Вартість ШІ-продуктивності знижується майже на 50% щокварталу
Epoch AI оцінила, що вартість досягнення заданої ШІ-продуктивності знижувалася майже на 50% за квартал.
Вартість використання моделей штучного інтелекту, здатних досягати визначеного рівня результатів на складних тестах, скорочувалася майже на 50% за квартал, або приблизно у 13 разів за рік. Таку оцінку в дослідженні Epoch AI наводить TechSpot. Аналітики вимірювали не середню ціну всіх ШІ-сервісів, а витрати на отримання заданого рівня продуктивності моделей.
Оцінка за складними тестами
Основним показником у дослідженні став GPQA Diamond — тест із питаннями рівня магістратури з природничих наук. Epoch AI відстежувала вартість запуску моделей, які набирали щонайменше 81,25% у цьому бенчмарку. Такий підхід, за даними дослідників, дає змогу оцінити не лише зростання якості моделей, а й витрати на досягнення конкретної якості відповідей.
Зниження витрат може бути пов’язане з тим, що нові моделі потребують менше обчислювальних ресурсів або токенів для виконання тієї самої роботи. Постачальники також можуть зменшувати ціни після впровадження ефективніших систем.
У звіті наведено приклад моделей OpenAI: GPT o3, випущена в січні 2025 року, досягала 75% у GPQA Diamond за вартості 0,30 долара за запитання. Приблизно через півтора року GPT-5.6 Luna, за наведеними оцінками, могла отримувати такий самий результат за 0,0004 долара за запитання.
Темпи змін відрізняються залежно від завдань
Epoch AI порівняла динаміку зі зниженням вартості літієвих батарей, обчислень і секвенування ДНК. За її оцінкою, вартість ШІ-можливостей зменшувалася приблизно у чотири рази швидше, ніж витрати на секвенування ДНК, та у 18 разів швидше, ніж ціни на літієві батареї. Водночас дослідники застерігають, що дані про ШІ починаються з 2023 року, а ранні показники були оцінені на основі досліджень та екстраполяцій.
Результати також різняться між типами завдань. Для математичних і шахових головоломок вартість знижувалася нерівномірно: після тривалих періодів майже без змін могли відбуватися різкі падіння. Зокрема, витрати у тесті Frontier Math мало змінювалися між 2025 і 2026 роками, а потім різко скоротилися в середині 2026-го.
Водночас темп здешевлення сповільнювався: для п’яти відстежуваних бенчмарків спочатку витрати падали на 66% за квартал, а через два роки — на 32%. Epoch AI також вказала на ризик оптимізації моделей саме під тести, яка не обов’язково означає аналогічне поліпшення результатів у ширших практичних завданнях.
