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Récemment, le développement du domaine de l'IA a présenté une scène contradictoire : en surface, une centaine de fleurs s'épanouissent, mais en fait, il y a une faiblesse cachée. Le domaine de l'intelligence artificielle semble être entré dans un nœud subtil. De nombreux géants de la technologie et startups ont lancé leurs propres produits d'IA, mais ils ne peuvent cacher le dilemme de l'homogénéité.

La controverse Character.ai en est un bon exemple. En tant que produit phare de l'IA, le volume de demandes d'inférence de Character.ai pendant sa période de pointe a atteint un cinquième du trafic de recherche de Google. Cinq Character.ai équivaut à un Google ? Cependant, la situation réelle n'est pas optimiste. Selon un rapport de The Information, Character.ai compte moins de 100 000 abonnés et a récemment travaillé dur pour réduire ses coûts. En raison de difficultés de financement, Character.ai envisage de vendre.

La plupart des produits sociaux d'IA se limitent aux fonctions de chat et de jeu de rôle. Les utilisateurs lourds consomment une grande quantité de ressources de raisonnement, tandis que les utilisateurs légers ont une faible rétention et les perspectives de commercialisation sont inquiétantes. 1520 Dix mille dollars américains.

La situation difficile de Character.ai n’est pas un cas isolé. En regardant l'ensemble de l'industrie de l'IA, des géants de la technologie aux start-ups, il semble qu'ils soient tombés dans un dilemme « isolé », en se concentrant trop sur l'empilement des fonctions de surface. l'innovation de rupture a cédé la place à l'homogénéité.

Lors de la WWDC24, Apple a lancé Apple Intelligence, un nouveau système d'IA personnel pour iPhone et autres appareils. Il a tenté de compenser son retard dans la conception de l'IA en redéfinissant l'« IA ». l'affichage des fonctions était terne, intégré.ChatGPTFonction permettant de réaliser la reconnaissance des notifications importantes pour le contexte de l'utilisateur, le traitement de texte IA, la génération d'images et de texte, la détection Siri du contenu de l'écran et l'exécution de tâches simples au nom de l'utilisateur.

Apple Intelligence n'est pas à l'abri des "futurs". Les tests ont juste commencé il y a quelques jours. Le lancement officiel du premier lot de fonctions devra peut-être être reporté sur iOS 18.1 en octobre, mais il ne s'agit que de fonctions de base. Des fonctionnalités telles que l'utilisation des données côté appareil pour répondre aux questions et comprendre ce qui se trouve sur l'écran d'un utilisateur sont toujours nécessaires jusqu'au printemps 2025.

Ce qui est encore plus regrettable, c’est qu’Apple Intelligence ne prend en charge que les iPhones équipés de la puce A17 Pro ou plus récente, ce qui signifie que la plupart des utilisateurs d’iPhone ne peuvent pas en faire l’expérience.

Microsoft tente d'innover sur les PC et a lancé le 20 mai Copilot+ PC, qui inclut l'outil d'intelligence artificielle Recall, qui prend régulièrement des captures d'écran pour créer des enregistrements d'activité afin que les utilisateurs puissent rechercher leurs opérations précédentes.

En fait, avant Recall, une application similaire, Rewind, était en ligne depuis plus d'un an et avait reçu des investissements de Sam Altman, a16z, etc. Essentiellement, Recall n’a aucune innovation, mais vient simplement de copier Rewind. Bien que Microsoft fonde de grands espoirs sur Recall, celui-ci a reçu des critiques négatives. De nombreux utilisateurs estiment qu'il existe d'énormes risques pour la vie privée. Certains pirates ont même montré comment extraire toutes les informations de la base de données principale de Recall. Microsoft a suspendu la sortie de Recall en raison de problèmes de sécurité.

OpenAI, en tant que locomotive, a également commencé à ne ménager aucun effort pour « sculpter ». L'heure de sortie de son très attendu modèle de génération de vidéo AI, Sora, est en attente. Les responsables ont expliqué qu'il y avait encore beaucoup de travail de sécurité à faire, mais aucun calendrier clair n'a été donné.

