Source de l'image: générée par l'IA sans frontières
Les vacances de la Fête du Printemps 2025 viennent de passer, mais l’onde de choc provoquée par DeepSeek persiste.
Grâce à des méthodes telles que l'entraînement FP8, la prédiction multilingue, l'amélioration de l'architecture MOE, le mécanisme d'attention potentielle multi-têtes (MLA), le renforcement de l'apprentissage par renforcement sans SFT, DeepSeek-V3 a surpassé les performances de modèles open source de pointe comme Qwen2.5-72B et Llama-3.1-405B, ainsi que de certains modèles fermés, le tout avec des coûts de formation extrêmement bas. DeepSeek-R1 a même montré des performances supérieures à celles de l'OpenAI o1 en termes de raisonnement.
Le succès de la série de modèles DeepSeek a ouvert un nouveau chemin pour l'industrie des grands modèles, qui était auparavant axée sur la logique de puissance de calcul, et a permis aux grands modèles de base du monde entier de franchir une nouvelle étape.
Cependant, en plus des grands modèles de base dont le thème principal est le « récit technologique », tels que DeepSeek, il existe un autre type de progrès en matière de recherche et de développement de grands modèles qui mérite l’attention, c’est-à-dire le grand modèle appliqué qui réalise l’innovation technologique de l’IA autour de produits de base et de scénarios de base.
La Chine a toujours été un pays d'application.
En 2024, dans le contexte du rattrapage progressif de l’offre de puissance de calcul et de la forte baisse du prix de l’inférence, des applications nationales d’IA verront le jour - qu’il s’agisse de Dream AI, Miao Ya Camera, Kuaishou Keling dans le domaine de Wensheng Diagram et Wensheng Video, ou de Nano Search (anciennement 360AI Search) et Tiangong AI Search dans le domaine de la recherche d’IA, ou encore de Hoshino et Cat Box dans le domaine de l’IA, ou encore de Beanbao, Quark, Kimi, Tongyi, etc., qui sont des assistants d’IA, inaugureront une explosion d’utilisateurs en 2024.
Ces applications AI dépendent toutes de la capacité des modèles sous-jacents. Pour les applications AI, les grands modèles appliqués ne rivalisent pas en termes de paramètres de modèle, mais en termes d'efficacité d'application.
Par exemple, Kimi a pu attirer une attention importante en peu de temps en raison de sa capacité à lire et à analyser de longs textes en arrière-plan ; les 200 millions d'utilisateurs de Quark et les 70 millions d'utilisateurs actifs mensuels bénéficient de la convivialité du grand modèle Quark en arrière-plan ; les puissantes fonctionnalités vidéo de la vie et de l'image de LingAI dépendent du support du grand modèle Ling.
L’évolution des grands modèles de base est loin d’être terminée, mais alors que de plus en plus d’entreprises commencent à déployer des applications d’IA en 2025, le développement de grands modèles basés sur des applications sera une condition préalable nécessaire à l’explosion complète des applications d’IA.
Pourquoi les grandes entreprises ont-elles un avantage dans le développement d'applications d'IA
Avec la maturité et la percée de la technologie des grands modèles, l'amélioration continue de l'infrastructure de calcul, le renforcement continu des politiques nationales, l'émergence continue d'applications de niveau tueur telles que Sora/Suno, la croissance vigoureuse des investissements dans des domaines tels que les agents d'IA, l'intelligence incarnée, les jouets d'IA, les lunettes d'IA, etc., 2025 sera l'année de l'explosion des applications d'IA, ce qui est presque devenu un consensus général dans le monde de la technologie.
Et ce consensus s'accélère également en raison de la popularité de DeepSeek. Parce que DeepSeek élève le niveau de compétence de base de l'industrie, ce qui crée un environnement de développement plus favorable aux applications d'IA.
Selon l'observation de "Jiazi Light Year", depuis la seconde moitié de 2024, des investisseurs de renom tels que Hillhouse Capital, Sequoia Capital, Baidu Ventures, InnoVision, etc., ont renforcé leurs investissements dans les applications d'IA, en particulier en pariant sur les premiers projets dans ce domaine ; certains investisseurs ont déclaré qu'à la fin de 2024, le nombre réel de projets d'application d'IA ayant obtenu un financement sur le marché de première instance est au moins deux fois plus élevé que le nombre de projets réellement annoncé.
Les données de Sensor Tower montrent également qu’en 2024, les utilisateurs mobiles mondiaux dépenseront 1,27 milliard de dollars en applications d’IA, et que les applications liées à l’IA seront téléchargées 17 milliards de fois sur les magasins iOS et Google Play.
Cependant, une réalité cruelle est que des milliers d'applications d'IA existent, mais seules quelques-unes peuvent maintenir des opérations à long terme, et encore moins peuvent devenir très populaires.
« Jiazi Lightyear » a déjà fait un reportage sur un site Web appelé « AI Graveyard », qui comprenait 738 applications d’IA qui sont mortes ou ont cessé de fonctionner, y compris d’anciens projets vedettes : tels que le produit de reconnaissance vocale d’IA d’OpenAI, Whisper.ai, les sites shell bien connus de Stable Diffusion, FreewayML et StockAI, et le moteur de recherche d’IA Neeva, qui était autrefois considéré comme un « concurrent de Google ». Cimetière de l’IA et 738 projets d’IA morts | Jiazi l’Éclair »).
Alors, quels types d’applications d’IA peuvent fonctionner longtemps et avoir de la vitalité ?
Jiāzǐ guāngnián believes that, first, it is necessary to take the model as the core and fully leverage the capabilities of the model; second, there must be sufficient ability to identify user needs.
Le PDG de Microsoft, Satya Nadella, a déclaré lorsqu'il a envisagé les tendances de l'industrie de l'IA en 2025 que "les applications centrées sur les modèles d'IA redéfiniront chaque domaine d'application en 2025". En d'autres termes, les applications qui ont moins de niveaux de coquille, qui sont plus proches du modèle et qui exploitent au maximum les capacités du modèle sont plus susceptibles d'attirer les utilisateurs et de les retenir.
En regardant la liste des produits d’IA sur la nouvelle liste en janvier 2025, il n’est pas difficile de constater que parmi les 10 premiers de la liste nationale, 8 sont des applications d’assistant IA directement construites sur des modèles.
Source de l'image : Xinbang
Pour avoir un aperçu suffisamment solide des besoins des utilisateurs, il est nécessaire de s’appuyer sur une énorme base d’utilisateurs - ce n’est qu’avec suffisamment d’utilisateurs que les données et les balises utilisateur peuvent s’accumuler suffisamment et suffisamment, et que les entreprises peuvent déterrer les problèmes les plus réels des utilisateurs.
Ces deux points signifient également que les grandes entreprises ont un avantage dans le développement d'applications d'IA.
