Компания Ant Group Джека Ма заявляет о прорыве в области искусственного интеллекта, основанном на чипах китайского производства

Компания Ant Group сообщила о разработке новых методов обучения моделей искусственного интеллекта с использованием полупроводников китайского производства от Alibaba и Huawei. В моделях обучения ИИ применяется подход машинного обучения «смешанная выборка экспертов» (Mixture of Experts, MoE), позволяющий достичь результатов, аналогичных результатам чипов Nvidia H800, при этом стоимость обучения как минимум на 20% ниже.

Компания Ant Group заявила , что по-прежнему использует Nvidia для разработки ИИ, но теперь в основном полагается на альтернативы, включая Advanced Micro Devices Inc. и китайские чипы, для своих последних моделей. Компания сообщила, что обучение токенов 1T с использованием высокопроизводительного оборудования обошлось примерно в 6,35 млн юаней (около 880 тыс. долларов США), но оптимизированный подход позволит снизить эту стоимость до 5,1 млн юаней при использовании оборудования с более низкими характеристиками. 

Старший аналитик Bloomberg Intelligence Роберт Ли заявил, что утверждение Ant Group, если оно подтвердится, подчеркнет, что Китай уверенно движется к самодостаточности в области ИИ, поскольку страна переходит к более дешевым и вычислительно эффективным моделям, чтобы обойти экспортный контроль на чипы Nvidia. Генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг утверждал, что спрос на вычислительные ресурсы будет расти даже с появлением более эффективных моделей, таких как DeepSeek R1, предполагая, что компаниям понадобятся лучшие чипы для получения большей прибыли, а не более дешевые для снижения затрат.

Компания Ant Group использует чипы китайского производства для своей новейшей инновации в области искусственного интеллекта

Компания Ant Group, поддерживаемая Джеком Ма, заявляет о прорыве в области искусственного интеллекта, созданном на основе китайских чипов https://t.co/lups085kPb через @business

— Yahoo Finance (@YahooFinance) 24 марта 2025 г.

на Bloomberg TV), компания Ant Group Co. использовала китайские чипы от Alibaba и Huawei для разработки методов обучения моделей ИИ на основе подхода MoE, что позволило бы сократить затраты на 20%. «The China Show»Лоу объяснила, что использование подхода MoE разбивает задачи на более мелкие наборы данных, что делает процесс более эффективным, «подобно привлечению команды экспертов, каждый из которых фокусируется на определенной части проблемы для повышения общей эффективности». 

По данным Bloomberg, модели для обучения ИИ ознаменовали вступление Ant в гонку между китайскими и американскими компаниями, которая ускорилась после того, как DeepSeek продемонстрировала, как можно обучить высокоэффективные модели за гораздо меньшие деньги, чем миллиарды, вложенные OpenAI и Google (Alphabet Inc.). Последняя инновация Ant Group в области ИИ подчеркнула, как китайские компании пытаются использовать местные альтернативы самым передовым чипам Nvidia H800, которые в настоящее время запрещены США для поставок в Китай.

«Если вы найдете один способ победить лучшего в мире мастера кунг-фу, вы все равно сможете сказать, что победили его, поэтому важно применять полученные знания в реальных условиях». – Робин Ю, технический директор компании Shengshang Tech Co.

В этом месяце Ant Group опубликовала исследовательскую работу, в которой утверждалось, что её модели иногда превосходили Meta Platforms Inc. в некоторых непроверенных тестах. Если модели работают так, как заявлено, платформы Ant могут стать ещё одним шагом вперёд в развитии искусственного интеллекта в Китае.

Использование искусственного интеллекта в обучении, проводимом Министерством образования, получает признание благодаря компаниям Google и DeepSeek

Агентство Bloomberg сообщило, что модели обучения ИИ от MoE пользуются популярностью и получили признание благодаря использованию Google и стартапом DeepSeek из Ханчжоу. Компания Ant планирует использовать недавний прорыв в разработке больших языковых моделей (Ling-Plus и Ling-Lite) для промышленных решений в области ИИ, включая здравоохранение и финансы. 

В своем исследовании , что модель Ling-Lite показала лучшие результаты в ключевом бенчмарке по сравнению с одной из моделей Llama от Meta. Обе модели, Ling-Lite и Ling-Plus, превзошли аналоги DeepSeek в тестах на китайском языке. Ling-Lite содержит 16,8 миллиарда параметров, которые представляют собой регулируемые настройки, работающие как ручки и регуляторы для управления производительностью модели. Ling-Plus имеет 290 миллиардов параметров, что считается относительно большим количеством в области языковых моделей. Для сравнения, по оценкам MIT Technology Review, модель GPT-4.5 от ChatGPT имеет 1,8 триллиона параметров, а DeepSeek-R1 — 671 миллиард.

Компания Ant также сообщила о проблемах в некоторых областях обучения ИИ, включая стабильность. Даже небольшие изменения в оборудовании или структуре модели обучения ИИ приводили к проблемам, в том числе к резкому увеличению частоты ошибок моделей.