AI の価格低下はハードウェアではなくソフトウェアの物語である

なぜモデル推論のコストは低下しているのか？どうやって今後月額 2,000 ドル以上になるはずだった AI エージェントの請求額をほぼゼロまで下げられたのか。そして、なぜ汎用ハードウェア上のローカルモデルがほとんどの人にとって「十分すぎるほど」に機能する可能性があるのか。 ここには互いに直接影響し合う二つのマクロトレンドがあります。 第一に、**私が以前にも言及した通り、AI 推論のコストは年間 70〜90% のペースで低下しています。** Guido Appenzeller は、「コストが 3 年間で 1,000 分の 1 に低下した」という彼の最初の観察を通じて、この現象を「[LLMflation](https://a16z.com/llmflation-llm-inference-cost/)」という用語で名付けました。私が何度言っても、そしてどれだけ多くの賢明な観測者が指摘しても、AI はむしろ高くなっているように*感じられる*ため、この事実は依然としてほとんどの人を驚かせます。 その理由は、コストが低下しているのは*同じ容量*（同一モデル、同一クエリ）に対してであり、私たちが使用しているものは常に拡大されているからです（より大きなモデル、より高価なクエリ）。これは、Moore の法則（LLMflation よりも遅いですが）にもかかわらずコンピューターが 0.0000