Epoch AI hat die günstigste Methode berechnet, um bestimmte Benchmark-Werte zu erreichen, und misst einen Preisverfall von rund 47 Prozent pro Quartal. Ein Beispiel: Ein 75-Prozent-Wert auf GPQA Diamond kostete im Januar 2025 noch 30 Cent pro Frage, im Sommer 2026 nur noch 0,04 Cent.
Epoch AI hat für fünf KI-Benchmarks aus Mathematik, Naturwissenschaften und Strategiespielen ermittelt, wie sich die günstigste Methode zur Erreichung eines bestimmten Punktestands über die Zeit verändert hat. Das Ergebnis: Die Kosten pro Leistungseinheit fallen im Schnitt um 47 Prozent pro Quartal, das entspricht einem Faktor 13 pro Jahr. Bei mathematischen Aufgaben ist der Rückgang mit 50 bis 52 Prozent pro Quartal noch stärker, bei Spielaufgaben mit 39 bis 43 Prozent etwas schwächer. Ein Beispiel aus der Studie: OpenAIs Modell o3 erreichte im Januar 2025 einen Wert von 75 Prozent auf dem Physik- und Chemie-Test GPQA Diamond für 30 Cent pro Frage. Knapp 18 Monate später schaffte GPT-5.6 Luna dieselbe Punktzahl für 0,04 Cent, ein Rückgang um das 725-fache.
Damit fällt der Preis von KI-Leistung nach Einschätzung von Epoch AI schneller als bei jeder anderen bislang untersuchten Basistechnologie: viermal schneller als bei DNA-Sequenzierung, sechsmal schneller als bei allgemeiner Rechenleistung und 18-mal schneller als bei Lithium-Batterien. Für Unternehmen bedeutet das, dass heutige Kostenkalkulationen für KI-Anwendungen in wenigen Quartalen veraltet sein können. Wer Budgets für KI-Infrastruktur über mehrere Jahre plant, sollte den erwarteten Preisverfall einrechnen, statt aktuelle Preise fortzuschreiben. Die Studie zeigt zudem, dass der Rückgang bei neu erreichten Leistungsstufen zunächst am stärksten ist und sich mit der Zeit auf etwa die Hälfte verlangsamt, wenn Wettbewerb und technischer Fortschritt den anfänglichen Preisaufschlag abbauen.
Offen bleibt, wie belastbar die Zahlen sind. Ein Kommentator unter dem Beitrag weist darauf hin, dass Investoren-Kapital einen Teil der Preissenkungen mitfinanziert, indem KI-Anbieter Verluste hinnehmen, um Nutzer zu gewinnen. Würden operative Verluste eingerechnet, könnte die Kostenkurve deutlich flacher ausfallen als dargestellt. Zudem sind Benchmark-Werte nur ein grober Maßstab für tatsächliche Marktpreise. Wie sich die Kurve entwickelt, wenn sich die Finanzierungsbedingungen für KI-Anbieter verändern, bleibt eine offene Frage für die kommenden Jahre.
Was das für Entscheider bedeutet
- Prüfen Sie bei mehrjährigen KI-Budgets, ob der erwartete Preisverfall von Inferenzkosten eingerechnet ist.
- Vermeiden Sie langfristige Fixpreisverträge mit KI-Anbietern, die den erwarteten Kostenrückgang nicht abbilden.
- Beobachten Sie, ob Anbieter Verluste subventionieren, bevor Sie aktuelle Preise als dauerhaft einstufen.
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