La maggior parte delle persone pensa che la corsa all'AI riguardi l'IQ dei modelli. Stanno guardando il punteggio sbagliato. Entro il 2026, i vincitori non verranno dal "modello più intelligente", ma da chi controlla il potere, i dati e i flussi di lavoro. Ecco perché. 🧵

/2 Continuiamo a trattare l'“intelligenza” come una risorsa scarsa. Ma i costi di addestramento e inferenza continuano a scendere, rapidamente. Quando l'IQ diventa economico, smette di essere un vantaggio competitivo e inizia a comportarsi come l'elettricità. Abbondante, a prezzi ridotti, ovunque.

/3 Una domanda ha guidato la nostra mappa del 2026, cosa rimane scarso quando il pensiero diventa economico? Risposta: le cose che il codice non può stampare su richiesta, gigawatt, collegamenti alla rete, raffreddamento e l'impronta fisica per eseguire modelli su larga scala.

/4 L'analogia che ha funzionato per noi, i modelli sono spartiti. Il potere e il dispiegamento sono il teatro. La maggior parte dei team compete su note migliori, poi si rende conto che non possono prenotare un palco, o che non possono permettersi le luci.

/5 Il secondo collo di bottiglia si trova all'interno delle aziende, flussi di lavoro e dati proprietari. Man mano che i pesi diventano più facili da copiare, il valore si sposta verso chi possiede il “circuito chiuso”, input, azioni, risultati e i registri che migliorano il sistema nel tempo.

/6 Gli agenti cambiano il modello di business. Se il software fa il lavoro, il prezzo per “posti” si rompe. I risultati diventano l'unità. Questo capovolge anche la matematica del rischio, lavoro a basso costo, responsabilità costosa. Le tracce di audit iniziano a contare più delle dimostrazioni.

/7 Ecco perché l'"ingegneria dei prompt" svanisce. L'ingegneria del contesto vince, ciò che il sistema vede, ciò che può toccare e come si verifica. @tengyanAI ha catturato bene questo nella sua mappa del 2026, i flussi di lavoro superano i prompt ingegnosi.