Искусственный интеллект становится не только умнее, но и значительно дешевле. Согласно новому исследованию Epoch AI, стоимость получения заданного уровня производительности ИИ за последние три года снижалась примерно на 47% за квартал — то есть примерно в 13 раз за год. Исследователи считают, что таких темпов удешевления не демонстрировала ни одна другая технология общего назначения, включая компьютеры, аккумуляторы и секвенирование ДНК.
Речь здесь не о том, что подписка на конкретный ИИ-сервис обязательно становится в 13 раз дешевле каждый год. Исследователи измеряли другое: сколько стоит получить определенный уровень интеллектуальных возможностей. И вот этот показатель падает чрезвычайно быстро.
Для рынка искусственного интеллекта последствия могут оказаться огромными. Если такая динамика сохранится, доступ к сложным ИИ-функциям будет стремительно расширяться, а компаниям придется конкурировать уже не только качеством моделей, но и стоимостью каждой операции.
Что именно дешевеет
Понятие «цена интеллекта» звучит несколько необычно. Поэтому важно разобраться, что именно измеряли исследователи.
Epoch AI взяла пять тестов, оценивающих возможности искусственного интеллекта в математике, точных науках и интеллектуальных играх. Затем специалисты смотрели, сколько вычислительных ресурсов и денег требуется, чтобы получить определенный результат на этих тестах.
Например, если сегодня определенный уровень математических способностей ИИ можно получить за условный доллар, а через год тот же результат достигается за 10 центов, произошло десятикратное удешевление единицы производительности — даже если сами модели при этом стали намного сложнее.
Именно этот показатель исследователи называют условной «ценой мысли».
Это важное различие. Новая модель может быть гораздо дороже в разработке и требовать больше вычислений при обучении, но при этом пользователю она способна предоставить конкретную интеллектуальную возможность дешевле предыдущей модели.
ИИ дешевеет быстрее компьютеров и аккумуляторов
По данным Epoch AI, стоимость достижения заданного уровня производительности ИИ снижалась примерно на 47% за квартал, или в 13 раз в год, начиная с 2023 года.
Для сравнения, этот темп примерно в четыре раза выше исторических темпов удешевления секвенирования ДНК, в шесть раз выше аналогичного показателя для вычислений и в 18 раз выше темпов снижения стоимости литий-ионных аккумуляторов. Если сравнивать с электроэнергией в период до 1973 года, разрыв становится еще больше — исследователи оценивают темп снижения стоимости ИИ примерно в 54 раза выше.
Получается необычная ситуация. Производство инфраструктуры для ИИ становится все дороже: компаниям нужны огромные дата-центры, специализированные процессоры, электроэнергия и системы охлаждения. При этом результат, который эта инфраструктура позволяет получить, стремительно дешевеет.
Именно этот парадокс может оказаться одним из важнейших экономических факторов развития ИИ в ближайшие годы.
Почему стоимость падает так быстро
Одной из причин является постоянный поток новых моделей.
Когда определенный уровень производительности впервые становится доступен, он фактически представляет собой передний край технологий. Компания может взимать за него премиальную цену. Но затем появляются конкуренты, совершенствуются алгоритмы, дешевеет инференс — запуск уже обученной модели для выполнения пользовательских запросов — и тот же уровень возможностей становится доступнее.
Исследователи обнаружили, что особенно быстро цена падает вскоре после появления нового уровня производительности. В среднем для пяти изученных тестов стоимость достижения только что установленного рекорда снижалась примерно на 66% за квартал, или в 75 раз за год. Через два года темп замедлялся примерно до 32% за квартал — около 4,7 раза в год.
Иными словами, передовой ИИ очень быстро превращается из дорогой технологии в относительно массовый инструмент.
Математика дешевеет быстрее игр
Скорость удешевления зависит и от характера задачи.
Для тестов, основанных на интеллектуальных играх, исследователи получили снижение стоимости примерно на 39–43% за квартал — это соответствует примерно 7–10-кратному удешевлению за год.
Для математических задач темпы оказались выше — около 50–52% за квартал, или примерно в 16–19 раз за год.
Это показывает, что понятие «стоимость ИИ» нельзя свести к одной универсальной цифре. Разные способности развиваются с разной скоростью, и дешеветь они тоже могут неодинаково.
Кроме того, сами тесты не являются идеальным отражением реальной полезности моделей. Хороший результат на бенчмарке еще не гарантирует аналогичной эффективности в повседневной работе. Epoch AI отдельно отмечает это ограничение.
