Le responsable technique d’Instant 2.5 Lab : Pour les applications d’IA, on privilégiera d’abord la rentabilité

Auteur | 黄昱

Chaque nouvelle mise à niveau des grands modèles d’IA signifie que certains produits d’applications IA reposant sur une capacité isolée voient leurs barrières se réduire davantage, voire perdre toute valeur à exister en tant qu’entités distinctes.

Cela plane en permanence sur l’incertitude autour de la création de startups d’applications IA.

Les applications IA que la responsable technique de 2,5 lab au sein de JiJi, 夏俊晨, développe aujourd’hui en priorité comprennent notamment une application de traduction de voyages basée sur l’IA, kulikuli. Le concurrent dont il se méfie le plus est Google Translate.

夏俊晨 a confié à 华尔街见闻 que, « l’équipe fait chaque jour face à des pressions liées à l’évolution rapide de l’environnement du marché », ce qui est un problème que rencontrent toutes les équipes d’applications IA.

Mais il estime que, pour les véritables fabricants de grands modèles et les entrepreneurs en applications IA, il s’agit de deux batailles différentes, avec des demandes distinctes : les petites entreprises se concentrent davantage sur la façon de créer un produit rentable. En outre, certaines pistes que les startups ciblent se trouvent facilement marginalisées par les grands groupes ; une fois marginalisées, les petites entreprises n’ont plus qu’une fenêtre pour survivre.

Le produit le plus réussi que JiJi a incubé est la plateforme de podcasts 小宇宙. Environ il y a 4 ans, JiJi a lancé 2,5 lab ; ce département se consacre principalement à des projets d’innovation en IA.

夏俊晨 a expliqué à 华尔街见闻 que le nom du département vient de l’idée de créer des produits pour les 2,5 % des premiers curieux qui osent tester, d’explorer quels problèmes l’IA peut résoudre qui étaient auparavant insolubles, ou de réoptimiser des problèmes déjà existants.

Au cours des dernières années, 2,5 lab a successivement incubé plusieurs produits : le client open source d’IA Chatbox, ChatHub qui met l’accent sur « une seule interface pour utiliser plusieurs grands modèles en même temps, avec comparaison côte à côte des sorties », kulikuli, ainsi que des outils de discipline personnelle comme « 自律石头 ».

夏俊晨 révèle que, même si le nombre d’utilisateurs n’est pas très élevé, ces quelques produits lancés par 2,5 lab sont déjà rentables.

Entre acquisition d’utilisateurs à grande échelle et rentabilité, 夏俊晨 privilégie la rentabilité.

Pendant plus de dix ans, les produits Internet ont presque tous suivi la même formule de croissance : obtenir des utilisateurs gratuitement, élargir rapidement le DAU, puis trouver un modèle commercial.

Mais à l’ère de l’IA, cette approche commence à échouer. La raison est simple : les coûts.

Contrairement aux produits Internet traditionnels, les services IA ne peuvent pas s’étendre indéfiniment avec des coûts marginaux extrêmement faibles : chaque appel de modèle et chaque livraison de service entraîne un coût réel. À mesure que le volume d’appels augmente, les coûts en tokens deviennent rapidement « l’aspirateur de trésorerie ».

夏俊晨 a prouvé ce point par son expérience concrète.

Il a indiqué à 华尔街见闻 que, désormais, presque toutes les applications IA rencontrent le même problème : les coûts de tokens représentent souvent environ 70 % du chiffre d’affaires total. Si un jour le revenu atteint 1 000 yuans, il est possible que 700 yuans servent à payer les frais liés au modèle. Avec une telle structure de coûts, chercher à faire de la croissance en « brûlant de l’argent pour acheter des utilisateurs » comme à l’ère d’Internet a pratiquement peu de chances de fonctionner.

Parallèlement, le marché de niveau 1 n’acceptera pas non plus de payer uniquement pour la taille du parc utilisateurs. Par rapport au DAU et aux téléchargements, les investisseurs se concentrent désormais davantage sur la pertinence du revenu, de l’ARR et de l’efficacité de la commercialisation. Ce n’est que lorsque le modèle commercial est prouvé comme fonctionnel, montrant que le produit est réellement prêt à être payé, que la croissance ultérieure a du sens.

« Il faut d’abord valider la commercialisation avant de faire de la croissance. »

Pour 夏俊晨, cela est devenu le nouvel ordre de création de startups d’applications IA. Et si kulikuli a pu passer d’un « projet jouet » au départ proche d’être abandonné à un produit comptant plusieurs millions d’utilisateurs et générant des bénéfices, c’est précisément en suivant cette voie.

On rapporte que, lors des trois premiers mois après son lancement, kulikuli était gratuit. À cette époque, 夏俊晨 se demandait déjà, à cause de la pression des coûts, ce que le projet devait devenir ; ils ont même discuté de « arrêter ce projet ». Plus tard, ils ont essayé d’ajouter une offre payante, et le fait est qu’il y a vraiment eu des gens prêts à payer ; c’est ainsi que le projet a finalement été mis sur de bons rails.

D’après les explications de 夏俊晨, kulikuli compte aujourd’hui plus de 3 millions d’utilisateurs, principalement à l’étranger ; l’équipe compte environ 10 personnes, avec des revenus bénéficiaires satisfaisants.

夏俊晨 pense que, tant que l’efficacité de traduction de Google Translate n’atteint pas celle de kulikuli, kulikuli a encore de la place pour survivre.

Quant à savoir pourquoi Google Translate produit un résultat moins bon que celui d’un produit réalisé par une petite société, 夏俊晨 estime que, pour un géant comme Google, des scénarios comme la traduction de voyage sont trop éloignés, trop peu rentables ; et si kulikuli y parvient, c’est parce que « l’équipe y consacre beaucoup d’énergie, et qu’il existe aussi certaines accumulations techniques de notre côté ».

Outre la compétitivité produit, réduire autant que possible les coûts du modèle est également une tâche à laquelle l’équipe de développement doit réfléchir.

夏俊晨 a indiqué qu’en maintenant la qualité inchangée, il est possible de réduire de 50 % à 70 % le coût des scénarios matures grâce à des services du type TokenHub de腾讯云.

Une fois la survie réglée, l’ambition peut aussi apparaître. 夏俊晨 dit que c’est un peu comme « monter de niveau en combattant des monstres » : après avoir escaladé une montagne comme kulikuli, l’équipe n’a pas envie de remonter la même montagne, et veut plutôt aller plus haut.

En fait, 2,5 Lab ne dispose pas d’une piste fixe pour de nouveaux projets, ni d’un système d’évaluation dit « objectif ». 夏俊晨 dit : « c’est davantage subjectif ». Aujourd’hui, avec l’aide d’outils d’agents comme WorkBuddy, quiconque occupe un poste quelconque peut, à partir d’une simple idée de produit, en produire un prototype et parvenir à le pousser de façon continue ; il a ainsi la possibilité de former une équipe et de concrétiser réellement le projet.

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