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每经记者 宋欣悦 每经编辑(ji) 兰素英
长久以来，英伟达凭借高(gao)性能(neng)芯片(pian)构筑起(qi)“算力霸权”，在(zai)AI（人工智能(neng)）模型训练领域占据主导地位(wei)。这一局面在(zai)DeepSeek（深度求(qiu)索）问世后(hou)遭(zao)遇到不小冲击，如今又面临着新的挑战。
3月初，由蚂蚁集团首席技术官(guan)何征宇带领的Ling团队发表了(le)一篇技术成(cheng)果(guo)论文。论文显示(shi)，该团队开发了(le)两款百灵系列(lie)开源混(hun)合专家（MoE）模型Ling-Lite（总参数为16.8B）和Ling-Plus（总参数为290B）。相比之下，据《麻省理工科技评论》，GPT-4.5总参数为1.8T，DeepSeek-R1总参数为671B。
惊艳(yan)之处在(zai)于，Ling团队在(zai)模型预训练阶段使(shi)用较低规格的硬件系统，将计(ji)算成(cheng)本降低了(le)约20%，训练1万亿Token（词(ci)元）成(cheng)本从635万元降至508万元，最终取得了(le)与使(shi)用高(gao)性能(neng)芯片(pian)（如英伟达H100、H800等）的模型相当的效果(guo)。
百灵系列(lie)混(hun)合专家模型的横空出世，让市场再次质疑(yi)英伟达的“算力信(xin)仰”。Hugging Face（抱抱脸）工程师Tiezhen Wang（人名）在(zai)社交(jiao)媒体上表示(shi)，“做空英伟达的又一理由？”Tom’s Hard-ware（一个(ge)测评网(wang)站）发表评论称，蚂蚁集团此次的技术突破清晰展现(xian)出中国正坚定地朝着技术独立方向迈进。
针(zhen)对(dui)此事，3月24日蚂蚁集团回应媒体称，针(zhen)对(dui)不同芯片(pian)持(chi)续调优，以降低AI应用成(cheng)本，目前(qian)取得了(le)一定的进展，也会逐步通过开源分享(xiang)。
计(ji)划(hua)应用于医(yi)疗等领域
目前(qian)，蚂蚁集团Ling团队的技术成(cheng)果(guo)论文《每一个(ge)FLOP都至关重(zhong)要：无需高(gao)级GPU（图形处理器）即可扩展3000亿参数混(hun)合专家LING大模型》已发表在(zai)预印本平台arXiv上。
蚂蚁Ling团队认为，正如DeepSeek开源发布中分析的“昼夜推理负载不均”问题，在(zai)推理服务高(gao)峰期，高(gao)性能(neng)资(zi)源同样(yang)面临短缺。在(zai)长期科研实践中，许多机构都持(chi)续面临着高(gao)端AI加速卡供应不足的问题。相比之下，性能(neng)较低的加速器更易获得，且单价更低。因(yin)此，模型需要能(neng)在(zai)异构计(ji)算单元和分布式集群间(jian)切换的技术框架，同时(shi)在(zai)AI Infra（人工智能(neng)基础设施）部分，在(zai)跨集群、跨设备的兼容和可靠(kao)层(ceng)面进行性能(neng)优化。
该团队的实验结果(guo)表明(ming)，参数规模为300B左右的混(hun)合专家模型可以在(zai)性能(neng)较低的设备上有效训练，并在(zai)性能(neng)上达到与同规模的其他模型相当的水平。
以Ling-Plus模型为例，在(zai)实验中，该模型在(zai)五种(zhong)不同硬件配置下完成(cheng)9万亿Token的预训练任务。经测算，使(shi)用高(gao)性能(neng)硬件设备训练1万亿Token，预计(ji)成(cheng)本高(gao)达635万元人民币，而使(shi)用低规格硬件系统，成(cheng)本则可控制在(zai)约508万元，节省近20%。
在(zai)英语理解能(neng)力上，LingLite模型在(zai)一项关键基准测试中的表现(xian)与Qwen2.5-7B（模型名）相当，优于Llama3.1-8B（模型名）和Mistral-7B-v0.3（模型名）。
