les points de pression sur la couche application : 1) Coûts du modèle : Si vous répondez à un cas d’utilisation très complexe, vous devez proposer le modèle de pointe (dont le prix des jetons est resté stable), sinon votre concurrent, soutenu par un autre fonds de capital-risque de premier plan, le fera. Amélioration de la marge brute ? Rien n’est moins sûr. 2) Capacités des modèles : Les modèles sont de plus en plus performants (voir le graphique METR). Pourquoi intégrer des flux de travail à la cognition si ceux-ci risquent de devenir obsolètes ? Oui, la distribution, etc., a son importance, mais même tous les gens ordinaires que je connais utilisent l'IA quelque part, et donc, à moins d'une interdiction de leur employeur pour utilisation d'un modèle horizontal, je garantis que quiconque utilise un produit d'IA/de flux de travail vertical aura également essayé la même requête avec le modèle de son choix — et si cela ne fonctionnait pas il y a 6 mois, cela fonctionne probablement aujourd'hui.
Alors, toutes les applications sont-elles condamnées ? Non. Je pense que les applications durables de demain seront « post-skeuomorphiques », partant des nuances du modèle pour ensuite créer de nouveaux flux de travail et de nouvelles expériences.