作者：Ejaaz 编译： 深潮 TechFlow 深潮导读： 这篇文章是对近期唱衰 xAI 声音的一次正面回击。作者从算力、数据、分发渠道和物理 AI 四个维度，系统论证了 xAI 为何可能在 2026 年反超所有竞争对手。核心观点很直接：当别人还在讨论模型架构时，Musk 已经在自建电网、空运燃气轮机、用 Tesla 机器人喂数据了。这是一篇带有明确立场的分析，值得一读。正文如下：最近我看到太多对 xAI 的批评，这篇文章就是要把事情讲清楚。我会系统拆解一个判断：xAI 即将发布的 Grok 5，不只是追上竞争对手，而是要直接超越他们。别忘了，我们说的是一家成立才两年的公司。但他们用 122 天建成了全球最大的超级计算机（正常要四年），月活用户做到了 6 亿，还拥有其他 AI 实验室都没有的东西——物理载体（没错，自主机器人）。废话不多说，直接进正题。Musk 在建自己的电网进入 2026 年，xAI 在算力上的优势是碾压级的。他们目前的实时算力（约 50 万张 GPU）比 Anthropic 和 Meta 加起来还多。而且这还没完。算上 Colossus I 和 II，他计划在 2026 年二季度前上线 90 万张 GPU。最近宣布的 Colossus III（对，又一个新数据中心已经开建）投产后，预计将达到 100 万张 GPU，总投入 350 亿美元。这种规模，别人怎么追？但问题不只是砸了多少钱、堆了多少硬件，而是他们怎么做到的。看这条推：英伟达 CEO 黄仁勋谈 Grok 5：「Elon 已经提到过，下一个前沿模型，也就是下一版 Grok，即 Grok 5，将是一个 7 万亿参数的模型。」基础设施竞赛已经没有悬念。现在根本不存在什么基础设施扩张战争，因为 xAI 已经赢了。他们的策略是「先干再说」，除非其他实验室跟上，否则 xAI 的模型会一直领先。X 的「X 因素」：解锁个人 AIxAI 的算力比谁都强，但顶级模型还需要海量数据。而且不是随便什么数据。AI 实验室越来越意识到，实时数据才是解锁个人化 AI 的关键——一个深度理解你的欲望、目标，在你想到之前就帮你执行的 AI。Google 最新发布的「Personal Intelligence」产品就是最明确的信号，说明模型最终要往这个方向走。但 xAI 在这里有一个 Google 没有的独特优势：一个每天给他们喂 1 亿多条帖子的社交媒体平台。这意味着 1 亿多条文字、图片、视频可以用来训练 Grok，实现：实时趋势和突发新闻大规模理解病毒式传播、趋势和人类行为实时感知全球文化脉搏其他模型只能告诉你发生了什么，Grok 能同时告诉你发生了什么以及人们对此的感受——而且比任何人都快。这种能力是值钱的。如果我们假设用户从量身定制的 AI 模型获得的价值是通用大模型的 10 倍，那 X 的护城河就很难被攻破。不只是数据，X 的分发能力也很疯狂：7000 万日活用户6 亿月活用户每条帖子旁边都有「Ask Grok」按钮不难想象，xAI 未来会把实时预测市场、购物、银行、约会等服务整合进同一个 App，全部由 Grok 驱动。现在大多数模型实验室的估值基于 GPU 数量、智能基准测试和声誉。xAI 全都有，而且还有机会切入多个互联网垄断领域——别忘了他们的目标是成为「万能 App」。今天 X 的推荐算法由 Grok 驱动，它分析每条帖子来做推荐。明天它会为每个用户提供个人智能服务。Grok 显然不只是一个标准的大语言模型，它的估值应该反映这一点。物理 AI 优势：xAI 是最具前瞻性的实验室机器人将在未来五年对世界产生巨大影响，这已经不是什么秘密。技术终于成熟了。从工厂体力劳动到「最后一公里」配送，从快餐连锁到顶级外科医生，都将被机器人辅助或完全取代。十多年前 Boston Dynamics 的病毒视频，如今已经滚雪球变成自动驾驶车队和（出人意料地）令人印象深刻的人形机器人。说实话，提到这两样东西，你脑子里只会想到一家公司：Tesla。一辆开得比人好的车已经不是幻想了。最新的 v14.2.2.3 更新在技术上已经是比你更好的司机。一旦法规通过，你会看到自动驾驶的 Tesla 到处载人。同样，一个既能扛你的购物袋又能小心翼翼擦你妈妈精致瓷器的人形机器人也在成为现实。Optimus 今年底将开始大规模出货，进入家庭和工厂。这跟 xAI 有什么关系？两件事：机器需要大脑来驱动，Tesla 用的就是 Grok。Grok 需要多样化的数据源来理解周围的世界，这些数据来自 Tesla 的机器人。这种共生关系给了 xAI 对竞争对手几乎不公平的优势。我觉得 Google 是唯一能在这个层面竞争的公司，但他们还落后。今天 Grok 已经在驱动 Tesla 车辆——最新更新让你可以直接让 Grok 开车送你去某个地方，同时放音乐，同时给你讲罗马历史。同样地，Grok 现在正在接收 Tesla 摄像头的视频数据、Tesla 传感器的距离数据等等，帮助它理解真实世界的物理规律、视觉感知和导航。所有这些数据现在都能帮助它在其他能力上变得更强，比如生成更符合物理规律的视频内容。必须承认 Musk 下的是五维棋。他不只是在造一个大语言模型，他在打造 AI 生存和运作的整个生态系统。写到这里我承认，这一切听起来很美好，但也极其雄心勃勃……这就引出了文章最后一部分：是的，这里有风险什么事都有风险。也许同时管好 5 家公司是 Elon 的极限，6 家就太多了……但我对此表示怀疑。如果这世上有谁反复证明了自己能一次次打脸质疑者，那就是他。说我疯了我无所谓——他已经做到的事本身就极不可能。我认为有三个关键风险：争议之王 —— Elon 和新闻头条是老朋友了。他目前正卷入与 OpenAI 的 1300 亿美元官司，被欧盟和印度的监管机构调查。谁知道呢，这人可能会做出什么出格的事，搞砸整个愿景。执行风险 —— xAI 每月烧约 10 亿美元，这是巨额账单。而且 Elon 一个人要管 5 家公司（还不包括 Starlink）。Scaling Laws —— xAI 把全部筹码押在「更多算力 = 更强模型」上，但如果发现了一种新的、更好的训练架构，这个假设可能被推翻。Andrej Karpathy 多次表示他认为大语言模型不是最终形态。就这些了！我觉得人们最近对 xAI 推动智能前沿的努力批评得太不公平，而且似乎忘了他们仍然是一支不可小觑的力量。希望这篇文章能让你改变看法。感谢阅读。