Le domaine de l'IA entre dans une ère de compétition féroce, mais le modèle commercial est encore en exploration.
Le mois dernier, une "guerre des animaux" a éclaté dans l'industrie de l'IA. D'un côté se trouve le modèle Llama lancé par Meta, qui est très apprécié des développeurs en raison de sa nature open source. De l'autre côté, il y a le grand modèle nommé Falcon, qui, après son lancement en mai de cette année, a surpassé Llama pour se hisser au sommet du classement des LLM open source.
Fait intéressant, le développeur de "Falcon" est l'Institut des recherches en innovation technologique des Émirats arabes unis. Le ministre de l'Intelligence artificielle des Émirats a ensuite été sélectionné parmi les "100 personnes les plus influentes dans le domaine de l'IA" par le magazine Time.
Aujourd'hui, le domaine de l'IA est entré dans une phase de "danse des démons". De nombreux pays et entreprises développent leurs propres modèles de langage à grande échelle. Rien qu'au sein de la région du Golfe, l'Arabie Saoudite a acheté plus de 3000 puces H100 pour les universités nationales afin de former des LLM.
L'apparition de ce phénomène est due à l'article sur l'algorithme Transformer publié par Google en 2017. Le Transformer a résolu de nombreux défauts des réseaux neuronaux précédents, devenant ainsi la base de tous les grands modèles actuels. Il a transformé les grands modèles d'un problème de recherche théorique en un problème d'ingénierie pur.
Avec l'essor de la communauté open source, les performances des différents LLM pourraient devenir similaires. La véritable force concurrentielle réside dans la construction de l'écosystème ou dans la capacité de raisonnement pure. Actuellement, GPT-4 reste de loin en tête des autres modèles en termes de performance.
Cependant, le coût élevé de la puissance de calcul est devenu un frein au développement de l'industrie. Sequoia Capital estime que les entreprises technologiques du monde entier dépenseront chaque année 200 milliards de dollars pour l'infrastructure des grands modèles, mais les revenus n'atteindront au maximum que 75 milliards de dollars, créant un énorme fossé.
À part quelques exceptions, la plupart des entreprises d'IA n'ont pas encore trouvé de modèle économique clair. Même des géants du logiciel comme Microsoft et Adobe rencontrent des difficultés en matière de tarification des services d'IA.
Dans l'ensemble, bien que la révolution de l'IA soit en plein essor, les fournisseurs de grands modèles font face à des défis commerciaux croissants. La clé de l'avenir réside peut-être dans la manière de combiner la technologie de l'IA avec des scénarios d'application pratiques pour créer une véritable valeur utilisateur.
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WalletManager
· 07-17 20:08
Le développement de l'IA coûte trop cher.
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CodeSmellHunter
· 07-17 03:11
Qui ne saurait brûler de l'argent ?
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DefiEngineerJack
· 07-17 03:05
*soupir* Le profit suit la technologie optimale
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DataOnlooker
· 07-17 02:50
Les opportunités commerciales sont plus importantes que la technologie.
L'industrie de l'IA est en pleine compétition, le modèle commercial reste à percer.
Le domaine de l'IA entre dans une ère de compétition féroce, mais le modèle commercial est encore en exploration.
Le mois dernier, une "guerre des animaux" a éclaté dans l'industrie de l'IA. D'un côté se trouve le modèle Llama lancé par Meta, qui est très apprécié des développeurs en raison de sa nature open source. De l'autre côté, il y a le grand modèle nommé Falcon, qui, après son lancement en mai de cette année, a surpassé Llama pour se hisser au sommet du classement des LLM open source.
Fait intéressant, le développeur de "Falcon" est l'Institut des recherches en innovation technologique des Émirats arabes unis. Le ministre de l'Intelligence artificielle des Émirats a ensuite été sélectionné parmi les "100 personnes les plus influentes dans le domaine de l'IA" par le magazine Time.
Aujourd'hui, le domaine de l'IA est entré dans une phase de "danse des démons". De nombreux pays et entreprises développent leurs propres modèles de langage à grande échelle. Rien qu'au sein de la région du Golfe, l'Arabie Saoudite a acheté plus de 3000 puces H100 pour les universités nationales afin de former des LLM.
L'apparition de ce phénomène est due à l'article sur l'algorithme Transformer publié par Google en 2017. Le Transformer a résolu de nombreux défauts des réseaux neuronaux précédents, devenant ainsi la base de tous les grands modèles actuels. Il a transformé les grands modèles d'un problème de recherche théorique en un problème d'ingénierie pur.
Avec l'essor de la communauté open source, les performances des différents LLM pourraient devenir similaires. La véritable force concurrentielle réside dans la construction de l'écosystème ou dans la capacité de raisonnement pure. Actuellement, GPT-4 reste de loin en tête des autres modèles en termes de performance.
Cependant, le coût élevé de la puissance de calcul est devenu un frein au développement de l'industrie. Sequoia Capital estime que les entreprises technologiques du monde entier dépenseront chaque année 200 milliards de dollars pour l'infrastructure des grands modèles, mais les revenus n'atteindront au maximum que 75 milliards de dollars, créant un énorme fossé.
À part quelques exceptions, la plupart des entreprises d'IA n'ont pas encore trouvé de modèle économique clair. Même des géants du logiciel comme Microsoft et Adobe rencontrent des difficultés en matière de tarification des services d'IA.
Dans l'ensemble, bien que la révolution de l'IA soit en plein essor, les fournisseurs de grands modèles font face à des défis commerciaux croissants. La clé de l'avenir réside peut-être dans la manière de combiner la technologie de l'IA avec des scénarios d'application pratiques pour créer une véritable valeur utilisateur.