讓英偉達(Nvidia)成為全球市值最高公司的計算“定律”正開始失效。這里說的不是著名的摩爾定律(Moore’s Law)——半導(dǎo)體行業(yè)的信條，即芯片性能通過每兩年翻倍的晶體管密度不斷提高。

在硅谷的許多人看來，作為技術(shù)進步主導(dǎo)預(yù)測指標(biāo)的摩爾定律已經(jīng)被一個新概念取代：人工智能的“擴展定律”(scaling law)。它假定將更多數(shù)據(jù)放入一個更大的人工智能模型——相應(yīng)地需要更多算力——可以提高系統(tǒng)的智能。這一洞見推動了人工智能的飛速發(fā)展，將開發(fā)的重點從解決棘手的科學(xué)問題轉(zhuǎn)向更直接的工程挑戰(zhàn)，即構(gòu)建規(guī)模越來越大的芯片集群——通常使用英偉達的芯片。

隨著ChatGPT的推出，“擴展定律”迎來了其高光時刻。在自那以來的兩年間，人工智能系統(tǒng)極速的性能提升似乎表明，在我們達到某種“超級智能”之前——也許就在本10年內(nèi)——這條定律可能一直成立。然而，在過去一個月，業(yè)界越來越抱怨稱，OpenAI、谷歌(Google)、Anthropic等公司的最新模型并沒有展現(xiàn)出與“擴展定律”的預(yù)測相符的預(yù)期提升。