仅用19天，建成全球最强AI超级集群，但马斯克更重要的事情是什么？

2024-07-29 23:07

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你好，我是王煜全，这里是王煜全要闻评论。

当地时间7月22日凌晨4点20分，马斯克在X上（原推特）兴奋地宣布，全球最强大的AI训练集群——孟菲斯超级集群（Memphis Supercluster）正式启动运行。该集群装备了10万张英伟达H100 GPU。每块H100 GPU的价格为3万多美元，估算下来，整个集群总价可能高达30亿美元以上。

xAI原计划与甲骨文签订一份高达100亿美元的长期协议，租用甲骨文的超算资源进行AI训练，但因建造速度和电力供应等问题，最终没谈成。于是，马斯克选择在田纳西州孟菲斯市，依托当地充足的电力资源与高效的建设条件，利用废旧工厂建立自己的超级集群。马斯克的效率很高，从硬件部署到超级集群正式运行，整个过程仅耗时19天。

作为成立仅一年的AI新秀，xAI的表现也算是可圈可点。

今年3月，xAI开源了Grok-1大模型，跻身参数量最大的开源大语言模型之列，拥有3140亿参数。紧接着，Grok-1开源的十天之后，xAI又推出了Grok-1.5，并在X平台供用户使用。马斯克近期透露，Grok 2已完成训练，8月份就将面世。目前，在新的超算中心上，xAI正全力推进Grok 3的训练工作，预计三到四个月内完成。而且马斯克很有信心，Grok 3将登顶全球AI之巅。

不过，马斯克也是个出了名的大嘴巴，外界对他的预测普遍持审慎态度。

就在前几日，Meta公司才发布了最强开源AI模型——Llama 3.1，特别是旗舰版，参数规模高达4050亿。据Meta所说，Llama 3.1在性能上部分超越了GPT-4o和Claude 3.5 Sonnet。AI领域进展可谓日新月异， Grok 3 12月份发布之时，很难说是全球最强。

而且我认为，简单复制OpenAI的成功路径，通过互联网数据来打造大模型，其实并非马斯克的最佳策略，深入挖掘他手中数据资源的价值或许更会大有作为。

未来模型的好坏，很大程度上将取决于数据质量。众所周知，ChatGPT等AI大模型依赖于海量的、动辄高达十万亿个token的数据进行训练。现阶段，高质量公域语言数据的枯竭已近在眼前，成为了大模型发展的一大障碍。

有机构预测，到2026年左右，书籍、新闻报道、科学论文等公开数据资源或将被耗尽。而特定领域的专业知识，因为可能涉及商业机密，企业往往不愿分享。政府层面虽能开放部分公共数据，如专利、财报、法律判例等，但是由于可公开的数据量较少，对大模型的帮助也比较有限。

所以，从数据角度，X平台蕴含着不可估量的价值。该平台日活用户高达2.5亿，每天可产生百万TB的数据。这些数据不仅规模庞大，更重要的是它们承载着社会情绪与公众行为的深刻信息，对于理解人类行为模式具有重要意义。

在AI出现之前，通过系统分析公众数据便能显著提升决策质量。公共关系领域的先驱Edward Bernays是弗洛伊德的外甥。他将心理学分析的方法应用于对社会的理解，甚至能通过阅读报纸敏锐地捕捉公众心理，并进而多次在1929年大萧条等多个重大经济事件前精准预判并提前退出股市避险，毫发无损。

公共关系领域的先驱Edward Bernays

未来，如果马斯克的AI大模型能够深度挖掘X平台的数据，构建出专注于社会情绪分析的领域智能系统，变成能对股市、社会舆论、经济等复杂系统进行预测的工具，无疑将赋予使用者前所未有的洞察力和决策优势。这不仅是数据霸权的体现，更是对未来商业和社会格局的潜在颠覆。

不过，马斯克还面临妥善处理利益冲突的挑战。当企业主或股东同时涉足多个相关领域，确保决策公正透明、避免利益冲突尤为重要，特别是当这些决策涉及到资源的再分配或创新成果的归属时，要避免个人利益凌驾于公司其他股东或公众利益之上。xAI利用x平台的数据进行训练，虽然马斯克是两家公司的实际控制人，但是两家公司各有其他股东，且各自股东并不相同，这时，如何界定清晰的责任边界和利益分配，以及成果归谁所有，这不仅关乎技术创新的持续性，也触及到公司治理结构的深层次问题。

数据归属权的问题也比较复杂。在去年9月，马斯克旗下的社交平台x更新了隐私条款，明确说明会将收集到的数据用于AI模型训练。这一举措虽非首创，却再次引发了公众对数据使用与隐私保护的广泛讨论。马斯克强调仅使用公开数据，谷歌和Meta也采取了类似的措施，但如何在更充分发挥自己平台的数据潜力的同时保护用户权益，仍是行业内外共同面临的课题。

未来很长一段时间，在某一领域进行深度挖掘，构建领域智能，并实现专家级的、普惠的、个性化服务的规模化提供，仍然是大趋势，也充满了商业机会。今天马斯克xAI的布局，其实是机会和挑战并存，并且我们整体看好，这甚至有可能成为马斯克未来的下一个超级明星项目。

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王煜全要闻评论，我们明天见。