Podcasts about Mistral

Apple Intelligence au rabais en Europe : pourquoi ? • Web Summit Rio : gros plan sur la tech brésilienne • Anthropic bride ses modèles les plus sensibles • En France, Mistral AI contre les ayants droit • Le Canada veut limiter les réseaux sociaux aux moins de 16 ans • L'IA bouscule le droit, les médias et l'éducation • VivaTech se prépare à Paris.Avec Bruno Guglielminetti (Mon Carnet)Apple Intelligence : qui prive l'Europe du nouveau Siri ?Nous revenons sur la keynote Apple, marquée par l'arrivée annoncée d'iOS 27 et de nouvelles fonctions d'Apple Intelligence. Mais le vrai sujet, c'est l'absence de Siri AI en Europe : Apple accuse le Digital Markets Act, tandis que Bruxelles renvoie la balle à l'entreprise américaine. Derrière ce bras de fer, une réalité : des centaines de millions d'utilisateurs européens pris en otage. Zoom sur la tech brésilienne à l'occasion du Web Summit RioDepuis Copacabana, nous partons à la découverte du Web Summit Rio et d'un écosystème brésilien encore trop peu observé depuis l'Europe. Le Brésil apparaît comme un terrain passionnant pour parler souveraineté numérique, innovation locale et rapprochements possibles avec le Sud global. L'objectif : sortir du face-à-face habituel entre États-Unis, Europe et Asie.Anthropic : l'IA puissante, mais sous surveillanceNous revenons sur le sujet Claude Fable 5, présenté comme une version plus encadrée de Mythos 5, notamment sur les usages sensibles comme la cybersécurité ou la biologie. Les modèles d'IA les plus avancés ne sont plus seulement des produits technologiques : ils deviennent aussi des enjeux stratégiques, politiques et sécuritaires (EPISODE ENREGISTRÉ AVANT LE BLOCAGE DE FABLE POUR POUR LES NON AMERICAINS). Mistral AI face au droit d'auteurMistral AI dans la tourmente avec la loi sur le droit d'auteur de l'IA. Les médias et ayants droit dénoncent un pillage massif, tandis que Mistral craint d'être freiné face aux géants américains. Le débat oppose protection de la création et ambition de bâtir un champion européen de l'IA.Réseaux sociaux : le Canada veut protéger les jeunesLe Canada envisage d'interdire ou de limiter l'accès aux réseaux sociaux pour les moins de 16 ans. Bruno souligne les limites d'une telle mesure, déjà visibles dans d'autres pays : contournements, faux comptes et migration vers d'autres plateformes. Pour nous, la loi ne suffira pas sans un vrai travail d'éducation numérique.IA et justice : quand les hallucinations coûtent cherNous évoquons l'affaire d'avocats sanctionnés aux États-Unis après avoir déposé des documents contenant de fausses références juridiques générées par IA. L'épisode rappelle que ces outils peuvent aider les professionnels, mais qu'ils ne remplacent ni la vérification, ni la responsabilité humaine. Dans le droit, l'IA doit rester un assistant, pas une source aveuglément copiée.Médias et école : le faux débat du “sans IA”Nous discutons de la tentation de revendiquer des contenus “100 % humains”. Cette promesse nous semble trop simpliste, car l'IA peut aussi servir à corriger, traduire, comparer, entraîner ou donner du feedback sans remplacer l'humain. Le vrai sujet n'est pas d'interdire l'outil, mais de savoir comment on l'utilise.VivaTech à Paris : qui est l'invité vedette ? VivaTech 2026 aura lieu la semaine prochaine. Cette édition marque le 10ème anniversaire du salon parisien. L'événement s'annonce comme un moment fort pour la French Tech, avec de grands invités attendus et un contexte très marqué par l'IA. La semaine prochaine, le Debrief Transat se fera depuis Paris, en direct de l'écosystème tech français.Hébergé par Audiomeans. Visitez audiomeans.fr/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.

Apple réserve son nouveau Siri IA aux États-Unis et relance le débat sur la souveraineté numérique européenne • Mistral se met à dos les éditeurs de presse • VivaTech : 10 ans déjà ! • Reportage exclu au Web Summit Rio pour découvrir la tech brésilienne, ses fintechs, son IA et ses ambitions de souveraineté numérique⭐️ Découvrez Frogans à Vivatech 2026

SpaceX priced the biggest IPO ever at $135/share, raising $75B and debuting at $1.77T. ShinyHunters exploited an unpatched Oracle PeopleSoft flaw hitting 100+ organizations, Mistral seeks €3B at €20B, MrBeast hit 500M subscribers, and SBF lost his appeal. SpaceX raises $75B in the biggest-ever IPO, pricing 555.6M shares at $135 each, giving it a market value of $1.77T (Bloomberg) Founders Fund's ~3% SpaceX stake is worth $50B+, Sequoia's ~1.5% is worth $20B+, and a16z will see its biggest return ever at $10B+ (Bloomberg) Some investors question SpaceX's valuation, citing its $4.3B loss on $4.7B in revenue in Q1, as well as concerns over space data centers (NYT) Oracle warns customers of a critical PeopleSoft flaw after ShinyHunters claimed breaches of 100+ organizations using PeopleSoft; Oracle has not issued a patch (TechCrunch) Sources: French startup Mistral AI is in talks to raise ~€3B at a ~€20B valuation; it was last valued at €11.7B during a funding round in September 2025 (Bloomberg) MrBeast hits 500M subscribers on YouTube, a record for the platform (The Wrap) Sam Bankman-Fried loses his bid to overturn his fraud conviction and 25-year prison sentence over the collapse of FTX (Reuters) Longreads As companies are hit by rising AI costs, they are increasingly using tools that tap cheaper models, including some from China, putting price pressure on OpenAI and Anthropic (WSJ) Sixteen economists weigh in on what AI will mean for the US economy, workers, and workplaces; only two expect AI to actually create more jobs (WSJ) Learn more about your ad choices. Visit megaphone.fm/adchoices

SpaceX startet mit einem ordentlichen Pop in den Handel. Tausende Mitarbeiter werden zu Millionären, Founders Fund und Andreessen Horowitz vermelden Rekord-Returns. Anthropic launcht Fable 5 und das Mythos-Modell für Testpartner. OpenAI plant laut Wall Street Journal drastische Preissenkungen für den User-Krieg mit Anthropic. China plant $300 Mrd. für nationalen KI-Ausbau über fünf Jahre. Xiaomi MiMo Code schlägt Claude Code in den gängigen Benchmarks. OpenAI übernimmt das Kieler Startup ONA, Mistral kauft das Linzer Emmi AI für eine Industrie-KI-Plattform und verhandelt selbst eine $20-Mrd.-Bewertung. Dario Amodei mit neuem Essay zur AI-Exponential-Politik. Oracle Earnings, Prometheus von Jeff Bezos bei $41 Mrd. Die Trump-Familie hat $2,3 Mrd. mit Krypto eingestrichen. Palantir verliert vor dem Zürcher Handelsgericht gegen die Zeitschrift Republik. Neura Robotics raised $1,4 Mrd. mit Tether als Lead. Landgericht München: Google haftet für seine AI-Overviews.  Unterstütze unseren Podcast und entdecke die Angebote unserer Werbepartner auf ⁠⁠⁠⁠⁠⁠doppelgaenger.io/werbung⁠⁠⁠⁠⁠⁠. Vielen Dank!  Philipp Glöckler und Philipp Klöckner sprechen heute über: (00:00:00) SpaceX-IPO (00:08:04) Mitarbeiter-Millionäre (00:11:51) OpenAI/Anthropic-IPO-Outlook (00:15:31) Elon-Puppe vor der Nasdaq (00:16:13) Anthropic Fable 5 & Mythos 5 (00:19:54) OpenAI Preiskrieg (00:27:27) Token-Wert pro Abo (00:30:30) Messi für ChatGPT (00:34:48) China $300 Mrd. KI-Plan (00:37:31) Xiaomi MiMo Code (00:39:46) OpenAI kauft ONA (00:42:54) Anthropic: AI Exponential Policy (00:46:53) Oracle Earnings (00:48:07) Mistral kauft Emmi AI (00:49:08) Prometheus von Bezos (00:50:48) Trump Phone (00:51:22) Waymo Premier (00:55:40) Google Trade-Worker (00:57:08) Anthropic Claude Corps (00:58:37) Trump-Krypto-Scam (00:59:35) The Platform Group (01:03:48) Palantir vs. Republik (01:05:48) Mistral $20 Mrd. Runde (01:07:07) Neura Robotics Series C (01:10:47) NYT: China und Robotik (01:13:19) Google haftet für AI-Overviews Shownotes SpaceX-IPO zieht $70 Mrd. an Retail-Orders - bloomberg.com Founders Fund + Andreessen: Rekord-Returns aus SpaceX-IPO - bloomberg.com SpaceX Proteste - xcancel.com Anthropic launcht Claude Fable 5 & Mythos 5 - wired.com OpenAI plant drastische Preissenkungen für User-Krieg mit Anthropic - wsj.com Bitte manuell prüfen (petergostev-Post) - xcancel.com SemiAnalysis - xcancel.com China plant $295 Mrd. für nationalen KI-Ausbau - bloomberg.com ONA: Kieler KI-Startup raised - linkedin.com Anthropic: Policy on the AI Exponential - anthropic.com Oracle Q4 Earnings - cnbc.com Mistral übernimmt Emmi AI für Industrie-KI-Plattform - handelsblatt.com Prometheus: Bezos' Industrial-AI-Startup - axios.com Teardown: Trump Phone ist HTC U24 Pro in Gold - de.ifixit.com Waymo launcht Loyalty-Programm mit 10% Cashback - techcrunch.com Google launcht Trade-Worker-Initiative für KI - axios.com Daniela Amodei startet Anthropics Claude Corps - apnews.com Xiaomi MiMo Code schlägt Claude Code bei 200-Step-Tasks - venturebeat.com Trump-Crypto-Playbook: Family wins, Investors don't - reuters.com The Platform Group - manager-magazin.de Einstweilige Verfügung: The Platform Group vs. Manager Magazin - lhr-law.de Palantir - ft.com Mistral verhandelt $20 Mrd. Bewertung - bloomberg.com Bitte manuell prüfen (dreger-Post) - linkedin.com Neura Robotics schließt Rekord-Series-C - neura-robotics.com Chinas Humanoid-Robot-Schub - nytimes.com Deutsches Gericht: Google haftbar für AI-Overviews - thenextweb.com

Philippe Mizrahi is the CEO and Co-Founder of Linkup, a Paris-based startup building the web search layer for the AI era. Previously a Group Product Manager at Lyft, Mizrahi co-founded Linkup in 2024 alongside Denis Charrier, whose prior company Niland — one of Europe's first vector search engines — was acquired by Spotify, and Boris Toledano (ex-McKinsey). The company has raised over $10M in funding, including a seed round led by Gradient, and is backed by Seedcamp, Motier Ventures, and angel investors including founders from Mistral, Datadog, and Deel. Linkup's API powers AI agents at enterprise clients including KPMG, and holds state-of-the-art results on OpenAI's SimpleQA benchmark.AGENDA:• 00:00:55 - Phil Mizrahi and the bet that became Linkup• 00:04:07 - Why Linkup's original vision was wrong• 00:07:00 - The MVP mistake most founders never catch• 00:10:05 - Fundraise or bootstrap: what Linkup chose and why• 00:13:08 - What Phil looks for in a founding team• 00:15:50 - Why Linkup wins in a crowded AI market• 00:19:07 - How Linkup got its first customers• 00:21:55 - The market bet Linkup is building toward• 00:36:22 - The pricing psychology behind Linkup's strategy• 00:39:05 - Why most startups target the wrong customer• 00:42:07 - The growth loop that scaled Linkup• 00:44:40 - Running a global team before you're ready• 00:46:45 - What separates founders who execute from those who don't• 00:50:09 - What most founders still get wrong about AI• 00:53:25 - How AI rewrites the zero-to-one playbook• 00:56:36 - What Phil tells every early-stage founder

In this episode, hosts Ronald and Jan are joined at KubeCon by two guests from Red Hat: Brian Stevens, AI CTO and one of the original architects behind the creation of Kubernetes and the CNCF, and Rob Shaw, co-lead of the vLLM project and maintainer of LMD.Brian shares the remarkable backstory of how Kubernetes came to be open source, including how Red Hat negotiated a single committer seat before agreeing to be a launch partner, and how he later pushed Google to contribute Kubernetes to the newly formed CNCF rather than keeping it proprietary like TensorFlow.Rob explains what an inference runtime actually is: the critical piece of software that takes an abstract AI model and runs it as efficiently as possible on a GPU or other accelerator — handling everything from CUDA-level kernel optimization to memory management and concurrent request scheduling. vLLM serves as a "Rosetta Stone" between the ever-growing zoo of models (Llama, DeepSeek, Mistral, Qwen, Nvidia Nemotron) and accelerators (Nvidia, AMD, Intel, Google TPUs).The conversation covers model compression and quantization how techniques like 4-bit precision can deliver 2x hardware efficiency gains while preserving 99%+ model accuracy. Brian and Rob also address the "big model vs. many small models" debate, recommending to always start with the largest capable model to validate a use case before optimizing down.Looking ahead, both guests see inference as potentially the single largest workload ever run on Kubernetes, and position LMD (now contributed to the CNCF) as the distributed inference layer that will make this possible across heterogeneous accelerator environments  preventing enterprises from ending up with 42 incompatible AI stacks.The episode closes with a discussion on AI slop, human-in-the-loop thinking, and the future of Kubernetes as the universal platform for running AI agents at scale.Powered by  @acc-ict ​Stuur ons een bericht.ACC ICT Specialist in IT-CONTINUÏTEIT Bedrijfskritische applicaties én data veilig beschikbaar, onafhankelijk van derden, altijd en overalSupport the showLike and subscribe! It helps out a lot.You can also find us on:De Nederlandse Kubernetes Podcast - YouTubeNederlandse Kubernetes Podcast (@k8spodcast.nl) | TikTokDe Nederlandse Kubernetes PodcastWhere can you meet us:EventsThis Podcast is powered by:ACC ICT - IT-Continuïteit voor Bedrijfskritische Applicaties | ACC ICT

Le Canada veut passer de la recherche IA à l'industrie • L'Europe tente de réduire sa dépendance numérique • Qwant devient un symbole de souveraineté • Mistral se heurte au droit d'auteur • Microsoft pousse l'IA agentique partout • Alexa+ trop lent • Mon Carnet explore les batteries lourdes • Monde Numérique reçoit Qwant et enquête sur la cybersécurité et l'hôpitalAvec Bruno Guglielminetti (Mon Carnet)Le Canada veut industrialiser son IAAu Canada, le gouvernement de Mark Carney présente sa stratégie « AI for All », avec l'objectif de faire passer l'adoption de l'IA par les entreprises d'un peu plus de 12 % à 60 % d'ici 2034 et de créer 250 000 emplois liés à l'IA sur cinq ans. On retient surtout le changement de cap : le pays veut rester fort en recherche, mais pousser davantage la commercialisation, les infrastructures souveraines, la littératie numérique et la cybersécurité.Souveraineté numérique : même combat des deux côtés de l'AtlantiqueEn Europe, la Commission européenne lance un paquet de mesures pour renforcer la souveraineté technologique dans les semi-conducteurs, l'IA, le cloud et les infrastructures numériques. On souligne que l'objectif n'est pas l'autarcie totale, mais une réduction des dépendances critiques vis-à-vis des fournisseurs américains et asiatiques, avec une préférence européenne qui pourrait bouleverser les habitudes d'achat public.Qwant, symbole européen au ParlementLe Parlement européen remplace Google par Qwant comme moteur de recherche par défaut sur Edge et Firefox à partir du 4 juin 2026, tout en laissant les utilisateurs choisir une alternative. On y voit un geste fort, peut-être symbolique, mais révélateur d'un mouvement plus large : faire exister des outils européens face aux géants américains. Dans Monde Numérique, Jérôme annonce une interview du directeur général de Synfonium, la société qui possède Qwant.Mistral face au casse-tête du droit d'auteurMistral AI se retrouve au cœur d'un dilemme européen : protéger les ayants droit ou ne pas fragiliser l'une des rares pépites européennes de l'IA. Nous revenons sur cette tension entre innovation, souveraineté et rémunération des contenus, avec un risque clair : imposer aux acteurs européens des contraintes que les géants américains ont déjà largement contournées.Microsoft veut rendre l'IA incontournableÀ l'occasion de Microsoft Build 2026, Microsoft pousse une vision très agentique de l'informatique, où l'IA devient l'interface principale entre l'utilisateur, ses données et ses appareils. On évoque notamment les nouvelles briques autour de Copilot, les agents, les modèles embarqués et les machines capables de faire tourner localement des modèles puissants, dont une dev box fondée sur la technologie NVIDIA RTX Spark.L'ordinateur sans applications se rapprocheBruno relève une idée forte : demain, l'appareil pourrait ne plus être organisé autour d'applications, mais autour d'un assistant capable de tout orchestrer à la demande. On met cette évolution en perspective avec les annonces de Microsoft, les travaux d'OpenAI sur de nouveaux appareils, et les ambitions de Qualcomm, Intel ou MediaTek dans l'IA locale.Alexa+ : plus intelligent, mais trop lentJérôme partage son retour d'expérience avec Alexa+, désormais testé à la maison en France. L'assistant paraît plus courtois, plus conversationnel et compatible avec de nombreux appareils existants, mais la latence devient gênante, surtout pour les gestes simples de domotique comme allumer les lumières ou baisser les volets. Il note aussi la disparition de plusieurs « skills », toujours visibles dans l'application mobile mais inutilisables sur certains appareils Echo récents.Hébergé par Audiomeans. Visitez audiomeans.fr/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.

AI vam neće uzeti posao... osim ako niste osrednji u onome što radite. Evo šta se zapravo dešava u industriji.

L'Europe relance la bataille pour sa souveraineté numérique face aux GAFAM • Le Parlement européen adopte Qwant comme moteur par défaut • L'IA affronte le droit d'auteur et Mistral monte au créneau • Anthropic relance le débat sur une pause mondiale de l'IA • SoftBank investit 75 milliards d'euros dans des data centers en France • Microsoft dévoile ses nouveaux modèles et ses agents autonomes ⭐️ Découvrez Frogans à Vivatech 2026

As the EU publishes its digital sovereignty plans, we've come up with a little techno-utopian package of our own. Our guest throughout is tech and solar-punk author Cory Doctorow: join us as we explore queer social media take-backs, French AIs, Finish super-computers, Croatian Wikipedia and all the reasons why this might just be the moment in which things start to change for the better.