在(zai)中文理解能(neng)力上，LingLite和Ling-Plus模型表现(xian)明(ming)显优于海外模型Llama3.1-8B（模型名）和Mistral- 7B- v0.3（模型名）。在(zai)部分基准测试中，LingPlus表现(xian)略优于DeepSeekV2.5（模型名），与Qwen2.5-7B相当。
在(zai)数学和代码基准测试方面，Ling- Lite的表现(xian)与Qwen2.5-7B-Instruct（模型名）相当，优于Llama3.1- 8B和Mistral- 7B-v0.3。Ling- Plus的表现(xian)优于DeepSeek-V2.5，接近Qwen2.5-72B的水平。
在(zai)工具使(shi)用方面，大多数情况下，Ling-Plus和Ling-Lite在(zai)基准测试中均取得了(le)最佳成(cheng)绩(ji)。而工具使(shi)用对(dui)于大语言模型来说是一项重(zhong)要且具有挑战性的任务。工具使(shi)用能(neng)力使(shi)模型能(neng)够作为AI代理工作、控制机器人系统并与众多软件工具集成(cheng)。
此外，在(zai)安全性方面，LingPlus和Qwen2.5-7B表现(xian)突出，而Ling-Plus在(zai)错误拒绝方面表现(xian)更佳。
提高(gao)大模型的无害性（harmlessness）通常会导致其有用性（helpfulness）的降低。测试结果(guo)表明(ming)，Ling-Plus在(zai)安全性和错误拒绝之间(jian)整体平衡性上表现(xian)最佳。
据悉，蚂蚁百灵大模型LingPlus和Ling-Lite计(ji)划(hua)开源，并应用于医(yi)疗、金融等行业领域。
打破“算力霸权”？
有分析称，百灵系列(lie)混(hun)合专家模型的推出标志着蚂蚁集团加入AI领域的竞赛。自DeepSeek展示(shi)出能(neng)够以远低于OpenAI（公司名）和谷歌投入的数十亿美元成(cheng)本训练出强大模型以来，这一竞争加速升级。
此前(qian)，DeepSeek在(zai)技术论文中表示(shi)，DeepSeek-V3模型（总参数671B，激活参数37B）总训练成(cheng)本为557.6万美元，完整训练消耗了(le)278.8万个(ge)GPU小时(shi)，几乎是同等性能(neng)水平模型训练所需的十分之一，堪称“榨(zha)干”GPU，也因(yin)此引(yin)发了(le)资(zi)本市场的恐慌。
对(dui)此，英伟达CEO（首席执行官(guan)）黄仁勋在(zai)公开场合多次赞(zan)美DeepSeek，但其认为，DeepSeek-R1等更高(gao)效的模型出现(xian)，反而会刺激计(ji)算需求(qiu)增长。
然而，蚂蚁集团正在(zai)探索一条(tiao)新的路径——在(zai)无高(gao)端GPU的情况下扩展模型训练能(neng)力。
百灵系列(lie)混(hun)合专家模型的横空出世，让市场再次质疑(yi)英伟达的“算力信(xin)仰”。Tiezhen Wang在(zai)社交(jiao)媒体上表示(shi)，“做空英伟达的又一理由？”著名硬件媒体Tom’s Hardware指(zhi)出，这极有可能(neng)成(cheng)为（中国）降低对(dui)西方技术依赖进程中的又一重(zhong)要里(li)程碑(bei)。
蚂蚁集团有关人士告诉《每日经济新闻》记者，在(zai)模型训练过程中，他们(men)既使(shi)用了(le)国产芯片(pian)，也采用了(le)英伟达芯片(pian)。
Tom’s Hardware发表评论称，蚂蚁集团此次技术突破清晰展现(xian)出中国正坚定地朝着技术独立方向迈进。彭博资(zi)深商业智能(neng)分析师罗伯特·李（Robert Lea）同样(yang)指(zhi)出，蚂蚁集团的研究展示(shi)了(le)中国在(zai)AI创新方面的快速进步，也显示(shi)出本土企业正朝着AI自给自足的方向迈进。
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