Mistral привлек $2 млрд при оценке $13,5 млрд: Европа ищет

Mistral, европейская ИИ-лаборатория, извлекает выгоду из геополитической напряженности и опасений по поводу безопасности проприетарных моделей американских компаний. Генеральный директор Артур Менш утверждает, что модели с открытым весом, которые компания в основном публикует под лицензиями с открытым исходным кодом, предотвращают бесконтрольную корпоративную власть и обеспечивают бесперебойный доступ к технологии ИИ. Эта позиция получила поддержку после того, как администрация Трампа в июне ограничила распространение моделей Anthropic и OpenAI, а последующие инциденты выявили риски для безопасности закрытых систем. По словам Менша, альтернатива победе открытого исходного кода — «довольно мрачный мир».

Финансовое положение компании значительно укрепилось. В сентябре прошлого года Mistral привлекла почти $2 млрд при оценке в $13,5 млрд, и, по сообщениям, готовится к новому раунду, который повысит ее оценку до $23 млрд. Сообщается, что выручка выросла в двадцать раз за последний год благодаря сделкам с правительством Франции, Microsoft, HSBC и другими. Андреа Ренда, директор по исследованиям Центра европейских политических исследований, отмечает, что стремление ЕС к технологическому суверенитету и враждебность США создают благоприятную среду для Mistral, несмотря на то, что ее показатели не являются выдающимися.

Стратегия Mistral направлена на решение растущих проблем безопасности цепочки поставок ИИ. Менш сравнивает ИИ с энергией, подчеркивая необходимость диверсификации источников, чтобы ни одна организация не могла отключить доступ. Возвращение Дональда Трампа в Белый дом сделало этот аргумент более убедительным, поскольку правительство США демонстрирует готовность использовать свои возможности ИИ против торговых партнеров. «Все чаще ИИ понимается как важный вектор власти», — сказал Менш WIRED. Николя Гранатино, основатель стартап-акселератора StemAI и личный акционер Mistral, утверждает, что участие в экосистеме открытого исходного кода снижает рычаги влияния США и Китая.

Mistral сместила свою бизнес-модель в сторону небольших специализированных моделей для таких отраслей, как производство, коммунальные услуги и финансовые услуги, отказавшись от гонки за сверхинтеллектом, которую ведут американские лаборатории. Компания развила облачный бизнес и команду инженеров, которые внедряются в организации клиентов, что делает монетизацию моделей с открытым весом более жизнеспособной. Гранатино отмечает, что появление такого продукта облегчает приверженность открытому исходному коду, поскольку доход может поступать от запуска инфраструктуры и помощи клиентам в настройке моделей с использованием их собственных данных.

Дистилляция — процесс обучения менее мощной модели ИИ на выходах более мощной — подрывает преимущество проприетарных моделей американских лабораторий. Нил Лоуренс, профессор машинного обучения в Кембриджском университете, предполагает, что остановить дистилляцию будет сложно. Для компаний, ориентированных на открытый исходный код, таких как Mistral, это менее проблематично, поскольку их модели уже доступны. Доля рынка моделей с открытым весом, по-видимому, резко растет благодаря быстрому внедрению китайских моделей, таких как DeepSeek, хотя пробелы в общедоступных данных усложняют картину.

Менш утверждает, что демонстрация возможности создания систем ИИ вне контроля США меняет структуру рынка. По мере того как все больше компаний обращаются к моделям с открытым весом, хватка американских лабораторий ослабевает. Позиция Mistral в этот момент, будь то благодаря предвидению или удаче, подчеркивает сдвиг в ландшафте ИИ в сторону децентрализованных и доступных технологий.