Dialogue with a16z Co-founder: The Physical Laws of the Old World Are Dead, Crypto Becomes Key Infrastructure for AI

marsbitPublicado a 2026-04-16Actualizado a 2026-04-16

Resumen

At a16z Fintech Connect, Ben Horowitz discusses how AI revolution is fundamentally rewriting the rules of software competition. He argues that traditional moats like data lock-in and UI familiarity are vanishing, as AI can easily replicate code, transfer data, and interact flexibly with software. CEOs of legacy companies must recognize these shifts and pivot towards delivering unique value beyond outdated advantages. Horowitz highlights that while some businesses face obsolescence, others with complex, entrenched operational networks (like travel platforms) may retain relevance. The conversation also covers critical infrastructure bottlenecks in the AI boom—from GPU shortages and power constraints to supply chain issues—emphasizing the need for massive investment in physical and digital infrastructure. Horowitz strongly links AI and blockchain, arguing that crypto is essential for solving AI-generated problems: identity verification, content authenticity, fraud prevention, universal basic income distribution, and enabling AI economic agency. Looking ahead, he speculates on VC’s evolving role—whether it scales up alongside mega-companies or adapts to a decentralized compute landscape—and strikes an optimistic note on AI’s long-term impact, foreseeing unprecedented improvements in global living standards despite transitional disruption.

Source: a16z

Compiled by: Felix, PANews

At the a16z Fintech Connect conference, Alex Rampell discussed with Ben Horowitz, co-founder and general partner of a16z, how AI is rewriting the fundamental rules of software competition, why crypto infrastructure is crucial in an AI-dominated world, and the development trends of venture capital.

PANews has compiled the highlights of the conversation.

Host: You have been deeply involved in this industry for many years. I’d like to start with the book you previously wrote about the difficult situations CEOs face, back when you experienced market crashes and company transformations at LoudCloud and Opsware. Nowadays, most startups are "AI-first," but for CEOs of traditional companies that are 5 to 10 years old and from the pre-AI era, facing a situation where even the financial markets are bearish on them, what should they do?

Ben Horowitz: I believe that in the face of massive industry changes, you must recognize that some of the most basic "physical laws" have changed. Compared to the way tech companies were built in the past, AI brings two fundamental differences: First, it used to be common knowledge that "throwing money at software problems doesn’t solve them" (for example, being two years behind couldn’t be fixed by hiring a thousand engineers in a month), but that’s no longer the case. If you have enough money and good data, you can buy enough GPUs to solve almost any software problem. Second, the software industry once believed that "market dominance grants you 90% of the rights" (such as data lock-in, migration cost lock-in, user interface lock-in), but these moats have largely disappeared. Because code is easy to replicate, data is easy to transfer, and in the future, it won’t even be humans interacting with software but AI, which is very flexible in using user interfaces.

As a CEO, you must first recognize that these advantages are fading. So, what’s next? Where does your value lie? What do you offer? It turns out that many things still hold value. However, if you try to rely on old advantages for good pricing, you’ll face immense pressure. Your pricing must be based on other, more unique value you provide.

Host: We often discuss internally that in the past, if you had a good product, you might have a ten-year development红利期, or at least five years; but now, it might be just five weeks. We also talked about companies going public. Companies are staying private much longer now. If you’re facing an existential crisis, it’s definitely better to handle it as a private company than as a public one. But the "doomsday" in the SaaS (Software as a Service) field arrived because people began to question the ultimate value of companies. Everyone starts a business to create economic value and try to gain financially. But if you wait too long, maybe your company becomes worthless. This is very scary. If facing the risk of being disrupted, what should CEOs do differently now?

Ben Horowitz: Yes, I think you have to be honest with yourself about what you truly have. Some companies deserve to be淘汰, others don’t. If you push many ideas to their logical extreme, you might feel that everything is worthless, because if there are no employees in companies, who will buy your糟糕 software? The evolution of these things is often more subtle than we imagine and takes longer. So the question is, during this transition period, are you getting stronger or are you declining? If no one is buying your product, if customer funds are shifting to buy something else, then you have a huge problem, and you might have to lay off大量 employees and undergo a transformation.

