Baidu accélère son développement de l’IA pour revenir dans la compétition
Un mois seulement après sa sortie initiale, Baidu a dévoilé des améliorations significatives de son modèle de base, ERNIE 4.5, et de son modèle de raisonnement, ERNIE X1, lors de sa conférence annuelle des développeurs.
Un analyste du secteur a partagé une évaluation réservée des récentes annonces de Baidu concernant les mises à niveau de son modèle de base multimodal, ERNIE 4.5, et du modèle de raisonnement, ERNIE X1, qui ont été initialement lancés le mois précédent.
Lors de la conférence annuelle des développeurs de l’entreprise à Wuhan, en Chine, le PDG Robin Li a présenté ERNIE 4.5 Turbo et ERNIE X1 Turbo lors de son discours d’ouverture. Ces nouvelles versions offrent des capacités multimodales améliorées, de solides compétences en raisonnement et des coûts plus bas, et sont désormais accessibles aux utilisateurs sur Ernie Bot sans frais.
Li a souligné que ces avancées sont conçues pour permettre aux développeurs de créer des applications supérieures sans se soucier des coûts de capacité des modèles ou des outils de développement. Il a déclaré que les puces avancées et les modèles sophistiqués ne sont utiles que lorsqu’ils sont associés à des applications pratiques.
Lors du lancement des prédécesseurs des modèles le mois dernier, Baidu a souligné que l’introduction des deux modèles repousserait les limites des modèles multimodaux et de raisonnement. La société a noté qu’ERNIE X1 offre des performances comparables à DeepSeek R1, mais à seulement la moitié du coût.
Baidu a l’intention d’intégrer les deux nouveaux modèles dans son vaste écosystème de produits, notamment Baidu Search, le plus grand moteur de recherche en Chine, ainsi que ses autres offres diversifiées.
Selon un rapport de Reuters, Li a également annoncé lors de son discours d’ouverture que Baidu avait réussi à activer un cluster de 30 000 de ses propres puces P800 de troisième génération, qui peuvent prendre en charge la formation de modèles similaires à DeepSeek.
Les analystes restent sceptiques
Paul Smith-Goodson, vice-président et analyste principal pour l’informatique quantique, l’IA et la robotique chez Moor Insights & Strategy, a exprimé son scepticisme.
Il a commenté que l’annonce de Baidu concernant l’’illumination’ des clusters de puces P800 Kunlun indique simplement qu’ils ont été mis sous tension en préparation de la formation de modèles avec des centaines de milliards de paramètres. Bien qu’il ait reconnu cela comme une réalisation technique pour la Chine, il a noté qu’il est de pratique courante pour des entreprises comme OpenAI, Google, IBM, Anthropic, Microsoft et Meta de former leurs modèles en utilisant une échelle de paramètres similaire.
Smith-Goodson a ajouté que l’affirmation de Baidu selon laquelle il utilise 30 000 puces Kunlun n’est pas particulièrement remarquable par rapport au nombre de GPU utilisés par les entreprises américaines pour former de grands modèles. Il a également déclaré que les puces Kunlun sont inférieures aux GPU américains. Il prévoit que l’IA de prochaine génération nécessitera environ 100 000 GPU. Il a exprimé son scepticisme quant aux performances du modèle par rapport aux leaders mondiaux en raison de l’absence de benchmarks.
Smith-Goodson a souligné que la course à la construction du premier modèle d’intelligence artificielle générale (AGI) se déroule entre la Chine et les États-Unis, les États-Unis étant actuellement en tête, mais la Chine s’efforce activement de rattraper son retard.
Thomas Randall, directeur de la recherche sur le marché de l’IA chez Info-Tech Research Group, a également exprimé des réserves concernant les annonces. Cependant, il a souligné que Baidu reste un acteur important dans le secteur chinois de l’IA, qui comprend des entreprises telles qu’Alibaba, Tencent et Huawei.
