Un graphique qui attire beaucoup l’attention en ce moment pour comprendre où nous en sommes dans l’économie de l’IA :
La couche des modèles se banalise rapidement. Les modèles qui ne sont pas à la pointe sont partout pour les tâches courantes, tandis que les modèles de pointe se livrent une lutte acharnée au sommet. Les marges se réduisent, la différenciation s’amenuise.
Pendant ce temps, la demande explose dans toute la couche de calcul — peu importe qui achète ou ce qu’il construit. Puces, infrastructures, centres de données : tous bénéficient de facteurs structurels favorables.
Si vous cherchez à vous positionner sur les opportunités liées à l’IA, cette distinction compte. Les fournisseurs de modèles sont confrontés à des marges plus difficiles à préserver. Le calcul et les infrastructures ? C’est là que se concentrent les avantages économiques durables. Une stratégie classique de « pioches et de pelles » en pleine ruée vers l’or.
La couche des modèles se banalise rapidement. Les modèles qui ne sont pas à la pointe sont partout pour les tâches courantes, tandis que les modèles de pointe se livrent une lutte acharnée au sommet. Les marges se réduisent, la différenciation s’amenuise.
Pendant ce temps, la demande explose dans toute la couche de calcul — peu importe qui achète ou ce qu’il construit. Puces, infrastructures, centres de données : tous bénéficient de facteurs structurels favorables.
Si vous cherchez à vous positionner sur les opportunités liées à l’IA, cette distinction compte. Les fournisseurs de modèles sont confrontés à des marges plus difficiles à préserver. Le calcul et les infrastructures ? C’est là que se concentrent les avantages économiques durables. Une stratégie classique de « pioches et de pelles » en pleine ruée vers l’or.