les fournisseurs de cloud reconnaissent à nouveau les limites des capacités des grands modèles, et tencent tang daosheng a déclaré "avoir un peu plus de patience".
2024-09-08
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il y a un an, tencent a présenté le modèle hunyuan lors de la global digital ecology conference. un an plus tard, la « bataille des 100 modèles » a pris fin et le modèle des géants et des licornes a été initialement déterminé. cependant, les attentes du marché à l'égard des grands modèles semblent avoir diminué et l'industrie reconnaît à nouveau ce phénomène. limites des capacités des grands modèles.
lors d'un récent dialogue avec china business news et d'autres médias, tang daosheng, vice-président exécutif senior du groupe tencent et pdg du groupe cloud et smart industrial, a répondu à une question sur la baisse de popularité du marché de l'ia et a déclaré que juste comme les cycles vécus par les nouvelles technologies dans le passé, au début, tout le monde s'est précipité, a investi et a même créé une bulle. puis ils ont découvert que les nouveaux changements technologiques mettent du temps à s'installer, et ils doivent même attendre la première vague. les acteurs moins professionnels, motivés par le capital, doivent être éliminés avant de pouvoir revenir à un état rationnel et pragmatique. "la même chose est vraie pour les grands modèles d'ia aujourd'hui. les gens peuvent avoir des attentes plus élevées au début parce qu'ils n'ont pas encore connu le temps de polissage. (maintenant), le pendule a basculé dans une autre direction. c'est mon sentiment."
aux premiers stades du développement des grands modèles, le cloud et les grands modèles étaient étroitement liés, et la consommation d'énergie de calcul reflétait la demande et la popularité des grands modèles. li qiang, vice-président du groupe tencent et président des affaires gouvernementales et des entreprises, a déclaré à china business news que l'émergence de grands modèles au cours des deux dernières années a entraîné une énorme augmentation de la puissance de calcul des gpu, ainsi qu'une croissance rapide des produits. liés à la prise en charge de la formation de grands modèles. mais côté application, la commercialisation de grands modèles côté to b est loin d’être aussi prospère qu’on le pense. relativement parlant, le grand modèle actuel sera mieux appliqué dans des scénarios avec une tolérance aux pannes relativement élevée. le service de grand modèle de tencent, qui est toujours orienté vers les entreprises clientes, fournit des solutions d'adaptation flexibles et diversifiées et explore la combinaison de grands modèles et de produits cloud.
la majeure partie des revenus de l’ia provient de la puissance de calcul des gpu
le dernier rapport financier de tencent montre qu'au deuxième trimestre de cette année, les revenus des technologies financières et des services d'entreprise de tencent ont augmenté de 4 % sur un an, dont les activités de services d'entreprise ont augmenté de plus de dix points sur un an. les clients de tencent cloud comprennent plus de 80 % des fabricants nationaux de modèles à grande échelle. cependant, ce rapport financier de tencent ne parle pas beaucoup des changements apportés par l’ia.
concernant la part des revenus de tencent cloud provenant de l'ia, tang daosheng a déclaré à china business news que les données peuvent être difficiles à quantifier maintenant, mais qu'elles augmentent. par exemple, les fabricants de conduite autonome coopérative continuent d'augmenter la formation de modèles basée sur la détection véhicule-machine. données. en ce qui concerne la structure des revenus, li qiang a déclaré aux journalistes qu’actuellement, la majeure partie des revenus liés à l’ia de tencent est toujours constituée de puissance de calcul gpu.
tencent fournit non seulement de la puissance de calcul aux grands fabricants de modèles, mais promeut également la commercialisation de grands modèles hunyuan auto-développés. après que la popularité initiale des grands modèles sur le marché ait diminué, tencent évalue également l'augmentation réelle que ces deux parties de l'entreprise peuvent apporter. apporter. dans une interview précédente, tang daosheng a déclaré que si la grande entreprise modèle dans laquelle il investit réussit, elle nécessitera une consommation continue du cloud, ce qui constitue une excellente source de revenus pour l'activité cloud. mais il a également déclaré qu’au début des nouvelles technologies, les startups alimentées par un capital important connaîtraient une croissance considérable et pourraient surinvestir. de nombreux acteurs pourraient faire partie de la bulle « si les revenus du cloud dépendent trop du capital. startups, une fois la bulle éclatée, certains clients disparaîtront, les performances chuteront et ce sera plus douloureux quand ils chuteront.
en plus de la consommation de puissance de calcul gpu provoquée par les grands modèles, les fournisseurs de cloud ont également connu une re-reconnaissance des capacités des grands modèles à promouvoir l'utilisation commerciale des grands modèles sur la face b.
li qiang a déclaré que du point de vue global du marché, parmi les revenus liés à l'ia, la proportion de la production commerciale qui provient réellement des grands modèles eux-mêmes est encore relativement faible. il a décrit ce processus comme un marché passant du « fanatique » au « rationnel ». plus précisément, les obstacles à l'industrie du côté b sont relativement profonds. l'application de l'ia dans le domaine industriel et les industries traditionnelles est plus difficile que celle du côté c, et les grands modèles ne répondent pas encore aux exigences des industries traditionnelles. des exigences plus strictes en matière de tolérance aux pannes.
