深度学习的扩展定律（Scaling Laws）被OpenAI总裁Greg Brockman誉为深度学习的根本，但其起源可追溯至1993年贝尔实验室的论文，甚至更早期的心理学和统计学习理论研究。这一定律不仅揭示了AI性能与资源投入的幂律关系，驱动了当前大模型时代的商业竞争和巨额投资，更引发了对科学发现累积性、超前视野与未来AI发展路径的深层反思。