AI エージェントのコストも指数関数的に上昇しているのか？（2025）

本記事は、AIエージェントの能力向上と経済性に関する根本的な問いかけです。METR（Evals and Alignment Search）の研究データに基づき、AIエージェントが実行可能なタスクの複雑性と継続時間が過去7年間で指数関数的に成長していることが示されています。

GPT-2の時代には限定的なソフトウェアエンジニアリングタスクのみが可能でしたが、現在のより高度なモデルはより長く複雑なタスクシーケンスを実行できるようになりました。しかし、この記事の中心的な問題は、能力の指数関数的成長に対して、実行コストがどのように変化しているのかという点です。

コスト効率性の向上、スケーリング則、モデル最適化などにより相対的コストが低下しているのか、それとも絶対コストが上昇し続けているのかは、AI企業の事業持続可能性、ユーザーの負担コスト、そしてAI技術の実用化速度に直結する重要な問題となります。業界全体の競争力、オープンモデルと商用モデルの価格戦略の相違も、この経済的展開に大きな影響を与える要因です。