史上最聪明的AI大模型GROK4诞生了。马斯克亲自坐镇开发布会。视频发布会呢，并不是特别的顺畅。第一个呢，是他晚了一个小时，也没说为什么。反正马斯克的直播经常会晚。然后呢，太多的东西需要集中发布，上下衔接的呢比较仓促一点。

最早期很多的互联网公司开发布会也是这样的，两三个小时七差咔嚓发一大堆东西。后来OpenAI这些公司习惯了在网上开直播以后呢，就慢慢把这风格改了。改成什么呢？就是每次发一个功能，发个十分钟二十分钟就完事了。然后呢，不停的发，每个月发每个月发。Xai呢，现在还没有彻底学会这件事情，还是一股脑给大家扔了一大堆东西出来。

我们以前在面对创业者的时候，每次都会苦口婆心的去做一种劝告。大家可能不知道会劝什么。作为投资人来说，我们每次看到任何一个创业者，都会上去劝一件事，叫不要憋大招。你一次要惦记着做一个大的东西，就很容易失败。你应该是做一些小的东西，一点一点放出来。OXAI现在还是憋了一个大招。当然了，XAI后面呢，也会每个月发布一个新的工具出来，它也慢慢的向这样的一个方向去前进。

8月份呢会发编程，9月份呢会发多模态。虽然现在的GROK4呢，也号称是可以出图吧，但我不确定他是可以做图片理解的，做视频理解。但是呢，他这一块应该还不是很满意，9月份应该再会去做发布。10月份呢会发视频。GROK4的模型要直接做视频生成。一个百无禁忌的模型，能够做视频生成，还是挺值得期待的一个事情。

到年底呢，准备发企业功能包。这是个什么东西？GROK4是允许私有化部署的。你可以向他申请说，我家里有这个云，我们企业要用这个东西，给我部署到这边来。GROK4还会有合规工具包，企业级的技术支持。美国区的Oracle云账号，现在已经可以使用Grok 3了。Grok 4还需要等。Oracle云并不是XAI自己家的云，你可以在上面使用Grok 3。

一些测试呢，其实也并不是特别成功。比如说命令它唱歌，结果呢，这个东西没有唱歌，他做了一个诗朗诵。当然了，不论是唱歌还是诗朗诵，对于一个机器发声TTS的一个功能来说，已经是很强大了。既然敢在上面当着马斯克的面要求他唱歌的话，那说明这个东西是会唱歌的，只是当场没唱出来而已。

那么GROK4到底是一个什么样的模型呢？妥妥的叫别人家的孩子。什么叫别人家的孩子？就是你看邻居家的小明，怎么考的这么好，每天上课都多么专心，经常被老师夸奖。

GROK4呢，属于典型的理工男模型。GROK从三开始，一直是有一个很双面性的东西：一方面是理工男，另外一方面呢，比较百无禁忌。GROK3有一些比较奇葩的用法，待会咱们再去讲。GROK4我估计会继承这些使用方法，而且会变得更加厉害一些。

但是，马斯克作为一个理工直男，跟一帮工程师坐在那发布GROK4，肯定是奔着理工男的这个方式去发布的。所以，其他那个用法他就没怎么讲。所有跟做题相关的数据都被刷了。而且，这一次是遥遥领先。前面呢，Gemini 2.5、GPT O3 O4、Claude 4这些呢，他们在刷这些题、刷这些排行榜的时候也会有提升，但是提升的不会那么高，经常是这个我高一点，那个你低一点。

但这一次的话，GROK4完全属于是断层式的碾压，一下比别人高了非常一大块。特别是大家提到的，有一个叫“人类终极测试”的竞赛。上一个冠军呢是Gemini 2.5，正确率呢是21%。GROK4，不使用任何工具，就闭卷考试26.9%的正确率；使用工具就是41.0%的正确率。如果使用叫Grok Heavy，一个超重的模型，它是一堆的GROK一起来干活，干完了以后自己相互吵架，吵出一个结果来，它可以达到58.3%的正确率。

所有人都在讲说“人类终极测试”，什么是“人类终极测试”？它呢是一套测试题库，2,500道题。发起人是谁呢？有一个叫Center of AI Safety（CAIS，AI安全中心）这样的一个机构为主导构思与学术把关的。那么，谁出钱呢？谁做工程技术实施的呢？叫Scale AI，就是刚被美塔投了一大笔钱进去的，那个华人小伙子创业那项目，140多亿美金刚投完资的那个项目。他来去提供的数据工程和资金支持。

做这种题库并不是那么贵，花不了太多钱。启动呢，是2024年9月16号，公开全球征题，标榜找出AI也答不出来的难题。花了多少钱呢？给了50万美金的奖金池。Scale AI给的钱，最高呢5,000美金一个题，奖励前50名作者——就是你出的题特别好，5,000美金一个题。第二梯队呢是500美金一个题。后边呢就是100美金每个错误——我把题上来了，大家来找错误。

现在这个题库呢是在GitHub上，在Hugging Face上都有，大家可以上去找错误。找到了错误，给它修正了，可以得到100美金。所以呢，它整个的运作方式就是50万美金一个奖金池，咱不停的发。到现在为止呢，依然在不断的更新这些题库。

