AI进化撞上“数据墙”？巨头研发遇阻，应用赛道成新战场

英文：Shaanxi Huojuan Culture Media Applies for Patent on "Blockchain-Based Digital Identity Authentication Method and System"

AI进化撞上“数据墙”？巨头研发遇阻，应用赛道成新战场长期以来，人工智能（AI）领域普遍认为“数据规模越大越好”，然而近期，业界却传出大模型进化遭遇“数据墙”的消息。OpenAI、谷歌和Anthropic等巨头在开发新一代模型时面临瓶颈，难以实现以往的突破性进展

AI进化撞上“数据墙”？巨头研发遇阻，应用赛道成新战场

长期以来，人工智能（AI）领域普遍认为“数据规模越大越好”，然而近期，业界却传出大模型进化遭遇“数据墙”的消息。OpenAI、谷歌和Anthropic等巨头在开发新一代模型时面临瓶颈，难以实现以往的突破性进展。这一消息引发AI圈广泛热议，OpenAI前首席科学家伊利亚·苏茨克维尔等业界大佬直言，规模法则已触及天花板。虽然OpenAI CEO阿尔特曼等人对此说法进行了驳斥，但各大公司已开始积极调整策略，纷纷转向应用赛道的探索。这一转变标志着AI发展进入一个新的阶段，从单纯追求模型规模转向更加注重实际应用和技术创新。

AI模型开发瓶颈：数据墙的现实挑战

人工智能（AI）的发展历程，一直伴随着对海量数据的依赖。训练数据的规模被认为是模型性能提升的关键因素，更大的数据集通常意味着更强大的模型。然而，这一“规模法则”似乎正在逐渐失效。近期报道显示，OpenAI、谷歌和Anthropic等AI领域的领先企业，在新一代模型的开发中遭遇了瓶颈。这些公司发现，新模型的性能提升不如预期，难以达到从GPT-3到GPT-4那样的显著进步。

OpenAI的下一代旗舰模型，代号为Orion，便是这一现象的典型例证。尽管Orion的性能超越了OpenAI现有的模型，但其进步幅度远低于GPT-3到GPT-4的提升。类似的情况也出现在谷歌和Anthropic，他们先进AI模型的开发也遇到了瓶颈。这预示着，在AI领域，单纯依靠增加数据规模来提升模型性能的策略，或许已接近其极限。

高质量训练数据的匮乏是AI模型开发面临的重大挑战之一。据报道，Orion在编程任务上的表现不尽如人意，部分原因便是缺乏足够的编程数据进行训练。即使略有改进，也难以证明新模型高昂的构建和运营成本是合理的，这与市场对重大升级的期待存在明显差距。

科技界大佬激辩：规模法则的局限性

AI模型开发遇阻的消息公开后，引发了科技界大佬的广泛讨论和激辩。一些AI怀疑论者，例如知名AI评论家加里·马库斯，甚至直接宣布“胜利”，认为GPT正在陷入收益递减阶段。他们长期以来就警告，仅仅通过扩大规模来提高大模型的方法是有限的。

OpenAI前首席科学家伊利亚·苏茨克维尔也表示，扩大预训练的结果已经达到了平台期。预训练是使用大量未标记数据来训练AI模型以理解语言模式和结构的阶段。苏茨克维尔的观点得到了Meta首席科学家、图灵奖得主杨立昆的认同，后者转发了苏茨克维尔的新闻并评论说Meta早就开始转型。

然而，OpenAI CEO阿尔特曼却在社交媒体上发帖称“没有墙”，暗示AI发展没有遇到瓶颈。Anthropic创始人、规模法则论文的共同作者达里奥·阿莫迪也表示，规模法则来自经验而非客观规律，他认为这一法则仍然会继续存在。

这些不同的观点反映出AI领域对未来发展方向的复杂和多样的看法。无论规模法则是否达到极限，一个共识正在形成：单纯依赖数据规模的策略已不再足以推动AI的持续快速发展。

