出海是中国的scaling law

天风宏观认为，从长远看，不管中国企业出海的动机是主动还是被动，最后都汇集到了国际化这条必经之路上。它们通过出海变成了一张更大的网，把产业链、供应链、利益链分散了到更多国家和地区，这也是中国的scaling law。

在新范式下，LLM 领域的 scaling law 会发生变化：计算量变大仍会带来模型智能的提升，但会从模型参数量变大，转移到 inference-time compute 增加，也就是模型进行更多 RL 探索。

Kevin Scott表示，过去20年里，人工智能领域最重要的进步都与“规模”有关；OpenAI的潜力在于未来可能成为构建AI平台的基础；数据的质量比数量更重要。

沿着 Scaling Law、卷模型性能，可能会走到「死胡同」。

GPT-4o 读万卷书，「o1」行万里路。

分析指出，相比传统的堆砌计算能力和数据的训练方法，被称为“测试时计算”（Test-time Compute）的新方法更有助于提高AI模型的预测能力，这种方法能够让AI模型在回答问题前，有更多时间和计算资源进行“思考”。专家指出，如果测试时计算成为扩展AI系统的下一步，对专注于高速推理的AI芯片的需求可能会大幅增加。