Аннотация:
Стоимость приобретения возможностей искусственного интеллекта падает беспрецедентными темпами. Исследователи обнаружили, что с 2023 года затраты, необходимые для достижения того же уровня производительности ИИ, снизились в среднем примерно на 47% в квартал, что эквивалентно сокращению примерно в 13 раз в год. Снижение превышает снижение вычислительной мощности компьютеров, секвенирования ДНК, аккумуляторных технологий и электричества. Многие другие преобразовательные технологии в истории.
В отчете, опубликованном исследовательской фирмой Epoch AI, это явление названо «резким падением цен на идеи». Исследователи отметили, что если в качестве меры использовать один и тот же уровень способностей, то стоимость для сегодняшних пользователей получения передовых возможностей искусственного интеллекта быстро падает со скоростью, редко встречающейся в истории технологий.
Отчет показывает, что стоимость ИИ падает гораздо быстрее, чем кривая развития других ключевых технологий. Для сравнения, затраты на секвенирование ДНК падают примерно на одну четверть от темпов искусственного интеллекта, затраты на вычислительную производительность падают примерно на одну шестую от искусственного интеллекта, а затраты на литиевые батареи падают еще медленнее. Исследователи полагают, что из всех известных технологий общего назначения искусственный интеллект, возможно, будет падать в цене быстрее всего.
Исследование показало, что существуют различия в скорости снижения стоимости возможностей ИИ в разных областях. В области математических рассуждений стоимость соответствующих возможностей ежеквартально падала примерно на 50–52%; в таких задачах, как игры и головоломки, снижение затрат было немного ниже, примерно от 39% до 43%.
Исследование также выявило важную закономерность: когда определенная возможность только что достигла ведущего в отрасли уровня, ее стоимость падает быстрее всего. Когда возможности впервые достигают самого высокого уровня в отрасли, соответствующие затраты могут снижаться в среднем на 66% в квартал, что эквивалентно сокращению примерно в 75 раз в течение года. Через два года темпы снижения цен на те же возможности существенно замедлятся, при этом квартальный спад упадет примерно до 32%.
Анализ полагает, что это означает, что преимущество передовых моделей может сохраняться все короче и короче. Возможность, реализация которой изначально требовала больших затрат, часто быстро становится популярной в течение нескольких месяцев или даже меньше и становится стандартной отраслевой конфигурацией.
Исследователи отмечают, что причинами резкого падения цен являются не только повышение производительности чипов и эффективности аппаратного обеспечения, но также оптимизация архитектуры модели, улучшение технологии обучения, повышение эффективности рассуждений, а также ценовая война, вызванная жесткой конкуренцией среди поставщиков услуг искусственного интеллекта. Поскольку все больше и больше производителей выпускают модели продуктов с аналогичными характеристиками, цены на услуги продолжают падать, что еще больше ускоряет популяризацию возможностей искусственного интеллекта.
Однако в отчете также отмечается, что снижение затрат не означает, что все услуги ИИ станут дешевыми. Хотя стоимость достижения заданного уровня производительности значительно снижается, современные модели часто потребляют больше вычислительных ресурсов в погоне за более высокой точностью и более сильными возможностями вывода. Таким образом, фактические эксплуатационные расходы ведущих моделей отрасли, скорее всего, останутся высокими.
Исследования полагают, что искусственный интеллект постепенно демонстрирует траекторию развития, подобную компьютерам и Интернету. Поскольку возможности продолжают улучшаться, а цены быстро падают, все больше и больше приложений ИИ, которые в прошлом были слишком дорогими, станут коммерчески жизнеспособными и будут дальше проникать в такие области, как образование, научные исследования, здравоохранение, производство, финансы и разработка программного обеспечения.
Исследователи говорят, что в последние несколько лет искусственный интеллект был в основном ограничен высокими затратами на обучение и нехваткой вычислительных ресурсов, а нынешний феномен «обвала цен на мощности» может стать важным поворотным моментом в продвижении ИИ к более широкому этапу применения и оказать глубокое влияние на будущую промышленную структуру.
Комментарии