La poursuite incessante de la domination de l’intelligence artificielle a déclenché ce que beaucoup appellent les "guerres de modèles", une compétition à enjeux élevés où les géants de la technologie se disputent la suprématie. Cependant, selon Benedict Evans, un analyste technologique chevronné, les règles du jeu sont étonnamment équitables. Lors d’une récente allocution à la conférence Brainstorm AI de Fortune à Londres, Evans a avancé une idée qui donne à réfléchir : le principal différenciateur entre les principaux laboratoires d’IA n’est pas une technologie révolutionnaire ou des algorithmes propriétaires, mais plutôt leur accès pratiquement illimité au capital.
L’affirmation d’Evans remet en question l’idée reçue selon laquelle l’innovation en matière d’IA est uniquement motivée par les prouesses intellectuelles et les percées algorithmiques. Il soutient que les modèles de base, tels que GPT d’OpenAI ou Gemini de Google, deviennent rapidement des produits de base. Cela signifie que ces modèles sont de plus en plus interchangeables et facilement disponibles, ce qui diminue l’avantage concurrentiel de toute entreprise.
Le mythe des douves
Le concept de "douves" économiques, popularisé par Warren Buffett, fait référence aux avantages concurrentiels durables d’une entreprise qui protègent ses bénéfices à long terme et sa part de marché contre ses rivaux. Dans le contexte de l’IA, beaucoup pensaient initialement que des algorithmes propriétaires, des ensembles de données uniques ou des talents spécialisés créeraient de telles douves. Cependant, Evans soutient que cela ne s’est pas matérialisé.
Après deux années de concurrence intense entre les grandes entreprises technologiques, il ne semble toujours pas y avoir de douves fondamentales dans le paysage de l’IA. Il n’y a pas de barrières à l’entrée importantes, pas d’effets de réseau forts et pas de dynamique claire de type "le gagnant rafle tout". Au lieu de cela, le principal moteur du progrès a été un afflux massif d’investissements en capital.
L’année dernière, les quatre grandes entreprises de cloud ont collectivement dépensé plus de 200 milliards de dollars pour construire l’infrastructure nécessaire au développement de l’IA. Cette année, ce chiffre devrait dépasser les 300 milliards de dollars. Cette augmentation exponentielle des dépenses met en évidence la nature capitalistique de la course actuelle à l’IA.
"C’est devenu très, très gourmand en capital, du moins pour le moment, très, très rapidement", a observé Evans. Il a en outre noté qu’une part importante de ce capital est en fin de compte acheminée vers Nvidia, le principal fabricant de GPU, qui sont essentiels à la formation des modèles d’IA.
Le résultat de cette dépense massive est une prolifération de modèles d’IA, qui deviennent de plus en plus accessibles. Cela crée à son tour un environnement où quiconque disposant de ressources financières substantielles peut créer un modèle de base qui rivalise avec ceux développés par les meilleures entreprises d’IA.
DeepSeek, par exemple, est une entreprise d’IA qui a tiré parti des modèles open source existants et d’un investissement de 1,6 milliard de dollars pour créer un modèle d’IA compétitif. Cela constitue une illustration convaincante de la manière dont le capital peut uniformiser les règles du jeu et permettre à de nouveaux entrants de défier les acteurs établis.
L’énigme de la marchandise
Evans soutient que les modèles d’IA comme GPT d’OpenAI, Claude d’Anthropic et Gemini de Google évoluent vers des "produits de base". Ces modèles deviennent des services facilement disponibles et interchangeables, semblables à une infrastructure non différenciée et à faible coût.
Cette tendance à la marchandisation a de profondes implications pour l’industrie de l’IA. Elle suggère que le champ de bataille ultime ne sera pas de savoir qui a le meilleur modèle de base, mais plutôt de savoir qui peut le mieux conditionner, intégrer et gouverner ce modèle au sein de produits et services réels.
En d’autres termes, l’avantage concurrentiel ne réside peut-être pas dans le modèle de base lui-même, mais dans les couches d’applications et de services construits par-dessus. Ce changement d’orientation nécessite un ensemble différent de compétences et de capacités, en mettant l’accent sur le développement de produits, l’expérience utilisateur et la conformité réglementaire.
Evans a développé ce point dans un article de blog, en utilisant le récent lancement par OpenAI de son outil Deep Research comme exemple. Il a soutenu qu’OpenAI et d’autres laboratoires de modèles de base manquent de véritables douves ou de moyens de défense au-delà de l’accès au capital. Ils n’ont pas atteint l’adéquation produit-marché en dehors du codage et du marketing, et leurs offres se limitent essentiellement à des zones de texte et des API permettant à d’autres développeurs de s’appuyer dessus.
Les sables mouvants de la compétition en IA
La marchandisation des modèles d’IA remodèle le paysage concurrentiel, obligeant les entreprises à réévaluer leurs stratégies et à se concentrer sur de nouveaux domaines de différenciation. À mesure que la technologie sous-jacente devient plus accessible, l’accent se déplace vers le développement, l’intégration et la gouvernance des applications.
