近期，Arc Prize Foundation对OpenAI的o3人工智能模型在ARC-AGI基准测试中的成本估算进行了大幅度调整。这一变化颠覆了此前关于o3模型运行成本相对较低的认知。
回顾去年12月，OpenAI携手ARC-AGI开发者，隆重推出了o3模型，并展示了其在解决复杂难题上的卓越能力。然而，时隔数月，成本估算却出现了戏剧性的转折。据Arc Prize Foundation最新估算，o3模型中性能最优的配置——o3 high，在解决单个ARC-AGI问题上的成本可能飙升至约3万美元（折合人民币约21.8万元），而先前的预估仅为3000美元（折合人民币约2.18万元）。
这一成本估算的大幅上调，无疑揭示了当前顶尖AI模型在执行特定任务时可能遭遇的高昂经济负担。尽管OpenAI尚未公布o3模型的定价信息，也未正式推出该模型，但Arc Prize Foundation认为，可以参考OpenAI目前最昂贵的o1-pro模型的定价情况。
“我们认为o1-pro更接近o3真实成本的比较对象，因为两者在测试中所使用的计算量颇为接近。”Arc Prize Foundation联合创始人迈克·库诺在接受采访时坦言，“但这终究只是一个参考值，我们在排行榜上仍将o3标记为预览版，以体现官方定价公布前的不确定性。”
o3 high的高昂成本并非空穴来风。据Arc Prize Foundation透露，在处理ARC-AGI任务时，o3 high所使用的计算资源是o3模型中计算量最低的o3 low配置的172倍。如此庞大的计算资源消耗，无疑推高了o3 high的成本。
OpenAI计划为面向企业客户的高端定制服务收取高额费用的传闻也由来已久。有报道称，该公司或将每月收取高达2万美元（折合人民币约14.5万元）的费用，为企业提供诸如软件开发人员代理等专业AI“代理”服务。
尽管有人认为，即便是最昂贵的AI模型，其成本也远低于人类承包商或员工的薪酬，但AI研究员托比·奥德在X网站上的一篇文章中提出质疑，指出这些模型的效率或许并不如预期。例如，o3 high在ARC-AGI测试中，需尝试1024次才能达到最佳表现。
随着AI技术的持续进步和商业化的不断加速，如何在确保模型高性能的同时，有效控制成本，已成为行业亟待解决的重要课题。
