Source : Institut de recherche TOP Innovation Zone
Auteur : Groupe de recherche de la zone d'innovation
Avec l’avènement de ChatGPT, nous assistons à une nouvelle révolution de l’intelligence artificielle. Cette révolution a non seulement modifié les relations entre les êtres humains et les machines, la technologie et l’industrie, la virtualité et la réalité, mais elle a également posé de profonds défis à l’ordre civilisé de la société humaine.
Pour saisir ces opportunités ou relever des défis potentiels, cela dépend non seulement des capacités techniques, mais aussi de « où » vous vous trouvez. **
** **
La sécheresse signifie la sécheresse, l'engorgement signifie l'engorgement
Il y a quelques jours, Forbes a publié le top 50 de l'intelligence artificielle : **Les 43 entreprises américaines figurant sur la liste proviennent de seulement quatre États, parmi lesquels la Californie occupe une place particulièrement importante, avec jusqu'à 35 entreprises ; **L'État de New York ( 4), les États du Texas (2) et du Massachusetts (1), où une entreprise opère entièrement à distance. Aucun n’est situé dans la Rust Belt, dans le Midwest ou dans le Sud.
On peut également constater cette forte concentration géographique dans d’autres listes d’IA. Dans une autre liste d'IVP Enterprise 55, il y a 18 personnes de San Francisco, Californie↓
La Brookings Institution, le plus grand groupe de réflexion des États-Unis, a récemment publié un rapport détaillé. Grâce à une analyse groupée de données sur les zones métropolitaines couvrant sept indicateurs de la recherche et de la commercialisation de l'intelligence artificielle dans 384 zones métropolitaines, il a été constaté que l'intelligence artificielle aux États-Unis, les activités Smart sont fortement concentrées dans la « superstar » de la baie de San Francisco (incluant le métro de SF et le métro de San Jose), et 13 « early adopters »
Selon les données d'offres d'emploi de Lightcast pour janvier à mai 2023, 60 % des nouvelles offres d'emploi en IA générative se trouvent uniquement dans les 15 zones métropolitaines mentionnées ci-dessus. Pendant ce temps**, seules six zones métropolitaines (San Francisco, San Jose, New York, Los Angeles, Boston et Seattle) représentaient près de la moitié (47 %) de toutes les offres d'emploi en IA générative aux États-Unis au cours des 10 derniers mois. **
** **
Effet réseau
À l'échelle mondiale, l'emploi dans l'industrie technologique continue de croître, mais si vous y regardez de plus près, vous constaterez que les principales industries (en particulier l'industrie technologique) continuent d'être géographiquement concentrées plutôt que « diffuses ». **
Maintenant que le développement technologique est entré dans l'ère de « l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique », en particulier dans les premiers stades, ** davantage d'entreprises « ont besoin » d'être rassemblées plutôt que dispersées - le rassemblement d'** entreprises n'offre pas seulement aux entreprises plus ressources et opportunités, et a également renforcé la coopération et la concurrence entre elles.
Enrico Moretti, professeur d'économie à l'UCB, étudie depuis longtemps l'économie urbaine et, après de nombreuses recherches, il est également arrivé à une conclusion solide : **Les industries de haute technologie aux États-Unis sont de plus en plus concentrées dans quelques secteurs coûteux. ville côtière. **
Dans son livre « High Salary Cities », Enrico Moretti a évoqué un phénomène : la grande divergence des villes. L'idée de base est la suivante :
**Les villes qui excellent dans l'économie innovante portée par les entrepreneurs et la technologie gagnent des talents et des opportunités, et en raison de l'effet Matthew, cet écart se creuse, formant une situation de « le gagnant remporte tout ». **
Cependant, seules quelques villes innovantes peuvent devenir « gagnantes ». Ils ont la chance d’avoir les « bonnes » industries (clusters), une base de capital humain solide, une main-d’œuvre bien formée et un solide écosystème d’innovation. Ces villes sont en plein essor, deviennent de plus en plus grandes, créant de plus en plus d’innovations. Les bons emplois attirent des talents plus qualifiés.
