马斯克的Grok-3发布会在北京时间中午12点开始,全程不到50分钟。

然后A股下午开盘,肉眼可见的一路向下,尤其是deepseek概念为主的科技股。
因果关系极其明显。
来自Grok-3的降维打击
在发布会之前(昨天),市场就已经有“Grok-3可能吊打Deepseek-R1和GPT-o1”的担忧,在股市里也有初步体现。当看到发布会上放出这张图之后,情绪就开始加速扩散。

确实,当时在直播下面的评论区,提问最多的就是“对deepseek有影响吗?”一类。这张图的杀伤力可见一斑。
发布会还强调Grok-3的算力效率取得“革命性突破”(包括单次推理仅调用0.3%的参数、超算优化后的训练能耗大幅降低了40%)、多模态交互的技术突破(例如视觉解析延迟降低到80ms以下)、实时推理性能的飞跃(包括端侧部署能力、连续学习效率)。
Deepseek一下就会发现,以上这几项突破,一下子就与我国的技术差距拉开到接近两年。

相比之下,这一点的杀伤力更大。因为夸张点说,Grok-3带来的简直是一种降维打击,激活了前面两年“技术代差”的心理阴影。
Deepseek带来的信心,会就此动摇吗?
对Deepseek概念而言,deepseek带来的是各行业生产力提高的想象空间。
而对整个A股而言,deepseek的意义更为重大。因为它所带来的,已经上升到一种民族自信——是咱们能在美国科技护城河之一的AI领域实现追赶、而且得到海外大面积认同的自信。
Grok-3在今天动摇的,也不是deepseek产业链的逻辑,而是对咱们来之不易的民族自信。(即使被认为能受益于Grok-3的算力概念,下午也同样下砸。从这一现象就可见一斑。)
对比一下港股还会发现,恒生科技指数今天依然涨得挺好,午后的情绪也比A股强得多。

换句话说,在海外专业投资者的眼里,Grok-3带来的实际冲击并没有A股表现的那么大;对deepseek的下一步进展、乃至对中国在AI领域的实力,也比咱们自己国人有信心得多。
Grok-3发布会才刚出来,还没有可靠的第三方评测,其实并未确定Grok-3实际的碾压程度有多大、或者到底是否能碾压、甚至展示的数据靠不靠谱……这些事情都还不确定,就光因为前面涨多了就争相获利离场,这种踩踏行情很可能就是“自己吓自己”。
1、在发布会的跑分图上,先不说十几分的差距还算不上“碾压”,光是o1跑分全面高于R1一截,这现象就说明测试标准里存在主观因素。也即R1与Grok-3的差距很可能被主观放大。
2、前面用deepseek推理我国技术差距的结果(第3张图),只是根据已有的公开信息进行推理的。如果考虑尚未公布、公开的技术进展,这个差距会明显缩小。
而且推理出来的只是走常规路的差距,并未考虑我国在科技追赶过程中擅长的“发掘捷径”的能力。例如deepseek的出现,就不是常规推理能预测得到的。
3、Grok-3的强大是建立在20万张英伟达GPU训练成本的基础上,比GPT-4直接高出一个量级。相比2000张H100训练出来的deepseek-R1,更是光GPU成本就高出100倍。

先不说百倍的成本,只拉开不到十几分的跑分,这成绩没什么值得骄傲;在算力封锁的背景下,就国内而言,可行性就无法碰瓷deepseek。
4、即使放在海外,deepseek的优势还不只限于低成本,更重要的是开源。Grok-3高昂的训练成本,以及肩负美国高端算力垄断的使命,注定它不可能开源。
5、对GPT,我国能出现deepseek这种捷径追赶的成果;那也完全有可能,在多模态领域实现算法优化的突破后,出现捷径追赶Grok-3的成果。毕竟前者算是一种“从0到1”,后者则是“从1到n”。
今天就分享到这吧。对文章内容有疑问或者指正的,继续欢迎在评论区留言交流!