Comprendre le nouveau cycle mondial de l'IA grâce à la gratuité simultanée de Wenxin Yiyan et de ChatGPT
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Comprendre le nouveau cycle mondial de l'IA grâce à la gratuité simultanée de Wenxin Yiyan et de ChatGPT
Vers où l'IA va-t-elle évoluer ? La réponse se trouve dans ces quatre mots : « l'ère de la réduction des coûts ».
Dédié à des analyses Web3 approfondiesSource :Naojiti
En 2025, l'engouement mondial pour l'IA continue de croître. L'impact des grands modèles s'étend à la production, la vie quotidienne, les activités culturelles et sociales, ainsi qu'à tous les aspects des marchés financiers. On ressent vaguement que l'industrie de l'IA est en pleine transformation accélérée. Sa logique opérationnelle et les relations d'offre et de demande industrielles sont en train de s'intégrer et de se restructurer rapidement. Mais quelle est la véritable nature de ces changements ? Quel est le dernier consensus mondial sur le développement de l'industrie de l'IA ? Là encore, certaines zones d'ombre persistent.
Pour bien comprendre les nouveaux changements dans la technologie et l'industrie de l'IA, il est essentiel de s'appuyer sur les analyses des leaders technologiques et sur les tendances du secteur. Le 11 février, le sommet World Governments Summit 2025 s'est tenu à Dubaï, aux Émirats arabes unis. Les fondateurs et dirigeants de grandes entreprises technologiques telles que Robin Li de Baidu, Sundar Pichai de Google, et Elon Musk de Tesla et xAI ont partagé leurs dernières perspectives et prévisions concernant l'industrie de l'IA.
Ces leaders technologiques s'accordent tous sur un point : les grands modèles entrent dans une phase cruciale de réduction des coûts. Par exemple, Robin Li a déclaré : « Nous vivons une époque passionnante. Autrefois, avec la loi de Moore, on disait que toutes les 18 mois, la performance doublait et le coût était divisé par deux. Aujourd'hui, quand on parle de grands modèles linguistiques, on peut dire que tous les 12 mois, le coût d'inférence diminue de plus de 90 %. »
En corrélation avec ce consensus mondial sur la baisse des coûts des grands modèles, les deux principaux modèles linguistiques respectivement en Chine et en Occident — Ernie Bot et ChatGPT — ont annoncé le 13 février leur gratuité. On pourrait donc affirmer qu'il est indispensable de comprendre la tendance et la logique derrière cette baisse des coûts afin de prévoir l'évolution future de l'IA à l'échelle mondiale.
Partons donc de cette rencontre des leaders technologiques à Dubaï, combinée aux récents mouvements de sociétés comme Baidu et OpenAI, pour approfondir la nécessité pour les grands modèles d'entrer dans une phase de réduction des coûts, ainsi que les moteurs industriels qui en découlent.
Où l'IA va-t-elle se diriger dans les prochains temps ? La réponse réside dans ces quatre mots : « l'ère de la réduction des coûts ».
Nous devons d'abord formuler ce jugement : toute innovation de niveau technologique généralisé doit nécessairement traverser quatre étapes — phase expérimentale, phase d'utilisation coûteuse, phase de réduction des coûts, puis phase de diffusion généralisée.
L'exemple le plus parlant est celui de l'électricité domestique. Après qu'Edison et d'autres inventeurs eurent mis au point l'ampoule électrique, pendant longtemps on a considéré qu'un générateur individuel était indispensable dans chaque foyer. Cependant, le coût élevé et les risques importants liés à la production d'électricité domestique étaient insupportables pour la plupart des ménages. Cette période correspond à une innovation effective mais trop coûteuse, difficile à appliquer.
Alors sont apparus le transport haute tension et les réseaux électriques régionaux. Chaque foyer n'avait plus besoin d'un système de production indépendant, et le coût par kilowattheure a fortement baissé. À ce moment-là seulement, l'électricité domestique et l'éclairage se sont réellement répandus. Aujourd'hui, les grands modèles linguistiques arrivent précisément à ce moment-clé de réduction des coûts, semblable à l'apparition du "réseau électrique".
