Comment tirer pleinement parti des 10 insights de McKinsey sur l'intelligence artificielle ?

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Après de longs appels, McKinsey & Company a finalement publié le rapport TOP10 2023Q3 Artificial Intelligence Insights, dont les rapports sur l'IA générative représentaient la moitié.

Le rapport « L'état de l'IA en 2023 : l'année de rupture de l'IA générative » analyse le déploiement et l'utilisation de l'intelligence artificielle par les entreprises dans diverses régions et secteurs à travers le monde, et estime que l'utilisation généralisée de l'intelligence artificielle aura un impact significatif sur tous les horizons.

Ensuite, nous examinerons ce rapport du point de vue de la Chine

01 Adoption mondiale de l’IA générative : ce qui fait la force des entreprises leaders

Premièrement, même si l’IA générative est médiatisée depuis peu de temps, elle n’est pas étrangère au grand public.

Selon les résultats de l'enquête, 79 % des personnes interrogées ont déclaré avoir été exposées à l'AIGC, tandis que 22 % ont déclaré qu'elles utilisaient souvent l'AIGC au travail

Au niveau de l'entreprise, l'AIGC est également largement utilisé, un tiers des personnes interrogées déclarant que leur entreprise utilise déjà régulièrement l'AIGC dans au moins une fonction.

Parmi les personnes interrogées qui ont déclaré que leur entreprise utilise l'IA, 40 % ont déclaré que leur entreprise prévoyait d'investir davantage dans l'IA grâce à l'utilisation de l'AIGC, et 28 % ont déclaré que l'utilisation de l'AIGC avait déjà été inscrite à l'ordre du jour du conseil d'administration de l'entreprise.

Deuxièmement, les entreprises les plus performantes en matière d’IA sont plus enclines à utiliser l’intelligence artificielle dans le développement de produits et de services. Contrairement à la plupart des entreprises qui utilisent l'AIGC comme moyen de réduction des coûts, l'objectif principal de l'AIGC pour les entreprises d'IA hautement performantes est de créer de nouvelles sources d'affaires ou de revenus et d'augmenter la valeur des produits existants sur la base de nouvelles fonctionnalités de l'intelligence artificielle.

Les personnes interrogées dans ces entreprises ont indiqué que les principaux défis auxquels elles sont confrontées sont les problèmes liés aux modèles et aux outils, tels que la surveillance des performances des modèles pendant la production et le recyclage des modèles si nécessaire. En revanche, d’autres personnes interrogées ont mentionné des questions stratégiques plus larges

Concernant les différences entre les principales entreprises d'IA et les autres entreprises, Shidao a souligné un jour dans l'article : Les principales entreprises d'IA présentent certaines similitudes sur cinq aspects : la gouvernance, le déploiement, les partenaires, le personnel et la disponibilité des données. Si vous êtes intéressé, vous pouvez cliquer pour voir.

Troisièmement, la demande de talents liés à l'intelligence artificielle a changé. Au cours de l'année écoulée, les embauches les plus courantes par les entreprises ayant adopté l'intelligence artificielle étaient : les ingénieurs de données, les ingénieurs en apprentissage automatique et les scientifiques de données en intelligence artificielle. Par rapport aux enquêtes précédentes, une proportion beaucoup plus faible d’ingénieurs logiciels liés à l’IA embauchent désormais (28 % dans la dernière enquête, contre 39 % dans l’enquête précédente). En outre, avec l'application généralisée de l'AIGC, la demande de compétences en ingénierie rapides parmi les entreprises augmente également.

Shidao estime que le vivier de talents en intelligence artificielle peut également affecter la vitesse à laquelle les entreprises nationales déploient l'IA. Un autre rapport de McKinsey souligne que les entreprises chinoises se concentrent sur le recrutement de talents techniques tels que les ingénieurs logiciels et les ingénieurs de données, mais ignorent les talents clés tels que les traducteurs et concepteurs d'IA. On rapporte qu'en 2022, près de la moitié des entreprises chinoises emploieront des ingénieurs logiciels, tandis que seulement 6 % des entreprises recruteront des traducteurs, ce qui est bien inférieur aux 14 % des principaux pays. Ces données méritent attention.

