Die Kosten für die Nutzung von Machine-Learning-Intelligenz sinken jedes Jahr um mehrere Größenordnungen, ohne Anzeichen einer Verlangsamung. LLMs werden voraussichtlich zu allgegenwärtiger Infrastruktur, die innerhalb von 3‑6 Jahren auf Standard-Hardware lokal läuft. Beweise umfassen proprietäre Modelle wie GPT‑6 Astra und Open-Weight-Modelle wie GLM‑5.3‑flash sowie lokale Modelle wie Muse Glimmer und Qwen3 Coder.

Die GPU-Energieeffizienz folgt einer logarithmischen Kurve und verdoppelt sich etwa alle zwei Jahre — vergleichbar mit historischen Gewinnen des Moore's Law. Die Modellpreise sind pro Token, aber die Aufgabenkosten sinken drastisch; die Pareto-Grenze 2026 zeigt Modelle von günstigen, weniger intelligenten Optionen bis zu teuren, hochleistungsfähigen. Inferenz-Engines verbessern sich rasant und liefern 10‑50% jährliche Zuwächse.

Da Token-Kosten vernachlässigbar werden, treten Qualität und Zugang als neue begrenzende Faktoren für die KI-Einführung hervor.