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Grok 3表明依靠算力堆积的“大力出奇迹(ji)”路径目前依旧(jiu)可行。
2月18日，特斯拉创始人埃隆·马斯克旗下xAI推出最新大模型Grok 3。据介绍，虽然Grok起步较晚，但MMLU（大规(gui)模多任务语(yu)言理解基准测试）得分已追上(shang)ChatGPT，Grok 3和轻量化的Grok 3 mini在多个性能(neng)上(shang)都超过或媲美(mei)Gemini、DeepSeek和GPT-4o等对手。
Grok 3在xAI位(wei)于孟菲斯的Colossus超算中心进行训练。xAI透露，这一超算中心的算力已经翻倍，拥有的英伟(wei)达GPU数(shu)量已达到20万颗。
本以为是马斯克又在虚张(zhang)声势，但这次Grok 3的确没有令人失(shi)望。
基于Grok 3的优秀表现(xian)，不少业内人士再度表露了对算力堆积这种“大力出奇迹(ji)”路径的认可。更有分析人士指(zhi)出，Grok 3证明了缩放法(fa)则(ze)（scaling law）在达到上(shang)限之(zhi)前仍有发展空间——这对整个行业来(lai)说是一个令人鼓舞的信号。
AI大牛(niu)、前OpenAI 研究员、前特斯拉AI负责人Andrej Karpathy在成(cheng)为Grok 3首批用户后，在社交媒(mei)体上(shang)发布(bu)了一份详(xiang)细的测评总结。他称(cheng)赞了Grok 3 的逻辑推理能(neng)力，并指(zhi)出其性能(neng)可与OpenAI的o1-pro模型相媲美(mei)，后者的月度费用为200美(mei)元。他还认为，Grok 3的推理能(neng)力略(lue)优于DeepSeek-R1、谷歌的Gemini 2.0 Flash Thinking。
不过，他也指(zhi)出了Grok 3的一些局限性，包括搜索(suo)功能(neng)DeepSearch中偶尔出现(xian)的幻觉和事实错误(wu)。
“考虑到该团队大约1年前才从零开始，这真是令人难以置(zhi)信，他们(men)以前所未有的速度达到了几(ji)乎业内最高水平。”Karpathy表示。
不少科(ke)技领域的分析人士表明，Grok 3的成(cheng)功，在很大程度上(shang)就是依靠算力堆积。
人工智能(neng)服务网站Maginative创始人兼主编Chris McKay认为，xAI自成(cheng)立以来(lai)，仅用了一年多的时间就迅速开发出了具有竞(jing)争力的AI技术，其成(cheng)功很大程度上(shang)得益于创新的计算基础设施和对大量计算资源的访问(wen)。随着更多超算集(ji)群的规(gui)划(hua)，xAI似乎有望继续提升模型能(neng)力。
沃顿商学院人工智能(neng)教授Ethan Mollick认为Grok 3完全符合预期。他指(zhi)出，人工智能(neng)仍在加速发展，速度和算力都是护(hu)城河，“人才和芯(xin)片就是打造前沿模型的公开秘(mi)诀”。
“护(hu)城河可能(neng)不深(shen)，但足(zu)以淹死初创企业。”雪城大学公共传播学院教授、咨询公司The Palmer Group首席(xi)执行官Shelly Palmer评论(lun)说。在他看来(lai)，Grok 3的护(hu)城河“已经被金钱填满”。英伟(wei)达H100 GPU的价(jia)格在3万至4万美(mei)元之(zhi)间，即使马斯克拿到了折扣，这仍然是一项30亿到50亿美(mei)元的庞大投资。
公开信息显示，OpenAI训练GPT-4用了大约2.5万张(zhang)A100 GPU，而H100的训练吞吐量远高于A100；据DeepSeek公布(bu)的信息，DeepSeek-V3模型预训练费用仅为557.6万美(mei)元，在2048块(kuai)英伟(wei)达H800 GPU（针对中国市场的低配版GPU）集(ji)群上(shang)耗时55天完成(cheng)。
随着DeepSeek的横空出世，不少人提出缩放法(fa)则(ze)（scaling law）可能(neng)会失(shi)效或者不再完全适用。缩放法(fa)则(ze)是AI研究中的一个重要指(zhi)导(dao)原则(ze)，它认为，在大多数(shu)情况下，增加规(gui)模（模型参数(shu)、数(shu)据量、算力）都能(neng)提高模型的表现(xian)，但效益递减。
科(ke)技领域博主Zain Kahn表示，近几(ji)个月来(lai)，有观(guan)点认为，向大模型投入更多数(shu)据和算力将不再奏效，但Grok 3证明了这种怀疑并不正确。xAI才进入这个领域两年，就已经与顶尖公司展开了激烈竞(jing)争，甚至击败了顶尖公司。
Kahn强调说，xAI庞大的Colossus超算集(ji)群将大模型推向了新的高度，“预训练缩放法(fa)则(ze)在达到上(shang)限之(zhi)前仍有发展空间——这对整个行业来(lai)说是一个令人鼓舞的信号。”
机构也对算力的作用给出了肯定，指(zhi)出算力堆积仍是模型进步的关键变量。
华泰(tai)证券在2月20日发布(bu)的研报中提出，Grok 3证明预训练在算力提升下仍能(neng)突破。虽然目前在预训练数(shu)据上(shang)存在瓶颈(jing)，但是合成(cheng)数(shu)据、RL（强化学习）数(shu)据、工程能(neng)力优化，甚至Transformer架构迭代，或能(neng)逐步打破瓶颈(jing)，Grok 3已经证明预训练依然有突破空间。
国泰(tai)君安也提到，xAI算力资源储备与开源策(ce)略(lue)的平衡，凸显算力与算法(fa)的同等重要性。高昂的算力投入已经形成(cheng)了显著(zhu)的技术门槛。
中信证券指(zhi)出，Grok 3作为全球首个在十万卡集(ji)群上(shang)训练的大模型，综合能(neng)力较前代模型Grok 2提升显著(zhu)，意味着算力堆积仍是模型进步的关键变量之(zhi)一。