Chamath Palihapitiya Channel

Avant l’introduction en bourse, mon équipe a réalisé une analyse approfondie afin de comprendre le modèle économique de SpaceX à partir des premiers principes. Leurs derniers résultats du T3 révèlent un changement important, puisque l’activité Super Intelligence a officiellement dépassé le chiffre d’affaires combiné des activités Space et Connectivity. Portée en grande partie par de nouveaux accords visant à louer de la capacité de calcul à d’autres entreprises, Super Intelligence a généré 7,6 milliards de dollars. Ce chiffre représente environ 52 % du chiffre d’affaires total du trimestre, marquant un bond considérable par rapport à seulement 15 % il y a un an. En outre, l’entreprise a déclaré des dépenses d’investissement globales de 19,6 milliards de dollars au cours du trimestre, un montant qui dépasse en réalité l’intégralité de son chiffre d’affaires. De ces dépenses d’investissement, une part importante de 16,4 milliards de dollars a été directement allouée à Super Intelligence.

Lisez-le ici : https://research.socialcapital.com/go/spacex/x/202610231700-chart-post/chamath

Même si je reçois chaque jour des propositions d’entrepreneurs, je souhaite vous inviter à une option bien plus efficace : participer à notre hackathon.

L’événement s’appelle EVOLVE. Il durera 20 heures d’affilée, du 13 au 14 novembre, et se tiendra chez 8090, à Redwood City. Votre objectif sera de créer des agents et des outils d’IA capables de développer des logiciels.

En plus d’un magnifique trophée et d’une reconnaissance publique, les vainqueurs auront droit à deux rencontres individuelles avec moi. La première sera l’occasion de peaufiner une idée ou une présentation, et la deuxième permettra de faire le point. Si vous remportez le concours, vous déciderez entièrement de la façon dont nous passerons ce temps ensemble. Vous pouvez tout à fait me demander de l’argent, solliciter mes conseils ou simplement passer ce moment à vous moquer de moi.

Pour déposer votre candidature, rendez-vous sur : https://8090-solutions.link/evolve-with-chamath

Les données actuelles correspondent parfaitement à mes propres habitudes de visionnage. Alors que mon abonnement Netflix reste quasiment inutilisé, je regarde des vidéos en streaming sur YouTube tous les jours.

D’un point de vue commercial, le contraste financier entre les deux plateformes est assez frappant. YouTube bénéficie de coûts de production de contenu extrêmement faibles. Netflix, en revanche, a actuellement une dette de 14 milliards de dollars, qui a précisément servi à étoffer son vaste catalogue de contenus.

Cette situation pourrait-elle finalement constituer un nouvel exemple type d’inadéquation entre actifs et passifs ? Il faudra attendre pour que l’avenir nous apporte la réponse.

Les investisseurs en capital-risque ont malheureusement laissé le secteur de l’IA déformer considérablement la manière dont il présente ses revenus.

Pour comprendre l’origine du problème, remontons aux années 2010, lorsque les entreprises SaaS ont popularisé l’Annual Run Rate comme indicateur financier. Ce chiffre était très fiable pour projeter les revenus à long terme, car il reposait entièrement sur des accords contractuels. Il était tout à fait légitime de projeter ces revenus dans le futur, puisqu’ils étaient garantis pendant toute la durée du contrat.

Cependant, pour évaluer les entreprises de l’IA aujourd’hui, les investisseurs en capital-risque ont adapté ce concept et parlent désormais d’Annualized Run Rate. Selon cette nouvelle interprétation, ils prennent les revenus transactionnels ou générés par des API à court terme, enregistrés au cours du seul mois précédent — voire parfois d’une seule semaine — et extrapolent cette brève période à l’année entière.

Il est assez stupéfiant que les investisseurs aient laissé ce changement des normes de présentation des revenus se produire, mais c’est bel et bien devenu la réalité.

Nous sommes vraiment honorés d'occuper la 2e place dans le pays.

Classé 3e au niveau national.

À l’heure actuelle, la société occidentale est confrontée à trois défis idéologiques majeurs, à savoir le radicalisme, le socialisme et le « doomerisme ». Il est très fréquent que des individus soient influencés simultanément par ces trois courants. À l’avenir, la trajectoire ultime du monde occidental dépendra directement du degré auquel ces mouvements parviendront à influencer la jeune génération.

