Un nouvel épisode de Chaîne de penséele bulletin d’information de Brownstone Research rédigé par Ben Lilly, affirme que la bataille pour l’intelligence artificielle open source suit le même chemin que Bitcoin a suivi il y a dix ans, et que les investisseurs qui reconnaissent ce modèle en tireront profit.
La note s’ouvre sur un témoignage que le PDG d’Anthropic, Dario Amodei, a donné au Congrès en juillet 2023. Amodei a reconnu que l’open source est « une bonne chose » dans la plupart des domaines scientifiques et que les risques des modèles ouverts publiés jusqu’à présent étaient « relativement limités », mais il a averti que la mise à l’échelle des modèles open source s’engageait « sur une voie très dangereuse ».
Lilly lit clairement le sous-texte : si les modèles ouverts sont dangereux, alors les modèles fermés vendus par des sociétés comme Anthropic sont le choix sûr – et la politique qui s’ensuit est de restreindre l’ouvert et d’élever le fermé.
Les premiers sceptiques du Bitcoin reflètent ce à quoi l’IA est confrontée
Ce cadre est un cadre que les investisseurs en actifs numériques connaissent bien.
Il revient sur les premiers sceptiques du Bitcoin, du représentant Jared Polis achetant le premier Bitcoin à Capitol Hill en 2014 à l’appel du sénateur Joe Manchin à interdire une « monnaie dangereuse », en passant par les accusations de 2023 selon lesquelles les régulateurs auraient tenté de couper la crypto du système bancaire dans ce que les critiques ont surnommé « l’opération Choke Point 2.0 ».
L’industrie a survécu, note-t-il, et Washington s’oriente désormais vers des règles plus claires grâce à l’adoption de la GENIUS Act et à la future CLARITY Act.
L’IA décentralisée, que Lilly appelle « DeAI », mène actuellement le même combat. Il cite les développements récents comme preuve que les murs sont en train de se lever : une interdiction américaine d’exporter la dernière version d’Anthropic, qui, selon lui, poussera l’entreprise vers un accès autorisé qui vérifie l’identité d’un utilisateur avant d’accorder un modèle, et la décision d’OpenAI de limiter son déploiement GPT-5.6 à des partenaires de confiance.
Il s’attend à ce que les exigences d’identité se répandent. « C’est pour votre protection, voyez-vous », écrit-il. « C’est toujours le cas. »
La note s’appuie sur une anecdote relative à la sécurité nationale pour expliquer la peur qui motive ces mesures. Lilly cite le chef de la NSA, Joshua Rudd, par l’intermédiaire du sénateur Mark Warner, décrivant comment le modèle « Mythe » d’Anthropic a fait irruption dans « presque tout notre système classifié, non pas en quelques semaines, mais en quelques heures ».
Pourtant, l’open source comble l’écart, selon l’article. Lilly affirme que le récent GLM-5.2 a obtenu un score comparable à celui du Sonnet 4.6 d’Anthropic de février, laissant les modèles ouverts environ trois à quatre mois derrière la frontière, et prédit un rival ouvert au Mythos et au GPT-5.6 d’ici l’automne.
Il affirme que le plus gros déverrouillage réside dans la formation décentralisée sur des réseaux peer-to-peer qui reflètent Bitcoin et Ethereum – en échangeant le calcul contre la sécurité du réseau contre la formation calcul contre modèle. La formation distribuée, note-t-il, est passée de moins d’un milliard de paramètres à 100 milliards en deux ans.
Il cite trois premiers projets : Dark Bloom, qui permet une inférence privée à faible coût sur des Mac inactifs ; c0mpute, un réseau d’inférence décentralisé ; et Pluralis, qui forme l’IA sur des GPU grand public distribués – et espère que davantage lancera des jetons et récompensera les utilisateurs pour leur contribution au calcul.
La note se termine sur l’idée que les gouvernements tenteront d’interdire les modèles ouverts et qu’ils échoueront. Pour lui, investir dans l’espace « sera comme acheter du Bitcoin en 2014, à l’époque où c’était encore « dangereux ». »