Agrawals huvudtes är att en webbekonomi byggd på mänsklig uppmärksamhet försvagas när AI agenter står för merparten av läsningen och sökningarna. AI agenter ser inte annonser, utvecklar inte varumärkespreferenser och genererar inte nödvändigtvis klick – men kan göra långt fler sökningar än människor.
Publicerad avBilder genererade med GPT Image 1.5
Research answer

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What is former Twitter CEO Parag Agrawal’s argument that the internet’s advertising and click based business model cannot survive if AI agen. Article summary: Agrawal’s central claim is that a web funded by human attention breaks when AI agents, rather than people, do most of the reading and searching.. Topic tags: general web, llm, agents, ai, workflow. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fake numbers, clickbait thumbnails, icons, and tiny thumbnail layouts. Make
Parag Agrawal, tidigare vd för Twitter – numera X – menar att internetets ekonomiska grundval kan börja krackelera när AI-agenter blir de viktigaste användarna. Dagens webb finansieras i stor utsträckning av mänsklig uppmärksamhet: människor ser annonser, klickar på länkar, besöker publicisters sajter och utvecklar relationer till varumärken.
AI-agenter fungerar annorlunda. De kan söka igenom många källor, jämföra uppgifter och formulera ett färdigt svar utan att själva visa annonser eller skicka en människa vidare till ursprungssidan. Samtidigt kan de göra sökningar i en omfattning som är många gånger större än människors. Det riskerar att ta bort både trafiken och intäktsincitamentet för publicister. 2
14
I den nuvarande sök- och publiceringsmodellen har klicket två roller. Det är dels en ekonomisk enhet – genom annonsvisningar och hänvisad trafik – dels en signal som används för att bedöma vad människor tycker är relevant.
Agrawals invändning är att en agent ofta läser flera källor i bakgrunden, väger samman dem och levererar ett svar utan något synligt klick. Då säger klickstatistiken varken särskilt mycket om vilken källa som faktiskt bidrog mest eller hur den källan ska få betalt. 1
3
Det innebär inte nödvändigtvis att människors webb försvinner. Snarare kan det växa fram ett parallellt lager av infrastruktur som är byggt för maskiner – med andra mått på relevans, andra sätt att hämta information och andra betalningsmodeller.
Det är denna idé som ligger bakom Parallel Web Systems, bolaget som Agrawal grundade efter sin tid på Twitter. Företaget utvecklar API:er för bland annat webbsökning, innehållsextraktion, djupresearch, entitetsupptäckt, chatt och bevakning. Tjänsterna är tänkta att fungera som ett informationslager för AI-agenter och utvecklare. 10
I den föreslagna modellen ska sökning och rankning inte främst optimeras för att fånga mänsklig uppmärksamhet. I stället blir frågan om en källa hjälpte agenten att undersöka ett ämne korrekt, resonera bättre, slutföra en uppgift eller förbättra sitt slutliga svar.
Parallel vill därför ersätta aggregerade klicksignaler med direkt återkoppling från agenter. En agent kan i princip signalera om ett visst material var användbart för den specifika uppgift den försökte lösa.
Det skulle kunna ge en mer uppgiftsanpassad bild av innehållets faktiska nytta och göra det möjligt att ranka information efter sakligt värde snarare än efter förmågan att dra till sig uppmärksamhet. Men det är viktigt att skilja på vision och bevis: detta är fortfarande en produkt- och marknadstes, inte en gemensam standard som hela webben har antagit. 3
13
Den kanske mest ovanliga delen av modellen är hur innehållsägare ska få betalt. Parallel hänvisar till så kallade Shapley-värden – ett matematiskt sätt att uppskatta varje deltagares marginala bidrag när flera aktörer tillsammans skapar ett resultat.
Översatt till webbinnehåll blir frågan: Hur mycket bidrog just den här källan till att agenten lyckades? En källa som var avgörande eller tillförde unik information skulle kunna få mer ersättning än en källa vars uppgifter redan fanns i flera andra källor.