Il a noté que les modèles ERNIE de Baidu sont parmi les rares séries LLM développées localement capables de rivaliser avec les modèles de niveau OpenAI/GPT. L’annonce concernant les puces Kunlun et le nouveau cluster souligne l’implication plus large de Baidu au-delà des simples modèles, car l’entreprise est devenue un fournisseur complet de matériel et d’applications.
Pertinence stratégique avec des limitations commerciales
Randall a noté que Baidu est confronté à une pression substantielle de la part de startups émergentes comme DeepSeek et Moonshot AI, ainsi que de géants du cloud comme Alibaba. Malgré son statut de poids lourd, Baidu n’est pas sans challengers en Chine.
Il a ajouté que Baidu reste largement hors de propos dans les pays occidentaux en raison de la méfiance géopolitique et du découplage des écosystèmes technologiques américains et chinois, ce qui rend l’expansion occidentale presque impossible. Dans les benchmarks mondiaux des modèles d’IA, Baidu est souvent une mention secondaire par rapport à OpenAI, Anthropic, Google et Mistral.
Dans l’ensemble, Randall a conclu que Baidu conserve une pertinence stratégique à l’échelle mondiale, mais que sa portée commerciale est limitée en Occident. Le principal enseignement pour les entreprises occidentales d’IA est que l’innovation n’est pas uniquement centrée sur les États-Unis, ce qui contribue à accélérer la course à l’IA.
Un regard plus détaillé sur les avancées de Baidu en matière d’IA
Les récentes annonces de Baidu lors de sa conférence des développeurs signalent une nouvelle impulsion pour consolider sa position dans le paysage de l’intelligence artificielle en évolution rapide. Les mises à niveau de ses modèles ERNIE, ainsi que le déploiement de ses puces Kunlun avancées, soulignent l’engagement de l’entreprise envers l’innovation logicielle et matérielle. Cependant, la réception tiède des analystes du secteur souligne les défis auxquels Baidu est confronté pour rivaliser avec les leaders mondiaux de l’IA et naviguer dans les complexités géopolitiques.
Améliorations des modèles ERNIE
Les modèles ERNIE (Enhanced Representation through kNowledge Integration) représentent la série phare de Baidu de grands modèles de langage (LLM). Les dernières itérations, ERNIE 4.5 Turbo et ERNIE X1 Turbo, promettent des améliorations significatives des capacités multimodales et des compétences en raisonnement. L’IA multimodale fait référence aux systèmes capables de traiter et d’intégrer des informations provenant de diverses sources, telles que le texte, les images et l’audio. Cette capacité est cruciale pour créer des assistants et des applications d’IA plus polyvalents et plus humains.
L’accent mis sur le ‘raisonnement fort’ suggère que Baidu se concentre sur l’amélioration de la capacité de ses modèles à comprendre et à tirer des conclusions à partir de données complexes. Il s’agit d’un domaine de développement clé pour les LLM, car il leur permet d’effectuer des tâches plus sophistiquées telles que la résolution de problèmes, la prise de décision et la génération de contenu créatif.
La disponibilité des modèles ERNIE sur Ernie Bot, la plateforme d’IA conversationnelle de Baidu, gratuitement, est une décision stratégique pour encourager une adoption plus large et recueillir les commentaires des utilisateurs. Cette approche permet à Baidu d’affiner ses modèles en fonction de l’utilisation réelle et de rivaliser plus efficacement avec d’autres plateformes d’IA.
Puces Kunlun et infrastructure
Le développement et le déploiement par Baidu de ses puces Kunlun témoignent d’un engagement envers l’intégration verticale, où une entreprise contrôle plusieurs couches de la pile technologique. Les puces P800 de troisième génération sont conçues pour accélérer les charges de travail d’IA, en particulier la formation de grands modèles. En développant ses propres puces, Baidu vise à réduire sa dépendance vis-à-vis des fournisseurs externes et à optimiser les performances pour ses applications d’IA spécifiques.