Voici quelques-unes des principales tendances qui émergent dans l’industrie de l’IA :
IA spécifique à une application : Les entreprises se concentrent de plus en plus sur le développement de solutions d’IA adaptées à des secteurs ou à des cas d’utilisation spécifiques. Cette approche leur permet de créer des applications plus ciblées et efficaces qui répondent aux besoins spécifiques des clients.
Produits alimentés par l’IA : L’intégration de l’IA dans les produits et services existants devient de plus en plus courante. Cela peut améliorer les fonctionnalités, améliorer l’expérience utilisateur et créer de nouvelles sources de revenus.
Gouvernance et éthique de l’IA : À mesure que l’IA devient plus omniprésente, les préoccupations concernant les biais, l’équité et la responsabilité augmentent. Les entreprises commencent à investir dans des cadres de gouvernance de l’IA et des directives éthiques pour garantir un développement et un déploiement responsables de l’IA.
Edge AI : Le déploiement de modèles d’IA sur des appareils périphériques, tels que les smartphones et les capteurs IoT, gagne du terrain. Cela permet le traitement des données en temps réel sans dépendre de la connectivité cloud, ce qui réduit la latence et améliore la confidentialité.
IA en tant que service : L’émergence de plateformes IA en tant que service (AIaaS) rend l’IA plus accessible aux entreprises de toutes tailles. Ces plateformes fournissent des modèles pré-entraînés, des outils de développement et une infrastructure, permettant aux entreprises d’intégrer rapidement et facilement l’IA dans leurs opérations.
Le rôle durable du capital
Bien que la marchandisation des modèles d’IA puisse diminuer l’importance de la technologie propriétaire, le capital continuera de jouer un rôle crucial dans l’industrie de l’IA. L’accès au financement sera essentiel pour que les entreprises puissent :
Former et affiner les modèles d’IA : La formation de grands modèles d’IA nécessite des ressources informatiques et une expertise importantes. Les entreprises ayant accès au capital peuvent se permettre de former des modèles plus grands sur plus de données, ce qui leur permet potentiellement d’obtenir de meilleures performances.
Développer et déployer des applications d’IA : La création et le déploiement d’applications d’IA nécessitent un investissement dans le développement de logiciels, l’infrastructure et les talents. Les entreprises ayant accès au capital peuvent investir dans ces domaines pour créer des produits et services alimentés par l’IA convaincants.
Acquérir des talents en IA : La demande de talents en IA est forte et les ingénieurs et chercheurs qualifiés en IA exigent des salaires élevés. Les entreprises ayant accès au capital peuvent attirer et retenir les meilleurs talents, ce qui leur confère un avantage concurrentiel.
Mener des activités de recherche et développement : L’innovation continue est essentielle dans le paysage de l’IA en évolution rapide. Les entreprises ayant accès au capital peuvent investir dans la recherche et le développement pour explorer de nouvelles techniques et applications d’IA.
Surmonter les obstacles réglementaires : À mesure que l’IA devient plus réglementée, les entreprises devront investir dans la conformité et l’expertise juridique. Les entreprises ayant accès au capital peuvent se permettre de surmonter efficacement ces obstacles réglementaires.
L’avenir de la compétition en IA
L’industrie de l’IA est en pleine transformation. La marchandisation des modèles d’IA uniformise les règles du jeu, mais le capital restera un facteur déterminant de succès. Les entreprises qui peuvent tirer parti efficacement du capital pour développer des applications d’IA convaincantes, attirer les meilleurs talents et s’adapter à l’évolution du paysage réglementaire seront les mieux placées pour prospérer à long terme.
L’avenir de la concurrence en matière d’IA sera probablement caractérisé par :
Une spécialisation accrue : Les entreprises se concentreront sur le développement de solutions d’IA pour des secteurs ou des cas d’utilisation spécifiques, plutôt que d’essayer de construire des modèles d’IA à usage général.
Un accent plus fort sur le développement d’applications : L’accent passera de la création de modèles de base à la création d’applications puissantes basées sur l’IA qui résolvent des problèmes du monde réel.
Une importance croissante de la gouvernance de l’IA : Les entreprises donneront la priorité au développement et au déploiement éthiques et responsables de l’IA, en veillant à ce que l’IA soit utilisée à bon escient.
Une innovation continue dans le matériel d’IA : La demande de matériel d’IA plus puissant et plus efficace continuera de stimuler l’innovation dans des domaines tels que les GPU, les TPU et l’informatique neuromorphique.
Collaboration et open source : La collaboration et les initiatives open source joueront un rôle de plus en plus important dans l’écosystème de l’IA, en accélérant l’innovation et en démocratisant l’accès à la technologie de l’IA.
En conclusion, bien que l’accès au capital puisse être le principal différenciateur dans le paysage actuel de l’IA, le succès à long terme des entreprises d’IA dépendra de leur capacité à innover, à s’adapter et à créer des solutions puissantes basées sur l’IA qui créent de la valeur pour les clients et la société dans son ensemble.