Les grandes usines disposent de suffisamment de puissance de calcul et de talents pour développer leurs propres modèles, ce qui leur permet de déployer directement des applications IA sur ces modèles sans avoir à les imbriquer les uns dans les autres. Les grandes usines disposent également d'une base d'utilisateurs importante et de portails de trafic matures, ce qui non seulement rend les données des utilisateurs plus riches et plus faciles à exploiter, mais leur confère également un avantage naturel pour la promotion des applications IA. De plus, la forte capacité d'intégration écologique des grandes usines contribue également à offrir des fonctionnalités plus riches aux produits, renforçant ainsi la stickiness des applications IA.
Le classement des produits mentionné précédemment le prouve également. Parmi les dix premières applications, six d'entre elles sont issues de grandes entreprises.
Dans une récente interview de Tencent Technology avec Zhu Xiaohu, Zhu Xiaohu a également déclaré que les barrières de données des start-ups ne sont pas si élevées, et qu'il n'est pas approprié de construire des modèles de base, mais il est nécessaire de "serrer" les "clients" au-dessus des modèles de base. Cela confirme également indirectement l'avantage des géants de la technologie dans le développement d'applications d'IA.
Dans l’ensemble, les modèles et les applications des grands fabricants se provoquent et s’influencent mutuellement, et constituent ensemble un volant d’inertie de croissance :
Les données accumulées fournies par une base d'utilisateurs massive fournissent une excellente prévision pour le développement de modèles, ce qui contribue à renforcer la capacité des modèles à mieux s'adapter aux scénarios et aux besoins des utilisateurs, tandis que la croissance de la capacité des modèles se répercute sur les applications, donnant aux applications une plus grande force de produit et attirant davantage d'utilisateurs.
Ce type de modèle avec une large base d’utilisateurs, motivé par les besoins des utilisateurs, et de meilleures performances dans des scénarios subdivisés, nous pouvons être en mesure de le nommer « modèle d’application ». Plus les applications d’IA sont construites sur la base de « modèles d’application », plus elles ont de chances de réussir en théorie.
Par exemple, le quark, qui se classe juste après DeepSeek dans le classement, en est un exemple typique.
Le "année-lumière de Jiazi" a observé que, dans la récente bataille des dieux de l'application IA, les quarks, rarement mentionnés auparavant, sont silencieusement en tête. Une analyse d'iiMedia Research des données les plus récentes montre qu'à la fin de 2024, les quarks sont en tête de la liste des applications IA sur mobile avec 71,02 millions d'utilisateurs actifs mensuels, dépassant les célèbres Doudou et Kimi.
Source : Analysys Analytics
Encore plus remarquable est l’indicateur « d’adhérence de l’utilisateur ».
Selon les statistiques d’un rapport tiers, le taux de rétention de Quark sur trois jours est supérieur à 40 %, contre environ 25 % des poufs et des assistants intelligents Kimi les plus en vue sur le marché au cours de la même période ; Selon la « 2024 Powerful AI Product List » publiée par Qimai Data, Quark se classe au premier rang de la « Annual Strength AI Product App List » et de la « Annual Product Download List », avec un volume de téléchargement cumulé de plus de 370 millions en 2024, ce qui est unique parmi tous les types de produits d’IA et a atteint une avance erronée.
Parmi les nombreux produits d’IA de la liste, Quark n’a pas été le premier à lancer un grand modèle, mais il a tranquillement pris une avance considérable en termes de nombre de visites, de téléchargements et de fidélisation des utilisateurs. Comment Quark peut-il réussir sur un marché hautement concurrentiel ?
Tout cela est le fruit de la stratégie produit et modèle "Application d'abord" de Quark.
L'application est la première, et la mise à niveau du grand modèle vers la scénarisation est inversée
Depuis le premier jour de la recherche, Quark se concentre sur la «recherche précise intelligente», non seulement en se basant sur une interface simple et sans publicité et des résultats de recherche plus précis pour ouvrir rapidement une brèche sur le marché, mais aussi en dérivant des produits de niche tels que Quark Cloud, Quark Scanner, Quark Document, Quark Learning, etc., autour du groupe d'étudiants et de travailleurs. Les scénarios se subdivisent progressivement dans les domaines de l'apprentissage et du travail.
Prenez le domaine de l'apprentissage comme exemple. En 2020, Quark a lancé la fonctionnalité "Prendre des photos pour rechercher des questions". Pendant l'épidémie, face aux difficultés rencontrées par de nombreux étudiants qui étaient bloqués chez eux pour suivre des cours en ligne et qui avaient du mal à étudier efficacement, l'équipe d'apprentissage de Quark a amélioré à plusieurs reprises la fonctionnalité "Prendre des photos pour rechercher des questions".
Dans le domaine de la bureautique, Quark a également lancé une série de fonctions connexes telles que l’extraction de texte, de tableaux, la suppression de l’écriture manuscrite, la numérisation de documents et la conversion de formats de documents à partir du scénario vertical de « numérisation ».
L’arrière-plan simple de l’outil, les applications de scène de plus en plus abondantes et la nouvelle écologie initiale sans publicité et sans frais ont permis à la base d’utilisateurs de Quark de monter en flèche, passant d’un million à 10 millions, et le nombre cumulé d’utilisateurs de services a dépassé les 100 millions.
En novembre 2023, Quark a lancé le modèle de grande taille Quark avec des paramètres de l'ordre de 100 milliards.
Le grand modèle de quark est un grand modèle multimodal développé indépendamment par Quark sur la base de l’architecture Transformer, qui entraînera et affinera des centaines de millions de données graphiques chaque jour, et présente les caractéristiques d’un faible coût, d’une réponse élevée et d’une forte capacité globale. Face aux besoins des utilisateurs et aux scénarios verticaux des produits de quarks, le grand modèle de quarks accorde plus d’attention aux applications pratiques et dérive des modèles verticaux tels que les connaissances générales, les soins médicaux et l’éducation pour fournir des capacités techniques plus professionnelles et plus précises.
Parallèlement au lancement du grand modèle de quarks, Quark a amélioré l’effet de reconnaissance de l’IA des produits de numérisation et la capacité de recherche d’IA des produits de disque réseau.
Le premier scénario d'application du modèle QuarkChain est la santé et les soins médicaux.
En décembre 2023, Quark a annoncé une mise à niveau complète de sa fonction de recherche en santé et a lancé l'application AI "Quark Health Assistant" en décembre 2023. Le "Quark Health Assistant" intègre une base de connaissances médicales et des capacités de dialogue génératif pour fournir aux utilisateurs des informations de santé plus complètes et précises, et prend en charge les questions et les dialogues multi-tours sur les problèmes de santé.
