Scaling Laws 不死！

前有 llya 暴论 Scaling 遇到瓶颈，后脚哈萨比斯就隔空力挺 Scaling Law：

Scaling 有用，而且 AGI 必须用。

u1s1，哈萨比斯说这话，有理有据。

且看今年硅谷哪家赢得盆满钵满，毫无疑问非谷歌莫属。

刚刚靠 Scaling Law 打了场漂亮的翻身仗，谷歌Gemini 3全网爆火就是最好的验证。

除此之外，在这场 Axios AI+ 峰会上，他还透露了有关 Scaling Law 的更多细节，以及对未来 12 个月 AI 的发展预测：

Scaling Law 最早的发现者不是 OpenAI，是 DeepMind。

单靠 Scaling Law，也有可能达成 AGI。

明年世界模型依旧重中之重。

Gemini 的未来是通用万能助手。

结果显而易见，他的这番 " 逆风 " 发言在上引发了两极分化的讨论。

有人支持他对 Scaling Law 许下的美好愿景：Scaling 还能再撑五百年（doge）

也有人认为 Scaling Law 不是长远之计……

不过说归说，哈萨比斯这场访谈还是有很多可取之处，下面 123 开学走起：

Scaling 在实现 AGI 上的关键作用

有趣的是，往前追溯 Scaling Law 的历史，公认开山立派的是 2020 年的 OpenAI，转折则出自 2022 年的谷歌 DeepMind。

哈萨比斯这次却给出了另一个视角，或许能解释为什么谷歌 DeepMind 始终坚持 Scaling Law 路线。

事实上，Scaling Law 最早是由我们的团队发现的。

不过那时，Scaling Law 还不叫这个名字，它在内部被称为"Chinchilla Scaling Laws"。

该发现源自于 DeepMind 在 2017 年至 2018 年期间对大语言模型的研究，不过那时它们并没有被公开发布，而是作为内部资料进行使用。

Scaling Law 的有效性引起了 DeepMind 的注意，于是他们开始调整研究方向，将更多的资源投入其中。

而这一决策也促使 DeepMind 在大模型领域取得了空前的成功，从 Gemini 的 1.0 到如今的 3.0 时代，可以说谷歌用工程化极致诠释了什么是 Scaling Law。

所以对于 AGI 的终极幻想，谷歌 DeepMind 仍然坚定认为，Scaling Law 必不可少。

首先无论最终的 AGI 呈现出何种形态，Scaling 都会是其中的关键组成部分。

就当下而言，Scaling 并没有完全到达极限，继续沿着该路线将系统推向最大化，是必要的过程。

甚至夸张一点讲，Scaling 甚至可以是整个 AGI 系统。

AGI 作为一种仍处于理论阶段的 AI 版本，要展现出类人的智慧能力，Scaling Law 的大量数据和计算资源的投入，无疑是一种合理的解决途径。

不过哈萨比斯也猜测，除了 Scaling Law，AGI 还需要一两个类似Transformer或AlphaGo级别的的重大突破。

而这个时间也不会太久，哈萨比斯说：

Maybe 5 到 10 年。

展望未来 12 个月后的 AI

至于 12 个月后，人工智能会发展到何等程度，哈萨比斯强调了以下几个观点：

1、完整的多模态融合。

这是目前谷歌 DeepMind 正在全力推进的方向。

从基础模型 Gemini 开始，就主打多模态定位，可以无缝处理图像、视频、文本和音频，并生成相应类型的输出。

这类交叉融合将在接下来一年里，继续成为主流 AI 模型的演进方向，以全面提升模型的推理和创造力。

2、视觉智能的突破。

以谷歌最新的 Nano Banana Pro 举例，这类图像模型展示了对视觉的惊人理解，可以创建出高度精准的信息图表。

所以在这一点上，还有值得继续探索的空间，比如解锁更丰富的分析、故事讲述和分步视觉推理。

3、世界模型的普及。

今年以来，大牛们纷纷开始押注世界模型。

从李飞飞公测世界模型 Marble、LeCun 离职创业世界模型……哈萨比斯也在采访中表示，世界模型也是他个人目前的工作重点之一。

8 月份谷歌上线的世界模型 Genie 3，可以让用户生成一段交互式视频，然后像在游戏里一样在视频中自由走动，并保持长达一分钟的连贯性。

所以下一年，世界模型依旧会饱受业界关注。

4、Agent 变得可靠。

坦白来说，现有的 Agent 系统还并不完全可靠，无法将任务完全交付它们。

但哈萨比斯认为，再有一年时间，Agent 将改变这个局面，开始接近于可靠地完成委托任务。

至于 Gemini，他们对其设定的最终目标是——成为通用助手。

现在的 Gemini 3，独到之处在于其个性化的深度。

回答简洁，且能够温和地反驳不合理的观点，能让用户切实感受到模型在智能和实用性上有了质的飞跃。

另外让哈萨比斯感到惊喜的是，Gemini 3 可以用于一键式生成商业级游戏，而且只需要几个小时。

这展现出了 Gemini 3 在除 Scaling Law 之外，基座架构的优势：能够理解高层次指令并输出高精度细节。

所以下一代 Gemini 将会继续延续 Gemini 3 的优势，不仅会出现在更多设备上（如眼镜、手机等），还会无缝融入人们日常生活的一部分，也许是提高工作效率，也可以是改善个人生活品质。

总之，使用 Gemini 的频率，将变得和使用手机一样频繁。

参考链接：

[ 1 ] https://www.businessinsider.com/demis-hassabis-ai-scaling-pushed-to-maximum-data-2025-12

[ 2 ] https://www.youtube.com/watch?v=tDSDR7QILLg

[ 3 ] https://x.com/slow_developer/status/1996975351080034659

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