Fondateur de Baixing.com : Les grands modèles de langage dévorent tout, je crois cette affirmation à moitié.

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Auteur : Wang Jianshuo, fondateur de Baixing.com

Beaucoup de gens disent à tout bout de champ : « Le grand modèle, c’est tout. » Je n’y crois pas vraiment.

Chaque fois que j’entends ce genre de discours « qui engloutit tout », je me dis que, la plupart du temps, c’est parce que notre compréhension de l’avenir n’est pas encore à la hauteur, et qu’on balance une phrase aussi vague sans réfléchir. Sinon, comment une seule chose pourrait-elle tout engloutir ? Prenons Internet — on crie depuis des années qu’il engloutit tout. Aujourd’hui, a-t-il vraiment tout englouti ? Alors, est-ce Internet qui engloutit tout, ou le grand modèle ? Les deux engloutissent, il ne reste plus rien ?

Donc je préfère dire autrement : c’est une infrastructure fondamentale très importante. Sans cette infrastructure, le monde entier ne peut pas se développer, comme Internet sans le réseau dorsal en dessous, comme l’électricité sans la centrale. Je suis d’accord avec ça.

Mais une fois l’infrastructure en place, c’est au-dessus que ça devient intéressant.

Prenons l’électricité. Dès qu’elle est apparue, quelle a été la première application que tout le monde a vue ? L’ampoule électrique. Thomas Edison a allumé la première, et elle a brillé, brillé, brillé. Si le monde s’était arrêté là, avec une seule ampoule, j’aurais pu dire : la centrale électrique est le cœur du monde, elle engloutit tout.

Mais ce n’est pas comme ça. Ensuite sont arrivés les moteurs pour entraîner les machines ; plus tard, vous avez découvert qu’une fois cette couche de base, l’électricité, en place, d’innombrables appareils poussaient dessus pour l’utiliser. La machine à laver lave les vêtements, la télévision permet de regarder la télé, l’aspirateur aspire la poussière — ce sont toutes des applications de l’électricité. Sans électricité, aucun de ces appareils n’existerait. Mais dire que « l’électricité engloutit tout », je n’y crois pas.

Il en va de même pour les grands modèles. Ils fournissent une intelligence de base. Mais cette intelligence doit être placée dans une « machine » ou un « appareil » concret, spécifique à un scénario, pour qu’elle produise ses effets et change vraiment le monde.

Claude Code sert à coder, Claude Design à concevoir, VoiceDrop à écrire des articles. Ce sont tous des grands modèles, mais placés dans des appareils différents, ils résolvent des problèmes complètement différents.

Avoir juste de l’électricité, juste de l’eau, sans machine à laver, les vêtements ne seront pas lavés. Imaginez : la centrale produit d’énormes quantités d’électricité, l’électricité est très puissante, et alors ? Sans machine à laver, cette énergie électrique peut-elle laver les vêtements toute seule ?

L’intelligence, c’est bien, mais la plupart des choses dans le monde nécessitent la combinaison de plusieurs éléments pour fonctionner, comme la machine à laver qui a besoin d’électricité, d’eau, et même d’un tambour. Les grands modèles peuvent peut-être remplacer beaucoup de choses dans le domaine logiciel, mais les scénarios où un seul élément suffit dans le monde, il n’y en a pas beaucoup.

Prenons un exemple concret. Aujourd’hui, nous avons des grands modèles, mais un grand modèle seul ne suffit pas. Il faut une couche appelée Harness — cette couche est apparue récemment — qui fait le lien avec le code pour former quelque chose de vraiment utilisable. Un grand modèle tout seul ne peut pas écrire du code. Bien sûr, au cœur de Claude Code, honnêtement, je pourrais l’écrire en une cinquantaine de lignes, un peu plus, et ça tournerait pour programmer. Mais vous devez voir ceci : sans cette couche externe, le grand modèle seul reste peu pratique — autrement dit, si l’intelligence du grand modèle ne se combine pas avec la capacité d’exécution de code fournie par le système d’exploitation, faire des calculs mathématiques avec le grand modèle n’est pas économique, parfois même impossible.

La valeur fondamentale de cette interface est de nous aider à placer cette intelligence — comparable à l’électricité ou à l’eau — dans un scénario d’application concret, pour en faire une machine capable de résoudre un problème spécifique.

Ceci dit, bien sûr, la logique derrière le « engloutit tout », je n’y crois pas complètement non plus.

Ce qu’elle veut dire concerne principalement les logiciels existants. Jusqu’à présent, nous avons empilé une très grande couche de logiciels — beaucoup de choses construites avec des règles, des formulaires, des boutons, des workflows. Beaucoup de filtres, des modèles fixes, tout un ensemble d’opérations en back-office, des fonctionnalités de détection de nombreux SaaS. Et toutes ces choses que nous appelions autrefois « M », que ce soit CRM ou HIS (hospital information system), bref, toutes sortes de « systèmes », « logiciels », et autres, il y en a une multitude.

Cette couche, je pense que les grands modèles de langage vont effectivement en engloutir une bonne partie.

Pourquoi ? Parce qu’à l’origine, ces logiciels étaient faits d’instructions claires, exécutables par un ordinateur, figées et répétées — nous appelons cela des logiciels. Et c’est précisément ce dans quoi les grands modèles de langage excellent.

Mais.

Dans cette couche, en plus des logiciels, il y a beaucoup d’autres choses. Les informations clients. La capacité d’exécution — par exemple, quand vous réservez un billet d’avion, la capacité réelle de transporter un avion et des personnes d’un point A à un point B. Et la confiance. Beaucoup d’éléments du monde physique. Tout cela, je ne pense pas qu’il soit englouti.

Après avoir englouti cette couche, cela libère au contraire un espace plus grand — au-dessus, de nouveaux types de logiciels.

Les nouveaux logiciels auront probablement une interface fluide, ils ne figeront pas autant de règles qu’avant. Une fois toutes ces règles confiées à l’IA, imaginez : avant, nous pouvions réaliser un CRM comme Salesforce, c’était déjà le plus haut niveau humain, un effort titanesque. Mais si cette partie devient relativement facile à résoudre, alors ce que les gens feront ensuite, c’est ouvrir encore plus d’imagination, plus de possibilités — et c’est précisément ce que nous n’avons pas encore vu.

L’erreur que nous commettons souvent est là. Quand une nouvelle technologie arrive, comme nous ne voyons pas la voie plus vaste qui s’ouvre après, nous ne regardons que la partie immédiate. Une feuille devant les yeux cache la montagne.

Sans parler de ce genre de jugements de tendance. Je me souviens qu’en 2004, un groupe d’amis se plaignait en disant que jamais une entreprise plus grande que Sina, Sohu ou NetEase ne pourrait émerger sur Internet, qu’Internet était presque fini, qu’ils allaient tout monopoliser. Et pourtant, quelques années plus tard, quel bouleversement ! Nous aurions dû pleurer sur notre propre myopie de l’époque.

Donc ma position est la suivante : le grand modèle est-il important ? Oui, il est fondamental, c’est le principal moteur de cette période. Mais une fois qu’il devient stable et continuellement disponible, il a besoin de toutes sortes de machines et d’appareils au-dessus pour résoudre des problèmes concrets. Cette couche épaisse — où et comment l’utiliser — voilà le vrai courant principal de la deuxième vague.

Les quatre caractères « engloutir tout » sont bien trop imprécis. Y a-t-il une seule chose, une seule forme de société, une seule technologie dans le monde qui ait vraiment tout englouti ?

Dans les domaines qu’il engloutit, trouver les opportunités — voilà ce qui est vraiment important.