Intel·ligència artificial Agents d’IA Anthropic Models oberts Startups economia unitària verificació capital risc Polsia Ben Cera Sapiom Infraestructura d'IA

Polsia: com una factura d'IA d'1,2 M$ va obligar a redissenyar el negoci

Ben Cera explica com Polsia va arribar a gastar 1,2 milions de dòlars mensuals en IA i com va reduir el cost amb models oberts, GPU i encaminament per tasca.

Ben Cera presenta Polsia com una empresa d'intel·ligència artificial valorada en 250 milions de dòlars i operada per una sola persona. El titular és espectacular, però el problema que articula el vídeo és encara més interessant: quan el producte va créixer de 500 a 5.000 clients de pagament, la despesa mensual en models d'IA va arribar, segons el fundador, a 1,2 milions de dòlars.

La factura demostrava que hi havia ús, però també que l'economia del producte no funcionava. Si cada client nou generava més consum del que aportava, créixer només accelerava el moment de quedar-se sense diners. La solució va ser deixar d'enviar totes les tasques als models propietaris més potents i construir una infraestructura capaç de combinar models, executar-ne d'oberts en GPU llogades i reservar la intel·ligència més cara per als problemes que realment la necessitaven.

Resposta curta: què va passar amb la factura d'IA de Polsia?

Polsia permet que agents d'IA planifiquin, programin, facin recerca, preparin anuncis, enviïn correus i executin altres tasques per crear i operar un negoci. Aquest ús continu multiplicava les crides a models com Claude Opus i Sonnet. Cera afirma que la despesa va passar d'uns 25.000 dòlars mensuals a 500.000, després a un milió i finalment a aproximadament 1,2 milions.

Després de dos mesos de treball amb Sapiom i d'introduir infraestructura pròpia, models de pesos oberts i selecció del model segons la tasca, diu que la factura del juny va baixar fins a prop de 100.000 dòlars. Si les xifres i el volum de servei són comparables, és una reducció aproximada del 91,7%. El vídeo no aporta factures, mètriques de qualitat ni comptes auditats, de manera que totes aquestes quantitats s'han d'atribuir al fundador.

Fitxa ràpida

Element Dada i context
Empresa Polsia, plataforma d'agents per crear i operar negocis
Fundador Ben Cera, també identificat en fonts anteriors com Ben Broca
Valoració anunciada 250 milions de dòlars després d'una ronda de 30 milions; no és facturació ni diners personals
Creixement explicat De 500 a 5.000 clients de pagament durant el març del 2026, segons Cera
Pic de despesa en IA Aproximadament 1,2 milions de dòlars al mes, segons el fundador
Despesa després de l'optimització Prop de 100.000 dòlars al juny, segons el vídeo
Estratègia tècnica GPU llogades, models oberts, estandardització i encaminament de cada tasca al model adequat
Cautela principal Les dades financeres són declaracions del fundador i de fonts vinculades als inversors

1. Què és Polsia?

Polsia es presenta com una IA que no només respon preguntes, sinó que executa feines d'una empresa. L'usuari introdueix una idea i diversos agents poden investigar el mercat, crear programari, publicar contingut, preparar campanyes publicitàries, gestionar correus, donar suport als clients i analitzar resultats.

La diferència amb un assistent convencional és l'acció. Si es pregunta a un xat com comercialitzar una empresa, la resposta pot suggerir anuncis, prospecció comercial o un canal de vídeo. La promesa de Polsia és posar en marxa algunes d'aquestes activitats en nom de l'usuari.

El document de presentació de Polsia descriu una economia basada en subscripcions, crèdits per tasques, despesa publicitària i una participació del 20% en les transaccions o els ingressos gestionats. El seu tauler públic mostra milers d'empreses actives, tasques, correus, anuncis i documents, però continua sent una font controlada per la mateixa companyia, no una auditoria independent.

2. De Los Angeles a París i San Francisco

Cera explica que la idea va començar a Los Angeles cap a l'octubre del 2025. Havia treballat amb Travis Kalanick a CloudKitchens i havia provat diversos productes nadius d'IA que no van aconseguir tracció. El canvi va arribar quan va deixar d'intentar endevinar què voldria el mercat i va construir una eina que ell mateix volia utilitzar.

Després va tornar a París i va desenvolupar el producte des del seu apartament. Quan va percebre una oportunitat més gran, es va traslladar a San Francisco. True Ventures, inversor de la fase inicial, l'animava a situar-se a prop de l'ecosistema de capital, talent i infraestructura d'IA.

El vídeo contraposa les ciutats de manera gairebé emocional: Los Angeles és vida personal i records; París aporta cultura i sensibilitat al producte; San Francisco és pressió, feina i accés a persones que entenen una aposta d'aquesta escala.

3. El creixement: de 500 a 5.000 clients

La campanya que va disparar l'ús consistia a fer que Polsia participés en la seva pròpia ronda de finançament. Els agents preparaven el data room, actualitzaven mètriques, organitzaven informació per als inversors i alimentaven un tauler públic que mostrava l'activitat de la plataforma.

Segons Cera, la maniobra va generar conversa a les xarxes i una allau de peticions d'inversió. Durant el març, Polsia hauria passat de 500 a 5.000 clients de pagament. La infraestructura, el suport i els agents van començar a patir perquè els usuaris no feien tots la mateixa tasca: creaven productes diferents, demanaven processos més llargs i afegien automatitzacions com anuncis a Meta.

Una publicació de True Ventures, inversor de Polsia, situava anteriorment la plataforma per sobre d'un milió de dòlars d'ARR amb més de mil empreses i, un mes després, en tres milions d'ARR amb 3.000 empreses. Són dades rellevants perquè provenen d'un inversor identificat, però mantenen un interès promocional i no substitueixen els comptes de la societat.

4. Una empresa «de 250 milions» no té 250 milions d'ingressos

El títol del vídeo diu que Cera va construir una empresa d'IA de 250 milions de dòlars. Aquesta xifra és la valoració acordada en una ronda, no el volum d'ingressos ni el saldo bancari.

Segons l'anunci difós pel fundador i replicat per True Ventures, Polsia va captar 30 milions de dòlars amb una valoració de 250 milions. La ronda va incloure Sound Ventures, True Ventures i altres inversors. Les tres magnituds que envolten l'empresa s'han de separar:

Magnitud Què significa
30 milions de dòlars Capital que els inversors haurien aportat a la ronda
250 milions de dòlars Valoració negociada de l'empresa; no és caixa ni facturació
Prop de 10 milions d'ARR Ritme anualitzat d'ingressos declarat al voltant de la ronda; no és necessàriament ingrés anual ja cobrat

L'ARR extrapola els ingressos recurrents actuals a dotze mesos. En una empresa que creix molt ràpidament, amb abandonament encara inestable i ingressos variables, pot canviar de manera brusca. A més, el model de Polsia combina subscripció, crèdits, comissions i altres fluxos, cosa que fa especialment important saber què s'inclou en el càlcul.

5. Per què els agents poden consumir molt més que un xat

En una conversa tradicional hi ha una pregunta i una resposta. Un agent que «gestiona una empresa» pot necessitar centenars de passos:

  • llegir l'estat del negoci i recuperar documents anteriors;

  • decidir quina tasca s'ha de fer;

  • redactar, programar o investigar;

  • comprovar el resultat i corregir errors;

  • utilitzar eines externes com correu, navegadors, bases de dades o plataformes d'anuncis;

  • registrar què ha passat perquè altres agents ho puguin reutilitzar.

