講真,馬斯克的Grok-3,“碰瓷”不了DeepSeek
馬斯克旗下的xAI公司發(fā)布了新一代大語言模型Grok-3,聲稱其推理能力和計算性能超越了包括ChatGPT和DeepSeek在內(nèi)的其他領(lǐng)先模型。然而,這場看似激烈的“AI對決”背后,卻隱藏著兩種截然不同的技術(shù)路徑和發(fā)展理念。
前不久,一場高規(guī)格民企座談會讓坊間議論紛紛。這是中央時隔6年3個月再度專門召開民營企業(yè)座談會,會上,中國互聯(lián)網(wǎng)和科技產(chǎn)業(yè)的精英齊聚一堂,釋放出新質(zhì)生產(chǎn)力、科技創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)向好的趨勢。
年輕的梁文峰也在其中,他與任正非、曾毓群等老一輩企業(yè)家同座,而他的DeepSeek正成為在場各家業(yè)務(wù)的連接橋梁。
沒過多久,馬斯克旗下xAI公司突然發(fā)布新一代大語言模型Grok-3,號稱是“地球上最聰明的人工智能”,計算能力是去年8月發(fā)布的Grok 2的10倍,推理能力超越包括ChatGPT和DeepSeek在內(nèi)的其他領(lǐng)先AI模型。
一場橫跨太平洋的“AI對戰(zhàn)”瞬間點燃科技圈,在外界看來,Grok 3令A(yù)I行業(yè)競爭更加激烈。誰是在實驗室里“秀肌肉”,誰又能將技術(shù)變成實實在在的生產(chǎn)力,是未來這場風(fēng)暴的中心。
01.訓(xùn)練:一個賭“壕氣”,一個用“巧思”
Grok-3是馬斯克與團隊xAI為挑戰(zhàn)OpenAI、ChatGPT而精心打造的產(chǎn)品,被稱為“地球上最聰明的人工智能”。
在官方的直播演示中,Grok-3和Grok-3 mini在數(shù)學(xué)、科學(xué)和編程基準(zhǔn)測試上,超越了包括GPT-4o、DeepSeek-V3和Gemini-2 Pro等主流模型。
同時,具備推理能力的Grok-3 Reasoning Beta和Grok-3 mini Reasoning則超越了DeepSeek-R1和OpenAI的o3 mini等。
看得出,DeepSeek已經(jīng)與頭部大模型比肩。
自打這個國產(chǎn)大模型爆火后,包括硅谷在內(nèi)的許多AI公司都開始重新評估用堆算力和參數(shù)來推進(jìn)所謂的“擴展法則”,是否仍然適用。因為DeepSeek顛覆了以往發(fā)展AI就是要不斷的堆算力、堆GPU的燒錢路子,而是采用了一條分布式算力+混合云優(yōu)化的路線:通過動態(tài)調(diào)度公有云、私有服務(wù)器甚至邊緣計算資源,結(jié)合自研的模型壓縮技術(shù)(如稀疏化訓(xùn)練),在千億參數(shù)規(guī)模下實現(xiàn)了訓(xùn)練成本降低40%以上。
然而目前看來,馬斯克并不這么認(rèn)為。事實上,xAI一直是追求“大力出奇跡”的代表,相關(guān)負(fù)責(zé)人表示:
“如果你看看所有性能的來源,當(dāng)你有一個非常強大的工程團隊和最優(yōu)秀的AI人才時,唯一需要的就是一個強大的集群,才能產(chǎn)生巨大的智能。”
某種意義上,Grok3也是大力出奇跡的結(jié)果,馬斯克為其攢下了“壕”無人性的算力家底。據(jù)了解,xAI團隊在122天內(nèi)讓第一批10萬塊GPU投入使用,是“目前最大的完全連接的H100集群”。之后又用了92天的時間,將數(shù)據(jù)中心的容量繼續(xù)翻倍,并基于這些成果構(gòu)建出了Grok-3。
而被拿來進(jìn)行對比的DeepSeek-V3模型,則是在配備了2048個英偉達(dá)H800 GPU的集群上進(jìn)行訓(xùn)練的。H800是英偉達(dá)特供中國市場的AI芯片,在性能上不及先進(jìn)的H200、H100等。
雖然如此,擁有更高集群的Grok-3在演示時也未呈現(xiàn)出“地球最聰明”的狀態(tài)。直播中Grok-3一度“思考卡殼”,在任務(wù)時因為顯示“Thinking Hard”后很長一段時間沒有反應(yīng),等待幾秒后演示人員關(guān)閉了頁面開啟下一話題。
有網(wǎng)友親自下場向Grok 3提問,在面對下圖中“比薩斜塔上兩個球哪個先落下”這樣常識性的問題時,Grok 3也仍然無法應(yīng)對,因此被戲稱為“天才不愿意回答簡單問題”。
圖源:x(谷歌翻譯)
