近期，OpenAI、Anthropic、Google等公司在开发下一代AI模型时遭遇挑战。OpenAI的新一代模型“Orion”虽然效能有所提升，但进步幅度不如预期，且在特定任务上表现平平。Google的Gemini模型也未达到预期，而Anthropic的Claude 3.5 Opus提升幅度也不及预期，且推迟了发布时间。

这一现状反映出AI发展似乎遇到了瓶颈，过去依赖的Scaling Law（规模扩展法则）似乎不再像以前那样有效。单纯扩大模型规模、投入大量运算成本，未必能带来等比例的效能提升。

微软技术长Kevin Scott认为，Scaling Law仍适用，但未来算力生态系将从模型训练转移至推论阶段。而微软共同创始人Bill Gates则更看重AI的“后设认知”能力提升，即让AI能像人类一样理解问题后退一步思考，评估答案的重要性、验证答案的正确性，以及运用外部工具来辅助解决问题。

OpenAI也已将研究重点从一味追求扩展模型转向新的用例，如AI代理。据悉，OpenAI正在筹备推出代号为“Operator”的新型AI代理，能自动替用户写程序、拟定出游行程等。

此外，训练数据的质量和多样性也成为AI发展的重要因素。OpenAI已与数十家内容出版商达成协议，获取授权内容用于训练模型。同时，科技公司也在探索合成数据的使用，但合成数据的问题仍有待观察。

尽管面临诸多挑战，但科技公司仍在积极寻找解决方案。未来，AI模型是否能转向“类人类思维”，实现更大的突破，仍有待观察。