En janvier 2024, Quark a lancé successivement des fonctions telles que « AI Learning Assistant », « AI Dictation » et « AI PPT », et en juillet 2024, elle a lancé un service d’IA à guichet unique centré sur la recherche d’IA sur le terminal mobile, et en août 2024, elle a lancé un nouveau terminal Quark PC avec des capacités d'« IA pleine scène au niveau du système ».
Par exemple, les utilisateurs recherchent « sur quelles attractions de la province du Shanxi le mythe noir de Wukong est basé ». La Super Search Box de Quark intègre les réponses de l’IA, les sources originales et les recherches historiques : non seulement elle peut générer des résumés intelligents comme les autres recherches de l’IA, mais elle fournit également un affichage de la source dans la barre latérale et conserve la présentation traditionnelle de la page Web de type entrée de moteur de recherche sous les réponses de recherche de l’IA. Cela améliore l’efficacité de l’acquisition d’informations par les utilisateurs et renforce la crédibilité des réponses de l’IA.
En outre, Quark a également construit un système de services d'information à guichet unique autour du "super champ de recherche", comprenant des outils intelligents tels que le stockage en ligne, la numérisation, le traitement de documents, l'assistant santé, etc., réalisant ainsi un service complet de recherche, de création, de synthèse, d'édition, de stockage et de partage, offrant aux utilisateurs une expérience de service d'information transparente.
Contrairement à de nombreux grands fabricants qui imitent ChatGPT pour lancer des assistants d’IA de type chatbot « tout-en-un », la stratégie de Quark est « l’IA en tout », c’est-à-dire l’intégration des capacités d’IA dans tous les aspects du produit et l’intégration dans des scénarios d’application spécifiques.
De la recherche initiale de sujets pour la photographie, aux conseils pour s'inscrire à l'examen d'entrée à l'université, en passant par l'assistance à la gestion intelligente des bureaux, les produits de Quark ont toujours évolué en fonction des besoins spécifiques des utilisateurs dans des scénarios particuliers. Par la suite, Quark a lancé et mis à jour successivement des fonctionnalités telles que la recherche de sujets par IA, la recherche académique par IA, les conseils par IA, etc., afin de créer des applications d'IA différenciées axées sur les scénarios d'apprentissage et de travail.
L'évolution de Quark AI au cours de l'année écoulée, illustration : Lightyear of Jiazi
Parmi eux, la fonction "AI Search Question" mise à niveau en novembre 2024 est le représentant typique de la capacité de Quark AI.
En effet, dès décembre 2023, Quark a lancé un assistant thématique d’IA. À cette époque, les assistants thématiques de l’IA s’appuyaient encore davantage sur la « base de connaissances » de la banque de questions, et l’IA ne pouvait apprendre aux utilisateurs qu’à répondre aux questions de la banque de questions. Le produit de recherche de questions AI amélioré a une « intelligence » plus forte, qui peut non seulement répondre aux questions originales de la banque de questions, mais aussi faire face à de nouvelles questions et problèmes. L’utilisation du grand modèle « Chain of Thinking (CoT) » permet à Quark AI de présenter les idées de résolution de problèmes et les étapes de résolution de problèmes à tour de rôle, fournissant aux utilisateurs une analyse de contenu plus détaillée et des conseils d’apprentissage.
Par rapport aux produits de recherche de questions similaires, qui s’appuient principalement sur des banques de questions et ne peuvent répondre qu’aux questions du champ K12, les produits de recherche de questions IA de Quark peuvent non seulement répondre à de nouvelles questions dans le domaine K12, mais aussi répondre à des questions professionnelles dans le cadre de l’examen d’entrée de troisième cycle, de l’examen d’entrée public et de divers examens de qualification. Les utilisateurs n’ont qu’à prendre une photo ou une capture d’écran, et Quark peut rechercher la question correspondante et fournir un contenu professionnel sous forme de graphiques, de vidéos et de réponses IA étape par étape. De plus, pour les questions dans des domaines subdivisés tels que le droit et la médecine, les « questions de recherche IA » de Quark peuvent également donner des réponses.
La réponse de Quark aux questions réelles de l'examen juridique
Dans le même temps, la « recherche de questions IA » de Quark peut également utiliser les capacités de l’IA pour expliquer en profondeur les points de connaissance et les points de test des questions, localiser avec précision les étapes clés, afin que les utilisateurs puissent non seulement apprendre cette question, mais aussi apprendre ce type de question en « tirant des inférences les unes des autres ».
La puissante capacité de « recherche par IA » de Quark repose non seulement sur les années de précipitation de recherche de Quark, sur l’accumulation d’informations de haute qualité et sur les besoins des utilisateurs dans les scénarios d’apprentissage, mais elle est également indissociable de la prise en charge du modèle d’apprentissage « gnostique » de Quark lancé au cours de la même période.
Le modèle « Gnose » est entraîné par l’équipe technique de Quark sur la base du « Quark Model » et des données de haute qualité accumulées dans le domaine de l’éducation depuis de nombreuses années.
En d’autres termes, il s’agit d’expliquer un problème aux étudiants, et le modèle « gnostique » sait quels points de connaissance expliquer et comment construire les idées de solution.
Prenons l'exemple du véritable sujet de mathématiques du baccalauréat de Beijing en 2024 et entrez-le dans DeepSeek et Quark respectivement, les réponses obtenues sont les suivantes :
La réponse donnée par DeepSeek
La réponse de Quark
On peut voir que par rapport à la longue chaîne de pensée narrative et aux réponses officielles et détaillées de DeepSeek, la réponse de Quark est plus concise et ressemble davantage à l’explication d’une question.
En raison d’un grand nombre de scénarios d'« explication des connaissances » et de « vulgarisation scientifique », l’industrie de l’éducation a mis en avant des exigences élevées en matière de capacité multimodale des modèles. Cependant, les modèles multimodaux existants ont une faible reconnaissance des formules, des notes manuscrites, etc., en particulier la compréhension fine des graphiques.
Afin de résoudre ce problème, le grand modèle de quarks « gnostiques » construit un corpus d’entraînement professionnel à grande échelle à travers une base de pré-entraînement multimodale à grande échelle, et en même temps, il assure un meilleur effet de compréhension dans la structure du modèle.
Dans la dernière évaluation, la précision et le taux de notation du modèle d’apprentissage « gnostique » de Quark dans les problèmes mathématiques de troisième cycle sont comparables à ceux d’OpenAI-o1 et dépassent de loin les autres modèles en Chine. Dans un certain nombre de tests importants tels que les concours nationaux de mathématiques et les examens d’entrée à l’université, le taux de précision et le taux de notation de Quark occupent également une position de leader absolue.
