Résumé des principales informations
Anthropic a lancé deux nouveaux modèles d'IA, Fable 5.1 et Mythos 5.1. Le premier s'adresse aux utilisateurs généraux et aux entreprises, tandis que le second est destiné à des institutions de recherche spécifiques. Ces modèles améliorent significativement les performances des tâches continues sur de longues périodes et réduisent les coûts de mise en cache associés. Il s'agirait probablement du dernier lancement majeur d'Anthropic avant son introduction en bourse. L'entreprise a déposé secrètement ses documents d'IPO et prévoit une levée de fonds publique après le mois de septembre, avec une valorisation estimée à des milliards de dollars. Cependant, elle fait face à des controverses concernant les quotas alloués aux utilisateurs ainsi qu'à des coûts élevés en ressources de calcul.
I. Les nouveaux modèles : une IA capable de travailler plus longtemps et à moindre coût
Fable 5.1 représente une optimisation ciblée plutôt qu'une mise à niveau complète :
- Performance améliorée pour les tâches prolongées : Les performances des agents chargés de tâches scientifiques ou de traitement de code complexe ont doublé (de 24,7 % à 52,6 %), et ces agents peuvent fonctionner en continu pendant 38 heures sans intervention humaine (par exemple, en corrigeant automatiquement des erreurs dans des expériences ou en exécutant six expériences en parallèle). En revanche, les améliorations pour les tâches de raisonnement ou de traitement de code standard sont plus limitées, ce qui indique que le modèle est conçu pour des scénarios nécessitant un travail continu de l'IA.
- Réduction des coûts clés : Le prix de base est resté inchangé (10 dollars pour un million de tokens en entrée, 50 dollars en sortie), mais les coûts de lecture de la mémoire cache ont été réduits de 75 % (de 1 dollar à 0,25 dollar). La lecture de la mémoire cache permet d'utiliser des informations déjà traitées par l'IA, économisant ainsi de l'argent pour les tâches plus longues. Selon l'entreprise, les coûts pour les tâches complexes peuvent être réduits de jusqu'à 45 %, mais le prix de base reste tout de même 2,5 fois plus élevé que celui de GPT. Les développeurs se plaignent que l'exécution d'une tâche de traitement de code complexe puisse coûter entre 20 et 50 dollars.
II. Mythos 5.1 : l'IA “sans limites” pour les institutions de recherche
Mythos et Fable ont les mêmes capacités, mais avec moins de restrictions en matière de sécurité :
- Il est uniquement accessible à des institutions reconnues pour leur sécurité réseau ou leurs compétences en sciences de la vie, telles que celles chargées de la détection de vulnérabilités ou de la conception de protéines. Par exemple, le taux de succès des agents conçus pour la liaison des protéines est proche de 50 %, contre une moyenne de 10 à 15 % dans l'industrie, soit 10 fois mieux que les meilleurs résultats obtenus dans des compétitions. Ce modèle peut également générer de nouvelles cartes de Vénus à haute résolution à partir de données anciennes de la NASA (réduisant la résolution de 10 à 2 kilomètres).
- La distinction entre les deux modèles est justifiée par le risque que les modèles standard soient utilisés à des fins malveillantes (par exemple, pour créer du code malveillant), tandis que les institutions de recherche ont besoin d'une plus grande liberté d'action. Anthropic contrôle ces risques grâce à un “plan d'accès basé sur la confiance”.
III. Le dernier coup de pouce avant l'introduction en bourse : une valorisation élevée, mais des dépenses considérables
Ce lancement sert d'“échauffement” pour Anthropic avant son entrée en bourse sur Wall Street :
- Calendrier de l'IPO : L'entreprise a déposé ses documents d'IPO en secret et prévoit de publier son prospectus après le Labor Day en septembre, avec une journée pour les investisseurs au milieu du mois, et une introduction en bourse d'ici la fin du mois.
- Valorisation impressionnante : La valorisation privée en mai était de 96,5 milliards de dollars, mais les investisseurs estiment maintenant que la valeur de l'entreprise pourrait dépasser les 2 billions de dollars (certains la calculent à 3 billions de dollars, sur la base de 30 fois les revenus). Les revenus ont également connu une croissance rapide, avec un chiffre d'affaires au deuxième trimestre 14 fois supérieur à celui de l'année précédente, et l'entreprise a réalisé son premier bénéfice. Les perspectives à long terme sont encore plus ambitieuses (revenus prévus à 190 à 200 milliards de dollars en 2028).
- Dépenses élevées en ressources de calcul : Anthropic a récemment signé deux contrats importants pour des services de calcul : un contrat de 45 milliards de dollars avec Nscale sur une période de 6 ans et un autre de 5 milliards de dollars avec Lambda, pour un total de 8 milliards de dollars (environ 537,7 milliards de yuans). Cela signifie que l'entreprise investit à l'avance les fonds futurs dans des ressources de calcul.
IV. Les plaintes des utilisateurs : une augmentation nominale des quotas, mais une réduction réelle ?
La sortie des nouveaux modèles a suscité de nombreuses réactions négatives parmi les utilisateurs, qui se demandent comment les quotas vont évoluer :
- En août, Anthropic avait annoncé une augmentation de 25 % des quotas hebdomadaires à partir du 14 septembre, par rapport aux normes d'avril. Cependant, les utilisateurs bénéficient actuellement de quotas temporaires (50 % plus élevés que les normes d'avril), ce qui signifie que les quotas réels pourraient passer de 150 à 125 après septembre, soit une réduction de 17 %. Les utilisateurs critiquent cette approche et demandent une plus grande transparence et des quotas plus généreux.
V. La clé après l'introduction en bourse : les revenus pourraient-ils couvrir les coûts en ressources de calcul ?
Le principal défi pour Anthropic n'est pas la performance de ses modèles, mais leur capacité à générer des revenus :
- L'entreprise vise des secteurs à forte valeur ajoutée, tels que la recherche scientifique (conception de protéines), les entreprises (sécurité financière et médicale) et les tâches continues nécessitant de l'IA. La réduction des coûts de mise en cache vise à encourager les entreprises à utiliser l'IA pour des tâches de longue durée.
- Cependant, les coûts en ressources de calcul sont élevés : avec des contrats de 8 milliards de dollars déjà signés, l'entreprise devra continuer à acheter des unités de calcul. Après l'introduction en bourse, Wall Street attendra de voir si les capacités de l'IA pourront être transformées en revenus suffisants pour couvrir ces dépenses.
En somme, Anthropic montre ses forces aux investisseurs avant son entrée en bourse, mais la question clé est de savoir si ces forces pourront se traduire en profits réels.