El grupo Ant de Jack Ma afirma un avance de IA basado en chips fabricados en China
Collins J. Okoth
3 min de lectura
- Ant Group, respaldada por Jack Ma, anunció que está desarrollando modelos de entrenamiento de IA rentables utilizando semiconductores fabricados en China.
- Los modelos de IA se basan en el enfoque de Mezcla de Expertos y supuestamente reducen los costos en un 20%, lo que genera una fuerte competencia para empresas estadounidenses como Nvidia.
- Este mes, la empresa publicó un artículo de investigación en el que afirmaba que sus modelos superaban a Meta Platforms Inc. en ciertos benchmarks aún no verificados.
Ant Group reveló que ha desarrollado nuevas técnicas para entrenar modelos de inteligencia artificial utilizando semiconductores fabricados en China de Alibaba y Huawei. Los modelos de entrenamiento de IA utilizan el enfoque de aprendizaje automático Mixture of Experts (MoE) para lograr resultados similares a los de los chips H800 de Nvidia a un costo al menos un 20 % más bajo.
El Grupo Ant que que aún estaba utilizando Nvidia para el desarrollo de IA, pero ahora confía principalmente en alternativas, incluidos Advanced Micro Devices Inc. y chips chinos, para sus últimos modelos. La empresa reveló que costó alrededor de 6,35 millones de yuanes (aproximadamente 880.000 dólares) entrenar 1T tokens utilizando hardware de alto rendimiento, pero su enfoque optimizado reduciría ese costo a 5,1 millones de yuanes utilizando hardware de especificaciones más bajas.
El analista senior de Bloomberg Intelligence, Robert Lea, dijo que la afirmación de Ant Group, si se confirma, destacó que China estaba en camino de volverse autosuficiente en IA a medida que el país recurrió a modelos computacionalmente eficientes y de menor costo para eludir los controles de exportación de chips de Nvidia. El CEO de Nvidia, Jensen Huang, argumentó que la demanda de computación crecerá incluso con el surgimiento de modelos más eficientes como el R1 de DeepSeek, planteando que las empresas necesitarán mejores chips para generar más ingresos, no más baratos para reducir costos.
Ant Group aprovecha los chips fabricados en China para su última innovación de IA
Ant, respaldada por Jack Ma, destaca un avance de IA construido con chips chinos https://t.co/lups085kPb vía @business
— Yahoo Finance (@YahooFinance) Marzo 24, 2025
Ant Group Co. utilizó chips fabricados en China de Alibaba y Huawei para desarrollar técnicas basadas en el enfoque MoE para entrenar modelos de IA que reducirían los costos en un 20 %, según Minmin Low (en 'The China Show'). Low explicó que usar el enfoque MoE dividía las tareas en conjuntos de datos más pequeños para hacerlo más eficiente, "similar a emplear a un equipo de expertos, cada uno enfocándose en una parte específica del problema para mejorar la eficiencia general."
Según Bloomberg, los modelos de entrenamiento de IA marcaron la entrada de Ant en una carrera entre empresas chinas y estadounidenses que se había acelerado desde que DeepSeek demostró cómo los modelos capaces podían entrenarse por mucho menos que los miles de millones invertidos por OpenAI y Google Inc. de Alphabet. La última innovación de IA de Ant Group enfatizó cómo las empresas chinas estaban tratando de usar alternativas locales a los chips Nvidia H800 más avanzados, actualmente prohibidos por EE. UU. en China.
"Si encuentras un punto de ataque para vencer al mejor maestro de kung fu del mundo, aún puedes decir que los venciste, por eso la aplicación en el mundo real es importante." – Robin Yu, director de tecnología en Shengshang Tech Co.
Ant Group publicó un artículo de investigación este mes que afirmaba que sus modelos a veces superaban a Meta Platforms Inc. en ciertos benchmarks no verificados. Si los modelos funcionan como se anuncia, las plataformas de Ant podrían marcar otro paso adelante para el desarrollo de IA en China.
El entrenamiento de IA MoE gana reconocimiento por su uso por Google y DeepSeek
Bloomberg informó que los modelos de entrenamiento de IA MoE eran una opción popular que había ganado reconocimiento por su uso por Google y la startup de Hangzhou DeepSeek. Ant planea aprovechar el reciente avance en los modelos de lenguaje grande (Ling-Plus y Ling-Lite) que ha desarrollado para soluciones de IA industrial, incluyendo salud y finanzas.
Ant dijo en su documento de investigación que el modelo Ling-Lite tuvo un mejor desempeño en un benchmark clave en comparación con uno de los modelos Llama de Meta. Tanto los modelos Ling-Lite como Ling-Plus superaron a los equivalentes de DeepSeek en benchmarks en idioma chino. Ling-Lite contiene 16.800 millones de parámetros, que son configuraciones ajustables que funcionan como perillas y diales para dirigir el rendimiento del modelo. Ling-Plus tiene 290.000 millones de parámetros, lo que se considera relativamente grande en el ámbito de los modelos de lenguaje. Para comparación, MIT Technology Review estimó que GPT-4.5 de ChatGPT tenía 1,8 billones de parámetros, mientras que DeepSeek-R1 tenía 671.000 millones.
Ant también reveló que enfrentó desafíos en algunas áreas del entrenamiento de IA, incluida la estabilidad. Incluso pequeños cambios en el hardware o la estructura del modelo de entrenamiento de IA llevaron a problemas, incluidos saltos en la tasa de error de los modelos.
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Collins J. Okoth
Collins Okoth es periodista y analista de mercados con 8 años de experiencia cubriendo criptomonedas y tecnología. Es Analista Financiero Certificado y tiene un grado en Matemáticas Actuariales. Collins ha trabajado previamente con Geek Computer y CoinRabbit como escritor y editor.
