Epoch AI：AI成本下降速度超历史变革性技术
nashnova research
Epoch AI研究显示，AI使用成本每季度下降47%、每年缩减约12.7倍，降速远超电力、电池、算力和基因测序等历史上任何变革性技术——这把一个关键问题推到了前台：应用扩张跟不跟得上成本塌缩的速度。
降了多少？跟谁比？
AI成本自2021年起每季度下降47%，折合每年缩减约12.7倍。
研究拿它跟四条历史价格曲线放在一起：电力（1892–1973）、锂电池（1991–2024）、计算机算力（1940–2001前后）、DNA测序（2001–2022）。
纵轴用对数刻度（从10倍到1万亿倍），在所有对比对象中，AI的曲线斜率最陡。
用大白话说＝同样的起点往下降，AI跑出的速度把过去一百多年里最猛的几次技术降价全甩在了后面。
这个数字可信吗？有没有交叉验证？
阿彭策勒（Appenzeller）2024年的独立测算给出了一个侧面印证：2021至2024年间，达到同等能力水平的模型，每token价格每年下降约10倍。
这意味着→两组研究人员用不同方法、不同口径，得出了量级一致的结论——AI成本的塌缩不是某一家的孤证。
用大白话说＝不管你量的是"跑同一个任务花多少钱"还是"每个token多少钱"，答案都指向同一个方向：一年便宜一个数量级。
降这么快，真正该问的问题是什么？
Epoch AI点出的核心悬念：当使用成本以这种速度压缩，应用场景的扩张速度能不能跟上。
这意味着→如果需求扩张追不上成本下降，单位利润会被持续挤压——卖铲子的赚不到预期中的钱。
第二个问题更尖锐：当前围绕算力基础设施的高估值预期，是否已经把这条成本下行曲线算进去了。
用大白话说＝市场在给算力公司定价时，假设的是"需求无限大、价格撑得住"；但如果AI成本每年塌一个数量级，这个假设就需要重新检验。
市场有风险，内容仅供研究参考，不构成投资建议。