谷歌DeepMind首席執(zhí)行官德米斯·哈薩比斯近日公開表示，將現(xiàn)有AI系統(tǒng)的規(guī)模擴(kuò)展至極限，可能是實現(xiàn)通用人工智能（AGI）的核心路徑。這一觀點引發(fā)了硅谷科技界對"規(guī)模定律"應(yīng)用邊界的持續(xù)討論。作為剛推出Gemini 3模型并獲得業(yè)界認(rèn)可的AI領(lǐng)軍人物，哈薩比斯在上周的學(xué)術(shù)交流中指出："當(dāng)前AI發(fā)展的規(guī)?；M(jìn)程尚未觸及天花板，這項技術(shù)最終可能直接構(gòu)成AGI系統(tǒng)，或成為其關(guān)鍵組成部分。"

通用人工智能（AGI）指具備人類水平認(rèn)知能力的智能系統(tǒng)，能夠理解、學(xué)習(xí)并完成人類可執(zhí)行的各類任務(wù)。盡管全球頂尖科技企業(yè)都在投入資源研發(fā)，但這項技術(shù)至今仍停留在理論階段。支撐當(dāng)前大模型發(fā)展的規(guī)模定律，本質(zhì)是揭示模型參數(shù)規(guī)模、訓(xùn)練數(shù)據(jù)量與計算資源投入之間的量化關(guān)系——通常表現(xiàn)為"參數(shù)規(guī)模越大、訓(xùn)練數(shù)據(jù)越豐富、計算時間越長，模型性能越強(qiáng)"的規(guī)律。

哈薩比斯在闡述技術(shù)路線時也保持審慎態(tài)度。他承認(rèn)單純依賴規(guī)模擴(kuò)展可能推動AI向AGI演進(jìn)，但同時指出："要真正實現(xiàn)突破，或許還需要1-2項關(guān)鍵技術(shù)革新。"這種觀點與部分行業(yè)專家的擔(dān)憂形成呼應(yīng)——隨著公開數(shù)據(jù)資源逐漸耗盡，持續(xù)擴(kuò)大模型規(guī)模將面臨數(shù)據(jù)獲取瓶頸；而建設(shè)超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心帶來的能源消耗與環(huán)境影響，也使訓(xùn)練成本呈指數(shù)級增長。有研究機(jī)構(gòu)測算，當(dāng)前頂尖大模型的訓(xùn)練能耗已相當(dāng)于數(shù)百個家庭的年用電量。

在硅谷的另一極，前meta首席AI科學(xué)家楊立昆（Yann LeCun）公開質(zhì)疑規(guī)模定律的普適性。這位今年4月在新加坡國立大學(xué)演講時直言："多數(shù)真正具有挑戰(zhàn)性的智能問題，無法通過簡單堆砌數(shù)據(jù)和算力解決。"他以人類認(rèn)知機(jī)制為例，強(qiáng)調(diào)視覺感知、物理推理等能力需要特定的認(rèn)知架構(gòu)支撐，而非單純依賴數(shù)據(jù)規(guī)模。這種觀點與其正在研發(fā)的"世界模型"項目密切相關(guān)——該系統(tǒng)試圖通過構(gòu)建三維空間數(shù)據(jù)模型，模擬人類對物理世界的理解方式，形成有別于大語言模型的技術(shù)路徑。

據(jù)知情人士透露，楊立昆離職meta后創(chuàng)立的新公司，將專注于開發(fā)不依賴文本數(shù)據(jù)的空間智能系統(tǒng)。這種技術(shù)路線若取得突破，可能為AGI研發(fā)開辟全新方向。當(dāng)前科技界普遍認(rèn)為，無論規(guī)模擴(kuò)張派還是架構(gòu)創(chuàng)新派，其技術(shù)路線都面臨數(shù)據(jù)質(zhì)量、能源消耗、算力瓶頸等共同挑戰(zhàn)。如何在現(xiàn)有技術(shù)框架下實現(xiàn)質(zhì)變，或通過范式革新突破物理限制，將成為決定AGI發(fā)展進(jìn)程的關(guān)鍵因素。