and AI training software (Omniverse).
- The major technical hurdle for space-based data centers isn’t the rockets or solar power, but heat dissipation: In a vacuum, there’s no medium to carry heat away from the powerful, heat-generating chips, a problem NVIDIA openly admits it hasn’t solved yet.
- Data collection is evolving into a paid, gig-economy service: As text data becomes exhausted and privacy concerns grow, companies like DoorDash and Uber are piloting programs to pay people directly for generating video, audio, and translation data to train AI in new modalities.
Practical Takeaways
- Experiment with AI agents securely: If interested in OpenClaw but concerned about security, try NVIDIA’s NemoClaw, which bundles OpenClaw with enhanced security and privacy features and is designed for easier installation.
- Consider data as a potential side hustle: Explore new platforms like DoorDash Tasks or similar initiatives from other apps, as they represent a growing avenue to earn money by completing small tasks that help train AI systems.
- Focus on integration and physical skills: As AI excels at knowledge work and narrow physical tasks (like playing tennis), near-term career resilience may lie in complex, integrated problem-solving (like plumbing) that combines manual dexterity with on-the-fly decision-making—areas where embodied AI still struggles.
Giám đốc điều hành NVIDIA, Jensen Huang tiết lộ rằng công ty có đơn đặt hàng chip AI lên tới con số khổng lồ một nghìn tỷ USD – một con số mà ông cho là thận trọng, phản ánh không chỉ nhu cầu hiện tại mà còn là niềm tin rằng việc xây dựng hạ tầng AI đang ngày càng tăng tốc. Thông tin này từ hội nghị GTC của NVIDIA mở ra một cuộc thảo luận rộng hơn về vị thế bao trùm của công ty trong hệ sinh thái AI, được ví như “mặt trời” nền tảng mà mọi thứ khác – từ nhà cung cấp điện toán đám mây đến robot và viễn thông – đều xoay quanh.
Cuộc thảo luận sau đó chuyển hướng sang sự thay đổi trong bản chất phát triển AI. Giai đoạn đầu cực kỳ tốn kém với việc “tiền huấn luyện” mô hình trên các tập dữ liệu internet khổng lồ đang nhường chỗ cho một kỷ nguyên mới tập trung vào các quy trình “hậu huấn luyện” như tinh chỉnh, học tăng cường và quan trọng là “tính toán thời gian kiểm tra” hay suy luận. Đây là lúc các mô hình AI thực hiện việc “suy nghĩ” trước khi đưa ra phản hồi. Sự chuyển dịch này đồng nghĩa với việc nhu cầu về các chip chuyên dụng cho suy luận nhanh hơn, như của Groq, đang bùng nổ. Nó cũng thúc đẩy mạnh mẽ sự quan tâm đến các tác nhân AI, với việc NVIDIA đẩy mạnh quảng bá OpenClaw và phiên bản đóng gói của riêng họ, NemoClaw, như một trình duyệt web tiềm năng cho tương lai của các tác nhân – một trợ lý cá nhân có thể điều khiển mọi thiết bị trong cuộc sống của chúng ta.
Bước tiến này hướng tới một AI có khả năng thâm nhập sâu rộng hơn đặt ra những câu hỏi sâu sắc về dữ liệu và vai trò của con người. Khi các mô hình đã cạn kiệt dữ liệu văn bản sẵn có, các công ty đang khuyến khích mọi người đóng góp các phương thức mới – video, nhiệm vụ trong thế giới thực, bản dịch – thông qua các dịch vụ như DoorDash Tasks. Điều này tạo ra một nguồn thu nhập mới tiềm năng nhưng cũng tạo nên một sự căng thẳng kiểu phản địa đàng, nơi con người có thể chỉ trở thành những người gán nhãn dữ liệu cho các tập đoàn. Phần cuối tập podcast xem xét tình hình của ngành robot học, lưu ý rằng trong khi năng lực cơ khí, như được thể hiện qua hình người chơi quần vợt, đang tiến bộ nhanh chóng, thì “bộ não” hay trí thông minh tổng quát cần thiết cho các nhiệm vụ phức tạp ngoài đời thực vẫn đang bắt kịp, khiến nhiều công việc chân tay tạm thời vẫn an toàn trước tự động hóa.
