What Happens When a Public Company Goes All In on AI

Summary & Insights

The longstanding rule that more people equals more output in software development shattered overnight in December 2024. That’s the stark reality Block’s leadership faced when new AI model releases like Opus 4.6 and Codex 5.3 suddenly became incredibly capable at navigating and working within existing, complex codebases. This wasn’t a gradual shift; it was a binary event that broke the decades-old correlation between headcount and productivity. In response, Block executed a massive restructuring, cutting over 40% of its workforce, with the deepest reductions squarely in engineering, product, and design—the teams where AI tools were demonstrating 10x to 100x productivity gains.

This led to a fundamental reinvention of how the company operates. Block moved from hierarchical, functional teams to small, fluid squads of one to six people. These squads are now powered by AI agents running on an internal platform called Goose. Engineers, designers, and PMs now spend less time writing code manually and more time managing a swarm of AI agents that autonomously handle tasks, from writing PRs to building full features. Internally, tools like BuilderBot can autonomously merge code to production, while externally, products like MoneyBot and ManagerBot are pioneering generated, on-the-fly interfaces personalized for each of Block’s tens of millions of users.

The transformation extends beyond product development into the very definition of a company’s competitive advantage. Block is now conceptualizing itself as an “intelligent system” built on its deep, proprietary understanding of how sellers and buyers participate in the economy. The ultimate moat, they argue, will not be distribution or licenses alone, but which companies possess a deep, nuanced understanding of something incredibly difficult for others to grasp. The ability to rapidly iterate on that understanding using agentic AI systems—potentially running thousands of improvement loops a day—will separate enduring companies from those that can be “vibe coded” away.

Surprising Insights

The Productivity Break Was Instantaneous: The catalyst for the drastic layoffs wasn’t a slow trend but a specific, binary technological breakthrough in December 2024 that made AI models proficient with legacy codebases overnight.
Non-Developers Are Now Shipping Code: At Block, it’s now commonplace for designers and product managers to directly ship code and PRs, fundamentally blurring and reshaping traditional job functions.
Human-in-the-Loop is a Temporary Phase: While currently critical for oversight and regulatory compliance, leadership stated it’s “pretty obvious” that AI systems will soon be objectively better than thousands of humans at deterministic operational tasks like risk and compliance decisioning.
The UI Itself Is Becoming Non-Deterministic: Future apps like Cash App will not have a static interface; instead, AI will generate unique, on-the-fly visualizations and even entirely new mini-apps based on a user’s prompt or behavior, creating massive challenges and opportunities for quality assurance.
Defensibility Shifts to “Deep Understanding”: The future moat for companies is argued to be a deep, proprietary understanding of a complex domain (e.g., how money moves), not just network effects or code, because AI can eventually replicate everything except that unique insight.

Practical Takeaways

Audit for Deterministic Workflows: Identify every queue-based or repetitive workflow in operations, support, and compliance. These are the prime candidates for immediate automation using AI agents.
Consolidate AI Tools into a Unified Platform: Follow Block’s lead by building or adopting a model-agnostic agent harness (like Goose) to avoid vendor lock-in and allow teams to swap AI models based on the specific task.
Reorganize into Small, Fluid Squads: Move away from large, rigid functional teams. Structure around small, cross-disciplinary squads that can dynamically shift between projects, empowered by AI agents acting as force multipliers.
Invest in Proactive AI, Not Just Reactive Chat: For consumer products, don’t just build a chatbot. Invest in “proactive intelligence” that uses your unique data to prompt users with timely, valuable actions they didn’t think to ask for.
Document Your Company’s “Why”: Begin formally documenting the company’s core values, strategic metrics, and—most importantly—its proprietary understanding of the world in a clear, machine-readable format (like a markdown file). This becomes the foundational blueprint for future AI agents to iterate and build upon.

Quy tắc tồn tại lâu nay rằng số lượng người đông hơn sẽ tạo ra sản lượng lớn hơn trong phát triển phần mềm đã bị đập tan chỉ sau một đêm vào tháng 12 năm 2024. Đó là thực tế phũ phàng mà ban lãnh đạo Block phải đối mặt khi các phiên bản mô hình AI như Opus 4.6 và Codex 5.3 đột nhiên trở nên cực kỳ thành thạo trong việc điều hướng và làm việc trong các mã nguồn phức tạp hiện có. Đây không phải là sự thay đổi dần dần; mà là một sự kiện rạch ròi đã phá vỡ mối tương quan tồn tại hàng thập kỷ giữa số lượng nhân sự và năng suất. Để đối phó, Block đã thực hiện một cuộc tái cấu trúc quy mô lớn, cắt giảm hơn 40% lực lượng lao động, với mức cắt giảm sâu nhất tập trung vào các đội ngũ kỹ thuật, sản phẩm và thiết kế – những nhóm nơi công cụ AI đang thể hiện mức tăng năng suất từ 10 đến 100 lần.

