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马斯克力挺GPU芯片堆叠:Grok3大模型再证规模定律有效性
近期,杭州的一家名为Deepseek的新兴企业震惊了整个科技投资界,其发布的一款开源AI模型在多项性能指标上超越了OpenAI的同类产品,而研发成本仅为后者的零头。这一消息犹如一枚重磅炸弹,在华尔街引起了轩然大波,令众多投资者忧心忡忡。
DeepSeek的这款名为“深度求索”的AI模型,凭借不到600万美元的研发成本,展现出了与耗资数十亿美元的OpenAI模型相媲美的实力。这一对比,让华尔街开始质疑以往通过巨额投资构建大型AI模型的做法是否明智,特别是那些斥巨资采购显卡以支撑AI运算的公司,更是陷入了深深的思考。
Deepseek的崛起迅速引发连锁反应,美股科技巨头的股价纷纷跳水。其中,英伟达股价一夜之间暴跌17%,市值蒸发超过4万亿元人民币。同时,博通、AMD、微软、台积电等科技巨头也未能幸免,股价大幅下跌。市场普遍认为,这一波动荡源于投资者对AI估值逻辑的重新审视,担忧之前的投资逻辑可能已不再适用。
AI芯片的价值也随之受到质疑,整个AI产业链上的相关企业和衍生品,如电力供应商等,都受到了不同程度的冲击。一时间,关于AI未来发展的路径选择成为了业界热议的话题。
然而,就在市场普遍认为低成本、高效率将成为AI领域创新新趋势之际,特斯拉CEO马斯克却用实际行动给出了不同的答案。他旗下的xAI公司推出了名为Grok 3的新大模型,该模型在LMSYS盲测和AIME竞赛中均表现出色,马斯克自豪地宣称其为“全球最聪明的AI”。
Grok 3的最大亮点在于其庞大的算力支持,搭载了20万张H100显卡。这一“大力出奇迹”的策略,不仅让Grok 3在性能上遥遥领先,也再次证明了规模定律(Scaling Law)的有效性。马斯克用实际行动告诉大家,只要拥有足够的显卡和算力,就能够打造出更加强大的AI模型。因此,对于那些有条件的企业来说,持续投入芯片、数据中心和云基础设施仍然是硬道理。
尽管Deepseek的成功让人们看到了低成本AI模型的可能性,但我们也必须清醒地认识到,算力仍然是AI发展的基础。在没有足够算力支撑的情况下,或许可以通过巧妙的算法设计来实现“四两拨千斤”的效果,但长远来看,持续投入算力建设才是推动AI发展的关键所在。
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