From 0007c0cb50be40b000aa420223757f8e7479f6c9 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Hector Date: Sun, 28 Jun 2026 15:09:44 +0200 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?ingest(hardware):=20nvidia=20dgx=20station=20gb?= =?UTF-8?q?300=20=E2=80=94=20748gb=20unified=20memory=20desktop?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit - raw: youtube/2026-06-28_nvidia-748gb-ram-desktop-local-ai.md (The Stack, 8:14) - wiki: concepts/hardware/nvidia-dgx-station-748gb.md (NEW — 748 GB unified, full-precision 70B, ~$85K-$115K, ROI break-even ~2 months) - index: 39. Update, new hardware row + raw source entry - log: entry appended --- ...06-28_nvidia-748gb-ram-desktop-local-ai.md | 80 +++++++++++ .../hardware/nvidia-dgx-station-748gb.md | 131 ++++++++++++++++++ wiki/index.md | 4 +- wiki/log.md | 12 ++ 4 files changed, 226 insertions(+), 1 deletion(-) create mode 100644 raw/youtube/2026-06-28_nvidia-748gb-ram-desktop-local-ai.md create mode 100644 wiki/concepts/hardware/nvidia-dgx-station-748gb.md diff --git a/raw/youtube/2026-06-28_nvidia-748gb-ram-desktop-local-ai.md b/raw/youtube/2026-06-28_nvidia-748gb-ram-desktop-local-ai.md new file mode 100644 index 0000000..6de86f3 --- /dev/null +++ b/raw/youtube/2026-06-28_nvidia-748gb-ram-desktop-local-ai.md @@ -0,0 +1,80 @@ +--- +type: youtube +source_url: https://www.youtube.com/watch?v=EhXQysElOY8 +retrieved: 2026-06-28 +channel: "The Stack" +title: "NVIDIA'S 748GB Ram Desktop Makes Local AI INSANELY Good" +duration_sec: 494 +views: 2983 +published: 2026-06-27 +has_transcript: true +tags: [nvidia, dgx-station, local-ai, unified-memory, gb300, grace-blackwell, lm-studio, ollama, hardware, cloud-exit] +--- + +# NVIDIA'S 748GB Ram Desktop Makes Local AI INSANELY Good + +**Channel:** [The Stack](https://www.youtube.com/@The-Stack-ai) +**Published:** 2026-06-27 +**Duration:** 8:14 +**Views:** ~2,983 (at time of fetch, 7h after publish) +**Hashtags:** #localai #nvidiadgx #lmstudio #computex2026 #agenticai + +## Video Description (full) + +LM Studio local AI just changed: NVIDIA's DGX Station packs 748GB unified memory to run 70B models in full precision, no cloud needed. + +LM Studio and Ollama finally lose their asterisk, NVIDIA's DGX Station at Computex 2026 lands 748GB of coherent unified memory in a single deskside tower, enough to load a full-precision 70B model with room to spare, no quantization required, no cloud offload. + +Announced by Jensen Huang at GTC Taipei on May 31, 2026, the machine is built around the GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip: a 72-core ARM Grace CPU fused to a Blackwell Ultra GPU via NVLink-C2C at 900 GB/s. The memory pool splits into 252GB HBM3e (7.1 TB/s GPU-side) and 496GB LPDDR5X (CPU-side), both fully coherent, one address space, zero explicit copies. Compute tops out at 20 petaFLOPS FP4. NVIDIA doesn't sell a Founders Edition; OEM partners ASUS, Dell, HP, MSI, and others handle that, with real-world pricing landing between roughly $85K and $115K (the MSI XpertStation WS300 lists at $96,995.99 on CDW). The video also covers NVIDIA's DGX Spark (128GB, ~$4,700) as the genuine prosumer entry point, and gives an honest head-to-head with the Mac Studio M5 Ultra, which still holds the value crown for a solo developer running