Cada pas pot enviar una gran quantitat de context al model i rebre una resposta llarga. Si l'agent torna a intentar una acció o manté processos actius durant hores, el consum deixa de dependre només del nombre d'usuaris. També depèn de la durada, la complexitat, els reintents i el model escollit.

La tarifa pública d'Anthropic mostra per què l'elecció és important. Els models Opus cobren més per milió de tokens que Sonnet o Haiku, especialment en la sortida. La memòria cau de prompts i el processament per lots poden reduir el cost, però no compensen una arquitectura que envia totes les accions al model més car.

6. La unitat econòmica que no quadrava

Amb 5.000 clients, una factura mensual d'1,2 milions equivaldria a uns 240 dòlars de despesa d'IA per client, abans d'afegir servidors, bases de dades, pagaments, publicitat, suport, devolucions i qualsevol altra despesa. És una mitjana orientativa: alguns usuaris poden consumir molt més que d'altres.

Cera explica que volia oferir el producte per molt menys de 300 o 500 dòlars al mes i fins i tot crear una modalitat gratuïta. Amb aquella estructura, cada nou client intensiu podia generar una pèrdua. La ronda de 30 milions donava temps per resoldre el problema, però no canviava la fórmula.

Si la despesa es mantingués en 1,2 milions mensuals sense créixer, consumiria 14,4 milions en un any. I si el nombre de clients es multipliqués per deu amb un consum proporcional, el capital captat podria desaparèixer en pocs mesos. Aquesta és la diferència entre tenir finançament i tenir un model sostenible.

7. La solució: no utilitzar el model més potent per a tot

Cera i Ilan Zerbib, fundador de Sapiom, van començar a separar les tasques. Moltes peticions dels usuaris eren relativament senzilles i els seus projectes compartien patrons. No calia un model frontera car per executar cada pas.

L'estratègia descrita combina quatre palanques:

  1. Estandarditzar tasques repetitives. Quan diversos negocis demanen processos semblants, es poden reutilitzar estructures i reduir el context enviat.

  2. Encaminar cada feina al model adequat. Un model petit pot classificar o transformar dades; un model més capaç queda reservat per a decisions complexes.

  3. Utilitzar models de pesos oberts. L'empresa pot executar-los en infraestructura controlada i pagar GPU en lloc de cada token a un proveïdor extern.

  4. Optimitzar l'execució dels agents. Cal limitar reintents, context innecessari, processos bloquejats i accions que continuen consumint sense aportar valor.

Sapiom es presenta com la capa que dona als agents accés controlat a serveis, còmput i pagaments. Una publicació del seu fundador confirma que Polsia utilitza aquesta infraestructura en producció. Polsia també declara proveïdors com Anthropic, OpenAI, AWS, Render, Neon, Stripe i altres a la seva llista de subprocessadors.

8. De 1,2 milions a 100.000 dòlars: què falta saber?

Cera assegura que, després d'uns dos mesos de configuració, la factura del juny va baixar fins a aproximadament 100.000 dòlars. La reducció és enorme, però el vídeo no ofereix prou informació per calcular-ne l'eficiència real.

Per interpretar-la caldria conèixer:

  • quants clients actius hi havia en cadascun dels dos mesos;

  • quantes tasques es van completar i amb quina durada;

  • si el cost de 100.000 dòlars inclou el lloguer de totes les GPU i la infraestructura de Sapiom;

  • quina proporció de les tasques va continuar utilitzant Anthropic o OpenAI;

  • si van canviar els límits, crèdits o funcionalitats disponibles;

  • com va evolucionar la qualitat, la taxa d'errors i la satisfacció dels usuaris.

Una factura d'API més baixa no garanteix per si sola un cost total inferior. La inferència pròpia trasllada despesa cap a GPU, operació, disponibilitat, enginyeria i monitoratge. Pot ser molt més barata a gran escala, però només si el maquinari s'utilitza bé i el servei manté la qualitat.

9. Els riscos que no apareixen en el relat de costos

Automatitzar una empresa no és només un problema de tokens. Quan un agent envia correus, publica anuncis, desplega codi o accepta pagaments, un error pot afectar tercers.

Els termes de Polsia indiquen que l'usuari és responsable de revisar que les accions executades en nom de la seva organització siguin legals. També expliquen que els anuncis poden funcionar des d'un compte gestionat per la plataforma, que el contingut generat ha de complir les polítiques de tercers i que els taulers públics poden estar activats per defecte i indexats pels cercadors.

Això obre preguntes importants:

  • qui respon si un correu automatitzat incompleix normes contra el correu brossa;

  • com s'evita que un anunci contingui promeses falses o material protegit;

  • quines dades d'un negoci arriben als diferents proveïdors de models;

  • com es revisa el codi abans de desplegar-lo;

  • què passa si un agent gasta més pressupost del previst;

  • fins a quin punt l'usuari entén què s'ha publicat en un tauler visible.

Fer el sistema més barat ajuda a escalar-lo, però també multiplica el nombre d'accions que necessiten controls, registres i límits.

10. El significat real del cas Polsia

La lliçó no és simplement que els models oberts siguin millors que els tancats. Els models frontera continuen sent útils per a planificació, codi difícil i decisions amb molt context. El canvi consisteix a construir una cartera d'intel·ligència: utilitzar la capacitat mínima que compleixi cada tasca i escalar cap a un model més potent només quan cal.

Tampoc és una demostració definitiva que una sola persona pugui substituir una empresa sencera. Polsia depèn d'inversors, proveïdors de models, centres de dades, plataformes de pagament, serveis de correu, allotjament, publicitat i tota la feina de les persones que mantenen aquests sistemes. «Zero empleats» descriu la nòmina interna, no l'absència de treball humà al voltant del producte.

Sí que és un cas útil d'un canvi econòmic: en el programari agent, el cost variable de la intel·ligència pot convertir-se en una de les despeses principals. Una empresa pot tenir molt pocs treballadors i, alhora, una factura operativa pròpia d'una organització molt més gran.

Conclusions

El creixement inicial de Polsia va validar una demanda, però també va revelar que la primera arquitectura no era sostenible. La ronda de capital va comprar temps; la migració a una combinació de models i infraestructura va intentar convertir aquest temps en marge.

Els 250 milions de dòlars són una valoració. Els 30 milions són finançament. Els prop de 10 milions són un ritme anualitzat declarat. I els 1,2 milions mensuals són un cost comunicat pel fundador. Barrejar aquestes quatre xifres produiria una història espectacular però financerament confusa.

La pregunta decisiva ja no és si Polsia pot generar moltes accions amb IA, sinó si pot produir resultats útils per client amb un cost previsible, mantenir la qualitat, retenir els usuaris i controlar els riscos. Baixar la factura a prop de 100.000 dòlars seria un avenç extraordinari; demostrar que el servei continua fent la mateixa feina amb la mateixa qualitat és el pas següent.

Preguntes freqüents

Polsia val realment 250 milions de dòlars?

