a16z Podcast
Summary & Insights
The credit card is the most successful user interface ever created, but its reign may finally be up for renegotiation. For decades, the friction of payments has been solved by a piece of plastic that balances security and convenience, creating a standard so durable that almost every attempt to replace it—from biometric palms to “payment wands”—has failed. However, the rise of AI agents suggests we are moving toward a world where the “payment” is decoupled from the “shopping,” allowing agents to handle the transactional friction while humans retain the desire-driven decision of what to buy.
The evolution of fintech is often a story of “early ideas” masquerading as “bad ideas.” Max Levchin and Alex Rampell reflect on this through the lens of Affirm, which began not as a way to solve the “pajama problem” (not having your wallet nearby) but as a tool to materially increase conversion for merchants. They discovered that the real value wasn’t in the convenience of the payment method, but in the psychology of the budget. By shifting the conversation from “Can I pay for this now?” to “Can I spread this cost over time?”, they saw conversion rates jump by 30% or more, particularly in high-margin industries like direct-to-consumer mattresses.
Beyond the mechanics of lending, the conversation highlights the rare economic advantage of “negative customer acquisition cost.” Unlike most consumer companies that pay Google or Meta to find users, a financing platform like Affirm is paid by the merchant to acquire the customer. This creates a powerful flywheel where the lender owns the long-term financial relationship with the consumer, providing multiple “shots on goal” to offer new services over the life of a loan. This structural advantage transforms a payment tool into a platform for demand generation and long-term customer ownership.
Surprising Insights
- The $100 Billion Floor: In the payments industry, there are virtually no “small” niches; almost any specific payment problem being solved at scale represents a market opportunity of at least $100 billion.
- The Inverse Revenue Rule: Large-volume revenue opportunities in payments typically exist in small-dollar transactions (like coffee or fast food) because the “rake” or percentage fee disappears on massive B2B wires.
- The 2.5 Second Limit: Traditional offline payment networks (Visa/MasterCard) have a hard 2.5-second limit for interaction; Apple and Google Pay bypassed this not by changing the network, but by using secure enclaves to “time shift” the authentication.
- Identity as Credit: The early thesis for Affirm was based on the “general store” model—the idea that in a digital world, a person’s social identity and presence could serve as a proxy for trust and creditworthiness.
Practical Takeaways
- Solve for Budget, Not Just Friction: When designing a product, distinguish between “convenience friction” (the wallet is downstairs) and “budgetary friction” (I can’t afford the lump sum). Solving the latter usually drives significantly higher conversion.
- Seek Negative CAC: Look for business models where the partner (the merchant) benefits so much from your presence that they pay you to acquire the end user, rather than you paying for leads.
- Focus on the “Cup of Coffee” Metric: If you are building a new payment or currency tool, the ultimate test of success is not the total volume moved, but whether a user will choose it to buy a cup of coffee when they are in a hurry.
- Build Long-Term Touchpoints: Use longer-term contracts or service cycles to create repeated interactions with your customers, turning a single transaction into a relationship that allows for future upselling.
🛍️ Products & Resources Mentioned
- 📚 BookFounders by Jimmy Soni — Mentioned as a very good, fact-grounded book that extensively interviews the characters involved in the history of PayPal.View on Amazon →
Thẻ tín dụng là giao diện người dùng thành công nhất từng được tạo ra, nhưng thời kỳ thống trị của nó có lẽ cuối cùng cũng đến lúc phải tái thương lượng. Trong nhiều thập kỷ, những trở ngại trong thanh toán đã được giải quyết bằng một miếng nhựa cân bằng giữa tính bảo mật và sự tiện lợi, tạo ra một tiêu chuẩn bền vững đến mức hầu hết mọi nỗ lực thay thế nó—từ quét lòng bàn tay sinh trắc học đến “gậy thanh toán”—đều thất bại. Tuy nhiên, sự trỗi dậy của các tác nhân AI (AI agents) cho thấy chúng ta đang tiến tới một thế giới nơi việc “thanh toán” được tách rời khỏi việc “mua sắm”, cho phép các tác nhân AI xử lý những phiền toái trong giao dịch, trong khi con người giữ quyền quyết định mua gì dựa trên mong muốn.
