據彭博社援引知情人士消息，3月24日，螞蟻集團成功利用阿里巴巴、華為等國產芯片，結合混合專家（MoE）架構，訓練出參數規模達2900億的大模型“Ling-Plus”。該模型性能與使用英偉達H800芯片訓練的同類模型相當，同時訓練成本降低了20%。這是繼科大訊飛“星火大模型”之后，國產算力生態迎來的又一標志性成果。
針對外媒報道，螞蟻集團向觀察者網回應稱，其持續優化不同芯片的性能，以降低AI應用成本，并取得了一定進展。螞蟻方面表示，這些成果將逐步通過開源分享。根據螞蟻集團Ling團隊發布的論文，其自研的Ling系列模型在國產芯片（如壁仞科技、天數智芯、寒武紀等）支持下，訓練1萬億Token的成本從635萬元降至508萬元，降幅達20%，性能仍可媲美阿里通義Qwen2.5-72B和DeepSeek-V2.5。
螞蟻集團的這一技術突破，不僅在于自研性能領先的大模型，還提出了多項創新方法，以提升資源受限環境下AI開發的效率與可及性。實驗表明，其3000億參數的MoE大模型可在使用國產GPU的低性能設備上完成高效訓練，性能與完全使用英偉達芯片的稠密模型及MoE模型相當。螞蟻自研的百靈大模型于2023年通過備案，重點應用于生活服務、金融服務、醫療健康等領域。
與此同時，科大訊飛與華為聯合團隊宣布，成功在昇騰國產算力集群上實現MoE模型的大規模跨節點專家并行推理。這是業界首個完全基于國產算力的解決方案。通過算子融合、混合并行策略和通信計算并行優化等創新，科大訊飛在國產算力上實現了顯著性能提升：單卡靜態內存占用縮減至雙機部署的1/4，效率提升75%，專家計算密度增加4倍，推理吞吐提升3.2倍，端到端時延降低50%。
科大訊飛表示，這一突破性方案將應用于訊飛星火深度推理模型的訓練加速，預期訓練時推理效率將提升200%。同時，基于該方案的推理引擎也實現了國產算力上DeepSeek-V3和R1的高效推理。

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