智源大会最全记录：最重要的AI公司们展开的一场集体辩论

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文章摘要

在AI春晚上，众多业界领袖和专家就人工智能领域的多个关键议题展开了深入讨论，涉及大模型的发展趋势、开源与闭源的争议、价格战的影响，以及人工智能通用性（AGI）的未来。

首先，专家们普遍认为扩展法则（Scaling Law）在AI领域将持续演进，尽管具体方式可能发生变化。杨植麟强调了算力和数据的重要性，提出模型参数的增加将带来智能的持续提升，但扩展的方法需要重新定义。王小川则指出，尽管目前尚未看到扩展法则的边界，但除了预测token和压缩模式之外，还需要探索新的范式转化。张鹏认为，尽管所有规律都有可能被推翻，但目前没有迹象显示扩展法则失效，其内涵在不断演进。李大海和李开复也分别从不同角度强调了扩展法则的重要性和大模型的革命性。

在开源与闭源的争议中，面壁智能的李大海和百川智能的王小川均表达了对开源的坚定支持。他们认为开源不仅不会削弱公司的竞争力，反而有助于推动技术发展和市场认可。此外，开源社区的力量在揭露抄袭事件中发挥了重要作用，进一步坚定了他们对开源的信念。

价格战被视为对中国大模型发展有利的现象。月之暗面、百川智能、智谱AI和面壁智能的CEO们普遍持积极态度，认为价格战有助于大模型的普及和推广，同时减少资源浪费，促进企业的市场定位和竞争力提升。

关于大模型的商业化问题，李开复和张亚勤教授讨论了To B和To C的不同应用场景和挑战。李开复认为，To C领域在中国短期内有更大的机会，而To B领域则面临更多挑战，如大公司对新技术的接受度不高、内部阻力大以及软件付费意愿低。张亚勤教授则强调了To B和To C各自的优势和挑战，并提出了AI的三个发展阶段：信息智能、物理智能和生物智能。

在技术发展方面，Sora的下一步发展备受期待。CLIP的出现标志着图像表示学习的重要转变，使得利用互联网上的重构文本来学习通用分类模型成为可能。随着计算能力的增加，模型学习方式也在不断演变，如iGPT和扩散模型等，为图像表示学习提供了新的方向。

最后，骆轶航与“LSTM之父”Jürgen Schmidhuber教授的对话中，探讨了AGI的炒作与现实问题。Schmidhuber教授对当前围绕AGI的炒作表示关注，并强调了区分真正进步和流行词汇的重要性，同时提醒了过度炒作AGI能力的风险。

综上所述，AI春晚上专家们就大模型的发展趋势、开源与闭源的争议、价格战的影响、商业化问题以及AGI的未来进行了全面而深入的讨论，为人工智能领域的未来发展提供了宝贵的见解和指导。