清华教授唐杰以其深邃的技术洞察力和现实主义哲学，宣告了垂直领域大模型的终结，并强调AI应以“替代工种”为核心价值。他勾勒了从Agent到在线自评价机制的演进蓝图，展现了一个既理性冷峻又充满探索勇气的中国顶尖AI领路人形象。

图灵奖大佬LeCun与诺奖得主Hassabis就AI未来路线展开激烈辩论，LeCun怒斥大模型是死路并离职创业押注“世界模型”，而Hassabis坚持Scaling Law才是通往AGI的正途。

蚂蚁集团携手多方力量，推出千亿参数级扩散语言模型LLaDA 2.0，其核心在于改变了传统自回归模型的“逐字生成”模式，实现推理过程中Token的直接编辑与控制。这一颠覆性创新不仅有望显著提升AI生成效率和降低成本，更重要的是，它为AI内容带来了前所未有的可控性和可编辑性，预示着AI在编程、创意写作等领域的人机协作将迎来范式级的深刻变革。

Dario Amodei，Anthropic的CEO，是Scaling Law的坚定拥护者，认为持续扩大模型规模足以通向AGI。然而，他同样以高度的经济审慎和对社会责任的深刻认知著称，强调AI发展的巨大财务风险，并通过“不确定性锥形”模型进行保守预测，呼吁企业和政府共同应对AI对就业和财富分配的深远影响。他的独特之处在于，将技术乐观与风险预警相结合，致力于在追求AGI的同时确保企业生存并引导社会负责任地演进。

OpenAI前首席科学家Ilya Sutskever宣告AI“Scaling时代”已终结，预示着行业将从单纯的算力与数据竞赛转向深层概念创新与基础研究。他强调当前模型泛化能力的不足，并提出引入“情绪价值函数”以实现类人直觉学习的重要性，同时重新定义AGI为具备持续学习能力的心智，并呼吁构建关爱所有感知生命的鲁棒对齐AI。

谷歌Gemini 3凭借“全模态原生”架构和TPU硬件优势，极致执行Scaling Law，在AI竞争中取得断层式领先，并以AntiGravity等工具重塑开发者生态。然而，业界也在深入探讨纯粹规模化AI的局限性，并积极寻找通往AGI的“第二曲线”，包括世界模型、端侧小模型及AI可解释性，预示着未来AI发展将走向多维度并存的复杂图景。

一项新研究挑战了AI Scaling Law收益递减的普遍认知，揭示尽管单步准确率提升放缓，但其复合效应能带来模型任务完成长度的指数级增长。这一发现，特别是结合“思考模型”对“自我条件化”缺陷的克服，重新定义了大模型的经济价值，预示着AI Agent在复杂长程任务中实现更深层次的自主化和商业落地。

OpenAI对GPT-5的紧急回滚预示着大模型行业从粗放式扩张转向精细化运营的新阶段。此次事件暴露了AI在工程化、用户体验“人格化”以及高昂推理成本上的深层挑战，迫使行业重新审视Scaling Law的极限。未来AI发展将更注重模型效率、用户定制化和可持续性，并将“电费”纳入核心商业考量，迈入一个更加务实的“精耕细作”时代。

Jared Kaplan，Anthropic联合创始人，一位从物理学跨界AI的先驱，通过对“愚蠢问题”的深层探究，发现了驱动大模型能力提升的Scaling Law。他坚信最强AI模型的价值将超越成本考量，并呼吁开发者在AI能力边界上进行创新，以构建未来的杀手级应用，同时预见AI将在广度智能和人机协作方面带来巨大突破。

Dario Amodei是一位被家庭悲剧深刻影响的AI领袖，他创立Anthropic旨在加速AI发展以弥补生命遗憾，同时坚持严格的安全准则。他以其直言不讳、对“Scaling Law”的纯粹信仰和对AI伦理的深刻洞察闻名，即便因此与行业巨头产生激烈冲突，也要推动AI在安全与效益间实现最佳平衡，最终实现造福人类的愿景。

Jared Kaplan，Anthropic联合创始人及理论物理学家，以其独特的物理思维和对“蠢问题”的执着，发现了驱动AI进步的“Scaling Law”。他不仅引领Claude等前沿模型的持续发展，更以前瞻性视角洞察AI的未来走向，鼓励开发者在能力边界上创新，并强调顶级模型对行业和社会变革的核心价值。