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英伟达入局!xAI狂融200亿美元、囤百万GPU,豪赌2026年AGI
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当华尔街目光聚焦 CES 大会之际,全球科技圈再迎重磅炸弹。

当地时间 1 月 6 日,xAI 正式宣布,超额完成 E 轮融资,成功筹集 200 亿美元,远超最初设定的 150 亿美元目标。

据 xAI 规划,这笔巨额资金将用于基础设施建设、加快人工智能产品的开发与部署,以及为相关研究提供资金支持。

此次融资直接将 xAI 的估值推高至 2300 亿美元,较去年春季实现翻倍,马斯克的 AI 商业版图就此再度扩容。

对此,马斯克直言 "AI 和机器人是‘超音速海啸’,我们已经身处‘技术奇点’之中 ",他明确预判:" 我认为我们将在 2026 年实现 AGI"。

最早将于 2026 年实现 AGI

豪华投资阵容是本轮融资的一大亮点。

xAI 公布的信息显示,Valor 股权投资公司、富达基金、卡塔尔投资局以及阿布扎比基金 MGX 等全球顶级资本纷纷入局。

其中,英伟达和思科更是作为战略投资者加入,为 xAI 提供关键的计算资源支持,筑牢其硬件供应链护城河。

对此,马斯克在社交平台 X 上高调发文感谢投资方。

可以说,此次巨额融资的背后,是马斯克直指 AGI 的勃勃野心。

自 xAI 成立以来,马斯克就将 " 理解宇宙的本质 " 定为其终极使命。

他明确预判 xAI 最早将于 2026 年实现 AGI,直言 " 五年内的 AI 算力将超过其他人的总和 "。

为了冲刺目标,马斯克正以近乎疯狂的姿态推进扩张。

目前,xAI 每月在服务器运行、人才引进和电力供应上的支出高达 10 亿美元,此次融资正是为这一烧钱模式 " 输血 "。

而除了模型研发,马斯克的布局还延伸至更广阔的领域。

据 The Information,xAI 曾在田纳西州孟菲斯郊外购买了一栋大楼,用于建设第三座超大规模数据中心,将人工智能计算能力提升至 2 吉瓦。

与此同时,xAI 还计划通过 " 开源 + 商业授权 " 模式,将 Grok 授权给云服务获取经常性收入,构建全方位 AI 生态系统。

目前,xAI 已与美国国防部达成合作协议,将 Grok 纳入其人工智能代理平台。

值得注意的是,随着马斯克加速将 AI 整合到其商业版图中,xAI、特斯拉和 SpaceX 正逐渐 " 走向融合 "。

此前,特斯拉已在车辆和擎天柱机器人中搭载 Grok 模型,xAI 的数据中心也采用了特斯拉的巨型电池储能系统。

大摩预测,2026 年特斯拉与 xAI 的融合加深,特斯拉机器人工厂将成为下一代机器人体系的 " 母体 ",xAI 的算力资源与 " 真相追求型 AI" 技术,将持续赋能机器人系统,推动特斯拉机器人从 " 单一功能 " 向 " 多场景适配 " 进化。

天桥资本创始人 Anthony Scaramucci 更是直言,特斯拉与 xAI 的合并 " 感觉不可避免 "。

内外交困

在 AI 泡沫甚嚣尘上之际,xAI 能斩获超额融资,核心在于其具备绝对优势的算力基建与模型研发。

数据显示,截至 2025 年,xAI 已建成 Colossus I 与 II 超级计算机,部署超百万 H100 GPU 当量算力,堪称全球顶级 AI 训练基础设施。

此次英伟达与思科的战略入股,更是进一步强化了 xAI 在算力紧缺市场中的资源优先获取权。

而在模型研发方面,xAI 目前主推的 Grok 4 系列将强化学习推向新高度,而新一代模型 Grok 5 已进入训练阶段。

此前,马斯克更是直接放出狠话,称 Grok 5 有 10% 概率达到 AGI 水平。

他认为,实现人类级推理能力的关键不在于竞争对手使用的静态训练数据集,而是实时数据。

而 X 平台 6 亿月活跃用户的流量基础,让 Grok 能通过实时全球对话进行在线学习,这种 " 实时性 " 优势成为吸引资本的核心溢价点。

不过,目前,志在冲刺 AGI 的 xAI 正深陷监管困局与舆论争议的双重漩涡。

美东时间 1 月 5 日,欧盟谴责马斯克旗下 xAI 的 Grok 发布非法儿童性化图片,称将认真审视该款聊天机器人。

更早前,包括英国、法国和印度在内的世界各地监管机构纷纷谴责 xAI 明显未能实施有效的安全保障措施,并正在调查此事。

尽管马斯克表示 xAI 将删除非法内容、永久封禁违规账号,并配合执法部门行动,但监管压力短期内难以缓解。

除了内部争议,xAI 还面临着激烈的同行竞争。

当前全球 AI 赛道呈现 " 三巨头 " 争霸格局:OpenAI 以 8300 亿美元估值稳居榜首,Anthropic 估值也达到 3000 亿美元。二者凭借着 ChatGPT 与 Gemini 占据主流市场份额。

虽然马斯克扬言 " 只要公司能够顺利挺过未来两到三年,xAI 就能战胜竞争对手 ",但要真正实现赶超,xAI 仍需在模型性能、场景落地等方面突破瓶颈。

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