05 aug. 2025·8 min
Marc Andreessen om mjukvara, AI och vad som kommer härnäst
En praktisk guide till Marc Andreessens nyckelidéer om mjukvara och AI—vad de betyder för produkter, startups, arbete, reglering och vart tekniken kan vara på väg härnäst.
En praktisk guide till Marc Andreessens nyckelidéer om mjukvara och AI—vad de betyder för produkter, startups, arbete, reglering och vart tekniken kan vara på väg härnäst.
Marc Andreessen är en Silicon Valley-entreprenör och investerare som är mest känd för att ha varit med och skapat Netscape (en av de första allmänt använda webbläsarna) och senare för att ha varit med och grundat riskkapitalbolaget Andreessen Horowitz. Folk följer hans åsikter eftersom han har sett flera teknologivågor på nära håll—byggt produkter, finansierat företag och offentligt debatterat vart marknader är på väg.
Det här avsnittet är inte en biografi och inte ett godkännande. Poängen är enklare: Andreessens idéer är inflytelserika signaler. Grundare, chefer och beslutsfattare reagerar ofta på dem—antingen genom att anta hans synsätt eller genom att försöka motbevisa det. Hur som helst tenderar hans teser att påverka vad som byggs, finansieras och regleras.
Läs den här artikeln som ett set praktiska linser för beslutsfattande:
Om du gör produktinsatser, sätter strategi eller fördelar budget hjälper dessa linser dig att ställa bättre frågor: Vad blir billigare? Vad blir knappare? Vilka nya begränsningar uppstår?
Vi börjar med den ursprungliga "software eats the world"-tesen och varför den fortfarande förklarar mycket av affärsförändringarna. Sen går vi vidare till AI som en ny plattformsförskjutning—vad den möjliggör, vad den bryter och hur den förändrar startup-dynamiken.
Slutligen undersöker vi de mänskliga och institutionella följderna: arbete och jobb, öppna vs slutna AI-system och spänningen mellan reglering, säkerhet och innovation. Målet är att lämna dig med klarare tankar—not slogans—om vad som kommer härnäst.
Marc Andreessens "software eats the world" är ett enkelt påstående: allt mer av ekonomin drivs, förbättras och störs av mjukvara. Inte bara "appar", utan kod som besluts- och koordineringslager som säger åt företag vad de ska göra—vem de ska serva, vad de ska ta betalt för, hur de levererar och hur risk hanteras.
Att mjukvara "äter" en bransch kräver inte att branschen blir helt digital. Det betyder att den mest värdefulla fördelen flyttar från fysiska tillgångar (butiker, fabriker, fordon) till systemen som kontrollerar dem (data, algoritmer, arbetsflöden och distribution via digitala kanaler).
I praktiken förvandlar mjukvara produkter till tjänster, automatiserar koordination och gör prestation mätbar—och därmed optimerbar.
Några välkända fall visar mönstret:
Det moderna företaget körs på mjukvara inte bara för "IT", utan för kärnverksamheten: CRM för intäkter, analys för prioriteringar, automation för att minska cykeltider och plattformar för att nå kunder. Även företag med påtagliga produkter konkurrerar på hur väl de instrumenterar sina operationer och lär av data.
Detta är anledningen till att mjukvaruföretag kan expandera in i nya kategorier: när du äger kontrollagret (arbetsflödet och datan) blir närliggande produkter lättare att lägga till.
Tesen säger inte att "allt blir ett mjukvaruföretag" över en natt. Många marknader förblir bundna till fysiska begränsningar—tillverkningskapacitet, leveranskedjor, fastigheter, energi och mänsklig arbetskraft.
Och mjukvarufördelen kan vara temporär: funktioner kopieras snabbt, plattformar ändrar regler och kundförtroende kan gå förlorat snabbare än det byggs. Mjukvaruförskjutningar förändrar maktbalansen—men eliminerar inte fundament som kostnadsstruktur, distribution och reglering.
AI är enklast att förstå i praktiska termer: det är uppsättningar tränade modeller (ofta "foundation models") paketerade till verktyg som kan generera innehåll, automatisera steg i arbetsflöden och stödja beslut. Istället för att handkoda varje regel beskriver du målet i naturligt språk och modellen fyller i arbetet—skriver utkast, klassificerar, summerar, planerar eller svarar.