Sự tiến hóa của fintech thường là câu chuyện về những “ý tưởng sớm” bị nhầm tưởng là “ý tưởng tồi”. Max Levchin và Alex Rampell đã suy ngẫm về điều này thông qua lăng kính của Affirm, một công ty khởi đầu không phải để giải quyết “vấn đề mặc đồ ngủ” (không có ví bên cạnh) mà là một công cụ để tăng tỷ lệ chuyển đổi thực tế cho các đơn vị bán lẻ. Họ phát hiện ra rằng giá trị thực sự không nằm ở sự tiện lợi của phương thức thanh toán, mà nằm ở tâm lý về ngân sách. Bằng cách chuyển cuộc đối thoại từ “Tôi có thể trả khoản này ngay bây giờ không?” sang “Tôi có thể chia nhỏ chi phí này theo thời gian không?”, họ thấy tỷ lệ chuyển đổi tăng vọt 30% hoặc hơn, đặc biệt là trong các ngành có biên lợi nhuận cao như nệm bán trực tiếp cho người tiêu dùng (DTC).
Ngoài cơ chế cho vay, cuộc thảo luận còn nhấn mạnh một lợi thế kinh tế hiếm có: “chi phí thu hút khách hàng âm” (negative customer acquisition cost). Không giống như hầu hết các công ty tiêu dùng phải trả tiền cho Google hoặc Meta để tìm người dùng, một nền tảng tài chính như Affirm lại được người bán trả tiền để thu hút khách hàng. Điều này tạo ra một “vòng xoay” (flywheel) mạnh mẽ, nơi bên cho vay nắm giữ mối quan hệ tài chính dài hạn với người tiêu dùng, tạo ra nhiều cơ hội để cung cấp các dịch vụ mới trong suốt thời hạn của một khoản vay. Lợi thế cấu trúc này biến một công cụ thanh toán thành một nền tảng để tạo cầu và sở hữu khách hàng dài hạn.
Những hiểu biết bất ngờ
- Ngưỡng 100 tỷ USD: Trong ngành thanh toán, hầu như không có ngách nào là “nhỏ”; gần như bất kỳ vấn đề thanh toán cụ thể nào được giải quyết ở quy mô lớn đều đại diện cho một cơ hội thị trường trị giá ít nhất 100 tỷ USD.
- Quy tắc doanh thu ngược: Các cơ hội doanh thu khối lượng lớn trong thanh toán thường nằm ở các giao dịch giá trị nhỏ (như cà phê hoặc thức ăn nhanh) vì phí chiết khấu hoặc tỷ lệ phần trăm sẽ biến mất trong các giao dịch chuyển khoản B2B khổng lồ.
- Giới hạn 2,5 giây: Các mạng thanh toán ngoại tuyến truyền thống (Visa/MasterCard) có giới hạn cứng 2,5 giây cho một lần tương tác; Apple và Google Pay đã vượt qua điều này không phải bằng cách thay đổi mạng lưới, mà bằng cách sử dụng các vùng an toàn (secure enclaves) để “dịch chuyển thời gian” quá trình xác thực.
- Định danh là Tín dụng: Luận điểm ban đầu của Affirm dựa trên mô hình “cửa hàng tạp hóa tổng hợp”—ý tưởng rằng trong thế giới kỹ thuật số, định danh và sự hiện diện xã hội của một người có thể đóng vai trò là thước đo cho sự tin cậy và khả năng tín dụng.
Bài học thực tiễn
- Giải quyết vấn đề ngân sách, không chỉ là sự phiền toái: Khi thiết kế sản phẩm, hãy phân biệt giữa “phiền toái về sự tiện lợi” (ví để ở tầng dưới) và “phiền toái về ngân sách” (tôi không thể chi trả một khoản tiền lớn một lúc). Giải quyết vế sau thường thúc đẩy tỷ lệ chuyển đổi cao hơn đáng kể.
- Tìm kiếm CAC âm: Hãy tìm kiếm các mô hình kinh doanh mà đối tác (người bán) hưởng lợi nhiều từ sự hiện diện của bạn đến mức họ trả tiền cho bạn để thu hút người dùng cuối, thay vì bạn phải trả tiền để tìm kiếm khách hàng tiềm năng.
- Tập trung vào chỉ số “Tách Cà Phê”: Nếu bạn đang xây dựng một công cụ thanh toán hoặc tiền tệ mới, phép thử cuối cùng cho sự thành công không phải là tổng khối lượng giao dịch, mà là liệu người dùng có chọn nó để mua một tách cà phê khi họ đang vội hay không.
