Epoch AI vừa đo lường chi phí của “suy nghĩ” AI, và mức giảm giá nhanh nhất mà bất kỳ công nghệ biến đổi nào từng ghi nhận. Epoch là một viện nghiên cứu độc lập theo dõi tiến trình của AI bằng dữ liệu riêng: hiệu suất mô hình, chi phí huấn luyện, chip và trung tâm dữ liệu. Trong báo cáo ngày 22 tháng Chín, Luke Emberson và David Roodman đã phân tích chi phí để đạt cùng một mức hiệu suất trên năm tiêu chuẩn (toán học, khoa học cứng và trò chơi kỹ năng) trong khoảng ba năm. Con số trung tâm: kể từ năm 2023, chi phí để đạt một mức hiệu suất nhất định đã giảm khoảng 47% mỗi quý. Tương đương với việc rẻ hơn 13 lần mỗi năm. So sánh với lịch sử, nhanh gấp bốn lần so với giải trình tự DNA, sáu lần nhanh hơn so với tính toán, 18 lần nhanh hơn so với pin lithium và 54 lần nhanh hơn so với điện năng cho đến năm 1973. Bằng chứng cho thấy tốc độ này đã duy trì ít nhất từ tháng Mười Một năm 2021, khi OpenAI chính thức mở API của GPT-3. Vào ngày 31 tháng Một năm 2025, o3 của OpenAI đạt 75% trên GPQA Diamond (bài kiểm tra trắc nghiệm cấp tiến sĩ về vật lý, hóa học và sinh học) với chi phí khoảng 30 cent mỗi câu hỏi. Ít hơn 18 tháng sau, GPT-5.6 Luna đạt cùng kết quả với chi phí chỉ 4 phần trăm của một cent ($0,0004). Giảm 725 lần. Epoch so sánh với giá một chiếc xe mới giảm từ 50.000 đô la xuống còn 69 đô la! Tốc độ giảm khác nhau theo lĩnh vực: chậm hơn trong các câu đố trò chơi (39% đến 43% mỗi quý), nhanh hơn trong toán học (50% đến 52%). Giá giảm mạnh nhất ngay sau khi một mức hiệu suất trở thành tốt nhất hiện tại. Trung bình trên năm tiêu chuẩn chính, giảm 66% mỗi quý (75 lần mỗi năm) khi lần đầu tiên ra mắt trạng thái tiên tiến; hai năm sau, chỉ còn một nửa, 32% mỗi quý (4,7 lần mỗi năm). Giả thuyết của họ: ban đầu, các phòng thí nghiệm thu phí premium, sau đó cạnh tranh mở và đóng làm giảm giá. Chính họ cũng liệt kê những hạn chế. Các phòng thí nghiệm có thể đang huấn luyện quá mức cho các tiêu chuẩn. Đạt điểm cao trong bài kiểm tra không phải là công việc hữu ích. Người dùng thực tế không luôn chọn mô hình rẻ nhất ở ranh giới. Khung thời gian chỉ có ba năm. Có thể tính trung bình từ dữ liệu theo nhiều cách khác nhau. Đối với hệ sinh thái AI, thông điệp rõ ràng: khả năng từng là premium ngày hôm qua nhanh chóng trở thành hàng hóa thông thường, và điều thúc đẩy việc sử dụng đại trà là chi phí trên mỗi tác vụ, chứ không chỉ mô hình mới. Đối với những người bán API, lợi nhuận vượt mức bình thường trên một mô hình cụ thể dường như chỉ mang tính tạm thời. Chính Epoch cũng nói rằng đây vừa là nguyên nhân vừa là hệ quả của cuộc đua. Trong biểu đồ của họ, cuộc cạnh tranh khốc liệt nhất gần đỉnh chủ yếu xảy ra giữa các mô hình đóng. Đối với nhà đầu tư, biên lợi nhuận suy giảm. Những người giành được khối lượng và duy trì lợi thế chi phí trong một quý quan trọng hơn câu chuyện về một mô hình vĩnh cửu. Phí premium khi đứng đầu về giá rẻ biến mất rất nhanh. Chi phí chip và năng lượng đã tăng lên. Nhưng chi phí của “suy nghĩ” lại giảm mạnh.