10倍速反超英伟达！蚂蚁集团开源AI"加速器"：中国用算法撕开封锁

今日新闻 2025年10月17日 13:45 0 admin

2025年10月15日，蚂蚁集团的技术官宣在AI圈炸响惊雷——其开源的扩散语言模型推理框架dInfer，在代码生成基准测试中实现每秒1011个token的生成速度，较英伟达Fast-dLLM框架快10倍，比加州大学伯克利分校研发的vLLM也高出3倍。这个诞生于杭州的技术突破，不仅让一度因速度瓶颈被诟病的扩散语言模型迎来转机，更揭开了中国科技企业绕开芯片限制、深耕算法创新的硬核路径。

打破ChatGPT范式：扩散模型为何成新赛道？

要理解dInfer的价值，首先得搞懂它所服务的"扩散语言模型"究竟特殊在哪。我们日常使用的ChatGPT、DeepSeek R1等大语言模型，都属于"自回归模型"，生成文本时必须像写文章一样从左到右逐字推进，就像单车道公路，再宽的路面也只能依次通行。这种模式虽能保证语言逻辑连贯，却天生受限于串行生成的速度瓶颈。

扩散模型则是另一种全新思路。它原本在图像生成领域大放异彩，比如Stable Diffusion就能快速生成逼真图片，核心秘诀在于"并行计算"——如同把单车道扩建成多车道，能同时处理多个生成节点。当这种技术被应用到语言领域，理论上能突破自回归模型的速度极限，但长期受困于计算成本过高、推理效率低下的难题，始终难以落地。

英伟达作为AI芯片巨头，曾试图用Fast-dLLM框架解决这一问题，但效果有限。在HumanEval代码生成基准测试中，Fast-dLLM的处理速度仅为91 tokens/秒，而即便经过vLLM优化的阿里通义千问Qwen-2.5-3B模型，也只能达到294 tokens/秒。蚂蚁dInfer框架的出现，直接将这一数据拉升至四位数级别，相当于让AI从"步行"升级到"高铁"。

硬核技术拆解：dInfer凭什么反超英伟达？

蚂蚁集团的技术团队在dInfer框架中埋下了三大创新伏笔，正是这些设计让速度实现质的飞跃。

在计算架构上，dInfer首创"分层扩散加速"机制。传统扩散模型需要反复进行"加噪-去噪"迭代，过程中存在大量冗余计算。科研人员通过动态调整不同生成阶段的计算精度，在文本生成初期采用低精度快速迭代，临近完成时再切换到高精度优化细节，既保证质量又节省算力。这种策略就像盖房子，先搭框架再精装修，比全程精雕细琢效率高得多。

内存管理的突破同样关键。扩散语言模型生成过程中会产生海量中间数据，容易造成内存溢出。dInfer设计了"张量动态复用"技术，能实时释放无用数据，内存占用量较Fast-dLLM降低60%以上。这意味着即便是中端GPU，也能流畅运行原本需要高端芯片支撑的扩散模型推理任务。

针对国内芯片环境的适配优化更显巧思。考虑到先进AI芯片获取受限，团队专门针对昇腾910B、海光DCU等国产芯片做了底层优化，通过算子融合、指令重排等技术，让国产芯片的算力利用率提升至85%以上。在相同硬件条件下，dInfer驱动的LLaDA-MoE模型，性能较未优化前提升近4倍。

这些技术创新并非空中楼阁。蚂蚁早在2023年就推出金融大模型，随后构建起覆盖基础模型、推理模型、多模态模型的完整体系，包括"灵"系列基础模型、"环"系列推理模型和"明"系列多模态模型，dInfer正是这套体系的关键技术枢纽。

中国军团集体发力：扩散模型赛道多点开花

蚂蚁的突破并非个例，中国科技企业已在扩散语言模型领域形成"集团军作战"态势。字节跳动早在2025年7月就抢先发布Seed Diffusion Preview模型，其代码推理速度达到2146 tokens/秒，较同类自回归模型快5.4倍，主攻代码生成等专业场景。

如果说字节的优势在模型本身，蚂蚁则聚焦于基础设施。dInfer作为开源框架，不仅服务于自家的LLaDA-MoE模型，还能兼容字节Seed Diffusion等第三方模型，相当于为整个行业提供了"通用加速器"。这种"模型+框架"的双线布局，让中国在扩散语言模型领域的话语权显著提升。

对比国际同行，中国团队的创新更具针对性。美国OpenAI仍专注于优化自回归模型，谷歌虽有扩散模型研究但未公开落地框架，英伟达的Fast-dLLM则受限于硬件绑定策略，生态开放性不足。中国企业通过开源共享、适配国产硬件、聚焦实用场景的组合拳，正在构建差异化竞争优势。

其他科技巨头也在算法创新上持续突破。腾讯推出"免训练"模型优化技术，无需额外数据训练就能提升模型性能；百度飞桨平台升级推理引擎，在多模态任务上效率提升3倍。这些突破共同指向一个方向：当硬件受限成为现实，算法优化正在成为中国AI突围的关键变量。

从实验室到产业端：AI效率革命的真实价值

dInfer框架的开源，正在引发连锁反应。在金融领域，蚂蚁已将其应用于智能投研系统，分析师生成研究报告的速度从2小时缩短至10分钟，且代码自动生成准确率提升至92%；在工业场景，某汽车企业用dInfer驱动的模型优化生产线代码，故障排查效率提升3倍。

对普通用户而言，这种技术进步将直接改善AI使用体验。比如智能客服响应速度会从秒级压缩至毫秒级，AI写作助手能实时生成万字长文，甚至手机端也能流畅运行大参数扩散模型，不再依赖云端算力支撑。更重要的是，算法优化能降低AI应用的硬件门槛，让中小微企业也能负担起智能转型成本。

蚂蚁CTO何正宇在发布会上强调："通用人工智能应该是公共产品，是人类智能未来的共同里程碑。"这一理念体现在技术布局上——除了dInfer，蚂蚁还在开发AWorld框架，支持AI智能体自主学习和完成任务，构建起从基础工具到上层应用的完整生态。

从更宏观的视角看，dInfer的突破是中国AI产业"换道超车"的缩影。当传统路径受限于硬件瓶颈，中国企业通过深耕算法创新、完善软件生态、适配国产硬件，正在开辟新的增长曲线。正如业内专家所言："AI竞争的终极战场不是芯片参数，而是算法效率与生态完整性，这正是中国当下的发力点。"

结语：算法突围背后的中国AI新逻辑

蚂蚁dInfer框架的横空出世，打破了"没有高端芯片就做不好AI"的固有认知。它证明在硬件受限的情况下，通过算法创新同样能实现技术突破，甚至反超国际巨头。这种"软件定义AI"的新逻辑，正在重塑全球AI产业格局。

随着字节、蚂蚁等企业在扩散语言模型领域持续发力，中国不仅在技术上实现从跟跑到领跑的跨越，更在构建自主可控的AI技术体系。从国产框架到国产芯片，从开源生态到产业应用，一条完整的创新链条正在形成。

未来，当扩散语言模型全面替代部分自回归模型，当国产算法框架支撑起更多AI应用，我们或许会意识到：2025年10月这场10倍速的技术突破，不仅是一个框架的成功，更是中国AI产业找到差异化发展路径的重要标志。在这场全球AI竞赛中，中国正用算法智慧，书写属于自己的突围故事。

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