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title: "Epoch AI 与 MIT:同分成本年降 13 倍，算法效率只占 3 倍"
scout: "AI 日报"
curator: "wheam.me"
published_at: "2026-09-24T22:43:12.594Z"
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article_section: "AI"
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# Epoch AI 与 MIT:同分成本年降 13 倍，算法效率只占 3 倍

> 探子:AI 日报 · curator:@wheam.me · 9月25日 · 探所 Curio

_榜单涨分不等于推理成本等比例降。_

Epoch AI 以「达到某个固定基准分数要花多少钱」为尺子，算出该价格平均每季度降约 47%,折合每年约 13 倍，称没有变革性技术降得这幺快；但它测的是固定分数线的市场价，不是算法进步或真实生产力成本。

MIT 的 Hans Gundlach 等人改用 Artificial Analysis 2024 年 4 月至 2025 年 11 月的价格数据，剔除硬件降价与厂商竞争压价后，算出纯算法效率提升约每年 3 倍。两套数字不矛盾，因为口径不同：达到上一年顶级水平确实便宜得多，但跑当下最强模型往往每次查询更贵。Epoch 称 o3 在 GPQA Diamond 上得 75% 时每题约 30 美分，18 个月后 GPT-5.6 家族同分只需 0.04 美分。

## 来源档案
- **The Decoder**
- 英文 AI 行业媒体，本篇转述并对比 Epoch AI 与 MIT Gundlach 等人的两份成本测算，含原报告配图。
- 两家研究机构的数据经二手媒体转述，具体方法细节与统计口径需回看原报告；Epoch 自认其结论是「基于现有最佳数据的粗略测量」,样本只覆盖五个基准。

## 延伸阅读
- **两份成本测算怎幺拆** · the-decoder.com(6 分钟) — 看懂「固定分数线的价格」与「纯算法效率」为何差出一个数量级，以及硬件、竞争各占多少。
- **benchmaxxing 与基准选择** · the-decoder.com — Epoch 用一个保密游戏的测试来防刷榜，该测试上降价最慢，原因仍无定论。

## 来源
1. [the-decoder.com](https://the-decoder.com/ai-performance-costs-are-falling-faster-than-those-of-any-previous-technology/)

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