Epoch AI: מחיר רמת ביצועים נתונה של AI יורד בכ-47% לרבעון

העלות של השגת רמת ביצועים נתונה של בינה מלאכותית ירדה במהלך שלוש השנים האחרונות בכ-47% בממוצע לרבעון. זו המסקנה של מחקר חדש של Epoch AI, מאת Emberson ו-Roodman. מדובר בירידה של פי 13 בכל שנה — קצב מהיר יותר מכל טכנולוגיה טרנספורמטיבית אחרת בהיסטוריה. הבלוג הכלכלי Marginal Revolution הצביע על הממצאים.

מה נמדד במחקר

החוקרים ניתחו חמישה מבחני ביצועים — במתמטיקה, במדעים מדויקים ובמשחקי חשיבה — ותחקו אחרי "חזית העלות": המודל הזול ביותר שזמין בכל רגע ושעדיין מסוגל להשיג תוצאה נתונה. בממוצע יורדת עלות כזו ב-47% לרבעון, כלומר פי 13 בשנה. הקצב תלוי בסוג המשימה: חידות מבוססות משחק מוזלות לאט יותר — 39–43% לרבעון — ואילו משימות מתמטיקה מהירות יותר, 50–52% לרבעון.

הקצב אינו קבוע. כשמושגת לראשונה רמת ביצועים חדשה היא נחשבת לזמן קצר לחזית הטכנולוגיה, ואז המחירים יורדים מהר במיוחד: בממוצע על פני חמשת המבחנים העלות יורדת בשלב הזה ב-66% לרבעון (פי 75 בשנה), וכעבור שנתיים הקצב נחצה — 32% לרבעון (פי 4.7 בשנה).

מ-o3 ועד GPT-5.6 Luna: פי 725 בזול

הדוגמה הבולטת ביותר בדוח היא מבחן GPQA Diamond, שבו שאלות ברמת דוקטורט בפיזיקה, כימיה וביולוגיה. לפי הערכת Epoch AI, בינואר 2025 השיג המודל o3 של OpenAI ציון של 75% בעלות ממוצעת של כ-30 סנט לשאלה. פחות מ-18 חודשים לאחר מכן השיקה OpenAI את GPT-5.6 Luna, שמשיגה את אותו ציון תמורת 0.0004 דולר לשאלה — ירידה של פי 725 בערך.

למה זה חשוב

הממצא אינו רק שהמודלים נעשים חכמים יותר, אלא שרמת אינטליגנציה נתונה דורשת הוצאות הסקה קטנות בהרבה. בבלוג Marginal Revolution מציינים שזו אחת הסיבות לכך שהאיום מצד מודלים פתוחים קטן מכפי שהוא נראה: מודלים חזיתיים לא רק עוקפים מודלים ישנים, אלא גם נעשים במהירות זולים יותר להרצה בכל רמת ביצועים.

המחברים מזהירים שהממצאים אינם חפים מהסתייגויות: המבחנים אינם מדד מושלם לעבודה אמיתית, וייתכן שחברות מאמנות מודלים בכוונה למבחנים מוכרים. החישובים גם מניחים משתמש שבוחר תמיד את המודל הזול ביותר, מה שרוב המשתמשים אינם עושים. ולבסוף, מחיר יורד אינו הוצאה יורדת: אם משימה דורשת אותה כמות חשיבה כמו מיליון הרצות מבחן, החשבון יצטבר גם במחיר של סנט בודד.