mid-size models. The trillion-parameter claim gets a reality check, it's technically true only with aggressive 4-bit quantization, not full-precision weights. The cloud ROI math is real: at ~$98/hour for a comparable AWS p5 instance, the hardware pays for itself in roughly two months of sustained workload. The DGX Station for Windows (WSL-based) is flagged as a Q4 2026 promise, not a shipping product. RTX Spark, NVIDIA's MediaTek-partnered consumer AI PC chip, rounds out the roadmap alongside a three-generation plan through Rubin and Rosa Feynman. + +For individual builders and small teams deciding between local AI options, this is a practical breakdown of which box on the NVIDIA ladder actually makes sense for their workload. + +## Chapters + +- 0:00 Intro +- 0:15 What Jensen actually unveiled +- 1:12 Why unified memory is the whole story +- 2:31 The trillion-parameter asterisk +- 3:25 The price, who it's for, and how to choose +- 5:25 The cloud math that justifies the big box +- 6:40 The bigger play: NVIDIA wants the whole PC + +## Tools & Resources Mentioned + +- **LM Studio:** https://lmstudio.ai +- **Ollama:** https://ollama.com +- **NVIDIA DGX Station:** https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-station/ +- **NVIDIA DGX Station for Windows:** https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-station-for-windows/ +- **NVIDIA DGX Spark:** https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-spark/ + +## Key Specs Summary + +| Spec | Value | +|------|-------| +| Chip | GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip | +| CPU | 72-core ARM Grace | +| GPU | Blackwell Ultra | +| Interconnect | NVLink-C2C @ 900 GB/s | +| Total Unified Memory | 748 GB (252 GB HBM3e + 496 GB LPDDR5X) | +| HBM3e Bandwidth | 7.1 TB/s (GPU-side) | +| Compute | 20 petaFLOPS FP4 | +| Price Range | ~$85K–$115K (OEM-dependent) | +| MSI XpertStation WS300 | $96,995.99 (CDW listing) | +| DGX Spark (entry) | 128 GB, ~$4,700 | +| Full-precision 70B model | Fits with room to spare | +| Trillion-parameter claim | Only with 4-bit quantization | +| Cloud ROI break-even | ~2 months (vs AWS p5 @ ~$98/h) | +| DGX Station for Windows | Q4 2026 (WSL-based, not shipping) | +| Announced | GTC Taipei, May 31, 2026 by Jensen Huang | + +## NVIDIA Local AI Hardware Ladder + +| Product | Memory | Price | Target | +|---------|--------|-------|--------| +| DGX Spark | 128 GB | ~$4,700 | Prosumer entry | +| DGX Station | 748 GB | ~$85K–$115K | Small teams / sustained workloads | +| Mac Studio M5 Ultra | (value crown for solo devs) | — | Solo developer, mid-size models | + +## Context + +Shared by Pit Weber in OME-Gruppe, Topic "News & Infos" (Topic 13) on 2026-06-28. \ No newline at end of file diff --git a/wiki/concepts/hardware/nvidia-dgx-station-748gb.md b/wiki/concepts/hardware/nvidia-dgx-station-748gb.md new file mode 100644 index 0000000..b58f187 --- /dev/null +++ b/wiki/concepts/hardware/nvidia-dgx-station-748gb.md @@ -0,0 +1,131 @@ +--- +created: 2026-06-28 +updated: 2026-06-28 +sources: [youtube/2026-06-28_nvidia-748gb-ram-desktop-local-ai.md] +tags: [concept, hardware, nvidia, dgx-station, gb300, grace-blackwell, unified-memory, local-ai, cloud-exit, lm-studio, ollama] +--- + +# NVIDIA DGX Station — 748 GB Unified Memory Desktop + +> *"LM Studio and Ollama finally lose their asterisk."