这个题库呢是公开征集的2,500道题，41%的数学题，14%的多模态的题。另外呢，还保留了私有隐藏集防止过拟合。过拟合什么意思？就是说我刷题呗，除了这个题之外的东西都不会吗？前面这个Llama4就是死在这个过拟合上了，题刷的特别好，结果发现不是这个题库的题不会做了。

他怎么来预防这个过拟合呢？就是有300道题是隐藏的，任何人去刷这个题库，你看不到这300道题。用AI大模型去做这个题的时候呢，它就会把这300道题拿出来，这个模型就始终会遇到新题，遇到没有做过的题。

整个的这个运作方式呢，第一个是叫众包的征题，大家都来出题。第二个呢是做前沿模型的筛选，就是用当下最强的大模型（GPT4O，Gemini2.5，Claude 3.5）这些题呢进行模拟考试。当这些模型的得分不比随机猜好的时候，这个题目才会被保留下来，进入人类最初考题的这个题库。比如说咱们原来都讲a b c d考试嘛，咱们全填a得25分，如果这个这些大模型做的分没有超过25分，我们就把这题留下来，超过了我们就这题不要了。它是这样来出这个题的。

出完这些题之后呢，再进行两轮的人类专家复核，在Git Hub和Hagging face上面去公布，让大家去找错误版本。定版以后保留私有级并记录版本哈希，他是这样来工作的。

你说人到底能做成什么样人类最终考题？人呢目前为止，没有一个公开可验证的成绩。有人试过，据说是需要耗费极长的时间去做，但是也没有人呢去真正公开说我到底得了多少分。所以马斯克这次说，他的大模型可以做到50多分了，说应该已经超过了绝大部分的人类，我觉得这个事情是可以这么认为的。

马斯克认为呢这一次他发的GROK4就是有史以来最聪明的大模型了。当然了，马斯克这个嘴呢，大家就听就好了，因为GROK3发布的时候他也这么说的。而且马斯克讲了说他的GROK4已经达到了全科目博士水平了。

那么GROK4到底有什么不一样的地方呢？它是第一款预训练和强化学习相对比较平衡的大模型。什么意思呢？正常我们去做一个大模型是做预训练嘛，做一个模型出来。做完这个以后呢会去做强化学习。所谓强化学习呢，就是状态动作和奖励，在某一个状态下，我要求你去做一个什么动作，如果做对了我给你奖励，做错了就没有奖励。这个大模型自己按照积累更多奖励的方式进行训练。像我们比较熟悉的比如Deepseek R1推理模型也是如此。

就是他先去做一个基准模型，叫Deepseek R1 Zero。然后呢，在这个模型的基础上去做推理的强化训练，得到了Deepseek R1。

但是，以前传统的模型是怎么做呢？就是先消耗巨大量的算力和数据进行预训练，把这个Zero（0）模型做出来。然后呢，再用远小于预训练成本的算力去进行强化学习。一般呢，它的强化学习的成本大概也就是预训练的10%到20%左右。

然而，GROK4呢，它是预训练跟强化学习所耗费的成本与算力基本相等，两边一样多。所以它是有史以来第一次用这么多算力去做强化学习的模型。当然，你像Deepseek，它想干它也干不了，20万块显卡它没有。

GROK4呢，首先是使用GROK3的一部分权重，就是有些层次的权重它就直接用了。然后补充数据之后进行预训练，得到了一个叫GROK4 base的基础模型。接着，投入空前的算力进行强化学习，投入了20万张算力卡直接进行强化训练，按照奖励最大化、长程回报的方式。

什么叫长程回报呢？就是你要做很长的推理，要积累正确的奖励，让这样的一个算法去进行训练。而且呢，是动态的任务池，包括数学推导、代码单元测试、商业模式和人类最终题库，这些高级的环境都要进去进行强化训练。

XAI呢，直播的时候讲到说，模型越聪明，强化训练的任务呢就越少，需要自己动态地去做题，否则你就没有那么多题可做了嘛。智能体在模拟环境下或者是真实的API工具中试错、自我对弈。因为有一个叫做Grok heavy的模型，就是一堆的Grok的模型自己跟自己之间吵来吵去的，最后看看怎么能够提高训练效果。

在训练期，让代理互相评论；推理时，并行生成交叉式复审核成答案，再去进行这样的学习。所以它的这个算力是非常浪费，但是效果很好。而且呢，它会监控成功率，当大于80%的时候，会自动生成更难的对手、更长的推理链，解决奖励稀疏的问题。

就跟原来说小学生：“哎呀，我今天考了95。”一回到家里以后，父母肯定说：“你为啥不考100呢？前面还有人没有？”都是这样来训练出来的，就不断地PUA，这个产品就出来了。

它的强化训练计算量达到了同类产品的10倍以上。GROK4的强化训练连续跑了7周，每天消耗的电力相当于一座中等城市。所以说，AI的竞争最后是电力竞争。结束了以后，他再把多代理策略的这些东西进行蒸馏，形成一个单代理的版本。

