Produit｜Auteur de Tiger Sniff Technology Group｜Editeur Qi Jian｜Chen Yifan
Source de l'image : générée par l'IA illimitée
La bataille nationale des cent modèles d'IA se déroule depuis plus de 3 mois. Le principal champ de bataille est passé des puissants fabricants initiaux à diverses sociétés d'IA, puis aux fournisseurs de services de transformation numérique de l'industrie. Pendant un moment, les poissons et les dragons ont été mélangés et le groupe "modèle" a dansé sauvagement.
Après Baidu Smart Cloud et Alibaba Cloud, les deux principaux fournisseurs de services cloud ont successivement lancé Wenxin Yiyan et Tongyi Qianwen. D'autres grands fournisseurs de cloud n'ont pas suivi rapidement.Bien que Huawei et JD.com aient proposé des modèles d'IA axés sur l'industrie, ils n'ont pas directement lancé de produits.Tencent Cloud, un autre fournisseur de cloud de premier niveau, a toujours gardé un profil bas.Il est publiquement a déclaré que Tencent n'est pas pressé de lancer des "produits semi-finis".
** Maintenant, trois mois après la sortie du modèle domestique à grande échelle d'IA, Tencent Cloud n'a finalement pas pu se retenir. **
Le 19 juin, Tencent Cloud a organisé le "Industry Large-scale Model and Intelligent Application Technology Summit" et a annoncé pour la première fois les progrès du développement du modèle industriel à grande échelle de Tencent Cloud.
Bien que Tencent ait depuis longtemps un modèle à grande échelle "Hunyuan" entre ses mains, il n'a pas lancé de produit de modèle à grande échelle de dialogue spécifique. ** Dans cet ouragan de grands modèles, en tant que société Internet nationale de premier plan, les mouvements de produits de Tencent sont en retard. **La raison en est que je crains de devoir commencer par le cloud.
Peu importe comment vous le faites, les fournisseurs de cloud doivent avoir un grand modèle
Le schéma actuel du marché national du cloud est évident pour tous : plus d'acteurs, croissance plus lente du marché et guerres des prix entre fabricants.
Au cours du premier semestre de cette année, une autre variable a été ajoutée au marché du cloud, à savoir le modèle d'IA. En fait, bien avant la naissance du grand modèle, l'axe de croissance du marché mondial du cloud a commencé à subir de subtils changements entre IaaS (Infrastructure as a Service, infrastructure as a service) et PaaS (Platform as a Service, plate-forme en tant que service ). **
Le rapport d'IDC "China Public Cloud Service Market (Second Half of 2022) Tracking" publié en avril 2023 montre qu'au second semestre 2022, le marché national de l'IaaS augmentera de 15,7 % d'une année sur l'autre, et le marché du PaaS augmentera de 31,8 % sur un an.
Part de marché du TOP5 des fournisseurs chinois d'IaaS+Paas de cloud public au second semestre 2022 / Source des données : IDC China
Le service fourni par IaaS est comme la vente d'un ordinateur, le tableau de configuration y est placé, le prix est très transparent et le calcul du profit est également très clair. Mais ce sera différent sur le PaaS : ce qui est vendu, ce sont des services à valeur ajoutée, et des produits logiciels sont fournis aux clients, qui sont tous à valeur ajoutée. En général, la marge bénéficiaire brute du **PaaS est supérieure à celle de l'IaaS, et il est plus populaire auprès des fournisseurs de cloud lorsque le marché est relativement saturé. **
À l'heure actuelle, les principaux fournisseurs de cloud ont commencé à accélérer leur rythme de développement au niveau de la couche PaaS, et le nouveau concept MaaS (modèle en tant que service) apporté par le grand modèle d'IA est basé sur le PaaS d'origine, donnant aux fournisseurs de cloud une nouvelle histoire. Est offert.
** MaaS est au-dessus de PaaS, transformant le grand modèle en un produit utilisable, qui est appelé et utilisé via l'interface API, ce qui réduit le seuil d'utilisation et améliore l'efficacité de l'utilisation du modèle. ** Les modèles de la série GPT d'OpenAI fournissent des interfaces API ou des services personnalisés, et mettent en scène les interfaces du modèle pour former des produits et des applications orientés utilisateur.