- Xây dựng các điểm chạm dài hạn: Sử dụng các hợp đồng dài hạn hoặc chu kỳ dịch vụ để tạo ra các tương tác lặp lại với khách hàng, biến một giao dịch đơn lẻ thành một mối quan hệ cho phép bán thêm (upselling) trong tương lai.
信用卡是有史以來最成功的使用者介面，但它的統治地位可能終於要面臨重新協商。數十年來，支付的摩擦問題一直由一片兼顧安全與便利的塑膠卡片來解決，它建立了一個如此強大的標準，以至於幾乎所有試圖取代它的嘗試——從生物識別掌紋到「支付魔棒」——全部失敗了。然而，AI 代理（AI agents）的興起表明，我們正邁向一個「支付」與「購物」脫鉤的世界，由 AI 代理處理交易中的摩擦，而人類則保留基於欲望的購買決策。
金融科技（Fintech）的演進，往往是一個關於「早期想法」被誤認為「糟糕想法」的故事。Max Levchin 與 Alex Rampell 透過 Affirm 的視角對此進行了反思。Affirm 最初並非為了解決「睡衣問題」（指人在家穿睡衣時錢包不在身邊），而是作為一種能實質提升商家轉單率的工具。他們發現，真正的價值不在於支付方式的便利性，而是在於預算的心理學。透過將對話從「我現在能付這筆錢嗎？」轉向「我可以分期支付這筆費用嗎？」，他們看到轉單率提升了 30% 甚至更多，尤其是在像直接面向消費者（DTC）的床墊等高毛利行業中。
除了貸款機制之外，這次對話還強調了「負客戶獲取成本」（negative customer acquisition cost）這一罕見的經濟優勢。大多數消費類公司需要向 Google 或 Meta 付費以獲取用戶，但像 Affirm 這樣的金融平台則是由商家付費來獲取客戶。這創造了一個強大的飛輪效應：貸款方掌握了與消費者之間的長期財務關係，在貸款週期內有多次機會（shots on goal）提供新服務。這種結構性優勢將一個支付工具轉化為需求創造與長期客戶掌控的平台。
驚人之見
- 千億美元的底線： 在支付行業中，幾乎不存在所謂的「小眾」市場；幾乎任何能在大規模範圍內解決的特定支付問題，都代表著至少 1,000 億美元的市場機會。
- 收入反比定律： 支付領域的大額收入機會通常存在於小額交易中（如咖啡或快餐），因為在巨大的 B2B 電匯交易中，比例抽成（rake）會變得微不足道。
- 2.5 秒限制： 傳統的線下支付網絡（Visa/MasterCard）在交互上有 2.5 秒的硬性時間限制；Apple Pay 和 Google Pay 並非透過改變網絡來繞過這一限制，而是利用安全隔離區（secure enclaves）來實現認證的「時間偏移」。
- 身份即信用： Affirm 早期的論點是基於「雜貨店」模式——即在數位世界中，一個人的社交身份和存在感可以作為信任與信用評級的替代指標。
實務啟發
- 解決預算問題，而非僅僅是摩擦： 在設計產品時，請區分「便利性摩擦」（錢包在樓下）和「預算摩擦」（我無法一次支付全額）。解決後者通常能帶來顯著更高的轉單率。
- 追求負 CAC： 尋找那類商業模式，讓合作夥伴（商家）能從你的存在中獲益之多，以至於他們願意付錢讓你獲取終端用戶，而不是由你付錢購買潛在客戶名單。
- 專注於「一杯咖啡」指標： 如果你正在構建一種新的支付或貨幣工具，成功的終極測試不是交易總額，而是用戶在匆忙之中是否會選擇用它來買一杯咖啡。
- 建立長期觸點： 利用較長期的合約或服務週期，創造與客戶的重複互動，將單次交易轉化為一種關係，以便未來進行追加銷售（upselling）。
La carte de crédit est l’interface utilisateur la plus réussie jamais créée, mais son règne pourrait enfin être remis en question. Pendant des décennies, la friction liée aux paiements a été résolue par un morceau de plastique équilibrant sécurité et commodité, créant un standard si durable que presque toutes les tentatives pour le remplacer — des scans palmaires biométriques aux « baguettes de paiement » — ont échoué. Cependant, l’essor des agents d’IA suggère que nous nous dirigeons vers un monde où le « paiement » est découplé de l’« achat », permettant aux agents de gérer la friction transactionnelle tandis que les humains conservent la décision d’achat dictée par le désir.
