Le dirigeant de YC soutient une stratégie d'investissement élevée dans l'IA

Rapport de CoinWorld :

Garry Tan, le PDG de Y Combinator, estime que les startups ne devraient pas se concentrer trop tôt sur la réduction des coûts des tokens lors de l'utilisation des intelligences artificielles. Au contraire, il soutient que les fondateurs peuvent investir de manière plus agressive dans la puissance de calcul et les tokens à un stade précoce, échangeant des coûts plus élevés contre des capacités de modèle plus fortes et une vitesse d'expérimentation plus rapide.

Plaidoyer pour maximiser les capacités

Tan a déclaré dans le dernier épisode du podcast A16z que les fondateurs doivent se permettre de consommer beaucoup de tokens. Selon lui, augmenter l'intensité d'appel des intelligences artificielles équivaut à utiliser à l'avance des capacités qui ne deviendront plus courantes que dans quelques années.

Il a jugé que, bien que cette approche soit coûteuse, elle pourrait être rentable pour les PDG ou les fondateurs. Selon ses dires, si l'on "maximise" l'intelligence artificielle, le coût annuel pourrait atteindre entre 50 000 et 100 000 dollars.

L'important n'est pas seulement de dépenser

Tan ne se contente pas d'encourager des dépenses plus élevées. Il souligne que l'essentiel est de transformer les résultats expérimentaux en processus reproductibles. Une fois qu'une intelligence artificielle a réussi à accomplir une tâche, l'équipe devrait organiser le processus en instructions standardisées, permettant au système de les exécuter automatiquement par la suite.

Il considère ces documents d'instructions comme une forme de main-d'œuvre numérique réutilisable. En d'autres termes, ce que l'équipe de startup obtient en échange d'un coût de token plus élevé n'est pas seulement une production unique, mais un flux de travail qui peut être appelé de manière continue par la suite.

• Coût d'utilisation intensive mentionné par Tan : environ 50 000 à 100 000 dollars par an
• Public cible : PDG, fondateurs et équipes d'expérimentation à haute fréquence
• Méthode clé : expérimenter avec un investissement élevé, puis rédiger le processus en instructions réutilisables

Opinions divergentes sur le tokenmaxxing dans la Silicon Valley

Tan est l'un des rares acteurs de l'industrie technologique à soutenir publiquement le "tokenmaxxing". Ce terme désigne le fait de permettre activement au système de consommer plus de tokens lors de l'utilisation des intelligences artificielles, plutôt que de prioriser la compression du volume d'appels et des coûts.

Cependant, cette idée fait face à de plus en plus de critiques. La semaine dernière, Praveen Neppalli Naga, responsable technique d'Uber, a déclaré que les données sur les coûts de l'IA observées par l'entreprise indiquent que l'ère du tokenmaxxing pourrait être en train de se terminer. La prochaine étape de la concurrence ne sera pas de savoir qui dépense le plus de tokens, mais qui peut utiliser ces ressources de manière plus efficace.

Scott Wu, PDG de la société de programmation IA Cognition, a également exprimé des opinions similaires lors d'un podcast en juin de cette année. Il estime que certaines entreprises, en encourageant le tokenmaxxing, ont déjà perdu de vue l'essentiel, et que l'évaluation des performances des équipes ne devrait pas se baser sur la consommation de tokens, mais sur la production finale.

Dans l'ensemble, ce désaccord reflète la recherche d'un nouvel équilibre entre la priorité des capacités et celle de l'efficacité à mesure que l'application de l'IA entre dans une phase plus détaillée. Pour les startups, la question de savoir si elles sont prêtes à supporter des coûts plus élevés pour obtenir une itération de produit plus rapide et une accumulation de processus devient un nouveau choix commercial.

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