In einem globalen Kontext, der zunehmend von der technologischen Konkurrenz zwischen den Vereinigten Staaten und China geprägt ist, unternimmt Ameisengruppe, eine Tochtergesellschaft von Alibababedeutende Schritte, um ihre Abhängigkeit von amerikanischen Chips zu verringern und die Kosten bei der Entwicklung von Modellen der künstlichen Intelligenz (AI) zu senken.
Laut Quellen, die dem Unternehmen nahestehen, verlässt sich Ant auf chinesische Halbleiterum seine fortschrittlichen Sprachmodelle zu trainieren, wobei ein Ansatz verwendet wird, der verspricht, die Art und Weise zu revolutionieren, wie KI im asiatischen Land produziert wird.
Strategiewechsel in der Ausbildung von AI-Modellen für Ant Group
In den letzten Monaten hat Ant Group Chips von lokalen Unternehmen übernommen, darunter auch mit Alibaba und Huaweistechnologien verbundene Einheiten, um seine KI-Modelle durch die Technik der Mischung von Experten (Moe) zu trainieren.
Dieser Ansatz, der unter den Forschern immer verbreiteter wird, ermöglicht es, die Aktivitäten effektiv zwischen verschiedenen „Experten“ innerhalb des Modells aufzuteilen und so die rechnerische Effizienz zu verbessern.
Quellen versichern, dass die Ergebnisse dieser Modelle nicht nur mit denen der Nvidia H800-Chips vergleichbar sind. In einigen Tests hätten sie jedoch sogar die Leistung der von Meta entwickelten Modelle übertroffen.
Obwohl Bloomberg News diese Leistungen nicht unabhängig verifiziert hat, deuten die Daten auf einen signifikanten Fortschritt im Bestreben Chinas hin, die Betriebskosten zu senken und die technologische Abhängigkeit zu verringern.
Die MoE-Technik orientiert sich am Prinzip der spezialisierten Delegation: Jedes Untermodul des Modells ist für einen spezifischen Teil der Verarbeitung verantwortlich, was eine größere Skalierbarkeit und Effizienz im Vergleich zu traditionellen Ansätzen ermöglicht.
Neben Ant Group verwenden auch Google und das chinesische Startup aus Hangzhou Deepseek diese Methodik.
Ant hat sein Engagement in der wissenschaftlichen Verbreitung hervorgehoben, indem es ein Paper veröffentlicht hat, in dem das Ziel betont wird, die Modelle ohne den Einsatz von High-End-GPUs zu skalieren.
Dieser Ansatz wird für Unternehmen entscheidend, die sich aufgrund der hohen Kosten nicht leisten können, kontinuierlich Hardware mit hoher Leistung zu nutzen.
China vs Vereinigte Staaten: lokale Chips gegen amerikanische GPUs
Die Initiative von Ant fügt sich in einen geopolitischen Kontext ein, in dem chinesische Technologieunternehmen versuchen, die US-Beschränkungen für den Export fortschrittlicher Chipswie den Nvidia H800, zu umgehen.
Auch wenn es sich nicht um den fortschrittlichsten Chip auf dem Markt handelt, ist der H800 immer noch eine der leistungsstärksten GPUs, die in China verfügbar sind.
Obwohl Ant Group noch einen Teil seiner KI-Produktion auf Nvidia-Chips basiert, orientiert sich das Unternehmen zunehmend auf günstigere und leichter zugängliche Alternativen. Wie die von AMD und chinesischen Herstellern angebotenen.
Diese strategische Entscheidung markiert eine Abkehr von der Vision des CEO von Nvidia, Jensen Huangwonach Unternehmen weiterhin immer mehr Rechenleistung benötigen werden.
Laut Huang werden die Investitionen der Kunden nicht abnehmen, auch mit der Entstehung effizienterer Modelle wie Deepseek R1. Dies zeigt einen deutlichen Kontrast zur von Ant verfolgten Philosophie.
Einer der Höhepunkte der Analyse von Ant betrifft die signifikante Reduzierung der Ausbildungskosten für KI-Modelle.
Laut dem veröffentlichten Dokument kostete es traditionell etwa 6,35 Millionen Yuan (ca. 880.000 Dollar), ein Modell mit einer Billion Token, den Basiseinheiten für das Lernen, zu trainieren.
Durch den Einsatz weniger leistungsfähiger Chips, die jedoch für die MoE-Methode optimiert sind, wurden die Kosten auf 5,1 Millionen Yuan reduziert.
Eine nicht unerhebliche Einsparung, die die Zugänglichkeit zur künstlichen Intelligenz vor allem für Startups und aufstrebende Industriezweige revolutionieren könnte.
Die entwickelten Modelle, Ling-Lite und Ling-Pluswurden für Anwendungen in Bereichen wie Gesundheitswesen und Finanzen konzipiert, zwei Bereiche, in denen die Leistungsfähigkeit der KI konkrete und sofortige Lösungen bieten kann.
Gerade im Gesundheitsbereich hat Ant kürzlich Haodf.com erworben, eine der führenden Online-Medizinplattformen in China. Damit bestätigt das Unternehmen sein Interesse, das Angebot an Lösungen auf Basis künstlicher Intelligenz zu erweitern.
Zu den bestehenden Dienstleistungen des Unternehmens gehören auch Zhixiaobaoein virtueller Assistent, und die Finanzberatungsplattform Maxiaocai.
Eröffnung und Zukunft der chinesischen künstlichen Intelligenz
Ein weiterer Unterscheidungspunkt der Strategie von Ant ist die Entscheidung, ihre Modelle als Open Source bereitzustellen: Ling-Lite zählt 16,8 Milliarden Parameterwährend Ling-Plus auf 290 Milliarden kommt.
Zum Vergleich wird geschätzt, dass GPT-4.5das fortschrittliche Modell, das von OpenAI entwickelt wurde, etwa 1,8 Billionen Parameter hat. Obwohl es geschlossen und nicht öffentlich zugänglich ist. Die von Ant vorangetriebene Forschung ist nicht ohne Herausforderungen.
Die gleiche Studie weist darauf hin, dass während des Trainings kleine Variationen in der Struktur der Modelle oder in der Art der Hardware Instabilität in der Performance verursachen können, wie Spitzen in den Fehlerraten.
Eine strukturelle Schwierigkeit, die zeigt, dass trotz der Fortschritte auch die fortschrittlichsten Modelle ständige Aufmerksamkeit erfordern.
Wie von Robin YuCTO des Technologieunternehmens Shengshang Tech in Peking, beobachtet, sind die greifbaren Ergebnisse, die in der realen Welt erzielt werden, das, was wirklich zählt:
„Wenn du einen Schwachpunkt findest, um den besten Kung-Fu-Meister der Welt zu besiegen, hast du trotzdem gewonnen.“
Eine effektive Metapher, die den Wert praktischer Anwendungen im Vergleich zur bloßen theoretischen Auseinandersetzung unterstreicht.
Was deutlich wird, ist, dass Ant Group eine Schlüsselrolle im Versuch Chinas spielt, sich technologisch unabhängiger zu machen.
Indem eine zugänglichere KI verfolgt wird, die weniger abhängig von westlicher Hardware ist und potenziell effizienter für die strategischen Industriezweige der Zukunft ist.
Die Herausforderung an die westlichen KI-Giganten ist gestartet: nicht um sie mit roher Gewalt zu übertreffen, sondern mit Intelligenz, Effizienz und strategischer Vision.
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