Le soi-disant "Elle devient réalité" est également décevant.GPT-4o En mode vocal, ce produit a été décrit par beaucoup comme un petit produit innovant construit sur des fonctions existantes. Il devait initialement sortir en mai, mais a été retardé à plusieurs reprises. Il n'a été utilisé que de temps en temps pour un petit. groupe de personnes à essayer. Maintenir les attentes de chacun. Même le SearchGPT récemment lancé ne peut pas cacher son attribut « futures » : non seulement le mécanisme de test interne est une boîte noire, mais même la démo comporte des erreurs de bas niveau.

De l'avis de certains internautes, au lieu de se concentrer sur les avancées technologiques substantielles,OpenAI Il semble plus intéressé à créer des points chauds pour l’opinion publique. Une série d'opérations visant les sorties "hot spots" de Google sont en effet assez accrocheuses. Altman utilise largement les médias sociaux pour influencer l'opinion publique et donner une dynamique à ses propres produits. Cependant, de beaux PPT et des conférences de presse animées ne peuvent cacher la réalité. d'itération lente des capacités du modèle.

La date de lancement de GPT-5 est devenue un mystère complet. Le marché a prédit que GPT-5 pourrait être publié fin 2023 ou à l'été 2024. La CTO d'OpenAI, Mira Murati, a déclaré qu'il devrait être lancé fin 2025 ou début 2026, tandis que Sam Altman a souligné qu'il y avait actuellement aucun calendrier de sortie fixe.

Le lancement du modèle à petits paramètres GPT-4o mini explique tout en gros. OpenAI va également mettre tout le monde au défi.

Alors que les grandes entreprises sont confrontées au dilemme de « résoudre les problèmes », les équipes entrepreneuriales ne sont pas non plus à l’abri. À mesure que la fenêtre d’investissement pour le « modèle en tant que produit » passe. Les fabricants sont confrontés à une pression énorme pour monétiser et doivent trouver de toute urgence des scénarios de mise en œuvre. La recherche par IA semble être devenue une autre voie dans laquelle les développeurs se précipitent après les chatbots et les produits de type Character.ai, devenant ainsi un nouveau point chaud.

La recherche par IA est considérée comme une direction de mise en œuvre importante pour les applications de grands modèles, et de nombreuses entreprises et développeurs nationaux et étrangers ont pris des dispositions, dans l'espoir de profiter de cette tendance. Cependant, la tendance actuelle du développement ne semble pas pouvoir échapper au dilemme du « carved-out », et tout le monde semble réinventer la même roue.

Les produits de recherche d'IA lancés par de nombreux acteurs sont similaires et manquent de différences et d'innovations substantielles. Bien qu'il existe de légères différences dans les noms de fonctions. Mais les fonctions de base sont presque les mêmes, ce qui montre en fait que le développement actuel des grands modèles s'est heurté à un goulot d'étranglement.

Les plug-ins de navigateur sont également devenus l'objet d'une concurrence entre diverses entreprises en raison de leurs caractéristiques légères et de leur faible seuil.La face cachée de la lunedeKimi Les plug-ins de navigateur mettent l'accent sur "une recherche légère et petite", et le plug-in de navigateur Doubao de Byte itère également rapidement de nouvelles fonctionnalités. Les plug-ins d’IA produits par divers développeurs apparaissent également sans fin.

En apparence, ces plug-ins sont divers et ont des fonctions différentes. Certains se concentrent sur la génération de contenu, d’autres sur l’agrégation d’informations et d’autres encore sur l’amélioration de la productivité. Mais si vous regardez attentivement, vous constaterez que la plupart d’entre eux effectuent un travail de « sculpture ». De nombreux plug-ins ne sont qu’une simple encapsulation de fonctions d’IA existantes, ou des appels superficiels à des API de grands modèles, avec peu d’applications véritablement révolutionnaires.

