2025 AI 展望：Scaling Law新叙事加速 AI 变革

本指南概述了人工智能革命的当前状态，特别强调了Scaling Law在推动AI进步方面的重要性。预计到2025年，AI将继续演变，Transformer模型将成为标准架构，生成模型在多个领域发挥关键作用。AI通过大型模型、智能机器人、脑机接口和数字生命等多种手段实现AGI的潜力，将对医疗、教育和数字模拟等行业产生变革性影响。文章还指出，我们正在向Scaling Law 2.0过渡，这标志着我们偏离了传统的计算增长路径，并且智能硬件将在2025年迅速发展。对于对AI技术未来轨迹及其广泛应用感兴趣的人来说，这篇文章具有重要意义。- AI的发展趋势以Scaling Law为基础模型驱动。 - 进入2025年，Scaling Law仍然成立，但迭代路径已改变，基础模型的迭代趋于阶段性收敛。 - Transformer-like架构逐渐成为统一的底层架构。 - 生成模型在多个领域有潜力深入科学研究。 - 通用人工智能（AGI）的实现路径包括大模型、智能机器人、脑机接口和数字生命等。 - 2024年AI的关键进展包括视频生成、智能体和编程助手。 - Scaling Law仍然适用于大模型的发展，但固定路径已被打破。 - Transformer架构正在成为多种算法统一的底层架构。 - 生成模型解决了高维数据分布拟合的问题，是AI算法的第一性原理。 - AI在智能硬件、教育、医疗和数字仿真等领域具有巨大潜力。 - 英伟达在数字仿真领域进行了系统化的布局，构建了一个完整的仿真生态系统。 - NVIDIA Isaac、Omniverse和Cosmos等平台展示了数字仿真在自动驾驶、飞机制造、机器人研发和工业场景的应用。 - 数字仿真在生命科学上展现了巨大潜力，如AI生成的虚拟老鼠和秀丽隐杆线虫的神经系统、身体和环境的交互仿真。 - 数字化时代几乎每个物理世界场景都可以进行仿真，从核聚变研究到细胞活动模拟，从机器人研发到数字生命体建模。 - AI浪潮将带领人类进入全新的智能时代，提高人类认知世界和改造世界的能力。三十年后，人类将身处一个与现在完全不同的崭新世界。