Mistral AI, изгряваща звезда в сферата на генеративния изкуствен интелект (GenAI) със седалище в Париж, стратегически използва принципите на отворения код и ориентираните към бизнеса решения за изкуствен интелект, за да подхрани бързото си разрастване. Артър Менш, CEO и съосновател на компанията, сподели наскоро прозрения на ATxSummit в Сингапур, очертавайки как Mistral AI умело балансира ангажимента си към отворения код с изискванията на корпоративния пазар, предоставяйки на бизнесите адаптивни, ефикасни AI инструменти и разширявайки глобалното си присъствие.
По време на дискусия с Лю Чуен Хонг, CEO на Сингапурската администрация за развитие на медиите и информационните комуникации, Менш обясни мисията на Mistral AI: да даде възможност на предприятията и правителствата с AI технология, която може да бъде персонализирана и контролирана вътрешно, намалявайки зависимостта от външни субекти. Тази визия, оглавявана от бивши изследователи на Meta и Google, които основаха Mistral AI през април 2023 г., е базирана на убеждението, че AI трябва да бъде достъпен и персонализиран.
Предимството на отворения код
Навлизането на Mistral AI в отворения код започна само четири месеца след създаването ѝ с пускането на първия си модел. Според Менш, този стратегически ход е бил инструмент за постигане на ранен успех. Способността на модела да работи ефективно на лаптоп е резонирала сред потребителите, отбелязвайки го като пионерско постижение. Оттогава Mistral AI остава непоколебима в ангажимента си към отворения код, като последователно пуска все по-мощни модели.
Менш подчерта, че решението да се приеме отворения код е предоставило значителни бизнес предимства, демонстрирайки че стабилни AI възможности могат да бъдат внедрени на собствения хардуер на организацията и в частни облачни среди, като същевременно се запази пълен контрол върху данните. Тази възможност е трансформирала възприятията за AI технологията, подчертавайки ползите от локалното разгръщане и по-голямата автономност.
Балансиране на отворения код с монетизация
Въпреки това, пресечната точка на идеалите на отворения код и стратегиите за монетизация представлява сложно предизвикателство. Mistral AI навигира в това, като внимателно балансира нуждите на общността на отворения код със собствените си търговски цели. Менш призна присъщия компромис, подчертавайки ангажимента на компанията да предоставя ценни модели за потребителите на отворен код, стимулирайки иновациите и давайки възможност за съвместни изследвания.
За да монетизира своите иновации, Mistral AI използва различни стратегии. Те включват предлагане на публични облачни услуги, достъпни чрез приложно-програмни интерфейси (APIs), които позволяват на клиентите да разработват AI агенти и да ги свързват с разнообразни източници на данни. В допълнение, Mistral AI предоставя платформа, която може да бъде внедрена в среди с въздушна междина, осигурявайки сигурност и изолация. Пълномащабни продукти, като Le Chat, AI асистент, пригоден за работа и лична употреба, допълнително допринасят за приходите на компанията.
Корпоративни ангажименти: Основният бизнес
Докато приносът на отворения код и облачните услуги играят роля, Менш подчерта, че по-голямата част от приходите на Mistral AI произтичат от корпоративни ангажименти. В тези сътрудничества Mistral AI помага на бизнесите да внедряват AI приложения, работейки в тясно сътрудничество с компании в сектори като производство, логистика, биотехнологии и финансови услуги. Фокусът е върху идентифицирането на критични случаи на употреба и интегрирането на AI решения за бързо предоставяне на осезаема бизнес стойност.
Ефикасността като крайъгълен камък
В основата на подхода на Mistral AI е ангажиментът към ефикасността на моделите без компромис с производителността. Менш обясни, че основното прозрение на компанията е, че инвестирането на повече изчислителни ресурси в компресиране на знания може да доведе до по-малки, по-ефикасни модели. Това е от решаващо значение, защото размерът на модела пряко влияе върху латентността, ключово съображение за много приложения.
Когато се изграждат приложения с големи езикови модели (LLMs), скоростта е от първостепенно значение. По-бързите модели позволяват по-сложни задачи и възможности за разсъждение, като същевременно се поддържа приемлива латентност. Тази ефикасност е особено важна за приложения, изискващи отговори в реално време.
Възходът на хибридните системи
Менш също така отбеляза нарастваща тенденция към хибридни системи, които комбинират периферни изчисления с облачни ресурси. В тази парадигма по-простите задачи се обработват локално в периферията, докато по-изчислително интензивните задачи се прехвърлят в облака. Нарастващата мощност на лаптопите и ефективността на по-малките модели, като например 24-те милиарда параметрични модели, позволяват на локалните AI агенти да изпълняват задачи като кодиране ефективно.
