马斯克宣布其团队发布了全球最好用的大模型Group Tree，引发了广泛关注。同日，大洋彼岸的Deepmind团队也发布了NSC技术——原生稀疏注意力架构。这项技术进步降低了计算复杂度，并优化了算法与硬件的协同工作。

Group Tree在92天内使用了20万张H100显卡进行训练，这一成本足以买下三个NBA球队。虽然Group Tree在1,400分的评估中表现出色，但仔细观察数据会发现：每增加1%的能力就需要消耗5.7%的算力。这就像用火箭发动机驱动自行车一样——虽然速度提升了，但消耗的燃料却异常巨大。

我研究了Deepmind的NSC技术发现：稀疏注意力机制如同AI界的凌波微步，在处理长文本时提速了11.6倍。这种黑科技本质上重构了信息处理范式。通过三层注意力筛选机制——先抓取标题骨架、再筛选关键脉络、最后细品核心细节——这种方法凸显了抓大放小的智慧。

更令人惊叹的是NSC技术还采用了硬件对齐设计。这就像给算法穿上了定制跑鞋，让每个晶体管都能在最擅长的赛道上冲刺。而Group Tree则采用Super Group订阅制模式，每月收费30美元。

这场AI竞赛中西方主要依赖规模法则确保技术领先——即使只提升5%性能也要探索算力边界。他们的目的是实现闭源模型商业化；而东方因无法比肩海外高性能集群，则选择开源策略和已知路径上的最优解来培育开发者雨林。

当程序员用创意浇灌这片生态时，可能会迸发出远超封闭系统的创新裂变。历史已经证明：Windows未能阻挡Linux的发展；iPhone也未能消灭安卓生态。同样的道理或许适用于当前AI领域。

马斯克可能忘记了当年特斯拉突破电池瓶颈的方式——并非靠堆叠锂电池而是4680结构创新。这场AI竞赛究竟是超能力犯罪还是底层架构的生死时速？我们拭目以待。

但我相信AI竞赛下半场注定属于那些既懂硬件脾气又擅长调教算法灵魂的技术炼金石们。他们将是推动AI技术不断向前发展的关键力量。

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