On the other hand, some companies are being ruthlessly slaughtered in valuation, but their own business remains strong. For example, I’m on the board of Navan, which is in the travel business. Obviously, under the "SaaS doomsday" narrative, people think they are doomed, that there’s no future in travel. But when you look deeper, the situation is actually much more complex. In the travel business, you need well-defined relationship networks. If your company is of a certain size and requires global travel, then I need relationships with every airline in the world, every hotel, every train. You have to handle all these things, and you also have to connect the systems back to the customer's budgeting system, etc.

Secondly, giants like OpenAI or Anthropic have absolutely no desire to sell products to travel managers. No one has a channel to directly reach travel managers; you can't even imagine it being a good idea. So you want to move forward, doing what Intuit is doing, transforming yourself into a more AI-oriented company, and then retaining customers. By the way, the AI agent travel experience is actually more complex than people imagine. I don’t know if this will always be the case, but this is the current state. Therefore, I think it depends on the specific company. I don’t think all companies are in the same situation, but I do believe this is a "brave new world"; if you look at it with an old-world perspective, thinking it still follows the old physical laws, then you are dead.

Host: The boundaries are very blurry now. Creating a feature has become easy, but a feature does not equal a product or a company. Since you founded the venture capital firm in 2009 during the global financial crisis, the world has changed dramatically. How is the venture capital world today different from back then?

Ben Horowitz: It’s very different. Our first fund was $300 million, with capital from all traditional limited partners (LPs), endowments, charitable foundations, funds of funds, etc. And we just raised $15 billion for four of our seven funds. And we raised it from different types of investors. When we started, we had almost no international investors; now about 35% of the capital comes from all over the world. Technology has become increasingly important. I think we have to think about the world in a way we never had to before.

The reason we raised so much money is that the US must immediately rebuild its entire infrastructure: we don’t have enough rare earth minerals, not enough power resources, not enough manufacturing capacity, and the existing chips are extremely power-hungry and were initially designed for gaming. This kind of investment for the future world requires huge amounts of capital. It’s a completely new challenge and extremely important because the US power resources are almost exhausted now, while China’s capacity chart shows vertical growth. We even invested in a physical transformer company because we need more efficient, easier-to-manufacture power transformers. Transformers haven’t really changed since we invented electricity.

Host: There’s an old saying that the cure for high prices is high prices themselves, but the problem is there’s a significant delay in between. So now some computers are delivered without memory (RAM). You go to Dell to buy a server, and they say there’s no memory for sale because it’s all sold out. You can build new factories, but that takes 5 years. In 1999 we were building fiber optics, but most of the fiber was unused back then. Now all GPUs are running at full capacity. How do we solve these bottlenecks?

Ben Horowitz: Yes, there were bottlenecks when laying fiber optics back then too, just the bottlenecks were in different places. At that time, server transmission speeds weren’t even enough to support video playback. There were no load balancers, no application services, nothing. So you had fiber and bandwidth, but you couldn’t build applications, and most end-users weren’t connected to the network. So the system couldn’t function, and then we experienced the dot-com bubble burst. But the situation now is somewhat different because almost every link is a bottleneck.

I think what might happen in the future is that we will have enough chips before we have sufficient power resources. NVIDIA will produce enough chips, but then we will face shortages of memory and lack of electricity. Therefore, you have to carefully study where we are in each环节 of the supply chain and find ways to alleviate the bottlenecks. By the way, God bless Musk’s "Terrafab" plan. This is his philosophy; he will personally go and solve all the bottleneck problems. This is how he operates, and that’s why we need him.

Host: Absolutely. You are an expert in both AI and crypto. Now the scariest thing is that anyone can use Claude or ChatGPT to generate highly sophisticated personalized scam emails or phone calls. All means of communication seem to become unusable. I don’t know if you agree?

Ben Horowitz: One hundred percent agree.

Host: Because usually, when I receive an email like "Dear Allen from Index Ventures" with the wrong name, I can just delete it, and I’m庆幸 he got the name wrong. But what if anyone can perfectly forge content with personalization? The best way to look at an email inbox now is that it’s a to-do list with write permissions for the public. What should we do? This brings us back to encryption technology; this is why I mentioned hashing, because its original purpose was to stop spam. Do you think there is overlap between AI and cryptocurrency?

