Epoch AI：AI成本下降速度超越歷史變革性技術
nashnova research
Epoch AI研究顯示，AI使用成本每季度下降47%、每年縮減約12.7倍，降速遠超電力、電池、算力和基因測序等歷史上任何變革性技術——這把一個關鍵問題推到了前台：應用擴張跟不跟得上成本塌縮的速度。
降了多少？跟誰比？
AI成本自2021年起每季度下降47%，折合每年縮減約12.7倍。
研究將它與四條歷史價格曲線並排：電力（1892–1973）、鋰電池（1991–2024）、電腦算力（1940–2001前後）、DNA測序（2001–2022）。
縱軸採用對數刻度（從10倍延伸至1萬億倍），在所有對比對象中，AI的曲線斜率最為陡峭。
簡單來說＝同樣的起點往下跌，AI跑出的速度把過去百多年裡最猛的幾次技術降價全拋離了。
這個數字可信嗎？有沒有交叉驗證？
阿彭策勒（Appenzeller）2024年的獨立測算提供了側面印證：2021至2024年間，達到同等能力水平的模型，每token價格每年下降約10倍。
這意味著→兩組研究人員用不同方法、不同口徑，得出了量級一致的結論——AI成本的塌縮並非一家之言。
簡單來說＝無論你量的是「跑同一個任務花多少錢」還是「每個token多少錢」，答案都指向同一方向：一年便宜一個數量級。
降這麼快，真正該問的問題是甚麼？
Epoch AI點出的核心懸念：當使用成本以這種速度壓縮，應用場景的擴張速度能否同步跟上。
這意味著→若需求擴張追不上成本下降，單位利潤會被持續擠壓——賣鏟子的賺不到預期中的錢。
第二個問題更為尖銳：當前圍繞算力基礎設施的高估值預期，是否已將這條成本下行曲線計入。
簡單來說＝市場在給算力公司定價時，假設的是「需求無限大、價格撐得住」；但如果AI成本每年塌一個數量級，這個假設便需要重新檢驗。
市场有风险，内容仅供研究参考，不构成投资建议。