Il aura suffi d’un adolescent de quinze ans et d’une faille élémentaire pour que le piratage de l’ANTS expose 11,7 millions de comptes de l’Agence nationale des titres sécurisés. Le pseudonyme « breach3d » restera dans les annales de la cybersécurité publique française, moins pour la sophistication du geste que pour ce qu’il révèle sur l’état réel des systèmes d’information de l’État. Paul-Olivier Gibert, ancien président de l’AFCDP et fondateur de POG Consulting, a adressé dès les premières heures une analyse lucide de l’incident. Il n’y cherchait ni sensationnalisme ni procès à charge, mais une lecture de fond : ce que la récurrence de ces accidents dit sur la relation de confiance numérique entre l’État et ses citoyens. Piratage de l’ANTS, quand l’État numérique perd sa présomption de sécurité Il aura suffi d’un adolescent de 15 ans et d’une faille élémentaire pour que le piratage de l’ANTS expose 11,7 millions de comptes. Image Midjourney Une faille aussi basique qu’elle est révélatrice La technique exploitée porte un nom barbare, « Insecure Direct Object Reference » (IDOR), mais son principe est d’une simplicité déconcertante. Imaginez un vestiaire de piscine dont les consignes seraient numérotées séquentiellement et dont la serrure accepterait n’importe quel numéro entré au clavier, sans vérifier que l’utilisateur est bien le titulaire du casier. C’est exactement le mécanisme qu’a exploité l’adolescent. En faisant varier un identifiant dans une requête, il pouvait parcourir en force brute l’ensemble des dossiers. Guillaume Poupard, ancien directeur général de l’ANSSI, a qualifié cette faille d’« agaçante » lors d’une interview sur France Culture le 28 avril 2026, précisément parce qu’elle figure parmi les premières vérifications lors de tout audit de sécurité sérieux. Paul-Olivier Gibert formule la chose sans circonvolutions : des dispositions qui auraient dû être naturelles n’ont tout simplement pas été prises. Guillaume Poupard, ancien directeur général de l’ANSSI, a qualifié de piratage de l’ANTS d’« agaçant » lors d’une interview sur France Culture le 28 avril 2026. Image Midjourney. Ce qui rend l’affaire plus préoccupante encore, c’est la chronologie : des alertes auraient circulé sur le dark web dès septembre 2025, soit sept mois avant les faits. Si l’État a été averti et n’a pas réagi, la question de la chaîne de vigilance interne se pose avec une acuité particulière. Les données les plus critiques épargnées… ouf ! La bonne nouvelle, et elle existe, est que les données les plus critiques, celles liées aux documents d’identité, n’auraient pas été compromises par cette faille spécifique. Ce qui a été exposé, noms, prénoms, adresses électroniques, est néanmoins suffisant pour alimenter des campagnes de phishing ciblées et des tentatives d’usurpation d’identité. L’administrateur de l’AFCDP en sait quelque chose : victime lui-même d’une fuite chez un opérateur télécom, il a subi pendant des mois des tentatives d’escroquerie exploitant ses références bancaires et ses coordonnées. « Avec moi, ça n’a pas marché, » dit-il, avant d’ajouter que pour des personnes moins habituées à ces pratiques, les conséquences peuvent être extrêmement déstabilisantes. Piratage de l’ANTS : une série noire qui ne doit rien au hasard Le piratage de l’ANTS ne survient pas dans un vide. Il s’inscrit dans une série qui commence à ressembler à un problème structurel. La fuite FICOBA de janvier 2026 a exposé 1,2 million de comptes bancaires. L’attaque contre France Travail en 2024 avait touché l’ensemble des inscrits sur vingt ans, avec numéros de sécurité sociale, adresses et numéros de téléphone. ÉduConnect a subi ses propres déboires. La Commission européenne elle-même a connu un incident similaire, et il lui a fallu cinq jours pour s’en apercevoir, alors que les directives de sécurité imposent un délai de vingt-quatre heures. Piratage de l’ANTS, connaît-on les « usual suspects » ? L’Etat ne porte pas de pancarte. Image Gemini Le Premier ministre Sébastien Lecornu a eu le mérite de nommer le problème clairement : les fonctions numériques des ministères ont été délaissées budgétairement, accumulant une dette technique importante. La Cour des comptes avait d’ailleurs signalé au ministère de l’Intérieur qu’il négligeait régulièrement ses investissements numériques. Ce que Paul-Olivier Gibert souligne, c’est que ce diagnostic, juste dans son principe, ne vaut que s’il est suivi d’effets réels. 80% des violations de données évitables La CNIL, sous la présidence de Marie-Laure Denis, n’est pas plus rassurante sur ce point. Dans son rapport annuel 2025 publié le 18 mai 2026, elle estimait que 80 % des violations de données auraient pu être évitées avec trois mesures de base : des systèmes robustes, une détection d’anomalies et une hygiène numérique élémentaire. Le secteur public représente désormais 20 % des violations de données notifiées à la Commission, contre 11 % en 2023. La progression est logique selon Paul-Olivier : les systèmes publics cumulent les failles les plus accessibles et les données les plus précieuses pour les opérations de fraude. La question des responsabilités, ou l’art de diluer l’imputabilité C’est là que l’analyse prend une dimension qui dépasse la technique. Un RSSI du secteur privé interrogé dans le cadre de cette affaire a résumé la situation avec une franchise brutale : « Si l’un de nos développeurs livrait en production une API exposée à une faille IDOR sur des données personnelles, il perdrait son poste dans la journée. Et moi, presque dans la même semaine. » Paul-Olivier ne prône pas l’application mécanique de cette logique au secteur public, dont le régime statutaire est fondamentalement différent du droit du travail contractuel. Mais il ne peut pas ignorer que des négligences avérées, connues parfois de longue date, ne semblent appeler aucune conséquence personnelle. La difficulté tient en partie à l’architecture même de l’État contemporain. L’ANTS n’est pas le ministère de l’Intérieur. C’est un établissement public administratif, une entité distincte dans la longue chaîne d’agences, d’opérateurs et d’autorités indépendantes qui composent ce qu’on appelle commodément « l’État ». Un rapport sénatorial de 2024 sur l’agencification a pointé explicitement cette « dilution des responsabilités » et l’émergence d’un « État à côté de l’État » qui affecte la lisibilité de l’action publique. Quand tout le monde est responsable, personne ne l’est vraiment. Paul-Olivier Gibert a partagé son point de vue sur le piratage de l’ANTS avec nous Paul-Olivier formule ce paradoxe ainsi : « l’État a une responsabilité particulière à l’égard des Français, » pour reprendre les termes employés par Marie-Laure Denis lors de la présentation de ce même rapport annuel 2025, mais encore faut-il savoir qui incarne concrètement cette responsabilité quand quelque chose se passe mal. La réponse reste troublante de flou. Ce que l’on sait, en revanche, c’est que la faille de l’ANTS était connue en interne et que rien n’avait été fait pour la corriger. 200 millions d’euros : rustine ou viatique ? C’est précisément le risque que pointe le fondateur de POG Consulting face à l’annonce des 200 millions d’euros débloqués par Sébastien Lecornu au lendemain de l’incident. La ministre en charge du numérique avait elle-même jugé la somme insuffisante. Paul-Olivier ne conteste pas l’utilité d’un tel investissement, mais il en conditionne l’efficacité à quelque chose que l’argent seul ne peut pas acheter. « S’il s’agit de changer une culture, ça ne se mesure pas en millions. Ça coûte des millions, mais ce n’est pas le bon mode d’évaluation. »— Paul-Olivier Gibert La dette technique accumulée depuis plusieurs dizaines d’années dans les systèmes d’information publics ne se solde pas avec un chèque. Elle suppose d’abord une prise de conscience, à tous les niveaux de décision, de l’importance stratégique et démocratique de ces systèmes. Sans cette conscience préalable, les crédits seront absorbés par des opérations de communication ou des audits partiels, sans transformation durable. Le rapport annuel 2025 de la CNIL le dit clairement : la plupart des problèmes recensés ne relèvent pas d’attaques d’une sophistication extrême. Ce sont des postures de sécurité élémentaires qui n’ont pas été adoptées. Le vrai défi n’est donc pas financier en première instance. Il est culturel et managérial. Piratage de l’ANTS : la culture comme angle mort C’est peut-être là le point le plus inconfortable de l’analyse. Paul-Olivier Gibert observe qu’on n’a jamais vu un directeur des systèmes d’information accéder à la direction d’une administration centrale. On a vu des directeurs d’administration centrale devenir ministres. Le numérique reste, dans la culture administrative française, un domaine technique subordonné, géré par des spécialistes que les décideurs ne comprennent pas vraiment et dont ils sous-estiment structurellement les alertes. Dans les entreprises privées, la compréhension des enjeux liés à l’activité technique du métier est (un peu plus) intégrée à la culture managériale. Elle ne l’est pas dans les administrations d’État. Ce fossé culturel explique en partie pourquoi des décideurs publics de haut niveau ne visualisent pas concrètement les conséquences d’une faille de sécurité informatique. La cybersécurité reste pour eux un « détail technique » dont ils ne mesurent l’importance qu’une fois l’incident survenu. Pour ma part, je note que la réforme annoncée par le gouvernement, avec la fusion de la DINUM dans un ensemble institutionnel remanié, soulève davantage de questions qu’elle n’en résout. Changer les noms ne change pas les cultures. La vraie question est de savoir si ces restructurations s’accompagneront d’une modification des modes de travail et de recrutement, sans oublier la valorisation des compétences numériques au sein de l’État. Et, à mon humble avis, il reste à savoir si les responsables opérationnels seront désormais évalués sur leur performance en matière de sécurité des données au même titre que sur leurs résultats habituels. La confiance numérique et le parallèle du consentement à l’impôt L’angle conceptuel que Paul-Olivier Gibert introduit dans ce débat mérite qu’on s’y attarde. Le consentement à l’impôt, concept forgé au XIXe siècle pour qualifier l’acceptation par les citoyens de leur participation au financement de l’État, trouve aujourd’hui un pendant numérique. Dans une société de plus en plus digitalisée, les citoyens confient à l’État, de manière obligatoire et non négociable, un volume croissant de données personnelles sensibles. En échange, ils attendent une protection de niveau comparable à ce qu’offrent les acteurs privés de référence. Ce parallèle est plus pertinent qu’il n’y paraît. Un opérateur télécom qui laisse fuire des données bancaires s’expose à la défiance de ses clients, qui peuvent se tourner vers un concurrent. L’ANTS, elle, est en situation de monopole absolu. On n’a pas le choix de l’interlocuteur pour renouveler un passeport ou un permis de conduire. Ce monopole crée une responsabilité spécifique et renforcée. Comme l’administrateur de l’AFCDP le formule avec une ironie contenue : on peut changer d’opérateur télécom, mais changer de nationalité pour éviter l’ANTS, c’est une autre affaire (en substance). Ce que l’on peut appeler la « réassurance numérique » des citoyens vis-à-vis de l’État n’est donc pas une exigence excessive. C’est la contrepartie naturelle d’un État qui a fait du numérique le canal quasi exclusif de ses démarches administratives. Et c’est d’autant plus vrai que la numérisation de l’État a, par ailleurs, produit des résultats tangibles : Paul-Olivier lui-même note que l’expérience utilisateur de l’ANTS pour le renouvellement d’un passeport est « plutôt bonne. » Le problème n’est pas la numérisation en soi, même si elle exclut une partie des citoyens les moins à l’aise avec les outils digitaux. C’est la dissociation entre l’investissement dans l’expérience utilisateur et celui dans la sécurité sous-jacente. Souveraineté numérique : des discours et des actes La France se positionne régulièrement en championne de la souveraineté numérique européenne, brandissant la menace des GAFAM à la manière d’un étendard. Ce discours a une part de légitimité. Mais le piratage de l’ANTS l’interroge directement. On ne peut pas prétendre défendre la souveraineté numérique des citoyens face aux géants américains tout en laissant proliférer des failles qu’un lycéen peut exploiter depuis son salon. Le paradoxe est d’autant plus cinglant que les critiques adressées aux GAFAM concernent souvent leur usage des données personnelles. Quand il s’avère que l’État protège moins bien ces mêmes données que les plateformes qu’il dénonce, le registre de la souveraineté perd une part substantielle de sa crédibilité. Paul-Olivier Gibert ne se prononce pas sur le classement international de la France en matière de cybersécurité publique. Ce qui l’intéresse, c’est la trajectoire. Et la trajectoire actuelle n’est pas bonne. Reste un facteur d’espoir structurel. Sur le front de l’IA, contrairement à ce qui s’est passé avec les révolutions industrielles précédentes, la messe n’est pas encore dite. Mistral représente une structure crédible et solide qui peut exister dans cet écosystème sans nécessairement rivaliser en taille avec les acteurs américains. Ce que Paul-Olivier retient, c’est la leçon inverse de celui qui bat en retraite sans savoir qu’il n’est pas poursuivi : agir ici et maintenant, sans attendre d’avoir perdu davantage de terrain. Piratage de l’ANTS : l’État numérique se juge sur ses actes Paul-Olivier Gibert conclut avec une formule qu’il adresse directement aux décideurs publics : ils sont désormais attendus sur le bon usage du numérique et la protection des données au même titre que sur leurs résultats dans leur domaine habituel de compétence. Ce n’est plus une dimension optionnelle. C’est une composante à part entière de la responsabilité publique. L’affaire ne sonne pas le glas de la transformation numérique de l’État, qui apporte des bénéfices réels aux citoyens, y compris aux plus fragiles. Paul-Olivier rappelle l’exemple de personnes aphasiques pour qui la possibilité de communiquer par écrit sur un écran a représenté une libération. La numérisation apporte plus qu’elle ne retire. Mais elle crée des vulnérabilités nouvelles que l’État n’a pas encore appris à gérer avec la rigueur qu’elles exigent. Ce que je retiens de cet échange et de cet événement Rejeter la faute sur « l’État » abstrait revient à n’accuser personne, puisqu’une collectivité ne peut être rendue responsable d’une négligence individuelle ou managériale identifiable. Or des négligences identifiables, il y en a ici manifestement. Des alertes circulaient depuis septembre 2025. La faille était connue. Rien n’a été fait. Dans le secteur privé, cela s’appelle une faute grave. Dans la sphère publique, cela s’appelle un dysfonctionnement, et le résultat prévisible d’une telle immunité de fait, c’est qu’on finit par jeter de l’argent sur le problème plutôt que d’en traiter les causes réelles. Les 200 millions annoncés peuvent servir d’amorce, à condition d’être accompagnés d’une attribution claire des responsabilités et d’une évaluation des dirigeants publics sur leur performance en matière de sécurité. Sans cela, on rebaptisera des institutions, on organisera des colloques, et on sera à nouveau surpris qu’un adolescent mal intentionné ait trouvé une faille que personne n’avait jugé urgent de corriger. Avec l’arrivée de l’IA dans le domaine cyber, ces fautes-là ne sont plus admissibles : le niveau de la menace va sans aucun doute possible s’élever de manière considérable. L’État numérique, pour reprendre les termes du communiqué de Paul-Olivier Gibert, doit établir la confiance par la preuve. On jugera aux actes. À propos de Paul-Olivier Gibert Paul-Olivier Gibert est fondateur de POG Consulting, cabinet spécialisé dans la stratégie numérique, la gouvernance des données et la conformité RGPD. Il a été pendant plusieurs années président de l’AFCDP (Association française des correspondants à la protection des données personnelles), dont il est aujourd’hui administrateur. Auteur et conférencier reconnu sur les enjeux de protection des données, de souveraineté numérique et de cybersécurité, il intervient régulièrement auprès d’organisations publiques et privées en France et en Europe. Ancien cadre dirigeant dans le secteur des services numériques, il a conduit de nombreuses missions de transformation et de mise en conformité RGPD pour des administrations, des entreprises du CAC 40 et des organismes de sécurité sociale. Son expérience au carrefour du public et du privé lui confère une lecture particulièrement affinée des tensions entre impératif de modernisation, lacunes structurelles de l’administration et montée du niveau des menaces cyber. The post Piratage de l'ANTS : enjeux et responsabilités appeared first on Marketing and Innovation.

Fala galera, nesse episódio eu entrevisto o Lucas Smaira, fundador da Vetto AI. Antes de fundar a Vetto, o Lucas passou 5 anos na Google DeepMind e foi founding team na Mistral.No episódio falamos muito sobre LLMs, a evolução da IA, oq ele enxerga para o futuro. Ele contou varias coisas dos bastidores da mistral e da deepmind e contou como está sendo a jornada empreendedora na Vetto vendendo datasets para os big labs de AI.Aqui está o link para a página de vendas para saber mais sobre mim e sobre o curso: https://www.cursovidacomia.com.br/Cupom de 10% de desconto à vista: VIDACOMIALinkedin do Lucas: https://www.linkedin.com/in/lsmaira/Linkedin da Vetto AI: https://www.linkedin.com/company/vetto-ai/Link do grupo do wpp: https://chat.whatsapp.com/KJBSOV4IbHKIWmKudYiCehlnstagram do podcast: https://www.instagram.com/podcast.vidacomiaMeu Linkedin: https://www.linkedin.com/in/filipe-lauar/

Taskmaster Technieuws De Apple Car is er en hij heet Ferrari Luce | Elektrische Ferrari Luce onthuld: 530 km en 1.050 pk | Het internet vindt de e-Ferrari van Jony Ive maar niks Mistral doopt Le Chat om tot Vibe | Officiële aankondiging | En ook: Proton Lumo

Mistral CEO Arthur Mensch joins CNBC's Arjun Kharpal to discuss AI infrastructure, the race for computing power, and why access to AI “tokens” is becoming a strategic priority. He also shares his views on AI sovereignty, enterprise adoption, custom chips and the future of AGI.See Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.

Mistral hat seinen Chatbot Le Chat umbenannt. Klingt nach einer kleinen Marketingentscheidung. Ist es aber nicht. Hinter dem neuen Namen Vibe steckt eine strategische Neupositionierung, die viel über die nächste Phase der KI-Revolution verrät. Statt Chatbots geht es plötzlich um Agenten. Statt Antworten um Arbeit. Statt einzelner Modelle um komplette Plattformen. In dieser Folge von Shape of Tomorrow sprechen wir über Europas spannendstes KI-Unternehmen, den Wandel von KI-Assistenten zu digitalen Mitarbeitern und die Frage, warum die Zukunft künstlicher Intelligenz vielleicht gar nicht mehr im Chatfenster stattfindet.

L'Ajuntament de Lloret de Mar està executant una nova campanya d'asfaltatge durant els mesos de maig i juny amb una inversió de 650.000 euros. L'actuació té com a objectiu continuar millorant l'estat de la via pública i del paviment en diferents punts del municipi, amb treballs que es preveu que finalitzin a finals d'aquest mes. Les obres, iniciades fa dues setmanes, consisteixen principalment en la renovació de la capa superficial de l'asfalt i en la reparació de la base dels carrers que presenten un deteriorament més important. Segons ha explicat el regidor de Mobilitat, Joan Escalona, la selecció de les vies on s'actua respon a criteris tècnics establerts en una auditoria municipal actualitzada recentment. Es prioritzen els carrers que estan en pitjor estat. La campanya afecta una trentena de carrers repartits per diversos barris de Lloret de Mar. Entre les principals vies incloses en aquesta fase hi ha els carrers Girona, Sant Bonaventura, Agustí Oriol i Botet, Joaquim Lluhí i Rissech, Pompeu Fabra, Cerdans, Modistes, Floristes, Segadors, Pentinadores, Ferrers, Mecanògrafes, Joan Baptista Lambert, Mistral, Verge de Loreto, Sant Pere, Rafael Albertí, del Pas, Empúries, del Camp, del Tucà, Venus, Nicaragua, de l'Òrbita, Joaquim Blume Carreras, del Molí, de Lope Mateo i la pujada de Francesc Campderà. A més, també s'ha actuat en altres punts del municipi, com el carrer Sant Roc, l'avinguda de Vidreres a la zona del Rieral, l'avinguda del Rieral i l'avinguda Puig de Castellet. Segons el regidor de Mobilitat, els treballs entren ara en una nova fase que permetrà completar les actuacions al nucli urbà abans de traslladar-se a les urbanitzacions. “Ara acabem el Nucli Antic i els barris, i en pocs dies anirem a les urbanitzacions com Lloret Residencial, on hi ha sotracs grans”, ha explicat Escalona. Escalona avança que els veïns del Molí destinaran els 150.000 euros corresponents al pressupost del barri a l’asfaltatge.

Gabriela Mistral fue una destacada poeta, diplomática y educadora chilena, nacida como Lucila Godoy Alcayaga el 7 de abril de 1889 en Vicuña, Chile, y fallecida el 10 de enero de 1957 en Hempstead, Nueva York, Estados Unidos. es reconocida por su poesía profundamente emotiva, centrada en temas como el amor, la maternidad, la muerte, la naturaleza y el dolor humano. Su primer gran reconocimiento llegó cuando ganó el primer premio en un concurso literario con el poemario Sonetos de la muerte en 1914.Entre sus obras más importantes se encuentran:Desolación (1922).Ternura (1924).Tala (1938).Lagar (1954). En 1945, Gabriela Mistral se convirtió en la primera mujer latinoamericana en recibir el Premio Nobel de Literatura, por su poesía “inspirada por poderosas emociones”, y por reflejar sus ideales humanitarios y su lucha por la justicia. Además de su carrera literaria, Mistral fue una ferviente defensora de la educación. Trabajó como maestra en Chile y luego colaboró con varios gobiernos latinoamericanos en la reforma de sus sistemas educativos. Desempeñó cargos diplomáticos en México, Estados Unidos, Brasil y otros países. Su legado permanece como símbolo de la literatura y la educación en América Latina. Su figura representa el compromiso social y la sensibilidad poética, y continúa influyendo en generaciones de escritores, especialmente mujeres.

In this May news episode, our host Ather Gattami sits with Anders Arpteg to discuss how the industry accelerating on several fronts at once: coding, agentic workflows, enterprise tooling and research capability. As Anthropic, Google, Microsoft, Mistral and others push new models and platforms, the competitive edge is shifting from raw model performance toward speed, integration, transparency and data sovereignty. At the same time, breakthroughs in mathematical proof, AI-assisted research and formal reasoning suggest the technology is beginning to move beyond pattern recognition toward genuinely novel insight and more autonomous problem-solving.

In this episode of the Crazy Wisdom Podcast, host Stewart Alsop sits down with returning guest Ekue Kpodar for their third conversation together, covering a wide range of topics at the intersection of technology, geopolitics, and the evolving information age. They dig into Ekue's unconventional setup of running local AI models across roughly 15 computers, the growing case for open source models over closed ones from companies like OpenAI and Anthropic, and how Chinese open source models may be positioned to outcompete Western alternatives on a global scale. The conversation also touches on vibe coding and the democratization of software development, the strategic use of small models for IoT and enterprise applications, the role of Israel and China as dominant players in the information age, and how smaller nations and even individuals may wield outsized power as AI continues to collapse the cost of knowledge work. You can find Ekue Kpodar on X @ekpodar and LinkedIn.Timestamps00:00 Stewart welcomes Ekue for their third episode, diving into vibe coding and AI-driven development changes.05:00 Ekue explains using Claude on Chrome to auto-reply on Skool, burning tokens through screenshots, and Playwright as a more efficient alternative.10:00 Stewart describes his Claude-dependent planning and coding agent system breaking after a model update, prompting him to build his own chatbot.15:00 Small models discussed as critical for IoT, defense, and privacy-focused enterprises building internal APIs instead of routing traffic to OpenAI.20:00 Open source versus closed source debated, with Chinese models gaining global traction while US foundational labs remain expensive and restrictive.25:00 SaaS apocalypse explored as AI commoditizes knowledge work, with Linux and Terraform cited as proof open source still generates wealth.30:00 OpenAI's sci-fi terminator fears explained as the reason they stayed closed source, ultimately handing China a strategic open source advantage.35:00 China's economic dumping strategy applied to AI, potentially displacing US model dominance globally the same way manufacturing was disrupted.40:00 Israel's signals intelligence dominance discussed alongside asymmetric warfare, drones defeating tanks, and information control replacing military muscle.45:00 Global information age rankings debated, Israel leading, US and China tied, France and Poland emerging as sovereign tech players.50:00 Qatar, NVIDIA, and Iran cited as proof that rare resources and technology matter more than population size in the 21st century power landscape.Key Insights1. Running local AI models on a network of affordable computers can be more cost-effective than relying entirely on third-party APIs. By using compressed or smaller open source models locally, developers can handle repetitive or lower-stakes tasks without burning through expensive tokens from providers like Anthropic or OpenAI.2. Small AI models are becoming increasingly important for IoT, defense applications, and companies that do not want to send sensitive data to external providers. Organizations can download open source models, run them on internal servers, and build proprietary APIs around them, creating something like an intranet of specialized small models.3. The value created by AI tools is being redistributed away from traditional SaaS companies toward foundational model providers and individual builders. People are canceling subscriptions to software they once paid hundreds per month for, because AI now allows a single person to build comparable tools themselves.4. Open source technology does not eliminate the ability to profit. Linux and Terraform are both open source yet made their creators wealthy. People will still pay for installation, setup, troubleshooting, and customization even when the underlying software is free.5. China is applying its longstanding manufacturing dumping strategy to artificial intelligence by releasing cheap open source models globally, which threatens to erode US dominance in AI the same way Chinese manufacturing undercut other countries for decades.6. In the information age, the size of a country or institution matters far less than its access to rare resources or advanced technology. Qatar, Israel, and NVIDIA each demonstrate that small populations or headcounts can wield enormous global negotiating power through concentrated technological or resource advantages.7. Asymmetric warfare is redefining military power, with inexpensive drones defeating tanks that cost millions to build. This shifts the advantage toward nations that excel at signals intelligence and information management rather than those with the largest conventional military forces.

What does it take to walk away from a West End career, start over as a novelist and then have every major publisher turn you down before landing a three-book deal?In this episode of The Conversation, Nadine Matheson sits down with Felix Mosse, former West End actor (Les Misérables, The Book of Mormon), TV and film script editor, and now debut author of the epic fantasy The Mistral.Felix is refreshingly candid about the whole journey, the moment COVID forced him to rethink acting, what it actually feels like to sit on submission for the better part of a year, and how a decade spent shaping other people's scripts made him a sharper and more resilient writer. He and Nadine also dig into the world of The Mistral itself: a dying divine wind, a deliberately diverse cast, and the choice to leave most of his characters' appearances open to the reader's imagination. It's a warm, honest conversation about reinvention, persistence, and making peace with your inner nerd.Follow Felix MosseBuy The Mistral Listen To: Nerd Culture: Lore & Craft PodcastPre- Order 'The Shadow Carver' PbBuy me a cup of coffee ☕️ | Buy books by my guestsFollow Me Bluesky | Substack | Instagram | Facebook | Threads Hosted on Acast. See acast.com/privacy for more information.

