AI能力成本每年降13倍 速度创纪录

时间：2026 年 10 月 2 日 地点：美国加州（Epoch AI 研究机构）/ 中国北京（中文媒体转载） 人物：Epoch AI 研究员 Luke Emberson、David Roodman；宾夕法尼亚大学沃顿商学院教授 Ethan Mollick；斯坦福大学 Rishi Bommasani；OpenAI、Anthropic 等模型厂商 事件详情：Epoch AI 9 月 22 日发布深度报告《The Plunging Price of Thought》（思想价格的暴跌），基于 AIME、FrontierMath Tiers 1–3、GPQA Diamond、国际象棋谜题与神秘游戏谜题 5 大基准、横跨 222 个模型与最长 11 个基准的三年数据测算：在固定 AI 性能水平下，成本自 2023 年起平均每季度下降约 47%、折合每年下降约 13 倍，18 个月内累计下降约 725 倍；数学推理领域降速最快（每季度 50%–52%），游戏与谜题任务降速较慢（每季度 39%–43%）；某项能力首次达到 SOTA 后的初期阶段，平均每季度下降 66%（年降 75 倍），两年后放缓至每季度 32%（年降 4.7 倍）。横向对比电力（1973 年前）、锂离子电池、DNA 测序与算力（摩尔定律），AI 是降本速度最快的通用技术，分别快 54、18、4、6 倍。典型案例：OpenAI o3 在 2025 年 1 月以 0.55 美元首次完成 FrontierMath Tiers 1–3 >25% 性能；今年夏季 GPT-5.6 Luna 在相同任务上仅耗 0.0015 美元，单一性能水平 18 个月下降 377 倍；GPQA Diamond 上取得 81.25% 准确率的成本，从 2025 年 1 月 o3 的 0.30 美元/题降至 GPT-5.6 Luna 的 0.0004 美元/题，下降约 725 倍。 背景：Epoch AI 是专注 AI 趋势测算的独立研究机构，由 David Roodman 与 Luke Emberson 主笔；2025 年 3 月已发布过类似测算（9–900 倍/年区间），本次 9 月版本是更新版与权威版。报告核心方法借鉴美国联邦 AI 标准与创新中心（CAISI）流程，先用高预算运行脚本记录基准表现，再预测模型在更紧预算下的分数，从而拟合真实"达到某分数要花多少钱"的成本曲线，避免简单按 token 标价低估真实降价速度。该测算同时给出三条重要限定：1）基准是真实工作的不完美代理；2）模型厂商可能在针对特定基准优化；3）测算假设用户总能切换到最便宜够用模型，而真实用户不会频繁换模型。即便考虑这些限定，三年间的成本曲线仍然陡峭，AI 厂商之间的 Token 价格战（GPT-6 Sol/Luna 较 GPT-5.6 降价 ≥50%、Anthropic Opus 5.5 与 xAI Grok 4.7 在 9 月同步发布）是这条曲线的实时演绎。 影响：1）企业 AI 部署的 ROI 临界点快速下移，2024–2025 年因成本过高被搁置的高频客户支持、文档抽取、销售研究、多步骤 Agent 工作流进入常态化运行区间；2）前沿模型 SOTA 窗口持续缩短，原本需要高昂代价的能力往往在数月内被普及为行业标准配置，竞争对手的产品迭代压力上升；3）训练侧成本仍在抬升（前沿训练算力年增 5 倍、单次训练预算逼近十亿美元），倒逼厂商用推理规模而非单价换利润，"Tokenmaxxing"让位于"模型路由+工作流优化"；4）MIT 研究指出剥离硬件后纯算法效率年进步约 3 倍，叠加硬件红利才能达到 13 倍——意味着软件层面的优化（稀疏 MoE、动态路由、KV Cache、推理引擎）是降价的关键放大器；5）AI 服务定价逐步从"按 token"转向"按交付工作量 + 速度"（OpenAI Pro 500 套餐的 Astra Ultrafast 即是这一信号）。 总结：Epoch AI 用 222 个模型、5 个基准、3 年数据首次系统证明，AI 是人类技术史上成本下降最快的通用技术，年降 13 倍已超摩尔定律 6 倍、DNA 测序 4 倍、锂电 18 倍；OpenAI o3 到 GPT-5.6 Luna 的 725 倍降幅是最尖锐的实证。这一趋势重塑企业 AI 部署经济学——Agent、多模态等高消耗场景将率先普及——同时把 AI 厂商逼向"规模换利润"的烧钱模式，未来三年的关键变量是算法效率提升能否抵消硬件边际收益递减。 参考来源： - https://epoch.ai/publications/the-plunging-price-of-thought - https://github.com/droodman/inference-cost/ - https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/the-price-of-ai-is-crashing-faster-than-the-rate-of-moores-law-report-suggests-intelligence-costs-are-in-freefall-outpacing-comparative-technologies-like-compute-dna-sequencing-and-lithium-batteries - https://www.tartlabs.com/blog/ai-moat-5-advantages-competitors-cant-copy-when-the-models-are-identical - https://www.thenextgentechinsider.com/pulse/ai-performance-costs-plummeting-faster-than-previous-technological-shifts - https://agihunt.info/en/p/1a0d018adaa1a34160fe0b664f6 - https://centerconsulting.com/ai-library/papers/2026-epoch-plunging-price-of-thought - https://www.geekslop.com/technology-articles/automation/artificial-intelligence-ai/2026/epoch-ai-intelligence-costs-freefall - https://agihunt.info/story/1a0cb1e8784a3f842ccc19f14b8 - https://www.vibeleaderboard.ai/intel/a67812fb-8fe6-41e0-9e48-d2d373b84244