In een mondiale context die steeds meer wordt gekenmerkt door de technologische competitie tussen de Verenigde Staten en China, is Ant Group, gecontroleerd door Alibaba, significante stappen aan het zetten om zijn afhankelijkheid van Amerikaanse chips te verminderen en de kosten te beheersen bij de ontwikkeling van modellen voor kunstmatige intelligentie (AI).
Volgens bronnen dicht bij het bedrijf vertrouwt Ant op Chinese halfgeleiders om zijn geavanceerde taalmodellen te trainen, met behulp van een benadering die belooft de manier waarop AI in het Aziatische land wordt geproduceerd te revolutioneren.
Summary
Svolta strategica nella formazione dei modelli AI per Ant Group
Negli ultimi mesi, Ant Group ha adottato chip forniti da aziende locali, tra cui anche entità collegate ad Alibaba e Huawei Technologies, per addestrare i suoi modelli IA tramite la tecnica della Mixture of Experts (MoE).
Dit benadering, steeds vaker gebruikt onder onderzoekers, maakt het mogelijk om de activiteiten effectief te verdelen tussen verschillende “experts” binnen het model, waardoor de computationele efficiëntie wordt verbeterd.
Bronnen verzekeren dat de resultaten van deze modellen niet alleen vergelijkbaar zijn met die verkregen met de chip Nvidia H800. Echter, in sommige tests zouden ze zelfs de prestaties van de modellen ontwikkeld door Meta hebben overtroffen.
Hoewel Bloomberg News deze prestaties niet onafhankelijk heeft geverifieerd, wijzen de gegevens op een significante vooruitgang in de poging van China om de operationele kosten te verlagen en de technologische afhankelijkheid te verminderen.
De MoE-techniek is geïnspireerd door het principe van gespecialiseerde delegatie: elke submodule van het model is verantwoordelijk voor een specifiek deel van de verwerking, waardoor een grotere schaalbaarheid en efficiëntie mogelijk is in vergelijking met traditionele benaderingen.
Naast Ant Group maken ook Google en de Chinese startup uit Hangzhou DeepSeek gebruik van deze methode.
Ant heeft zijn inzet voor wetenschappelijke verspreiding benadrukt door een paper te publiceren waarin het doel wordt benadrukt om de modellen te schalen zonder het gebruik van high-end GPU’s.
Deze benadering wordt cruciaal voor bedrijven die, vanwege de hoge kosten, zich niet kunnen veroorloven om continu hardware met hoge prestaties te gebruiken.
China vs Verenigde Staten: lokale chips tegen Amerikaanse GPU’s
Het initiatief van Ant past in een geopolitieke context waarin Chinese technologiebedrijven proberen de Amerikaanse beperkingen op de export van geavanceerde chips, zoals de Nvidia H800, te omzeilen.
Hoewel het niet de meest geavanceerde chip op de markt is, is de H800 nog steeds een van de krachtigste GPU’s die beschikbaar zijn in China.
Hoewel Ant Group nog steeds een deel van zijn AI-productie gebaseerd op Nvidia-chips behoudt, richt het bedrijf zich geleidelijk op goedkopere en gemakkelijker toegankelijke alternatieven. Zoals die aangeboden door AMD en Chinese producenten.
Deze strategische keuze markeert een afwijking van de visie van de CEO van Nvidia, Jensen Huang, volgens wie bedrijven steeds meer rekenkracht zullen blijven eisen.
Volgens Huang zullen de investeringen van klanten niet afnemen, zelfs niet met de geboorte van efficiëntere modellen zoals DeepSeek R1. Dit toont een duidelijk contrast met de filosofie die door Ant is aangenomen.
Een van de hoogtepunten van de analyse van Ant betreft de significante vermindering van de kosten voor het trainen van IA-modellen.
Volgens het gepubliceerde document kostte het traditioneel ongeveer 6,35 miljoen yuan (ongeveer 880.000 dollar) om een model te trainen op een biljoen tokens, de basiseenheden die worden gebruikt voor het leren.
Door gebruik te maken van minder performante chips, maar geoptimaliseerd voor de MoE-methode, zijn de kosten gedaald tot 5,1 miljoen yuan.
Een niet-marginale besparing, die de toegankelijkheid tot kunstmatige intelligentie zou kunnen revolutioneren, vooral voor startups en opkomende industriële sectoren.
De ontwikkelde modellen, Ling-Lite en Ling-Plus, zijn ontworpen voor toepassingen in contexten zoals de gezondheidszorg en de financiën, twee gebieden waar de kracht van AI concrete en directe oplossingen kan bieden.
Juist op het gebied van de gezondheidszorg heeft Ant recentelijk Haodf.com overgenomen, een van de belangrijkste online medische platforms in China. Hiermee bevestigt het zijn interesse om het aanbod van op kunstmatige intelligentie gebaseerde oplossingen uit te breiden.
Onder de bestaande diensten van het bedrijf bevinden zich ook Zhixiaobao, een virtuele assistent, en het financiële adviesplatform Maxiaocai.
Opening en toekomst van de Chinese kunstmatige intelligentie
Een ander onderscheidend punt van de strategie van Ant is de keuze om hun modellen open source te maken: Ling-Lite heeft 16,8 miljard parameters, terwijl Ling-Plus tot 290 miljard komt.
Ter vergelijking wordt geschat dat GPT-4.5, het geavanceerde model ontwikkeld door OpenAI, ongeveer 1,8 biljoen parameters heeft. Hoewel het gesloten is en niet toegankelijk voor het publiek. Het onderzoek dat door Ant wordt uitgevoerd, is niet zonder uitdagingen.
Dezelfde studie geeft aan dat, tijdens de training, kleine variaties in de structuur van de modellen of in het type hardware instabiliteit in de prestaties kunnen veroorzaken, zoals pieken in de foutpercentages.
Een structurele moeilijkheid die aantoont dat, ondanks de vooruitgang, zelfs de meest geavanceerde modellen constante aandacht vereisen.
Zoals opgemerkt door Robin Yu, CTO van het technologiebedrijf Shengshang Tech in Peking, zijn de concrete resultaten die in de echte wereld worden behaald wat echt telt:
“Als je een zwak punt vindt om de beste kung fu-meester ter wereld te verslaan, heb je toch gewonnen.”
Een effectieve metafoor die de waarde van praktische toepassingen benadrukt ten opzichte van louter theoretische vergelijking.
Wat duidelijk naar voren komt, is dat Ant Group een sleutelrol speelt in de poging van China om zichzelf technologisch zelfstandiger te maken.
Door het nastreven van een toegankelijkere AI, minder afhankelijk van westerse hardware en potentieel efficiënter voor de strategische industriële sectoren van de toekomst.
De uitdaging aan de kolossen van de westerse IA is gelanceerd: niet om hen te overtreffen met brute kracht maar met intelligentie, efficiëntie en strategische visie.