Alain Goudey est directeur de l’innovation numérique à Neoma Business School et co-auteur d’une étude académique à comité de lecture sur l’IA générative dans l’enseignement supérieur. Cette enquête porte sur la façon dont les étudiants, les enseignants et les doyens perçoivent la légitimité de l’IA générative dans les établissements français de formation au management. Ses conclusions sont à la fois rassurantes et dérangeantes. Enseignement supérieur et IA générative : légitimité, paresse intellectuelle et la fin de l’examen traditionnel Le portrait qui se dégage d’une étude sur l’IA générative dans l’enseignement supérieur évoque ces attractions foraines qu’on appelle palais des glaces, où chaque partie prenante voit un problème différent et cherche une solution qui lui est propre. Toutes les illustrations de cet article ont été réalisées avec Midjourney. Lorsqu’Alain Goudey et ses collègues ont commencé à enquêter sur l’enseignement supérieur français début 2024, ils ne cherchaient pas à trancher le débat sur l’IA générative bonne ou mauvaise. Ils voulaient comprendre quelque chose de plus précis : comment le même outil pouvait être simultanément valorisé, redouté, accepté et dénoncé, parfois par la même personne. Leur étude, publiée dans Communications of the Association for Information Systems (CAIS), s’appuie sur des enquêtes menées auprès de 668 étudiants, 204 enseignants et 29 directeurs d’établissement (les « deans » du système anglo-saxon), complétées par 22 entretiens approfondis avec des enseignants ayant adopté l’IA en avance de phase. Ce qui en ressort évoque ces attractions foraines qu’on appelle palais des glaces : chaque partie prenante voit un problème différent et cherche une solution qui lui est propre. Le point de départ est un chiffre qui aurait dû clore le débat. Entre 80 et 92 % des étudiants, selon l’établissement, utilisent déjà des outils d’IA générative dans leur travail universitaire. Ce chiffre a été atteint en à peine dix-huit mois après le lancement public de ChatGPT. L’outil n’a pas attendu l’autorisation des institutions. Il s’est déployé de lui-même. Et dans bien des cas, l’enseignement supérieur est encore en train de rédiger sa note de cadrage. Le piège de la productivité Alain met le doigt sur le fond du sujet d’emblée. Les étudiants apprécient l’IA générative pour sa rapidité, sa capacité à générer des idées et son rôle d’appui à l’apprentissage. Mais ils craignent aussi, et leurs établissements avec eux, ce que les chercheurs appellent la « paresse métacognitive » : l’érosion progressive de l’effort cognitif qui produit un apprentissage réel. Pour lui, ce n’est pas une contradiction à résoudre, c’est un défi de conception pédagogique. « La résolution de ce problème passe par la conception des cours, où il faut réintroduire délibérément l’effort cognitif et la réflexion dans l’usage de l’IA générative en tant qu’outil, et non en tant que substitut à la cognition humaine ». Un problème de posture Le problème n’est pas la technologie, mais la posture que l’utilisateur adopte face à elle. Celui qui formule ce qu’Alain appelle une « requête naïve » obtient une réponse naïve : bien mise en forme, parfaitement médiocre. L’outil est capable de bien davantage, à condition que l’utilisateur apporte suffisamment de connaissances métier et d’esprit critique à l’échange. « Il faut cultiver sa propre réflexion plutôt que de déléguer l’ensemble du processus à la machine ». C’est, je l’ai souligné durant notre entretien, moins une question de prompt engineering que de discipline intellectuelle de base : savoir interroger la question avant de la poser. Les départements de philosophie enseignent cela depuis des siècles, sans se soucier de la mode. IA générative dans l’enseignement supérieur : les enseignants doivent former les étudiants aux outils d’IA générative et à leurs limites. Ils enseignent aussi l’Odyssée d’Homère et Frankenstein de Shelley dans le cadre du cursus de management. Image réalisée avec Midjourney. Une autre vision de la culture numérique Cette observation a conduit Alain à formuler une vision de la culture numérique qui tranche avec ce qu’on entend généralement. Le débat ne porte pas seulement sur la maîtrise technique des outils, il porte autant sur la connaissance suffisante du sujet pour juger si le résultat produit a une quelconque valeur. L’IA générative ne remplace pas l’expertise : elle amplifie celle que l’utilisateur porte déjà en lui. Ce qui soulève une question dérangeante pour les établissements qui forment des diplômés sans leur donner l’occasion de développer cette expertise. À Neoma, la réponse est délibérément double. Les enseignants forment les étudiants aux outils d’IA générative et à leurs limites. Ils enseignent aussi l’Odyssée d’Homère et Frankenstein de Shelley dans le cadre du cursus de management. L’objectif n’est pas l’enrichissement culturel pour lui-même : il s’agit de donner aux étudiants des modèles mentaux pour se représenter ce que peut être le leadership, ou ce qui arrive quand une création échappe aux intentions de son créateur. Alain appelle cela « construire une infrastructure cognitive » : « Nous devons permettre aux étudiants d’appréhender le monde à travers différents modèles, différents types de processus et cadres théoriques, afin de développer une véritable pensée critique sur ce que produit l’IA ». Une école de management qui fait l’impasse sur ces fondements produit des diplômés capables de manier l’outil, mais incapables d’en évaluer les résultats. Des examens qui mesuraient la mauvaise chose C’est dans le domaine de l’évaluation que le problème apparaît le plus clairement. Un enseignant capable de produire un examen de deux heures en trois minutes fait face à des étudiants qui peuvent y répondre en un temps tout aussi court. La valeur de diagnostic de l’exercice s’est ainsi évaporée. « Si ChatGPT ou n’importe quel outil d’IA générative peut réussir un examen, il faut repenser cet examen ». La réponse d’Alain n’est pas un retour au papier-crayon, même s’il reconnaît que l’évaluation écrite en présentiel reste la solution la plus simple à portée de main. Si un outil d’IA générative peut réussir un examen, il faut repenser cet examen. La valeur diagnostique de l’exercice traditionnel a disparu. Image réalisée avec Midjourney. Sa réponse est structurelle : évaluer les compétences tout au long du cours plutôt que de mesurer l’acquisition de contenus en fin de parcours, via des évaluations plus fréquentes et à moindres enjeux. Une solution ? La résolution de problèmes en situation réelle, l’évaluation par le processus et les examens oraux en présentiel préservent une partie de ce que l’examen traditionnel était censé mesurer. Mais Alain est honnête sur les limites : aucun format n’est totalement à l’abri. Les modèles d’IA évoluent trop vite pour qu’une solution unique reste valable durablement. La bonne réponse n’est pas de trouver une formule définitive, mais de considérer la refonte des évaluations comme un travail permanent. La conclusion de l’article va plus loin : ce que l’enseignement supérieur vend réellement devra peut-être changer. Si des contenus peuvent être récupérés, synthétisés et restitués à coût quasi nul par un outil accessible à quiconque dispose d’un navigateur, un diplôme qui certifie la maîtrise de ces contenus certifie quelque chose dont la valeur s’érode. Ce qui résiste à cette érosion, ce sont les compétences que l’IA ne peut pas encore reproduire de façon crédible : le jugement contextuel, le raisonnement éthique, la capacité à construire des cadres d’analyse et à les confronter à la réalité. C’est aussi, en substance, la manière dont j’aborde l’enseignement de l’IA, que ce soit avec des étudiants d’écoles d’ingénieurs ou de commerce, notamment dans le cadre de mon cours à Omnes Education (qui en est désormais à sa quatrième année consécutive). IA générative dans l’enseignement supérieur : une institution fragmentée La réponse institutionnelle de l’enseignement supérieur à l’IA générative a été, pour le dire avec ménagement, inégale. Sciences Po a interdit ChatGPT en janvier 2023, avant de changer d’avis. Trente-cinq universités publiques françaises se sont associées à Mistral AI. Les établissements élaborent une charte nationale. Neoma, où Alain est directeur de l’innovation numérique, a été l’une des premières écoles de commerce françaises à formaliser son approche, en lançant un programme de formation des enseignants, du personnel et des étudiants autour d’un socle commun initial, avant de passer à des ateliers spécialisés sur la conception des cursus, l’évaluation et la refonte des expériences d’apprentissage. Ce que la recherche révèle, c’est que cette activité institutionnelle ne résout pas un problème unique. Trois groupes de parties prenantes tentent chacun de résoudre leur propre version du problème sous le même intitulé. Les étudiants veulent des règles et une formation à la culture de l’IA. De leur côté, les enseignants développent leurs propres approches pédagogiques via des ateliers entre pairs. Les doyens définissent les politiques et négocient les infrastructures souveraines. Les préoccupations s’échelonnent dans une direction prévisible : la performance académique individuelle pour les étudiants, l’intégrité des évaluations pour les enseignants, la réputation institutionnelle pour les doyens. Ces trois groupes ne sont pas toujours en dialogue. L’objectif, tel que Neoma l’a mis en pratique, est de réunir les trois publics autour de la technologie sous un cadrage partagé, suffisamment tôt pour qu’aucun groupe ne puisse s’enfermer dans une position rendant toute coordination ultérieure impossible. La question de l’équité La question de l’équité traverse ces trois niveaux. L’accès aux modèles d’IA haut de gamme n’est pas gratuit. Lorsque j’ai soulevé la question de l’écart entre les abonnements de base et les offres professionnelles, la réponse d’Alain est révélatrice : le problème d’infrastructure est réel, mais secondaire. « La plus grande inégalité ne porte pas sur l’accès à l’outil, mais sur la capacité à l’utiliser correctement ». À Neoma, le partenariat institutionnel avec Mistral donne à tous les étudiants accès à un outil de niveau professionnel. Ce que montrent les données, même à accès égal, c’est un fossé important entre les étudiants qui utilisent l’IA générative pour obtenir la réponse la plus rapide possible et ceux qui s’en servent pour approfondir leur réflexion. Ce fossé ne se comble pas par l’égalisation des abonnements. Même si je partage l’essentiel de ce qu’Alain avance, je pense que la hausse des prix des modèles haut de gamme est prévisible. Elle tient à l’écart entre les investissements consentis et les retours commerciaux obtenus. Cela conduira quasi inévitablement à une fracture économique entre ceux qui ont les moyens et ceux qui ne les ont pas. Il suffit de regarder la grille tarifaire de Claude d’Anthropic pour s’en convaincre. Au-delà du modèle Pro, très limité en termes d’usage de tokens, notamment si l’on utilise le modèle Opus 4.6 plus sophistiqué, les tarifs atteignent déjà 1 200 € par an. Ce n’est pas une somme négligeable, d’autant plus préoccupante à l’heure où Claude s’impose rapidement comme la référence pour les utilisateurs soucieux de qualité. Quel sera l’impact des prix vertigineux de l’IA générative sur l’enseignement supérieur ? Le problème des « héros de l’IA » L’une des formulations les plus frappantes qui ressort des travaux d’Alain est ce qu’il appelle le phénomène des « héros de l’IA ». Dans les établissements d’enseignement supérieur français, certains enseignants font un travail pédagogique excellent et innovant avec l’IA générative : ils conçoivent de nouveaux formats d’évaluation, animent des ateliers, repensent des modules entiers autour de l’apprentissage augmenté par l’IA. Ils produisent des résultats. Et ils le font en grande partie seuls, sans reconnaissance institutionnelle, sans incitations de carrière, sans aucun mécanisme pour partager ce qu’ils ont appris. Les incitations sont mal calibrées. Dans l’enseignement supérieur, c’est la production de recherche qui est récompensée, pas la conception pédagogique, du moins pas de la même façon. Un enseignant pionnier qui repense entièrement un programme autour des compétences liées à l’IA générative recevra peut-être moins de reconnaissance professionnelle qu’un collègue qui publie un seul article dans une revue. « Nous devons aider tous ces héros de l’IA à obtenir davantage de considération pour l’innovation pédagogique, ce qui n’est pas nécessairement le cas par défaut dans l’enseignement supérieur ». Le risque, si rien n’est fait, est l’émergence d’un système à deux vitesses : une minorité d’enseignants à l’aise avec le numérique qui tirent leurs étudiants vers l’avant, tandis que la majorité reste à la traîne, ni formée ni encouragée à s’engager. L’innovation de terrain est réelle et précieuse. Sans structures institutionnelles pour la reconnaître, la valoriser et la reproduire, elle reste une exception plutôt qu’un modèle. IA générative dans l’enseignement supérieur : quand la légitimité s’effrite L’armature théorique de l’étude repose sur le modèle triadique de légitimité de Suchman, qui distingue la légitimité pragmatique (l’outil sert-il mes intérêts ?), la légitimité morale (est-il conforme à mes valeurs ?) et la légitimité cognitive (est-il tenu pour acquis dans la façon dont les choses fonctionnent ?). Ce modèle a été conçu pour des technologies adoptées progressivement. L’IA générative l’a mis à l’épreuve dans des conditions d’adoption massive quasi instantanée. Alain et ses co-auteurs n’y voient pas une raison de rejeter le cadre, mais une occasion de l’enrichir : ils introduisent un continuum légitimité-illégitimité plutôt qu’une simple alternative binaire. Ce que révèlent les étudiants Le résultat qu’Alain décrit comme l’asymétrie la plus notable dans les données concerne la dimension morale chez les étudiants. Les plus grands utilisateurs d’IA générative n’accordent aucune légitimité morale à ces outils dans un contexte académique. Ils les associent, avec une forte fréquence, à la triche, au plagiat, à la dévaluation des diplômes et à l’injustice. Ils utilisent un outil qu’ils considèrent comme éthiquement compromis. Ce n’est manifestement pas tenable. Sur ce point, Alain a une opinion très différente. « Utiliser l’IA générative ne constitue pas nécessairement de la triche. Cela dépend entièrement de la façon dont on l’utilise et à quelle fin ». L’échec institutionnel, selon lui, tient au fait que les établissements n’ont pas fait suffisamment pour modifier la perception que les étudiants ont de la technologie. Ce que révèlent les enseignants Les enseignants offrent un tableau plus complet. Les six dimensions de légitimité et d’illégitimité sont présentes dans leurs réponses. Ils reconnaissent l’utilité de ces outils tout en mettant en doute leur fiabilité, les jugent professionnellement nécessaires tout en trouvant leur architecture opaque, et invoquent leur potentiel inclusif tout en signalant la paresse intellectuelle et l’érosion de la pensée critique comme leur préoccupation la plus fréquemment citée : 58 occurrences dans le corpus qualitatif. Ce que révèlent les directions pédagogiques Pour les directions de ces institutions, le thème dominant est stratégique. La pression concurrentielle, la crainte de se laisser distancer et les gains d’efficacité dans les flux administratifs génèrent une légitimité pragmatique et cognitive. Ce qui introduit de l’illégitimité, ce sont les risques liés à la gouvernance : protection des données, surconfiance dans les résultats produits par l’IA, menace pour l’intégrité des évaluations à l’échelle institutionnelle. Le mouvement théorique le plus significatif de l’article consiste à traiter l’illégitimité comme une catégorie analytique à part entière, et non comme la simple absence de légitimité. L’argument, emprunté à la théorie du changement, est que les signaux d’illégitimité doivent être lus comme des signaux d’alerte qui appellent une réaction rapide. Un établissement qui interprète le malaise moral des étudiants vis-à-vis de l’IA générative comme un simple problème de communication passe à côté du signal. Ce malaise dit quelque chose sur ce que le cursus enseigne réellement, et sur ce que l’évaluation mesure effectivement. Lorsque les étudiants associent l’IA générative à la triche, à l’injustice et à la dévaluation des diplômes, ils ne sont pas irrationnels. Ils se trouvent dans les phases de déni et de résistance du modèle de changement de Scott et Jaffe. Les établissements ne peuvent pas se contenter d’étouffer ce signal : ils doivent traiter ce qu’il révèle. Source : adapté de Scott & Jaffe, « Survive and Thrive in Times of Change », tracé avec Claude. Voir : expertprogrammanagement.com/2018/05/scott-and-jaffe-change-model/ France, souveraineté et course mondiale Le contexte français ajoute une couche de complexité que la recherche saisit avec précision statistique et nuance qualitative. Sur le plan quantitatif, l’analyse n’a révélé aucune différence statistiquement significative dans la dynamique d’adoption de l’IA générative entre les universités publiques et les écoles de commerce. Sur le plan qualitatif, les choses diffèrent. Les écoles de commerce évoluant dans un marché très concurrentiel, ont avancé plus vite. Les universités publiques se sont mobilisées de façon plus systématique autour de la gouvernance, de la souveraineté et des infrastructures collectives, comme en témoigne l’alliance de 35 établissements avec Mistral AI et EdTech France. Alain n’y voit pas une contradiction, mais une division du travail qui, bien gérée, pourrait constituer un véritable atout. « Nous devons jouer collectif, parce que la compétition est mondiale ». La question de l’infrastructure d’IA souveraine, notamment la fédération ILaaS et le partenariat du ministère de l’Enseignement supérieur avec Mistral, déployé dans 26 universités pilotes depuis septembre 2025, n’est pas simplement symbolique. Il s’agit de permettre aux établissements français d’exploiter, de gouverner et d’adapter leurs outils d’IA sans dépendance envers des fournisseurs dont la tarification, les conditions et les capacités peuvent évoluer à tout moment. Encore faut-il que l’effet d’entraînement vers tel ou tel outil ne devienne pas trop fort. En ce moment, il est difficile de résister à l’envie d’utiliser Claude d’Anthropic quand tout le monde loue la qualité de son code et de ses résultats. Et le reste du monde ? La comparaison internationale est difficile à ignorer. Singapour, la Corée du Sud et les Émirats arabes unis intègrent la maîtrise de l’IA comme compétence nationale fondamentale dès le secondaire. Le regard d’Alain est direct : les décideurs publics français ne sont pas encore suffisamment préparés à l’ampleur de ce qui vient. « Avoir moins de personnes compétentes en IA que dans d’autres parties du monde est très dangereux pour notre économie et pour l’ensemble de nos organisations ». Le réflexe réglementaire, profondément ancré dans la culture politique européenne, n’est pas sans fondement. Prendre le temps de réguler de façon responsable a de la valeur. Mais cela ne peut pas se substituer à la rapidité d’adoption au niveau des compétences et des cursus. La question qui encadre la recherche L’entretien se termine, comme il se doit, par la méta-question : qu’est-ce que cela signifie d’étudier la légitimité de l’IA générative en utilisant l’IA générative ? L’équipe d’Alain a utilisé ChatGPT, Perplexity, NotebookLM et OpenAI O3 dans le processus de recherche, et l’a indiqué explicitement dans la déclaration d’utilisation de l’article. Sa réponse à la question des biais est prudente. Chaque étape de l’analyse a impliqué un codeur humain. L’équipe a confronté le codage assisté par IA à une analyse indépendante préalable des mêmes données, réalisée pour un rapport institutionnel français, puis comparé les deux séries. « Il faut être transparent sur l’usage que l’on fait de ces outils, pour quel objectif, à chaque étape ». Cette déclaration était un choix délibéré, précisément parce que le sujet de l’article rendait toute autre approche intenable. Utiliser l’IA pour améliorer la qualité d’un texte et l’utiliser pour en générer un que l’on présente ensuite comme le sien sont deux choses différentes. Techniquement, c’est une question de degré. Dans les faits, c’est la différence entre un travail assumé et une abdication. L’équipe d’Alain a su naviguer entre les deux pour publier. La plupart des étudiants de son corpus cherchent encore à tracer cette ligne, dans un environnement où personne ne l’a clairement expliquée et où les outils d’évaluation n’ont pas encore été reconstruits pour lui donner du sens. Trois recommandations, une par partie prenante Lorsqu’on lui a demandé une recommandation concrète par groupe de parties prenantes, les réponses d’Alain ont été sans ambiguïté. Pour les étudiants : associer la culture technique de l’IA, comprendre le fonctionnement des outils et connaître leurs modes de défaillance, à une réflexion critique et éthique authentique sur les résultats produits. Ni l’une ni l’autre de ces dimensions ne suffit seule. Un étudiant capable de formuler des requêtes avec fluidité mais incapable d’évaluer le résultat n’a rien appris d’utile. Pour les enseignants : ces enseignants pionniers, que lui-même appelle les « héros de l’IA », ne peuvent pas être laissés à opérer seuls. Les établissements doivent créer les conditions du partage des bonnes pratiques au sein de la communauté enseignante, et accorder à l’innovation pédagogique la reconnaissance professionnelle qui lui fait actuellement défaut. Un enseignant qui repense de fond en comble son dispositif d’évaluation mérite au moins autant de crédit institutionnel qu’un collègue qui soumet une communication à un colloque. Pour les dirigeants institutionnels : un cadre politique à plusieurs niveaux n’est pas une option. Les étudiants, les enseignants et le personnel administratif n’abordent pas l’IA générative depuis le même angle, et une politique unique imposée de haut en bas ne satisfera aucun d’eux. La direction doit gérer ces trois dimensions en même temps, et ouvrir un dialogue véritable entre les groupes avant qu’une crise ne force la main. « Les doyens doivent penser à toutes ces dimensions en même temps, et c’est là la partie difficile de l’histoire autour de l’intelligence artificielle ». Des trois niveaux, Alain identifie le niveau institutionnel comme le plus urgent. Les étudiants et les enseignants s’adaptent déjà, imparfaitement, en temps réel. Les cadres institutionnels qui permettraient de donner un sens et une direction à ces adaptations restent, dans la plupart des cas, à construire. L’urgence n’est pas exagérée. La complexité non plus. Le défi d’intégrer l’IA générative de façon responsable dans l’enseignement supérieur est un défi qu’aucun établissement ne peut se permettre d’ignorer, ni de relever seul. LIRE LE DOCUMENT DE RECHERCHE SUR LE SITE CAIS Alain Goudey est professeur et directeur de l’innovation numérique à Neoma Business School. Il est co-auteur de « Legitimacy and Illegitimacy of Generative Artificial Intelligence in Higher Education: Perceptions from the French Management Context », publié dans les Communications of the Association for Information Systems. 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Mistral dévoile ses ambitions : faut-il y croire ? • Google pousse les agents IA dans tous ses services • Alexa+ transforme l'assistant vocal en compagnon domestique • La contestation anti-IA monte autour des emplois, de l'énergie et des data centers.Avec Free Pro, le meilleur de Free pour les entreprisesAvec François Sorel (BFM Business) et Bruno Guglielminetti (Mon Carnet)Mistral, l'espoir français de l'IA souveraineNous ouvrons ce Grand Débrief avec Mistral AI, qui a organisé son AI Now Summit au Grand Palais, à Paris, avec une ambition claire : ne pas seulement produire des modèles, mais maîtriser toute la chaîne de valeur de l'intelligence artificielle. La stratégie B2B de Mistral, fondée sur l'intégration sur mesure de l'IA dans les grandes entreprises comme BMW, EDF ou CMA CGM, sera-t-elle payante ? Surtout : permettra-t-elle à la la France et à l'Europe de prendre une vraie place face aux géants américains et chinois ? Google I/O : les agents IA entrent dans le quotidienLa conférence Google I/O marque l'autre grand moment du mois, avec une avalanche d'annonces autour de Gemini, de la recherche augmentée, des lunettes connectées et des agents autonomes. Nous nous demandons si Google est en train de reprendre l'avantage dans la bataille de l'IA, notamment en intégrant ses outils au cœur de l'expérience utilisateur. Monde Numérique a consacré plusieurs contenus au sujet, dont un Zoom Tech sur Google I/O 2026 et un épisode sur l'IA agentique qui bouscule le Web.Alexa+ : l'IA générative démocratisée Nous parlons ensuite d'Amazon et d'Alexa+, qui promet un assistant vocal beaucoup plus intelligent, capable de réserver une table, piloter la maison connectée ou dialoguer de manière plus naturelle. François Sorel insiste sur l'avantage des acteurs qui disposent déjà d'enceintes et d'un écosystème matériel installé dans les foyers. Monde Numérique a publié un Zoom Tech consacré au lancement d'Alexa+ en France et à son passage à l'IA générative.La vague anti-IA qui monteDernier grand sujet : la contestation contre l'intelligence artificielle, visible dans les manifestations contre les data centers, les craintes pour l'emploi et les réactions d'hostilité dans certaines universités. Nous distinguons plusieurs ressorts : la peur classique des nouvelles technologies, la crainte plus légitime d'un bouleversement du travail, et le refus local d'accueillir des infrastructures très consommatrices d'énergie ou d'eau. Monde Numérique a également traité cette montée de la fronde anti-IA dans son Hebdo du 30 mai. La Silicon Valley est-elle responsable de ce climat de peur ?Bonus On a bien galéré pour enregistrer cet épisode ! Rendez-vous à la fin pour un aperçu des coulisses

