Dilemme dans la "bataille des 100 modèles" de l'IA : les performances du premier lot de joueurs A-share ont été "anéanties" et les fonds logistiques ont été retirés à un rythme accéléré. Dans la compétition de survie à 2 %, il n'y a pas de solution optimale, seulement le choix de la vie ou de la mort
Le modèle d'IA apporté par ChatGPT est sans aucun doute la piste la plus chaude du premier semestre. Après la sortie de GPT-4, les géants de l'Internet, les entreprises technologiques, etc. ont rejoint cette mêlée à grande échelle. Sur le seul marché intérieur, de grands modèles ont "émergé" de manière intensive au cours des derniers mois. Huaxi Securities Liu Zejing a souligné dans un rapport de recherche du 5 juin que les modèles d'IA de **Tencent, Baidu, Ali, Huawei, HKUST Xunfei, 360, Kunlun Wanwei, Lanzhou Technology et d'autres sociétés ont été publiés au cours du premier semestre de l'année.
Dans le même temps, cette vague d'IA dominée par les grands modèles a attiré un afflux effréné des marchés de capitaux. Parmi les sociétés ayant enregistré des progrès rapides dans le modèle à grande échelle des actions A, le cours de l'action de Kunlun Wanwei a été multiplié par près de quatre** au cours de l'année**, Yuncong Technology et le cours de l'action de 360** ont réalisé la plus forte augmentation de plus de 300 % et 200 %** respectivement, et les cours des actions de HKUST Xunfei et Inspur Information ont également doublé.
Cependant, il y a aussi une réalité cruelle derrière le marché animé. ** Le taux de croissance des utilisateurs de ChatGPT ralentit, l'application de grands modèles n'est pas comme prévu et de nombreuses entreprises connaissent une baisse des performances et des cours des actions.
▌La performance d'un groupe d'acteurs des actions A est fulgurante, et le cours de l'action s'effondre. Le leader a soudainement rencontré une réduction négative de ses avoirs, puis a été vendu par un filet vers le nord de centaines de millions de yuans
Bien que les nouvelles récentes sur les grands modèles d'IA de diverses entreprises soient toujours constantes, Inspur Information a révélé que Yuan 2.0 mettra à niveau le graphique Vincent, le chat, la multimodalité, la chaîne d'outils et d'autres aspects ; CloudWalk Technology a annoncé le lancement de CloudWalk Pedestrian Basic Large Model, qui utilise plus de 2 milliards de données ; Glodon a déclaré que la société avait construit un grand modèle de langage et un grand modèle de génération d'images dans l'industrie de la construction. Cependant, Plus de signaux semblent indiquer que toute la piste devient froide.
À en juger par les annonces de performances d'un certain nombre de sociétés cotées en actions A, les performances de HKUST Xunfei, Inspur Information et 360 au cours du premier semestre de l'année ont toutes surpris le marché. Parmi eux, Inspur Information a réalisé un bénéfice net de 286 millions à 382 millions de yuans au premier semestre de l'année, une baisse d'une année sur l'autre de 60 à 70 %**. Selon les calculs, le bénéfice net du deuxième trimestre a chuté de 22 % à 64 % d'un mois sur l'autre. Le bénéfice net de HKUST Xunfei au premier semestre de l'année ** devrait chuter de 71 % à 80 % **. Par rapport à la baisse évidente des performances des deux sociétés précédentes, 360 s'attend directement à une perte nette de 230 millions de yuans au premier semestre. Selon les calculs, Q1 et Q2 ont une pré-perte de 186 millions de yuans et 44 millions de yuans respectivement.
De plus, étant donné que certaines entreprises n'ont pas divulgué les prévisions du rapport semestriel, si nous examinons les performances du premier trimestre, les données de Wind montrent qu'au premier trimestre, près de la moitié des sociétés cotées de l'ensemble du secteur de l'IA ont enregistré une baisse d'une année sur l'autre du bénéfice net attribuable à leurs sociétés mères**. La perte nette de Yuncong Technology au premier trimestre s'est élevée à 142 millions de yuans**, le bénéfice net de Kunlun Wanwei** a chuté de 43 %** en glissement annuel** et le bénéfice net de Glodon sur un trimestre** a chuté de 64 %** par rapport au trimestre précédent. On peut voir qu'au premier semestre, bien que les acteurs de la part A qui ont fait des mouvements fréquents sur le modèle de l'IA se soient tous très bien exprimés, ils ont été fondamentalement "anéantis" en termes de performances**.
