L’acte II de l’IA générative

xguru · 2023-09-25T11:06:45+09:00

Mise à jour de la cartographie du marché de l’IA générative que Sequoia avait dressée il y a un an « Nous pensions que l’IA générative provoquerait un changement fondamental de plateforme dans la tech, et la tempête a bel et bien éclaté. » Le moment de l’explosion cambrienne de l’innovation s’est construit sur plusieurs décennies 60 ans de loi de Moore ont apporté une puissance de calcul capable de traiter des données à l’échelle de l’exaflop 40 ans d’Internet ont fourni des données d’entraînement représentant des milliers de milliards de tokens 20 ans de mobile/cloud ont mis un superordinateur dans la main de chacun L’accumulation de ces avancées technologiques sur plusieurs décennies a créé les conditions nécessaires à l’envol de l’IA générative L’ascension de ChatGPT a été l’étincelle qui a mis le feu aux poudres Elle a ravivé une ferveur d’innovation d’une intensité rarement vue depuis les débuts d’Internet Bientôt, l’enthousiasme autour de l’IA s’est transformé en hystérie à la frontière du délire (Borderline Hysteria) Soudain, toutes les entreprises sont devenues des « AI Copilot » Les boîtes mail ont été inondées de pitches du type « AI Salesforce », « AI Adobe », « AI Instagram » Des seed rounds de $100M avant même l’existence d’un produit ont été refusés Le secteur s’est enlisé dans une frénésie insoutenable de levées de fonds, guerre des talents et approvisionnement en GPU Naturellement, des fissures ont commencé à apparaître Artistes, écrivains et chanteurs ont contesté la légitimité de la propriété intellectuelle générée par les machines Les questions d’éthique, de régulation et de légitimité de la superintelligence ont monopolisé Washington Le plus inquiétant est que des murmures ont commencé à circuler dans la Silicon Valley selon lesquels l’IA générative n’est peut-être pas réellement utile Les produits sont restés très loin des attentes, comme le montre une rétention utilisateur désastreuse La demande finale a commencé à stagner pour de nombreuses applications Était-ce encore un autre cycle de vaporware ? L’été de mécontentement autour de l’IA a rappelé les débuts d’Internet, pour le plus grand plaisir des critiques Comme l’avait dit un économiste en 1998 : « D’ici 2005, il deviendra évident que l’impact d’Internet sur l’économie n’est pas supérieur à celui du fax. » Malgré ce bruit, cette hystérie, cette incertitude et ce climat de frustration, l’IA générative a déjà connu un démarrage plus réussi que le SaaS et généré plus de $1b de revenus rien que dans les startups Le marché du SaaS a mis des années, et non quelques mois, à atteindre une taille comparable Certains produits sont déjà devenus célèbres ChatGPT est devenu l’application à la croissance la plus rapide chez les étudiants et les développeurs Midjourney est devenu une muse créative collective, générant des centaines de millions de dollars de revenus avec une équipe de seulement 11 personnes Character a popularisé l’IA de divertissement et de companionship, en créant une application « sociale » sur laquelle les utilisateurs passent en moyenne deux heures Mais malgré ces premiers signes de succès beaucoup d’entreprises IA n’ont ni product-market fit ni avantage concurrentiel durable et la réalité demeure : la vitalité globale de l’écosystème IA n’est pas soutenable Vers l’acte II La première année du lancement de l’IA générative, « Act 1 », a commencé par une logique « Technology-out » Nous avons découvert un nouveau « marteau », les foundation models, et une vague d’apps inédites est apparue pour faire des démonstrations légères de cette nouvelle technologie impressionnante Nous pensons maintenant que le marché entre dans « Act 2 », une phase « Customer-back » Dans l’acte II, il s’agira de résoudre de bout en bout des problèmes humains Contrairement aux premières apps lancées, ces produits tendent à utiliser les foundation models comme une composante d’une solution complète, et non comme la solution entière Ils introduisent de nouvelles interfaces d’édition pour rendre les workflows plus robustes et améliorer les résultats Ils sont souvent multimodaux Le marché a déjà commencé à passer