L'intelligenza artificiale entra nell'era della maturità industriale. In questa 12° puntata di Intelligenze Emergenti, analizziamo una settimana che segna un punto di svolta per l'intero settore AI. I riflettori sono puntati sui finanziamenti record di Anthropic, sulle nuove strategie di Microsoft e Mistral AI, sulla crescente pressione per dimostrare un ritorno economico concreto degli investimenti e sulla corsa globale alle infrastrutture hardware necessarie per sostenere la rivoluzione dell'intelligenza artificiale. Scopriremo come i grandi gruppi tecnologici stiano ridefinendo modelli di business, organici aziendali e strategie di cybersecurity, mentre governi, imprese e mercati finanziari si confrontano con sfide senza precedenti legate a energia, chip, data center e sicurezza informatica.Parleremo inoltre di bias algoritmici, proprietà intellettuale, nuove competenze professionali richieste dal mercato e delle battaglie legali che stanno già plasmando il futuro dell'ecosistema AI.Una puntata ad alta densità strategica per imprenditori, manager, innovatori e professionisti che vogliono capire cosa sta realmente accadendo dietro il rumore mediatico. In collaborazione con Claudio Ricci, Amministratore unico di Recomb, una realtà specializzata nel fornire aggiornamenti personalizzati alle organizzazioni orientate all'innovazione sugli sviluppi dell'intelligenza artificiale, oltre a offrire corsi di aggiornamento professionale Per maggiori informazioni: info@recomb.aiFonti principali:https://www.nytimes.com/2026/05/28/technology/anthropic-tops-openai-valuation.htmlThe New York Times – Analisi del finanziamento record di Anthropic e della sua valutazione di mercato. https://uk.finance.yahoo.com/news/apollo-shops-36-billion-debt-210011269.htmlBloomberg – Approfondimento sulle nuove strutture finanziarie per l'acquisto e il leasing di chip AI. https://www.theinformation.com/newsletters/ai-agenda/microsoft-release-new-codingmodel-next-week-comeback-attemptThe Information – Strategia Microsoft per sviluppare modelli proprietari e ridurre la dipendenza da OpenAI. https://www.cnbc.com/2026/05/28/mistral-arthur-mensch-design-chips-ai-data-centers.htmlCNBC – Espansione di Mistral AI tra chip proprietari e data center europei. https://www.wsj.com/tech/ai/mistral-chases-ai-superintelligence-to-counter-u-s-dominance-b2a44fa1The Wall Street Journal – Partnership industriali di Mistral nei settori aerospazio e difesa. https://archive.is/wwgeJAxios – Analisi dei costi reali dell'adozione dell'AI nelle grandi aziende. https://www.theinformation.com/articles/openais-next-ad-move-going-small-scale-bigThe Information – Evoluzione del modello pubblicitario di OpenAI e ChatGPT. https://www.foxbusiness.com/technology/meta-lays-off-nearly-1400-washington-employees-latest-tech-workforce-cutFox Business – Nuovi licenziamenti di Meta e riallocazione delle risorse verso l'AI. https://www.calcalistech.com/ctechnews/article/b1oebi11xgeCTech – Impatto dell'automazione sulla forza lavoro di Wix. https://m.economictimes.com/tech/artificial-intelligence/python-in-the-grass-it-freshers-must-speak-ai-to-stay-on-par/articleshow/131314611.cmsThe Economic Times – Cambiamento delle assunzioni nel settore tecnologico indiano. https://www.cnbc.com/2026/05/27/these-5-ai-proof-skills-are-likely-to-increase-in-value-over-next-5-years-career-expert.htmlCNBC Make It – Le competenze umane che manterranno valore nell'era dell'AI. https://archive.is/eO2szNikkei Asia – Carenza globale di fibre ottiche e componenti per data center. https://www.theinformation.com/newsletters/the-electric/ai-data-center-boom-ignites-tear-lithium-sharesThe Information – Crescente domanda di litio per le infrastrutture computazionali. https://newsroom.ibm.com/2026-05-28-ibm-and-red-hat-commit-5-billion-to-redefine-the-future-of-open-source-in-the-ai-eraIBM Newsroom – Lancio di Project Lightwell per la sicurezza dell'open source. https://futurumgroup.com/insights/can-googles-ai-threat-defense-set-the-pace-for-enterprise-cyber-defense/Futurum Group – Analisi della piattaforma Google Cloud AI Threat Defense. https://archive.is/IZ06KFinancial Times – Studio sui bias algoritmici nei processi di selezione del personale. https://archive.is/FgpSSFinancial Times – Approfondimenti sulle implicazioni normative e di governance dell'AI. https://www.brief.news/us-news/2026/05/28/cnn-sues-ai-startupBrief – La causa legale della CNN contro Perplexity per presunta violazione del copyright.

Ce vendredi 29 mai, le séminaire organisé à Bruxelles pour réfléchir aux outils de défense commerciale face à la menace chinoise, ainsi que la nécessité d'imposer Mistral aux Européens, ont été abordés par Patrick Artus, économiste et conseiller économique de la société de gestion Ossiam, Antonin Bergeaud, Prix du meilleur jeune économiste 2025 et professeur associé à HEC, et Olivier Garnier, expert associé à l'Institut Montaigne, dans l'émission Les Experts, présentée par Raphaël Legendre sur BFM Business. Retrouvez l'émission du lundi au vendredi et réécoutez la en podcast.

Tata Consultancy Services (TCS), a global leader in IT services, consulting and business solutions, who operate a Global Delivery Centre in Letterkenny, Co. Donegal, today announced a landmark strategic partnership with Mistral, one of world's leading AI companies. As part of this collaboration, TCS has become the first global systems integrator partner for Mistral Forge, Mistral's advanced system for enterprises to build frontier-grade AI models grounded in their proprietary enterprise knowledge and domain-specific data. The partnership combines Mistral's frontier AI capabilities with TCS' deep context of enterprise customers, domain knowledge and engineering excellence, to help organisations scale enterprise AI responsibly with greater speed. As part of this strategic collaboration, TCS will leverage Mistral Forge to build custom AI models for enterprises. It will help customers deploy their data and enterprise context to improve decision outcomes. This collaboration draws on TCS' strong global presence across North America, the United Kingdom, Europe, and Asia-Pacific to deliver AI solutions tailored to industry needs, operations and regulatory requirements. The partnership will initially focus on sectors like banking, financial services and insurance (BFSI), manufacturing, healthcare, and the public sector, where trusted AI adoption is becoming increasingly critical. TCS will also establish a dedicated Centre of Excellence for Mistral to drive joint innovation, build industry-specific solutions, support project delivery, and accelerate client value through early access to Mistral's beta models. The Centre of Excellence will serve as a strategic hub for advanced talent, focused training, and the capabilities needed to design, deploy, and govern AI solutions. Arthur Mensch, Chief Executive Officer and Co-Founder at Mistral, said, "TCS' global scale and contextual industry knowledge make them an ideal partner for Mistral. Together, we are enabling enterprises worldwide to move from experimentation to AI deployment with systems that are open, production-ready and aligned with their strategic and operational requirements." K Krithivasan, Chief Executive Officer & Managing Director at TCS said, "The partnership with Mistral reinforces TCS' commitment to scaling enterprise AI with trust, control, and measurable business outcomes at the core. This partnership expands TCS' AI ecosystem, uniquely positioning TCS to create a differentiated solution proposition for our clients. Together with Mistral, we will solve for specific industry challenges, regulatory requirements, and sovereign needs for our enterprise customers." As part of its broader Infrastructure to Intelligence AI strategy, TCS continues to invest across infrastructure, models, data, application, platforms and physical and digital intelligence. This aligns with TCS' ambition to become the world's largest AI-led technology services company, underpinned by a five-pillar strategy focused on embedding AI across the enterprise, scaling AI-led delivery capabilities, and driving measurable business outcomes for clients.

In de IEX BeleggersPodcast van deze week draait alles om aandelen die er een flinke rit op hebben zitten. Chipaandelen blijven maar stijgen, Akzo Nobel schoot met bijna 30% omhoog na een afgewezen overnamebod en smallcaps lijken bezig met een serieuze inhaalrace.Is die euforie gerechtvaardigd? Dat bekijken we ditmaal door zowel een fundamentele als een technische bril, met Hildo Laman (hoofd van het analistenteam van IEX) en Wouter Slot (technisch analist bij Tostrams). De presentatie is in handen van Jasperien van Weerdt.De onderwerpen in deze aflevering:Opvallende nieuwtjes van afgelopen weekAkzo Nobel: dit speelt er rond het afgewezen bod van Nippon Paint en Sherwin-WilliamsAI-euforie: blijven zitten of winst nemen?Groeiversnelling MarvellCijfers Dell: is koersexplosie terecht?Dilemma van de week: small- of largecaps?Luisteraarsvragen:Komende weekLinks uit deze podcast:Analyse: 'Dat gaat zomaar niet, AkzoNobel!'Analyse van de cijfers van Marvell TechnologyTA: AI-hausse stuwt chipsector naar nieuwe recordsTA: Deze Nederlandse index steelt de showNieuws: 'Mistral overweegt om zelf chips te gaan ontwerpen'

Ce jeudi 28 mai, François Sorel a reçu Frédéric Simottel, journaliste BFM Business, Yves Maitre, operating partner chez Jolt capital, et Didier Sanz, journaliste Tech. Ils se sont penchés sur le domaine de l'intelligence artificielle avec Mistral et l'impact de l'IA sur l'emploi dans l'émission Tech & Co, la quotidienne, sur BFM Business. Retrouvez l'émission du lundi au jeudi et réécoutez-la en podcast.

Een pijnlijke ruzie tussen China en de EU. Eentje die kan uitmonden in een handelsoorlog. Het begon allemaal met een plan van Brussel. De Europese Commissie vindt dat de handel met China niet eerlijk verloopt en wil de tarieven op Chinese spullen gaan verhogen. Tot woede van de Chinezen. China waarschuwt dat het tegenmaatregelen neemt als Europa doorzet. En over die escalatie hebben we het deze aflevering. Wat gebeurt er als China terugslaat? Welke aandelen hebben er dan last van? En is Trump de lachende derde? Over Trump gesproken: hij viel opnieuw Iran aan. Net nu het leek dat er een akkoord lag tussen het Iraanse regime en de Trump-regering. We kijken wat die aanval betekent voor de olieprijs en voor de beurzen wereldwijd. Ook hoor je over het opvallende vertrek van de CFO van Adyen. Hij was tien jaar lang belangrijk voor het bedrijf, maar gaat weg. De financiele man gaat zelfs helemaal de fintechwereld uit. Verder vertellen we je alles over de bijzondere stap van KPN. Dat slaat de handen ineen met de eigenaar van Lidl. Samen willen ze een vuist bieden tegen de cloud-macht van de Amerikanen. Te gast: debutant Thomas Pellegrom van ABN Amro MeesPierson BNR Beurs is een journalistiek onafhankelijke productie, mede mogelijk gemaakt door Saxo. Over de makers: Jelle Maasbach is presentator van BNR Beurs en freelance financieel journalist. Zijn favoriete aandeel om over te praten is Disney, maar daar lijkt hij de enige in te zijn. Sinds de eerste uitzending van BNR Beurs is 'ie er bij. Maxim van Mil is presentator van BNR Beurs en journalist bij BNR, waar hij zich focust op de financiële markten en ontwikkelingen in de tech-wereld. Je krijgt hem het meest enthousiast als hij kan praten over ASML, of oer-Hollandse bedrijven zoals Ahold of ABN Amro. Jorik Simonides is presentator van BNR Beurs, economieredacteur en verslaggever bij BNR. Hij wordt er vooral blij van als het een keer níet over AI gaat. Milou Brand is presentator van BNR Beurs, freelance podcastmaker en columnist bij het Financieele Dagblad. Jochem Visser is presentator van BNR Beurs, maakt Beursnerd XL en is redacteur bij de podcast Onder Curatoren. Vraag hem naar obscure zaken op financiële markten en hij vertelt je waarom het eigenlijk nóg leuker is dan je al dacht. Over de podcast: Met BNR Beurs ga je altijd voorbereid de nieuwe beursdag in. We praten je in een kleine 25 minuten bij over alle laatste ontwikkelingen op de handelsvloer. We blijven niet alleen bij de AEX of Wall Street, maar vertellen je ook waar nog meer kansen liggen. En we houden het niet bij de cijfers, maar zoeken ook iedere dag voor je naar duiding van scherpe gasten en experts. Of je nu een ervaren belegger bent of net begint met je eerste stappen op de beurs, de podcast biedt waardevolle inzichten voor je beleggingsstrategie. Door de focus op zowel de korte termijn als de lange termijn, helpt BNR Beurs luisteraars om de ruis van de markt te scheiden van de essentie. Van Musk tot Microsoft en van Ahold tot ASML. Wij vertellen je wat beleggers bezighoudt, wie de markten in beweging zet en wat dat betekent voor jouw beleggingsportefeuille. See omnystudio.com/listener for privacy information.

Een pijnlijke ruzie tussen China en de EU. Eentje die kan uitmonden in een handelsoorlog. Het begon allemaal met een plan van Brussel. De Europese Commissie vindt dat de handel met China niet eerlijk verloopt en wil de tarieven op Chinese spullen gaan verhogen. Tot woede van de Chinezen. China waarschuwt dat het tegenmaatregelen neemt als Europa doorzet. En over die escalatie hebben we het deze aflevering. Wat gebeurt er als China terugslaat? Welke aandelen hebben er dan last van? En is Trump de lachende derde? Over Trump gesproken: hij viel opnieuw Iran aan. Net nu het leek dat er een akkoord lag tussen het Iraanse regime en de Trump-regering. We kijken wat die aanval betekent voor de olieprijs en voor de beurzen wereldwijd. Ook hoor je over het opvallende vertrek van de CFO van Adyen. Hij was tien jaar lang belangrijk voor het bedrijf, maar gaat weg. De financiele man gaat zelfs helemaal de fintechwereld uit. Verder vertellen we je alles over de bijzondere stap van KPN. Dat slaat de handen ineen met de eigenaar van Lidl. Samen willen ze een vuist bieden tegen de cloud-macht van de Amerikanen. Te gast: debutant Thomas Pellegrom van ABN Amro MeesPierson BNR Beurs is een journalistiek onafhankelijke productie, mede mogelijk gemaakt door Saxo. Over de makers: Jelle Maasbach is presentator van BNR Beurs en freelance financieel journalist. Zijn favoriete aandeel om over te praten is Disney, maar daar lijkt hij de enige in te zijn. Sinds de eerste uitzending van BNR Beurs is 'ie er bij. Maxim van Mil is presentator van BNR Beurs en journalist bij BNR, waar hij zich focust op de financiële markten en ontwikkelingen in de tech-wereld. Je krijgt hem het meest enthousiast als hij kan praten over ASML, of oer-Hollandse bedrijven zoals Ahold of ABN Amro. Jorik Simonides is presentator van BNR Beurs, economieredacteur en verslaggever bij BNR. Hij wordt er vooral blij van als het een keer níet over AI gaat. Milou Brand is presentator van BNR Beurs, freelance podcastmaker en columnist bij het Financieele Dagblad. Jochem Visser is presentator van BNR Beurs, maakt Beursnerd XL en is redacteur bij de podcast Onder Curatoren. Vraag hem naar obscure zaken op financiële markten en hij vertelt je waarom het eigenlijk nóg leuker is dan je al dacht. Over de podcast: Met BNR Beurs ga je altijd voorbereid de nieuwe beursdag in. We praten je in een kleine 25 minuten bij over alle laatste ontwikkelingen op de handelsvloer. We blijven niet alleen bij de AEX of Wall Street, maar vertellen je ook waar nog meer kansen liggen. En we houden het niet bij de cijfers, maar zoeken ook iedere dag voor je naar duiding van scherpe gasten en experts. Of je nu een ervaren belegger bent of net begint met je eerste stappen op de beurs, de podcast biedt waardevolle inzichten voor je beleggingsstrategie. Door de focus op zowel de korte termijn als de lange termijn, helpt BNR Beurs luisteraars om de ruis van de markt te scheiden van de essentie. Van Musk tot Microsoft en van Ahold tot ASML. Wij vertellen je wat beleggers bezighoudt, wie de markten in beweging zet en wat dat betekent voor jouw beleggingsportefeuille. See omnystudio.com/listener for privacy information.

//The Wire//2300Z May 27, 2026// //ROUTINE// //BLUF: GANG WAR CONTINUES IN GRENOBLE. WAR IN LEBANON EXPANDS AS DRONE ATTACKS INTENSIFY. CONFLICT MOUNTS IN CONGO AS EBOLA CRISIS WORSENS. PROBABLE CHINESE AGENTS DETAINED WHILE ATTEMPTING TO INFILTRATE SOUTHERN US BORDER.// -----BEGIN TEARLINE------International Events-Middle East: Israeli attacks in Lebanon have increased over the past few days, with more significant bombings taking place in Beirut. FPV drone attacks by Hezbollah have continued to devastate Israeli forces, as most of the IDF is not equipped or prepared to handle the threats that drones bring to modern warfare. As a result, the fighting has become much more intense, which in turn has increased the efforts to expand the Israeli bombing campaign.France: Last night a small arms attack was reported in Grenoble, as a war between rival gangs of migrants has broken out. One engagement was reported in the Mistral neighborhood overnight, with several people being gunned down on the street. One person was killed, and three others wounded during this attack, which locals sources claim was a targeted assassination. Three days ago, another assassination was reported, with a Cartel-style video being posted online before a body was found in a vehicle in the Échirolles community.-HomeFront-New Jersey: Protests at the Delaney Hall Detention Facility have continued, which have mostly transitioned into more of a long-term protest site once again. A few local politicians have made appearances over the past few days, but apart from occasional flare-ups and riots, the weekday attendance at this facility has remained fairly regular.Texas: Overnight a group of Chinese nationals were arrested after attempting to illegally cross the southern US border in the vicinity of Eagle Pass. US Border Patrol trackers located the group of individuals who had crossed the border illegally and were concealing themselves on a private ranch. Among this group were a total of 6x Chinese citizens, who federal authorities have classified as Special Interest Aliens (SIAs) for reasons that have not been disclosed. In the photos of the group provided by Customs and Border Patrol, one of the Chinese individuals has a military-style haircut, and another individual is wearing military-style combat boots. All are wearing civilian-style camouflage jackets and pants, all of the same type and construction.Analyst Comment: Most coyotes illegally smuggling people over the border have either required or furnished themselves camouflage "uniforms" for the illegals to don, in order to cross the border as covertly as possible. As a result, these individuals being detained while wearing camouflage is very normal these days. Illegal border crossings still take place along the vast wilderness areas which comprise most of the border, but it's become a lot harder to make the crossing and also much more expensive to do so. For Chinese immigrants, it's never been easier to get legal paperwork and enter the US at an official port of entry, so the fact that these individuals made the crossing illegally indicates that they were up to no good.-----END TEARLINE-----Analyst Comments: In the Congo, the situation regarding the current Ebola outbreak has become increasingly more serious over the past few days, as the current civil war is impacting efforts to control the disease. Separately, social tensions flared up overnight, after a domestic situation spiraled out of control at a treatment center. Last night, police fired warning shots at the perimeter of Rwampara Hospital, as a crowd of people attempted to breach the facility to recover the bodies of relatives who had died from Ebola. Upon being told that they can't have the remains of their family members due to fears of the disease spreading, the crowd promptly set a tent on fire at the compound and a state of pandemonium erupted. During the fray, a handful of Ebola-positive patients fled from the facility and are currently unaccounted for.Around the continent, nations bordering the Congo have begun to close the border checkpoints to those fleeing both the simmering civil war, and also the spread of Ebola. Uganda closed their borders this morning, and several other nations have implemented travel controls to restrict travel out of the hardest-hit areas.Analyst: S2A1 Research: https://publish.obsidian.md/s2underground Disclaimer: No LLMs were used in the writing of this report. //END REPORT//

Oil prices whipsaw with Brent up almost 3 per cent following an Iranian missile and drone attack on a U.S. air base in Kuwait. The strikes were followed by the U.S. targeting of a ground control station in Bandar-e-Abbas just hours after optimistic peace talks comments from U.S. Secretary of State Marco Rubio had pushed crude lower. Federal Reserve governors Neel Kashkari and Austan Goolsbee warn CNBC rising inflation and price pressures are not easing. Global equity markets fall into the red again following yesterday's record session on Wall Street. The EU is reportedly looking to decrease its dependency on American technology and champion European companies. Mistral AI CEO Arthur Mensch tells CNBC he welcomes the bloc's direction.See Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.