En plattformsförskjutning händer när ett nytt beräkningslager blir standard för hur programvara byggs och används—som PC, webben, mobil och cloud. Många ser AI i den kategorin eftersom det förändrar gränssnittet (du kan "prata" med mjukvara), byggstenarna (modeller blir kapaciteter du pluggar in) och ekonomin (nya funktioner kan levereras utan år av data science).
Traditionell mjukvara är deterministisk: samma indata ger samma utdata. AI lägger till:
Detta expanderar "mjukvara" från skärmar och knappar till arbete som mer liknar en kapabel assistent inbäddad i varje produkt.
Nyttigt nu: utkast och redigering, kundsupporttriage, kunskapssökning över interna dokument, kodhjälp, mötessummering och arbetsflödesautomation där människor granskar utdata.
Fortsatt överhypeat: fullt autonoma agenter som ersätter team, perfekt faktanoggrannhet och en enda modell som säkert gör allt. De närmsta vinnarna ser AI som ett nytt lager i produkterna—kraftfullt, men hanterat, mätt och begränsat.
AI flyttar produktstrategin från att leverera fasta funktioner till att leverera kapabiliteter som anpassar sig till rörig, verklig input. De bästa teamen slutar fråga "Vilken ny skärm ska vi lägga till?" och börjar fråga "Vilket utfall kan vi leverera pålitligt, och vilka skydd behöver vi för att göra det säkert?"
De flesta AI-funktioner byggs av några få komponenter:
En produktstrategi som ignorerar någon av dessa (särskilt UX och datarättigheter) brukar stanna av.
En något svagare modell inuti en produkt användare redan litar på kan vinna, eftersom distribution (befintliga arbetsflöden, integrationer, defaults) sänker friktionen för adoption. Och förtroende räknas: användare accepterar ibland brister om systemet är transparent, konsekvent och respektfullt med deras data.
Förtroende byggs genom förutsägbart beteende, källhänvisningar när möjligt, "granska innan skicka"-mönster och en tydlig gräns mellan "assistera" och "agera".
De vanligaste orsakerna till att AI-funktioner misslyckas att få fäste:
Använd före bygg:
AI lutar startup-spelet åt två håll samtidigt: det gör att bygga dramatiskt snabbare och gör "att kunna bygga det" till en svagare fördel. Om "software eats the world" beskrev hur kod kunde skala ett företag, antyder AI att team också kan skala—eftersom mer arbete som tidigare krävde personal kan komprimeras till verktyg och arbetsflöden.
Med AI-assisterad kodning, design, research och support kan ett litet team leverera prototyper på dagar, testa budskap snabbt och iterera med verklig kundfeedback istället för långa planeringscykler. Den komponerande effekten betyder att snabbare loopar gör att du hittar rätt produktform snabbare—och slösar mindre tid på att finslipa fel grej.
I praktiken är det här "vibe-coding"-plattformar börjar spela roll: för många interna verktyg och tidiga produkter är flaskhalsen inte längre att skriva varje rad kod, utan att omvandla ett arbetsflöde till en användbar app snabbt och säkert.
AI förändrar också hur "byggande" ser ut. Nya roller dyker upp:
Dessa roller är inte bara tekniska; de handlar om att översätta röriga verkliga behov till system som beter sig konsekvent.
När alla kan leverera funktioner snabbt skiftar differentiering till fokus, hastighet och specificitet.
Bygg för en snäv kund med ett brådskande problem. Äg ett arbetsflöde end-to-end. Lär snabbare än konkurrenterna. Din fördel blir domäninsikt, distribution och förtroende—inte en demo som kan kopieras.
AI-first startups möter verklig skörhet. Starkt beroende av en enda modellleverantör kan skapa prischocker, policyrisk eller plötsliga kvalitetsändringar. Många AI-funktioner är lätta att replikera, vilket driver produkter mot commoditisering och tunnare vallgravar.
Svaret är inte "undvik AI." Para AI-kapabilitet med något svårare att kopiera: proprietär dataåtkomst, djup integration i arbetsflöden eller ett varumärke som kunder litar på när utdata måste vara korrekta.