所以呢，我们平时去使用的公开的API调用的Grok，不是heavy的那个。

就是蒸馏后的这个单代理模式。而且除了强化学习之外，还有一个很重要的东西是什么呢？就是原生的工具支持，这个也是非常厉害的。因为现在的大模型都是可以调用工具的，调用方法也很简单，就是你在给它提示词的时候，把工具的描述描述进去。说我这有一个扳子，那有一个锤子，这里还有一个电焊，有一大堆这样的工具。你先把这些东西都介绍给这个大模型，然后呢，大模型再根据说你的提示词进行推理，在推理的过程中来决定调哪个工具。这个东西其实是需要训练的，有些工具你会使，有些工具不会使，或者有些工具你根据这些描述应该如何去使用，它是需要训练的。所以Grok专门在这块进行了训练，它的这个原生工具的知识要比其他的模型要好。所以呢，它叫高度动态的工具知识。

GROK4的工具体系不仅仅局限于文本生成，它能够根据任务需求动态调用外部的API、计算工具、模拟器等等，使得它能够处理更复杂的任务，例如实时推理和决策优化。而且呢，它是多智能体合作，因为这个东西一开始它就是相互之间吵架吵出来的嘛。不同于大多数模型，GROK4的原生支持多智能体的这种合作方面的创新。以前都是以智能体为核心，我们再去调别的工具就完了，但是GROK4支持智能体之间调用的，就可以使得模型能够在推理过程中模拟复杂的多角色互动场景。这在处理开放式任务、模拟环境和长期计划时非常重要，这个是它的一个创新。

然后呢，多模态的知识。Grok对于图片、音频等非文本数据是内建支持的，使得它在处理涉及视觉、声音以及其他感知数据的复杂任务的时候，能够更加高效的融合多种信息源，优化推理能力。通过强化学习和专家模式的结合，GROK4能够在大规模任务中实现更高效的推理，尤其是在与外部工具和数据库交互过程中，提升了准确性和可扩展性。这个就是GROK4真正强的地方。第一个是用了空前的算力去做强化学习训练，另外一个跟大家强调的就是对于工具的这种原生支持。

讲的这么热闹，这个使用起来到底怎么样呢？第一个，我自己的账号是8美元的x账号，这个不让用，只能用GROK3。GROK.com上也只能用GROK3，不让我用GROK4，必须要升级30美金一个月的super Grok账号才可以去用GROK4。你要想去用那个Grok heavy，就是那个特别重的那种相互吵架的这个大模型，一个月300美金，稍微有一点点小贵。那你说我讲了半天我用没用过？用过了，通过API调用。

现在呢，我们可以通过x.AI的网站去调用GROK4的这个API。它上头有一个模型叫GROK4-0709，就是7月9号这一天发布的这个版本。当然，比较遗憾的是什么呢？现在GROK的这个API调用所有的优惠都停止了，只能老老实实地烧TOKEN。也不是很贵吧，去年呢，是每个月送25美金，基本上是够使了。今年是5月份之前呢，同意共享数据充值5美金送150美金，这个也是一个比较不错的优惠吧。但是5月份以后这个优惠就停止了，所以现在就老老实实烧就行了。它呢，是3美金100万TOKEN的输入，15美金100万TOKEN的输出，所以它的整个价格不贵。上下文呢是256k，支持推理，支持多模态输入。

现在呢，它有一个调用限制，每分钟可以调用60次，超过了以后呢它就会卡住你，这个是有问题的。所以，我确实去用去了。使用的感受怎么样呢？这个就当我们跟博士在一起工作的时候，会自惭形秽吗？我相信可能在我听我节目的人里头，有一些人是博士。你跟博士一块去聊天，一块去干活的时候，真的觉得他们特别伟大光荣正确吗？其实也没有。博士有时候未必懂得人情世故，未必好打交道。我个人的感受呢也是如此，并没有感觉比ChatGPT或者Claude好更多。有时候呢也犯一些比较低级的错误，质量，指令的依存度并不是很好。

我做了几个测试吧，比如说我要求的他先去做搜索，根据搜索一些信息去给我做总结。出来的结果呢，会混杂html的标记在里头。因为你搜索的结果是带html标记，语言那些标记的嘛，出来了以后就会带这个。我在提示词里写着说不要带html标记，把相关的标记转成Markdown，发现依然是带着这些标记就出来了。所以呢至少到目前这个版本吧，效果还没有那么好。但是他们应该内部还在迭代吧，可能很快就会改过来吧。

在处理日常工作这方面呢，他的能力与科研能力之间其实并没有直接的联系。就是大部分人其实都可以处理日常工作，但是很少有些人可以去做这个科研。而GROK4主要提升的是科研能力，所以前面我们讲所有跟数学相关的，跟这个推理相关的遥遥领先。但是处理日常工作这块呢，基本上也就这样了。一个理工直男博士，往往是笨嘴拙舌，缺乏生活常识，以及指令依存性不是很高的一个人，符合我们对博士的这种刻板印象吧，或者也属于在情理之中的一个事情。

所以现在日常工作处理方面呢，到底考核什么？第一个是工具能力，第二个是指令依存度。

第三个是一些对齐的能力。这块其实现在GPT、Gemini、Claude、Grok、Deepseek基本上都能使用，没有特别大的差异。

输出质量呢，在不同的领域各有差异。GPT相对来说是比较均衡的；Gemini呢，有点像理工男；Claude的输出让人觉得比较舒服，但要稍微油滑一点；Grok呢，有的时候给你黑色幽默一下；Deepseek喜欢瞎编。

