Les 5 Thèmes Clés de l'IA en 2024 et l'Avenir de l'Investissement : Une Analyse de Conviction Capital

La Compétition des Modèles de Base S'Intensifie

En 2024, la concurrence entre les modèles de base est plus féroce que jamais. Les données de Chatbot Arena montrent une évolution significative : alors qu'OpenAI dominait le marché il y a un an, des entreprises comme Google ont développé des modèles compétitifs. Cette intensification de la concurrence offre davantage de choix aux entreprises lors de la sélection d'APIs.

Baisse de la Consommation de Tokens d'OpenAI : La part d'OpenAI dans la consommation totale de tokens a chuté de près de 90% à environ 60% en moins d'un an. Cela indique que les utilisateurs explorent activement d'autres modèles.
L'Ascension des Modèles Open Source : Le classement SEAL révèle que les modèles open source excellent dans des domaines tels que les mathématiques, le suivi des instructions et la robustesse. Le modèle Llama se distingue particulièrement en figurant parmi les trois premiers.

Progrès Rapides des Modèles Open Source

Les modèles open source ont enregistré des progrès remarquables dans plusieurs domaines. Les évaluations MMLU montrent que certains modèles open source avec des paramètres plus petits atteignent des performances comparables aux modèles les plus avancés. Par exemple, le modèle Mistral-7b, qui obtenait un score d'environ 60 il y a un an, a été surpassé par le modèle Llama 8B, qui a amélioré ce score de plus de 10 points.

Les Petits Modèles : Un Rapport Qualité-Prix Amélioré

L'écart de performance entre les petits et grands modèles se réduit, tandis que le coût de l'intelligence artificielle diminue considérablement. Les coûts d'API des modèles phares d'OpenAI ont baissé de 80 à 85% au cours de la dernière année. Cela rend l'IA plus accessible et réduit les coûts de développement d'applications.

Réduction des Coûts de Développement : La construction d'applications IA similaires à Notion ou Coda ne nécessite plus que quelques milliers de dollars en coûts de tokens.

La Technologie Multimodale : L'Avenir de l'Interaction

La technologie multimodale est en train de devenir une direction clé dans le domaine de l'IA. L'émergence de nouvelles modalités telles que la voix à faible latence, les capacités d'exécution et la vidéo offre aux utilisateurs des expériences interactives inédites.

Expérience Vocale Améliorée : La voix à faible latence est bien plus qu'une simple fonctionnalité ; elle représente une nouvelle manière d'interagir.
Capacités d'Exécution de l'IA Renforcées : Des outils comme Computer Use de Claude et les fonctionnalités d'exécution de code d'OpenAI dans Canvas témoignent des capacités accrues de l'IA.

Nouvelles Perspectives sur le Scaling Law

Bien que le Scaling Law ait des limites, de nouveaux paradigmes d'expansion émergent. OpenAI semble avoir trouvé des moyens de dépasser ces limitations, notamment grâce à des techniques comme le RL self-play, qui améliorent les performances des modèles.

Un Environnement d'Investissement en IA Plus Rationnel

Malgré les spéculations sur une potentielle bulle de l'IA, la réalité montre que les investissements sont concentrés sur les laboratoires de modèles de base, tandis que le financement des entreprises opérationnelles est plus mesuré.

La Valeur de la Couche Applicative Sous-estimée : Alors qu'auparavant, les modèles de base étaient considérés comme plus précieux, le potentiel de la couche applicative est désormais reconnu. L'écosystème de l'IA offre une multitude d'opportunités, notamment dans les applications.

Des Opportunités Énormes pour les Startups

L'écosystème de l'IA ne se limite pas aux modèles de base ; la couche applicative regorge également de potentiel. De nombreuses innovations émergent, différents types de modèles excellent dans des domaines spécifiques, et la concurrence du marché est intense, avec un développement florissant des projets open source.

Automatisation des Services : L'IA peut automatiser de nombreuses tâches répétitives, réduisant les coûts et améliorant l'efficacité.
Nouvelles Directions pour la Recherche : L'IA peut aider les utilisateurs à mieux rechercher et obtenir des informations, offrant une expérience plus personnalisée.
Démocratisation des Compétences : L'IA démocratise diverses compétences, permettant à davantage de personnes de participer à la création et à l'innovation.

Les Directions d'Investissement dans la Vague de l'IA

L'infrastructure de l'IA (puissance de calcul et données) est une direction d'investissement clé. Avec le développement de l'IA, la demande de données d'experts et de types de données variés augmente.

L'Ère du "Logiciel 3.0"

Nous qualifions cette série de transformations de "Logiciel 3.0". Il s'agit d'une refonte complète qui apportera des avantages considérables à la nouvelle génération d'entreprises. La rapidité de ces changements est favorable aux startups.

Repenser les Produits et l'Infrastructure : Nous devons repenser la conception des produits et la construction de l'infrastructure pour nous adapter au nouveau paradigme de l'IA.
Opportunités Techniques et Économiques Énormes : L'IA ouvre d'importantes opportunités techniques et économiques qu'il convient de saisir.

Startups vs Géants : La Lutte Continue

La question se pose de savoir si les fruits de cette transformation profiteront davantage aux startups ou aux géants établis. Bien que les géants disposent d'avantages en termes de distribution et de données, les startups peuvent rivaliser grâce à des produits supérieurs et des modèles commerciaux innovants.

Le Dilemme de l'Innovateur : Les entreprises établies peuvent être limitées par le dilemme de l'innovateur, tandis que les startups peuvent défier les modèles existants grâce à de nouvelles expériences utilisateur et à la génération de code.
L'Importance des Données : Les startups doivent réfléchir aux types de données nécessaires pour améliorer la qualité de leurs produits, plutôt que de simplement s'appuyer sur les données des entreprises établies.