Scaling Law：AI模型扩展的核心驱动力
Scaling Law（规模定律）是人工智能领域的重要理论，它揭示了模型性能随着数据量、算力和模型规模的增长而提升的规律。近年来，从OpenAI的GPT系列到DeepSeek的开源模型，Scaling Law的应用不断推动着AI技术的突破。
模型扩展的两条路径
OpenAI在GPT-4.5的发布中，明确了两条模型扩展的路径：
1. 预训练扩展（Pretraining Scaling）：通过增加数据、算力和模型规模，提升模型的泛化能力。GPT-3.5、GPT-4和GPT-4.5均沿用了这一路径。
2. 推理扩展（Reasoning Scaling）：通过提升模型的推理能力，使其在复杂任务中表现更优。OpenAI的o1和o3-mini模型便是这一路径的代表。
算力需求：AI扩展的底层支撑
随着模型规模的扩大，算力需求也呈指数级增长。DeepSeek的开源模型在降低算力成本方面做出了重要尝试：
– 低成本高性能：DeepSeek通过模型压缩、稀疏计算等技术，验证了低算力成本复现高性能模型的可行性。
– 算力市场洗牌：DeepSeek的出圈推动了国产算力生态的整合，短期内解决了部分智算中心算力闲置的问题。
算力需求的长期趋势
尽管短期算力洗牌为行业带来了机会，但长期来看，算力短缺仍是主要挑战：
– 推理算力占比提升：IDC数据显示，2024年中国智能算力规模达725.3百亿亿次/秒，其中推理算力占比将上升至72.6%。
– 超级应用的算力需求：以DeepSeek为例，10亿级别DAU应用全面普及后，推理算力需求将达28万张H20 GPU。
AI应用的未来：从技术突破到场景落地
Scaling Law不仅推动了模型技术的演进，也为AI在各行业的应用打开了新空间。以下是AI应用的三大前沿趋势：
1. 超自然人机交互：如吉利与千里科技合作的“AI+车”战略，致力于打造超级自然的用户交互界面。
2. 自动驾驶与自动执行：基于强大的VLA和世界模型能力，未来汽车将趋向于机器人化。
3. 车联网大模型升维：在“车+云”体系下，AI将孵化更多场景化应用。
英伟达的贡献：降低计算边际成本
英伟达在降低AI计算成本方面发挥了关键作用：
– Blackwell芯片的大规模生产：2025财年英伟达营收达1304.97亿美元，同比增长114%，Blackwell芯片的需求旺盛。
– 推动AI普及：黄仁勋表示，DeepSeek的开源模型加速了AI的普及，本质上利好AI市场。
结语
Scaling Law正在重塑AI技术的未来。从模型扩展的路径选择到算力需求的长期趋势，AI行业面临着前所未有的机遇与挑战。随着技术的不断突破和应用场景的落地，AI将成为推动社会进步的重要力量。未来，如何在Scaling Law的框架下优化算力效率、降低计算成本，将是行业持续探索的方向。
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