在 Scaling Law（规模与性能的幂律增长规律）若隐若现、似要消失，大模型越来越难找到代际感的今天，中国独有的规模优势或许将在人工智能领域'涌现'。
有人正努力让人工智能更像人：2024 年世界人工智能大会（WAIC），爆发式展示了 25 款人形机器人，且都被冠以'具身智能'的身份，也就是机器人的身子被 AGI（通用人工智能）技术赋予了智慧的大脑。
有人努力让 AI 落入现实：支付宝推出智能助理，问一问就能获得订票、问诊、查旅行攻略等超 8000 项数字生活服务；拥有 7 亿用户、1100 万应用的钉钉也已经跑出来了 50 万个 AI 助理；联想则推出了内嵌智能体、能与用户自然交互的 AI PC。
百度 CEO 李彦宏所言'不要卷大模型，要卷应用'在网上被热传，蚂蚁集团董事长兼 CEO 井贤栋则说：'在人工智能时代，我们在探索，让 AI 像扫码支付一样便利每个人的生活。'
在 AIGC（生成式人工智能）大模型技术苦苦寻找应用场景时，中国拥有超大规模用户的平台纷纷下场了。或许还稍显缓慢，但平台的集体出手与探索，让我们有理由期待中国人工智能被动跟随的局面能被改写，特别是在连接个体生活应用的端侧，或将掀起人工智能发展的第三波浪潮。
第三波浪潮：大模型即将接管生活
Scaling Law 是被人工智能领域普遍接受的幂律增长，即：语言模型的性能随着模型大小、数据集规模和训练计算量呈现幂律关系。这意味着在一定范围内，增大模型规模和数据集规模，能够显著提升模型性能。也就是业内常说的：模型越大，性能越好。
但最近半年来，Scaling Law 明显放缓，OpenAI 也不得不承认，GPT5.0 版本要等到明年才能推出。而造成这一现象的根本原因在于，全球普遍出现了算力和数据的供给短缺，特别是数据规模量陷入了极大的瓶颈。机器吃不饱，就导致了大模型的性能输出侧无法完成高质量输出。
在这种情况下，大模型就一直无法解决机器幻觉、高错误率的问题。MiniMax 创始人、首席执行官闫俊杰认为，GPT 4 存在 30%40% 的错误率，国内大模型整体上也存在 60%70% 的错误率，要想让 AI 从一个辅助人类的工具到能独立完成工作，为社会创造更大的价值，最核心的一点是整体降低大模型的错误率。
大模型技术的发展似乎陷入了一个恶性循环的怪圈，大模型的性能提升需要大量使用后的数据投喂，但大模型的错误率又让人们不敢大规模使用。如何破局？
业内还发现一个现象，将大模型缩小规模至特定的专业领域，Scaling Law 依然在发挥价值，向专业大模型投喂专业知识库，模型依旧呈现能力的巨大提升。比如多模态领域近一年来进展便神速，在今年 WAIC 现场，商汤展示了可控人物视频生成大模型 Vimi，可将静态图片生成 1 分钟唯美视频；支付宝也发布了多模态医疗大模型，并将与 20 家机构联合发起 AI 医疗共建计划。
到今天为止，大模型并不是越大越好，也不是只有将性能力发展到惊艳才能使用。如果缩小规模，放至特定的场景使用，也可以实现数据规模与性能提升的良性循环。
回顾大模型的发展不过两年时间，已掀起了三次浪潮，且越来越锁定特定场景。
第一波浪潮，是 OpenAI 训练的大语言模型的横空出世，带给人类的震撼是，机器可以跟人用自然语言对话，拥有人的逻辑思考、推理、总结、规划以及多模态生成能力，中国厂商随后全面跟进，也生长出多个大语言模型创业公司。这一波的应用以聊天对话框的方式出现，如国外的 ChatGPT，国内的文心一言、腾讯元宝、通义、豆包、Kimi 等。
第二波浪潮，微软、谷歌基于大语言模型做系统重构，发起生产力工具端的变革，如微软在 Windows、Azure 系统中全面应用 Copilot 智能体调用大模型能力，以及对 PC 这一生产力工具的系统级改造。谷歌则用来全面改造搜索工具。中国企业百度也在第一时间用自研大模型重构了所有业务，之后钉钉用 AI 助理连接了 B 端企业场景应用，发起了更广泛的智能化场景改造。这波浪潮最大的特点是聚焦工作场景的智能提效。
第三波浪潮，则是大模型深入生活应用。中国拥有超大规模用户的平台纷纷下场，从人形机器人到智能助理，再到 AI PC，AI 正在从辅助工具转变为生活基础设施。虽然目前进展稍显缓慢，但平台的集体出手与探索，让我们有理由期待中国人工智能被动跟随的局面能被改写，特别是在连接个体生活应用的端侧，或将掀起人工智能发展的第三波浪潮。
未来，随着算力瓶颈的逐步缓解和垂直领域知识的积累，大模型将在特定场景中展现出更高的可靠性和实用性。中国凭借庞大的用户基数和丰富的应用场景，有望在这一轮浪潮中实现从跟随到领先的转变。
