美團測試基於國產 GPU 的萬億參數 AI 模型

美團正悄然測試一款萬億參數的 AI 模型，此舉標誌著中國在算力競賽這一關鍵領域正日益走向獨立。

據報導，這家餐飲外賣及服務巨頭的新模型是在一個由數萬顆國產 GPU 組成的計算集群上訓練而成的。對於正面臨外國半導體准入受限的中國科技行業而言，這具有里程碑意義。據中國媒體報導，美團已開始發出測試邀請，使其成為國內首個公開承認的全流程基於國產硬件訓練的萬億參數模型。

與此同時，據美國商務部長 Howard Lutnick 近期的言論，北京方面據傳正勸阻中國科技企業購買即便已獲批准的美國英偉達公司（Nvidia）低端 GPU。一位知情分析師表示：「如果美團此舉取得成功，將為中國其他科技巨頭在充滿挑戰的地緣政治環境下實現前沿 AI 能力提供藍圖。」

儘管美團尚未披露所使用的具體國產 GPU 型號，但「萬億參數」模型的規模使其躋身全球 AI 開發的第一梯隊。作為對比，騰訊近期發佈的混元（Hy3）預覽版模型擁有 2950 億參數。雖然參數量並非衡量模型能力的唯一標準，但萬億參數模型意味著在訓練資源上的巨大投入，其成本可能高達數千萬美元，且需要大規模、高度協同的硬件基礎設施。

對於投資者而言，美團的這一項目是其長期戰略的關鍵指標，旨在降低 AI 開發受地緣政治供應鏈衝擊的風險。通過構建國產算力棧，該公司可以規避因美國出口管制而導致的英偉達領先 GPU 獲取難的問題。這種垂直整合雖然耗資巨大，但在算力至上的市場中，可能會確保關鍵的長期優勢。

自給自足的經濟學

決定在國產 GPU 集群上訓練前沿模型，既是國家戰略，也是經濟考量。正如近期 Nebius 白皮書所述，訓練總成本由基礎設施效率決定，而非僅僅取決於 GPU 的小時單價。一個擁有 3,000 顆 GPU 的大型集群每小時成本可能超過 6,000 美元，任何停機或低效都會直接推高最終賬單。通過開發高度集成的國產軟硬件棧，像美團這樣的中國企業旨在降低總持有成本並縮短訓練時間，從而創造持久的競爭優勢。

這一努力與全球市場形成鮮明對比，英偉達目前佔據了數據中心 GPU 市場約 92% 的份額。這家美國芯片製造商的 H200 和 Blackwell 系列 GPU 是行業標竿，但華盛頓已禁止將其銷往中國。由此產生的市場真空激發了華為等本土競爭對手的崛起，並加速了自主可控的進程，即便國產芯片目前尚未完全達到英偉達頂級產品的水平。美團的舉措表明，對於大型企業而言，性能差距可能已縮小到足以支撐其在本土基礎上進行開發的程度。

AI 競賽的新戰線

美團的這一動作使其直接進入了與其他中國 AI 巨頭競爭的賽場。騰訊的混元（Hy3）模型近期在編程和智能體任務中表現出顯著的性能提升，其在 SWE-bench Verified 基準測試中的得分從 53% 躍升至 74.4%。阿里巴巴等公司也在其大規模模型上投入重金。萬億參數模型的開發可能會顯著增強美團的核心服務，從更精準的個性化推薦、物流優化到全新的 AI 驅動產品，進一步鞏固其市場地位。

對國產 GPU 集群的關注是關鍵的差異化因素。它預示著中國的 AI 雄心可能正逐步脫離對美國技術的依賴。對於美團 (03690.HK) 而言，這代表著巨額的資本支出，但也是一道戰略護城河。如果該公司能證明在非英偉達架構上也能構建具備競爭力的大規模 AI，這可能會增強投資者對中國科技行業在持續貿易限制下長期生命力的信心。

本文僅供參考，不構成投資建議。