蚂蚁集团采用国产GPU替代英伟达，AI模型训练成本降低20% | 南华早报

蚂蚁集团，作为阿里巴巴集团控股旗下的金融科技关联公司，已能够利用国产图形处理器（GPU）训练大语言模型（LLM），从而减少对英伟达高端芯片的依赖，并将训练成本降低20%。这一进展源自一篇研究论文及媒体报道。负责大模型开发的蚂蚁灵团队披露，其拥有3000亿参数的专家混合模型（MoE）“灵基增强版"可在"较低性能设备上实现有效训练”。该研究成果发表于学术开放平台arXiv的最新论文中。

论文指出，通过规避高性能GPU，该模型在预训练阶段成功降低20%计算成本，同时性能仍可对标Qwen2.5-72B-Instruct、DeepSeek-V2.5-1210-Chat等主流模型。

这一突破使这家杭州金融科技巨头与深度求索、字节跳动等国内企业站在同一战线，共同降低受美国严格出口管制的高端英伟达芯片依赖。研究团队在论文中强调：“这些成果证实了在算力较弱的硬件上训练尖端大规模MoE模型的可行性，为基础模型开发提供了更灵活、更具成本效益的算力选择方案。”

MoE是一种机器学习技术，它通过多个专业知识网络将问题空间划分为同质区域。这项技术已被包括Grok、DeepSeek和阿里巴巴的Qwen在内的主流人工智能（AI）模型广泛采用，用于将大语言模型扩展至万亿级参数规模，同时保持固定计算成本。阿里巴巴集团持有《南华早报》。