Les résultats de l’évaluation mathématique du grand modèle « Gnostique » sont affichés
Source : Quark (en anglais seulement)
Contrairement à des entreprises telles que DeepSeek qui développent des capacités de modèle purement basiques, le modèle de R&D de Quark est guidé par les besoins des utilisateurs. En prenant l’exemple de l’écriture basée sur l’IA, l’équipe technique de Quark a développé un modèle culturel et créatif Quark capable de générer plus de 8 000 longs essais en utilisant une technologie d’amélioration de la récupération et de la reconnaissance en plusieurs étapes pour répondre aux besoins des jeunes utilisateurs de Quark en matière de rédaction de rapports et d’articles, garantissant ainsi l’effet de la conformité du nombre de mots. Et même DeepSeek ne peut générer que des essais de 3 000 mots maximum pour le moment.
En outre, la fonction d’écriture de l’IA de Quark est également équivalente à un « éditeur de texte en ligne », où les utilisateurs peuvent supprimer, peaufiner, développer et d’autres opérations complexes sur les articles générés, ce qui est également indissociable de la prise en charge des capacités de modèle culturel et créatif de Quark.
On peut dire qu’à une époque où le monde « roule » de grands paramètres de modèle, Quark a mis davantage l’accent sur des scénarios d’application pratiques et, en fonction des besoins des utilisateurs, il a mis à niveau et optimisé les capacités du modèle de manière ciblée. Jusqu’à présent, Quark a développé des capacités d’IA au niveau du système, tous scénarios.
Source : Quark (en anglais seulement)
Accélération Ali AI To C
En tant que l’une des quatre entreprises innovantes d’Alibaba au niveau stratégique, chaque mouvement de Quark représente non seulement lui-même, mais aussi l’orientation de l’ensemble de l’activité AI To C d’Alibaba.
Le 15 janvier, Quark a mis à jour son slogan de marque - "Assistant AI polyvalent pour 200 millions de personnes", révélant un nouvel élan commercial pour accélérer l'exploration des applications AI To C. Récemment, Jack Ma, le fondateur d'Alibaba, est soudainement apparu dans le parc Alibaba à Hangzhou, visitant également les bureaux des activités commerciales AI To C de Quark, entre autres.
Récemment, Ali a fait de fréquents mouvements dans le domaine de l’IA To C : tout d’abord, Wu Jia, un cadre de la « Young Zhuang School », est retourné au groupe Alibaba pour explorer l’activité AI To C ; Ensuite, l’application d’IA d’Alibaba « Tongyi » a été officiellement scindée d’Alibaba Cloud et fusionnée avec Alibaba Intelligent Information Business Group ; Récemment, selon les médias, l’équipe matérielle de Tmall Genie a également travaillé sur l’intégration avec l’équipe produit de Quark, et son objectif comprend la planification et la définition d’une nouvelle génération de produits d’IA, ainsi que l’intégration avec les capacités d’IA de Quark. Une fois l’équipe intégrée, la nouvelle équipe explorera également de nouvelles directions matérielles, y compris les lunettes d’IA.
Depuis lors, Quark, Tongyi App et Tmall Genie seront utilisés comme outils de productivité, chatbots et matériel d’IA pour fournir aux utilisateurs des services différenciés.
Le 6 février, le domaine de la TdC d’Alibaba a inauguré une figure de poids : le professeur Steven Hoi, le plus grand scientifique mondial de l’intelligence artificielle, a officiellement rejoint Alibaba en tant que vice-président du groupe Alibaba, relevant de Wu Jia, responsable du modèle de base multimodal de l’entreprise AI To C et des solutions de recherche fondamentale et d’application liées aux agents.
Selon les initiés, le professeur Xu Zhuhong se concentrera sur le modèle de base multimodal de l’entreprise AI To C et sur les solutions de recherche fondamentale et d’application liées aux agents, ce qui améliorera considérablement le saut dans la capacité de boucle fermée de bout en bout des produits C-end d’application d’IA d’Alibaba dans la combinaison de modèles et d’applications. Une fois que les capacités des modèles de base multimodaux ont réalisé des percées, les applications C-end telles que les quarks ont de nouvelles possibilités d’exploration dans les entreprises.
Dans le même temps, l’activité AI To C d’Alibaba est en train de constituer une équipe de recherche et d’ingénierie d’algorithmes d’IA de premier plan pour attirer un grand nombre de talents exceptionnels dans l’industrie. Selon l’analyse des initiés de l’industrie, au début de l’année 2025, l’arrivée de scientifiques de haut niveau mondial peut être considérée comme un signal important pour Ali AI To C afin d’augmenter les investissements dans les talents et les ressources. L’équipe des meilleurs talents du grand modèle soutiendra l’exploration approfondie d’Alibaba AI To C dans la direction des agents multimodaux, et ouvrira également l’espace d’imagination pour la prochaine étape de la construction d’une plate-forme d’applications d’IA orientée utilisateur.
Aujourd’hui, Byte a investi massivement dans le domaine des applications d’IA, relançant la stratégie « App Factory » en investissant vigoureusement dans les streams, les courses de chevaux internes et en allant activement à l’étranger. Tencent a lancé deux produits, « Yuanbao » et « Yuanqi », en direction des assistants d’IA et des jumeaux intelligents, et a regagné l’attention du public grâce à l’outil de gestion des connaissances personnelles ima.copilot récemment lancé, tandis que Baidu a lancé une matrice de produits d’IA comprenant Wenxin Yiyan, Wenxin Yige, Orange AI et Super Canvas, etc., pour mener des « attaques de saturation » sur des amis avec une approche « grande et complète ». En outre, de nouvelles startups telles que le grand modèle « Six Little Tigers » et DeepSeek ont également fait des efforts pour appliquer l’IA, et l’activité AI To C d’Alibaba peut être décrite comme entourée d’ennemis puissants, et la pression peut être imaginée.
Cependant, il doit y avoir une solution au problème. Grâce à la stratégie de « l’IA dans tous » et au contrôle précis des besoins des utilisateurs, Quark a prouvé qu’il était possible d’obtenir une forte puissance de produit sans paramètres d’orthographe, en s’appuyant sur de « grands modèles d’application » et une compréhension précise des besoins des utilisateurs, ce qui est également une autre version de « faible coût et haute efficacité » ; Et plus de 200 millions d’utilisateurs et le premier classement mensuel actif. Cela prouve également la justesse du style de jeu de Quark et l’avenir prometteur de l’activité AI To C d’Ali.
À l’heure où la technologie de l’IA est entrée dans le « domaine d’application des eaux profondes », le paradigme d’innovation de Quark nous a apporté un éclairage clé : le véritable progrès technologique ne réside pas seulement dans le nombre de sommets technologiques qui peuvent être gravis, mais aussi dans le nombre de réalisations scientifiques et technologiques qui peuvent être transformées en valeur qui peut être touchée du bout des doigts par les utilisateurs. Et ce n’est que lorsque les utilisateurs feront vraiment des choix et voteront pour des applications d’IA avec des actions pratiques que cette bataille décisive liée à l’application pratique de la technologie de l’IA pourra aboutir au véritable point de concurrence qui déterminera le futur modèle industriel.
