随着Anthropic在AI行业与OpenAI等对手竞争加剧，一个核心问题悬而未决：大语言模型及其支撑系统能否持续扩大规模并提升能力？Anthropic CEO兼联合创始人Dario Amodei给出了肯定回答。
Amodei：核心技术发展无障碍
Amodei在TechCrunch Disrupt上表示，不认为其核心技术未来发展会面临障碍。他指出：“过去十年训练神经网络的规模显著增加且效果持续提升，这正是我对未来两到四年甚至更长时间充满信心的基础——届时今天的成就将显得微不足道。”
针对明年是否会出现千万亿参数模型的提问，Amodei认为这超出了当前缩放定律的预期范围（该定律大致与算力呈平方关系），但他强调模型规模无疑将继续增长。
对“根本性限制”持怀疑态度
尽管有研究人员指出Transformer架构模型在某些任务（如三位数乘法）上仍存在困难，暗示可能存在能力缺失，但Amodei对此保持审慎乐观。
当被问及是否应识别此类根本性限制时，Amodei回应称不确定是否存在这样的限制，也不确定是否有好的衡量方法。他表示：“多年的扩展经验让我保持高度怀疑，但我同样对那些声称‘大语言模型无法做到某事’的说法持怀疑态度。若以不同方式提示、微调或训练，模型或许就能胜任。我并非断言模型现在或未来能做一切，只是对这些绝对论断及其反对者均持怀疑态度。”
Amodei总结道，至少在未来三到四年内不会看到收益递减现象；而在那之后，可能需要超过千万亿参数的AI才能预测未来走向。