Le véritable avantage de ces entreprises chinoises d'IA, c'est que beaucoup d'équipes n'ont pas encore contracté la maladie du « recherche au-dessus de l'ingénierie ». Dans de nombreuses entreprises de la Silicon Valley, le chercheur est la couronne, tandis que l'infrastructure est considérée comme un travail pénible et peu prestigieux, et tout le monde cherche à se rapprocher de la recherche. Mais aujourd'hui, avec les grands modèles, la recherche ne se limite plus uniquement aux algorithmes et aux articles scientifiques. La force des équipes comme DeepSeek et Kimi réside précisément dans le fait que l'algorithme, les données et l'infrastructure ne se rejettent pas la faute les uns aux autres. Tous travaillent ensemble vers un même objectif, et quiconque rencontre un problème y répond directement. À ce stade des modèles de pointe, l'infrastructure, c'est la recherche.

Yang positionne le scaling de contexte massif, passant de 128K à des fenêtres de plusieurs gigabytes en seulement deux ans, en tant qu'équivalent de la RAM pour l'IA, faisant de l'exécution organisationnelle le principal avantage concurrentiel par rapport aux capacités brutes des modèles.

L’IA s’est divisée en deux camps : les modèles américains à source fermée et les modèles chinois à poids ouvert. Restreindre l’accès à des alternatives moins coûteuses pourrait affaiblir la compétitivité, augmenter les coûts et nuire au final à l’innovation. Dans l’IA, l’économie compte autant que l’intelligence. #AI #GenAI #OpenSource

Exactement. Si la meilleure raison qu’ils puissent avancer est que les dépenses en immobilisations accrues ne peuvent pas être justifiées en raison du modèle open source qui mine leurs marges sans violation claire des droits de propriété intellectuelle, alors cela ressemble à une mauvaise utilisation des dépenses en immobilisations ! Soyez plus intelligents pour monétiser, ou arrêtez de dépenser autant en immobilisations, vous idiots !

- DeepSeek V4 Pro a été lancé le 24 avril 2026 - Minimax M3 a été lancé le 1er juin 2026 - GLM 5.2 a été lancé le 13 juin 2026 Pourquoi ai-je l’impression qu’ils sont sur le marché depuis le siècle dernier ?

Le ROI de l'IA entreprise sera probablement visible en retard sur les données macroéconomiques. Une entreprise de trois personnes peut livrer discrètement vingt produits, tandis qu'une entreprise de 30 000 personnes passe l'année à négocier les contrôles d'accès.

Un laboratoire chinois a publié gratuitement le plus grand modèle d'IA à poids ouvert jamais créé, avec 2,8 billions de paramètres, et il égale les modèles que OpenAI et Anthropic vendent. Les actions de semi-conducteurs sont entrées en marché baissier en quelques heures. Rien ne détruit plus rapidement un avantage concurrentiel qu'un concurrent qui distribue gratuitement votre produit.

Voici une question méritant d'être réfléchie : Les modèles d'IA sont-ils déjà en train de devenir une marchandise ? Le PDG de Palantir a déclaré que les jetons de laboratoire « ne fournissent aucune valeur » tout en créant réellement des risques pour les grandes entreprises. Désormais, OpenAI et Anthropic offrent aux startups du calcul pratiquement gratuit en échange d'une part future des revenus. Si leurs clients ne génèrent pas de revenus, « peuvent-ils réellement payer pour louer l'ensemble de la puissance de calcul, et pendant combien de temps pourront-ils le faire ? » Tel est le véritable risque caché dans la chaîne de valeur de l'IA en ce moment.