És la valoració anunciada en una ronda de finançament de 30 milions. Representa el preu negociat entre empresa i inversors, no una taxació garantida ni diners que el fundador pugui retirar.

La factura d'1,2 milions està verificada?

És una xifra declarada per Ben Cera al vídeo i en altres entrevistes. No s'hi mostra la factura ni un document comptable independent.

Per què els agents d'IA consumeixen tants tokens?

Perquè una sola ordre pot desencadenar molts passos, consultes, correccions i usos d'eines. Els agents també han de tornar a llegir context i poden mantenir tasques actives durant molt de temps.

Com va reduir Polsia el cost?

Segons el fundador, va estandarditzar tasques, va seleccionar models diferents segons la dificultat, va incorporar models de pesos oberts i va executar càrregues sobre GPU llogades amb infraestructura de Sapiom.

Models oberts vol dir inferència gratuïta?

No. Es pot evitar el pagament per token al propietari del model, però cal pagar maquinari, energia, allotjament, xarxa, enginyeria i operació.

Polsia té realment zero empleats?

La companyia es promociona com una empresa amb un fundador i cap empleat. Això no vol dir que operi sense suport humà extern: depèn de múltiples proveïdors, inversors i equips d'infraestructura.

Contrast i context

Fonts consultades

9 fonts
  1. 01
  2. 02
  3. 03
  4. 04
  5. 05
  6. 06
  7. 07
  8. 08
  9. 09

Font de treball

Transcripció amb marques de temps

449 fragments
Consulta la transcripció
  1. 0:00 , obre el vídeo en una pestanya nova

    [music]

  2. 0:03 , obre el vídeo en una pestanya nova

    >> Nobody complains about AI costs until

  3. 0:06 , obre el vídeo en una pestanya nova

    the bill gets too high.

  4. 0:08 , obre el vídeo en una pestanya nova

    >> [music]

  5. 0:11 , obre el vídeo en una pestanya nova

    >> AI costs went up to 500,000. And the

  6. 0:14 , obre el vídeo en una pestanya nova

    month after that it was a million.

  7. 0:16 , obre el vídeo en una pestanya nova

    >> [music]

  8. 0:16 , obre el vídeo en una pestanya nova

    >> Cuz if I continue like this and the next

  9. 0:18 , obre el vídeo en una pestanya nova

    month I have like a 20,000 customers and

  10. 0:20 , obre el vídeo en una pestanya nova

    50,000 customers and 100,000 customers,

  11. 0:22 , obre el vídeo en una pestanya nova

    I'm going to go bankrupt.

  12. 0:26 , obre el vídeo en una pestanya nova

    >> [music]

  13. 0:35 , obre el vídeo en una pestanya nova

    [music]

  14. 0:40 , obre el vídeo en una pestanya nova

    >> Can you tell us the story about starting

  15. 0:43 , obre el vídeo en una pestanya nova

    AI and when you decided to start

  16. 0:45 , obre el vídeo en una pestanya nova

    building with AI?

  17. 0:46 , obre el vídeo en una pestanya nova

    >> Yeah, I mean

  18. 0:47 , obre el vídeo en una pestanya nova

    it actually started in LA. I mean the

  19. 0:50 , obre el vídeo en una pestanya nova

    inception of Pulsia. I lived in LA for

  20. 0:53 , obre el vídeo en una pestanya nova

    the longest time. I was in LA for 7

  21. 0:55 , obre el vídeo en una pestanya nova

    years. I was working for Travis Galanec.

  22. 0:57 , obre el vídeo en una pestanya nova

    That was in October in LA. [music]

  23. 1:06 , obre el vídeo en una pestanya nova

    I decided to start

  24. 1:08 , obre el vídeo en una pestanya nova

    >> [music]

  25. 1:08 , obre el vídeo en una pestanya nova

    >> going all in on this company with this

  26. 1:10 , obre el vídeo en una pestanya nova

    idea and working on Pulsia when I was in

  27. 1:12 , obre el vídeo en una pestanya nova

    LA in like around October of 2025.

  28. 1:21 , obre el vídeo en una pestanya nova

    Essentially, I was building all these AI

  29. 1:22 , obre el vídeo en una pestanya nova

    native products, but honestly, none of

  30. 1:24 , obre el vídeo en una pestanya nova

    them really took off. And I was like,

  31. 1:26 , obre el vídeo en una pestanya nova

    "You know what?

  32. 1:28 , obre el vídeo en una pestanya nova

    Let me Let me be bossy." And I was like,

  33. 1:29 , obre el vídeo en una pestanya nova

    "I'm going to get something to eat." I

  34. 1:30 , obre el vídeo en una pestanya nova

    mean, very inspired because suddenly

  35. 1:32 , obre el vídeo en una pestanya nova

    instead of like trying to figure out a

  36. 1:34 , obre el vídeo en una pestanya nova

    product that other people may like, I

  37. 1:37 , obre el vídeo en una pestanya nova

    was building something that I found

  38. 1:39 , obre el vídeo en una pestanya nova

    cool, that I thought would be

  39. 1:42 , obre el vídeo en una pestanya nova

    useful for me, that I would want to use.

  40. 1:44 , obre el vídeo en una pestanya nova

    So, that was the birth of Pulsia.

  41. 1:46 , obre el vídeo en una pestanya nova

    >> LA has the best Korean food in the in

  42. 1:48 , obre el vídeo en una pestanya nova

    the states. And when I was in Korea, I

  43. 1:50 , obre el vídeo en una pestanya nova

    was like I had some Korean barbecue, I

  44. 1:51 , obre el vídeo en una pestanya nova

    was like

  45. 1:52 , obre el vídeo en una pestanya nova

    it's better in LA.

  46. 1:54 , obre el vídeo en una pestanya nova

    How does it feel to be back in LA?

  47. 1:55 , obre el vídeo en una pestanya nova

    >> Feels

  48. 1:55 , obre el vídeo en una pestanya nova

    >> good.

  49. 1:57 , obre el vídeo en una pestanya nova

    It's It's feels like

  50. 1:59 , obre el vídeo en una pestanya nova

    Like I feel like the pressure is going

  51. 2:00 , obre el vídeo en una pestanya nova

    down. It feels more mellow.

  52. 2:02 , obre el vídeo en una pestanya nova

    >> Does LA feel more like home to you than

  53. 2:04 , obre el vídeo en una pestanya nova

    SF does still or

  54. 2:05 , obre el vídeo en una pestanya nova

    >> Yeah, 100%. I really love SF. It grew on

  55. 2:08 , obre el vídeo en una pestanya nova

    me. It's a city I associate with like

  56. 2:10 , obre el vídeo en una pestanya nova

    stress and work. LA I associate with

  57. 2:12 , obre el vídeo en una pestanya nova

    like you know, a period of my life where

  58. 2:14 , obre el vídeo en una pestanya nova

    there was like some things, love

  59. 2:15 , obre el vídeo en una pestanya nova

    stories, like where we were amazing work

  60. 2:18 , obre el vídeo en una pestanya nova

    experiences,

  61. 2:20 , obre el vídeo en una pestanya nova

    amazing friends, parties, like and just

  62. 2:22 , obre el vídeo en una pestanya nova

    life stuff. I don't associate it with

  63. 2:24 , obre el vídeo en una pestanya nova

    like work, work, work, you know.

