O Grupo Ant de Jack Ma afirma ter feito um avanço em IA baseado em chips fabricados na China
Collins J. Okoth
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- O Grupo Ant, apoiado por Jack Ma, anunciou que está desenvolvendo modelos de treinamento de IA com custo-benefício usando semicondutores feitos na China.
- Os modelos de IA são baseados na abordagem Mixture of Experts e, alegadamente, reduzem os custos em 20%, gerando forte concorrência para empresas dos EUA como a Nvidia.
- Neste mês, a empresa publicou um artigo de pesquisa afirmando que seus modelos superaram a Meta Platforms Inc. em alguns benchmarks ainda não verificados.
O Grupo Ant revelou que desenvolveu novas técnicas para treinar modelos de inteligência artificial utilizando semicondutores feitos na China da Alibaba e Huawei. Os modelos de treinamento de IA usam a abordagem de aprendizado de máquina Mixture of Experts (MoE) para alcançar resultados semelhantes aos dos chips H800 da Nvidia, a um custo pelo menos 20% menor.
O Grupo Ant afirmou que ainda estava usando a Nvidia para desenvolvimento de IA, mas agora está confiando principalmente em alternativas, incluindo a Advanced Micro Devices Inc. e chips chineses, para seus modelos mais recentes. A empresa divulgou que custou cerca de 6,35 milhões de yuans (aproximadamente US$ 880 mil) para treinar 1T tokens usando hardware de alto desempenho, mas sua abordagem otimizada reduziria esse custo para 5,1 milhões de yuans usando hardware de especificações mais baixas.
O analista sênior da Bloomberg Intelligence, Robert Lea, disse que a afirmação do Grupo Ant, se confirmada, destacava que a China estava no caminho certo para se tornar autossuficiente em IA, já que o país recorreu a modelos computacionalmente eficientes e de menor custo para contornar os controles de exportação sobre os chips da Nvidia. O CEO da Nvidia, Jensen Huang, argumentou que a demanda por computação crescerá mesmo com o surgimento de modelos mais eficientes como o R1 da DeepSeek, afirmando que as empresas precisarão de chips melhores para gerar mais receita, não mais baratos para cortar custos.
O Grupo Ant aproveita chips feitos na China para sua mais recente inovação em IA
Ant, apoiada por Jack Ma, destaca avanço de IA construído com chips chineses https://t.co/lups085kPb via @business
— Yahoo Finance (@YahooFinance) March 24, 2025
A Ant Group Co. usou chips feitos na China da Alibaba e Huawei para desenvolver técnicas baseadas na abordagem MoE para treinar modelos de IA que cortariam custos em 20%, de acordo com Minmin Low (na ‘The China Show’). Low explicou que usar a abordagem MoE dividia as tarefas em conjuntos de dados menores para torná-las mais eficientes, “semelhante a empregar uma equipe de especialistas, cada um focando em uma parte específica do problema para melhorar a eficiência geral.”
De acordo com a Bloomberg, os modelos de treinamento de IA marcaram a entrada da Ant em uma corrida entre empresas chinesas e dos EUA que se acelerou desde que a DeepSeek demonstrou como modelos capazes poderiam ser treinados por muito menos do que os bilhões investidos pela OpenAI e pelo Google da Alphabet Inc. A mais recente inovação em IA do Grupo Ant enfatizou como as empresas chinesas estão tentando usar alternativas locais aos chips Nvidia H800 mais avançados, atualmente barrados pelos EUA na China.
“Se encontrares um ponto de ataque para vencer o melhor mestre de kung fu do mundo, ainda podes dizer que o venceste, e é por isso que a aplicação no mundo real é importante.” – Robin Yu, diretor de tecnologia da Shengshang Tech Co.
A Ant Group publicou este mês um artigo de investigação que afirmava que os seus modelos por vezes superavam a Meta Platforms Inc. em certos benchmarks não verificados. Se os modelos funcionarem conforme anunciado, as plataformas da Ant poderiam marcar mais um passo à frente no desenvolvimento da IA chinesa.
Treino de IA MoE ganha reconhecimento pelo uso da Google e DeepSeek
A Bloomberg relatou que os modelos de treino de IA MoE eram uma opção popular que ganhara reconhecimento pelo uso da Google e da startup de Hangzhou DeepSeek. A Ant planeia aproveitar a recente evolução nos grandes modelos de linguagem (Ling-Plus e Ling-Lite) que desenvolveu para soluções de IA industrial, incluindo saúde e finanças.
A Ant afirmou no seu documento de pesquisa que o modelo Ling-Lite teve um desempenho melhor num benchmark-chave em comparação com um dos modelos Llama da Meta. Tanto os modelos Ling-Lite como Ling-Plus superaram os equivalentes da DeepSeek em benchmarks em língua chinesa. O Ling-Lite contém 16,8 mil milhões de parâmetros, que são configurações ajustáveis que funcionam como botões e botões giratórios para orientar o desempenho do modelo. O Ling-Plus tem 290 mil milhões de parâmetros, o que é considerado relativamente grande no domínio dos modelos de linguagem. Para comparação, a MIT Technology Review estimou que o GPT-4.5 da ChatGPT tivesse 1,8 triliões de parâmetros, enquanto o DeepSeek-R1 tivesse 671 mil milhões.
A Ant também revelou que enfrentou desafios em algumas áreas do treino de IA, incluindo a estabilidade. Mesmo pequenas alterações no hardware ou na estrutura do modelo de treino de IA levaram a problemas, incluindo saltos na taxa de erro dos modelos.
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Collins J. Okoth
Collins Okoth é um jornalista e analista de mercados com 8 anos de experiência cobrindo criptomoedas e tecnologia. É Analista Financeiro Certificado e possui graduação em Matemática Atuária. Collins já trabalhou na Geek Computer e CoinRabbit como escritor e editor.
