蚂蚁集团探索比 Nvidia 解决方案快 10 倍的 AI 推理框架

今日新闻 2025年10月18日 15:04 0 admin

中国金融科技巨头蚂蚁集团近日开源了一个名为dInfer的人工智能推理框架，此举不仅在技术基准上投下了一颗震撼弹，更在深层次上揭示了中国AI产业在全球技术竞赛，特别是面对先进计算硬件（芯片）限制时的核心应对策略。dInfer框架声称，在处理一类新兴的“扩散语言模型”时，其效率可高达英伟达（Nvidia）同类框架Fast-dLLM的十倍，以及加州大学伯克利分校广受欢迎的vLLM框架的三倍。

这一消息的真正意义远超一场“速度竞赛”。它标志着中国科技界正在系统性地转向“算法与软件优化”的赛道，试图通过重构AI模型的基础范式和运行效率，来弥补或绕过高端芯片供应受限所带来的物理瓶颈。这不仅是一次技术发布，更是一次清晰的战略宣示：如果无法在“算力”的物理层面上取得绝对优势，那么就在“算法”的逻辑层面上开辟新战场。

推理效率的“十倍”杠杆：瞄准扩散模型

要理解dInfer的重要性，必须首先区分AI的两个阶段：训练（Training）与推理（Inference）。“训练”是构建模型的过程，需要消耗海量的计算资源在庞大的数据集上进行一次性（或阶段性）的密集计算，这是英伟达高端GPU（如图形处理器）的主战场。“推理”则是部署和运行已训练好的模型以产生结果（例如，回答用户问题或生成代码），这一环节的成本和效率直接决定了AI应用的商业可行性。

dInfer框架瞄准的正是“推理”环节。更关键的是，它押注于一个尚未成为主流的赛道：扩散语言模型（diffusion language models）。

当前，主宰AI聊天机器人热潮的是“自回归”（Autoregressive）模型，如OpenAI的GPT系列和DeepSeek的R1。这类模型的核心机制是“顺序生成”：它们像人类写作一样，逐字（或逐个标记）地从左到右生成文本，每一个新生成的词都依赖于前面所有的词。这种机制擅长理解和生成连贯的人类语言，但其“顺序性”本身也构成了一个固有的效率瓶颈，难以实现大规模并行处理。

扩散模型则完全不同。它们在图像和视频生成领域（如Midjourney和DALL-E）早已大放异彩，其工作方式是“并行生成”——它们可以一次性生成所有内容的草稿（例如，一幅充满噪声的图像或一段混乱的文本），然后通过多步骤的“去噪”过程迭代地将其精炼为最终的清晰输出。

将扩散模型应用于语言领域，一直是学术界探索的前沿，因为它理论上可以打破自回归模型的顺序瓶颈，实现更快的并行生成。然而，实现高效的语言扩散模型在工程上面临巨大挑战。蚂蚁集团的dInfer框架，及其配合的自有模型LLaDA-MoE，正是在这个关键节点上取得了突破。蚂蚁声称，dInfer通过特定的软件优化，极大地提升了扩散模型在推理时的效率。其内部测试数据显示，在HumanEval（一个代码生成基准测试）上，dInfer每秒能生成1011个标记，而英伟达的Fast-dLLM仅为91个。

这种“十倍”的性能差异，如果得到广泛验证，意味着中国企业正试图通过选择一个不同的、计算效率可能更高的模型架构，并为其量身打造极致优化的软件“引擎”（即dInfer），从而在应用部署层面实现“弯道超车”。

范式转移还是非对称竞争？

蚂蚁集团的举措，引发了一个更深层次的讨论：这是否预示着AI领域即将发生范式转移？目前，自回归模型凭借其强大的语言能力和先发优势，已经建立了一个庞大的生态系统，英伟达的CUDA平台和vLLM等开源工具链都深度绑定了这一范式。

然而，扩散模型在语言应用上的潜力不容忽视。它们在需要“全局规划”或“非线性”思维的任务上（例如，生成诗歌、代码或复杂结构化数据）可能具有天然优势。如果dInfer这样的框架能够显著降低其部署成本和延迟，扩散语言模型就有可能从学术界的“备选项”走向商业应用的“主战场”。

更重要的是，蚂蚁集团将dInfer开源的举动极具战略意义。开源是建立技术生态、吸引开发者、对抗现有技术垄断的最有效手段。通过向社区开放dInfer，蚂蚁不仅展示了自身的技术实力，更是在邀请全球的开发者共同探索“非自回归”路径，试图在英伟达主导的“CUDA-自回归”生态之外，建立一个平行的、由中国企业发起的新标准。

这是一种典型的“非对称竞争”策略。与其在对手最强大的领域（高端芯片制造）进行正面碰撞，不如在对手尚未完全顾及的、依赖软件和算法创新的新领域（如扩散模型及其推理框架）建立壁垒。

硬件制裁下的“软件定义”AI之路

dInfer框架的出现，必须被置于中美科技竞争和美国对华芯片出口管制的宏观背景下进行分析。由于无法稳定获取最先进的AI训练芯片，中国科技公司（包括阿里巴巴、腾讯、百度和蚂蚁）普遍面临着“算力焦虑”。

面对这一“硬约束”，中国企业被迫转向“软实力”的挖掘。dInfer所代表的，正是一条“软件定义AI”的突围路径。该路径的核心逻辑是：通过算法创新（选择扩散模型）、模型结构优化（如LLaDA-MoE所采用的混合专家MoE架构）以及底层推理框架的极致优化（dInfer），在有限的或次一级的硬件上，实现与顶尖硬件相媲美（甚至超越）的计算效率。

这股浪潮已经在中国科技界全面展开。从华为的“软硬协同”Ascend（昇腾）平台，到阿里巴巴对Qwen模型的持续优化，再到蚂蚁此次的dInfer，其共同指向都是最大化地压榨每一分现有算力的价值。

蚂蚁集团声称dInfer比vLLM快三倍的测试结果尤为引人注目。vLLM是目前自回归模型推理优化领域的标杆，广泛应用于学术界和工业界。dInfer（针对扩散模型）与vLLM（针对自回归模型）的对比，虽然不完全是“同台竞技”，但蚂蚁显然意在传递一个信息：在新的扩散范式下，其软件栈的效率已超越了旧范式下的最优解。

综上所述，蚂蚁集团的dInfer不仅是一个技术工具，更是一个地缘政治压力下的战略产物。它清晰地表明，中国AI产业正试图通过算法和软件工程上的深度创新，来构建一种不完全依赖于最顶尖芯片的“韧性”。这场竞赛的未来，可能不仅取决于谁能制造出最快的芯片，还取决于谁能编写出最智能、最高效的算法来驱动它们。dInfer的开源，正是中国在这场高维竞赛中投下的一枚重要棋子。