Ben Horowitz: Yes, I think everything starts with the problems created by AI. I woke up in the middle of the night one day thinking if someone used AI to fake me on Zoom, making my finance team wire $500 million to Nigeria, that would be a huge problem. We are facing several core issues: First, on social media, dating apps, or Zoom meetings, how do you prove you are a real human and not a bot? Second, I often receive AI-forged videos from family members who believe they are real. In the future, even AI won’t be able to tell what is AI-generated, so we need cryptographically strong signed content to prove its authenticity (e.g., this is really someone’s speech and not a fake). For this kind of provenance, you shouldn’t trust Google, Meta, or the US government, but rather trust the mathematical game-theoretic properties of the blockchain. Third, if we are to implement Universal Basic Income (UBI), governments are extremely inefficient at distributing money (about $450 billion was stolen in the pandemic stimulus plans), so everyone needs a secure address to receive funds; this is a cryptocurrency problem. Finally, how can AI become an economic agent (e.g., as a merchant making money, receiving money)? They need internet money (cryptocurrency) as infrastructure. Therefore, AI has催生ed many opportunities in the cryptocurrency field.

Host: So where is venture capital heading? Some say white-collar jobs will disappear, leaving only venture capital as a profession, probably because investing is betting on entrepreneurs for non-deterministic problems, and interpersonal relationships might survive in the AI era. Considering the potential changes in white-collar jobs in the next 5 to 10 years, what do you think the future venture capital world will look like?

Ben Horowitz: This is hard to predict. If we look back at the Industrial Revolution transition, the venture capitalists in railroads and cars back then eventually became banks like J.P. Morgan, Goldman Sachs. There could be many scenarios: One设想 is that the industry sees a few超大型 companies monopolizing everything, and venture capital firms move upstream; another设想 is that large AI labs reach the limits of intelligence and are nationalized, becoming public utilities like electricity, and everyone builds on this infrastructure, which would be a completely different venture capital world. Power shortages could also lead to large companies controlling all GPUs, or conversely, push computing power towards edge devices (like phones running small models). Future venture capital might become larger and more exciting because everyone in the world becomes an entrepreneur, or it might become more difficult to build new companies, like in the later stages of the Industrial Revolution.

Host: With 8 billion people now able to turn the ideas into reality (whether it’s writing code, composing music, or making movies), this is actually very exciting. How can we make this technological transition seem less scary and reverse that dystopian narrative?

Ben Horowitz: From a macro perspective, the history of technology is a history of things always getting better. But the transition period is always frightening. For example, in 1750, about 93% or 94% of people in the US were farmers. If you told a farmer back then what a "product marketing manager" was, he would think it’s the stupidest, most不可思议 job in the world because you neither produce food nor build houses. Most people find it hard to see the other side of the transition. The great economist Keynes during the Great Depression predicted that when material abundance is great and basic needs (housing, food) are met, people would only need to work 15 hours a week. But he didn’t realize that human ability to generate new demands is incredible; we need a car for every person, televisions, computers, even exquisite meals prepared by chefs for 10 hours – these demands didn’t exist back then. In the next 15 years, I think everyone, both in the US and the world, will live a better life in terms of quality of life, luxury享受, and access to information than the person with the best life in 1980. So, although the transition is unsettling, we really shouldn’t be angry about it.

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Preguntas relacionadas

QAccording to Ben Horowitz, what are the two fundamental ways in which AI has changed the 'laws of physics' for building tech companies compared to the past?

AFirst, it is now possible to solve almost any software problem with enough money and good data by purchasing sufficient GPUs, whereas before, throwing money at a software problem (like hiring a thousand engineers) couldn't make up for a two-year lag. Second, traditional software moats like data lock-in, migration cost lock-in, and user interface lock-in have largely disappeared because code is easily copied, data is easily transferred, and AI interacts with software flexibly, not humans.

QWhat example does Ben Horowitz use to illustrate that some companies, despite being devalued by the market, still have a strong and complex business?

AHe uses the example of Navan, a travel company. He explains that the travel business requires an established network of relationships with every airline, hotel, and train service globally, and systems must be integrated back into a client's budgeting system. Furthermore, AI giants like OpenAI or Anthropic have no desire to sell directly to travel managers, making Navan's position more secure than market valuations might suggest.

