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2月18日，创立xAI的埃(ai)隆·马斯(si)克(ke)发布了(le)号称“地球(qiu)上最聪明AI”的Grok3大模型，展示了(le)其(qi)在(zai)多(duo)项测评中(zhong)超越o3-mini，摘得桂冠的技术实力。而(er)同一(yi)天，DeepSeek的梁文锋(feng)和Kimi的杨(yang)植(zhi)麟分别(bie)在(zai)专(zhuan)业网站上发布了(le)自己参(can)与的论文，这两篇论文均与如何减少长文本计算量，加快训(xun)练效(xiao)率有关。
这反映了(le)中(zhong)美AI大模型路(lu)线上最本质(zhi)的差异：Grok3采(cai)用20万张英伟(wei)达H100芯片训(xun)练而(er)成，达成优异性能的同时也折射出了(le)“力大砖飞”“火力覆盖”的美式发展路(lu)径，并且再次证明“Scaling Law”（尺度定律，可(ke)简单理解为模型参(can)数越大效(xiao)果越好）可(ke)行(xing)；而(er)DeepSeek爆火之后，梁文锋(feng)仍聚焦“如何降低训(xun)练成本”，依旧在(zai)追求极致效(xiao)率，要把AI价格“打下来”，做大模型界的“鲶鱼”。
另外，虽然马斯(si)克(ke)宣称未来Grok3将开源，但目前(qian)该(gai)大模型依然是闭源的，而(er)DeepSeek则持续(xu)开源，将自己的技术研究免费赋能给世界各地。2月21日，DeepSeek官方发文称，“将在(zai)接下来的一(yi)周开源5个代码库，以完全透明的方式分享我们微小(xiao)但真诚(cheng)的进展。”
当昂贵先进的闭源模型，遇上性价比较高的开源模型，究竟哪一(yi)条路(lu)最终会“更胜一(yi)筹”？
马斯(si)克(ke)靠“力大砖飞”登顶大模型测评榜 英伟(wei)达股价“收复失地”
贝壳财(cai)经记者(zhe)注(zhu)意到，在(zai)Grok3的直播发布会上，马斯(si)克(ke)旗(qi)下xAI的工作人员所展示的第一(yi)张实景(jing)图片，就是该(gai)公司新建的数据(ju)中(zhong)心。
“强大的智能来自大型算力集群”。马斯(si)克(ke)及其(qi)员工在(zai)直播中(zhong)表示，xAI此(ci)前(qian)使用大概6500块(kuai)英伟(wei)达H100芯片训(xun)练模型，但遭(zao)遇了(le)冷却和电源问(wen)题，为了(le)尽快发布Grok3，公司在(zai)去年四月耗时122天新建了(le)一(yi)个数据(ju)中(zhong)心，最终让第一(yi)批10万个英伟(wei)达H100芯片启动并运行(xing)，之后又花了(le)92天加倍了(le)数据(ju)中(zhong)心GPU的容量。换句话说，为了(le)训(xun)练Grok3，xAI至少动用了(le)20万块(kuai)最先进的英伟(wei)达H100芯片。
xAI建立的数据(ju)中(zhong)心 来源：马斯(si)克(ke)直播截(jie)图
“马斯(si)克(ke)在(zai)直播中(zhong)没有提到这20万块(kuai)GPU是否为‘单集群’，如果答案肯定的话那是非常大的突破，因为当前(qian)国内大部分（数据(ju)中(zhong)心）还是1万块(kuai)卡的集群。”快思慢想研究院院长，原商汤智能产业研究院创始院长田丰告诉新京报(bao)贝壳财(cai)经记者(zhe)。
在(zai)性能上，Grok3在(zai)大模型界权威(wei)盲测榜单“Chatbot Arena（大模型竞技场）”中(zhong)得分超1400，刷新了(le)该(gai)榜单的新纪录(lu)。
