Scaling Law没死，它只是换了个活法

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（来源：硅星人）

作者 ｜ 周一笑

邮箱 ｜ zhouyixiao@pingwest.com

Scaling Law撞墙了，这话AI圈已经听了一年多。

从Gary Marcus的减收益批评，到坊间关于 OpenAI下一代模型“Orion” 进展不顺的传闻，再到 GPT-5 发布时不少人感到“并不惊艳”。进步是有的，但没有那种让人眼前一亮的跃升。连 Ilya 都说，我们正从扩展时代回到研究时代。大力出奇迹的配方，似乎真的到头了。

然后Gemini 3来了。Gemini 3 不只是变强，而是跨越了过去两年 Google 所有被批评的点，第一次在全面维度，能力、推理、速度、成本、生态，真正追上和整体超越 OpenAI。看不到任何墙。

关键是，Gemini 3不是靠换一套全新架构做到的。Google说，突破来自预训练和后训练两个阶段的配方升级。具体怎么升级的，外界只能猜测，也许是Google积累了25年的独家数据终于派上用场，也许是找到了处理数据的新技术。但不管原因是什么，Google愿意公开说"预训练仍有改进空间"，这本身就是一个信号：Scaling的两条主线：预训练和后训练，都还没走到头。

大模型训练变成了“重资产游戏”

Gemini联合负责人Oriol Vinyals说得更直接：2.5到3.0之间的性能跃迁是他们见过最大的一次，“看不到任何墙”。

同一时间，马斯克的xAI宣布其超算集群Colossus已扩展到20万块GPU，目标是100万块。OpenAI、Anthropic、微软也在砸下数千亿美元扩建数据中心。

如果Scaling Law真的死了，这些人在赌什么？

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墙不存在

先看最直接的证据。

Gemini 3证明了算法改进遇上更好的算力，预训练Scaling依然有效。前DeepMind的研究科学家Oriol Vinyals把Gemini 3的提升归功于预训练和后训练的双重改进，不是换了一套全新的方法论，而是把现有方法做得更好，换句话说，不是Scaling不行了，是之前的方法还不够好。

黄仁勋提出了一个更系统的框架：现在有三条Scaling曲线同时在起作用，预训练Scaling、后训练Scaling、以及推理时Scaling（test-time compute）。传统的预训练Scaling是用更多数据和算力训练更大的模型；后训练Scaling是通过RLHF、DPO等技术在训练后继续优化；推理时Scaling则是让模型在回答问题时花更多时间“思考”，比如OpenAI的o1系列。

Sam Altman在2025年初的博客里写得更直白。他说，模型的智能水平大致等于用于训练和运行它的资源的对数。这听起来像是坏消息，但反过来理解，只要你愿意持续投入，模型就会持续变好。曲线没有弯曲，只是斜率需要用对数坐标来理解。

Google DeepMind的CEO Demis Hassabis态度同样明确。他在一次公开活动上说，现有系统的扩展必须推到极限，因为它至少会是最终AGI系统的关键组成部分，甚至可能就是全部。

如果Scaling Law真的撞墙了，你很难解释为什么整个行业还在以前所未有的速度往里砸钱。这些人在赌什么？即使退一步说，算力可以用于推理而非训练，但这种规模的投入也需要模型能力的持续提升来支撑，否则推理什么呢，一个能力停滞的模型，值得为它建造价值万亿美元的基础设施吗？

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他们吵的不是同一件事

不过，如果你仔细听各方的表态，会发现一个有意思的现象，大家嘴里说的Scaling Law，可能根本不是同一个东西。

传统意义上的Scaling Law很简单：更多数据、更大模型、更多算力，等于更强性能。这是2020年OpenAI那篇著名论文确立的范式，也是过去几年大模型竞赛的底层逻辑。如果你说的是这条曲线，那确实在放缓。数据快被用完了，单纯堆参数的边际收益在下降，这是事实。

但现在行业里讨论的Scaling，早就不只是这一个维度了。

黄仁勋提出的三阶段框架就是一个例子。预训练是第一阶段，相当于让模型上大学，获取广泛的基础知识。后训练是第二阶段，相当于读研，针对特定领域深造。测试时计算是第三阶段，相当于让模型在回答问题之前先想一想，而不是脱口而出。o1、DeepSeek-R1这些推理模型的出现，本质上就是在第三阶段做文章。

还有一个更有意思的视角，来自IBM的一档播客Mixture of Experts。几位嘉宾讨论Gemini 3的时候提出了一个观点：我们是不是应该把它叫做Scaling Experimentation Law，而不是Scaling Law？他们的意思是，算力增加的真正作用，不是直接转化成智能，而是让研究人员能够更快地跑实验、试错、迭代。更多的算力等于更快的实验速度，等于更好的算法，最终等于更强的模型。这才是Scaling的真正含义。所以哪怕继续Scale的收益下降，头部公司也有不能不跟的博弈压力。

从这个角度看，Ilya Sutskever说的回归研究时代，和其他人说的Scaling Law没死，其实并不矛盾。Ilya的意思是，那个简单粗暴的配方用完了，不能再指望光靠堆资源就能出奇迹。但他从来没说算力不重要，他说的是我们带着大型计算机回到了研究时代。算力是前提，但不再是唯一的变量。

