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

Sanfilippo sostiene che nei coding agent conta meno il marchio del modello che la capacità di cambiarlo spesso. La sua tesi: provare tutto, pagare poco tempo, non innamorarsi di nessuno.

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.

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.

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

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

Sanfilippo spiega perché DeepSeek v4 Pro potrebbe essere il primo open weights davvero vicino ai modelli chiusi, e perché il prezzo resta il problema decisivo.

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.

Ferriss sostiene che l’AI moltiplica chiarezza e caos allo stesso tempo, e che il vero tema resta scegliere il gioco giusto.

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

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.

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.

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

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.

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.

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.

Un piccolo bug del kernel Linux è diventato un grande evento di sicurezza dopo che un’IA l’ha trovato e un exploit pubblico si è diffuso. Ecco cosa fa la falla, chi colpisce e perché patchare conta.

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.

Naval Ravikant spiega come l’AI sta già cambiando il lavoro, perché teme concentrazione e rischi biologici, e perché difende l’ottimismo.

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.

Palihapitiya lega AI, tassazione e crisi del significato in una tesi unica: il problema non è solo tecnico, ma distributivo e politico.

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

Il video spiega perché il Pentagono vuole IA militari e perché Anthropic ha resistito alle pressioni su armi autonome e sorveglianza.

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.

White sostiene che la formazione tecnica non è sprecata e che l’IA premia chi sa adattarsi, non chi idealizza il coding.

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

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

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

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

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.

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

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.

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.

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