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2月18日，创立(li)xAI的埃隆·马(ma)斯克发布了号称(cheng)“地球上最聪(cong)明AI”的Grok3大(da)模型，展示了其在多项测评(ping)中超越o3-mini，摘(zhai)得桂冠的技(ji)术实(shi)力。而同一天，DeepSeek的梁文锋和Kimi的杨植麟(lin)分别在专业(ye)网站上发布了自(zi)己参与的论文，这两篇论文均与如何减少长文本计算量，加快训练效率有关。
这反映(ying)了中美AI大(da)模型路线(xian)上最本质的差异：Grok3采用20万(wan)张英伟达H100芯片(pian)训练而成，达成优异性(xing)能的同时也(ye)折(she)射出了“力大(da)砖飞”“火力覆盖”的美式发展路径，并且(qie)再次证明“Scaling Law”（尺度定律，可简单理解为模型参数越大(da)效果越好）可行；而DeepSeek爆火之后，梁文锋仍聚焦“如何降低训练成本”，依(yi)旧在追求极致效率，要把AI价(jia)格“打下(xia)来”，做大(da)模型界(jie)的“鲶鱼(yu)”。
另外，虽然马(ma)斯克宣称(cheng)未来Grok3将开源，但目前该大(da)模型依(yi)然是(shi)闭源的，而DeepSeek则(ze)持续开源，将自(zi)己的技(ji)术研究(jiu)免费赋能给世(shi)界(jie)各地。2月21日，DeepSeek官方发文称(cheng)，“将在接下(xia)来的一周开源5个代(dai)码(ma)库(ku)，以完全透明的方式分享我们微(wei)小但真诚(cheng)的进展。”
当昂贵先进的闭源模型，遇上性(xing)价(jia)比较高的开源模型，究(jiu)竟哪一条路最终会“更胜一筹”？
马(ma)斯克靠“力大(da)砖飞”登顶大(da)模型测评(ping)榜 英伟达股价(jia)“收复失地”
贝壳财(cai)经记者注意到，在Grok3的直播发布会上，马(ma)斯克旗下(xia)xAI的工作人员所展示的第(di)一张实(shi)景图(tu)片(pian)，就是(shi)该公(gong)司新建(jian)的数据中心(xin)。
“强大(da)的智能来自(zi)大(da)型算力集群”。马(ma)斯克及其员工在直播中表示，xAI此(ci)前使用大(da)概6500块英伟达H100芯片(pian)训练模型，但遭遇了冷却和电源问题，为了尽快发布Grok3，公(gong)司在去(qu)年四月耗时122天新建(jian)了一个数据中心(xin)，最终让第(di)一批10万(wan)个英伟达H100芯片(pian)启动并运行，之后又花了92天加倍了数据中心(xin)GPU的容量。换句话说，为了训练Grok3，xAI至少动用了20万(wan)块最先进的英伟达H100芯片(pian)。
xAI建(jian)立(li)的数据中心(xin) 来源：马(ma)斯克直播截图(tu)
“马(ma)斯克在直播中没有提到这20万(wan)块GPU是(shi)否为‘单集群’，如果答案肯定的话那是(shi)非常大(da)的突破，因为当前国内大(da)部(bu)分（数据中心(xin)）还是(shi)1万(wan)块卡的集群。”快思慢想研究(jiu)院院长，原商(shang)汤智能产业(ye)研究(jiu)院创始院长田丰告诉新京报贝壳财(cai)经记者。
在性(xing)能上，Grok3在大(da)模型界(jie)权威盲测榜单“Chatbot Arena（大(da)模型竞技(ji)场）”中得分超1400，刷新了该榜单的新纪录。
结合训练耗费的巨额算力，在这一成绩背后，Grok3可能还拥有庞大(da)的参数规模，以及训练数据量，因为“Scaling Law”就是(shi)指(zhi)模型性(xing)能与其规模（如参数数量）、训练数据集大(da)小以及用于训练的计算资源之间存在的一种可预测的关系，简单解释就是(shi)“越大(da)性(xing)能越好”。
田丰认为，马(ma)斯克使用了“大(da)力出奇迹”的方式，“我很好奇它(ta)背后的数据规模有多大(da)，因为算力、数据和模型参数量是(shi)成比例(li)增加的，这么大(da)的算力一定是(shi)跟模型的大(da)参数量和庞大(da)的训练数据集有关系，但这两个细节马(ma)斯克并没有提及，这肯定既包括互联网上的数据，也(ye)包括特斯拉工厂里的一些物理数据。”
贝壳财(cai)经记者注意到，对于训练数据集，xAI的工作人员举(ju)了一个形象的比喻“压缩整个互联网”，马(ma)斯克则(ze)透露Grok3的计算量是(shi)Grok2的10到15倍。
