蚂蚁集团（阿里巴巴）人工智能取得突破：通过创新芯片组合打造更具成本效益的模型——图片来源：Xpert.Digital
中国科技突破：人工智能模型成本效益提高20%
贸易冲突正在推动人工智能芯片的技术进步
中国科技巨头阿里巴巴旗下子公司蚂蚁集团宣布，其人工智能模型研发取得重大突破。通过创新性地结合中美两国制造的半导体，该公司成功地将人工智能模型的训练成本降低了20%。这一成果可能对全球人工智能芯片市场产生深远影响，并巩固中国在科技领域的地位。尤其值得注意的是，蚂蚁集团采用的是性能稍逊但效率更高的替代方案，而非价格昂贵的英伟达芯片，且并未显著降低质量。此举正值中美贸易摩擦加剧之际，也标志着中国在技术自主化方面迈出了重要一步。
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蚂蚁集团的创新芯片战略
蚂蚁集团开发的解决方案巧妙地融合了不同类型的半导体。该公司不再仅仅依赖高性能但价格昂贵的英伟达H800芯片，而是越来越多地使用来自AMD以及阿里巴巴和华为等中国厂商的更具成本效益的替代芯片。美国对中国高性能芯片的出口限制极大地加速了这一替代芯片战略的制定。
蚂蚁集团在其人工智能训练模型中采用了“专家混合模型”（MoE）方法，这项技术能够更高效地训练大型语言模型。该方法将任务分解成更小的数据集，从而提高处理效率——“类似于组建一个专家团队，每个专家专注于问题的特定部分，以提高整体效率”。这种方法已被谷歌和中国初创公司Deepseek等其他公司成功应用。
技术性能及与英伟达的比较
尽管蚂蚁集团改用了性能据称较弱的芯片，但该公司声称其性能已与英伟达的硬件相媲美。据该公司称，其训练成本已从每万亿个代币635万元人民币（约合81万欧元）降至510万元人民币。在保持相同性能的同时大幅降低成本，可能会加大英伟达作为人工智能芯片主导供应商的压力。
蚂蚁集团近期发布的一份研究报告声称，其模型在某些基准测试中可以超越其他主要科技公司（例如 Meta）的模型。具体而言，在中文基准测试中，蚂蚁集团自主研发的语言模型 Ling-Lite 和 Ling-Plus 的表现优于 Deepseek 的同类模型。
经济影响和成本优化
在人工智能行业，通过替代芯片策略实现成本优化变得越来越重要。虽然面向终端客户的服务（例如 ChatGPT）价格相对稳定，但 B2B 领域的成本却在持续下降。阿里巴巴去年已多次下调旗下多款人工智能模型的价格，其中包括将其视觉语言模型 Qwen-VL 的价格下调了 85%。
这些成本降低是人工智能行业更大趋势的一部分，而这一趋势是由多种因素驱动的：
- 无论是在中国（阿里巴巴、腾讯、百度、京东、华为和字节跳动），还是在全球范围内，不同供应商之间的竞争都非常激烈。
- 开发出体积更小、成本更低、功能却越来越强大的型号。
- 模型蒸馏等新方法，可以将大型模型的知识转移到较小的模型中。
- 来自众多开源或免费模型（例如 Meta 的 Llama 系列）的成本压力
成本效益高的AI模型的重要性日益凸显
蚂蚁集团宣布的这项突破正值人工智能模型效率日益受到关注之际。今年1月，中国初创公司Deepseek发布了一款人工智能模型，该模型训练所需的资源远少于以往的模型，此举引发了广泛关注。这一进展甚至导致英伟达股价大幅下跌。
然而，英伟达首席执行官黄仁勋认为，对计算能力的真正需求并非出现在训练阶段，而是出现在生成响应阶段。尽管如此，蚂蚁集团的方法表明，即使在人工智能训练领域，也能显著降低成本。
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地缘政治意义和技术主权
蚂蚁集团的发展具有重要的地缘政治意义。美国对高性能芯片实施严格的出口限制，迫使中国企业不断寻求美国技术的替代方案。美国商务部长吉娜·雷蒙多在2023年12月明确表示，不应向中国供应最先进的人工智能芯片，也不应允许中国企业在国内生产这些芯片。
在此背景下，蚂蚁集团的芯片战略代表着中国在技术自主化方面迈出的重要一步。彭博行业研究高级分析师罗伯特·利亚指出，如果蚂蚁集团的说法得到证实，这将表明“中国正朝着人工智能自给自足的方向发展，因为它正在转向低阶、计算效率更高的模型，以规避英伟达芯片的出口管制。”
对全球技术竞争的影响
中国正大力发展，力争成为全球电动汽车和人工智能领域的领导者。蚂蚁集团的创新模式可为其他在日益复杂的地缘政治环境中运营的中国企业提供借鉴。灵活运用多元化技术的能力，可能成为一项至关重要的竞争优势。
最新进展表明，尽管受到美国限制，中国在人工智能领域仍取得了显著进展。与蚂蚁集团类似，Deepseek凭借其R1模型证明，使用较旧的硬件和远低于OpenAI Chat GPT的预算，也能达到类似的性能。
对全球人工智能市场的更广泛影响
蚂蚁集团宣布的突破性成果可能对全球人工智能市场产生深远影响。数月来，中国人工智能供应商之间的价格战愈演愈烈。导火索是DeepSeek发布其人工智能产品“V2”，它是DeepSeek当前人工智能产品“V3”的前身。作为回应，阿里巴巴以及百度、腾讯等其他科技公司纷纷下调各自人工智能产品的价格，降幅高达97%。
全球背景下的价格压力与优化
人工智能领域的价格压力并非仅限于中国。像谷歌这样的西方公司也开始优化其人工智能模型并降低价格。例如，2024年9月，谷歌将其用于输入输出代币的Gemini 1.5 Pro模型的价格下调了50%以上。
蚂蚁集团和其他中国公司的发展可能会进一步强化这一全球趋势。尤其值得注意的是，成本效益更高的模型并不一定性能较弱。例如，谷歌报告称，其优化后的模型性能显著提升，尤其是在数学（提升20%）、长上下文和视觉方面。
中国人工智能发展又迎来了一个转折点？
蚂蚁集团宣布的这项突破可能标志着人工智能发展的一个重要转折点。利用更经济实惠的芯片训练强大的人工智能模型的能力，可能会挑战英伟达在人工智能芯片市场的主导地位，并加速人工智能技术的普及化进程。
这一发展也表明，企业可以通过创新方法和战略合作，在瞬息万变、充满挑战的市场环境中巩固自身地位。利用多元化的芯片基础，既能克服全球供应链的挑战，又能降低研发成本，不失为一种有效途径。
其他公司是否会效仿蚂蚁集团的做法并制定类似战略，还有待观察。在竞争日益激烈的市场中，以经济高效的方式训练人工智能模型可能成为一项至关重要的竞争优势，并最终使更多组织和应用能够获得人工智能技术。
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