Những thông tin đáng ngạc nhiên
- Tăng trưởng dự kiến của NVIDIA dựa trên đơn đặt hàng cụ thể, không phải suy đoán: Jensen Huang tuyên bố dự báo doanh thu chip 1 nghìn tỷ USD vào năm 2027 đến từ các công ty có thư ý định đã ký kết, biến nó thành thước đo cho nhu cầu đã được xác nhận và sắp tới.
- Một phần đáng kể hoạt động kinh doanh của NVIDIA không phải GPU: Trong khi GPU thống trị các tiêu đề, công ty tạo ra hàng tỷ USD từ các bộ phận thường bị bỏ qua như mạng, viễn thông và phần mềm đào tạo AI (Omniverse).
- Trở ngại kỹ thuật chính đối với trung tâm dữ liệu trong không gian không phải là tên lửa hay năng lượng mặt trời, mà là sự tỏa nhiệt: Trong môi trường chân không, không có môi trường để mang nhiệt ra khỏi các chip mạnh mẽ, tỏa nhiệt, một vấn đề mà NVIDIA thừa nhận công khai là họ chưa giải quyết được.
- Thu thập dữ liệu đang phát triển thành một dịch vụ được trả tiền theo nền kinh tế gig: Khi dữ liệu văn bản trở nên cạn kiệt và lo ngại về quyền riêng tư gia tăng, các công ty như DoorDash và Uber đang thí điểm các chương trình trả tiền trực tiếp cho mọi người để tạo ra dữ liệu video, âm thanh và bản dịch nhằm đào tạo AI theo các phương thức mới.
Những điểm thực tiễn cần ghi nhớ
- Thử nghiệm với các tác nhân AI một cách an toàn: Nếu quan tâm đến OpenClaw nhưng lo ngại về bảo mật, hãy thử NemoClaw của NVIDIA, công cụ kết hợp OpenClaw với các tính năng bảo mật và quyền riêng tư nâng cao, được thiết kế để cài đặt dễ dàng hơn.
- Cân nhắc việc cung cấp dữ liệu như một nghề tay trường tiềm năng: Khám phá các nền tảng mới như DoorDash Tasks hoặc các sáng kiến tương tự từ các ứng dụng khác, vì chúng đại diện cho một kênh ngày càng phát triển để kiếm tiền bằng cách hoàn thành các nhiệm vụ nhỏ giúp đào tạo hệ thống AI.
- Tập trung vào kỹ năng tích hợp và thực hành: Khi AI vượt trội trong công việc tri thức và các nhiệm vụ thể chất chuyên biệt hẹp (như chơi tennis), khả năng thích nghi nghề nghiệp trong tương lai gần có thể nằm ở việc giải quyết vấn đề phức tạp, tích hợp (như sửa ống nước) – kết hợp sự khéo léo thủ công với việc ra quyết định ngay tức thì – những lĩnh vực mà AI hiện thân hóa vẫn còn gặp khó khăn.
NVIDIA執行長黃仁勳透露,該公司握有價值驚人的一兆美元人工智慧晶片訂單,他認為這個數字還是保守估計。這不僅顯示當前需求,更預示著人工智慧基礎建設正加速擴張。這項在NVIDIA GTC大會公布的訊息,引發更廣泛討論:該公司如何成為人工智慧生態系中如太陽般的存在,從雲端服務商到機器人與電信領域,一切皆繞其運轉。
話題隨後轉向人工智慧發展本質的轉變。早期耗資巨大的「預訓練」階段(以龐大網路資料集訓練模型)正逐漸過渡到新時代,焦點轉向「後訓練」流程,例如微調、強化學習,以及關鍵的「推論計算」——即人工智慧模型在回應前進行「思考」的過程。這種轉變意味著對專門化高速推論晶片(如Groq產品)的需求暴增,也推動了人工智慧代理程式的爆炸性發展。NVIDIA正大力推廣OpenClaw及其打包版本NemoClaw,將其定位為未來代理程式的潛在「網頁瀏覽器」——一種能操控生活中所有裝置的個人助理。
人工智慧邁向更普及、更強大的進程,引發了關於數據與人類角色的深刻疑問。當模型耗盡現有文本資料,企業開始透過DoorDash Tasks等服務激勵人們貢獻影片、實體任務、翻譯等多模態新數據。這可能開創新的收入來源,但也形成一種反烏托邦的緊張態勢:人類可能淪為企業的數據標註員。最後段落審視機器人發展現狀:儘管如網球人形機器人展現的機械能力快速進步,但處理複雜現實任務所需的「大腦」(通用智慧)仍待突破,使得許多體力工作在短期內尚無自動化之虞。
令人驚異的洞見
- NVIDIA的成長預測基於具體訂單而非臆測:黃仁勳指出,2027年前一兆美元晶片銷售預測來自已簽署意向書的企業,代表的是已確認的迫近需求。
- NVIDIA重要營收來自非GPU業務:儘管GPU佔據新聞頭條,該公司每年從常被忽視的網路、電信與人工智慧訓練軟體(Omniverse)等部門獲利數十億美元。
- 太空資料中心的主要技術障礙並非火箭或太陽能,而是散熱:在真空環境中,缺乏介質為高功率發熱晶片散熱,NVIDIA公開承認尚未解決此難題。