事实(shi)上，科学界(jie)有一种观点认为，随着互联网上可用于训练的数据接近(jin)枯竭，“Scaling Law”将面临瓶(ping)颈，而Grok3、o3-mini等在DeepSeek-R1之后发布的大(da)模型则(ze)证明“Scaling Law”依(yi)然有效。这也(ye)提振了市场对算力供应商(shang)的信(xin)心(xin)。截至北京时间2月21日，英伟达的股价(jia)为每(mei)股140.11美元(yuan)，自(zi)1月24日至今呈现出了一个“深(shen)V”走势，DeepSeek-R1发布后所损失的市值现已基本“收复”。
英伟达股价(jia)走势图(tu)
中国科学院软件所博士、新浪微(wei)博技(ji)术研发负(fu)责人张俊林表示，所谓“Scaling Law撞墙”的普遍问题是(shi)数据不够，导致预训练阶段的Scaling Law走势趋缓，但这是(shi)趋缓不是(shi)停顿。即便没有新数据，推大(da)模型尺寸规模，效果仍然会上升。
张俊林预测，“Grok 3的尺寸规模很可能不是(shi)一般的大(da)（感觉在200B到500B之间），很明显，Grok 3仍然在采取推大(da)基座模型尺寸的‘传统’做法，这种做法性(xing)价(jia)比很低。”
另一个细节是(shi)，虽然马(ma)斯克强调“当发布下(xia)一代(dai)模型后，上一代(dai)模型就将开源”，但和OpenAI发布的GPT系列以及o系列模型一样，Grok3也(ye)是(shi)一个闭源大(da)模型。对此(ci)，田丰告诉记者，由于xAI起步较晚，马(ma)斯克必须不计代(dai)价(jia)去(qu)投入资源以达到最顶尖的模型水平，这也(ye)导致他(ta)后续将会采用收费的模式。
梁文锋、杨植麟(lin)聚焦AI降本增效让大(da)模型人人可用
当马(ma)斯克的Grok3背靠新建(jian)数据中心(xin)以及20万(wan)块H100的支持，在各路评(ping)分榜单攻城略地之时，梁文锋依(yi)旧一如既往坚持着DeepSeek“降本增效”的技(ji)术创新之路。
北京时间2月18日下(xia)午3时4分，就在马(ma)斯克刚刚完成Grok3发布的一小时后，DeepSeek官方在社交平台介绍了一种名为NSA（Native Sparse Attention原生稀疏注意力）的新机制，并贴出了详细介绍和论文链接。DeepSeek官方称(cheng)，该机制加快了推理速(su)度，降低了预训练的成本，且(qie)不影响模型性(xing)能。
新京报贝壳财(cai)经记者阅读了这篇直译为《原生稀疏注意力：硬(ying)件对齐与可训练的稀疏注意力》的论文，发现NSA机制的核心(xin)思想是(shi)通过将输入的序列以“压缩”“选择”“滑动”的方式分成三个并行的“分支”块，减少计算量，这种块状处理方式与GPU的并行计算能力相匹配，充分利用了硬(ying)件的计算资源。
以通俗易懂的语言解释就是(shi)，假设大(da)模型正在做阅读理解，需要回答一个关于文章主(zhu)题的问题，传统的“全注意力”机制就类似于阅读完全部(bu)文章再回答问题。而采用NSA机制，大(da)模型会首先快速(su)浏览文章，抓住文章的大(da)致主(zhu)题和结构（即“压缩”注意力），再仔细阅读与问题最相关的段落或(huo)句子（即“选择”注意力），同时为了防止跑(pao)题，关注局部(bu)上下(xia)文，确保理解问题的背景（即“滑动”注意力）。在这一机制下(xia)，大(da)模型可以成为得到指(zhi)点的“优秀考生”。
DeepSeek论文截图(tu)
根据DeepSeek在论文中展示的图(tu)表，NSA在基准测试中的得分（左图(tu)中红色）优于传统的全注意力模型（左图(tu)中橙色），而NSA的计算速(su)度（右图(tu)中红色）则(ze)明显快过全注意力模型（右图(tu)中黄色），在解码(ma)、向前传播、向后传播三项维度上的速(su)度分别达到了全注意力模型的11.6倍、9倍和6倍，这意味着模型的训练速(su)度和推理速(su)度都将得到成倍提高。
对此(ci)，原谷歌(ge)顶级工程(cheng)师(shi)，现已加入OpenAI的Lucas Beyer在社交平台评(ping)论道，论文中出现的图(tu)表非常漂亮，仅发现绘图(tu)方面可能存在一些小瑕疵，“可以看出这篇论文在发表之前经过精细的打磨，恭喜DeepSeek现在有一个新粉丝了。”
