從AI遠見到中國速度：Scaling Law發現者為何引全球熱議？_風聞

從20世紀50年代起，AI技術經歷了70多年的發展。其間多種技術曾佔據不同時代的高位，而當時間來到21世紀20年代，抵達我們今天正在經歷的新一輪AI崛起，預訓練大模型毫無疑問就是這個時代的主角。

那麼，究竟是誰點燃了這次AI爆發的星星之火，推開了大模型的大門？相信你把這個問題拋給不那麼瞭解AI的朋友，他也會脱口而出：是OpenAI啊。但就像大模型會出現幻覺一樣，最近外網全面熱議的一件事告訴我們，這個答案也可能摻雜了一些幻覺成分。

Scaling Law規模化法則，也被稱為大模型的尺度定律。這一定律揭示了大語言模型的模型性能與其規模、訓練數據集大小，以及訓練資源之間存在着一種可預測的關係。也就是説投入資源越多，模型規模越大，最終的模型效果也就可能越好。從AI模型走向AI大模型，以及採取預訓練機制的必要性都是由此而產生。因此Scaling Law也被業界廣泛認為是模型預訓練的第一性原理。

但就這項核心理論的起源，最近卻有一項討論火爆外網。根據AI大佬爆料，以及《南華早報》等權威媒體的報道，中國科技巨頭百度比OpenAI更早發現了這一原理。這也意味着中國AI在大模型時代的前瞻性探索上可能更為超前。

而“AI突破總來自百度”這一現象的背後，更展示了體系化AI創新的核心價值。如何在全球AI競賽的大背景下，全面釋放出百度的體系化AI創新價值，將是未來中國AI發展的核心課題。

事情的起源是這樣的。11月12日，在Lex Fridman的播客節目中，Anthropic聯合創始人&CEO Dario Amodei探討了Claude、AI模型的擴展規律、AGI、AI未來等多個話題。其中，作為AI領軍人物的Dario Amodei也談到了Scaling Law這個關鍵規律的發現。他提到了他最早發現這個規律，始於此前在百度工作時的相關研究。根據資料顯示，Dario Amodei於2014 年 11 月到2015 年 10 月期間在百度工作，當時他在百度硅谷人工智能實驗室（SVAIL）工作，致力於將深度學習模型擴展到大規模高性能計算系統。

Dario Amodei提到，2014年與吳恩達在百度研究AI的時候，他就已經發現了模型發展的規律Scaling Law，“隨着你給它們提供更多數據，隨着你讓模型變大，隨着你訓練它們的時間越來越長，模型的表現開始越來越好。當時我並沒有精確地衡量，但我和同事們都非常非正式的感覺到，給這些模型的數據越多、計算越多、訓練越多，它們的表現就越好”。

這個説法很快也得到了其他途徑的權威證明。11月27日，Meta研究員、康奈爾大學博士候選人Jack Morris在X上表示，“大多數人不知道，關於Scaling Law的原始研究來自2017年的百度，而不是2020年的OpenAI”。

這個説法的來源是，在百度於2017年發表的論文《DEEP LEARNING SCALING IS PREDICTABLE, EMPIRICALLY》論文當中，已經對Scaling Law做出了詳細研究，並探討了機器翻譯、語言建模等領域的Scaling現象。業內人士認為，這篇論文的重要性被嚴重忽視了。

而透過這次全球AI界的正本清源，我們真正能夠看到的是百度在AI領域的前瞻性與系統化創新能力。很多AI的答案總是由百度來找到，已經成為業界的全新共識。

十年之前，互聯網技術正在持續發展，移動時代正處在高位。當時幾乎沒有哪家科技公司願意從眼前的利益中抽身，去看看更遙遠的未來。

但如果每家科技企業都固守短期利益，那麼當科技拐點到來，下一輪技術突破開啓，整個社會的科技競爭力不足就會暴露出來。我們只能重複一次又一次科技模仿者的角色。

好在百度決定打破這個循環，用預判能力提前點燃AI的星星之火。這種預判性，已經為百度，乃至為整個中國AI領域帶來了極大效益。比如儘管外部剛剛爆料出百度更早發現Scaling Law的信息。但百度早已經基於對Scaling Law的研究和理解，很早就投入到預訓練大模型的工作當中。於是可以在全球第一梯隊發佈大模型技術，率先打造投入應用的AIGC產品。