Что произойдет с рынком ИИ
Если тренд продолжится, последствия могут быть заметны практически во всех областях, где искусственный интеллект уже используется.
Сегодня многие ИИ-системы требуют значительных вычислительных ресурсов. Это одна из главных статей расходов разработчиков: по оценкам Epoch AI, вычисления для обучения и работы моделей составляют примерно 54–62% затрат у трех исследованных ИИ-компаний.
Поэтому снижение стоимости единицы производительности напрямую влияет на экономику отрасли.
Представим условный сервис, который сегодня может обработать тысячу сложных запросов за определенную сумму. Если через год те же вычислительные возможности станут в десять раз дешевле, разработчик сможет либо значительно снизить цену для пользователя, либо оставить ее прежней и предоставлять гораздо более сложные функции.
Скорее всего, рынок будет использовать оба варианта.
Дешевый ИИ может оказаться опаснее дорогого — в экономическом смысле
На первый взгляд быстрое падение стоимости выглядит исключительно положительным фактором. Но для самих разработчиков ИИ ситуация сложнее.
Индустрия сейчас инвестирует огромные средства в строительство дата-центров и закупку ускорителей. Причем капитальные расходы растут даже тогда, когда стоимость отдельных ИИ-операций снижается. Свежие оценки показывают, насколько велик масштаб этих инвестиций: американские крупнейшие облачные компании планируют потратить сотни миллиардов долларов на инфраструктуру ИИ уже в 2026–2027 годах.
Возникает экономический парадокс: чтобы обслуживать все более дешевый ИИ, требуется все больше инфраструктуры.
Это означает, что компаниям необходимо постоянно увеличивать объем использования своих моделей. Если цена одного запроса падает, компенсировать это можно огромным ростом количества запросов — либо появлением принципиально новых способов применения технологии.
Иными словами, дешевый ИИ должен найти очень большой рынок.
От чат-ботов к массовому «интеллектуальному электричеству»
Если вычислительный интеллект действительно продолжит дешеветь такими темпами, он может постепенно превратиться в базовый ресурс — подобно вычислительной мощности, интернету или электроэнергии.
Когда компьютеры были дорогими, их использовали прежде всего там, где выгода оправдывала затраты. По мере падения цены вычислений они проникли практически во все отрасли.
С ИИ может произойти нечто похожее. То, что сегодня считается сложной и относительно дорогой интеллектуальной услугой, завтра может стать настолько дешевым, что его окажется выгодно применять даже для небольших задач.
Перевод документов, программирование, анализ данных, создание учебных материалов, поиск закономерностей в научных исследованиях — список потенциальных применений практически не ограничен.
Причем речь может идти не только о текстовых чат-ботах. Чем дешевле становится интеллектуальная обработка информации, тем привлекательнее использование ИИ в робототехнике, промышленности, медицине, научных лабораториях и автономных системах.
Но сможет ли тренд продолжаться?
Это главный вопрос, на который исследование пока не дает ответа.
История технологий показывает, что экспоненциальное удешевление не продолжается бесконечно. По мере приближения к физическим и экономическим ограничениям темпы обычно снижаются.
Есть и методологическая проблема: «цена мысли» — значительно менее однозначное понятие, чем цена киловатт-часа электричества или стоимость секвенирования одного генома. Результат зависит от выбранного теста, модели, метода измерения и того, какую именно способность мы пытаемся оценить. Epoch AI прямо предупреждает, что полученные значения нельзя воспринимать как точные рыночные цены на интеллект.
Поэтому цифру «13 раз в год» стоит воспринимать прежде всего как показатель тенденции, а не как прогноз того, насколько подешевеет любой ИИ-сервис в следующем году.
Почему это может изменить всю индустрию
Тем не менее общий вывод исследования довольно однозначен: стоимость определенного уровня возможностей ИИ падает исключительно быстро.
И здесь возникает интересная смена акцента. Еще недавно главным вопросом было, насколько мощными станут следующие модели. Теперь не менее важен другой вопрос: сколько будет стоить использование этой мощности?
Если производительность продолжит расти одновременно с резким снижением цены, искусственный интеллект сможет перейти из категории дорогостоящей передовой технологии в разряд повседневной инфраструктуры.
А это уже способно изменить не только рынок ИИ. Дешевый доступ к интеллектуальным вычислениям может изменить экономику программного обеспечения, автоматизации, научных исследований и множества других отраслей.
Пока неизвестно, где именно окажется предел этого процесса. Но темпы последних нескольких лет показывают: в случае ИИ вопрос заключается уже не только в том, насколько умными станут машины, но и в том, насколько дешево общество сможет пользоваться их способностями.
