数据：
Grok 3采用20万颗英伟达GPU训练，MMLU得分已追上ChatGPT。
线索：
Grok 3所采用的算力堆积策略表明，算力依然是推进人工智能模型发展的重要因素。行业人士普遍认为，算力的提升使得模型能力得以快速增强，但也需注意伴随而来的高成本和潜在的技术门槛。同时，尽管缩放法则的适用性受到质疑，目前Grok 3的表现显示出此法则依然有效，因此在投资上需关注相关算力资源的开发。
正文：
特斯拉创始人埃隆·马斯克旗下的xAI于2月18日推出了其最新的大模型Grok 3，尽管Grok起步较晚，但在大规模多任务语言理解基准测试（MMLU）中，其得分已与ChatGPT相当。Grok 3及其轻量化版本Grok 3 mini在性能上超过或媲美多个竞争对手，包括Gemini、DeepSeek和GPT-4o。
Grok 3在xAI的Colossus超算中心进行训练，这一超级计算中心的算力翻倍，英伟达GPU数量达到20万颗。这一成果让许多业内人士对“大力出奇迹”的算力堆积路径重新充满信心，分析家表示Grok 3证明了在达到效益上限之前，还有发展空间，这一结论对于行业而言是积极的信号。
前OpenAI研究员Andrej Karpathy已成为Grok 3的首批用户，他对Grok 3表现出赞赏，特别是在逻辑推理能力上，并指出其性能够与OpenAI的o1-pro模型相媲美。不过，他亦提到Grok 3在某些功能（如DeepSearch）上存在一定局限性，例如时常出现的幻觉和事实错误。
许多科技分析人士认为，Grok 3的成功主要依靠算力的多重堆积，Chris McKay指出，xAI在短短一年多的时间内迅速发展的AI技术得益于创新的计算基础设施和对计算资源的访问。此外，沃顿商学院的教授Ethan Mollick也认为，当前的人工智能行业依然在快速发展，而算力和人才是关键。
Shelly Palmer认为，尽管护城河不深，但足以让初创企业难以逾越。公共信息显示，OpenAI训练GPT-4耗费了大约2.5万张A100 GPU，而Grok 3的高达30亿到50亿美元的投资，足见其对算力的重视。
一些专家指出，随着DeepSeek的崛起，缩放法则的适用性可能会受到挑战。对此，科技博主Zain Kahn强调，Grok 3的表现显示出算力投入的意义，并指出xAI的Colossus超算集群将大模型的能力提升到了新的高度，因此，预训练的扩展还有待开发的空间。
分析机构也对算力的作用提出肯定，认为Grok 3的成功表明在算力提升背景下，预训练仍具有突破的可能性。华泰证券的研报中提到，当前在预训练数据上仍存在瓶颈，但合成数据和工程能力优化等方法可能帮助打破这一瓶颈。国泰君安与中信证券也均提及Grok 3的算力资源以及其显著的技术门槛，认为算力与算法同样重要。
发布时间：
2025-02-20 17:59:06
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