Điều này dẫn đến một sự tái tạo căn bản về cách thức hoạt động của công ty. Block chuyển từ các nhóm chức năng theo cấp bậc sang các đội nhỏ linh hoạt từ một đến sáu người. Những đội này giờ đây được vận hành bởi các tác nhân AI chạy trên một nền tảng nội bộ có tên Goose. Các kỹ sư, nhà thiết kế và quản lý sản phẩm giờ dành ít thời gian hơn để viết mã thủ công và nhiều thời gian hơn để quản lý một đội ngũ các tác nhân AI xử lý các công việc một cách tự động, từ viết PR đến xây dựng các tính năng hoàn chỉnh. Nội bộ, các công cụ như BuilderBot có thể tự động hợp nhất mã vào sản phẩm, trong khi bên ngoài, các sản phẩm như MoneyBot và ManagerBot đang đi tiên phong trong việc tạo ra các giao diện được tạo ngay lập tức và cá nhân hóa cho hàng chục triệu người dùng của Block.

Sự chuyển đổi này vượt ra ngoài phạm vi phát triển sản phẩm và chạm đến chính định nghĩa về lợi thế cạnh tranh của một công ty. Block hiện đang hình dung mình như một “hệ thống thông minh” được xây dựng dựa trên sự hiểu biết sâu sắc và độc quyền về cách người bán và người mua tham gia vào nền kinh tế. Họ cho rằng, hào nước bảo vệ cuối cùng sẽ không chỉ là phân phối hay giấy phép, mà là công ty nào sở hữu sự hiểu biết sâu sắc, tinh tế về một thứ gì đó cực kỳ khó nắm bắt đối với người khác. Khả năng lặp lại nhanh chóng dựa trên sự hiểu biết đó bằng cách sử dụng các hệ thống AI tự chủ – có khả năng chạy hàng ngàn vòng lặp cải tiến mỗi ngày – sẽ phân biệt những công ty bền vững với những công ty có thể bị “mã hóa theo cảm tính” và đào thải.

Những Hiểu Biết Đáng Ngạc Nhiên

Bước Nhảy Năng Suất Diễn Ra Tức Thì: Chất xúc tác cho các đợt sa thải mạnh tay không phải là một xu hướng chậm mà là một bước đột phá công nghệ rạch ròi, cụ thể vào tháng 12 năm 2024 khiến các mô hình AI trở nên thành thạo với các mã nguồn kế thừa chỉ sau một đêm.

Người Không Phải Lập Trình Giờ Cũng Ra Mã: Tại Block, giờ đây việc các nhà thiết kế và quản lý sản phẩm trực tiếp ra mã và PR là chuyện thường tình, làm mờ đi và định hình lại các chức năng công việc truyền thống.

Con Người Trong Vòng Lặp Chỉ Là Giai Đoạn Tạm Thời: Dù hiện tại rất quan trọng cho việc giám sát và tuân thủ quy định, ban lãnh đạo tuyên bố rằng “khá rõ ràng” là các hệ thống AI sẽ sớm khách quan tốt hơn hàng nghìn con người trong các nhiệm vụ vận hành có tính xác định như ra quyết định về rủi ro và tuân thủ.

Chính Giao Diện Người Dùng Đang Trở Nên Không Xác Định: Các ứng dụng tương lai như Cash App sẽ không có giao diện tĩnh; thay vào đó, AI sẽ tạo ra các hình ảnh hóa độc đáo ngay lập tức và thậm chí cả các tiện ích mini hoàn toàn mới dựa trên yêu cầu hoặc hành vi của người dùng, tạo ra những thách thức và cơ hội lớn cho việc đảm bảo chất lượng.

Khả Năng Phòng Thủ Chuyển Sang “Hiểu Biết Sâu Sắc”: Hào nước tương lai cho các công ty được cho là sự hiểu biết sâu sắc, độc quyền về một lĩnh vực phức tạp (ví dụ: cách tiền di chuyển), chứ không chỉ là hiệu ứng mạng hay mã nguồn, bởi AI cuối cùng có thể sao chép mọi thứ trừ cái hiểu biết độc đáo đó.

