Un Changement de Direction
Baichuan, l’un des ‘Six Tigres’ originaux, a récemment commémoré son deuxième anniversaire en annonçant un changement de cap significatif. Le PDG Wang Xiaochuan a souligné la nécessité de rationaliser les opérations et de se concentrer sur le secteur de la santé. Ce pivot contraste fortement avec la vision initiale de l’entreprise, qui était de développer un modèle de base similaire à la version chinoise d’OpenAI.
De même, Zero One, un autre membre du groupe fondé par Kai-Fu Lee, a déclaré une transition vers une stratégie ‘petite mais raffinée’. La startup a abandonné ses aspirations initiales de construire une plateforme d’IA 2.0 et d’accélérer l’avènement de l’Intelligence Artificielle Générale (IAG). Cette tendance, comme l’a noté Xpin, marque une transformation de tigres ambitieux en ‘chatons’ plus pragmatiques.
L’Onde de Choc DeepSeek
Le changement de stratégie se préparait en coulisses avant de devenir largement apparent. Selon l’expert en technologie Wang Wenguang, auteur de Large Model Knowledge Graph, de nombreuses entreprises chinoises avaient déjà cessé de former des modèles de langage volumineux (LLM) en raison des coûts prohibitifs.
Le lancement de DeepSeek R1 en janvier a envoyé une onde de choc dans l’industrie, incitant de nombreuses petites et moyennes entreprises à réaliser qu’elles ne pouvaient tout simplement pas rivaliser. Cette prise de conscience a déclenché un pivot collectif parmi les Six Tigres, les éloignant du développement de l’IAG et les orientant vers d’autres domaines plus spécialisés.
Baichuan et Zero One ont complètement abandonné les modèles de pré-entraînement, se concentrant plutôt sur les applications de l’IA dans le domaine de la santé. MiniMax a réduit ses opérations B2B, se concentrant sur les marchés étrangers avec des applications de création vidéo. Zhipu AI, Moonshot AI et Character AI restent actifs au sein de la communauté open source, mais aucun n’a encore produit un outil qui surpasse DeepSeek R1.
Actuellement, les ‘Six Chatons’ se concentrent de plus en plus sur le marché B2B du Software as a Service (SaaS) - un domaine perçu comme ‘moins innovant’ dans le paysage plus large de l’IA. Cependant, ce marché n’est pas sans défis. Wang Wenguang souligne que les barrières techniques à l’entrée pour le développement d’une plateforme de modèle de langage volumineux ne sont pas particulièrement élevées.
‘Il m’a fallu environ six mois pour développer moi-même une telle plateforme. Je pense qu’il est difficile de gagner de l’argent avec ce produit par le biais d’une entreprise, mais un particulier peut encore en tirer un filet de revenus’, a déclaré Wang.
Il existe maintenant environ un millier de plateformes similaires sur le marché, et elles sont facilement reproductibles. ‘Je coopère avec des entreprises B2B, fournissant des services pour seulement 40 000 à 50 000 RMB - un prix avec lequel les grandes entreprises ne peuvent pas rivaliser’, a ajouté Wang.
L’Avenir de l’IA en Chine
Les experts de l’industrie s’accordent largement avec l’évaluation de Kai-Fu Lee selon laquelle, à l’avenir, seuls DeepSeek, Alibaba et ByteDance continueront à développer des modèles de base en Chine.
‘Les startups qui continuent à poursuivre la technologie LLM échoueront probablement. Le plus prometteur est certainement DeepSeek, suivi d’Alibaba et de ByteDance. Le leader devrait prendre 50 à 80 % de la part de marché, le reste prenant potentiellement 10 %. La question centrale est la suivante : qui crée l’IAG en premier ? Cette entreprise est le gagnant ultime’, a noté Jiang Shao, un spécialiste de l’IA dans une entreprise financière.
DeepSeek occupe actuellement une position de leader, bénéficiant d’une combinaison d’idéalisme technique, d’une main-d’œuvre talentueuse et de ressources substantielles. Wang Wenguang estime que l’entreprise pourrait atteindre une domination mondiale si elle choisit de commercialiser sa technologie de manière agressive.
Selon Xpin, les données sont apparues comme un différenciateur essentiel dans un environnement où l’identification du gagnant ultime reste incertaine. ‘Pour créer un avantage concurrentiel, le facteur décisif est les données que vous possédez, car n’importe qui peut utiliser le modèle’, a souligné Gao Peng, un expert en technologie chez Alibaba.
Qu’elles se concentrent sur le développement de modèles de base ou qu’elles ciblent le marché B2B, les startups d’IA sont confrontées à des obstacles importants pour créer des percées transformatrices. Sans actifs de données uniques ou des années d’expérience accumulée, elles ont du mal à établir un avantage concurrentiel durable. Cette réalité a incité les ‘Six Tigres de l’IA’ de Chine à réduire leurs ambitions et à rechercher des opportunités de survie au sein d’un écosystème d’IA en évolution rapide.
La Quête de Niches Viables
Les changements stratégiques entrepris par les ‘Six Tigres’ mettent en évidence la concurrence intense et le coût élevé d’entrée dans le domaine des modèles d’IA fondamentaux. Alors que ces entreprises redirigent leurs ressources, elles explorent activement des niches spécialisées au sein du paysage plus large de l’IA. Le secteur de la santé, par exemple, présente une opportunité intéressante pour les solutions basées sur l’IA, allant des outils de diagnostic aux plans de traitement personnalisés.