- 數據收集正演變為付費零工經濟服務:隨著文本資料枯竭與隱私顧慮增長,DoorDash與Uber等企業正試行計畫,直接付費請人們生成影片、音頻與翻譯資料,以訓練新模態人工智慧。
實用建議
- 安全地嘗試人工智慧代理程式:若對OpenClaw感興趣但擔心安全性,可試用NVIDIA的NemoClaw。其整合OpenClaw並強化安全隱私功能,設計上更易安裝部署。
- 將數據貢獻視為潛在副業:可探索DoorDash Tasks或類似平台,透過完成協助訓練人工智慧系統的小型任務,開拓新興獲利管道。
- 聚焦整合能力與實體技能:當人工智慧擅長知識工作與單一體能任務(如打網球)時,近期職涯韌性可能存於複雜的整合性問題解決(如水電工程),這類工作需結合手部靈巧度與臨場決策——正是具身人工智慧尚未突破的領域。
El CEO de NVIDIA, Jensen Huang, reveló que la compañía tiene órdenes de compra por un asombroso billón de dólares en chips de IA, una cifra que él considera conservadora, lo que señala no solo la demanda actual, sino también la convicción de que la construcción de infraestructura de IA solo se está acelerando. Esta perspectiva de la conferencia GTC de NVIDIA enmarca una conversación más amplia sobre la omnipresencia de la empresa en el ecosistema de la IA, sirviendo como el “sol” fundamental alrededor del cual orbita todo lo demás, desde proveedores de la nube hasta robótica y telecomunicaciones.
La discusión luego gira hacia cómo la naturaleza misma del desarrollo de la IA está cambiando. La fase inicial y enormemente costosa de “preentrenamiento” de modelos con grandes conjuntos de datos de internet está dando paso a una nueva era centrada en procesos de “posentrenamiento” como el ajuste fino, el aprendizaje por refuerzo y, crucialmente, la “computación en tiempo de prueba” o inferencia. Aquí es donde los modelos de IA “piensan” antes de responder. Este cambio significa que la demanda de chips de inferencia especializados y más rápidos, como los de Groq, se está disparando. También sustenta el explosivo interés en los agentes de IA, con NVIDIA promoviendo intensamente OpenClaw y su propia versión empaquetada, NemoClaw, como el potencial “navegador web” para el futuro agencial: un asistente personal que podría controlar cada dispositivo en nuestras vidas.
Esta marcha hacia una IA más penetrante y capaz plantea preguntas profundas sobre los datos y el papel humano. A medida que los modelos agotan los datos de texto disponibles, las empresas están incentivando a las personas para que contribuyan con nuevas modalidades (video, tareas del mundo físico, traducciones) a través de servicios como DoorDash Tasks. Esto crea una posible nueva fuente de ingresos, pero también una tensión distópica donde los humanos podrían convertirse en meros etiquetadores de datos para las corporaciones. El episodio concluye examinando el estado de la robótica, señalando que, aunque la destreza mecánica, como se muestra en un humanoide jugando al tenis, avanza rápidamente, el “cerebro” o la inteligencia general necesaria para tareas complejas del mundo real aún está alcanzándose, dejando muchos trabajos físicos temporalmente a salvo de la automatización.
Perspectivas Sorprendentes
- El crecimiento proyectado de NVIDIA se basa en órdenes de compra concretas, no en especulación: Jensen Huang afirmó que el pronóstico de ventas de chips de 1 billón de dólares para 2027 proviene de empresas con cartas de intención firmadas, lo que lo convierte en una medida de demanda confirmada e inminente.