Điểm Rút Ra Thực Tiễn

Kiểm Tra Các Quy Trình Làm Việc Có Tính Xác Định: Xác định mọi quy trình làm việc dựa trên hàng đợi hoặc lặp đi lặp lại trong vận hành, hỗ trợ và tuân thủ. Đây là những ứng cử viên hàng đầu để tự động hóa ngay lập tức bằng các tác nhân AI.

Tích Hợp Các Công Cụ AI Thành Một Nền Tảng Thống Nhất: Hãy theo gương Block bằng cách xây dựng hoặc áp dụng một khung tác nhân không phụ thuộc mô hình cụ thể (như Goose) để tránh bị phụ thuộc nhà cung cấp và cho phép các đội đổi mô hình AI dựa trên nhiệm vụ cụ thể.

Tổ Chức Lại Thành Các Đội Nhỏ Linh Hoạt: Chuyển đổi khỏi các đội chức năng lớn, cứng nhắc. Cấu trúc xung quanh các đội nhỏ đa ngành có thể linh động chuyển đổi giữa các dự án, được trao quyền bởi các tác nhân AI đóng vai trò như hệ số nhân sức mạnh.

Đầu Tư Vào AI Chủ Động, Không Chỉ Chatbot Phản Hồi: Đối với sản phẩm tiêu dùng, đừng chỉ xây một chatbot. Hãy đầu tư vào “trí thông minh chủ động” sử dụng dữ liệu độc đáo của bạn để nhắc nhở người dùng với các hành động kịp thời, có giá trị mà họ chưa nghĩ đến.

Ghi Chép Lý Do Tồn Tại Của Công Ty Bạn: Bắt đầu ghi chép chính thức các giá trị cốt lõi, chỉ số chiến lược và – quan trọng nhất – sự hiểu biết độc quyền của công ty về thế giới bằng một định dạng rõ ràng, máy có thể đọc được (như một tệp markdown). Điều này sẽ trở thành bản thiết kế nền tảng để các tác nhân AI trong tương lai lặp lại và xây dựng dựa trên đó.

2024年12月，軟體開發「人多產出高」的長期法則在一夕之間徹底瓦解。隨著Opus 4.6和Codex 5.3等新型AI模型突然展現出驚人的能力，能夠駕馭並在現有複雜程式碼庫中工作，Block的領導層直面了這個殘酷現實。這不是漸進式轉變，而是一場顛覆數十年來人力規模與生產力關聯性的二元革命。為此，Block啟動了全面重組，裁減超過40%員工，其中工程、產品與設計部門——這些見證AI工具帶來10倍至100倍生產力提升的團隊——所受衝擊最為劇烈。

這引發了公司運作模式的根本性變革。Block從階層分明的功能團隊，轉型為由1至6人組成的小型流動式小組。這些小組如今由內部平台「Goose」驅動的AI智能體賦能。工程師、設計師與產品經理不再耗費大量時間手動編寫程式碼，轉而管理能自主處理任務的AI智能體集群——從撰寫程式合併請求到建構完整功能皆可自動完成。對內，BuilderBot等工具能自動將程式碼部署至生產環境；對外，MoneyBot與ManagerBot等產品正開創即時生成的個人化介面，為Block數千萬用戶提供獨特體驗。

這場轉型不僅重塑產品開發，更重新定義企業的競爭優勢核心。Block將自身定位為建基於對「買賣雙方經濟行為」深度專有認知的「智能系統」。他們主張，未來的護城河不在於通路或授權，而在於企業能否掌握他人難以企及的深度領域認知（例如資金流動模式）。透過智能體AI系統對此認知進行快速迭代——每日可能執行數千次優化循環——將使企業獲得持久競爭力，區別於那些僅憑表面技術即能被「氛圍編碼」淘汰的對手。

顛覆性洞察

生產力突破瞬間發生：引發大規模裁員的催化劑並非緩慢趨勢，而是2024年12月一項具體的二元技術突破，使AI模型在一夜間精通遺留程式碼庫。

非開發者開始部署程式碼：在Block，設計師與產品經理直接部署程式碼與合併請求已成常態，從根本模糊並重塑了傳統職能界限。

人機協作僅是過渡階段：儘管目前監管合規仍需人類監督，但領導層指出「顯而易見」的是，AI系統很快將在風險決策等確定性操作任務上客觀優於數千名人類。

使用者介面走向非確定性：未來如Cash App等應用將不再擁有靜態介面，AI會根據用戶指令或行為即時生成獨特視覺化元件甚至全新微應用，為品質保證帶來巨大挑戰與機遇。