QWhy does Ben Horowitz argue that cryptocurrency infrastructure is crucial in an AI-dominated world?

AHe cites several reasons: 1) the need to cryptographically prove one is a human and not a bot; 2) the need for cryptographically signed content to establish the authenticity of information (e.g., a real speech vs. a deepfake) using the trustless properties of blockchain; 3) the inefficiency of government distribution systems (like during the pandemic) necessitates secure addresses for receiving funds, which is a crypto problem; and 4) for AI to act as an economic agent (e.g., a merchant), it requires an internet-native currency, or cryptocurrency, as infrastructure.

QWhat are the potential future scenarios for the venture capital industry that Ben Horowitz outlines?

AHe suggests several possibilities: 1) a scenario with a few massive monopolistic companies, pushing VCs upstream; 2) large AI labs hitting a ceiling and being nationalized as a public utility, creating a different VC landscape built on that infrastructure; 3) power shortages leading to large companies controlling all GPUs; or 4) a shift of compute to the edge (e.g., phones running smaller models). VC could become larger and more exciting if everyone becomes an entrepreneur, or it could become more difficult to build new companies, similar to the later stages of the Industrial Revolution.

QHow does Ben Horowitz counter the dystopian narrative surrounding AI and technological transformation?

AHe argues that the history of technology is a history of things getting better, even if transitions are frightening. He uses the historical example of how most people were farmers in 1750 and would not have understood modern jobs like product marketing manager. He also references economist Keynes, who failed to predict humanity's incredible ability to generate new demands and luxuries. Horowitz predicts that within 15 years, everyone will have a better quality of life, access to luxuries, and information than the best-off person in 1980, so we should not be angry about the transition but optimistic.

