馬斯克不學Deepseek，他再次證明，AI還是要堆GPU芯片
眾所周知，在春節(jié)前，杭州的Deepseek橫空出世，讓整個華爾街都崩了，投資人是寢食難安。
因為DeepSeek（深度求索）發(fā)布的一款開源AI模型，多項指標都比OpenAI的產(chǎn)品更強，但研發(fā)成本不到600萬美元，相比之下，OpenAI的研發(fā)成本，是幾十億美元。
所以Deepseek爆火之后，整個華爾街都擔憂，之前各大公司都要用數(shù)十億美元買顯卡，這種構(gòu)建大型AI模型的做法，是不是錯誤的，靠算力來堆，是不是一個謊言？
于是，緊接著美股科技巨頭股價集體下跌，英偉達一夜跌了17%，一夜之間就跌沒了4萬多億元，另外博通、AMD、微軟、臺積電等都是爆跌，大家認為之前的AI估值邏輯，可能出了問題。
這些AI芯片，可能并沒有想象中的值錢了，甚至整個AI領域的衍生品，比如電力供應商等，都受到了大影響。
很多人以為，接下來整個AI領域的創(chuàng)新，會圍繞著Deepseek的模式進行，那就是低成本，高效率。
但是，馬斯克明顯就不學Deepseek，他反而再次向大家證明，AI還是要堆芯片。
馬斯克旗下的xAI公司，發(fā)布了新的大模型Grok 3，這個大模型Grok 3不管是LMSYS盲測，還是AIME競賽，都是領先于友商，馬斯克稱其是全球最聰明的AI。
這個Grok3，最大的特點就是堆了20萬張H100顯卡的算力，主打一個“大力出奇跡”。
而Grok3的成功，其實也向大家證明規(guī)模定律（Scaling Law）仍然有效。只要顯卡堆的多，那么確實會給大模型帶來更強的能力，如果有錢，有顯卡，就沒必要“沒苦硬吃”，直接土豪一點，堆算力就行了。
所以，雖然有了Deepseek，但我們還是要清楚的認識到，對芯片、數(shù)據(jù)中心和云基礎設施持續(xù)投入才是硬道理，沒算力時可以去“四兩撥千斤”，但算力依然還是基礎，馬虎不得。
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