Resumo:
O custo de aquisição de capacidades de inteligência artificial está a cair a um ritmo sem precedentes. Os investigadores descobriram que, desde 2023, o custo necessário para atingir o mesmo nível de desempenho de IA caiu em média cerca de 47% por trimestre, o que equivale a uma redução de cerca de 13 vezes por ano. O declínio excede o da capacidade de computação dos computadores, do sequenciamento de DNA, da tecnologia de baterias e da eletricidade. Muitas outras tecnologias transformadoras na história.
O relatório, publicado pela empresa de pesquisa Epoch AI, chama esse fenômeno de “queda no preço das ideias”. Os investigadores salientaram que, se o mesmo nível de capacidade for utilizado como medida, o custo para os utilizadores de hoje obterem capacidades avançadas de inteligência artificial está a cair rapidamente a uma taxa raramente vista na história da tecnologia.
O relatório mostra que o custo da IA está a cair muito mais rapidamente do que a curva de desenvolvimento de outras tecnologias essenciais. Em comparação, os custos de sequenciação de ADN estão a cair a cerca de um quarto da taxa da inteligência artificial, os custos de desempenho computacional estão a cair a cerca de um sexto da inteligência artificial e os custos das baterias de lítio estão a cair ainda mais lentamente. Os investigadores acreditam que, de todas as tecnologias de uso geral conhecidas, a inteligência artificial pode ser aquela com o declínio de preços mais rápido.
O estudo descobriu que existem diferenças na velocidade de redução de preços dos recursos de IA em diferentes campos. No domínio do raciocínio matemático, o custo das capacidades relacionadas caiu cerca de 50% a 52% trimestralmente; em tarefas como jogos e quebra-cabeças, a redução de custos foi um pouco menor, cerca de 39% a 43%.
A pesquisa também encontrou um padrão significativo: quando uma determinada capacidade acaba de atingir o nível líder do setor, seu custo cai mais rapidamente. Quando uma capacidade se torna o nível mais avançado da indústria pela primeira vez, os custos relacionados podem cair em média 66% por trimestre, o que equivale a uma redução de cerca de 75 vezes num ano. Dois anos mais tarde, a taxa de redução de preços para as mesmas capacidades irá abrandar significativamente, com a queda trimestral a cair para cerca de 32%.
Analysis acredita que isso significa que a principal vantagem dos modelos de ponta pode durar cada vez menos. Um recurso que originalmente exigia um alto custo para ser implementado muitas vezes rapidamente se torna popular em poucos meses ou até menos e se torna uma configuração padrão do setor.
Os pesquisadores apontaram que os fatores por trás da queda dos preços não são apenas a melhoria do desempenho do chip e da eficiência do hardware, mas também a otimização da arquitetura do modelo, a melhoria da tecnologia de treinamento, a melhoria da eficiência do raciocínio e a guerra de preços causada pela concorrência acirrada entre os provedores de serviços de IA. À medida que mais e mais fabricantes lançam produtos modelo com desempenho semelhante, os preços dos serviços continuam a cair, acelerando ainda mais a popularização dos recursos de IA.
No entanto, o relatório também destacou que a queda dos custos não significa que todos os serviços de IA se tornarão baratos. Embora o custo para atingir um determinado nível de desempenho esteja diminuindo significativamente, os modelos de última geração geralmente consomem mais recursos computacionais na busca por maior precisão e capacidades de inferência mais fortes. Portanto, é provável que os custos operacionais reais dos modelos líderes da indústria permaneçam elevados.
A pesquisa acredita que a inteligência artificial está gradualmente mostrando uma trajetória de desenvolvimento semelhante à dos computadores e da Internet. À medida que as capacidades continuam a melhorar e os preços caem rapidamente, cada vez mais aplicações de IA que eram demasiado dispendiosas no passado tornar-se-ão comercialmente viáveis e penetrarão ainda mais em domínios como a educação, a investigação científica, os cuidados médicos, a produção, as finanças e o desenvolvimento de software.
Os investigadores afirmaram que nos últimos anos, a inteligência artificial tem sido limitada principalmente pelos elevados custos de formação e pelos escassos recursos informáticos, e o fenómeno actual de "colapso do preço da capacidade" pode tornar-se um importante ponto de viragem na promoção da IA para entrar numa fase de aplicação mais ampla e ter um impacto profundo na futura estrutura industrial.
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