Une nouvelle théorie provocatrice de Jesse Zhang, PDG de Decagon, suggère que la relation entre les modèles d'IA de pointe et les alternatives open source n'est pas une compétition directe, mais plutôt deux phases d'un même cycle de vie. Zhang soutient que les modèles de pointe coûteux sont utilisés pour valider de nouveaux cas d'usage, qui sont ensuite transmis à des alternatives open source moins chères à mesure qu'ils mûrissent. Alors que les déploiements matures passent à des modèles plus légers, de nouveaux cas d'usage continuent d'apparaître, ce qui signifie que les dépenses globales pour les modèles de pointe ne diminuent guère.
Publicite