Ang pagpapatakbo ng isang standard na AI benchmark task ay nagkakahalaga ng halos 15 sentimo ngayon. Ang bilang na ito ay hindi lubos na may kahulugan hanggang sa malaman mo na ang parehong task ay nagkakahalaga ng halos 97 beses na higit pa lamang isang taon at kalahati ang nakalipas.
Ipinakita ni ARK Invest ang nakakagulat na pagbaba ng gastos sa Episodyo 140 ng kanilang podcast, The Brainstorm, at ipinaliwanag kung ano ang kahulugan nito para sa kompetisyon sa AI, pagtatangkilik ng enterprise, at mas malawak na merkado.
Ang pagbaba ng 97x sa gastos sa AI
Ang pangunahing puntos ng data mula sa pagsusuri ng ARK ay mahirap i-overstate. Bumaba ang mga gastos sa AI inference ng hanggang 97 beses sa loob ng halos 18 buwan. Sa mga panahon ng punc, lumampas sa 90% bawat taon ang mga bawas sa gastos sa nakaraan.
Napansin ng mga analista ng ARK na ang pagkakaroon ng pagkakataong i-press ang gastos ay nagbabago nang pundamental ang kompetitibong landscape. Ang mga kumpanya na nagsasagupa sa tuktok ng AI market—OpenAI, Anthropic, Meta, at xAI—ay hindi na nakikilala pangunahin sa kanilang kakayahan. Lalo na silang nagsasagupa sa performance-per-dollar.
Ano ang ibig sabihin ng mga gawain na 15-sentimo para sa mga negosyo
Nagpapalagay ang ARK na habang tumataas ang gastos bawat gawain patungo sa mababang isang-digit na sentimo, ang mga negosyo ay maaaring magkaisa upang i-save ang mga hundreds of billions dolyar sa knowledge work. Ito ay isang paunang pagtataya na nakabatay sa makikita mong mga kurba ng gastos na bumababa ng 90% o higit pa bawat taon.
Ang epekto ng threshold na ito ang tinuturing ni ARK na nagpapalakas sa susunod na alon ng pagtatangkilik ng agentic AI, kung saan ang mga sistema ng AI ay hindi lamang tumutulong sa mga manggagawa kundi pinoproseso ang buong workflow nang awtomatiko. Ang podcast ay binanggit na ang ganitong agentic na kinabukasan ay inaasahan ngunit hindi pa lubos na nangyayari.
Hindi ang mga modelo ang bottleneck. Ito ay ang real-world execution. Patuloy na nagpapabuti ang mga benchmark, ngunit ang pagsasalin ng performance sa benchmark patungo sa tiyak, awtomatikong aksyon sa mga kakaibang, hindi maayos na negosyo na kapaligiran ay nananatiling kritikal na puwang.
Ang kompetitibong landscape ay nagbabago
Para sa mga pangunahing player sa AI, ang pagbaba ng gastos ay naglalikha ng isang estratehikong dilema. Ang OpenAI, Anthropic, Meta, at xAI ay nagdadala ng iba’t ibang pagkakaroon, mula sa proprietary na APIs hanggang sa open-source na mga modelo at vertically integrated na mga platform. Habang ang pangunahing kakayahan ay naging table stakes, ang mga mananalo ay malamang na matukoy batay sa distribusyon, integrasyon, at estratehiya sa presyo kaysa sa mga pangako sa benchmark.
Ang pagkakasulat ni ARK ay nagmumungkahi na dapat panatilihin ng mga investor ang kanilang pagmamasid hindi lamang kung sino ang nagbuo ng pinakamahusay na modelo, kundi kung sino ang nagbuo ng pinakamahusay na modelo ng negosyo sa paligid ng murang AI. Kung ang gastos sa pagpapatakbo ng isang AI na gawain ay malapit na sa sero, ang premium ay umuusbong sa anumang kakaibang bagay: propiyetaryong data, domain-specific na fine-tuning, mapagkakatiwalaang integrasyon sa umiiral na enterprise systems, at ang tiwala na dumating mula sa patuloy na real-world na performance.