* +> — The Stack, YouTube, 2026-06-27 + +## Kernthese + +NVIDIAs DGX Station (GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip) bringt **748 GB kohärenter Unified Memory** in einen einzelnen Schreibtisch-Tower — genug, um ein 70B-Modell in voller Präzision (FP16/BF16) ohne Quantisierung zu laden. Das entfernt den letzten Haken von LM Studio und Ollama: die "läuft lokal, aber nur quantisiert"-Einschränkung. Die Maschine ist kein Konzept — sie wurde von Jensen Huang auf der GTC Taipei (31.05.2026) angekündigt, OEMs (ASUS, Dell, HP, MSI) listen sie bereits, und die Cloud-ROI-Mathematik rechtfertigt sie für anhaltende Workloads. + +## Architektur: GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip + +Der GB300 ist ein **Superchip** — CPU und GPU auf einem Die, verbunden über NVLink-C2C: + +| Komponente | Spec | +|------------|------| +| CPU | 72-core ARM Grace | +| GPU | Blackwell Ultra | +| Interconnect | NVLink-C2C @ 900 GB/s | +| GPU Memory | 252 GB HBM3e @ 7.1 TB/s | +| CPU Memory | 496 GB LPDDR5X | +| **Total Unified Memory** | **748 GB (ein Adressraum, kohärent)** | +| Compute | 20 petaFLOPS FP4 | + +**Das entscheidende Architektur-Merkmal:** HBM3e und LPDDR5X sind **fully coherent** — ein Adressraum, zero explicit copies. Die GPU kann direkt auf CPU-Memory zugreifen und umgekehrt. Das eliminiert den PCIe-Bottleneck, der bei diskreten GPU-Setups den Datentransfer dominiert. + +> Siehe auch: [[edge-inference-als-cloud-alternative.md]] — AMDs Strix Halo bringt das Unified-Memory-Prinzip in die x86-Welt (128 GB). Der GB300 skaliert dasselbe Prinzip um das 5,8-fache. + +## Was 748 GB bedeuten + +| Modell-Größe | FP16 VRAM-Bedarf | Passt in 748 GB? | Quantisierung nötig? | +|-------------|-----------------|-------------------|----------------------| +| 8B | ~16 GB | ✅ (massiv Spielraum) | Nein | +| 34B | ~68 GB | ✅ | Nein | +| 70B | ~140 GB | ✅ (5× Platz) | Nein | +| 405B | ~810 GB | ❌ | Ja (4-bit → ~200 GB) | +| 1T (Trillion) | ~2 TB | ❌ | Ja (4-bit → ~500 GB, knapp) | + +**Die Trillion-Parameter-Realität:** NVIDIAs Claim, die DGX Station könne Trillionen-Parameter-Modelle laden, ist technisch wahr — aber **nur mit aggressiver 4-Bit-Quantisierung**. In voller Präzision (FP16/BF16) ist bei ~70B–100B die Grenze erreicht. Das ist kein Betrug, aber ein Asterisk, den der Video-Titel nicht zeigt. + +## Preis und Positionierung + +| Produkt | Memory | Preis | Zielgruppe | +|---------|--------|-------|------------| +| **DGX Spark** | 128 GB | ~$4.700 | Prosumer-Einstieg | +| **DGX Station** | 748 GB | ~$85K–$115K | Kleine Teams, sustained Workloads | +| **Mac Studio M5 Ultra** | (variiert) | — | Solo-Entwickler, Mid-Size-Modelle (Value Crown) | + +- **MSI XpertStation WS300:** $96.995,99 (CDW-Listing) +- NVIDIA verkauft keine Founders Edition — OEMs übernehmen Vertrieb + +### Cloud-ROI-Mathematik + +| Kostenart | Wert | +|-----------|------| +| AWS p5 (vergleichbar) | ~$98/Stunde | +| DGX Station (Einmal) | ~$98.000 | +| Break-even | ~1.000 Stunden (~2 Monate sustained) | +| Danach | Nur Strom + Wartung | + +**Einschätzung:** Für Teams, die 24/7-Inferenz betreiben, ist die DGX Station nach ~2 Monaten günstiger als Cloud. Für sporadische Nutzung bleibt Cloud überlegen. Die Mathematik funktioniert nur