  64. 2:26 , obre el vídeo en una pestanya nova

    LA is like it's vibey. It's like good

  65. 2:29 , obre el vídeo en una pestanya nova

    vibes.

  66. 2:36 , obre el vídeo en una pestanya nova

    >> [laughter]

  67. 2:38 , obre el vídeo en una pestanya nova

    >> Guido is a really good buddy of mine. We

  68. 2:40 , obre el vídeo en una pestanya nova

    used to work together

  69. 2:42 , obre el vídeo en una pestanya nova

    uh with Travis Kalanick at Cloud

  70. 2:44 , obre el vídeo en una pestanya nova

    Kitchens. He became an investor, of

  71. 2:45 , obre el vídeo en una pestanya nova

    course, yeah, which is cool.

  72. 2:46 , obre el vídeo en una pestanya nova

    >> I met Ben uh I think now it's like well,

  73. 2:49 , obre el vídeo en una pestanya nova

    a while ago. It was like 2019, almost 7

  74. 2:51 , obre el vídeo en una pestanya nova

    years, if not more than 7 years. But

  75. 2:53 , obre el vídeo en una pestanya nova

    what I was really impressed about him is

  76. 2:54 , obre el vídeo en una pestanya nova

    the fact that he had this unique talent

  77. 2:57 , obre el vídeo en una pestanya nova

    that I never seen before of being like

  78. 2:59 , obre el vídeo en una pestanya nova

    very

  79. 3:01 , obre el vídeo en una pestanya nova

    good with numbers, like a very strong

  80. 3:03 , obre el vídeo en una pestanya nova

    quantitative problem solver. But at same

  81. 3:06 , obre el vídeo en una pestanya nova

    time, like having this kind of like

  82. 3:08 , obre el vídeo en una pestanya nova

    edgy, creative, like out of the box

  83. 3:11 , obre el vídeo en una pestanya nova

    vibe. And the fact that like he was

  84. 3:12 , obre el vídeo en una pestanya nova

    creating this like machine that was just

  85. 3:14 , obre el vídeo en una pestanya nova

    being able to absorb anything that like

  86. 3:17 , obre el vídeo en una pestanya nova

    a founder would put in this machine and

  87. 3:19 , obre el vídeo en una pestanya nova

    just creating a business behind it. So,

  88. 3:21 , obre el vídeo en una pestanya nova

    I thought it was a great idea.

  89. 3:22 , obre el vídeo en una pestanya nova

    Reached out back to him, ended up

  90. 3:24 , obre el vídeo en una pestanya nova

    investing a little bit, and yeah, I've

  91. 3:26 , obre el vídeo en una pestanya nova

    been enjoying seeing him on this

  92. 3:28 , obre el vídeo en una pestanya nova

    adventure.

  93. 3:28 , obre el vídeo en una pestanya nova

    >> You know, after that like I went back to

  94. 3:30 , obre el vídeo en una pestanya nova

    Paris, decided to start locking it in my

  95. 3:33 , obre el vídeo en una pestanya nova

    Paris apartment, building it.

  96. 3:37 , obre el vídeo en una pestanya nova

    >> [music]

  97. 3:44 , obre el vídeo en una pestanya nova

    [music]

  98. 3:51 , obre el vídeo en una pestanya nova

    >> Clearly that

  99. 3:51 , obre el vídeo en una pestanya nova

    >> spending time here

  100. 3:53 , obre el vídeo en una pestanya nova

    and having built Folsia here, I can feel

  101. 3:55 , obre el vídeo en una pestanya nova

    that like there's something about this

  102. 3:58 , obre el vídeo en una pestanya nova

    beauty and this love for community and

  103. 4:00 , obre el vídeo en una pestanya nova

    this love for people and the this love

  104. 4:01 , obre el vídeo en una pestanya nova

    for for beautiful things and interesting

  105. 4:04 , obre el vídeo en una pestanya nova

    things and great culture, etc.

  106. 4:07 , obre el vídeo en una pestanya nova

    that

  107. 4:08 , obre el vídeo en una pestanya nova

    is embedded in Folsia in a way, right?

  108. 4:12 , obre el vídeo en una pestanya nova

    >> [music]

  109. 4:17 , obre el vídeo en una pestanya nova

    >> Ever since I started

  110. 4:19 , obre el vídeo en una pestanya nova

    Folsia, I I clearly knew that like it

  111. 4:22 , obre el vídeo en una pestanya nova

    would you know, entropic models and open

  112. 4:24 , obre el vídeo en una pestanya nova

    AI models were so expensive, but I was

  113. 4:26 , obre el vídeo en una pestanya nova

    like it doesn't matter because at the

  114. 4:27 , obre el vídeo en una pestanya nova

    end of the day we just should figure out

  115. 4:30 , obre el vídeo en una pestanya nova

    um

  116. 4:31 , obre el vídeo en una pestanya nova

    if if if customers really want the

  117. 4:32 , obre el vídeo en una pestanya nova

    product and want [music]

  118. 4:33 , obre el vídeo en una pestanya nova

    this AI for the use case of building a

  119. 4:36 , obre el vídeo en una pestanya nova

    company.

  120. 4:37 , obre el vídeo en una pestanya nova

    And when I realized that like there was

  121. 4:39 , obre el vídeo en una pestanya nova

    such a big potential with Folsia,

  122. 4:41 , obre el vídeo en una pestanya nova

    staying in Paris would would hurt the

  123. 4:43 , obre el vídeo en una pestanya nova

    project. I needed to go to San Francisco

  124. 4:46 , obre el vídeo en una pestanya nova

    because it's the only place where people

  125. 4:48 , obre el vídeo en una pestanya nova

    would understand.

  126. 4:49 , obre el vídeo en una pestanya nova

    >> [music]

  127. 4:53 , obre el vídeo en una pestanya nova

    [singing]

  128. 4:56 , obre el vídeo en una pestanya nova

    [music]

  129. 5:03 , obre el vídeo en una pestanya nova

    [music]

  130. 5:05 , obre el vídeo en una pestanya nova

    [singing]

  131. 5:07 , obre el vídeo en una pestanya nova

    >> Yeah, so I've you know, I moved to SF

  132. 5:09 , obre el vídeo en una pestanya nova

    like a little bit ago. Um

  133. 5:11 , obre el vídeo en una pestanya nova

    the product has been going quite a bit.

