Avec l'arrivée de l'année 2025, l'industrie de l'intelligence artificielle fait face à un tournant important. Bien que la technologie des grands modèles continue de progresser, la taille et la complexité des paramètres d'entraînement augmentent rapidement, l'accent dans l'industrie se déplace d'une simple demande de puissance de calcul vers une question plus fondamentale : la répartition de la valeur des données.

Dans le modèle industriel actuel, les données sont souvent considérées comme une "ressource gratuite". Les grandes entreprises technologiques collectent des informations sur les utilisateurs par divers moyens pour l'entraînement des modèles, tandis que les utilisateurs, en tant que véritables contributeurs de données, ont du mal à obtenir la compensation qui leur revient. Ce déséquilibre dans la répartition de la valeur, bien qu'il ait stimulé une hausse rapide de l'itération des modèles à court terme, pourrait devenir un obstacle au développement de l'ensemble de l'industrie à long terme. Un écosystème de données sans mécanisme d'incitation efficace peine à fournir des données de haute qualité de manière durable, et pourrait également susciter des controverses sociales sur la protection de la vie privée et l'équité.

Le développement de l'industrie de l'IA est entré dans une nouvelle phase. Par le passé, le secteur était passionné par la "compétition des grands modèles", où la taille et la performance des modèles étaient au centre des préoccupations. Cependant, les recherches et pratiques actuelles montrent de plus en plus que la qualité des données et la propriété des données sont les facteurs clés déterminant la limite supérieure du développement de l'IA.

Prenons les domaines de la santé, de la finance et de l'éducation comme exemples, la demande pour des modèles d'IA spécialisés est en forte hausse. La compétitivité de ces modèles dépend en grande partie de leur capacité à obtenir des données de haute qualité et conformes. Cependant, dans le mécanisme actuel, les fournisseurs de données manquent de motivation, et les canaux de circulation des données sont opaques, ce qui rend difficile pour l'industrie de construire un système d'approvisionnement en données durable.

Face à ce défi, l'industrie explore de nouvelles solutions. Parmi celles-ci, la vérification des droits de données, le calcul de la vie privée et l'apprentissage fédéré reçoivent de plus en plus de suivi. Ces technologies visent à réaliser une utilisation efficace des données et une répartition équitable tout en protégeant la vie privée des individus.

À l'avenir, la concurrence dans l'industrie de l'IA ne se concentrera plus uniquement sur la taille des modèles et la puissance de calcul, mais se focalisera davantage sur la manière d'établir un écosystème de données équitable et efficace. Ce n'est qu'en résolvant ce problème central de la répartition de la valeur des données que la technologie de l'IA pourra réaliser un véritable développement durable, apportant une plus grande valeur à tous les secteurs.