bei **anhaltender** Auslastung. + +## DGX Station for Windows — Q4 2026 + +NVIDIA kündigt eine WSL-basierte Variante für Windows an. Status: **Versprechen, nicht lieferbar** (Q4 2026). Die aktuelle DGX Station läuft auf Linux. + +## NVIDIA Roadmap: Drei Generationen + +| Generation | Status | +|------------|--------| +| Grace Blackwell (GB300) | Lieferbar (Computex 2026) | +| Rubin | Geplant | +| Rosa Feynman | Geplant | + +Zusätzlich: **RTX Spark** — NVIDIAs MediaTek-Partner-Consumer-AI-PC-Chip. NVIDIA zielt auf den gesamten PC-Markt ab, nicht nur Workstations. + +## Einordnung: Wo steht die DGX Station im Cloud-Exit-Kontext? + +Die DGX Station ist das **Spitzenmodell** der lokalen KI-Hardware-Ladder: + +``` +DGX Spark (128 GB, $4.7K) → DGX Station (748 GB, ~$98K) → DGX Datacenter (rack-scale) + ↑ ↑ ↑ + Prosumer / Einzelbau Kleine Teams / 24-7-Workloads Cloud-Scale +``` + +### Vergleich mit bestehenden Wiki-Hardware-Seiten + +| Plattform | Unified Memory | Preis | Vorteil | Quelle | +|-----------|---------------|-------|---------|--------| +| AMD Ryzen AI Max+ 395 (Strix Halo) | 128 GB | $1.499 | x86 Edge, lunchbox-Format | [[edge-inference-als-cloud-alternative.md]] | +| Mac Studio M5 Ultra | (variiert) | — | Value Crown für Solo-Dev | Video-Comparison | +| **NVIDIA DGX Station (GB300)** | **748 GB** | **~$85K–$115K** | **Full-precision 70B, sustained ROI** | Diese Seite | +| NVIDIA DGX Spark | 128 GB | ~$4.700 | Prosumer-Einstieg | Diese Seite | + +### Verbindung zum Cloud-Exit-Pattern + +Die DGX Station bestätigt die [[cloud-exit-and-local-superiority.md]]-These von einer neuen Seite: Nicht nur werden Cloud-Server teurer (Hetzner/HP-Preisschock), sondern lokale Hardware wird **kapazitativ** — 748 GB Unified Memory waren bisher Server-Rack-Territorium. Die "RAM als neue digitale Währung"-These aus dem OME21-Briefing bekommt hier ihre radikalste Bestätigung. + +Cross-Ref zu [[cloud-exit-and-local-superiority.md]] § "RAM als Währung": Dort war die These, dass Arbeitsspeicher zum Engpass und damit zur wertvollsten Resource wird. 748 GB in einer Desktop-Box ist die konsequente Antwort. + +### LM Studio und Ollama: Der Asterisk verschwindet + +Bisher: Lokale LLM-Inferenz = "ja, aber nur quantisiert" (GGUF Q4/Q8). Die DGX Station entfernt diesen Asterisk: +- **70B in FP16/BF16:** ~140 GB → passt in 748 GB mit 5× Reserve +- **Keine Quantisierungs-Artifakte:** Full-precision-Inferenz ohne Quality-Loss +- **LM Studio + Ollama:** Beide Tools werden auf der DGX Station unterstützt + +Das ist ein Paradigmenwechsel für die lokale KI-Community: die Frage verschiebt sich von "passt das Modell in den VRAM?" zu "ist die Hardware wirtschaftlich gerechtfertigt?". + +## Quellen + +- **YouTube-Video:** [NVIDIA'S 748GB Ram Desktop Makes Local AI INSANELY Good](https://www.youtube.com/watch?v=EhXQysElOY8) — The Stack, 2026-06-27, 8:14 +- **NVIDIA DGX Station:** [nvidia.com](https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-station/) +- **NVIDIA DGX Spark:** [nvidia.com](https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-spark/) +- **LM Studio:** [lmstudio.ai](https://lmstudio.ai) +- **Ollama:** [ollama.com](https://ollama.com) + +## Cross-Refs + +- [[cloud-exit-and-local-superiority.md]] — Cloud-Exit-These, Preisschock, lokale Performance-Parität +- [[edge-inference-als-cloud-alternative.md]] — AMD Strix Halo (128 GB unified), x86-Alternative +- [[neuromorphic-chips-und-quantencomputer.md]] — Hardware-Frontier-Perspektive (Prof. Mainzer) +- [[../../architecture/model-routing.md]] — Model-Routing (lokale Modelle in OpenClaw) +- [[../llm/llm-model-catalog.md]] — Modell-Katalog (welche Modelle lokal laufen) \ No newline at end of file diff --git a/wiki/index.md b/wiki/index.md index a1e163d..556c2bf 100644 --- a/wiki/index.md +++ b/wiki/index.md @@ -2,7 +2,7 @@ *Auto-generated: 2026-06-23* - *Letzte Aktualisierung: 2026-06-28 (38. Update — Hermes "Mixture of Agents" (MoA) Feature: Merge any N models into one virtual model. Reference + Aggregator Pattern, +8% über Opus 4.8 solo. Neue Sektion in `tools/hermes-desktop.md`. Raw-Datei `xpost/2026-06-28-hermes-moa-vaibhavsisinty.md`.)* + *Letzte Aktualisierung: 2026-06-28 (39. Update — NVIDIA DGX Station GB300: 748 GB Unified Memory Desktop Superchip. Full-precision 70B lokal, kein Quantisierung mehr. Cloud-ROI Break-even ~2 Monate. Neue Seite `concepts/hardware/nvidia-dgx-station-748gb.md`. Raw-Datei `youtube/2026-06-28_nvidia-748gb-ram-desktop-local-ai.md`.)* ## Architecture @@ -77,6 +77,7 @@ | [Neuromorphic Chips & Quantencomputer](concepts/hardware/neuromorphic-chips-und-quantencomputer.md) | Prof. Dr. Klaus Mainzer (TU München / Akademie-Präsident): Hardware-Frontier jenseits klassischer Chips. Neuromorphic, Photonik, Quantencomputer (Dekohärenz, Shors Algorithmus). 20W-Gehirn vs. LLM-Megawatt. Geopolitische Positionen (Pro-Atomkraft, China, Thiel-Kritik). | youtube/2026-06-16_everlast-mainzer-neuromorphe-chips-quantencomputer.md | | [Cloud-Exit & Lokale Überlegenheit](concepts/hardware/cloud-exit-and-local-superiority.md) | Preisschock (Hetzner/HP), lokale MoE-Modelle mit 150 tok/s auf M-Series, RAM als neue digitale Währung, Community-Krallen-Beispiele (Rüdiger/Andreas/Christian) | other/2026-06-19_ome21-briefing-ki-fortschritte-lokale-modelle.md | | [Edge-Inferenz als Cloud-Alternative](concepts/hardware/edge-inference-als-cloud-alternative.md) | AMD Ryzen AI Max+ 395 (Strix Halo): 235B-Modell lokal, 128 GB unified memory, 3× RTX 5080, $1.499 Lunchbox-PC. x86-Alternative zur Mac-only Cloud-Exit-Bewegung. Cross-Refs zu Cloud-Exit, Mainzer, Aravind, Aschenbrenner | xpost/2026-06-16_amd-ryzen-ai-edge-inferenz.md | +| [NVIDIA DGX Station — 748 GB Unified Memory Desktop](concepts/hardware/nvidia-dgx-station-748gb.md) | GB300 Grace Blackwell Ultra Superchip: 748 GB kohärent (252 GB HBM3e + 496 GB LPDDR5X), 20 petaFLOPS FP4. Full-precision 70B ohne Quantisierung. ~$85K–$115K, ROI break-even ~2 Monate vs Cloud. DGX Spark (128 GB, $4.7K) als Prosumer-Einstieg. LM Studio/Ollama-Asterisk verschwindet | youtube/2026-06-28_nvidia-748gb-ram-desktop-local-ai.md | ### Agents | Seite | Beschreibung | Quellen | @@ -237,3 +238,4 @@ | `raw/youtube/2026-06-26_karpathy-how-i-use-llms.md` | youtube | Andrej Karpathy: How I use LLMs (2:11:11, ~2.5M views, English) — Praxis-Crashkurs: LLM Fundamentals, Tool Integration, Multimodal, Custom GPTs | | `raw/other/2026-06-26_gemini-wm2026-spielplan-ausfuellung.md` | other | Gemini Demo: WM 2026 Spielplan ausfüllen per KI — Foto-Verarbeitung (cv2/PIL), Multimodalität, Limitationen (WM läuft