Il y a environ dix ans, j’ai fait le choix stratégique de cesser la gestion de capitaux externes, en décidant plutôt de consacrer mon attention à la croissance de mon capital interne. Cependant, en raison de la nature intrinsèquement longue du capital-risque, la mise en pleine réalisation des fonds VC est un processus qui s’étend sur de nombreuses années. Je suis aujourd’hui tout au bout de ce long processus, c’est pourquoi je distribue mon plus récent résumé de performance pour le T2. Dans l’année qui vient ou à peu près, je prévois de mettre complètement fin à ces véhicules restants et de fermer officiellement ce chapitre professionnel.

En regardant en arrière, je souhaite partager quelques leçons essentielles que j’ai apprises, tant pour les GPs que pour les LPs.

D’abord, votre reporting financier doit être totalement simple et évident.

Ensuite, le Net DPI est la seule mesure qui compte vraiment. En vous optimisant pour des retours réels, vous construisez une discipline opérationnelle, et cette discipline exacte constitue votre bouée de sauvetage pendant les périodes économiques difficiles.

Troisièmement, il est impératif d’évaluer vos progrès par rapport à l’indice Cambridge. Vous mesurer à cette référence vous apporte la motivation essentielle dont vous avez besoin si vous voulez vraiment devenir le GOAT dans votre domaine.

À l’heure actuelle, l’industrie de l’IA/du SI est principalement portée par une approche de type CPM, où l’offre standard se limite simplement au coût pour mille tokens, auquel s’ajoute une marge. À l’avenir, l’environnement va inévitablement évoluer vers un cadre de type CPA. Dans ce futur paysage, l’attention se portera sur l’accomplissement des tâches, permettant aux fournisseurs de partager directement dans le ROI généré.

Gérer cette transition du CPM vers le CPA mettra en évidence une grande partie des jeux d’influence actuellement observés autour des taux d’exécution, des revenus et des marges brutes. En retirant ces pratiques trompeuses, on aboutira inévitablement à une destruction d’une quantité considérable de valeur. Il suffit de regarder en arrière pour observer les transitions vécues dans le Web1 et le Mobile afin d’avoir des exemples clairs de ce phénomène.

Souhaitons le meilleur à tous les acteurs impliqués dans cet espace en pleine évolution.

Attention, directeurs, directeurs de l’information (CIO), directeurs financiers (CFO) et PDG.

Connaissez-vous les détails de l’Accord de la Maison-Blanche sur la superintelligence ? Plus important encore : quelle est votre stratégie pour intégrer la superintelligence de manière sécurisée à votre environnement d’entreprise ?

Pour répondre à ces questions cruciales, 8090 et EY ont uni leurs efforts afin de développer un système novateur nommé KYSI, ou Know Your Super Intelligence (Connaître votre superintelligence). Cette plateforme est conçue intentionnellement pour établir un journal vérifiable des décisions pilotées par l’intelligence artificielle. Elle y parvient en enregistrant les éléments de preuve pertinents et le contexte associé, tout en mettant l’accent sur les contrôles du système au sein de votre infrastructure d’entreprise. En fin de compte, KYSI permet aux entreprises de maintenir une avancée technologique rapide tout en renforçant simultanément la supervision.

Cette nouvelle solution soutient votre activité en offrant une traçabilité complète de bout en bout, une cartographie claire des politiques vers les risques et des dossiers de preuves complets préparés pour les audits.

Grâce à cette collaboration, nous aidons les entreprises à dépasser la phase de simples essais d’intelligence artificielle. Nous vous permettons de mettre en place des cadres d’IA fiables et gouvernables, capables de se déployer à grande échelle dans l’ensemble de l’organisation, en toute confiance.

Si vous souhaitez aller plus loin, veuillez contacter votre partenaire EY dédié ou nous joindre directement à http://8090.ai.