Практически съвети за корпоративно внедряване на AI
За предприятия, които се стремят да използват AI ефективно, Менш препоръча да започнат с AI асистенти за подобряване на производителността. След това организациите трябва да идентифицират процеси, които са готови за автоматизация. Това включва проектиране на персонализирани AI системи, които оркестрират сложни процеси, включително човешки принос, ако е необходимо.
Вместо да разчитат на хора да задействат AI агенти, Менш предложи агентите да работят на ниво процес, събирайки вход от хора в рамките на процеса. Този подход позволява на организациите постепенно да преразпределят човешки ресурси към задачи, които все още изискват човешка експертиза.
Agent API: Оптимизиране на оркестрацията
За да улесни разработването и внедряването на AI агенти, Mistral AI наскоро пусна agent API, който позволява на потребителите да свързват инструменти, уеб търсене и кодови изпълнители. Компанията управлява оркестрацията, опростявайки процеса за разработчиците.
Менш обясни, че все по-голямо количество оркестрация ще бъде управлявано от страна на сървъра от Mistral AI. Това включва управление на токени и обработка на удостоверяване и разрешения, което може да бъде сложно и отнемащо време за внедряване и поддръжка. Целта е да се осигури платформа за самостоятелно внедряване, която опростява разработването и внедряването на AI.
Адресиране на опасенията за безопасността на AI
Безопасността на AI, особено в контекста на AI агентите, е критичен въпрос. Менш подчерта важността на изолирането на изпълнения код и третирането на всички външни входове като потенциално опасни. Той също така подчерта необходимостта от модериране и оценка, за да се гарантира, че AI системите функционират според предназначението.
Менш отбеляза, че присъщата случайност в AI моделите налага внимателно управление. Чрез наблюдение и контролиране на входовете, Mistral AI е в състояние да гарантира, че нейните системи работят с достатъчна точност.
Разширяване в Азиатско-тихоокеанския регион
Неотдавнашното разширяване на Mistral AI в Сингапур подчертава нарастващите ѝ амбиции в Азиатско-тихоокеанския регион. Правителствата и предприятията в региона все повече се интересуват от суверенни AI решения, които минимизират зависимостта от технологии, които могат да бъдат обект на ограничения.
Менш подчерта, че Mistral AI доставя своя софтуер и гарантира, че нейните клиенти и партньори имат достъп, гарантирайки непрекъснатост, дори ако компанията изчезне. Този акцент върху суверенитета и стратегическата автономия е особено важен в Европа и набира скорост в Азиатско-тихоокеанския регион, движейки бързия растеж на Mistral AI в района. Стратегическата автономия за основната технология е от съществено значение, което я прави съществена в Европа и Азиатско-тихоокеанския регион, обяснявайки експоненциалния растеж на компанията.
Ключови изводи
- Отвореният код като двигател на растежа: Ангажиментът на Mistral AI към отворения код е ключов фактор за нейния успех, позволявайки по-широко приемане и насърчавайки среда на сътрудничество.
- Корпоративен фокус за монетизация: Въпреки че възприема отворения код, Mistral AI се фокусира върху корпоративни ангажименти, за да генерира приходи, предоставяйки персонализирани AI решения за различни индустрии.
- Ефикасност и производителност: Компанията приоритизира ефикасността на моделите, без да жертва производителността, позволявайки по-бързи и по-отзивчиви AI приложения.
- Хибридни системи: Възходът на хибридните системи, комбиниращи периферни изчисления с облачни ресурси, предлага нови възможности за внедряване на AI.
- Практически стратегии за внедряване: Предприятията трябва да започнат с AI асистенти и да идентифицират процеси, готови за автоматизация, за да увеличат максимално ползите от AI.
- Agent API за опростена оркестрация: Agent API на Mistral AI опростява разработването и внедряването на AI агенти, оптимизирайки оркестрацията.
- Адресиране на опасенията за безопасността: Компанията приема безопасността на AI сериозно, подчертавайки важността на изолирането, модерирането и оценката.
- Разширяване в Азиатско-тихоокеанския регион: Разширяването на Mistral AI в Сингапур подчертава нарастващите ѝ амбиции в Азиатско-тихоокеанския регион, водени от търсенето на суверенни AI решения.
- Размерът на модела е от значение във всяко AI приложение, защото колко по-голям е моделът, толкова повече латентност ще имате.
- Mistral AI работи с компании в производството, логистиката, биотехнологиите и финансовите услуги, за да идентифицира най-важните случаи на употреба и да извърши интеграционната работа, за да достави стойност много бързо.