  134. 5:13 , obre el vídeo en una pestanya nova

    Uh the marketing stuff is really working

  135. 5:15 , obre el vídeo en una pestanya nova

    and you know, True Ventures is my

  136. 5:17 , obre el vídeo en una pestanya nova

    pre-seed investor. They've been

  137. 5:19 , obre el vídeo en una pestanya nova

    convincing me to move to SF. Yeah, I

  138. 5:21 , obre el vídeo en una pestanya nova

    mean it's it's very exciting. Um

  139. 5:25 , obre el vídeo en una pestanya nova

    I have I have to figure out where I

  140. 5:26 , obre el vídeo en una pestanya nova

    work, but like it's kind of nice to be

  141. 5:27 , obre el vídeo en una pestanya nova

    able to have an office and be with other

  142. 5:29 , obre el vídeo en una pestanya nova

    people even though they're investors

  143. 5:31 , obre el vídeo en una pestanya nova

    like they're they've been very

  144. 5:32 , obre el vídeo en una pestanya nova

    supportive and like there's a lot of

  145. 5:34 , obre el vídeo en una pestanya nova

    like um people on the team that used to

  146. 5:35 , obre el vídeo en una pestanya nova

    be operating, you know, like um in

  147. 5:37 , obre el vídeo en una pestanya nova

    different companies and so they're

  148. 5:39 , obre el vídeo en una pestanya nova

    giving me great advice. Yeah, I think

  149. 5:40 , obre el vídeo en una pestanya nova

    the cost is getting a little bit out of

  150. 5:42 , obre el vídeo en una pestanya nova

    control, but for now I'm really just

  151. 5:43 , obre el vídeo en una pestanya nova

    focusing on, you know, maintaining the

  152. 5:45 , obre el vídeo en una pestanya nova

    growth, making customers happy. I you

  153. 5:47 , obre el vídeo en una pestanya nova

    deal with like, you know, AI customer

  154. 5:48 , obre el vídeo en una pestanya nova

    support I've been building and it's a

  155. 5:50 , obre el vídeo en una pestanya nova

    lot of work, but very exciting.

  156. 5:52 , obre el vídeo en una pestanya nova

    >> And that's when I started to like

  157. 5:54 , obre el vídeo en una pestanya nova

    [music] work at out of the True Ventures

  158. 5:56 , obre el vídeo en una pestanya nova

    office, which was like my one of my

  159. 5:58 , obre el vídeo en una pestanya nova

    previous investors. They had an office

  160. 6:00 , obre el vídeo en una pestanya nova

    in in SF and honestly like they were a

  161. 6:02 , obre el vídeo en una pestanya nova

    big reason why I moved to SF. Like they

  162. 6:04 , obre el vídeo en una pestanya nova

    were always telling me like, "Ben, like

  163. 6:06 , obre el vídeo en una pestanya nova

    you need to move to SF. Like this is

  164. 6:08 , obre el vídeo en una pestanya nova

    where you should be." Yeah, Paris is

  165. 6:10 , obre el vídeo en una pestanya nova

    cute and yeah, we all love Paris and

  166. 6:11 , obre el vídeo en una pestanya nova

    yes, Paris is beautiful, but like you

  167. 6:13 , obre el vídeo en una pestanya nova

    need to come to SF to build.

  168. 6:15 , obre el vídeo en una pestanya nova

    >> So, I've been preparing this stunt where

  169. 6:17 , obre el vídeo en una pestanya nova

    I'm going to have Folsom raise the

  170. 6:19 , obre el vídeo en una pestanya nova

    round.

  171. 6:20 , obre el vídeo en una pestanya nova

    >> And so, on top of that I I was thinking

  172. 6:22 , obre el vídeo en una pestanya nova

    about, "Okay, like what what is the

  173. 6:23 , obre el vídeo en una pestanya nova

    toolkit on the stuff you need to do when

  174. 6:26 , obre el vídeo en una pestanya nova

    you're raising a fundraising round?" You

  175. 6:28 , obre el vídeo en una pestanya nova

    have to have conversations with

  176. 6:29 , obre el vídeo en una pestanya nova

    investors. You also have to have a data

  177. 6:31 , obre el vídeo en una pestanya nova

    room. Like investors will ask you like,

  178. 6:33 , obre el vídeo en una pestanya nova

    "Hey, show me the demo of the product

  179. 6:35 , obre el vídeo en una pestanya nova

    and like what are what is the data? Like

  180. 6:36 , obre el vídeo en una pestanya nova

    how much are you growing? Etc." So, so

  181. 6:39 , obre el vídeo en una pestanya nova

    we created with Folsom this like live

  182. 6:40 , obre el vídeo en una pestanya nova

    dashboard where it shows Folsom working

  183. 6:42 , obre el vídeo en una pestanya nova

    on every company and shows all the

  184. 6:44 , obre el vídeo en una pestanya nova

    numbers and all the growth in public.

  185. 6:45 , obre el vídeo en una pestanya nova

    I'm very excited to launch it. I think

  186. 6:47 , obre el vídeo en una pestanya nova

    I'm probably going to launch it in like

  187. 6:48 , obre el vídeo en una pestanya nova

    a week or so. Like I need to finish a

  188. 6:51 , obre el vídeo en una pestanya nova

    few things and I need to get the product

  189. 6:52 , obre el vídeo en una pestanya nova

    right, but I should I think I should

  190. 6:54 , obre el vídeo en una pestanya nova

    just go for it.

  191. 6:57 , obre el vídeo en una pestanya nova

    >> [music]

  192. 7:00 , obre el vídeo en una pestanya nova

    >> I went from 500 users to 5,000 [music]

  193. 7:03 , obre el vídeo en una pestanya nova

    paying users.

  194. 7:09 , obre el vídeo en una pestanya nova

    The marketing stunt of like having

  195. 7:11 , obre el vídeo en una pestanya nova

    Folsom [music] raise the running round

  196. 7:13 , obre el vídeo en una pestanya nova

    really worked really well. I got a ton

  197. 7:15 , obre el vídeo en una pestanya nova

    of people, you know, email me wanting to

  198. 7:17 , obre el vídeo en una pestanya nova

    to to invest. I was starting to gain

  199. 7:19 , obre el vídeo en una pestanya nova

    traction on Twitter and I started to get

  200. 7:21 , obre el vídeo en una pestanya nova

    a ton of new users, right? A ton of new

  201. 7:23 , obre el vídeo en una pestanya nova

    users. And obviously, the bills start

  202. 7:24 , obre el vídeo en una pestanya nova

    going up and up.

  203. 7:29 , obre el vídeo en una pestanya nova

    >> [music]

  204. 7:35 , obre el vídeo en una pestanya nova

    [music]

  205. 7:37 , obre el vídeo en una pestanya nova

    >> And my AI cost went up to 500,000.

