アント・グループ、中国製チップでAI訓練コストを20％削減

2025年3月24日の報道によると、中国のフィンテック大手アント・グループが、中国製半導体を活用した新たな人工知能（AI）モデル訓練技術を開発し、訓練コストを20％削減したと関係者が明らかにした。

中国製チップとMoEアプローチによるコスト削減と性能向上

アント・グループは、華為技術などの中国国内企業が製造した半導体を使用し、AIモデルの訓練コストを20％削減することに成功した。​
これらの中国製チップは、米国のエヌビディア製チップと同等の性能を発揮するとされている。​さらに、アントのモデルは特定のベンチマークにおいて、メタ・プラットフォームズを上回る性能を示したと報告されている。​

この成果の背景には、「混合エキスパート（MoE ※）」という機械学習アプローチの採用がある。
​MoEは、AIモデルを複数のサブネットワーク（エキスパート）に分割し、それぞれが入力データの特定の部分に特化して処理を行う手法である。​これにより、モデル全体の計算効率が向上し、トレーニングに必要なリソースを削減できる。
​具体的には、各入力に対して最も適切なエキスパートのみが活性化されるため、全エキスパートを同時に使用する必要がなく、計算コストの削減につながる。 ​

※ 混合エキスパート（MoE）：​AIモデルを複数の専門家ネットワークに分割し、各専門家が特定のタスクやデータセットに特化して処理を行う機械学習の手法。

中国のAI開発競争とアント・グループの今後の展望

中国企業は、米国の輸出規制により、エヌビディア製の半導体から国内製品へのシフトを進めている。​この動きの中でアント・グループが今回のような成功を収めたことは、中国製チップの実用性と高性能を示す重要な事例であると考えて良いだろう。​
一方で、DeepSeekのような新興企業も、少ない資金で高性能なモデルを訓練する技術を開発しているため、AI開発競争は一層激化している。​

アント・グループは、開発した大規模言語モデル「Ling-Plus」と「Ling-Lite」をヘルスケアや金融などの産業向けに活用する計画を進めている。​
この技術が進展すれば、AIサービスのコストが大幅に削減され、多様な産業での応用が期待できる。​特に、ヘルスケア分野では診断支援や医療データ解析、金融分野ではリスク評価や顧客サービスの向上など、多岐にわたる効果が見込まれる。

今後、アント・グループの技術が中国のAI産業全体に与える影響は大きいと見られており、その動向が注目されている。​