Parla Arthur Mensch cofondatore di Mistral AI - l'Europa ha due anniAvvertimento di Arthur Mensch: Europa ha solo due anni per sviluppare un'infrastruttura AI sovrana, altrimenti resterà dipendente da sistemi statunitensi e cinesi.Dipendenza strategica: Affidarsi a modelli stranieri comporta rischi di prezzo, dipendenza e esposizione strategica, nonostante velocità e scala.Costi della sovranità AI: Mistral investe miliardi in chip e data center (es. 1,2 miliardi in Svezia), ma pochi startup europee possono permetterselo.Opportunità infrastrutturali: Europa necessita di più data center, chip e cloud, con Mistral che punta su investimenti concreti.Modelli alternativi: Mistral promuove modelli aperti e controllabili localmente, cruciali per settori regolamentati e pubblica amministrazione.Regolamentazione mirata: Mensch sostiene regole su applicazioni, non sui modelli base, per evitare di soffocare la competitività europea.Finestra temporale critica: Due anni per scegliere tra dipendenza esterna o sovranità, con costi di transizione che aumenteranno dopo.Scelta per le startup: Convenienza a breve termine vs controllo a lungo termine, con rischi di lock-in tecnologico.https://www.europesays.com/europe/44888/ 

17 Monate nach Gründung lagen für Emmi AI mehrere Übernahmeangebote auf dem Tisch. Verkauft wurde das Linzer KI-Startup am Ende nicht an den finanzstärksten Interessenten, sondern an das französische KI-Vorzeigeunternehmen Mistral aus Paris. "Mistral war nicht das höchste Angebot", beschreibt Mitgründer Dennis Just die Entscheidung selbst.Warum, das erklärt Just im brutkasten-Talk. Anthropic ist heute rund 900 Milliarden wert, OpenAI bei 1,3 Billionen. Mistral steht bei 12. Just selbst lässt einen relevanten Teil seiner Bezahlung in Mistral-Anteile fließen und macht damit klar, wo er das Wachstumspotenzial sieht.Im Gespräch außerdem: Was Emmis Physics AI an Industriekunden wie Siemens Energy verkauft, warum in Linz aktuell ein neues Büro für rund 100 Mitarbeitende gebaut wird, und welche Rolle das Linzer Forschungsumfeld der JKU und NXAI bei der Gründung gespielt hat.

In diesem Deep Dive spricht Markus mit Dennis Just, CEO von Emmi AI, über seinen ungewöhnlichen Weg vom professionellen E-Sports-Spieler über mehrere Startup-Exits bis hin zur KI für Industrieunternehmen. Dennis erzählt, wie Emmi AI Physik-Simulationen mit KI ersetzt, warum Siemens Energy ihr erster großer Kunde wurde und wie der Exit zu Mistral zustande kam. Außerdem: Was Mistral von Aleph Alpha unterscheidet, warum Top-Down-Sales der entscheidende Hebel war und was Dennis über AI, Energieverbrauch und die Gesellschaft denkt.Production: Hanna MoserMusik (Intro/Outro): www.sebastianegger.com

AI is no longer just a technology story. It is reshaping capital markets, infrastructure and industrial policy.In the latest episode of This Week in European Tech, Mads Jensen and Dan Bowyer of SuperSeed break down NVIDIA's dominance of the AI economy, the return of the IPO market through OpenAI, Anthropic and SpaceX, and Europe's push to build sovereign technology capabilities.HighlightsNVIDIA and the economics of AI infrastructureOpenAI, Anthropic and the IPO market reopeningEurope's sovereign AI pushAI backlash and political risk in the USUnitree and the rise of humanoid roboticsIsomorphic Labs and AI-driven drug discoveryTimestamps(03:00) NVIDIA is swallowing the AI economy(06:20) The IPO market is reopening through OpenAI, Anthropic and SpaceX(08:40) Why SpaceX is really an AI infrastructure story(11:40) OpenAI's IPO could expose the real economics of AI(13:40) Why Unitree and humanoid robotics matter for Europe(20:10) Europe's sovereign AI push through Mistral, EQT and Quantexa(27:40) Americans are turning against AI(36:10) Isomorphic Labs and Europe's biggest AI biotech opportunitySubscribe to EUVC, the home of European tech, for more insights.

Natürlich geht es heute um die SpaceX-S1-IPO-Filings, aber vorher sprechen wir über die Google I/O (Universal Cart, Gemini Spark, Gemini 3.5 Flash und viele mehr). Wir vergleichen Umsatz und Verlust (Gewinn) von OpenAI und Anthropic. Andrej Karpathy wechselt zu Anthropic, Cursor erreicht $3 Mrd. Annual Sales Rate. Starlink ist die SpaceXs Cashcow ($11 Mrd. Umsatz, $4,4 Mrd. Profit) und subventioniert die mit 12,5% wachsende KI-Sparte. OpenAI kündigt am Tag des S1-Filings überraschend frühen IPO an. Binance launcht SpaceX Pre-IPO Perpetuals. Bezos hat sich diese Woche auch zu Wort gemeldet. Zudem sprechen wir über Forum-AI-Studie: Falsche News-Antworten von KI, Google holt Contextual-AI-Team für $100 Mio, Airbnb erweitert auf Hotels und Mietwagen. Earnings von Nvidia und Workday. SAP, Mistral und unser Digitalminister Wildberger lässt offenbar Texte/Reden von schreiben. Unterstütze unseren Podcast und entdecke die Angebote unserer Werbepartner auf ⁠⁠⁠⁠⁠⁠doppelgaenger.io/werbung⁠⁠⁠⁠⁠⁠. Vielen Dank!  Philipp Glöckler und Philipp Klöckner sprechen heute über: (00:04:00) Google I/O Recap (00:25:44) OpenAI Q1 Earnings: $5,7 Mrd. (00:34:33) Anthropic Q1 & profitable im Juni (00:41:21) Karpathy zu Anthropic (00:42:40) Cursor bei $3 Mrd. Runrate (00:44:39) SpaceX S1 Filing Deep Dive (01:19:30) SpaceX kauft Cybertrucks für $140 Mio. (01:24:30) OpenAI IPO-Filing kommt früher (01:28:29) SpaceX Pre-IPO Perpetuals (01:32:37) Arbeiter stirbt in Starbase (01:33:28) Bezos: Space-Datacenter & Steuer-Debatte (01:38:34) Forum AI: GROK unzuverlässig bei News (01:41:19) Google holt Contextual-AI-Team für $100 Mio. (01:41:51) Airbnb: Hotels, Mietwagen, Everything-Travel (01:43:39) Nvidia Earnings +85% (01:46:51) Workday Earnings +14% (01:47:22) Zuckerberg-Audio: Mitarbeiter-Spionage (01:47:44) Enhanced Games (Steroid-Olympics) (01:52:21) Reuters: GROK 3 von 400 US-Behörden-Fällen (01:53:12) WaPo: DOGE-Datenzugriffe geheim (01:54:04) Trump schützt sich vor IRS (01:54:46) Cohere übernimmt Reliant AI Shownotes Google I/O 2026: Größte AI-Ankündigungen - theverge.com OpenAI behält $1 Mrd. Umsatz-Vorsprung vor Anthropic in Q1 - theinformation.com OpenAI Action-Figur-Werbung auf Instagram - instagram.com Anthropic wird erstmals profitabel - wsj.com Andrej Karpathy wechselt zu Anthropic - bloomberg.com Cursor erreicht $3 Mrd. Annual Sales Rate - bloomberg.com SpaceX-IPO: Founders Fund vor $60 Mrd. Return - theinformation.com OpenAI IPO-Filing kommt früh - wsj.com OpenAI klaut SpaceX die Show mit IPO-Ankündigung - marketwatch.com Binance launcht Pre-IPO Perpetuals für SpaceX - prnewswire.com SpaceX: Arbeiter stirbt in Starbase - futurism.com Bezos / Blue Origin: Data Center im All - cnbc.com WOLF Financial Tweet (bitte manuell prüfen) - xcancel.com Studie: ChatGPT, Claude, Gemini, Grok bei News unzuverlässig - bloomberg.com Google: $100 Mio. Acqui-License von Bezos' Contextual AI - bloomberg.com Airbnb fügt Hotels und Mietwagen hinzu - cnbc.com Nvidia-Earnings: +85% durch AI Boom - theguardian.com Workday Q1 Earnings: Aktie +14% - cnbc.com LayoffAI Tweet - xcancel.com Steroid Olympics - ft.com Christian Angermayer und die Enhanced Games - theguardian.com Grok fällt in Washington durch: Nur 3 von 400 Behörden-Fällen - reuters.com Behörden verweigern Auskunft über DOGE-Datenzugriffe - washingtonpost.com Trump schützt eigene Steuererklärungen vor IRS-Prüfung - spiegel.de Cohere übernimmt deutsches KI-Startup Reliant AI - manager-magazin.de Reliant-AI-Gründer Karl-Moritz Hermann verkündet Cohere-Deal - linkedin.com Schreibt ChatGPT die Reden des Digitalministers? - de.linkedin.com

In this episode, we dive deep into the evolving landscape of industrial AI, exploring why simply offering an API is no longer enough for true business value. We reconnect with leading minds behind recent billion-euro deals and discuss the journey from foundational models to real-world industrial impact. Our conversation with Davy Demeyer spotlights the creativity gap in industry, the challenges of automation standards, and what it takes to build the next killer application. We share firsthand insights from pioneers, reflect on lessons learned, and debate how agents, humans, and deterministic code generation will shape tomorrow's factories. If you want the latest and greatest in industrial AI—and why it matters for your business—this is the episode you can't miss.

 Netflix qui teste une recherche vocale alimentée par IA, capable d'interpréter des requêtes vagues pour recommander films et séries selon l'ambiance ou l'usage recherché. Les IA de la semaine (notamment pour les robots) et une nouvelle peluche robot inutile.  Me soutenir sur Patreon Me retrouver sur YouTube On discute ensemble sur Discord Modèles de la semaine RLWRLD, GENE, SVGS, et la recherche intelligente de Netflix. Mistral souffle plus fort, assez pour compenser le vent d'est ? Gemma4 accélère ! Et s'incruste dans Chrome… depuis deux ans. EVE lève toi : Deepmind se lance dans la guerre spatiale. C'est rassurant. L'IA déjà en orbite mais sans datacenter. Souriez, vous serez filmés. Tout le temps, partout. L'IA va créer des emplois ! Oui. Ouiiiii, bien sûr. Appareillage Robotique sous tous les Angle : après le trilobite, la peluche. Les boules ! Encore des datacenters à la dérive. Cerebras de plus en plus de pognon. La RAMpocalypse touche les archivistes… Et pas seulement, mais AMD à d'autres cordes à son arc. Un petit tour au Fouqet's : on est serein chez ASML. La prochaine génération d'hélicoptère martien. Participants Une émission préparée par Guillaume Poggiaspalla Présenté par Guillaume Vendé

Le patron de Mistral.ai dresse un tableau sans concession de l'IA en Europe • Google muscle Android avec Gemini et réinvente la souris • TikTok attaqué en France • Un conflit social chez Samsung menace la production mondiale de puces • Les rédactions bousculées par l'IA • Publier un livre avec l'intelligence artificielle • Un futur moteur de recherche français boosté à l'IA • Gare à l'IA documentaire mal maîtrisée en entreprise. ⭐️ Découvrez Frogans, l'innovation française qui réinvente le Web [PARTENARIAT]===============================Plaidoyer sans concession pour la souveraineté européenne de l'IAAuditionné à l'Assemblée nationale, Arthur Mensch, cofondateur et directeur général de Mistral AI, a livré une analyse offensive sur l'état de l'intelligence artificielle en Europe. Pour lui, l'IA est devenue une ressource stratégique comparable à l'énergie : elle conditionne la souveraineté économique, militaire et culturelle du continent. Il appelle à investir massivement dans les modèles, les infrastructures et l'électricité bas carbone, faute de quoi l'Europe risque de dépendre durablement des États-Unis et de la Chine. Reste à savoir si Mistral aura les moyens financiers et politiques de rivaliser avec les hyperscalers américains.Vidéo de l'audition d'Arthur Mensch : https://www.youtube.com/watch?v=kKWOkWv6pJMLa cybersécurité nouveau champ de bataille IALa course à l'IA se déplace sur le terrain stratégique de la cybersécurité. OpenAI aurait présenté un modèle spécialisé capable d'anticiper des vulnérabilités inédites, avec un accès encadré mais ouvert à certaines organisations européennes, tandis que Mistral AI travaillerait également sur un modèle dédié. Ces outils, capables de détecter des failles avant qu'elles ne soient exploitées, deviennent des instruments de souveraineté numérique. Leur contrôle et leur accès sont désormais des enjeux diplomatiques autant que technologiques.Android passe à l'IA agentiqueLors de sa conférence Android, Google a présenté une version agentique de Gemini appelée à s'intégrer au cœur d'Android. Capable d'agir à la place de l'utilisateur, l'assistant pourra naviguer dans les applications, extraire des informations ou remplir des formulaires, avec validation humaine pour les actions sensibles. Une évolution majeure vers un smartphone proactif, qui transforme l'IA en véritable copilote numérique. Le déploiement est attendu progressivement sur les futurs appareils Android.Google réinvente la souris avec l'IALa filiale DeepMind de Google a dévoilé un prototype baptisé “Magic Pointer”, combinant capture d'écran locale et intelligence artificielle. En survolant un contenu, l'utilisateur peut demander instantanément un graphique, un résumé ou un recalcul contextuel. Cette interaction homme-machine repensée pourrait intégrer Chrome et les Chromebooks à terme. Une démonstration spectaculaire qui illustre l'intégration toujours plus fine de l'IA dans les gestes informatiques du quotidien.TikTok dans le viseur de familles françaises endeuilléesSeize familles réunies au sein du collectif Algos Victima ont déposé plainte contre TikTok pour abus de faiblesse, après plusieurs suicides d'adolescentes. Elles accusent l'algorithme de la plateforme d'avoir favorisé l'exposition répétée à des contenus anxiogènes ou dangereux. Au-delà du volet judiciaire, l'affaire relance le débat sur la régulation des réseaux sociaux et sur une possible interdiction avant 15 ans.La CNIL alerte sur les lunettes connectéesLa CNIL (Commission Nationale Informatique et Libertés) met en garde contre les risques de surveillance diffuse liés aux lunettes équipées de caméras et de micros. L'autorité française appelle à un usage responsable et propose plusieurs recommandations pour préserver la vie privée. Si ces dispositifs peuvent rendre des services, notamment pour les personnes malvoyantes, ils posent une question sociétale majeure : comment éviter une banalisation de la captation d'images dans l'espace public ?Samsung sous tension : menace sur la production mondiale de puces IAEn Corée du Sud, 50 000 salariés de Samsung menacent de se mettre en grève pour réclamer une meilleure redistribution des bénéfices liés à l'IA. Le groupe est l'un des rares fabricants mondiaux de mémoire HBM, composant clé des puces d'intelligence artificielle. Un arrêt prolongé de la production pourrait perturber toute la chaîne mondiale des semi-conducteurs. La planète tech observe avec inquiétude ce bras de fer social.IA et journalisme : vers la fin des tâches répétitives ?En direct de Gaspésie, Bruno Guglielminetti, animateur du podcast Mon Carnet, analyse l'impact de l'IA dans les rédactions. Entre menaces de grève et suppression de postes, la réécriture automatisée des dépêches cristallise les tensions. Pour lui, l'IA peut devenir un assistant éditorial précieux, libérant du temps pour l'enquête et le terrain. Un basculement culturel qui oblige les écoles de journalisme à revoir leurs formations.Mon nouveau livre sur le podcasting... publié grâce à l'IAJe vous présente mon livre Lancez votre podcast à l'ère de l'IA, consacré à la création de podcasts avec les outils d'intelligence artificielle. Autoédité avec l'appui d'outils IA pour la structuration, la correction et la mise en forme, le livre explore les nouvelles pratiques du média audio. Une démonstration concrète des mutations en cours dans l'édition et la création de contenus.Ibou, le pari d'un moteur de recherche françaisSylvain Peyronnet, cofondateur et CEO d'Ibou, présente ce moteur de recherche conversationnel français, conçu pour proposer une information plus transparente et pluraliste. L'objectif : éviter les bulles de filtrage et valoriser les sources en exposant les différents points de vue. Grâce aux modèles de langage récents, l'équipe affirme pouvoir bâtir un moteur performant sans dépendre d'une collecte massive de données utilisateurs. Un défi ambitieux face aux géants américains.IA et gestion documentaire : les risques invisibles en entreprise [PARTENARIAT]Guillaume Brault, directeur technique Europe du Sud chez Box, alerte sur les dangers d'une IA branchée sur des bases documentaires mal gouvernées. Sans classification préalable, un agent conversationnel peut faire remonter des informations sensibles à des collaborateurs non habilités. La clé réside dans l'étiquetage et la gouvernance des données afin de contrôler précisément ce que les modèles peuvent consulter et restituer. L'IA devient ainsi un révélateur des failles organisationnelles internes.Hébergé par Audiomeans. Visitez audiomeans.fr/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.

Our 244th episode with a summary and discussion of last week's big AI news!Recorded on 05/08/2026Hosted by Andrey Kurenkov and Jeremie HarrisFeel free to email us your questions and feedback at andreyvkurenkov@gmail.com and/or hello@gladstone.aiRead out our text newsletter and comment on the podcast at https://lastweekin.ai/In this episode:OpenAI released GPT-5.5 Instant as ChatGPT's new default model, showing large benchmark gains and crossing a “high” cyber-risk threshold under its preparedness framework, while bio-safety results were mixed.OpenAI investigated and patched ChatGPT's “goblin” obsession, attributing it to reinforcement-learning rewards that over-amplified playful creature metaphors in a nerdy persona that later bled across versions.Major industry moves included xAI's Grok 4.3 price cuts and voice tools, Mistral's unified Medium 3.5 model and Work mode, and Anthropic's managed-agent upgrades alongside a surprise SpaceX compute deal and reports of a much higher Anthropic valuation.Key policy and security developments covered the Musk–OpenAI trial details, Pentagon AI deployments on classified networks, expanded U.S. government pre-release model reviews, and reports of NSA testing Anthropic's Mythos on Microsoft software.Timestamps:(00:00:10) Intro / Banter(00:01:14) News Preview(00:04:39) Response to listener commentsTools & Apps(00:13:40) OpenAI releases GPT-5.5 Instant, a new default model for ChatGPT | TechCrunch(00:18:23) ChatGPT Became So Obsessed With Goblins That OpenAI Had to Intervene(00:27:14) xAI launches Grok 4.3 at an aggressively low price and a new, fast, powerful voice cloning suite | VentureBeat(00:33:49) Mistral's new flagship Medium 3.5 folds chat, reasoning, and code into one model(00:39:28) Anthropic updates Claude Managed Agents with three new features - 9to5Mac(00:43:42) ElevenLabs Revamps AI Music Platform as Fan-Focused ServiceApplications & Business(00:44:57) A diary, a threat, and a $30 billion stake: What the Musk vs OpenAI trial has actually shown in its first week - The Times of India(00:55:28) Anthropic, SpaceX Sign Deal to Boost AI Computing Power for Claude Software - Bloomberg(01:01:48) Anthropic in talks with investors to raise funds at $900 billion valuation, higher than OpenAI(01:02:37) Anthropic and OpenAI are both launching joint ventures for enterprise AI services | TechCrunch(01:06:15) Anthropic and FIS Are Building an AI Agent to Help Banks Police Financial Crimes(01:07:02) AMD's revenue jumps 38 percent from last year as Q1 data center sales hit $5.8 billion. | The Verge(01:08:51) Banks seek to offload risk to avoid ‘choking' on data centre debt(01:14:08) DeepSeek could be valued at up to $50 billion in first fundraising, sources say | ReutersProjects & Open Source(01:16:14) Natural Language Autoencoders Produce Unsupervised Explanations of LLM Activations(01:22:23) OpenAI just open-sourced its data center networking technologyPolicy & Safety(01:25:02) Pentagon inks deals with Nvidia, Microsoft, and AWS to deploy AI on classified networks | TechCrunch(01:27:27) Google, Microsoft, and xAI will allow the US government to review their new AI models | The Verge(01:32:11) NSA Testing Anthropic's Mythos to Find Flaws in Microsoft Tech(01:35:42) Introspection Adapters: Training LLMs to Report Their Learned BehaviorsResearch & Advancements(01:41:18) Recursive Multi-Agent Systems(01:51:47) Frontier Coding Agents Can Now Implement an AlphaZero Self-Play Machine Learning Pipeline For Connect Four That Performs Comparably to an External SolverSee Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.

Das ist das KI-Update vom 06.05. 2026 unter anderem mit diesen Themen: Mistral veröffentlicht Medium 3.5 und Cloud-Funktionen OpenAI und Anthropic gründen milliardenschwere Joint Ventures Mit KI auf der Suche nach Arzneistoffen und Informatiker*innen sind die besseren Vibe-Coder === Anzeige / Sponsorenhinweis === Dieser Podcast wird von einem Sponsor unterstützt. Alle Infos zu unseren Werbepartnern findet ihr hier. https://wonderl.ink/%40heise-podcasts === Anzeige / Sponsorenhinweis Ende === Links zu allen Themen der heutigen Folge findet Ihr im Begleitartikel auf heise online: https://heise.de/-11283944 Weitere Links zu diesem Podast: https://www.heiseplus.de/audio https://www.heise.de/thema/KI-Update https://pro.heise.de/ki/ https://www.heise.de/newsletter/anmeldung.html?id=ki-update https://www.heise.de/thema/Kuenstliche-Intelligenz https://the-decoder.de/ https://www.ct.de/ki Eine neue Folge gibt es montags, mittwochs und freitags ab 15 Uhr.

