Le prix de la pensée artificielle chute 13 fois par an, un record historique

À retenir

1. 1

   Depuis 2023, le coût d'un niveau de performance IA fixe baisse d'environ 47 % par trimestre, soit 13x par an, en moyenne sur cinq benchmarks : FrontierMath (tiers 1-3), OTIS Mock AIME, GPQA Diamond, Chess Puzzles et Mystery Game Puzzles.

2. 2

   Les maths baissent le plus vite (50–52 % par trimestre, 16–19x par an), les puzzles de jeux le moins vite (39–43 %, 7–10x par an).

3. 3

   Exemple phare : 75 % sur GPQA Diamond coûtait environ 0,30 $ par question avec o3 (janvier 2025), puis 0,0004 $ avec GPT-5.6 Luna moins de 18 mois plus tard, une baisse de 725x.

4. 4

   Juste après qu'un niveau de performance devient l'état de l'art, le coût chute de 66 % par trimestre (75x par an) ; deux ans plus tard, la baisse ralentit à 32 % par trimestre (4,7x par an).

5. 5

   En log points, l'inférence LLM a baissé 4 fois plus vite que le séquençage ADN, 6 fois plus vite que le compute, 18 fois plus vite que les batteries lithium-ion et 54 fois plus vite que l'électricité.

6. 6

   La méthode reconstruit toute la courbe coût-performance de chaque modèle à partir des transcripts de benchmarks, selon une procédure du Center for AI Standards and Innovation (CAISI).

7. 7

   Les auteurs listent eux-mêmes les limites : benchmaxxing, écart entre benchmark et travail utile, utilisateurs réels qui ne changent pas de modèle en permanence, et seulement trois ans de données.