Union Square Ventures : Un schéma pour explorer les 4 orientations possibles de l'avenir des technologies d'intelligence artificielle
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Union Square Ventures : Un schéma pour explorer les 4 orientations possibles de l'avenir des technologies d'intelligence artificielle
La direction future et les plus grandes opportunités dépendent de la vitesse des progrès technologiques et du degré d'ouverture des modèles à la pointe.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesAuteurs : Grace Carney, Matt Mandel, Rebecca Kaden & Nick Grossman
Traduction : TechFlow
Dans cette ère pleine d'opportunités et d'incertitudes, l'accélération fulgurante de l'intelligence artificielle ouvre la porte à d'innombrables possibilités, tout en soulevant de nombreuses questions profondes et encore sans réponse. Continuerons-nous à avancer le long de la courbe exponentielle du progrès technologique, allant jusqu'à un saut qualitatif avec des systèmes capables de s'améliorer eux-mêmes ? Ou ralentirons-nous en raison de goulots d'étranglement technologiques ? Les limites du développement technologique sont-elles proches, ou toujours lointaines ? Le monde futur sera-t-il dominé par quelques géants formant un écosystème fermé, ou plutôt caractérisé par une concurrence pluraliste et une coopération ouverte ?
La direction future – et les plus grandes opportunités – dépend probablement de deux facteurs clés : la vitesse du progrès technologique et le degré d'ouverture des modèles de pointe.
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La vitesse du progrès technologique : elle reflète la rapidité avec laquelle les capacités des modèles d’IA évoluent. Si le développement est rapide, nous pourrions atteindre un seuil critique de « déflagration intelligente » dans les années à venir ; s’il ralentit, des blocages technologiques pourraient repousser ce moment de dix ans, voire davantage.
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Le degré d'ouverture : il mesure l’étendue du contrôle exercé sur les modèles d’IA et la valeur économique qu’ils extraient. Dans un scénario ouvert, les performances des modèles open source se rapprochent de celles des modèles fermés, ou bien plusieurs modèles fermés de qualité similaire s'affrontent activement, empêchant ainsi tout monopole sur la création de valeur. Dans un scénario fermé, en revanche, quelques géants dominent largement grâce à leurs modèles propriétaires et captent la majeure partie de la valeur créée.
Bien que de nouvelles opportunités émergent dans chaque scénario, nous pensons que le quadrant final dans lequel nous aboutirons déterminera quels projets, stratégies et modèles économiques seront les plus avantageux.
Grands modèles fondamentaux : quadrant inférieur gauche
Dans la pile technologique, la répartition de la valeur entre couche d'infrastructure et couche applicative a toujours été tendue. En 2016, Joel Monegro, analyste chez USV, écrivait dans son article de blog « Fat Protocols » : « La distribution de la valeur dans la pile technologique Internet classique suit un modèle de "protocoles maigres" et "applications grasses". L’évolution du marché montre que les investissements dans les applications offrent généralement un meilleur rendement que ceux directs dans les protocoles. » Toutefois, dans la pile technologique blockchain, cette relation s'inverse : la majeure partie de la valeur se concentre au niveau du protocole. À mesure que l’intelligence artificielle devient la nouvelle plateforme dominante, nous devons réexaminer cette dynamique : est-ce le modèle lui-même qui capte la majorité de la valeur, ou bien les applications construites au-dessus ?
Dans le quadrant inférieur gauche, le progrès technologique continue de s’accélérer, menant à un écosystème fermé où les modèles absorbent presque toute la valeur. Plus les modèles deviennent puissants, moins nous avons besoin d’applications ou d’autres modèles construits par-dessus.
Dans ce scénario, les acteurs dominants seront quelques grands modèles fondamentaux et les infrastructures nécessaires à leur fonctionnement. Pour soutenir leur expansion, des quantités massives d’énergie seront requises (y compris des sources énergétiques nouvelles et plus efficaces). La construction d’infrastructures autour du matériel, des logiciels et de la production énergétique deviendra un domaine clé de création de valeur. Par exemple, des entreprises du portefeuille USV comme Radiant, Blixt, Lydian et Glow innovent déjà dans la génération et la gestion de l’énergie. De plus, des opportunités existeront pour soutenir des architectures de modèles basées sur des voies technologiques alternatives, telles que l’entraînement décentralisé, qui pourraient s’avérer gagnantes à long terme.
