Human versus AI – episode 74 – OpenAI en faillite en 2024 ?

OpenAI en faillite en 2024 ? Décryptage d’une rumeur.

Suite à un article de Analytics India Magazine, de nombreux articles ont circulé affirmant que OpenAI pourrait faire faillite d’ici la fin de 2024. Ces titres sensationnels méritent une analyse plus approfondie.

📉 L’article original met en évidence une baisse des utilisateurs de ChatGPT, tout en notant une migration vers GPT API. Ce qu’il ne souligne pas clairement, c’est que cette migration vers un service payant pourrait en réalité augmenter les revenus d’OpenAI. De plus, une omission notable est l’absence de mention de ChatGPT Plus, une autre source potentielle de revenus.

💰 Pour mettre les choses en perspective, si seulement 1% des 1,5 milliard d’utilisateurs de ChatGPT s’abonnent à ChatGPT Plus à 20$ par mois, cela représenterait un revenu mensuel de 300 millions de dollars. C’est bien au-delà des coûts d’exploitation mentionnés.

🚀 L’article ne prend pas non plus en compte les revenus potentiels de la GPT API ni d’autres produits ou services que OpenAI pourrait lancer à l’avenir.

🤖 Enfin, bien que des alternatives open source soient mentionnées, l’article ne fournit pas d’analyse approfondie des avantages et des inconvénients de ces modèles par rapport à ceux d’OpenAI.

📚 En tant que professionnels et passionnés de technologie, il est crucial de ne pas se laisser influencer par des titres sensationnels. Il est toujours recommandé de faire ses propres recherches et d’analyser les informations sous différents angles.

🚫 Soyez toujours vigilant et critique face à ce que vous lisez en ligne. Les informations sont puissantes, mais seulement si elles sont précises et complètes.

#OpenAI#Analyse#TechNews#VigilanceDigitale

🦾🦾🦾 Le texte ci-dessus est généré par #ChatGPT
💪💪💪 Notes sur la méthode :
J’ai plusieurs fois essayé de construire une machine à décrypter les arguments avec ChatGPT, sans succès à ce jour. Dans ce nouvel exercice, j’ai tenté de refaire ce que j’avais fait manuellement : https://lnkd.in/eiRJsUhe
Le résultat est évidemment moins bon, mais l’idée, c’est aussi de gagner du temps et de pouvoir traiter des sujets qu’on maitrise moins.
Voici donc les étapes détaillée :
1️⃣ Lecture et résumé de l’article en référence avec WebPilot (https://lnkd.in/gv4xvvXn)
2️⃣ Demande de clarification des arguments
3️⃣ Identification des incohérences avec apport d’information basique (les 3 services d’OpenAI
4️⃣ Transformation en post LinkedIn et ajustements mineurs
Alors, efficace ou pas ?

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