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2月18日，创立xAI的埃隆·马斯克(ke)发布了号称“地球上最聪明AI”的Grok3大模型，展示了其在多项测评中超越o3-mini，摘得桂冠的技术实力(li)。而同一天(tian)，DeepSeek的梁文(wen)锋和Kimi的杨植麟分别在专业(ye)网站上发布了自己参与的论文(wen)，这两篇论文(wen)均与如何减少长文(wen)本计(ji)算量，加快训练效率有关。
这反映了中美AI大模型路(lu)线上最本质的差(cha)异：Grok3采用20万张英(ying)伟达H100芯片训练而成，达成优异性能的同时也折射出(chu)了“力(li)大砖(zhuan)飞”“火力(li)覆(fu)盖”的美式发展路(lu)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效果越好）可行；而DeepSeek爆(bao)火之后(hou)，梁文(wen)锋仍聚焦“如何降低训练成本”，依旧在追求极致效率，要把(ba)AI价格“打下来”，做大模型界的“鲶鱼”。
另外，虽然马斯克(ke)宣称未来Grok3将开源，但目前(qian)该大模型依然是闭(bi)源的，而DeepSeek则持续开源，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(wen)称，“将在接下来的一周开源5个代码库，以完(wan)全透(tou)明的方式分享我们微小但真诚的进展。”
当(dang)昂贵先进的闭(bi)源模型，遇上性价比较高的开源模型，究竟哪一条路(lu)最终会“更胜一筹”？
马斯克(ke)靠(kao)“力(li)大砖(zhuan)飞”登顶大模型测评榜 英(ying)伟达股价“收(shou)复失地”
贝壳(ke)财(cai)经记者注意到，在Grok3的直(zhi)播发布会上，马斯克(ke)旗下xAI的工作(zuo)人员所展示的第一张实景图(tu)片，就是该公司新建的数据中心。
“强大的智能来自大型算力(li)集群(qun)”。马斯克(ke)及其员工在直(zhi)播中表(biao)示，xAI此前(qian)使用大概6500块英(ying)伟达H100芯片训练模型，但遭遇了冷却(que)和电源问题，为了尽快发布Grok3，公司在去年四月耗(hao)时122天(tian)新建了一个数据中心，最终让第一批10万个英(ying)伟达H100芯片启动并运行，之后(hou)又花了92天(tian)加倍了数据中心GPU的容(rong)量。换句话说，为了训练Grok3，xAI至少动用了20万块最先进的英(ying)伟达H100芯片。
xAI建立的数据中心 来源：马斯克(ke)直(zhi)播截图(tu)
“马斯克(ke)在直(zhi)播中没有提到这20万块GPU是否为‘单集群(qun)’，如果答案肯定的话那是非常大的突(tu)破，因为当(dang)前(qian)国内大部分（数据中心）还是1万块卡的集群(qun)。”快思(si)慢想研究院院长，原商汤智能产业(ye)研究院创始院长田(tian)丰告诉新京报贝壳(ke)财(cai)经记者。
在性能上，Grok3在大模型界权威盲测榜单“Chatbot Arena（大模型竞技场）”中得分超1400，刷新了该榜单的新纪(ji)录(lu)。
结合训练耗(hao)费的巨额算力(li)，在这一成绩背后(hou)，Grok3可能还拥有庞大的参数规模，以及训练数据量，因为“Scaling Law”就是指模型性能与其规模（如参数数量）、训练数据集大小以及用于训练的计(ji)算资源之间存在的一种可预测的关系，简单解释就是“越大性能越好”。
田(tian)丰认为，马斯克(ke)使用了“大力(li)出(chu)奇迹”的方式，“我很好奇它背后(hou)的数据规模有多大，因为算力(li)、数据和模型参数量是成比例增加的，这么大的算力(li)一定是跟模型的大参数量和庞大的训练数据集有关系，但这两个细节马斯克(ke)并没有提及，这肯定既包括互联(lian)网上的数据，也包括特斯拉工厂里的一些物理数据。”
贝壳(ke)财(cai)经记者注意到，对于训练数据集，xAI的工作(zuo)人员举(ju)了一个形象(xiang)的比喻“压缩整个互联(lian)网”，马斯克(ke)则透(tou)露Grok3的计(ji)算量是Grok2的10到15倍。
