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Grok 3表明依靠算力堆积的“大力出(chu)奇迹”路径目前依旧可行。
2月(yue)18日，特(te)斯拉创始人埃隆·马斯克旗下(xia)xAI推出(chu)最新大模型Grok 3。据介绍，虽然Grok起(qi)步(bu)较晚，但MMLU（大规模多任(ren)务语言理解基准(zhun)测试）得分(fen)已追上ChatGPT，Grok 3和轻量化的Grok 3 mini在多个性能上都(dou)超过(guo)或媲美Gemini、DeepSeek和GPT-4o等对(dui)手。
Grok 3在xAI位于(yu)孟菲斯的Colossus超算中心进行训练。xAI透(tou)露，这一超算中心的算力已经翻倍，拥有的英伟(wei)达GPU数量已达到20万颗。
本以为是马斯克又(you)在虚张声势，但这次Grok 3的确没有令人失望。
基于(yu)Grok 3的优秀(xiu)表现，不(bu)少业内人士再度表露了对(dui)算力堆积这种“大力出(chu)奇迹”路径的认可。更有分(fen)析人士指出(chu)，Grok 3证明了缩放法则（scaling law）在达到上限之前仍(reng)有发展空间——这对(dui)整(zheng)个行业来说是一个令人鼓舞的信号。
AI大牛、前OpenAI 研究员、前特(te)斯拉AI负责人Andrej Karpathy在成为Grok 3首批用户(hu)后，在社交媒体上发布了一份详细的测评总结。他(ta)称赞(zan)了Grok 3 的逻辑推理能力，并指出(chu)其性能可与(yu)OpenAI的o1-pro模型相媲美，后者的月(yue)度费用为200美元。他(ta)还认为，Grok 3的推理能力略优于(yu)DeepSeek-R1、谷(gu)歌的Gemini 2.0 Flash Thinking。
不(bu)过(guo)，他(ta)也指出(chu)了Grok 3的一些(xie)局限性，包括搜(sou)索功能DeepSearch中偶尔出(chu)现的幻觉和事实错误。
“考虑到该(gai)团队大约1年前才从零开始，这真是令人难以置信，他(ta)们以前所(suo)未有的速度达到了几乎业内最高水平。”Karpathy表示。
不(bu)少科(ke)技领域(yu)的分(fen)析人士表明，Grok 3的成功，在很大程度上就是依靠算力堆积。
人工智能服务网站Maginative创始人兼主(zhu)编Chris McKay认为，xAI自成立以来，仅用了一年多的时间就迅速开发出(chu)了具(ju)有竞争力的AI技术，其成功很大程度上得益于(yu)创新的计(ji)算基础设(she)施和对(dui)大量计(ji)算资(zi)源的访问。随着更多超算集群的规划，xAI似乎有望继续提升模型能力。
沃顿商学院人工智能教授Ethan Mollick认为Grok 3完全符合(he)预期(qi)。他(ta)指出(chu)，人工智能仍(reng)在加速发展，速度和算力都(dou)是护城河，“人才和芯片就是打造前沿(yan)模型的公(gong)开秘诀”。
“护城河可能不(bu)深，但足以淹死初创企业。”雪城大学公(gong)共传播学院教授、咨询公(gong)司The Palmer Group首席执行官Shelly Palmer评论说。在他(ta)看来，Grok 3的护城河“已经被金钱填满”。英伟(wei)达H100 GPU的价(jia)格在3万至4万美元之间，即(ji)使马斯克拿(na)到了折扣，这仍(reng)然是一项30亿到50亿美元的庞大投资(zi)。
公(gong)开信息显示，OpenAI训练GPT-4用了大约2.5万张A100 GPU，而(er)H100的训练吞吐(tu)量远高于(yu)A100；据DeepSeek公(gong)布的信息，DeepSeek-V3模型预训练费用仅为557.6万美元，在2048块英伟(wei)达H800 GPU（针对(dui)中国市场的低配版GPU）集群上耗(hao)时55天完成。
随着DeepSeek的横空出(chu)世，不(bu)少人提出(chu)缩放法则（scaling law）可能会失效或者不(bu)再完全适用。缩放法则是AI研究中的一个重(zhong)要指导原则，它认为，在大多数情况下(xia)，增加规模（模型参数、数据量、算力）都(dou)能提高模型的表现，但效益递(di)减。
科(ke)技领域(yu)博(bo)主(zhu)Zain Kahn表示，近(jin)几个月(yue)来，有观点认为，向大模型投入更多数据和算力将不(bu)再奏(zou)效，但Grok 3证明了这种怀疑并不(bu)正确。xAI才进入这个领域(yu)两(liang)年，就已经与(yu)顶尖公(gong)司展开了激烈竞争，甚至击(ji)败了顶尖公(gong)司。
Kahn强调说，xAI庞大的Colossus超算集群将大模型推向了新的高度，“预训练缩放法则在达到上限之前仍(reng)有发展空间——这对(dui)整(zheng)个行业来说是一个令人鼓舞的信号。”
机构也对(dui)算力的作用给出(chu)了肯定，指出(chu)算力堆积仍(reng)是模型进步(bu)的关键变量。
华(hua)泰证券在2月(yue)20日发布的研报中提出(chu)，Grok 3证明预训练在算力提升下(xia)仍(reng)能突破。虽然目前在预训练数据上存在瓶颈(jing)，但是合(he)成数据、RL（强化学习）数据、工程能力优化，甚至Transformer架(jia)构迭代，或能逐步(bu)打破瓶颈(jing)，Grok 3已经证明预训练依然有突破空间。
国泰君安也提到，xAI算力资(zi)源储备与(yu)开源策略的平衡，凸(tu)显算力与(yu)算法的同等重(zhong)要性。高昂的算力投入已经形成了显著的技术门槛(kan)。
中信证券指出(chu)，Grok 3作为全球首个在十万卡集群上训练的大模型，综合(he)能力较前代模型Grok 2提升显著，意味(wei)着算力堆积仍(reng)是模型进步(bu)的关键变量之一。