Tout le monde veut obtenir du trafic d’utilisateurs. Cependant, cette approche s’apparente davantage à une mesure provisoire et ne résout pas fondamentalement le problème de la commercialisation. Le nombre d’utilisateurs de navigateurs PC est relativement faible par rapport aux navigateurs mobiles. Cette réalité elle-même limite la base d’utilisateurs potentiels des plug-ins. Cela confirme une fois de plus le dilemme « tranché » dans lequel l'industrie actuelle de l'IA est piégée, apportant de petites améliorations et optimisations et une concurrence homogène au sein du cadre technologique existant.

Retour sur la vague précédenteVision par ordinateur (CV) En examinant les hauts et les bas des entreprises d'IA qui ont débuté avec la technologie, nous avons constaté qu'elles ne sont pas vraiment sorties du dilemme « tranché ». Bien que des progrès technologiques significatifs aient été réalisés, la fragmentation des scènes et la mauvaise commercialisation restent les principales raisons de leur faible succès. Ces entreprises restent souvent au stade de fournisseurs de technologie et ont du mal à assurer une position à long terme sur le marché. Parallèlement, elles doivent également mener une guerre des prix avec les géants de la technologie pour rivaliser pour des parts de marché.

Aujourd’hui, les grands modèles linguistiques semblent répéter cette histoire.Bien queGPTBien que les modèles aient réalisé des percées technologiques, les applications commerciales susceptibles de véritablement créer une valeur durable sont encore rares et l'amélioration des capacités des modèles semble être entrée dans un état de stagnation.

Le système général d'évaluation des capacités d'intelligence artificielle à cinq niveaux proposé par OpenAI fournit une voie de développement pour l'industrie. Lorsque l’IA atteint le deuxième stade (niveau « raisonneur »), elle peut avoir les conditions nécessaires pour devenir populaire à grande échelle sur le marché de consommation. Cela signifie que les grandes entreprises modèles doivent améliorer continuellement les capacités générales de généralisation de l’IA afin de véritablement surmonter les goulots d’étranglement de la commercialisation et de la production. Mais avant que cela ne se produise, OpenAI devra peut-être lever des dizaines de milliards de dollars pour couvrir ses coûts.

À la différence des sociétés de CV, certaines grandes entreprises modèles ont commencé à lancer des applications côté C dans le but de se rapprocher du point d'adéquation du marché des produits (PMF). Cette stratégie peut les aider à éviter le piège de s’appuyer uniquement sur le marché non standardisé de la face B. Cependant, si vous regroupez simplement les capacités d'IA existantes dans des produits grand public sans véritablement percer les capacités de raisonnement des modèles, améliorer l'intégration des connaissances interdomaines, l'expérience interactive, etc., vous tomberez bientôt dans l'homogénéité.

Les entreprises continuent d’investir massivement dans la construction d’infrastructures telles que des centres de données pour se préparer à la révolution de l’IA, mais même Wall Street commence à repenser sa position, passant d’un soutien enthousiaste à un soutien plus prudent.

L’entrée de l’IA dans la phase de sculpture signifie-t-elle la récurrence de la bulle Internet ? Une série de rapports de recherche récents ont jeté de l’eau froide sur l’engouement pour l’IA, avertissant que la technologie de l’IA générative est encore confrontée à un chemin de développement long et discutable.

Lorsque Goldman Sachs dit : « Peut-être que ce n’est qu’une bulle », vous savez que l’industrie est en grande difficulté. Dans un article intitulé « IA générative : trop d’investissement, trop peu d’avantages ? » Dans le rapport (Gen AI : trop de dépenses, trop peu d'avantages ?), les analystes de Goldman Sachs se demandent si l'IA peut résoudre les problèmes complexes qui lui ont été assignés et ont exprimé des doutes quant à son « application tueuse » encore non identifiée.

Un rapport de recherche de Barclays porte un titre plus frappant : « Dépenses en capital liées à l'IA dans le cloud : peur de passer à côté ou champ de rêves ? » » (Cloud AI Capex : FOMO ou Field-Of-Dreams ?), le rapport souligne si l'investissement dans les centres de données crée une bulle qui pourrait être similaire à l'effondrement des télécommunications après la bulle Internet dans les années 1990, et les analystes ont conclu que c'est le cas. penchant vers FOMO.