Cependant, pénétrer le marché de la santé nécessite plus que de simples prouesses technologiques. Cela exige une compréhension approfondie des flux de travail médicaux, des exigences réglementaires et des préoccupations relatives à la confidentialité des patients. Les startups qui s’aventurent dans cet espace doivent nouer des partenariats stratégiques avec les prestataires de soins de santé, établir une relation de confiance avec les patients et naviguer dans un paysage réglementaire complexe.
De même, le marché B2B SaaS offre un éventail diversifié d’opportunités pour les applications d’IA, allant de l’automatisation des interactions avec les clients à l’optimisation de la logistique de la chaîne d’approvisionnement. Cependant, ce marché est également très concurrentiel, avec de nombreux acteurs établis et un afflux constant de nouveaux entrants. Pour réussir dans cet espace, les startups doivent se différencier par une qualité de produit supérieure, un service client exceptionnel et des modèles de tarification innovants.
L’Impératif des Données
Dans la course au développement de solutions d’IA de pointe, les données sont apparues comme un différenciateur crucial. Les entreprises ayant accès à des ensembles de données vastes et de haute qualité bénéficient d’un avantage significatif dans la formation et l’affinage de leurs modèles. Ces ensembles de données peuvent provenir de diverses sources, notamment les interactions avec les clients, les données de capteurs et les informations accessibles au public.
Cependant, la simple possession de grandes quantités de données ne suffit pas. Les données doivent être correctement organisées, nettoyées et étiquetées pour garantir leur exactitude et leur pertinence. De plus, les entreprises doivent élaborer des politiques de gouvernance des données robustes pour protéger la confidentialité et se conformer aux exigences réglementaires.
L’importance des données a entraîné une augmentation de la demande de scientifiques des données et d’ingénieurs des données. Ces professionnels possèdent les compétences et l’expertise nécessaires pour extraire des informations des données, construire des modèles d’apprentissage automatique et déployer des solutions d’IA à grande échelle. À mesure que le paysage de l’IA continue d’évoluer, la capacité à exploiter la puissance des données deviendra de plus en plus essentielle au succès.
La Guerre des Talents
L’industrie de l’IA est caractérisée par une concurrence féroce pour les talents. Les entreprises recrutent activement les meilleurs ingénieurs, chercheurs et chefs de produit du monde entier. La demande de talents en IA dépasse de loin l’offre, ce qui fait grimper les salaires et crée une main-d’œuvre très mobile.
Pour attirer et retenir les meilleurs talents, les entreprises doivent offrir des rémunérations compétitives, des missions de travail stimulantes et des possibilités de développement professionnel. Elles doivent également favoriser une culture d’innovation, de collaboration et d’apprentissage continu.
De plus, les entreprises investissent dans des programmes de formation et de développement pour perfectionner les compétences de leur personnel existant. Ces programmes couvrent un large éventail de sujets, notamment l’apprentissage automatique, l’apprentissage profond, le traitement du langage naturel et la vision par ordinateur. En investissant dans les compétences de leurs employés, les entreprises peuvent s’assurer qu’elles disposent des talents nécessaires pour être compétitives dans le paysage de l’IA en évolution rapide.
Le Paysage Réglementaire
L’industrie de l’IA fait l’objet d’un examen de plus en plus approfondi de la part des régulateurs du monde entier. Les gouvernements sont aux prises avec les implications éthiques, sociales et économiques de l’IA, et ils élaborent de nouvelles lois et réglementations pour répondre à ces préoccupations.
Ces réglementations couvrent un large éventail de questions, notamment la confidentialité des données, les biais algorithmiques et l’utilisation de l’IA dans les applications critiques. Les entreprises doivent se tenir au courant de ces développements réglementaires et s’assurer que leurs solutions d’IA sont conformes à toutes les lois et réglementations applicables.
De plus, les entreprises doivent être transparentes sur le fonctionnement de leurs systèmes d’IA et sur la manière dont ils sont utilisés. Elles doivent également être responsables des décisions prises par leurs systèmes d’IA. En adoptant la transparence et la responsabilité, les entreprises peuvent établir une relation de confiance avec leurs clients et leurs partiesprenantes.
La Voie à Suivre
Les changements stratégiques entrepris par les ‘Six Tigres’ soulignent les défis et les opportunités auxquels sont confrontées les startups d’IA en Chine. Bien que le domaine des modèles fondamentaux reste dominé par quelques grands acteurs, il existe encore de nombreuses opportunités pour les startups de se tailler des niches viables au sein du paysage plus large de l’IA.
Pour réussir, les startups doivent se concentrer sur le développement de solutions d’IA spécialisées qui répondent aux besoins spécifiques des clients. Elles doivent également accorder la priorité à la qualité des données, à l’acquisition de talents et à la conformité réglementaire. En adoptant une approche pragmatique et en se concentrant sur la fourniture d’une valeur tangible, les startups d’IA peuvent prospérer dans l’écosystème chinois de l’IA en évolution rapide. Le passage du tigre au chaton pourrait bien être l’évolution nécessaire pour une survie à long terme et une croissance durable.