事(shi)实上，科学界有一种观点认为，随着互联(lian)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(hou)发布的大模型则证明“Scaling Law”依然有效。这也提振(zhen)了市场对算力(li)供应商的信心。截至北京时间2月21日，英(ying)伟达的股价为每(mei)股140.11美元，自1月24日至今呈现出(chu)了一个“深V”走势，DeepSeek-R1发布后(hou)所损失的市值现已基本“收(shou)复”。
英(ying)伟达股价走势图(tu)
中国科学院软件(jian)所博士、新浪微博技术研发负责(ze)人张俊林表(biao)示，所谓“Scaling Law撞墙”的普遍问题是数据不够，导(dao)致预训练阶段(duan)的Scaling Law走势趋缓(huan)，但这是趋缓(huan)不是停顿。即便没有新数据，推大模型尺寸规模，效果仍然会上升。
张俊林预测，“Grok 3的尺寸规模很可能不是一般的大（感觉在200B到500B之间），很明显，Grok 3仍然在采取(qu)推大基座模型尺寸的‘传统’做法，这种做法性价比很低。”
另一个细节是，虽然马斯克(ke)强调(diao)“当(dang)发布下一代模型后(hou)，上一代模型就将开源”，但和OpenAI发布的GPT系列以及o系列模型一样，Grok3也是一个闭(bi)源大模型。对此，田(tian)丰告诉记者，由于xAI起步较晚，马斯克(ke)必须不计(ji)代价去投入资源以达到最顶尖的模型水平，这也导(dao)致他后(hou)续将会采用收(shou)费的模式。
梁文(wen)锋、杨植麟聚焦AI降本增效让大模型人人可用
当(dang)马斯克(ke)的Grok3背靠(kao)新建数据中心以及20万块H100的支(zhi)持，在各路(lu)评分榜单攻城略地之时，梁文(wen)锋依旧一如既往坚持着DeepSeek“降本增效”的技术创新之路(lu)。
北京时间2月18日下午(wu)3时4分，就在马斯克(ke)刚刚完(wan)成Grok3发布的一小时后(hou)，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(li)）的新机制，并贴出(chu)了详细介绍和论文(wen)链接。DeepSeek官方称，该机制加快了推理速度，降低了预训练的成本，且(qie)不影响模型性能。
新京报贝壳(ke)财(cai)经记者阅读了这篇直(zhi)译为《原生稀疏注意力(li)：硬件(jian)对齐与可训练的稀疏注意力(li)》的论文(wen)，发现NSA机制的核心思(si)想是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(zhi)”块，减少计(ji)算量，这种块状处理方式与GPU的并行计(ji)算能力(li)相匹配，充分利用了硬件(jian)的计(ji)算资源。
以通俗易懂(dong)的语言解释就是，假(jia)设大模型正在做阅读理解，需要回答一个关于文(wen)章主题的问题，传统的“全注意力(li)”机制就类似于阅读完(wan)全部文(wen)章再回答问题。而采用NSA机制，大模型会首先快速浏览文(wen)章，抓住文(wen)章的大致主题和结构（即“压缩”注意力(li)），再仔细阅读与问题最相关的段(duan)落或句子(zi)（即“选择”注意力(li)），同时为了防止跑题，关注局部上下文(wen)，确(que)保理解问题的背景（即“滑动”注意力(li)）。在这一机制下，大模型可以成为得到指点的“优秀考生”。
DeepSeek论文(wen)截图(tu)
根(gen)据DeepSeek在论文(wen)中展示的图(tu)表(biao)，NSA在基准测试中的得分（左图(tu)中红色(se)）优于传统的全注意力(li)模型（左图(tu)中橙色(se)），而NSA的计(ji)算速度（右图(tu)中红色(se)）则明显快过全注意力(li)模型（右图(tu)中黄色(se)），在解码、向前(qian)传播、向后(hou)传播三项维度上的速度分别达到了全注意力(li)模型的11.6倍、9倍和6倍，这意味着模型的训练速度和推理速度都将得到成倍提高。
