Epoch AI: تكلفة مستوى أداء محدد للذكاء الاصطناعي تنخفض 47% كل ربع سنة

انخفضت تكلفة الوصول إلى مستوى محدد من أداء الذكاء الاصطناعي بمعدل يناهز 47% كل ربع سنة خلال السنوات الثلاث الماضية. هذا ما خلص إليه تقرير جديد من Epoch AI أعده Emberson وRoodman. ويُعادل ذلك انخفاضًا بمقدار 13 ضعفًا كل عام، وهو أسرع من أي تقنية تحويلية أخرى في التاريخ. وقد أشارت مدونة الاقتصاد Marginal Revolution إلى هذه النتائج.

ماذا يقيس البحث

حلل المؤلفون خمسة اختبارات تغطي الرياضيات والعلوم الدقيقة وألعاب الذكاء، وتتبعوا «حد التكلفة»: أرخص نموذج متاح في أي لحظة وقادر على تحقيق نتيجة معينة. وتنخفض هذه التكلفة في المتوسط بنسبة 47% كل ربع سنة، أي 13 ضعفًا سنويًا. وتختلف الوتيرة حسب نوع المهمة: ألغاز الألعاب تنخفض تكلفتها بوتيرة أبطأ، بين 39 و43% كل ربع سنة، أما الرياضيات فأسرع، بين 50 و52%.

الوتيرة ليست ثابتة. فحين تظهر قدرة جديدة للمرة الأولى تكون لفترة قصيرة في مقدمة التقنية، وعندها تهبط الأسعار بأسرع وتيرة: وبمتوسط الاختبارات الخمسة تنخفض التكلفة في تلك المرحلة بنسبة 66% كل ربع سنة، أي 75 ضعفًا سنويًا، ثم تتباطأ بعد عامين إلى النصف: 32% كل ربع سنة، أي 4.7 أضعاف سنويًا.

من o3 إلى GPT-5.6 Luna: أرخص 725 مرة

أبرز مثال في التقرير هو اختبار GPQA Diamond، الذي يضم أسئلة بمستوى الدكتوراه في الفيزياء والكيمياء والأحياء. ووفق تقديرات Epoch AI، حقق نموذج o3 من OpenAI في يناير 2025 نتيجة 75% بتكلفة وسيطة تقارب 30 سنتًا للسؤال. وبعد أقل من 18 شهرًا أطلقت OpenAI نموذج GPT-5.6 Luna، الذي يحقق النتيجة نفسها مقابل 0.0004 دولار للسؤال، أي انخفاضًا بنحو 725 ضعفًا.

لماذا يهم ذلك

لا يقتصر الأمر على أن النماذج تصبح أذكى، بل إن المستوى نفسه من الذكاء بات يتطلب نفقات استدلال أقل بكثير. ويرى موقع Marginal Revolution أن هذا أحد أسباب أن التهديد الذي تمثله النماذج المفتوحة أقل مما يبدو: فالنماذج الرائدة لا تتفوق على الأقدم فحسب، بل تصبح سريعًا أرخص في التشغيل عند أي مستوى أداء.

ويحذر المؤلفون من أن النتائج ليست بلا تحفظات: فالاختبارات ليست مقياسًا مثاليًا للعمل الفعلي، وقد تدرّب الشركات نماذجها عمدًا على اختبارات معروفة. كما أن الحسابات تفترض مستخدمًا يختار دائمًا أرخص نموذج يفي بالهدف، وهو ما لا يفعله المستخدمون الحقيقيون إلا نادرًا. وانخفاض السعر لا يعني انخفاض الإنفاق: فإذا كانت المهمة تتطلب قدرًا من التفكير يوازي مليون تشغيل اختباري، فستتراكم الفاتورة حتى بسعر سنت واحد.