L’évolution de la fintech est souvent l’histoire d’« idées précoces » se faisant passer pour de « mauvaises idées ». Max Levchin et Alex Rampell analysent cela à travers le prisme d’Affirm, qui n’a pas débuté comme un moyen de résoudre le « problème du pyjama » (le fait de ne pas avoir son portefeuille à portée de main), mais comme un outil visant à augmenter matériellement le taux de conversion pour les marchands. Ils ont découvert que la valeur réelle ne résidait pas dans la commodité du mode de paiement, mais dans la psychologie du budget. En déplaçant la conversation de « Puis-je payer cela maintenant ? » à « Puis-je étaler ce coût dans le temps ? », ils ont vu les taux de conversion bondir de 30 % ou plus, particulièrement dans des secteurs à forte marge comme les matelas vendus directement au consommateur.
Au-delà des mécanismes du prêt, la discussion souligne l’avantage économique rare du « coût d’acquisition client négatif ». Contrairement à la plupart des entreprises grand public qui paient Google ou Meta pour trouver des utilisateurs, une plateforme de financement comme Affirm est payée par le marchand pour acquérir le client. Cela crée un puissant effet d’entraînement (flywheel) où le prêteur détient la relation financière à long terme avec le consommateur, offrant ainsi plusieurs « occasions de marquer » pour proposer de nouveaux services tout au long de la durée d’un prêt. Cet avantage structurel transforme un outil de paiement en une plateforme de génération de demande et de fidélisation client à long terme.
Perspectives Surprenantes
- Le seuil des 100 milliards de dollars : Dans l’industrie des paiements, il n’existe pratiquement pas de « petites » niches ; presque tout problème de paiement spécifique résolu à grande échelle représente une opportunité de marché d’au moins 100 milliards de dollars.
- La règle inverse des revenus : Les opportunités de revenus à gros volume dans les paiements existent généralement dans les transactions de petits montants (comme le café ou la restauration rapide), car la commission ou le pourcentage disparaît sur les virements B2B massifs.
- La limite des 2,5 secondes : Les réseaux de paiement hors ligne traditionnels (Visa/MasterCard) ont une limite stricte d’interaction de 2,5 secondes ; Apple Pay et Google Pay ont contourné cela non pas en modifiant le réseau, mais en utilisant des enclaves sécurisées pour « décaler » l’authentification dans le temps.
- L’identité comme crédit : La thèse initiale d’Affirm était basée sur le modèle du « magasin général » — l’idée que, dans un monde numérique, l’identité sociale et la présence d’une personne pourraient servir de substituts à la confiance et à la solvabilité.
Leçons Pratiques
- Résolvez le budget, pas seulement la friction : Lors de la conception d’un produit, distinguez la « friction de commodité » (le portefeuille est en bas) de la « friction budgétaire » (je ne peux pas me permettre de payer la somme globale). La résolution de cette dernière génère généralement une conversion nettement plus élevée.
- Recherchez un CAC négatif : Recherchez des modèles d’affaires où le partenaire (le marchand) bénéficie tellement de votre présence qu’il vous paie pour acquérir l’utilisateur final, plutôt que de payer vous-même pour obtenir des prospects.
- Concentrez-vous sur la métrique de la « tasse de café » : Si vous créez un nouvel outil de paiement ou une nouvelle devise, le test ultime de réussite n’est pas le volume total déplacé, mais le fait qu’un utilisateur le choisisse pour acheter une tasse de café lorsqu’il est pressé.
- Créez des points de contact à long terme : Utilisez des contrats ou des cycles de service à plus long terme pour créer des interactions répétées avec vos clients, transformant une transaction unique en une relation permettant des ventes incitatives futures.