Quatrièmement, le rapport indique : Bien que l'utilisation des outils AIGC gagne rapidement en popularité, les données ne montrent pas que ces nouveaux outils poussent les entreprises à adopter pleinement l'intelligence artificielle. Pour l'instant, la proportion d'entreprises adoptant l'intelligence artificielle est généralement restée stable, avec 55 % des personnes interrogées déclarant que leur entreprise a adopté l'intelligence artificielle.

Cependant, la majorité des personnes interrogées ont signalé une augmentation des revenus liés à l'IA dans chaque fonction commerciale où l'IA est appliquée. Pour l’avenir, même si l’adoption globale de l’IA reste autour de 55 %, plus des deux tiers s’attendent à ce que leurs entreprises augmentent leurs investissements dans l’IA au cours des trois prochaines années.

02 L’industrie chinoise de l’IA générative : encore à ses débuts

L'IA générative est entrée dans une période de croissance rapide. À l'heure actuelle, la taille du marché chinois représente environ 1/10 du total mondial et devrait atteindre 200 milliards de yuans d'ici 2025, avec un taux de croissance annuel moyen de plus de 60 %.

Il ne fait aucun doute que les investisseurs entreront sur le marché les uns après les autres à l'avenir, et les entreprises potentielles et les utilisateurs individuels ont des attentes quant aux fonctions des outils d'IA générative. Tout cela montre que le printemps de l'industrie est arrivé.

Quelles sont les caractéristiques de l’industrie nationale actuelle de la GenAI (IA générative) ?

Matériel dédié : malgré des ressources d'infrastructure limitées, le processus de localisation continue de s'accélérer

En raison de l'incapacité d'obtenir des puces GPU haut de gamme A100 et H100, les institutions nationales de R&D sur les grands modèles ont rencontré un goulot d'étranglement en termes de puissance de calcul. Bien que les fabricants locaux de R&D de puces en Chine aient renforcé la recherche scientifique et que la puissance de calcul des puces nouvellement développées puisse atteindre 2 000 TOPS (actuellement, la puissance de calcul des GPU nationaux se situe principalement dans les 1 000 TOPS), il existe encore un certain écart entre la puissance de calcul de 4 000 TOPS du leader international. Puce H100.

Modèle de base : les grands modèles industriels pourraient être la solution pour la GenAI nationale.

Le contenu à réécrire est le suivant : d'une part, même si les grands modèles généraux doivent être formés, le nombre de sites Web chinois dans le monde ne représente que 1,4 % du total, et le nombre de corpus publics chinois disponibles pour la formation est limitée et la qualité est inégale. D'un autre côté, en raison de la protection de la vie privée des utilisateurs, la plupart des données générées par les utilisateurs nationaux sur les sites Web et les applications mobiles ne peuvent pas être utilisées pour former de grands modèles, ce qui a un impact négatif sur l'efficacité et la précision de la formation du modèle

Par conséquent, par rapport aux grands modèles généraux adaptés à plusieurs domaines et tâches, les grands modèles industriels reposent davantage sur la compréhension des développeurs des scénarios verticaux et sur la prise en charge de données industrielles massives. Dans un contexte de puissance de calcul limitée, les grands modèles industriels sont plus susceptibles de devenir une piste gagnante pour les fabricants chinois de GenAI.

Application : les startups chinoises en sont encore à leurs débuts et se concentrent principalement sur certains domaines spécifiques

Les startups nationales dans le domaine GenAI ont des tours de financement avancés, concentrés entre les tours d'investisseurs providentiels et les tours pré-A. La plupart des montants de financement sont inférieurs à 100 millions de yuans. Elles en sont aux premiers stades de développement et ont un énorme potentiel industriel.

Dans l'industrie GenAI à l'étranger, l'échelle des entreprises d'innovation scientifique et technologique est relativement grande, et de nombreuses entreprises licornes uniques ont émergé dans des domaines d'application de niche. Parmi eux, une société mondiale de recherche sur l’IA dont le siège est à Londres est évaluée à 3,8 milliards de dollars américains

De plus, les domaines d'application verticaux nationaux de GenAI se concentrent principalement sur la génération de texte, d'images et d'audio et de vidéo. Sur les marchés étrangers, un grand nombre de plates-formes de développement basées sur GenAI, de plates-formes d'analyse de données et de plates-formes d'écriture de code sont apparues en dehors des domaines ci-dessus. La raison en est que les programmes étrangers sont basés sur de nombreux systèmes écrits dans ce langage et que de nombreuses entreprises sont confrontées à des coûts de main-d'œuvre de programmation élevés, il existe donc une forte demande de logiciels d'aide à la programmation.

