马斯克定义”最聪明AI”：Grok3用10万显卡改写游戏规则，11分钟复制维基百科？

马斯克又双叒搞事情了！就在今天（2025年2月18日），老马宣布要放出号称”地球上最聪明AI”的Grok3，还撂下狠话：”其他AI在Grok3面前都是原始人！”这到底是吹牛还是真颠覆？我觉得有6大看点，咱们一起来看看

10万块显卡的”暴力美学”，算力怪兽有多恐怖？

我就怎么说吧，如果把你电脑显卡比作是辆自行车，那Grok3的算力就是10万辆超跑组队飙车！它用了10万块英伟达H100显卡！！！算力比前代暴增10倍。

这种”显卡叠叠乐”有多夸张？我打个比方：普通游戏显卡（如RTX 4090）算力约0.1万亿次/秒，H100显卡算力达67万亿次/秒，相当于670个游戏显卡。整个Grok3系统每秒能完成6700万亿次运算，相当于全人类每秒做670亿道数学题！但问题来了：堆这么多显卡真的值吗？就像吃包子，吃到第100个可能撑死了也尝不出味道。

不过马斯克赌的就是”大力出奇迹”，毕竟之前AlphaGo用这招就横扫了围棋界。

大家都听过AlphaGo Zero，但是你应该没有注意过他的算力吧。AlphaGo Zero硬件配置：在自我对弈训练过程中，使用了64个GPU worker。AlphaGo Zero训练资源：复现AlphaGo Zero的论文中报道的实验需要花费3500万美元的算力。在自我对弈过程中，需要大量的算力来生成自我对弈的棋谱，据估算需要10000张GTX 1080 Ti的算力，换算成H100的显卡，我算了一下（按照FP16），大约等于60张H100的显卡。

“思维链”黑科技，AI学会像人类一样”想三步

其实这个“思维链”也不是grok首创，熟悉大模型提示词的伙伴应该都知道这玩意。

思维链技术由谷歌团队于2022年首次提出并验证，后续由OpenAI、DeepSeek等公司优化应用。DeepSeek-R1、O1、O3均深度整合思维链技术，但实现方式各异。R1强调透明性和长链生成，O1侧重闭环优化，O3则通过私有化推理和多模态支持提升性能。

和deepseek-r1、o1、o3等这些推理模型一样，现在Grok3的”思维链”技术（Chain of Thought），让它像学霸一样会写解题步骤啦！

传统AI（如ChatGPT-4）：直接给答案，可能一本正经胡说八道。Grok3新模式：先拆解问题→验证中间结果→动态调整思路（就像你解数学题先列公式再代入） – 实战对比：解微积分题时，Grok3能像老师一样分步讲解，而GPT-4o虽然会自检错误，但反应速度慢半拍。

Grok3自己”造数据”，11分钟复制整个维基百科

现在全人类的数据都快被AI吃光了，Grok3想了个狠招——自己造数据！

数据生成速度：每秒47TB，相当于每分钟下载2.8万部高清电影。

所以马斯克拿维基百科举例：人类花了20多年积累的英文维基（约6.8百万篇文章），Grok3只要11分钟就能造个一模一样的。这技术像极了AlphaZero——当年围棋AI靠自我对弈数据就打败人类。但隐患也明显：如果AI成天吃”人造数据”，会不会变成活在虚拟世界的”死宅”？好在Grok3这次混用了真实数据，希望能接地气点。

马斯克放话要”终结AI竞赛”，底气从哪来？

老马这次直接点名OpenAI和DeepSeek：”在座各位都是弟弟！”

Grok3的核心竞争力

维度	Grok3优势	竞品短板
计算资源	10万H100 GPU集群，算力规模行业顶尖	DeepSeek-V3依赖FP8优化降低成本，但算力规模有限
实时数据整合	与X平台深度绑定，动态信息处理能力无出其右	GPT-4o和Gemini 2.0依赖静态数据集，更新延迟较高
垂直领域知识	整合特斯拉、SpaceX等独家数据，在科技、能源领域更具权威性	其他模型缺乏跨行业生态支持
推理逻辑性	思维链机制显著提升复杂任务解决能力	DeepSeek-V3和Gemini 2.0在分步推理上依赖外部工具
多模态成本效率	实时交互优化降低延迟，但商业化模式依赖X订阅服务	GPT-4o通过端到端架构降低API成本，Gemini 2.0 Flash性价比更高