En ce qui concerne la baisse des performances, certains analystes du secteur estiment que les grands modèles d'IA "brûlent de l'argent", et l'investissement continu est difficile à réaliser un profit, qu'il s'agisse d'informations Inspur vendant des "pelles" de serveur en amont, ou iFlytek, qui vend des algorithmes et des logiciels en cours de route, a prouvé ce point. Inspur Information a déclaré dans l'annonce qu'elle avait été affectée par des facteurs tels que l'offre restreinte de GPU mondiaux et de puces à usage spécial connexes au cours du premier semestre de l'année. La société a également annoncé il y a quelques jours la démission de son président Wang Endong**.
Cependant, quelle que soit la raison spécifique, certains analystes du marché ont déclaré que les performances de certaines entreprises étaient inférieures aux attentes, ce qui semblait être la falsification de la logique du battage médiatique précédent de l'IA, qui a rendu la chaîne de l'industrie de l'IA dans son ensemble encore pire. À en juger par la réaction du marché secondaire, à l'heure actuelle, le plus grand retracement de l'indice Wind ChatGPT au cours de l'année est de près de 20 %. Les stocks de taureaux qui avaient monté en flèche auparavant ont également été éclipsés un par un. La plus forte baisse cumulée de Kunlun Wanwei au cours de l'année était de près de 50 % **, les plus importantes baisses de 360 et Inspur Information au cours de l'année étaient toutes d'environ ** 40 % **, et la plus forte baisse cumulée d'iFLYTEK au cours de l'année a dépassé 20 %.
Plus loin, derrière les fortes fluctuations des cours boursiers, tous les types de fonds reculent**. D'une part, les fonds du nord continuent de réduire leurs avoirs. Selon des données publiques, Kunlun Wanwei** a vendu près de 300 millions de yuans** au cours des 5 derniers jours, Keda Xunfei** a vendu 1,624 milliard de yuans** au cours des deux derniers mois et Glodon** a vendu pendant 78 jours consécutifs**, avec des ventes nettes de plus de 1,2 milliard de yuans en deux mois. D'autre part, les données éoliennes montrent que 24 "stocks conceptuels AIGC" ont reçu un total de 67 réductions de détention cette année. 360, Kunlun Wanwei, Yuncong Technology et d'autres entreprises ont successivement publié des annonces de réduction d'actionnariat, parmi lesquelles les frais de rupture de 9 milliards de Zhou Hongyi et la "subvention" de réduction d'actionnariat de l'ex-femme du contrôleur actuel de Kunlun Wanwei ont également plongé l'entreprise dans un tourbillon de réduction d'actionnariat de haut niveau et d'encaissements**.
De toute évidence, la piste du grand modèle AI se refroidit progressivement après la précédente rafale de feu. Certains acteurs du marché estiment que le secteur du concept ChatGPT sur le marché des actions A présente des signes d'une bulle de valorisation, et que le ratio P/E de l'ensemble du secteur est proche de 140 fois. Il existe de nombreuses actions conceptuelles d'IA qui n'ont pas fait beaucoup de percées dans les technologies connexes, et même leur performance est en perte, mais leurs cours ont d'abord augmenté à pas de géant **, ce qui est déraisonnable. Certains experts de l'industrie ont également déclaré sans ambages que les équipes nationales actuelles de modèles à grande échelle se réfèrent essentiellement à des modèles à grande échelle open source, et que la technologie sous-jacente est encore difficile à percer et que les bulles de marché sont un événement à haute probabilité.
