规模定律（Scaling Laws）
描述模型能力随算力、数据、参数规模增加而可预测提升的规律。Morgan Stanley在2026年3月报告中基于此定律预测：10倍算力投入将带来约2倍智能提升。
核心原理
- 模型性能与算力、数据、参数规模之间存在可预测的幂律关系
- 投入更多算力训练更大模型，能力会持续提升
- 已被多个顶级AI实验室的实验验证
在报告中的应用
- 五大模型开发者将下一代模型训练算力提升约10倍
- 根据scaling laws，这将使模型智能提升约2倍
- 这是报告预测"颠覆性飞跃"的理论基础
争议与局限性
- 是否会在达到某个临界点后失效（“撞墙”）？
- 如果scaling laws失效，整个预测的基础将被动摇
- 需要持续关注scaling laws的边界条件