Die Kreditkarte ist die erfolgreichste Benutzeroberfläche, die je geschaffen wurde, doch ihre Vorherrschaft könnte nun endlich zur Disposition stehen. Jahrzehntelang wurde die Reibung bei Zahlungen durch ein Stück Kunststoff gelöst, das Sicherheit und Komfort in Einklang bringt und einen so beständigen Standard schuf, dass fast jeder Versuch, ihn zu ersetzen – von biometrischen Handflächen bis hin zu „Payment Wands“ – gescheitert ist. Der Aufstieg von KI-Agenten deutet jedoch darauf hin, dass wir uns auf eine Welt zubewegen, in der die „Zahlung“ vom „Einkauf“ entkoppelt wird. Dies ermöglicht es Agenten, die transaktionale Reibung zu bewältigen, während der Mensch die wunschgesteuerte Entscheidung darüber behält, was gekauft wird.
Die Evolution von Fintech ist oft die Geschichte von „frühen Ideen“, die als „schlechte Ideen“ getarnt waren. Max Levchin und Alex Rampell reflektieren dies anhand von Affirm, das nicht als Lösung für das „Pyjama-Problem“ (das Portemonnaie nicht griffbereit zu haben) begann, sondern als Instrument, um die Conversion-Rate für Händler spürbar zu steigern. Sie entdeckten, dass der eigentliche Wert nicht im Komfort der Zahlungsmethode lag, sondern in der Psychologie des Budgets. Indem sie die Frage von „Kann ich das jetzt bezahlen?“ zu „Kann ich diese Kosten über die Zeit verteilen?“ verschoben, sahen sie die Conversion-Raten um 30 % oder mehr steigen, insbesondere in margenstarken Branchen wie dem Direct-to-Consumer-Matratzenmarkt.
Über die Mechanik der Kreditvergabe hinaus beleuchtet das Gespräch den seltenen wirtschaftlichen Vorteil der „negativen Kundenakquisitionskosten“ (Negative Customer Acquisition Cost). Im Gegensatz zu den meisten Consumer-Unternehmen, die Google oder Meta bezahlen, um Nutzer zu finden, wird eine Finanzierungsplattform wie Affirm vom Händler dafür bezahlt, den Kunden zu gewinnen. Dies schafft einen mächtigen Flywheel-Effekt, bei dem der Kreditgeber die langfristige Finanzbeziehung zum Verbraucher hält und über die Laufzeit eines Kredits mehrere Gelegenheiten erhält, neue Dienste anzubieten. Dieser strukturelle Vorteil verwandelt ein Zahlungstool in eine Plattform zur Nachfragesteuerung und langfristigen Kundenbindung.
Überraschende Erkenntnisse
- Die 100-Milliarden-Dollar-Untergrenze: In der Zahlungsbranche gibt es praktisch keine „kleinen“ Nischen; fast jedes spezifische Zahlungsproblem, das in großem Maßstab gelöst wird, stellt eine Marktchance von mindestens 100 Milliarden Dollar dar.
- Die inverse Umsatzregel: Umsatzchancen mit hohem Volumen existieren bei Zahlungen typischerweise in Transaktionen mit geringen Beträgen (wie Kaffee oder Fast Food), da die „Provision“ oder prozentuale Gebühr bei massiven B2B-Überweisungen verschwindet.
- Das 2,5-Sekunden-Limit: Traditionelle Offline-Zahlungsnetzwerke (Visa/MasterCard) haben ein striktes Limit von 2,5 Sekunden für die Interaktion; Apple und Google Pay haben dies nicht durch eine Änderung des Netzwerks umgangen, sondern durch die Nutzung sicherer Enklaven, um die Authentifizierung „zeitlich zu verschieben“.
- Identität als Kredit: Die frühe These für Affirm basierte auf dem Modell des „Dorfladens“ – der Idee, dass in einer digitalen Welt die soziale Identität und Präsenz einer Person als Ersatz für Vertrauen und Kreditwürdigkeit dienen könnten.
Praktische Ableitungen
- Budgetprobleme lösen, nicht nur Reibungsverluste: Unterscheiden Sie bei der Produktentwicklung zwischen „Komfort-Reibung“ (das Portemonnaie liegt im Erdgeschoss) und „Budget-Reibung“ (ich kann mir die Einmalzahlung nicht leisten). Die Lösung Letzterer führt in der Regel zu einer deutlich höheren Conversion.
- Nach negativem CAC streben: Suchen Sie nach Geschäftsmodellen, bei denen der Partner (der Händler) so sehr von Ihrer Präsenz profitiert, dass er Sie dafür bezahlt, den Endnutzer zu gewinnen, anstatt dass Sie für Leads bezahlen.
