L'exploration de la commercialisation des grands modèles d'IA entre dans une nouvelle phase. Avec le refroidissement de la "guerre des cent modèles", les entreprises commencent à se concentrer davantage sur les effets pratiques et la valeur commerciale des grands modèles, plutôt que de poursuivre aveuglément l'échelle et la quantité.
Actuellement, les entreprises de grands modèles ont principalement deux voies de commercialisation :
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Créer des grands modèles généraux de haute qualité, qui peuvent à la fois servir de plateforme ouverte pour habiliter d'autres entreprises et se développer en "super applications", suivant une approche double de technologie et de produit.
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Passer des grands modèles généraux à des entreprises d'applications, trouvant un espace de survie dans des domaines verticaux.
Cependant, quelle que soit la voie choisie, elles sont confrontées aux défis des coûts élevés de calcul et d'acquisition de clients. Dans ce contexte, les plugins IA deviennent un bon point d'entrée :
- Les plugins sont la forme d'application IA native la plus accessible et la plus facile à utiliser.
- Ils permettent d'obtenir rapidement des retours du marché et des utilisateurs, réduisant les coûts d'erreur.
- Les plugins de navigateur peuvent couvrir divers scénarios d'utilisation, favorisant un rassemblement rapide des utilisateurs.
Actuellement, plusieurs entreprises comme Douban et Kimi ont lancé des plugins de navigateur, chacun avec ses propres caractéristiques :
- Le plugin Douban offre des fonctionnalités riches, incluant l'organisation des résultats de recherche, le résumé du contenu vidéo, la génération d'images à partir de texte, etc.
- Le plugin Kimi se concentre sur la recherche légère, offrant des fonctions de surlignage et de résumé.
Cependant, la concurrence dans le domaine des plugins deviendra de plus en plus intense. La clé pour réussir dans ce domaine est de fournir une expérience utilisateur de qualité et des capacités de modèle puissantes.
Dans l'ensemble, les plugins IA offrent un bon point de départ pour l'exploration de la commercialisation des grands modèles, mais la commercialisation reste un défi à long terme. Les entreprises doivent continuer à se concentrer sur l'expérience produit et les capacités technologiques pour se démarquer dans un marché concurrentiel.