公開：2025年3月24日 /更新：2025年3月24日 - 著者： Konrad Wolfenstein
ANT Group（Alibaba）がAIのブレークスルーを達成します：革新的なチップの組み合わせイメージ：xpert.digitalを通じて安価なモデル
中国の技術的ブレークスルー：AIモデルは20％コスト効率が高い
貿易紛争は、AIチップの技術の進歩を促進します
中国の技術大手アリババの子会社であるANT Groupは、AIモデルの開発における大きなブレークスルーを発表しました。中国と米国の生産からの半導体の革新的な組み合わせにより、同社はAIモデルを20％安くトレーニングすることに成功しています。この開発は、世界のAIチップ市場に広範囲にわたる結果をもたらし、テクノロジー競争における中国の地位を強化する可能性があります。 ANTグループが、大幅な品質の品質を受け入れることなく、高価なNVIDIAチップのパフォーマンスが弱いが効率的な代替品に依存していることは特に注目に値します。背景に対して、これは米国と中国の間で起こり、より大きな技術の独立性に向けた重要なステップを表しています。
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アリグループの革新的なチップ戦略
ANTグループによって開発されたソリューションは、さまざまな半導体タイプの巧妙な組み合わせに基づいています。強力でありながら高価なNvidia H800チップにのみ依存する代わりに、同社は現在、AMDやAlibaba自体やHuaweiなどの中国メーカーから、より費用対効果の高い代替品をますます使用しています。この代替チップ戦略の開発は、中国への高性能チップの米国輸出制限によって大幅に加速されました。
AIトレーニングモデルでは、ANTグループは「専門家の混合」（MOE）アプローチを使用しています。これは、大規模な言語モデルがより効率的にトレーニングできるようにする技術です。この方法を使用すると、タスクはより効率的に処理するために小さなデータレコードに分割されます - 「全体的な効率を改善するために問題の特定の部分に焦点を当てた専門家チームの使用と同様」。このアプローチは、Googleや中国のスタートアップDeepseekなどの他の企業ですでに証明されています。
技術的なパフォーマンスとNvidiaとの比較
おそらく弱いチップへの切り替えにもかかわらず、ANTグループはNvidiaハードウェアの結果に匹敵する結果を達成すると主張しています。独自の声明によると、同社は1兆個のトークンから635万元（約810,000ユーロ）から510万元に訓練のコストを削減することができました。同じパフォーマンスでこの顕著なコスト削減は、AIチップの支配的なプロバイダーとしてのNvidiaへの圧力を高める可能性があります。
ANTグループは最近、特定のベンチマーク内のモデルがMETAなどの他の大規模なテクノロジー企業のモデルのパフォーマンスを超えることさえあると主張する研究作業を発表しました。特に中国のベンチマークの領域では、独自の言語モデルLing-LiteとLing-Plusは、Deepseekの比較可能なモデルよりも優れたことを目的としています。
経済的影響とコストの最適化
代替チップ戦略によるコストの最適化は、AI業界でますます重要になっています。 CHATGPTなどのエンドカスタマーサービスの価格は比較的安定したままですが、B2B範囲のコストは継続的に減少します。 Alibaba自体は、昨年、昨年のさまざまなAIモデルの価格を既に引き下げていました。
これらのコストは、AI業界のより大きな傾向の一部であり、さまざまな要因によって駆動されています。
- 両方とも中国（Alibaba、Tencent、Baidu、JD、Huawei、Bytedance）とグローバルのさまざまなプロバイダー間の高い競争
- ますます強力になっている、より小さく、よりコスト効果の高いモデルの開発
- 大規模なモデルの知識がより小さなモデルに転送されるモデル蒸留などの新しい方法
- 多数のオープンソースまたはMetas Llamaファミリーなどの自由に利用可能なモデルによるコスト圧力
費用対効果の高いAIモデルの重要性の高まり
ANTグループによって発表されたブレークスルーは、AIモデルの効率がますます焦点を合わせているときに来ます。 1月、中国の新興企業DeepSeekは、以前のモデルよりも大幅に低いリソースでトレーニングされたAIモデルを提示したときに騒ぎを引き起こしました。この開発は、Nvidiaの株価の劇的な低下をもたらしました。