结合训(xun)练耗费的巨额算力，在(zai)这一(yi)成绩(ji)背后，Grok3可(ke)能还拥(yong)有庞大的参(can)数规模，以及训(xun)练数据(ju)量，因为“Scaling Law”就是指模型性能与其(qi)规模（如参(can)数数量）、训(xun)练数据(ju)集大小(xiao)以及用于训(xun)练的计算资源之间存在(zai)的一(yi)种(zhong)可(ke)预测的关系，简单解释就是“越大性能越好”。
田丰认(ren)为，马斯(si)克(ke)使用了(le)“大力出奇迹”的方式，“我很好奇它背后的数据(ju)规模有多(duo)大，因为算力、数据(ju)和模型参(can)数量是成比例(li)增加的，这么大的算力一(yi)定是跟模型的大参(can)数量和庞大的训(xun)练数据(ju)集有关系，但这两个细节马斯(si)克(ke)并没有提及，这肯定既包括(kuo)互联网上的数据(ju)，也包括(kuo)特斯(si)拉工厂里的一(yi)些物理数据(ju)。”
贝壳财(cai)经记者(zhe)注(zhu)意到，对于训(xun)练数据(ju)集，xAI的工作人员举了(le)一(yi)个形象的比喻“压缩整个互联网”，马斯(si)克(ke)则透露(lu)Grok3的计算量是Grok2的10到15倍。
事实上，科学界有一(yi)种(zhong)观点认(ren)为，随着互联网上可(ke)用于训(xun)练的数据(ju)接近枯竭，“Scaling Law”将面临瓶颈(jing)，而(er)Grok3、o3-mini等在(zai)DeepSeek-R1之后发布的大模型则证明“Scaling Law”依然有效(xiao)。这也提振(zhen)了(le)市场对算力供应商的信心。截(jie)至北京时间2月21日，英伟(wei)达的股价为每股140.11美元，自1月24日至今呈现出了(le)一(yi)个“深V”走势，DeepSeek-R1发布后所损失的市值现已基本“收复”。
英伟(wei)达股价走势图
中(zhong)国科学院软件所博士、新浪微博技术研发负责人张俊林表示，所谓“Scaling Law撞墙”的普遍问(wen)题是数据(ju)不够，导致预训(xun)练阶段的Scaling Law走势趋缓，但这是趋缓不是停(ting)顿(dun)。即(ji)便没有新数据(ju)，推大模型尺寸(cun)规模，效(xiao)果仍然会上升(sheng)。
张俊林预测，“Grok 3的尺寸(cun)规模很可(ke)能不是一(yi)般(ban)的大（感觉在(zai)200B到500B之间），很明显，Grok 3仍然在(zai)采(cai)取推大基座模型尺寸(cun)的‘传统’做法，这种(zhong)做法性价比很低。”
另一(yi)个细节是，虽然马斯(si)克(ke)强调“当发布下一(yi)代模型后，上一(yi)代模型就将开源”，但和OpenAI发布的GPT系列以及o系列模型一(yi)样，Grok3也是一(yi)个闭源大模型。对此(ci)，田丰告诉记者(zhe)，由(you)于xAI起步较晚，马斯(si)克(ke)必须不计代价去投入资源以达到最顶尖(jian)的模型水平，这也导致他后续(xu)将会采(cai)用收费的模式。
梁文锋(feng)、杨(yang)植(zhi)麟聚焦AI降本增效(xiao)让大模型人人可(ke)用
当马斯(si)克(ke)的Grok3背靠新建数据(ju)中(zhong)心以及20万块(kuai)H100的支持，在(zai)各路(lu)评分榜单攻城略地之时，梁文锋(feng)依旧一(yi)如既往(wang)坚持着DeepSeek“降本增效(xiao)”的技术创新之路(lu)。
北京时间2月18日下午3时4分，就在(zai)马斯(si)克(ke)刚刚完成Grok3发布的一(yi)小(xiao)时后，DeepSeek官方在(zai)社交(jiao)平台介绍了(le)一(yi)种(zhong)名为NSA（Native Sparse Attention原生稀疏注(zhu)意力）的新机制，并贴出了(le)详细介绍和论文链接。DeepSeek官方称，该(gai)机制加快了(le)推理速度，降低了(le)预训(xun)练的成本，且不影响模型性能。
