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Grok 3表明依靠算力堆积的“大力出奇(qi)迹”路(lu)径(jing)目前依旧可行。
2月(yue)18日，特斯拉(la)创始(shi)人埃隆·马(ma)斯克旗下(xia)xAI推(tui)出最新大模(mo)型Grok 3。据介绍，虽然Grok起步较晚，但(dan)MMLU（大规模(mo)多任(ren)务语言理解基准测试(shi)）得分已追上ChatGPT，Grok 3和轻量化的Grok 3 mini在多个(ge)性能上都超(chao)过或媲美Gemini、DeepSeek和GPT-4o等对手。
Grok 3在xAI位于孟菲斯的Colossus超(chao)算中心进行训练。xAI透(tou)露，这一超(chao)算中心的算力已经翻倍(bei)，拥有的英(ying)伟达GPU数量已达到20万(wan)颗。
本(ben)以为是马(ma)斯克又在虚张声势，但(dan)这次Grok 3的确没有令人失(shi)望。
基于Grok 3的优秀表现，不少(shao)业内人士再度表露了对算力堆积这种“大力出奇(qi)迹”路(lu)径(jing)的认可。更有分析人士指出，Grok 3证明了缩放法则（scaling law）在达到上限之前仍有发展(zhan)空间(jian)——这对整个(ge)行业来说(shuo)是一个(ge)令人鼓舞的信号。
AI大牛、前OpenAI 研究(jiu)员、前特斯拉(la)AI负责人Andrej Karpathy在成为Grok 3首批用户后，在社交媒体上发布(bu)了一份详细的测评总结(jie)。他称赞了Grok 3 的逻辑推(tui)理能力，并指出其性能可与OpenAI的o1-pro模(mo)型相媲美，后者的月(yue)度费用为200美元。他还认为，Grok 3的推(tui)理能力略(lue)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，包括搜(sou)索功能DeepSearch中偶尔出现的幻觉和事实错误(wu)。
“考虑到该团队大约1年前才从(cong)零开始(shi)，这真是令人难(nan)以置信，他们以前所未(wei)有的速度达到了几乎业内最高水平。”Karpathy表示。
不少(shao)科技领域的分析人士表明，Grok 3的成功，在很大程度上就(jiu)是依靠算力堆积。
人工智(zhi)能服务网站Maginative创始(shi)人兼主编Chris McKay认为，xAI自成立以来，仅用了一年多的时间(jian)就(jiu)迅速开发出了具(ju)有竞争力的AI技术，其成功很大程度上得益(yi)于创新的计算基础设施和对大量计算资源的访问。随着更多超(chao)算集群的规划，xAI似乎有望继续提升模(mo)型能力。
沃(wo)顿商学院人工智(zhi)能教授Ethan Mollick认为Grok 3完全符合预期。他指出，人工智(zhi)能仍在加速发展(zhan)，速度和算力都是护(hu)城河，“人才和芯片就(jiu)是打造(zao)前沿模(mo)型的公开秘诀(jue)”。
“护(hu)城河可能不深，但(dan)足以淹死初创企业。”雪城大学公共传(chuan)播学院教授、咨询公司The Palmer Group首席(xi)执行官Shelly Palmer评论(lun)说(shuo)。在他看来，Grok 3的护(hu)城河“已经被金钱填满”。英(ying)伟达H100 GPU的价(jia)格在3万(wan)至4万(wan)美元之间(jian)，即使马(ma)斯克拿到了折扣，这仍然是一项30亿到50亿美元的庞大投(tou)资。
公开信息显示，OpenAI训练GPT-4用了大约2.5万(wan)张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(mo)型预训练费用仅为557.6万(wan)美元，在2048块英(ying)伟达H800 GPU（针对中国市场的低配版GPU）集群上耗时55天完成。
随着DeepSeek的横空出世(shi)，不少(shao)人提出缩放法则（scaling law）可能会失(shi)效(xiao)或者不再完全适用。缩放法则是AI研究(jiu)中的一个(ge)重(zhong)要指导原则，它(ta)认为，在大多数情况下(xia)，增加规模(mo)（模(mo)型参数、数据量、算力）都能提高模(mo)型的表现，但(dan)效(xiao)益(yi)递减(jian)。
科技领域博主Zain Kahn表示，近几个(ge)月(yue)来，有观点认为，向大模(mo)型投(tou)入更多数据和算力将(jiang)不再奏效(xiao)，但(dan)Grok 3证明了这种怀疑并不正确。xAI才进入这个(ge)领域两年，就(jiu)已经与顶尖公司展(zhan)开了激烈竞争，甚至击败了顶尖公司。
Kahn强调(diao)说(shuo)，xAI庞大的Colossus超(chao)算集群将(jiang)大模(mo)型推(tui)向了新的高度，“预训练缩放法则在达到上限之前仍有发展(zhan)空间(jian)——这对整个(ge)行业来说(shuo)是一个(ge)令人鼓舞的信号。”
机构也对算力的作用给出了肯定，指出算力堆积仍是模(mo)型进步的关键变量。
华泰证券(quan)在2月(yue)20日发布(bu)的研报中提出，Grok 3证明预训练在算力提升下(xia)仍能突破。虽然目前在预训练数据上存在瓶颈，但(dan)是合成数据、RL（强化学习）数据、工程能力优化，甚至Transformer架构迭代，或能逐(zhu)步打破瓶颈，Grok 3已经证明预训练依然有突破空间(jian)。
国泰君安也提到，xAI算力资源储备与开源策略(lue)的平衡，凸显算力与算法的同(tong)等重(zhong)要性。高昂(ang)的算力投(tou)入已经形成了显著(zhu)的技术门槛(kan)。
中信证券(quan)指出，Grok 3作为全球首个(ge)在十万(wan)卡(ka)集群上训练的大模(mo)型，综合能力较前代模(mo)型Grok 2提升显著(zhu)，意味着算力堆积仍是模(mo)型进步的关键变量之一。