Andreessens optimistiska perspektiv börjar ofta med en enkel observation: ny mjukvara tenderar att förändra vad människor gör innan den förändrar om de behövs. Med AI är den närmaste effekten i många roller omfördelning av uppgifter—mer tid för omdöme, kundkontext och beslutsfattande, mindre tid för repetitivt utkastande, sökande och summering.
De flesta jobb är buntar av uppgifter. AI tar de delar som är språkintensiva, mönsterbaserade eller regelstyrda.
Vanliga exempel på "assistbara" uppgifter inkluderar:
Resultatet är ofta högre genomströmning och kortare cykeltider—utan att rollen försvinner omedelbart.
Adoption fungerar bäst när det behandlas som processdesign, inte som fri-verktygsspridning.
Vissa roller och uppgifter kommer att krympa, särskilt där arbetet redan är standardiserat. Det gör omskolning till en verklig prioritet: flytta människor mot arbete med högre kontext (kundrelationer, systemägarskap, kvalitetskontroll) och investera i utbildning tidigt, innan trycket blir akut.
Om AI ska vara "öppet" eller "stängt" har blivit en proxytvist om vem som får bygga framtiden—och på vilka villkor. I praktiken handlar det om åtkomst (vem kan använda kraftfulla modeller), kontroll (vem kan ändra dem) och risk (vem bär ansvaret när något går fel).
Stängt AI betyder oftast proprietära modeller och verktyg: du får åtkomst via ett API med begränsad insyn i träningsdata, modellvikter eller interna säkerhetsmetoder.
Öppet AI kan betyda flera saker: öppna vikter, öppen källkod för att köra eller finjustera modeller eller öppna verktyg (ramverk, utvärderingar, serving stacks). Många erbjudanden är "delvis öppna", så fråga alltid vad som faktiskt delas.
Stängda alternativ vinner på bekvämlighet och förutsägbar prestanda—hanterad infrastruktur, dokumentation, driftsäkerhet och regelbundna uppdateringar. Nackdelen är beroende: prissättning kan ändras, villkor kan stramas åt och du kan nå begränsningar kring anpassning, dataresidens eller latens.
Öppna alternativ glänser när du behöver flexibilitet. Att köra din egen modell (eller en specialiserad öppen modell) kan sänka kostnaden per förfrågan i skala, möjliggöra djupare anpassning och ge mer kontroll över integritet och distribution. Nackdelen är driftsbördan: hosting, övervakning, säkerhetstester och modelluppdateringar blir ditt ansvar.
Säkerhet är nyanserad på båda sidor. Stängda leverantörer har ofta starkare skydd som standard, men du kan inte alltid inspektera hur de fungerar. Öppna modeller erbjuder transparens och granskningsbarhet, men gör det också enklare för illasinnade aktörer att återanvända kapabiliteter.
Öppna vikter och verktyg sänker kostnaden för experiment: team kan prototypa snabbt, finjustera för nischdomäner och dela utvärderingsmetoder—så innovation sprider sig snabbare och differentiering skiftar från "vem har åtkomst" till "vem bygger bästa produkten". Den dynamiken kan pressa stängda leverantörer att förbättra prissättning, policyklarhet och funktioner.
Börja med dina begränsningar:
En praktisk metod är hybrid: prototypa med stängt, migrera sedan selektiva arbetsbelastningar till öppet/självhostat när produkt- och kostnadsbilden är klar.
AI återupplivar en bekant debatt i teknik: hur sätter vi regler utan att bromsa framsteg. Pro-innovation-vyn (ofta associerad med Andreessen-style optimism) menar att tung, förebyggande reglering tenderar att befästa dagens incumbenter, öka compliance-kostnader för startups och skjuta experimenterande till jurisdiktioner med färre begränsningar.
Bekymret är inte "inga regler", utan regler skrivna för tidigt—innan vi vet vilka användningar som faktiskt är skadliga och vilka som bara är ovanliga.
