L'ex CEO di Google Eric Schmidt sulla strategia dei dati dietro le prossime cento aziende da miliardi di dollari: Spiega che valuta le idee delle startup guardando le traiettorie di crescita a 5 anni e chiedendosi se esista una strategia più scalabile disponibile. Prendi un fondatore che sta costruendo un'app che vuole vendere a $10. La sfida di @ericschmidt: "Perché non darla via gratis e upsellare gli utenti invece?" Ma il vero insight è il suo framework per prevedere quali aziende domineranno — e tutto si riduce ai dati. "5 anni fa, ho detto pubblicamente che il futuro saranno app su smartphone che usano Google Maps, GPS e fanno qualcosa di utile. Ora, quello che avrei dovuto dire era Uber." Quindi, cosa pensa definirà la prossima ondata di aziende massive? Sistemi costruiti su Android e iOS, reti veloci e machine learning potente, con un vantaggio cruciale nei dati: "Useranno la folla per imparare qualcosa." Illustra con questo esempio: Pagare i dermatologi $1 ciascuno per categorizzare campioni di pelle. Alimentare questo in un sistema di machine learning. Poi vendere il servizio diagnostico di nuovo a loro, perché un sistema addestrato su migliaia di esperti supererà qualsiasi individuo. Schmidt riassume la strategia vincente dei dati: "Crowdsourcing le informazioni, le impari e poi le vendi. [Questo] è a mio avviso un candidato altamente probabile per le prossime cento aziende da miliardi di dollari." Il blueprint: Aggregare dati di esperti su larga scala → addestrare sistemi ML su quei dati → vendere intuizioni superiori di nuovo al mercato. Questo è come sarà costruita la prossima generazione di aziende dominanti.

Tutti parlano di OpenAI, NVIDIA e Google. Ma tutti si affidano a un'azienda di cui le persone non hanno mai sentito parlare — che detiene un monopolio del 100% sulle macchine che rendono possibili i chip per l'AI. Ecco come la tecnologia EUV di ASML alimenta silenziosamente l'intera industria dell'AI:

Jonathan Ross, fondatore e CEO della compagnia di chip AI Groq, offre una visione contraria: l'AI non distruggerà posti di lavoro, creerà una carenza di manodopera. Evidenzia tre cose che accadranno a causa dell'AI: Primo, una massiccia pressione deflazionistica. "Questa tazza di caffè costerà meno. La tua casa costerà meno. Tutto costerà meno." Spiega che questo accadrà grazie ai robot che coltivano caffè in modo più efficiente e a una migliore gestione della catena di approvvigionamento, il che significa che le persone avranno bisogno di meno soldi. Secondo, le persone si ritireranno dall'economia. "Lavoreranno meno ore. Lavoreranno meno giorni a settimana e lavoreranno meno anni. Andrà in pensione prima perché sarà in grado di sostenere il proprio stile di vita lavorando meno." Terzo, emergeranno lavori e industrie completamente nuovi. Jonathan fa riferimento alla storia come prova: "Pensa a 100 anni fa. Il 98% della forza lavoro negli Stati Uniti era nell'agricoltura. Quando siamo stati in grado di ridurre quella percentuale al 2%, abbiamo trovato cose da far fare a quel 98% della popolazione rimanente." Continua: "I lavori che esisteranno tra 100 anni, non possiamo nemmeno contemplarli." Gli sviluppatori di software non esistevano un secolo fa. In un altro secolo, non esisteranno nemmeno, "perché tutti faranno coding vibrazionale." Lo stesso vale per gli influencer, una carriera che sarebbe stata impensabile 100 anni fa ma che ora guadagna milioni. La sua conclusione: la pressione deflazionistica, il ritiro della forza lavoro e le nuove industrie che non possiamo ancora immaginare si combineranno per creare un unico risultato... "Non avremo abbastanza persone."