Ce modèle peut changer le modèle actuel de développement de produits et de services, apporter de nouvelles innovations technologiques à l'application et à la promotion de la technologie de l'IA, et favoriser la naissance d'une nouvelle révolution industrielle de "grand modèle d'IA + application de scénario complet".
À l'heure actuelle, Baidu Smart Cloud et Alibaba Cloud ont proposé un nouveau modèle MaaS basé sur les anciens services PaaS et ont pris l'initiative de raconter l'histoire des grands modèles d'IA sur le marché du cloud.
Selon un responsable avant-vente de Baidu Smart Cloud, après l'annonce du produit modèle à grande échelle Wenxin Yiyan et de la plate-forme MaaS Wenxin Qianfan, le nombre de clients intéressés a doublé plusieurs fois. Bien que tous les clients intéressés par le grand modèle ne puissent pas finaliser la commande, Baidu Smart Cloud a sans aucun doute attiré suffisamment d'attention sur le marché chinois du cloud en raison de la popularité du grand modèle AI.
Baidu a déclaré dans son rapport financier du 1er trimestre 2023 que Baidu Smart Cloud avait atteint la rentabilité pour la première fois. Bien qu'aucun chiffre de bénéfice spécifique n'ait été annoncé, Baidu Smart Cloud est le deuxième à annoncer un bénéfice après Alibaba Cloud parmi les nombreux fournisseurs de cloud nationaux qui brûlent de l'argent pour promouvoir la croissance. Dans ce compte de résultat, ce que Baidu Smart Cloud veut le plus exprimer, c'est probablement que le marché national du cloud est plein de confiance dans le grand modèle de l'IA.
Les soucis cachés de Tencent Cloud
D'un côté, Baidu Smart Cloud progresse à grands pas, mais de l'autre, l'activité de Tencent Cloud n'est pas optimiste. Les dernières statistiques d'IDC montrent que la part de marché domestique de Tencent Cloud passera de 11,1 % à 9,9 % au second semestre 2022, et son classement passera de la deuxième à la quatrième.
Même si la baisse du classement est plus directement liée à la montée en puissance des acteurs du marché domestique du cloud et au ralentissement du taux de croissance du marché du "gâteau". Mais ** dans le marché d'aujourd'hui tend à une concurrence homogène, une bonne "histoire de grand modèle" est susceptible de devenir une nouvelle force motrice pour la croissance des fournisseurs de cloud. **
"L'annonce de certaines actions de modèles à grande échelle d'IA a également été promue conjointement par le marché et les clients. Au cours des derniers mois, il y a eu trop de clients qui sont venus poser des questions sur les modèles à grande échelle." A Le chef d'entreprise de Tencent Cloud a déclaré à Tiger Sniff, Tencent a coopéré avec un grand nombre de clients en termes de modèles d'IA à grande échelle et a réalisé de nombreuses réalisations techniques, mais sa stratégie en termes de produits de modèles à grande échelle est différente de celle de son pairs.
En plus des capacités des modèles, la dépendance naturelle des grands modèles ** d'IA vis-à-vis du cloud computing est également devenue la meilleure publicité pour la puissance dure des fournisseurs de cloud. ** Après tout, seuls les fabricants disposant d'une puissance de calcul suffisante comme Azure peuvent prendre en charge OpenAI pour développer ChatGPT.
Les modèles d'IA à grande échelle offrent aux fournisseurs de cloud nationaux une nouvelle compétitivité. Auparavant, ils ne pouvaient comparer que la stabilité, les services et les logiciels. Désormais, ils peuvent également comparer les capacités de l'IA et savoir qui a le plus de GPU.