Ceo’s van grote technologiebedrijven zijn een lobbycampagne gestart voor het versoepelen van de Europese fusieregels. Onder andere Airbus, ASML, Ericsson, Siemens, Mistral, Nokia en SAP zijn samen in de pen geklommen en schrijven dat soepelere fusieregels nodig zijn voor Europese techbedrijven om mee te kunnen in de internationale concurrentie. See omnystudio.com/listener for privacy information.

Can competition laws keep pace with the AI race? Blanche Savary de Beauregard, General Counsel at Mistral AI, joins co-hosts Anora Wang and Clémence Coppin, in collaboration with the New York State Bar Association, to discuss how a European AI company competes against U.S. and Chinese makers of AI foundation models, the strategic logic behind Mistral's major industry partnerships, and why Europe's regulatory fragmentation makes scaling uniquely difficult for emerging AI champions. Blanche offers a candid take on why both under- and over-enforcement are genuine risks in a market that can foreclose before regulators have fully mapped it. Listen to this episode for a rare industry perspective on AI competition policy in 2026. With special guest: Blanche Savary de Beauregard, General Counsel, Mistral AI   Related Links: Mistral AI Hosted by: Anora Wang, Arnold & Porter and Clémence Coppin, Latham & Watkins

Tim Cook passe la main à John Ternus • Anthropic et OpenAI jouent avec la peur autour de l'IA • Google et Microsoft installent des agents dans la bureautique • Mistral cherche sa voie face aux géants • Les robots humanoïdes impressionnent en Chine • Montréal mise sur les startups pour améliorer la mobilitéAvec Bruno Guglielminetti (Mon Carnet)===============Description détaillée===============Apple après Tim Cook (0:06)Nous revenons sur le départ annoncé de Tim Cook et l'arrivée de John Ternus à la tête d'Apple, un passage de relais qui remet le produit au centre du jeu. On analyse l'héritage de Cook, entre l'échec d'Apple Plans en 2012, le succès de l'Apple Watch et le virage stratégique d'Apple Silicon. À lire aussi sur Monde Numérique et sur Mon Carnet.Apple Intelligence et la dépendance à Google (4:02)Nous discutons du retard d'Apple en IA, mais aussi de ses atouts matériels pour faire tourner des modèles localement sur ses appareils. L'arrivée de services liés à Apple Intelligence avec l'appui potentiel de Google pose une question stratégique : partenariat temporaire ou vraie dépendance technologique ?Anthropic Mythos, entre cybersécurité et marketing de la peur (9:34)Nous décryptons le cas Anthropic et son modèle Mythos, présenté comme extrêmement puissant pour détecter des failles dans du code, y compris des vulnérabilités inédites. L'outil peut renforcer la défense informatique, mais il nourrit aussi les inquiétudes s'il tombait entre de mauvaises mains. Nous soulignons surtout la stratégie de communication anxiogène de certains acteurs de l'IA.OpenAI et la protection des données sensibles (15:32)Nous évoquons le lancement d'un filtre de confidentialité par OpenAI, destiné à empêcher l'aspiration de données sensibles dans les usages professionnels de l'IA. Ce type d'outil apparaît indispensable dans les organisations, même s'il arrive tardivement au regard de la généralisation des assistants génératifs.Google Workspace et Microsoft 365 passent à l'ère des agents (17:31)Nous revenons sur les annonces de Google Cloud Next et sur l'offensive parallèle de Microsoft 365 autour de Copilot. Les agents IA s'installent dans les outils de travail pour rédiger, assister, automatiser et même imiter le style de l'utilisateur. Nous restons prudents sur leur usage réel, car ces outils peuvent vite échapper au contrôle si l'on ne les teste pas dans un environnement sécurisé.Mistral, xAI et le casse-tête de la souveraineté (23:11)Nous commentons les discussions supposées entre Mistral AI, xAI et Cursor, dans un contexte où l'entreprise française est devenue un symbole politique autant qu'un acteur technologique. Nous évoquons aussi l'hypothèse d'un recentrage vers le traitement de données à la manière de Palantir, avec un possible intérêt stratégique pour l'Europe.Hébergé par Audiomeans. Visitez audiomeans.fr/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.

OpenAI liefert eine Rekordwoche: ChatGPT Images 2 kombiniert Reasoning mit Bildgenerierung – Infografiken, Speisekarten und Comicstrips entstehen per Prompt. GPT 5.5 überholt Claude Opus 4.7 in vielen Benchmarks. SpaceX will Cursor für $60 Mrd. übernehmen, inklusive $10 Mrd. Breakup-Fee – vermutlich um KI-Revenue fürs IPO aufzupolieren. Der SpaceX-IPO-Prospekt taxiert den eigenen Markt auf $28,5 Billion, davon $26,5 Billion für KI. Amazon kauft den Telko-Anbieter Globalstar, Project Houdini beschleunigt modularen Data-Center-Bau. DeepSeek V4 erscheint als stärkstes chinesisches Open-Source-Modell. Anthropic kooperiert mit Freshfields für Legal AI. OpenAI holt Ex-Airbnb-Manager für EMEA. USVC will VC-Investments ab $500 für Kleinanleger öffnen. Polymarket führt Perpetuals ein. Meta, Microsoft und Snap entlassen Tausende. Tesla liefert solide Earnings, aber FSD funktioniert nicht auf Hardware 3 – eine Lüge an Käufer. Meta will Mausbewegungen und Tastaturanschläge der Mitarbeiter für KI-Training erfassen. Samsung-Mitarbeiter streiken. Talon One wird für €750 Mio. an Adyen verkauft. Aleph Alpha wird von Cohere übernommen.  Unterstütze unseren Podcast und entdecke die Angebote unserer Werbepartner auf ⁠⁠⁠⁠⁠⁠doppelgaenger.io/werbung⁠⁠⁠⁠⁠⁠. Vielen Dank!  Philipp Glöckler und Philipp Klöckner sprechen heute über: (00:00:00) ChatGPT Images 2 (00:07:19) GPT 5.5 und Cursor-Übernahme durch SpaceX (00:18:35) SpaceX-IPO-Prospekt: $28,5 Billion TAM (00:24:36) GPT 5.5 überholt Claude Opus 4.7 (00:26:37) OpenAI EMEA-Chef von Airbnb (00:29:09) DeepSeek V4 und China-Industriespionage (00:34:28) Google TPU 8: Training und Inferenz getrennt (00:38:47) Anthropic + Freshfields: Legal AI (00:43:05) OpenAI Super-App, USVC ab $500 (00:51:00) Layoffs: Meta, Microsoft, Snap (00:58:37) Tesla Earnings und FSD-Hardware-Lüge (01:12:34) Earnings: ServiceNow, SAP, Intel, Samsung-Streik (01:19:00) Polymarket: Heizlüfter-Betrug (01:31:18) Talon One: €750 Mio. Exit an Adyen (01:38:50) Aleph Alpha wird von Cohere übernommen Shownotes SpaceX sichert sich Kaufrecht für Cursor - ft.com XAI prüfte Kooperation mit Mistral und Cursor - businessinsider.com SpaceX-IPO: KI als größte Chance im Prospekt - reuters.com SpaceX: KI-Datenzentren im All nicht rentabel - reuters.com OpenAI GPT 5.5 und ChatGPT als Super-App - techcrunch.com OpenAI holt Airbnb-Manager als EMEA-Chef - bloomberg.com Tencent und Alibaba verhandeln DeepSeek-Investment - theinformation.com Weißes Haus wirft China industriellen KI-Diebstahl vor - ft.com Google TPU 8: Eigener Inferenz-Chip - wsj.com Google Cloud: Neue TPU-Chipreihe vorgestellt - bloomberg.com Anthropic und Freshfields: Legal-AI-Deal - ft.com USVC- xcancel.com Meta entlässt 10% für KI-Fokus - cnbc.com Microsoft: Abfindungen für 7% der Belegschaft - wsj.com Microsoft: Abfindungen für 7% der US-Belegschaft - ft.com Tesla Q1 2026 Earnings - wsj.com Tesla: Ärger mit frühen Kunden wegen FSD - marketwatch.com Musk kauft eigene Cybertrucks über Firmen - teslarati.com Air Force kauft Cybertrucks als Schießziele - fortune.com ServiceNow -14%: Iran-Krieg trifft Subscriptions - cnbc.com SAP Q1: Cloud-Revenue +27% - seekingalpha.com Intel-Aktie steigt durch KI-Boom über Dotcom-Niveau - ft.com Samsung: 30.000 streiken für KI-Gewinne - bloomberg.com Polymarket: Heizlüfter manipuliert Wetter-Wette - xcancel.com Polymarket startet gehebelte Perpetuals - cnbc.com Meta trackt Mausbewegungen für KI-Training - reuters.com Meta-Mitarbeiter empört über Überwachung - xcancel.com Angermayer: Enhanced Games als SPAC - xcancel.com FBI ermittelt gegen NYT-Reporterin - nytimes.com Talon One: €750 Mio. Exit an Adyen - manager-magazin.de Personio erstmals profitabel - handelsblatt.com Telekom erwägt volle T-Mobile-Übernahme - bloomberg.com Glöckler und das OMR-Poster - linkedin.com Google investiert bis zu $40 Mrd. in Anthropic - wsj.com Cohere übernimmt Aleph Alpha, Schwarz investiert $600 Mio. - bloomberg.com

This week, Salesforce, OpenAI, Microsoft, and Google all made major moves toward "headless" software — platforms designed for agents rather than human users. The episode explores what this shift means for business models, the future of SaaS pricing, and who captures the value when agents become the primary consumers of enterprise tools. In the headlines: OpenAI triples its compute targets to 30 gigawatts, Google unveils separate TPU chips for training and inference, and Mistral may be joining forces with xAI.AI Practitioner's Credential Survey - ⁠⁠⁠https://tally.so/r/vGOLr4⁠⁠⁠Brought to you by:KPMG – Agentic AI is powering a potential $3 trillion productivity shift, and KPMG's new paper, Agentic AI Untangled, gives leaders a clear framework to decide whether to build, buy, or borrow—download it at ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠www.kpmg.us/Navigate⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Granola - The AI notepad for people in back-to-back meetings. 100% off your first 3 months with code AIDAILY at ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠http://granola.ai/aidaily⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Mercury - Modern banking for business and now personal accounts. Learn more at ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://mercury.com/personal-banking⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Zenflow Work - Agents for knowledge work - ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://zenflow.free/⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Drata - The agentic trust management platform - ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://drata.com/⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Blitzy - Want to accelerate enterprise software development velocity by 5x? ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://blitzy.com/⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠AssemblyAI - The best way to build Voice AI apps - ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://www.assemblyai.com/brief⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Robots & Pencils - Cloud-native AI solutions that power results ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://robotsandpencils.com/⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠The Agent Readiness Audit from Superintelligent - Go to ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://besuper.ai/ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠to request your company's agent readiness score.The AI Daily Brief helps you understand the most important news and discussions in AI. Subscribe to the podcast version of The AI Daily Brief wherever you listen: ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://pod.link/1680633614⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Our Newsletter is BACK: ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://aidailybrief.beehiiv.com/⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Interested in sponsoring the show? sponsors@aidailybrief.ai

ChatGPT, Claude, Gemini ou encore Grok… Ces robots conversationnels qui fonctionnent grâce à l'intelligence artificielle ont fait leur apparition à partir de novembre 2022, et ils connaissent un immense succès.En coulisses, les entreprises qui développent ces outils (OpenAI, Anthropic, Mistral, Google…) sont lancées dans une course effrénée pour devenir leader de ce domaine, qui pèse des milliards de dollars d'investissements.Code source fait le point sur cette guerre industrielle de l'IA avec Patrick Béja, podcasteur indépendant spécialisé dans les technologies, il anime une émission hebdomadaire, « Le Rendez-vous Tech ».Écoutez Code source sur toutes les plates-formes audio : Apple Podcast (iPhone, iPad), Amazon Music, Podcast Addict ou Castbox, Deezer, Spotify.Crédits. Direction de la rédaction : Pierre Chausse - Rédacteur en chef : Jules Lavie - Reporter : Judith Perret - Production : Thibault Lambert - Réalisation et mixage : Pierre Chaffanjon - Musiques : François Clos, Audio Network - Photo : Jason Redmond / AFP. Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