Et une fois que ces villes deviennent « gagnantes », elles restent sur la table——
Un rapport qui a examiné 29 technologies de rupture au cours des 20 dernières années a révélé que la répartition de ces emplois de haute technologie reste très concentrée : par exemple, les 10 premières villes en matière d'informatique, de semi-conducteurs et de biochimie représentaient chacune 50 % de tous les inventeurs. Représentant 70%, 79% et 59%, et reste en tête toute l'année.
L'une des raisons en est la persistance des effets de réseau :
Prenez la région de la Baie. Pendant l'épidémie, de nombreux travailleurs migrants et entrepreneurs envisagent une « grande évasion de la Silicon Valley » : prix élevés de l'immobilier, coût de la vie exorbitant, embouteillages, embouteillages, taux de criminalité intolérables, problème toujours croissant des sans-abri et impôts élevés. ..
**Mais en tant que centre mondial de technologie et d'innovation, la Bay Area a déjà développé un réseau d'innovation solide et résilient : **Il existe un grand nombre d'entreprises technologiques, de startups, d'institutions de capital-risque et d'institutions de recherche de premier plan - la valeur de la L’écosystème vient de l’interaction entre plusieurs groupes interdépendants. Lorsque les éléments de l’écosystème sont plus diversifiés, l’interaction sera plus complexe.
**Et ce que vous devez admettre, c'est que le réseau est l'écosystème le plus difficile à copier, et la raison la plus simple pour laquelle « les gagnants prennent tout » et ne finissent jamais. **
Bien entendu, dans le domaine technique de l’IA, il existe encore des défis uniques.
**Tout d'abord, il a des exigences élevées en matière de talents. **En théorie, avec suffisamment d'expertise, toute personne suffisamment intelligente peut créer une IA générative, qu'elle soit dans la Bay Area ou à Shanghai.
**Deuxièmement, cela nécessite des capitaux massifs. **La formation de modèles d'intelligence artificielle nécessite beaucoup de puissance de calcul, ce qui signifie beaucoup d'argent.
La Silicon Valley abrite deux des meilleures universités mondiales en matière de recherche en IA (Stanford et UC Berkeley), ainsi que de nombreux investisseurs parmi les plus importants au monde dans la R&D en IA, notamment Alphabet, Facebook, Salesforce et NVIDIA --** la « grande entreprise » La recette soutenue par +Top Talent Work"** a contribué à un grand nombre d'articles sur l'IA les plus cités en 2022.
Alors que de plus en plus d’entreprises d’IA s’établissent en Californie, il existe ici un fort effet de réseau. Cet effet a encore renforcé la domination de la Bay Area dans l'industrie de l'IA, ce qui en fait un lieu incontournable pour les entreprises technologiques et les talents.
** **
"Richesse commune d'IA"
Il semble que l’industrie de l’IA deviendra également une autre industrie très concentrée et centrée sur la Bay Area.
À cette époque, le gouvernement américain a décidé de mettre en œuvre « la prospérité commune de l'IA » parce qu'il estimait qu'une répartition déséquilibrée pouvait exacerber les inégalités sociales et conduire à la stagnation économique dans certaines régions.
La solution consiste à **financer la recherche sur l’IA, à proposer un enseignement et une formation, et à formuler des politiques propices à l’innovation et à une concurrence équitable pour aider un plus large éventail de régions et de personnes à bénéficier des avantages de l’IA. **
Depuis 2020, la NSF a établi un réseau distribué d'instituts nationaux d'intelligence artificielle dans les universités de tout le pays. Avec un investissement total de près de 500 millions de dollars sur cinq ans à ce jour, l'événement s'est déroulé dans 19 villes, a contribué à constituer un vivier de talents en IA et a des liens avec 37 États.
Source des images :
Les cercles universitaires américains mettent de plus en plus l’accent sur le succès des « politiques industrielles régionales » – après tout, la course à l’espace lancée par le gouvernement américain est une réussite politique.
