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Grok 3表(biao)明依靠算力堆(dui)积的“大(da)力出奇迹”路径目(mu)前依旧可行。
2月18日，特(te)斯拉创始人(ren)埃隆·马(ma)斯克旗下xAI推出最新大(da)模型Grok 3。据介绍，虽(sui)然Grok起步较晚，但MMLU（大(da)规模多任务语言理解基准测(ce)试）得分已(yi)追上ChatGPT，Grok 3和(he)轻量化的Grok 3 mini在多个性能(neng)上都超过或媲美Gemini、DeepSeek和(he)GPT-4o等对手。
Grok 3在xAI位(wei)于孟菲斯的Colossus超算中(zhong)心进行训练(lian)。xAI透露，这一超算中(zhong)心的算力已(yi)经翻倍，拥(yong)有的英(ying)伟达GPU数量已(yi)达到20万(wan)颗(ke)。
本以为(wei)是马(ma)斯克又在虚张声势，但这次Grok 3的确没有令人(ren)失望。
基于Grok 3的优秀表(biao)现，不少(shao)业内人(ren)士再度表(biao)露了对算力堆(dui)积这种“大(da)力出奇迹”路径的认可。更有分析人(ren)士指出，Grok 3证明了缩放法则（scaling law）在达到上限之前仍有发展空间——这对整个行业来说是一个令人(ren)鼓舞的信号。
AI大(da)牛、前OpenAI 研究员、前特(te)斯拉AI负责人(ren)Andrej Karpathy在成为(wei)Grok 3首批用户后，在社交媒体上发布了一份详细的测(ce)评总结。他称赞了Grok 3 的逻(luo)辑推理能(neng)力，并指出其性能(neng)可与OpenAI的o1-pro模型相媲美，后者的月度费用为(wei)200美元。他还认为(wei)，Grok 3的推理能(neng)力略优于DeepSeek-R1、谷歌的Gemini 2.0 Flash Thinking。
不过，他也指出了Grok 3的一些局限性，包(bao)括(kuo)搜索功(gong)能(neng)DeepSearch中(zhong)偶尔出现的幻觉和(he)事(shi)实错误(wu)。
“考虑到该团(tuan)队大(da)约1年前才从零开(kai)始，这真是令人(ren)难以置信，他们以前所未(wei)有的速度达到了几(ji)乎业内最高水平(ping)。”Karpathy表(biao)示。
不少(shao)科技(ji)领域的分析人(ren)士表(biao)明，Grok 3的成功(gong)，在很大(da)程度上就是依靠算力堆(dui)积。
人(ren)工智能(neng)服(fu)务网站Maginative创始人(ren)兼主编Chris McKay认为(wei)，xAI自成立以来，仅用了一年多的时间就迅速开(kai)发出了具有竞争力的AI技(ji)术，其成功(gong)很大(da)程度上得益(yi)于创新的计算基础设施和(he)对大(da)量计算资(zi)源的访(fang)问。随着更多超算集群的规划，xAI似乎有望继续提升模型能(neng)力。
沃顿商(shang)学院人(ren)工智能(neng)教授Ethan Mollick认为(wei)Grok 3完(wan)全符合预期。他指出，人(ren)工智能(neng)仍在加速发展，速度和(he)算力都是护城河(he)，“人(ren)才和(he)芯片就是打(da)造前沿模型的公开(kai)秘诀”。
“护城河(he)可能(neng)不深，但足(zu)以淹死初创企业。”雪城大(da)学公共(gong)传播(bo)学院教授、咨(zi)询公司(si)The Palmer Group首席执行官Shelly Palmer评论说。在他看(kan)来，Grok 3的护城河(he)“已(yi)经被(bei)金钱填满”。英(ying)伟达H100 GPU的价格在3万(wan)至4万(wan)美元之间，即使马(ma)斯克拿到了折(she)扣，这仍然是一项30亿到50亿美元的庞(pang)大(da)投资(zi)。
公开(kai)信息显示，OpenAI训练(lian)GPT-4用了大(da)约2.5万(wan)张A100 GPU，而H100的训练(lian)吞吐量远高于A100；据DeepSeek公布的信息，DeepSeek-V3模型预训练(lian)费用仅为(wei)557.6万(wan)美元，在2048块英(ying)伟达H800 GPU（针对中(zhong)国市场的低配版GPU）集群上耗时55天(tian)完(wan)成。
随着DeepSeek的横(heng)空出世，不少(shao)人(ren)提出缩放法则（scaling law）可能(neng)会失效或者不再完(wan)全适用。缩放法则是AI研究中(zhong)的一个重要指导(dao)原则，它认为(wei)，在大(da)多数情况(kuang)下，增加规模（模型参数、数据量、算力）都能(neng)提高模型的表(biao)现，但效益(yi)递减。
科技(ji)领域博主Zain Kahn表(biao)示，近几(ji)个月来，有观点认为(wei)，向大(da)模型投入更多数据和(he)算力将不再奏效，但Grok 3证明了这种怀疑并不正(zheng)确。xAI才进入这个领域两年，就已(yi)经与顶尖公司(si)展开(kai)了激烈竞争，甚至击(ji)败了顶尖公司(si)。
Kahn强(qiang)调说，xAI庞(pang)大(da)的Colossus超算集群将大(da)模型推向了新的高度，“预训练(lian)缩放法则在达到上限之前仍有发展空间——这对整个行业来说是一个令人(ren)鼓舞的信号。”
机构也对算力的作用给出了肯定，指出算力堆(dui)积仍是模型进步的关键(jian)变量。
华泰证券在2月20日发布的研报中(zhong)提出，Grok 3证明预训练(lian)在算力提升下仍能(neng)突破。虽(sui)然目(mu)前在预训练(lian)数据上存在瓶颈，但是合成数据、RL（强(qiang)化学习）数据、工程能(neng)力优化，甚至Transformer架(jia)构迭代，或能(neng)逐(zhu)步打(da)破瓶颈，Grok 3已(yi)经证明预训练(lian)依然有突破空间。
国泰君安也提到，xAI算力资(zi)源储备与开(kai)源策略的平(ping)衡，凸显算力与算法的同等重要性。高昂的算力投入已(yi)经形成了显著的技(ji)术门槛。
中(zhong)信证券指出，Grok 3作为(wei)全球首个在十(shi)万(wan)卡集群上训练(lian)的大(da)模型，综合能(neng)力较前代模型Grok 2提升显著，意味着算力堆(dui)积仍是模型进步的关键(jian)变量之一。