刚看完马斯克Grok 3的发布会，我真的大失所望！本以为能见证AI领域的重大飞跃，结果呢？这所谓的地表最强AI大模型，在我看来，就是一场“烧钱又烧脑”的闹剧，说难听点，简直就是环境污染和能源浪费！
今天，马斯克终于揭开了Grok 3的神秘面纱。从发布会的数据来看，Grok 3在数学、科学和编程的基准测试中，确实超过了GPT-4o、DeepSeek-V3等主流模型 ，其推理模型Grok 3 Reasoning beta和Grok 3 mini reasoning的跑分，也超越了DeepSeek-R1等同类。但这些数据真的能代表它的实力吗？我看未必！
马斯克这是给我们玩了一场数字魔术。就拿LMSYS的评测数据来说，Grok 3看似遥遥领先，高居榜首。可仔细看数字，它的得分不过1400分左右，GPT4O以1380分紧随其后，差距仅有20分，也就1%多一点。DeepSeek-R1是1360分 ，差距也不过2%。哪怕是Grok 3的推理模型，和表格中表现较差的Gemini 2 Flash Thinking相比，也只差10%多。跑分这东西，大家都懂，水分大得很，实际使用体验才是关键。想当初，Grok 2就顶着高分低能的“帽子”，实际用起来一言难尽。我敢断言，Grok 3大概率还是换汤不换药，大家先把视频收藏好，等着看后续“翻车”。
为了这点跑分优势，马斯克付出的代价堪称恐怖。Grok 3训练用了20万张英伟达H100 GPU，累计训练时长达到2亿GPU小时。再看看人家DeepSeek V3，只用2000张H800训练两个月，马斯克的算力是人家的100倍，结果就多了几分跑分，这不是“拿着金碗讨饭吃”，资源浪费是什么？用巨大算力去堆砌跑分，就像用火箭发射擀面杖，能做到，但毫无意义。这种提升，更多是靠海量参数记忆边缘知识，在真正的智能上，并没有实质性突破，就像一个只会死记硬背的小孩，背得再多，不会思考，也成不了大器。
马斯克太迷信规模效应，这恰恰是走错了方向，也是DeepSeek能后来居上的关键。模型越大性能越强没错，但大到一定程度，边际效应就会递减。看看GPT系列，参数从GPT3的1750亿，到GPT4的1.8万亿，再到传言中GPT4.5的256万亿，一路狂飙，数据规模也疯狂增长，可AI性能并没有成比例提升。再看看人脑，重量比不过大象，神经元数量比不过蓝鲸，算力没啥优势，数据接触量更是被很多鸟类吊打，但人类就是凭借独特算法，成为万物之灵。
如今，AI发展陷入算力和数据的疯狂竞赛，消耗大量资源，效果却不尽人意。反观DeepSeek，采用MOE混合专家模式，像人脑一样节能高效。它的强化学习方法，模拟人类教育小孩的过程，注重内在逻辑和反思能力培养，而不是单纯记忆。小孩子看一次苹果就认识，AI却要训练上百万张图片，还容易“脸盲”。Grok 3大量使用合成数据，其智能密度远低于自然数据，对提升模型智能和推理能力能有多大帮助，要打个大大的问号。
马斯克说服投资人搞来20万张卡预训练，如今Grok 3就这水平，实在让人失望。如果他现在还来找你要一千亿美金，说再把跑分提高十个点，你还会给吗？量变不能引起质变，甚至还边际递减，或许AI真的该换换思路了，别再一条道走到黑！
