機械学習インテリジェンスを使用するコストは、毎年桁違いに減少しており、減速の兆しはありません。LLMは3〜6年以内にコモディティハードウェア上でローカルに実行される、至る所に存在するインフラストラクチャになると予想されています。証拠には、GPT‑6 Astra のような独自モデルや GLM‑5.3‑flash のようなオープンウェイトモデル、さらに Muse Glimmer や Qwen3 Coder のようなローカルモデルが含まれます。GPUの電力効率は対数曲線に従い、約2年ごとに倍増します — これは歴史的な ムーアの法則 の利益と比較できます。モデルの価格設定はトークン単位ですが、タスクレベルのコストは急激に低下しています。2026年のパレートフロンティアは、安価で知能が低いオプションから高価で高性能なオプションまで、モデルが幅広く存在することを示しています。推論エンジンは急速に改善しており、年間10〜50%の向上をもたらしています。トークンコストが無視できるレベルになるにつれ、品質とアクセスがAI採用の新たな制約要因として浮上しています。