在人工智能的激烈竞争中，2月18日，可以说是一个重要的分水岭。那一天，埃隆·马斯克发布了他的xAI公司最新力作Grok3，声称这是“地球上最聪明的AI”模型。现场，他展示了Grok3在多个测评中完胜o3-mini，展现出非凡的技术实力。不过，同一天，另一位AI界的佼佼者梁文锋和Kimi的杨植麟也在专业平台上推出了他们的新研究论文。这些研究聚焦于如何减少长文本的计算量和提升训练效率，显露了中美在AI大模型发展方向上的本质差异。

　　马斯克所推出的Grok3背后，是高达20万张英伟达H100芯片的强大算力，展现出了美式AI发展的“火力覆盖”策略。在发布会上，马斯克甚至形容Grok3的计算能力相当于“压缩整个互联网”的规模。而每一个这样的辉煌背后都蕴藏着巨额的投资和庞大的训练数据。

　　相对而言，梁文锋的DeepSeek则明确选择了“降本增效”的创新思路。他与杨植麟的研究，提出了新颖的Native Sparse Attention（NSA）机制，该机制通过将长文本划分为多个并行处理的“分支”，大幅提升了推理和训练的效率，甚至在性能上也有了不小的提升。

　　尽管Grok3的发布引发了一波热潮，但它依然是一个闭源模型。而DeepSeek的团队却乐于将技术进行开源，努力推动AI的普及和效率提升。DeepSeek在社交平台上表示，即将在未来一周内开源5个代码库，致力于贡献自己的微小力量推动行业进步。这一选择，显然在与Grok3形成鲜明对比。

　　在资本市场上，这场技艺的较量同样引人注目。英伟达的股价在Grok3发布后迅速回升，而市场则期待着未来在算力与性价比之间越来越严峻的选择。尽管Grok3性能耀眼，但其高昂的训练成本也为其未来的商业模式埋下了隐忧。

　　AI的未来是高技术与高效率的博弈，这场竞争或许蕴含着整个位于前沿的行业将如何定义下一次飞跃的秘密。随着DeepSeek和Kimi在降本增效的探索中不断深入，AI大模型的发展也许会朝着更加开放和普及的方向前进，最终造福更多用户。返回搜狐，查看更多