蚂蚁集团宣布基于国产芯片实现 AI 突破：自主算力推动技术创新

马云支持的蚂蚁集团近期宣布在人工智能领域取得重要突破，其自主研发的 2900 亿参数大模型首次完全基于国产 AI 芯片完成训练，计算成本较行业同类方案降低约 30%。这一进展标志着中国在 AI 基础设施自主化进程中迈出关键一步，也为金融科技、智能穿戴等应用场景的深化提供了底层技术支撑。

一、国产芯片技术突破与产业协同

蚂蚁集团此次突破依托于国内芯片企业的技术迭代。据公开信息显示，其训练过程采用了阿里巴巴平头哥半导体研发的 RISC-V 架构芯片平台 “无剑 600”，该平台支持多核高性能计算与异构加速，最高主频达 2.5GHz，整合 4TOPs Int8 AI 算力，满足大规模模型训练需求。此外，蚂蚁通过优化分布式训练框架，将国产芯片利用率提升至 90% 以上，有效降低了单位算力成本。

行业分析指出，蚂蚁的实践验证了国产芯片在复杂 AI 场景中的可行性。此前，中国 AI 模型训练高度依赖英伟达等海外芯片，而蚂蚁的突破为行业提供了 “国产算力 + 自主框架” 的替代方案。目前，该技术已应用于蚂蚁的智能风控、智能客服等核心业务，未来还将向金融云、AI 穿戴设备等领域延伸。

二、应用场景拓展与商业化探索

蚂蚁集团正加速 AI 技术的落地应用。招聘信息显示，其正在开发 AI 智能眼镜产品，聚焦 AR 导航、实时翻译等功能，该设备或将搭载国产芯片以实现本地化部署。此外，蚂蚁联合阿里云推出 “AI 普惠计划”，通过国产算力平台为中小微企业提供低成本模型训练服务，助力制造业、医疗等行业的智能化转型。

在金融领域，蚂蚁利用自主算力优化风险评估模型，将信贷审批效率提升 40%，同时通过联邦学习技术保障数据隐私。其区块链平台 “蚂蚁链” 也集成 AI 能力，实现跨境贸易单证处理自动化，降低企业运营成本。

三、行业影响与未来挑战

蚂蚁的突破对中国 AI 产业具有多重意义：

1. 技术自主化：减少对海外芯片的依赖，缓解供应链风险；
2. 成本优化：国产算力使模型训练成本下降，推动 AI 技术普及；
3. 生态构建：带动 RISC-V 架构在边缘计算、智能终端等领域的应用。

然而，挑战依然存在。尽管国产芯片性能显著提升，但在能效比、生态成熟度等方面仍与国际先进水平存在差距。此外，跨行业协同不足、高端人才短缺等问题制约着技术进一步突破。未来，蚂蚁计划与高校、科研机构合作，构建 “芯片 – 框架 – 应用” 全链条创新体系。