硅谷正在引发一场争论：scaling laws 能将技术推向多远？

谷歌 DeepMind 首席执行官 Demis Hassabis 表示，scaling laws 对技术进步至关重要。规模化扩展需要向 AI 模型提供越来越多的数据和计算量。然而，一些 AI 领导者认为行业需要找到其他方式。

“现有系统的扩展，我们必须将其推到极限，因为至少这将是最终通用人工智能系统的关键组成部分，”他在上周旧金山举行的 Axios AI+峰会上说。“可能是整个 AGI 系统。”

通用人工智能 （AGI）是一种仍处于理论阶段的人工智能，能够与人类一样推理。这是所有领先的人工智能公司都在竞争的目标，推动了大量基础设施和人才投入 。

AI scaling laws 表明，AI 模型获得的数据和计算量越多，它就越智能。而增加计算量意味着建设数据中心，这既昂贵又对环境造成负担。一些人工智能观察者还担心，负责领先大型语言模型的人工智能公司开始显示其大规模扩展投资的回报递减 。