Selon un rapport « IA et calcul » publié par OpenAI, **Depuis 2012, la puissance de calcul utilisée dans les tâches de formation à l'IA a doublé tous les 3,43 mois, dépassant largement la loi de Moore. Depuis 2012, la demande de puissance de calcul de l'IA a été multipliée par plus de 300 000, tandis que la puissance de calcul des puces estimée par la loi de Moore n'a été multipliée que par 12. **
Cependant, à l'heure actuelle, il semble que les grandes capacités de modèle et la puissance de calcul GPU ne sont pas tout ce qui contrôle le marché du cloud. Huxiu a appris d'un certain nombre de clients industriels de Tencent Cloud que de nombreuses sociétés d'IA et fournisseurs de cloud leur ont vendu des capacités d'IA, mais la situation de mise en œuvre spécifique n'est pas optimiste. À l'heure actuelle, la plupart des clients pensent que la clé du maintien d'une coopération à long terme avec les fournisseurs de cloud réside dans les capacités de service du fournisseur de cloud, sa stabilité, ainsi que la compréhension tacite et la confiance accumulées dans une coopération à long terme.
Il est plus abordable de s'emparer du marché B-end
Contrairement à Baidu et Ali, le 19 juin, la conférence technologique de Tencent Cloud s'est concentrée sur le "modèle industriel".
Les produits modèles à grande échelle lancés par Baidu Smart Cloud et Alibaba Cloud sont tous des modèles de langage à usage général. Pourquoi Tencent Cloud se soucie-t-il autant de "l'industrie" ? D'une part, c'est probablement parce que beaucoup de gens pensent que le marché **B-end est un chemin relativement court pour la mise en œuvre de grands modèles d'IA. **
Tout d'abord, il est plus facile pour les clients B-end de payer et le modèle d'exploitation est plus sain. Bien que le modèle de paiement d'OpenAI ait été largement salué et compte un grand nombre d'utilisateurs, ce modèle sera-t-il reconnu par les utilisateurs lorsqu'il sera introduit en Chine ? Quand le modèle domestique pourra-t-il atteindre le niveau de ChatGPT, suffisant pour que les consommateurs ordinaires paient ? Il est difficile pour les fabricants nationaux de déterminer si les frais d'OpenAI peuvent couvrir ses coûts de R&D et d'exploitation. ** Par conséquent, le C-end n'a pas encore de volonté claire de payer et de modèle opérationnel, et il est probable qu'il ne sera pas en mesure d'établir rapidement un modèle économique sain. **
Deuxièmement, les grands modèles industriels sont plus faciles à développer et à appliquer. GPT-3 est un grand modèle avec 175 milliards de paramètres, et GPT-4 en aurait 1 800 milliards. La taille des paramètres du modèle est un seuil pour les grands modèles de langage généraux. Plus la taille du modèle est grande, plus la vitesse de fonctionnement est lente et plus le coût de fonctionnement est élevé.
Pour les modèles industriels, **Parce qu'il ne nécessite pas de capacités générales trop fortes, les exigences relatives au nombre de paramètres ne sont pas si élevées. Tant que le modèle est entraîné et ajusté de manière répétée à l'aide de données industrielles, de bons effets d'application peuvent être obtenus dans de nombreux scénarios. ** Cela réduit non seulement les coûts de formation, mais également les dépenses d'exploitation.
Troisièmement, les grands modèles de l'industrie sont tous formés sur la base des données de l'industrie, et le contenu généré est plus stable. Dans de nombreux scénarios où il n'est pas nécessaire de divulguer le contenu de sortie externe, une partie du risque réglementaire sera également réduite.
** Une autre raison pour laquelle Tencent Cloud se concentrera sur l'industrie peut également être liée au positionnement de Tencent Cloud sur le marché national du cloud. **
Pour Baidu Smart Cloud et Alibaba Cloud, le modèle général est plus important que le modèle industriel.
Baidu a investi massivement dans l'IA au fil des ans, et c'est également le premier fabricant dans le domaine de la recherche de modèles à grande échelle en Chine. En conséquence, l'intégration de capacités de modèles d'IA à grande échelle dans Baidu Smart Cloud est naturellement devenue le plus grand gadget et argument de vente de Baidu. Dans le même temps, en tant que premier modèle, il est naturel de se comparer au ChatGPT de classe mondiale. De plus, pour Baidu Smart Cloud, qui détient une faible part de marché, c'est le seul moyen de s'appuyer sur les capacités de l'IA pour sortir du cercle sur le marché national du cloud et lutter avec les cinq principaux fournisseurs de cloud.
