Andreessen ti ha appena detto che l'intero settore dei media è sottovalutato e nessuno sta facendo i conti. Substack genera oggi circa 45 milioni di dollari di fatturato annuale. Il mercato globale dei media e dell'intrattenimento vale 3,5 trilioni di dollari. 45 milioni di dollari × 1000 = 45 miliardi di dollari. Questo è l'1,3% del mercato attuale. Questo ti dice tutto su come a16z vede l'economia dei contenuti. Scommettono che Substack sblocca una domanda che non può esistere sotto l'attuale struttura del settore. Il modello mediatico esistente limita l'offerta per design. Le redazioni assumono 300 scrittori quando il bacino di talenti potrebbe supportare 30.000. Le case di produzione approvano 12 spettacoli all'anno quando la capacità dei creatori potrebbe fornire 1.200. L'economia della distribuzione e il gatekeeping sono sempre stati il vincolo. Il talento creativo non lo è mai stato. Andreessen sta seguendo lo stesso piano che ha stampato denaro nel software enterprise. Databricks non ha sostituito le installazioni di Oracle 1:1. Snowflake non ha migrato i data warehouse esistenti. Hanno sbloccato carichi di lavoro completamente nuovi che non potevano esistere prima che l'economia cloud li rendesse fattibili. Questo è ciò che significa "mercato guidato dall'offerta". Il Mac non ha soddisfatto la domanda esistente per i computer personali. Non esisteva alcuna domanda. Apple l'ha creata spedendo qualcosa che le persone non sapevano di volere fino a quando non lo hanno visto. Stessa dinamica con le newsletter. Cinque anni fa nessuno pagava 50 dollari all'anno per un'email da un blogger finanziario. Ora Heather Cox Richardson guadagna 5 milioni di dollari all'anno con Letters from an American. Quella domanda non esisteva. Substack l'ha creata facendo funzionare l'economia dei singoli creatori. Ecco dove la matematica diventa interessante. Se credi nella tesi di Andreessen secondo cui i costi dell'intelligenza crollano, allora anche i costi di produzione per contenuti di qualità crollano. Un creatore solitario con strumenti AI può ora produrre video, audio, ricerche e contenuti scritti a un livello che richiedeva un team di 15 persone tre anni fa. Stai contemporaneamente espandendo chi può creare E riducendo i costi di qualità. Il denominatore si riduce mentre il numeratore esplode. 1000x potrebbe essere conservativo.

OpenAI sta per lanciare pubblicità in ChatGPT. E ti hanno appena detto esattamente cosa stanno pensando. Ecco cosa la maggior parte delle persone non capisce. Quella scheda "Principi pubblicitari" è un controllo preventivo dei danni per un'azienda che brucia 8 miliardi di dollari all'anno. OpenAI ha speso 9 miliardi di dollari per gestire la propria attività nel 2024, generando 3,7 miliardi di dollari di entrate. Perdono denaro su ogni utente, gratuito o a pagamento. Solo i costi di inferenza hanno consumato 2 miliardi di dollari. Altri 3 miliardi per l'addestramento. La matematica è brutale: spendono 2,25 dollari per guadagnare 1 dollaro. Si prevede che accumuleranno 143 miliardi di dollari di flusso di cassa negativo fino al 2029 prima di diventare redditizi. Ciò significa che OpenAI deve raccogliere circa 20 miliardi di dollari ogni anno solo per mantenere accese le luci. Quindi, quando dicono "la nostra ricerca della pubblicità è sempre a sostegno di quella missione e per rendere l'IA più accessibile", traduci questo in: i nostri investitori devono vedere una diversificazione delle entrate prima dell'IPO, e gli abbonamenti da soli non possono colmare il divario. Il tempismo rivela la pressione. Sam Altman stava ancora dicendo che le pubblicità avrebbero eroso la fiducia degli utenti alla fine del 2024. Entro novembre 2025, ha detto che "proveranno le pubblicità a un certo punto". Ora le stanno testando. Questo è un'inversione di 14 mesi guidata interamente dalla posizione di cassa. Nota cosa promettono realmente i "principi". Le risposte non saranno influenzate dalle pubblicità. Le pubblicità sono chiaramente etichettate. Le conversazioni rimangono private. Requisiti minimi che ogni piattaforma pubblicitaria afferma prima che la pressione delle entrate aumenti. Google ha detto le stesse cose nel 2000. 800 milioni di utenti settimanali gratuiti che generano zero entrate mentre costano miliardi in inferenza. Questo è un asset in attesa di essere monetizzato. OpenAI ti ha appena detto quale strada stanno prendendo.

Tutti parlano di come l'AI permetta agli esperti di settore di costruire il proprio software. Contabili che codificano per contabili. Medici che codificano per medici. Niente più gioco del telefono tra PM e sviluppatori. La tesi è in parte corretta. Il layer di traduzione comprime. Gli esperti di settore che scrivono prompt eliminano il problema della fedeltà dei requisiti che ha afflitto il software per decenni. Quella parte è reale. Ma il lavoro del PM non è mai stato principalmente una questione di traduzione. Il contabile che costruisce per il contabile crea esattamente ciò di cui ha bisogno. Costruisce per il flusso di lavoro che conosce, i casi limite che ha affrontato, il modello mentale che ha interiorizzato in 15 anni. Un 1.0 bellissimo che risolve perfettamente il loro problema. Poi il loro collega prova a usarlo. Casi limite diversi. Flusso di lavoro diverso. Modello mentale diverso. Il lavoro del PM è sempre stato: sintetizzare 50 contabili in un prodotto che funzioni per 47 di loro. Quella sintesi non scompare quando ogni contabile può spedire la propria soluzione. Diventa più difficile. Ora stai sintetizzando attraverso un paesaggio frammentato di strumenti per singolo utente invece di una tela bianca. Abbiamo condotto questo esperimento. Si chiamava sviluppo dei cittadini, no-code, shadow IT. Stessa tesi: esperti di settore che costruiscono per se stessi eliminano il collo di bottiglia. Il modello: la produttività individuale esplode, i carichi di manutenzione si accumulano, i problemi di sicurezza e integrazione si moltiplicano, l'IT trascorre più tempo a gestire l'espansione rispetto a quanto sarebbe costato il backlog originale. Il 77% dei leader IT riporta che le loro pipeline di richieste continuano a crescere nonostante gli sviluppatori cittadini spediscano strumenti. Cosa cambiano realmente gli strumenti di codifica AI: il costo della prima versione scende a quasi zero. L'esperto di settore dimostra che la propria idea funziona prima che chiunque scriva codice di produzione. Il prototipaggio diventa istantaneo. Questo è trasformativo. Ma dimostrare che un'idea funziona per un utente non è la stessa cosa che costruire un prodotto che funzioni per un mercato. Il PM che prima specificava i requisiti ora specifica i criteri di valutazione. Il PM che prima dava priorità alle funzionalità ora cura quali prototipi meritano investimento. Il PM che prima gestiva le tempistiche di sviluppo ora gestisce il portafoglio di strumenti costruiti dai cittadini all'interno di un'organizzazione. Qualcuno deve ancora decidere quali prototipi diventeranno prodotti. Qualcuno deve ancora sintetizzare tra gli utenti. Qualcuno deve ancora occuparsi di integrazione, sicurezza, manutenzione, migrazione. Quel ruolo potrebbe non chiamarsi più PM. Ma il lavoro non scompare.