L’activation d’un cluster de 30 000 puces P800 est une réalisation importante, indiquant la capacité de Baidu à gérer les exigences de calcul de la formation de grands modèles d’IA. Cependant, comme l’ont noté les analystes, l’échelle de cette infrastructure peut encore être inférieure à celle des principales entreprises américaines d’IA. La concurrence actuelle dans le matériel d’IA souligne l’importance de la conception des puces et de l’infrastructure nécessaire pour prendre en charge la formation et le déploiement de l’IA à grande échelle.
Concurrence et défis
Baidu opère sur un marché de l’IA très concurrentiel, confronté à des défis de la part des géants technologiques établis et des startups émergentes. En Chine, des entreprises comme Alibaba, Tencent et Huawei investissent massivement dans la recherche et le développement de l’IA. Les startups comme DeepSeek et Moonshot AI repoussent également les limites de l’innovation en matière d’IA, créant une pression supplémentaire sur Baidu pour maintenir son avantage concurrentiel.
Les facteurs géopolitiques jouent également un rôle important dans les perspectives mondiales de Baidu. Le découplage des écosystèmes technologiques américains et chinois a limité la capacité de Baidu à se développer sur les marchés occidentaux. Les préoccupations en matière de confiance et les obstacles réglementaires compliquent encore les efforts visant à établir une présence mondiale.
Le paysage plus large de l’IA
Les commentaires des analystes du secteur mettent en évidence les tendances et les défis plus larges du paysage de l’IA. La course au développement de l’AGI, l’objectif ultime de la création de systèmes d’IA capables d’effectuer toute tâche intellectuelle qu’un être humain peut accomplir, stimule une concurrence et des investissements intenses. Alors que les États-Unis sont actuellement en tête de cette course, la Chine progresse rapidement.
L’accent mis sur les benchmarks et les mesures de performance souligne l’importance d’évaluer les modèles d’IA sur la base de critères objectifs. Cependant, le manque de benchmarks standardisés et la complexité des systèmes d’IA rendent difficile la comparaison des modèles sur différentes plateformes et architectures.
L’accent mis sur les applications pratiques et la commercialisation reflète la reconnaissance croissante que l’IA n’est pas seulement une poursuite technologique, mais aussi une opportunité commerciale. Les entreprises se concentrent de plus en plus sur le développement de solutions d’IA capables de résoudre des problèmes du monde réel et de générer des revenus.
Principaux points à retenir
Les récentes annonces de Baidu témoignent de son engagement à faire progresser la technologie de l’IA et à rivaliser sur le marché mondial. Les mises à niveau de ses modèles ERNIE et le déploiement de ses puces Kunlun sont des étapes importantes. Cependant, l’entreprise est confrontée à des défis pour rivaliser avec les leaders mondiaux de l’IA, naviguer dans les complexités géopolitiques et commercialiser ses solutions d’IA.
Le paysage plus large de l’IA est caractérisé par une concurrence intense, une innovation rapide et un accent croissant sur les applications pratiques. La course au développement de l’AGI stimule des investissements et des recherches importants, les États-Unis et la Chine se disputant le leadership. L’avenir de l’IA dépendra de l’innovation continue, de la collaboration et de l’accent mis sur la résolution des problèmes du monde réel.
L’avenir de Baidu dans la course à l’IA
Les récentes avancées de Baidu, bien qu’accueillies avec un enthousiasme mesuré, soulignent ses efforts continus pour rester un acteur clé dans le domaine de l’IA à l’échelle mondiale. L’orientation stratégique vers l’amélioration de ses modèles ERNIE et l’exploitation de son infrastructure de puces Kunlun met en évidence une double approche de l’innovation logicielle et matérielle. Cependant, la voie à suivre est semée d’embûches, notamment une concurrence intense, des contraintes géopolitiques et le paysage en constante évolution de la technologie de l’IA.