Couplé au fait que la fabrication revient maintenant aux États-Unis, comme le plan « Centre régional de technologie et d'innovation » inclus dans le « Chip and Science Act » de l'année dernière, de nombreuses personnes ont réalisé :
**Afin de revitaliser la base industrielle américaine, davantage d'endroits doivent disposer d'innovations basées sur l'IA. Si l'IA devient plus concentrée et que d'autres régions sont marginalisées, la base industrielle sera également affectée négativement. **
Ainsi, le 117e Congrès a proposé 80 milliards de dollars de mesures de politique industrielle « basées sur le lieu », qui comprennent un certain nombre de plans d'investissement visant explicitement à améliorer la géographie hautement concentrée de l'IA du pays.
Version américaine de la politique industrielle
** **
IA + Industrie
Le déploiement de l’IA générative n’en est qu’à ses débuts, mais cela se produit très rapidement : une intégration profonde de la technologie et de l’industrie se produit à l’échelle mondiale. L'IA générative n'est plus seulement un outil permettant de diffuser du contenu informatif. Il est devenu la « base technique » de nombreux secteurs tels que la finance, les soins médicaux et la conduite autonome, et devrait devenir « l'infrastructure technique » de la société future. **
La Chine a d’énormes opportunités et défis à cet égard.
Lors de la récente China Computing Power Conference de 2023, de nombreux experts ont déclaré : Par rapport au modèle à grande échelle à usage général représenté par ChatGPT, les lacunes de la Chine dans ce domaine sont assez évidentes : premièrement, elle a commencé tard, et l'accumulation de technologies et les investissements en R&D sont relativement petit ; De plus, il faut admettre que la formation de grands modèles généraux nécessite une grande quantité de données. Bien que la Chine dispose d’une énorme base d’utilisateurs d’Internet**, il existe encore un certain écart par rapport aux géants technologiques étrangers en termes de collecte et de traitement de données multilingues et multiculturelles. **
**Cependant, les opportunités en Chine résident dans les mégamodèles industriels. **
En 2017, Kevin Kelly avait prédit : La formule pour les 10 000 prochaines startups est que vous faites déjà quelque chose dans une industrie et que vous y ajoutez ensuite l'intelligence artificielle. Répété un million de fois, le pouvoir est infini.
Je prédis que la formule pour les 10 000 prochaines startups est de prendre quelque chose et d’y ajouter l’IA. Nous allons répéter cela un million de fois, et cela va être vraiment énorme.
Les grands modèles industriels sont de grands modèles d'apprentissage en profondeur conçus spécifiquement pour un secteur vertical spécifique. Les connaissances et l'expérience spécifiques à l'industrie peuvent être intégrées au modèle, améliorant ainsi la qualité et la précision du modèle.
La Chine possède la chaîne industrielle la plus complète et une énorme base industrielle physique au monde, couvrant presque tous les domaines industriels, de l'agriculture à l'industrie manufacturière en passant par les services. Cela fournit une multitude de scénarios d'application et de données réelles pour le grand modèle de l'industrie, permettant au modèle d'être optimisé au plus près des besoins réels de l'entreprise.
Dans le même temps, le marché chinois est énorme et il existe un vaste espace d'application pour diverses technologies et produits. Les grands modèles industriels ont un énorme potentiel de marché en Chine et ont de larges perspectives d'application à la fois dans la transformation technologique des industries traditionnelles et dans le développement innovant des industries émergentes.
Avec la transformation et la modernisation de l'économie chinoise, toutes les industries sont confrontées à la pression de la transformation technologique et de l'innovation. En tant que technologie pouvant fournir des services précis à des industries spécifiques, les grands modèles industriels peuvent répondre à cette demande.
Par exemple, avec l’automatisation et le raffinement de la fabrication, les méthodes manuelles traditionnelles d’inspection de la qualité ne peuvent plus répondre aux besoins des lignes de production à grande échelle. Afin d'améliorer l'efficacité de la production et la qualité des produits, de nombreux fabricants ont commencé à utiliser la technologie de vision par ordinateur et d'apprentissage automatique pour développer des modèles intelligents d'inspection de la qualité.
