Scaling Law
理解为系统论的一个基本概念，意思是系统性能随规模变化的规律。
系统的规模越大，性能会逐渐变强。
人工智能领域
缩放定律在人工智能领域的体现主要有：
- 模型大小（参数量）对性能的影响
- 数据规模对性能的影响
- 计算资源（计算时长）对性能的影响
人工智能在 2020 左右的爆发，实际上是建立在互联网基础设施上的。移动互联网的普及，导致互联网数据量激增，云计算的使用使得数据可以被便捷地访问。
大量的数据再加上算力的发展，使得人工智能的性能爆发。
缩放定律在人工智能上体现的“涌现”的结果，如果用系统论来解释，就是各个简单部分的叠加，形成的复杂系统，有自己独特的客观性质。