RÉVÉLATION : Mira Murati démocratise l'entraînement LLM

RÉVÉLATION : Thinking Machines, la start-up de Mira Murati, vient de rendre l’entraînement de LLM beaucoup plus accessible aux jeunes pousses.

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Et cela ouvre des opportunités qui étaient encore difficilement accessibles il y a peu.

Aujourd’hui, la plupart des start-up IA s’appuient sur la même poignée d’API.

Mêmes modèles.
Coûts variables.
Et surtout, peu de contrôle sur ce qui constitue le cœur de leur produit.

Mais cet équilibre est en train de changer.

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Thinking Machines vient de dévoiler Inkling, un modèle open weights de 975 milliards de paramètres, que les entreprises peuvent affiner via sa plateforme Tinker, sans avoir à gérer elles-mêmes une infrastructure GPU complexe.

Bridgewater l’a déjà utilisé pour entraîner un modèle sur ses propres connaissances financières, qui aurait surpassé certains modèles propriétaires sur des tâches de raisonnement financier.

Le signal est important : posséder un modèle spécialisé n’est plus réservé aux laboratoires IA disposant de centaines de millions de dollars.

Les start-up peuvent désormais envisager de construire des modèles spécialisés sur leur domaine, les licencier, les déployer directement dans les environnements de leurs clients et créer des avantages compétitifs beaucoup plus difficiles à reproduire.

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À mon sens, c’est là que le marché va devenir particulièrement intéressant.

L’avantage compétitif en IA ne sera plus simplement d’avoir accès à la meilleure API.

Ce sera de posséder l’intelligence que l’on vend.

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À noter : le chiffre avancé par Bridgewater, 84,7 % en raisonnement financier pour un coût d’inférence environ 14 fois inférieur, provient d’une évaluation menée conjointement par Bridgewater et Thinking Machines, et non d’un benchmark tiers indépendant.