AI发展再临十字路口：Scaling Law红利见顶后的多模态底层突围之路

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告别暴力美学：Scaling Law遭遇天花板

回顾过去三年，从ChatGPT的横空出世到GPT-4的震撼登场，全球科技界见证了AI史上演进最快的时期。彼时，业界普遍迷信“大力出奇迹”，认为只要GPU足够多、数据规模足够大，通往AGI的道路就是坦途。

然而，进入2024年后，这种单纯依赖预训练Scaling的路径开始显现疲态。林达华指出，虽然OpenAI o1和DeepSeek R1通过长思维链（Chain of Thought）、强化学习和Test-Time Scaling等“后训练”范式的变革，暂时突破了推理能力的瓶颈，但OpenAI前首席科学家Ilya Sutskever等先驱已发出警告：无论是预训练还是后训练，单纯依赖算力扩张的Scaling路径终将面临边际效应递减的挑战。

行业陷入了短暂的迷茫：当参数竞赛不再是万能药，AI的下一步该往哪里走？林达华给出了两条清晰的路径： 1. 向外走： 摆脱单纯的榜单刷分，深入垂直行业，以实际价值驱动技术落地。 2. 向内求： 回归实验室，探索下一次技术范式的原始创新，打破现有的架构局限。

价值闭环：从“秀肌肉”到“真落地”

AI技术的发展已经到了一个临界点：它不再仅仅是科技巨头在AI新闻中炫耀的Demo，而是具备了深入替代人类高价值工作的能力。林达华总结了三个标志性趋势，昭示着AI正在进入价值落地的爆发期：

进化速度垂直上升： 现在的AI突破人类极限的速度越来越快。从早期的图像识别到如今解决国际奥赛级别的数学题，AI的能力迭代周期正在急剧缩短。

处理复杂任务能力质变： AI不再局限于秒级识别任务，而是能够胜任深度搜索、撰写长篇调研报告等原本需要人类耗时数小时甚至半天的工作。

推理成本指数级下降： 随着模型优化和硬件进步，达到实用水平的AI模型推理成本在过去两年下降了近280倍。

这意味着，AI已经准备好从“尝鲜”走向“深耕”。对于企业而言，未来的竞争不再是谁的模型参数更大，而是谁能利用AI工具（如Prompt工程、LLM应用）实现降本增效。正如麦肯锡报告预测，到2025年，企业对AI的采用率将高达88%。

商汤提出的“用户价值牵引AI迭代”模式值得借鉴：通过强化学习（RL）构建闭环，将用户的每一次反馈转化为奖励信号，驱动模型不断优化。例如在AI PPT生成场景中，不再依赖昂贵的全过程数据，而是利用人类对结果的快速评判来训练奖励模型，从而让AI生成的PPT不仅“形似”更能“神似”。

多模态底层重构：打破视觉与语言的隔阂

在多模态领域，当前的大模型架构普遍存在一个致命缺陷：视觉感知与语言推理是割裂的。林达华犀利地指出，目前主流的多模态模型本质上是“视觉编码器 + 语言模型”的浅层拼接。

这种架构导致模型缺乏真正的视觉理解能力。例如，许多先进模型在数手指、判断物体三维结构等看似简单的问题上频频翻车。它们并没有真正“看懂”图片，而是基于识别到的物体标签进行语言层面的概率推理。如果将这样的模型装入机器人，在真实的三维物理世界中运行，后果不堪设想。

为了解决这一根本性问题，商汤推出了开源的NEO架构。这是一种原生的多模态架构，不再是简单的模块拼接，而是让每个计算层、每个神经元都具备内生的多模态处理能力。

内生多模态能力： 仅用1/10的数据量，就能达到同量级主流模型的水平。

空间思维培养： 引入跨视角预测（Cross-View Prediction）等创新训练范式，超越了传统的Next Token Prediction，让模型真正具备三维空间理解能力。

测试数据显示，NEO架构在空间智能的表现上甚至超过了GPT-5级别的模型以及李飞飞团队发布的专用模型。这标志着AI正在从单纯的语言模型向真正的世界模型演进。

结语：原始创新是破局关键

AI行业正处在一个新旧交替的十字路口。旧有的Scaling Law红利正在消退，而新的范式尚未完全确立。林达华的演讲为我们揭示了一个明确的方向：未来的AI竞争，将是底层架构创新与应用价值闭环的双重比拼。

无论是想要了解最新的人工智能动态，还是寻找AI变现的机会，我们都必须认识到，简单的“拿来主义”已经行不通了。唯有回归技术本源，探索如NEO架构般的原始创新，才能在下一轮AGI浪潮中立于不败之地。

对于广大开发者和AI爱好者来说，关注像aigc.bar这样的AI门户，及时获取最新的AI日报和深度解读，将有助于在瞬息万变的技术洪流中保持敏锐的洞察力。让我们共同期待，在底层创新的驱动下，AI能真正走出实验室，赋能千行百业。