03 L'industrie est concentrée et la plupart des entreprises explorent encore des modèles économiques

L’application commerciale de l’industrie chinoise GenAI présente deux caractéristiques majeures :

Premièrement, la répartition de l'industrie est concentrée, principalement concentrée dans des industries avantageuses avec un développement commercial relativement mature.

En Chine, les domaines d'applications GenAI qui connaissent la croissance la plus rapide comprennent le commerce électronique, les médias, le divertissement et les jeux, en particulier la réalité virtuelle numérique et le marketing vidéo du commerce électronique, tandis que la plupart des secteurs traditionnels (comme la finance, l'énergie, l'éducation, etc.) sont phase pilote encore à petite échelle.

La raison pour laquelle les applications GenAI peuvent prospérer sur les plateformes de commerce électronique sur Internet est que la Chine dispose d'un écosystème de commerce électronique et de chaîne d'approvisionnement de haute qualité ainsi que d'un énorme groupe de consommateurs, ce qui offre des opportunités de mise en œuvre des applications GenAI

Les cas d'application typiques de l'industrie incluent : un fabricant de contenu vidéo court 3D génératif d'IA dans l'industrie vidéo, une société leader de R&D de grands modèles vidéo GenAI dans l'industrie du commerce électronique, une institution de recherche et d'application de jeux et d'IA sous une plate-forme Internet dans le jeu. industrie, etc

Parmi les sociétés mentionnées ci-dessus, il existe certains fabricants de contenus vidéo courts 3D génératifs d'IA. Ils peuvent générer du contenu vidéo 3D basé sur du texte et le promouvoir via de courtes plateformes vidéo telles que Douyin, Kuaishou et Bilibili. De cette façon, l'efficacité créative des producteurs de contenu vidéo court a été grandement améliorée

La société de R&D de grands modèles vidéo GenAI est profondément impliquée dans l'industrie du commerce électronique, utilisant l'IA pour générer des ancres humaines virtuelles afin de responsabiliser les entreprises de commerce électronique de divers secteurs et marques.

L'Institut de recherche et d'application du jeu et de l'intelligence artificielle a utilisé la technologie de l'intelligence artificielle pour développer des robots compagnons et des robots de compétition d'IA, et a utilisé la technologie de traitement du langage naturel pour donner des caractères aux personnages non-joueurs, leur permettant d'avoir des conversations interactives avec les joueurs du jeu

Deuxièmement, la plupart des entreprises en sont aux premiers stades de l’exploration active de leurs propres modèles commerciaux.

La distribution de l'industrie est trop concentrée et elle est davantage orientée vers les utilisateurs finaux C. C'est un problème. Cela semble génial, mais il y a en réalité des défis à relever

Comme Shidao l'a expliqué : L'ère d'Internet est différente de l'ère du grand modèle. A l'ère d'Internet, le « trafic » est gratuit. Lorsque le coût total d'exploitation reste inchangé, plus il y a d'utilisateurs, plus la valeur du réseau est grande. À l’ère des grands modèles, la puissance de calcul a un coût. Chaque fois qu’un utilisateur supplémentaire est ajouté, la puissance de calcul doit être payée en termes réels, ce qui rend les subventions inutiles. Plus vous avez de nouveaux utilisateurs, moins vous gagnerez d’argent.

Par conséquent, cibler les clients entreprises du côté B pourrait mieux représenter l’orientation des futures entreprises d’intelligence artificielle.

Sur les marchés européens et américains, les groupes de clients de grandes entreprises constituent la majorité. Le modèle d'abonnement payant SaaS a fondamentalement mûri. Un certain nombre de sociétés GenAI étrangères ont profité du marché SaaS mature pour appliquer GenAI à la haute technologie, aux communications et à diverses industries traditionnelles (telles que les soins médicaux, l'éducation, etc.), avec un une plus large gamme d'applications

Sur le marché intérieur, la plupart des clients cibles de GenAI sont des terminaux. Les entreprises utilisatrices ne sont pas disposées à payer pour des logiciels, le marché doit être davantage cultivé et les entreprises ont des préoccupations en matière de sécurité des données concernant les méthodes de déploiement SaaS. Le modèle commercial pour l'application à grande échelle de GenAI doit encore être exploré.

