En tant que « produit de niveau divin » actuel dans le domaine de l'IA, la naissance de ChatGPT a sonné le clairon de la révolution de l'IA. Par la suite, des entreprises technologiques étrangères, notamment Google, Microsoft et Meta, ainsi que Baidu, Huawei , Alibaba, SenseTime et 360. Les principaux fabricants nationaux, dont iFlytek, iFlytek, etc., ont lancé leurs propres grands modèles de produits en peu de temps.
Cependant, la durée de cette prospérité sans précédent a toujours été une préoccupation majeure sur le marché de l'investissement, en particulier la récente baisse du trafic de la version Web de ChatGPT, qui a déclenché une vague de discussions. Bien que la rentrée scolaire soit arrivée et que la popularité de ChatGPT ait recommencé à reprendre, le trafic actuel est encore bien inférieur au pic précédent.
De ce point de vue, le produit numéro un semble encore en situation de froid. Alors, cela signifie-t-il qu’une nouvelle bulle de l’IA a émergé, ou le marché est-il progressivement revenu à la rationalité ? Comment le grand modèle autrefois défendu et combattu va-t-il évoluer à l’avenir ?
Le trafic ChatGPT diminue, "La tendance des grands modèles est passée ?"
Récemment, les données de l'outil d'analyse de sites Web SimilarWeb ont montré que les données d'activité mensuelles de la version Web de ChatGPT ont montré une tendance à la baisse pour le troisième mois consécutif. Parmi eux, il a baissé de 9,7% en juin et de 9,6% en juillet. Même si les données ont rebondi en août, le nombre d'utilisateurs a tout de même diminué de 3 % d'un mois à l'autre. Les vues ont également chuté, passant de 1,9 milliard en mai à 1,5 milliard en juillet.
Selon les données de Choice, l'indice sectoriel du concept ChatGPT est passé d'environ 1 220 points début février de cette année à 1 818,68 points (20 juin). Cependant, à partir de fin juin, l'indice sectoriel du concept ChatGPT a chuté rapidement et est désormais tombé à environ 1 420 points. De plus, du 1er juin au 13 septembre, les cours des actions de 56 des 71 actions du concept ChatGPT ont chuté. Au 5 septembre, un total de 25 actionnaires d'actions de concept ChatGPT avaient réduit leurs participations.
Dans le même temps, les données de CB Insights montrent qu'au deuxième trimestre de cette année, l'investissement total dans le domaine mondial de l'IA a chuté de 38 % d'un mois à l'autre.
Dans cette situation, les discussions sur Internet sur la « disparition de ChatGPT », le « blocage des grands modèles » et « une nouvelle série d'éclatement de bulles d'IA » se sont multipliées.
S'il est indéniable que la baisse du trafic de la version Web de ChatGPT est indissociable du déclin de la popularité de la grande industrie du mannequinat, il est peut-être trop tôt pour croire qu'une « nouvelle bulle d'IA » est arrivée.
En fait, la baisse du trafic ChatGPT est également causée par de nombreux facteurs.
Similarweb a souligné dans son analyse que l’une des raisons pour lesquelles le trafic de ChatGPT a connu une baisse significative au cours de l’été était les vacances scolaires. Les données montrent que sur le marché américain, le trafic ChatGPT a chuté de 10 % en mai, de 15 % en juin et de 4 % supplémentaires en juillet. Au cours de ces mois, la proportion d'utilisateurs dans la tranche d'âge 18-24 ans a augmenté d'avril à avril. Il est passé de près de 30 % à moins de 27 % en juillet. À mesure que les élèves retournent à l’école, le trafic de ChatGPT a également rebondi.
En outre, le modèle opérationnel de ChatGPT peut également affecter son trafic dans une certaine mesure.
Il est entendu qu'OpenAI a ouvert le modèle derrière ChatGPT à d'autres entreprises et a récemment lancé ChatGPT Enterprise Edition, dans l'espoir que davantage d'entreprises puissent accéder à l'API de ChatGPT. Bien que ces actions d'OpenAI ne soient pas gratuites, les utilisateurs passant à d'autres produits accédant à l'API GPT détourneront inévitablement le trafic de la version Web de ChatGPT.