En fait, en Chine, des capacités systématiques de recherche et développement couvrant les méthodes théoriques et les technologies logicielles et matérielles ont été progressivement établies. Par exemple, Huawei Cloud Pangu Large Model a lancé de grands modèles dans des domaines tels que l'exploitation minière, les molécules médicamenteuses, l'électricité, la météorologie et les vagues, et a lancé plus de 1 000 projets innovants dans diverses industries pour faciliter l'intégration approfondie de la technologie de l'intelligence artificielle. et applications industrielles.
** Basés sur les capacités de base des grands modèles généraux, les grands modèles industriels sont devenus une tendance inévitable dans le développement technologique. La Chine dispose d’une énorme base industrielle physique, de riches données industrielles, d’un besoin urgent d’intégration profonde de la technologie et de l’industrie, d’un marché énorme et de capacités d’itération technologique rapides. **
Cela peut aussi être l’opportunité pour l’industrie chinoise dans le domaine de l’intelligence artificielle à l’ère des grands modèles.
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La répartition géographique de l’industrie de l’IA : est-ce toujours un gagnant-gagnant ?
Source : Institut de recherche TOP Innovation Zone
Auteur : Groupe de recherche de la zone d'innovation
Avec l’avènement de ChatGPT, nous assistons à une nouvelle révolution de l’intelligence artificielle. Cette révolution a non seulement modifié les relations entre les êtres humains et les machines, la technologie et l’industrie, la virtualité et la réalité, mais elle a également posé de profonds défis à l’ordre civilisé de la société humaine.
Pour saisir ces opportunités ou relever des défis potentiels, cela dépend non seulement des capacités techniques, mais aussi de « où » vous vous trouvez. **
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La sécheresse signifie la sécheresse, l'engorgement signifie l'engorgement
Il y a quelques jours, Forbes a publié le top 50 de l'intelligence artificielle : **Les 43 entreprises américaines figurant sur la liste proviennent de seulement quatre États, parmi lesquels la Californie occupe une place particulièrement importante, avec jusqu'à 35 entreprises ; **L'État de New York ( 4), les États du Texas (2) et du Massachusetts (1), où une entreprise opère entièrement à distance. Aucun n’est situé dans la Rust Belt, dans le Midwest ou dans le Sud.
Effet réseau
À l'échelle mondiale, l'emploi dans l'industrie technologique continue de croître, mais si vous y regardez de plus près, vous constaterez que les principales industries (en particulier l'industrie technologique) continuent d'être géographiquement concentrées plutôt que « diffuses ». **
Maintenant que le développement technologique est entré dans l'ère de « l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique », en particulier dans les premiers stades, ** davantage d'entreprises « ont besoin » d'être rassemblées plutôt que dispersées - le rassemblement d'** entreprises n'offre pas seulement aux entreprises plus ressources et opportunités, et a également renforcé la coopération et la concurrence entre elles.
Enrico Moretti, professeur d'économie à l'UCB, étudie depuis longtemps l'économie urbaine et, après de nombreuses recherches, il est également arrivé à une conclusion solide : **Les industries de haute technologie aux États-Unis sont de plus en plus concentrées dans quelques secteurs coûteux. ville côtière. **
Dans son livre « High Salary Cities », Enrico Moretti a évoqué un phénomène : la grande divergence des villes. L'idée de base est la suivante :
**Les villes qui excellent dans l'économie innovante portée par les entrepreneurs et la technologie gagnent des talents et des opportunités, et en raison de l'effet Matthew, cet écart se creuse, formant une situation de « le gagnant remporte tout ». **
Cependant, seules quelques villes innovantes peuvent devenir « gagnantes ». Ils ont la chance d’avoir les « bonnes » industries (clusters), une base de capital humain solide, une main-d’œuvre bien formée et un solide écosystème d’innovation. Ces villes sont en plein essor, deviennent de plus en plus grandes, créant de plus en plus d’innovations. Les bons emplois attirent des talents plus qualifiés.
