Eventyrlig lek er den mest undervurderte angstprotokollen innen pediatrisk nevrovitenskap, og disse Cambridge-dataene viser hvorfor. Når et barn klatrer høyt eller tuller, sender amygdalaen ut et trusselsignal. Pulsen stiger. Kortisol oversvømmer systemet. Så overlever barnet. Prefrontal cortex registrerer: «Jeg følte frykt og ingenting vondt skjedde.» Den løkken, gjentatt hundrevis av ganger gjennom barndommen, kobler bokstavelig talt amygdala-til-prefrontal cortex-kretsen som styrer emosjonell regulering resten av livet. Skremmende stimulus → aktivering av amygdala → kortisoltopp → overlevelse → prefrontal nedregulering → rekalibrert trusselterskel. Det er eksponeringsterapi. Men barna kjører det på seg selv spontant, i akkurat det utviklingsvinduet hvor disse kretsene blir beskåret og koblet for varighet. Denne studien (n=1 079, alder 2 til 4 år, Cambridge MRC Epidemiology Unit) fant at hver ekstra time per uke med eventyrlig lek reduserte internaliserende symptomer (β = -0,02, 95 % KI -0,03 til 0,00). Liten effektstørrelse per time. Men timene akkumuleres over årene. Skjermtid går i motsatt retning. Passiv dopaminlevering uten noen autonom utfordring. Barnet blir opphisset uten anstrengelse, belønning uten risiko, stimulering uten kortisol-da-løsning-syklusen som bygger opp stresstoleranse. Forskning på barn med 3+ timers daglig skjermbruk viser en dempet kortisoloppvåkningsrespons, som er HPA-aksens signal kroppen din bruker for å kalibrere stressreaktivitet gjennom hele dagen. Du får et barn hvis grunnleggende stresssystem allerede er uregulert før de forlater huset. Dette forteller deg alt om hvorfor angstrater hos barn har fulgt nesten perfekt med smarttelefonadopsjonskurven. Litteraturen om gnagerlek bekrefter at mekanismen kartlegger nevral arkitektur. Sosial og fysisk lek aktiverer koordinert signalering over prefrontal cortex, nucleus accumbens og amygdala. Det samme nettverket som, når det er underutviklet, dukker opp i kliniske angstpresentasjoner. Den virkelige innsikten fra disse dataene? Vi erstattet den ene aktiviteten som trener prefrontal cortex til å regulere frykt med den ene aktiviteten som aktivt svekker den samme kretsen. Og så lurte jeg på hvorfor barneangst tredoblet seg.

Et batterianlegg til 5,8 milliarder dollar gikk i fire måneder. Grunnen til at det åpner igjen har ingenting med biler å gjøre. Ford bygde BlueOval SK i Kentucky for å produsere elbilbatterier. Fire måneder etter åpningen stenger de det, sier opp 1 600 arbeidere, og bruker ytterligere 2 milliarder dollar på å ombygge samme anlegg for energilagring i datasentre. Det er 7,8 milliarder dollar for å snu en fabrikk som nettopp har åpnet. Etterspørselsmatematikken forklarer hvorfor. Det globale markedet for batterienergilagring forventes å gå fra 77 milliarder dollar til 172 milliarder dollar innen 2030. Datasenterets strømforbruk er satt til å dobles fra 448 TWh til 980 TWh i samme tidsramme. AI-optimaliserte servere alene vil bruke 432 TWh innen 2030, opp fra 93 TWh i dag. En femdobling på fem år. Ford er ikke den eneste som gjør dette trekket. GM inngikk samarbeid med Redwood Materials for å ombruke batterikapasiteten til elbiler til lagring på nettet. LG Energy og SK On gjør samme pivot. Hele forsyningskjeden for elbilbatterier blir omdirigert for å forsyne AI-infrastruktur fordi kjøperen med dypest lommer har endret seg. Det som gjør dette vilt er tidslinjen. Kentucky brukte 250 millioner dollar i offentlige subsidier, bygde et arbeidsstyrketreningssenter, redesignet en motorveiavkjøring, utvidet et sykehus og oppgraderte kloakksystemet for et anlegg som gikk i fire måneder. Arbeiderne forlot stabile karrierer for det de ble fortalt ville bli langsiktige produksjonsjobber. Et par, begge ansatt på fabrikken, prøver å finne ut hvordan de skal holde tak over hodet etter Valentinsdagen. Det politiske skyldfordelingsspillet bommer på det strukturelle poenget. EV-prognosene kollapset fra 45 % til et sted mellom 9 og 18 prosent, ja. Men grunnen til at Ford i det hele tatt kan forsøke denne pivoten, er fordi en annen etterspørselskurve, AI-beregning, går vertikalt akkurat i det øyeblikket etterspørselen etter elbiler ble flat. Anlegget ble bygget for å produsere litium-ion-celler. Datasentre trenger litium-ion-celler. Samme kjemi, annen kjøper villig til å betale mer. Slik ser omfordeling av AI-infrastruktur ut på fabrikknivå. Samme fysiske kapasitet, samme forsyningskjede, absorbert av en annen bransje som kan overby den opprinnelige. De 1 600 arbeiderne i midten fikk ikke stemme på hvilken etterspørselskurve som vant.

Skaperen av Claude Code, som nådde 1 milliard dollar ARR raskere enn nesten noe annet utviklingsverktøy i historien, fortalte deg nettopp sluttspillet: tittelen «programvareingeniør» blir erstattet med «bygger» eller «produktleder». Dette er Anthropics leder for Claude Code som sier at hans eget produkt eliminerer ferdigheten som definerte hele karrieren hans. Cherny avanserte til Principal Engineer (IC8) hos Meta over syv år. Han skrev og vurderte kode for å leve. Nå kjører han 10-15 samtidige Claude-økter og behandler AI som om han planlegger deg, ikke som et verktøy man ber om. I går skrev Cherny at ingeniører er «viktigere enn noen gang.» Da noen påpekte motsetningen med Darios Davos-spådom om at modellene vil gjøre hele SWE fra start til ende på 6-12 måneder, svarte Cherny: «Dario snakker om hva som kommer neste.» Dette forteller deg alt om Anthropics interne posisjonering. De har gått fra 1 milliard dollar til 7 milliarder dollar i inntektssats på ni måneder. De har 50+ ingeniørstillinger ledige akkurat nå. Og fyren som bygger verktøyet som automatiserer koding, ansetter samtidig flere ingeniører enn noen gang. Motsetningen forsvinner når du innser hva disse ingeniørene faktisk gjør. Cherny bruker en «verify-app»-agent for å kjøre ende-til-ende-tester, en «kode-forenkler»-agent for arkitekturopprydding, og en PostToolUse-krok som automatisk formaterer de siste 10 % Claude overser. Han bygger systemer som gjør AI pålitelig, ikke skriver applikasjonskode. Anthropic satser på at verdien skifter fra folk som kan skrive kode til folk som kan definere hva som skal bygges, sekvensere arbeidet på tvers av parallelle agenter, og fange opp de 10 % feilene som bygger seg opp til produksjonskatastrofer. Det er «byggeren» Cherny beskriver. Hver prosjektleder som leser dette bør forstå: personen som bygde det mest suksessrike AI-kodingsverktøyet i historien sa nettopp at stillingstittelen din er fremtidens programvare. Spørsmålet er om du bygger opp dømmekraften og den tekniske flyten som trengs for å kreve det.