Un informe de Epoch AI, publicado por Emberson y Roodman, revela que el coste de alcanzar un nivel específico de rendimiento en inteligencia artificial ha descendido un promedio del 47% por trimestre durante los últimos tres años. Esta tasa de reducción equivale a una caída de 13 veces cada año, una velocidad superior a la de cualquier otra tecnología transformadora registrada en la historia. El estudio destaca que la reducción no se debe únicamente a modelos más inteligentes, sino también a una drástica disminución en el gasto de inferencia necesario para ejecutarlos. Como ejemplo concreto, el modelo OpenAI o3 costaba aproximadamente 0,30 dólares por pregunta para obtener un 75% en la prueba GPQA Diamond en enero de 2025, mientras que GPT-5.6 Luna logró un puntaje similar por solo 0,0004 dólares a mediados de 2026. Esta diferencia representa una reducción de 725 veces en menos de 18 meses. Esta tendencia tiene implicaciones significativas para la industria, ya que los modelos de frontera no solo superan a los anteriores en capacidad, sino que también se vuelven rápidamente más económicos de ejecutar. Este factor reduce la percepción de la amenaza que suponen los modelos de código abierto, ya que la brecha de rendimiento se cierra no solo por la superioridad técnica, sino también por la eficiencia de costes, haciendo que la inteligencia artificial sea más accesible y competitiva en el mercado.
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