Un rapport qui a examiné 29 technologies de rupture au cours des 20 dernières années a révélé que la répartition de ces emplois de haute technologie reste très concentrée : par exemple, les 10 premières villes en matière d'informatique, de semi-conducteurs et de biochimie représentaient chacune 50 % de tous les inventeurs. Représentant 70%, 79% et 59%, et reste en tête toute l'année.
L'une des raisons en est la persistance des effets de réseau :
Prenez la région de la Baie. Pendant l'épidémie, de nombreux travailleurs migrants et entrepreneurs envisagent une « grande évasion de la Silicon Valley » : prix élevés de l'immobilier, coût de la vie exorbitant, embouteillages, embouteillages, taux de criminalité intolérables, problème toujours croissant des sans-abri et impôts élevés. ..
**Mais en tant que centre mondial de technologie et d'innovation, la Bay Area a déjà développé un réseau d'innovation solide et résilient : **Il existe un grand nombre d'entreprises technologiques, de startups, d'institutions de capital-risque et d'institutions de recherche de premier plan - la valeur de la L’écosystème vient de l’interaction entre plusieurs groupes interdépendants. Lorsque les éléments de l’écosystème sont plus diversifiés, l’interaction sera plus complexe.
**Et ce que vous devez admettre, c'est que le réseau est l'écosystème le plus difficile à copier, et la raison la plus simple pour laquelle « les gagnants prennent tout » et ne finissent jamais. **
Bien entendu, dans le domaine technique de l’IA, il existe encore des défis uniques.
**Tout d'abord, il a des exigences élevées en matière de talents. **En théorie, avec suffisamment d'expertise, toute personne suffisamment intelligente peut créer une IA générative, qu'elle soit dans la Bay Area ou à Shanghai.
**Deuxièmement, cela nécessite des capitaux massifs. **La formation de modèles d'intelligence artificielle nécessite beaucoup de puissance de calcul, ce qui signifie beaucoup d'argent.
La Silicon Valley abrite deux des meilleures universités mondiales en matière de recherche en IA (Stanford et UC Berkeley), ainsi que de nombreux investisseurs parmi les plus importants au monde dans la R&D en IA, notamment Alphabet, Facebook, Salesforce et NVIDIA --** la « grande entreprise » La recette soutenue par +Top Talent Work"** a contribué à un grand nombre d'articles sur l'IA les plus cités en 2022.
"Richesse commune d'IA"
Il semble que l’industrie de l’IA deviendra également une autre industrie très concentrée et centrée sur la Bay Area.
À cette époque, le gouvernement américain a décidé de mettre en œuvre « la prospérité commune de l'IA » parce qu'il estimait qu'une répartition déséquilibrée pouvait exacerber les inégalités sociales et conduire à la stagnation économique dans certaines régions.
La solution consiste à **financer la recherche sur l’IA, à proposer un enseignement et une formation, et à formuler des politiques propices à l’innovation et à une concurrence équitable pour aider un plus large éventail de régions et de personnes à bénéficier des avantages de l’IA. **
Les cercles universitaires américains mettent de plus en plus l’accent sur le succès des « politiques industrielles régionales » – après tout, la course à l’espace lancée par le gouvernement américain est une réussite politique.
Couplé au fait que la fabrication revient maintenant aux États-Unis, comme le plan « Centre régional de technologie et d'innovation » inclus dans le « Chip and Science Act » de l'année dernière, de nombreuses personnes ont réalisé :
**Afin de revitaliser la base industrielle américaine, davantage d'endroits doivent disposer d'innovations basées sur l'IA. Si l'IA devient plus concentrée et que d'autres régions sont marginalisées, la base industrielle sera également affectée négativement. **
Ainsi, le 117e Congrès a proposé 80 milliards de dollars de mesures de politique industrielle « basées sur le lieu », qui comprennent un certain nombre de plans d'investissement visant explicitement à améliorer la géographie hautement concentrée de l'IA du pays.
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IA + Industrie
Le déploiement de l’IA générative n’en est qu’à ses débuts, mais cela se produit très rapidement : une intégration profonde de la technologie et de l’industrie se produit à l’échelle mondiale. L'IA générative n'est plus seulement un outil permettant de diffuser du contenu informatif. Il est devenu la « base technique » de nombreux secteurs tels que la finance, les soins médicaux et la conduite autonome, et devrait devenir « l'infrastructure technique » de la société future. **
La Chine a d’énormes opportunités et défis à cet égard.