de l’acte I à l’acte II Harvey, qui crée des LLM sur mesure pour des cabinets d’avocats d’élite Glean, qui crawl et indexe les espaces de travail afin d’ancrer davantage l’IA générative dans le travail quotidien Character et Ava, qui construisent des compagnons numériques Cartographie du marché Contrairement à la carte de l’an dernier, cette édition est organisée par cas d’usage plutôt que par modalité de modèle Cela reflète deux tendances majeures du marché l’IA générative évolue d’un « marteau technologique » vers de « vrais cas d’usage et de la valeur » les applications d’IA générative deviennent de plus en plus « multimodales » The Generative AI Market Map (v3) Consumer Entertainment / Companionship : Character.ai, Inflection, CHAI, LUZIA, Tiktok Social : airchat, Can of Soup, AVA/GOSH, Instagram, WhatsApp Avatar Generators: Remini, Lensa Education : Speak, Ello, studdy Music : splash, BandLab SongStarter, Endel, Suno, okio, Audialab, AIVA, TuneFlow, Mebert, Harmonai, boomy, SONIFY, Spotify Medical Advice : Med-PaLM, XYLA Relationships : meeno , RIZZ Personal Assistant : milo Gaming : AI Dungeon, inworld, Scenario, Leronardo.Ai, Layer, astroblox, Epic Games, Unity, ROBLOX Enterprise: Horizontal Search / Knowledge : glean, cohere, Dust Marketing : attentive, Muliny, Jasper, copy.ai, Tawin, Writer, Rytr, anyword, copysmith, Hypotenuse AI, Writesonic RPA / Automation: zapier, Forge, DeepOpinion, ADEPT, Orby AI, axiom.ai, Ui Path, Google Duet AI, Kognitos, Automation Anywhere Sales : GONG, Clari, Apollo.io, tavus, Day.ai, unify, LAVENDER, Telescope, HubSpot, Salesforce, clay Design : Adobe, Recraft, modyfi, Picsart, Figma, Kittl, Canva, Visual Electric Customer Support : Maven AGI, CRESTA, Slang.ai, GENESYS, Zendesk Productivity : Notion, tome, LEX, Microsoft 365 Copilot, Google Duet AI Data Science : chatGPT Code Interpreter, seek, Wisdom AI, Hex Magic, Turntable, Tableau, Looker, Arcwise Software Engineering / Code Gen. : GitHub Copilot, replit, Cody, Cursor, FACTORY, CodeGen, codeium, tabnine, Magic, warp Enterprise: Vertical HealthCare : Ambience, MEMORA HEALTH, DeepScribe, Hippocratic AI, abridge, Co:Helm, Nabla, ATROPOSHEALTH, LATENT, GLASS, Athelas Legal : Harvey, Ironclad, EvenUp, casetext, PINCITES BIO : Inceptive, Cradle Financial Services : Hebbia, pilot Translation: LILT Prosumer General Search / Knowledge : ChatGPT, ANTHROPIC Claude, perplexity, YOU, Google Bard, Poe Virtual Avatars : synthesia, D-ID Autonomous Agents : Open Interpreter, Autogpt, BabyAGI Video Creation / Editing : runway, VEED.IO, PIKA LABS, captions, descript, loom, Adobe Premiere Pro, dream, TikTok Voice : IIElevenLabs, RESEMBLE.AI, WELLSAID, MURF.AI, PlayHT, coqui, descript 3D : Mirage, Spline, Physna Browser Copilots / Automation / Assistant : Rewind, MULTI-ON, Minion AI, new COMPUTER Image Creation / Editing : Figma Midjourney, stability.ai, Ideogram, Lexica, PLAYGROUND, Adobe Firefly, Picsart, PhotoRoom The Generative AI Infrastructure Stack Production Monitoring & Observability LLM OPS : LangSmith, PromptLayer, Weights & Biases Observability, Monitoring, Alerting : arize, fiddler, Helicone, DATADOG, Amplitude, baserun, GANTRY, Vellum User Analytics : Aquarium Firewalls : Arthur Shield, ROBUST INTELLIGENCE Apps & Workflows Retool, Streamlit, gradio Developer Tools/Infra Application Frameworks : LangChain, FIXIE Data Management : mindsdb, UNSTRUCTURED, LlamaIndex, Neum AI Vector Databases : Pinecone, milvus, Weaviate, supabase, chroma, Qdrant, MongoDB Model Tuning Model Training & Fine Tuning : Weights & Biases, Amazon SageMaker, Fireworks.ai, anyscale, Hugging Face Data Labeling : scale, surge, Snorkel Synthetic Data : gretel Compute & Inference GPU Supply : CoreWeave, together.ai, AWS, Lambda, CrusoeCloud, FOUNDRY, ARMADA, Google Cloud, Azure PAAS : Replicate, baseten, RunPod, Modal, BANANA, Lepton AI Foundation Models TEXT : GPT-4, Claude, cohere, Llama 2, Falcon, Mistral AI, contextual-ai, Hugging Face, AI21 labs IMAGE : Midjourney, Stable Diffusion VIDEO : Stable Diffusion AUDIO : IIElevenLabs, RESEMBLE.AI, WELLSAID, MURF.AI, PlayHT, Bark, descript 3D : intel, nVIDIA, Luma AI CODE : Codex, CodeGen, StarCoder Open Source : Hugging Face

