Предыдущие исследования оценивали снижение стоимости использования языковых моделей в 1000 раз за три года. Epoch AI в новом отчете использует другой подход: исследователи считают, сколько стоит получить определенный результат от ИИ. Эту величину они называют «ценой мысли» и рассчитывают ее по пяти тестам на математические, научные и игровые способности моделей. Затем сравнивают стоимость одинакового уровня производительности у моделей разных лет. Поэтому снижение цены на 47% в квартал означает, что тот же результат со временем можно получить примерно вдвое дешевле.
Для сравнения Epoch AI приводит темпы снижения стоимости других технологий. С 2001 по 2025 год цена секвенирования ДНК уменьшалась в среднем в 1,84 раза в год, вычислений — в 1,51 раза в год в период с 1940 по 2001 год, а литий-ионных батарей — в 1,16 раза в год с 1991 по 2024 год.
В пересчете на темпы снижения стоимости ИИ дешевел в четыре раза быстрее секвенирования ДНК, в шесть раз быстрее вычислений, в 18 раз быстрее литиевых батарей и в 54 раза быстрее, чем электроэнергия.
При этом сами авторы предупреждают, что такое сравнение условно: «цена ИИ» и, например, цена киловатт-часа или батареи измеряются по-разному.
Наглядный пример в отчете — модели OpenAI. Выпущенная в январе 2025 года модель o3 могла набрать 75% на тесте GPQA Diamond при расчетной стоимости около $0,30 за вопрос. GPQA Diamond проверяет знания и рассуждения в физике, химии и биологии на уровне задач для обладателей ученой степени. Через полтора года GPT-5.6 Luna достигла сопоставимого результата при расчетной стоимости около $0,0004 за вопрос. По расчетам Epoch AI, это означает снижение стоимости примерно в 725 раз.
Однако удешевление происходит неравномерно. На пяти основных тестах средний темп снижения составлял около 47% в квартал, но результаты различались в зависимости от задачи: для математических тестов падение было быстрее, а для игровых задач — медленнее.
Новые возможности ИИ сначала дешевеют особенно быстро. После того как модель впервые достигает определенного уровня производительности, стоимость получения такого же результата в среднем снижается на 66% за квартал. За год цена падает в 75 раз. Однако затем эффект постепенно ослабевает: через два года тот же результат дешевеет уже на 32% за квартал, или в 4,7 раза за год.
У исследования есть несколько ограничений. Основные данные охватывают период с 2023 года, поэтому временной ряд пока относительно короткий. Epoch AI также предупреждает о риске «бенчмаксинга» — ситуации, когда разработчики специально оптимизируют модели под популярные тесты. Даже высокий результат на бенчмарке не обязательно означает такую же эффективность в реальной работе. Кроме того, методология предполагает пользователя, который постоянно ищет самую дешевую модель, способную выполнить конкретную задачу на нужном уровне. В реальности пользователи не переключаются так часто.
Быстрое снижение стоимости ИИ создает проблему для разработчиков передовых моделей. Если тот же уровень производительности через несколько месяцев можно получить гораздо дешевле, компаниям становится сложнее удерживать высокую цену за них. При этом пользователи выбирают ИИ не только по стоимости: важны надежность, безопасность, конфиденциальность, удобство работы и доверие к поставщику. Поэтому быстрое удешевление ИИ не делает модель подписки неработоспособной, но усложняет компаниям задачу объяснить, почему за их сервис стоит платить.
