Emberson和Roodman发布的Epoch AI报告显示，过去三年间，实现特定AI性能水平的成本平均每季度下降约47%，相当于每年降低13倍。这一降本速度超过了历史上任何其他变革性技术。
数据对比尤为显著：2025年1月，OpenAI o3模型在GPQA Diamond基准测试中达到75%准确率，单题推理成本约为0.30美元；而至2026年中，GPT-5.6 Luna模型以相同成绩将成本压缩至0.0004美元。在不到18个月的时间里，成本降幅高达约725倍。
这表明，问题的核心不仅在于模型变得更智能，更在于实现同等智能水平所需的推理成本大幅降低。前沿模型不仅在性能上超越旧模型，且在既定性能标准下运行成本迅速下降。这种“更智能、更便宜”的趋势，也是开源模型带来的威胁并未如表面看来那般巨大的关键原因之一。