Ant Group представи нов метод за обучение на ИИ модели чрез използване на китайски полупроводници, включително чипове на Huawei и Alibaba. Компанията е приложила архитектурата Mixture of Experts и вече е постигнала резултати, сравними с използването на графичните процесори (GPU) H800 на Nvidia, което засилва позициите на Китай на фона на наложените от САЩ ограничения.

Постижението бележи важен етап в технологичното противопоставяне между китайските и американските компании, което ескалира драматично, след като DeepSeek доказа, че е възможно да се създават съвременни големи езикови модели (LLM) без вливане на милиарди долари, подобно на тези, направени от OpenAI и Google. Въпреки че Ant Group все още използва решения на Nvidia в редица проекти, компанията предпочита алтернативни доставчици, включително AMD, както и местните китайски производители на полупроводници в своите нови разработки, особено в условията на нарастващия натиск от страна на американските ограничения за износ. Това позволява на китайските компании да поддържат темпото на технологичния прогрес и да намалят зависимостта си от чуждестранни доставчици, най-вече от Nvidia.

Според изследователски документ, публикуван през март, Ant Group твърди, че нейните модели с изкуствен интелект превъзхождат разработките на Meta при определени тестове. Тези твърдения обаче все още не са независимо потвърдени. В същото време е важно да се отбележи, че моделът H800, въпреки че не принадлежи към напредналия клас ускорители на Nvidia, остава мощен инструмент, способен да се справи с ресурсоемките задачи за обучение на ИИ. Благодарение на собствената си оптимизирана стратегия Ant Group успя да намали разходите за обучение на ИИ модел с 1 трилион токена от 6,35 милиона юана (880 000 долара) на 5,1 милиона юана (707 000 долара). В този контекст токените са минималните единици текст, върху които се обучават LLM, за да генерират впоследствие смислени отговори на потребителски заявки.