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Naver Blog · 공부
지능은 빠르게 싸지고, 흔한 자원이 되어 가고 있다
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- 2026.10.08 18:06
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공부jian · 이웃 3,769
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AI 요약- 01GPT-3는 MMLU 43.9점에 토큰 100만 개당 60달러였고, 2023년 7월 라마 2(7B)는 45.3점에 0.2달러로 제시됐다.
- 02보고서는 수학 경시 모의고사, 체스 퍼즐, 전문 수학 문제, GPQA 과학 시험, 게임 퍼즐 등 5개 시험에서 한 문제를 푸는 실제 비용을 비교했다.
- 03새 최고 기록의 프리미엄은 시간이 지나며 줄어드는 경향을 보였고, 보고서는 모델 서비스의 초과 이익이 오래가지 않을 수 있다고 설명한다.
본문 요약
AI가 같은 성능을 내는 비용은 연간 약 13분의 1로 급락하며, 이 속도가 모델 경쟁과 인프라 투자 확대를 함께 이끌고 있다.
| 항목 | 값 | 비고 |
|---|---|---|
| AI 성능 비용 하락 | 분기 약 47%, 연간 약 13배 | 2023년 이후, 같은 시험 점수 기준 |
| GPQA Diamond 비용 | 문제당 약 30센트 → 0.04센트 | o3의 75점과 GPT-5.6 Luna의 같은 점수 비교, 약 725분의 1 |
| 기술별 연간 비용 하락 배수 | AI 13배; DNA 분석 1.84배; 컴퓨터 연산 1.51배; 배터리 1.16배; 가정용 전기 1.05배 | 물가 보정 기준 |
| 최고 기록 직후 비용 하락 | 분기 66%(연간 75배) | 2년 뒤 분기 32%(연간 4.7배)로 둔화 |
| 지능 사용량 증가 기준 | 연간 13배 초과 | 가격 하락에도 전체 지출이 줄지 않으려면 필요한 증가 폭 |
- GPT-3는 MMLU 43.9점에 토큰 100만 개당 60달러였고, 2023년 7월 라마 2(7B)는 45.3점에 0.2달러로 제시됐다.
- 보고서는 수학 경시 모의고사, 체스 퍼즐, 전문 수학 문제, GPQA 과학 시험, 게임 퍼즐 등 5개 시험에서 한 문제를 푸는 실제 비용을 비교했다.
- 새 최고 기록의 프리미엄은 시간이 지나며 줄어드는 경향을 보였고, 보고서는 모델 서비스의 초과 이익이 오래가지 않을 수 있다고 설명한다.
- 측정치는 최저가 모델로 자주 갈아타는 사용자를 가정하며, 오픈 모델 비용에는 모델 훈련비가 포함되지 않는다.
시사점: 같은 성능의 가격이 빠르게 낮아져 최신 모델이 꼭 필요하지 않은 사용자는 몇 달 기다려 비용을 줄일 수 있다. 반면 AI 기업은 짧은 프리미엄을 선점하려고 칩과 전력 등 인프라 투자를 늘릴 유인이 있다.