Pour Alibaba Cloud, d'une part, Alibaba Cloud a toujours été considéré comme une "star de demain" par le groupe Alibaba, et même les principaux dirigeants du groupe ont été "décentralisés" vers Alibaba Cloud pour diriger l'équipe, ce qui montre que le groupe Alibaba attache une grande importance au cloud. Par conséquent, en termes d'investissement dans les nouvelles technologies, Alibaba Cloud doit s'efforcer d'être le numéro un du secteur. D'autre part, il existe un grand nombre de demandes de Taobao et Tmall dans son activité principale, ce qui détermine également que cette partie de l'activité comprend certains attributs To C. En conséquence, le modèle de langage général peut jouer un rôle plus important dans les activités d'Alibaba Cloud.
Pour Tencent Cloud, tout d'abord, la position de Tencent Cloud sur le marché national du cloud n'est pas exceptionnelle, les principaux clients étant à la fois les gros B et les petits B. La plupart des clients n'ont pas de besoins évidents pour les grands modèles d'IA à usage général. un grand modèle qui peut atterrir et se concentrer sur les capacités.
"Ce dont j'ai besoin, c'est d'un grand modèle d'IA qui puisse être appliqué spécifiquement à l'entreprise. L'IA, comme les assistants de conférence, ne peut être qu'un outil." Conférences Tencent. La volonté de payer sera améliorée en améliorant la capacité des assistants d'IA. Ce n'est qu'en trouvant un grand modèle d'IA d'un scénario d'entreprise qu'il peut attirer l'industrie.
D'autre part, au niveau du groupe Tencent, le cadre commercial de Tencent Cloud est également "pragmatique". Fin 2022, Tencent Cloud a avancé l'idée que "la perte ne devrait pas être la norme, le profit est l'essence des affaires" dans les affaires de To B. Tang Daosheng, responsable de Tencent CSIG (Cloud and Smart Industry Business Group), a dit un jour à Tiger Sniff que Tencent CSIG abandonnerait les entreprises "malsaines et non durables".
La R&D et l'exploitation de modèles à grande échelle à usage général sont généralement considérées comme une activité lucrative avant qu'un scénario d'atterrissage clair ne soit trouvé, ce qui n'est évidemment pas conforme au ton commercial de Tencent Cloud. chemin de développement pour les modèles d'IA à grande échelle, vous vous concentrerez naturellement sur une période de temps plus courte.
Épilogue
Tang Daosheng a déclaré lors de la conférence de presse du 19 juin que les clients ont besoin de modèles industriels plus spécifiques à l'industrie, associés aux propres données de l'entreprise pour la formation ou le réglage fin, afin de créer des services intelligents très pratiques. Ce dont les entreprises ont besoin, c'est de résoudre réellement un certain problème dans des scénarios réels, plutôt que de résoudre 70 à 80 % des problèmes dans 100 scénarios.
Si le choix d'être un modèle industriel à grande échelle semble plus en phase avec le ton stratégique et la logique métier de Tencent Cloud, il n'est évidemment pas sur le même canal que les deux autres concurrents. En l'absence de produits spécifiques, il est encore difficile pour Tencent d'entrer réellement dans le jeu de la concurrence actuelle des 100 et 1000 modèles.
Si nous adhérons toujours au modèle de l'industrie et investissons insuffisamment dans le modèle sous-jacent, que ce soit dans le modèle de l'IA ou sur le marché du cloud à l'avenir, Tencent Cloud, Alibaba Cloud et Baidu Smart Cloud emprunteront des chemins différents.
Cependant, en termes de recherche et de développement de grands modèles d'IA, le grand modèle Hunyuan de Tencent et le grand modèle industriel de Tencent Cloud peuvent également avoir une stratégie équilibrée consistant à marcher sur deux jambes. À l'avenir, si ces deux jambes peuvent marcher aussi bien, Tencent pourrait également avoir l'opportunité de faire quelques revirements sur le marché domestique du cloud et sur le marché des modèles à grande échelle d'IA.
