如果說哪條大模型核心理論影響最為深遠，那么“Scaling Law”必然位列其中。
所謂“Scaling Law”，是指在深度學習中，增大數據量和模型參數能讓模型性能指標提升，這種提升并非線性，而是遵循一種冪律關系。而OpenAI的GPT系列模型，無疑是這一理論最著名的成果展現。
但讓很多人意想不到的事，這個讓OpenAI “大力出奇跡”創造出GPT而一鳴驚人的理論，最早的研究起源其實是一家中國企業。
上個月，OpenAI論文的合著者、前OpenAI研究副總裁、Anthropic創始人Dario Amodei在一檔播客中提及，2014年他與吳恩達在百度研究AI時，就已經發現了模型發展規律Scaling Law這一現象，直到OpenAI在 2020年的Scaling Law研究中引用了百度研究人員2019年發表的論文，這個理論才真正被行業所熟知。
此外，Meta研究員、康奈爾大學博士候選人Jack Morris在社交媒體X上引用了一篇標題為《Deep Learning Scaling is Predictable, Empirically》論文，該論文展示了在機器翻譯、語言建模、圖像處理和語音識別等四個領域中，隨著訓練集規模的增長，DL 泛化誤差和模型大小呈現出冪律增長（scaling）模式，與如今的“Scaling Law”理論如出一轍。
可見，正是百度的早期研究，為AI大模型的發展奠定了理論基礎。
AI賽道上，中國企業并不落后
2023年，ChatGPT的問世使大模型成為人工智能行業的焦點。雖然OpenAI在行業中引領風潮，但后來者憑借規模與技術實力的積累，迅速呈現出百花齊放的狀態，海外企業如谷歌、Meta、Anthropic等企業，紛紛推出能力不亞于GPT-4的模型序列。
中國科技企業更是以驚人的速度奮起直追。百度、阿里等國內巨頭的大模型開始大規模落地，走進千行百業。僅百度文心大模型，日均調用量便已超15億，自去年12月首次披露以來增長30倍。同時基于頭部企業提供的基礎模型能力，國內大模型應用生態已經初具規模。
盡管美國在AI模型創新方面一直被視為領先者，但最新討論顯示，中國在探索一些AI領域概念方面，比美國更為超前。
早在“大模型”技術爆發前，百度便已進行技術儲備。2019年3月，百度發布文心大模型1.0版本，并緊隨GPT迭代速度進行迭代，在2023年3月迅速推出文心大模型3.5，成為國內首家推出大模型產品的大廠，同年10月進一步發布文心大模型4.0版本，實現大模型核心能力的全面提升。據悉，百度還將在2025年初推出文心大模型全新版本。
隨著AI全面深入多模態領域，百度創始人李彥宏在百度世界2024上首發圖像檢索增強iRAG技術，用以減輕圖像生成中的幻覺問題，讓多模態技術可以更好落地產業。
在智能體方面，百度亦是業內最早布局的大廠之一，2023年9月上線“靈境矩陣” （文心智能體平臺前身）。相比之下，谷歌、Meta等海外企業在2024年才正式發力智能體，而據OpenAI CEO山姆·奧特曼推文透露，其智能體產品需等到2025年才會正式發布。
掌握一定先發優勢，也讓國內的大模型生態能夠先美國一步走進產業。截至2024年11月，百度文心智能體平臺吸引了超過80萬開發者和15萬家企業入駐，覆蓋教育、娛樂、零售、制造等多個行業領域。
中國也是全球AI的黃埔軍校
在全球頂尖AI企業與科學家群體中，華人已成為一股不可忽視的力量。
以OpenAI為例，其早期團隊中有9名華人，占團隊總人數的10%。其中，5人本科畢業于中國高校，另外3人則在美國高校完成本科教育。更廣為人知的“AI教母”李飛飛，亦是華人出身，作為“空間智能”理論的奠基者，她的研究在全球范圍內樹立了標桿。
值得一提的是，如今在國際頂級AI機構中擔任核心職位的諸多領軍人物，很多都曾在中國企業積累了寶貴的研發經驗。例如，2014年吳恩達加入百度擔任首席科學家，主導了“百度大腦”計劃的開發。在他的邀請下， Dario Amodei斯坦福博士后畢業后，加入到了百度硅谷AI實驗室，隨后又招募了Jim Fan來百度實習。如今，Dario Amodei成為Anthropic的創始人兼首席執行官，而Jim Fan則是英偉達AI領域的核心人物。
這些從中國企業走向國際舞臺的頂尖人才，不僅展現了個人的卓越能力，也將中國企業在AI領域的深刻理解與實踐成果傳遞到全球。在這些AI頂尖人才身上，既凝聚了中國高校與企業的培養底蘊，也彰顯了中國作為全球AI“黃埔軍校”的重要地位。
自主可控的“母語”大模型
從產業格局看，為14億中國用戶量身定制、打造符合中國語言習慣的“母語AI”，既是中國AI企業的優勢所在，也是不可或缺的戰略目標。
早在2024年3月，百度李彥宏就公開表示，“文心大模型4.0在中文處理上明顯超過GPT-4”，這得益于豐富的中文語料訓練，以及深諳中文表達的本土工程師的精細調試。不僅如此，阿里通義、字節豆包、訊飛星火等國產大模型同樣實現了在中文語境中的超越，為中國用戶和產業提供了高質量的人工智能服務。
更為重要的是，中國產業對“接地氣”的國產大模型有著巨大的需求。這些大模型能夠更加“近水樓臺”地接觸到產業的多樣化需求，并以更高效的方式提供定制化解決方案。在實際應用場景中，中國企業正積極將AI技術擴展至制造業、醫療、教育等領域。這種緊密結合實際需求的模式，使國產大模型在落地效果上具備顯著優勢。
與此同時，全球AI競爭格局的演變，進一步凸顯了自主可控的重要性。近日，特朗普提議設立人工智能部長，并將AI技術提升到國防戰略層面，直接引發了新一輪的“AI軍備競賽”。這讓業界清醒地認識到，只有構建自主可控的大模型生態，將關鍵技術牢牢掌握在自己手中，才能避免在國際競爭中被“卡脖子”。
從“Scaling Law”背后的深厚積累，到國產大模型引領中文語境的突破，中國企業已經從“追隨者”逐步邁向“領跑者”的角色，在技術研發、理論創新和產業落地的多維度競爭中，中國AI企業展現出了極強的適應性與開拓力，在全球AI領域的影響力也與日俱增。
相信在諸多國內領軍企業的推動下，中國AI生態也必將越來越完善，為全球人工智能產業貢獻更多“中國智慧”。