Today, we check in a year after the first Unsupervised Learning x Latent Space Crossover special to discuss everything that has changed (there is a lot) in the world of AI. This episode was recorded just after AIE Europe, but before the Cursor-xAI deal.Unsupervised Learning is a podcast that interviews the sharpest minds in AI about what's real today, what will be real in the future and what it means for businesses and the world - helping builders, researchers and founders deconstruct and understand the biggest breakthroughs.Thanks to Jacob and the UL production team for hosting and editing this!Jacob Effron* LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/jacobeffron/* X: https://x.com/jacobeffronFull Episode on Their YouTubeWe discuss:* swyx's view from the center of the AI engineering zeitgeist: OpenClaw, harness engineering, context engineering, evals, observability, GPUs, multimodality, and why conference tracks now reveal what matters most in AI* Whether AI infrastructure has finally stabilized: why “skills” may be the minimal viable packaging format for agents, why infra companies have had to reinvent themselves every year, and why application companies have had an easier time surviving model volatility* The vertical vs. horizontal AI startup debate: why application companies can act as the outsourced AI team for enterprises, why some horizontal companies still matter, and why sandboxes may be the clearest reinvention of classic cloud infrastructure for the AI era* The “agent lab” playbook: starting with frontier models, specializing for your domain, then training your own models once you have enough data, workload, and user behavior to justify the cost and latency savings* Why domain-specific model training is real, not just marketing: how companies like Cursor and Cognition can get users to choose their in-house models, and why search, domain specialization, and distillation are becoming more important* Open models, custom chips, and alternative inference infrastructure: why swyx has turned more bullish on open source, why non-NVIDIA hardware is suddenly getting real attention, and why every 10x speedup can unlock new product experiences* What it means to sell to agents instead of humans: why agent experience may mostly just be good developer experience by another name, why APIs and docs matter more than ever, and how pretraining-data incumbents are compounding advantages in an agent-first world* Why memory and personalization may become the next big wedge: today's models mostly reward frequency of mentions, but in the future, swyx expects product choice to be shaped much more by personalized memory systems* The state of the AI coding wars: why coding has become one of the largest and fastest-growing categories in AI, how Anthropic, OpenAI, Cursor, and Cognition have all ridden the wave, and why the category may still have more room to run* Capability exploration vs. efficiency: why the industry is still in a token-maxing, experiment-heavy phase where people are rewarded for spending more rather than less* Claude Code vs. Codex and the strange stickiness of coding products: why first magical product experiences may matter more than expected, and why the bigger mystery may be why only a few names have emerged as real winners so far* What the end state of the coding market might look like: two major players, a longer tail of niche products, and possible disruption if Microsoft, Mistral, xAI, or the Chinese labs push harder into coding* Where application companies still have room against the labs: why frontier labs are trying to expand into verticals like finance and healthcare, but still leave space for focused companies that own the workflow and the last mile* Why coding may be a preview of every other AI market: the first category to truly go parabolic, the clearest example of foundation model companies colliding with application companies, and a template for how future vertical AI markets may develop* Why AI valuations now feel unbounded: from billion-dollar ARR products built in a year to trillion-dollar market caps, swyx and Jacob unpack how the AI market has broken traditional startup intuitions about scale and durability* Consumer AI vs. coding AI: why ChatGPT's consumer category may have plateaued on frequency and product design, while coding continues to feel like a daily-use category with real momentum* The next product frontier beyond coding: consumer agents, computer use, and “coding agents breaking containment,” with swyx's thesis that 2025 was the year of coding agents and 2026 may be the year they begin to do everything else* Whether foundation models are really killing startup categories: why swyx is less worried for early founders, more worried for mid-size startups and traditional SaaS, and why building something ambitious may now be the best job interview for a frontier lab* AI vs. SaaS and the internal culture war around adoption: the tension between AI-native employees who want to rip out expensive software and skeptics who think quick AI-built replacements create fragile systems* Why traditional SaaS may be under real pressure: swyx's own experience spending six figures on event and sponsor management software, the temptation to rebuild it cheaply with AI, and the broader question of whether teams will trust custom AI-native replacements* Biosafety, security, and frontier model access: why swyx raised biosafety at a dinner with Anthropic's Mike Krieger, why Krieger argued security is the bigger issue, and what restricted model releases reveal about Anthropic vs. OpenAI* The era of giant models: why 10T+ parameter systems may only be a temporary rationing phase before bigger clusters arrive, why labs may increasingly keep their most powerful models private for distillation, and why scale alone no longer feels like a complete answer* Memory as the slowest scaling factor in AI: why context windows have improved far more slowly than people hoped, why million-token context still has not changed most real workflows, and why memory may be the key bottleneck for the next generation of systems* What swyx changed his mind on in the past year: becoming more bullish on open models, more convinced that the top tier of agent startups behaves very differently from the median AI company, and more optimistic about fine-tuning and specialized model adaptation* “Dark factories” and zero-human-review coding: the next frontier after zero human-written code, where models not only write the code but ship it without human review, forcing companies to rethink testing and verification from first principles* Why RL and post-training may matter more than people assumed: even if the resulting models get thrown out every few months, the data, workflows, and domain-specific improvements persist* Synthetic rubrics, Doctor GRPO, and multi-turn RL: why reinforcement learning is becoming much more domain-specific and multi-step than many people realize, opening the door to much deeper customization* The next frontier after coding: memory, personalization, and world models, including why swyx thinks world models matter not just for robotics or gaming, but for giving AI something closer to lived understanding* Fei-Fei Li, spatial intelligence, and the Good Will Hunting analogy: the idea that today's LLMs may know everything by reading it all, but still lack the lived experience that turns knowledge into a deeper kind of intelligenceTimestamps* 00:00:00 Intro preview: AI coding wars, startup pressure, and market structure* 00:00:28 Welcome to the Latent Space × Unsupervised Learning crossover* 00:01:17 What AI builders are focused on now: OpenClaw, harnesses, and infra* 00:04:33 Why AI infra is harder than apps, and where startups can still win* 00:06:39 Should companies train their own models?* 00:09:28 Open models, custom chips, and the new inference race* 00:11:25 Designing products for agents, not just humans* 00:16:49 The state of the AI coding wars in 2026* 00:19:27 Capability exploration, token-maxing, and why coding is going parabolic* 00:21:41 What the end state of the coding market could look like* 00:23:50 Where app companies still have room against the labs* 00:27:02 Why AI valuations and market swings feel unprecedented* 00:28:56 Consumer AI vs. coding AI, and why sticky products still matter* 00:32:28 What the next breakthrough product experience might be* 00:32:53 2026 thesis: coding agents break containment and eat the world* 00:35:27 Are foundation models wiping out startup categories?* 00:37:33 AI vs. SaaS, vibe coding, and internal team tensions* 00:40:01 Biosafety, security, and the politics of restricted model releases* 00:42:19 Giant models, compute constraints, and the limits of scale* 00:44:30 Memory as the real bottleneck in AI* 00:44:57 Why swyx changed his mind on open models* 00:47:44 Dark factories and the future of zero-human-review coding* 00:49:36 Why post-training and RL may matter more than people think* 00:51:50 Memory, world models, and the next frontier of intelligence* 00:53:54 The Good Will Hunting analogy for LLMs* 00:54:21 OutroTranscript[00:00:00] swyx: Isn't that crazy? That number is just mind boggling.[00:00:03] Jacob Effron: What is the state of the AI coding wars today?[00:00:05] swyx: We're in a phase of sort of like capability exploration. The general thesis that I have been pursuing now is that the same way that 2025 was a year coding agents 2026 is coding agents breaking containments to do everything else.[00:00:16] Jacob Effron: Do you worry about the foundation models just getting into a bunch of these startup categories?[00:00:21] swyx: Mid-size startups. Yes.[00:00:23] Jacob Effron: What do you think the end state of this market is[00:00:25] swyx: for the market structure to, to significantly change? There would be[00:00:28] Jacob Effron: today on unsupervised learning. We had a, a fun episode and what's really become an annual tradition, a crossover episode with our friends at Latent space.Swix and I sat down and we talked about everything happening in the AI ecosystem today. What we thought of the various changes at the model layer, what's happening in the infra world, the coding wars, and a bunch of other things. It's a ton of fun to do this with someone I really respect and another great podcaster in the game.Without further ado, here's our episode. Well switch. This is, uh, super fun to be back with another unsupervised learning, uh, latent space crossover episode.[00:01:02] swyx: Yeah,[00:01:02] Jacob Effron: I feel like a lot of places we could start, but you know, one thing I always find fascinating, uh, about the way you spend your time is you obviously are like at the epicenter of this engineering movement and community, and you run these events and conferences and put on these.Awesome talks and, and I think just have a great pulse on the zeitgeist of what's going on.[00:01:16] swyx: Yeah.[00:01:17] Jacob Effron: Maybe to, to start just what are the biggest topics people are thinking about right now?[00:01:21] swyx: Yeah, so I just came back from London, uh, where we did a IE Europe and we're doing roughly one per quarter now, which Yeah, you've[00:01:27] Jacob Effron: really up[00:01:27] swyx: the, hopefully[00:01:28] Jacob Effron: up the, up the pace.[00:01:29] swyx: It's trying. We're trying to match AI speed, youknow?[00:01:30] Jacob Effron: Yeah, exactly. The tops would be completely different, I imagine. Uh,[00:01:33] swyx: yeah. You know, I definitely curate the tracks, like you can see what I think. When you see the track list and the, the speakers that I invite, obviously Open Claw is like the story of the last four or five months, and then be, be just below that.I would consider harness engineering, context engineering to be two related topics in agents and rag. And then there's a long tail of Evergreen stuff like evals, observability, GPUs, uh, and uh, LM infra and just general, just in general. We also have other updates on like multimodality and, uh, generative media, let's call it.Um, but I definitely, the, the first three that I mentioned are top of mind people. Yeah.[00:02:13] Jacob Effron: I think harness is particular like, so interesting. Um, you know, there was this tweet from Harrison Chase, the, the lane chain, CEO, that, that caught my eye recently where he said, you know, it finally feels like we have stability, uh, around the infrastructure for, uh, you know, around ai.And I think what. He basically was implying his like, look over the past two, three years as a company at the epicenter of AI infrastructure, it was a bit like playing whack-a-mole, right? You were constantly moving around with, however, the building patterns were evolving[00:02:36] swyx: for Harrison for sure. Right? Like he's basically had to reinvent the company every year since he started Lang Chain.Right? It was Lang chain, Ang graph and LP agents and like, uh, I think he's like one of the most nimble, adept sharp people about this. Yeah. Yeah.[00:02:49] Jacob Effron: Saying now, now is finally the time stability[00:02:51] swyx: this. Yeah.[00:02:52] Jacob Effron: Yeah. Um, do you buy that or what have you kind of make of that take?[00:02:56] swyx: I think that. It, it's very expensive to say this Time is different sometimes, but when you're just writing code, like it's actually okay to just like try to make a call and I think it may not even matter if this call is right or not.Like I just don't even care that much because you can be right on a thesis, but if you don't, you don't figure out how to monetize the thesis, then who cares if you said something first that said, um, it does feel like, for example. Uh, we went through a lot of different ways of passion packaging integrations up with, uh, with agents.And it feels like we've landed at skills, which is like the minimal viable format. Yeah. Which is just a markdown file, uh, with some scripts attached to it, and I don't see how it can be more simple than that. And so there is some justification for. The stability around harnesses. I feel like there may be more adaptation with regards to maybe like the real time elements or subagents or memory or any of those like agent disciplines, let's call it in, in agent engineering.Uh, but if, if the thesis is that, okay, you just want agents are LMS with tools in the loop with a file system, what they can do. Retrieval with, with skills and all these like standard tooling that now seems to be relatively consensus then probably. That makes sense. Um, I just think like there's no point trying to stake your reputation on this thesis that we're there because if it changes again, just change with it.It's fine.[00:04:33] Jacob Effron: Yeah. It's always, you know, I've always been struck by how that is. Much more challenging for infrastructure companies and application companies. Like obviously I think, yeah. You know, on the application side you've seen, you know, Brett Taylor from Sierra Max, from Lara. Like, they're like, look, we build, you know, what's ahead of the models and we're willing to throw everything out every three months, you know, as the models get better and better.Exactly. Yeah. But the thing you at least have there is you have. Uh, you have an end customer, right? That's like decently sticky. Um, you know, they will mostly stick, you know, they'll, they'll give you a shot at least of, of building these things. What I've always found more challenging, uh, at, at the kind of like, you know, reinvent yourself every three months of the infrastructure layer, it's like, you know, developers are definitely a, a pickier audience maybe than an accounting firm or, uh, you know, a bank.Yeah. And so it's definitely a, a, a more challenging position to be in to, to have to constantly reinvent yourself.[00:05:17] swyx: Yeah. Yeah. Yeah. And, and like when they turn, it's like. Very complete. Like, they'll leave to like the, the hot new thing, uh, because there's like no defensibility, I guess. Like e even, even if you are a database, like, uh, people can migrate workloads off databases.Like it's, it's a, it's a known thing. Uh, so I think like basically what we're talking about is the vertical versus horizontal, uh, debate in, in AI startups. And uh, the way I think about it also is just that like when you are. Um, Lara, when you are a bridge, like you are the outsource AI team, right? You, you are, your job is to apply whatever state ofthe art AI methods.[00:05:55] Jacob Effron: Yeah. Like this translation layer between model capabilities and your[00:05:57] swyx: own customers. Yeah. To, to the end customers and like, well, if they didn't have you, they would've to hire in house and they're not gonna hire in house so they have you. And like, I think that's like a reasonable, like very robust to any whatever trends and, and discoveries that people make in, in the engineering layer.I do think like there is, um. It like sort of useful horizontal companies being built, but they're all. Very much like, sort of like the reinventions of classic cloud in the AI era and the, the primary one being sandboxes. Yeah. Um, which like, it's another form of compute guys, like, let's not get too excited about it.But I mean, like the, the workloads are enormous.[00:06:38] Jacob Effron: Right.[00:06:38] swyx: Yeah.[00:06:39] Jacob Effron: It's interesting, and I feel like as, as part of this, you know, the questions that folks are asking around infrastructure, there's a lot around, you know, the extent to which companies should have their own AI teams and what they should be doing in-house.And, you know, uh, I think there's questions around should people be training their own models? Should people be doing, you know, rl, uh, in-house based on the data they have? I feel like, you know, one has to evolve their takes on this every, every three months with paces. But where, where are you at on this today?[00:07:00] swyx: I think, well, I mean actually all models have gone up. Um, and obviously I'm involved in cognition and also cursors doing, doing, uh, a lot of own model training. And I think that that is some part of the, what I've been calling the agent lab playbook, where you start off with the state of the art models from, uh, from the big labs and you, uh, specialize for your domain.But once you have enough workload and enough high quality data from your users, then you can obviously train your own models and like save a lot on cost and latency and all that, all that good stuff. Um, you also get like a marketing bonus of like calling it some fancy name and putting out some research[00:07:38] Jacob Effron: from my seat.I can't tell how much of it is like actual, you know, value that's provided to the end user. And how much of it is that marketing bonus? Right. It seems some combination of the[00:07:45] swyx: I think it's both.[00:07:46] Jacob Effron: Yeah.[00:07:46] swyx: Um, no, no. There, there actually is real value. Um, and you, you know that for a number of reasons. Like one, even when it's not subsidized, people do choose it as like one of the top four or five.This is both composer two and, uh, suite 1.6 I one of the top five models. Like in a, in a fair market? In a free market, yeah. In a, in a, in a model switch. Or people do choose it and like, it's not subsidized. Like, so that's as good as it gets. Uh, but beyond that, like domain specific models, for example. For search with, with both, which both companies have absolutely makes, makes a ton of sense.Everyone says like, yeah, we should always, always do this. And honestly like, I think the infrastructure for that is becoming easier with, um, like thinking machines tinker thing as well as primary like, uh, lab stuff. Yeah, I mean like, this is one of those like reversal of the, the bitter lesson where you first bootstrap on the large models and the general purpose models to get big.And as you get very well-defined workloads that are just high quantity but not high variance, um, then you just distill down to a smaller model and run that on your own. Right. Which like totally makes sense.[00:08:50] Jacob Effron: What I'm less clear on is the kind of DIY RL use case, which I think is really mostly around, you know, improved, uh, quality for, for different things.Obviously there's probably like more efficient ways to, you know, get a smaller model that's that's faster and cheaper. And it'll be interesting to see whether. You know, obviously you had, you know, uh, two, three years ago this whole case of companies that were, you know, pre-training and claiming better outcomes in, in their domains than getting kind of cooked as each model iteration improved.You know, I wonder whether that's a, a similar story plays out in the, uh, in, in the, our all space. Yeah, for the focus on, on on pure outcomes and quality, not the cost side, which clearly your own models for cost at scale makes a ton of sense.[00:09:28] swyx: I think there are this, there are two sides of the same coin.Like you basically always want to hold, uh, quality constant or trade off a little bit of quality for a drastic decreasing cost. And that's true for everyone. Uh, one element I wanted to bring out, which is very much in favor of open models, is custom chips. So this would be cereus, but also talu. And then there's a huge range of stuff in between.This has been a huge story this past year on just like everything non Nvidia is getting bid up, including like freaking MatX is working for, which is very, which is very rewarding for me, but I think one of those things where like, oh, like the suddenly, because the number of alternative. Hard, uh, hardware is increasing and the inference that you can get is insanely high.Like, um, we're talking thousands of tokens per second instead of less than a hundred. So the trade off for qua quality doesn't hold as much anymore because the speed is so high.[00:10:24] Jacob Effron: Have you seen a lot of companies go all in on the alternative chip?[00:10:26] swyx: So cognition has Yeah. On Cerebras, uh, and, and so has OpenAIUm, uh, and so no, I don't think so beyond that, uh, and that, do you think that's like a, that's mostly, that's foreshadowing of, that's, yeah. I used to be kind of a skeptic in terms of like, okay, so what if I get my inference at a hundred to a hundred tokens per second sped up to 200 tokens per second. It's only two X faster.It's not that big a deal. Um, but when you, uh, I think every 10 x does unlock a different usage pattern. Um, and you, we have proof in Talas and, and some of the others. That you can actually, um, drastically imp improve inference speed and what happens from there? I don't even really know, like it's, it's so hard to predict when entire applications just appear at once.Yeah. Uh, and it also isn't that expensive, right? So like, um, this is one of those things where like, I, I think the, the investment cycle is gonna be multi-year. Um, and I. Would caution people to not dismiss it too, too quickly.[00:11:25] Jacob Effron: Yeah. I mean, one other like infra question I was curious to get your thoughts on is obviously it seems increasingly a lot of the cutting edge infra companies are building for agents as the buyers of their product or users of their product, right?[00:11:35] swyx: Ooh,[00:11:36] Jacob Effron: and[00:11:37] swyx: another huge theme. Yeah. Yeah.[00:11:38] Jacob Effron: And I'm trying to figure out like what. What, what do you have to do differently about selling into agents? Um, are they just the ultimate rational developers? Uh, or is there, you know,[00:11:46] swyx: no, absolutely not. Um, I think they are easily prompt, injected and, uh, very tuned towards like, basically com compounding existing winners.[00:11:57] Jacob Effron: Yeah,[00:11:57] swyx: so like if, like, congrats if you won the lottery for getting into the training data right before 2023, because now you're like installed in there for the foreseeable future. But yeah. Uh, you know, one stat that Versal, uh, CTO Malta dropped at my conference was that there are now, uh, 60% of traffic to Elle's, um, like app arch, like admin app architecture for like configuring versal applications, uh, is bought.It's not, it's not human. Uh, so like your primary customer is agents now. Um, and it's mostly co like mostly coding agents, mostly people using CLI on CP or whatever. But yeah, I mean, I think. More. I, I think step one, if it doesn't exist as an API that agents can use, it doesn't exist. Right, right. Which I think is like, uh, it's a good hygiene thing anyway, to, to make everything API available, but not as like an extra, um.Push on like products, people to not only work on the ui, um, you should probably work on the on SCLI stuff. Beyond that, I think honestly there is like, so I, I come from the sensibility of, I think everything that you are trying to do for agents experience now, which is the term that Matt Bowman and Nullify is trying to coin, is the same thing that you should have been doing for developer experience.That you should have had good docs, you should have had a consistent API, uh, that is. Mostly stateless. Um, you should have, I guess, discoverable or progressive disclosure or like search or like whatever. And so now that people have energy in like finding these customers to do that, that's great. Um, do I believe in.Extending beyond that into something like a EO, um, for gaming The chatbots? Not necessarily, but obviously there's gonna be huge advantages when people who figure out the short term wins. Yeah. And short term wins can compound.[00:13:43] Jacob Effron: Do you think these compounding advantages to like the, the pre-training data cutoff companies, like, you know, obviously over some period of time, I imagine that doesn't persist.And so as you think about like. I dunno, three, four years from now what the, you know, selection criteria end up being. Do you think it still mirrors exactly what you were saying before? Like it's exactly what you should have been doing all along to sell a good product to developers?[00:14:01] swyx: It could be, except that I think in three, four years we'll probably have much better memory and personalization.So then general a EO or GEO doesn't really matter as much. So I think whatever memory or personalization system we end up with will probably d determine what you end up choosing much more. Than, than what is currently the case, which is just frequency of mentions, let's call it. Yeah,[00:14:26] Jacob Effron: yeah.[00:14:26] swyx: Uh, so you just spa quantity and I think that's, I mean, that's something I'm looking forward to.I do think, like, like, you know, I, I think that the fundamental exercise to work through for yourself is if you start a new, um, sort of. Uh, disruptor company. Now there's a, there's a big incumbent that everyone knows, like, like superb base. Super base is like, kind of like the Postgres, like database, uh, incumbent.If you wanna start like new superb base, how would you compete with them? And I don't necessarily have the answer, but I, I, I do think like people, like resend like relatively new. I think they would start like 20, 23 and still there was, there was a recent survey where like, people. Checked what Claude recommends by default.If you just don't prompt it with anything, just say, gimme an email provider and says, resent as in like 70, 70% of each cases. Like the fact that you can get in there with like such a relatively short existence, I think is, is encouraging.[00:15:14] Jacob Effron: Yeah.[00:15:14] swyx: I do think like. Um, you do want to do whatever it is to, to like to, to get in that Very short mentions this because, um, it's not gonna be 20 of them, it's gonna be like three.[00:15:26] Jacob Effron: No, definitely. It feels like, uh, you know, probably more, more consolidation than ever. Uh, or, or kind of like, you know, uh, a winner take most market than maybe the, the, the physics of go-to market in the past. Yeah. Might have, uh, enabled.[00:15:38] swyx: The other thing also is like, semantic association is gonna be very important, uh, in the sense that like, you want to do like the combo articles where you're like, use my thing with for sale, with blah, blah.And like that all gets picked up in a, in a corpus. And so that's. Probably one thing that you, you wanna do? Well, I don't know what else. Uh, it's, it's, it's, it's one of those things where like, I think I feel, I feel I'm behind, uh, I don't know how you feel about this, but like,[00:16:04] Jacob Effron: I think AI is just everyone constantly feeling like they're behind some, uh,[00:16:08] swyx: yeah.With,[00:16:09] Jacob Effron: I wanna meet the person that doesn't feel behind,[00:16:11] swyx: but like with, with ax, right? Like, so, so like, my, my stance was that exactly what I said before, like everything that you, that you should do for agents is something that you should have done for humans anyway. Yeah. And so. To the extent that you're just getting it more energy to, to do things for agents, great.But like, uh, it's hard to articulate what new thing apart from just like more spam, um, that you should be doing. Anyway, that would be my take right now. Um, I I, I do think like there, there will be more turns at this. I think the personalization turn that is coming, um, will be big. And I don't know what that looks like because like basically we're kind of, we feel kind of tapped out on the memory side of things.[00:16:49] Jacob Effron: Yeah. I, I guess since we last chatted, you know, you, you took this role over at cognition, um, and you've obviously have a, have a front row seat to the AI coding space today. You know, I feel like coding in many ways. You know, people view it as this, like, I mean, besides being like the, the mother of all markets and this massive opportunity, I think it's kinda a preview of like, what's to come for many other spaces.Both. Yeah. You know, I feel like agents are most advanced in coding. I also feel like the, you know, competition between foundation models and application companies, you know, and, uh, mirrors what we may see in other spaces. And so maybe for our listeners, can you just lay out like what is the state of the AI coding wars today?[00:17:25] swyx: Um, it is massive, right? Like, uh, and I don't think necessarily, last time we talked about this, we appreciated the size of what[00:17:32] Jacob Effron: No, I wish we did.[00:17:33] swyx: I state of AI coding wars today, um, both opening eye philanthropic have made it their p serials to competing coding. Um, and. Tropic is like 2.5 billion in a RR just from Cloud Code.The way they recognize a RR is. Opt for debate, uh, open ai. I don't think the, a public number is known, but let's call it 2 billion as well. And then cursor is like, rumored to be 2 billion, you know? And, and those, those are like the public numbers that are known? Yeah. Um, so like huge markets that have just been created in the past one year.Like, like anthropic, just like Claude Code just recently celebrated their one year anniversary, which is, yeah, pretty nice. Um, so, and then I think, like the other thing that I see is there's, there's some other people who are like, oh, here's like the, the sort of relative penetration of, uh, Claude use cases, right?Like, and it's like coding 50% and then legal, whatever. Health, uh, it's like the, the remaining ones. And there was a very popular tweet that was like, okay, I'll look at the, the empty space and all these other use cases. If you are a new founder today, you should be betting on the other stuff because on, on a sort of catch up Yeah.Theory and my. Consider my, my pushback is the same pushback that, uh, I had on app over Google, which is like, well, well why is this time different? Like, why, if it went from let's say 10 to 50% in the past year, why can't I keep going? Uh, and like getting that wrong is actually a very painful one because you could have just did, did the momentum bet.Instead of the mean reversion bed. So I, I, I think that that is the, the state of things now that people are very, very much into psychosis. Um, they're are getting rewarded for spending more rather than spending less. And I think we're not in that phase of efficiency. We're in a phase of sort of like capability exploration.So I think people who are more crazy, who are more. Uh, creative, um, get rewarded comparatively. Yeah.[00:19:27] Jacob Effron: Well, it's interesting. I mean, it feels like behind these like token maxing, leaderboards and whatnot is this, it's like the first phase of this transition from a workforce perspective is you just gotta show your employer like, Hey, I, I use these tools.[00:19:37] swyx: Here's my nu number of tokens I cost, and that's it. They don't care about the quality. Right. It is, uh, maybe distasteful to someone who cares about the craft and, and all that. Um, but directionally everyone just wants you to go up regardless. And so, um, there it is not very discerning. It's, and it's probably very sloppy, but I think it's net fine because we're still probably underusing ai just in generally.Yeah. Um, and so I think that's like very interesting. Like we had on the podcast, uh, Ryan La Poplar from OBI, who spends a billion tokens a day. Yeah. Um, and that's for those county home, it's like something like 10,000 worth, $10,000 worth a day of API tokens. If they, they did market rates, um, and like most of us can't afford that.Yeah. But like. And, and, and probably a lot of what he does is slop.[00:20:25] Jacob Effron: Right.[00:20:25] swyx: But like, he's going to dis, he's like, if there were a new capability, he would discover it first before you because he was, he was trying and you were not trying. Right. And like, you only do things that work like, well, good for you.But like the, the people who are going to discover the next hot thing are living at the edge.[00:20:42] Jacob Effron: Right and increase in living at the edge of just having the compute budget to like run these experiments. I mean, kind of similar to what living at the edge on the research side has always been. You know, it was constrained in many ways by the amount of compute you had to run these experiments.It feels similarly on the, almost on the builder or like actualizing these tools now.[00:20:56] swyx: Yeah. The other thing that's, I mean, very obvious is philanthropic is kind of like the high price premium player. Um, that where, you know. Restricting limits or restricting model releases even is like the name of the game.Whereas Codex is like, come on in guys, use our SDK, use our login and we don't care. We're gonna reset limits. Whatever you do want to try to exploit the subsidies where you can get it. And definitely Codex is super subsidized right now. Gemini also very subsidized. Um, and. Comparatively, like, I think you should make, Hey, I guess while, while that's going on, it's not that bad to be a capabilities explorer on just the $200 a month plan from Cloud Code or from OpenAI.Um, and, uh, I I, I, my sense is that people aren't even there yet.[00:21:41] Jacob Effron: How do you think this, like, market ultimately plays? I mean, it's obviously such a big market that, you know, any slice of that market is interesting for, for anyone going after it. But I think what, what makes people so interesting in the coding market particularly is it feels like it's kind of this.Foreshadowing of what will happen in other, you know, any other kind of application market that the foundation models eventually turn to and are all their models against and gather data around. And so how do you think, you know, like does there end up being room for lots of different kinds of players or like, what do you think the end state of this market is and is that, do you think that's applicable to other markets?[00:22:10] swyx: I feel like there will be, I mean. Status quo is probably the most likely outcome, which is there are two big players and there's a small range of longer tail people that, um, fit other use cases that the, the two big players don't. That feels right to me. I think that, um, for it to, for the market structure to, to significantly change there would be, there needs to be significant change in like the economics or like the, the brand building or like the, the, the, the value propositions of the, of the companies involved and I.Haven't seen any in the last six months that, that have really changed the stories materially. So I feel like they would just keep going until something, something else happens. Something else happens, meaning like Microsoft wakes up and like goes like. Guys, we have GitHub, we have, uh, you know, we, we, we'll, we'll do something much bigger here than other, other than just copilot.Um, and, uh, that would be a big change. Um, MSL has put out a model now, and I was in a breakfast with, uh, Alex Wang, where they were like, yeah, like, we, we really, really want to go after the coding use case. We haven't done anything yet, but like, don't underestimate them. Right. Um, and, and similarly for the Chinese labs.Um, I think they're trying to go after it. Like ZAI is doing stuff. GLM uh, ZI and GLM is same thing. Um, uh, and, and so it's, so like everyone's trying to get a piece of that pie. I, I feel like the, the status quo has been pretty stable for the past, like almost a year I'll say.[00:23:39] Jacob Effron: Yeah. And is the room for the, not like, you know, for, for the application companies more on like the enterprise side or like where do the, where do the, like what surface area do the model companies leave for application companies?[00:23:50] swyx: Yeah, that's a good one. Um. It's very much evolving. Um, it, I, I, I will say because opening I did not have this, the, this level of attention on coding. Yeah. Uh, a year ago. We just don't have that much history. Right. Um, and it seems like, for example, so the big push at Open I now is the Super app. Um, is that a consumer thing?Is that like a products like. Portfolio rationalization thing, how much is that gonna take away attention from coding at the time when they actually do want to put more coding? I think it's, it's very unclear. So I do think like there's, there's all these, like in both big labs, there's. Uh, sorry. Both of the, and, and drop and, and deep minus and XAI are are separate cases.Um, they are trying to see the other time expansion areas. So cloud code for finance. Yeah. Um, uh, cloud cowork, all those, all those things. Whereas I think cursor and cognition are like comparatively just focused on coding and so I, I do think they leave space and I do think for the other verticals that also means the same thing.Right. That, uh, that they're not gonna be that. Um, intensely focused on, on, on that domain. Except for, I, I think I would mark out finance and healthcare as like the next ones, um, that they're clearly going after. Uh, I, I would say comparatively, healthcare seems more thorny. There, there, there've been some announcements about it, but like, I would respect the, the finance work a lot more just because like the, the path to money is a lot clearer.[00:25:12] Jacob Effron: Yeah, no, I mean, obviously like, I, I think, you know, maybe similar to, to the space that's being left in these other domains, you know, there's obviously. Uh, a lot that's required to actually implement these tools in enterprises, uh, versus, you know, maybe just giving them, uh, giving model access to, to folks outta the box.[00:25:27] swyx: Yeah, yeah. Yeah. So the, the agent lab thing is like, we'll do the last mile for you. Whereas I think the model labs tend to just trust the model and, and be minimalist about it. Both of them work.[00:25:38] Jacob Effron: Yeah.[00:25:38] swyx: I, I don't, I don't necessarily think one, uh, beats the other, uh, for every, for every use case. Um, all I, all I do know is that it does seem like.Uh, the large enterprises do want a dedicated partner that isn't just the model labs, which is kind of interesting.[00:25:55] Jacob Effron: We, we've been in this phase of, of pure capability exploration. And so I think nothing has been, you know, better for the large labs, right? I mean, they're always gonna be, uh, uh, the frontier of, of capability exploration.And so I think have a very good relationship with a lot of these enterprises. But ultimately over time, like. The, uh, the incentive structure of these labs is always gonna be maximal, you know, token consumption for, uh, for the end customers they work with. And there's just, I think, so few companies that have actually gotten to massive scale.Maybe coding again is the most interesting. So it's the first space that really is just completely gone, you know? Yeah. You must love it every day. Like absolutely insane. And. I think it[00:26:32] swyx: gets even. Okay. I mean, like, I think we, we say good things about crystal cognition, but the sheer liftoff of like both end UPIC and open ai.‘cause they, they, they have independent valuations. I mean, let's throw an XEI in there because it's now I ping at 1.2 trillion. That number is just mind boggling. Like I, I feel like in normal investing or normal startups, there's kind of like a ceiling market cap or valuation. Totally. That, that like you, you reach and you go like, all right, let's, it's gonna be chiller from now on.And these guys are not slow down. No.[00:27:02] Jacob Effron: Well, I also think the dynamic is fascinating about some of these later stage companies is, is, you know, in the past, I feel like in, in venture world, if you got to a certain level of scale, the question around you was really more a valuation question. And this is like why there was different phase, like, you know, types of venture people did and like the late stage growth people were just incredible at like, you know, a little bit of what's the ultimate market opportunity of this company, but also what's the right way to, to value it.Like we know it's, it's in some bands of an outcome that is like. Sure there's some variance to it, but it's like relatively understood what that bands is and then maybe you get over time surprised to the upside. Whereas any kind of like later, even the labs themselves, any later stage company, the bands of which that company might be worth right now, even in a year or two years are so massive because of how fast the ecosystem changes that it's like.Even for later stage companies, every three months could be an existential level event to the upside to the downside. Yeah. Um, and I think that, like, you are obviously seeing it in the, in the positive with code, which, you know, if you think about a company like philanthropic, you know, that. For a while, it was like unclear if they were going to have access to enough capital, um, to really stay in the, in the race, right?And then coding hit at the exact right time. They had the perfect model for it. They executed brilliantly. Um, and you know, now are, are, you know, uh, you know, one of the most valuable companies in the world.[00:28:13] swyx: Uh, at the same time, I, I don't find, I, I have zero sympathy for opening eye because they're crushing it and they're all rich.You know, this is like a high class champagne problem to have to, uh, to be number two at coding or whatever. Like, who cares? Like, you're, you're doing great.[00:28:27] Jacob Effron: Yeah. It's funny though. I can't even, I mean, you would be closer to this, uh, you know, even that you're in the AI coding space, but it's like a lot of people I talk to think Codex is just as good, if not better than Claude Code.Right. I think one thing that I've been really surprised by, and maybe, maybe Cloud Code is a better product in some ways, I'm curious your thoughts is just in consumer AI with chat GBT. You saw this big first mover advantage, right? Where admittedly today, like, I don't know, Claude Gemini. Great products.Not sure, not abundantly clear chat GBTs any better, but like. People stick with chat, GBT, it's the first thing to introduce them.[00:28:56] swyx: They stay, but they're not growing anymore. I don't know if you've seen[00:28:59] Jacob Effron: Right. But that to me is more of like a, a, a product problem than it is. They're not like, it's not like they've like lost share to someone else.My understanding is the overall problem with consumer AI today is much more of a how do you take this tool and, you know, for, for folks like us, like knowledge workers, it's like this incredible magic tool, but it's not necessarily a daily active use tool for a lot of people around the world today. And what are the like products?It's, it's kind of a category wide problem. Like in coding, for example, like. The entire space has gone parabolic. There may be some relative growth in, uh, in other consumer AI players, but it's not like consumer AI as a category is like going parabolic and they're not capturing most of that thing. I think it's actually the larger problem is much more, hey, the category has kind of hit a bit of a plateau of people haven't figured out how to bring, you know, tons more users on board.Yeah, yeah. Or increase the frequency of those users. And so it seems more of a category wide problem than it is, you know, a massive market share of change. I was gonna draw the comparison to, to the coding space where Claude Co is the first product, obviously, to introduce people to this magical experience.You know, by all accounts, codex is, is pretty damn close to as good, if not better. Um, but like still that first product, you, you would've thought that would not be a super sticky, uh, you know, product surface area. And it actually has, it turns out, I, it feels like the first lab to introduce you and experience really does, uh, keep a lot of, uh, a lot of the focus.[00:30:12] swyx: I, I think. M maybe it's like still, still early days. You know, Chad, BT is like three plus years old and Yeah. Cloud code is only one. Just turned a year. Yeah. So give it time, you know? Yeah. Like, yeah. I mean, definitely sometimes a lot of people have switched from to Codex. Maybe that will keep going. I, it's like really hard to tell.Uh, yeah. I, I, I do, I do think that. Because we are in this like, high volatility, high temperature phase. Um, the loyalty and stickiness to first movers and category creators, I don't think is as high as it might be in some other, uh, areas in our careers that we've looked at.[00:30:47] Jacob Effron: Yeah. Though, I mean, I've been surprised by the cloud code thing.I, I would've thought that, like, in many ways I always worried about the[00:30:52] swyx: enterprise. You think you would've been gone by now?[00:30:53] Jacob Effron: Not gone. But I would've, I I always worried that the, that the consumer business of these companies would be quite sticky. And then the enterprise API business. Uh, was actually like, you know, in some ways like your least loyal buyers, like they would, they would move to,[00:31:05] swyx: right, right.But, but they worked out that it wasn't the enterprise API it was enterprise product.[00:31:09] Jacob Effron: Totally. And maybe that was the, that was the secret that like, but the amount of lock-in or just default behavior that has happened in that space, uh, is, is more than I might've imagined with two products that by all accounts are pretty damn similar.Yeah.[00:31:22] swyx: No fight there. Uh, I will say I do think that Codex is still in like a catch up. Like in terms of personal experience. Um, the only thing I like out of, out of Codex is the, is like Spark and like yeah. Uh, the, I, I feel like the skills integration is a little bit better. I feel like, uh, the, the speed is a bit better.Maybe ‘cause it's in, is written in rust or whatever. Um, very minor things that you like. Almost like telling yourself rather than like objectively assessing between two, two of them. I, I, I do think, like vibes wise, I think that's going on. Um, the, the, you know, I, I feel like the, the missing questions, uh, in, in this whole debate is like, why is this so concentrated in only two names, right?Yeah. Like, um, how, where, like, where is the Gemini? You know, presence, where's the Xai presence? Um, and like they are trying, it's just they haven't made that much progress yet.[00:32:12] Jacob Effron: But what the, what the Claude Co moment does show, and it actually in some ways makes you a little more bullish on the potential for someone else to catch up because it does feel like if you're the first person to introduce some magical net new product experience, that that actually might be stickier than one might have imagined.[00:32:27] swyx: Right, right, right. Okay. Yeah.[00:32:28] Jacob Effron: And so it's, everyone can believe they have shot[00:32:29] swyx: that. What do you think that new product experience might be like? I, I, it's, it's like, and this is a failure of imagination on my part. Like, I always wonder, like, people always say this like, well, the, the thing that will save us is like being first to the next new thing.Like what is it?[00:32:41] Jacob Effron: Yeah.[00:32:42] swyx: It's like,[00:32:45] Jacob Effron: I dunno, something around like, uh, consumer agent, computer use, like hybrid. I think, obviously, I think we're like scratching the surface on the consumer side.[00:32:53] swyx: So my, my current theory is like the. Open claw is like a vision of things to come.[00:32:58] Jacob Effron: Totally.[00:32:58] swyx: Um, and uh, it's good that O open I has like the association with open claw, but by no means do they have the rights to win it.The general thesis that I have been pursuing now is that the year the same way that 2025 was the year of coding agents, 2026 is coding agents breaking containment to do everything else. Um, and so coding agents continue to still win, but because they generate software and software eats the world, so like, it's kind of like the trans.Associated property of like software, eat the world, coding agents, eat software, therefore coding agents eat the world. Um, which is like an interesting,[00:33:30] Jacob Effron: yeah, and breaking containment always an easier phase phrase in the consumer context than the enterprise one. You've seen people run these really cool, uh, experiments in their own personal lives.I think like,[00:33:37] swyx: yes.[00:33:38] Jacob Effron: Figuring out, you know, how you, obviously everyone's focused, you know, on the enterprise side now around how you create these experiences. I feel like the vibes, you know, people love to have these narratives of like, everything is completely shifted. It's like I actually, you know, open AI.Organizationally, uh, you know, volatility aside is, you know, great products, great team, great models like everyone else in the world is incentivized for there to be. Two, three more. Everyone would love more like great model companies. And so I feel like the, the natural forces of the world revolt when any one company, you know, is too much the star of the show, right?There's so many people in the ecosystem that are incentivized for that not to happen. And so I think I'd be shocked if we don't have. Uh, uh, reversion of vibes, not maybe completely the other way, but at least a little bit more equal at some point over the next six, 12 months.[00:34:24] swyx: I, I think there's just a kind of different stages when, when you talk about the world, one wanting more model companies, I talked think about like the neo labs.[00:34:30] Jacob Effron: Yeah.[00:34:31] swyx: And I mean, I don't know, is it fair to say none of them have really broken through in the past year?[00:34:35] Jacob Effron: I think that's totally fair,[00:34:37] swyx: which is rough. Um, and well, how are we gonna, how are we gonna grow that diversity in, in, in choice, like. Um, that's, this is it.[00:34:46] Jacob Effron: Yeah. It'll be really interesting to see what, what, what ends up happening with that.And you've seen, you know, folks like Nvidia, you know, very incentivized to make sure there's, there's a broader platform of, of other model providers.[00:34:57] swyx: I think, uh, I don't know people say this, but I, I, I don't think they try it hard. Nvidia tries harder to build neo clouds[00:35:05] Jacob Effron: Yeah.[00:35:06] swyx: Than neo labs.[00:35:07] Jacob Effron: Well, they try pretty damn hard to build neo Cloud, so[00:35:09] swyx: that's,[00:35:09] Jacob Effron: yeah.[00:35:10] swyx: But like, you know, let's call it like the, the core weaves of the world, much happier place in the, you know, than any neo lab built on top of them.[00:35:18] Jacob Effron: Yeah. That one might argue it's, it's easier to, to enable a neo cloud to be successful than it is. Uh, you can't will a neo lab into existence the same way you, soNvidia[00:35:25] swyx: has more direct control over it.Uh, for sure.[00:35:27] Jacob Effron: What else is kind of catching your eye today on the startup side? I mean, you worry, there's obviously this whole narrative of like, you know, the foundation models, you know, they announced a product and every stock goes down 15%. Like[00:35:36] swyx: Yeah.[00:35:37] Jacob Effron: Do you, do you worry about the foundation models just kind of eating into to a bunch of these startup categories?[00:35:43] swyx: Not really. I, I think actually like. As, uh, there's, there's, okay, there's, there's, there's the, there's the point of view of like being an investor in startups, and there's a point of view of like, do you wanna start something? And I think honestly, like the, the downside for all these is so. Minimal in, in a sense of like, the worst you do is you just get hired into one of these labs anyway.So I, I think the, the market for people who just do things and try things and try to execute in like a competent way, even if like it doesn't work out commercially, even if it just wasn't that great anyway. Like, but like that's your job interview to go into, into one of these things anyway, so, um, I don't feel that.From a, from a very, very small startup perspective, mid-size startups. Yes. Uh, I will say there's been a lot of dead, um, LM Infra, a lot of LM infra consolidation like the, the, uh, lang fuses of the world getting absorbed into, into click house. And I, I think. Like people have maybe worked out the domain specific playbook, uh, and like, I think that's okay.Um, and, and yeah, I'm not that, not that worried about, uh, okay. So, um, I, I would say I'd be more worried about traditional SaaS, like low NPSS. This is the whole AI versus SaaS debate that has, that's been going on. Uh, and, and like literally I'm going through that exact thing in my company where, so I like kind of.Thinking through this on a very visceral, visceral level, right? On one hand you have the people who say you vibe coders don't appreciate the amount of work that goes into A-A-C-R-M and like, yeah, you think you can rip out Salesforce? So did the 30 entrepreneurs before you, right? Like, like, you know, you classically underestimate the things that you don't.Deeply, no. And, and, and target audience is not you. Uh, at the same time, like we have never been able to build software so easily and customize software so easily and like Yeah, you're not gonna use 90% of the things in Salesforce. So like, yeah. What's the typical, so what have you, what[00:37:33] Jacob Effron: have you done internally?[00:37:34] swyx: So we have there the main SaaS that we do for event management and sponsor management. That's, and we paid 200 KA year for that. Not, not huge, but like chunky for, for, for my, my scale. Um, and like, yeah, I could probably spend 2000 and, and build like a custom version of that. Um, the, the, the trick has been dealing with my, the rest of my team and getting them on board.Yeah. ‘cause I'm the most ethical person on my team, but like, I can't make that decision myself. And I think in the same way I've been telling with other CEOs team leaders as well, it's like, well you can be super cloud pilled. You can be super LM psychosis and that you think that's okay, but you like you have to bring your team with you.And I think like there, the sort of widening disparity in LM psychosis in companies is causing real s real riffs because. And on one hand, on one hand, the people who are less AI native are not getting with the picture. They're not, they're actually like behind, they're actually not waking up to the fact that like you, everything you think is necessary is not actually that necessary.And in fact, exactly would be better of you if you just like held your nose and went in and when came out the other side. Yeah, only talking to agents in natural language and like your life would actually be better and you just, you're just like close-minded. There's that perspective. The other perspective is, oh, you vibe coder.You, you did this in a weekend and you got the 80% solution and now the rest of your employees. Have to pick up the rest of your s**t, right, that you, that you thought you were, you were such hot, amazing, uh, uh, at, but like, actually you didn't figure it out. And like, actually LMS are still useless at this and blah, blah, blah.So like, I think there's this huge debate going on in every company right now. Um, and like, um, you know, I have a small microcosm of it, but like, yeah, it, it's making me hesitate to, to pull the trigger. But like I will at some point, it's like maybe I've put it off for one year, but not like five. Yeah, but like, so, so like SaaS is definitely getting squeezed.Um, it does make me wonder, like, I, I do think that there's an opportunity for a more AI native, um, system of record thing that is not just Postgres. Um, or not just MongoDB, although both are very good. Maybe it's like a convex or like people Yeah. Bring up convex a lot. I don't know, like, like, I, I just feel like the sort of quote unquote firebase of, of AI apps isn't really a thing yet.Um, beyond what we have. Uh, which, which is fine. It's, it's, it's just. We could probably start in a more sort of rapid iteration cycle first before scaling up to like a Postgres or MongoDB, which are more sort of old tech. I was at a dinner with, uh, Mike Krieger, the CPO of en philanthropic, and, and he, we were just kind of going around the room going like, what are people most worried about?Yeah. And, uh, for me, uh, I, instead of security, I brought up biosafety. Yeah,[00:40:21] Jacob Effron: classic.[00:40:22] swyx: Um, actually, like I said, it was. Cliche and classic, and the rest of the table were, were like, what do you mean? Someone sitting at home can manufacture a virus that wipes out half of humanity,[00:40:32] Jacob Effron: almost like the OG Jeffrey Hinton.Like, this is why you should be scared.[00:40:35] swyx: I'm like, yeah, like the read the, you know, risk reports. Like this is like the thing. Um, I think, and Mike was just sitting there knowing he was sitting on Mythos and going like, actually it's security. Um, and I think like, um, I think the, there's, there's, part of it is.A very good marketing. Like too good. Yeah, like I would actually advise and topic to tune down the marketing because also it's, it is just a very good model and you don't have to make so many marketing claims around it. At the same time, it is not really a private model. If you give it to 40 companies.Each of whom have like 10,000 employees or whatever. Right. It's not, it's not private, it's, it's like there's bad actors in there.[00:41:18] Jacob Effron: Yeah. Hopefully, hopefully not as, uh, as bad as releasing it widely, but, uh, no, I mean, it's an interesting. You know, it's an interesting case study for how all, I mean, many model releases might, I mean, you know, this might be the first model release that looks like the rest of ‘em from from now on, right?[00:41:31] swyx: It, it, so it's, it's the, there's an overall product strategy, uh, for anthropic of like bundle, uh, you know, restrict access bundle, uh, product with model maybe.Whereas, uh, OpenAI has definitely been a lot more sort of. Philosophically aligned on like, we will just enable access everywhere and we don't know what you, what will come out of it. Right.[00:41:51] Jacob Effron: Right. Though, I mean, this current moment, uh, obviously the cynical take is also just ties to the amount of compute that both companies[00:41:56] swyx: Yeah.Right, right, right. Yeah, I think, I think that's true. I I do think like the, the, this is the, the, the scale, the dawn of like larger than 10 trillion parameter models is very interesting. I don't think it, I think it's a temporary phenomenon because we have much larger compute clusters coming online for everyone over the next like three, five years.It's, and this is like already written in, in the cards.[00:42:18] Jacob Effron: Yeah.[00:42:19] swyx: So to the extent that like, you know, will we have rationing of models, uh, above 10 trillion, uh, in like two years? I don't think so. I think everyone will have no, we'll just[00:42:29] Jacob Effron: have rationing of the next phase.[00:42:30] swyx: Right. Right. But like, that's as it should be almost like, um.My, my classic example, which I, this is just me theorizing, not anything confirmed by Google. When Google announced Gemini, they actually announced three sizes, which was Flash Pro Ultra. They never released Ultra. They only have Pro and Flash. Um, so my theory is they have ultra sitting in a basement and they just could distilling from it for, for flashing pro.Um, which like, yeah, I mean, I, I actually think that's. As it should be for any lab that they, that they do that.[00:43:02] Jacob Effron: Yeah. Just because those are the models that people actually wanna end up using. And it's just like cost prohibit.[00:43:06] swyx: It is more, yeah, it's cost. Yeah. It's, it's not the want, it's just, just, just the cost.Um, I do think, like, uh, it is interesting that, uh, for a while I was, I was considering the theory that models capped out at two, 2 trillion, and I think that's proving to be wrong. And well then if I'm wrong, how wrong? How wrong am I? Do we do 200 trillion? Do we do two quarter trillion, whatever? Um, and I don't think we have the straight answer to that, but like, uh, it's interesting that we are continuing to scale number of pers when everyone kind of assu like can see that we're not going to get like the next thousand or 1 million x from this paradigm.So like the others, like the alias of the world are working on other. Um, model architecture improvements. We need a different scaling law, I guess, because like, we're, I, I feel like people already already feel like we're tapped out on this. Like the, the end, the end state of this is we turn most of the world into data centers and like, I don't know.I don't know if we want that.[00:44:08] Jacob Effron: Yeah, I mean, uh, if the, if, if, if the return of intelligence are there, maybe, uh, maybe not so bad.[00:44:13] swyx: I, I, I think there, there's just a sheer amount of like, like un scalability that like is wrangling people's sensibilities right now. Um, especially in terms of like context lengths.Um, my classic quote is that context length is like the slowest scaling factor in, in lms.[00:44:30] Jacob Effron: Yeah.[00:44:30] swyx: Um, we, like, we took maybe. Three years to go from like 4,000 context length to a million and that's about it. Yeah. Like Gemini has had a million token context length for two years now. Um, and no one's using it.Like, so like yeah, it's memory. Memory is probably gonna be the, the biggest limiting constraint on all these things.[00:44:50] Jacob Effron: Yeah. Certainly seems that way. I guess I'm curious over the last year since you recorded last, like what's one thing you've changed your mind on?[00:44:57] swyx: I feel like I was kind of bearish on open models like last year.Um, in a sense of, like, I, I had just done the podcast with an Al[00:45:07] Jacob Effron: Yeah.[00:45:08] swyx: Of Braintrust where he, and he, I mean, you know, he has a good cross section of all the top AI companies and he says market share of open source is 5% and going down. Um, I think that's changed. I think it's going up. Um, and even if,[00:45:22] Jacob Effron: even though the capability gap does seem to be increasing.Spending on the[00:45:26] swyx: time. It's hard to tell. Yeah, it's, it's really hard to tell. ‘cause like, okay, for, for listeners, capability gap increasing is like on public benchmarks. And let's say you're comparing mythos versus like, I don't know, G-T-O-S-S or like GLM 5.1. And, um, it's, it is really hard to tell. ‘cause even if they were closing, you will also not believe that they were closing that much because it's very easy to gain the benchmarks.Yeah. So you just don't really, really know. Um, all you know is like. Uh, there's somewhat objective open router stats on like what people choose in a free market. And people do choose some of these open models in significant volume, except that a lot of them are heavily discounted. So you need to kind of like price adjust, uh, these things.So even if, even if that were true, which I, I'm not sure, like I, I, I feel like the numbers just up now instead of down. Uh, I think the. Separation between what the top tier agent labs

