Chi Phí Đạt Cùng Mức Hiệu Năng AI Giảm Rất Nhanh

Epoch AI nói chi phí để chạm tới một mức điểm cố định trên các phép đo AI đã giảm khoảng 47% mỗi quý, tương đương khoảng 13x mỗi năm. Nhóm này cho rằng không có công nghệ biến đổi nào khác giảm nhanh như vậy.

Epoch AI cũng nói con số này phản ánh giá thị trường cho một điểm số cố định, không phải tiến bộ thuần về thuật toán hay kiến trúc, càng không phải chi phí năng suất trong đời thực. Nhóm này dựa trên 5 phép đo trải rộng trên toán, khoa học và các câu đố logic.

Với MIT, chi phí đang giảm khoảng 5x đến 10x mỗi năm. Khi loại bớt ảnh hưởng của phần cứng rẻ hơn và áp lực cạnh tranh, phần tăng hiệu quả thuật toán còn lại vào khoảng 3x mỗi năm.

MIT cũng cho biết một số model suy luận mới có thể tốn nhiều năng lực tính toán hơn cho mỗi nhiệm vụ, nên chi phí chạy mỗi lần đôi khi tăng lên dù giá trên mỗi token vẫn giảm. Vì vậy, đạt lại mức năng lực của năm trước có thể rẻ đi nhiều, còn chạy model tốt nhất hiện tại thường đắt hơn cho mỗi truy vấn.

Epoch lấy OpenAI o3 làm ví dụ: đầu năm 2025, model này đạt 75% trên GPQA Diamond, một bài kiểm tra khoa học cấp tiến sĩ, với chi phí 30 xu cho mỗi câu hỏi. Mười tám tháng sau, một model thuộc họ GPT-5.6 đạt cùng mức điểm với chi phí 0,04 xu cho mỗi câu hỏi, và Epoch nói đó là 1/725 giá ban đầu.

Epoch cho biết phép đo của họ dựa trên 5 bài kiểm tra, nên chỉ là cách đo gần đúng. Nhóm nghiên cứu của MIT dùng dữ liệu giá từ Artificial Analysis, trong giai đoạn từ tháng 4/2024 đến tháng 11/2025, và xem xét nhiều model hơn trong mỗi bài kiểm tra so với các nghiên cứu trước đó.