インターネット女皇が発表したAIトレンドレポートの詳細な分析によると、人工知能（AI）モデルの計算経済学は重要な転換期を迎えています。レポートでは、最も強力な大規模言語モデル（LLM）の訓練が、人類史上で最も高コストで資本集約的な投資の一つになりつつあり、現在では各モデルの訓練費用がしばしば1億ドルを超えることが指摘されています。AnthropicのCEOであるダリオ・アモデイは2024年の中頃、現在いくつかのモデルが訓練されており、そのコストが10億ドルに近づいていることを示し、2025年には訓練コストが100億ドルに達するモデルが出るかもしれないと予測しました。

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一方で、インターネット女皇のAIトレンドレポートは同時に、モデルの推論コスト（つまりモデルが予測、回答、またはコンテンツを生成する際のコスト）が急速に低下していることを強調しています。レポートによれば、NVIDIAが2024年に発表したブラックウェルGPUは、Kepler GPUと比べて2014年のものよりも10万5千倍エネルギー効率が向上しており、1トークン生成にかかるエネルギーが大幅に削減されました。さらに、スタンフォード大学HAIのデータは、AI推論の顧客価格（1百万トークン当たり）が2年間で99.7％減少したことを示しています。このようなコスト効率の向上は、電力やコンピュータメモリなどの他の主要技術よりもはるかに速いペースで進んでいます。

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このような推論コストの急激な低下とモデルアクセスの拡大により、AIの実験コストが下がり、反復開発の速度が加速しました。インターネット女皇のAIトレンドレポートは、これによりAIのプロダクト化がほぼ全てのアイデアを持つ人に可能になり、開発者活動が急増していると述べています。例えば、MetaのLlamaモデルは8ヶ月間でダウンロード数が3.4倍になりました。また、レポートはモデルのコストが異なるものの、AIモデルのパフォーマンスが急速に収束しつつあることを示しています。トップエッジモデルとより小さく効率的なモデルとの間の差が縮まっているのです。

レポートの結論として、AIのこの経済学の変化が「創造力の大爆発」を引き起こしていると述べられています。開発者は技術的または財務的要求に応じて最適なモデルを選択できるようになり、特定のベンダーに依存しなくなりました。これにより、AIモデル提供者のビジネスモデルが再構築され、収益化方法を見直す必要が生じています。