本文围绕蚂蚁集团在AI训练技术方面的新进展展开，介绍了其利用国产半导体进行AI训练可降低成本，在中美AI竞争背景下减少对美国英伟达芯片依赖，还提及相关技术优势和潜在影响。
据亚洲金融资讯消息，中国大型企业阿里巴巴集团的关联公司——蚂蚁集团，成功研发出利用国产半导体进行AI训练的技术，这一技术能够降低20%的成本。
有消息人士透露，这家金融科技巨头借助来自阿里巴巴集团控股有限公司和华为技术有限公司等关联企业的国产芯片，通过专家混合（MoE）机器学习方法来训练模型。
据悉，这些模型所达到的性能水平，与在英伟达H800 GPU上训练的模型相当。尽管蚂蚁集团在AI开发中仍在使用英伟达芯片，但有消息人士补充称，该集团已越来越多地寻求替代方案，其中包括高级微设备公司（AMD）以及其他中国半导体供应商的产品。
蚂蚁集团的这一最新进展，标志着其正式加入了中美企业在开发前沿AI模型方面日益激烈的竞争。在深度求索（DeepSeek）展示出可以用OpenAI和谷歌母公司Alphabet公司成本的一小部分来训练高性能AI模型之后，这场竞争的势头愈发强劲。
这种转变也凸显了中国企业正努力减少对受美国出口限制的英伟达先进半导体的依赖。虽然H800并非英伟达最先进的GPU，但它仍然是目前被禁止向中国销售的最强大的AI芯片之一。
本月，蚂蚁集团发表了一篇研究论文，宣称其AI模型在某些指标上超过了Meta Platforms公司。虽然这些说法尚未得到独立验证，但如果得到证实，这样的进展将意义重大。如果蚂蚁集团的技术能达到宣传的效果，它将通过降低推理成本并支持更广泛的AI应用，推动中国的AI发展。
蚂蚁集团采用的专家混合（MoE）机器学习技术，已经在谷歌和深度求索等AI领域的领先企业中受到关注。这种方法将任务分解为更小的专门部分，就像一组专家各自处理工作的不同部分一样，从而实现更高效的处理。
蚂蚁集团利用国产半导体进行AI训练的新技术，该技术可降低成本且模型性能与英伟达芯片训练的相当。这一进展使其加入中美AI竞争，也体现中国企业减少对美国芯片依赖的趋势。蚂蚁集团宣称其AI模型有优势，若属实将推动中国AI发展，其采用的MoE技术也具有高效处理的特点。
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