无独有偶，2月18日下(xia)午8点20分，“AI六小虎”之一的Kimi也(ye)发表了类似的论文，该论文主(zhu)要介绍了一个名为MoBA（MIXTURE OF BLOCK ATTENTION直译为块状混合注意力）的机制，该机制的核心(xin)思想同样是(shi)将长文本分割(ge)为多个固定大(da)小的“块”，此(ci)后再通过动态选择每(mei)个块的相关性(xing)，最终达到提高计算效率的作用，处理1M长文本的速(su)度可以提升6.5倍。
值得注意的是(shi)，DeepSeek和Kimi的这两篇论文中，分别出现了双方创始人梁文锋和杨植麟(lin)的名字，其中DeepSeek的论文还是(shi)梁文锋本人投递的。
而且(qie)贝壳财(cai)经记者注意到，不论是(shi)NAS机制还是(shi)MoBA机制，都强调了可以无缝集成到现有的语言模型中，无需重新训练已有大(da)模型。这意味着这两项科技(ji)成果都可以直接拿来给现有的大(da)模型“加速(su)”。
对于DeepSeek此(ci)次论文的发布，有外国网友表示，“这就是(shi)我喜欢DeepSeek胜过行业(ye)大(da)多数前沿模型的原因，他(ta)们正在创新解决方案，他(ta)们的目标不仅仅是(shi)创造一个通用人工智能，而是(shi)让它(ta)高效化、本地化，让每(mei)个人都能运行和维护，无论计算资源如何。Grok3看起来很棒，但它(ta)并不开源，并且(qie)是(shi)在20万(wan)块H100上训练出来的。”
田丰告诉记者，追求极致的模型算力和性(xing)价(jia)比是(shi)中国必须完成的任务，这是(shi)由复杂的“卡脖子”问题造成的，但这对美国的AI公(gong)司不是(shi)问题，所以马(ma)斯克才会不计代(dai)价(jia)扩张算力，模型只要足够好，领先OpenAI、DeepSeek和谷歌(ge)就可以了，不在乎成本是(shi)否全球最优，“从(cong)马(ma)斯克的发布会上可以感觉出来，可能在未来很长一段时间美国的大(da)模型企业(ye)并不会去(qu)追求极致的性(xing)价(jia)比，更多还是(shi)会追求领先的性(xing)能。”
2月21日，DeepSeek在最新的公(gong)告中延续了自(zi)己开源免费的风格。在公(gong)告中，DeepSeek表示“我们是(shi)一个探索AGI（通用人工智能）的小团队，下(xia)周起我们将开源5个代(dai)码(ma)库(ku)，以完全透明的方式分享我们微(wei)小但真诚(cheng)的进展。”
DeepSeek表示，“作为开源社区的一部(bu)分，我们相信(xin)，每(mei)分享一行代(dai)码(ma)，都会成为加速(su)AI行业(ye)发展的集体动力。每(mei)日解锁的开源项目即将到来，没有高不可攀的象牙塔，只有纯粹的车库(ku)文化（记者注：不少美国著名企业(ye)从(cong)车库(ku)里诞生）和社区驱(qu)动的创新。”
贝壳财(cai)经记者注意到，DeepSeek“开源免费”的模式也(ye)对美国的大(da)模型发展造成了影响。2月20日，xAI发文称(cheng)，将免费提供Grok3的服务，“直到服务器崩溃为止”。
对此(ci)，记者登录Grok3网页版，并提出了一个问题“说说你和DeepSeek的对比”，Grok3回答，“我的训练成本相对较高，这反映(ying)了我在性(xing)能和技(ji)术上的巨大(da)投入。据估计，我的训练使用了约20万(wan)块GPU，总训练时间超过200天，电力成本约为2500万(wan)美元(yuan)。如果加上GPU采购、维护等费用，实(shi)际成本会更高。相比之下(xia)，DeepSeek的训练成本低得多。例(li)如，DeepSeek-V3的训练成本为600万(wan)美元(yuan)，使用了278.8万(wan)GPU小时。这一成本优势得益(yi)于其高效的混合专家（MoE）架构和优化的训练策略，显著降低了计算需求。”Grok3还在功能与性(xing)能、开放性(xing)等方面做出了与DeepSeek的比较。
新京报贝壳财(cai)经记者与Grok3的对话截图(tu)
Grok3在回答的结语中告诉贝壳财(cai)经记者，“感谢你对中国AI发展的关注！作为Grok，我为自(zi)己的性(xing)能和技(ji)术感到自(zi)豪，同时也(ye)尊重DeepSeek在成本效率和开放性(xing)上的优势。AI的进步是(shi)全球共同努力的结果，中美都在其中发挥(hui)了重要作用。”
记者联系邮箱：luoyidan@xjbnews.com
新京报贝壳财(cai)经记者 罗亦(yi)丹
编辑 岳(yue)彩周
校对 穆祥桐