  206. 7:55 , obre el vídeo en una pestanya nova

    In the month of March, I went from 500

  207. 7:58 , obre el vídeo en una pestanya nova

    users to 5,000 paying users. So, it was

  208. 8:01 , obre el vídeo en una pestanya nova

    a crazy month. A lot of the

  209. 8:03 , obre el vídeo en una pestanya nova

    infrastructure I built like was trying

  210. 8:04 , obre el vídeo en una pestanya nova

    to crumble. And so, at the time, you

  211. 8:07 , obre el vídeo en una pestanya nova

    know, like scaling so fast, it was kind

  212. 8:09 , obre el vídeo en una pestanya nova

    of crazy. Like, you know, like the

  213. 8:11 , obre el vídeo en una pestanya nova

    customer support agents had to like have

  214. 8:13 , obre el vídeo en una pestanya nova

    to deal with like a lot more support

  215. 8:15 , obre el vídeo en una pestanya nova

    because people were starting to build

  216. 8:16 , obre el vídeo en una pestanya nova

    more and more diverse things, and it was

  217. 8:18 , obre el vídeo en una pestanya nova

    getting really weird. You know, at the

  218. 8:19 , obre el vídeo en una pestanya nova

    time I like I started implementing meta

  219. 8:21 , obre el vídeo en una pestanya nova

    ads, which is another feature. But the

  220. 8:22 , obre el vídeo en una pestanya nova

    long story short is like, you know,

  221. 8:23 , obre el vídeo en una pestanya nova

    adding all those all the all those

  222. 8:25 , obre el vídeo en una pestanya nova

    automations created more and more AI

  223. 8:27 , obre el vídeo en una pestanya nova

    compute because again, every time

  224. 8:28 , obre el vídeo en una pestanya nova

    something is happening in Bolyai, it's

  225. 8:30 , obre el vídeo en una pestanya nova

    an AI agent that is most of the time

  226. 8:32 , obre el vídeo en una pestanya nova

    using Opus or Sonnet, which are very

  227. 8:34 , obre el vídeo en una pestanya nova

    expensive models,

  228. 8:35 , obre el vídeo en una pestanya nova

    uh to do tasks, and so the bill started

  229. 8:37 , obre el vídeo en una pestanya nova

    going up and up. And so, then that's

  230. 8:39 , obre el vídeo en una pestanya nova

    when I was like, "You know what? Like,

  231. 8:40 , obre el vídeo en una pestanya nova

    there's all this investor interest. I

  232. 8:42 , obre el vídeo en una pestanya nova

    would be stupid not to take this money.

  233. 8:44 , obre el vídeo en una pestanya nova

    This money can be used for compute

  234. 8:45 , obre el vídeo en una pestanya nova

    [music] so that I can continue bearing

  235. 8:49 , obre el vídeo en una pestanya nova

    the pain of this AI compute cost." You

  236. 8:51 , obre el vídeo en una pestanya nova

    know, investors are were like amazed by

  237. 8:55 , obre el vídeo en una pestanya nova

    like the big vision I have for the

  238. 8:56 , obre el vídeo en una pestanya nova

    product, you know, to create a product

  239. 8:58 , obre el vídeo en una pestanya nova

    that enables anyone to be a founder. And

  240. 9:01 , obre el vídeo en una pestanya nova

    so, raising that money enabled me

  241. 9:03 , obre el vídeo en una pestanya nova

    to not have to worry about cost so much

  242. 9:05 , obre el vídeo en una pestanya nova

    for a second.

  243. 9:06 , obre el vídeo en una pestanya nova

    >> [music]

  244. 9:11 , obre el vídeo en una pestanya nova

    [music]

  245. 9:20 , obre el vídeo en una pestanya nova

    [music]

  246. 9:21 , obre el vídeo en una pestanya nova

    >> Cash doesn't solve anything for your

  247. 9:23 , obre el vídeo en una pestanya nova

    product. In this case, it did help me

  248. 9:25 , obre el vídeo en una pestanya nova

    with some breathing room. That's when I

  249. 9:27 , obre el vídeo en una pestanya nova

    started working with Sapient [music]

  250. 9:28 , obre el vídeo en una pestanya nova

    aton. Signed a deal with Sapient like

  251. 9:30 , obre el vídeo en una pestanya nova

    for them to be my exclusive

  252. 9:31 , obre el vídeo en una pestanya nova

    infrastructure for agents. [music]

  253. 9:33 , obre el vídeo en una pestanya nova

    They are building infrastructure to

  254. 9:35 , obre el vídeo en una pestanya nova

    enable any company that wants to build

  255. 9:37 , obre el vídeo en una pestanya nova

    autonomous agents [music] to be able to

  256. 9:39 , obre el vídeo en una pestanya nova

    have an infrastructure that works

  257. 9:40 , obre el vídeo en una pestanya nova

    perfectly. And so I remember in April,

  258. 9:42 , obre el vídeo en una pestanya nova

    Elon was like, "Hey dude, like I was

  259. 9:44 , obre el vídeo en una pestanya nova

    looking at like your AI bill.

  260. 9:47 , obre el vídeo en una pestanya nova

    It's trending towards going to a million

  261. 9:49 , obre el vídeo en una pestanya nova

    million dollars and plus a month. Like

  262. 9:52 , obre el vídeo en una pestanya nova

    this is going crazy." Obviously, I was

  263. 9:54 , obre el vídeo en una pestanya nova

    like, "Yeah, yeah, I know, but like, you

  264. 9:56 , obre el vídeo en una pestanya nova

    know, I just raised money and like

  265. 9:58 , obre el vídeo en una pestanya nova

    for now it's fine." He was like, "Yeah,

  266. 9:59 , obre el vídeo en una pestanya nova

    yeah, I don't think it's fine."

  267. 10:01 , obre el vídeo en una pestanya nova

    >> [laughter]

  268. 10:02 , obre el vídeo en una pestanya nova

    >> And I was like, "Yeah, you're right.

  269. 10:04 , obre el vídeo en una pestanya nova

    You're right. It's not fine. Okay, cool.

  270. 10:05 , obre el vídeo en una pestanya nova

    What should we do, right?" And so nobody

  271. 10:07 , obre el vídeo en una pestanya nova

    complains about AI costs until the bill

  272. 10:10 , obre el vídeo en una pestanya nova

    gets too high.

  273. 10:30 , obre el vídeo en una pestanya nova

    Yeah, so

  274. 10:32 , obre el vídeo en una pestanya nova

    you know, obviously we have this like

  275. 10:34 , obre el vídeo en una pestanya nova

    huge bill with Anthropic. Even by

  276. 10:37 , obre el vídeo en una pestanya nova

    charging customers a fair amount of

  277. 10:39 , obre el vídeo en una pestanya nova

    money, like there's so you know, there's

  278. 10:40 , obre el vídeo en una pestanya nova

    so much cost that come into play. I

  279. 10:42 , obre el vídeo en una pestanya nova

    tried to break even initially, but

  280. 10:44 , obre el vídeo en una pestanya nova

    actually people run longer tasks and

  281. 10:46 , obre el vídeo en una pestanya nova

    like ask more complex stuff to to the to

  282. 10:48 , obre el vídeo en una pestanya nova

    Poe CR. And so it ends up being so

  283. 10:50 , obre el vídeo en una pestanya nova

    expensive. And so I had this million

  284. 10:52 , obre el vídeo en una pestanya nova

    dollar bill last month. Actually it was

  285. 10:53 , obre el vídeo en una pestanya nova

    more like 1.2 million. Thankfully, I'm

  286. 10:56 , obre el vídeo en una pestanya nova

    able to afford it for now, but it's not

  287. 10:58 , obre el vídeo en una pestanya nova

    a sustainable [music] business model.

  288. 10:59 , obre el vídeo en una pestanya nova

    And so it becomes so important for the

  289. 11:00 , obre el vídeo en una pestanya nova

    business to be able to give this level

  290. 11:03 , obre el vídeo en una pestanya nova

    of AI service to our customers without

  291. 11:06 , obre el vídeo en una pestanya nova

    charging them like 300 bucks a month or

  292. 11:08 , obre el vídeo en una pestanya nova

    500 bucks a month. I want Poe CR to be

  293. 11:11 , obre el vídeo en una pestanya nova

    used by billions of people. Like I want

  294. 11:13 , obre el vídeo en una pestanya nova

    Poe CR to be to become an iconic

  295. 11:15 , obre el vídeo en una pestanya nova

    company. To do so, I need to reduce

  296. 11:17 , obre el vídeo en una pestanya nova

    prices to have more people being able to

  297. 11:19 , obre el vídeo en una pestanya nova

    experience it. But I cannot do that

  298. 11:21 , obre el vídeo en una pestanya nova

    using Anthropic. If I go from like 5,000

  299. 11:23 , obre el vídeo en una pestanya nova

    customers to like 50,000 customers,

  300. 11:26 , obre el vídeo en una pestanya nova

    in 3 months I will spend all the

  301. 11:27 , obre el vídeo en una pestanya nova

    funding, right? So clearly, I need to

  302. 11:29 , obre el vídeo en una pestanya nova

    figure out something before I scale.

