Epoch AI: fer el mateix costa un 47% menys cada trimestre

El que s'abarateix és el resultat, no el model

L'informe el signen Luke Emberson i David Roodman i està datat el 22 de setembre de 2026: assolir un nivell de rendiment determinat costa un 47% menys que un trimestre abans, un ritme sostingut des del 2023. A l'any, 13 vegades menys.

El seu exemple ho fa visible. Epoch estima que el 31 de gener de 2025 l'o3 d'OpenAI encertava el 75% de GPQA Diamond per 0,30 dòlars la pregunta, i que 18 mesos després GPT-5.6 Luna treia la mateixa nota per 0,0004 dòlars: 725 vegades menys. És la seva estimació, no una tarifa.

És el marc de la setmana: Anthropic i OpenAI van retallar preus el 22 i el 23 de setembre de 2026; DeepSeek va apujar els seus.

Llegir-ne més: Epoch AI — «The plunging price of thought» (22-09-2026) ↗

Cinc proves i un mateix pendent

Les cinc proves baixen a un ritme molt semblant, des dels escacs, la més lenta, fins a FrontierMath en els seus nivells 1 a 3; la mitjana simple coincideix amb la del model que prefereixen els autors.

Per dominis hi ha tres velocitats, no dues: les matemàtiques cauen entre el 50 i el 52% per trimestre, de 16 a 19 vegades a l'any; els jocs d'habilitat, entre el 39 i el 43%; GPQA Diamond, que és de ciències, no entra en cap banda.

Convé saber qui mesura. FrontierMath, la prova que s'abarateix més ràpid, és d'Epoch AI i es va fer amb OpenAI, de qui l'entitat cobra avaluacions, igual que de Google DeepMind, xAI i Anthropic. L'informe tampoc no ha passat revisió per parells.

Llegir-ne més: Epoch AI — Transparència: finançament i col·laboracions ↗

Cap tecnologia amb preus històrics no va caure tan de pressa

L'informe posa la seva corba al costat de quatre tecnologies amb preus històrics: el genoma humà complet, del NHGRI, l'institut federal nord-americà del genoma; el cost del càlcul fins al 2001, de la sèrie de l'economista de Yale William Nordhaus; les cel·les de liti-ió d'Our World in Data, de la Universitat d'Oxford; i l'electricitat residencial als Estats Units.

Cap no se li acosta. La inferència d'IA baixa un 47,0% per trimestre, 13 vegades a l'any, i la segona més ràpida de les quatre, la seqüenciació d'ADN, es queda en un 14,2%. D'aquí els múltiples de l'informe: quatre vegades més ràpid que l'ADN, sis que el còmput, 18 que les bateries i 54 que l'electricitat. Es calculen en punts logarítmics, no dividint percentatges, i l'informe avisa del caràcter trampós de la comparació: d'aquestes quatre hi ha preus de mercat observats; del pensament, no.

Llegir-ne més: Epoch AI — full de dades de la comparació entre tecnologies ↗

El preu s'enfonsa just en estrenar-se i després es frena

La dada més reveladora no és la mitjana, sinó com canvia amb l'edat de l'assoliment: fent la mitjana de les cinc proves, el cost cau un 66,3% per trimestre —75 vegades a l'any— quan el nivell tot just s'ha estrenat com a estat de l'art, i la meitat de ràpid dos anys després, un 32,4% o 4,7 vegades a l'any.

Els autors ho expliquen com una hipòtesi: qui arriba primer cobra una prima poc temps, fins que la competència i la millora tècnica se la mengen, i els beneficis extraordinaris poden ser fugaços.

El patró no és universal: en dues de les cinc proves, la dels escacs i la del joc secret, la caiguda s'accelera en lloc de frenar-se.

Per què va caldre canviar la manera de mesurar

Els càlculs anteriors miraven el preu per token, no el que costava el resultat; amb els models de raonament, des de l'o1 d'OpenAI el desembre de 2024, aquesta distinció va deixar de ser un detall.

Epoch estima, amb la metodologia del CAISI —el Center for AI Standards and Innovation, organisme federal nord-americà de normes d'IA—, què hauria passat amb pressupostos de tokens més baixos, i mesura sempre sobre el model més barat capaç de cada nivell. Avisa que gairebé ningú no treballa així: l'estalvi mesurat és un sostre, no la factura d'una empresa.

Les limitacions són part del resultat

Els autors obren les seves cauteles: la caiguda ràpida és indiscutible, diuen, però les seves xifres concretes tenen reserves més grans. La mitjana depèn de com es faci, i les altres maneres de fer-la la mouen entre el 42,9 i el 58,0%. Tres anys, admeten, són pocs.

Renuncien, a més, a la inferència estadística: sense errors estàndard ni contrast d'hipòtesis, demanen llegir els seus números com a mesures raonables però tosques. La comparació històrica és, en les seves paraules, comparar peres amb pomes, i l'anàlisi més completa anterior, de Gundlach i altres el març de 2026, donava de 5 a 10 vegades a l'any, no 13.

Llegir-ne més: Epoch AI — codi i dades de l'informe ↗