競爭優勢轉向「深度認知」：企業未來的護城河被認為是對複雜領域（如資金流動機制）的專有深度理解，而非單純的網絡效應或程式碼，因為AI最終能複製一切，唯獨無法複製這種獨特洞見。

實務啟示

審視確定性工作流程：識別營運、支援與合規中所有基於序列或重複性工作流程，這些是運用AI智能體實現即時自動化的首要目標。

整合AI工具至統一平台：效法Block建立或採用模型無關的智能體框架（如Goose），避免供應商鎖定，讓團隊能依據任務特性靈活切換AI模型。

重組為小型流動小組：擺脫大型僵化的功能團隊，建立跨領域小型小組結構，藉由扮演戰力倍增器的AI智能體賦能，實現動態跨專案協作。

投資主動式AI而非被動對話：在消費者產品領域，不應止步於建置聊天機器人。應投資「主動智能」系統，運用企業獨有數據主動提示用戶未曾想到卻極具價值的即時行動建議。

系統化記載企業核心思維：開始以清晰機讀格式（如markdown文件）正式記錄企業核心價值、策略指標，以及至關重要的專有領域認知。這將成為未來AI智能體迭代與拓展的基礎藍圖。

La antigua regla de que más personas equivalen a mayor producción en el desarrollo de software se rompió de la noche a la mañana en diciembre de 2024. Esa es la cruda realidad que enfrentó el liderazgo de Block cuando nuevos modelos de IA como Opus 4.6 y Codex 5.3 se volvieron increíblemente capaces de navegar y trabajar dentro de bases de código existentes y complejas. Esto no fue un cambio gradual; fue un evento binario que quebró la correlación de décadas entre el número de empleados y la productividad. Como respuesta, Block ejecutó una reestructuración masiva, recortando más del 40% de su fuerza laboral, con las reducciones más profundas precisamente en ingeniería, producto y diseño: los equipos donde las herramientas de IA demostraban aumentos de productividad de 10x a 100x.

Esto condujo a una reinvención fundamental de cómo opera la empresa. Block pasó de equipos jerárquicos y funcionales a pequeños escuadrones fluidos de una a seis personas. Estos escuadrones ahora están impulsados por agentes de IA que se ejecutan en una plataforma interna llamada Goose. Los ingenieros, diseñadores y gerentes de producto ahora dedican menos tiempo a escribir código manualmente y más tiempo a gestionar un enjambre de agentes de IA que manejan tareas de forma autónoma, desde escribir PRs hasta construir funcionalidades completas. Internamente, herramientas como BuilderBot pueden fusionar código a producción de manera autónoma, mientras que externamente, productos como MoneyBot y ManagerBot están pionereando interfaces generadas al instante y personalizadas para cada uno de los decenas de millones de usuarios de Block.

La transformación se extiende más allá del desarrollo de producto hacia la propia definición de la ventaja competitiva de una empresa. Block ahora se concibe como un “sistema inteligente” construido sobre su profunda comprensión propia de cómo vendedores y compradores participan en la economía. El foso defensivo definitivo, argumentan, no será solo la distribución o las licencias, sino qué empresas poseen una comprensión profunda y matizada de algo increíblemente difícil de entender para los demás. La capacidad de iterar rápidamente sobre esa comprensión utilizando sistemas de IA agenticos —que potencialmente ejecutan miles de ciclos de mejora al día— separará a las empresas duraderas de aquellas que puedan ser “codificadas por vibración”.

Ideas Sorprendentes

La Ruptura de la Productividad fue Instantánea: El catalizador de los despidos drásticos no fue una tendencia lenta, sino un avance tecnológico específico y binario en diciembre de 2024 que hizo que los modelos de IA fueran competentes con bases de código heredadas de la noche a la mañana.

Los No-Desarrolladores Ahora Envían Código: En Block, ahora es común que diseñadores y gerentes de producto envíen código y PRs directamente, difuminando y reconfigurando fundamentalmente las funciones laborales tradicionales.