(sequoiacap.com)

28 points par xguru 2023-09-25 | 2 commentaires | Partager sur WhatsApp

Mise à jour de la cartographie du marché de l’IA générative que Sequoia avait dressée il y a un an
« Nous pensions que l’IA générative provoquerait un changement fondamental de plateforme dans la tech, et la tempête a bel et bien éclaté. »
Le moment de l’explosion cambrienne de l’innovation s’est construit sur plusieurs décennies
- 60 ans de loi de Moore ont apporté une puissance de calcul capable de traiter des données à l’échelle de l’exaflop
- 40 ans d’Internet ont fourni des données d’entraînement représentant des milliers de milliards de tokens
- 20 ans de mobile/cloud ont mis un superordinateur dans la main de chacun
L’accumulation de ces avancées technologiques sur plusieurs décennies a créé les conditions nécessaires à l’envol de l’IA générative
L’ascension de ChatGPT a été l’étincelle qui a mis le feu aux poudres
- Elle a ravivé une ferveur d’innovation d’une intensité rarement vue depuis les débuts d’Internet
Bientôt, l’enthousiasme autour de l’IA s’est transformé en hystérie à la frontière du délire (Borderline Hysteria)
- Soudain, toutes les entreprises sont devenues des « AI Copilot »
- Les boîtes mail ont été inondées de pitches du type « AI Salesforce », « AI Adobe », « AI Instagram »
- Des seed rounds de $100M avant même l’existence d’un produit ont été refusés
- Le secteur s’est enlisé dans une frénésie insoutenable de levées de fonds, guerre des talents et approvisionnement en GPU
Naturellement, des fissures ont commencé à apparaître
- Artistes, écrivains et chanteurs ont contesté la légitimité de la propriété intellectuelle générée par les machines
- Les questions d’éthique, de régulation et de légitimité de la superintelligence ont monopolisé Washington
- Le plus inquiétant est que des murmures ont commencé à circuler dans la Silicon Valley selon lesquels l’IA générative n’est peut-être pas réellement utile
- Les produits sont restés très loin des attentes, comme le montre une rétention utilisateur désastreuse
- La demande finale a commencé à stagner pour de nombreuses applications
- Était-ce encore un autre cycle de vaporware ?
L’été de mécontentement autour de l’IA a rappelé les débuts d’Internet, pour le plus grand plaisir des critiques
- Comme l’avait dit un économiste en 1998 : « D’ici 2005, il deviendra évident que l’impact d’Internet sur l’économie n’est pas supérieur à celui du fax. »
Malgré ce bruit, cette hystérie, cette incertitude et ce climat de frustration, l’IA générative a déjà connu un démarrage plus réussi que le SaaS et généré plus de $1b de revenus rien que dans les startups
- Le marché du SaaS a mis des années, et non quelques mois, à atteindre une taille comparable
- Certains produits sont déjà devenus célèbres
  - ChatGPT est devenu l’application à la croissance la plus rapide chez les étudiants et les développeurs
  - Midjourney est devenu une muse créative collective, générant des centaines de millions de dollars de revenus avec une équipe de seulement 11 personnes
  - Character a popularisé l’IA de divertissement et de companionship, en créant une application « sociale » sur laquelle les utilisateurs passent en moyenne deux heures
Mais malgré ces premiers signes de succès
- beaucoup d’entreprises IA n’ont ni product-market fit ni avantage concurrentiel durable
- et la réalité demeure : la vitalité globale de l’écosystème IA n’est pas soutenable

