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<p>Kevin Scott 表示，过去 20 年里，人工智能领域最重要的进步都与 “规模” 有关；OpenAI 的潜力在于未来可能成为构建 AI 平台的基础；数据的质量比数量更重要。</p>

- 大语言模型（LLM）在 AI 时代横行，OpenAI 于 2020 年提出 Scaling law 定律，指出模型性能与计算量、参数量和训练数据量相关。
- 观点类文章：OpenAI 的 Scaling law 遭到质疑，担心大模型沦为数据的奴仆，离人越来越远。微软 CTO Kevin Scott 认为数据质量比数量更重要，强调构建 AI 平台的潜力。
- 微软的 AI 策略是建立平台系统，扩大规模，注重数据质量。Kevin Scott 认为 AI 领域最重要进步与规模有关，强调扩大规模的重要性。
- 事实类文章：Kevin Scott 从农村孩子到微软 CTO 的经历，强调对计算领域的发展，硬件性能提升，推理环境多样化，软件堆栈优化，数据质量重要性，AI 商业模式探索等。

微软 CTO：AI 大模型的 “Scaling Law” 还能走多远？