El Humano-en-el-Bucle es una Fase Temporal: Aunque actualmente es crítico para la supervisión y el cumplimiento normativo, el liderazgo declaró que es “bastante obvio” que los sistemas de IA pronto serán objetivamente mejores que miles de humanos en tareas operativas deterministas como la toma de decisiones de riesgo y cumplimiento.

La UI en sí se está Volviendo No-Determinista: Las aplicaciones futuras como Cash App no tendrán una interfaz estática; en cambio, la IA generará visualizaciones únicas al instante e incluso mini-aplicaciones completamente nuevas basadas en la solicitud o comportamiento de un usuario, creando enormes desafíos y oportunidades para el control de calidad.

La Defensibilidad Cambia hacia la “Comprensión Profunda”: Se argumenta que el futuro foso defensivo para las empresas será una comprensión profunda y propia de un dominio complejo (por ejemplo, cómo se mueve el dinero), no solo los efectos de red o el código, porque la IA eventualmente puede replicar todo excepto esa perspectiva única.

Conclusiones Prácticas

Auditar los Flujos de Trabajo Deterministas: Identifique cada flujo de trabajo basado en colas o repetitivo en operaciones, soporte y cumplimiento. Estos son los principales candidatos para la automatización inmediata utilizando agentes de IA.

Consolidar las Herramientas de IA en una Plataforma Unificada: Siga el ejemplo de Block construyendo o adoptando una plataforma de agentes independiente del modelo (como Goose) para evitar la dependencia de proveedores y permitir que los equipos intercambien modelos de IA según la tarea específica.

Reorganizar en Pequeños Escuadrones Fluidos: Alejarse de grandes equipos funcionales rígidos. Estructurar alrededor de pequeños escuadrones interdisciplinarios que puedan cambiar dinámicamente entre proyectos, potenciados por agentes de IA que actúan como multiplicadores de fuerza.

Invertir en IA Proactiva, No Solo en Chat Reactivo: Para productos de consumo, no solo construya un chatbot. Invierta en “inteligencia proactiva” que utilice sus datos únicos para sugerir a los usuarios acciones oportunas y valiosas que no pensaron en solicitar.

Documentar el “Por Qué” de su Empresa: Comience a documentar formalmente los valores centrales, las métricas estratégicas y, lo más importante, la comprensión propia de la empresa sobre el mundo en un formato claro y legible por máquinas (como un archivo markdown). Esto se convierte en el plan de base para que los futuros agentes de IA iteren y construyan.

A regra de longa data de que mais pessoas equivalem a mais produção no desenvolvimento de software desmoronou da noite para o dia em dezembro de 2024. Esta é a realidade crua que a liderança da Block enfrentou quando novos lançamentos de modelos de IA, como o Opus 4.6 e o Codex 5.3, tornaram-se subitamente incrivelmente capazes de navegar e trabalhar dentro de bases de código existentes e complexas. Esta não foi uma mudança gradual; foi um evento binário que quebrou a correlação de décadas entre o número de funcionários e a produtividade. Em resposta, a Block executou uma grande reestruturação, cortando mais de 40% da sua força de trabalho, com as reduções mais profundas precisamente em engenharia, produto e design — as equipes onde as ferramentas de IA estavam demonstrando ganhos de produtividade de 10x a 100x.

Isso levou a uma reinvenção fundamental de como a empresa opera. A Block passou de equipes hierárquicas e funcionais para esquadrões pequenos e fluidos de uma a seis pessoas. Esses esquadrões são agora alimentados por agentes de IA que operam em uma plataforma interna chamada Goose. Engenheiros, designers e gerentes de produto agora passam menos tempo escrevendo código manualmente e mais tempo gerenciando um enxame de agentes de IA que lidam autonomamente com tarefas, desde escrever PRs até construir funcionalidades completas. Internamente, ferramentas como o BuilderBot podem mesclar código à produção de forma autônoma, enquanto externamente, produtos como o MoneyBot e o ManagerBot estão pioneirando interfaces geradas e sob demanda, personalizadas para cada um dos dezenas de milhões de usuários da Block.

A transformação vai além do desenvolvimento de produto e atinge a própria definição da vantagem competitiva de uma empresa. A Block agora se conceitua como um “sistema inteligente” construído sobre sua compreensão profunda e proprietária de como vendedores e compradores participam na economia. A defesa mais sólida, argumentam, não será apenas distribuição ou licenças, mas quais empresas possuem uma compreensão profunda e matizada de algo incrivelmente difícil para os outros entenderem. A capacidade de iterar rapidamente sobre essa compreensão usando sistemas de IA agentic — potencialmente executando milhares de ciclos de melhoria por dia — separará as empresas duradouras daquelas que podem ser “codificadas pelo ambiente” e eliminadas.

