Character.AI rejoint Google en groupe : pourquoi les petites entreprises d'IA ne peuvent-elles échapper au destin de « se vendre » ?
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Character.AI rejoint Google en groupe : pourquoi les petites entreprises d'IA ne peuvent-elles échapper au destin de « se vendre » ?
Ceux qui réinventent la roue finissent par se retrouver dans une impasse.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesRédaction : Mu Mu
Édition : Wen Dao
Une autre startup IA classée « licorne » a été intégrée à une grande entreprise. Le 2 août, Noam Shazeer, cofondateur et PDG de la société de technologie IA Character.AI, a rejoint l'équipe DeepMind, dans le cadre d'un accord non exclusif : Character.AI autorise Google à utiliser ses modèles, en échange de financements fournis par Google.
Shazeer entretient des liens étroits avec Google, ayant auparavant dirigé le développement de LaMDA. Toutefois, juste avant l'essor massif de l'intelligence artificielle en 2021, il a quitté Google pour plonger dans la vague entrepreneuriale visant à atteindre l'AGI (intelligence artificielle générale), donnant ainsi naissance à la nouvelle entreprise spécialisée dans les grands modèles linguistiques naturels, Character.AI.
Le produit phare de Character.AI est un « compagnon IA », qui a rapidement attiré des millions d'utilisateurs mensuels et levé environ 193 millions de dollars auprès de plusieurs fonds d'investissement, dont le célèbre capital-risqueur a16z. Malheureusement, cette réussite n’a pas duré : depuis mars dernier, aucune nouvelle levée de fonds n'a été réalisée, le nombre d'utilisateurs payants a diminué, et un an et demi plus tard, l'entreprise a finalement été reprise par Google.
En réalité, Character.AI n'est pas isolée dans ce destin. Parmi les startups pionnières de cette vague d'innovation IA, Adept, Humane ou encore Inflection AI ont toutes suivi le même chemin vers l'intégration aux grandes entreprises. Ce scénario, déjà observé à l’ère internet avec la vente collective des licornes, se rejoue aujourd'hui sur la scène IA, à un rythme encore plus accéléré.
On ignore encore si l'IA accélère réellement la productivité, mais elle accélère assurément le cycle de vie des startups IA. Derrière ce phénomène se cache un déséquilibre croissant entre des coûts élevés et une capacité limitée à générer des revenus, exacerbé par une concurrence féroce. Les entreprises qui réinventent inlassablement la roue des grands modèles finissent par s’enfermer elles-mêmes dans une impasse.
De nombreuses startups IA absorbées par les géants du numérique
Character.AI a obtenu des fonds en échange de sa technologie et de ses talents, lui permettant de continuer à courir dans la course à l’IA générative. Selon l'accord signé avec Google, ce dernier obtient une licence non exclusive sur les grands modèles linguistiques (LLM) de Character.AI, tout en fournissant des financements supplémentaires à l'entreprise.
Ce transfert ne concerne pas uniquement la technologie : le PDG de Character.AI, Noam Shazeer, ainsi que son associé Daniel De Freitas, vont rejoindre Google DeepMind avec environ 30 membres de leur équipe de pré-entraînement. Avant de lancer leur startup, Shazeer et Freitas étaient tous deux des talents techniques chez Google ; Shazeer ayant dirigé le développement de LaMDA, et Freitas occupant le poste d'ingénieur logiciel senior.
À noter qu'en plus des 30 personnes suivant leurs anciens dirigeants chez Google, les quelque 120 employés restants de Character.AI (y compris une partie des chercheurs) vont progressivement se tourner vers les modèles open source, abandonnant progressivement les grands modèles de base et les modèles vocaux.
Noam Shazeer (à gauche) et Daniel De Freitas
En clair, Character.AI a été rachetée de manière détournée par Google. Cette pratique est courante dans la Silicon Valley : les grandes entreprises recrutent les équipes clés et acquièrent les droits technologiques, tandis que la startup conserve sa marque et ses produits, mais perd ainsi son « arme nucléaire » stratégique – son équipe principale.
Entre 2022 et 2023, le produit phare de Character.AI, le « compagnon IA », a connu un fort succès, atteignant plus de 200 millions de visites mensuelles sur son application web, avec plus de 10 millions de personnages d'IA personnalisés créés par les utilisateurs.
Ces performances ont permis à l'entreprise de lever 193 millions de dollars en mars dernier auprès d'investisseurs tels qu'a16z, SV Angel, l'ancien PDG de GitHub Nat Friedman et l'investisseur ange Elad Gil. Character.AI est alors entrée dans le club fermé des licornes IA avec une valorisation de 1 milliard de dollars.
Jusqu’en juin de cette année, le trafic de Character.AI continuait d’augmenter, atteignant 263 millions de visites, soit une hausse de 19,66 % par rapport au mois précédent. À titre de comparaison, Perplexity, une application d’IA de recherche valorisée à 3 milliards de dollars, n’attirait que 73,2 millions de visiteurs sur la même période.
Hélas, malgré ces bons indicateurs, Character.AI est tombée dans le piège du « succès sans profitabilité ». Bien qu’elle propose un abonnement mensuel à 9,99 dollars, seulement 100 000 utilisateurs sur les 6 millions d’utilisateurs actifs mensuels en juillet étaient payants. Pire encore, les coûts opérationnels sont très élevés : en concevant ses propres modèles, l’entreprise consomme d’importantes ressources informatiques pour l’entraînement, l’inférence, la mise à jour et la maintenance – autant de dépenses massives en GPU.
Avec un déséquilibre croissant entre revenus et dépenses, et aucune nouvelle levée de fonds en vue, le rachat par Google devient inévitable.
