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Ant Group forme des modèles d'IA sur des puces chinoises, réduisant ainsi les coûts de 20%

Ant Group a réussi à former des modèles d'IA en utilisant des semi-conducteurs chinois, ce qui a permis de réduire les coûts de 20 % (Source de l'image : Ant Group)
Ant Group a réussi à former des modèles d'IA en utilisant des semi-conducteurs chinois, ce qui a permis de réduire les coûts de 20 % (Source de l'image : Ant Group)
Ant Group entraîne désormais des modèles d'IA sur des puces chinoises fabriquées en Chine, ce qui permet de réduire les coûts de 20 % par rapport au matériel Nvidia tout en obtenant des résultats compétitifs. Il s'agit d'une étape importante vers l'autosuffisance technologique de la Chine dans le contexte des contrôles américains à l'exportation.

L'entreprise de Jack Ma, spécialisée dans la fintech, a puisé dans les puces d'Alibaba et de Huawei pour entraîner des modèles d'intelligence artificielle d'Alibaba et de Huawei pour entraîner des modèles d'IA qui semblent rivaliser avec les GPU H800 de Nvidia.

Selon des personnes au fait du dossier, Ant Group a trouvé un moyen d'entraîner des modèles d'IA sur des semi-conducteurs fabriqués en Chine, ce qui permet de réduire les coûts d'environ 20 % par rapport aux méthodes conventionnelles.

Les initiés affirment que les résultats d'Ant se comparent favorablement aux puces H800 de Nvidia Corp. qui ne sont actuellement pas disponibles pour les entreprises chinoises en raison des contrôles d'exportation américains Des contrôles américains à l'exportation. Bien qu'Ant utilise encore du matériel Nvidia pour certains de ses travaux d'intelligence artificielle, l'entreprise mettrait désormais davantage l'accent sur les processeurs AMD et les alternatives chinoises pour ses derniers modèles.

Ant a publié ce mois-ci un document de recherche affirmant que ses modèles Ling-Plus et Ling-Lite ont même battu Meta Platforms Inc. dans certains tests de référence. Si ces résultats se confirment, ces systèmes pourraient représenter un grand pas en avant pour l'IA chinoise en réduisant considérablement les dépenses liées à la formation et au déploiement des services d'IA.

L'article indique que l'utilisation de matériel haute performance pour former 1 000 milliards de jetons coûte environ 6,35 millions de yuans (environ 880 000 dollars). Mais avec l'approche optimisée de l'entreprise et un équipement moins sophistiqué, ce chiffre tombe à environ 5,1 millions de yuans (environ 700 000 dollars). Pour ceux qui ne connaissent pas, les jetons sont essentiellement les unités d'information utilisées par ces modèles pour apprendre et produire des résultats.

À l'avenir, Ant a l'intention d'utiliser ces modèles d'IA pour des applications dans les domaines de la santé et de la finance. Au début de l'année, elle a acquis la plateforme en ligne chinoise Haodf.com pour renforcer ses services d'IA axés sur la santé. Ant exploite également une application d'IA "assistant de vie" appelée Zhixiaobao et un outil d'IA de conseil financier appelé Maxiaocai.

Les deux modèles de Ling sont open source : Ling-Lite comporte 16,8 milliards de paramètres, tandis que Ling-Plus en compte 290 milliards. Bien que ces chiffres soient élevés, ils restent inférieurs à ceux d'autres grands modèles d'IA - les experts estiment que GPT-4.5 compte environ 1,8 trillion de paramètres et DeepSeek-R1 671 milliards.

Ant a reconnu certains problèmes, notamment en ce qui concerne la stabilité pendant l'entraînement. Le document de recherche indique que de petites modifications apportées au matériel ou à la conception du modèle déclenchent parfois des pics importants dans les taux d'erreur.

Source(s)

Bloomberg (en anglais)

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Nathan Ali, 2025-03-25 (Update: 2025-03-25)