Yanyu Technology envisage une introduction en bourse à Hong Kong après trois ans d'activité et une valorisation de 3 milliards de dollars américains

Alors que l'engouement mondial pour les grands modèles d'IA ne cesse de croître, un « intermédiaire » faisant le lien entre les modèles et les utilisateurs finaux peut-il soutenir un discours d'investissement à grande échelle sans développer lui-même de modèles fondamentaux ? Selon de récents articles de presse, Evoken aurait commencé à préparer son introduction en bourse à Hong Kong, sa dernière levée de fonds valorisant l’entreprise à 3 milliards de dollars. Après avoir connu une ascension fulgurante en trois ans grâce à divers produits de création et d’application de l’IA, Evoken a relancé les débats au sein du secteur concernant la valeur commerciale et les barrières à l’entrée des couches d’application de l’IA.

De la communauté de modèles à la logique commerciale d’« intermédiaire » : l’évolution de Liblib

Le parcours d’Evoken a débuté avec le lancement de LiblibAI, une communauté dédiée aux modèles d’images, en 2023. À l’époque, l’écosystème open source des modèles d’images était en plein essor. La plateforme a progressivement évolué vers une communauté verticale s’apparentant à un site d’hébergement de code, en regroupant les modèles mis en ligne et affinés par les créateurs. À mesure que les capacités des grands modèles multimodaux progressaient rapidement, Liblib est passée à la version 2.0, se transformant d’une communauté de réglage fin de modèles uniques en un hub de création multimodale. Elle a intégré plusieurs grands modèles multimodaux courants au cœur de son système et a introduit une interface conviviale permettant une génération en un clic.

Malgré l’élargissement du positionnement de ses produits, sa logique commerciale sous-jacente reste centrée sur la constitution d’offres de services intégrant les capacités des modèles multimodaux. En tant qu’« intermédiaire » pour les grands modèles, son modèle économique repose principalement sur l’obtention d’avantages tarifaires sur les API auprès de sources officielles ou de canaux de distribution, puis sur leur revente via des offres groupées. Par exemple, la plateforme utilise des mécanismes tels que l’expiration des points des membres pour compenser les coûts réels d’utilisation. Cette approche diffère de la vente traditionnelle d’outils, en se concentrant plutôt sur des opérations affinées, portées par l’échelle de la plateforme et la consommation réelle des utilisateurs.

Une gamme de produits diversifiée : des avancées rapides, des agents de conception à la création vidéo par IA

Pour dépasser les limites d’un simple rôle d’intermédiaire, Evoken a rapidement mis en place plusieurs produits d’application verticaux, créant ainsi son propre moteur de croissance.

Tout d’abord, l’entreprise a lancé un produit spécialisé d’assistant agent destiné au secteur de la conception. Suite à l’essor des concepts d’agents en général, l’équipe a rapidement formé un groupe produit dédié, se concentrant sur l’automatisation de l’ensemble du processus et l’amélioration de l’efficacité dans le domaine du design. Sa stratégie principale consiste à utiliser la logique des agents pour décomposer les tâches de conception, en optimisant des fonctions spécifiques afin de répondre aux difficultés rencontrées par les designers dans le traitement texte-image, la modification de texte et l’alignement des effets, optimisant ainsi en profondeur les flux de travail traditionnels du design.

Ensuite, elle a lancé une plateforme vidéo basée sur l’IA destinée au secteur de la création vidéo. Tirant parti de l’essor des mini-séries et de la génération de vidéos par IA, ces produits ont rapidement conquis le marché en modularisant la génération de scénarios, la conception de storyboards, la génération visuelle et le montage en post-production. Cela a considérablement contribué au chiffre d’affaires annuel récurrent (ARR) de l’entreprise. En cernant avec précision les tendances du secteur et en itérant rapidement les fonctionnalités de ses produits, l’entreprise s’est assurée un avantage de précurseur sur plusieurs marchés de niche.

Avantage concurrentiel et décalage temporel : les véritables défis de la couche d’application de l’IA

Bien qu’Evoken ait fait preuve d’une croissance impressionnante de son chiffre d’affaires et d’une grande rapidité d’évolution de ses produits, son modèle économique reste confronté à d’importants défis pratiques et à un examen objectif.

D’une part, l’avantage concurrentiel fondamental des produits de la couche applicative de l’IA repose en grande partie sur un « décalage temporel ». À mesure que les capacités des grands modèles continuent de s’améliorer et que les géants de l’Internet pénètrent les marchés verticaux, les barrières de différenciation créées par les avantages du premier entrant risquent de s’amenuiser rapidement. Les grands fabricants, s’appuyant sur de vastes écosystèmes et ressources, accélèrent le déploiement d’agents intelligents créatifs et de plateformes de création similaires.

D’autre part, les coûts de migration des utilisateurs vers d’autres outils d’IA sont relativement faibles, et la concurrence sur le marché se traduit souvent par des guerres de prix et une course à la rapidité d’évolution des fonctionnalités. Maintenir une croissance rapide tout en améliorant la fidélisation et l’engagement à long terme des utilisateurs, et en érigeant des barrières techniques et écologiques plus solides, reste un défi majeur pour ces entreprises d’applications d’IA dans leur développement à long terme. À mesure que le processus d’introduction en bourse avance, c’est le marché qui déterminera en fin de compte la qualité et la pérennité de la rentabilité de ce modèle « d’intermédiaire ».