马斯克的GROK部署成本涉及多个方面，以下是详细的分析：

1. 硬件成本：

• GPU：GROK模型需要多个高性能GPU来支持其运行。据估算，每个模型实例可能需要至少8个GPU，且每个GPU的显存要求为80GB。常见的选择如NVIDIA的A100型号，单个GPU的价格相当昂贵，因此这部分的成本会非常高。

• 服务器：除了GPU，还需要高性能的服务器来承载这些GPU，并确保稳定的运行环境。服务器的价格也会因配置不同而有所差异。

• 存储设备：由于GROK是一个大规模的语言模型，其模型权重文件非常大，因此需要足够的磁盘空间来存放。这可能需要购买额外的存储设备，如高速固态硬盘（SSD）。

• 网络设备：对于大规模模型来说，高带宽的网络连接是必不可少的，以便在训练和推理过程中能够高效地传输数据。

2. 软件成本：

• 操作系统与中间件：部署GROK需要运行特定的操作系统和中间件，这可能涉及购买或租赁相关软件许可证的费用。

• AI框架与库：GROK的部署可能还需要使用特定的AI框架和库，这些可能是开源的，但也可能涉及商业许可费用。

3. 人力成本：

• 技术团队：部署和维护GROK需要专业的技术人员，包括系统管理员、AI工程师等。他们的工资和福利构成了部署成本的一部分。

• 培训成本：对于新加入的技术人员，可能需要进行相关的培训和知识更新，以确保他们能够有效地部署和维护GROK。

4. 电力与网络带宽成本：

• 电力消耗：高性能的硬件设备通常伴随着高电力消耗，特别是在模型训练和推理的过程中。

• 网络带宽费用：对于需要大量数据传输的模型来说，网络带宽的使用也可能产生额外费用，特别是如果使用的是按量付费的网络服务。

5. 其他成本：

• 安全成本：保护GROK模型和相关数据免受安全威胁和攻击也是必不可少的，这可能涉及购买安全软件、硬件和服务。

• 维护成本：随着技术的不断更新和模型的改进，可能需要定期对硬件和软件进行维护和升级。

需要注意的是，上述成本只是部署GROK时可能涉及的一些方面，实际的成本可能因具体情况而异。因此，在进行GROK部署之前，建议进行详细的成本估算和预算规划，以确保项目的顺利进行。同时，考虑到马斯克和xAI团队可能采用的创新技术和成本优化策略，实际的部署成本可能会有所不同。

简单来说，最少都得100W朝上了。