  303. 11:32 , obre el vídeo en una pestanya nova

    As I was talking to Elon, Elon was like,

  304. 11:34 , obre el vídeo en una pestanya nova

    "Hey, dude, like

  305. 11:35 , obre el vídeo en una pestanya nova

    what we could do is we could rent GPUs

  306. 11:38 , obre el vídeo en una pestanya nova

    and we can start using open source

  307. 11:39 , obre el vídeo en una pestanya nova

    models. And then as I started digging, I

  308. 11:41 , obre el vídeo en una pestanya nova

    was like, "That's crazy. Like, okay, so

  309. 11:43 , obre el vídeo en una pestanya nova

    we can rent a GPU." With Elon, we

  310. 11:46 , obre el vídeo en una pestanya nova

    decided to like, you know, go to data

  311. 11:48 , obre el vídeo en una pestanya nova

    centers to see like what we were

  312. 11:49 , obre el vídeo en una pestanya nova

    renting, you know, to see the the racks.

  313. 11:58 , obre el vídeo en una pestanya nova

    >> Most of my of both CI users

  314. 12:01 , obre el vídeo en una pestanya nova

    they're asking simple actually rather

  315. 12:03 , obre el vídeo en una pestanya nova

    simple things and have rather simple

  316. 12:05 , obre el vídeo en una pestanya nova

    code bases and you can standardize all

  317. 12:07 , obre el vídeo en una pestanya nova

    that stuff.

  318. 12:08 , obre el vídeo en una pestanya nova

    And so that the question is like how

  319. 12:10 , obre el vídeo en una pestanya nova

    how unexpensively can I serve them so

  320. 12:12 , obre el vídeo en una pestanya nova

    that I can give them a very good price

  321. 12:14 , obre el vídeo en una pestanya nova

    so that more people can use it.

  322. 12:23 , obre el vídeo en una pestanya nova

    Where do you think uh the models are are

  323. 12:26 , obre el vídeo en una pestanya nova

    open source models are going? Like, do

  324. 12:28 , obre el vídeo en una pestanya nova

    you think they're going to start

  325. 12:29 , obre el vídeo en una pestanya nova

    converging with closed models or do you

  326. 12:31 , obre el vídeo en una pestanya nova

    think it's going to be behind all

  327. 12:33 , obre el vídeo en una pestanya nova

    >> an ever-ending race.

  328. 12:35 , obre el vídeo en una pestanya nova

    >> Yeah.

  329. 12:35 , obre el vídeo en una pestanya nova

    >> And I don't see any sign of it just

  330. 12:38 , obre el vídeo en una pestanya nova

    going up. I think it's still even under

  331. 12:41 , obre el vídeo en una pestanya nova

    realize.

  332. 12:46 , obre el vídeo en una pestanya nova

    >> The future is going to be quite

  333. 12:47 , obre el vídeo en una pestanya nova

    interesting. I think we're really at the

  334. 12:49 , obre el vídeo en una pestanya nova

    inflection point now where uh things

  335. 12:52 , obre el vídeo en una pestanya nova

    will accelerate. We've seen the new uh

  336. 12:54 , obre el vídeo en una pestanya nova

    frontier models and it feels [music]

  337. 12:55 , obre el vídeo en una pestanya nova

    like there is never a ceiling. So, I'm

  338. 12:57 , obre el vídeo en una pestanya nova

    very optimistic uh with what's coming. I

  339. 12:59 , obre el vídeo en una pestanya nova

    think we're barely scratching the

  340. 13:01 , obre el vídeo en una pestanya nova

    surface of what's possible and we're

  341. 13:03 , obre el vídeo en una pestanya nova

    just getting started. So, the next 10

  342. 13:04 , obre el vídeo en una pestanya nova

    years are going to be extremely uh

  343. 13:07 , obre el vídeo en una pestanya nova

    compelling uh and I really believe that

  344. 13:08 , obre el vídeo en una pestanya nova

    we'll see a the equivalent of 1,000

  345. 13:10 , obre el vídeo en una pestanya nova

    years of progress in the next 10 years.

  346. 13:12 , obre el vídeo en una pestanya nova

    >> And it was something that like, you

  347. 13:13 , obre el vídeo en una pestanya nova

    know, took us pretty much 2 months to

  348. 13:15 , obre el vídeo en una pestanya nova

    configure, but in June my AI bill

  349. 13:17 , obre el vídeo en una pestanya nova

    dropped to pretty much 100K, which is a

  350. 13:21 , obre el vídeo en una pestanya nova

    game-changer because now it means I can

  351. 13:22 , obre el vídeo en una pestanya nova

    be profitable. It means I can offer

  352. 13:24 , obre el vídeo en una pestanya nova

    better pricing for my customers. I can

  353. 13:25 , obre el vídeo en una pestanya nova

    make it more affordable. I can offer a

  354. 13:27 , obre el vídeo en una pestanya nova

    free version of Balsamiq, which is going

  355. 13:28 , obre el vídeo en una pestanya nova

    to help with anyone being able to try

  356. 13:31 , obre el vídeo en una pestanya nova

    Balsamiq and become a founder.

  357. 13:33 , obre el vídeo en una pestanya nova

    And yeah, and that's like that's why I'm

  358. 13:34 , obre el vídeo en una pestanya nova

    so excited about it.

  359. 13:39 , obre el vídeo en una pestanya nova

    >> [music]

  360. 13:40 , obre el vídeo en una pestanya nova

    >> So, I started to get into the habit, you

  361. 13:42 , obre el vídeo en una pestanya nova

    know, as I moved to SF to meet people in

  362. 13:44 , obre el vídeo en una pestanya nova

    person because, you know, a lot of the

  363. 13:45 , obre el vídeo en una pestanya nova

    customers are in the US. Really great to

  364. 13:47 , obre el vídeo en una pestanya nova

    meet customers [music] in person.

  365. 13:49 , obre el vídeo en una pestanya nova

    >> It blows my mind how easy it is. Like, I

  366. 13:51 , obre el vídeo en una pestanya nova

    just put that very simple idea in there

  367. 13:53 , obre el vídeo en una pestanya nova

    and the next thing you know,

  368. 13:54 , obre el vídeo en una pestanya nova

    [music and singing] it was just like all

  369. 13:55 , obre el vídeo en una pestanya nova

    there. It's a great framework, you know,

  370. 13:57 , obre el vídeo en una pestanya nova

    you just need to

  371. 13:58 , obre el vídeo en una pestanya nova

    >> I'm trying to make it affordable by

  372. 13:59 , obre el vídeo en una pestanya nova

    using AI that are not like the most

  373. 14:01 , obre el vídeo en una pestanya nova

    expensive like opening AI and tropic

  374. 14:03 , obre el vídeo en una pestanya nova

    ones cuz that's like so expensive. So,

  375. 14:05 , obre el vídeo en una pestanya nova

    what what are you building with

  376. 14:06 , obre el vídeo en una pestanya nova

    Balsamiq?