De flesta policydiskussioner klustrar sig kring några återkommande riskzoner:
En användbar mellanväg är riskbaserad reglering: lättare krav för låginsatsanvändning (marknadsutkast), starkare tillsyn för höginsatsdomäner (hälsa, finans, kritisk infrastruktur). Para det med tydligt ansvar: definiera vem som ansvarar när AI används—leverantör, de som driftsätter eller båda—och kräva auditerbara kontroller (testning, incidentrapportering, mänskliga gränser för översyn).
Bygg "compliance-ready"-vanor tidigt: dokumentera datakällor, kör red-team-utvärderingar, logga modellversioner och prompts för känsliga arbetsflöden och ha en kill-switch för skadligt beteende.
Viktigast: separera utforskning från driftsättning. Uppmuntra snabb prototypning i sandlådemiljöer, sedan granska produktion med checklistor, övervakning och ägarskap. Det behåller momentum samtidigt som säkerhet och reglering blir en designbegränsning—inte en sista minut-paniksituation.
En "vallgrav" är anledningen till att kunder fortsätter välja dig även när alternativ finns. Det är blandningen av bytkostnader, förtroende och fördel som gör din produkt till default—not bara en snygg demo.
AI gör funktioner billigare och snabbare att bygga, vilket innebär att många produkter kommer att se lika ut inom månader. Vallgravarna som håller är mindre om smart funktionalitet och mer om var du sitter i kundens dagliga arbete.
Om din fördel är "vi lade till en chatbot" eller en uppsättning prompts som vem som helst kan kopiera, anta att konkurrenter snabbt matchar det. Funktionsparitet är standard.
Ställ fyra frågor:
Andreessens kärnpunkt gäller fortfarande: mjukvarufördelar komponerar. I AI kommer kompositionen ofta från adoption, förtroende och inbäddning—inte nyhet.
AIs mest omedelbara ekonomiska effekt är enkel: mer output per timme. Den mindre uppenbara effekten är att den också kan förändra vad det kostar att producera saker, vilket formar prissättning, konkurrens och slutligen efterfrågan.
Om ett team kan skriva utkast, generera UI-varianter, summera kundsamtal och triagera biljetter med AI-hjälp kan samma personal leverera mer. Men den större förändringen kan vara kostnadsstrukturen: en del arbete flyttas från "betalt per timme" till "betalt per förfrågan" och en del kostnader flyttas från arbetskraft till compute.
I rimliga scenarier kan det:
När kostnader faller följer ofta priser—åtminstone i konkurrensutsatta marknader. Lägre priser kan expandera marknaden, men de höjer också förväntningarna. Om kunder vänjer sig vid omedelbara svar, personliga upplevelser och "alltid-på"-service blir tidigare premiumfunktioner standard.
Där får "software eats the world" en ny vinkel: AI kan göra vissa tjänster mer abundanta, vilket flyttar värde till det som är knappare—förtroende, differentiering och kundrelationer.
AI minskar inte bara kostnader; det kan göra produkter möjliga för fler människor och situationer. Några trovärdiga exempel:
Inget av detta är garanterat. Vinnarna är troligen team som ser AI som ett sätt att omdesigna affärsmodellen—inte bara snabba upp ett befintligt arbetsflöde.
AI-strategi blir tydligare när du gör den till frågor du kan besvara med bevis—inte vibes. Använd frågorna nedan i ledningsmöten eller produktgranskningar för att bestämma var satsa, vad pilota och vad undvika.
Fråga:
Fråga:
Fråga:
Fråga:
Välj ett arbetsflöde med hög volym och tydlig mätning (supporttriage, försäljningsutkast, dokumentsummering). Kör en 4-veckors pilot:
Succémått att följa: cykeltid, kvalitetsbetyg (mänskligt bedömt), kostnad per utfall och användaradoption.
Om ni experimenterar med att bygga interna verktyg eller lättviktskundappar som en del av dessa piloter kan plattformar som Koder.ai hjälpa er gå från ett arbetsflöde beskrivet i chatt till en fungerande webb- eller backendprototyp snabbare—samt låta er exportera källkod när det är dags att produktionssätta.
Om ni behöver hjälp att välja rätt nivå eller användningsmodell, se /pricing. För fler praktiska playbooks, bläddra /blog.