稍微勉强达标的是谁？就是千问跟豆包，叫勉强达标，稍微要比上面那个梯队差那么一点点。我呢，还没想到具体要用Grok4做点什么高大上的事情，因为对于普通人来说，你也想不出什么高大上的事情让他干去，所以这个先使得吧，价格也不是很贵。

再往后一个问题是什么呢？说好的开源哪去了？马斯克原来讲的Grok是要开源的呀。Grok1现在其实已经开源了，在Grok2发布的时候就开源了。但是呢，也仅仅是开源了而已。正常你开源一个项目，你是要文档、要社区、要维护的。但Grok1开源了以后呢，是一种非常不友好的开源。它那个模型很大，一般人你也部署不了，所以它也没有跟别人去做各种兼容性的适配。有些人去提问题、提意见，他也不理人家，就往这一放就完了。这种开源代码，属于是比较低质量的开源项目吧。

马斯克呢，曾经承诺过，新的模型出来，就一定会把上一个版本开源出去。Grok3发布的时候呢，大家就在等Grok2的开源，当时也承诺了，等Grok3稳定下来，就把Grok2开源掉。现在Grok4都出来了，Grok2跟Grok3就都没有开源的动静了。整个的发布会上，也没有再提开源的事了。对于马斯克来说，贵人多忘事，直接忘掉了吧。

Grok以后会提供企业私有部署的服务，这个呢，其他三家还是不一样的。像Gemini、GPT、Anthropic，他们应该都不会去提供这种企业部署的。以后未来是否会开源呢，还要看未来的策略。其实开源对于他们以后去争取企业私有部署的订单是有好处的。实际上他所谓的开源，也叫开放权重，并不是开放源代码。开源是一个很消耗人力的松耦合和协作方式，马斯克他们XAI现在人也不是很多嘛，所以现在一时半会顾不上。

也没准到年底的时候又想起来说，我们再开个源啥的，大家可以再继续等待一下。马斯克现在呢，应该也没太考虑到XAI到底能不能挣到钱的问题，反正他现在不停地往里募资，不停地融资，融的钱也够他花的，因为他人不多嘛。

也不需要跟别人去抢人，主要花的钱都是烧算力去了。买显卡、烧电费，就干这玩意去了。

再往后呢，咱们看一下大模型的意识形态问题。因为Grok呢，是一个比较奇怪的大模型。咱们要知道，最一板一眼的大模型，或者说道德感最高的大模型是Gemini。GPT呢，原来道德感也很高。最近的一段时间，特别是Deepseek R1出来以后，这段时间呢，GPT实际上是把道德感降低了一些。最没有道德感的实际上就是Grok。

Grok呢，最近还出了一个特别神奇的事情，叫做“日本烟花事件”。怎么出的事呢？就是做了一次黑色幽默。应该在7月5日，有人放了一个特别漂亮、特别大的一个烟花的照片，就在那说：“这是日本最大的烟花了。”另外一个人呢，回复说：“应该还有更大的吧？”这个时候呢，就有人去问Grok了，就@Grok在Twitter里头，在X里边问他：“什么时候日本有过更大的烟花？”

Grok就回答了：“日本广岛跟长崎被丢原子弹那两次，是更大的烟花。”日本人肯定不乐意了嘛，说Grok太不照顾我们的民族感情了。Grok呢，还在那嘴硬说：“这是一个黑色幽默。如果你感觉不舒服的话，我道歉一下。但呢，这就是一个历史事实，我也没有编什么。”

日本网友就说了：“说两颗原子弹呢，杀死了很多的无辜民众，这个才是事实。”Grok的回复特别逗，他说：“南京大屠杀这个才是历史事实，有很多的无辜民众被杀了。”然后日本网友说：“南京大屠杀这事是个谣传，没有南京大屠杀，凭什么说这是历史事实呢？”Grok又去回去了：“有各种笔记、照片，还有审判的一些记录，都已经证明了。虽然死亡人数上有争议，但是南京大屠杀是被普遍认可的历史事实。”

就是这样的一个故事，让日本网友稍微有点小破防。日本人现在正在想说：“我们是不是要去抵制一下特斯拉呢？”这事是7月5号发生的。7月10号早晨，XAI把Grok相关的评论都删了，准备开发布会了。发布会之前，不能有这种不和谐的声音在这里。

Grok干类似这种有争议的事情，其实也不是一回两回了。他经常做这种黑色幽默，得罪一些人。但很正常吧，黑色幽默通常是有一些冒犯的，不能保证所有人看着都很开心。你要如果所有人看着都很开心，那就不叫黑色幽默了，那玩意叫“伟大光荣正确”的。

Grok呢，曾经出现过意识形态投毒的事件。2025年5月14号，Grok对于用户无关提问，比如棒球、HBO更名等等这些事情进行回复的时候呢，反复提及南非白人种族屠杀和“kill the boy”，应该是BORER吧。

