Institut pro umělou inteligenci zaměřenou na člověka při Stanfordské univerzitě zveřejnil komplexní AI Index 2025, který přináší datově podloženou analýzu globálního prostředí AI napříč výzkumem, technickým výkonem, ekonomikou i environmentálními dopady.
Více než 400stránková zpráva odhaluje výrazný rozpor v ekonomice AI. Zatímco trénování špičkových AI modelů je stále dražší – například Gemini 1.0 Ultra od Googlu stál podle odhadů 192 milionů dolarů – náklady na jejich využívání prudce klesají. Cena za dotazování modelu s výkonem na úrovni GPT-3.5 klesla z 20 dolarů za milion tokenů v listopadu 2022 na pouhých 0,07 dolaru za milion tokenů v říjnu 2024, což představuje 280násobné snížení během 18 měsíců.
Tento dramatický pokles nákladů na inference lze přičíst výraznému zlepšení efektivity hardwaru. Zpráva uvádí, že náklady na podnikový AI hardware klesají meziročně o 30 %, zatímco energetická účinnost se každoročně zlepšuje o 40 %. Tyto trendy rychle snižují bariéry pro zavádění pokročilé AI – 78 % organizací nyní uvádí, že AI využívá, oproti 55 % v roce 2023.
Environmentální stopa trénování velkých AI modelů však nadále rychle roste. Uhlíkové emise spojené s trénováním špičkových AI modelů kontinuálně stoupají – například Llama 3.1 od společnosti Meta vyprodukovala odhadem 8 930 tun CO2, což odpovídá ročním emisím téměř 500 průměrných Američanů. To vysvětluje, proč AI společnosti stále častěji hledají spolehlivé bezuhlíkové zdroje energie, jako je jaderná energie, pro svá datová centra.
Zpráva rovněž poukazuje na měnící se dynamiku v globálním prostředí AI. Zatímco Spojené státy si udržují náskok ve vývoji významných AI modelů (40 v roce 2024 oproti 15 v Číně), čínské modely rychle dohánějí výkonnostní rozdíl. Rozdíl mezi nejlepšími americkými a čínskými modely se zúžil z 9,26 % v lednu 2024 na pouhých 1,70 % v únoru 2025.
Jak AI nadále proměňuje průmyslová odvětví, AI Index od Stanfordu slouží jako klíčový zdroj pro pochopení příležitostí i výzev, které tato rychle se vyvíjející technologie přináší. Zjištění naznačují, že ačkoliv je AI stále dostupnější a levnější pro nasazení, odvětví se musí vypořádat s rostoucími environmentálními náklady spojenými s vývojem stále výkonnějších modelů.