Auteur : Wang Jianshuo, Fondateur de Baixing.com
Beaucoup de gens disent sans réfléchir « le grand modèle est tout ». Je n'y crois pas trop.
Chaque fois que j'entends des expressions comme « avaler tout », je pense que c'est probablement parce que notre compréhension de l'avenir n'est pas encore à ce niveau, que nous pouvons sortir une phrase aussi vague si facilement. Sinon, comment est-il possible qu'une seule chose avale tout ? Prenons l'internet par exemple – ça fait des années que l'internet crie qu'il va tout avaler, mais est-ce vraiment le cas maintenant ? Alors, est-ce l'internet qui avale tout, ou le grand modèle ? Les deux avalent, et il ne reste plus rien ?
Je préfère donc utiliser une autre expression : c'est une fondation très importante. Sans cette fondation, le monde entier ne peut pas se développer, tout comme l'internet sans son réseau dorsal, ou l'électricité sans centrale. Ça, je le reconnais.
Mais c'est après avoir cette fondation que les choses deviennent intéressantes au-dessus.
Prenons l'exemple de l'électricité. Dès sa naissance, quelle était l'application la plus visible ? L'ampoule électrique. Thomas Edison a allumé la première, et elle a continué à briller, briller, briller. Si le monde s'était arrêté là, avec seulement une ampoule, alors je pourrais complètement dire : la centrale électrique est le cœur du monde entier, la centrale électrique avale tout.
Mais ce n'est pas ce qui s'est passé. Ensuite, il y a eu les moteurs pour actionner les machines ; puis vous vous rendez compte qu'une fois que cette chose fondamentale qu'est l'électricité existe, d'innombrables appareils électriques vont pousser dessus pour l'utiliser. La machine à laver est pour laver le linge, la télévision est pour regarder la télé, l'aspirateur est pour aspirer la poussière – ce sont toutes des applications de l'électricité. Sans électricité, aucune de ces choses n'existerait. Mais si vous dites « l'électricité avale tout », je n'y crois pas.
C'est la même chose pour les grands modèles. Ils fournissent une intelligence de base. Mais cette intelligence doit être placée dans quelque chose de concret, orienté vers un scénario spécifique, une sorte de « machine », un « appareil » pour qu'elle joue son rôle et change vraiment le monde.
Claude Code est pour écrire du code, Claude Design pour le design, VoiceDrop pour écrire des articles. Le même grand modèle, placé dans différents « appareils », résout des problèmes complètement différents.
Avoir seulement de l'électricité, seulement de l'eau, sans machine à laver, les vêtements ne seront toujours pas lavés. Imaginez : la centrale produit une quantité énorme d'électricité, l'électricité est très puissante, et ensuite ? Sans machine à laver, cette pile d'électricité peut-elle laver les vêtements toute seule ?
L'intelligence est bonne, mais la plupart des choses dans le monde ont besoin de plusieurs éléments combinés pour fonctionner, tout comme la machine à laver a besoin de combiner électricité, eau et même un tambour ; le grand modèle peut remplacer beaucoup de choses dans le domaine du logiciel, mais les scénarios d'application dans le monde qui ne nécessitent qu'un seul élément ne sont pas nombreux.
Prenons un exemple actuel. Maintenant que nous avons les grands modèles, ce n'est pas suffisant ; il doit y avoir une couche au-dessus appelée « Harness » – cette couche a émergé récemment – c'est elle qui établit la relation avec le code, pour finalement former quelque chose de vraiment utilisable. Un grand modèle seul ne peut pas écrire de code. Bien sûr, le cœur de Claude Code, pour être honnête, je pourrais l'écrire avec une cinquantaine de lignes, un peu plus en ajoutant quelques lignes, et ça pourrait fonctionner pour écrire des programmes. Mais il faut voir : avec seulement le grand modèle, sans cette couche extérieure, il reste difficile à utiliser – c'est-à-dire que l'intelligence du grand modèle, sans être combinée avec la capacité d'exécution de code fournie par le système d'exploitation, compter sur le grand modèle pour les mathématiques n'est pas économique, parfois même impossible.