L’essor des modèles spécialisés : quadrant supérieur gauche
(Note de TechFlow : Un modèle spécialisé (Niche Model) désigne un modèle d’intelligence artificielle conçu pour répondre à des besoins spécifiques ou opérer dans un domaine particulier. Contrairement aux modèles généralistes (comme les grands modèles linguistiques), les modèles spécialisés sont optimisés pour un secteur, une tâche ou un jeu de données précis, offrant ainsi une plus grande précision et expertise.)
Dans le quadrant supérieur gauche, bien que l’écosystème reste fermé, le progrès technologique ralentit, créant ainsi des opportunités pour des modèles spécialisés comblant les lacunes des grands modèles fondamentaux. Nous observons déjà cette tendance dans plusieurs domaines, notamment la biotechnologie, la santé, la robotique, l’analyse des émotions, les jeux de données personnalisés ou les données du monde physique. Certains de ces domaines ont déjà attiré des investissements de la part d’USV. Ici, les données sont plus précises et ciblées, et l’utilité des modèles est plus clairement définie. En restreignant leur champ d’application et en augmentant leur spécialisation, ces modèles gagnent fortement en précision et en praticité. Dans ce quadrant, nous assisterons à l’émergence de nombreux modèles spécialisés leaders dans leurs domaines respectifs, devenant des briques fondatrices essentielles.
Applications à effets de réseau : quadrant supérieur droit
Dans le quadrant supérieur droit, le progrès technologique des grands modèles ralentit, mais l’écosystème demeure ouvert. Les modèles présentent des limites inhérentes, et leurs cas d’usage sont plus circonscrits, offrant ainsi aux startups l’opportunité de transformer l’IA en produits applicatifs construits par-dessus.
Ce scénario n’est pas étranger à l’écosystème du capital-risque. Il ne s’agit pas seulement d’une percée technique, mais aussi d’un test d’imagination. L’opportunité réside dans la refonte des interactions entre humains et IA, transformant ainsi notre manière de travailler et de vivre. Nous pouvons anticiper l’apparition de nouvelles applications, couches d’assistance et interfaces interactives qui révolutionneront radicalement nos façons d’apprendre, de faire de la recherche, de prodiguer des soins, de créer, de nous divertir, de socialiser, d’exécuter des tâches ou de gérer des activités. Grâce à un accès plus direct aux utilisateurs, apprenants, patients ou clients, les coûts chuteront fortement et l’accessibilité augmentera considérablement.
Comme lors des cycles technologiques précédents, de nombreux développeurs se disputeront les mêmes opportunités. Ainsi, les effets de réseau – qu’ils reposent sur la croissance des utilisateurs ou sur l’accumulation de données – deviendront des leviers cruciaux pour accumuler et protéger la valeur centrale de l’entreprise.
Une IA véritablement ouverte : quadrant inférieur droit
Si les modèles progressent rapidement au sein d’un écosystème ouvert, alors nous entrons dans le scénario le plus imaginatif : une multitude de modèles super-intelligents, en constante évolution rapide, interagissant fréquemment entre eux à un haut niveau de compétence.
Dans ce cas, de nombreux modèles ouverts domineront leurs marchés respectifs, mais ils auront besoin d’outils permettant des interactions efficaces entre eux. Dans un monde dominé par des agents autonomes (agents d’IA), ces derniers devront effectuer des transactions fréquentes. La cryptomonnaie pourrait alors devenir la forme monétaire la plus simple et flexible pour les échanges entre agents, avantageant ainsi les jetons eux-mêmes, les infrastructures décentralisées, et des protocoles d’interaction comme Farcaster. On peut imaginer un avenir où d’innombrables agents dotés de portefeuilles et de budgets propres effectueront régulièrement des transactions dans une économie numérique.
Synthèse
Ce cadre, bien que simplifié, offre indéniablement un point de départ utile à la réflexion. Chaque quadrant favorise des approches différentes, susceptibles de briller dans un contexte donné. En particulier, les produits capables de susciter de nouveaux comportements chez les utilisateurs, de créer de la valeur inédite et d’encourager une adoption active auront un potentiel exceptionnel de création de valeur.
Cette segmentation en quadrants aide notre équipe à approfondir sa réflexion pendant cette période incertaine : « Quelles conditions doivent être remplies pour qu’une stratégie donnée prenne véritablement l’avantage ? »
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