- Una parte significativa del negocio de NVIDIA no es de GPU: Aunque las GPU dominan los titulares, la compañía genera miles de millones de divisiones a menudo pasadas por alto, como redes, telecomunicaciones y software de entrenamiento de IA (Omniverse).
- El principal obstáculo técnico para los centros de datos basados en el espacio no son los cohetes o la energía solar, sino la disipación de calor: En el vacío, no hay medio para llevar el calor lejos de los potentes chips que lo generan, un problema que NVIDIA admite abiertamente que aún no ha resuelto.
- La recolección de datos está evolucionando hacia un servicio remunerado de economía colaborativa: A medida que los datos de texto se agotan y crecen las preocupaciones de privacidad, empresas como DoorDash y Uber están pilotando programas para pagar directamente a las personas por generar datos de video, audio y traducción para entrenar la IA en nuevas modalidades.
Conclusiones Prácticas
- Experimenta con agentes de IA de forma segura: Si te interesa OpenClaw pero te preocupa la seguridad, prueba NemoClaw de NVIDIA, que combina OpenClaw con funciones de seguridad y privacidad mejoradas y está diseñado para una instalación más fácil.
- Considera los datos como una posible fuente de ingresos adicional: Explora nuevas plataformas como DoorDash Tasks o iniciativas similares de otras aplicaciones, ya que representan una vía creciente para ganar dinero completando pequeñas tareas que ayudan a entrenar sistemas de IA.
- Enfócate en la integración y las habilidades físicas: Como la IA sobresale en el trabajo intelectual y en tareas físicas específicas (como jugar al tenis), la resistencia laboral a corto plazo puede residir en la resolución de problemas complejos e integrados (como la fontanería) que combinen destreza manual con toma de decisiones inmediatas, áreas en las que la IA incorporada aún tiene dificultades.
O CEO da NVIDIA, Jensen Huang, revelou que a empresa tem uma ordem de compra de chips de IA de um trilhão de dólares, valor que ele considera conservador, indicando não apenas a demanda atual, mas a convicção de que a construção da infraestrutura de IA está apenas acelerando. Esta visão da conferência GTC da NVIDIA enquadra uma conversa mais ampla sobre a onipresença da empresa no ecossistema de IA, atuando como o “sol” fundamental em torno do qual tudo orbita, desde provedores de nuvem até robótica e telecomunicações.
A discussão então muda para como a própria natureza do desenvolvimento de IA está mudando. A fase inicial e extremamente cara de “pré-treinar” modelos em vastos conjuntos de dados da internet está dando lugar a uma nova era focada em processos de “pós-treino”, como ajuste fino, aprendizado por reforço e, crucialmente, “computação no tempo de teste” ou inferência. É aqui que os modelos de IA “pensam” antes de responder. Essa mudança significa que a demanda por chips de inferência especializados e mais rápidos, como os da Groq, está disparando. Ela também sustenta o interesse explosivo em agentes de IA, com a NVIDIA promovendo fortemente o OpenClaw e sua própria versão empacotada, o NemoClaw, como o potencial “navegador da web” para o futuro dos agentes—um assistente pessoal que poderia controlar todos os dispositivos de nossas vidas.
Esta marcha em direção a uma IA mais onipresente e capaz levanta questões profundas sobre dados e o papel humano. À medida que os modelos esgotam os dados de texto disponíveis, as empresas estão incentivando as pessoas a contribuir com novas modalidades—vídeo, tarefas do mundo físico, traduções—por meio de serviços como o DoorDash Tasks. Isso cria um fluxo de renda potencialmente novo, mas também uma tensão distópica onde os humanos podem se tornar meros rotuladores de dados para corporações. O episódio conclui examinando o estado da robótica, observando que, embora a proeza mecânica, conforme demonstrada em um humanoide que joga tênis, esteja avançando rapidamente, os “cérebros” ou a inteligência geral necessária para tarefas complexas do mundo real ainda estão em evolução, deixando muitos trabalhos manuais temporariamente seguros contra a automação.
Insights Surpreendentes
- O crescimento projetado da NVIDIA é baseado em ordens de compra concretas, não em especulação: Jensen Huang afirmou que a previsão de vendas de chips de US$ 1 trilhão até 2027 vem de empresas com cartas de intenção assinadas, tornando-a uma medida de demanda confirmada e iminente.