  377. 14:07 , obre el vídeo en una pestanya nova

    >> Actually, I could show you. It's a

  378. 14:09 , obre el vídeo en una pestanya nova

    So, it's called Arya. Takes all the

  379. 14:12 , obre el vídeo en una pestanya nova

    information, too. So, it's for if you're

  380. 14:14 , obre el vídeo en una pestanya nova

    using for the sleeping aid, if you're

  381. 14:16 , obre el vídeo en una pestanya nova

    using to for

  382. 14:18 , obre el vídeo en una pestanya nova

    financial aid, or even with the the mind

  383. 14:20 , obre el vídeo en una pestanya nova

    reset, what it does is it factors in

  384. 14:21 , obre el vídeo en una pestanya nova

    everything just for you. When I did

  385. 14:23 , obre el vídeo en una pestanya nova

    Arya,

  386. 14:24 , obre el vídeo en una pestanya nova

    and end up the way I was like, well, if

  387. 14:26 , obre el vídeo en una pestanya nova

    people keep asking questions, of course,

  388. 14:28 , obre el vídeo en una pestanya nova

    it's going to cost me more than what I'm

  389. 14:30 , obre el vídeo en una pestanya nova

    making cuz naturally, of course,

  390. 14:31 , obre el vídeo en una pestanya nova

    everybody's going to use, you know, more

  391. 14:32 , obre el vídeo en una pestanya nova

    free mode. So, you have a limit of, you

  392. 14:35 , obre el vídeo en una pestanya nova

    know, five credits.

  393. 14:36 , obre el vídeo en una pestanya nova

    >> The way Balsamiq works is that I work

  394. 14:38 , obre el vídeo en una pestanya nova

    with a lot of different companies, and I

  395. 14:39 , obre el vídeo en una pestanya nova

    try to pick the ones that I do the best

  396. 14:41 , obre el vídeo en una pestanya nova

    job so that they can so that the

  397. 14:42 , obre el vídeo en una pestanya nova

    customer doesn't have to think about

  398. 14:44 , obre el vídeo en una pestanya nova

    what to use. They just

  399. 14:46 , obre el vídeo en una pestanya nova

    Cuz you don't care about which company

  400. 14:48 , obre el vídeo en una pestanya nova

    it is. You just want it to work.

  401. 14:49 , obre el vídeo en una pestanya nova

    >> Exactly.

  402. 14:49 , obre el vídeo en una pestanya nova

    >> it to work, right?

  403. 14:51 , obre el vídeo en una pestanya nova

    >> You know, I started to like

  404. 14:52 , obre el vídeo en una pestanya nova

    understanding a lot of like, you know,

  405. 14:53 , obre el vídeo en una pestanya nova

    people they were building one idea, but

  406. 14:56 , obre el vídeo en una pestanya nova

    then they wanted to build more ideas.

  407. 14:57 , obre el vídeo en una pestanya nova

    And like, I think they wanted to be more

  408. 14:59 , obre el vídeo en una pestanya nova

    uncap on their ability to build more.

  409. 15:01 , obre el vídeo en una pestanya nova

    And often times, yes, they want to build

  410. 15:03 , obre el vídeo en una pestanya nova

    more, but like they don't have unlimited

  411. 15:05 , obre el vídeo en una pestanya nova

    money in the bank accounts. Making a

  412. 15:06 , obre el vídeo en una pestanya nova

    free version of Balsamiq and also making

  413. 15:08 , obre el vídeo en una pestanya nova

    just Balsamiq more affordable

  414. 15:10 , obre el vídeo en una pestanya nova

    was very important to me. As I realized

  415. 15:12 , obre el vídeo en una pestanya nova

    that like I could actually reduce the

  416. 15:15 , obre el vídeo en una pestanya nova

    cost drastically of AI, I started being

  417. 15:18 , obre el vídeo en una pestanya nova

    like, okay, actually, if I can figure

  418. 15:20 , obre el vídeo en una pestanya nova

    out a way to get cheap abundant

  419. 15:23 , obre el vídeo en una pestanya nova

    intelligence, then I can make Pulsia

  420. 15:26 , obre el vídeo en una pestanya nova

    free.

  421. 15:31 , obre el vídeo en una pestanya nova

    Pulsia is like the end state of AI. If

  422. 15:35 , obre el vídeo en una pestanya nova

    I'm able to go through the pain of

  423. 15:37 , obre el vídeo en una pestanya nova

    having customers say, "Oh, it doesn't

  424. 15:38 , obre el vídeo en una pestanya nova

    work perfectly. You told me it was like

  425. 15:39 , obre el vídeo en una pestanya nova

    going to build my business as I sleep

  426. 15:41 , obre el vídeo en una pestanya nova

    and like there's a bug." I'm taking on

  427. 15:42 , obre el vídeo en una pestanya nova

    all this pain of like all this like

  428. 15:44 , obre el vídeo en una pestanya nova

    sometimes negative backlash. When I pull

  429. 15:46 , obre el vídeo en una pestanya nova

    this off and when Pulsia actually stable

  430. 15:50 , obre el vídeo en una pestanya nova

    and actually delivers, the synonym of AI

  431. 15:52 , obre el vídeo en una pestanya nova

    could be Pulsia. AI is Pulsia. It's like

  432. 15:54 , obre el vídeo en una pestanya nova

    an AI that does things for me, that is

  433. 15:57 , obre el vídeo en una pestanya nova

    like my employee, my co-founder, my my

  434. 16:00 , obre el vídeo en una pestanya nova

    assistant, or whatever you call it. It's

  435. 16:01 , obre el vídeo en una pestanya nova

    like an AI that does action for me. Like

  436. 16:03 , obre el vídeo en una pestanya nova

    if you ask ChatGPT today, like, "How do

  437. 16:05 , obre el vídeo en una pestanya nova

    I market my startup?" ChatGPT is going

  438. 16:07 , obre el vídeo en una pestanya nova

    to be amazing at answering, "Okay, so

  439. 16:09 , obre el vídeo en una pestanya nova

    you can do meta ads, a cold outreach,

  440. 16:11 , obre el vídeo en una pestanya nova

    you can hire an influencer, you can

  441. 16:13 , obre el vídeo en una pestanya nova

    start a YouTube channel." Pulsia is

  442. 16:14 , obre el vídeo en una pestanya nova

    going to be like, "Well, let me start a

  443. 16:17 , obre el vídeo en una pestanya nova

    meta ads. Let me do some cold outreach.

  444. 16:19 , obre el vídeo en una pestanya nova

    Let

  445. 16:20 , obre el vídeo en una pestanya nova

    Let me create a YouTube channel for you,

  446. 16:22 , obre el vídeo en una pestanya nova

    right?" This is what Pulsia can do. And

  447. 16:25 , obre el vídeo en una pestanya nova

    obviously, that's what AI should be.

  448. 16:29 , obre el vídeo en una pestanya nova

    >> [music]

  449. 16:33 , obre el vídeo en una pestanya nova

    [music]