De prijzen van AI-modellen zijn in drie jaar ongeveer evenveel gedaald als pc-prijzen over vijftien jaar, volgens Goldman Sachs-data die wordt uitgelicht in een recente analyse van durfkapitaalfonds a16z. De vergelijking suggereert dat de AI-industrie een generatie van technologisch gedreven deflatie comprimeert in één productcyclus, een prijstempo dat weinig delen van de technologiesector hebben evenaard.

De cijfers achter de ineenstorting

De analyse van a16z volgt de prijzen van grote taalmodellen (LLM's) tegen een basisindex die in maart 2023 op 100 werd gesteld. In september 2026 was de index gedaald naar ongeveer 5, een daling van circa 95% in drieënhalf jaar. Anders gezegd: een dienst die aan het begin van de periode een dollar kostte, kost nu ongeveer vijf cent.

De benchmark die voor de vergelijking wordt gebruikt, is de prijsindex voor persoonlijke consumptie-uitgaven (PCE) voor computers. Volgens de analyse hadden computers prijzen van ongeveer vijftien jaar nodig om met een vergelijkbaar bedrag te dalen een daling die plaatsvond tijdens de investeringsgolf in informatie- en communicatietechnologie (ICT) die begin jaren tachtig begon. Die referentieperiode is belangrijk: zij omvat de periode waarin computers zich ontwikkelden van gespecialiseerde bedrijf apparatuur tot mainstream op kantoren en in huishoudens.

De analyse schrijft het snelle tempo van de prijzdaling van AI toe aan drie krachten: intense concurrentie tussen modelontwikkelaars, toenemende efficiëntie van propriëtaire modellen en de komst van goedkopere open-sourcealternatieven.

Tokenprijzen vertellen hetzelfde verhaal, alleen luider

Een aparte maatwijst in dezelfde richting. De Silicon Data LLM Token Expenditure Index meet hoeveel kopers uitgeven per miljoen tokens. In augustus 2026 bereikte de index een recordlaagte van $0,97 per miljoen tokens, een daling van 29% ten opzichte van juli. De meting liet de index ook ruim 50% onder zijn piek van ongeveer $2,05 uit mei 2026 staan. Omdat de maatwerker de gerealiseerde uitgaven volgt in plaats van de genoteerde tarieven, weerspiegelt deze wat kopers in de praktijk daadwerkelijk betalen.

Wat goedkopere AI betekent voor de bedrijven die het bouwen

Het overcapaciteitsrisico treft de grootste uitgevers het zwaarst. Meta, Microsoft, Amazon en Alphabet racen om zich aan te passen nu de economie van AI onder hun voeten verschuift.

De waarschuwing van Goldman komt hierop neer: als het computeraanbod de vraag overtreft, kunnen de marges onder druk komen. De duurzaamheid van die infrastructuurinvesteringen kan serieuze vragen oproepen, tenzij de vraag het aanbod inhaalt. Dat gat tussen vraag en aanbod is de variabele om in de gaten te houden nu capaciteitsplannen worden uitgerold en maandelijkse prijsmetingen binnen blijven komen.

Voor kopers van AI-diensten is de trend vrijwel volledig gunstig geweest. Kosten die er in maart 2023 absurd laag zouden hebben uitgezien, zijn nu standaard, en de Silicon Data-index suggereert dat de daling nog niet is gestopt.