2025年11月8日，乌镇。

世界互联网大会照常召开，但今年的会场上，一个消息悄然传开：

蚂蚁集团已经部署了万卡规模的国产算力集群，训练和推理性能可以媲美国际主流水平。

听起来很技术？

其实这件事的意义，远不止“又一家公司买了上万张芯片”那么简单。

它背后藏着一条清晰的逻辑线：

当全球高端算力越来越难获取，中国企业怎么办？

是原地等待，还是自己想办法？

蚂蚁的选择，是后者。

要理解这件事的重要性，得先搞明白一个问题：为什么算力这么关键？

简单说，大模型就像一个超级聪明的学生，而算力就是它的“大脑健身房”。

没有足够强大的算力，再好的模型也练不出肌肉。

过去几年，全球顶尖AI模型的参数规模从百亿、千亿一路冲到万亿级别，训练数据动辄几十TB，这背后全靠海量算力支撑。

但问题来了：这些算力，长期被少数几家国外公司垄断。

尤其是高性能GPU，几乎成了英伟达的“独家生意”。

一旦供应受限，整个AI发展节奏就会被打乱。

2024年之后，这种风险不再是假设，而是现实。

在这种背景下，蚂蚁选择大规模采用国产算力，不是喊口号，而是实打实地跑通了整套流程：

从硬件部署、软件适配，到模型训练、上线应用，全部闭环完成。

更关键的是，他们做到了“稳定”和“高效”：

训练任务稳定性超过98%，推理延迟只比国际顶尖集群高8%左右。

这意味着，国产算力不再是“能用就行”的备胎，而是真正可以扛起核心业务的主力。

很多人可能觉得，“万卡”只是个数字。

但行业内都知道，把一万张国产GPU连在一起，并让它们高效协同工作，难度极高。

光有硬件堆砌远远不够，通信延迟、散热管理、任务调度、容错机制……任何一个环节出问题，整个集群就可能变成“昂贵的摆设”。

蚂蚁是怎么做到的？

公开信息显示，他们自研了一套“异构算力调度系统”，能动态分配不同厂商的国产GPU资源；

针对混合专家模型（MoE）的特点，开发了稀疏激活技术，让3000亿参数的大模型训练成本降低60%；

还通过演进式思维链等方法，在保证推理准确率的同时，大幅减少Token消耗。

这相当于让AI“少说废话，直奔主题”，既省资源又提效率。

这些技术细节听起来枯燥，但结果很实在：

过去模型迭代周期要30天，现在每周就能完成一次全量训练；

反欺诈模型识别准确率提升15%，每天拦截可疑交易超2亿元。

对普通用户来说，这意味着你扫码支付时，背后有一套强大而可靠的系统在默默守护你的资金安全；

你在线问诊时，AI能更快调取权威医疗知识给出参考建议。

更值得玩味的是，蚂蚁并没有把这套能力锁在自家围墙里。

骆骥在乌镇峰会上明确表示：“蚂蚁愿意开放算力调度技术，共同做大国产算力生态。”

目前，他们已与三家国产GPU厂商签订联合研发协议，百度飞桨、华为昇腾等平台也在积极适配。

这种“竞合”姿态，恰恰说明了一个成熟企业的格局：不追求独赢，而是推动整个水位上升。

当然，国产算力要全面“好用”，还有很长的路要走。

比如，部分开源框架对国产芯片的支持仍不完善，软件生态需要时间沉淀；

中小AI公司受限于成本，短期内难以复制蚂蚁的规模效应；

芯片本身的制程工艺、寿命、能效比，也还有提升空间。

但蚂蚁的实践至少证明了一件事：

国产算力已经跨过了“能不能用”的门槛，正在向“好不好用”迈进。

正如清华大学张钹院士所说：

“过去行业总怀疑国产芯片的稳定性，蚂蚁98%的训练成功率打破了这个偏见。”

这背后，是中国科技产业多年积累的结果。

从芯片设计、服务器制造，到操作系统、编译器、深度学习框架，整个链条正在一点点补强。

蚂蚁这样的头部企业率先投入、验证、优化，为后来者蹚出了一条可行路径。

有人可能会问：既然国际算力那么强，为什么非要自己搞？

答案其实很简单：多样性本身就是一种安全。

一个健康的科技生态，不应该过度依赖单一来源。

就像电力系统需要多个发电厂，交通网络需要多条主干道，AI时代的算力供给，也需要多元化的支撑。

蚂蚁的目标也不是“取代谁”，而是“多一个选择”。

骆骥说得清楚：“我们要做的不是替代英伟达，而是构建多元的算力供给体系。”

在全球AI竞争日益激烈的今天，这种务实而开放的态度，反而更具可持续性。

值得一提的是，蚂蚁的这套算力集群，已经全面应用于安全风控领域。

这可不是随便选的应用场景。

金融系统对稳定性、实时性、准确性的要求极高，稍有差池就可能造成巨大损失。

能在这样的场景下稳定运行，本身就是对技术实力的最好背书。

更进一步，这套能力已经开始向外溢出。

比如在医疗健康领域，蚂蚁推出的AGI原生应用AQ，已经服务近8亿医保码用户，连接5000家医院。

背后支撑它的，正是百灵大模型和国产算力集群。

这意味着，技术进步最终落到了老百姓的日常生活中：看病更方便、结算更快捷、服务更智能。

回过头看，蚂蚁这次在乌镇披露的信息，看似平静，实则意义深远。

它没有渲染危机，也没有鼓吹胜利，而是用一组具体的数据、几个落地的案例，展示了中国企业在关键技术领域的扎实进展。

这种“闷声做事”的风格，或许正是当下最需要的。

技术突破从来不是靠口号堆出来的，而是靠一行行代码、一次次调试、一场场压力测试累积而成。

蚂蚁花了数年时间打磨这套系统，现在终于可以说：我们做到了。

未来三年，蚂蚁计划将算力集群扩展到5万卡规模，并向生态伙伴开放服务。

这意味着，更多企业将有机会用上高性能、高稳定、自主可控的算力资源。

而随着工信部推动“重点行业国产算力占比超50%”的目标落地，整个AI基础设施的格局，或将迎来结构性变化。

当然，这条路不会一帆风顺。

技术迭代永无止境，国际竞争仍在加剧，生态建设需要耐心。

但至少现在，我们看到了一个清晰的信号：中国AI的“算力底座”，正在变得越来越厚实。

对于普通人来说，可能感受不到“万卡集群”的存在，但它确实在影响着我们的生活。

每一次安全的支付、每一次高效的问诊、每一次智能的推荐，背后都离不开强大算力的支撑。

而当这些算力来自我们自己的技术体系时，那种踏实感，是无法用金钱衡量的。

所以，别小看乌镇峰会上那句轻描淡写的“已部署万卡规模国产算力集群”。

它不是终点，而是一个新阶段的起点。中国AI，正在悄悄变强。