ただし、Nvidia CEOのJensen Huangは、算術能力の実際のニーズはトレーニング中ではなく、回答を生成するときに作成されると主張しています。それにもかかわらず、ANTグループのアプローチは、AIトレーニングの分野でもかなりのコスト削減が可能であることを示しています。
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地政学的な意味と技術的主権
ANTグループの発達には、重要な地政学的な次元があります。高性能チップに対する米国の厳格な輸出制限により、中国企業がアメリカのテクノロジーの代替案を求めるように促しています。 2023年12月、米国貿易ジーナライモンド大臣は、AIチップを現在の最新の状態で中国に届けるべきではなく、中国産業がそれ自体を生産することを可能にすべきではないことを明らかにしました。
この文脈では、ANT Groupのチップ戦略は、ブルームバーグインテリジェンスのシニアアナリストであるロバートリースの重要なステップです。 Nvidiaチップの輸出制御を習得する」。
グローバルテクノロジー競争への影響
中国は、電気自動車の分野だけでなく、AIでも世界市場のリーダーに到達するために多大な努力をしています。 ANTグループの革新的なアプローチは、ますます複雑な地政学的環境で運営しなければならない他の中国企業のモデルとして機能する可能性があります。さまざまなテクノロジーに柔軟にアクセスする能力は、決定的な競争上の優位性であることが証明される可能性があります。
最近の開発は、米国の制限にもかかわらず、中国がAI地域で大きな進歩を遂げたことを示しています。 ANTグループと同様に、DeepSeekはR1モデルでも、古いハードウェアとのOpenais Chatや予算のほんの一部のみなど、同様のサービスを実現できることを証明しています。
グローバルAI市場に幅広い影響
ANTグループによって発表されたブレークスルーは、グローバルAI市場に広範囲にわたる影響を与える可能性があります。 AIプロバイダーの価格戦争は、中国で何ヶ月も激怒しています。トリガーは、Deepseekの現在のAI「V3」の前身である「V2」の出版物でした。これに応じて、AlibabaやBaiduやTencentなどの他の技術グループは、それぞれのAIプログラムを最大97％使用するために価格を引き下げました。
グローバルコンテキストでの価格圧力と最適化
AI地域の価格圧力は中国に限定されません。 Googleのような西洋企業は、AIモデルの最適化と価格の引き下げも開始しています。たとえば、Googleは、2024年9月に入力トークンと出力トークンのモデルあたり1.5個のGemini 1.5の価格を引き下げました。
ANTグループや他の中国企業の開発により、この世界的な傾向が高まる可能性があります。より安価なモデルが必ずしも効率を低くする必要がないことは特に興味深いです。 Googleは、たとえば、最適化されたモデル、特に数学の分野（20％の改善）、長いコンテキスト、視覚の大幅なパフォーマンスの向上を報告しています。
中国からのAI開発における別のターニングポイント？
ANTグループによって発表されたブレークスルーは、AI開発における重要なターニングポイントをマークする可能性があります。より費用対効果の高いチップで効率的なAIモデルをトレーニングする能力は、AIチップ市場でのNvidiaの支配に挑戦し、AI技術の民主化を促進する可能性があります。
また、この開発は、革新的なアプローチと戦略的パートナーシップを通じて、企業がダイナミックで挑戦的な市場環境での地位を強化する方法を示しています。多様化されたチップ基準の使用は、グローバルサプライチェーンの課題をマスターする方法であり、同時に開発コストを削減する方法です。
将来、他の企業がANTグループの例に従って同様の戦略を開発するかどうかはまだ不明です。 AIモデルをトレーニングする能力は、ますます競争の激しい市場で決定的な競争上の優位性となり、最終的にはより広範な組織やアプリケーションのAIテクノロジーへのアクセスを可能にする可能性があります。
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