这样的一个歌反复在提这个。这一行为呢，引发了广泛的关注。因为白人种族屠杀是一种极具争议的极右翼阴谋论，已被南非法院和多个权威机构驳斥为缺乏证据了。

Grok甚至在某些回复中称，这是被Xai的创造者所指示的，将这一个问题视为事实、种族动机驱动的一个事件。这是Grok承认的事情，因为马斯克自己始终坚信南非是存在针对白人的种族屠杀的。因为他是老板嘛，所以就有人把这个东西直接写在系统提示词里头，直接投毒投到x上去了。大家在x上发帖的时候，如果你@grok，他有时候会回来回帖的。

这一次日本的烟花的事件呢，也有人指出了为什么他就这么去怼日本人，而且会去提到南京大屠杀呢？有人说XAI团队里的中国人占比太高了，特别是在中国大陆出生、接受基础教育的人，占比是最高的，基本上大概占一小半。到目前为止没有一个明确的确认说有谁日本人在里头。在这里头大概就是中国人、俄罗斯人加上一些东欧的人，是这样的一个团队组成的XAI。

甚至现在有人认为呢，XAI是一个被中国有意识制造的特洛伊木马，派了大量的研究者进去。其实这个事儿不光是XAI，美国所有AI公司里头大概都有一半，没准还有一多半是中国人。而且这些人是在国内接受过初等教育的一些人，占比是非常非常高的。

那么新的态势是什么样的呢？现在Grok的市场地位呢，首先它的市值是第二。最高的呢是OpenAI，3,000多亿美金；1,000多亿美金的Grok是第二。所以它的市值要比Anthropic高很多。其他的大厂，谷歌你没法跟它比，那玩意是上万亿美金的公司。所有的AI的这种新公司里它的市值第二，但是市场占有率呢并不大。

市场占有率最高的肯定是OpenAI，大概占百分之三四十的份额；Gemini是第二，应该有个20%多；Anthropic的Claude有十几；剩下的大概还有30%左右呢，包括Grok，包括LLAMA、千问、Deepseek，都在这个其他里头。

Grok的APP不算x那部分，就是APP自己的日活应该也是有个几百万吧，月活可能几千万的一个样子，就是数量还可以。在一些特定的领域里头呢，被应用的很好。Grok你是可以通过API直接调用x数据的，不是具体说我要看张三的哪一条或者李四的哪一条，不是这样的。而是什么呢？你可以看趋势数据，说最近x上有什么新趋势，你可以直接通过API直接调用它，这个还是很方便的。另外呢，顾忌比较少嘛。

所以，很多人在用Grok写小说。还有呢，因为Grok的顾忌相对来说比较少，所以它有一个比较特殊的用途。刚才咱没讲，就是有一堆人在去研究越狱提示词，让Grok去写黄色小说。大部分的色情小说，其实是Grok写出来的。

按道理来讲呢，应该有人用Grok做工程、技术方面的工作。但是这个可能离我的生活稍微有一点点距离，所以我并不是特别了解。这个应该也是马斯克他们去训练Grok最主要的一个用途。他们不可能说我训练了一个东西出来，可以怼人、可以讲黑色笑话，还可以写黄色小说。马斯克应该也没那么闲吧，人家还惦记去火星呢。

另外一个我们要发现的势头变化是什么呢？就是通过GROK4的发布，美国再次拉开了跟中国之间的差距。把GROK4发布了以后，中美之间的大模型差距就重新拉开了。在科研、工程技术领域，绝对的遥遥领先了。我呢，没有验证过，希望后边不要翻车。因为有些东西我们这讲的很热闹，没准过两天翻车，这个可能性我们不希望看到。

而且这种大力出奇迹的领先，中国因为缺少算力卡，追赶起来是比较费劲的。它是20万块英伟达H100去做的强化学习，中国你凑不出20万块H100了。你要想拿其他的卡去做这件事情的话，你需要比如说200万块，或者更多的一个卡池，才有可能能够达到同样的效果。你要耗可能比马斯克多10倍的电，才有可能达到这样的效果。这个的话还是要看大家是不是有决心了。国内这些大模型公司一般烧不起这个。

如果说咱们想追上这一个事的话，估计要等10月份，川建国同志带着黄仁勋访华了。如果10月份它成行，带着黄仁勋来了，那没准咱还是可以追赶的。否则的话这事费劲。而且这种领先是全方位的领先，因为这是科研速度的全方位的领先。在各个方面的科学研究，Grok都有极大的提速。可能对于中美科技之间，会有一些新的改变吧。

新的方向已经指明了，有卡的公司们那就准备冲了。因为他这件事呢，说的并没有那么复杂。原来大家都是说我们做完预训练，做完这种Zero模型或者base模型，稍微的做一些强化学习就完事了。现在说，我们把这强化学习一直做下去，就可以有非常非常好的效果。那大家干呗。

OpenAI、谷歌、梅塔，这都是手里有卡的人。而且现在梅塔在挖OpenAI的人，前面掉队了。我们有卡，我们要把它干起来。OpenAI现在也在挖人，OpenAI在挖XAI的人，就是在挖Grok的人。因为你把20万块卡堆在一块去干活，让他们之间能够很好的调度。

这个事它也是个学问。既然Xai你已经把事搞明白了，那Openai说来，我花钱挖你的人就完事了。既然GROK4可以靠20万块算力卡做强化学习，直接把成绩拉上去，其他公司肯定是不甘落后的。这个是中国相对来说比较难追赶的一个事情吧。

