作 者 | 九卦姐
来 源 | 九卦金融圈
AI领域的竞争再次进入白热化阶段！2025年2月18日，马斯克旗下的人工智能公司xAI发布了其最新的Grok 3模型，并在现场演示了其强大的推理能力。马斯克认为Grok-3是“地球上最聪明的人工智能”。
Grok 3的推出正值xAI发展的关键时刻。xAI不仅要与和谷歌等西方巨头竞争，还要与等新兴中国公司竞争。Grok 3的发布将激发更多的创新与竞争，共同推动行业朝着更高水平发展。
马斯克：“地球上最聪明的人工智能”
北京时间2月18日，马斯克的人工智能初创公司xAI发布了更新版Grok 3大模型，马斯克称之为“地球上最聪明的人工智能”。在数学、科学和编程基准测试中，Grok 3击败了谷歌、的V3模型、的和的GPT-4o。不过据报道，目前有分析指出，在 “推理+测试时间计算” 这一测试中，使用 20 万张卡的 Grok 3 模型，其数学性能相较于 o3-mini-high 模型，或是 R1 模型，并没有显著优势。
这次直播观看人次超300万次。在发布会背景板上，写着“our is to the （我们的使命是了解宇宙）”。马斯克曾表示，xAI公司的目标就是“了解宇宙”。Grok-3展现出一定的创造力，能够组合不同元素，甚至在没有明确指令的情况下尝试解决复杂任务。
“Grok 3的计算能力是Grok 2的10倍以上。我们每天都在不断改进模型。”据悉，Grok 3测试版现已面向马斯克的社交媒体平台X 用户推出。当Grok 3成熟稳定后，将会开源Grok 2。
此外，xAI宣布推出名为的Grok-3智能搜索引擎，名字和倒有几分相似。
马斯克在直播中表示，Grok的名字来自海因莱因的小说《异乡异客》，主角是一个在火星上长大的人类，而“Grok”这个词代表了全面深刻地理解事物。
在功能展示环节，Grok充分展现了其卓越的实力。它不仅能精准理解上下文并展开自然流畅的对话，更在文本生成领域表现非凡，无论是撰写故事、文章还是代码，都能轻松驾驭，游刃有余。值得一提的是，Grok即将推出语音模式，这无疑将进一步拓展其与用户的交互方式，为用户带来更加便捷、人性化的体验。
训练Grok-3所使用的算力远多于此前的版本，并使用了大量合成数据。马斯克强调，Grok-3通过来回检查数据并尝试实现逻辑一致性，可以减少AI幻觉的出现。
Grok-3生成的代码展示出了飞船在地球和火星间往返的动画。随后，Grok-3还演示了制作一款类似于俄罗斯方块的游戏。马斯克称，xAI将推出一个人工智能游戏工作室。
Grok-3的开发得益于用8个月时间建成的超级计算机，它由20万个英伟达的H100 GPU驱动，为训练提供了2亿个GPU小时，比Grok-2多十多倍。
据悉，Grok训练集群的搭建堪称一项浩大的工程，面临着电力、冷却以及网络等多方面的挑战。最初需要120兆瓦的电力供应，但实际可用仅15兆瓦，为此团队租用了大量发电机。冷却问题同样棘手，他们甚至租用了美国四分之一的移动冷却能力来保障设备稳定运行。
据悉，Grok 3已于1月初完成了预训练。“从那时起，我们一直在努力将推理能力融入当前的Grok 3模型中，然而它仍处于早期阶段，模型仍在接受训练。”马斯克表示，目前xAI的工程师团队正在训练推理模型的迷你版本。
xAI团队还透露，“我们已经开始研究下一个AI集群，它将较目前的集群强大约5倍。”
从产品形式来看，Grok计划以聊天机器人的形式在X平台、独立网站以及iOS应用上与用户见面。目前，网页版和iOS版本均已准备就绪，而备受期待的语音模式预计将在大约一周后正式上线。此外，为满足开发者的多样化需求，Grok后续还将开放API接口，方便开发者将其集成到更广泛的应用场景中，进一步释放其潜力，拓展其应用边界。
暴力算力下的“推理革命”，Grok 3对金融业的价值
Grok 3的发布无疑让人对人工智能未来的推理能力充满期待。据悉，Grok 3依托20万块英伟达H100 GPU训练，计算量较前代提升10倍。这种算力堆砌带来三大突破：
动态反思机制：在自动驾驶场景中，Grok 3能实时分析道路积水深度、充电桩分布与用户日程，生成最优路线。
多模态直觉：暴雨天气下道路识别准确率比竞品高37%，紧急制动响应速度提升0.2秒。
自我纠错框架：通过合成数据训练，模型可自主检测逻辑漏洞并修正，数学证明错误率比GPT-4低30%。
据悉，在国外教育领域，Grok模型被用于生成个性化的学习材料。通过分析学生的学习历史和测试结果，Grok能够生成适合每个学生的定制化学习内容，包括练习题、解释性文本和学习建议，从而显著提高学生的学习效率，提供个性化的学习体验。
在图像生成方面，Grok能够根据用户的请求生成各种图像。例如，它可以生成奥运会霹雳舞者的表演图像、穿着特定主题毛衣的金毛猎犬在海滩滑板的图像、悉尼歌剧院外的新婚夫妇照片、动物园管理员喂养小袋鼠的图像，以及重新设计的具有赛博朋克风格的悉尼海港大桥图像等。