盡管如此,馬斯克稱未來他們將會進(jìn)一步加大數(shù)據(jù)中心的建設(shè)力度,xAI的下一個計算集群會成為世界上最強大的集群,能耗達(dá)到1.2GW,相當(dāng)于數(shù)十萬戶家庭1年的用電量。
網(wǎng)友犀利的評價:“自DeepSeek-R1之后,我們只應(yīng)考慮效率更高的進(jìn)步,而不僅僅那些規(guī)模更大、且比競爭對手耗能更多的進(jìn)步。”
02.開源:一個“擠牙膏”,一個全開放
一般情況下,企業(yè)依靠高算力而堆出來的高性能模型,會基于成本考慮選擇閉源或延遲開源。
關(guān)于Grok-3,馬斯克并未當(dāng)場宣布開源,而是表示:“當(dāng)下一個版本完全發(fā)布時,將開源Grok的上一個版本,也就是當(dāng)Grok-3成熟穩(wěn)定時,我們將開源Grok-2?!?/p>
2月20日,馬斯克轉(zhuǎn)發(fā)xAI的推文,宣布短期內(nèi)Grok 3.0向所有人免費開放。不出意外,Grok-3會延續(xù)“基礎(chǔ)版開源+高級功能付費”的策略。這樣既能吸引開發(fā)者貢獻(xiàn)算力(社區(qū)訓(xùn)練反哺主模型),又能用開源生態(tài)倒逼競爭對手。
圖源:x
而在剛剛過去的兩周,以DeepSeek為中心的朋友圈迅速擴容。國外,有包括微軟、英偉達(dá)、亞馬遜等世界級云計算巨頭;國內(nèi),三大基礎(chǔ)運營商、超過15家芯片廠商,還有手機、車企、云服務(wù)、金融在內(nèi)的200多家企業(yè),多地政務(wù)服務(wù)系統(tǒng),甚至兩款“國民級應(yīng)用”騰訊微信、百度搜索也先后宣布接入。
大模型到底應(yīng)該開源,還是應(yīng)該閉源?這個話題討論已久,企業(yè)基本上走出三條路子:只做開源,沒有盈利模式,只有大公司燒得起,Meta是少數(shù)走這條路的;開源閉源并行,比較靈活,既有收入又能獲取用戶,包括微軟、谷歌、阿里云、騰訊云等,均踐行這條路;
只做閉源,相當(dāng)于走了一條簡單直接邏輯清晰的路,亞馬遜、華為盤古、還有以前的文心一言(百度)、GPT-4(OpenAI)均如此。亞馬遜、谷歌云在過去一年的營收增速都有所提升,這被認(rèn)為是大模型拉動的結(jié)果。
在發(fā)展過程中,企業(yè)的觀念也在發(fā)生變化。長期以來,OpenAI因為「不open」(不開放)而備受爭議。OpenAI首席執(zhí)行官薩姆·奧特曼曾為下一個模型的開源項目征集意見,“做一個相當(dāng)小但仍需要在GPU上運行的o3-mini級模型,還是做一個我們能做得最好的適合手機運行的模型?”
就在看似閉源OpenAI遙遙領(lǐng)先之時,DeepSeek開源大模型的出圈又帶來了巨大的不確定性。薩姆·奧特曼稱OpenAI在開源AI軟件方面“一直站在歷史的錯誤一邊”,他還透露,雖然并非所有員工都同意其觀點,但OpenAI內(nèi)部正討論公開AI模型的權(quán)重等事宜。
開源或閉源,這其中摻雜了商業(yè)利益、技術(shù)觀點等多重因素。Gartner高級分析師Mike Fang在接受DoNews采訪時則表示,在人工智能大模型領(lǐng)域,開源和閉源的路線持續(xù)并存。
“如果閉源模型的性能不及開源模型,則其商業(yè)價值將受到質(zhì)疑。然而,對于高性能的閉源模型,其商業(yè)路徑仍然具備優(yōu)勢。未來AI大模型可能進(jìn)入低算力、低成本時期,但高端模型仍會保持一定溢價。”
至于瘋狂開源的DeepSeek,其發(fā)展模式是否會調(diào)整?未來盈利前景又將如何?在Mike Fang看來,這家公司短期不以盈利為目的,能夠從研究角度鼓勵工程師更高效運營,而沒有特別多的財務(wù)變化或者業(yè)務(wù)變化的壓力。未來如何能夠保持初心,讓發(fā)展模式或者技術(shù)創(chuàng)新能夠持續(xù)下去,才是主要考慮的方向。
換個角度想,對于日活用戶數(shù)量達(dá)數(shù)千萬的DeepSeek來說,找到盈利模式并不困難,開源的價值要比想象中大得多。從某種層面來講,DeepSeek的影響力是以往的技術(shù)突破無法比擬的——我們不應(yīng)該只考慮它作為單個公司的科技價值、商業(yè)價值,而應(yīng)該思考它對推動新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展的巨大價值。
03.面對DeepSeek的普及,企業(yè)要怎么做?