▌La seconde moitié de la bataille : seuls 2 % peuvent gagner la décision de vie ou de mort du modèle général ou du modèle industriel
Selon les données de surveillance du site Web tiers SimilarWeb, en juin de cette année, le trafic mondial (PV) du site Web ChatGPT et du client mobile a diminué de 9,7 % d'un mois sur l'autre, et le trafic aux États-Unis a diminué de 10,3 % d'un mois sur l'autre. Certaines personnes sur le marché des capitaux pensent que pas plus de 2 % des modèles domestiques d'IA à grande échelle** finiront par gagner ce tour de "concours de 100 modèles", ce qui signifie que les 98 % restants de modèles nationaux à grande échelle disparaîtront de la compétition.
À l'heure actuelle, l'industrie croit généralement que la difficulté ou l'objectif des modèles d'IA à grande échelle est le problème de commercialisation. Selon les médias, la plupart des modèles qui sortent actuellement sont des modèles à grande échelle ** à usage général, notamment les modèles à grande échelle de Baidu, Huawei, Ali, Kunlun Wanwei, HKUST Xunfei, Yuncong Technology et Linkhui Technology ** Ces modèles à grande échelle ont de puissantes capacités de compréhension du langage naturel, de génération de langage et de reconnaissance vocale.
(Source : Groupe de réflexion de la Silicon Valley "Rapport sur l'expérience des grands modèles d'intelligence artificielle 2023")
Certains analystes de l'industrie ont en outre introduit qu'un grand modèle de base avec des centaines de milliards de paramètres nécessite une puissance de calcul de plus de 10 000 cartes dans un seul cluster, nécessite non seulement des GPU, mais utilise également des ressources de cluster GPU, ce que la plupart des entreprises ne peuvent pas faire. Par conséquent, Même pour les fabricants de premier échelon, il reste encore un long chemin à parcourir pour la mise en œuvre de la technologie.
Dans une telle situation, le modèle industriel à grande échelle (modèle vertical à grande échelle) devient une autre option. Il est rapporté qu'il est relativement facile à localiser car il est directement orienté vers le domaine vertical.En plus des grandes entreprises technologiques mentionnées ci-dessus, des entreprises de divers secteurs tels que ** Flush, Kidswant, Bank of Jiangsu, China Telecom et I Love My Home tentent également d'investir.
Cependant, l'article du compte officiel 36 Krypton a souligné que la difficulté de construction du grand modèle vertical est en fait beaucoup plus élevée que celle du grand modèle général. Dans la formation de grands modèles industriels, la chose la plus difficile à obtenir est les données industrielles**. Ce type de données affecte directement la vitesse d'itération technique et la précision du modèle des grands modèles industriels. Cependant, en raison de la sécurité des données et d'autres considérations, peu d'entreprises sont disposées à divulguer des données privées. Cependant, ces données industrielles affectent souvent directement ou indirectement la vitesse d'itération technique, la précision du modèle et le professionnalisme commercial du grand modèle industriel.
De plus, dans l'ensemble, certains analystes de l'industrie ont également souligné une autre inquiétude cachée : à l'avenir, il est plus probable qu'un grand nombre de modèles à grande échelle sous-jacents seront open-source, ou 1-2 principaux fabricants prendront tout. En conséquence, la valeur des modèles nationaux à grande échelle ne sera pas directement proportionnelle à l'investissement, et certains entrepreneurs en IA, en particulier les entreprises au niveau des applications, seront pris dans le dilemme de se battre les uns contre les autres, c'est-à-dire que s'ils ne le font pas, ils le manqueront, et s'ils le font, ils pourraient être remplacés**.
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Dilemme dans la "bataille des 100 modèles" de l'IA : les performances du premier lot de joueurs A-share ont été "anéanties" et les fonds logistiques ont été retirés à un rythme accéléré. Dans la compétition de survie à 2 %, il n'y a pas de solution optimale, seulement le choix de la vie ou de la mort
**Source : **Association financière
Éditeur Yu Qi
Le modèle d'IA apporté par ChatGPT est sans aucun doute la piste la plus chaude du premier semestre. Après la sortie de GPT-4, les géants de l'Internet, les entreprises technologiques, etc. ont rejoint cette mêlée à grande échelle. Sur le seul marché intérieur, de grands modèles ont "émergé" de manière intensive au cours des derniers mois. Huaxi Securities Liu Zejing a souligné dans un rapport de recherche du 5 juin que les modèles d'IA de **Tencent, Baidu, Ali, Huawei, HKUST Xunfei, 360, Kunlun Wanwei, Lanzhou Technology et d'autres sociétés ont été publiés au cours du premier semestre de l'année.
