Zusammenfassung:
Die Kosten für die Anschaffung künstlicher Intelligenzfähigkeiten sinken in einem beispiellosen Tempo. Forscher fanden heraus, dass seit 2023 die Kosten, die erforderlich sind, um das gleiche Niveau an KI-Leistung zu erreichen, um durchschnittlich etwa 47 % pro Quartal gesunken sind, was einer Reduzierung um etwa das 13-fache pro Jahr entspricht. Der Rückgang übersteigt den der Computer-Rechenleistung, der DNA-Sequenzierung, der Batterietechnologie und der Elektrizität. Many other transformative technologies in history.
Der vom Forschungsunternehmen Epoch AI veröffentlichte Bericht nennt dieses Phänomen einen „Preisverfall bei Ideen“. Die Forscher wiesen darauf hin, dass, wenn das gleiche Fähigkeitsniveau als Maß verwendet wird, die Kosten für den Erwerb fortgeschrittener Fähigkeiten der künstlichen Intelligenz für heutige Benutzer rapide sinken, und zwar in einem Ausmaß, wie es in der Geschichte der Technologie selten vorkommt.
Der Bericht zeigt, dass die Kosten für KI viel schneller sinken als die Entwicklungskurve anderer Schlüsseltechnologien. Im Vergleich dazu sinken die Kosten für die DNA-Sequenzierung um etwa ein Viertel der Rate der künstlichen Intelligenz, die Kosten für die Rechenleistung sinken um etwa ein Sechstel der Rate der künstlichen Intelligenz und die Kosten für Lithiumbatterien sinken sogar noch langsamer. Forscher gehen davon aus, dass künstliche Intelligenz von allen bekannten Allzwecktechnologien möglicherweise diejenige mit dem schnellsten Preisverfall ist.
Die Studie ergab, dass es in verschiedenen Bereichen Unterschiede in der Preissenkungsgeschwindigkeit von KI-Funktionen gibt. Im Bereich des mathematischen Denkens sanken die Kosten für entsprechende Fähigkeiten vierteljährlich um etwa 50 bis 52 %; Bei Aufgaben wie Spielen und Puzzles war die Kostenreduzierung etwas geringer, etwa 39 % bis 43 %.
Die Untersuchung ergab auch ein signifikantes Muster: Wenn eine bestimmte Fähigkeit gerade das branchenführende Niveau erreicht hat, sinken ihre Kosten am schnellsten. Wenn eine Fähigkeit zum ersten Mal das höchste Niveau der Branche erreicht, können die damit verbundenen Kosten um durchschnittlich 66 % pro Quartal sinken, was einer Reduzierung um etwa das 75-fache innerhalb eines Jahres entspricht. Zwei Jahre später wird sich die Rate der Preissenkungen für die gleichen Funktionen deutlich verlangsamen, wobei der vierteljährliche Rückgang auf etwa 32 % sinken wird.
Die Analyse geht davon aus, dass dies bedeutet, dass der führende Vorteil modernster Modelle möglicherweise immer kürzer anhält. Eine Funktion, deren Implementierung ursprünglich mit hohen Kosten verbunden war, erfreut sich häufig innerhalb weniger Monate oder sogar noch weniger großer Beliebtheit und wird zu einer branchenüblichen Standardkonfiguration.
Die Forscher wiesen darauf hin, dass die Faktoren für den Preisverfall nicht nur die Verbesserung der Chipleistung und der Hardwareeffizienz sind, sondern auch die Optimierung der Modellarchitektur, die Verbesserung der Trainingstechnologie, die Verbesserung der Argumentationseffizienz und der Preiskampf, der durch den harten Wettbewerb zwischen KI-Dienstleistern verursacht wird. Da immer mehr Hersteller Modellprodukte mit ähnlicher Leistung auf den Markt bringen, sinken die Servicepreise weiter, was die Popularisierung von KI-Funktionen weiter beschleunigt.
Der Bericht wies jedoch auch darauf hin, dass sinkende Kosten nicht bedeuten, dass alle KI-Dienste billig werden. Obwohl die Kosten zum Erreichen eines bestimmten Leistungsniveaus erheblich sinken, verbrauchen hochmoderne Modelle häufig mehr Rechenressourcen, um eine höhere Genauigkeit und stärkere Inferenzfähigkeiten zu erreichen. Daher dürften die tatsächlichen Betriebskosten branchenführender Modelle weiterhin hoch bleiben.
Die Forschung geht davon aus, dass die künstliche Intelligenz allmählich einen ähnlichen Entwicklungspfad einschlägt wie Computer und das Internet. Da sich die Fähigkeiten weiter verbessern und die Preise rapide sinken, werden immer mehr KI-Anwendungen, die in der Vergangenheit zu kostspielig waren, kommerziell rentabel werden und stärker in Bereiche wie Bildung, wissenschaftliche Forschung, medizinische Versorgung, Fertigung, Finanzen und Softwareentwicklung vordringen.
Forscher sagten, dass künstliche Intelligenz in den letzten Jahren hauptsächlich durch hohe Schulungskosten und knappe Rechenressourcen eingeschränkt wurde und das aktuelle Phänomen des „Kapazitätspreiskollapses“ ein wichtiger Wendepunkt bei der Förderung von KI für den Eintritt in eine breitere Anwendungsphase sein und tiefgreifende Auswirkungen auf die zukünftige Industriestruktur haben könnte.
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