AI导读：

马斯克旗下xAI推出的Grok 3系列大模型在数学、科学和编码等领域表现突出，算力成为AI发展的关键推动力之一。然而，对比测试显示算力优势并未带来碾压式性能优势，且芯片产能和能源消耗成为制约算力提升的瓶颈。算法同样重要，AI发展需算力与算法双引擎驱动。

　　在航空领域，有个说法叫“力大砖飞”，常被用来形容战斗机气动外形设计一般，但依靠强大发动机推力获得较好飞行性能。AI领域似乎也出现了类似趋势。

　　近日，马斯克旗下人工智能企业xAI推出Grok 3系列大模型，称在数学、科学和编码等领域击败了Open AI的GPT-4以及深度探索公司的Deepseek V3等“前辈”。马斯克称Grok 3为“地球上最聪明的AI”。Grok 3在训练中使用了20万张高性能GPU，远超GPT-4的2.5万张和DeepSeek的2048张。有报道称，Grok 3使用的算力是GPT-4的20倍、DeepSeek的263倍。这不禁让人思考，AI发展是否将呈现“算力大则模型优”的趋势。

　　算力无疑是推动AI发展的关键力量之一。尽管DeepSeek通过创新算法大幅节约算力令人惊艳，但算力的重要性不应因此被贬低。2月初，美国兰德智库评论指出，若DeepSeek可使用更多芯片，便能训练出更强大AI模型，更早做出某些发现。

　　Grok 3使用了更复杂的推理模型，训练时长达到2亿GPU小时，但得益于前所未有的算力支撑，仅用8个月便完成训练。更强算力既能满足更复杂模型、更大量数据的训练需求，又可加快计算速度、缩短训练时间，促进AI模型快速迭代和进步。

　　然而，AI发展不应完全依赖算力，单纯追求“力大砖飞”的技术路线并不可取。

　　对Grok 3的对比测试发现，算力优势并未带来碾压式性能优势。2月19日，“印度最大的数据科学社区”Analytics Vidhya发表文章称，在对比处理Python代码编程等五个特定问题时，DeepSeek-R1对四个问题的回答优于Grok 3。网名“Alex Prompter”的X用户也使用Grok 3、DeepSeek-R1和ChatGPT o3-mini处理五个特定问题，结果Grok 3仅在两个问题中获胜。

　　更值得关注的是，算力推动AI进步的同时，支撑算力的芯片产能和维持算力的能源消耗也开始遭遇瓶颈。AI发展趋势研究机构EpochAI统计显示，2019年至今，用于AI模型训练的算力约每6个月翻一番，每年增长4—5倍，而同期英伟达出货的GPU芯片计算能力10个月才能翻一番。兰德智库预测，到2028年，单个数据中心AI训练耗电量可能达1吉瓦，需一座核电站供电；到2030年，则需8座核电站。芯片产能和电力需求正成为制约算力提升的瓶颈。

　　AI发展史表明，即便在算力蓬勃发展的近10年，算法也功不可没。EpochAI和MIT FutureTech联合研究发现，2014年至2023年，算力对AI性能提升贡献约占65%，算法占35%。算法改进通常具有不可预测性和间歇性，可能长期无结果，也可能一个灵感带来AI性能大幅提升。

　　EpochAI报告指出，受芯片、电力等制约，到2030年，美国AI模型算力虽有潜力提升10000倍，但需数千亿美元投入。特朗普上台初便宣布“星际之门”计划，投资5000亿美元建设AI基础设施。

　　因此，算力堆砌在一段时间内不会停止，很可能仍是AI发展的重要引擎，不容忽视。但DeepSeek的出现也提醒我们，AI算法领域同样需要加强投入，坚持不懈探索，哪怕经历漫长沉默。

（文章来源：科技日报）