Le secteur de l’IA vient d’être le théâtre d’un développement notable.
Pourquoi l’essor de l’IA open source ne nuit pas à Anthropic… pour l’instant | TechCrunch
Lundi, Jesse Zhang, PDG de Decagon, a publié une inédite théorie provocante, intitulée « Tout le monde se trompe sur l’IA open source en entreprise ». Cet article aborde l’une des contradictions les plus intéressantes de l’économie actuelle de l’IA : selon lui, les déploiements d’IA les plus aboutis se tournent vers des modèles plus légers, y compris au sein de sa propre entreprise. Mais les dépenses globales consacrées aux modèles haut de gamme et coûteux n’ont pratiquement pas évolué.
C’est une nouvelle façon d’envisager la relation entre les modèles de pointe et les modèles open source. Selon Zhang, ces modèles ne sont pas concurrents, et le succès des modèles open source ne se fait pas au détriment des laboratoires de pointe. Il s’agit plutôt de deux phases d’un même cycle de vie, les modèles de pointe, coûteux, servant à valider des cas d’utilisation qui peuvent ensuite être transférés vers des alternatives open source moins onéreuses à mesure qu’ils arrivent à maturité.
Il faut souligner, alors que les cas d’utilisation les plus matures migrent vers des modèles plus légers, de nouveaux cas d’utilisation ne cessent d’apparaître — et les dépenses globales consacrées aux modèles de pointe ne baissent pratiquement pas.
À relever, zhang ne fournit pas beaucoup de données pour étayer son argument, cependant celles-ci ne sont pas difficiles à trouver. Le tableau de bord de la passerelle IA de Vercel montre que, rien que la semaine dernière, DeepSeek s’est hissé en tête en termes de volumes de jetons, traitant désormais un peu plus d’un tiers des jetons transitant par l’infrastructure de l’entreprise. Z.ai — le laboratoire à l’origine du célèbre modèle GLM-5.2 — s’est hissé à une honorable quatrième place au cours de la même période.
Fait intéressant, mais si vous faites défiler la page jusqu’à la rubrique « Dépenses totales en jetons », vous constaterez qu’Anthropic représente toujours plus de la moitié des dépenses totales consacrées à l’IA sur la plateforme. Étant donné que cette évolution récente s’explique en grande partie par la hausse des tarifs pratiqués par Anthropic, cette part a légèrement diminué au cours du dernier mois, mais pas de manière significative.
Autre élément, openRouter suit une évolution similaire, en s’imposant sur un segment de marché bien plus vaste (mais légèrement moins orienté vers les entreprises). DeepSeek V4 Flash arrive en tête en termes d’utilisation globale, avec 5,3 billions de tokens traités chaque semaine. Le modèle « frontier » le plus populaire, Opus 4.8, en traite un peu plus de 2 billions. OpenRouter ne classe pas les modèles en fonction du montant total des dépenses, toutefois indique que le coût moyen d’un jeton pour Opus 4.8 est environ 23 fois plus élevé que celui de V4 Flash (1,37 dollar par million de jetons, contre seulement 6 centimes), ce qui signifierait qu’Opus continuait probablement à capter la part du lion des dépenses.
D’un autre côté, ces chiffres ne tiennent même pas compte du dernier-né, le Nemotron de Nvidia, qui s’apprête à se hisser en tête du peloton grâce aux solides relations de Nvidia et à l’extrême adaptabilité de ce modèle.
Ces chiffres ne corroborent pas entièrement l’argument de Zhang concernant les cycles de vie de l’IA, mais ils montrent bien que les laboratoires de pointe comme Anthropic ne souffrent pas outre mesure de l’essor de l’open source — du moins pas encore. Une explication tient au fait que le marché des tâches pouvant être traitées par l’IA connaît une croissance si rapide que les meilleurs modèles parviennent à conserver leur position simplement en dominant les déploiements à un stade précoce. Comme le dit Zhang, « les laboratoires de pointe continueront à être à l’origine des découvertes ». « L’open source va de plus en plus s’imposer dans la production. » Une autre explication pourrait être que, même si les clients se tournent vers l’open source, de nombreux cas d’utilisation sont si complexes qu’ils ne peuvent pas être entièrement remplacés par des alternatives moins coûteuses.
Difficile à ce stade de prédire tous les impacts de cette annonce.
Dans le même ordre d’idées :
- La « première » attaque par ransomware pilotée par l’IA a tout de même nécessité l’intervention d’un humain | TechCrunch
- La participation de 300 dollars de votre famille dans OpenAI
- Le « Secret Claude Tracker » choque les utilisateurs après la prise de position d’Anthropic contre la surveillance
Via TechCrunch AI : TechCrunch AI