独家专访｜苏炜杰加入OpenAI：Scaling Law撞墙后为什么需要数学家出手？

大模型正在走进一片没有地图的深水区。 Scaling Law开始撞墙、高质量数据接近枯竭、AI解释性问题依然没有解决，行业逐渐进入后Scaling时代。 越来越多人开始意识到，那些最关键的瓶颈，单靠工程经验已经无法突破了。 问题摆在眼前，能回答它的人开始登场。 5月30日，宾夕法尼亚大学沃顿商学院统计学教授苏炜杰宣布加入OpenAI，参与模型训练相关工作。 他是2026 COPSS会长奖得主，统计学界40岁以下最高荣誉14年来第一位华人获得者，刚刚完成从副教授到正教授的晋升。 站在学术生涯的顶峰时刻，他却转身走进行业最深处的风暴眼。 时机不像是巧合。 契机：去年十二月的一通视频 苏炜杰告诉雷峰网，促成他这次加入OpenAI的直接契机，是去年12月的一通Zoom视频。 “OpenAI 的研究员 Sebastien Bubeck 联系了我，问我有没有兴趣加入OpenAI。很多年前他还在学术界时，就关注过我在优化问题方面的工作。” 一句话，藏着两条信息。 一是OpenAI对理论研究的关注并非