文章核心观点 - 清华大学在《自然·机器智能》发表的研究提出了AI发展的“密度法则”，指出AI模型变强不应仅依赖增大参数量（“体型”），而应提升“能力密度”，即单位参数所展现的智能水平 [1] - 研究揭示AI大模型的“能力密度”正以指数级速度增长，大约每3.5个月就翻一倍，这意味着实现相同智能水平所需的模型规模将迅速缩小 [2] - 该研究为AI发展指出了新方向，即未来模型将向“精炼”和“高效”发展，推动“端侧智能”时代的来临，使强大AI能在手机、汽车等终端设备上广泛运行 [2] 行业趋势与研究方向 - AI发展长期遵循“规模法则”，即模型越大能力越强，但这也导致模型训练和使用成本飙升，制约了产业应用进程 [1] - 新的“密度法则”强调通过更先进的“数据+算力+算法”体系来培养“高密度”的精干小模型，而非通过“模型压缩”来强行缩小模型 [1] - 通过对过去几年发布的51个开源大模型的研究发现，AI模型的“能力密度”大约每3.5个月就翻一倍，呈现指数级增长 [2] - 行业未来发展方向是“精炼”与“高效”，强大的AI大模型将更广泛地在手机、电脑、汽车等终端上运行 [2] 技术影响与产业应用 - “能力密度”的快速提升意味着实现相同复杂任务所需的“大脑”规模急剧缩小：例如，如今需要一个体育馆大小的“大脑”，约3.5个月后可能只需要客厅大小，再过3.5个月可能仅需背包大小 [2] - 清华大学已与AI企业面壁智能合作推出系列“高密度”模型，并已应用于手机、汽车、智能家居等生活领域 [2] - 当芯片计算能力与AI智能密度这两条快车道交汇时，“端侧智能”时代或将到来，个人设备将拥有前所未有的智能，反应更快且能更好地保护个人隐私 [2]