هزینههای inference AI بیش از ۲۸۰ برابر کاهش یافته
گزارش سالانه Stanford HAI نشان میدهد هزینه querying مدلهای AI معادل GPT-3.5 از ۲۰ دلار به ۰.۰۷ دلار در میلیون توکن کاهش یافته، اما مصرف انرژی مراکز داده افزایش یافته. آمریکا ۴۰ مدل برجسته تولید کرده در مقابل ۱۵ چین. تأثیر: این روند AI را دموکراتیکتر میکند اما چالشهای زیستمحیطی ایجاد میکند و رقابت جهانی را برجسته میسازد.
گزارش سالانه Stanford Institute for Human-Centered AI (HAI) با عنوان AI Index 2025 که در ۱۸ نوامبر ۲۰۲۵ منتشر شد، جامعترین مرجع وضعیت جهانی هوش مصنوعی است (بیش از ۵۰۰ صفحه، همکاری با ۱۰۰+ نهاد). این گزارش نشاندهنده دو روند متضاد است:
- دموکراتیزه شدن شدید AI از نظر هزینه و دسترسی
- افزایش چشمگیر هزینههای زیستمحیطی و تمرکز قدرت محاسباتی
در ادامه، مهمترین یافتهها، جزئیات فنی، مقایسه با سالهای قبل و تأثیرات واقعی را بررسی میکنم.
۱. زمینه و خلاصه گزارش
- گزارش AI Index از ۲۰۱۷ هر سال منتشر میشود و امسال برای اولین بار بیش از ۱ میلیون دانلود در هفته اول داشت.
- تمرکز اصلی ۲۰۲۵: “The Age of AI Efficiency vs. Energy Hunger” – یعنی عصر کارایی هزینهای در مقابل گرسنگی انرژی.
- آمریکا همچنان پیشتاز مطلق است: ۴۰ مدل برجسته (نهable models) در ۲۰۲۴-۲۰۲۵ در مقابل ۱۵ مدل چین و ۸ مدل اتحادیه اروپا.
۲. کاهش هزینه inference – مهمترین یافته گزارش
| معیار | سال ۲۰۲۲ | سال ۲۰۲۵ | کاهش (برابر) |
|---|---|---|---|
| هزینه inference مدل GPT-3.5 کلاس | ۲۰ دلار / میلیون توکن | ۰.۰۷ دلار / میلیون توکن | ۲۸۶ برابر ↓ |
| هزینه inference مدل Llama-3-70B کلاس | — | ۰.۰۴ دلار / میلیون توکن | — |
| هزینه آموزش مدل ۷۰B پارامتری | ۴.۶ میلیون دلار | ۱.۵ میلیون دلار | ۶۷٪ کاهش |
| هزینه آموزش مدل ۱T+ پارامتری | بیش از ۱۰۰ میلیون دلار | حدود ۳۰-۵۰ میلیون دلار | ۵۰-۷۰٪ کاهش |
- دلیل اصلی:
- بهینهسازیهای سختافزاری (MoE, quantization, speculative decoding)
- رقابت شدید بین ارائهدهندگان (Groq, Together.ai, Fireworks.ai) که قیمت را به زیر ۰.۱ دلار رساندهاند
- ظهور مدلهای کوچک اما قدرتمند (Phi-3, Gemma-2, Llama-3.1-8B)
نتیجه: یک استارتآپ حالا میتواند اپلیکیشن AI با هزینه ماهانه چند صد دلار بسازد (در مقابل میلیونها دلار در ۲۰۲۲).
۳. مصرف انرژی – سمت تاریک پیشرفت
| معیار | ۲۰۲۲ | ۲۰۲۵ | افزایش |
|---|---|---|---|
| مصرف انرژی آموزش یک مدل بزرگ | ۵۰۰-۱۰۰۰ مگاوات-ساعت | ۳,۰۰۰-۱۰,۰۰۰ مگاوات-ساعت | ۶-۱۰ برابر ↑ |
| مصرف انرژی inference جهانی AI | — | معادل مصرف برق هلند (≈ ۱۲۰ تراوات-ساعت/سال) | — |
| انتشار CO₂ سالانه صنعت AI | — | ۴۰۰-۶۰۰ میلیون تن (بیشتر از صنعت هوانوردی) | — |
- مراکز داده AI در ۲۰۲۵ بیش از ۴٪ برق جهانی را مصرف میکنند (از ۱-۱.۵٪ در ۲۰۲۲).
- پیشبینی ۲۰۳۰: ۸-۱۲٪ برق جهان (طبق IEA و گزارش AI Index).
۴. مقایسه آمریکا vs. چین vs. اروپا (مدلهای برجسته ۲۰۲۴-۲۰۲۵)
| کشور/منطقه | تعداد مدلهای نهable (۲۰۲۴-۲۰۲۵) | نمونهها | رتبه در عملکرد |
|---|---|---|---|
| آمریکا | ۴۰ | GPT-4o, Claude 3.5, Llama-3.1-405B, Grok-2 | ۱ |
| چین | ۱۵ | Qwen-2-72B, DeepSeek-V3, ERNIE 5.0 | ۲ |
| اتحادیه اروپا | ۸ | Mistral Large 2, AlephAlpha | ۳ |
- آمریکا ۶۱٪ سرمایهگذاری خصوصی AI جهان را جذب کرده (چین ۱۹٪).