David Kahn, associé chez Sequoia Capital, a récemment demandé si la technologie pouvait récupérer d'énormes investissements dans les centres de données comme « la question à 600 milliards de dollars de l'IA ».

Ce n’est évidemment pas la première fois que des doutes sont soulevés. Les questions sur les revenus ultimes ou le potentiel des chatbots IA et d’autres outils sont devenues un sujet courant lors des appels aux résultats de toute entreprise technologique.

Les énormes gains de Microsoft et de Nvidia appartiennent à ce que les analystes de Goldman Sachs appellent la phase de « vente de pelles et de pioches » de l'investissement dans l'IA : fournir les semi-conducteurs nécessaires à l'IA,Cloud computing et les sociétés énergétiques. Il convient de noter que la croissance apportée par l’IA aux principaux fournisseurs de cloud tels que Google, Microsoft et Amazon a commencé à ralentir.

Jim Covillo, responsable de la recherche sur les actions mondiales chez Goldman Sachs, est sceptique quant au fait que le coût de l'IA baissera suffisamment pour prouver sa valeur. « Pour justifier ces coûts, la technologie doit être capable de résoudre des problèmes complexes. »

Goldman Sachs s'est également entretenu avec Daron Acemoglu, économiste au MIT, qui estime que la technologie est encore loin d'être prête à être généralisée. "Compte tenu de l'orientation et de l'architecture des technologies d'IA générative d'aujourd'hui, ces changements véritablement transformateurs ne se produiront pas de sitôt, et probablement pas dans les 10 prochaines années, voire pas du tout."

Les analystes de Barclays ont décrit la pensée des partisans de l'IA comme étant la logique selon laquelle « tant que nous développons la technologie de l'IA, les utilisateurs et les bénéfices suivront naturellement » et ont souligné que les prévisions actuelles de dépenses en capital sont suffisantes pour soutenir 12 000 produits d'IA à l'échelle ChatGPT d'ici 2026. Compte tenu du montant des investissements, les analystes estiment que l'industrie pourrait se diriger vers une « surconstruction » similaire à l'effondrement des télécommunications après la bulle Internet, et « il pourrait y avoir une période de correction pour les investissements dans l'IA l'année prochaine ».

David Kahn, partenaire de Sequoia Capital, a également souligné que l'IA avait encore un long chemin à parcourir, avertissant les investisseurs de rester « calmes » au milieu de la « folie spéculative ». « Nous devons veiller à ne pas croire à l’illusion qui se propage désormais depuis la Silicon Valley à travers le pays et le monde entier », a écrit Kahn. "L'illusion est que l'AGI arrivera demain et que nous devons tous accumuler la seule ressource précieuse : les GPU. En fait, le chemin à parcourir sera long."

L’intelligence artificielle va tout changer à jamais dans le monde des affaires. C’est devenu un mantra dans le monde des affaires et dans le monde universitaire, et l’IA est devenue un terme courant. Mais cela a été réalisé au prix de rebondissements et, depuis les années 1950, l’IA a connu plusieurs hivers, l’intérêt pour l’IA diminuant en raison de son incapacité à répondre aux attentes. À la base de ces hauts et de ces bas se cache la relation complexe entre les attentes en matière de technologie et la réalité. Un retour sur ces processus de développement peut nous fournir une perspective historique pour comprendre l'engouement actuel pour l'IA générative : il semble y avoir une tendance ici, c'est-à-dire que l'optimisme à l'égard de la technologie de l'IA est souvent suivi d'une période de frustration et d'une période de déclin. Investissement dans l’IA. Pour utiliser un mot que les gens aiment utiliser, c’est un hiver dans l’IA.

L'intelligence artificielle est peut-être encore coincée à l'ère de l'accès commuté. Internet n'a pas vraiment réalisé son potentiel jusqu'à ce que l'Internet commuté disparaisse progressivement. De même, nous aurons un jour une nouvelle forme d'intelligence artificielle qui fera ressembler le ChatGPT actuel au portail. en 1998. Le site Web est tout aussi obsolète, vous ne pouvez probablement pas espérer que cela se produira dans un an ou deux.