Un autre facteur est l’émergence de différents produits concurrents dans le pays et à l’étranger.
Depuis le lancement de ChatGPT à la fin du mois de novembre de l'année dernière, il a déclenché une série de compétitions technologiques. Non seulement les grandes entreprises de technologie Internet ont lancé de grands modèles, mais de grandes startups modèles ont également vu le jour. À l’étranger, il y a Claude 2 d’Anthropic, Bard de Google, Bing de Microsoft, Llama2 de Meta, etc., et au niveau national, c’est encore plus « une centaine d’écoles de pensée s’affrontent ».
Le rapport « 2023 Comparative Study of AI Large Model Applications in China and the United States » mentionne qu'à la fin mai 2023, au moins 79 modèles nationaux de base à grande échelle avec une échelle de plus d'un milliard de paramètres ont été publiés. Un autre ensemble de données du CCID montre qu'en juillet 2023, un total de 130 grands modèles avaient été lancés dans mon pays.
Afin de conquérir une plus grande part de marché, ces produits de grande taille « montrent également leurs capacités uniques ». Surtout le 31 août, après que 11 grands modèles ont officiellement passé l'enregistrement, ils ont successivement annoncé l'ouverture des services aux utilisateurs. Derrière l'ouverture des services aux utilisateurs se cache l'arrivée de « l'universalisation » des grands modèles et de la « scène de l'argent » illimitée.
Il est rapporté que le 1er septembre, après que Wen Xinyiyan a ouvert les services aux utilisateurs, le cours de l'action de Baidu a augmenté de 4 % par rapport au cours de clôture de 140,71 $ US la veille de la publication, et a atteint une fois 7,3 %.
Auparavant, SenseTime avait également mentionné dans son rapport financier qu'au premier semestre 2023, les revenus liés à l'IA générative avaient augmenté de 670,4 % d'une année sur l'autre et que leur contribution aux activités du groupe avait augmenté rapidement, passant de 10,4 % en 2022 à 20,3 %. Le rapport semestriel d'iFlytek montre également que depuis la sortie du modèle iFlytek Spark et l'achèvement de trois mises à niveau, le volume des transactions de marchandises a augmenté. En prenant le produit de machine d'apprentissage comme exemple, iFlytek Spark est passé à la version 1.5 en mai et juin. Le GMV de la machine d'apprentissage prise en charge par les grands modèles a augmenté de 136 % et 217 % d'une année sur l'autre.
De ce point de vue, la filière modélisme à grande échelle est toujours appréciée par le marché et son rôle d'accompagnement au développement des entreprises liées est de plus en plus important. Cependant, à en juger par les lois de développement du marché des investissements, le retour à la rationalité deviendra également une réalité. Comme l'a déclaré Zhang Zhaolong, fondateur et expert en chef de Guanan Information : « Bien que la popularité de l'IA générative sur le marché ait considérablement diminué par rapport à il y a quelque temps, cela ne signifie pas que sa valeur et son potentiel ont diminué. entrer dans une nouvelle ère. Une étape de développement plus mature et plus stable, au lieu des investissements fous et des attentes excessives du passé. "
Alors, entrant dans une nouvelle étape, où ira l’avenir des grands modèles ?
**A un tournant, comment va évoluer le futur des grands modèles ? **
En regardant le développement actuel de la grande piste modèle, à mesure que le nombre de participants augmente, il y a progressivement deux chemins bifurqués, To B et To C.
Par exemple, grâce à leur riche accumulation de clients et à leurs connaissances approfondies de divers secteurs, Tencent et Huawei se concentrent sur la création de grands modèles industriels.Les utilisateurs d'entreprise peuvent personnaliser et personnaliser de grands modèles exclusifs en fonction des besoins du scénario, et peuvent les optimiser et les mettre à niveau. tandis que Baidu, Université des sciences et technologies, les produits grand modèle d'iFlytek sont davantage du côté C, aidant principalement les utilisateurs à générer du contenu et possèdent des attributs d'outils exceptionnels.
