財聯(lián)社12月8日訊（編輯 卞純）眼下，全球科技巨頭正爭相砸重金搭建超大規(guī)?；A設施，他們信奉“大力出奇跡”，相信更多的資金投入將讓他們在人工智能（AI）競賽中立于潮頭。

在此背景下，硅谷正掀起一場論戰(zhàn)：“規(guī)模定律” （scaling laws）究竟能將AI技術推向何方？

谷歌旗下AI研究公司DeepMind的首席執(zhí)行官Demis Hassabis日前明確表達了他在這一問題上的立場。DeepMind近日發(fā)布了Gemini 3 AI大模型，并收獲了廣泛好評。

上周，Hassabis在舊金山舉辦的一場人工智能峰會上表示：“就當前系統(tǒng)的規(guī)?；l(fā)展而言，我們必須將其推向極致，因為這最終將成為通用人工智能（AGI）系統(tǒng)的關鍵組成部分，甚至有可能構成整個通用人工智能系統(tǒng)”。

通用人工智能（AGI）目前仍停留在理論層面，是一種具備與人類同等推理能力的人工智能。AGI是所有頭部人工智能企業(yè)競逐的終極目標，正因如此，企業(yè)才會在基礎設施與人才領域投入巨額資金。

而AI規(guī)模定律的核心邏輯是：向AI模型投喂的數(shù)據(jù)越多、投入的算力越大，模型的智能水平就越高。

Hassabis認為，僅靠規(guī)模定律或許就能讓整個行業(yè)實現(xiàn)AGI，但他同時也猜測：要實現(xiàn)這一目標，可能還需要一到兩項其它技術突破。

單純依賴規(guī)?；嬖诿黠@瓶頸。一方面，公開可用的數(shù)據(jù)量是有限的；另一方面，增加算力意味著要建設更多數(shù)據(jù)中心，這不僅成本高昂，還對環(huán)境造成巨大壓力。

一些AI觀察人士還擔心，大模型背后的AI公司在規(guī)?；矫娴木揞~投入將顯示出回報遞減的趨勢。

包括Meta首席人工智能科學家楊立昆在內的一些科技大佬認為，AI行業(yè)不能只靠規(guī)模定律，需要探索另一條發(fā)展路徑。楊立昆最近宣布，他將離開Meta并創(chuàng)立一家AI公司。

楊立昆今年 4 月在新加坡國立大學（NUS）表示：“大多數(shù)真正有趣的問題在規(guī)模定律下表現(xiàn)得都極其糟糕，你不能想當然地認為，更多的數(shù)據(jù)和更多的算力就意味著更智能的人工智能”。

作為ChatGPT的核心締造者，OpenAI聯(lián)合創(chuàng)始人、前首席科學家伊爾亞·蘇茨克維（Ilya Sutskever）近日也挑戰(zhàn)了規(guī)?；赡苁茿I進步的關鍵路線圖的傳統(tǒng)觀點。

他表示，AI行業(yè)應告別簡單的“規(guī)模化”堆積，重新回歸到注重底層創(chuàng)新的“研究時代”。