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Innovation technologique en IA, nouvelle narration du côté des applications en dehors de DeepSeek
Source de l'image: générée par l'IA sans frontières
Les vacances de la Fête du Printemps 2025 viennent de passer, mais l’onde de choc provoquée par DeepSeek persiste.
Grâce à des méthodes telles que l'entraînement FP8, la prédiction multilingue, l'amélioration de l'architecture MOE, le mécanisme d'attention potentielle multi-têtes (MLA), le renforcement de l'apprentissage par renforcement sans SFT, DeepSeek-V3 a surpassé les performances de modèles open source de pointe comme Qwen2.5-72B et Llama-3.1-405B, ainsi que de certains modèles fermés, le tout avec des coûts de formation extrêmement bas. DeepSeek-R1 a même montré des performances supérieures à celles de l'OpenAI o1 en termes de raisonnement.
Le succès de la série de modèles DeepSeek a ouvert un nouveau chemin pour l'industrie des grands modèles, qui était auparavant axée sur la logique de puissance de calcul, et a permis aux grands modèles de base du monde entier de franchir une nouvelle étape.
Cependant, en plus des grands modèles de base dont le thème principal est le « récit technologique », tels que DeepSeek, il existe un autre type de progrès en matière de recherche et de développement de grands modèles qui mérite l’attention, c’est-à-dire le grand modèle appliqué qui réalise l’innovation technologique de l’IA autour de produits de base et de scénarios de base.
La Chine a toujours été un pays d'application.
En 2024, dans le contexte du rattrapage progressif de l’offre de puissance de calcul et de la forte baisse du prix de l’inférence, des applications nationales d’IA verront le jour - qu’il s’agisse de Dream AI, Miao Ya Camera, Kuaishou Keling dans le domaine de Wensheng Diagram et Wensheng Video, ou de Nano Search (anciennement 360AI Search) et Tiangong AI Search dans le domaine de la recherche d’IA, ou encore de Hoshino et Cat Box dans le domaine de l’IA, ou encore de Beanbao, Quark, Kimi, Tongyi, etc., qui sont des assistants d’IA, inaugureront une explosion d’utilisateurs en 2024.
Ces applications AI dépendent toutes de la capacité des modèles sous-jacents. Pour les applications AI, les grands modèles appliqués ne rivalisent pas en termes de paramètres de modèle, mais en termes d'efficacité d'application.
Par exemple, Kimi a pu attirer une attention importante en peu de temps en raison de sa capacité à lire et à analyser de longs textes en arrière-plan ; les 200 millions d'utilisateurs de Quark et les 70 millions d'utilisateurs actifs mensuels bénéficient de la convivialité du grand modèle Quark en arrière-plan ; les puissantes fonctionnalités vidéo de la vie et de l'image de LingAI dépendent du support du grand modèle Ling.
L’évolution des grands modèles de base est loin d’être terminée, mais alors que de plus en plus d’entreprises commencent à déployer des applications d’IA en 2025, le développement de grands modèles basés sur des applications sera une condition préalable nécessaire à l’explosion complète des applications d’IA.
Avec la maturité et la percée de la technologie des grands modèles, l'amélioration continue de l'infrastructure de calcul, le renforcement continu des politiques nationales, l'émergence continue d'applications de niveau tueur telles que Sora/Suno, la croissance vigoureuse des investissements dans des domaines tels que les agents d'IA, l'intelligence incarnée, les jouets d'IA, les lunettes d'IA, etc., 2025 sera l'année de l'explosion des applications d'IA, ce qui est presque devenu un consensus général dans le monde de la technologie.
Et ce consensus s'accélère également en raison de la popularité de DeepSeek. Parce que DeepSeek élève le niveau de compétence de base de l'industrie, ce qui crée un environnement de développement plus favorable aux applications d'IA.
Selon l'observation de "Jiazi Light Year", depuis la seconde moitié de 2024, des investisseurs de renom tels que Hillhouse Capital, Sequoia Capital, Baidu Ventures, InnoVision, etc., ont renforcé leurs investissements dans les applications d'IA, en particulier en pariant sur les premiers projets dans ce domaine ; certains investisseurs ont déclaré qu'à la fin de 2024, le nombre réel de projets d'application d'IA ayant obtenu un financement sur le marché de première instance est au moins deux fois plus élevé que le nombre de projets réellement annoncé.
Les données de Sensor Tower montrent également qu’en 2024, les utilisateurs mobiles mondiaux dépenseront 1,27 milliard de dollars en applications d’IA, et que les applications liées à l’IA seront téléchargées 17 milliards de fois sur les magasins iOS et Google Play.
Cependant, une réalité cruelle est que des milliers d'applications d'IA existent, mais seules quelques-unes peuvent maintenir des opérations à long terme, et encore moins peuvent devenir très populaires.
« Jiazi Lightyear » a déjà fait un reportage sur un site Web appelé « AI Graveyard », qui comprenait 738 applications d’IA qui sont mortes ou ont cessé de fonctionner, y compris d’anciens projets vedettes : tels que le produit de reconnaissance vocale d’IA d’OpenAI, Whisper.ai, les sites shell bien connus de Stable Diffusion, FreewayML et StockAI, et le moteur de recherche d’IA Neeva, qui était autrefois considéré comme un « concurrent de Google ». Cimetière de l’IA et 738 projets d’IA morts | Jiazi l’Éclair »).
Alors, quels types d’applications d’IA peuvent fonctionner longtemps et avoir de la vitalité ?
Jiāzǐ guāngnián believes that, first, it is necessary to take the model as the core and fully leverage the capabilities of the model; second, there must be sufficient ability to identify user needs.
Le PDG de Microsoft, Satya Nadella, a déclaré lorsqu'il a envisagé les tendances de l'industrie de l'IA en 2025 que "les applications centrées sur les modèles d'IA redéfiniront chaque domaine d'application en 2025". En d'autres termes, les applications qui ont moins de niveaux de coquille, qui sont plus proches du modèle et qui exploitent au maximum les capacités du modèle sont plus susceptibles d'attirer les utilisateurs et de les retenir.
En regardant la liste des produits d’IA sur la nouvelle liste en janvier 2025, il n’est pas difficile de constater que parmi les 10 premiers de la liste nationale, 8 sont des applications d’assistant IA directement construites sur des modèles.
Source de l'image : Xinbang
Pour avoir un aperçu suffisamment solide des besoins des utilisateurs, il est nécessaire de s’appuyer sur une énorme base d’utilisateurs - ce n’est qu’avec suffisamment d’utilisateurs que les données et les balises utilisateur peuvent s’accumuler suffisamment et suffisamment, et que les entreprises peuvent déterrer les problèmes les plus réels des utilisateurs.
Ces deux points signifient également que les grandes entreprises ont un avantage dans le développement d'applications d'IA.
