Quelles perspectives de développement le cas Lilli de McKinsey offre-t-il pour le marché d'IA des entreprises ?
TechFlow SélectionTechFlow Sélection
Quelles perspectives de développement le cas Lilli de McKinsey offre-t-il pour le marché d'IA des entreprises ?
Contrairement aux progrès passés fondés sur le monopole des ressources en puissance de calcul et en algorithmes, le fait que le marché se concentre désormais sur le calcul en périphérie combiné à de petits modèles stimulera davantage la vitalité du marché.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesRédaction : Haotian
Le cas Lilli de McKinsey offre une orientation stratégique clé pour le marché de l'IA en entreprise : les opportunités potentielles du calcul en périphérie (edge computing) combiné aux petits modèles. Cet assistant IA, intégrant 100 000 documents internes, a non seulement atteint un taux d'adoption de 70 % parmi les employés, mais est également utilisé en moyenne 17 fois par semaine, une fidélité rare dans les outils professionnels. Voici mes réflexions :
1) La sécurité des données en entreprise est un point critique : les actifs informationnels centraux accumulés par McKinsey en 100 ans, ainsi que les données spécifiques accumulées par certaines PME, présentent une forte sensibilité. Ils ne peuvent pas être traités sur le cloud public. Trouver un équilibre entre « garder les données en local » et « ne pas sacrifier les capacités d’IA » constitue une demande réelle du marché. Le calcul en périphérie est une piste prometteuse ;
2) Les petits modèles spécialisés remplaceront les grands modèles généraux : les entreprises n’ont pas besoin d’un modèle généraliste aux « milliards de paramètres et à tout faire », mais d’un assistant spécialisé capable de répondre précisément à des questions dans un domaine spécifique. En comparaison, il existe un conflit naturel entre la généralité et la profondeur spécialisée des grands modèles, ce qui fait que les scénarios professionnels privilégient souvent les petits modèles ;
3) Équilibre entre coûts d’infrastructure IA interne et appels API : bien que la combinaison edge computing et petits modèles implique un investissement initial élevé, elle réduit nettement les coûts opérationnels à long terme. Imaginez qu’un grand modèle d’IA utilisé intensivement par 45 000 employés repose sur des appels API : la dépendance, l’échelle d’utilisation et la montée en charge rendraient alors la création d’une infrastructure IA interne un choix rationnel pour les grandes et moyennes entreprises ;
4) De nouvelles opportunités sur le marché du matériel périphérique : l’entraînement des grands modèles dépend fortement des GPU haut de gamme, mais les besoins matériels pour l’inférence en périphérie sont totalement différents. Les processeurs optimisés pour l’IA en périphérie développés par des fabricants comme Qualcomm ou MediaTek connaissent désormais un moment favorable. Quand chaque entreprise voudra créer son propre « Lilli », les puces d’IA en périphérie conçues pour une faible consommation et une haute efficacité deviendront des infrastructures essentielles ;
5) Le marché web3 décentralisé d’IA se renforce simultanément : une fois que la demande des entreprises en matière de puissance de calcul, d’ajustement fin (fine-tuning) et d’algorithmes pour les petits modèles sera stimulée, la gestion des ressources deviendra un problème. Une allocation centralisée des ressources deviendra difficile, créant ainsi une forte demande pour des réseaux décentralisés de fine-tuning de petits modèles IA, des plateformes décentralisées de services de calcul, etc. ;
Alors que le marché discute encore des limites des capacités générales de l’AGI, on constate avec satisfaction que de nombreux utilisateurs professionnels explorent déjà la valeur pratique de l’IA. Clairement, par rapport aux avancées monopolistiques basées autrefois sur la puissance de calcul et les algorithmes, recentrer le marché sur l’edge computing et les petits modèles générera une vitalité bien plus grande.
Bienvenue dans la communauté officielle TechFlow
Groupe Telegram :https://t.me/TechFlowDaily
Compte Twitter officiel :https://x.com/TechFlowPost
Compte Twitter anglais :https://x.com/BlockFlow_News
Haotian | CryptoInsight
