گزارش شاخص هوش مصنوعی از دانشگاه استنفورد ۲۰۲۵
کاهش چشمگیر هزینه استنتاج هوش مصنوعی | گزارش شاخص هوش مصنوعی ۲۰۲۵ استنفورد
منبع – Stanford HAI :مترجم: تیم دکتر دیتا
تاریخ انتشار: آوریل ۲۰۲۵
طبق گزارش شاخص هوش مصنوعی ۲۰۲۵ از مؤسسه هوش مصنوعی انسان‌محور استنفورد (Stanford HAI) هزینه استنتاج هوش مصنوعی برای مدل‌هایی با عملکرد مشابه GPT-3.5 با کاهش بیش از ۲۸۰ برابری روبه‌رو شده است. این تحول یکی از بزرگ‌ترین پیشرفت‌ها در حوزه اقتصاد محاسباتی هوش مصنوعی به شمار می‌رود و می‌تواند مسیر توسعه مدل‌های زبانی را متحول کند.
کاهش چشمگیر هزینه‌ها
بر اساس داده‌های منتشرشده، هزینه استنتاج برای مدل‌هایی با امتیاز ۶۴.۸ در بنچمارک MMLU معادل( GPT-3.5)، از ۲۰ دلار به ازای هر یک میلیون توکن در نوامبر ۲۰۲۲ به تنها ۰.۰۷ دلار در اکتبر ۲۰۲۴ رسیده است. این تغییر معادل ۲۸۵ برابر کاهش هزینه است که در تاریخ یادگیری ماشینی بی‌سابقه محسوب می‌شود.
عوامل اصلی کاهش هزینه استنتاج هوش مصنوعی در سال 2025:
۱. مدل‌های کوچک‌تر و بهینه‌تر
مدل‌هایی مانند Phi-3-mini مایکروسافت با تنها ۳.۸ میلیارد پارامتر، عملکردی نزدیک به مدل‌های بسیار بزرگ‌تر مانند PaLM با ۵۴۰ میلیارد پارامتر ارائه می‌دهند.
۲. کاهش هزینه سخت‌افزار
هزینه سخت‌افزارهای پردازشی به‌طور متوسط سالانه ۳۰٪ کاهش یافته است. نمونه بارز آن، GPU جدید B100 انویدیا است که ۳۳.۸ برابر کارایی انرژی بیشتری نسبت به GPU P100 سال ۲۰۱۶ دارد.
۳. بهبود کارایی انرژی
بهره‌وری انرژی در مراکز داده هوش مصنوعی به‌طور میانگین سالانه ۴۰٪ افزایش یافته که نقش مهمی در مقرون‌به‌صرفه شدن inference دارد.
پیامدهای اقتصادی کاهش هزینه Inference هوش مصنوعی و تأثیرات کلان:
دسترس‌پذیری بیشتر
کاهش هزینه inference موانع ورود به حوزه هوش مصنوعی را کم کرده و امکان استفاده از مدل‌های پیشرفته را برای شرکت‌ها، دانشگاه‌ها و حتی استارتاپ‌ها فراهم کرده است.
سیاست‌گذاری جهانی
کشورها و سازمان‌ها با توجه به مقرون‌به‌صرفه‌تر شدن فناوری، سیاست‌های جدیدی برای استفاده اخلاقی و پایدار از هوش مصنوعی تدوین خواهند کرد.
چالش‌های محیط‌زیستی
افزایش استفاده از مدل‌های بزرگ می‌تواند در مجموع مصرف انرژی جهانی را افزایش دهد، حتی با وجود بهبود راندمان.
زمینه کلی گزارش
گزارش سال ۲۰۲۵ شاخص هوش مصنوعی استنفورد (Stanford AI Index) بر اقتصاد استنتاج، توسعه صنعتی و تأثیرات اجتماعی هوش مصنوعی تمرکز دارد.
– در سال ۲۰۲۴، ۹۰٪ توسعه مدل‌های هوش مصنوعی توسط بخش خصوصی انجام شده است.
– چین با سهم ۲۳.۲٪ در انتشار مقالات و ۶۹.۷٪ در ثبت پتنت‌ها، پیشتاز در نوآوری است.
– ایالات متحده همچنان در پژوهش‌های اثرگذار و تولید دانش بنیادی رتبه اول را دارد.
– محاسبات آموزشی هر پنج ماه دو برابر می‌شود.
– بحران داده‌ها برای سال‌های ۲۰۲۶ تا ۲۰۳۲ پیش‌بینی شده است.
– میزان سرمایه‌گذاری در هوش مصنوعی در سال ۲۰۲۴ به ۱۸۹ میلیارد دلار رسیده است.
دسترسی به گزارش کامل:
نسخه کامل گزارش در وب‌سایت استنفورد HAI: AI Index 2025
نسخه PDF : دانلود مستقیم
جمع‌بندی تیم دکتر دیتا:
کاهش بیش از ۲۸۰ برابری هزینه استنتاج، یک نقطه عطف تاریخی در مسیر توسعه هوش مصنوعی است. این تحول، مدل‌های بزرگ را از انحصار غول‌های فناوری خارج کرده و به‌سمت دموکراتیزه‌سازی هوش مصنوعی حرکت می‌دهد. با این حال، پایداری انرژی، شفافیت داده‌ها و عدالت در دسترسی باید محور سیاست‌گذاری آینده قرار گیرند تا فناوری به شکلی مسئولانه و همگانی رشد کند.
❓ سوالات متداول
- . منظور از هزینه استنتاج هوش مصنوعی چیست؟
هزینه استنتاج (Inference Cost) به میزان منابع و انرژی مورد نیاز برای اجرای مدل هوش مصنوعی در پاسخ به ورودی‌ها گفته می‌شود، نه آموزش مدل.
- . چرا هزینه استنتاج کاهش یافته است؟
به دلیل بهبود طراحی مدل‌ها، افزایش کارایی GPUها و بهینه‌سازی زیرساخت‌های ابری.
- . این کاهش هزینه چه تأثیری بر صنایع دارد؟
باعث می‌شود استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ در کسب‌وکارهای کوچک، آموزش، سلامت و دولت‌ها مقرون‌به‌صرفه‌تر شود.
- . آیا این روند ادامه خواهد داشت؟
با توجه به رشد سریع سخت‌افزار و الگوریتم‌های فشرده‌سازی مدل، انتظار می‌رود هزینه استنتاج در سال‌های آینده نیز کاهش یابد.
برای ارسال نظر لطفا ابتدا وارد حساب کاربری خود شوید. صفحه ورود و ثبت نام