Au moins sur le point de la formation des modèles d’IA, il n’y a pas, en soi, de véritable fossé de protection.

IA = plus de GPU + plus de données + de meilleurs recipes d’entraînement + plus d’optimisations d’ingénierie.
C’est déjà un consensus dans l’industrie. L’IA elle-même ne demande pas, comme la fabrication de puces avancées, l’accumulation d’équipements dédiés, de matériaux et de procédés exclusifs.
Dès qu’une capacité d’un modèle est publiquement démontrée, cela revient à dire à toute l’industrie que c’est faisable, donc les arrivants suivants n’ont pas besoin d’assumer tous les coûts d’échec répétés de la société pionnière pour pouvoir rapidement réduire l’écart.
Le vrai fossé de protection des fabricants d’IA n’a jamais été la capacité du modèle elle-même. Le fossé réellement précieux réside plutôt dans l’écosystème utilisateurs, les données de comportement, et la notoriété/les habitudes des développeurs.
Donc même si des entreprises comme kimi, grok ou deepseek ont prouvé que les paramètres et les capacités du modèle peuvent rattraper rapidement, je pense qu’il est difficile de constituer une vraie menace pour openai et anthropic.
Une fois que l’écosystème utilisateur est formé, il s’agit d’un fossé de protection très profond. Même avec, aujourd’hui, un contexte où les capacités de recherche par IA sont aussi fortes, l’activité de publicité sur la recherche de Google continue pourtant de croître rapidement. C’est encore un cas où la capacité est déjà manifestement en retard sur le marché.
Ne criez pas parce que d’autres modèles progressent vite que la valorisation d’openai et anthropic devrait être divisée par deux. openai compte près de 1 milliard de WAU, et anthropic détient encore plus de 50 % de la part des dépenses d’entreprise en LLM.
Dans ce contexte, ils continuent aussi de produire sans cesse des données utilisateurs de haute qualité. Ici, le fossé de protection ne se résume pas à “se classer quelque part” pour prouver quelque chose.