li qiang a expliqué que les applications ou liens clés qui affectent la production sûre et la prise de décision importante sont moins susceptibles d'accepter des situations inattendues. à l'heure actuelle, il serait préférable que l'ia puisse aider à la prise de décision. dans certains segments traditionnels, les grands modèles généraux ne constituent peut-être pas le meilleur choix. par exemple, l'inspection stricte de la qualité des iphones nécessite de prendre des photos et d'agrandir les photos plus de cent fois. les grands modèles formés à l'aide de connaissances générales n'ont aucun sens dans ce scénario, et l'efficacité et le coût ne sont pas aussi bons que les petits modèles industriels. les grands modèles peuvent ne pas être applicables à toutes les industries et domaines de niche. tout comme il n’est pas nécessaire de former des enfants pour qu’ils deviennent étudiants dans des écoles prestigieuses, puis de les placer dans des postes spécialisés dans le serrage de vis.
de plus, les grands modèles, en particulier ceux dotés de paramètres énormes, doivent être formés sur d'énormes clusters informatiques. les fabricants qui utilisent ces capacités de grands modèles s'appuient également sur d'énormes clusters informatiques pour fournir des inférences. cela était auparavant considéré comme un obstacle au développement. les cloud publics par les fournisseurs de cloud. cependant, les entreprises du côté b ont toujours des inquiétudes concernant la sécurité des données, de sorte que le processus consistant à s'appuyer sur des cloud publics pour fournir des capacités de grands modèles pourrait ne pas être aussi fluide que prévu.
« les entreprises nationales ont des exigences relativement élevées en matière de confidentialité de leurs propres données industrielles, et celles qui ont créé des activités de base sont plus disposées à le faire sous la forme d'un déploiement privatisé. toutefois, la voie de la privatisation affectera l'intégration des grands modèles et dans un sens, cela a constitué le goulot d'étranglement d'aujourd'hui. " li qiang a déclaré que les méthodes de déploiement actuelles du grand modèle to b incluent à la fois le déploiement privatisé et l'accès aux api, mais lorsqu'il s'agit d'applications de base, l'industrie envisage davantage la privatisation.
où les grands modèles sont-ils réellement utilisés ?
outre tencent, certaines grandes entreprises technologiques misent également sur l’ia, et certaines ont mentionné l’augmentation des revenus issus de l’ia dans leurs derniers rapports financiers. par exemple, au cours du trimestre clos fin juin 2024, les revenus des produits liés à l'ia d'alibaba cloud ont enregistré une croissance à trois chiffres. au deuxième trimestre de cette année, les revenus de baidu smart cloud ont augmenté de 14 % sur un an. , la contribution de l'ia aux revenus de baidu smart cloud était de 9 %. parmi les fournisseurs internationaux de cloud, les revenus de l'activité cloud de google ont augmenté de 29 % sur un an au deuxième trimestre de cette année. les revenus du cloud ont été stimulés par la demande d'ia. au cours du dernier trimestre, les revenus de microsoft azure et d'autres services cloud ont augmenté de 29 %. d’une année sur l’autre, l’ia a contribué à hauteur de 8 % à la croissance des revenus d’azure.
à en juger par les données divulguées par certains fabricants, le taux de croissance des revenus généré par l'ia est un pourcentage à un chiffre, ou la proportion de l'ia dans les revenus du cloud est un pourcentage à un chiffre. par rapport aux énormes attentes du marché précédent en matière d'ia, l'ia est poussée vers le cloud. recettes il semble que l'intensité doive être encore renforcée.
li qiang a déclaré aux journalistes que les clients ont progressivement compris que les grands modèles ne peuvent pas « guérir toutes les maladies » et sont devenus plus rationnels dans la sélection des scènes. par rapport aux scénarios de production industrielle qui ont des taux de tolérance aux pannes stricts, les grands modèles ont un meilleur espace d'application dans d'autres scénarios, notamment la gestion des connaissances, le marketing, le service client, le codage, les domaines de contrôle intelligent des risques et ceux avec des exigences professionnelles relativement faibles, tels que. scènes d'inspection sur le terrain. les clients choisiront des scénarios d'application de plus haut niveau pour coopérer. par exemple, le modèle médical à grande échelle développé conjointement par tencent et l'hôpital de zhongshan favorise le diagnostic médical et la rédaction de certificats médicaux, qui peuvent être considérés comme un diagnostic et un traitement auxiliaires. dans les scénarios de prise de décision, les grands modèles sont davantage utilisés pour aider à la prise de décision. dans les scénarios liés aux connaissances, les grands modèles sont plus couramment utilisés dans les scénarios de service client et de formation des employés.
concernant les défis des grands modèles, tang daosheng a déclaré aux journalistes que cela inclut à la fois les défis de haute qualité et de relative rareté des données publiques, ainsi que les défis de la mise en œuvre de grands modèles. la mise en œuvre de grands modèles implique une série de problèmes tels que la confidentialité des données. , les coûts de mise en œuvre, les résultats précis et la sélection des scènes. en outre, un autre défi réside dans le fait que l’industrie est encline à des jeux à somme nulle lorsque l’environnement est stressant. il estime que si l'anxiété de chacun devient plus forte, maintenir sa part de marché par des pertes ne sera pas un état sain.
"j'examine très attentivement le compte de résultat. chaque entreprise doit calculer clairement ses coûts et fixer ses prix de manière raisonnable pour éviter de compter sur les bénéfices d'autrui pour subventionner ses propres pertes. tout le monde doit être plus patient. la technologie actuelle ne pourra peut-être que atteindre 50 % dans certains scénarios. il faut du temps pour atteindre 90 points. au début, beaucoup de gens pensaient que les modèles pouvaient changer le monde rapidement. récemment, certaines personnes sont pessimistes et pensent que les grands modèles sont beaux mais pas faciles à utiliser. en fait, ils surestiment les progrès à court terme et sous-estiment les effets à long terme. ", a déclaré tang daosheng.
(cet article provient de china business news)