新京报(bao)贝壳财(cai)经记者(zhe)阅(yue)读了(le)这篇直译为《原生稀疏注(zhu)意力：硬件对齐与可(ke)训(xun)练的稀疏注(zhu)意力》的论文，发现NSA机制的核心思想是通过将输入的序列以“压缩”“选(xuan)择”“滑动”的方式分成三个并行(xing)的“分支”块(kuai)，减少计算量，这种(zhong)块(kuai)状处理方式与GPU的并行(xing)计算能力相匹配(pei)，充分利用了(le)硬件的计算资源。
以通俗易懂的语言解释就是，假(jia)设大模型正在(zai)做阅(yue)读理解，需(xu)要回答一(yi)个关于文章主题的问(wen)题，传统的“全注(zhu)意力”机制就类似于阅(yue)读完全部文章再回答问(wen)题。而(er)采(cai)用NSA机制，大模型会首先快速浏览文章，抓住文章的大致主题和结构（即(ji)“压缩”注(zhu)意力），再仔(zai)细阅(yue)读与问(wen)题最相关的段落或句子（即(ji)“选(xuan)择”注(zhu)意力），同时为了(le)防止跑(pao)题，关注(zhu)局部上下文，确保理解问(wen)题的背景(jing)（即(ji)“滑动”注(zhu)意力）。在(zai)这一(yi)机制下，大模型可(ke)以成为得到指点的“优秀考生”。
DeepSeek论文截(jie)图
根据(ju)DeepSeek在(zai)论文中(zhong)展示的图表，NSA在(zai)基准测试中(zhong)的得分（左(zuo)图中(zhong)红色）优于传统的全注(zhu)意力模型（左(zuo)图中(zhong)橙色），而(er)NSA的计算速度（右图中(zhong)红色）则明显快过全注(zhu)意力模型（右图中(zhong)黄色），在(zai)解码、向(xiang)前(qian)传播、向(xiang)后传播三项维(wei)度上的速度分别(bie)达到了(le)全注(zhu)意力模型的11.6倍、9倍和6倍，这意味着模型的训(xun)练速度和推理速度都将得到成倍提高。
对此(ci)，原谷(gu)歌顶级工程师，现已加入OpenAI的Lucas Beyer在(zai)社交(jiao)平台评论道，论文中(zhong)出现的图表非常漂亮，仅发现绘图方面可(ke)能存在(zai)一(yi)些小(xiao)瑕疵，“可(ke)以看出这篇论文在(zai)发表之前(qian)经过精细的打磨，恭喜DeepSeek现在(zai)有一(yi)个新粉丝了(le)。”
无独有偶，2月18日下午8点20分，“AI六小(xiao)虎”之一(yi)的Kimi也发表了(le)类似的论文，该(gai)论文主要介绍了(le)一(yi)个名为MoBA（MIXTURE OF BLOCK ATTENTION直译为块(kuai)状混合注(zhu)意力）的机制，该(gai)机制的核心思想同样是将长文本分割为多(duo)个固(gu)定大小(xiao)的“块(kuai)”，此(ci)后再通过动态选(xuan)择每个块(kuai)的相关性，最终达到提高计算效(xiao)率的作用，处理1M长文本的速度可(ke)以提升(sheng)6.5倍。
值得注(zhu)意的是，DeepSeek和Kimi的这两篇论文中(zhong)，分别(bie)出现了(le)双方创始人梁文锋(feng)和杨(yang)植(zhi)麟的名字，其(qi)中(zhong)DeepSeek的论文还是梁文锋(feng)本人投递的。
而(er)且贝壳财(cai)经记者(zhe)注(zhu)意到，不论是NAS机制还是MoBA机制，都强调了(le)可(ke)以无缝集成到现有的语言模型中(zhong)，无需(xu)重新训(xun)练已有大模型。这意味着这两项科技成果都可(ke)以直接拿(na)来给现有的大模型“加速”。
