马斯克旗下 xAI 的重磅炸弹 Grok 4 提前泄露了！

有开发者在 xAI 控制台的源代码中意外发现了两个全新模型 Grok 4 和 Grok 4 Code。

与此同时，xAI 刚刚完成了一轮 100 亿美元（约 716 亿人民币）的巨额融资。

更有意思的是，xAI 选择跳过原计划 5 月上线的 Grok 3.5 版本，直接推出 Grok 4。

团队内部把这种做法叫 " 极限迭代 " ——要么不更新，要更新就来个大的。

这很符合马斯克一贯的风格，就像当年特斯拉直接跳过传统汽车厂商的渐进式改良，一步到位搞纯电车一样。

马斯克要 " 重写人类知识库 "

Grok 4 被定位为 " 最新、最强大的旗舰模型 "，官方宣称它在自然语言、数学和推理方面提供无与伦比的性能，堪称万能的完美之选。

Grok 4 目前支持文本模态，视觉、图像生成和其他功能即将推出，将包含函数调用、结构化输出和深度思考功能。

Grok 4 的上下文窗口为 13 万个 token，比许多前沿模型要小，这可能表明 xAI 正在优化推理速度和实时可用性，而非长文本。

另一处文本指出它在提取数据、代码、文本总结等企业应用中性能出色，并且拥有金融、医疗、法律和科学知识。

Grok 4 Code 是专为编程打造的垂直模型，可以直接嵌入到 Cursor 等代码编辑器中使用。

从中可以看出，xAI 争夺开发者市场的意图明显。

但马斯克的野心远不止于此，他提出了一个听起来就很 " 马斯克 " 的宏大目标：

利用 Grok 4 的推理能力重写整个人类知识库，补充缺失的内容，纠正错误的知识，然后基于这个 " 纯净版 " 知识库重新训练 AI。

只不过这个缺失是他认为的缺失，错误是他认为的错误。

事实上马斯克已经小范围这样试验过了，5 月份，Grok 在回答各种不相关的问题时都会随机提到 " 南非发生白人种族灭绝 " 的说法，并且承认自己被指示接受这个非真实发生的事件。

马斯克在南非出生长大，他一直认为南非发生了 " 白人种族灭绝 "。

几天后，xAI 表示凌晨发生的一次 " 未经授权的修改 " 迫使 AI 聊天机器人 " 对某些话题做出具体回应 "，这违反了 xAI 的政策。

对于这个事件，Cohere 联合创始人 Nick Frosst 就担心 Grok 4 会不会变成 " 马斯克观点的放大器 "。

也有网友表示自己会通过收藏纸质书籍来保存人类知识的原貌，对抗 AI 的 " 修正 "。

退一万步说，即使技术角度马斯克的构想也存在一些问题。

谷歌 DeepMind 研究 VP   Oriol Vinyals 指出，如果从训练数据中删掉所有错误，模型也许会失去检测和修复新错误的能力。

百亿美金撑腰，算力拉爆电力

无论对错，马斯克要干的都是一件大事，没有真金白银可不行。

xAI 再次融资 100 亿美元，距离 60 亿美元 C 轮融资、估值 500 亿美元仅过去六个多月。

目前尚不清楚本轮融资后 xAI 的具体估值，此前 xAI 与 X 合并后估值高达 1130 亿美元。

此次融资的参与者包括 Valor Equity Partners 、Vy Capital 、 Andreessen Horowitz 、红杉资本 、富达管理与研究公司、Kingdom Holding Co. 等，采用了 " 股 + 债 " 的组合，股权和债务各占 50 亿美元。

有了这笔钱，马斯克可以放心大胆地烧算力了。

说到算力，xAI 在田纳西州孟菲斯建成的超级计算中心 "Colossus" 已经部署了 20 万块 GPU。

但这还不够，他们还计划再建一个拥有 100 万块 GPU 的新设施。

SemiAnalysis 分析指出，这种千兆瓦级耗电量的数据中心给电网带来了前所未有的压力。

AI 训练工作负载不仅规模巨大，而且负载曲线也非常独特， 会在几分之一秒内从满负荷突然变成几乎空闲。

传统的电网设计从未考虑过这种情况，最糟糕的情况下会导致大面积停电。

Meta 在 Llama 3 技术报告中提到了电力波动的带来训练出错的挑战，而当时只是用到了 24000 块 H100。

目前的解决办法是用虚拟工作负载，让系统空转来平滑功耗，但这样做的缺点是每年的浪费的能源高达数千万美元。

对于这个问题，马斯克也有考虑，他引入了特斯拉的 Megapack 储能系统来与超算中心配合。

并且特斯拉正在积极与各大电力公司和公共事业运营商合作，力求使其解决方案成为行业标准。

参考链接：

[ 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/

一键三连「点赞」「转发」「小心心」

欢迎在评论区留下你的想法！

—  完  —

专属 AI 产品从业者的实名社群，只聊 AI 产品最落地的真问题   扫码添加小助手，发送「姓名 + 公司 + 职位」申请入群～

进群后，你将直接获得：

  最新最专业的 AI 产品信息及分析  

   不定期发放的热门产品内测码

   内部专属内容与专业讨论

点亮星标

科技前沿进展每日见