- Uma parte significativa dos negócios da NVIDIA é não-GPU: Embora as GPUs dominem as manchetes, a empresa gera bilhões de divisões frequentemente negligenciadas, como rede, telecomunicações e software de treinamento de IA (Omniverse).
- O maior obstáculo técnico para data centers baseados no espaço não são os foguetes ou a energia solar, mas a dissipação de calor: no vácuo, não há meio para levar calor para longe dos chips poderosos e geradores de calor, um problema que a NVIDIA admite abertamente ainda não ter resolvido.
- A coleta de dados está evoluindo para um serviço remunerado da economia de gig: À medida que os dados de texto se esgotam e as preocupações com a privacidade aumentam, empresas como DoorDash e Uber estão pilotando programas para pagar pessoas diretamente pela geração de dados de vídeo, áudio e tradução para treinar IA em novas modalidades.
Conclusões Práticas
- Experimente com agentes de IA com segurança: Se interessado no OpenClaw mas preocupado com segurança, experimente o NemoClaw da NVIDIA, que empacota o OpenClaw com recursos de segurança e privacidade aprimorados e é projetado para instalação mais fácil.
- Considere dados como um trabalho secundário potencial: Explore novas plataformas como DoorDash Tasks ou iniciativas similares de outros aplicativos, pois representam uma via crescente para ganhar dinheiro completando pequenas tarefas que ajudam a treinar sistemas de IA.
- Foque na integração e habilidades físicas: Como a IA se destaca em trabalho intelectual e tarefas físicas específicas (como jogar tênis), a resiliência profissional de curto prazo pode estar na solução de problemas complexos e integrados (como encanamento) que combinam destreza manual com tomada de decisões no momento—áreas onde a IA incorporada ainda tem dificuldades.
Get Matt’s AI playbook: https://clickhubspot.com/kfcr
Episode 102: Is NVIDIA really the “sun” at the center of the AI universe? Host Matt Wolfe (https://x.com/mreflow) and Joe Fier (https://www.youtube.com/@joefier) break down everything you need to know from NVIDIA’s recent GTC conference, the hottest new AI tools for business and marketing, and the changing landscape of AI data, agents, and robotics.
This episode dives deep into the explosive potential of NVIDIA’s AI roadmap, why Jensen Huang thinks chip sales will hit $1 trillion, and how accessible agent tools like OpenClaw and NemoClaw could change everything for everyday users and enterprises. Plus, Matt Wolfe and Joe Fier explore the rise of data-for-hire side hustles like DoorDash Tasks, where humans help train AI in the real world, and the jaw-dropping athletic skills of the newest generation of robotics. Whether you’re wondering where the money and innovation are flowing next—or concerned about the privacy, data, and future job market in the age of AI—it’s all here in this packed, must-hear “special” episode.
Check out The Next Wave YouTube Channel if you want to see Matt and Nathan on screen: https://lnk.to/thenextwavepd
—
Show Notes:
(00:00) NVIDIA’s Future and Growth
(06:31) OpenClaw: AI Accessible to All
(08:56) AI Compute Shifting to Inference
(12:39) Accelerating AI Thinking Time
(15:20) Nemo Claw: AI Assistant Revolution
(19:00) Stock Buybacks Boost Value
(24:11) NVIDIA’s Expansive Industry Influence
(28:34) Future Economy: UBI or Data Payment?
(29:38) Data Privacy and AI Advertising
(32:45) CAPTCHA Origins and Duolingo
(38:18) Robots: Cool, But Not Smart
(40:18) Farewell and Thank You
—
Mentions:
Joe Fier: https://www.youtube.com/@joefier
NVIDIA: https://www.nvidia.com/en-us/
Jensen Huang: https://www.linkedin.com/in/jenhsunhuang/
OpenClaw: https://openclaw.ai/
Future Tools: https://futuretools.io/
Get the guide to build your own Custom GPT: https://clickhubspot.com/tnw
—
Check Out Matt’s Stuff:
• Future Tools – https://futuretools.beehiiv.com/
• Blog – https://www.mattwolfe.com/
• YouTube- https://www.youtube.com/@mreflow
—
Check Out Nathan’s Stuff:
Newsletter: https://news.lore.com/
Blog – https://lore.com/
The Next Wave is a HubSpot Original Podcast // Brought to you by Hubspot Media // Production by Darren Clarke // Editing by Ezra Bakker Trupiano