对此，原谷歌顶级工程师，现已加入OpenAI的Lucas Beyer在社交平台评论道，论文(wen)中出(chu)现的图(tu)表(biao)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(chu)这篇论文(wen)在发表(biao)之前(qian)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日下午(wu)8点20分，“AI六小虎”之一的Kimi也发表(biao)了类似的论文(wen)，该论文(wen)主要介绍了一个名为MoBA（MIXTURE OF BLOCK ATTENTION直(zhi)译为块状混合注意力(li)）的机制，该机制的核心思(si)想同样是将长文(wen)本分割为多个固定大小的“块”，此后(hou)再通过动态选择每(mei)个块的相关性，最终达到提高计(ji)算效率的作(zuo)用，处理1M长文(wen)本的速度可以提升6.5倍。
值得注意的是，DeepSeek和Kimi的这两篇论文(wen)中，分别出(chu)现了双(shuang)方创始人梁文(wen)锋和杨植麟的名字，其中DeepSeek的论文(wen)还是梁文(wen)锋本人投递的。
而且(qie)贝壳(ke)财(cai)经记者注意到，不论是NAS机制还是MoBA机制，都强调(diao)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模型。这意味着这两项科技成果都可以直(zhi)接拿来给现有的大模型“加速”。
对于DeepSeek此次论文(wen)的发布，有外国网友表(biao)示，“这就是我喜欢DeepSeek胜过行业(ye)大多数前(qian)沿模型的原因，他们正在创新解决(jue)方案，他们的目标不仅仅是创造一个通用人工智能，而是让它高效化、本地化，让每(mei)个人都能运行和维护(hu)，无论计(ji)算资源如何。Grok3看起来很棒，但它并不开源，并且(qie)是在20万块H100上训练出(chu)来的。”
田(tian)丰告诉记者，追求极致的模型算力(li)和性价比是中国必须完(wan)成的任务，这是由复杂的“卡脖子(zi)”问题造成的，但这对美国的AI公司不是问题，所以马斯克(ke)才(cai)会不计(ji)代价扩张算力(li)，模型只要足够好，领先OpenAI、DeepSeek和谷歌就可以了，不在乎成本是否全球最优，“从马斯克(ke)的发布会上可以感觉出(chu)来，可能在未来很长一段(duan)时间美国的大模型企业(ye)并不会去追求极致的性价比，更多还是会追求领先的性能。”
2月21日，DeepSeek在最新的公告中延续了自己开源免费的风格。在公告中，DeepSeek表(biao)示“我们是一个探索AGI（通用人工智能）的小团队，下周起我们将开源5个代码库，以完(wan)全透(tou)明的方式分享我们微小但真诚的进展。”
DeepSeek表(biao)示，“作(zuo)为开源社区的一部分，我们相信，每(mei)分享一行代码，都会成为加速AI行业(ye)发展的集体(ti)动力(li)。每(mei)日解锁的开源项目即将到来，没有高不可攀的象(xiang)牙塔，只有纯粹的车库文(wen)化（记者注：不少美国著名企业(ye)从车库里诞生）和社区驱动的创新。”
贝壳(ke)财(cai)经记者注意到，DeepSeek“开源免费”的模式也对美国的大模型发展造成了影响。2月20日，xAI发文(wen)称，将免费提供Grok3的服务，“直(zhi)到服务器崩溃为止”。
对此，记者登录(lu)Grok3网页版(ban)，并提出(chu)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，这反映了我在性能和技术上的巨大投入。据估计(ji)，我的训练使用了约20万块GPU，总(zong)训练时间超过200天(tian)，电力(li)成本约为2500万美元。如果加上GPU采购、维护(hu)等费用，实际成本会更高。相比之下，DeepSeek的训练成本低得多。例如，DeepSeek-V3的训练成本为600万美元，使用了278.8万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(ji)算需求。”Grok3还在功能与性能、开放性等方面做出(chu)了与DeepSeek的比较。
新京报贝壳(ke)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(ke)财(cai)经记者，“感谢你对中国AI发展的关注！作(zuo)为Grok，我为自己的性能和技术感到自豪，同时也尊重DeepSeek在成本效率和开放性上的优势。AI的进步是全球共同努力(li)的结果，中美都在其中发挥了重要作(zuo)用。”
记者联(lian)系邮箱：luoyidan@xjbnews.com
新京报贝壳(ke)财(cai)经记者 罗亦丹
编(bian)辑 岳彩(cai)周
校对 穆祥桐
