Институт искусственного интеллекта, ориентированного на человека, Стэнфордского университета опубликовал обширный Индекс ИИ 2025 года, предоставляющий основанный на данных анализ глобального ландшафта искусственного интеллекта в сферах исследований, технической эффективности, экономики и экологического воздействия.
В более чем 400-страничном отчёте выявляется поразительный дуализм в экономике ИИ. В то время как обучение передовых моделей становится всё дороже — обучение Gemini 1.0 Ultra от Google обошлось примерно в $192 млн, — стоимость их использования резко падает. Цена одного миллиона токенов для модели уровня GPT-3.5 снизилась с $20 в ноябре 2022 года до всего $0,07 в октябре 2024 года, что соответствует 280-кратному снижению за 18 месяцев.
Такое драматическое удешевление инференса стало возможным благодаря значительному росту эффективности аппаратного обеспечения. В отчёте отмечается, что корпоративные расходы на ИИ-оборудование ежегодно снижаются на 30%, а энергоэффективность увеличивается на 40% в год. Эти тенденции быстро снижают барьеры для внедрения передовых ИИ-систем: 78% организаций уже используют ИИ, по сравнению с 55% в 2023 году.
Однако экологический след обучения крупных моделей ИИ продолжает расти тревожными темпами. Выбросы углекислого газа при обучении передовых моделей неуклонно увеличиваются: обучение Llama 3.1 от Meta привело к выбросу примерно 8 930 тонн CO2 — это сопоставимо с годовыми выбросами почти 500 среднестатистических американцев. Именно поэтому компании, занимающиеся ИИ, всё чаще рассматривают ядерную энергетику как надёжный источник безуглеродной энергии для своих дата-центров.
В отчёте также отмечаются изменения в глобальном распределении сил в области ИИ. США сохраняют лидерство по количеству значимых моделей (40 в 2024 году против 15 у Китая), однако китайские разработки быстро сокращают разрыв по производительности. Разница между лучшими моделями США и Китая уменьшилась с 9,26% в январе 2024 года до всего 1,70% в феврале 2025 года.
По мере того как ИИ продолжает трансформировать отрасли, Индекс ИИ Стэнфорда становится важнейшим ресурсом для понимания как возможностей, так и вызовов, связанных с этой стремительно развивающейся технологией. Выводы отчёта свидетельствуют о том, что, несмотря на рост доступности и снижения стоимости внедрения ИИ, отрасли предстоит решить проблему растущих экологических издержек, связанных с созданием всё более мощных моделей.