O sarcină AI a trecut de la 0,30 USD la 0,0004 USD per întrebare într-un an și jumătate
Concluzie: Modelele AI devin din ce în ce mai ieftine de utilizat într-un ritm care ar putea remodela piața de software avansat. Un raport al firmei de cercetare Epoch AI arată că costul atingerii unui anumit nivel de performanță AI a scăzut cu aproape 50% pe trimestru, sau de aproximativ 13 ori pe an. Aceasta este o rată de scădere mai rapidă decât curbele de cost observate în bateriile litiu-ion, secvențierea ADN-ului și hardware-ul de calcul.
Pentru companiile care construiesc sau cumpără sisteme AI, schimbarea ar putea face ca modele mai capabile să fie accesibile pentru utilizarea de zi cu zi. De asemenea, ar putea îngreuna dezvoltatorii AI să păstreze puterea de stabilire a prețurilor. Raportul Epoch analizează costul rulării modelelor care îndeplinesc un nivel de performanță stabilit pe criterii de referință dificile.
Analiza nu măsoară prețul mediu al fiecărui produs sau sarcină AI. În schimb, urmărește cât costă pentru ca un model să performeze la un anumit standard.
Principala sa măsură este GPQA Diamond, un test cu răspunsuri multiple, cu întrebări la nivel de absolvent pentru subiecte științifice. Epoch AI a urmărit costul modelelor care au obținut cel puțin 81,25% la benchmark.
Această abordare măsoară mai mult decât dacă modelele se îmbunătățesc: de asemenea, urmărește cât costă obținerea unei anumite calități a răspunsului. Un model mai nou poate fi mai precis, dar poate avea nevoie și de mai puțină putere de calcul sau de mai puține jetoane pentru a finaliza aceeași sarcină. De asemenea, furnizorii pot reduce prețurile pe măsură ce implementează sisteme mai eficiente.
Epoch AI indică o diferență semnificativă între modelele OpenAI recente. GPT o3, lansat în ianuarie 2025, a obținut un scor de 75% la GPQA Diamond la un cost de 0,30 USD per întrebare, potrivit raportului. Aproximativ un an și jumătate mai târziu, GPT-5.6 Luna ar putea atinge același scor pentru 0,0004 USD per întrebare.
Diferența arată de ce costurile AI devin o parte importantă a poveștii tehnologiei. Performanța contează în continuare, în special pentru codificare, munca științifică, cercetarea întreprinderilor și agenții complexi. Dar calitatea modelului nu mai este suficientă. Costul livrării acestei calități devine la fel de important.
Epoch AI a comparat scăderea recentă a costurilor AI cu câteva tendințe tehnologice binecunoscute. Costurile bateriilor cu litiu au scăzut de aproximativ 100 de ori între 1991 și 2024. Costurile de calcul au scăzut de sute de miliarde de ori în aproximativ 60 de ani începând cu 1940. Secvențierea ADN-ului a devenit, de asemenea, mult mai puțin costisitoare, deși a durat mai mult de două decenii pentru ca curba sa de cost să se dezvolte.
AI s-a mișcat mai repede, cel puțin sub măsura Epoch AI. Raportul estimează că costul capacității AI a scăzut de aproximativ patru ori mai rapid decât secvențierea ADN-ului și de 18 ori mai rapid decât bateriile cu litiu.
Există motive să fii atent cu aceste comparații. Datele AI încep în 2023, cu cifrele anterioare estimate folosind cercetări și tendințe extrapolate. Datele de calcul din comparație se termină în 2001, în timp ce datele de energie electrică se termină în 1973. Prin urmare, datele nu surprind fiecare dezvoltare majoră în calcul sau energie din ultimele două decenii.
De asemenea, scăderile de preț nu sunt consistente în toate tipurile de lucrări. Epoch AI a analizat alte repere care implică puzzle-uri de matematică și șah și a constatat că rezultatele variau. Unele sarcini au arătat îmbunătățiri constante ale costurilor. Alții au arătat întinderi lungi cu puține schimbări, urmate de scăderi bruște.
Rezultatele sale Frontier Math, de exemplu, s-au schimbat puțin între 2025 și 2026, înainte ca costurile să scadă brusc la jumătatea lui 2026. Asta sugerează că nu există o singură curbă a costurilor AI care să se aplice oricărui tip de raționament.
De asemenea, raportul a constatat că ritmul scăderii prețurilor poate fi încetinit. În cele cinci puncte de referință urmărite, costurile au scăzut inițial cu 66% pe trimestru. Doi ani mai târziu, declinul a încetinit la 32% pe trimestru.
Aceasta este încă o îmbunătățire rapidă. Dar poate reflecta dificultatea tot mai mare de a reduce costurile de inferență, pe măsură ce energia, capacitatea centrului de date și hardware-ul AI devin mai scumpe. Rularea modelelor de frontieră necesită cantități mari de putere de calcul, iar furnizorii nu pot evita în totalitate aceste costuri fizice.
Epoch AI observă, de asemenea, riscul de „benchmaxxing”, în care dezvoltatorii antrenează modele pentru a avea rezultate bune la benchmark-uri, fără a produce aceleași câștiguri în munca mai largă din lumea reală. Firma a folosit elemente randomizate în unele teste pentru a face acest lucru mai dificil. Totuși, rezultatele de la benchmark-uri fără aceste protecții au arătat reduceri mai abrupte ale costurilor, sugerând că optimizarea specifică benchmark-ului poate face parte din imagine.
Pentru clienți, prețurile mai mici creează mai multe opțiuni. Este posibil ca o companie să nu fie nevoită să plătească pentru cel mai nou și mai scump model dacă o alternativă mai ieftină oferă rezultate similare pentru volumul său de lucru. Acest lucru ar putea pune presiune asupra furnizorilor care cheltuiesc foarte mult pentru a construi sisteme de frontieră.
Dar prețul nu este singurul motiv pentru care companiile aleg un furnizor de AI. Integrațiile existente, politicile de securitate, obiceiurile utilizatorilor și încrederea contează. Schimbarea modelelor poate necesita testare, modificări ale software-ului și noi recenzii privind confidențialitatea și fiabilitatea.
Chiar și așa, descoperirile Epoch AI indică o piață în care performanța AI poate deveni mai ieftină mai repede decât își pot ajusta planurile mulți clienți. Pentru dezvoltatori, provocarea va fi să găsească modalități de a construi produse care rămân utile și profitabile, chiar dacă modelele din spatele lor devin mai ieftine.