La valeur centrale de cette interface est de nous aider à placer cette intelligence, semblable à l'électricité ou à l'eau, dans un scénario d'application concret, pour en faire une machine capable de résoudre des problèmes spécifiques.
En disant cela, bien sûr, je ne rejette pas complètement la logique derrière « avaler tout ».
Ce que cela signifie, c'est principalement le logiciel existant. Jusqu'à présent, nous avons empilé une couche de logiciel très, très importante – des choses construites avec beaucoup de règles, de formulaires, de boutons, de workflows, il y en a beaucoup. Beaucoup de filtres, de modèles fixes, une série d'opérations back-end, beaucoup de fonctions de détection SaaS. Et aussi toutes sortes de choses que nous connaissions autrefois appelées « M », que ce soit le CRM, ou le SIH (Système d'Information Hospitalier), toutes sortes de choses appelées « systèmes », « logiciels », ou autres, il y en a une multitude.
Cette couche, je pense que le modèle de langage en avalera effectivement une grande partie.
Pourquoi ? Parce que ces logiciels, à l'origine, étaient précisément des choses constituées d'instructions claires exécutables par un ordinateur, figées et exécutées de manière répétée – nous appelons cela un logiciel. Et c'est exactement ce que le modèle de langage est le plus doué pour digérer.
Mais.
Dans cette couche, en plus du logiciel, il y a beaucoup d'autres choses. Les informations clients. La capacité d'exécution – par exemple, réserver un billet d'avion, la capacité réelle de transporter un avion, des personnes d'un endroit à un autre. Et aussi la confiance. Beaucoup de choses du monde physique. Celles-ci, je ne pense pas qu'elles seront avalées.
Après avoir avalé cette couche, cela ouvre au contraire un espace encore plus grand – au-dessus, le nouveau logiciel.
Le nouveau logiciel aura certainement une interface de type flux, il ne ressemblera pas forcément à avant avec autant de règles figées. Après avoir confié toutes ces règles à l'IA, imaginez, auparavant, nous pouvions réaliser un CRM comme Salesforce, c'était déjà le summum de l'effort humain, cela demandait des efforts titanesques. Mais si cette partie devient relativement plus facile à résoudre, alors ce que tout le monde devra faire ensuite, c'est d'ouvrir encore plus d'imagination, plus de possibilités au-dessus – et cette partie-là, c'est précisément ce que nous ne voyons pas encore maintenant.
C'est souvent l'erreur que nous commettons. Quand une nouvelle technologie arrive, parce que nous ne voyons pas la voie plus grande qui suit, nous ne pouvons nous concentrer que sur la partie devant nous. L'arbre qui cache la forêt.
Ne parlons même pas de ce genre de jugement tendanciel. Je me souviens qu'en 2004, un groupe d'amis se plaignaient ensemble, disant que l'internet ne pourrait plus jamais voir de compagnie plus grande que Sina, Sohu, NetEase, que l'internet touchait à sa fin, qu'elles allaient tout monopoliser. Mais combien d'années se sont écoulées depuis ? Un bouleversement total. Nous serions bêtes à pleurer face à notre propre myopie d'alors.
Donc, mon opinion est la suivante : le grand modèle est-il important ? Oui, c'est la fondation, c'est le point d'effort principal pendant cette période récente. Mais une fois qu'il devient une chose stable, pouvant être fournie de manière continue, il a besoin au-dessus de toutes sortes de « machines », d'« appareils », pour résoudre des problèmes concrets un par un. Cette couche épaisse – où elle est utilisée, comment elle est utilisée – c'est cela qui sera le courant dominant de la deuxième vague de cette tendance.
Les quatre mots « avaler tout » sont trop imprécis. Dans le monde, quelle chose, quelle forme sociale, quelle technologie a vraiment tout avalé ?
Trouver les opportunités là où elle avale – c'est cela, la chose vraiment importante.