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Pourquoi Tencent a-t-il lancé le modèle industriel en premier ?
Produit｜Auteur de Tiger Sniff Technology Group｜Editeur Qi Jian｜Chen Yifan
La bataille nationale des cent modèles d'IA se déroule depuis plus de 3 mois. Le principal champ de bataille est passé des puissants fabricants initiaux à diverses sociétés d'IA, puis aux fournisseurs de services de transformation numérique de l'industrie. Pendant un moment, les poissons et les dragons ont été mélangés et le groupe "modèle" a dansé sauvagement.
Après Baidu Smart Cloud et Alibaba Cloud, les deux principaux fournisseurs de services cloud ont successivement lancé Wenxin Yiyan et Tongyi Qianwen. D'autres grands fournisseurs de cloud n'ont pas suivi rapidement.Bien que Huawei et JD.com aient proposé des modèles d'IA axés sur l'industrie, ils n'ont pas directement lancé de produits.Tencent Cloud, un autre fournisseur de cloud de premier niveau, a toujours gardé un profil bas.Il est publiquement a déclaré que Tencent n'est pas pressé de lancer des "produits semi-finis".
** Maintenant, trois mois après la sortie du modèle domestique à grande échelle d'IA, Tencent Cloud n'a finalement pas pu se retenir. **
Le 19 juin, Tencent Cloud a organisé le "Industry Large-scale Model and Intelligent Application Technology Summit" et a annoncé pour la première fois les progrès du développement du modèle industriel à grande échelle de Tencent Cloud.
Bien que Tencent ait depuis longtemps un modèle à grande échelle "Hunyuan" entre ses mains, il n'a pas lancé de produit de modèle à grande échelle de dialogue spécifique. ** Dans cet ouragan de grands modèles, en tant que société Internet nationale de premier plan, les mouvements de produits de Tencent sont en retard. **La raison en est que je crains de devoir commencer par le cloud.
Peu importe comment vous le faites, les fournisseurs de cloud doivent avoir un grand modèle
Le schéma actuel du marché national du cloud est évident pour tous : plus d'acteurs, croissance plus lente du marché et guerres des prix entre fabricants.
Au cours du premier semestre de cette année, une autre variable a été ajoutée au marché du cloud, à savoir le modèle d'IA. En fait, bien avant la naissance du grand modèle, l'axe de croissance du marché mondial du cloud a commencé à subir de subtils changements entre IaaS (Infrastructure as a Service, infrastructure as a service) et PaaS (Platform as a Service, plate-forme en tant que service ). **
Le rapport d'IDC "China Public Cloud Service Market (Second Half of 2022) Tracking" publié en avril 2023 montre qu'au second semestre 2022, le marché national de l'IaaS augmentera de 15,7 % d'une année sur l'autre, et le marché du PaaS augmentera de 31,8 % sur un an.
Part de marché du TOP5 des fournisseurs chinois d'IaaS+Paas de cloud public au second semestre 2022 / Source des données : IDC China
Le service fourni par IaaS est comme la vente d'un ordinateur, le tableau de configuration y est placé, le prix est très transparent et le calcul du profit est également très clair. Mais ce sera différent sur le PaaS : ce qui est vendu, ce sont des services à valeur ajoutée, et des produits logiciels sont fournis aux clients, qui sont tous à valeur ajoutée. En général, la marge bénéficiaire brute du **PaaS est supérieure à celle de l'IaaS, et il est plus populaire auprès des fournisseurs de cloud lorsque le marché est relativement saturé. **
À l'heure actuelle, les principaux fournisseurs de cloud ont commencé à accélérer leur rythme de développement au niveau de la couche PaaS, et le nouveau concept MaaS (modèle en tant que service) apporté par le grand modèle d'IA est basé sur le PaaS d'origine, donnant aux fournisseurs de cloud une nouvelle histoire. Est offert.
** MaaS est au-dessus de PaaS, transformant le grand modèle en un produit utilisable, qui est appelé et utilisé via l'interface API, ce qui réduit le seuil d'utilisation et améliore l'efficacité de l'utilisation du modèle. ** Les modèles de la série GPT d'OpenAI fournissent des interfaces API ou des services personnalisés, et mettent en scène les interfaces du modèle pour former des produits et des applications orientés utilisateur.
