據(jù)彭博社援引知情人士消息稱，螞蟻集團(tuán)使用中國制造的半導(dǎo)體開發(fā)了一種訓(xùn)練 AI 模型的新技術(shù)，能將相關(guān)成本降低約 20%。

消息人士表示，螞蟻集團(tuán)在訓(xùn)練模型時采用了包括阿里巴巴和華為在內(nèi)的國產(chǎn)芯片，并使用了一種名為「專家混合」（Mixture of Experts，MoE）的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。

據(jù)稱，這種訓(xùn)練方法取得了與英偉達(dá) H800 等芯片相當(dāng)?shù)男Ч?/p>

其中一位知情人士透露，螞蟻目前仍在使用英偉達(dá)的芯片進(jìn)行 AI 開發(fā)，但在最新的模型中，主要依賴的是來自 AMD 和中國廠商的替代芯片。

具體來說，螞蟻集團(tuán) CTO、平臺技術(shù)事業(yè)群總裁何征宇帶領(lǐng) Ling Team 團(tuán)隊(duì)，打造了兩款開源 MoE 模型：Ling-Lite 和 Ling-Plus。

前者參數(shù)規(guī)模為 168 億，后者參數(shù)規(guī)模高達(dá) 2900 億。

公開論文顯示，技術(shù)團(tuán)隊(duì)在模型預(yù)訓(xùn)練階段使用較低規(guī)格的硬件系統(tǒng)，將計(jì)算成本（ 635 萬元人民幣/萬億 Token）降低約 20%，達(dá) 508 萬元人民幣，但模型性能卻能與 Qwen2.5-72B-Instruct 和 DeepSeek-V2.5-1210-Chat 相媲美。

不過，論文中也指出，即使是硬件或模型結(jié)構(gòu)的微小改動，也可能引發(fā)問題，比如導(dǎo)致模型的錯誤率突然上升。

此外，知情人士稱，螞蟻計(jì)劃使用這兩個新模型在醫(yī)療和金融領(lǐng)域提供 AI 服務(wù)。

附上論文報(bào)道地址：
https://arxiv.org/abs/2503.05139