La popularité des grands modèles d'IA continue de grimper, les pays se positionnent tous.

Le mois dernier, un "guerre animale" a été déclenchée dans le domaine de l'IA par Llama de Meta et Falcon de l'Institut de recherche sur l'innovation technologique des Émirats. Ces deux grands modèles de langage se sont affrontés dans une compétition acharnée sur le classement des LLM open source.

Llama est très apprécié des développeurs en raison de sa nature open source. La société japonaise NEC a rapidement développé une version japonaise de ChatGPT basée sur Llama. Quant à Falcon, après avoir lancé la version 40B en mai, il a atteint le sommet des classements, et en septembre, il a de nouveau atteint un classement encore plus élevé avec le lancement de la version 180B.

Il est intéressant de noter que les développeurs de Falcon ne sont pas une entreprise technologique, mais un institut de recherche 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.

Le domaine de l'IA est actuellement entré dans une phase de concurrence intense, de nombreux pays et entreprises développent leur propre version locale de ChatGPT. Rien que dans la région du Golfe, l'Arabie Saoudite a acheté plus de 3000 puces H100 pour l'entraînement des LLM pour ses universités.

Cette situation de "bataille des cent modèles" ressemble beaucoup à l'enthousiasme pour les startups Internet d'autrefois. La raison sous-jacente est la publication en 2017 du papier sur l'algorithme Transformer par Google, qui est devenu la base de tous les grands modèles actuels.

Le Transformer a résolu le problème d'efficacité des réseaux de neurones précédents dans le traitement des longs textes, permettant à l'IA de comprendre le contexte. Il a transformé les grands modèles d'une question de recherche théorique en un problème d'ingénierie, abaissant ainsi le seuil d'entrée.

Avec l'essor de la communauté open source, la performance des grands modèles pourrait converger. L'avantage concurrentiel futur résidera davantage dans la construction d'écosystèmes ou dans la capacité pure de raisonnement.

Cependant, le coût élevé de la puissance de calcul est devenu un obstacle au développement de l'industrie. Selon les estimations, les entreprises technologiques du monde entier pourraient dépenser jusqu'à 200 milliards de dollars par an pour l'infrastructure des grands modèles, tandis que les revenus associés n'atteindraient que 75 milliards de dollars, créant ainsi un énorme fossé.

Actuellement, à l'exception de quelques entreprises, la plupart des entreprises d'IA n'ont pas encore trouvé de modèle économique fiable. Même les géants du secteur comme Microsoft et Adobe sont confrontés à des défis en matière de tarification de leurs produits d'IA.

À l'avenir, les fournisseurs de grands modèles purement théoriques pourraient faire face à une pression accrue. La véritable valeur pourrait davantage se manifester dans des cas d'application concrets basés sur l'IA, plutôt que dans le modèle lui-même.