Choisir entre un système ouvert ou fermé n’est jamais une décision aussi simple qu’un choix binaire entre le noir et le blanc. Comme il existe toute une gamme de niveaux d’accès possibles, votre choix final doit toujours être guidé par le travail réel à accomplir. Par exemple, s’appuyer sur une API publique a parfaitement de sens lorsque vous avez besoin de résultats rapides pour des tâches à faible enjeu. À l’inverse, utiliser un modèle fermé en cloud privé est la meilleure option lorsque vous souhaitez concilier une haute qualité et un contrôle strict. Enfin, si vos données ne peuvent absolument jamais quitter votre environnement, un modèle ouvert auto-hébergé est la solution requise.

Le groupe avec lequel je travaille chez @SocialCapital a récemment présenté exactement ce cadre dans notre tout nouvel article Deep Dive sur les modèles ouverts vs fermés. Les informations partagées ci-dessous sont tirées directement de cette présentation.

Je voudrais partager mon point de vue personnel concernant l’intelligence artificielle. Veuillez garder à l’esprit que vos propres opinions et expériences sur ce sujet peuvent différer des miennes. Vous pouvez trouver la discussion vidéo au lien suivant :

https://youtu.be/iI9uVDF0R4s?is=u4SQViHnMhU6AY5e

Dario a récemment partagé son point de vue selon lequel l’industrie doit ralentir l’avancée des capacités de l’intelligence artificielle. En adoptant cette position, il pousse de fait à mettre fin au développement open source afin de centraliser une immense influence économique et technologique directement au sein d’Anthropic. Si vous souhaitez lire l’intégralité de ses réflexions sur le sujet, vous pouvez trouver le billet original à l’adresse https://darioamodei.com/post/we-must-pace-the-frontier

Bonjour à tous. Je suis ravi de partager que je suis en train de créer une nouvelle entreprise. Vous pouvez vous attendre à ce que cette aventure soit incroyablement importante et génère une immense valeur, même si, en même temps, elle sera assez désagréable et laissera derrière elle une traînée de mort et de destruction sur son passage. De plus, bien que nos prochaines initiatives soient conçues pour être entièrement transformatrices, elles démantèleront aussi inévitablement la société dans sa forme actuelle.

En tenant compte de tous ces éléments, ma demande principale est que vous achetiez les produits que notre organisation propose. Vous pouvez absolument compter sur notre équipe. Je vous remercie sincèrement pour votre temps et votre soutien.

Cela nous donne assurément quelque chose à penser.

Cette année, CloudBees a recueilli des informations auprès de plus de 200 leaders de la technologie d’entreprise, révélant une contradiction fascinante. Alors que 92 % de ces professionnels étaient convaincus que leur code généré par IA était entièrement prêt pour la production avant le déploiement, 81 % de ce même groupe a constaté une augmentation des problèmes en production après la mise en ligne.

Faire confiance aux sorties de l’intelligence artificielle s’est officiellement transformé en un risque commercial quantifiable. Les conseils d’administration peuvent désormais mettre en balance directement la confiance de 92 % dans le code généré par l’IA et le taux de 81 % de problèmes en production afin d’obtenir une vision claire et réaliste de leurs opérations. Cette dynamique soulève une question essentielle pour les organisations : les équipes de développement se livrent-elles simplement à un « tokenmaxxing » sans contrôle, ou existe-t-il une stratégie structurée qui produit réellement des résultats ?

Comme le souligne l’étude, et comme nous partageons totalement cette perspective, le principal goulot d’étranglement opérationnel s’est déplacé : il ne se situe plus dans l’écriture initiale du code, mais directement dans sa gouvernance.

Pour aider les équipes à gérer de manière proactive cette évolution, la « 8090 Software Factory » intègre spécifiquement des tests, des revues par les pairs et des validations formelles directement dans ses fonctionnalités centrales. Ce système garantit un contrôle de la qualité tout en générant un historique transparent, facile à suivre, pour l’ensemble des parties prenantes.

Vous pouvez en savoir plus à cette adresse : http://bit.ly/3UWcTQE

Il est généralement une approche sage de faire exactement l’inverse chaque fois que quelqu’un vous conseille simplement de faire confiance aux experts. Rappelez-vous l’ère de la Covid, lorsque placer une confiance absolue dans les spécialistes a abouti à une tromperie sociétale massive, qui a dévasté notre économie et a considérablement freiné le développement de nos enfants. Alors que nous entrons dans l’ère de l’IA, appliquer la même confiance aveugle risque d’entraîner des conséquences qui feront paraître nos expériences passées entièrement mineures par comparaison. Par conséquent, je recommande vivement à chacun d’explorer ces nouvelles avancées technologiques avec un sens de l’émerveillement, tout en veillant à conserver une solide base de doute critique.