Il n'est pas difficile de voir que To B ou To C dépendent des différentes tendances stratégiques de chaque entreprise. Les entreprises To B comprennent que les utilisateurs finaux B peuvent être le moteur nécessaire de ce changement technologique, tandis que les entreprises To C accordent plus d'attention à la destination de la mise en œuvre de la technologie. Il n'y a pas de bonne ou de mauvaise décision dans le choix de ces deux directions, et de nombreuses entreprises ont fait le choix d'accorder la même attention aux deux extrémités de la Colombie-Britannique, ce qui correspond à l'état actuel du développement des grands modèles.
Cependant, du point de vue de l'évolution des choses, les grands modèles qui entrent aujourd'hui dans une phase de maturité seront certainement mis en œuvre à plus grande échelle à l'avenir.On peut dire que la destination des grands modèles est la « vulgarisation ». Comme l'a dit le commentateur Internet Zhang Shule, « les grands modèles doivent être ouverts à l'ensemble de la société afin de compléter l'accumulation de matériel d'apprentissage au sens du Big Data et de parvenir à un apprentissage en profondeur ». Bien entendu, outre la prise en compte de ce niveau d'amélioration technique, la mise en œuvre complète de grands modèles du côté C signifie également une meilleure interprétation de la valeur commerciale.
On comprend donc pourquoi le marché s’inquiète de la baisse du trafic de ChatGPT. Cependant, bien que le côté C soit un terrain fertile pour le développement de grands modèles et qu'il ait un énorme potentiel de développement, il teste les habitudes des utilisateurs. Actuellement, les fabricants concernés fournissent principalement des services de grands modèles dans un modèle gratuit, ce qui est évidemment problématique pour les entreprises qui brûlent. l'argent comme un fou. Le risque de difficulté à obtenir des rendements idéaux pour équilibrer les pressions sur les coûts.
Le président d'Alphabet, John Hannis, a déclaré un jour que le coût de la communication avec l'intelligence artificielle, comme les grands modèles de langage, était 10 fois supérieur à celui de la recherche traditionnelle. Prenons à nouveau ChatGPT comme exemple. Selon le rapport de Guosheng Securities, le coût de la formation unique du GPT-3 est d'environ 1,4 million de dollars américains. Dans l'ensemble, son coût de formation varie de 2 à 14 millions de dollars américains (le montant de la formation sur le modèle varie).
En outre, il convient de noter que le développement actuel de grands modèles est également entravé par le problème du « col coincé » des puces. Il est difficile de réaliser une auto-recherche complète sur les technologies connexes au stade actuel.
Comment résoudre les problèmes ci-dessus et parvenir au développement durable des grands modèles ?
On peut voir que même s'il existe de nombreux acteurs sur la piste actuelle des grands modèles, aucun super géant n'a saisi la situation globale. Vus séparément, les produits grand modèle du côté C sont divers, mais du point de vue de l'utilisateur, ils sont toujours hautement remplaçables ; tandis que du côté B, la fragmentation est évidente. Fang Han, PDG de Kunlun Wanwei, a déclaré un jour que les grands modèles ont une forte demande de données industrielles, mais que les données ont été divisées en différents fragments sur la face B, ce qui rend difficile pour une entreprise d'obtenir des données de tous les secteurs.
D’un autre point de vue, cela signifie aussi que chacun a la possibilité de devenir « premier ». Combiné aux difficultés actuelles sur la piste, afin de favoriser le développement à grande échelle de grands modèles, il est évident que les entreprises doivent travailler ensemble pour briser la situation et parvenir à un développement coordonné. En raison de la pression actuelle sur les coûts sur la piste et des difficultés de recherche et de développement des technologies de base, cela est également dû dans une certaine mesure au manque de planification globale et à une collaboration de développement insuffisante.
Sur cette base, les grandes entreprises encouragent constamment l’amélioration écologique. Par exemple, Baidu a lancé une nouvelle politique écologique pour les grands modèles afin de fournir à ses partenaires un soutien solide et global en termes de financement, de puissance de calcul, de technologie et de marketing ; Huawei Cloud a ouvert l'industrie des grands modèles, des solutions logicielles, des plug-ins. l'intégration, le conseil en transformation numérique, l'écologie des données et d'autres voies de coopération écologique globale, nous espérons que davantage de partenaires rejoindront le grand modèle de système écologique collaboratif mondial de Pangu.
