Les entreprises de grands modèles cherchent à se déployer de manière légère, à réduire les barrières d'utilisation pour les utilisateurs et à s'emparer des points d'entrée du trafic. Récemment, ByteDance Douban et Moonshot AI ont tous deux lancé des extensions de navigateur. Moonshot AI a qualifié sa dernière extension de navigateur Kimi de "petite recherche légère", et a simultanément mis en ligne deux fonctionnalités : le questionnement ponctuel et le résumeur. L'assistant AI Douban de ByteDance a déjà itéré sa version d'extension de navigateur à la version 1.3.0.
Derrière ce déploiement léger se cache l'anxiété des entreprises de grands modèles concernant le trafic. Selon les statistiques de Quantum Bit, en juin de cette année, le DAU de ByteDance Douban AI a dépassé 2 millions, tandis que celui de Kimi et Sky AI a dépassé 1 million. Au 17 juillet, le Chrome Store indiquait que l'extension de navigateur Douban avait été téléchargée plus de 90 000 fois, et celle de Kimi plus de 30 000 fois.
Les raisons pour lesquelles les entreprises de grands modèles choisissent l'entrée de la recherche AI incluent :
- Les produits de grands modèles actuels sont hautement homogènes, avec des écarts technologiques peu évidents
- La période d'investissement où le modèle équivaut au produit est passée, augmentant la pression pour la monétisation
- Devenir un point d'entrée de recherche via des extensions de navigateur réduit les coûts d'utilisation pour les utilisateurs
- Recherche de modèles de monétisation commerciale
Un responsable d'entreprise de grands modèles a déclaré que les assistants AI intelligents auront du mal à être rentables à court et moyen terme, servant davantage à la promotion de la marque.
Les concurrents sur le marché national de la recherche AI incluent également des produits tels que Baidu, Quark Search, Zhihu, 360 AI Search, et Tiangong Search de Kunlun. À l'avenir, davantage d'acteurs pourraient entrer sur ce marché.
Par rapport aux assistants AI intelligents, les extensions de navigateur mettent davantage en évidence les ambitions commerciales des entreprises de grands modèles. La recherche a déjà un modèle de monétisation publicitaire clair. Par exemple, en 2023, les revenus publicitaires des sites Google ont atteint 206,5 milliards de dollars, tandis que les revenus publicitaires de recherche de Bing Search et Microsoft Advertising ont atteint 12,21 milliards de dollars.
Sur le plan national, la taille du marché publicitaire des moteurs de recherche en Chine a atteint 106,3 milliards de yuans en 2020. Les revenus des services de marketing en ligne de Baidu en 2020 et 2023 étaient respectivement de 72,8 et 81,2 milliards de yuans.
La recherche AI renforcée par les grands modèles peut simultanément réaliser des graphiques, des analyses et des recherches en ligne. Un expert de l'industrie estime qu'une bonne recherche devrait saisir avec précision l'intention de l'utilisateur et présenter en une seule fois les informations souhaitées.
Un investisseur en technologies dures souligne que le contrôle du modèle par les entreprises de grands modèles est bénéfique pour l'optimisation des scénarios, le contrôle des coûts et l'itération rapide des produits. Cependant, la recherche AI fait face à des défis en termes de modèle commercial.
Le paysage actuel de la recherche reste dominé par les grandes entreprises traditionnelles. Selon les données de StatCounter, en janvier 2024, la part de marché de Google Search sur desktop et mobile était respectivement de 82% et 95%. Sur le plan national, en avril 2024, les trois premiers moteurs de recherche en termes de part de marché étaient Baidu, Bing et Sogou, avec des parts respectives de 62%, 18% et 4%.
Le déploiement léger et les scénarios verticaux sont devenus les mots-clés du déploiement des grands modèles cette année. Cependant, il faudra encore beaucoup de temps aux entreprises de grands modèles pour réaliser des bénéfices positifs.