Qué midió el trabajo
Comprar un nivel fijo de rendimiento en IA se ha abaratado alrededor de un 47 por ciento cada trimestre desde 2023 —unas 13 veces al año— según un análisis publicado el 22 de septiembre por Luke Emberson y David Roodman en Epoch AI.
El método importa más que el titular. En lugar de seguir lo que cuesta el modelo medio, los autores siguen la frontera de coste: para cada nivel de rendimiento, el modelo más barato que lo alcanza en cada momento. Eso convierte un campo desordenado de lanzamientos en una única línea descendente, y es la línea a la que se enfrenta realmente un comprador, porque nadie está obligado a seguir pagando por la opción más cara del año pasado.
La estimación cubre cinco pruebas de matemáticas, ciencias duras y juegos de habilidad.
No todas las tareas caen al mismo ritmo
El descenso es desigual. Los problemas de matemáticas se abaratan más rápido, entre un 50 y un 52 por ciento por trimestre. Los rompecabezas basados en juegos son los más lentos del conjunto, entre un 39 y un 43 por ciento.
También hay un patrón temporal. El rendimiento que acaba de llegar a la frontera se abarata muy deprisa —los autores lo sitúan en un 66 por ciento por trimestre, unas 75 veces al año— y después el ritmo se reduce a la mitad. Dos años después de que aparezca una capacidad, su precio cae un 32 por ciento por trimestre, o 4,7 veces al año. Lo caro es llegar pronto.
La comparación que da peso a la cifra
El argumento de Epoch es comparativo. Según sus cifras, la curva de costes de la IA baja unas cuatro veces más rápido que la secuenciación de ADN, seis veces más rápido que la propia computación, 18 veces más rápido que las baterías de litio y 54 veces más rápido que la electricidad en el siglo que terminó en 1973.
Las salvedades están en el propio trabajo
Los autores enumeran las objeciones evidentes. Los modelos pueden entrenarse pensando en las pruebas, lo que favorece las cifras. Las pruebas son sustitutos imperfectos de lo que la gente quiere resolver. Los usuarios reales no cambian al modelo óptimo en coste en cuanto aparece, así que el precio de la frontera no es el que paga la mayoría. Tres años son una serie corta para ajustar una tendencia. Y otras decisiones metodológicas razonables dan caídas trimestrales de entre el 42,9 y el 58,0 por ciento.
Conviene quedarse con ese rango. Lo que sobrevive es direccional más que preciso: el coste de una capacidad dada se desploma, más rápido de lo que sugerirían las analogías históricas, y la parte de la factura que no baja es la que se gasta en la frontera.
Qué vigilar
La cifra que habrá que revisar es si el ritmo aguanta cuando los modelos de razonamiento más recientes, que gastan mucho más cómputo por respuesta, se abran paso hasta la frontera. Una curva de costes construida sobre inferencia barata se comporta de otro modo cuando el modelo más barato que alcanza una puntuación es uno que piensa mucho para llegar.
