Dans le monde de la Blockchain, l'ouverture et les caractéristiques sans permission sont devenues la source de son attrait. Le réseau Bitcoin permet à quiconque d'accéder librement, tandis que la plateforme Ethereum permet aux développeurs de déployer des smart contracts de manière autonome et de créer des applications uniques. Cette ouverture et cette combinabilité sont décrites par les professionnels de l'industrie comme des "Lego monétaires".

Cependant, lorsque nous tournons notre regard vers le domaine de l'intelligence artificielle, la situation est très différente. L'ère actuelle de l'IA reste à un stade relativement primitif, semblable à l'alchimie du Moyen Âge. Les grandes entreprises technologiques gardent dans leurs laboratoires secrets de vastes "foyers d'alchimie" - c'est-à-dire leurs modèles de langage de grande taille. Elles investissent d'énormes quantités de données et consomment une énergie considérable, espérant pouvoir concocter une sorte de "potion universelle".

Ce processus est plein de mystère, difficile à prévoir et complètement fermé. Pour les développeurs, tout ce que nous pouvons faire, c'est acheter les services API fournis par ces entreprises, comme si nous achetions quelques gouttes de leurs "élixirs". Cependant, nous n'avons aucune connaissance du processus de fabrication de ces "potions" et de leurs composants spécifiques. Nous ne pouvons pas les améliorer, ni mélanger des "potions" de différentes sources, et encore moins construire notre propre écosystème d'IA basé sur cela.

Dans ce mode, nous avons l'impression d'être coincés dans l'atelier de l'"alchimiste", devenant de modestes apprentis. Cela n'est pas seulement inefficace, mais cela freine également considérablement la possibilité d'innovation. En regardant l'histoire, la véritable révolution scientifique a été engendrée par la naissance de la chimie - lorsque nous avons pu décomposer le monde matériel en "éléments" fondamentaux, compréhensibles et combinables, nous avons vraiment maîtrisé la capacité de créer de nouvelles matières.

De la même manière, le domaine de l'IA doit également subir une transformation révolutionnaire, passant de "l'alchimie" à "l'élémentation". Ce n'est qu'en comprenant en profondeur la structure interne des modèles d'IA, en les décomposant en unités fondamentales compréhensibles et combinables, que nous pourrons vraiment libérer le potentiel d'innovation de l'IA et favoriser le développement rapide de ce domaine. Cette transformation n'améliorera pas seulement l'efficacité, mais ouvrira également la voie à la démocratisation et à la généralisation de l'IA, permettant à un plus grand nombre de personnes de participer à l'innovation en matière d'IA.