Les grandes usines disposent de suffisamment de puissance de calcul et de talents pour développer leurs propres modèles, ce qui leur permet de déployer directement des applications IA sur ces modèles sans avoir à les imbriquer les uns dans les autres. Les grandes usines disposent également d'une base d'utilisateurs importante et de portails de trafic matures, ce qui non seulement rend les données des utilisateurs plus riches et plus faciles à exploiter, mais leur confère également un avantage naturel pour la promotion des applications IA. De plus, la forte capacité d'intégration écologique des grandes usines contribue également à offrir des fonctionnalités plus riches aux produits, renforçant ainsi la stickiness des applications IA.
Le classement des produits mentionné précédemment le prouve également. Parmi les dix premières applications, six d'entre elles sont issues de grandes entreprises.
Dans une récente interview de Tencent Technology avec Zhu Xiaohu, Zhu Xiaohu a également déclaré que les barrières de données des start-ups ne sont pas si élevées, et qu'il n'est pas approprié de construire des modèles de base, mais il est nécessaire de "serrer" les "clients" au-dessus des modèles de base. Cela confirme également indirectement l'avantage des géants de la technologie dans le développement d'applications d'IA.
Dans l’ensemble, les modèles et les applications des grands fabricants se provoquent et s’influencent mutuellement, et constituent ensemble un volant d’inertie de croissance :
Les données accumulées fournies par une base d'utilisateurs massive fournissent une excellente prévision pour le développement de modèles, ce qui contribue à renforcer la capacité des modèles à mieux s'adapter aux scénarios et aux besoins des utilisateurs, tandis que la croissance de la capacité des modèles se répercute sur les applications, donnant aux applications une plus grande force de produit et attirant davantage d'utilisateurs.
Ce type de modèle avec une large base d’utilisateurs, motivé par les besoins des utilisateurs, et de meilleures performances dans des scénarios subdivisés, nous pouvons être en mesure de le nommer « modèle d’application ». Plus les applications d’IA sont construites sur la base de « modèles d’application », plus elles ont de chances de réussir en théorie.
Par exemple, le quark, qui se classe juste après DeepSeek dans le classement, en est un exemple typique.
Le "année-lumière de Jiazi" a observé que, dans la récente bataille des dieux de l'application IA, les quarks, rarement mentionnés auparavant, sont silencieusement en tête. Une analyse d'iiMedia Research des données les plus récentes montre qu'à la fin de 2024, les quarks sont en tête de la liste des applications IA sur mobile avec 71,02 millions d'utilisateurs actifs mensuels, dépassant les célèbres Doudou et Kimi.
Source : Analysys Analytics
Encore plus remarquable est l’indicateur « d’adhérence de l’utilisateur ».
Selon les statistiques d’un rapport tiers, le taux de rétention de Quark sur trois jours est supérieur à 40 %, contre environ 25 % des poufs et des assistants intelligents Kimi les plus en vue sur le marché au cours de la même période ; Selon la « 2024 Powerful AI Product List » publiée par Qimai Data, Quark se classe au premier rang de la « Annual Strength AI Product App List » et de la « Annual Product Download List », avec un volume de téléchargement cumulé de plus de 370 millions en 2024, ce qui est unique parmi tous les types de produits d’IA et a atteint une avance erronée.
Parmi les nombreux produits d’IA de la liste, Quark n’a pas été le premier à lancer un grand modèle, mais il a tranquillement pris une avance considérable en termes de nombre de visites, de téléchargements et de fidélisation des utilisateurs. Comment Quark peut-il réussir sur un marché hautement concurrentiel ?
Tout cela est le fruit de la stratégie produit et modèle "Application d'abord" de Quark.
Depuis le premier jour de la recherche, Quark se concentre sur la «recherche précise intelligente», non seulement en se basant sur une interface simple et sans publicité et des résultats de recherche plus précis pour ouvrir rapidement une brèche sur le marché, mais aussi en dérivant des produits de niche tels que Quark Cloud, Quark Scanner, Quark Document, Quark Learning, etc., autour du groupe d'étudiants et de travailleurs. Les scénarios se subdivisent progressivement dans les domaines de l'apprentissage et du travail.
Prenez le domaine de l'apprentissage comme exemple. En 2020, Quark a lancé la fonctionnalité "Prendre des photos pour rechercher des questions". Pendant l'épidémie, face aux difficultés rencontrées par de nombreux étudiants qui étaient bloqués chez eux pour suivre des cours en ligne et qui avaient du mal à étudier efficacement, l'équipe d'apprentissage de Quark a amélioré à plusieurs reprises la fonctionnalité "Prendre des photos pour rechercher des questions".
Dans le domaine de la bureautique, Quark a également lancé une série de fonctions connexes telles que l’extraction de texte, de tableaux, la suppression de l’écriture manuscrite, la numérisation de documents et la conversion de formats de documents à partir du scénario vertical de « numérisation ».
L’arrière-plan simple de l’outil, les applications de scène de plus en plus abondantes et la nouvelle écologie initiale sans publicité et sans frais ont permis à la base d’utilisateurs de Quark de monter en flèche, passant d’un million à 10 millions, et le nombre cumulé d’utilisateurs de services a dépassé les 100 millions.
En novembre 2023, Quark a lancé le modèle de grande taille Quark avec des paramètres de l'ordre de 100 milliards.
Le grand modèle de quark est un grand modèle multimodal développé indépendamment par Quark sur la base de l’architecture Transformer, qui entraînera et affinera des centaines de millions de données graphiques chaque jour, et présente les caractéristiques d’un faible coût, d’une réponse élevée et d’une forte capacité globale. Face aux besoins des utilisateurs et aux scénarios verticaux des produits de quarks, le grand modèle de quarks accorde plus d’attention aux applications pratiques et dérive des modèles verticaux tels que les connaissances générales, les soins médicaux et l’éducation pour fournir des capacités techniques plus professionnelles et plus précises.
Parallèlement au lancement du grand modèle de quarks, Quark a amélioré l’effet de reconnaissance de l’IA des produits de numérisation et la capacité de recherche d’IA des produits de disque réseau.
Le premier scénario d'application du modèle QuarkChain est la santé et les soins médicaux.
En décembre 2023, Quark a annoncé une mise à niveau complète de sa fonction de recherche en santé et a lancé l'application AI "Quark Health Assistant" en décembre 2023. Le "Quark Health Assistant" intègre une base de connaissances médicales et des capacités de dialogue génératif pour fournir aux utilisateurs des informations de santé plus complètes et précises, et prend en charge les questions et les dialogues multi-tours sur les problèmes de santé.
