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Grok 4 意外提前曝光,xAI 巨額融資 700 億,馬斯克宣布“重寫人類知識庫”

馬斯克旗下 xAI 的重磅炸彈 Grok 4 提前泄露了!

有開發者在 xAI 控制臺的源代碼中意外發現了兩個全新模型 Grok 4 和 Grok 4 Code。

與此同時,xAI 剛剛完成了一輪 100 億美元(約 716 億人民幣)的巨額融資。

更有意思的是,xAI 選擇跳過原計劃 5 月上線的 Grok 3.5 版本,直接推出 Grok 4。

團隊內部把這種做法叫 " 極限迭代 " ——要么不更新,要更新就來個大的。

這很符合馬斯克一貫的風格,就像當年特斯拉直接跳過傳統汽車廠商的漸進式改良,一步到位搞純電車一樣。

馬斯克要 " 重寫人類知識庫 "

Grok 4 被定位為 " 最新、最強大的旗艦模型 ",官方宣稱它在自然語言、數學和推理方面提供無與倫比的性能,堪稱萬能的完美之選。

Grok 4 目前支持文本模態,視覺、圖像生成和其他功能即將推出,將包含函數調用、結構化輸出和深度思考功能。

Grok 4 的上下文窗口為 13 萬個 token,比許多前沿模型要小,這可能表明 xAI 正在優化推理速度和實時可用性,而非長文本。

另一處文本指出它在提取數據、代碼、文本總結等企業應用中性能出色,并且擁有金融、醫療、法律和科學知識。

Grok 4 Code 是專為編程打造的垂直模型,可以直接嵌入到 Cursor 等代碼編輯器中使用。

從中可以看出,xAI 爭奪開發者市場的意圖明顯。

但馬斯克的野心遠不止于此,他提出了一個聽起來就很 " 馬斯克 " 的宏大目標:

利用 Grok 4 的推理能力重寫整個人類知識庫,補充缺失的內容,糾正錯誤的知識,然后基于這個 " 純凈版 " 知識庫重新訓練 AI。

只不過這個缺失是他認為的缺失,錯誤是他認為的錯誤。

事實上馬斯克已經小范圍這樣試驗過了,5 月份,Grok 在回答各種不相關的問題時都會隨機提到 " 南非發生白人種族滅絕 " 的說法,并且承認自己被指示接受這個非真實發生的事件。

馬斯克在南非出生長大,他一直認為南非發生了 " 白人種族滅絕 "。

幾天后,xAI 表示凌晨發生的一次 " 未經授權的修改 " 迫使 AI 聊天機器人 " 對某些話題做出具體回應 ",這違反了 xAI 的政策。

對于這個事件,Cohere 聯合創始人 Nick Frosst 就擔心 Grok 4 會不會變成 " 馬斯克觀點的放大器 "。

也有網友表示自己會通過收藏紙質書籍來保存人類知識的原貌,對抗 AI 的 " 修正 "。

退一萬步說,即使技術角度馬斯克的構想也存在一些問題。

谷歌 DeepMind 研究 VP Oriol Vinyals 指出,如果從訓練數據中刪掉所有錯誤,模型也許會失去檢測和修復新錯誤的能力。

百億美金撐腰,算力拉爆電力

無論對錯,馬斯克要干的都是一件大事,沒有真金白銀可不行。

xAI 再次融資 100 億美元,距離 60 億美元 C 輪融資、估值 500 億美元僅過去六個多月。

目前尚不清楚本輪融資后 xAI 的具體估值,此前 xAI 與 X 合并后估值高達 1130 億美元。

此次融資的參與者包括 Valor Equity Partners 、Vy Capital 、 Andreessen Horowitz 、紅杉資本 、富達管理與研究公司、Kingdom Holding Co. 等,采用了 " 股 + 債 " 的組合,股權和債務各占 50 億美元。

有了這筆錢,馬斯克可以放心大膽地燒算力了。

說到算力,xAI 在田納西州孟菲斯建成的超級計算中心 "Colossus" 已經部署了 20 萬塊 GPU。

但這還不夠,他們還計劃再建一個擁有 100 萬塊 GPU 的新設施。

SemiAnalysis 分析指出,這種千兆瓦級耗電量的數據中心給電網帶來了前所未有的壓力。

AI 訓練工作負載不僅規模巨大,而且負載曲線也非常獨特, 會在幾分之一秒內從滿負荷突然變成幾乎空閑。

傳統的電網設計從未考慮過這種情況,最糟糕的情況下會導致大面積停電。

Meta 在 Llama 3 技術報告中提到了電力波動的帶來訓練出錯的挑戰,而當時只是用到了 24000 塊 H100。

目前的解決辦法是用虛擬工作負載,讓系統空轉來平滑功耗,但這樣做的缺點是每年的浪費的能源高達數千萬美元。

對于這個問題,馬斯克也有考慮,他引入了特斯拉的 Megapack 儲能系統來與超算中心配合。

并且特斯拉正在積極與各大電力公司和公共事業運營商合作,力求使其解決方案成為行業標準。

參考鏈接:

[ 1 ] https://www.testingcatalog.com/xai-prepares-grok-4-and-grok-4-code-for-upcoming-launch/

[ 2 ] https://semianalysis.com/2025/06/25/ai-training-load-fluctuations-at-gigawatt-scale-risk-of-power-grid-blackout/

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