Resumen:
El coste de adquirir capacidades de inteligencia artificial está cayendo a un ritmo sin precedentes. Los investigadores descubrieron que desde 2023, el costo necesario para lograr el mismo nivel de rendimiento de la IA se ha reducido en un promedio de alrededor del 47% por trimestre, lo que equivale a una reducción de aproximadamente 13 veces por año. La disminución supera la de la potencia informática, la secuenciación de ADN, la tecnología de baterías y la electricidad. Muchas otras tecnologías transformadoras de la historia.
El informe, publicado por la firma de investigación Epoch AI, llama a este fenómeno una "caída en picado del precio de las ideas". Los investigadores señalaron que si se utiliza el mismo nivel de capacidad como medida, el costo para los usuarios actuales de obtener capacidades avanzadas de inteligencia artificial está cayendo rápidamente a un ritmo rara vez visto en la historia de la tecnología.
El informe muestra que el coste de la IA está cayendo mucho más rápido que la curva de desarrollo de otras tecnologías clave. En comparación, los costos de la secuenciación del ADN están cayendo a aproximadamente una cuarta parte del ritmo de la inteligencia artificial, los costos del rendimiento informático están cayendo a aproximadamente una sexta parte de la inteligencia artificial y los costos de las baterías de litio están cayendo aún más lentamente. Los investigadores creen que de todas las tecnologías de propósito general conocidas, la inteligencia artificial puede ser la que tiene la caída de precios más rápida.
El estudio encontró que existen diferencias en la velocidad de reducción de precios de las capacidades de IA en diferentes campos. En el campo del razonamiento matemático, el costo de las capacidades relacionadas se redujo entre un 50% y un 52% trimestralmente; en tareas como juegos y rompecabezas, la reducción de costos fue ligeramente menor, alrededor del 39% al 43%.
La investigación también encontró un patrón significativo: cuando una determinada capacidad acaba de alcanzar el nivel líder en la industria, su costo cae más rápido. Cuando una capacidad se convierte en el nivel más avanzado de la industria por primera vez, los costos relacionados pueden caer en un promedio de 66% por trimestre, lo que equivale a una reducción de aproximadamente 75 veces en un año. Dos años más tarde, la tasa de reducción de precios para las mismas capacidades se desacelerará significativamente, y la caída trimestral caerá a alrededor del 32%.
Los análisis creen que esto significa que la ventaja principal de los modelos de vanguardia puede durar cada vez menos. Una capacidad que originalmente requería un alto costo de implementación a menudo se vuelve popular rápidamente en unos pocos meses o incluso menos y se convierte en una configuración estándar de la industria.
Los investigadores señalaron que los factores detrás de la caída de los precios no son solo la mejora del rendimiento del chip y la eficiencia del hardware, sino también la optimización de la arquitectura del modelo, la mejora de la tecnología de capacitación, la mejora de la eficiencia del razonamiento y la guerra de precios causada por la feroz competencia entre los proveedores de servicios de IA. A medida que más y más fabricantes lanzan productos modelo con rendimiento similar, los precios de los servicios siguen bajando, lo que acelera aún más la popularización de las capacidades de IA.
Sin embargo, el informe también señala que la caída de los costos no significa que todos los servicios de IA serán baratos. Aunque el costo de lograr un nivel de rendimiento determinado está disminuyendo significativamente, los modelos de última generación a menudo consumen más recursos informáticos en busca de una mayor precisión y capacidades de inferencia más sólidas. Por lo tanto, es probable que los costos operativos reales de los modelos líderes en la industria sigan siendo altos.
Las investigaciones creen que la inteligencia artificial está mostrando gradualmente una trayectoria de desarrollo similar a la de las computadoras e Internet. A medida que las capacidades sigan mejorando y los precios bajen rápidamente, cada vez más aplicaciones de IA que antes eran demasiado costosas se volverán comercialmente viables y penetrarán aún más en campos como la educación, la investigación científica, la atención médica, la fabricación, las finanzas y el desarrollo de software.
Los investigadores dijeron que en los últimos años, la inteligencia artificial se ha visto limitada principalmente por los altos costos de capacitación y los escasos recursos informáticos, y el fenómeno actual del "colapso del precio de la capacidad" puede convertirse en un importante punto de inflexión en la promoción de la IA para ingresar a una etapa de aplicación más amplia y tener un profundo impacto en la futura estructura industrial.
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