Il convient de mentionner que les opportunités d’expansion des produits à grande échelle côté C résident également dans le vaste domaine des applications mobiles. À l'heure actuelle, les produits de grande taille sont encore principalement mis en œuvre dans les navigateurs Web plutôt que dans les terminaux mobiles, principalement parce que le développement d'applications nécessite plus d'énergie et de ressources et que le terminal mobile a un taux de tolérance aux pannes inférieur à celui du terminal Web. Mais on ne peut ignorer que le terminal mobile devrait générer une plus grande valeur bénéficiaire.
Les données publiées par QuestMobile au début de cette année ont montré qu'après trois années d'accumulation, le nombre d'utilisateurs d'Internet mobile dans mon pays a dépassé la barre des 1,2 milliard. Du point de vue de la structure de la population, des seuils emblématiques continuent également d'apparaître : la proportion d'utilisateurs de plus de 51 ans a atteint 26,4%, franchissant la barre des 1/4 ; la proportion d'utilisateurs dans les villes de troisième rang et en dessous a atteint 60,6%, franchissant la barre des 60%.
Par conséquent, des entreprises telles que Baidu lancent également progressivement des versions d'applications mobiles de produits de grande taille, qui sont bien accueillies par le marché. Selon les données publiées par Baidu, le premier jour après l'ouverture de Wenxinyiyan, l'APP a rapidement dominé le classement des magasins d'applications mobiles. Dans les 19 heures suivant l'ouverture au téléchargement, le nombre d'utilisateurs a dépassé 1 million et un total de 33,42 millions de questions de On a répondu aux internautes. À mesure que la recherche, le développement et l'application des terminaux mobiles deviennent progressivement une tendance, le champ de bataille de la concurrence des grands modèles pourrait achever une série de transferts.
D'une manière générale, bien que le développement des grands modèles ait « ralenti » à ce stade, les recherches des entreprises concernées à leur sujet n'ont pas diminué.
À mesure que la demande de technologie d'IA dans diverses industries continue d'augmenter et que les gouvernements, les entreprises, les instituts de recherche et d'autres parties renforcent leur coopération, les grands modèles, en tant qu'orientation importante du développement de l'intelligence artificielle, auront également des perspectives d'application plus larges.
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Derrière le refroidissement de ChatGPT : Le développement des grands modèles a-t-il atteint un véritable tournant ?
Source : Pinecone Finance, Auteur : Bonnie
En tant que « produit de niveau divin » actuel dans le domaine de l'IA, la naissance de ChatGPT a sonné le clairon de la révolution de l'IA. Par la suite, des entreprises technologiques étrangères, notamment Google, Microsoft et Meta, ainsi que Baidu, Huawei , Alibaba, SenseTime et 360. Les principaux fabricants nationaux, dont iFlytek, iFlytek, etc., ont lancé leurs propres grands modèles de produits en peu de temps.
Cependant, la durée de cette prospérité sans précédent a toujours été une préoccupation majeure sur le marché de l'investissement, en particulier la récente baisse du trafic de la version Web de ChatGPT, qui a déclenché une vague de discussions. Bien que la rentrée scolaire soit arrivée et que la popularité de ChatGPT ait recommencé à reprendre, le trafic actuel est encore bien inférieur au pic précédent.
Le trafic ChatGPT diminue, "La tendance des grands modèles est passée ?"
Récemment, les données de l'outil d'analyse de sites Web SimilarWeb ont montré que les données d'activité mensuelles de la version Web de ChatGPT ont montré une tendance à la baisse pour le troisième mois consécutif. Parmi eux, il a baissé de 9,7% en juin et de 9,6% en juillet. Même si les données ont rebondi en août, le nombre d'utilisateurs a tout de même diminué de 3 % d'un mois à l'autre. Les vues ont également chuté, passant de 1,9 milliard en mai à 1,5 milliard en juillet.
Selon les données de Choice, l'indice sectoriel du concept ChatGPT est passé d'environ 1 220 points début février de cette année à 1 818,68 points (20 juin). Cependant, à partir de fin juin, l'indice sectoriel du concept ChatGPT a chuté rapidement et est désormais tombé à environ 1 420 points. De plus, du 1er juin au 13 septembre, les cours des actions de 56 des 71 actions du concept ChatGPT ont chuté. Au 5 septembre, un total de 25 actionnaires d'actions de concept ChatGPT avaient réduit leurs participations.