DeepSeek所代表的資源消耗更小、算法效率更高、推理更精確的技術(shù)路徑,正在進(jìn)一步助推AI應(yīng)用成本下降。
從近期企業(yè)動作來看,不僅包括大語言模型領(lǐng)域積累較弱的手機、家電、PC、汽車廠商,就連已經(jīng)開發(fā)出AI大模型的騰訊、360、百度等大廠,也在為自家的AI工具注入新動力。
但這會產(chǎn)生新的問題,所有人都接入了,等于所有人都沒接。家家戶戶都有DeepSeek這把“金鑰匙”,打開市場的、或者說驅(qū)動業(yè)務(wù)增長的核心差異化能力體現(xiàn)在哪里?在新的環(huán)境下,企業(yè)又該如何競爭?
關(guān)于這一點,Gartner的Mike Fang告訴我們,企業(yè)若僅滿足于“簡單接入”,就無法在競爭中脫穎而出。關(guān)鍵是要找到適合自身業(yè)務(wù)場景的AI解決方案,深度挖掘大模型的潛力,將其與行業(yè)特點、客戶需求和特定場景緊密結(jié)合,并注重工程化落地與治理,從而實現(xiàn)高效且負(fù)責(zé)任的技術(shù)應(yīng)用。
也就是說,大模型賦予產(chǎn)品強大的技術(shù)力,但如何將這一能力轉(zhuǎn)化為無可替代的產(chǎn)品體驗,讓用戶發(fā)自內(nèi)心地接受使用,才是競爭的最終目標(biāo)。
Mike Fang舉例表示,當(dāng)下,從車企到券商紛紛宣布接入DeepSeek,但也僅僅是接入,距離真實大規(guī)模應(yīng)用落地還需要更長時間?!斑@其中涉及到模型切換,面對新的業(yè)務(wù)場景,企業(yè)要通過不斷的流程測試以及在真實業(yè)務(wù)當(dāng)中檢驗?!?/p>
但這里要注意數(shù)據(jù)問題,對于AI來說,有三大要素需要分析:大模型、算力和數(shù)據(jù)。在大模型迎來顛覆式創(chuàng)新之后,對算力的需求開始降低,下一個重要的瓶頸是數(shù)據(jù)。
通過Gartner研究表示,海外AI公司應(yīng)用數(shù)據(jù)的能力較高,已經(jīng)支持企業(yè)大模型的落地。反觀國內(nèi),數(shù)據(jù)方面的數(shù)值一直徘徊在較低位,只有少部分企業(yè)能夠?qū)嶋H把生成式AI應(yīng)用從實驗到最后的生產(chǎn)落地。
這就要考驗企業(yè)是否具備構(gòu)建一個從技術(shù)到市場的良性循環(huán),不僅僅是關(guān)于產(chǎn)品的迭代與優(yōu)化,更是如何在短期內(nèi)通過市場數(shù)據(jù)和產(chǎn)品調(diào)整,不斷提升大模型的能力。未來,誰能夠獲取專有數(shù)據(jù),并能實現(xiàn)實時更新,將是競爭的關(guān)鍵所在。
單個企業(yè)是如此,而對于整個中國的AI產(chǎn)業(yè)來講,DeepSeek還可以帶動很多開發(fā)、推理,甚至是芯片方面的額外的機會,這將進(jìn)一步加速企業(yè)“出?!?。此外,AI接下來的治理也會變得更為重要,“如果把DeepSeek的能力比作高速行駛的一輛車,企業(yè)就需要自建或者管控出一個原生的剎車系統(tǒng),這樣才會使得大模型更健壯,‘車’能夠開得更快?!盡ike Fang表示。
可以說,DeepSeek攪動起的,早已不是AI大模型競技規(guī)則變化的風(fēng)云,而是影響多個產(chǎn)業(yè)迭代的深層變革浪潮。我們都站在了時代潮頭,更需要以開放的心態(tài)擁抱變化。
撰文 | 雁? 秋 編輯 | 李信馬
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