AI导读：

蚂蚁集团使用国产芯片开发了一种训练人工智能模型的技术，可将成本降低20%。该技术通过创新性训练策略，实现高效大语言模型训练，推动AI技术普惠化发展。蚂蚁集团已对此技术成果进行回应，表示将逐步通过开源分享。

3月24日，据悉，蚂蚁集团使用国产芯片开发了一种训练人工智能模型的技术，该技术可将AI训练成本降低20%，展现出显著的成本效益。

据中国基金报报道，蚂蚁集团采用了国产芯片，并基于“专家混合”机器学习方法来训练模型，取得了与英伟达H800等高端芯片相当的效果，实现了成本效益的最大化。这一技术突破对于推动AI技术的普及具有重要意义。

蚂蚁集团AI技术实现重大突破！据证券时报报道，蚂蚁集团Ling团队的技术成果论文已发表在预印版Arxiv平台上，详细介绍了该技术的实现原理和应用前景。

论文指出，虽然MoE大模型在特定任务中表现出色，但其训练通常依赖高性能计算资源，高昂成本限制了其普及应用。针对这一问题，Ling团队提出了创新性的训练策略，旨在突破资源与预算限制，实现高效大语言模型训练。

具体而言，团队提出的创新策略包括动态参数分配、混合精度调度、自适应容错恢复系统以及自动化评测框架等，这些策略共同构成了蚂蚁集团AI技术突破的核心。

据技术论文，蚂蚁集团利用优化方法，在五种不同的硬件配置上对9万亿个token进行预训练，结果显示，使用低规格硬件的训练成本将降至约508万元，相比高性能硬件配置节省了近20%，同时实现了与顶尖模型相当的性能。

此前，已有企业通过算法创新和工程优化，在性能较低的芯片上训练出了性能卓越的模型。蚂蚁集团的技术成果如果得到验证及推广，将进一步降低对高性能芯片的依赖，推动AI技术的普惠化发展。

蚂蚁集团最新回应称，针对不同芯片持续调优以降低AI应用成本，已取得一定进展，并将逐步通过开源分享这一技术成果，以助力更多企业和研究机构降低AI训练成本。

本文综合自21财经客户端、证券时报、中国基金报，旨在传递更多关于AI技术发展的前沿信息。

（文章来源：21世纪经济报道）