当然，Ilya的表态也不能完全当作纯粹的技术判断来听。他现在在做Safe Superintelligence，走的是少商业化、重基础研究的路线。说扩展时代结束、研究时代回归，某种程度上也是在为自己的新公司找一个差异化的叙事。

所以，与其问Scaling死没死，不如问，哪条曲线在放缓、哪条曲线在加速。

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各方立场

说到立场和利益，这场争论里每个人的位置其实都很清楚。

英伟达是最明显的。无论Scaling Law怎么演变，无论你是堆预训练、堆后训练还是堆推理，都需要GPU。三条曲线变成一条还是十条，对他来说没区别，只要大家还在Scaling，他就是卖铲子的那个人。所以他当然要说没死，而且要说还有三条。

OpenAI、Google、Anthropic这些模型公司也是一样。他们正在建造或者规划中的数据中心，投资规模是百亿甚至千亿美元级别的。这些钱已经花出去了，或者已经承诺出去了。这时候说Scaling Law失效，相当于说自己在做一笔糟糕的投资。从公司利益的角度，他们必须相信，也必须让投资人相信，Scaling仍然有效。

马斯克的xAI也是这个逻辑。他多次警告，目前 AI 最大的中长期瓶颈会从芯片，转向电力生产和电网，数据中心和 AI 集群会在未来几年吃掉极其可观的全球电力，对电网形成硬约束。再结合他疯狂堆GPU、建算力超级工厂／超级集群的行为，很难说他主观上相信再堆算力也没什么提升。

看起来站在另一边的是Ilya和他的SSI。但仔细想想，他的位置其实也合理。SSI融资规模和OpenAI、Google不在一个量级，拼算力拼不过。这时候说Scaling时代结束、研究突破更重要，既是技术判断，也是竞争策略。他需要让投资人相信，有另一条路可以通向超级智能，而那条路也许不需要万亿美元的基础设施。

另一种是“世界模型派”，Yann LeCun和李飞飞都认为靠现在这一套 LLM 路线，怎么 scale 都很难做出真正AGI。Yann LeCun创办了一家专注世界模型的公司AMI，他认为LLM很有用，但只是“高级自动补全”，真正通用的智能需要世界模型 + 自监督学习 + 规划 + 持久记忆 + 具身交互 的新架构。

李飞飞创立的 World Labs 把赌注压在 world models 和空间智能上，主攻能重建和生成 3D 世界的基础模型，而不是再做一套更大的聊天 LLM。从这个意义上说，它们都代表了一条有别于“单纯把语言模型做大”的 scaling 路线，世界模型意味着学到环境的动态和结构，而不是只学 token。

所以这场争论，与其说是技术分歧，不如说是各方在自己的位置上讲述对自己有利的不同版本的故事。

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DeepSeek的一句话

在这场争论里，中国AI公司是一个特殊的存在，而DeepSeek可能是最有代表性的案例。

过去一年，DeepSeek靠着极高的算力利用效率，用远低于硅谷同行的成本做出了能打的模型。这一度被解读为Scaling Law的反例，你看，不用砸那么多钱也能做出好东西。

但这可能是一个误读。

DeepSeek真正证明的是，架构优化和工程能力可以让你在同样的算力预算下获得更好的结果。用他们自己的话说，是把Scaling曲线往更省算力的方向平移了。但曲线本身还在那里，你想往上走，还是要投入更多资源。

这一点在DeepSeek-V3.2的技术报告里说得很清楚。他们在结论部分直接承认，模型在世界知识广度上的不足，根本原因是总训练算力比前沿闭源模型少。要补这个短板，只有一个办法，扩大预训练算力。

翻译成白话：我们要买更多卡了。这可能会在接下一代模型上应验。

对中国AI公司来说，这是一个现实的处境。算法优化、工程效率，这些是现阶段的护城河，但不是永久的。长期来看，如果Scaling Law继续有效，算力就是绕不过去的坎。而在芯片受限的情况下，这意味着要么找到其他的路，要么在有限的资源里把效率做到极致。

苦涩的教训：只要我 GPU 足够多、算力足够大，我就能碾压你们

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Scaling Law死了，Scaling Law万岁

回到最初的问题，Scaling Law到底死没死？

从目前的证据来看，答案是没有。Gemini 3的表现、各家公司的持续投入、技术演进的方向，都指向同一个结论，Scaling仍然有效，只是方式变了。

过去那种简单粗暴的配方，更大、更多、更强，确实在遇到瓶颈。但Scaling的内涵正在变化。预训练、后训练、测试时计算，三个阶段都有各自的增长曲线。算力的价值也从直接转化成智能，变成了加速实验和迭代的基础设施。

对头部厂商而言，Scaling不仅是技术问题，更是资产负债表问题。已经宣布和在建的数据中心项目，未来会持续压在头上，要求模型能力不断提高来消化这些投入。

所以这不意味着一切都很乐观，模型在变强，但变强的速度是否足以支撑当前的估值和投资规模，这是另一个问题。

华尔街有句话：“趋势是你的朋友，直到它不是。”Scaling Law也一样，它会一直有效，直到它不有效。但那一天，显然还没到来。

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