Par Nigel Green
La baisse rapide des coûts des modèles d’intelligence artificielle du générateur (IA) est obligé de remodeler l’environnement pour l’investissement technologique et de réévaluer où le capital du secteur devrait circuler.
Pendant des années, le récit dominant a été que le développement de l’IA nécessite un soutien financier à grande échelle, et les géants de la technologie ont versé des milliards de dollars dans la puissance informatique, la formation des modèles et leur propre infrastructure de données.
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La montée de l’IA: progrès, pouvoir, dangers éthiques
Maintenant, à mesure que les modèles d’IA deviennent plus rentables, les startups et les entreprises établies doivent repenser leurs stratégies pour rester compétitives.
La baisse spectaculaire de l’informatique et des prix par jeton indique un changement fondamental de l’économie de l’IA. Auparavant, l’accès à l’IA de pointe nécessitait des investissements importants dans le matériel haute performance, les ressources de cloud computing coûteuses et les vastes ensembles de données.
Cette barrière à des barrières élevées a maintenu l’innovation de l’IA concentrée parmi un petit nombre d’acteurs clés. Cependant, l’avènement de modèles d’IA plus efficaces a considérablement réduit ces coûts, démocratisant l’accès à de puissants systèmes d’IA, permettant aux petites entreprises de rivaliser avec les chefs de file de l’industrie.
Pour les investisseurs, cela signifie que l’innovation axée sur l’IA n’est plus le territoire exclusif des plus grandes entreprises technologiques.
Un large éventail de startups pourra créer et déployer des applications d’IA à une fraction du coût, conduisant à une concurrence accrue, à des modèles commerciaux plus diversifiés et à des rendements potentiellement élevés sur les investissements dans des entreprises alimentées par l’IA.
Ce changement pourrait également nécessiter un recalibrage, car certaines des évaluations astronomiques précédemment allouées aux sociétés IA-Have éroderaient les avantages du coût qui justifiait de telles évaluations.
Impact sur les géants de haute technologie
La baisse des coûts de l’IA pose de graves problèmes pour la plus grande entreprise technologique au monde, qui a investi des milliards dans les infrastructures d’IA.
L’une des plus grandes préoccupations est de savoir si les niveaux élevés de dépenses en capital que ces entreprises ont engagés continueront d’être justifiés. À mesure que l’efficacité augmente, le besoin de pouvoir de calcul coûteux diminue, ce qui peut conduire à une réévaluation des stratégies d’investissement parmi les élites technologiques.
Plutôt que de verser du capital dans la puissance de calcul brute, les entreprises technologiques peuvent transformer leur objectif en différenciation via leurs propres données, des applications d’IA spécialisées et une conception centrée sur l’utilisateur. Le véritable avantage concurrentiel ne consiste plus à construire les plus grands modèles d’IA, mais plutôt dans un réglage fin pour fournir des solutions uniques à grande valeur aux entreprises et aux consommateurs.
Une réduction significative des barrières d’entrée pourrait conduire à une vague de startups AI. Ces entreprises n’auront plus à obtenir un énorme total de capital-risque juste pour former leurs modèles. Au lieu de cela, vous pouvez vous concentrer sur le développement d’applications, le déploiement du monde réel et les stratégies de commercialisation.
Je pense que cela conduira à un éventail plus large de services axés sur l’IA dans l’industrie, des soins de santé et des finances au divertissement et à la logistique.
Cela représente à la fois des opportunités et des défis pour les investisseurs. La démocratisation de l’IA peut conduire à une explosion de l’innovation, mais cela signifie également que la concurrence sera plus intense et qu’il sera difficile d’identifier les gagnants.
L’objectif pourrait être de passer d’une entreprise d’accompagnement qui a simplement accès à l’IA à une entreprise qui peut l’appliquer d’une manière créative et commercialement viable. Plutôt que de surmonter la vague de battage médiatique d’IA, les investisseurs devraient évaluer les meilleures entreprises pour tirer parti de l’IA pour une rentabilité durable.
Une autre conséquence importante de la baisse des coûts est une efficacité accrue de la formation et du déploiement de l’IA.
Un modèle plus efficace signifie que les entreprises peuvent former l’IA avec moins de ressources, ce qui réduit le temps et les coûts associés au développement de nouvelles fonctionnalités.
Ceci est particulièrement important pour les industries où l’adoption est limitée en raison des contraintes de coûts. Les réductions de coûts peuvent conduire à une adoption plus large dans plusieurs secteurs de petites et moyennes entreprises où l’IA utilise des diagnostics dirigés sur l’IA pour tirer parti de l’IA pour l’automatisation dans les entreprises de soins de santé.
Cela conduit à l’efficacité qui se traduit par un modèle commercial plus durable et axé sur l’IA. Les entreprises qui souffraient auparavant de la nature à forte intensité de capital de l’IA peuvent explorer de nouvelles façons de l’intégrer dans leur entreprise.
En outre, une industrie qui hésite à investir dans l’IA en raison des coûts initiaux élevés pourrait devenir un marché viable pour l’expansion de l’IA, et une nouvelle élaboration des solutions avec l’IA pour les opportunités d’investissement ouverte du secteur non technique.
L’avenir de l’investissement en IA
Les coûts réduits des modèles d’IA posent des défis pour les titulaires, mais montrent également un changement plus large dans la façon dont l’IA est monétisée et évaluée.
L’objectif peut s’éloigner de la puissance de traitement pure et de l’accumulation de données vers des applications intelligentes de l’IA pour résoudre les problèmes du monde réel.
Cela vous permet de redéfinir ce qui constitue une précieuse entreprise d’IA, favorisant les entreprises qui présentent des cas d’utilisation plus clairs et pratiques et des capacités de génération de revenus que d’introduire simplement des talents techniques.
Pour les investisseurs potentiels, la clé est d’identifier les entreprises qui peuvent traduire efficacement l’efficacité de l’IA en leadership du marché.
À mesure que l’écosystème de l’IA mûrit, les entreprises les plus prospères sont celles qui non seulement tirent parti de l’IA rentable, mais se distinguent également par la mise en œuvre stratégique, les informations uniques et l’engagement client puissant.
En fin de compte, la baisse des coûts de l’IA n’est pas seulement une étape technique, c’est un point d’inflexion des investissements.
(L’auteur est PDG et fondateur de Devere Group.)
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