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1400亿!马斯克xAI又拿巨额融资,英伟达再次出手

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2026-01-07 23:50
阅读 114
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Grok月活用户总数已经达到约6亿。 编译 |  陈骏达
编辑 |  云鹏
200亿美元巨额融资,花落xAI! 智东西1月7日报道,今天,马斯克旗下AI创企xAI宣布,已经完成规模200亿美元(约合人民币1396.8亿元)的E轮融资。本轮融资获得超额认购,远远超过原定的150亿美元目标。 xAI本轮融资的投资方阵容豪华。英伟达和思科作为战略投资方,将持续支持xAI快速扩展算力基础设施,并建设全球规模最大的GPU集群。这已经不是英伟达首次投资xAI了,2024年,英伟达曾参与xAI的B轮与C轮融资。 而其他投资方中,既有马斯克背后大金主、投资特斯拉和SpaceX的Valor股权投资,也有StepStone、富达、Baron这样的知名成长型投资机构,还有卡塔尔投资局、阿布扎比MGX这样的中东资本。 在官宣融资的博客中,xAI透露,通过X平台与Grok应用,Grok的月活跃用户总数已经达到约6亿。新品方面,Grok 5正在训练过程中。xAI将会推出创新的消费者级与企业级产品,目标是重塑人们的生活、工作与娱乐方式。 融资之际,马斯克转发了xAI热招金融AI导师的消息,看来xAI下一步要让AI搞钱了? 借着融资的消息,xAI也趁机晒了一波2025年的成绩单。 数据中心方面,xAI在2025年的主线就是不断“Scale”。xAI的Colossus I和 Colossus II集群中,部署了全球最大的 AI 超级计算机,至2025年底已拥有超过100万个H100 GPU等效算力。 模型方面,Grok 4系列模型在强化学习方面推进到了前所未有的水平,原本强化学习的规模要远小于预训练,而Grok 4利用与预训练规模相当的计算资源进行了强化学习。这一举措全面提升了Grok的智能、推理能力与自主性。 其他产品方面,Grok Voice语音Agent支持实时语音对话,并可通过Agent API调用,支持覆盖数十种语言的多语言语音能力。目前,Grok Voice已在Grok App及特斯拉车载系统中为数百万用户提供服务。 Grok Imagine图像与视频生成模型,则可以提供较强的多模态理解、编辑与生成能力。 不过,xAI未在博客中提到的一个重要背景是,最近,Grok Imagine的图像编辑能力已经引发了全网的声讨与批评。 Grok Imagine服务的生成限制更为宽松,能生成、修改涉及现实人物、政治讽刺、暴力、软色情或敏感社会议题的画面。马斯克本人也经常用它发布一些并不广为人所接受的内容,引发争议。
结语:头部AI创企猛吸金


过去1年,OpenAI、xAI和Anthropic这三家海外头部AI创企,拿下了多笔巨额融资。除了xAI刚刚官宣的200亿美元融资之外,OpenAI则获得了软银的400亿美元融资,创下史上融资之最。 资本正以较高的集中度,向少数头部AI平台聚拢。超级资本、超级算力和超级平台的结合,或将引爆新一轮AI竞争。 图片 (本文系网易新闻•网易号特色内容激励计划签约账号【智东西】原创内容,未经账号授权,禁止随意转载。)


