Umělá myšlenka zlevňuje o více než 90 % za rok. Pro investora to není totéž co zisk
Náklady na dosažení dané úrovně výkonu u jazykových modelů klesají o 47 procent za čtvrtletí. Za rok to znamená zlevnění zhruba na třináctinu. Vyplývá to ze zářijové studie Luka Embersona a Davida Roodmana z Epoch AI.
Není to cena za token. Autoři sledují nejnižší náklady, za které šlo v daném okamžiku dosáhnout určité úrovně výkonu v testech. Sledují tedy hranici mezi cenou a schopnostmi. Když nový model zvládne totéž levněji, hranice se posune. Řada začíná rokem 2021, kdy OpenAI otevřela GPT-3 pro komerční použití. Spolehlivěji je doložená od roku 2023.
Srovnání s jinými technologiemi vychází z téže studie. Sekvenování DNA zlevňovalo v letech 2001 až 2025 tempem 1,84krát za rok. Výpočetní výkon mezi lety 1940 a 2001 tempem 1,51krát za rok. Lithiové baterie od roku 1991 do roku 2024 tempem 1,16krát za rok. Elektřina ve Spojených státech mezi lety 1892 a 1973 tempem 1,05krát za rok. Vyjádřeno v logaritmické míře klesá cena umělé myšlenky čtyřikrát rychleji než cena sekvenování DNA, šestkrát rychleji než cena výpočetního výkonu, osmnáctkrát rychleji než cena baterií a čtyřiapadesátkrát rychleji než cena elektřiny. Všechny ceny jsou očištěné o inflaci.
Co z toho neplyne
Neplyne z toho, že uživatelé platí méně. Klesá cena za jednotku výkonu, ale spotřeba roste. Dnešní postupy, kdy model pracuje na úloze v mnoha krocích, spotřebují řádově víc výpočtu než jeden dotaz před dvěma lety. Účet firmy proto může růst i při klesající jednotkové ceně.
Neplyne z toho ani přesnost měření. Autoři sami uvádějí, že podle zvolené metody vychází tempo mezi 42,9 a 58,0 procenta za čtvrtletí. Data mají jen tři roky. Testy nejsou dokonalou náhradou za užitečnou práci a existuje riziko, že se modely na známé testy trénují. U elektřiny se přitom porovnává osmdesátiletá historie, u AI tříletá.
Hlavně z toho ale neplyne, že jde o dobrou investici. Rychlé zlevňování je výhra pro zákazníka a tlak na marži pro výrobce. Historie zná technologie, které změnily ekonomiku, a přesto jejich akcionářům vydělaly málo. Železnice, letecká doprava i optické sítě po roce 2000 jsou případy, kdy užitek skončil u zákazníků a u pozdějších majitelů levně vykoupených aktiv.
Pro dlouhodobého investora je z čísla užitečná jedna věc. Cena schopnosti padá tempem, které v dostupných datech nemá obdobu, a každý model podnikání, který stojí na tom, že se výpočet prodá dráž, než se pořídí, hraje proti tomuto trendu. Kde se hodnota nakonec usadí, jestli u výrobců čipů, provozovatelů modelů, nebo u zákazníků, dnešní data neříkají. Na to je řada příliš krátká.
Zdroj: Epoch AI, Luke Emberson a David Roodman, The Plunging Price of Thought (září 2026). Údaje k 23. září 2026.
Comments