Insights Surpreendentes

A Quebra de Produtividade Foi Instantânea: O catalisador para as demissões drásticas não foi uma tendência lenta, mas um avanço tecnológico específico e binário em dezembro de 2024 que tornou os modelos de IA proficientes com bases de código legadas da noite para o dia.

Não-Desenvolvedores Agora Enviam Código: Na Block, agora é comum designers e gerentes de produto enviarem código e PRs diretamente, desfocando e remodelando fundamentalmente as funções tradicionais de trabalho.

Humano no Ciclo é uma Fase Temporária: Embora atualmente crítico para supervisão e conformidade regulatória, a liderança afirmou ser “bastante óbvio” que os sistemas de IA em breve serão objetivamente melhores do que milhares de humanos em tarefas operacionais determinísticas, como decisões de risco e conformidade.

A Própria Interface de Usuário Está se Tornando Não-Determinística: Aplicativos futuros como o Cash App não terão uma interface estática; em vez disso, a IA gerará visualizações únicas e sob demanda, e até mesmo mini-aplicativos totalmente novos, com base no prompt ou comportamento de um usuário, criando enormes desafios e oportunidades para a garantia de qualidade.

A Defensibilidade Muda para “Compreensão Profunda”: Argumenta-se que a futura defesa das empresas será uma compreensão profunda e proprietária de um domínio complexo (por exemplo, como o dinheiro se move), não apenas efeitos de rede ou código, porque a IA pode eventualmente replicar tudo, exceto esse insight único.

Conclusões Práticas

Audite Fluxos de Trabalho Determinísticos: Identifique todos os fluxos de trabalho baseados em filas ou repetitivos em operações, suporte e conformidade. Estes são os principais candidatos para automação imediata usando agentes de IA.

Consolide Ferramentas de IA em uma Plataforma Unificada: Siga o exemplo da Block construindo ou adotando um sistema de agentes independente de modelo (como o Goose) para evitar a dependência de fornecedores e permitir que as equipes troquem modelos de IA com base na tarefa específica.

Reorganize em Esquadrões Pequenos e Fluidos: Afaste-se de grandes equipes funcionais rígidas. Estruture em torno de pequenos esquadrões multidisciplinares que podem mudar dinamicamente entre projetos, capacitados por agentes de IA atuando como multiplicadores de força.

Invista em IA Proativa, Não Apenas em Chat Reativo: Para produtos de consumo, não construa apenas um chatbot. Invista em “inteligência proativa” que use seus dados únicos para sugerir aos usuários ações oportunas e valiosas que eles não pensaram em pedir.

Documente o “Porquê” da Sua Empresa: Comece a documentar formalmente os valores centrais da empresa, as métricas estratégicas e — mais importante — sua compreensão proprietária do mundo em um formato claro e legível por máquinas (como um arquivo markdown). Isso se torna o plano de base para os futuros agentes de IA iterarem e construírem sobre ele.

David Haber speaks with Owen Jennings, executive officer and business lead at Block, about how the company rebuilt itself around AI agents, small squads, and internal tools like Goose and Builder Bot after restructuring more than 40% of its workforce. They discuss what it took to execute a major restructuring, how teams of three are now doing what teams of 14 used to, and how Block is shipping AI-native products like Money Bot and Manager Bot that generate custom interfaces on the fly for tens of millions of users.

Resources:

Follow Owen Jennings on X: https://twitter.com/owenbjennings

Follow David Haber on X: https://twitter.com/dhaber

Stay Updated:

Find a16z on YouTube: YouTube

Find a16z on X

Find a16z on LinkedIn

Listen to the a16z Show on Spotify

Listen to the a16z Show on Apple Podcasts

Follow our host: https://twitter.com/eriktorenberg

Please note that the content here is for informational purposes only; should NOT be taken as legal, business, tax, or investment advice or be used to evaluate any investment or security; and is not directed at any investors or potential investors in any a16z fund. a16z and its affiliates may maintain investments in the companies discussed. For more details please see a16z.com/disclosures.

Hosted by Simplecast, an AdsWizz company. See pcm.adswizz.com for information about our collection and use of personal data for advertising.