- Prévisions de Sequoia Capital pour le secteur de l’IA en 2025
- 2024 a été la phase de « soupe primordiale » de l’IA, débordante de nouvelles idées et de possibilités.
- « Le potentiel est infini, mais cela reste encore informe. Il faut une vision pour le transformer en quelque chose de tangible et, à terme, d’influent. »
- 2025 sera l’année du tri des idées, de leur mise en œuvre concrète et de la vérification de ce qui fonctionne réellement
- Le potentiel de l’IA se cristallise progressivement sous une forme concrète et tangible
1. Les stratégies de différenciation des acteurs du LLM
- En 2024, la compétition visant à atteindre une qualité équivalente à GPT-4 a laissé cinq acteurs majeurs en lice :
- Microsoft/OpenAI, Amazon/Anthropic, Google, Meta, xAI.
- Stratégie commune : collecte massive de données, entraînement à grande échelle avec des GPU, optimisation des performances des architectures avant et après traitement
- Chaque entreprise développe en laboratoire des « superpouvoirs » distinctifs en vue de la prochaine étape de montée en échelle des LLM, avec une puissance de calcul multipliée par 10 ou plus
- En d’autres termes, chacune a choisi sa propre « arme »
- Google : « intégration verticale » — possession de chaque maillon de la chaîne de valeur, avec un contrôle total
- Le seul à disposer de ses propres puces (TPU), avec la possibilité de rivaliser avec les GPU de NVIDIA
- Des data centers internes et des systèmes d’entraînement de modèles
- Une puissante équipe de recherche interne
- OpenAI : « marque » — la marque la plus puissante du secteur de l’IA
- Leader des marchés grand public et entreprise grâce à la notoriété de ChatGPT et à ses revenus (3,6 milliards de dollars)
- Exploite sa notoriété pour creuser l’écart sur les marchés grand public et entreprise
- Anthropic : « acquisition de talents » — l’entreprise préférée des chercheurs en IA
- Recrutement de talents majeurs venus d’OpenAI (ex. : Jon Schulman, Durk Kingma, Jan Leike)
- Recrutement de Mike Kreiger, cofondateur d’Instagram, au poste de CPO
- Sous la direction de Dario Amodei, créateur de GPT-3
- Renforcement de l’innovation fondée sur les talents et du leadership en recherche
- xAI : « expansion des data centers » — un avantage infrastructurel fondé sur la philosophie selon laquelle « l’échelle fait tout »
- En tête sur la vitesse d’expansion des data centers grâce à un cluster de 100 000 GPU
- Le prochain jalon pour xAI et ses concurrents sera des clusters de 200 000 puis 300 000 unités
- Meta : « open source » — accélération de l’innovation et de l’adoption via l’open source
- Large potentiel de déploiement grâce aux modèles Llama et à sa stratégie open source
- S’appuie sur le réseau de distribution d’Instagram, WhatsApp et Facebook
- Soutien fervent de la communauté des développeurs
- Le positionnement concurrentiel et l’attitude de chaque acteur se sont affirmés
- En 2025, il faudra voir quelles stratégies se révéleront clairvoyantes et lesquelles s’avéreront malheureuses
2. La recherche IA émerge comme killer app — diffusion attendue en 2025
- Depuis le lancement de ChatGPT, la recherche de la killer app de l’IA se poursuit
- 2024 : test de diverses applications IA (ex. : assistants IA, agents vocaux, comptables IA)
- Prévision pour 2025 : la recherche IA pourrait s’imposer comme cas d’usage majeur
- Perplexity : plus de 10 millions d’utilisateurs actifs mensuels depuis son lancement
- OpenAI : extension de ChatGPT Search
- Tendance : The Wall Street Journal, « désormais, seuls les seniors font encore des recherches Google »
- La recherche IA réinvente avec force une technologie devenue la killer app d’Internet
- La recherche sur Internet est une technologie de « navigation » fondée sur l’indexation du Web
- La recherche IA est une technologie de « l’information » fondée sur des LLM capables de lire la connaissance et de la comprendre sémantiquement
- Elle offre de grands avantages aux professions de col blanc.