- Fokus auf die „Tasse Kaffee“-Metrik: Wenn Sie ein neues Zahlungs- oder Währungstool entwickeln, ist der ultimative Erfolgstest nicht das bewegte Gesamtvolumen, sondern die Frage, ob ein Nutzer es wählt, um in Eile eine Tasse Kaffee zu kaufen.
- Langfristige Touchpoints schaffen: Nutzen Sie längerfristige Verträge oder Servicezyklen, um wiederholte Interaktionen mit Ihren Kunden zu schaffen und so eine einzelne Transaktion in eine Beziehung zu verwandeln, die zukünftiges Upselling ermöglicht.
Erik Torenberg is joined by a16z General Partner Alex Rampell and Affirm Co-Founder and CEO Max Levchin for a conversation on 25 years of fintech, from the early days of digital payments to the origins of Affirm and the next generation of agentic commerce.
Max and Alex revisit what surprised them most about how payments evolved, why the card interface has been so difficult to displace, and why even the smallest corners of payments can become enormous markets. They also trace the early idea maze behind Affirm, from “pay with your identity” and the pajama problem to the realization that installment financing could dramatically increase merchant conversion.
The conversation also gets into real versus “fake” 0% financing, what people misunderstand about Affirm today, why negative customer acquisition cost can be such a powerful business model advantage, and why Max is more bullish on agentic payments than on agents choosing what people buy.
Resources:
Follow Max Levchin on X: https://x.com/mlevchin
Follow Alex Rampell on X: https://x.com/arampell
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.
-
The $100B Niches Hiding Inside Payments
Erik Torenberg is joined by a16z General Partner Alex Rampell and Affirm Co-Founder and CEO Max Levchin for a conversation on 25 years of fintech, from the early days of digital payments to the origins…
-
Inside Moderna’s Personalized Cancer Vaccine
a16z General Partner Jorge Conde sits down with Moderna CEO Stéphane Bancel to discuss a major milestone for mRNA technology: positive Phase 3 results from Moderna and Merck’s individualized treatment for melanoma, after more than…
-
Daniel Litt: The Mathematician’s Guide to AI
a16z’s Lisha Li sits down with Daniel Litt, Assistant Professor of Mathematics at the University of Toronto, to unpack AI’s rapid progress in mathematics, what today’s frontier models can actually do, and what they’re still…
-
Gavin Baker: Why AI Demand Is Outrunning Compute Supply
a16z’s David George sits down with Gavin Baker to unpack the state of the AI boom, why demand for intelligence may still be dramatically underestimated, and why the outcome doesn’t necessarily have to be winner-take-all.…
-
Why a16z Launched the Machine Age Fund | Jen Kha
a16z Managing Partner and Head of Global Partnerships Jen Kha joins MTS hosts Theo Jaffee and Sophia Dew to discuss a16z’s Machine Age Fund and the investment thesis behind rebuilding the physical infrastructure that powers…
-
Why 1,200 AI Agents Started Working Together | Ryan Greenblatt
Ryan Greenblatt, Chief Scientist at Redwood Research, joins MTS host Theo Jaffee to unpack a new independent investigation into the OpenAI Hugging Face hacking incident and what it reveals about how large groups of AI…
-
The Infrastructure Behind the Machine Age
Ben Horowitz, Martin Casado, Raghu Raghuram, and Erik Torenberg discuss the launch of a16z’s new Machine Age Fund and the infrastructure buildout behind AI, from chips, memory, and networking to power, cooling, and data centers.…
-
Inside Cursor: The Anatomy of a Generational Startup
a16z General Partners Martin Casado, Sarah Wang, and Matt Bornstein unpack the story of Cursor: how a small, product-obsessed team entered one of the most competitive markets in technology, took on incumbents with seemingly unbeatable…
-
The State of AI: Macro, Apps, and Consumer
Anish Acharya joins Jen Kha to break down the next frontier of AI, from the evolving model landscape and open-source AI to why the application layer, and consumer AI in particular, may be entering a…
-
The New Economics of AI | Martin Casado & Steven Sinofsky
a16z General Partners Martin Casado and Erik Torenberg are joined by Board Partner Steven Sinofsky to explore what recent breakthroughs in AI and mathematics tell us about where the technology is headed, and whether some…