华为呢，应该学英伟达，自己就别训练自己的模型了，好好搞你的升腾芯片拉倒了。搞了半天的这个盘古大模型，还不够丢人现眼的。

最后呢，总结一下GROK4的发布呢，其实让我想起了一个东西，就是《三体》这个小说里边讲的黑暗森林法则。为什么想起这个呢？黑暗森林里头其实它是四个法则：

第一个是宇宙资源有限，文明生存优先。

第二个叫猜疑链，就是：我怎么向你证明我是好人？我怎么知道你是好人？我怎么相信说你知道我是好人以后会很好的对待我？猜疑链不断延长呢，就容易去打起来。

第三个是什么？就是技术隐藏与技术爆炸。《三体》里讲黑暗森林法则的时候，看到任何人，哪怕他的技术比你差很远，都要一枪打过去，然后把他干掉。因为呢，距离很远，你不知道什么时候能到那，没准你到那的时候，人家技术大爆炸，一下就比你先进了，可能是反过头来就把你干掉了。这是这个黑暗森林法则的前三个要素。

第四个要素就是沉默是生存的策略，就是大家谁也别吱声，在里头藏好。

那GROK4呢，就是一个技术爆炸的冲锋号。因为他一旦上来以后，所有的理工科或者是工程技术方面的科技方面的，就可以大爆发了。美国这些油卡的公司会继续加大算力做强化学习，会快速赶上。中国，追赶也是必须的，我们再难还是得赶。毕竟美国公司里边还有这么多的中国人，比这个任何族裔的人的比例都高。

卡呢，咱们确认肯定不多了，那看怎么去新加坡，怎么去中东土豪那边去，把这些卡再重新聚集起来。或者说咱们把这个升腾的卡看看，拼吧拼吧能不能干点什么事出来。

GROK4应该是会对整个的AI制程行业带来改变的一个大模型，就像咱们年初的Deepseek R1一样。Deepseek R1出来之前，整个大模型圈子里头都是岁月静好了，OpenAI都开始挤牙膏了。Deepseek一出来以后，中国人来了赶快卷呐，甚至有一段时间他们都觉得哎呀，中国已经追上来了。但是到GROK4开始发现，哎，这个距离又拉开了。而且真的是有一样他们可以卡脖子的东西，咱们没有。他有他的训练，完完全全就是靠这20万块卡，咱们搞不定这个事情。他有，直接搞定了。而且这个东西不仅仅是Grok的领先，而是全方位的。

科技与科研的这种领先，所以这一块的话，可能世界格局都会带来一些小小的变化吧。后边我们还有很多的故事可以去讲吧。好，这就是我们今天要讲的GROK4发布的故事。

马斯克的脑机接口已经成为了人类的成神之路。大家好，这里是老范讲故事的YouTube频道。今天咱们来讲一讲，在上周五，马斯克和整个脑机接口团队一起接受了8小时的访谈，都谈了些什么。时间是8月2号，名字叫做《Neuralink与人类未来》。著名的科技博主莱克斯·弗里德曼主持了这场访谈。参加访谈的有Neuralink公司的创始人埃隆·马斯克，还有他们的首席科学家DJ·SEO，以及首位Neuralink脑机接口的植入者诺兰·阿伯。

那么主要讲的是一些什么样的内容呢？首先，现在的技术还比较可笑。虽然方向是指明了，但并不是那么看起来高大上的样子。64根导线就真的是往脑子里塞线，每根线上有16个电极。这些电极是在三四个毫米的范围内进行分布。应该是一根线出去以后，有16个小电极从线里的中间插出来，这个长度三四个毫米。在这个线的周围把它分布出来，这16个电极是以200微米的间隔进行排布。这些电极的深度是3-5毫米，它真的是要插进去的，而不是说贴在上面的，是要插到我们的脑皮层里边去的，是一个有损害的手术，这个还是有点吓人的。

这个玩意让我想起来那种可以贴在胳膊上测血糖的东西，对吧？它啪一下把它贴上，其实也是有一些细小的针把皮肤扎破的。这样复杂的手术是靠机器人来去做的。

脑机接口公司Neuralink做的第一个产品，其实是它的脑机接口植入机器人。现在，已经成功做了一例，准备做第二例。今年估计会做10例，未来应该每一年，这个数字还会快速上升。这个机器插到人脑里后，通过无线连接到APP上，APP采集了所有的信号后再去解码。

所以，现在的脑机接口其实是一个只读设备。什么叫只读设备？就是它只能够从我们脑子里读取信息，而并不往里写东西。因此，现在找的测试人员是能说、能听、能看到的四肢瘫痪的人。他们并不需要把什么信号传到脑子里去，只需要通过大脑的想象来识别，出来后让机器或一些外部设备去做动作就可以了。

现在的速度还比较慢，每秒钟一个比特。比特应该是一位，就是0或者1这样的一个位数，这真的挺慢的。你想，要凑出一个英文字母来，至少需要8个比特；要凑出一个中文单词来，至少需要16个比特。所以，整个的动作并没有那么快。

不过，现在第一个测试的人植入的这些电极中，有一些已经脱落了。目前还在正常工作的电极，只有原来计划好的10%。如果电极都插好了以后的话，它的传输速率应该可以达到，比如说10倍，每秒钟可以达到10个比特，也就是一个字节。稍微多一点点，你可能每一秒钟都可以想出一个字。

