Grok-3激活英伟达股价，证明AI模型Scaling Law持续有效

编辑：编辑部

在经历了一段时间的股价下滑后，英伟达因Grok-3模型的推出再次迎来了市场的青睐。这一由马斯克团队开发的AI模型，经过20万张GPU的训练，超越了OpenAI和DeepSeek等知名竞争对手，从而让投资者重新燃起了对英伟达的信心。AI行业专家普遍认为，Grok-3的表现再次证明了Scaling Law（扩展法则）的有效性。

Grok-3的发布成了英伟达的“救命稻草”。得益于Grok-3的极高性能，英伟达的股价迅速回升至DeepSeek-R1发布前的水平。业内畅所欲言，认为Grok-3的成功意味着Scaling Law的神话并未破灭。在算力提升十倍的条件下，Scaling Law仍然呈现出线性增长的趋势，这对于AI模型的未来发展是个积极的信号。

尽管Grok-3的训练代价高达30亿美元，其实用价值依然令人瞩目。它在多项基准测试中，轻松超越了OpenAI和DeepSeek的模型。在LMSYS Arena中，Grok-3不仅夺冠，还取得了1400的高Elo评分，其表现可圈可点。这是否意味着DeepSeek的“失利”？其实并非如此。由于Grok-3的成本过于庞大，很多人仍对其可持续性产生疑问。

通过对xAI在孟菲斯中心的GPU总成本进行估算，20万块GPU所需的总费用已经达到30亿美元。而用在Grok-3模型训练上的时长也惊人，达到2亿GPU小时。尽管在效能上取得了突破，但从成本角度来看，这一战略能否长久维持仍然需要观察。

目前，Grok-3是一个闭源模型，每月的使用费用为30美元，并计划在未来几个月开源Grok-2。而相对而言，DeepSeek则采取了开源策略，迅速吸引了全球开发者的关注，已在微信、百度、腾讯等主流应用中安家落户，形成了更为完善的生态系统。

随着Grok-3的推出，市场上也出现了各种对比实验。西北大学的博士生王子涵在体验Grok-3 beta版时，对其表现进行了一些简单测试，结果却显示Grok-3在某些常识性问题上存在失误。这一事实引发了关注，部分研究人员认为，Grok-3虽然在执行复杂任务时能力出色，但在处理基础问题时的表现不尽如人意。

在多次对比中，Grok-3和DeepSeek的表现各有千秋。在某些任务上，Grok-3能有效分析多语言文本和生成高质量的图像，而在使用传统的莎士比亚风格创作时，DeepSeek的表现则更胜一筹。这种现象不仅表明了技术竞争的复杂性，也让我们看到了不同模型在应用领域的不同优势。

艾伦人工智能研究所的Nathan Lambert指出，Grok-3的发布标志着AI行业进入了一个新的发展阶段。xAI正致力于在最新模型的更新频率上取得突破，试图打破以往“保持低调”的非发布策略。随着市场竞争的加剧，预计大型AI企业将加快其产品发布节奏，在保持技术优势的同时，也能够更快地满足用户的需求。

从更广泛的行业趋势来看，现阶段的AI技术正在向更高的智能水平迈进。虽然DeepSeek和Grok等公司在资源和技术实力上处于劣势，但他们的崛起确实给行业带来了竞争压力，也促使传统大型实验室加快了研发进程。

不过，值得注意的是，尽管Grok-3在技术上取得了显著的进步，但这并不意味着在模特训练效率方面的格局会发生根本性变化。尽管Grok-3在单个模型能力上取得突破，市场的资源配置能力和技术开发在整体上仍存在很大的差距。业界对于Grok-3的评价也是参差不齐，表明提升模型的智能水平仍然是当务之急。

随着AI技术的快速发展，模型间的性能对比变得愈发复杂。技术的真实进展不再仅仅依赖于计算能力的提升，而更依赖于开发者如何衡量和评估这些进展。Grok-3的成功与DeepSeek的努力，能够促使整个行业在绝对智能的竞争中寻找到更有效、可行的路径。

在未来的日子里，随着技术的不断发展和市场的机遇，当业内各个参与者齐心协力，共同推进AI产业的发展时，真正的希望将随之而来。而这一切，皆源于Grok-3的激活，推动了新的投资信心和行业变革。