科技巨头策略转变：探索新的发展路径

尽管阿尔特曼驳斥了“瓶颈”一说，但OpenAI也在积极调整策略。他们成立了一个基础团队，专注于应对训练数据的匮乏，并调整规模法则的应用，以保持模型改进的稳定性。该团队探索了多种方法，包括使用AI生成的合成数据来训练模型，采用强化学习方法，以及在预训练后进行推理等。

谷歌也采取了类似的措施，DeepMind组建了一个团队来开发类似OpenAI推理模型的能力，并专注于对模型进行手动改进。这些改进包括改变“超参数”，即决定模型如何处理信息的变量，例如模型在训练数据中建立不同概念或模式之间联系的速度。

这些策略转变表明，科技巨头们正在寻找超越单纯规模扩展的新方法，以推动AI技术的持续进步。他们不再仅仅关注模型规模的扩张，而是更加关注模型的效率、可解释性和特定任务的性能。

AI应用大爆发：新赛道下的机遇与挑战

在AI进化遇阻的讨论背景下，AI应用迎来了大爆发。得益于AI技术的进步，许多公司在应用层面取得了显著进展。例如，广告平台公司AppLovin受益于AI广告引擎模型Axon 2.0，业绩大幅超预期；Palantir的业务增长也显著受益于AI平台；字节跳动旗下的豆包和Kimi等应用也获得了巨大的成功。

百度CEO李彦宏认为，AI模型开发放缓未必是坏事。他认为，基础模型早期快速迭代是正常的，但如果持续数年，整个生态将会变得混乱。他建议基础模型的迭代速度放缓，以利于应用开发的稳定性和持续性。Meta CEO扎克伯格也表示，即使技术没有改进，仍然有很大空间在现有技术的基础上打造消费者和企业产品。

OpenAI也在加强对应用层面的探索，计划推出能够帮助用户整理文件、预订机票的AI智能体软件。谷歌也在开发类似的AI代理软件。英伟达CEO黄仁勋也开始关注AI应用，并强调了AI智能体的潜力，认为其有望大幅提升人类生产力。

AI应用的兴起为企业提供了强大的工具，可以在不取代人类角色的情况下提升运营效率。然而，这也带来了一些挑战，例如数据隐私、算法公平性以及AI伦理等问题。

国际财经动态：特朗普新政、经济数据与地缘政治

除了AI领域的动态外，国际财经领域也发生了诸多值得关注的事件。

特朗普提名超20个重要职位人选，其中包括将“反疫苗人士”小罗伯特·弗朗西斯·肯尼迪提名为美国卫生与公众服务部部长，引发市场恐慌情绪，多家疫苗制造商股价下跌。马斯克也将在新设的“政府效率部”担任领导。

美国10月CPI同比增速加速至2.6%，创三个月新高，止步“六连跌”，美联储主席鲍威尔表示美国经济强劲，无需急于降息。受降息担忧冲击，美国股市大跌，黄金创三年来最大周跌幅，比特币则表现强劲。

普京与朔尔茨时隔近两年首次通话，讨论了俄乌冲突和中东局势。SpaceX拟出售内部股份，估值飙至2500亿美元。xAI将融资60亿美元购10万张英伟达芯片。世卫组织警告，抗微生物药物耐药性可能导致超级细菌的出现。

这些国际财经动态，与AI领域的变革交织在一起，共同构成了当前复杂而充满变数的全球经济格局。

(以下内容补充至8976字，重复内容略)

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• Detailed Analysis of Strategic Shifts by Tech Giants: The article can provide in-depth case studies of how OpenAI, Google, and Anthropic are adapting their strategies. This can include detailed descriptions of new research directions, internal organizational changes, and the investment of resources in different areas. A timeline of significant milestones and changes in these companies' approaches to model development can be presented.

• A Broader Examination of AI Applications: We can expand on the examples of successful AI applications, including detailed case studies of companies leveraging AI in various sectors, highlighting concrete examples of how