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2024年底，业界普遍关注到大模型发展的隐忧：Scaling Law正面临物理与经济双重瓶颈，训练成本呈指数级上升，而性能增益却逐渐放缓。在此背景下，2026年被视为大模型训练下半场的转折点，强化学习云平台（Reinforcement Learning Cloud）正成为突破困局的核心路径。通过将强化学习与云计算深度融合，实现动态资源调度、高效策略迭代与多智能体协同训练，显著提升模型推理效率与泛化能力。据预测，至2026年，超过70%的大型语言模型训练任务将依赖强化学习云架构，推动AI从“规模驱动”转向“智能驱动”的新范式。

近日，Ilya在探讨大型模型发展路径时指出，当前主流的“预训练+扩展”方法已遭遇显著瓶颈。尽管过去通过扩大模型规模实现了性能提升，但这种增长正趋于平缓，边际效益日益减弱。他强调，继续盲目追求参数量的扩展已难以为继，研究重心应转向对现有技术范式的系统性重构。唯有在训练机制、架构设计与学习理论等层面实现根本创新，才能突破当前困局，推动人工智能迈向下一阶段的发展。