Comprendre ce que signifie un modèle dans le secteur bancaire est assez simple. Il représente la base mathématique qui sous-tend presque toutes les décisions opérationnelles, comme déterminer l’éligibilité d’un prêt, calculer les réserves de capital nécessaires et repérer des transactions potentiellement frauduleuses.

Un changement réglementaire majeur est intervenu en avril, lorsque la Fed, l’OCC et la FDIC ont officiellement retiré le cadre sur lequel les institutions financières s’appuyaient depuis 2011 pour valider ces processus mathématiques. Bien que les règles mises à jour couvrent les modèles conventionnels, elles excluent volontairement l’IA agentique et l’IA générative. La raison invoquée est que l’intelligence artificielle progresse beaucoup trop vite pour être encadrée par des lignes directrices statiques. En conséquence, les institutions financières doivent désormais réglementer elles-mêmes la partie la plus rapidement développée de leur infrastructure technologique. Malgré cette autonomie opérationnelle, les banques restent pleinement tenues de justifier leur gouvernance de l’IA auprès des examinateurs lorsqu’on leur en fait la demande.

Si un tel examen devait avoir lieu demain, la majorité des institutions financières rencontreraient de grandes difficultés pour produire un journal précis et reproductible décrivant exactement comment l’intelligence artificielle a été utilisée. Suivre les méthodes spécifiques, les artefacts associés et chaque décision individuelle influencée par l’IA demeure un obstacle complexe.

Ce manque de conformité précis est exactement ce que la 8090 Software Factory est conçue pour résoudre. La plateforme intègre des preuves complètes et des pistes d’audit directement dans l’architecture du logiciel. Ce faisant, le système garantit que chaque modification système et chaque choix piloté par l’IA peuvent être retracés de manière fiable jusqu’à une exigence qui a été explicitement approuvée par le personnel.

Découvrez plus de détails en visitant ce lien : http://bit.ly/46q2SOe

Les recherches menées par McKinsey et Oxford représentent l’analyse la plus approfondie jamais réalisée sur de grandes initiatives informatiques, et les résultats sont particulièrement révélateurs. Après avoir examiné plus de 5 400 projets dont les budgets dépassaient 15 M$, les données ont montré que ces entreprises accusent généralement un manque de valeur planifiée de 56 %, tout en dépassant simultanément leurs budgets de 45 %. En outre, les retards dans la planification sont tout aussi graves que les dépassements financiers : ils repoussent fréquemment la réalisation des objectifs essentiels de plusieurs années.

Historiquement, les organisations ont tenté de mener à bien ces transformations informatiques d’envergure en faisant un choix universellement accepté et en s’associant à un cabinet que personne ne pourrait contester. Opter pour une solution « sûre » était parfaitement logique à une époque où, simplement, terminer une réalisation était déjà une grande question. Aujourd’hui, toutefois, l’IA a complètement changé la donne.

Pour surmonter ces défis généralisés de l’industrie, il faut un système qui vous permette de documenter clairement vos intentions dès le départ. En instaurant cette clarté en amont, vous pouvez ensuite tirer parti de l’IA tout au long des phases d’exécution et de vérification afin de garantir que votre projet est mené à bien exactement comme prévu. Cela assure que vos livrables finaux restent dans les délais, dans le périmètre et parfaitement alignés avec votre budget.

Chez 8090 Software Factory, nous utilisons précisément cette approche comme fondement de chaque mission client. Vous pouvez découvrir le fonctionnement de notre processus en visitant ce lien : http://bit.ly/4gP9bkq

Si vous cherchez un visuel unique qui met en évidence une menace majeure pour nos systèmes actuels, ce graphique me vient immédiatement à l’esprit. Il est très probable que les observateurs ne saisiront pas pleinement l’amplification des qubits à mesure que nous avançons. En fin de compte, il est impossible d’exagérer les profonds effets d’entraînement que cette avancée rapide aura sur les méthodes cryptographiques quantiques actuellement vulnérables.