Analyse : L'essor des modèles open source affaiblira le monopole des modèles fermés, les fournisseurs de cloud pourraient devenir les plus grands bénéficiaires des infrastructures AI

Le 3 août, l'analyste Jukan a publié un article indiquant que le développement continu des modèles AI open source et l'affaiblissement du monopole des modèles fermés pourraient constituer un tournant important pour l'industrie du cloud computing, et seraient bénéfiques pour les fournisseurs de cloud en augmentant la valeur commerciale des infrastructures AI.

Jukan souligne que la principale préoccupation des fournisseurs de cloud dans le passé était qu'après avoir investi massivement dans l'achat de GPU et la construction de centres de données, ils pourraient finalement ne fournir des infrastructures qu'à quelques entreprises de modèles fermés, tandis que ces entreprises contrôlent l'accès des utilisateurs et le pouvoir de tarification.

Cependant, avec l'amélioration des performances des modèles open source et la baisse des coûts, les modes d'application de l'AI évoluent d'un "modèle unique à haute performance pour toutes les tâches" vers un "acheminement de modèles hiérarchiques". Les tâches de raisonnement complexes restent prises en charge par les meilleurs modèles fermés, tandis qu'un grand nombre de tâches ordinaires peuvent être réalisées par de petits modèles à faible coût ou des modèles open source.

Il estime qu'avec l'augmentation de la substituabilité des modèles, les fournisseurs de cloud obtiendront davantage d'accès aux utilisateurs, de droits de gestion du trafic et de capacités de tarification. À l'avenir, les modèles fermés pourraient ne plus être un "canal payant" au-dessus du cloud computing, mais plutôt une ressource de calcul pouvant être librement gérée par les plateformes cloud.

De plus, la concurrence des modèles open source ne signifie pas une baisse de la demande en matériel. Jukan indique qu'un coût de raisonnement plus bas pourrait entraîner une croissance rapide de l'utilisation de l'AI, tandis que la compression des modèles, l'optimisation du raisonnement, le routage intelligent et les puces ASIC développées en interne réduiront les ressources GPU générales nécessaires par Token.

Il estime que la croissance à long terme des infrastructures AI dépend de la vitesse de croissance de la demande par rapport à la vitesse d'amélioration de l'efficacité. Si l'utilisation des Tokens augmente plus rapidement que l'amélioration de l'efficacité des algorithmes et des puces, le taux d'utilisation des centres de données et le retour sur capital peuvent rester à un niveau élevé, incitant les fournisseurs de cloud à continuer d'investir dans les infrastructures de calcul.

Jukan conclut que la véritable logique du marché haussier des infrastructures AI ne repose pas simplement sur "des modèles bon marché profitant au cloud, et la croissance du cloud profitant au matériel", mais sur la réduction des profits monopolistiques des couches de modèles par les modèles open source, permettant aux fournisseurs de cloud d'améliorer l'efficacité de la monétisation des ressources de calcul grâce à la gestion de la puissance de calcul et à l'intégration verticale, formant finalement un cycle positif entre l'investissement dans le cloud computing et le matériel.

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