蚂蚁集团于2025年3月24日披露其AI技术研发进展，宣布基于国产芯片成功开发混合专家模型（MoE）训练技术，使3000亿参数大模型的训练成本降低约20%。该技术采用阿里巴巴、华为等国内厂商的AI/GPGPU芯片，在五种不同硬件配置下完成9万亿token预训练，最终实现与英伟达H800芯片同规模模型的性能相当。

据技术论文显示，蚂蚁团队通过动态参数分配、混合精度调度、自适应容错恢复等创新策略，将高性能硬件训练成本从635万元降至508万元。其提出的"不使用高级GPU"扩展模型目标，通过异构计算框架和分布式训练优化，在低性能设备上实现高效训练。实验表明，Ling-Lite模型在英语理解基准测试中超越Meta Llama 3.1-8B，Ling-Plus在中文测试中优于DeepSeek同类产品。

蚂蚁集团CTO何征宇表示，该技术成果已通过开源项目DLRover发布，并计划应用于医疗、金融等领域。尽管仍在使用英伟达芯片进行部分开发，但最新模型主要依赖AMD和国产芯片替代方案。这一突破与英伟达CEO黄仁勋"需更强GPU创造收入"的理念形成对比，后者坚持通过高性能芯片扩大计算需求。