Vers l’acte II

La première année du lancement de l’IA générative, « Act 1 », a commencé par une logique « Technology-out »
Nous avons découvert un nouveau « marteau », les foundation models, et une vague d’apps inédites est apparue pour faire des démonstrations légères de cette nouvelle technologie impressionnante
Nous pensons maintenant que le marché entre dans « Act 2 », une phase « Customer-back »
- Dans l’acte II, il s’agira de résoudre de bout en bout des problèmes humains
- Contrairement aux premières apps lancées, ces produits tendent à utiliser les foundation models comme une composante d’une solution complète, et non comme la solution entière
- Ils introduisent de nouvelles interfaces d’édition pour rendre les workflows plus robustes et améliorer les résultats
- Ils sont souvent multimodaux
Le marché a déjà commencé à passer de l’acte I à l’acte II
- Harvey, qui crée des LLM sur mesure pour des cabinets d’avocats d’élite
- Glean, qui crawl et indexe les espaces de travail afin d’ancrer davantage l’IA générative dans le travail quotidien
- Character et Ava, qui construisent des compagnons numériques

Cartographie du marché

Contrairement à la carte de l’an dernier, cette édition est organisée par cas d’usage plutôt que par modalité de modèle
Cela reflète deux tendances majeures du marché
- l’IA générative évolue d’un « marteau technologique » vers de « vrais cas d’usage et de la valeur »
- les applications d’IA générative deviennent de plus en plus « multimodales »

The Generative AI Market Map (v3)

