国产AI模型，再次迎来突破。

3月24日，据悉蚂蚁集团使用国产芯片开发了一种训练人工智能模型的技术，可将成本降低20%。

据中国基金报报道，蚂蚁集团采用了国产芯片，基于所谓的“专家混合”（Mixture of Experts）机器学习方法来训练模型。该公司取得的效果与英伟达H800等芯片的结果相当。

有分析称，这些模型标志着蚂蚁集团加入AI领域的竞赛。自DeepSeek展示出能够以远低于OpenAI和Alphabet旗下谷歌投入的数十亿美元成本训练出强大模型以来，这一竞争加速升级。这也凸显出中国企业正积极尝试以本土替代方案取代最先进的英伟达半导体产品，尽管H800并非英伟达最顶级的芯片。

近期，蚂蚁集团Ling团队发表了最新的技术成果论文《每一个FLOP都至关重要：无需高级GPU即可扩展3000亿参数混合专家LING大模型》。

论文称，基于优化技术，蚂蚁集团开发并开源了Ling系列MoE模型，在资源成本与模型性能之间取得良好平衡。例如Ling-Plus模型在五种不同硬件配置下完成9万亿token的预训练任务。若使用高性能硬件设备训练1万亿token，预计成本为635万元人民币；而使用低规格硬件系统则成本约为508万元，节省近20%。这证明，即使在低性能设备上，也能实现大规模MoE模型的有效训练，提升了基础模型开发在计算资源选择上的灵活性与性价比。

有分析称，蚂蚁集团的研究论文凸显出中国AI领域技术创新和发展速度的加快。如果其研究成果属实，这将表明中国在人工智能领域正逐步走向自主可控，特别是在寻求成本更低、计算效率更高的模型架构来应对英伟达芯片出口限制的背景下。

针对此事，3月24日蚂蚁集团回应称，蚂蚁针对不同芯片持续调优，以降低AI应用成本，目前取得了一定的进展，也会逐步通过开源分享。