Argomenti di tendenza
#
Bonk Eco continues to show strength amid $USELESS rally
#
Pump.fun to raise $1B token sale, traders speculating on airdrop
#
Boop.Fun leading the way with a new launchpad on Solana.

Chetan Puttagunta
@benchmark investendo in software presso seed/ serie A
Manus #1 su ChatGPT, Claude, Perplexity e Grok. Ha senso, Manus è la migliore applicazione AI per portare a termine il lavoro!

Olivia Moore29 ago, 22:05
A mio avviso, questi potrebbero essere i dati più interessanti del nostro rapporto sulle 100 migliori app AI di @a16z.
Abbiamo esaminato i "Punteggi di Affinità" per i 6 LLM più popolari.
Ad esempio, quali altre app è più probabile che tu abbia se sei un utente di Claude o Perplexity?
Questo ci ha fornito mini-profili dei consumatori di AI 👇
- ChatGPT = imprenditori (Upwork, Mercury, Replit)
- Gemini = aspiranti programmatori (HackerX, Programming Hub)
- Perplexity = massimizzatori di produttività (Readwise, Claude, Arc)
- Claude = intellettuali (Snipd, Readwise, Monica)
- Deepseek = persone in Cina 😂
- Grok = scrittori / studenti (Notewise, Grammar Check)

9,51K
Questo è esattamente corretto. La forte critica del Founders Fund a Manus (fondatori di origine cinese con sede a Singapore, 0 persone in Cina, che sviluppano un'app AI esclusivamente su modelli e cloud statunitensi) era insensata.
Vogliamo sviluppatori talentuosi in tutto il mondo che costruiscano sulla tecnologia AI statunitense!

Sriram Krishnan28 ago, 22:26
Il pensiero classico del deep state di Washington riguardo alla tecnologia è focalizzato puramente su *controllo* e *rischio* e manca di comprensione su come funzionano gli ecosistemi tecnologici/sviluppatori.
Come dice @DavidSacks: per far vincere lo stack AI americano, dobbiamo massimizzare la quota di mercato. Questo significa massimizzare i token inferiti dai modelli americani che girano su hardware americano in tutto il mondo.
Per raggiungere questo obiettivo: dobbiamo massimizzare
a) i modelli addestrati sul nostro hardware
b) i modelli che vengono inferiti sul nostro hardware (NVIDIA, AMD, ecc.)
c) gli sviluppatori che costruiscono sopra il nostro hardware e i nostri modelli (sia aperti che chiusi).
È subito chiaro a chiunque nel settore tecnologico che questo è un volano sviluppatore+piattaforma - non diverso dagli ecosistemi classici come Windows+x86.
Essi sono interconnessi:
(a) più sviluppatori costruiscono su qualsiasi piattaforma, migliore diventa quella piattaforma, portando così a un numero ancora maggiore di costruttori e così via.
(b) Con le architetture dei modelli che cambiano rapidamente oggi, sono co-dipendenti: le architetture dei modelli influenzano le scelte hardware e viceversa, spesso costruite insieme.
Avere lo stack americano e versioni di questi in tutto il mondo ci costruisce una protezione.
Il contrario è anche vero: uno stack alternativo che ottiene utilizzo (librerie, ottimizzazione, codice github, modelli HF che lo migliorano) eroderà la nostra quota. Questa è l'intuizione chiave che molti dei pensieri classici di Washington trascurano.
I controlli all'esportazione e le regole di diffusione di Biden erano complicati, onerosi e focalizzati sul controllo e non sull'esportazione della nostra tecnologia. Hanno spinto i nostri alleati verso uno stack alternativo commettendo due errori chiave con una mentalità eccessivamente pessimista e focalizzata sul controllo.
(a) Raffreddare lo sviluppo dell'open source negli Stati Uniti e non anticipare DeepSeek e la proliferazione dei modelli OSS cinesi [1]
(b) Essere fuori strada sulla capacità di produzione di semiconduttori cinesi [2].
Andare lungo quel percorso avrebbe portato a un mondo che spesso sceglie Huawei+CloudMatrix+DeepSeek/Qwen.
La sfida che abbiamo davanti è fermare che questo risultato accada - assicurandoci che il nostro hardware e i nostri modelli (chiusi o aperti) vengano utilizzati in tutto il mondo. Questo è il cuore della visione del Presidente sulla dominanza dell'AI americana in tutto il mondo e questo è ciò che il piano d'azione sull'AI si propone di fare.
51,31K
Chetan Puttagunta ha ripubblicato
A 23 anni, senza alcuna esperienza legale, @MaxJunestrand ha co-fondato Legora per trasformare il modo in cui lavorano gli avvocati. Oggi, lo spazio di lavoro AI di Legora è utilizzato da decine di migliaia di avvocati in tutta Europa—valutato 675 milioni di dollari solo 13 mesi dopo il lancio.
Dai griglie di due diligence che trasformano giorni di lavoro in minuti, alle integrazioni con Word che rinegoziano contratti, Max si è seduto con @gustaf per condividere come Legora ha conquistato studi legali scettici, è passata da 10 a 100 persone e ha creato una nuova categoria nell'AI legale.
00:45 – La Storia di Origine di Legora
01:00 – Costruire uno Spazio di Lavoro AI per Avvocati
02:20 – Lo Sblocco di GPT
04:10 – Il “Momento Aha” con gli Studi Legali
06:15 – Raccolta di 80 milioni di dollari e Crescita Rapida
06:30 – Come Funziona Legora
09:40 – Come Trasforma il Lavoro Legale
11:40 – Vendere a Scettici dell'AI
14:40 – Casi d'Uso Creativi: Dalle Battaglie Legali agli NDA
17:30 – Iniziare Senza Esperienza nel Settore
18:40 – Intervistare 100 Avvocati
20:30 – Competere con i Giganti della Tecnologia Legale Tradizionale
23:50 – Stack Tecnologico e Strategia di Modello
25:00 – Chi Compra Davvero AI all'interno di uno Studio Legale?
27:00 – Rompere le Vendite in Settori Conservatori
28:00 – Il Background di Max: Dagli eSports alle Startup
30:50 – Crescita Esponenziale: 10 → 100 Persone in 13 Mesi
34:00 – Perché Assumere Ex-Fondatori Funziona
36:45 – Il Futuro Lavoro di un Avvocato
38:35 – Com'era il PMF
39:45 – Perché Sono Rimasti a Stoccolma (Non a SF)
41:00 – Diventare il Leader di Categoria nell'AI Legale
42:00 – Consigli per i Fondatori che Costruiscono Aziende AI Verticali
43:20 – Com'è Lavorare in Legora
177,09K
Principali
Ranking
Preferiti