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Strategia

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Il filo che lega il costo-opportunità del calcolo nell’AI alla domanda, più radicale, se la strategia come disciplina abbia ancora senso in un mondo che cambia più in fretta di qualsiasi piano quinquennale.

apr 2026 mag 2026

The death of strategy (and what comes next) ↗

Alex M H Smith sostiene che la strategia tradizionale abbia perso i denti: l’AI ha reso disponibile a chiunque una versione 6/10 di qualsiasi analisi competitiva, le opportunità di mercato sono sovra-servite e il vantaggio competitivo si erode prima di consolidarsi. L’antidoto che propone è la 'charismatic strategy': costruire una direzione aziendale capace di catturare attenzione e immaginazione — di clienti, talenti, investitori — perché l’unica risorsa ancora scarsa e difficile da replicare è l’attenzione umana. Chi diventa 'l’azienda di cui tutti parlano' si costruisce un moat reputazionale che i competitor possono copiare nei prodotti ma non nella narrativa. Più marketing che strategia, insomma — ma detto in modo sufficientemente sofisticato da far finta di no.

Mythos, Muse, and the Opportunity Cost of Compute ↗

Ben Thompson riprende un’intuizione di Doug O’Laughlin: l’era dell’Aggregation Theory è finita perché i costi marginali, assenti nell’internet del 2010, sono riapparsi con l’AI sotto forma di costo computazionale. Il vero vincolo oggi non è il costo marginale ma il costo-opportunità: ogni GPU usata per un cliente è una GPU che non serve un altro workload. La sua lettura di Mythos (Anthropic) e Muse (Meta) a partire da questo principio è una delle cornici più lucide disponibili per capire le mosse dei frontier labs nel 2026.