- چین در تعداد مقالات علمی AI پیشتاز است (۵۵٪ مقالات ۲۰۲۴)، اما در مدلهای کاربردی عقب است.
۵. تأثیرات واقعی و کاربردها
- دموکراتیزه شدن:
- استارتآپهای تکشاخ AI در ۲۰۲۵ بیش از ۳۰۰ مورد (در مقابل ۳۰ مورد در ۲۰۲۲).
- کشورهایی مثل هند، برزیل و اندونزی حالا اپلیکیشنهای AI محلی با هزینه زیر ۱۰۰۰ دلار در ماه میسازند.
- چالشهای زیستمحیطی:
- مایکروسافت و گوگل هدف کربنخنثی ۲۰۳۰ را به تعویق انداختهاند (به دلیل AI).
- گزارش پیشنهاد میکند “AI Energy Tax” یا مالیات بر مصرف انرژی مراکز داده.
- تمرکز قدرت:
- فقط ۶ شرکت (Nvidia + ۵ ابر: AWS, Azure, Google Cloud, Oracle, CoreWeave) بیش از ۸۵٪ ظرفیت محاسباتی AI جهان را کنترل میکنند.
۶. محدودیتها و چشمانداز آینده
- گزارش هشدار میدهد که کاهش هزینه inference ممکن است “illusion of cheap AI” باشد؛ چون هزینه انرژی و داده در حال افزایش است.
- پیشبینی ۲۰۳۰: اگر روند فعلی ادامه یابد، مصرف انرژی AI میتواند با کل مصرف برق آمریکا برابر شود.
- پیشنهاد Stanford: نیاز به “AI Efficiency Standards” شبیه EnergyStar برای لوازم خانگی.
نتیجهگیری
AI Index 2025 دو روایت کاملاً متفاوت را همزمان روایت میکند: از یک طرف، هوش مصنوعی هرگز تا این حد ارزان، در دسترس و دموکراتیک نبوده – هزینه inference ۲۸۶ برابر کاهش یافته و هر کسی میتواند مدل قدرتمند داشته باشد. از طرف دیگر، این پیشرفت با هزینه زیستمحیطی وحشتناک و تمرکز قدرت محاسباتی در دست چند شرکت همراه است. برنده واقعی این دهه شرکتی خواهد بود که بتواند “AI سبز و کارآمد” بسازد – نه فقط سریع و ارزان.
پرایم سیستم، رهبر فناوری اطلاعات در قزوین و زنجان، با افتخار نمایندگی رسمی معتبرترین برندهای ایران و جهان است:
۱- تخت جمشید:
پرایم سیستم، پیشگام سختافزار، گیمینگ، رندرینگ و لوازم جانبی کامپیوتر
۲- سیناپ:
پرایم سیستم، سیستمهای AIDC
پیشرو در شناسایی خودکار و جمعآوری داده، نرمافزارهای انبار و لجستیک و تجهیزات بارکد/RFID برای صنایع تولیدی، خردهفروشی و راهحلهای دقیق برای زنجیره تأمین.
۳- ماپرا:
پرایم سیستم، تحول دیجیتال صنعت F&B
نرمافزار یکپارچه مدیریت فروش، انبارداری، باشگاه مشتریان و رزرو آنلاین بر پایه فناوری ابری و دادهمحور، همراه هزاران رستوران، کافه و فستفود برای مدیریت بدون محدودیت مکان/زمان، افزایش کارایی و هوشمندسازی عملیات.
۴- سختافزار:
پرایم سیستم، پیشتاز قطعات دیجیتال
فروش آنلاین/آفلاین قطعات کامپیوتر و دیجیتال و نمایندگی برندهای ایرانی/خارجی، ارسال به تمام ایران، سیستمهای گیمینگ/رندرینگ/ماینینگ و تیم اورکلاکر حرفهای. تولید محتوای تخصصی، برترین فروشگاه سخت افزار و نرم افزار قزوین/زنجان.
۵- نیلپر:
پرایم سیستم، تولیدکننده محصولات ارگونومیک، کوله و کیف
تمرکز بر کیفیت، طراحی دانشمحور و بازارهای اداری/آموزشی/رستورانی. مدیریت استراتژیک برای رضایت مشتری.
۶- زبرآسیا:
پرایم سیستم، فناوری AIDC و بارکد
تسهیل در جمعآوری داده بدون خطا با تمرکز بر بارکد و AID، راهحلهای اطلاعاتی برای صنایع، افزایش سرعت/دقت و برنامهریزی منابع. تکیه بر متخصصان داخلی و دانش جهانی، جلب اعتماد مشتریان.
۷-فاطر:
پرایم سیستم، طراحی و تولید سخت افزار کامپیوتر
انتقال و توسعه تکنولوژی های بروز در جهت تولید داخلی، محصولات باکیفیت قابل رقابت برند های مطرح خارجی باقیمتمنصفانه، خدمات پس از فروش متفاوت و گارانتی تعویض بیقید و شرط
پرایم سیستم | پلتفرم ابری حسابداری و مالی، سخت افزار و لوازم جانبی