原文链接: 1400亿!马斯克xAI又拿巨额融资,英伟达再次出手
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day3-如何写出一个高质量的 Skill(组内分享) 高质量 Skill 不是“一个调得很顺的巨型 Prompt”,而是一个可验证、可回归、可维护的能力包。 先定义“什么算好”,再实现“怎么做好”。评估体系先于 Skill 本身成型。 下面用“故障诊断 Markdown 转 YAML”作为例子,但方法是通用的。 --- 一、先想清楚:Skill 到底是什么 一个 Skill 至少包含四部分: 部分 作用 接口 输入什么、输出什么、边界在哪 流程 分几步做,每步的产物是什么 规则 硬约束、经验规则、失败模式 降级策略 不确定时怎么办,而不是硬编一个看似合理的结果 高质量 Skill 的共同点:职责单一、接口清晰、规则可定位、输出可验证。 反例:把几十条经验全塞进一个主 Prompt,改一条规则要重调整个 Prompt,评估时也不知道是哪条规则退化。 --- 二、核心方法:先建评估,再写 Skill 不要先写转换器再补测试。正确顺序是: 1. 定义输出契约:什么算合法、什么算合格; 2. 建金标准集:一小批人工认可“可放行”的样本; 3. 先写评估 Skill:让它在金标准集上跑出基线; 4. 再迭代生成 Skill:每次修改跑同一套评估,无退化且目标维度提升才算正向。 这就是评估驱动开发:评估是 Skill 的单元测试,金标准集是回归锚点。 --- 三、评估 Skill:三层门禁,逐层递进 前一层不过,后一层不跑。每层留可追溯证据。 第 1 层:确定性硬门禁 用解析器、Schema、校验器完成,不消耗模型成本。 · 输出可解析; · 必填字段齐全,类型/枚举合法; · 引用目标存在,无悬空引用、无不可达节点; · 关键路径至少有一条能到达预期出口。 不通过直接打回。 第 2 层:语义断言 用脚本 + 结构遍历检查“逻辑对不对”,仍然保持确定性。 通用检查项: · 覆盖率:源材料里的关键步骤、分支、条件,输出里是否都有对应? · 完整性:每个判断节点是否都有明确出口?有没有死胡同? · 可达性:每条路径是否都能到达预期终点?有没有无出口循环? · 顺序与依赖:有先后依赖的操作,是否保留了顺序?有没有被拍平成无序列表? 例子:故障诊断转换中,检查“每个判断项是否有是/否/异常出口”“每条路径是否能到根因”。 第 3 层:LLM-as-Judge 只处理解析器表达不了的维度:忠实度、完整性、可执行性。 但 Judge 会漂移,不能单独放行,必须建立在第 1、2 层之上。Judge 的 Prompt、rubric、模型版本都要版本化,换模型必须用金标准集重新校准。 通用 Judge 维度: 维度 问什么 忠实度 输出是否忠实源材料意图?有没有自行发明内容? 完整性 关键步骤、条件、证据是否保留?隐式知识有没有被压成空话? 收敛性 输出是否仍指向原目标,而不是发散? 可执行性 下游不依赖源材料能否直接使用? --- 四、金标准集:回归测试的锚点 不需要一开始就标注几百份。用已认可的样本当种子,扩到 15~30 份,覆盖失败模式而非随机抽样: · 完整正例:典型流程; · 边界/异常分支:异常路径、循环、前置失败回退; · 已知易错模式:实际踩过的坑; · 留出集:不参与调优,只用于最终验收,防过拟合。 金标准不需要完美,只需要当前标准下认可可放行。 回归指标:关键路径用 pass^k(k 次全过),稳定性用 pass@k。 --- 五、工程约束:让批量产出可重放 · 幂等:同输入 + 同 Skill 版本 + 同规则 → 输出一致,否则无法判断变好是 Skill 改了还是随机波动; · 隔离不阻断:单份失败进隔离队列,记录失败层和原因,不阻塞其余; · 版本绑定:规则、rubric、金标准集进 Git;每份报告绑定“源版本 + 生成 Skill 版本 + 评估 Skill 版本 + Judge 模型版本”; · 抽样人工复核:Judge 临界样本 + 易错模式,人工抽检结果反过来校准 rubric。 --- 六、Skill 本身怎么写 · SKILL.md 控制篇幅,写清:输入约定、输出契约、分步流程、硬规则、降级策略; · 经验规则放 references/ 或 rules/,按失败模式分类,不要全塞进主 Prompt; · 不确定时标 needs_review: true,不要硬编看似合理的结果; · 迭代由评估报告驱动:报告告诉你哪层挂了、哪类失败模式,你改对应规则文件,而不是漫无目的调 Prompt。 --- 七、落地顺序(不要反过来) 1. 固化输出契约:Schema + 结构约束; 2. 建金标准集:从已认可的 + 最易出错的样本开始; 3. 先写评估 Skill:跑出基线报告; 4. 再迭代生成 Skill:每次修改对比逐项通过率,无退化且目标提升才算正向; 5. 批量运行 + 隔离回放:失败进队列,结束后人工抽检; 6. 评估 Skill 自身版本化:换 Judge 模型必须重新校准。 --- 八、给组员的三条硬要求 1. 不许凭感觉说“变好了”:每次修改必须附评估报告对比,逐项通过率说话。 2. 不许跳过确定性门禁直接看 Judge 分数:前两层挂了,Judge 分数没有意义。 3. 不许把规则堆进主 Prompt:规则按失败模式分文件,评估报告要能定位到具体文件。 --- 一句话收尾 生成 Skill 决定“能不能做”,评估 Skill 决定“敢不敢用”。 先让评估体系站稳,再让生成器迭代。这样交付的不是一堆“看起来还行”的产出,而是一套可证明、可回归、可交接的 Skill 质量体系。
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