他认为，随着 AI 的 Scaling Law 法则从预训练端转移到推理端上，AI 模型、AI 应用会在今年迎来新的加速爆发，今年的一个行业口号应该是“Make AI Work”（让 AI 变得有用）。他表示，随着 Scaling Law（慢思考）的放缓，超大预训练模型的直接商业价值在逐步降低。
IT之家获悉，李开复给出的四个理由是：数据不足导致传统预训练将终结；超大 GPU 群效率降低，容错问题等导致边际效应降低；超大预训练模型价格昂贵，速度缓慢；新推理 Scaling Law 将带来更高回报。超大预训练模型的价值正在转移，将进一步体现在“教师模型”的角色中，其本质也将更趋进于大模型时代的基础设施。旧学习范式是人教 AI，新学习范式是 AI 教 AI。