AI大模型使用成本暴降最高900倍 中美AI性能差距近乎追平

据36氪报道，近日，2025年斯坦福HAI报告重磅发布，深度剖析全球AI领域最新趋势，其中AI成本相关的变化备受关注，呈现出推理成本、大模型使用成本下降，训练成本各异的特点。

随着小模型性能提升，达到GPT-3.5水平的推理成本在两年间下降280倍，硬件成本以每年30%的速度递减，能效年提升率达40%。 大模型使用成本持续走低，年降幅最高900倍在MMLU基准测试中达到GPT-3.5水平（MMLU准确率64.8%）的AI模型调用成本，已从2022年11月的20美元/每百万token，骤降至2024年10月的0.07美元/每百万token（谷歌DeepMind的Gemini-1.5-Flash-8B模型），18个月内AI成本下降280倍。视具体任务需求，LLM推理服务价格的年降幅可达9-900倍不等。

开源模型性能进步，与闭源模型差距缩小，使得大模型使用成本降低。不同任务下，大型语言模型推理成本每年下降幅度差异较大，虽获取OpenAI、Meta和Anthropic的模型仍需支付较高溢价，但整体成本呈下降趋势。

多数AI公司不公开训练成本，已披露的训练成本差异大。OpenAI训练GPT-4成本超1亿美元Anthropic正在训练的模型成本约10亿美元，而DeepSeek-V3仅600万美元，打破新低。