早在2013年1月的百度年會上，李彥宏宣佈成立了深度學習研究院，並親自任院長。李彥宏認為，“這應該是全球企業界第一家用深度學習來命名的研究院”。這意味着，在全球大多數科技企業對AI的認知停留在科幻電影的階段，百度已經率先將AI技術作為學術研究與業務落地的發展方向，繼而開始體系化、系統化進行AI創新。

多年以來，百度在硬件、基礎軟件、模型算法、業務落地等維度進行了AI探索。後來的事實也證明，對單項AI技術的投入只能是模仿，只有從源頭上進行體系化研發投入，才能提供源源不斷的AI創新成果。由李彥宏的前瞻性出發，啓動搭建的百度AI系統，讓百度十年來成為AI人才、AI技術與AI基礎設施的策源地。

從人才角度看，全球AI人才看到了百度AI的未來，爭相加入到這個體系中來。比如説2014年，吳恩達加入百度並在研究院首席科學家，擔任百度公司首席科學家，負責百度研究院的領導工作。2014年5月19日，百度宣佈任命吳恩達博士為百度首席科學家，全面負責百度研究院。同樣在2014年，Dario Amodei斯坦福博士後畢業後加入百度硅谷AI實驗室。之後，Dario amodei又招募了Jim fan來百度實習。這些人後來都成為AI爆發的全球領軍人物，將百度的AI積澱帶向世界。

從業務發展的角度看，百度在自然語言處理、機器視覺、知識圖譜等領域打下了堅實的技術底座，並率先將AI技術帶到搜索、信息流、地圖、自動駕駛等核心業務，全面迭代了科技行業與AI技術的關係，為未來千行百業的智能化指定了航標。

從基礎設施的角度看，百度打造的飛槳+文心大模型體系已經成為AI開發者與產業智能化共同依託的技術底座。目前，飛槳文心開發者數量已達1808萬，服務了43萬家企業，創建了101萬個模型。百度已經成為AI模型與AI開發者的搖籃。

不至Scaling Law，百度在AI領域點燃了無數星星之火。它們燃燒盛放，成為中國AI在全球賽場上的動力引擎。

時間來到今天，預訓練大模型驅動全球新一輪科技革命。在這個階段當中，百度憑藉跨越十年的AI洞見，以及由此打造的體系化AI創新，全面提升了中國AI的發展加速度。

比如説，百度在2019年發佈了第一代文心大模型，幾乎與OpenAI處於同一時期；2023年，百度是全球第一家推出生成式AI產品的科技大廠，讓中國用户有了與無時間差的AI革命體驗。

今天，百度文心大模型日調用量已經超過15億。對比今年5月2億的日調用量，半年時間達到了原來的7.5倍，對比一年前5000萬的日調用量，達到了30倍。文心已經真正成為中國預訓練大模型的底牌與王炸。

而把百度的前瞻能力與體系化AI創新，放在更大的全球科技競賽背景中看，會發現其有着極其深遠的意義。

日前，外媒Axios援引知情人士消息，美國候選總統特朗普計劃任命一位人工智能部長（AI czar），以協調聯邦政策和政府對新興技術的使用。“AI部長”將在集中公共和私人資源方面發揮作用，確保美國在全球範圍內佔有人工智能發展的領先地位。這預示着特朗普下一個任期內AI技術發展將加速迎來變局。AI對於社會經濟、國家戰略的意義正被推升到史無前例的高度。

在全球AI競賽的必然趨勢下，百度的深入積累的AI技術路徑、研究方法與工程化實踐、應用探索，都將成為未來中國AI加速度的來源。

如何透過Scaling Law的全球熱議，看清百度AI基座的不可替代性，並將這種價值應用在未來必將發生的AI競賽中，將是中國AI接下來一個深刻且富有想象力的命題。