据悉，蚂蚁集团使用了包括阿里巴巴集团控股有限公司和华为技术有限公司在内的国内芯片，采用混合专家模型机器学习方法。训练结果与英伟达公司 H800 芯片匹敌。其中一名知情人士透露，蚂蚁集团仍在使用英伟达芯片进行 AI 开发，但现在主要依赖包括 AMD 和国内芯片在内的替代品。
国产芯片真能挑战英伟达说实话，我第一反应是不太信的，毕竟英伟达的GPU做AI训练已经是行业标准，光是CUDA和生态的优势就够国产芯片追好几年的了。
但蚂蚁用的 MoE（专家混合） 其实是个聪明的办法——它的核心思路是 让AI只用到部分算力，不像传统大模型训练那样，所有神经网络全开猛怼算力，而是 按需激活不同的“专家”网络，从而减少整体算力消耗。
这样一来，即使单颗国产芯片算力比不上H800，但靠 优化算法+多芯片并行，也能接近英伟达的训练效果——至少从数据上看是这样。
20%的成本节省，听起来挺诱人的。毕竟，AI训练的开销大头就是算力，能省下这部分费用，对于大多数公司来说，绝对是大大的利好。
如果蚂蚁的方案能够得到广泛应用，国内AI行业 可能会逐步减少对英伟达的依赖。这样一来，更多的国产芯片厂商或许能在AI领域占据一席之地。
目前来看，蚂蚁这套方案主要是在自家跑得通，但其他公司能不能复制这种效果，还有待观察。毕竟，AI模型的训练涉及很多变量，想要普及还需要解决很多技术和生态的问题。
不过，放在两年前，这种事儿几乎没人敢想。现在，国产芯片配合优化算法，真的开始有了可行性，至少是个好兆头。
蚂蚁集团基于中国芯片实现AI突破马云支持的蚂蚁集团使用中国制半导体来开发训练人工智能(AI)模型的技术，可将成本降低20%。
知情人士称，蚂蚁集团使用包括阿里巴巴和华为在内的中国国产芯片，并通过混合专家机器学习方法训练模型。蚂蚁集团称，当中得到的结果与美国晶片巨头英伟达H800等芯片的结果相似。
其中一名知情人士说，蚂蚁集团仍在使用英伟达芯片进行AI开发，但现在其最新模型主要依赖包括超威半导体和中国芯片在内的替代品。
彭博认为，这意味着蚂蚁集团加入了中美公司之间的竞争，自从中国初创企业深度求索(DeepSeek)展示了如何以远低于美国OpenAI等企业耗资数十亿美元来训练强大的模型以来，这场竞争愈演愈烈。
这也凸显了中国公司如何尝试使用本地产品来替代最先进的英伟达芯片。虽然英伟达芯片H800的性能不是最先进的，但它是一款相对强大的处理器，目前被美国禁止进入中国。
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