Anj Midha is the founder of AMP, and a founding investor in Anthropic. Most recently, Anj was General Partner at Andreessen Horowitz, leading frontier AI investments. He serves on the boards of Mistral, Black Forest Labs, Sesame, LMArena, OpenRouter, Luma AI and Periodic Labs and is an early angel in ElevenLabs among others. Prior to that, Anj was the cofounder/CEO of Ubiquity6 (acquired by Discord) and a partner at Kleiner Perkins. AGENDA:   04:00 Why the "Scaling Laws are Dead" rumor is dangerously wrong 05:30 The 4 bottlenecks stopping us from reaching Super Intelligence 11:30 Where will the actual value accrue in an AI-dominated world? 12:00 Why Europe is building a "Sovereign Stack" to escape US dominance 15:00 Inside the brutal early days of Anthropic and the 21 VCs who said "No" 19:30 Why the most successful AI startups are ditching the "Profit-First" motive 34:30 The 1885 Industrial Revolution: Why we have a "GPU Wastage" bubble 38:00 Is the CCP actually winning the full-stack AI systems race? 43:30 Monopoly Mafias: Will model providers eventually kill the App Layer?  

(0:00) Intro live from Nvidia GTC (0:37) CoreWeave CEO, Michael Intrator (32:58) Perplexity CEO, Aravind Srinivas (1:07:11) Mistral CEO, Arthur Mensch (1:18:57) IREN CEO, Daniel Roberts Our episode is sponsored by the New York Stock Exchange - a modern marketplace and exchange for building the future. It all happens at the NYSE - https://nyse.com Follow the besties:  https://x.com/chamath https://x.com/Jason https://x.com/DavidSacks https://x.com/friedberg Follow on X: https://x.com/theallinpod Follow on Instagram: https://www.instagram.com/theallinpod Follow on TikTok: https://www.tiktok.com/@theallinpod Follow on LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/allinpod Intro Music Credit: https://rb.gy/tppkzl https://x.com/yung_spielburg Intro Video Credit: https://x.com/TheZachEffect