人工智能AI课堂：penAI没有黑魔法，成功的秘诀全靠坚信一条原则。
penAI的Sora在多模态上取得了巨大的成功，GPT在语言方面也有所突破，可以说基本跑完了AI的大部分技术栈。到底是什么原因?如果说是人、钱、算力，其他公司也并非做不到。而现在的道路是否正确，也许需要等到AGI实现的那一天。
回头看，也许OpenAI曾经将大家带入了误区，甚至AI可能会在某个节点再次陷入困境。当初大家讨论GPT-4时，普遍认为OpenAI没有什么秘诀，和大家走的是一样的路，都是基于Transformers和大力出奇迹。
但是OpenAI的成功之处在于，他们坚持走一条路：大一统的Transformer。即便是最新发布的Sora，基础依然是Transformer，没有改变。他们自己在技术文档上都直接表示了，它就是像训练大语言模型一样训练视频模型，将视频压缩成patch交给Transformer，然后使用Diffusion生成。
这种方法简单到投稿都会被拒，但这并不能完全解释OpenAI的成功。毕竟Transformer2017年出自谷歌，也被广泛应用。为什么其他人没有做出来?答案应该是Scaling Law，也就是缩放定律。它的意思是投入更多的数据，更大的算力，更大的模型就一定会更强大。
因此，有一种看法是，就像GPT-4一样，Transformer的成功依然可以用四个字来形容：大，可以出奇迹。如果一定要比较Transformer和Scaling Law的重要性，大概可以认为Transformer是OpenAI的表现形式，Scaling Law几乎可以被称为底层逻辑。也就是说，大胆地投入数据和算力，就能看到涌现。