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最近随着国产AI神器DeepSeek R1的爆火，着实让中国科技秀了一把，也许是不甘于此，马斯克出手了，推出了Grok 3人工智能大语言模型，并且号称是“地球上最聪明的 AI”，Grok 3的训练号称使用了20万个H100 GPU，这一规模使其在处理复杂任务时具备强大的推理能力。根据公开信息，DeepSeek R1的训练过程中使用了仅仅使用了2048个NVIDIA H800 GPU。并且H800是NVIDIA专为中国市场设计的GPU型号，受美国出口限制影响，其性能较H100有所降低，换句话说DeepSeek R1使用的是阉割版的2048个GPU。H100面向全球高端市场，价格较高，单卡价格通常在3万美元以上，H800专供中国市场，价格稍低，约2万至2.5万美元。所以问题来了20万个H100 GPU能碾压2048个H800 GPU吗？是马斯克的大力出奇迹？还是DeepSeek的四两拨千斤？
接下来我们还是拿之前对比DeepSeek和ChatGPT时的电路图，让这俩AI工具分析一下，下面的电路是一个采用比较器搭建的带回滞的同相比较器电路，带回滞的同相比较器是一种施密特触发器，用于抑制输入信号中的噪声，防止输出在输入接近阈值时出现抖动。比较器用于区分两个不同的信号电平。比如下面的电路图就是带回滞的同相比较器电路，当输入电压大于VTH电压或小于VTL电压时，输出电平就会反转，回滞区间是VTH-VTL。
后面的对比我们都采用下面的电路图：
DeepSeek分析结论如下：这个电路可能是一个反相放大器，将输入信号以2.5V为参考点进行放大，增益为-3.03，但由于单电源供电，输出受到电压限制，只能在输入信号的特定范围内保持线性放大。
DeepSeek在第一步电路结构就分析错了，因为R2是接在输出端和同相输入端之间，它在分析电路的过程中没有准确识别运放的同相输入和反相输入，所以它没有按完全按图片里的电路去分析，而是假定R2是接在输出端和反相输入端之间往下分析。看来它还是没分析出来这个电路的正确作用，在它的思路里，运放是要线性放大工作的，所以挑战失败呀。接下来看看号称地表最强的Grok 3能不能正确分析这个电路图：这里Grok 3和DeepSeek犯了一样的错误，在第一步电路结构就分析错了，因为R2是接在输出端和同相输入端之间，它俩都把R2认为是接在输出端和反相输入端之间往下分析，所以得到的分析结论肯定是错的。给它点提示之后，Grok 3没有再犯错了：由于正反馈的存在，电路的行为不再是线性放大，而是可能表现出开关特性（例如比较器或触发器）。我们需要推导其工作原理：Grok 3的最终结论：
该电路是一个带正反馈的比较器或可能的施密特触发器，其功能如下：
输入-输出关系：以V_REF=2.5V为基准，当V_IN变化时，输出V_O在0 V和5V之间切换。
阈值范围：
当V_IN<1.675 V时，V_O 趋向于+5V。
当V_IN>3.327V时，V_O趋向于 0V。
在1.675V至3.327V范围内，输出可能表现为滞回切换（需要进一步验证是否为施密特触发器）。
应用：适合信号检测、波形整形或触发电路，但需注意正反馈可能导致不稳定或振荡。
对比下来只能说马斯克这20万张GPU没白买，确实是有真东西的，因为在之前的对比中，DeepSeek和ChatGPT半斤八两，都没分析对，但是这次对比中虽然DeepSeek和Grok 3一开始都没回答对，但是Grok 3经过提示后迅速转变分析思路，当然了，毕竟二者实力悬殊，20万个H100 GPU和2048个阉割版H800 GPU确实难顶，当然了DeepSeek最大的优势是开源和低成本。它免费开放，API费用也很低，大大降低了AI但是入行门槛，不说给DeepSeek20万个H100 GPU，哪怕给DeepSeek10万个H800 GPU，谁胜谁负还未可知！但本次对比也给广大硬件工程师敲响警钟，之前觉得AI能端走搞软件的程序猿的饭碗，未来感觉硬件的饭碗也不太稳了，大家努力吧！
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