Cobus Greyling argumente que le logiciel traverse un effondrement historique de coût et complexité similaire aux vagues précédentes (stockage, CPUs, bande passante), transformant fondamentalement la production logicielle et l'industrie du développement.
Pas de bulle IA selon Marc Andreessen
Contrairement à la bulle dot-com où 97% de la fibre optique déployée restait "dark" (sans demande), l'IA actuelle ne connaît aucune sécheresse de demande—"there are no dark GPUs". Les vagues technologiques surgissent quand l'cher devient assez bon marché pour être gaspillé. L'IA atteint ce point : les gens "gaspillent" IA sur tout, des générateurs mèmes aux ajustements code, créant "Work Slop" et "AI Slop" (sorties faible valeur inondant workflows). L'interface intuitive (langage naturel) rend l'IA massivement accessible, provoquant consommation explosive.
Historique effondrements coûts technologiques
L'article rappelle Gmail 2004 (1GB gratuit vs 4MB concurrents), dial-up où chaque octet était précieux vs streaming 4K actuel en arrière-plan, CPUs évoluant de mainframes occupant pièces entières à superordinateurs poche. Maintenant c'est le tour du logiciel.
Le logiciel ne pouvait pas "manger le monde"
Marc Andreessen déclarait en 2011 "Software is eating the world", mais pendant des décennies, la complexité et coûts astronomiques de développement logiciel freinaient production, accumulant dette technique sociétale massive. Le logiciel ne pouvait véritablement "manger le monde" tant qu'il nécessitait ressources rares et coûteuses comme programmeurs qualifiés pour construire même applications basiques.
L'effondrement actuel
Aujourd'hui, le logiciel "dévore tout" précisément parce que son coût et complexité s'effondrent. Les outils IA génératifs boostent productivité développeurs jusqu'à 55%, réduisant drastiquement cycles développement et coûts pour tout, des prototypes au code production. Comme le contenu est devenu "permissionless" (YouTube, blogs, Twitter permettant création sans barrières), le logiciel devient également permissionless. "Content is now an application; apps are now content"—les lignes se brouillent complètement.
Divergence entreprise vs consommateur
Greyling nuance toutefois : cette transformation s'exprimera différemment dans les entreprises. Systèmes legacy, obstacles conformité et exigences d'échelle ne disparaîtront pas instantanément. "AI might democratise the edges, but the core stays gated" dans contexte entreprise. Preuve concrète : pendant que l'IA permissionless consommateur prospère via plateformes décentralisées, 95% des pilotes IA génératifs d'entreprise échouent passage production en raison lacunes sécurité et gouvernance.
Conséquences emploi
Le graphique ADP Research montre déclin constant emploi développeurs logiciels US depuis 2018 (pic ~112% janvier 2020, chute à ~82% janvier 2024), suggérant transformation profonde industrie déjà en cours.
Moment Gutenberg
L'article positionne cet effondrement comme "Software's Gutenberg Moment"—révolution comparable invention imprimerie, démocratisant création logicielle de manière sans précédent. La dette technique sociétale accumulée pendant décennies pourrait enfin se résorber grâce à cette accessibilité nouvelle, bien que transition crée disruption majeure pour professionnels traditionnels.