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A diferencia de muchos sistemas de IA tradicionales, Grok AI abraza una gama más amplia de consultas, incluyendo aquellas que normalmente se consideran inapropiadas o fuera de las respuestas estándar. Los objetivos centrales del proyecto incluyen: Razonamiento Confiable: Grok AI enfatiza el razonamiento de sentido común para proporcionar respuestas lógicas basadas en la comprensión contextual. Supervisión Escalable: La integración de asistencia de herramientas asegura que las interacciones de los usuarios sean monitoreadas y optimizadas para la calidad. Verificación Formal: La seguridad es primordial; Grok AI incorpora métodos de verificación formal para mejorar la confiabilidad de sus resultados. Comprensión de Largo Contexto: El modelo de IA sobresale en retener y recordar un extenso historial de conversaciones, facilitando discusiones significativas y contextualizadas. 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El Modo Divertido permite un estilo de interacción más lúdico y humorístico, mientras que el Modo Regular se centra en ofrecer respuestas precisas y exactas. Esta versatilidad asegura una experiencia personalizada que se adapta a diversas preferencias de los usuarios. En esencia, Grok AI une rendimiento con compromiso, creando una experiencia que es tanto enriquecedora como entretenida. Cronología de Grok AI El viaje de Grok AI está marcado por hitos cruciales que reflejan sus etapas de desarrollo y despliegue: Desarrollo Inicial: La fase fundamental de Grok AI tuvo lugar durante aproximadamente dos meses, durante los cuales se realizó el entrenamiento inicial y el ajuste del modelo. Lanzamiento Beta de Grok-2: En un avance significativo, se anunció la beta de Grok-2. Este lanzamiento introdujo dos versiones del chatbot—Grok-2 y Grok-2 mini—cada una equipada con capacidades para chatear, programar y razonar. 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En cambio, la liquidez del proyecto proviene principalmente de intercambios descentralizados (DEXs), marcando un contraste marcado con las estrategias de financiamiento de las empresas de tecnología educativa tradicionales. Este modelo de base indica un enfoque impulsado por la comunidad, reflejando el compromiso del proyecto con la descentralización. En su libro blanco, DUOLINGO AI menciona la formación de colaboraciones con “plataformas de educación blockchain” no especificadas, destinadas a enriquecer su oferta de cursos. Si bien aún no se han divulgado asociaciones específicas, estos esfuerzos colaborativos sugieren una estrategia para fusionar la innovación blockchain con iniciativas educativas, ampliando el acceso y la participación de los usuarios a través de diversas avenidas de aprendizaje. Arquitectura Tecnológica Integración de IA DUOLINGO AI incorpora dos componentes principales impulsados por IA para mejorar su oferta educativa: Motor de Aprendizaje Adaptativo: Este sofisticado motor aprende de las interacciones de los usuarios, similar a los modelos propietarios de las principales plataformas educativas. Ajusta dinámicamente la dificultad de las lecciones para abordar desafíos específicos de los aprendices, reforzando áreas débiles a través de ejercicios dirigidos. Agentes Conversacionales: Al emplear chatbots impulsados por GPT-4, DUOLINGO AI proporciona una plataforma para que los usuarios participen en conversaciones simuladas, fomentando una experiencia de aprendizaje de idiomas más interactiva y práctica. Infraestructura Blockchain Construido sobre la blockchain de Solana, $DUOLINGO AI utiliza un marco tecnológico integral que incluye: Contratos Inteligentes de Verificación de Habilidades: Esta característica otorga automáticamente tokens a los usuarios que superan con éxito las pruebas de competencia, reforzando la estructura de incentivos para resultados de aprendizaje genuinos. Insignias NFT: Estos tokens digitales significan varios hitos que los aprendices logran, como completar una sección de su curso o dominar habilidades específicas, permitiéndoles intercambiar o mostrar sus logros digitalmente. Gobernanza DAO: Los miembros de la comunidad con tokens pueden participar en la gobernanza votando sobre propuestas clave, facilitando una cultura participativa que fomenta la innovación en las ofertas de cursos y características de la plataforma. Línea de Tiempo Histórica 2022–2023: Conceptualización Los cimientos de DUOLINGO AI comienzan con la creación de un libro blanco, destacando la sinergia entre los avances en IA en el aprendizaje de idiomas y el potencial descentralizado de la tecnología blockchain. 2024: Lanzamiento Beta Un lanzamiento beta limitado introduce ofertas en idiomas populares, recompensando a los primeros usuarios con incentivos en tokens como parte de la estrategia de participación comunitaria del proyecto. 2025: Transición a DAO En abril, se produce un lanzamiento completo de la red principal con la circulación de tokens, lo que provoca discusiones comunitarias sobre posibles expansiones a idiomas asiáticos y otros desarrollos de cursos. Desafíos y Direcciones Futuras Obstáculos Técnicos A pesar de sus ambiciosos objetivos, DUOLINGO AI enfrenta desafíos significativos. La escalabilidad sigue siendo una preocupación constante, particularmente en equilibrar los costos asociados con el procesamiento de IA y mantener una red descentralizada y receptiva. Además, garantizar la creación y moderación de contenido de calidad en medio de una oferta descentralizada plantea complejidades en el mantenimiento de estándares educativos. Oportunidades Estratégicas Mirando hacia adelante, DUOLINGO AI tiene el potencial de aprovechar asociaciones de micro-certificación con instituciones académicas, proporcionando validaciones verificadas en blockchain de habilidades lingüísticas. Además, la expansión entre cadenas podría permitir que el proyecto acceda a bases de usuarios más amplias y a ecosistemas blockchain adicionales, mejorando su interoperabilidad y alcance. Conclusión DUOLINGO AI representa una fusión innovadora de inteligencia artificial y tecnología blockchain, presentando una alternativa centrada en la comunidad a los sistemas tradicionales de aprendizaje de idiomas. Si bien su desarrollo seudónimo y su modelo económico emergente traen ciertos riesgos, el compromiso del proyecto con el aprendizaje gamificado, la educación personalizada y la gobernanza descentralizada ilumina un camino hacia adelante para la tecnología educativa en el ámbito de Web3. A medida que la IA continúa avanzando y el ecosistema blockchain evoluciona, iniciativas como DUOLINGO AI podrían redefinir cómo los usuarios se involucran con la educación lingüística, empoderando comunidades y recompensando la participación a través de mecanismos de aprendizaje innovadores.

230 Vistas totalesPublicado en 2025.04.11Actualizado en 2025.04.11

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