Fördelen jämfört med en ren klickmodell eller en fast licensavgift är att ersättningen kopplas till innehållets bidrag till en konkret uppgift. Utmaningarna är desto större: bidraget måste beräknas tillförlitligt i stor skala, samtidigt som systemet måste skyddas mot manipulation. 16
Parallels produkt Index är den del av modellen som riktar sig till publicister, dataleverantörer och fristående innehållsskapare. Tjänsten ska ge innehållsägare insyn i hur AI-agenter hittar, citerar och använder deras material – och erbjuda ersättning kopplad till materialets bidrag till agenternas resultat. Parallel beskriver själva Index som en modell där incitamenten bättre ska ligga i linje med innehållsägarnas intressen. 6
7
14
Bland de offentligt nämnda lanseringspartnerna finns The Atlantic. Däremot finns det inget tillförlitligt, heltäckande underlag här för att slå fast hur många kunder eller utvecklare Parallel har. Det säkraste är därför att säga att bolaget säljer API:er för agenter och utvecklare och har samarbeten med publicister och innehållsdistributörer. 6
10
Parallel tog in 30 miljoner dollar i en såddrunda 2024 och därefter 100 miljoner dollar i en serie A-runda i november 2025, då bolaget uppgavs värderas till 740 miljoner dollar. 1
2
I april 2026 rapporterades bolaget ha tagit in ytterligare 100 miljoner dollar i en serie B-runda ledd av Sequoia, till en uppgiven värdering på 2 miljarder dollar. Bland tidigare investerare som nämndes fanns Kleiner Perkins, Index Ventures, Khosla Ventures, First Round, Spark, Terrain och Abstract. 1
10
15
Parallel har också blivit ett sök- och grounding-alternativ för Google Cloud-kunder som bygger företagsagenter. Utvecklare som använder Googles agentverktyg kan enligt rapporteringen välja Parallel Search vid sidan av Google Search för att förse agenter med information från webben. Samarbetet ger Parallel distribution via en stor företagsplattform, även om Google samtidigt är både partner och potentiell konkurrent. 2
5
12
Tidsramen på 12–24 månader är Agrawals prognos, inte någon fastslagen branschprognos. Hans resonemang bygger på att språkmodeller, verktygsanvändning och agentramverk förbättras snabbt. En agent kan dessutom starta många sökningar och deluppgifter för varje enskild fråga från en människa.
Eftersom företag redan kan ta in sådana agenter via molntjänster och API:er menar Agrawal att volymen av webbförfrågningar kan bli agentdominerad innan människors vanor på konsumentwebben hinner förändras helt. Parallel har sammanfattat den mer långtgående tesen som att agenter kan använda webben ”1000 gånger mer” än människor. 2
14
Index och Shapley-baserade betalningar beskriver en möjlig ny marknadsdesign, men modellen är ännu inte bevisad som en generell ersättare för annonser. Det återstår också att se om publicister, konkurrerande agentplattformar och andra delar av webben kan enas om ett gemensamt system för att mäta och fördela värde.
Agrawals poäng är alltså inte bara att AI-agenter kommer att söka mer. Det är att hela kedjan – från sökning och rankning till trafik och betalning – har byggts kring mänskliga klick. Om agenter tar över som webbens främsta läsare kan den kedjan behöva byggas om från grunden.
Studio Global AI
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
Agrawals huvudtes är att en webbekonomi byggd på mänsklig uppmärksamhet försvagas när AI agenter står för merparten av läsningen och sökningarna.
Agrawals huvudtes är att en webbekonomi byggd på mänsklig uppmärksamhet försvagas när AI agenter står för merparten av läsningen och sökningarna. AI agenter ser inte annonser, utvecklar inte varumärkespreferenser och genererar inte nödvändigtvis klick – men kan göra långt fler sökningar än människor.
När agenter hämtar information från många källor och sammanfattar den utan att skicka vidare en mänsklig besökare blir klick ett dåligt mått på både relevans och värde.
