Scaling Law的AGI之路：从DeepMind历史到谷歌Gemini的工程化实践

在近期Axios AI+峰会上，DeepMind联合创始人兼CEO Demis Hassabis发表了对Scaling Law（缩放定律）的坚定立场，认为其不仅是当前AI发展的核心驱动力，更是实现通用人工智能（AGI）的必经之路。这一观点与OpenAI首席科学家Ilya Sutskever此前提出的“Scaling遇到瓶颈”论形成鲜明对比，引发了业界对AI技术路线的深度思考。

Hassabis的论点并非空穴来风。回顾2025年AI产业格局，谷歌凭借Gemini系列模型的全面爆发，在商业和技术层面均取得显著突破。Gemini 3的发布不仅展示了多模态能力的飞跃，更通过工程化实践验证了Scaling Law的有效性——当模型规模、数据量和计算资源同步扩展时，性能提升呈现可预测的幂律关系。这种规模化优势使得Gemini在理解、推理和生成任务上达到新的高度，特别是在代码生成、创意写作和复杂问题解决方面表现突出。

值得注意的是，Hassabis在访谈中披露了一个关键历史细节：Scaling Law的最早发现者并非OpenAI，而是DeepMind团队。2017-2018年间，DeepMind在研究大语言模型时内部提出了“Chinchilla Scaling Laws”，这比OpenAI 2020年发表的著名论文更早。这一发现促使DeepMind将资源集中投入规模化研究，为后续Gemini系列的突破奠定基础。从技术演进角度看，Scaling Law的核心价值在于其可预测性——通过系统化扩展模型参数（从数亿到数万亿）、训练数据（从TB级到PB级）和计算量（从千卡到万卡集群），性能提升曲线可以精确建模，这为AGI研发提供了可量化的技术路径。

然而，业界对Scaling Law的争议依然存在。支持者认为，当前Scaling远未达到物理极限，随着芯片制程进步（如3nm以下工艺）、新型存储架构（如HBM4）和分布式训练优化，算力成本将持续下降，使更大规模模型成为可能。反对者则指出，单纯依赖Scaling可能陷入“暴力计算”陷阱，忽视算法创新和能源效率问题。Hassabis对此回应称，Scaling Law需要与架构创新结合，他特别提到Transformer和AlphaGo级别的突破仍是AGI的必要条件。

在AGI实现路径上，Hassabis提出了分层观点：首先，Scaling是基础组件，通过最大化现有技术路线获取性能增益；其次，需要1-2个根本性突破，可能涉及新型神经网络架构、世界模型或具身智能；最后，系统整合能力至关重要。他预测AGI可能在5-10年内实现，这一时间表比多数激进预测更为保守，但强调了工程化落地的可行性。从技术指标看，AGI需具备跨领域推理、自主学习和环境适应能力，而当前大模型仅在特定任务上接近人类水平，泛化能力仍有差距。

展望未来12个月，Hassabis强调了四个关键趋势：第一，多模态融合将从简单拼接转向深度语义对齐，实现文本、图像、音频和视频的统一表征学习；第二，视觉智能突破将推动图像生成从艺术创作转向专业应用，如医学影像分析和工业设计；第三，世界模型（World Models）将成为研究热点，通过构建物理世界的神经模拟器，增强AI的因果推理和长期规划能力；第四，智能体（Agent）系统将从实验阶段走向实用化，实现复杂任务的可靠执行。

以谷歌Genie 3为例，这个世界模型已能生成交互式视频并保持分钟级连贯性，展示了时空建模的潜力。在智能体方面，Hassabis认为现有系统可靠性不足，但通过强化学习、人类反馈和场景化训练，一年内可实现任务完成率的大幅提升。值得注意的是，这些进展都离不开Scaling的基础支撑——更大规模的世界模型需要更多视频数据训练，更可靠的智能体需要更丰富的交互轨迹。

Gemini的发展路线图进一步印证了Scaling Law的价值。Gemini 3的个性化深度和指令遵循能力，源于其1.5万亿参数的规模优势和混合专家（MoE）架构创新。该模型不仅能温和反驳错误观点，还能在数小时内生成商业级游戏原型，展现了高层次抽象和细节执行的平衡。下一代Gemini将向“通用助手”目标迈进，通过设备端部署（手机、眼镜等）和场景化优化，实现与人类日常生活的无缝融合。技术层面，这需要突破模型压缩、增量学习和隐私保护等挑战，而Scaling Law为这些优化提供了基准性能保障。

从产业视角看，Scaling Law之争本质是AI发展路径的选择问题。谷歌代表的工程化路线强调规模化验证和渐进式创新，而OpenAI近期更关注算法效率和安全性。两种路径并非互斥：Scaling提供性能基础，算法创新提升效率上限。对于创业公司而言，Scaling的高昂成本可能形成壁垒，但开源模型（如Llama系列）和云计算服务正在降低门槛。未来竞争可能集中在数据质量、能源效率和场景落地能力上。

值得关注的是，Scaling Law的持续有效性依赖于三个条件：数据供应的可持续性（需解决版权和隐私问题）、计算效率的指数提升（需突破冯·诺依曼瓶颈）、以及模型架构的适应性（需应对长尾任务）。Hassabis提到的“Chinchilla定律”优化版——在固定计算预算下平衡参数和数据量——仍是当前最有效的缩放策略。但随着模型规模突破10万亿参数，通信开销、内存墙和训练稳定性将成为新挑战。

综合来看，Scaling Law仍是AI进步的核心引擎，但需与架构创新、数据质量和应用场景深度结合。谷歌通过Gemini系列展示了工程化规模化的可行性，而DeepMind的历史贡献揭示了Scaling研究的连续性。未来12个月，多模态融合、世界模型和智能体的进展将进一步检验Scaling的边界，而AGI的最终实现可能需要Scaling与突破性创新的“双轮驱动”。对于从业者而言，理解Scaling Law的数学基础（性能∝资源^α）和工程实践（分布式训练、混合精度）比争论其“生死”更具实际价值。

技术发展总是螺旋上升的。当Scaling遇到瓶颈时，创新往往在架构层面涌现；当架构稳定后，Scaling再次释放潜力。DeepMind和OpenAI的路线差异反映了这种动态平衡。对于AGI这一终极目标，保持技术开放性和路径多样性，或许比过早断言某种方法的“终结”更为明智。毕竟，AI的历史一再证明：今天的瓶颈，可能是明天突破的起点。

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