Ce modèle peut changer le modèle actuel de développement de produits et de services, apporter de nouvelles innovations technologiques à l'application et à la promotion de la technologie de l'IA, et favoriser la naissance d'une nouvelle révolution industrielle de "grand modèle d'IA + application de scénario complet".
À l'heure actuelle, Baidu Smart Cloud et Alibaba Cloud ont proposé un nouveau modèle MaaS basé sur les anciens services PaaS et ont pris l'initiative de raconter l'histoire des grands modèles d'IA sur le marché du cloud.
Selon un responsable avant-vente de Baidu Smart Cloud, après l'annonce du produit modèle à grande échelle Wenxin Yiyan et de la plate-forme MaaS Wenxin Qianfan, le nombre de clients intéressés a doublé plusieurs fois. Bien que tous les clients intéressés par le grand modèle ne puissent pas finaliser la commande, Baidu Smart Cloud a sans aucun doute attiré suffisamment d'attention sur le marché chinois du cloud en raison de la popularité du grand modèle AI.
Baidu a déclaré dans son rapport financier du 1er trimestre 2023 que Baidu Smart Cloud avait atteint la rentabilité pour la première fois. Bien qu'aucun chiffre de bénéfice spécifique n'ait été annoncé, Baidu Smart Cloud est le deuxième à annoncer un bénéfice après Alibaba Cloud parmi les nombreux fournisseurs de cloud nationaux qui brûlent de l'argent pour promouvoir la croissance. Dans ce compte de résultat, ce que Baidu Smart Cloud veut le plus exprimer, c'est probablement que le marché national du cloud est plein de confiance dans le grand modèle de l'IA.
Les soucis cachés de Tencent Cloud
D'un côté, Baidu Smart Cloud progresse à grands pas, mais de l'autre, l'activité de Tencent Cloud n'est pas optimiste. Les dernières statistiques d'IDC montrent que la part de marché domestique de Tencent Cloud passera de 11,1 % à 9,9 % au second semestre 2022, et son classement passera de la deuxième à la quatrième.
Même si la baisse du classement est plus directement liée à la montée en puissance des acteurs du marché domestique du cloud et au ralentissement du taux de croissance du marché du "gâteau". Mais ** dans le marché d'aujourd'hui tend à une concurrence homogène, une bonne "histoire de grand modèle" est susceptible de devenir une nouvelle force motrice pour la croissance des fournisseurs de cloud. **
"L'annonce de certaines actions de modèles à grande échelle d'IA a également été promue conjointement par le marché et les clients. Au cours des derniers mois, il y a eu trop de clients qui sont venus poser des questions sur les modèles à grande échelle." A Le chef d'entreprise de Tencent Cloud a déclaré à Tiger Sniff, Tencent a coopéré avec un grand nombre de clients en termes de modèles d'IA à grande échelle et a réalisé de nombreuses réalisations techniques, mais sa stratégie en termes de produits de modèles à grande échelle est différente de celle de son pairs.
En plus des capacités des modèles, la dépendance naturelle des grands modèles ** d'IA vis-à-vis du cloud computing est également devenue la meilleure publicité pour la puissance dure des fournisseurs de cloud. ** Après tout, seuls les fabricants disposant d'une puissance de calcul suffisante comme Azure peuvent prendre en charge OpenAI pour développer ChatGPT.
Les modèles d'IA à grande échelle offrent aux fournisseurs de cloud nationaux une nouvelle compétitivité. Auparavant, ils ne pouvaient comparer que la stabilité, les services et les logiciels. Désormais, ils peuvent également comparer les capacités de l'IA et savoir qui a le plus de GPU.
