論文の概要: Beyond Benchmarks: The Economics of AI Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.26136v1
• Date: Thu, 30 Oct 2025 04:49:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-31 16:05:09.662109
• Title: Beyond Benchmarks: The Economics of AI Inference
• Title（参考訳）: ベンチマークを超えて - AI推論の経済学
• Authors: Boqin Zhuang, Jiacheng Qiao, Mingqian Liu, Mingxing Yu, Ping Hong, Rui Li, Xiaoxia Song, Xiangjun Xu, Xu Chen, Yaoyao Ma, Yujie Gao,
• Abstract要約: LLM(Large Language Models)の推論コストは,その商業的可能性や普及度を決定する上で重要な要因となっている。 我々は,その限界コスト,スケールの経済,および出力の質を,様々な性能構成で分析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.810270375582137
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The inference cost of Large Language Models (LLMs) has become a critical factor in determining their commercial viability and widespread adoption. This paper introduces a quantitative ``economics of inference'' framework, treating the LLM inference process as a compute-driven intelligent production activity. We analyze its marginal cost, economies of scale, and quality of output under various performance configurations. Based on empirical data from WiNEval-3.0, we construct the first ``LLM Inference Production Frontier,'' revealing three principles: diminishing marginal cost, diminishing returns to scale, and an optimal cost-effectiveness zone. This paper not only provides an economic basis for model deployment decisions but also lays an empirical foundation for the future market-based pricing and optimization of AI inference resources.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)の推論コストは,その商業的可能性や普及度を決定する上で重要な要因となっている。 本稿では,LLM推論プロセスを計算駆動型インテリジェント生産活動として扱う,定量的な「推論の経済学」フレームワークを提案する。 我々は,その限界コスト,スケールの経済,および出力の質を,様々な性能構成で分析する。 WiNEval-3.0の実証データに基づいて,最初の‘LLM推論生産フロンティア’を構築し,限界コストの低減,スケールへのリターンの低減,最適コスト効率ゾーンの3つの原則を明らかにした。 本稿では、モデルデプロイメント決定のための経済基盤を提供するだけでなく、将来の市場ベースの価格設定とAI推論リソースの最適化のための実証的な基盤を提供する。

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