而金融领域对于数据的复杂分析和高效决策支持需求极大。对于银行来说，Grok 3的推理能力尤其值得关注，尤其是在多任务处理、深度数据分析、自然语言理解等方面，将有望大幅提升其在多个行业中的应用价值。
Grok 3在推理能力上的优势有望为银行提供更加精准的市场分析、实时风控、智能客户服务等支持。这可能意味着，未来银行能够更好地处理实时交易数据，识别潜在风险，甚至对客户需求进行深度预测。
这意味着：
复杂报告自动化生成：金融机构可利用Grok 3分析财报文本、市场图表及新闻舆情，快速生成包含数据可视化的深度分析报告，减少人工成本并提升时效性。
风险监测的实时化：结合图像识别（如扫描合同条款）与自然语言处理，模型可实时识别交易文件中的潜在风险点，辅助合规审查。
个性化金融服务：通过多模态交互，AI理财顾问能更精准理解客户需求，例如解析用户上传的资产图表并生成定制化投资建议。
技术普惠化：中小金融机构可基于开源代码定制专属模型，例如开发针对区域性市场的风险评估工具，避免受限于商业闭源产品的高成本。
生态共建与合规适配：开源社区可能催生针对金融监管需求的模块化插件，如自动审计追踪、数据脱敏等功能，帮助机构满足日益严格的合规要求。
加速创新实验：量化交易团队可结合开源模型与自有算法，探索高频交易策略或市场情绪预测的新方法，缩短研发周期。
客户需求的深度预测能力突破：Grok 3的动态反思机制和链式思维推理能力，使其能通过分析客户交易数据、行为轨迹、社交媒体互动等多维度信息，构建动态需求画像。例如，在信用卡分期场景中，系统可基于历史消费模式、当前负债率及宏观经济数据，预判客户未来3个月的信贷需求。
风险控制体系的智能化重构：Grok 3的自我修正机制可动态调整风险评估模型。例如在反欺诈领域，通过实时解析客户账户异动、关联交易网络及舆情数据，系统能识别传统规则引擎遗漏的隐蔽洗钱模式，减少误报率。这种能力对中小银行尤为关键，可缩小其与头部机构的风控技术差距。
AI大模型的博弈与合作
自今年春节以来，中国初创企业重磅推出了其全新模型Deep-Seek V3和R1。凭借极低的训练成本与使用门槛，强势搅动了全球AI大模型领域的竞争格局。同时，它在国内各大行业掀起了一股大模型接入的热潮，包括国内三大基础运营商、超过15家芯片厂商，以及云服务、网络科技、金融等200多家企业，多个手机厂商和车企，地方政府政务系统，以及世界级云计算巨头都宣布接入。
2月16日晚间，百度搜索宣布将全面接入和文心大模型最新的深度搜索功能。腾讯集团近日也确认，微信自2月15日起开始灰度测试接入-R1模型。
也于近日宣布，公司将在未来几个月内推出新一代人工智能模型GPT-5和GPT-4.5。据称，GPT-5将整合的多项核心技术，包括o3推理模型。业内人士预计，这说明GPT-4.5已经进入测试阶段，离正式发布非常近了。
2月初，新模型发布后，谷歌公司发布 2.0系列模型，该系列模型强化了编码与推理能力，全面开放使用并降低成本。
随着等国产大模型的崛起，以及Grok 3的多模态生成能力与开源潜力，可能颠覆传统金融AI解决方案。AI市场正面临一场前所未有的竞争。
在国内，凭借开源模式和高性价比，已经获得了大量金融机构的青睐。相比之下，Grok 3在推理能力上的优势，尤其是其出色的多模态理解和生成能力，或使其成为国际AI领域的新兴力量。
未来趋势：合作与创新的平衡
随着Grok 3和其他大模型的迅速发展，金融行业的AI应用将迎来新的机遇与挑战。
技术普及倒逼银行加速智能化布局，抢占先机需聚焦场景适配性与数据安全。银行在选择AI解决方案时，不仅要考虑技术的适配性，还需要考虑数据安全、运营成本、长期发展等因素。
未来竞争核心在于如何将AI能力转化为差异化的客户体验与业务效率。在智能客服、智能风控、投研分析等领域，AI技术的应用将更为广泛和深入。
此外，如何平衡模型的性能与成本之间的关系，将成为银行决策者面临的重要课题。免费大模型的普及并不意味着完全零成本，银行需要投入大量资源进行算力支持、数据治理以及系统优化，确保大模型的有效运作。比如Grok 3十倍于前代的计算需求可能限制中小机构部署，需依赖云计算服务商提供弹性算力支持。
此外，技术迭代也面临不确定性：Grok系列此前因过度依赖合成数据导致真实场景适应性不足，第三代虽引入真实数据，但其实际表现仍需验证。
未来的银行不再仅仅依赖单一技术，而是通过跨平台、跨行业的合作，结合不同的技术优势，提供更加精准、灵活的金融服务。Grok 3的推出，无疑为这一目标的实现提供了新的动力。
AI大模型行业自去年以来便开启了降价潮，这不仅推动了AI技术的普及和应用落地，也促使行业商业模式发生深刻变革。
Grok 3的发布标志着AI大模型竞争的新阶段，无论是与等国产模型的竞争，还是与传统的商业AI模型的对抗，金融行业在这一变革中面临的选择越来越多。银行如何平衡技术创新与风险管控，如何借助AI技术提升业务效率，成为了未来金融科技行业的重要课题。
323AI导航网发布
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