Lors de la récente China Computing Power Conference de 2023, de nombreux experts ont déclaré : Par rapport au modèle à grande échelle à usage général représenté par ChatGPT, les lacunes de la Chine dans ce domaine sont assez évidentes : premièrement, elle a commencé tard, et l'accumulation de technologies et les investissements en R&D sont relativement petit ; De plus, il faut admettre que la formation de grands modèles généraux nécessite une grande quantité de données. Bien que la Chine dispose d’une énorme base d’utilisateurs d’Internet**, il existe encore un certain écart par rapport aux géants technologiques étrangers en termes de collecte et de traitement de données multilingues et multiculturelles. **
**Cependant, les opportunités en Chine résident dans les mégamodèles industriels. **
En 2017, Kevin Kelly avait prédit : La formule pour les 10 000 prochaines startups est que vous faites déjà quelque chose dans une industrie et que vous y ajoutez ensuite l'intelligence artificielle. Répété un million de fois, le pouvoir est infini.
Je prédis que la formule pour les 10 000 prochaines startups est de prendre quelque chose et d’y ajouter l’IA. Nous allons répéter cela un million de fois, et cela va être vraiment énorme.
Les grands modèles industriels sont de grands modèles d'apprentissage en profondeur conçus spécifiquement pour un secteur vertical spécifique. Les connaissances et l'expérience spécifiques à l'industrie peuvent être intégrées au modèle, améliorant ainsi la qualité et la précision du modèle.
La Chine possède la chaîne industrielle la plus complète et une énorme base industrielle physique au monde, couvrant presque tous les domaines industriels, de l'agriculture à l'industrie manufacturière en passant par les services. Cela fournit une multitude de scénarios d'application et de données réelles pour le grand modèle de l'industrie, permettant au modèle d'être optimisé au plus près des besoins réels de l'entreprise.
Dans le même temps, le marché chinois est énorme et il existe un vaste espace d'application pour diverses technologies et produits. Les grands modèles industriels ont un énorme potentiel de marché en Chine et ont de larges perspectives d'application à la fois dans la transformation technologique des industries traditionnelles et dans le développement innovant des industries émergentes.
Avec la transformation et la modernisation de l'économie chinoise, toutes les industries sont confrontées à la pression de la transformation technologique et de l'innovation. En tant que technologie pouvant fournir des services précis à des industries spécifiques, les grands modèles industriels peuvent répondre à cette demande.
Par exemple, avec l’automatisation et le raffinement de la fabrication, les méthodes manuelles traditionnelles d’inspection de la qualité ne peuvent plus répondre aux besoins des lignes de production à grande échelle. Afin d'améliorer l'efficacité de la production et la qualité des produits, de nombreux fabricants ont commencé à utiliser la technologie de vision par ordinateur et d'apprentissage automatique pour développer des modèles intelligents d'inspection de la qualité.
En fait, en Chine, des capacités systématiques de recherche et développement couvrant les méthodes théoriques et les technologies logicielles et matérielles ont été progressivement établies. Par exemple, Huawei Cloud Pangu Large Model a lancé de grands modèles dans des domaines tels que l'exploitation minière, les molécules médicamenteuses, l'électricité, la météorologie et les vagues, et a lancé plus de 1 000 projets innovants dans diverses industries pour faciliter l'intégration approfondie de la technologie de l'intelligence artificielle. et applications industrielles.
** Basés sur les capacités de base des grands modèles généraux, les grands modèles industriels sont devenus une tendance inévitable dans le développement technologique. La Chine dispose d’une énorme base industrielle physique, de riches données industrielles, d’un besoin urgent d’intégration profonde de la technologie et de l’industrie, d’un marché énorme et de capacités d’itération technologique rapides. **
Cela peut aussi être l’opportunité pour l’industrie chinoise dans le domaine de l’intelligence artificielle à l’ère des grands modèles.