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Grok 3表明依靠算(suan)力堆积的“大力出奇(qi)迹(ji)”路径目前依旧可行。
2月18日，特斯(si)拉创始人埃隆·马斯(si)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（大规模多任务语(yu)言理解基准测试）得分已追上(shang)ChatGPT，Grok 3和(he)轻(qing)量化的Grok 3 mini在多个性能上(shang)都超过或媲美Gemini、DeepSeek和(he)GPT-4o等对手。
Grok 3在xAI位于孟菲斯(si)的Colossus超算(suan)中(zhong)心进(jin)行训练。xAI透露，这一超算(suan)中(zhong)心的算(suan)力已经翻(fan)倍，拥(yong)有的英伟达GPU数量已达到20万颗。
本以为是马斯(si)克又在虚(xu)张声势，但这次Grok 3的确(que)没有令人失望。
基于Grok 3的优秀(xiu)表现，不少业内人士再度表露了对算(suan)力堆积这种“大力出奇(qi)迹(ji)”路径的认可。更(geng)有分析人士指出，Grok 3证明了缩放法则（scaling law）在达到上(shang)限之前仍有发展空(kong)间(jian)——这对整个行业来说是一个令人鼓舞的信号。
AI大牛、前OpenAI 研究员(yuan)、前特斯(si)拉AI负责人Andrej Karpathy在成为Grok 3首批用(yong)户(hu)后，在社(she)交媒体上(shang)发布了一份(fen)详细(xi)的测评总结。他(ta)称赞了Grok 3 的逻辑(ji)推理能力，并(bing)指出其性能可与OpenAI的o1-pro模型相(xiang)媲美，后者的月度费用(yong)为200美元。他(ta)还认为，Grok 3的推理能力略(lue)优于DeepSeek-R1、谷歌的Gemini 2.0 Flash Thinking。
不过，他(ta)也指出了Grok 3的一些局(ju)限性，包括(kuo)搜(sou)索功能DeepSearch中(zhong)偶尔出现的幻(huan)觉和(he)事实错误。
“考虑到该团(tuan)队大约1年前才从零开始，这真(zhen)是令人难以置信，他(ta)们以前所未有的速度达到了几乎(hu)业内最高水平。”Karpathy表示。
不少科技领域的分析人士表明，Grok 3的成功，在很大程度上(shang)就是依靠算(suan)力堆积。
人工智能服(fu)务网站Maginative创始人兼主编Chris McKay认为，xAI自(zi)成立以来，仅用(yong)了一年多的时间(jian)就迅速开发出了具有竞争力的AI技术，其成功很大程度上(shang)得益(yi)于创新的计算(suan)基础设施和(he)对大量计算(suan)资源的访问。随着更(geng)多超算(suan)集群的规划，xAI似乎(hu)有望继续(xu)提升(sheng)模型能力。
沃顿商学(xue)院人工智能教授Ethan Mollick认为Grok 3完全符合预期。他(ta)指出，人工智能仍在加速发展，速度和(he)算(suan)力都是护城河，“人才和(he)芯片(pian)就是打(da)造前沿模型的公开秘(mi)诀”。
“护城河可能不深(shen)，但足以淹死(si)初创企(qi)业。”雪城大学(xue)公共传播学(xue)院教授、咨询公司(si)The Palmer Group首席执行官Shelly Palmer评论说。在他(ta)看来，Grok 3的护城河“已经被(bei)金钱填满”。英伟达H100 GPU的价格在3万至4万美元之间(jian)，即使(shi)马斯(si)克拿到了折(she)扣，这仍然是一项30亿到50亿美元的庞大投资。
公开信息显示，OpenAI训练GPT-4用(yong)了大约2.5万张A100 GPU，而H100的训练吞(tun)吐量远高于A100；据DeepSeek公布的信息，DeepSeek-V3模型预训练费用(yong)仅为557.6万美元，在2048块英伟达H800 GPU（针对中(zhong)国市场的低配(pei)版GPU）集群上(shang)耗时55天完成。
随着DeepSeek的横空(kong)出世，不少人提出缩放法则（scaling law）可能会失效或者不再完全适用(yong)。缩放法则是AI研究中(zhong)的一个重要指导原则，它认为，在大多数情况下，增加规模（模型参数、数据量、算(suan)力）都能提高模型的表现，但效益(yi)递减(jian)。
科技领域博主Zain Kahn表示，近几个月来，有观点认为，向大模型投入更(geng)多数据和(he)算(suan)力将不再奏(zou)效，但Grok 3证明了这种怀疑(yi)并(bing)不正确(que)。xAI才进(jin)入这个领域两年，就已经与顶(ding)尖公司(si)展开了激烈竞争，甚至击败了顶(ding)尖公司(si)。
Kahn强(qiang)调(diao)说，xAI庞大的Colossus超算(suan)集群将大模型推向了新的高度，“预训练缩放法则在达到上(shang)限之前仍有发展空(kong)间(jian)——这对整个行业来说是一个令人鼓舞的信号。”
机构也对算(suan)力的作用(yong)给出了肯(ken)定，指出算(suan)力堆积仍是模型进(jin)步的关(guan)键变量。
华泰证券在2月20日发布的研报中(zhong)提出，Grok 3证明预训练在算(suan)力提升(sheng)下仍能突破(po)。虽然目前在预训练数据上(shang)存在瓶颈，但是合成数据、RL（强(qiang)化学(xue)习）数据、工程能力优化，甚至Transformer架构迭代，或能逐(zhu)步打(da)破(po)瓶颈，Grok 3已经证明预训练依然有突破(po)空(kong)间(jian)。
国泰君安也提到，xAI算(suan)力资源储备与开源策(ce)略(lue)的平衡，凸显算(suan)力与算(suan)法的同等重要性。高昂的算(suan)力投入已经形成了显著的技术门槛。
中(zhong)信证券指出，Grok 3作为全球首个在十万卡(ka)集群上(shang)训练的大模型，综(zong)合能力较前代模型Grok 2提升(sheng)显著，意味着算(suan)力堆积仍是模型进(jin)步的关(guan)键变量之一。