AIコストは280分の1に低下、しかし昨年の有害インシデントは56%増加 — スタンフォード2025 AIレポートは中国と米国を強調…

スタンフォード大学の2025年AIインデックスレポートによると、ハイエンドAI法学修士課程の費用は、わずか18ヶ月で100万トークンあたり20ドルから0.07ドルへと急落しました。世界のAI情勢を概観したスタンフォード大学の年次レポートは、より責任あるAIガードレールの必要性と、米国と中国の新興AI技術間の競争の激化についても報告しています。

スタンフォード大学人間中心AI研究所（HAI）は、2017年から毎年AIインデックスレポートを発行しており、最近のレポートは世界各国政府によって定期的に引用されています。HAIはAIの多様な側面に関するデータを収集・整理し、市場への投資、AI技術が最も活用されている分野と方法、そして最も不足している分野を調査しています。今年のレポートは、2024年までのAIの成長に関する真摯な洞察を提供し、今後のAIの方向性を予測しています。

AIコストは低下…そして上昇

人工知能（AI）モデルは、ここ1年で利用コストが大幅に低下しましたが、同時に学習コストも上昇しました。この矛盾は、HAIが本調査に添付した分かりやすいグラフからも明らかです。大手企業が主力モデルへの投資を膨らませる一方で、同じモデルの運用コストとクエリコストは大幅に低下しているのです。

OpenAI、Meta、Googleはいずれも、主力言語モデルへの投資額を目に見える形で増加させています。平均すると、各社は最新の主力AIモデルのトレーニングに、前モデルのトレーニング費用の28倍を費やしました（Metaの300万ドルから1億7000万ドルへの増加が最大でした）。MistralやxAIといった比較的新しい企業も、多額の投資を投じてこの分野に参入しています。Grok-2のトレーニング費用は推定1億700万ドルです。

これらのLLMの学習コストも、すぐに下がる気配はありません。2月に一般公開されたxAIのGrok-3は、Grok-2の学習に10倍のGPUを使用したとされています。Grok-3の公式価格は発表されていませんが、完成には10億ドル以上の費用がかかった可能性があります。

コンピュータプログラムを訓練するためのこれらの数字が天文学的に思えるなら、それはまさにその通りです。これらの1兆ドル規模の企業が次世代AIに数千億ドルを投資する一方で、GPT-3.5の性能に到達するためのコストは縮小しています。HAIの定義ではGPT-3.5レベルの性能（精度は64.8%）でモデルを推論するためのコストは、2022年11月から2024年10月の間に280分の1にまで低下しました。

小規模AIモデルのハードウェアおよび運用コストの低下が、この価格下落に大きく貢献しました。エンタープライズAIハードウェアのコストは昨年30%下落し、新しいハードウェアはエネルギー効率も40%向上しました。企業は主力モデルのトレーニングに毎年ますます多くの費用を投じ続けると予想されますが、GPT-3.5のパフォーマンスに満足している一般的なユーザーは、コストがますます低下していくことに気づくでしょう。

中国は米国の優位性に追いついている

米国は、AI技術が主流に躍進して以来、AI分野への投資額と実績において世界最高を誇ってきました。しかし、中国もAI競争で僅差で追っています。業界ベンチマークテストにおいて、米国と中国の法学修士課程（LLM）の成績はますます拮抗しています。

上のグラフが示すように、LMSYS Chatbot Arenaでのブラインドテスト投票では、米国の最優秀モデルは中国のチャンピオンをわずか1.70%上回りました。主要ベンチマークであるMMLUとHumanEvalの結果も互角の結果に近づきつつあり、米国は依然としてわずかにリードを保っています。

米国は質では劣るものの、量では依然として中国を圧倒している。HAIが発表した注目度の高いAIモデルのコレクションでは、2024年注目の法学修士課程（LLM）のうち40件を米国が占め、圧倒的なリードを奪った。中国は15件で大きく後れを取り、ヨーロッパ全体ではわずか3件しか占めていない。

有害なAIインシデント

HAIの「責任あるAI」に関する章は、AIの利用に伴うリスクがゼロではないという現実を、より鮮明に描いています。有害なAIインシデントに関する情報収集に特化した非営利研究機関であるAIインシデントデータベース（AIID）は、2024年に有害なAIインシデントが憂慮すべきほど増加したと報告しています。2024年には233件の有害または危険なインシデントがAIIDに報告され、2023年の約150件、2022年の約100件を上回りました。

2024年に発生した最も深刻なインシデントの一部は、HAIの第3章全文に掲載されています。これらのインシデントには、盗難防止AIによって万引き犯と疑われる買い物客の偽ID、ディープフェイクポルノ、自傷行為を含む有害行動を促すチャットボットの事例などが含まれています。注目すべきは、AIインシデントが発生した場合、責任を認めるAI企業がほとんどなく、上記のインシデントのいくつかは、関係企業が謝罪や賠償を拒否する結果に至っていることです。

その他の洞察

HAIの2025年AIインデックス全文は、スタンフォードHAIのウェブサイトでご覧いただけます。8章からなるこの調査は、ここで網羅できる範囲をはるかに超える広範な内容を網羅しており、読むには膨大な時間が必要です。AIを取り巻く環境はかつてないほど広範かつ多岐にわたり、現状を揺るがす恐れのある最近の関税措置は、まだ黎明期にあるAI業界にとって大きな脅威となっています。AI技術の未来はまだ未知数ですが、今後数年間で、トレーニングと応用における安全性と責任がより重要な関心事となることを期待しています。

サニー・グリムはTom's Hardwareの寄稿ライターです。2017年からコンピューターの組み立てと分解に携わり、Tom'sの常駐若手ライターとして活躍しています。APUからRGBまで、サニーは最新のテクノロジーニュースを網羅しています。