Epoch AI щойно виміряла вартість «мислення» ШІ, і падіння є найшвидшим серед усіх трансформаційних технологій. Epoch — це незалежний дослідницький інститут, який стежить за розвитком ШІ за допомогою власних даних: продуктивність моделі, вартість навчання, чіпи та центри обробки даних. У звіті від 22 вересня Люк Емберсон і Девід Рудман проаналізували вартість досягнення того самого рівня продуктивності на п’яти бенчмарках (математика, точні науки та ігри з навичками) протягом близько трьох років. Основний показник: з 2023 року вартість досягнення певного рівня продуктивності знизилася приблизно на 47% за квартал. Це означає, що кожен рік моделі стають у 13 разів дешевшими. У порівнянні з історичними показниками — у чотири рази швидше, ніж секвенування ДНК, у шість разів швидше, ніж обчислювальна потужність, у 18 разів швидше, ніж літій-іонні батареї, і у 54 рази швидше, ніж електроенергія до 1973 року. Дані свідчать, що такий темп зниження тривав принаймні з листопада 2021 року, коли OpenAI повністю відкрила API GPT-3. 31 січня 2025 року o3 від OpenAI показувала 75% у GPQA Diamond (екзамен у форматі багатоваріантних питань на рівні докторантури з фізики, хімії та біології) за ціну близько 30 центів за питання. Менш ніж через 18 місяців GPT-5.6 Luna досягла того ж результату за чотири сотих цента ($0,0004). Падіння на 725 разів. Epoch порівнює це з падінням ціни нового автомобіля з $50 000 до $69. Швидкість зниження варіюється в залежності від домену: повільніша в ігрових головоломках (39–43% за квартал), швидша в математиці (50–52%). Ціна падає найбільшою мірою відразу після того, як рівень стає найкращим на даний момент. У середньому за п’ять основних бенчмарок — 66% за квартал (75 разів на рік) при дебюті передового стану; через два роки — половина цього, 32% за квартал (4,7 рази на рік). Їхня гіпотеза: спочатку лабораторії стягують премію, а потім конкуренція — як відкрита, так і закрита — знижує ціну. Вони ж самі перераховують обмеження. Лабораторії можуть надмірно навчати моделей саме під бенчмарки. Правильна відповідь на тест — не корисна робота. Реальному користувачеві не завжди потрібна найдешевша модель на передовому рубежі. Період аналізу — лише три роки. Середнє значення можна отримати різними способами з тих самих даних. Для стеку ШІ висновок очевидний: здатність, яка ще вчора була преміальною, швидко перетворюється на товар, а масове використання стимулюється не лише новою моделлю, а саме вартістю за завдання. Для тих, хто продає API, надприбутковий дохід від конкретної моделі здається тимчасовим. Сама Epoch стверджує, що це одночасно причина та наслідок гонки. На їхньому графіку найгостріша боротьба близько вершини спостерігається переважно між закритими моделями. Для інвестора маржа інференції стискається. Той, хто отримує обсяги та залишається на квартал попереду за вартістю, має більше значення, ніж історія про «вічну» модель. Премія за те, щоб бути найдешевшим на вершині, швидко зникає. Вартість чипа та енергії зросла. Вартість «мислення» — знизилася.