Character.AI n’est pas la seule star parmi les startups IA à connaître ce sort. Adept, fondée par des développeurs de l’architecture Transformer (base des grands modèles linguistiques), a été rachetée par Amazon. Humane, fabricant du dispositif portable AI Pin, et Inflection AI, société logicielle IA ayant levé 1,5 milliard de dollars, ont également cessé leurs activités initiales pour être intégrées à Microsoft fin mars.
Les licornes IA sont absorbées par les grandes entreprises technologiques, qui profitent de l’occasion pour récupérer à la fois talents et technologies. Face à des cibles prometteuses, certaines entreprises se livrent même à une discrète chasse aux talents. Des rumeurs indiquent que X.AI, dirigée précédemment par Elon Musk, cherchait aussi à acquérir Character.AI, mais Google a été plus rapide.
Les startups basées sur les grands modèles semblent faire face à des conditions de survie bien plus difficiles que les startups internet classiques. En effet, les grands modèles exigent des coûts matériels exorbitants, tandis que des produits trop similaires les entraînent dans un cercle vicieux de faible rentabilité. Dès lors que la trésorerie devient instable et que l’environnement de financement se resserre, brûler les fonds levés signifie souvent la fin du parcours.
Réinventer la roue jusqu’à l’impasse
Toutes les startups IA ne peuvent pas devenir des stars comme OpenAI, et même OpenAI fait des pertes.
Selon les calculs des chercheurs de FutureSearch, le chiffre d'affaires récurrent annuel (ARR) d'OpenAI pourrait atteindre 3,4 milliards de dollars (note de l'éditeur : l'ARR est généralement estimé en multipliant par 12 le revenu d’un mois). Cependant, en raison des coûts élevés liés à la construction et au fonctionnement des modèles, les coûts totaux d'exploitation d'OpenAI pourraient atteindre 8,5 milliards de dollars cette année, entraînant des pertes substantielles. FutureSearch prévoit qu’avec le développement de modèles toujours plus avancés, OpenAI pourrait avoir besoin de lever des centaines de milliards de dollars supplémentaires pour couvrir ses besoins.
Si OpenAI en est là, la situation est encore plus difficile pour les startups, surtout celles qui développent leurs propres modèles tout en lançant des produits associés.
Prenons l'exemple de Character.AI : selon les estimations, ses coûts mensuels d'inférence s'élèveraient à environ 3,3 millions de dollars, soit près de 40 millions par an. Si l'on considère que chaque utilisateur abonné génère environ 1 million de dollars de revenus mensuels, les revenus annuels ne dépasseraient pas 11,88 millions de dollars. Autrement dit, les recettes ne suffisent même pas à couvrir les coûts d'inférence, sans parler des frais d'entraînement ou des coûts humains.
Inflection AI, rachetée plus tôt, était dans une situation similaire : elle disposait de son propre modèle et d’un produit conversationnel comparable à ChatGPT, nommé Pi. En mars, Inflection AI a lancé un nouveau modèle, Inflection-2.5, dont la puissance de calcul nécessaire à l’entraînement représentait seulement 40 % de celle requise par GPT-4. Pourtant, Pi n’a jamais trouvé de modèle économique viable.
D’après les dernières données publiées par Inflection, Pi comptait 1 million d’utilisateurs actifs quotidiennement et 6 millions mensuellement – des chiffres impressionnants, mais le service reste gratuit. Après deux levées de fonds totalisant 1,5 milliard de dollars, Inflection AI a finalement rejoint Microsoft.
Dans le communiqué annonçant son acquisition par Google, Character.AI a révélé une difficulté commune aux startups IA :
Nous avons besoin d'une approche complète pour atteindre notre objectif d’intelligence super-personnalisée, impliquant à la fois pré-entraînement et post-entraînement des modèles. Cependant, l’environnement technologique a changé au cours des deux dernières années : aujourd’hui, davantage de modèles pré-entraînés sont disponibles. Compte tenu de ces évolutions, nous pensons qu’il sera avantageux d’allier des grands modèles linguistiques tiers (LLM) à nos propres modèles. Cela nous permettra de concentrer davantage de ressources sur le post-entraînement et de créer de nouvelles expériences produits pour notre communauté croissante d'utilisateurs.
Character.AI exprime ici subtilement une réalité : en deux ans, le marché regorge désormais de grands modèles pré-entraînés accessibles.
Au niveau utilisateur, la situation est similaire : ces deux dernières années, de nombreuses startups IA et grandes entreprises se sont bousculées sur la même voie, réinventant inlassablement la roue des grands modèles linguistiques, produisant des modèles de différentes tailles – grands, moyens, petits – et capables de générer texte, images, vidéos, etc. Sur le plan produit, on retrouve essentiellement des chatbots et des outils de création multimédia, aux fonctionnalités très proches. Lassitude des utilisateurs, problèmes persistants d’hallucinations, inquiétudes accrues sur les violations de données, et nouveaux risques liés à l’IA : la liste ne fait qu’empirer.
Avec chaque innovation technologique surgissent de nouveaux défis. L’IA générative semble entrer dans une phase de stagnation, marquée par la disparition ou l’acquisition des startups, tandis que les investisseurs deviennent plus prudents. Certains prédisent que la bulle de l’IA générative est sur le point d’éclater.
L’expert en intelligence artificielle Gary Marcus estime que 2023 fut l’année des promesses de l’IA, tandis que 2024 sera celle de la réalité. Il prévoit que la bulle de l’IA générative éclatera dans les 12 prochains mois. Selon lui, les grands modèles linguistiques devront trouver de nouvelles voies, résoudre fondamentalement les problèmes d’hallucination et atteindre un raisonnement autonome avant que l’IA puisse véritablement progresser vers l’AGI.
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