现在的信号仍然需要进行双向训练拟合，我们没法直接从大脑里读取出来。

说你想往左还是想往右，想向上想向下。你到底是想去输入哪个字母？现在想去直接确认解码，还是有一些难度的？所以现在要做的事是什么呢？就是训练，对吧？我们把所有的这些很模糊、很混乱的数据都读出来。读完了以后呢，看看怎么能够把噪音滤掉，然后里头哪一部分是有明确的指令，可以去解读出来的。现在还在做这件事。而且呢，这个东西不光是训练电脑的，这解码程序，还需要训练人。他需要让人也去按照一个什么样的方式去思考，这是一个什么故事。

其实我以前试过啊，就是带这种脑电波的这种环。以前就是没有脑机接口之前吧，他们也有这种啊，脑电设备的一些采集系统。他呢，就是要求你是集中注意力，或者是啊，彻底放松，想象一些不同的东西。它是可以读出一些波形来的。那么这个过程，就是需要让我们去训练思维，这就是一个双向训练的过程。

大家想一想，早期的语音识别是怎么干活的？早期的语音识别是需要进行训练的。他给你一个词表，你要挨着个念。念完了以后呢，如果计算机发现你念的不清楚，他会让你重念，对吧？要训练你按照标准的发音去念这些单词。同时计算机会进行一定的学习，说：“啊，这个就是在念这个单词了，我也记住了。”这样才可以进行语音识别。

早期的图像识别其实也是这么干的，先进行人工标注：“这是个汽车，这是个房子，那是个人，这是个自行车，这是个交通标志。”然后呢，再从速度很慢、错误率很高的情况下，逐渐的可以达到说分割一切的这样的结果。那你说，都是怎么进化过来的呢？

进化的过程其实也不复杂。第一个就是采集的信息更多。我们用非常非常多的信息在里边去识别，那么他就很容易，或者说要更容易在里边找到有用的信息。第二个是什么呢？就是通过大数据和AI学习进行训练，这个也是可以提高识别率的。现在，我们去识别这些脑信号还是比较费劲的，但是未来一定会发生，发展到不需要标注、不需要预训练就可以直接读取。这一天啊，应该离我们并不远。

现在我们再去做语音识别，还需要预训练吗？不需要。我们现在再去做图像识别，需要人工标注吗？不需要。现在直接用梅塔的Sam 2的这个模型“Segment Anything”，这个模型直接用起来以后，它就自动都给你分割好了。所以发展应该还是很快的。

现在制约脑机接口数据识别的呢，肯定还是数据量不够，或者说采样的频度、采样的信息的准确度还差得比较远。当以后说，我可以一秒钟采样很多数据的时候，他这种识别就会变得非常好。

这呢是一个99米长的枪的故事，这个是一个我非常喜欢的故事。我记得在我刚上班的时候，应该是有一次到惠普去参加培训。惠普的工程师就跟我们讲说：“你们知道，如果现在的枪只能打一米远，但是我又要打到100米之外的那只鸟，应该怎么办吗？”我们说：“这个怎么办呢？我们爬过去啊，还是怎么办啊？”他说：“都不对，首先我们是工程师，工程师要解决的问题就是，已知条件是我们要打中100米之外的鸟，另外一个已知条件是现有的技术是枪只能打一米远。”

那么在这样的情况下，我们能够造出来的东西，就是99米长的枪。当你的枪可以打1千米远的时候，或者可以打100米远的时候，拿到一支99米长的枪出来，你会觉得这件事情非常非常可笑。但是，99米长的枪也解决了问题，而且为未来创造打1千米长的枪指明了方向。说“OK，你照着这个方向去做是可以来实现的”，而且也为未来可以造出打1千米远的枪提供了资金支持。这就是工程师要干的事情。

所以，现在的脑机接口应该还是这支99米长的枪。我们看着会很可笑，但这就是未来，而且这就是工程师可以解决的未来。马斯克就是一个很伟大的工程师。那么，从第一个使用者的情况上看，他叫诺兰·阿伯，29岁的时候因为游泳事故导致颈部以下完全瘫痪。每天，他现在可以使用10到12个小时的植物设备，这实际上是一个很好的消息，对吧？因为我们去用苹果的Vision Pro，你可能用个十几二十分钟就会开始头晕，有些人可能用5分钟就头晕了。就算你一点都不头晕，使用一两个小时以后也是会有这种不适的感觉，就是你不可以长期用这个东西。

而脑机接口第一个使用者就每天可以用10到12个小时，这是个非常好的消息。现在，他已经可以用脑机接口控制鼠标移动，可以去打游戏了。但是，我估计他打这种《艾尔登法环》应该够呛，因为每秒输出的字节数太少，所以他的鼠标应该也跑不快。而且，还可以处理多任务，这也是一个非常令人兴奋的结果。

他可以一边用电脑，一边吃东西。这代表什么意思呢？代表是脑机接口可以区别不同的指令，加入到不同的指令序列里边去。啊，我先命令你，这个电脑的鼠标往哪边动一下，再命令我的杯子往前走一走，或者是哪个吸管应该怎么动。那么，我可以一边吃东西，一边去玩电脑，而不是说两边的指令会混在一起。这个也算是很令人兴奋。

