出手即王炸！ScalingLaw已死？黃仁勳第一個不同意！

▲點選圖片報名，抓住風口（iOS使用者請用電腦端開啟小程式）

本期要點：AI的未來發展前景還有多大？

你好，我是王煜全，這裡是王煜全要聞評論。

1月6日，黃仁勳以一場震撼人心的釋出會拉開了CES2025的序幕。他身著標誌性的皮夾克，釋出了多個讓全場興奮的產品，包括搭載了Blackwell架構的RTX 50系列顯示卡，擁有2萬多個CUDA核心的RTX 5090晶片等等。

當然，大家議論最多的，還是壓軸之作Project Digits，一款可以執行2000億引數大模型的個人超級計算機。要知道，ChatGPT3.5的引數量也只有1750億。

兩年前，執行這樣規模的大模型還需要成千上萬塊A100 GPU。未來居然可以在一臺尺寸略大於蘋果Mac Mini的電腦上流暢執行。理論上，如果可以把幾臺Project Digits串聯起來，大家就能在家執行世界上絕大部分的AI大模型，確實是件很酷的事情。

這次，我和前哨CES觀展團的企業家們一起，現場觀看了老黃的釋出會，效果確實非同凡響，開場前的隊伍排出去老遠，足有一公里長！不過，我的關注點可能和大家有點不一樣。

在黃仁勳演講的前半段，他就提到了scaling law（擴充套件法則），並進行了三重擴充套件。

scaling law，作為當前AI發展的重要規律，其核心在於：AI大模型的效能會隨著模型引數規模、訓練資料量和計算資源的增加而不斷提升。這一法則驅動了AI領域近十年的顯著進步。從自然語言模型到文生圖、文生影片模型，再到多模態系統和推理模型，scaling law讓模型不斷升級，並擁有了智慧湧現等能力。

然而，現在scaling law面臨著不小挑戰。獲取更多高質量資料的成本在不斷增高。無限擴大模型的引數量，效果卻不盡如人意。還有訓練模型的成本也在飆升，Anthropic的創始人指出，未來幾年訓練一次模型的成本可能會高達百億美元，OpenAI的前首席科學家伊爾亞·蘇茨克維（Ilya Sutskever）還丟擲了scaling law已失效、預訓練即將結束的驚人論斷。

黃仁勳在介紹scaling law的三重提升

但是，黃仁勳在演講中，提出scaling law依然保持著強大的生命力，至少還有三大提升之處。

首先，他提到未來人類將產生的資料量將超過人類自古以來所產生的總和，都可以用來訓練AI大模型。

其次，他還提出了post training scaling law（後訓練擴充套件法則），以更好地解決數學問題、進行邏輯推理等問題。簡單說，就是讓AI生成多個可能的答案，然後透過機器自身的強化學習機制、或人類的反饋來評估哪個答案是最優的。這個過程需要大量的計算資源，但最終能夠產生令人驚歎的模型。

第三，黃仁勳還提出了test time scaling（測試時間擴充套件法則），是指AI在執行過程中，會注意資源的分配，會自主決定要使用多少計算資源來生成它想要的答案，從而更高效、更低成本地生成更加準確和有用的答案。

對於他的說法，我也比較認同，scaling law遠還沒結束，AI大模型還會如火如荼地發展下去。

任何一個領域，在科學原理已經突破之後，都會迎來連續多次的產業迭代和躍遷。不過，科學原理突破往往是脈衝式的，所以科學家總是會顯得相對悲觀一些。但技術上的最佳化，以及一些配套技術的研發，仍將為該領域的發展提供持續的動力，並最終將高科技變成高效能的產品和高品質的服務，飛入尋常百姓家。

當然，說到這，關鍵問題又來了，scaling law會推動AI的持續發展，但未來具體會在哪些領域爆發呢？

首先，黃仁勳指出，2025年是AI替代工作的重要一年。Agentic AI（智慧體，或主動式AI）將得到廣泛應用，它們能夠主動與客戶互動並理解客戶意圖，主動檢索資訊、呼叫各種工具來生成高質量的結果。

他還舉例說，如果全球所有軟體工程師都能擁有一個Agentic AI來幫助他們進行程式設計，那麼生產力將大幅提升。他預測，Agentic AI可能有望成為一個萬億級的機會。

第二，黃仁勳再次提及了Physical AI（物理AI）。簡單說，就是AI不再只生成虛擬的內容和服務，而是能與真實物理世界進行互動，提供實實在在的服務。

他還展示了專為物理互動、模擬工廠環境及駕駛環境而構建的基礎模型Cosmos，該模型為開發人員提供大量基於物理的合成數據，從而顯著降低機器人、自動駕駛汽車等智慧產品的訓練成本。

黃仁勳在介紹物理AI

這兩個方向，我們認為確實值得關注。

在之前的文章中，我們就曾強調，AI Agent將成為未來重要的生產力工具，替代人類完成一些繁重且重複的環節，降低大規模協作的難度，甚至會助推“一人大公司”的普遍出現。

同時，我一直堅信AIGC（人工智慧生成內容）不會是這輪AI革命的終點，下一波更大的浪潮將是AIGS（人工智慧生成服務）。黃仁勳所說的Physical AI，就將支援各種實體服務的產生。在不久的將來，各類基於AI的機器人、機器臂、無人車、無人機將逐漸能夠勝任實際的工作，人類將步入服務規模化時代。

最後，更關鍵的是，中國企業在這一階段具有獨特優勢，我們擅長技術的降本增效，並能將其迅速投入實際應用。所以，我也期待有更多創業者和科技企業能抓住這一機遇，儘快做出優質成果，打出AI時代的“閃電戰”。

如果你沒有親身來到CES展，推薦你前來科技特訓營，本週六，我將對本次CES展中顯現的趨勢進行深入剖析，往期我們也對各個科技產業進行了深入分析，一定能助你先人一步、看清未來！

以上就是今天的內容，更多詳細的產業分析和底層邏輯，我會在科技特訓營裡分享，歡迎關注全球風口微訊號，報名加入。

王煜全要聞評論，我們明天見。