Agrawals huvudtes är att en webbekonomi byggd på mänsklig uppmärksamhet försvagas när AI agenter står för merparten av läsningen och sökningarna. AI agenter ser inte annonser, utvecklar inte varumärkespreferenser och genererar inte nödvändigtvis klick – men kan göra långt fler sökningar än människor.
Publicerad avBilder genererade med GPT Image 1.5
Research answer

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What is former Twitter CEO Parag Agrawal’s argument that the internet’s advertising and click based business model cannot survive if AI agen. Article summary: Agrawal’s central claim is that a web funded by human attention breaks when AI agents, rather than people, do most of the reading and searching.. Topic tags: general web, llm, agents, ai, workflow. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fake numbers, clickbait thumbnails, icons, and tiny thumbnail layouts. Make
Parag Agrawal, tidigare vd för Twitter – numera X – menar att internetets ekonomiska grundval kan börja krackelera när AI-agenter blir de viktigaste användarna. Dagens webb finansieras i stor utsträckning av mänsklig uppmärksamhet: människor ser annonser, klickar på länkar, besöker publicisters sajter och utvecklar relationer till varumärken.
AI-agenter fungerar annorlunda. De kan söka igenom många källor, jämföra uppgifter och formulera ett färdigt svar utan att själva visa annonser eller skicka en människa vidare till ursprungssidan. Samtidigt kan de göra sökningar i en omfattning som är många gånger större än människors. Det riskerar att ta bort både trafiken och intäktsincitamentet för publicister. 2
14
I den nuvarande sök- och publiceringsmodellen har klicket två roller. Det är dels en ekonomisk enhet – genom annonsvisningar och hänvisad trafik – dels en signal som används för att bedöma vad människor tycker är relevant.
Agrawals invändning är att en agent ofta läser flera källor i bakgrunden, väger samman dem och levererar ett svar utan något synligt klick. Då säger klickstatistiken varken särskilt mycket om vilken källa som faktiskt bidrog mest eller hur den källan ska få betalt. 1
3
Det innebär inte nödvändigtvis att människors webb försvinner. Snarare kan det växa fram ett parallellt lager av infrastruktur som är byggt för maskiner – med andra mått på relevans, andra sätt att hämta information och andra betalningsmodeller.
Det är denna idé som ligger bakom Parallel Web Systems, bolaget som Agrawal grundade efter sin tid på Twitter. Företaget utvecklar API:er för bland annat webbsökning, innehållsextraktion, djupresearch, entitetsupptäckt, chatt och bevakning. Tjänsterna är tänkta att fungera som ett informationslager för AI-agenter och utvecklare. 10
I den föreslagna modellen ska sökning och rankning inte främst optimeras för att fånga mänsklig uppmärksamhet. I stället blir frågan om en källa hjälpte agenten att undersöka ett ämne korrekt, resonera bättre, slutföra en uppgift eller förbättra sitt slutliga svar.
Parallel vill därför ersätta aggregerade klicksignaler med direkt återkoppling från agenter. En agent kan i princip signalera om ett visst material var användbart för den specifika uppgift den försökte lösa.
Det skulle kunna ge en mer uppgiftsanpassad bild av innehållets faktiska nytta och göra det möjligt att ranka information efter sakligt värde snarare än efter förmågan att dra till sig uppmärksamhet. Men det är viktigt att skilja på vision och bevis: detta är fortfarande en produkt- och marknadstes, inte en gemensam standard som hela webben har antagit. 3
13
Den kanske mest ovanliga delen av modellen är hur innehållsägare ska få betalt. Parallel hänvisar till så kallade Shapley-värden – ett matematiskt sätt att uppskatta varje deltagares marginala bidrag när flera aktörer tillsammans skapar ett resultat.
Översatt till webbinnehåll blir frågan: Hur mycket bidrog just den här källan till att agenten lyckades? En källa som var avgörande eller tillförde unik information skulle kunna få mer ersättning än en källa vars uppgifter redan fanns i flera andra källor.