Dans le même temps, les données de CB Insights montrent qu'au deuxième trimestre de cette année, l'investissement total dans le domaine mondial de l'IA a chuté de 38 % d'un mois à l'autre.
Dans cette situation, les discussions sur Internet sur la « disparition de ChatGPT », le « blocage des grands modèles » et « une nouvelle série d'éclatement de bulles d'IA » se sont multipliées.
S'il est indéniable que la baisse du trafic de la version Web de ChatGPT est indissociable du déclin de la popularité de la grande industrie du mannequinat, il est peut-être trop tôt pour croire qu'une « nouvelle bulle d'IA » est arrivée.
En fait, la baisse du trafic ChatGPT est également causée par de nombreux facteurs.
Similarweb a souligné dans son analyse que l’une des raisons pour lesquelles le trafic de ChatGPT a connu une baisse significative au cours de l’été était les vacances scolaires. Les données montrent que sur le marché américain, le trafic ChatGPT a chuté de 10 % en mai, de 15 % en juin et de 4 % supplémentaires en juillet. Au cours de ces mois, la proportion d'utilisateurs dans la tranche d'âge 18-24 ans a augmenté d'avril à avril. Il est passé de près de 30 % à moins de 27 % en juillet. À mesure que les élèves retournent à l’école, le trafic de ChatGPT a également rebondi.
Il est entendu qu'OpenAI a ouvert le modèle derrière ChatGPT à d'autres entreprises et a récemment lancé ChatGPT Enterprise Edition, dans l'espoir que davantage d'entreprises puissent accéder à l'API de ChatGPT. Bien que ces actions d'OpenAI ne soient pas gratuites, les utilisateurs passant à d'autres produits accédant à l'API GPT détourneront inévitablement le trafic de la version Web de ChatGPT.
Un autre facteur est l’émergence de différents produits concurrents dans le pays et à l’étranger.
Depuis le lancement de ChatGPT à la fin du mois de novembre de l'année dernière, il a déclenché une série de compétitions technologiques. Non seulement les grandes entreprises de technologie Internet ont lancé de grands modèles, mais de grandes startups modèles ont également vu le jour. À l’étranger, il y a Claude 2 d’Anthropic, Bard de Google, Bing de Microsoft, Llama2 de Meta, etc., et au niveau national, c’est encore plus « une centaine d’écoles de pensée s’affrontent ».
Le rapport « 2023 Comparative Study of AI Large Model Applications in China and the United States » mentionne qu'à la fin mai 2023, au moins 79 modèles nationaux de base à grande échelle avec une échelle de plus d'un milliard de paramètres ont été publiés. Un autre ensemble de données du CCID montre qu'en juillet 2023, un total de 130 grands modèles avaient été lancés dans mon pays.
Afin de conquérir une plus grande part de marché, ces produits de grande taille « montrent également leurs capacités uniques ». Surtout le 31 août, après que 11 grands modèles ont officiellement passé l'enregistrement, ils ont successivement annoncé l'ouverture des services aux utilisateurs. Derrière l'ouverture des services aux utilisateurs se cache l'arrivée de « l'universalisation » des grands modèles et de la « scène de l'argent » illimitée.
Il est rapporté que le 1er septembre, après que Wen Xinyiyan a ouvert les services aux utilisateurs, le cours de l'action de Baidu a augmenté de 4 % par rapport au cours de clôture de 140,71 $ US la veille de la publication, et a atteint une fois 7,3 %.
Auparavant, SenseTime avait également mentionné dans son rapport financier qu'au premier semestre 2023, les revenus liés à l'IA générative avaient augmenté de 670,4 % d'une année sur l'autre et que leur contribution aux activités du groupe avait augmenté rapidement, passant de 10,4 % en 2022 à 20,3 %. Le rapport semestriel d'iFlytek montre également que depuis la sortie du modèle iFlytek Spark et l'achèvement de trois mises à niveau, le volume des transactions de marchandises a augmenté. En prenant le produit de machine d'apprentissage comme exemple, iFlytek Spark est passé à la version 1.5 en mai et juin. Le GMV de la machine d'apprentissage prise en charge par les grands modèles a augmenté de 136 % et 217 % d'une année sur l'autre.