- La recherche IA peut segmenter un marché aujourd’hui unifié. Des moteurs de recherche IA spécialisés pourraient émerger pour certaines professions :
- investisseurs : Perplexity
- avocats : Harvey
- médecins : OpenEvidence
- code : Github Copilot
- images pixelisées : Midjourney
- documents : Glean
- Contrairement à la recherche classique, la recherche IA peut aller beaucoup plus loin sur le plan sémantique, ce qui la rend bien plus puissante et susceptible d’améliorer fortement la productivité
- Toutes les réponses textuelles ne se valent pas
- Les LLM permettent une différenciation produit concrète sur de multiples dimensions
- Les fondateurs peuvent, selon cette vision, concevoir une expérience produit unique pour un segment client précis autour de ces capacités
- Principaux facteurs de différenciation de la recherche IA
-
- Extraction d’intention (Intent Extraction) :
- La spécialisation métier permet de fournir des réponses plus étroitement alignées sur l’intention de l’utilisateur
- Ex. : même si un médecin et un patient posent la même question, le type de réponse attendu peut différer
-
- Données propriétaires (Proprietary Data) :
- Des jeux de données uniques sont indispensables, comme la jurisprudence pour les avocats ou les données financières pour les analystes
- Dans un environnement business, il est crucial d’obtenir la bonne réponse
-
- Mise en forme (Formatting) :
- Manière de présenter les résultats (concision vs. détail, usage de puces, contenu multimodal, références aux sources)
- Ex. : un comptable et un journaliste ne consomment pas l’information de la même façon
-
- Conception de l’interface (Interface Design) :
- Chaque domaine a besoin d’une interface adaptée à son environnement de travail
- La recherche sémantique exploite le contexte centré sur le workflow et les données existantes de l’utilisateur
- Ex. : la recherche de code dans l’IDE, la recherche de politiques comptables dans une plateforme SaaS de comptabilité
- Les nouveaux moteurs de recherche IA verticaux s’alignent au plus près de la « théorie de l’esprit » de leur persona cible
- Les médecins, avocats et comptables ne raisonnent pas de la même façon
- À mesure que l’on devient expert d’un domaine, les schémas d’extraction de connaissance et de prise de décision changent
- Les médecins consultent la littérature médicale, les avocats la jurisprudence, les investisseurs les rapports de résultats
- Chaque spécialité a ses propres schémas d’extraction de connaissance et de décision, d’où le besoin de moteurs de recherche qui les reflètent
- Une bifurcation pourrait apparaître entre grand public et entreprise
- Les consommateurs utilisent des produits généralistes comme ChatGPT, capables de répondre à des besoins communs.
- Les professionnels ont besoin de moteurs de recherche IA spécialisés, conçus pour des tâches précises
- Les travailleurs du savoir pourraient utiliser au moins deux moteurs de recherche IA chaque jour : un pour le travail, l’autre pour un usage grand public.
3. Le ROI restera un problème, et les dépenses d’investissement commenceront à se stabiliser en 2025
- En 2024, les Big Tech s’inquiétaient de la possibilité que l’IA menace la position oligopolistique de leur activité cloud
- Elles ont donc engagé des dépenses d’investissement agressives pour ne pas se laisser distancer. Si elles ne dépensaient pas, d’autres le feraient, et elles finiraient en retard
- En entrant dans 2025, la situation change fortement : les Big Tech ont solidement pris en main la révolution de l’IA
- Elles contrôlent l’essentiel des data centers qui soutiennent l’IA, détiennent des participations dans les principales entreprises de LLM et sont les plus gros investisseurs dans les nouvelles startups IA
- Avec la montée de leur confiance, 2025 devrait être l’année où les investissements en infrastructures IA se stabilisent
- Achèvement des projets contractualisés en 2024 dans les délais et les budgets prévus
- Vente de la capacité construite aux clients et accompagnement des entreprises dans l’usage de nouvelles fonctionnalités IA
- Le niveau de dépenses d’investissement, environ deux fois supérieur à l’avant-ChatGPT, devrait se normaliser dans une certaine mesure en 2025
- Microsoft et Google : signes de stabilisation sur la base des données du T3
- Amazon et Meta : stabilisation potentielle au début de 2025
- Il est aussi probable qu’une dynamique oligopolistique (Oligopolistic Dynamics) se soit mise en place
- Les Big Tech ajustent leurs investissements en surveillant de près les mouvements de leurs concurrents
- Si l’industrie est en route vers une « new normal », cela pourrait être une bonne nouvelle pour tout le monde
- L’augmentation de la capacité des data centers en 2025 devrait faire nettement baisser le coût du calcul IA
- Une excellente nouvelle pour les startups, qui stimulera de nouvelles innovations
- Les startups sont à la fois consommatrices et productrices de calcul, donc elles bénéficient des surcapacités
- Les Big Tech subventionnent en pratique l’ensemble de l’écosystème IA
Conclusion
- Le cloud est souvent comparé à l’oligopole ferroviaire de l’âge d’or
- Si les data centers sont réellement les chemins de fer de l’économie numérique, alors, d’ici fin 2025, la nouvelle infrastructure ferroviaire de l’IA sera solidement en place
- La question sera de savoir quel fret faire circuler sur ces rails et comment exploiter cette nouvelle technologie pour créer de la valeur pour les clients et les utilisateurs finaux
2 commentaires
La synthèse est excellente. Merci.
xAI a intégré le top 5 en seulement un an, wow