对于DeepSeek此(ci)次论文的发布，有外国网友表示，“这就是我喜欢DeepSeek胜过行(xing)业大多(duo)数前(qian)沿(yan)模型的原因，他们正在(zai)创新解决方案，他们的目标不仅仅是创造一(yi)个通用人工智能，而(er)是让它高效(xiao)化、本地化，让每个人都能运行(xing)和维(wei)护，无论计算资源如何。Grok3看起来很棒(bang)，但它并不开源，并且是在(zai)20万块(kuai)H100上训(xun)练出来的。”
田丰告诉记者(zhe)，追求极致的模型算力和性价比是中(zhong)国必须完成的任务，这是由(you)复杂的“卡脖子”问(wen)题造成的，但这对美国的AI公司不是问(wen)题，所以马斯(si)克(ke)才会不计代价扩张算力，模型只要足够好，领先OpenAI、DeepSeek和谷(gu)歌就可(ke)以了(le)，不在(zai)乎成本是否全球(qiu)最优，“从马斯(si)克(ke)的发布会上可(ke)以感觉出来，可(ke)能在(zai)未来很长一(yi)段时间美国的大模型企业并不会去追求极致的性价比，更多(duo)还是会追求领先的性能。”
2月21日，DeepSeek在(zai)最新的公告中(zhong)延续(xu)了(le)自己开源免费的风格。在(zai)公告中(zhong)，DeepSeek表示“我们是一(yi)个探索AGI（通用人工智能）的小(xiao)团队，下周起我们将开源5个代码库，以完全透明的方式分享我们微小(xiao)但真诚(cheng)的进展。”
DeepSeek表示，“作为开源社区的一(yi)部分，我们相信，每分享一(yi)行(xing)代码，都会成为加速AI行(xing)业发展的集体动力。每日解锁的开源项目即(ji)将到来，没有高不可(ke)攀的象牙塔，只有纯粹的车库文化（记者(zhe)注(zhu)：不少美国著名企业从车库里诞(dan)生）和社区驱(qu)动的创新。”
贝壳财(cai)经记者(zhe)注(zhu)意到，DeepSeek“开源免费”的模式也对美国的大模型发展造成了(le)影响。2月20日，xAI发文称，将免费提供Grok3的服务，“直到服务器崩溃为止”。
对此(ci)，记者(zhe)登录(lu)Grok3网页版，并提出了(le)一(yi)个问(wen)题“说说你和DeepSeek的对比”，Grok3回答，“我的训(xun)练成本相对较高，这反映了(le)我在(zai)性能和技术上的巨大投入。据(ju)估计，我的训(xun)练使用了(le)约20万块(kuai)GPU，总训(xun)练时间超过200天，电力成本约为2500万美元。如果加上GPU采(cai)购、维(wei)护等费用，实际成本会更高。相比之下，DeepSeek的训(xun)练成本低得多(duo)。例(li)如，DeepSeek-V3的训(xun)练成本为600万美元，使用了(le)278.8万GPU小(xiao)时。这一(yi)成本优势得益于其(qi)高效(xiao)的混合专(zhuan)家（MoE）架构和优化的训(xun)练策略，显著降低了(le)计算需(xu)求。”Grok3还在(zai)功(gong)能与性能、开放性等方面做出了(le)与DeepSeek的比较。
新京报(bao)贝壳财(cai)经记者(zhe)与Grok3的对话截(jie)图
Grok3在(zai)回答的结语中(zhong)告诉贝壳财(cai)经记者(zhe)，“感谢你对中(zhong)国AI发展的关注(zhu)！作为Grok，我为自己的性能和技术感到自豪，同时也尊重DeepSeek在(zai)成本效(xiao)率和开放性上的优势。AI的进步是全球(qiu)共同努力的结果，中(zhong)美都在(zai)其(qi)中(zhong)发挥了(le)重要作用。”
记者(zhe)联系邮箱：luoyidan@xjbnews.com
新京报(bao)贝壳财(cai)经记者(zhe) 罗亦丹
编辑 岳彩周
校对 穆祥桐(tong)