Actuellement, les principaux modèles commerciaux sur le marché intérieur incluent la vente de ressources cloud, les appels d'API modèles, la facturation de logiciels en tant que service, la facturation de matériel, etc.

En général, la plupart des startups GenAI sur le marché intérieur viennent d'achever la production de produits standardisés et ont commencé à entrer dans la phase préliminaire d'exploration de la commercialisation.

À mesure que le marché SaaS chinois mûrit et que la volonté de payer des entreprises augmente, les start-ups nationales de génération de texte et de génération d’images devraient se développer rapidement sur le marché des entreprises clientes.

Six questions d'âme : Comment la technologie de l'intelligence artificielle se traduit-elle en avantages économiques ?

La recherche montre que seulement 9 % des entreprises chinoises prévoient d'atteindre une croissance de leurs revenus supérieure à 10 % en déployant l'IA, tandis que 19 % des entreprises des principaux pays devraient atteindre cet objectif. De même, en termes de taux de contribution aux bénéfices, seules 7 % des entreprises chinoises ont déclaré que la contribution de l'IA à l'EBIT dépassait 20 %, tandis que 14 % des entreprises des principaux pays dépassaient ce ratio.

Les résultats montrent que les entreprises chinoises doivent de toute urgence améliorer leurs liquidités et convertir le potentiel de la technologie de l’IA en avantages économiques tangibles.

En plus de la réserve insuffisante de traducteurs IA mentionnée ci-dessus, les raisons pour lesquelles les entreprises chinoises sont à la traîne des pays leaders dans le déploiement de l'IA peuvent également être :

1. La stratégie globale d'IA est médiocre : parmi les entreprises chinoises interrogées, moins de 30 % ont des stratégies d'IA cohérentes avec la stratégie globale de l'entreprise ; parmi les dirigeants interrogés, seuls 25 % reconnaissent pleinement la stratégie d'IA.
2. Ne pas prêter attention à la formation interne : seulement 30 % environ des entreprises chinoises s'appuient sur la formation interne pour cultiver les talents en IA, ce qui est nettement inférieur à la moyenne mondiale de 45 %.

Afin de déployer l’IA générative le plus rapidement possible et d’en tirer de la valeur, les entreprises doivent d’abord réfléchir à six questions clés :

1. Dans quels métiers l’IA générative peut-elle être déployée pour créer la plus grande valeur ? Quels sont les principaux cas d’utilisation qui peuvent vous aider à accroître votre avantage concurrentiel ?
2. Quelles sont vos ressources de données les plus importantes qui peuvent être apprises par l'IA ?
3. Quel est votre modèle technique de fonctionnement ?
4. Possèdez-vous le talent en IA dont vous avez besoin pour réaliser une intégration transparente des affaires et de la technologie et convertir le potentiel de l'IA en valeur ?
5. Avez-vous développé un protocole de risque pour atténuer les risques des modèles dans l'IA générative (comme la gestion des « hallucinations » des modèles) ?
6. Comment comptez-vous promouvoir la gestion du changement pour promouvoir l'IA générative et atteindre les objectifs commerciaux ?

McKinsey a souligné que les entreprises doivent répondre aux questions ci-dessus et surmonter divers défis afin de pouvoir rapidement développer les capacités requises, libérer pleinement le potentiel de l'intelligence artificielle générative et capturer en temps opportun les avantages économiques que cette technologie disruptive peut créer

Bien qu'il existe actuellement de grandes différences entre les marchés nationaux et étrangers dans de nombreux domaines tels que le développement de grands modèles, la présentation des applications, les modèles commerciaux, etc., nous pouvons constater que l'industrie chinoise de la GenAI rattrape constamment le niveau de pointe international, et c'est On s'attend à ce que les technologies et applications chinoises liées à la GenAI se développent à l'avenir. Elles mûriront progressivement et exploreront davantage un modèle commercial adapté à leur propre développement.

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