Impératifs stratégiques pour Baidu
Pour rivaliser efficacement dans la course à l’IA, Baidu doit aborder plusieurs impératifs stratégiques clés :
Innovation : Investir continuellement dans la recherche et le développement pour repousser les limites de la technologie de l’IA. Cela inclut l’exploration de nouvelles architectures, de nouveaux algorithmes et de nouvelles techniques pour améliorer les performances et les capacités de ses modèles.
Collaboration : Favoriser la collaboration avec les établissements universitaires, les organismes de recherche et les autres acteurs du secteur afin de tirer parti de l’expertise externe et d’accélérer l’innovation.
Développement de l’écosystème : Construire un écosystème robuste de développeurs, de partenaires et d’utilisateurs autour de ses plateformes et services d’IA. Cela inclut la fourniture d’outils, de ressources et de soutien pour permettre aux développeurs de créer des applications et des solutions innovantes.
Expansion du marché : Explorer les possibilités de se développer sur de nouveaux marchés et de diversifier ses sources de revenus. Cela peut impliquer de cibler des secteurs ou des régions spécifiques où Baidu peut tirer parti de ses forces et de ses capacités uniques.
Navigation géopolitique : Naviguer avec soin dans le paysage géopolitique complexe afin d’atténuer les risques et de tirer parti des opportunités. Cela inclut l’établissement de relations de confiance avec les partenaires internationaux et l’adaptation de ses stratégies aux différents environnements réglementaires.
Le rôle du soutien gouvernemental
Le soutien gouvernemental joue un rôle crucial dans la promotion de l’innovation et de la compétitivité en matière d’IA. Le gouvernement chinois a fait de l’IA une priorité stratégique et apporte un financement et un soutien politique importants aux entreprises nationales comme Baidu. Ce soutien comprend des investissements dans la recherche et le développement, le développement des infrastructures et le développement des talents.
Cependant, le soutien gouvernemental s’accompagne également de certaines obligations et contraintes. Les entreprises qui reçoivent un financement gouvernemental peuvent être soumises à un examen et une réglementation plus approfondis, et elles peuvent être tenues d’aligner leurs stratégies sur les priorités nationales.
L’importance des talents
Il est essentiel pour le succès de Baidu d’attirer et de retenir les meilleurs talents en IA. La concurrence mondiale pour les talents en IA est féroce, et les entreprises doivent offrir des salaires, des avantages et des possibilités de carrière concurrentiels pour attirer les esprits les plus brillants.
En plus d’attirer des talents externes, Baidu doit également investir dans la formation et le développement de ses effectifs existants. Cela inclut la fourniture aux employés de possibilités d’acquérir de nouvelles compétences et de se tenir au courant des dernières technologies de l’IA.
Considérations éthiques
À mesure que la technologie de l’IA devient plus puissante et omniprésente, les considérations éthiques deviennent de plus en plus importantes. Baidu doit s’assurer que ses systèmes d’IA sont développés et déployés de manière responsable et éthique. Cela inclut la résolution de problèmes tels que les préjugés, l’équité, la transparence et la responsabilité.
Baidu doit également dialoguer avec les parties prenantes, notamment les utilisateurs, les organismes de réglementation et les organisations de la société civile, afin de répondre aux préoccupations éthiques et de renforcer la confiance dans ses systèmes d’IA.
Conclusion
Le parcours de Baidu dans la course à l’IA est loin d’être terminé. L’entreprise est confrontée à des défis importants, mais elle possède également de nombreux atouts. En se concentrant sur l’innovation, la collaboration, le développement de l’écosystème, l’expansion du marché et la navigation géopolitique, Baidu peut se positionner pour réussir à long terme.
L’avenir de l’IA dépendra des efforts collectifs des entreprises, des gouvernements et des chercheurs du monde entier. En travaillant ensemble, nous pouvons libérer tout le potentiel de l’IA et créer un avenir meilleur pour tous.