Plus tôt ce mois-ci, l’une des plus grandes sociétés américaines d’IA a fait une demande inhabituelle.
Il a demandé l’aide du Congrès.
Non pas parce que l’entreprise était à court docket de puces informatiques ou parce que il fallait plus d’électricité. Mais parce qu’il estime que l’avance américaine en matière d’intelligence artificielle devient de plus en plus difficile à défendre.
C’est un autre sort de goulot d’étranglement de l’IAet cela pourrait être BEAUCOUP plus difficile à résoudre.
Jusqu’à présent, le plus grand défi auquel étaient confrontées les entreprises d’IA était de créer une IA plus intelligente.
Mais le prochain défi pourrait être d’empêcher les imitateurs chinois de vendre des renseignements similaires pour une fraction du prix.
Copieurs d’IA
Presque toutes les avancées majeures survenues au cours du growth de l’IA ont eu un coût énorme.
OpenAI, Anthropic, Google, Meta et xAI ont collectivement dépensé des dizaines de milliards de {dollars} pour former des modèles d’IA de plus en plus puissants. En effet, la building d’un de ces systèmes pionniers nécessite de grandes quantités de puissance de calcul, de puces spécialisées et d’électricité.
Et pendant longtemps, ce niveau de dépenses a semblé être un avantage imbattable.
Après tout, s’il en coûte des dizaines de milliards de {dollars} pour construire l’IA la plus intelligente au monde, combien d’entreprises peuvent raisonnablement rivaliser ?
C’est pourquoi DeepSeek a choqué la Silicon Valley et Wall Avenue l’année dernière.
La startup chinoise peu connue a publié un modèle d’IA qui rivalisait avec bon nombre des meilleurs systèmes américains. Plus surprenant encore, il prétendait l’avoir construit en utilisant une fraction de la puissance de calcul que les consultants jugeaient nécessaire.
La nouvelle a effacé des centaines de milliards de {dollars} des actions de l’IA et a soulevé une query inconfortable :
Et si créer l’IA la plus intelligente ne nécessitait pas toujours de repartir de zéro ?
La semaine dernière, cette query est income avec power lorsque Moonshot AI a publié son nouveau modèle open supply Kimi K3.
De nombreux développeurs ont déclaré que ses performances étaient étonnamment proches des modèles américains les plus récents, tout en coûtant une fraction du prix à utiliser. Et la nouvelle a déclenché une nouvelle vente huge des actions d’infrastructures d’IA.
Ironiquement, Moonshot a rapidement dû cesser d’accepter de nouveaux abonnés automobile il manquait de puissance de calcul. Même l’entreprise qui a perturbé la course à l’IA n’a pas pu échapper au goulot d’étranglement des infrastructures.
Mais DeepSeek et Kimi soulèvent une query encore plus importante.
Remark les entreprises chinoises ont-elles comblé l’écart si rapidement ?
OpenAI a accusé DeepSeek d’utiliser ses modèles d’IA pour accélérer le développement de l’entreprise.
Et Anthropic fait désormais des réclamations similaires contre plusieurs entreprises chinoises, dont Alibaba.
Cette préoccupation a conduit le responsable politique d’Anthropic à s’adresser au Congrès ce mois-ci.
Selon Anthropic, les entreprises chinoises ont créé environ 24 000 comptes pour accéder au chatbot Claude d’Anthropic. Ces comptes ont généré plus de 16 hundreds of thousands de conversations avec le système.
Mais Anthropic estime qu’il ne s’agissait pas d’interactions shoppers ordinaires.
Au lieu de cela, l’entreprise affirme que les conversations ont été soigneusement conçues pour entraîner des modèles d’IA concurrents en apprenant des réponses de Claude.
Dans l’industrie de l’IA, ce processus est connu sous le nom de distillation.
Plutôt que de former un modèle entièrement à partir de zéro, les chercheurs posent des hundreds of thousands de questions à une IA plus avancée. Ces réponses deviennent des données de formation pour un autre modèle.
Ainsi, l’IA d’origine devient l’enseignant et la nouvelle IA devient l’élève.
Il n’y a rien de nouveau dans la distillation de l’IA. Les chercheurs de Google l’ont développé pour la première fois il y a plus de dix ans pour créer des modèles d’IA plus petits et plus efficaces.
Geoffrey Hinton, souvent surnommé le « parrain de l’IA », a contribué à lancer cette approche.
Picture : Vaughn Ridley/Collision by way of Sportsfile
À l’époque, la distillation était simplement un moyen de créer des modèles d’IA plus petits et plus efficaces. Mais aujourd’hui, cela devient l’une des plus grandes préoccupations de sécurité du secteur.
Et cela n’affecte pas seulement la course à l’IA entre les États-Unis et la Chine.
Plus tôt cette année, on a demandé sous serment à Elon Musk si sa société d’IA, xAI, avait déjà extrait la technologie d’OpenAI.
Sa réponse a été étonnamment franche : « En général, les sociétés d’IA distillent d’autres sociétés d’IA. »
Le vrai problème aujourd’hui n’est donc pas que la distillation existe. C’est que personne n’a trouvé remark l’arrêter.
Mais pourquoi tout cela est-il necessary ?
Parce qu’il semble que l’industrie de l’IA pourrait se heurter à un goulot d’étranglement qu’aucune puissance de calcul ne peut résoudre.
Au cours des deux dernières années, nous avons vu les plus grandes entreprises technologiques du monde investir des sommes faramineuses dans l’intelligence artificielle.
Et ils l’ont fait sur la base d’une hypothèse easy. Plus vous dépensez, plus vous resterez en avance dans la course à l’IA.
Mais que se passe-t-il si cet avantage en matière de dépenses ne dure pas aussi longtemps que tout le monde le souhaite ?
Si les concurrents parviennent à raccourcir considérablement la courbe d’apprentissage en étudiant le comportement des modèles d’IA d’avant-garde, alors la building du système le plus clever ne représentera peut-être que la moitié de la bataille.
Le protéger est l’autre moitié. Et c’est une selected beaucoup plus difficile à faire.
Voici mon avis
La bataille de l’IA devient rapidement bien plus importante que l’Amérique contre la Chine.
Cela devient une different à l’open supply et à la supply fermée.
Les entreprises chinoises parient que l’IA puissante deviendra bon marché et largement disponible. Mais OpenAI, Anthropic et les autres grandes sociétés d’IA parient que les entreprises continueront à payer pour des modèles auxquels elles font confiance.
À l’heure actuelle, ce pari n’en est qu’à ses débuts. Deloitte a récemment découvert que seulement 11 % des entreprises américaines ont des brokers d’IA en manufacturing.
Cela signifie que la plupart des entreprises n’ont pas encore fait leur choix.
En fin de compte, je pense que l’une des deux choses suivantes se produit. Soit l’administration Trump interdit aux entreprises américaines d’utiliser des modèles d’IA chinois avancés… soit les entreprises paient volontiers plus parce qu’elles font plus confiance à OpenAI et Anthropic qu’à la Chine.
C’est pourquoi Anthropic est allé au Congrès.
Parce que protéger l’avance américaine en matière d’IA pourrait s’avérer encore plus difficile que de la développer.
Salutations,
Ian KingStratège en chef, Banyan Hill Publishing
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