Scaling Law的现状与历史 - 谷歌DeepMind首席执行官哈萨比斯在Axios AI+峰会上力挺Scaling Law，认为其对于实现AGI至关重要[1][6] - 哈萨比斯指出，Scaling Law最早的发现者并非OpenAI，而是DeepMind团队，其内部在2017至2018年期间的研究已发现相关规律，并称之为“Chinchilla Scaling Laws”[6][14][17] - 基于对Scaling Law有效性的确认，DeepMind调整了研究方向并投入更多资源，这被认为是其在大模型领域取得成功、推动Gemini从1.0演进到3.0时代的关键[18] Scaling Law与AGI（通用人工智能）的关系 - 公司认为，无论AGI最终形态如何，Scaling都将是其中的关键组成部分，且当前Scaling尚未到达极限，有必要继续沿此路线将系统推向最大化[21][22] - 哈萨比斯提出，单靠Scaling Law也有可能达成AGI，因为大量数据和计算资源的投入是展现类人智慧能力的合理途径[7][23] - 同时，他也猜测实现AGI可能还需要一两个类似Transformer或AlphaGo级别的重大突破，并预测这个时间点可能在5到10年内[24][26] 对未来12个月AI发展的预测 - 多模态融合：完整的多模态融合将是主流演进方向，谷歌DeepMind正全力推进，旨在通过交叉融合图像、视频、文本和音频来全面提升模型的推理和创造力[27][28][30] - 视觉智能突破：以谷歌Nano Banana Pro等图像模型为例，视觉理解能力有显著进展，未来将在更丰富的分析、故事讲述和分步视觉推理方面继续探索[31][32][33] - 世界模型普及：世界模型是行业关注重点，也是哈萨比斯个人的工作重点，例如谷歌8月上线的世界模型Genie 3，预计下一年该领域将持续受到业界关注[35][36][37] - Agent可靠性提升：哈萨比斯认为，现有Agent系统尚不完全可靠，但预计再有一年时间，Agent将能开始接近于可靠地完成委托任务[38][39][40] Gemini的发展与目标 - Gemini 3的成功验证了Scaling Law的有效性，其全网爆火被视为谷歌打了一场漂亮的翻身仗[4][5] - Gemini 3的独到之处在于个性化的深度、简洁的回答、温和反驳不合理观点的能力，并能一键式生成商业级游戏，展现了其基座架构在理解高层次指令和输出高精度细节方面的优势[43][44][45][46] - 公司对Gemini设定的最终目标是成为“通用万能助手”或“通用助手”，下一代Gemini将延续现有优势，出现在更多设备上并无缝融入日常生活，其使用频率将变得和使用手机一样频繁[9][41][46][47]