北京时间7月10日，微软首席技术官凯文·斯科特（Kevin Scott）接受红杉资本合伙人帕特·格雷迪(Pat Grady)以及比尔·科夫兰(Bill Coughran)的访谈，对 Scaling Laws 、计算市场变化、与 OpenAI 合作，以及微软AI战略等话题进行了观点分享。

目前还没有遇到Scaling的边际收益递减

在谈及大模型行业的 Scaling Laws话题时，Kevin Scott表示，目前在规模化上并没有遇到边际收益递减的情况。

Scaling Laws是大模型领域的一个经验法则，即随着模型大小、数据量和计算能力增加，模型性能会持续提升。

不过随着 OpenAI 的 GPT-5 模型迟迟未能推出，行业内开始出现不同声音，认为Scaling Laws 已经开始遇到天花板，继续扩大规模带来的收益可能在逐渐减少。

不过，从公开的言论来看，多数AI行业内的专家们及企业高管们认为，Scaling Laws目前仍然有效。

谈及这个话题，Kevin Scott表示，“尽管其他人可能这样想，但是我们在规模化上并没有遇到边际收益递减的情况。”

他强调，这里面确实存在一个指数级的增长，但是由于建造超级计算机、训练模型需要时间，只能每隔一段时间才能采样一次（训练一次模型）。

他透露，OpenAI下一代的模型即将到来，会更便宜，能力更强，也能解决更复杂的问题。“这就是每一代模型随着我们规模扩大而发生的故事。”

一个多月前在洛杉矶举行的 Berggruen Salon 活动上，Kevin Scott曾表示，下一代人工智能可以成功应对博士级考试，推理能力会大大提高，而这将标志着人工智能发展的巨大飞跃。

OpenAI首席技术官Mira Murati日前透露，公司正在开发的新一代人工智能模型GPT-5，有望在2025年底或2026年初推出。

英伟达 GPU 性价比很高

随着人工智能大模型崛起之后，计算市场也在发生深刻变化，很多大模型企业都在抢购英伟达的GPU芯片，以至于人们都在开玩笑说，所有的钱都流向了英伟达。

Kevin Scott 在访谈中表示，英伟达在这方面做得很好，英伟达GPU的性价比在每一代中的提升速度都超过了摩尔定律。“英伟达每一代硬件在性价比上都有提升，通常比用在通用计算领域的摩尔定律还要大。”

Kevin Scott 说，A100的性价比大约是V100的3到3.5倍，H100虽然没有那么多，但也接近。从理论上看，下一代（芯片）也很有竞争力。

Kevin Scott 认为，硬件的进步有多种原因，部分是因为制程技术，部分是因为架构，还有很大一部分是因为能够在计算中利用更窄的字长。比如，现在不需要64位算术，而是用精度低得多的算术就可以了。“AI 领域存在大量可以并行处理的计算，而且我们在硬件架构上正越来越擅长提取这种并行性。”

日前，英伟达披露的文件显示，其客户结构呈现出较高集中度，少数几家公司为其贡献了大部分收入。截至2024年4月28日的2025财年第一财季，有一家客户贡献了总收入的13%，另一家贡献了11%。

据瑞士银行（UBS）分析师Timothy Arcuri分析，微软很可能是英伟达的最大客户，在2024财年占英伟达总收入的19%，并且这一趋势很可能延续至今。