近期，关于大模型预训练陷入瓶颈的讨论甚嚣尘上。The Information率先报道OpenAI GPT-5项目难产，随后Bloomberg报道OpenAI、Google和Anthropic等公司新模型发布延迟，收益递减现象明显。AI社区起初质疑报道缺乏实证，但OpenAI前首席科学家Ilya Sutskever、Meta首席科学家Yann LeCun等业内人士相继发声，认为大模型扩展法则或已触及极限。Anthropic创始人Dario Amodei则认为扩展法则来自经验而非客观规律，但仍有潜力。最终，OpenAI CEO Sam Altman发推回应，表示“墙不存在”，意在否认大模型预训练已触及瓶颈。

🤔 The Information报道OpenAI GPT-5项目难产，随后Bloomberg报道OpenAI、Google和Anthropic等公司新模型发布延迟，收益递减现象明显，引发行业对大模型预训练瓶颈的担忧。

👨‍🔬OpenAI前首席科学家Ilya Sutskever以及Meta首席科学家Yann LeCun等业内人士认为，大模型扩展法则可能已经到达极限，需要改变训练模式。

🗣️Anthropic创始人Dario Amodei认为大模型扩展法则来自经验而非客观规律，但仍然存在继续发展的可能性。

📢OpenAI CEO Sam Altman发推回应，表示“墙不存在”，否认大模型预训练已触及瓶颈，并暗示未来仍有突破可能。

Sam Altman发了条言简意赅的推文：there is no wall。

终于还是被推出来回应大模型预训练陷入瓶颈的行业恐慌了。

清理了一下时间线，大致上是这样的：

- The Information率先报道，OpenAI因为GPT系列模型的进化速度放缓，调整了公司战略，GPT-5难产已成定局；

- Bloomberg随后助攻，把采写范围扩大到了OpenAI、Googe和Anthropic三家公司，发现新版模型全在推迟发布，可以看到收益递减曲线；

- AI社区此时普遍还认为媒体报道有失公允，觉得没有核心从业者出来证言，只是搜集了边角料想搞个大新闻而已，大家不要慌，「且听龙吟」；

- 然后从OpenAI出局的前首席科学家Ilya Sutskever刚好跳出来补刀，对路透社判断大模型扩展法则确实已经到达了极限，必须改变训练模式；

- Meta的首席科学家、图灵奖得主Ynn LeCun也没放过攻击闭源竞争对手的机会，在Threads上表示「我不想说我早就告诉过你，但我确实早就告诉过你」；

- Anthropic的创始人Dario Amodei在播客里安抚市场，认为预训练的扩展法则（Scaling Laws）来自经验而非客观规律，但自己会押它仍然会继续存在；

- 再就是两个小时前，Sam Altman现身喊话，说物理学不存，不对，是墙不存在。