Consumer
- Entertainment / Companionship : Character.ai, Inflection, CHAI, LUZIA, Tiktok
- Social : airchat, Can of Soup, AVA/GOSH, Instagram, WhatsApp
- Avatar Generators: Remini, Lensa
- Education : Speak, Ello, studdy
- Music : splash, BandLab SongStarter, Endel, Suno, okio, Audialab, AIVA, TuneFlow, Mebert, Harmonai, boomy, SONIFY, Spotify
- Medical Advice : Med-PaLM, XYLA
- Relationships : meeno , RIZZ
- Personal Assistant : milo
- Gaming : AI Dungeon, inworld, Scenario, Leronardo.Ai, Layer, astroblox, Epic Games, Unity, ROBLOX
Enterprise: Horizontal
- Search / Knowledge : glean, cohere, Dust
- Marketing : attentive, Muliny, Jasper, copy.ai, Tawin, Writer, Rytr, anyword, copysmith, Hypotenuse AI, Writesonic
- RPA / Automation: zapier, Forge, DeepOpinion, ADEPT, Orby AI, axiom.ai, Ui Path, Google Duet AI, Kognitos, Automation Anywhere
- Sales : GONG, Clari, Apollo.io, tavus, Day.ai, unify, LAVENDER, Telescope, HubSpot, Salesforce, clay
- Design : Adobe, Recraft, modyfi, Picsart, Figma, Kittl, Canva, Visual Electric
- Customer Support : Maven AGI, CRESTA, Slang.ai, GENESYS, Zendesk
- Productivity : Notion, tome, LEX, Microsoft 365 Copilot, Google Duet AI
- Data Science : chatGPT Code Interpreter, seek, Wisdom AI, Hex Magic, Turntable, Tableau, Looker, Arcwise
- Software Engineering / Code Gen. : GitHub Copilot, replit, Cody, Cursor, FACTORY, CodeGen, codeium, tabnine, Magic, warp
Enterprise: Vertical
- HealthCare : Ambience, MEMORA HEALTH, DeepScribe, Hippocratic AI, abridge, Co:Helm, Nabla, ATROPOSHEALTH, LATENT, GLASS, Athelas
- Legal : Harvey, Ironclad, EvenUp, casetext, PINCITES
- BIO : Inceptive, Cradle
- Financial Services : Hebbia, pilot
- Translation: LILT
Prosumer
- General Search / Knowledge : ChatGPT, ANTHROPIC Claude, perplexity, YOU, Google Bard, Poe
- Virtual Avatars : synthesia, D-ID
- Autonomous Agents : Open Interpreter, Autogpt, BabyAGI
- Video Creation / Editing : runway, VEED.IO, PIKA LABS, captions, descript, loom, Adobe Premiere Pro, dream, TikTok
- Voice : IIElevenLabs, RESEMBLE.AI, WELLSAID, MURF.AI, PlayHT, coqui, descript
- 3D : Mirage, Spline, Physna
- Browser Copilots / Automation / Assistant : Rewind, MULTI-ON, Minion AI, new COMPUTER
- Image Creation / Editing : Figma Midjourney, stability.ai, Ideogram, Lexica, PLAYGROUND, Adobe Firefly, Picsart, PhotoRoom

The Generative AI Infrastructure Stack

Production Monitoring & Observability
- LLM OPS : LangSmith, PromptLayer, Weights & Biases
- Observability, Monitoring, Alerting : arize, fiddler, Helicone, DATADOG, Amplitude, baserun, GANTRY, Vellum
- User Analytics : Aquarium
- Firewalls : Arthur Shield, ROBUST INTELLIGENCE
Apps & Workflows
- Retool, Streamlit, gradio
Developer Tools/Infra
- Application Frameworks : LangChain, FIXIE
- Data Management : mindsdb, UNSTRUCTURED, LlamaIndex, Neum AI
- Vector Databases : Pinecone, milvus, Weaviate, supabase, chroma, Qdrant, MongoDB
Model Tuning
- Model Training & Fine Tuning : Weights & Biases, Amazon SageMaker, Fireworks.ai, anyscale, Hugging Face
- Data Labeling : scale, surge, Snorkel
- Synthetic Data : gretel
Compute & Inference
- GPU Supply : CoreWeave, together.ai, AWS, Lambda, CrusoeCloud, FOUNDRY, ARMADA, Google Cloud, Azure
- PAAS : Replicate, baseten, RunPod, Modal, BANANA, Lepton AI
Foundation Models
- TEXT : GPT-4, Claude, cohere, Llama 2, Falcon, Mistral AI, contextual-ai, Hugging Face, AI21 labs
- IMAGE : Midjourney, Stable Diffusion
- VIDEO : Stable Diffusion
- AUDIO : IIElevenLabs, RESEMBLE.AI, WELLSAID, MURF.AI, PlayHT, Bark, descript
- 3D : intel, nVIDIA, Luma AI
- CODE : Codex, CodeGen, StarCoder
- Open Source : Hugging Face

2 commentaires

laeyoung 2023-09-26

La partie DAU/MAU absente du résumé m’a personnellement marqué. Dire que ChatGPT n’est qu’à 14 %. BingChat, plus accessible, doit sûrement être plus haut, non ?

xguru 2023-09-25

Generative AI : la cartographie du marché de l’IA générative établie par Sequoia