蚂蚁集团采用中国制造的半导体技术开发人工智能模型训练方案，有望将成本降低20%。
2.该方案在性能表现上可与英伟达的H800芯片相媲美，目前已主要转向包括AMD及国产芯片在内的替代方案。
3.蚂蚁集团的研究论文宣称，其模型在部分基准测试中已超越Meta Platforms的表现。
4.由于此技术突破，蚂蚁集团将为中国人工智能发展注入新动能，特别是在降低AI服务推理成本方面具有重要意义。
据彭博社报道，蚂蚁集团正采用中国制造的半导体技术开发人工智能模型训练方案，并有望将成本降低20%。
根据报道，蚂蚁集团正携手关联企业阿里巴巴及华为，共同推进基于国产芯片的混合专家（MoE）机器学习模型训练。该方案在性能表现上可与英伟达的H800芯片相媲美。值得注意的是，虽然蚂蚁集团仍在AI开发中部分使用英伟达产品，但其最新模型已主要转向包括AMD及国产芯片在内的替代方案。
这一技术突破标志着蚂蚁集团正式加入中美科技企业的竞争行列。自DeepSeek展示出以远低于OpenAI和谷歌数十亿美元投资训练强大模型的可能性后，这场竞争愈发激烈。蚂蚁集团的实践凸显了中国企业如何通过本土化替代方案突破技术封锁。尽管H800并非最尖端产品，但作为一款高性能处理器，其已被列入美国对华出口管制清单。
蚂蚁集团本月发布的研究论文宣称，其模型在部分基准测试中已超越Meta Platforms 的表现。若这一成果属实，蚂蚁集团的平台将为中国人工智能发展注入新动能，特别是在降低AI服务推理成本方面具有重要意义。
随着全球企业对人工智能的持续投入，多级模型已成为行业热点，谷歌与杭州初创企业DeepSeek等公司均已在这一领域取得显著成果。该技术通过将任务分解为更小的数据集，实现专家团队的协同作业，从而提升整体效率。
这一发展方向与英伟达的战略形成鲜明对比。DeepSeek R1等高效模型不断涌现，计算需求仍将持续增长。他强调公司需要更强大的芯片来创造价值，而非仅仅追求成本削减。
蚂蚁集团的研究成果凸显了中国人工智能领域创新能力的提升和技术进步的速度。若其宣称得到证实，将有力证明中国在AI自给自足道路上取得重要进展，通过开发成本更低、计算效率更高的模型来应对芯片出口管制。
据蚂蚁集团披露，使用高性能硬件训练1万亿个token的成本约为635万元人民币（88万美元），而通过优化方案，使用低规格硬件可将成本降至510万元人民币。Token是AI模型理解世界并回应用户查询的基本信息单元。
知情人士透露，该公司计划利用其最新研发的大型语言模型Ling-Plus和Ling-Lite，为医疗健康和金融等领域提供AI解决方案。
蚂蚁集团今年收购中国在线医疗平台好大夫，强化其在医疗健康领域的人工智能服务布局。公司旗下还拥有智能生活助手智小宝和AI金融咨询服务马小财。
在模型性能方面，蚂蚁集团论文显示，Ling-Lite在英语理解基准测试中优于Meta的Llama模型之一。在中文基准测试中，Ling-Lite和Ling-Plus均超越了DeepSeek的同类模型。
蚂蚁集团已将Ling系列模型开源。其中，Ling-Lite包含168亿个可调节参数，Ling-Plus则达到2900亿个参数，在语言模型领域属于较大规模。作为对比，专家估计ChatGPT的GPT-4.5拥有1.8万亿个参数，而DeepSeek-R1的参数规模为6710亿。
不过，蚂蚁集团在模型训练过程中也面临稳定性等挑战。研究论文指出，硬件或模型结构的微小变化都可能导致模型错误率显著上升，这一问题仍需进一步解决。