Lors du World Governments Summit 2025, le ministre émirati de l'IA, Omar Sultan AI Olama, a dialogué avec Robin Li. Ce dernier a souligné qu'en regardant les derniers siècles, la majorité des innovations étaient liées à la réduction des coûts, pas seulement dans le domaine de l'IA ou de l'informatique : « Si vous parvenez à réduire les coûts d’un certain montant ou d’un certain pourcentage, cela signifie que votre productivité augmente du même pourcentage. Je pense que c’est presque l’essence même de l’innovation. Et aujourd’hui, la vitesse de l’innovation est bien plus rapide qu’auparavant. »
Dans le dernier cycle, les coûts d'entraînement et d'inférence des grands modèles ont chuté rapidement. Cela ne veut pas dire que les innovations coûteuses précédentes étaient inutiles. Bien au contraire, c'est grâce aux investissements massifs dans les infrastructures IA que les innovations ultérieures peuvent désormais s'appuyer sur une base solide pour tester et explorer. De même, c'est parce que les lois d'échelle (Scaling Laws) ont été découvertes et appliquées, permettant de former des grands modèles de très haute qualité, que l'on peut désormais chercher à réduire les coûts et optimiser l'architecture des modèles. Comme l'ampoule est venue avant le réseau électrique, ces deux phases ne peuvent pas s'intervertir.
Grâce à l'impulsion continue donnée aux grands modèles linguistiques, les principales entreprises mondiales d'IA ont toutes constaté la faisabilité d'une baisse des coûts.
Par exemple, Sundar Pichai, PDG de Google, a déclaré lors du récent sommet Action for AI à Paris que la technologie IA progresse rapidement, notamment par une forte diminution des coûts. En 18 mois, le coût de traitement des tokens est passé de 4 dollars par million à 13 cents, soit une baisse de 97 %.
Quelques jours auparavant, Sam Altman, fondateur d'OpenAI, affirmait sur les réseaux sociaux : « Le coût d'utilisation d'un niveau spécifique d'intelligence artificielle diminue d'environ un facteur 10 tous les 12 mois, et des prix plus bas entraînent davantage d'utilisations. »
Cela signifie que des entreprises leaders mondiales comme Baidu, Google et OpenAI constatent toutes la possibilité d'une chute annuelle rapide des coûts des grands modèles. La réduction des coûts de l'innovation en IA implique que les grands modèles de base et les applications natives IA connaîtront une croissance plus rapide. Comme à l'ère d'Internet où une simple application pouvait déclencher une tendance, nous allons assister à une floraison d'applications et de modèles IA, selon le principe du « petit effort, grand miracle ».
Il s'agit d'une évolution inévitable des grands modèles, qui propulsera le marché de l'IA vers une nouvelle étape : des modèles performants offerts gratuitement.
L'entrée des grands modèles dans une phase de réduction des coûts nous réserve de nombreuses surprises : l'apparition de nouveaux modèles impressionnants, mais aussi une diffusion plus large grâce à la gratuité des modèles matures. Soutenue par la baisse des coûts, l'offre gratuite des grands modèles les plus avancés et techniquement aboutis devient un nouveau consensus dans le monde de l'IA.
Le fait marquant illustrant cette tendance est l'annonce simultanée, le 13 février, de la gratuité d'Ernie Bot et de ChatGPT.
Avec la mise à jour continue du modèle Ernie et la baisse constante des coûts, le site officiel d'Ernie Bot annonce que, à partir du 1er avril à 0h, son service sera totalement gratuit. Tous les utilisateurs, via PC ou application mobile, pourront profiter des derniers modèles de la série Ernie, ainsi que de fonctionnalités avancées comme le traitement de documents très longs, la recherche professionnelle améliorée, le dessin artistique par IA, et les conversations multilingues.
Par ailleurs, Ernie Bot lance dès aujourd'hui sa fonction de recherche approfondie, dotant le modèle d'une capacité accrue de planification réfléchie et d'appel aux outils. Il pourra fournir des réponses de niveau expert et traiter des tâches complexes dans divers scénarios, avec entrées et sorties multimodales.
De l'autre côté de l'océan, OpenAI a révélé les dernières avancées de GPT-4.5 et GPT-5, annonçant que la version gratuite de ChatGPT pourra utiliser illimitément GPT-5 en configuration standard d'intelligence. Précédemment, OpenAI avait déjà ouvert ChatGPT Search à tous, sans besoin d'inscription.
Plus tôt encore, Google a annoncé l'ouverture au public de son dernier modèle Gemini 2.0, incluant trois versions : Flash, Pro Experimental et Flash-Lite.