De ce point de vue, la filière modélisme à grande échelle est toujours appréciée par le marché et son rôle d'accompagnement au développement des entreprises liées est de plus en plus important. Cependant, à en juger par les lois de développement du marché des investissements, le retour à la rationalité deviendra également une réalité. Comme l'a déclaré Zhang Zhaolong, fondateur et expert en chef de Guanan Information : « Bien que la popularité de l'IA générative sur le marché ait considérablement diminué par rapport à il y a quelque temps, cela ne signifie pas que sa valeur et son potentiel ont diminué. entrer dans une nouvelle ère. Une étape de développement plus mature et plus stable, au lieu des investissements fous et des attentes excessives du passé. "
Alors, entrant dans une nouvelle étape, où ira l’avenir des grands modèles ?
**A un tournant, comment va évoluer le futur des grands modèles ? **
En regardant le développement actuel de la grande piste modèle, à mesure que le nombre de participants augmente, il y a progressivement deux chemins bifurqués, To B et To C.
Par exemple, grâce à leur riche accumulation de clients et à leurs connaissances approfondies de divers secteurs, Tencent et Huawei se concentrent sur la création de grands modèles industriels.Les utilisateurs d'entreprise peuvent personnaliser et personnaliser de grands modèles exclusifs en fonction des besoins du scénario, et peuvent les optimiser et les mettre à niveau. tandis que Baidu, Université des sciences et technologies, les produits grand modèle d'iFlytek sont davantage du côté C, aidant principalement les utilisateurs à générer du contenu et possèdent des attributs d'outils exceptionnels.
Il n'est pas difficile de voir que To B ou To C dépendent des différentes tendances stratégiques de chaque entreprise. Les entreprises To B comprennent que les utilisateurs finaux B peuvent être le moteur nécessaire de ce changement technologique, tandis que les entreprises To C accordent plus d'attention à la destination de la mise en œuvre de la technologie. Il n'y a pas de bonne ou de mauvaise décision dans le choix de ces deux directions, et de nombreuses entreprises ont fait le choix d'accorder la même attention aux deux extrémités de la Colombie-Britannique, ce qui correspond à l'état actuel du développement des grands modèles.
Cependant, du point de vue de l'évolution des choses, les grands modèles qui entrent aujourd'hui dans une phase de maturité seront certainement mis en œuvre à plus grande échelle à l'avenir.On peut dire que la destination des grands modèles est la « vulgarisation ». Comme l'a dit le commentateur Internet Zhang Shule, « les grands modèles doivent être ouverts à l'ensemble de la société afin de compléter l'accumulation de matériel d'apprentissage au sens du Big Data et de parvenir à un apprentissage en profondeur ». Bien entendu, outre la prise en compte de ce niveau d'amélioration technique, la mise en œuvre complète de grands modèles du côté C signifie également une meilleure interprétation de la valeur commerciale.
On comprend donc pourquoi le marché s’inquiète de la baisse du trafic de ChatGPT. Cependant, bien que le côté C soit un terrain fertile pour le développement de grands modèles et qu'il ait un énorme potentiel de développement, il teste les habitudes des utilisateurs. Actuellement, les fabricants concernés fournissent principalement des services de grands modèles dans un modèle gratuit, ce qui est évidemment problématique pour les entreprises qui brûlent. l'argent comme un fou. Le risque de difficulté à obtenir des rendements idéaux pour équilibrer les pressions sur les coûts.
Le président d'Alphabet, John Hannis, a déclaré un jour que le coût de la communication avec l'intelligence artificielle, comme les grands modèles de langage, était 10 fois supérieur à celui de la recherche traditionnelle. Prenons à nouveau ChatGPT comme exemple. Selon le rapport de Guosheng Securities, le coût de la formation unique du GPT-3 est d'environ 1,4 million de dollars américains. Dans l'ensemble, son coût de formation varie de 2 à 14 millions de dollars américains (le montant de la formation sur le modèle varie).
