Huang defends Nvidia’s moat: ecosystem, supply chain and CUDA. And he argues that cutting off China would weaken the United States.

Salvatore Sanfilippo argues that coding agents should be switched constantly, because the model matters more than the wrapper.

Pearlman explains why mentalism really works: not through telepathy, but through method, trust, and control of perception.

Sanfilippo argues AI is already reshaping programming, but art still depends on human taste, selection, and judgment. He sees today’s worst failures in music, audiobooks, and slop, not in creativity itself.

Antonio says AI has made polished coding tutorials less useful, so he is shifting to workshops that show debugging, architecture, and judgment.

Kleppmann updates his book on data systems and explains why cloud, AI and local-first software do not erase the fundamental trade-offs.

Patrick ties exercise, fasting and supplements to one idea: brief stress, real recovery, less inflammation and less visceral fat.

Flickering is a minimalist Arduino-based courtesy light, presented as a design gadget and offered in pre-sale.

13 Pietro talks about his biggest tour yet, leaving pure rap behind and his complicated relationship with the Morandi surname.

DeepSeek v4 Pro, costs, benchmarks, and local use: Sanfilippo explains why the new model could change the game for coding agents.

Trump says his strategy on Iran is working, but the war is already pressuring allies, ships, prices and Pakistan’s secret diplomacy.

Bob Lazar and Luigi Vendittelli discuss the new film about S-4 and revive the old question: how much of the story is verifiable, and how much is still faith?

Bowden says covid revealed propaganda, punishment of doctors, and injuries without repair. The interview also turns into a warning about AI and institutional control.

Ferriss argues that AI multiplies clarity and chaos at the same time, and that the real issue remains choosing the right game.

How the U.S. Navy supplies the fleet in the Indian Ocean when the Gulf is no longer enough, through Diego Garcia, civilian tankers, and USNS ships.

Ben Felix contesta le regole semplici del risparmio e spiega perché diversificazione, valutazioni e flessibilità contano più delle formule fisse.

Andy Stumpf dit que la technologie rend la guerre plus précise mais aussi plus facile à déléguer, et que le vrai coût reste humain.

Cinque imprenditori spiegano come partire da zero con l’IA: nicchie minuscole, lancio rapido, clienti subito e niente culto del venture capital.

Munger spiega perché Berkshire ignora l’asset allocation tradizionale, diffida delle previsioni macro e compra solo quando il prezzo è convincente.

Arthur Brooks spiega il suo protocollo mattutino per arrivare a quattro ore di concentrazione: creatina, caffeina ritardata, proteine alte e nessuna distrazione.

Eve Meyer says cold-chain logistics fails less from missing technology than from weak processes, messy data, and slow human adoption.

Eagleman spiega perché il cervello cambia solo sotto pressione, e perché AI, scuola e abitudini quotidiane possono rafforzarlo o indebolirlo.

Huang sostiene che i TPU non minacciano Nvidia perché l’azienda vende una piattaforma di calcolo più ampia, non un chip per l’IA.

Naval Ravikant spiega perché i coding agent stanno cambiando il software, l’App Store e il destino di Apple. Il suo caso è personale, ma la tesi è di mercato.

Ravikant lega felicità, successo e libertà a una stessa disciplina: scegliere meno, desiderare meno, agire prima.

Ben Felix spiega perché la ricchezza dipende più da disciplina, tasse e casa che da idee geniali. Per lui il mercato si batte soprattutto non cercando di batterlo.

Williamson and Rogan link conspiracy theories, health, media, and masculinity into a single diagnosis: modern incentives distort everything.

Zenz e Roner spiegano perché gli agenti stanno accelerando il lavoro ma anche la complessità, e perché Pi prova a tenere l’umano nel loop.

Huberman spiega perché il cervello cerca zucchero e quali strumenti, dal limone al sonno, possono attenuare i picchi e le voglie.

OpenAI’s miss, the AI capex boom, and the Musk lawsuit all point to the same bottleneck: power, not demand, is now deciding the market.

Spiegel spiega perché la distribuzione conta più del product-market fit e perché Snap sta scommettendo su ecosistemi, hardware e AI.

Why a badly chosen shard key can skew data and traffic, and when hashing beats fixed ranges. Ben Dicken explains it with concrete examples.

Anthropic, Microsoft e Google: i segnali che l’economia dell’AI sta diventando più dura, secondo il narratore di The Prime Time.

Il Mondiale 1962 raccontato come una storia di terremoto, pressioni politiche, risse e arbitraggi contestati, con Garrincha al centro.

Fireship рассказывает о vulnerability in the Linux kernel, discovered by an AI agent, already exploited, and useful as a case study in AI-tool marketing.

Galloway contesta la narrativa dell’apocalisse AI e la lega a valutazioni, disuguaglianza e potere. Per lui la posta vera è chi cattura i benefici e chi resta esposto ai costi.