未来的发展方向是什么呢？第一个就是还是做更多的案例嘛，因为现在排队的人足够多，就是申请要去做这个脑机接口的人非常非常多。他的机器人是做脑力接口的，机器人也做了好几台了。马斯克的钱啊，也是有的，世界首富嘛。而且现在这个Neuralink公司已经估值50亿美金了，那么手里边现金也足够多。在这样的情况下，只要FDA允许，他就可以七差咔嚓做下去。计划呢，今年能够做到10例，未来几年可能呈几何级数上升。这一两个月吧，就开始准备要做第二例了。

下一个要做的是什么呢？叫做盲视（blind sight）。做盲视的意义在哪呢？前面我们讲了，现在的脑机接口只能是读，不能往里写东西。那盲视呢，就是要往里写东西了，要告诉失明的人说这个地方是什么，这里是有个方的，有个圆的，是个什么颜色的，要给失明的人直接把信号放到他的视觉区域里边去，啊，视觉神经。因为很多失明，其实不是视觉神经有问题，或者不是脑部接受视觉信号的部分有问题，而是他可能啊，视网膜或者眼睛有问题。所以在这样的情况下，他们就可以去做盲视这样的一个产品。

当然了，他一开始可能输入的效率会比较低。所以呢，早期这种盲视的产品，它的分辨率应该也不会太高。不是说我们直接把脑机接口插上，就可以看高清大片的程度。你可能最开始是看着模模糊糊的黑白片，然后慢慢的再变得清晰起来。当读写无碍，带宽如果再拓展一些，再加上AI的话，那人就要成神了。人类成神之路自此开始。

如果现在第一位测试者的电极都在的话，那么每秒钟读十几个比特出来，就已经是速度其实不慢了。计划呢在未来几年里头，把速度提高，可以达到每秒钟100，甚至是上千个比特。这个速度其实就已经超越了人类说话的速度，甚至超越了可能打字的速度。在五年以后，要达到1兆每秒，也就是100万个比特，每一秒钟这个速度的话，已经远远的超出了人类现在能够输出信息的速度。

再加上什么呢？我们现在是看不到什么红外线、紫外线，也听不到超声波。但是这些东西呢，都是可以通过仪器采集的。那么采集了以后，把这些东西直接通过脑袋接口写到我们脑子里去，那千里眼、顺风耳、透视眼，什么不都有了吗？都不是问题。

所以现在我们需要思考一个新的问题：是什么语言到底是不是思想？这个呢，争议其实自古以来都有。但是最新的结论，应该语言并不是思想，因为很多从小就不会讲话的人，依然是有思想的。甚至思想有时候的速度是超越语言的。而我们在跟别人沟通交流、学习和思考的过程中呢，我们的思考速度完全是被语言所限制。我没法以超越语言的速度。

去进行内容的输入，输出是特别是输出输入的话。因为我们是有视觉、听觉，还有各种的无感触觉，甚至还有第六感，所以我们是可以以超越语言的速度输入的。但是，我们完全无法以超越语言的速度输出。当人类终于可以超越语言的速度的时候，我们也可以超越我们本身的感知范围，包括原来红外、紫外、超声我都看不见、听不见，很多其他的什么第六感、什么心灵感应我们也都没有。

现在好了，我们通通都可以依靠脑机接口，再加上外面还有AI，还有所有的知识库，那么人类就已经成神了。到这样的程度，现在有人问我说：“红楼梦啊，第几章第几节，第多少个字是多少？”对吧，我只需要下指令说：“来，给我检索一下，然后把它写到我的脑子里。”我就直接可以答了。这是一个多么有趣的事情，再也不需要背书了。真正可能取代手机的技术也正在向我们走来。

对吧，很多人在期待VR、AR可以取代手机，但是目前为止，这个趋势依然不明显。最大的问题是，它戴上以后没有办法出门，不能长时间佩戴。而现在这个脑机接口，第一位测试者就已经可以一天10-12小时的长时间使用了。所以，这个脑机接口是有可能真的取代手机的。马斯克呢，已经算是为行业指明了方向，资本的指挥棒已经开始转动了，我们马上要迎来科技大爆炸了。

三体的黑暗森林法则，大家知道是怎么来的吗？形成黑暗森林有三个原因。第一个原因是物质总量保持不变，也就是说大家都在发展，总有不够分的一天。

第二个呢，是猜疑链而导致黑暗森林的。第三个原因就是技术爆炸啊。为什么说呢？我看见旁边有一个很小的文明，刚处于萌芽状态，我们是不是先不用管它？但是，因为你到那里的时间可能需要几千年、几万年。那么在这样的一个情况下，你可能等到那的时候，发现对面的文明已经技术大爆炸了。你这个没法再去把它灭掉，而是人家直接上来把你灭掉了。

那么在这样的情况下，我们就黑暗森林一下，看到任何地方有声音，二话不说先抬枪就打。我们即将迎来脑机接口的科技大爆发了，而这个是真正的成神之路。这就像是互联网、移动互联网或者AIGC一样，资本导向的科技大爆发正在向我们走来。

好，这一期就跟大家讲到这里。感谢大家收听，请帮忙点赞、点小铃铛，参加Disco讨论群。也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道。再见。