En outre, il convient de noter que le développement actuel de grands modèles est également entravé par le problème du « col coincé » des puces. Il est difficile de réaliser une auto-recherche complète sur les technologies connexes au stade actuel.
Comment résoudre les problèmes ci-dessus et parvenir au développement durable des grands modèles ?
On peut voir que même s'il existe de nombreux acteurs sur la piste actuelle des grands modèles, aucun super géant n'a saisi la situation globale. Vus séparément, les produits grand modèle du côté C sont divers, mais du point de vue de l'utilisateur, ils sont toujours hautement remplaçables ; tandis que du côté B, la fragmentation est évidente. Fang Han, PDG de Kunlun Wanwei, a déclaré un jour que les grands modèles ont une forte demande de données industrielles, mais que les données ont été divisées en différents fragments sur la face B, ce qui rend difficile pour une entreprise d'obtenir des données de tous les secteurs.
D’un autre point de vue, cela signifie aussi que chacun a la possibilité de devenir « premier ». Combiné aux difficultés actuelles sur la piste, afin de favoriser le développement à grande échelle de grands modèles, il est évident que les entreprises doivent travailler ensemble pour briser la situation et parvenir à un développement coordonné. En raison de la pression actuelle sur les coûts sur la piste et des difficultés de recherche et de développement des technologies de base, cela est également dû dans une certaine mesure au manque de planification globale et à une collaboration de développement insuffisante.
Sur cette base, les grandes entreprises encouragent constamment l’amélioration écologique. Par exemple, Baidu a lancé une nouvelle politique écologique pour les grands modèles afin de fournir à ses partenaires un soutien solide et global en termes de financement, de puissance de calcul, de technologie et de marketing ; Huawei Cloud a ouvert l'industrie des grands modèles, des solutions logicielles, des plug-ins. l'intégration, le conseil en transformation numérique, l'écologie des données et d'autres voies de coopération écologique globale, nous espérons que davantage de partenaires rejoindront le grand modèle de système écologique collaboratif mondial de Pangu.
Il convient de mentionner que les opportunités d’expansion des produits à grande échelle côté C résident également dans le vaste domaine des applications mobiles. À l'heure actuelle, les produits de grande taille sont encore principalement mis en œuvre dans les navigateurs Web plutôt que dans les terminaux mobiles, principalement parce que le développement d'applications nécessite plus d'énergie et de ressources et que le terminal mobile a un taux de tolérance aux pannes inférieur à celui du terminal Web. Mais on ne peut ignorer que le terminal mobile devrait générer une plus grande valeur bénéficiaire.
Les données publiées par QuestMobile au début de cette année ont montré qu'après trois années d'accumulation, le nombre d'utilisateurs d'Internet mobile dans mon pays a dépassé la barre des 1,2 milliard. Du point de vue de la structure de la population, des seuils emblématiques continuent également d'apparaître : la proportion d'utilisateurs de plus de 51 ans a atteint 26,4%, franchissant la barre des 1/4 ; la proportion d'utilisateurs dans les villes de troisième rang et en dessous a atteint 60,6%, franchissant la barre des 60%.
Par conséquent, des entreprises telles que Baidu lancent également progressivement des versions d'applications mobiles de produits de grande taille, qui sont bien accueillies par le marché. Selon les données publiées par Baidu, le premier jour après l'ouverture de Wenxinyiyan, l'APP a rapidement dominé le classement des magasins d'applications mobiles. Dans les 19 heures suivant l'ouverture au téléchargement, le nombre d'utilisateurs a dépassé 1 million et un total de 33,42 millions de questions de On a répondu aux internautes. À mesure que la recherche, le développement et l'application des terminaux mobiles deviennent progressivement une tendance, le champ de bataille de la concurrence des grands modèles pourrait achever une série de transferts.
D'une manière générale, bien que le développement des grands modèles ait « ralenti » à ce stade, les recherches des entreprises concernées à leur sujet n'ont pas diminué.
À mesure que la demande de technologie d'IA dans diverses industries continue d'augmenter et que les gouvernements, les entreprises, les instituts de recherche et d'autres parties renforcent leur coopération, les grands modèles, en tant qu'orientation importante du développement de l'intelligence artificielle, auront également des perspectives d'application plus larges.