মেশিন লার্নিং বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করার খরচ বছরে বছরে অনেক গুণ কমছে, মন্দগতির কোনো চিহ্ন নেই। আশা করা হচ্ছে LLM সর্বব্যাপী অবকাঠামো হয়ে যাবে, ৩‑৬ বছরে কমোডিটি হার্ডওয়্যারে স্থানীয়ভাবে চলবে। প্রমাণ রয়েছে GPT‑6 Astra এর মতো মালিকানাধীন মডেল এবং GLM‑5.3‑flash এর মতো ওপেন-ওয়েট মডেল, সেইসাথে Muse Glimmer এবং Qwen3 Coder এর মতো স্থানীয় মডেল। GPU পাওয়ার দক্ষতা একটি লগারিদমিক বক্রতা অনুসরণ করে, প্রায় প্রতি দু বছরে দ্বিগুণ হয় — ঐতিহাসিক Moore's Law লাভের সমান। মডেল মূল্য নির্ধারণ প্রতি টোকেন, কিন্তু টাস্ক-স্তরের খরচ तीক্ষ্ণভাবে কমছে; ২০২৬ সালের প্যারেটো ফ্রন্টিয়ার সস্তা, কম বুদ্ধিমান বিকল্প থেকে ব্যয়বহুল, উচ্চ-Презেন্টেশন বিকল্প পর্যন্ত মডেল দেখায়। ইনফারেন্স ইঞ্জিন দ্রুত উন্নত হচ্ছে, বছরে ১০‑৫০% লাভ দিচ্ছে। টোকেন খরচ নগণ্য হলে, গুণগত এবং অ্যাক্সেস AI গ্রহণের নতুন সীমাবদ্ধ কারণ হিসেবে উভরে আসছে।