Ravikant sostiene che l’AI stia già cambiando aziende, hardware e guerra, mentre il settore si concentra in poche mani.

Karpathy spiega perché vede l’AI come un nuovo paradigma di programmazione, non solo un aumento di velocità. E sostiene che il futuro dipende da verifiabilità, agenti e comprensione umana.

Jefferson Fisher sostiene che la comunicazione fallisce quando il conflitto viene affrontato in automatico, senza tempo, confini e riparazione.

Chamath Palihapitiya lega AI, tasse e potere a un’unica tesi: il vero scontro è per l’attenzione e per chi controllerà l’abbondanza.

Brian Chesky says AI will flatten companies, reward founders who stay close to the work, and force Airbnb to reinvent itself around people.

Dimson explains why market history matters, how global return data was built, and why long-term investors should stay optimistic.

Tre startup, tre prove diverse: community, AI assicurativa e second hand. Il punto comune è capire quando un’idea smette di essere un meme e diventa impresa.

Mossbridge defends precognition, remote viewing, and a theory of non-linear time, intertwining neuroscience, physics, and suspicions about federal programs.

A data-center lease turns into a fight over AI monopoly power, federal oversight, and whether the boom is already lifting the broader economy.

DeepSeek v4 Flash runs locally on 128 GB, but Sanfilippo shows that the real bottleneck is prefill, not the answer.

Anthropic, OpenAI, and the Pentagon clash over military AI. The video explains why this fight is about power, contracts, and accountability.

Roslansky legge il mercato del lavoro come un reset di competenze, non come una semplice distruzione di posti. Ecco i ruoli che, secondo lui, crescono davvero.

NeetCode spiega perché non ama programmare, ma difende le basi, l’adattamento e il valore del lavoro ben fatto anche nell’era AI.

Ravikant lega vendita, leadership e deal-making a una sola regola: dire la verità in modo credibile e uscire quando un accordo non vale la libertà.

Il CEO di Harvey spiega come l’AI stia cambiando il lavoro legale, e perché per lui il vantaggio decisivo resta il giudizio umano.

Theo sostiene che l’HTML stia diventando un formato migliore del Markdown per gli agenti: più leggibile, interattivo e utile nei flussi di lavoro.

Iñigo Medina argues AI will layer onto software rather than replace it, and that companies need history, not hype, to adapt.

Graham explains why founders should spend time in Silicon Valley and why Stockholm may benefit if they return.

Nish spiega perché HydraDB punta sul contesto, attacca i vector database e racconta come un messaggio brutale abbia sbloccato la crescita.

A clear German grammar primer on verb position, emphasis, subordinate clauses, and question forms, with practical examples for learners.

A Berlin psychiatrist explains stress, stigma, therapy, and why people often wait too long to seek help.

LeCun explains why he sees LLMs as a dead end for general intelligence and is betting on world models, Tapestry, and more local AI.

Sanfilippo explains why passing tests are not enough and why LLMs could become virtual QA. He also offers a critical reading of the Banne rewrite in Rust.

Ha lasciato Google con quattro offerte in mano e racconta perché il mercato tech premia timing, referral e adattamento all’AI.

Una recruiter di Amazon spiega i filtri che scartano i candidati, perché le referenze contano e come evitare errori che bloccano una candidatura.

Ascani racconta la vendita di Flatmates a Cosmico: valutazione, accordi, soldi incassati e la scelta di restare investito nel gruppo.

Andreessen lega sicurezza, tasse e AI in una tesi unica: chi blocca infrastrutture e imprese prepara declino economico e politico.

Theo Browne attacca Google su AI, terminale e cloud: modelli costosi, CLI difettosa, fiducia interna spezzata.

Tangen lega l’IA a produttività, investimenti e cultura del dissenso. Sullo sfondo, il fondo sovrano norvegese come macchina di lungo periodo.

Matuschak sostiene che gli agenti di codice possono rompere i silos delle app e liberare nuova invenzione nelle interfacce. Il rischio, dice, è che la cultura tecnica continui a frenare ciò che questi strumenti promettono.

Dax Raad sostiene che l’AI accelera il codice ma non il buon giudizio: Open Code cresce mentre il vero problema resta decidere cosa vale la pena costruire.

Ravikant e tre fondatori descrivono come l’AI stia spostando il valore dal codice al giudizio, dall’output alla fabbrica che lo produce.

ThePrimeagen sostiene che chi ama davvero programmare dovrebbe restare vicino al codice. Racconta anche come l'AI gli abbia cambiato il modo di costruire e di godersi il lavoro.

OpenAI’s trial and Trump’s China trip expose the same fault line: tech companies now sit inside geopolitics, not beside it.

Strauss Zelnick difende l’AI come strumento di efficienza, ma ne ridimensiona la portata creativa: i successi, dice, nascono ancora da gusto e rischio.