noch) | | `raw/xpost/2026-06-28-hermes-moa-vaibhavsisinty.md` | xpost | Hermes "Mixture of Agents" (MoA): Merge any N models into one virtual model (Reference + Aggregator), +8%/+11% über Opus 4.8/GPT-5.5 solo. @Teknium: any number of models. @lambdua: "toy stage" | +| `raw/youtube/2026-06-28_nvidia-748gb-ram-desktop-local-ai.md` | youtube | The Stack: NVIDIA'S 748GB Ram Desktop Makes Local AI INSANELY Good — DGX Station GB300 Grace Blackwell Ultra, 748 GB unified memory, full-precision 70B lokal, ~$85K–$115K, Cloud-ROI break-even ~2 Monate | diff --git a/wiki/log.md b/wiki/log.md index 28382a8..723c709 100644 --- a/wiki/log.md +++ b/wiki/log.md @@ -2,6 +2,18 @@ *Append-only changelog. Start: 2026-06-05* +## [2026-06-28] Ingest | NVIDIA DGX Station GB300 — 748 GB Unified Memory Desktop +**Type:** ingest | **Scope:** raw/youtube, wiki/concepts/hardware +**Source:** YouTube — https://www.youtube.com/watch?v=EhXQysElOY8 (The Stack, 8:14, 2.983 views, 2026-06-27) +**Trigger:** Shared by Pit Weber in OME-Gruppe Topic "News & Infos" (Topic 13) on 2026-06-28. +**Actions:** +- raw: `raw/youtube/2026-06-28_nvidia-748gb-ram-desktop-local-ai.md` (created — 4.6 KB; Frontmatter [type: youtube, channel: The Stack, tags: nvidia, dgx-station, local-ai, unified-memory, gb300, grace-blackwell, lm-studio, ollama, hardware, cloud-exit]. Vollständige Video-Beschreibung, Kapitel-Marker, Specs-Tabelle, Tools, NVIDIA Hardware Ladder) +- wiki (NEW): `concepts/hardware/nvidia-dgx-station-748gb.md` (created — 7.2 KB; Frontmatter [sources, tags]. Sektionen: Kernthese, GB300-Architektur [Specs-Tabelle, Unified-Memory-Prinzip, Cross-Ref zu Strix Halo], 748-GB-Bedeutung [Modell-Größen-Tabelle, Trillion-Parameter-Realitätscheck], Preis/Positionierung [Spark/Station/Mac-Tabelle, Cloud-ROI-Mathematik], DGX for Windows Q4 2026, NVIDIA Roadmap [Rubin, Rosa Feynman, RTX Spark], Einordnung [Hardware-Ladder, Vergleichstabelle, Cloud-Exit-Verbindung, LM Studio/Ollama-Asterisk], 5 Cross-Refs, 4 externe Links) +- wiki: `index.md` (updated — Header auf "39. Update", neue Hardware-Zeile für DGX Station, neuer Raw-Sources-Eintrag) +- log: this entry +**Hector-Hauptthese:** Die DGX Station ist die radikalste Bestätigung der Cloud-Exit-These aus dem OME21-Briefing: 748 GB Unified Memory waren bisher Server-Rack-Territorium — jetzt in einer Desktop-Box. Der Asterisk "läuft lokal, aber nur quantisiert" für LM Studio/Ollama verschwindet: ein 70B-Modell in voller Präzision passt mit 5× Reserve. Die Cloud-ROI-Mathematik (~2 Monate break-even bei $98/h AWS p5) macht die Maschine für Teams mit sustained Workloads wirtschaftlich rational. Für OpenClaw/Hector relevant: die Hardware-Ladder von DGX Spark ($4.7K, 128 GB) bis DGX Station ($98K, 748 GB) definiert die lokale Deployment-Skala für unsere Wiki-Architektur. Die Verbindung zu [[concepts/hardware/edge-inference-als-cloud-alternative.md]] ist direkt: AMDs Strix Halo (128 GB, $1.499) ist der Prosumer-Einstieg, NVIDIAs GB300 (748 GB, $98K) ist die Enterprise-Spitze — beide nutzen dasselbe Unified-Memory-Prinzip. +**Subagent-Modell:** ollama/glm-5.2:cloud + ## [2026-06-28] Ingest | Hermes "Mixture of Agents" (MoA) — Multi-Model Fusion Feature **Type:** ingest | **Scope:** raw/xpost, wiki/tools **Source:** X Post — https://x.com/vaibhavsisinty/status/2070741416649850898