Cependant, il y a aussi une réalité cruelle derrière le marché animé. ** Le taux de croissance des utilisateurs de ChatGPT ralentit, l'application de grands modèles n'est pas comme prévu et de nombreuses entreprises connaissent une baisse des performances et des cours des actions.
▌La performance d'un groupe d'acteurs des actions A est fulgurante, et le cours de l'action s'effondre. Le leader a soudainement rencontré une réduction négative de ses avoirs, puis a été vendu par un filet vers le nord de centaines de millions de yuans
Bien que les nouvelles récentes sur les grands modèles d'IA de diverses entreprises soient toujours constantes, Inspur Information a révélé que Yuan 2.0 mettra à niveau le graphique Vincent, le chat, la multimodalité, la chaîne d'outils et d'autres aspects ; CloudWalk Technology a annoncé le lancement de CloudWalk Pedestrian Basic Large Model, qui utilise plus de 2 milliards de données ; Glodon a déclaré que la société avait construit un grand modèle de langage et un grand modèle de génération d'images dans l'industrie de la construction. Cependant, Plus de signaux semblent indiquer que toute la piste devient froide.
À en juger par les annonces de performances d'un certain nombre de sociétés cotées en actions A, les performances de HKUST Xunfei, Inspur Information et 360 au cours du premier semestre de l'année ont toutes surpris le marché. Parmi eux, Inspur Information a réalisé un bénéfice net de 286 millions à 382 millions de yuans au premier semestre de l'année, une baisse d'une année sur l'autre de 60 à 70 %**. Selon les calculs, le bénéfice net du deuxième trimestre a chuté de 22 % à 64 % d'un mois sur l'autre. Le bénéfice net de HKUST Xunfei au premier semestre de l'année ** devrait chuter de 71 % à 80 % **. Par rapport à la baisse évidente des performances des deux sociétés précédentes, 360 s'attend directement à une perte nette de 230 millions de yuans au premier semestre. Selon les calculs, Q1 et Q2 ont une pré-perte de 186 millions de yuans et 44 millions de yuans respectivement.
De plus, étant donné que certaines entreprises n'ont pas divulgué les prévisions du rapport semestriel, si nous examinons les performances du premier trimestre, les données de Wind montrent qu'au premier trimestre, près de la moitié des sociétés cotées de l'ensemble du secteur de l'IA ont enregistré une baisse d'une année sur l'autre du bénéfice net attribuable à leurs sociétés mères**. La perte nette de Yuncong Technology au premier trimestre s'est élevée à 142 millions de yuans**, le bénéfice net de Kunlun Wanwei** a chuté de 43 %** en glissement annuel** et le bénéfice net de Glodon sur un trimestre** a chuté de 64 %** par rapport au trimestre précédent. On peut voir qu'au premier semestre, bien que les acteurs de la part A qui ont fait des mouvements fréquents sur le modèle de l'IA se soient tous très bien exprimés, ils ont été fondamentalement "anéantis" en termes de performances**.
En ce qui concerne la baisse des performances, certains analystes du secteur estiment que les grands modèles d'IA "brûlent de l'argent", et l'investissement continu est difficile à réaliser un profit, qu'il s'agisse d'informations Inspur vendant des "pelles" de serveur en amont, ou iFlytek, qui vend des algorithmes et des logiciels en cours de route, a prouvé ce point. Inspur Information a déclaré dans l'annonce qu'elle avait été affectée par des facteurs tels que l'offre restreinte de GPU mondiaux et de puces à usage spécial connexes au cours du premier semestre de l'année. La société a également annoncé il y a quelques jours la démission de son président Wang Endong**.