On voit clairement qu'avec la baisse des coûts des grands modèles, la gratuité devient un choix commun à l'échelle mondiale. Nous allons pouvoir utiliser les grands modèles à moindre coût, plus facilement, et leurs capacités omniprésentes et accessibles à tous vont, tout comme l'essor d'Internet, libérer une imagination infinie quant à leurs applications intelligentes.
Face à cette vague d'accessibilité universelle de l'IA et à la tendance à la baisse des coûts, quelles nouvelles orientations l'IA va-t-elle prendre pour les entreprises, les développeurs et les particuliers ? Là encore, les initiatives de Baidu tracent déjà une feuille de route.
Lorsque les grands modèles entrent dans l'ère de la réduction des coûts, les entreprises doivent ajuster rapidement leur stratégie pour mieux répondre aux attentes du marché et des utilisateurs. Quelles opportunités pouvons-nous identifier dans cette ère de baisse des coûts ? Les actions de Baidu nous fournissent déjà des réponses. Dans un cycle dominé par la réduction des coûts et l'accessibilité, trois opportunités sont particulièrement cruciales :
1. Continuer le développement des infrastructures IA.
La baisse des coûts des grands modèles ne signifie pas que les investissements dans les infrastructures peuvent s'arrêter. Au contraire, la réduction des coûts ouvre de nouveaux espaces de développement et attire un nombre croissant d'utilisateurs. Un investissement efficace dans les infrastructures restera la pierre angulaire de l'innovation durable et de la démocratisation de l'IA. Robin Li estime qu'il faut continuer d'investir dans les puces, les centres de données et les infrastructures cloud pour construire des modèles de nouvelle génération plus performants et intelligents. De la puce Kunlun au framework de deep learning PaddlePaddle, en passant par les grands modèles de base et le cloud intelligent de Baidu, l'entreprise intensifie ses investissements dans une infrastructure IA complète et robuste.
2. Explorer les applications natives IA.
Les grands modèles linguistiques constituent certes une forme d'application précieuse, mais les capacités de l'IA vont bien au-delà. En prenant les grands modèles comme base, explorer de nouvelles formes et fonctionnalités d'applications natives IA constituera la prochaine grande priorité du secteur. Les utilisateurs peuvent s'attendre à une explosion colorée d'applications natives IA. Pour les entreprises et les développeurs, intégrer les capacités des grands modèles au niveau applicatif reste l'opportunité la plus centrale.
Dans le domaine des applications natives IA, Baidu a déjà obtenu plusieurs réussites notables : l'application Baidu, Baidu Wenku et la plateforme d'agents intelligents Ernie démontrent déjà des avantages. Robin Li estime que, même au stade actuel, les grands modèles linguistiques créent déjà une valeur massive dans divers scénarios, tout en insistant sur l'importance de créer de la valeur au niveau applicatif.
3. Développer les grands modèles de prochaine génération.
La baisse continue des coûts d'entraînement et d'inférence des grands modèles rend possible la création de modèles encore plus puissants et performants. Les grands modèles de prochaine génération seront les pionniers de l'évolution continue de l'industrie IA, servant d'axe central reliant infrastructures et applications.
À ce stade, les géants occidentaux comme OpenAI ont déjà dévoilé leurs plans pour les prochains modèles. Selon un article de CNBC daté du 12 février, Baidu prévoit de lancer son nouveau modèle d'intelligence artificielle Ernie 5.0 en deuxième partie d'année, avec d'importantes améliorations en matière de capacités multimodales.
Ernie 5.0 répond aux attentes mondiales en matière de rythme stratégique et de mise à niveau technologique pour les prochains grands modèles. Comment repousser les limites des capacités des grands modèles durant cette phase de réduction des coûts ? Voilà la question à laquelle Ernie 5.0 devra répondre.
Robin Li déclare : « Le progrès technologique est extrêmement rapide. Même si nous sommes satisfaits des réalisations jusqu'ici, imaginez la situation dans six mois ou deux ans : elle sera très différente. »
Avec des avancées fulgurantes en technologie et en infrastructures, la vitesse de développement de l'IA pourrait surprendre tout le monde. Réaliser de meilleurs résultats à moindre coût. Avec un petit levier, faire surgir un miracle plein de possibilités. Tel est peut-être le fondement du bel âge de l'intelligence.
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