#opg $OPG Je vais être honnête. La première fois que j’ai entendu parler d’OpenGradient, j’ai supposé que c’était encore un projet qui cherchait à placer un jeton crypto à côté de l’intelligence artificielle et à appeler ça de l’infrastructure. L’industrie a pris l’habitude de transformer chaque basculement technologique en une course aux récits, et l’IA est devenue le plus grand de tous. Après avoir vu assez de projets promettre des agents décentralisés, des économies autonomes et une intelligence machine détenue par tout le monde, le scepticisme finit par ne plus ressembler à du cynisme mais à une forme d’autodéfense.
Mais plus je me suis plongé dans OpenGradient, moins ça m’a semblé être une histoire d’IA, et plus ça m’a semblé être une histoire de propriété.
La plupart des conversations autour de l’intelligence artificielle se concentrent sur la capacité. Quel modèle est le plus intelligent ? Quelle entreprise dispose de plus de calcul ? Quel système génère le meilleur texte, les meilleures images ou le meilleur code ? Ces questions comptent, mais elles ont tendance à en masquer une plus profonde. Si l’intelligence devient de l’infrastructure au même titre que l’électricité, la communication et le cloud sont devenus de l’infrastructure, qui est censé posséder cette infrastructure ?
Aujourd’hui, la réponse semble évidente. Un petit nombre d’entreprises entraînent les modèles, possèdent le matériel, stockent les données et contrôlent les interfaces par lesquelles les gens interagissent avec l’IA. D’un point de vue business, cette concentration a du sens. Les grands modèles exigent des investissements énormes, et l’échelle crée des avantages que les acteurs plus modestes ont du mal à égaler. De meilleurs modèles attirent davantage d’utilisateurs, plus d’utilisateurs génèrent plus de données, et davantage de données améliorent encore les modèles. Le cycle s’alimente tout seul.
@OpenGradient $OPG
Mais plus je me suis plongé dans OpenGradient, moins ça m’a semblé être une histoire d’IA, et plus ça m’a semblé être une histoire de propriété.
La plupart des conversations autour de l’intelligence artificielle se concentrent sur la capacité. Quel modèle est le plus intelligent ? Quelle entreprise dispose de plus de calcul ? Quel système génère le meilleur texte, les meilleures images ou le meilleur code ? Ces questions comptent, mais elles ont tendance à en masquer une plus profonde. Si l’intelligence devient de l’infrastructure au même titre que l’électricité, la communication et le cloud sont devenus de l’infrastructure, qui est censé posséder cette infrastructure ?
Aujourd’hui, la réponse semble évidente. Un petit nombre d’entreprises entraînent les modèles, possèdent le matériel, stockent les données et contrôlent les interfaces par lesquelles les gens interagissent avec l’IA. D’un point de vue business, cette concentration a du sens. Les grands modèles exigent des investissements énormes, et l’échelle crée des avantages que les acteurs plus modestes ont du mal à égaler. De meilleurs modèles attirent davantage d’utilisateurs, plus d’utilisateurs génèrent plus de données, et davantage de données améliorent encore les modèles. Le cycle s’alimente tout seul.
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