Selon un rapport « IA et calcul » publié par OpenAI, **Depuis 2012, la puissance de calcul utilisée dans les tâches de formation à l'IA a doublé tous les 3,43 mois, dépassant largement la loi de Moore. Depuis 2012, la demande de puissance de calcul de l'IA a été multipliée par plus de 300 000, tandis que la puissance de calcul des puces estimée par la loi de Moore n'a été multipliée que par 12. **
Cependant, à l'heure actuelle, il semble que les grandes capacités de modèle et la puissance de calcul GPU ne sont pas tout ce qui contrôle le marché du cloud. Huxiu a appris d'un certain nombre de clients industriels de Tencent Cloud que de nombreuses sociétés d'IA et fournisseurs de cloud leur ont vendu des capacités d'IA, mais la situation de mise en œuvre spécifique n'est pas optimiste. À l'heure actuelle, la plupart des clients pensent que la clé du maintien d'une coopération à long terme avec les fournisseurs de cloud réside dans les capacités de service du fournisseur de cloud, sa stabilité, ainsi que la compréhension tacite et la confiance accumulées dans une coopération à long terme.
Il est plus abordable de s'emparer du marché B-end
Contrairement à Baidu et Ali, le 19 juin, la conférence technologique de Tencent Cloud s'est concentrée sur le "modèle industriel".
Les produits modèles à grande échelle lancés par Baidu Smart Cloud et Alibaba Cloud sont tous des modèles de langage à usage général. Pourquoi Tencent Cloud se soucie-t-il autant de "l'industrie" ? D'une part, c'est probablement parce que beaucoup de gens pensent que le marché **B-end est un chemin relativement court pour la mise en œuvre de grands modèles d'IA. **
Tout d'abord, il est plus facile pour les clients B-end de payer et le modèle d'exploitation est plus sain. Bien que le modèle de paiement d'OpenAI ait été largement salué et compte un grand nombre d'utilisateurs, ce modèle sera-t-il reconnu par les utilisateurs lorsqu'il sera introduit en Chine ? Quand le modèle domestique pourra-t-il atteindre le niveau de ChatGPT, suffisant pour que les consommateurs ordinaires paient ? Il est difficile pour les fabricants nationaux de déterminer si les frais d'OpenAI peuvent couvrir ses coûts de R&D et d'exploitation. ** Par conséquent, le C-end n'a pas encore de volonté claire de payer et de modèle opérationnel, et il est probable qu'il ne sera pas en mesure d'établir rapidement un modèle économique sain. **
Deuxièmement, les grands modèles industriels sont plus faciles à développer et à appliquer. GPT-3 est un grand modèle avec 175 milliards de paramètres, et GPT-4 en aurait 1 800 milliards. La taille des paramètres du modèle est un seuil pour les grands modèles de langage généraux. Plus la taille du modèle est grande, plus la vitesse de fonctionnement est lente et plus le coût de fonctionnement est élevé.
Pour les modèles industriels, **Parce qu'il ne nécessite pas de capacités générales trop fortes, les exigences relatives au nombre de paramètres ne sont pas si élevées. Tant que le modèle est entraîné et ajusté de manière répétée à l'aide de données industrielles, de bons effets d'application peuvent être obtenus dans de nombreux scénarios. ** Cela réduit non seulement les coûts de formation, mais également les dépenses d'exploitation.
Troisièmement, les grands modèles de l'industrie sont tous formés sur la base des données de l'industrie, et le contenu généré est plus stable. Dans de nombreux scénarios où il n'est pas nécessaire de divulguer le contenu de sortie externe, une partie du risque réglementaire sera également réduite.
** Une autre raison pour laquelle Tencent Cloud se concentrera sur l'industrie peut également être liée au positionnement de Tencent Cloud sur le marché national du cloud. **
Pour Baidu Smart Cloud et Alibaba Cloud, le modèle général est plus important que le modèle industriel.
Baidu a investi massivement dans l'IA au fil des ans, et c'est également le premier fabricant dans le domaine de la recherche de modèles à grande échelle en Chine. En conséquence, l'intégration de capacités de modèles d'IA à grande échelle dans Baidu Smart Cloud est naturellement devenue le plus grand gadget et argument de vente de Baidu. Dans le même temps, en tant que premier modèle, il est naturel de se comparer au ChatGPT de classe mondiale. De plus, pour Baidu Smart Cloud, qui détient une faible part de marché, c'est le seul moyen de s'appuyer sur les capacités de l'IA pour sortir du cercle sur le marché national du cloud et lutter avec les cinq principaux fournisseurs de cloud.