En janvier 2024, Quark a lancé successivement des fonctions telles que « AI Learning Assistant », « AI Dictation » et « AI PPT », et en juillet 2024, elle a lancé un service d’IA à guichet unique centré sur la recherche d’IA sur le terminal mobile, et en août 2024, elle a lancé un nouveau terminal Quark PC avec des capacités d'« IA pleine scène au niveau du système ».
Par exemple, les utilisateurs recherchent « sur quelles attractions de la province du Shanxi le mythe noir de Wukong est basé ». La Super Search Box de Quark intègre les réponses de l’IA, les sources originales et les recherches historiques : non seulement elle peut générer des résumés intelligents comme les autres recherches de l’IA, mais elle fournit également un affichage de la source dans la barre latérale et conserve la présentation traditionnelle de la page Web de type entrée de moteur de recherche sous les réponses de recherche de l’IA. Cela améliore l’efficacité de l’acquisition d’informations par les utilisateurs et renforce la crédibilité des réponses de l’IA.
En outre, Quark a également construit un système de services d'information à guichet unique autour du "super champ de recherche", comprenant des outils intelligents tels que le stockage en ligne, la numérisation, le traitement de documents, l'assistant santé, etc., réalisant ainsi un service complet de recherche, de création, de synthèse, d'édition, de stockage et de partage, offrant aux utilisateurs une expérience de service d'information transparente.
Contrairement à de nombreux grands fabricants qui imitent ChatGPT pour lancer des assistants d’IA de type chatbot « tout-en-un », la stratégie de Quark est « l’IA en tout », c’est-à-dire l’intégration des capacités d’IA dans tous les aspects du produit et l’intégration dans des scénarios d’application spécifiques.
De la recherche initiale de sujets pour la photographie, aux conseils pour s'inscrire à l'examen d'entrée à l'université, en passant par l'assistance à la gestion intelligente des bureaux, les produits de Quark ont toujours évolué en fonction des besoins spécifiques des utilisateurs dans des scénarios particuliers. Par la suite, Quark a lancé et mis à jour successivement des fonctionnalités telles que la recherche de sujets par IA, la recherche académique par IA, les conseils par IA, etc., afin de créer des applications d'IA différenciées axées sur les scénarios d'apprentissage et de travail.
L'évolution de Quark AI au cours de l'année écoulée, illustration : Lightyear of Jiazi
Parmi eux, la fonction "AI Search Question" mise à niveau en novembre 2024 est le représentant typique de la capacité de Quark AI.
En effet, dès décembre 2023, Quark a lancé un assistant thématique d’IA. À cette époque, les assistants thématiques de l’IA s’appuyaient encore davantage sur la « base de connaissances » de la banque de questions, et l’IA ne pouvait apprendre aux utilisateurs qu’à répondre aux questions de la banque de questions. Le produit de recherche de questions AI amélioré a une « intelligence » plus forte, qui peut non seulement répondre aux questions originales de la banque de questions, mais aussi faire face à de nouvelles questions et problèmes. L’utilisation du grand modèle « Chain of Thinking (CoT) » permet à Quark AI de présenter les idées de résolution de problèmes et les étapes de résolution de problèmes à tour de rôle, fournissant aux utilisateurs une analyse de contenu plus détaillée et des conseils d’apprentissage.
Par rapport aux produits de recherche de questions similaires, qui s’appuient principalement sur des banques de questions et ne peuvent répondre qu’aux questions du champ K12, les produits de recherche de questions IA de Quark peuvent non seulement répondre à de nouvelles questions dans le domaine K12, mais aussi répondre à des questions professionnelles dans le cadre de l’examen d’entrée de troisième cycle, de l’examen d’entrée public et de divers examens de qualification. Les utilisateurs n’ont qu’à prendre une photo ou une capture d’écran, et Quark peut rechercher la question correspondante et fournir un contenu professionnel sous forme de graphiques, de vidéos et de réponses IA étape par étape. De plus, pour les questions dans des domaines subdivisés tels que le droit et la médecine, les « questions de recherche IA » de Quark peuvent également donner des réponses.
La réponse de Quark aux questions réelles de l'examen juridique
Dans le même temps, la « recherche de questions IA » de Quark peut également utiliser les capacités de l’IA pour expliquer en profondeur les points de connaissance et les points de test des questions, localiser avec précision les étapes clés, afin que les utilisateurs puissent non seulement apprendre cette question, mais aussi apprendre ce type de question en « tirant des inférences les unes des autres ».
La puissante capacité de « recherche par IA » de Quark repose non seulement sur les années de précipitation de recherche de Quark, sur l’accumulation d’informations de haute qualité et sur les besoins des utilisateurs dans les scénarios d’apprentissage, mais elle est également indissociable de la prise en charge du modèle d’apprentissage « gnostique » de Quark lancé au cours de la même période.
Le modèle « Gnose » est entraîné par l’équipe technique de Quark sur la base du « Quark Model » et des données de haute qualité accumulées dans le domaine de l’éducation depuis de nombreuses années.
En d’autres termes, il s’agit d’expliquer un problème aux étudiants, et le modèle « gnostique » sait quels points de connaissance expliquer et comment construire les idées de solution.
Prenons l'exemple du véritable sujet de mathématiques du baccalauréat de Beijing en 2024 et entrez-le dans DeepSeek et Quark respectivement, les réponses obtenues sont les suivantes :
La réponse donnée par DeepSeek
La réponse de Quark
On peut voir que par rapport à la longue chaîne de pensée narrative et aux réponses officielles et détaillées de DeepSeek, la réponse de Quark est plus concise et ressemble davantage à l’explication d’une question.
En raison d’un grand nombre de scénarios d'« explication des connaissances » et de « vulgarisation scientifique », l’industrie de l’éducation a mis en avant des exigences élevées en matière de capacité multimodale des modèles. Cependant, les modèles multimodaux existants ont une faible reconnaissance des formules, des notes manuscrites, etc., en particulier la compréhension fine des graphiques.
Afin de résoudre ce problème, le grand modèle de quarks « gnostiques » construit un corpus d’entraînement professionnel à grande échelle à travers une base de pré-entraînement multimodale à grande échelle, et en même temps, il assure un meilleur effet de compréhension dans la structure du modèle.
Dans la dernière évaluation, la précision et le taux de notation du modèle d’apprentissage « gnostique » de Quark dans les problèmes mathématiques de troisième cycle sont comparables à ceux d’OpenAI-o1 et dépassent de loin les autres modèles en Chine. Dans un certain nombre de tests importants tels que les concours nationaux de mathématiques et les examens d’entrée à l’université, le taux de précision et le taux de notation de Quark occupent également une position de leader absolue.
