L'extension de l'infrastructure IA pour servir 800 millions d'utilisateurs hebdomadaires ne consiste pas seulement à ajouter plus de puissance de calcul au problème. La véritable magie réside dans la spécialisation des modèles et l'ajustement stratégique.

Les équipes d'ingénierie des plateformes se concentrent désormais sur des architectures de modèles sur mesure plutôt que sur des approches universelles. Qu'est-ce qui est intéressant ? Le passage à la publication de modèles à poids ouverts signale un changement de stratégie majeur - équilibrer les avantages propriétaires avec la croissance de l'écosystème.

Gérer des équipes ML d'élite à cette échelle signifie repenser tout, des pipelines de déploiement aux outils pour les développeurs. Le goulet d'étranglement n'est plus la performance brute du modèle ; il s'agit de rendre cette performance accessible et pratique pour les bâtisseurs à travers différents cas d'utilisation.