Epoch AI 分析：谁最容易受到芯片供应冲击？

Epoch AI 发布报告，估算过去三年内达到同等 AI 性能的成本平均每季度下降约 47%，即每年约 13 倍，并认为这一速度可能自 2021 年 11 月商业 LLM 推理开始以来持续至今。分析覆盖数学、硬科学和技能游戏类五个基准；刚达到 SOTA 的性能成本每季度下降 66%，两年后放缓至每季度 32%；报告同时指出基准针对性训练、数据不完整等局限。数据与代码在 GitHub 上公开。

Epoch AI 分析海关数据发现，2024 年 4 月至 2025 年 6 月中国记录了 37.5 亿美元、均价约 10.6 万美元/台的马来西亚原产服务器进口，价格水平更符合 AI 服务器而非普通服务器。

Epoch AI 测量四款模型的首 token 延迟（TTFT）随上下文长度的缩放，发现 GPT-5.6 Terra 和 Sol 呈明显二次曲线，Claude Sonnet 5 接近线性，Opus 5 噪声较大但仍接近线性。

Epoch AI 报告估计华为 2026 年将生产约 150 万颗 Ascend 芯片，折合 88 万 H100e，不足 Nvidia 算力产出的 4%，芯片性能落后 Nvidia 三到四年，单芯片纸面差距明年扩至约 17.5 倍。

Epoch AI 发布 FrontierMath Erdős 基准，由 erdosproblems.com 创建者 Thomas Bloom 挑选 68 道截至 2026 年 8 月仍未解决的、兼具重要性与难度的 Erdős 问题，用 Lean 形式化验证（50 题来自 Google Formal Conjectures 项目），代码开源，每题默认推理预算 $300。

Epoch AI 报告指出，Nvidia 等无厂芯片设计商在美国设计、在海外制造并销售的芯片，因货物不越境、IP 也无交易记录，其价值增值几乎完全未被计入美国 GDP。

Epoch AI 估算 2023 年 Q1 至 2025 年 Q4 每季度购买的 AI 芯片综合性价比，从约 5.6×10^11 升至约 1.4×10^12 bit-operations per second per dollar（2025 年不变美元），指数拟合平均每年增长约 49%（90% CI：36%-66%），倍增时间 1.7 年。

Epoch AI 对公开征集题目的知识型基准 Humanity's Last Exam 进行审计，按 8 个类别随机抽样 48 题，发现 22 题（46%）存在会实质改变准确率的错误，将该基准判定为 Flawed。其中 12 题按题面本就无法正确作答，10 题可能产生误判正确答案为错或错误答案为对的情况；其余 26 题答案正确，审计方法与错误明细已在原文公开。

Epoch AI 分析 cve.org 数据发现，2026 年 6 月 21 家知名机构披露的高危及严重 CVE 约 1，550 个，7 月达约 2，500 个，约为 Claude Mythos Preview 发布前月度纪录（约 490 个）的 5 倍。

Epoch AI 推出 EBR-Bench，让 AI 系统反复游玩复杂桌游 Earthborne Rangers（10 或 30 次通关）以测试从经验中学习的能力，结果显示几乎没有现场学习的证据。