Pourquoi Meta et Google recrutent des talents en IA et acquièrent des startups

L'une des dernières tendances dans l'industrie de l'intelligence artificielle (AI) est la concurrence entre les géants de la technologie pour recruter des talents. Cela s'est manifesté par le biais de l'acquisition par des géants de la technologie de startups AI prometteuses, et en embauchant et en débauchant explicitement des talents d'un géant de la technologie à un autre. Mais pourquoi cela se produit-il ?

Nous avons atteint un point où les entreprises essaient de se positionner pour catalyser la prochaine innovation en IA. Ironiquement, dans une industrie obsédée par l'automatisation des humains hors du circuit, il semble que les entreprises parient sur le talent comme le facteur X de l'innovation en IA, c'est pourquoi elles essaient de s'approprier le talent les unes des autres de manière de plus en plus agressive.

Pourquoi Meta et Google acquièrent des startups d'IA

Au cours des derniers mois, Meta (NASDAQ: META) a activement recruté des chercheurs d'OpenAI, et l'on dit qu'elle propose aux candidats potentiels et aux recrues réussies des salaires et des primes s'élevant à plusieurs millions. De plus, Meta a récemment pris une participation de 49 % dans Scale AI et, dans le cadre de l'accord, a ajouté Alexander Wang, le PDG de Scale AI au moment de l'acquisition, à l'équipe de direction de Meta pour diriger un nouveau laboratoire de recherche sur la superintelligence.

Plus récemment, Google a « acquihéré » Windsurf. L'accord donne à Google une licence non exclusive pour certaines technologies de Windsurf, mais plus important—du moins pour Google—il lui a permis d'embaucher le PDG de Windsurf, Varun Mohan, le co-fondateur Douglas Chen, et certains membres sélectionnés de l'équipe de recherche et développement de l'outil de codage pour la division IA de Google DeepMind.

Bien qu'il y ait des participations en capital ou des accords de licence liés à certains de ces accords, ce qui semble intéresser davantage les entreprises qui recrutent/achètent, ce sont les personnes impliquées dans la transaction. Il semble que les géants de la technologie essaient actuellement de constituer des équipes responsables du prochain saut en avant en matière d'innovation, c'est pourquoi ils recherchent à l'échelle de l'industrie, en mettant l'accent sur certains de leurs plus grands concurrents, pour obtenir le talent qu'ils croient capable de faire la différence.

Pourquoi les géants de la technologie parient sur les gens

Ces types de mouvements : le piratage, l'acqui-embauche, l'embauche latérale, sont courants lorsqu'une industrie atteint un point d'inflexion, généralement lorsque la phase de croissance précoce touche à sa fin et que les entreprises entrent dans une phase de forte concurrence, qui précède généralement la maturation et la consolidation de l'industrie.

Il est clair que l'industrie de l'IA est à ce stade de son parcours. Comme je l'ai exploré dans des articles précédents, l'industrie a stagné dans une certaine mesure. Ce qui a permis aux entreprises de connaître le succès au début de leur existence, à savoir l'accès aux données et au matériel, offre des rendements décroissants, ce qui signifie qu'il faudra changer quelque chose pour que l'IA atteigne le niveau suivant. À ce stade, tout le monde recherche un avantage, et il semble que les entreprises soient convaincues que cet avantage viendra de qui elles ont, et pas seulement de ce qu'elles construisent.

Le matériel et les données sont finis, mais le capital humain et les retours qui pourraient provenir d'une seule personne ou d'une équipe sont potentiellement illimités, surtout à une époque où la productisation de l'IA devient de plus en plus importante. Ces idées et nouvelles fonctionnalités n'émergent pas de nulle part ; elles viennent de personnes et d'équipes ayant des années d'expérience et une compréhension approfondie de la façon dont les modèles d'IA fonctionnent et peuvent être utilisés pour résoudre des problèmes. Ce sont les capacités des personnes dans ces équipes qui peuvent soit accélérer, soit freiner les progrès de l'IA et sa capacité à innover, ce qui est probablement l'une des raisons pour lesquelles nous voyons les géants de la technologie parier sur l'idée que quelqu'un détient la clé pour débloquer la prochaine grande innovation ou produit en IA, c'est pourquoi ils font tout ce qu'il faut pour s'assurer que cette personne travaille pour eux. La prochaine phase de l'IA

À ce stade, la fenêtre pour concurrencer sur les modèles fondamentaux est fermée. La guerre pour le "meilleur" modèle d'IA a déjà été remportée par un petit groupe d'entreprises disposant de quantités significatives de puissance de calcul, de données et, surtout, d'argent en banque. Cela leur a permis non seulement de prendre de l'avance, mais aussi de rester en tête.

Ces entreprises sont les mêmes qui recherchent activement des talents et des opportunités d'acquisition en ce moment. Mais parce qu'une grande partie de l'avenir de l'IA va être construite sur les quelques modèles capables de faire le travail, il va être difficile, peut-être même impossible, pour d'autres entreprises de rattraper leur retard à moins qu'elles n'aient une trésorerie suffisamment importante pour absorber les coûts associés à la possession, à l'exploitation et à la formation continue d'un modèle d'IA ; alors, que faisons-nous à partir de là ? Qu'est-il encore possible de concurrencer ?

Au-delà de la concurrence pour les talents et étant donné que la guerre pour le « meilleur » modèle d'IA est terminée, le prochain grand front sera la productisation. L'industrie de l'IA a promis au monde plusieurs produits qui n'ont pas tout à fait été livrés comme promis, les agents IA étant l'un des plus grands. Comme la plupart des « meilleurs » modèles d'IA effectuent effectivement le même travail et ont des interfaces très similaires, la bataille devra venir de catégories de produits entièrement nouvelles ou de meilleures interfaces utilisateur, qui ne proviennent pas nécessairement de l'échelle ou de données meilleures, mais viendront du cerveau d'un membre ou d'une équipe talentueuse.

C'est pourquoi nous voyons tout le braconnage et les acquisitions se produire, ce qui ressemble davantage à la constitution d'une équipe qu'à de véritables fusions et acquisitions. C'est également pourquoi nous allons probablement voir cette tendance se poursuivre à court terme, car la prochaine phase de l'IA ne portera pas sur les modèles d'IA en particulier, mais sur les problèmes qu'ils résolvent et, par conséquent, sur la réelle demande qu'ils créent dans la vie des gens, et cela commence par le fournisseur de services d'IA qui assemble une équipe capable de donner vie à ces idées.

Pour que l'intelligence artificielle (AI) fonctionne correctement dans le cadre de la loi et prospère face à des défis croissants, elle doit intégrer un système de blockchain d'entreprise qui garantit la qualité des données d'entrée et la propriété—lui permettant de garder les données en sécurité tout en garantissant l'immutabilité des données. Découvrez la couverture de CoinGeek sur cette technologie émergente pour en savoir plus sur pourquoi la blockchain d'entreprise sera l'épine dorsale de l'IA*.*

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