AI研究机构Epoch AI近日发布一份研究报告，对AI性能成本的变化趋势进行了量化估算。报告指出，在过去的三年时间里，达到同等AI性能水平所需的成本平均每季度下降约47%，折算下来相当于每年降低约13倍。研究团队认为，这一下降速度可能从2021年11月商业大语言模型推理服务启动以来一直延续至今。

该分析基于五个基准测试展开，涵盖数学、硬科学以及技能游戏等类别。报告进一步披露了不同阶段的成本变化细节：刚刚达到当前最优性能（SOTA）时，成本每季度下降幅度高达66%；而在两年之后，这一降速会放缓至每季度32%。

报告同时客观列出了研究方法的若干局限性，包括基准针对性训练可能带来的偏差，以及数据不完整等问题。为便于同行验证与复现，相关数据与代码已在GitHub平台公开。

对于AI行业从业者而言，这组数据揭示了模型能力与推理成本之间正在加速脱钩的趋势。成本快速下降意味着同等性能的AI服务有望以更低门槛触达更广泛的应用场景，但报告也提示，基准测试的局限性和成本下降速度的阶段性变化，仍需在后续研究中持续关注。