Fördelen jämfört med en ren klickmodell eller en fast licensavgift är att ersättningen kopplas till innehållets bidrag till en konkret uppgift. Utmaningarna är desto större: bidraget måste beräknas tillförlitligt i stor skala, samtidigt som systemet måste skyddas mot manipulation. 16
Parallels produkt Index är den del av modellen som riktar sig till publicister, dataleverantörer och fristående innehållsskapare. Tjänsten ska ge innehållsägare insyn i hur AI-agenter hittar, citerar och använder deras material – och erbjuda ersättning kopplad till materialets bidrag till agenternas resultat. Parallel beskriver själva Index som en modell där incitamenten bättre ska ligga i linje med innehållsägarnas intressen. 6
7
14
Bland de offentligt nämnda lanseringspartnerna finns The Atlantic. Däremot finns det inget tillförlitligt, heltäckande underlag här för att slå fast hur många kunder eller utvecklare Parallel har. Det säkraste är därför att säga att bolaget säljer API:er för agenter och utvecklare och har samarbeten med publicister och innehållsdistributörer. 6
10
Parallel tog in 30 miljoner dollar i en såddrunda 2024 och därefter 100 miljoner dollar i en serie A-runda i november 2025, då bolaget uppgavs värderas till 740 miljoner dollar. 1
2
I april 2026 rapporterades bolaget ha tagit in ytterligare 100 miljoner dollar i en serie B-runda ledd av Sequoia, till en uppgiven värdering på 2 miljarder dollar. Bland tidigare investerare som nämndes fanns Kleiner Perkins, Index Ventures, Khosla Ventures, First Round, Spark, Terrain och Abstract. 1
10
15
Parallel har också blivit ett sök- och grounding-alternativ för Google Cloud-kunder som bygger företagsagenter. Utvecklare som använder Googles agentverktyg kan enligt rapporteringen välja Parallel Search vid sidan av Google Search för att förse agenter med information från webben. Samarbetet ger Parallel distribution via en stor företagsplattform, även om Google samtidigt är både partner och potentiell konkurrent. 2
5
12
Tidsramen på 12–24 månader är Agrawals prognos, inte någon fastslagen branschprognos. Hans resonemang bygger på att språkmodeller, verktygsanvändning och agentramverk förbättras snabbt. En agent kan dessutom starta många sökningar och deluppgifter för varje enskild fråga från en människa.
Eftersom företag redan kan ta in sådana agenter via molntjänster och API:er menar Agrawal att volymen av webbförfrågningar kan bli agentdominerad innan människors vanor på konsumentwebben hinner förändras helt. Parallel har sammanfattat den mer långtgående tesen som att agenter kan använda webben ”1000 gånger mer” än människor. 2
14
Index och Shapley-baserade betalningar beskriver en möjlig ny marknadsdesign, men modellen är ännu inte bevisad som en generell ersättare för annonser. Det återstår också att se om publicister, konkurrerande agentplattformar och andra delar av webben kan enas om ett gemensamt system för att mäta och fördela värde.
Agrawals poäng är alltså inte bara att AI-agenter kommer att söka mer. Det är att hela kedjan – från sökning och rankning till trafik och betalning – har byggts kring mänskliga klick. Om agenter tar över som webbens främsta läsare kan den kedjan behöva byggas om från grunden.
Studio Global AI
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
Agrawals huvudtes är att en webbekonomi byggd på mänsklig uppmärksamhet försvagas när AI agenter står för merparten av läsningen och sökningarna.
Agrawals huvudtes är att en webbekonomi byggd på mänsklig uppmärksamhet försvagas när AI agenter står för merparten av läsningen och sökningarna. AI agenter ser inte annonser, utvecklar inte varumärkespreferenser och genererar inte nödvändigtvis klick – men kan göra långt fler sökningar än människor.
När agenter hämtar information från många källor och sammanfattar den utan att skicka vidare en mänsklig besökare blir klick ett dåligt mått på både relevans och värde.