據法新社報道，螞蟻集團近日發布了一項重要研究成果，其研發團隊利用中國本土AI芯片成功訓練出參數規模達3000億的混合專家（MoE）大模型，訓練效能媲美采用NVIDIA H800芯片的方案，同時成本降低了20%。這一突破展現了中國在AI基礎設施領域的自主創新能力。
螞蟻集團的Ling技術團隊在預印本平臺Arxiv上發表論文《每一個FLOP都至關重要：無需高級GPU即可擴展3000億參數混合專家LING大模型》，詳細介紹了這一成果。由于高性能GPU供應受限且成本高昂，螞蟻團隊通過算法優化與硬件兼容結合的方式，使用中國本土低端芯片完成了大規模模型訓練。
研究中，螞蟻推出了兩款不同規模的MoE模型：羽量級的“百靈Ling-Lite”（168億參數）和高效能的“百靈Ling-Plus”（2900億參數）。其中，Ling-Plus模型在9萬億token預訓練中表現出色，花費僅508萬元人民幣，相比傳統方案節省127萬元，成本降低約20%。在多項基準測試中，該模型的表現與采用NVIDIA芯片訓練的同類模型如阿里巴巴的通義Qwen2.5-72B和深度求索的DeepSeek-V2.5不相上下。
這一成果的核心在于通過動態路由優化、梯度壓縮和計算架構重構等技術，克服了中國本土芯片在算力和帶寬上的局限。這種方法“以算法補硬件不足”，為中國AI產業在外部限制下提供了新的可能性。
首先，該研究驗證了中國本土AI芯片承載大模型訓練的可行性，為華為升騰、阿里平頭哥等芯片廠商提供了重要發展路徑。其次，訓練成本的降低將使更多中小企業得以參與大模型研發，推動AI應用的多元化發展。
螞蟻集團還宣布將開源相關技術，優先應用于醫療、金融等民生領域，推動AI技術的普惠化。業內人士分析，若這一技術得到廣泛應用，中國AI產業對NVIDIA等國際芯片廠商的依賴度有望顯著下降，為中國AI技術在全球競爭中贏得更多主導權。

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