Cependant, quelle que soit la raison spécifique, certains analystes du marché ont déclaré que les performances de certaines entreprises étaient inférieures aux attentes, ce qui semblait être la falsification de la logique du battage médiatique précédent de l'IA, qui a rendu la chaîne de l'industrie de l'IA dans son ensemble encore pire. À en juger par la réaction du marché secondaire, à l'heure actuelle, le plus grand retracement de l'indice Wind ChatGPT au cours de l'année est de près de 20 %. Les stocks de taureaux qui avaient monté en flèche auparavant ont également été éclipsés un par un. La plus forte baisse cumulée de Kunlun Wanwei au cours de l'année était de près de 50 % **, les plus importantes baisses de 360 et Inspur Information au cours de l'année étaient toutes d'environ ** 40 % **, et la plus forte baisse cumulée d'iFLYTEK au cours de l'année a dépassé 20 %.
▌La seconde moitié de la bataille : seuls 2 % peuvent gagner la décision de vie ou de mort du modèle général ou du modèle industriel
Selon les données de surveillance du site Web tiers SimilarWeb, en juin de cette année, le trafic mondial (PV) du site Web ChatGPT et du client mobile a diminué de 9,7 % d'un mois sur l'autre, et le trafic aux États-Unis a diminué de 10,3 % d'un mois sur l'autre. Certaines personnes sur le marché des capitaux pensent que pas plus de 2 % des modèles domestiques d'IA à grande échelle** finiront par gagner ce tour de "concours de 100 modèles", ce qui signifie que les 98 % restants de modèles nationaux à grande échelle disparaîtront de la compétition.
À l'heure actuelle, l'industrie croit généralement que la difficulté ou l'objectif des modèles d'IA à grande échelle est le problème de commercialisation. Selon les médias, la plupart des modèles qui sortent actuellement sont des modèles à grande échelle ** à usage général, notamment les modèles à grande échelle de Baidu, Huawei, Ali, Kunlun Wanwei, HKUST Xunfei, Yuncong Technology et Linkhui Technology ** Ces modèles à grande échelle ont de puissantes capacités de compréhension du langage naturel, de génération de langage et de reconnaissance vocale.
Certains analystes de l'industrie ont en outre introduit qu'un grand modèle de base avec des centaines de milliards de paramètres nécessite une puissance de calcul de plus de 10 000 cartes dans un seul cluster, nécessite non seulement des GPU, mais utilise également des ressources de cluster GPU, ce que la plupart des entreprises ne peuvent pas faire. Par conséquent, Même pour les fabricants de premier échelon, il reste encore un long chemin à parcourir pour la mise en œuvre de la technologie.
Dans une telle situation, le modèle industriel à grande échelle (modèle vertical à grande échelle) devient une autre option. Il est rapporté qu'il est relativement facile à localiser car il est directement orienté vers le domaine vertical.En plus des grandes entreprises technologiques mentionnées ci-dessus, des entreprises de divers secteurs tels que ** Flush, Kidswant, Bank of Jiangsu, China Telecom et I Love My Home tentent également d'investir.
Cependant, l'article du compte officiel 36 Krypton a souligné que la difficulté de construction du grand modèle vertical est en fait beaucoup plus élevée que celle du grand modèle général. Dans la formation de grands modèles industriels, la chose la plus difficile à obtenir est les données industrielles**. Ce type de données affecte directement la vitesse d'itération technique et la précision du modèle des grands modèles industriels. Cependant, en raison de la sécurité des données et d'autres considérations, peu d'entreprises sont disposées à divulguer des données privées. Cependant, ces données industrielles affectent souvent directement ou indirectement la vitesse d'itération technique, la précision du modèle et le professionnalisme commercial du grand modèle industriel.
De plus, dans l'ensemble, certains analystes de l'industrie ont également souligné une autre inquiétude cachée : à l'avenir, il est plus probable qu'un grand nombre de modèles à grande échelle sous-jacents seront open-source, ou 1-2 principaux fabricants prendront tout. En conséquence, la valeur des modèles nationaux à grande échelle ne sera pas directement proportionnelle à l'investissement, et certains entrepreneurs en IA, en particulier les entreprises au niveau des applications, seront pris dans le dilemme de se battre les uns contre les autres, c'est-à-dire que s'ils ne le font pas, ils le manqueront, et s'ils le font, ils pourraient être remplacés**.