一个曾经被整个AI行业，奉为圭臬的、颠扑不破的“黄金定律”——Scaling Law（规模法则）——似乎，正在OpenAI的、庞大的、昂贵的计算集群中，悄然地，失效。
这条定律的核心，简单而粗暴：只要你，拥有更大的模型、更多的数据、更强的算力，你就一定能，得到一个更聪明的AI。
然而，根据知名半导体分析机构SemiAnalysis的最新报告，自2024年5月，其划时代的GPT-4o模型发布以来，OpenAI，这家被视为全球AI技术“领头羊”的公司，至今，尚未，成功地，完成过任何一次，真正意义上的、“面向下一代前沿模型”的、大规模的预训练部署。
报告披露，在过去的一年多时间里，OpenAI的顶尖研究团队，曾多次地，试图，通过进一步地，扩展模型的参数规模和训练的数据规模，来冲击那个被外界寄予厚望的、真正的“GPT-5”。
但每一次的尝试，最终，都因同样的原因，而被迫地，中途叫停：
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收敛困难： 模型的训练损失（Training Loss），在达到某个点之后，便不再下降，甚至开始出现震荡。
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性能倒挂： 最终训练出的、更大规模的模型，其在关键基准测试上的表现，反而，不如其规模更小的前代模型。
这意味着，那个曾经被寄予厚-望的、外界所看到的、所有以“GPT-5”为名号的版本（例如，最近的GPT-5.1），其实质上，都仍然只是，在GPT-4o这个成熟的、强大的架构之上，所进行的、各种形式的“优化变体”。
它们，都未能，实现一次真正的、底层的、架构级别的“代际突破”。
而就在OpenAI，陷入这场“Scaling困境”的同时，其最主要的竞争对手——谷歌——则正在其自研的AI芯片TPUv7上，高歌猛进。
SemiAnalysis的报告，以一种近乎于“不留情面”的方式，揭示了这场“算力战争”的、另一个维度的残酷现实。
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谷歌的TPUv7，已经成功地，在其最新的旗舰模型Gemini 3的研发中，完成了大规模的预训练验证，证明了其技术上的成熟与可靠。
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更致命的是，在构建一个同等规模的、用于AI训练的算力集群时，采用谷歌TPUv7方案的、最终的总体拥有成本（TCO），要比采用英伟达GPU的方案，低上整整30%。
报告中，甚至，披露了一个极具戏剧性的细节：
OpenAI，至今，甚至，“尚未真正地，大规模地，部署TPU”。
仅仅是，市场上，传出了其正在“评估”TPU方案的消息，就足以，迫使英伟达，在其现有的、向OpenAI提供的GPU集群的报价之上，做出了重大的让步，为OpenAI，节省了约三成的采购成本。
这，从侧面，无可辩驳地，凸显了谷歌TPU，在“性价比”这个维度上，所拥有的、巨大的、令人生畏的战略优势。
AIbase的分析认为，OpenAI此次所遭遇的“停滞”，其意义，已远超一家公司的技术瓶颈。
它，更像是一个深刻的、具有行业风向标意义的“标志性信号”。它标志着，整个生成式AI的赛道，在经历了过去几年，近乎于“疯狂”的、指数级的“大跃进”之后，正在集体地，撞上一堵由物理规律和经济成本，所共同构筑起来的、坚硬的“墙壁”。
一个全新的、“后Scaling时代”，已经到来。
这场瓶颈，是三重性的：
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数据的瓶颈： 互联网上，所有高质量的、公开的文本和图像数据，几乎，都已被“耗尽”。而用于替代的、高质量的“合成数据”，其生产成本，则高得惊人——据估算，已达到1亿美元/TB。
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算力的瓶颈： 构建和维护一个由“十万卡”以上GPU所组成的、超大规模的计算集群，其工程上的复杂度和硬件的故障率，正在以一种非线性的方式，急剧地攀升。
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模型“配方”的瓶颈： 对于更大规模的、基于MoE（混合专家）架构的模型，如何去寻找那套最优的、能够确保其稳定收敛的“超参数”（Hyperparameters），正在变得，越来越像一门“玄学”，而非一门严谨的科学。
面对这“三重瓶颈”，全球的AI实验室，其研发的重心，也正在发生一次深刻的、集体性的战略转向。
它们，不再将所有的宝-押，都押在“预训练”这个环节的、无休止的规模扩张之上。
而是开始，在“后训练”的阶段，去寻求新的、更具“巧劲”的、能够带来“增量突破”的路径。
例如：
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针对特定任务的、更小的“推理模型”的优化。
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基于“自博弈”的、能够让模型自我进化的强化学习（RL）。
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以及，在多模态数据的融合与后训练上，进行更深度的探索。
在这场，关乎AI未来的、更为漫长、也更为艰难的“马拉松”中，那个曾经百试不爽的、“大力出奇迹”的时代，似乎，已经结束。
而一个全新的、更考验智慧、更讲求效率的“精耕细作”的时代，才刚刚，拉开其序幕。
