Эпистемический статус: эта краткая аналитика содержит возможные ошибки, но в ней затрагивается важная тема развития ИИ. Исследование Ho et al. (2024) показало, что за 2012-2023 годы среднее снижение затрат на предобучение ИИ составляет примерно 3-кратное уменьшение в год. Теперь автор рассматривает модели 2023-2025 годов и оценивает, что улучшения алгоритмов (учитывая послеобучение) дают примерно 16-до 60-кратное ежегодное ускорение.
Этот вывод основан на построении линии тренда, которая показывает, как минимум затрат на достижения определенного уровня возможностей ИИ сокращаются со временем. Используются данные Epoch по расчетам compute и показатели возможностей моделей из AI Index от Artificial Analysis. Объединяя эти наклоны, автор получил оценку общего прогресса примерно 1.76 порядка в год, что соответствует примерно 60-кратной эффективности в вычислениях, или сокращению вдвое срока, необходимого для выхода на новый уровень способностей — около 2 месяцев. Медианное значение — около 16-кратных улучшений за год с примерно 2,9 месяцами периода удвоения.
Такой скачок говорит о том, что алгоритмический прогресс идёт куда быстрее, чем многие ожидали. В результате, модели с меньшими вычислительными затратами достигают тех же возможностей быстрее, а рынок и исследовательское сообщество сталкиваются с экспоненциальным ростом эффективности.
Эти оценки значительно превышают предыдущие (например, Ho et al., 2025, предполагающие 2.7× раз в год), поскольку учитывают не только предобучение, но и постобучение, а также используют более широкие показатели эффективности из различных источников. Такой рост — признак того, что автоматизация, выжимки данных и новые алгоритмы позволяют достигать целей в разы быстрее, чем ранее.Дальнейшие прогнозы показывают, что к 2026 году уже будет достигнута способность сокращать computing ресурсы в 20-60 раз в год, что делает текущее развитие не просто быстрым, а фантастическим по темпам.
Это требует осмысления и подготовки — скорость изменений может повлиять на регулирование, безопасность и стратегию инвестиций. Исследование подчеркивает, что суперэффективство алгоритмов — не временное явление, а тенденция, меняющая правила игры.
