Cet article est compilé et organisé par BlockWeeks.
Tendances du marché et essor des modèles ouverts
Les murs ne se referment peut-être pas sur OpenAI et Anthropic aussi rapidement que les benchmarks et l'opinion publique le suggèrent.
Cet article a été publié pour la première fois dans la newsletter hebdomadaire de Galaxy Research.
Les modèles d'IA open-weight de la Chine ont transformé le raisonnement en produit de base, remettant en question la durabilité des majorations de 60 à 80 % dans les laboratoires de pointe. Cependant, les murs ne se referment peut-être pas sur OpenAI et Anthropic aussi rapidement que les benchmarks et l'opinion publique le suggèrent.
Préférence des entreprises : prêtes à payer pour éviter la complexité technique
Jesse Zhang, cofondateur de Decagon, a récemment souligné que l'exécution de modèles ouverts nécessite des détails techniques que de nombreuses entreprises préfèrent payer pour éviter. Comme le dit le vieil adage : « Personne ne s'est jamais fait licencier pour avoir acheté IBM. » La plupart des entreprises pourraient en fait construire l'infrastructure nécessaire en interne, mais il est beaucoup plus facile de confier le problème à Anthropic ou OpenAI.
OpenRouter : les données montrent une divergence entre l'utilisation et les dépenses
Les données d'OpenRouter soutiennent cette hypothèse. OpenRouter est un point de terminaison API unique qui unifie les fournisseurs de services d'inférence pour les modèles à poids ouverts et fermés. Depuis la mi-mai, la part des modèles à poids ouverts dans l'utilisation des jetons a augmenté de près d'un tiers, atteignant 75 %. Cependant, en termes de dépenses estimées en dollars sur la plateforme, les modèles à source fermée dominent toujours massivement les modèles à poids ouverts. Cela indique que, bien que les modèles ouverts gagnent rapidement en utilisation, les entreprises ont toujours tendance à choisir des solutions à source fermée en termes de coûts réels.