Pour Alibaba Cloud, d'une part, Alibaba Cloud a toujours été considéré comme une "star de demain" par le groupe Alibaba, et même les principaux dirigeants du groupe ont été "décentralisés" vers Alibaba Cloud pour diriger l'équipe, ce qui montre que le groupe Alibaba attache une grande importance au cloud. Par conséquent, en termes d'investissement dans les nouvelles technologies, Alibaba Cloud doit s'efforcer d'être le numéro un du secteur. D'autre part, il existe un grand nombre de demandes de Taobao et Tmall dans son activité principale, ce qui détermine également que cette partie de l'activité comprend certains attributs To C. En conséquence, le modèle de langage général peut jouer un rôle plus important dans les activités d'Alibaba Cloud.
Pour Tencent Cloud, tout d'abord, la position de Tencent Cloud sur le marché national du cloud n'est pas exceptionnelle, les principaux clients étant à la fois les gros B et les petits B. La plupart des clients n'ont pas de besoins évidents pour les grands modèles d'IA à usage général. un grand modèle qui peut atterrir et se concentrer sur les capacités.
"Ce dont j'ai besoin, c'est d'un grand modèle d'IA qui puisse être appliqué spécifiquement à l'entreprise. L'IA, comme les assistants de conférence, ne peut être qu'un outil." Conférences Tencent. La volonté de payer sera améliorée en améliorant la capacité des assistants d'IA. Ce n'est qu'en trouvant un grand modèle d'IA d'un scénario d'entreprise qu'il peut attirer l'industrie.
D'autre part, au niveau du groupe Tencent, le cadre commercial de Tencent Cloud est également "pragmatique". Fin 2022, Tencent Cloud a avancé l'idée que "la perte ne devrait pas être la norme, le profit est l'essence des affaires" dans les affaires de To B. Tang Daosheng, responsable de Tencent CSIG (Cloud and Smart Industry Business Group), a dit un jour à Tiger Sniff que Tencent CSIG abandonnerait les entreprises "malsaines et non durables".
La R&D et l'exploitation de modèles à grande échelle à usage général sont généralement considérées comme une activité lucrative avant qu'un scénario d'atterrissage clair ne soit trouvé, ce qui n'est évidemment pas conforme au ton commercial de Tencent Cloud. chemin de développement pour les modèles d'IA à grande échelle, vous vous concentrerez naturellement sur une période de temps plus courte.
Épilogue
Tang Daosheng a déclaré lors de la conférence de presse du 19 juin que les clients ont besoin de modèles industriels plus spécifiques à l'industrie, associés aux propres données de l'entreprise pour la formation ou le réglage fin, afin de créer des services intelligents très pratiques. Ce dont les entreprises ont besoin, c'est de résoudre réellement un certain problème dans des scénarios réels, plutôt que de résoudre 70 à 80 % des problèmes dans 100 scénarios.
Si le choix d'être un modèle industriel à grande échelle semble plus en phase avec le ton stratégique et la logique métier de Tencent Cloud, il n'est évidemment pas sur le même canal que les deux autres concurrents. En l'absence de produits spécifiques, il est encore difficile pour Tencent d'entrer réellement dans le jeu de la concurrence actuelle des 100 et 1000 modèles.
Si nous adhérons toujours au modèle de l'industrie et investissons insuffisamment dans le modèle sous-jacent, que ce soit dans le modèle de l'IA ou sur le marché du cloud à l'avenir, Tencent Cloud, Alibaba Cloud et Baidu Smart Cloud emprunteront des chemins différents.
Cependant, en termes de recherche et de développement de grands modèles d'IA, le grand modèle Hunyuan de Tencent et le grand modèle industriel de Tencent Cloud peuvent également avoir une stratégie équilibrée consistant à marcher sur deux jambes. À l'avenir, si ces deux jambes peuvent marcher aussi bien, Tencent pourrait également avoir l'opportunité de faire quelques revirements sur le marché domestique du cloud et sur le marché des modèles à grande échelle d'IA.