Sutton sostiene che l’IA generativa imita bene ma non scopre nulla. Per arrivare a creatività artificiale servono valutazione, selezione e obiettivi condivisi.

Perché un vecchio fan di Go dice che il linguaggio sta tradendo la propria identità, e perché ora guarda a Odin come alternativa più coerente.

Google’s $80 billion raise became a fight over AI’s real economics: revolution, hype, or both. The speakers argue over capex, adoption, and who captures the next layer of value.

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

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.

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

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.

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.

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

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

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

Sanfilippo spiega perché i test passanti non bastano e perché i LLM potrebbero diventare QA virtuali. Dentro, anche la sua lettura critica della riscrittura di Banne in Rust.

LeCun spiega perché considera gli LLM un vicolo cieco per l’intelligenza generale e punta su world model, Tapestry e AI più locali.

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

Graham spiega perché i fondatori dovrebbero passare dalla Silicon Valley e perché Stoccolma può beneficiarne, se il ritorno è reale.

Iñigo Medina sostiene che l’IA si stratificherà sul software invece di sostituirlo, e che le aziende hanno bisogno di storia, non di hype, per adattarsi.

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

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

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

Roslansky sostiene che l’AI stia creando nuovi lavori, mentre college e carriere lineari perdono centralità. Il suo antidoto: competenze tecniche più cinque capacità umane.

Pentagono, Anthropic e OpenAI: chi controlla davvero le IA usate in guerra e perché l'autonomia è il nodo più pericoloso.

DeepSeek v4 Flash corre in locale su 128 GB, ma Sanfilippo mostra che il vero collo di bottiglia è il prefill, non la risposta.

Palihapitiya collega AI, disuguaglianza e potere delle piattaforme in una tesi unica: il problema centrale è chi controlla attenzione, denaro e narrazione.

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.

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

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.

Fireship racconta una vulnerabilità del kernel Linux scoperta da un agente AI, già sfruttata e utile anche come caso studio sul marketing degli strumenti AI.

Il creator di The PrimeTime legge i test di prezzo di Anthropic, i cambi di Copilot e il budget di Uber come segnali che l’IA costa sempre di più.

Perché una shard key scelta male può squilibrare dati e traffico, e quando l'hashing batte i range fissi. Ben Dicken lo spiega con esempi concreti.

Spiegel spiega perché i prodotti consumer duraturi sono rari, come Snap prova a difendersi dalla copiatura e perché Specs è la sua scommessa sul prossimo computer.

OpenAI mancano i target, i big tech alzano i capex e il vero limite dell’IA diventa energia, non entusiasmo.

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.

Naval spiega perché i coding agent cambiano software, venture capital e iPhone, e perché pensa che il pure software stia perdendo valore.

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

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

Ferriss vede l’AI come un amplificatore che può peggiorare lavoro, ansia e disuguaglianza. Per lui il vero tema è scegliere bene il gioco prima di accelerarlo.

Lazar e Vendittelli ripercorrono la storia di S-4 attraverso un film e poi la ampliano in un dibattito su segreto, IA e tecnologia sepolta.

DeepSeek v4 Pro, costi, benchmark e uso locale: Sanfilippo spiega perché il nuovo modello può cambiare il gioco per i coding agent.

Flickering è una luce di cortesia minimalista basata su Arduino, presentata come gadget di design e offerta in prevendita.

Kleppmann spiega perché cloud e IA non rendono i sistemi più semplici, ma cambiano quali compromessi bisogna capire.

Antonio dice che l’IA ha reso meno utili i tutorial di coding rifiniti, quindi sta passando a workshop che mostrano debugging, architettura e giudizio.

Sanfilippo sostiene che l’IA stia già rimodellando la programmazione, mentre l’arte dipende ancora da gusto, selezione e giudizio umani. Vede i peggiori fallimenti di oggi nella musica, negli audiolibri e nello slop, non nella creatività in sé.

Salvatore Sanfilippo sostiene che gli agenti di coding vadano cambiati di continuo, perché conta più il modello del wrapper.

Huang difende il fossato di Nvidia: ecosistema, supply chain e CUDA. E sostiene che tagliare fuori la Cina indebolirebbe gli Stati Uniti.