Ant Group, yapay zeka modellerini eğitmek için yerli yarı iletkenlere güvenerek maliyetleri azaltmayı ve ABD teknolojisine bağımlılığı azaltmayı hedefliyor. Şirket, MOE metodunu kullanarak büyük dil modellerini eğitmek için Alibaba ve Huawei gibi yerli tedarikçilerin yongalarını tercih ediyor. Sonuçlar, NVIDIA’nın H800 yongaları ile elde edilen sonuçlarla kıyaslanabilir düzeydedir.
Gelişmeler, Ant’in Çin ve ABD arasındaki AI yarışına daha derinlemesine dahil olduğunu gösteriyor. Çinli şirketler, uygun maliyetli eğitim yöntemleri arayarak, özellikle ihracat kısıtlamaları nedeniyle NVIDIA gibi üst düzey çiplere erişimde zorluklarla karşılaşmaktadır.
Ant, yaptıkları testlerde modellerinin Meta tarafından geliştirilen modellerden daha iyi performans gösterdiğini belirtmiştir. Şirketin açıkladığı bulguların henüz bağımsız olarak doğrulanmamış olmasına rağmen, başarılı sonuçlar elde edilirse, Ant’in maliyetleri düşürme ve yerli donanıma güvenme çabaları önemli bir adım olabilir.
MOE modelleri, görevleri parçalara ayırarak daha küçük veri setleriyle çalışmayı sağlayarak dikkat çekmektedir. Bu yaklaşım, eğitim maliyetlerini düşürmeyi amaçlayan Ant tarafından tercih edilmektedir. Yüksek performanslı GPU’ların maliyetini azaltarak, şirket bu modelleri farklı endüstriyel kullanım alanlarına uygulamayı planlamaktadır.
Ant’ın açık kaynak olarak yayınladığı modelleri, endüstri liderleri tarafından dikkat çekmektedir. Bu yaklaşım, şirketin AI uygulamalarındaki etkinliğini artırarak, rekabet gücünü artırmayı hedeflemektedir.
Ant Grubu, yerli yongalarla yapay zeka modellerini eğitmek suretiyle maliyetleri azaltmayı ve bağımlılıkları azaltmayı hedeflerken, sektördeki lider konumunu güçlendirmek için çalışmalarını sürdürmektedir.
