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Grok 3表明依(yi)靠算(suan)力堆积的“大力出奇迹”路径目前依(yi)旧可行。
2月18日，特(te)斯拉创(chuang)始人埃隆·马斯克旗下xAI推出最新大模型Grok 3。据介绍(shao)，虽然Grok起(qi)步较晚，但MMLU（大规模多任(ren)务语言理(li)解基(ji)准测试）得分(fen)已追上ChatGPT，Grok 3和轻量化的Grok 3 mini在多个性能上都超过或媲美(mei)Gemini、DeepSeek和GPT-4o等(deng)对手。
Grok 3在xAI位于孟菲斯的Colossus超算(suan)中心进行训练。xAI透(tou)露(lu)，这一超算(suan)中心的算(suan)力已经翻(fan)倍，拥有的英伟达GPU数量已达到20万颗。
本以为是马斯克又在虚张声势，但这次Grok 3的确没有令人失望。
基(ji)于Grok 3的优秀表现，不少(shao)业内人士再度表露(lu)了(le)对算(suan)力堆积这种“大力出奇迹”路径的认可。更有分(fen)析人士指出，Grok 3证明了(le)缩放法则（scaling law）在达到上限之前仍(reng)有发展空间——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、前特(te)斯拉AI负责人Andrej Karpathy在成为Grok 3首批用户后，在社交媒体上发布了(le)一份详细(xi)的测评(ping)总结(jie)。他称赞了(le)Grok 3 的逻辑推理(li)能力，并指出其性能可与OpenAI的o1-pro模型相媲美(mei)，后者(zhe)的月度费用为200美(mei)元。他还认为，Grok 3的推理(li)能力略优于DeepSeek-R1、谷歌(ge)的Gemini 2.0 Flash Thinking。
不过，他也(ye)指出了(le)Grok 3的一些局限性，包括搜索功能DeepSearch中偶尔出现的幻觉(jue)和事实错误。
“考虑到该团队大约1年前才从零开(kai)始，这真是令人难(nan)以置信，他们以前所未有的速度达到了(le)几乎(hu)业内最高水平。”Karpathy表示。
不少(shao)科技领域的分(fen)析人士表明，Grok 3的成功，在很大程度上就(jiu)是依(yi)靠算(suan)力堆积。
人工智能服务网(wang)站Maginative创(chuang)始人兼主编Chris McKay认为，xAI自成立以来，仅用了(le)一年多的时间就(jiu)迅速开(kai)发出了(le)具有竞(jing)争力的AI技术，其成功很大程度上得益于创(chuang)新的计算(suan)基(ji)础设施和对大量计算(suan)资源的访问(wen)。随着更多超算(suan)集群的规划，xAI似乎(hu)有望继续提升(sheng)模型能力。
沃顿商(shang)学院人工智能教授Ethan Mollick认为Grok 3完全符合预期。他指出，人工智能仍(reng)在加速发展，速度和算(suan)力都是护城河(he)，“人才和芯片就(jiu)是打造前沿模型的公开(kai)秘(mi)诀”。
“护城河(he)可能不深，但足以淹死初创(chuang)企业。”雪城大学公共传播学院教授、咨询公司The Palmer Group首席执行官Shelly Palmer评(ping)论说。在他看来，Grok 3的护城河(he)“已经被金钱填满”。英伟达H100 GPU的价格在3万至4万美(mei)元之间，即使马斯克拿到了(le)折扣，这仍(reng)然是一项30亿到50亿美(mei)元的庞大投资。
公开(kai)信息显示，OpenAI训练GPT-4用了(le)大约2.5万张A100 GPU，而H100的训练吞吐量远高于A100；据DeepSeek公布的信息，DeepSeek-V3模型预训练费用仅为557.6万美(mei)元，在2048块英伟达H800 GPU（针对中国市场(chang)的低配版(ban)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）可能会失效或者(zhe)不再完全适(shi)用。缩放法则是AI研究中的一个重要(yao)指导原则，它认为，在大多数情况(kuang)下，增(zeng)加规模（模型参(can)数、数据量、算(suan)力）都能提高模型的表现，但效益递减。
科技领域博主Zain Kahn表示，近几个月来，有观点认为，向大模型投入更多数据和算(suan)力将(jiang)不再奏效，但Grok 3证明了(le)这种怀疑并不正确。xAI才进入这个领域两(liang)年，就(jiu)已经与顶尖(jian)公司展开(kai)了(le)激烈竞(jing)争，甚至击败了(le)顶尖(jian)公司。
Kahn强调说，xAI庞大的Colossus超算(suan)集群将(jiang)大模型推向了(le)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——这对整个行业来说是一个令人鼓舞的信号。”
机构也(ye)对算(suan)力的作(zuo)用给出了(le)肯(ken)定(ding)，指出算(suan)力堆积仍(reng)是模型进步的关键变量。
华泰证券在2月20日发布的研报中提出，Grok 3证明预训练在算(suan)力提升(sheng)下仍(reng)能突破。虽然目前在预训练数据上存在瓶颈(jing)，但是合成数据、RL（强化学习(xi)）数据、工程能力优化，甚至Transformer架(jia)构迭代，或能逐步打破瓶颈(jing)，Grok 3已经证明预训练依(yi)然有突破空间。
国泰君安(an)也(ye)提到，xAI算(suan)力资源储备与开(kai)源策略的平衡，凸显算(suan)力与算(suan)法的同等(deng)重要(yao)性。高昂的算(suan)力投入已经形成了(le)显著的技术门槛。
中信证券指出，Grok 3作(zuo)为全球(qiu)首个在十万卡集群上训练的大模型，综合能力较前代模型Grok 2提升(sheng)显著，意味着算(suan)力堆积仍(reng)是模型进步的关键变量之一。