Les résultats de l’évaluation mathématique du grand modèle « Gnostique » sont affichés
Source : Quark (en anglais seulement)
Contrairement à des entreprises telles que DeepSeek qui développent des capacités de modèle purement basiques, le modèle de R&D de Quark est guidé par les besoins des utilisateurs. En prenant l’exemple de l’écriture basée sur l’IA, l’équipe technique de Quark a développé un modèle culturel et créatif Quark capable de générer plus de 8 000 longs essais en utilisant une technologie d’amélioration de la récupération et de la reconnaissance en plusieurs étapes pour répondre aux besoins des jeunes utilisateurs de Quark en matière de rédaction de rapports et d’articles, garantissant ainsi l’effet de la conformité du nombre de mots. Et même DeepSeek ne peut générer que des essais de 3 000 mots maximum pour le moment.
En outre, la fonction d’écriture de l’IA de Quark est également équivalente à un « éditeur de texte en ligne », où les utilisateurs peuvent supprimer, peaufiner, développer et d’autres opérations complexes sur les articles générés, ce qui est également indissociable de la prise en charge des capacités de modèle culturel et créatif de Quark.
On peut dire qu’à une époque où le monde « roule » de grands paramètres de modèle, Quark a mis davantage l’accent sur des scénarios d’application pratiques et, en fonction des besoins des utilisateurs, il a mis à niveau et optimisé les capacités du modèle de manière ciblée. Jusqu’à présent, Quark a développé des capacités d’IA au niveau du système, tous scénarios.
Source : Quark (en anglais seulement)
En tant que l’une des quatre entreprises innovantes d’Alibaba au niveau stratégique, chaque mouvement de Quark représente non seulement lui-même, mais aussi l’orientation de l’ensemble de l’activité AI To C d’Alibaba.
Le 15 janvier, Quark a mis à jour son slogan de marque - "Assistant AI polyvalent pour 200 millions de personnes", révélant un nouvel élan commercial pour accélérer l'exploration des applications AI To C. Récemment, Jack Ma, le fondateur d'Alibaba, est soudainement apparu dans le parc Alibaba à Hangzhou, visitant également les bureaux des activités commerciales AI To C de Quark, entre autres.
Récemment, Ali a fait de fréquents mouvements dans le domaine de l’IA To C : tout d’abord, Wu Jia, un cadre de la « Young Zhuang School », est retourné au groupe Alibaba pour explorer l’activité AI To C ; Ensuite, l’application d’IA d’Alibaba « Tongyi » a été officiellement scindée d’Alibaba Cloud et fusionnée avec Alibaba Intelligent Information Business Group ; Récemment, selon les médias, l’équipe matérielle de Tmall Genie a également travaillé sur l’intégration avec l’équipe produit de Quark, et son objectif comprend la planification et la définition d’une nouvelle génération de produits d’IA, ainsi que l’intégration avec les capacités d’IA de Quark. Une fois l’équipe intégrée, la nouvelle équipe explorera également de nouvelles directions matérielles, y compris les lunettes d’IA.
Depuis lors, Quark, Tongyi App et Tmall Genie seront utilisés comme outils de productivité, chatbots et matériel d’IA pour fournir aux utilisateurs des services différenciés.
Le 6 février, le domaine de la TdC d’Alibaba a inauguré une figure de poids : le professeur Steven Hoi, le plus grand scientifique mondial de l’intelligence artificielle, a officiellement rejoint Alibaba en tant que vice-président du groupe Alibaba, relevant de Wu Jia, responsable du modèle de base multimodal de l’entreprise AI To C et des solutions de recherche fondamentale et d’application liées aux agents.
Selon les initiés, le professeur Xu Zhuhong se concentrera sur le modèle de base multimodal de l’entreprise AI To C et sur les solutions de recherche fondamentale et d’application liées aux agents, ce qui améliorera considérablement le saut dans la capacité de boucle fermée de bout en bout des produits C-end d’application d’IA d’Alibaba dans la combinaison de modèles et d’applications. Une fois que les capacités des modèles de base multimodaux ont réalisé des percées, les applications C-end telles que les quarks ont de nouvelles possibilités d’exploration dans les entreprises.
Dans le même temps, l’activité AI To C d’Alibaba est en train de constituer une équipe de recherche et d’ingénierie d’algorithmes d’IA de premier plan pour attirer un grand nombre de talents exceptionnels dans l’industrie. Selon l’analyse des initiés de l’industrie, au début de l’année 2025, l’arrivée de scientifiques de haut niveau mondial peut être considérée comme un signal important pour Ali AI To C afin d’augmenter les investissements dans les talents et les ressources. L’équipe des meilleurs talents du grand modèle soutiendra l’exploration approfondie d’Alibaba AI To C dans la direction des agents multimodaux, et ouvrira également l’espace d’imagination pour la prochaine étape de la construction d’une plate-forme d’applications d’IA orientée utilisateur.
Aujourd’hui, Byte a investi massivement dans le domaine des applications d’IA, relançant la stratégie « App Factory » en investissant vigoureusement dans les streams, les courses de chevaux internes et en allant activement à l’étranger. Tencent a lancé deux produits, « Yuanbao » et « Yuanqi », en direction des assistants d’IA et des jumeaux intelligents, et a regagné l’attention du public grâce à l’outil de gestion des connaissances personnelles ima.copilot récemment lancé, tandis que Baidu a lancé une matrice de produits d’IA comprenant Wenxin Yiyan, Wenxin Yige, Orange AI et Super Canvas, etc., pour mener des « attaques de saturation » sur des amis avec une approche « grande et complète ». En outre, de nouvelles startups telles que le grand modèle « Six Little Tigers » et DeepSeek ont également fait des efforts pour appliquer l’IA, et l’activité AI To C d’Alibaba peut être décrite comme entourée d’ennemis puissants, et la pression peut être imaginée.
Cependant, il doit y avoir une solution au problème. Grâce à la stratégie de « l’IA dans tous » et au contrôle précis des besoins des utilisateurs, Quark a prouvé qu’il était possible d’obtenir une forte puissance de produit sans paramètres d’orthographe, en s’appuyant sur de « grands modèles d’application » et une compréhension précise des besoins des utilisateurs, ce qui est également une autre version de « faible coût et haute efficacité » ; Et plus de 200 millions d’utilisateurs et le premier classement mensuel actif. Cela prouve également la justesse du style de jeu de Quark et l’avenir prometteur de l’activité AI To C d’Ali.
À l’heure où la technologie de l’IA est entrée dans le « domaine d’application des eaux profondes », le paradigme d’innovation de Quark nous a apporté un éclairage clé : le véritable progrès technologique ne réside pas seulement dans le nombre de sommets technologiques qui peuvent être gravis, mais aussi dans le nombre de réalisations scientifiques et technologiques qui peuvent être transformées en valeur qui peut être touchée du bout des doigts par les utilisateurs. Et ce n’est que lorsque les utilisateurs feront vraiment des choix et voteront pour des applications d’IA avec des actions pratiques que cette bataille décisive liée à l’application pratique de la technologie de l’IA pourra aboutir au véritable point de concurrence qui déterminera le futur modèle industriel.