Marc Andreessens genomgående tanke är enkel: betrakta teknologi som hävstång. Först var det mjukvara som det universella verktyget för att skala idéer; nu lägger AI till ett nytt lager—system som inte bara utför instruktioner utan hjälper till att generera, summera, fatta beslut och skapa.
"AI förändrar allt" är inte en strategi. Klarhet börjar med ett konkret problem, en användare och ett utfall ni kan mäta: tid sparad, minskad felrate, intäkt per kund, avstyrda supportärenden, förbättrad churn. När AI-arbetet håller sig förankrat i mätvärden blir det lättare att undvika blanka demoer som inte levereras.
AI-framsteg tvingar fram val som inte löser sig enkelt:
Poängen är inte att välja rätt sida för alltid—utan att göra avvägningen explicit och sedan återkomma när kapabiliteter och risker förändras.
Skriv ner ett arbetsflöde där ett team förlorar timmar varje vecka. Prototypa en AI-assisterad version på dagar, inte månader. Bestäm vad "bra" är, kör den med en liten grupp och behåll det som rör siffran.
Om du vill ha fler ramverk och exempel, bläddra /blog. Om du utvärderar lösningar och kostnader, börja på /pricing.
Marc Andreessen har stått nära flera plattformsförskjutningar (webben, cloud-era software och nu AI som ett nytt lager). Även om du inte håller med hans slutsatser påverkar hans ramverk ofta vad grundare bygger, vad investerare finansierar och vad beslutsfattare överväger—så det är användbart som en “signal” att reagera på med skarpare frågor och bättre strategi.
Det betyder att konkurrensfördelen i många branscher flyttar från att äga fysiska tillgångar till att äga kontrollagret: data, mjukvaru-workflows, distribution genom digitala kanaler och förmågan att mäta och optimera resultat.
En återförsäljare kan fortfarande vara "fysisk", men prissättning, lager, logistik och kundanskaffning blir i allt högre grad mjukvaruproblem.
Nej. Artikeln menar att mjukvara förändrar hur företag fungerar och konkurrerar, men grundläggande begränsningar kvarstår.
Fysiska hinder spelar fortfarande roll (tillverkning, energi, leveranskedjor, arbetskraft), och mjukvarufördelar kan vara temporära när:
En plattformsförskjutning är när ett nytt beräkningslager blir det vanliga sättet att bygga och använda programvara (som webben, mobil eller cloud). AI förändrar:
Resultatet: team levererar "kapabiliteter" snarare än fasta skärmar och regler.
Det som är användbart i dag är ofta människa-i-loopen-arbete där snabbhet och täckning spelar roll, men misstag är hanterbara. Exempel:
Mönstret: AI , människor (särskilt i början).
Eftersom AI-funktioner blir standardiserade: många team kan snabbt leverera liknande demos. Hållbar fördel kommer ofta från:
Om din "fördel" är "vi la till en chatbot", anta att konkurrenter snabbt når samma nivå.
Börja med en enkel förbyggnads-checklista:
Vanliga hindren faller i fyra områden:
Effektiv mitigering: snäva scope, kräva mänsklig granskning, logga fel och iterera mot ett "guldset" av verkliga exempel.
Stängda alternativ vinner ofta på bekvämlighet och förutsägbar prestanda: hanterad infrastruktur, dokumentation, drifttid och regelbundna uppdateringar. Nackdelen är beroende: prisändringar, stramare villkor och begränsad anpassning.
Öppna alternativ erbjuder flexibilitet: lägre kostnad per förfrågan i skala, djupare anpassning och mer kontroll över integritet och distribution. Nackdelen är operationell börda: hosting, övervakning, säkerhetstester och uppdateringar blir ditt ansvar.
Ett praktiskt förhållningssätt är ofta hybrid: prototypa med stängda API:er, migrera sedan utvalda arbetsbelastningar till öppet/självhostat när produkt- och kostnadsbilden är tydlig.
Behandla det som processdesign, inte som att slänga ut ett verktyg:
Ett enkelt sätt att börja är en 4-veckors pilot på ett högvolymsarbetsflöde och utvärdera innan ni skalar. För fler playbooks, se /blog; för kostnads- och användningsöverväganden, se /pricing.