Mistral AI, כוכב עולה בזירת הבינה המלאכותית היוצרת (GenAI) שבסיסה בפריז, ממנפת באופן אסטרטגי עקרונות קוד פתוח ופתרונות AI ממוקדים ארגוניים כדי להניע את התרחבותה המהירה. ארתור מנש, מנכ”ל החברה והמייסד השותף, שיתף לאחרונה תובנות בפסגת ATx בסינגפור, ופירט כיצד Mistral AI מאזנת במיומנות את מחויבותה לקוד פתוח עם הדרישות של שוק הארגונים, ומספקת לעסקים כלי AI ניתנים להתאמה ויעילים ומרחיבה את טביעת הרגל העולמית שלה.
במהלך דיון עם לו צ’ואן הונג, מנכ”ל רשות פיתוח התקשורת של סינגפור, פירט מנש על המשימה של Mistral AI: להעצים ארגונים וממשלות באמצעות טכנולוגיית AI שניתנת להתאמה אישית ולשליטה פנימית, תוך הפחתת התלות בגורמים חיצוניים. חזון זה, בראשות חוקרים לשעבר של Meta ו-Google שהקימו את Mistral AI באפריל 2023, מבוסס על האמונה שיש להנגיש ולהתאים אישית את ה-AI.
היתרון של קוד פתוח
הכניסה של Mistral AI לקוד פתוח החלה ארבעה חודשים בלבד לאחר הקמתה עם שחרור המודל הראשון שלה. לדברי מנש, מהלך אסטרטגי זה סייע רבות להשגת הצלחה מוקדמת. היכולת של המודל לפעול ביעילות על מחשב נייד הדהדה בקרב משתמשים, וסימנה אותו כהישג חלוצי. מאז, Mistral AI נשארה איתנה במחויבותה לקוד פתוח, ומשחררת בעקביות מודלים חזקים יותר ויותר.
מנש הדגיש כי ההחלטה לאמץ קוד פתוח העניקה יתרונות עסקיים משמעותיים, והדגימה כי ניתן לפרוס יכולות AI חזקות בחומרה של הארגון עצמו ובסביבות ענן פרטיות, תוך שמירה על שליטה מלאה בנתונים. יכולת זו שינתה את התפיסות של טכנולוגיית הבינה המלאכותית, תוך הדגשת היתרונות של פריסה מקומית ואוטונומיה גדולה יותר.
איזון בין קוד פתוח להפקת רווחים
עם זאת, הצטלבות של אידיאלי קוד פתוח ואסטרטגיות מונטיזציה מציגה אתגר מורכב. Mistral AI מנווטת את זה על ידי איזון קפדני בין הצרכים של קהילת הקוד הפתוח עם המטרות המסחריות שלה. מנש הכיר בפשרה הטבועה, והדגיש את מסירותה של החברה לספק מודלים בעלי ערך למשתמשי קוד פתוח, להניע חדשנות ולאפשר מחקר שיתופי.
כדי לייצר רווחים מהחידושים שלה, Mistral AI משתמשת באסטרטגיות שונות. אלה כוללים הצעת שירותי ענן ציבוריים הנגישים באמצעות ממשקי תכנות יישומים (API), המאפשרים ללקוחות לפתח סוכני AI ולחבר אותם למקורות נתונים מגוונים. בנוסף, Mistral AI מספקת פלטפורמה שניתן לפרוס בסביבות מנותקות אוויר, מה שמבטיח אבטחה ובידוד. מוצרים בקנה מידה מלא, כגון Le Chat, עוזר AI המותאם לעבודה ולשימוש אישי, תורמים עוד יותר לזרמי ההכנסות של החברה.
מעורבות ארגונית: עסקי הליבה
בעוד שתרומות קוד פתוח ושירותי ענן ממלאים תפקיד, מנש הדגיש כי מרבית ההכנסות של Mistral AI נגזרות ממעורבות ארגונית. בשיתופי פעולה אלה, Mistral AI מסייעת לעסקים בפריסת יישומי AI, ועובדת בשיתוף פעולה הדוק עם חברות במגזרים כמו ייצור, לוגיסטיקה, ביוטק ושירותים פיננסיים. הדגש הוא על זיהוי מקרי שימוש קריטיים ושילוב פתרונות AI כדי לספק ערך עסקי מוחשי במהירות.
יעילות כאבן פינה
בלב הגישה של Mistral AI עומדת מחויבות ליעילות מודלים מבלי להתפשר על ביצועים. מנש הסביר כי התובנה העיקרית של החברה הייתה שהשקעת משאבי מחשוב נוספים בדחיסת ידע עלולה להוביל למודלים קטנים ויעילים יותר. זה חיוני מכיוון שגודל המודל משפיע ישירות על השהיה, שיקול מרכזי ליישומים רבים.
בעת בניית יישומים עם מודלי שפה גדולים (LLM), המהירות היא בעלת חשיבות עליונה. מודלים מהירים יותר מאפשרים משימות מורכבות יותר ויכולות חשיבה תוך שמירה על השהיה מקובלת. יעילות זו חשובה במיוחד ליישומים הדורשים תגובות בזמן אמת.
עלייתן של מערכות היברידיות
מנש ציין גם מגמה גוברת לעבר מערכות היברידיות המשלבות מחשוב קצה עם משאבי ענן. בפרדיגמה זו, משימות פשוטות יותר מטופלות באופן מקומי בקצה, בעוד משימות עתירות חישובית יותר מועברות לענן. הכוח הגובר של מחשבים ניידים ויעילותם של מודלים קטנים יותר, כמו מודלים של 24 מיליארד פרמטרים, מאפשרים לסוכני AI מקומיים לבצע משימות כמו קידוד ביעילות.
עצות מעשיות לפריסת AI ארגונית
עבור ארגונים המבקשים למנף AI ביעילות, מנש המליץ להתחיל עם עוזרי AI כדי לשפר את הפרודוקטיביות. לאחר מכן, ארגונים צריכים לזהות תהליכים הבשלים לאוטומציה. זה כרוך בתכנון מערכות AI מותאמות אישית המנצחות תהליכים מורכבים, תוך שילוב קלט אנושי לפי הצורך.
במקום להסתמך על בני אדם שיפעילו סוכני AI, מנש הציע שסוכנים יפעלו ברמת התהליך, ויאספו קלט מבני אדם בתוך לולאת התהליך. גישה זו מאפשרת לארגונים להקצות מחדש בהדרגה משאבי אנוש למשימות שעדיין דורשות מומחיות אנושית.
Agent API: ייעול התזמורת
כדי להקל על הפיתוח והפריסה של סוכני AI, Mistral AI השיקה לאחרונה Agent API המאפשר למשתמשים לחבר כלים, חיפוש באינטרנט ומבצעי קוד. החברה מנהלת את התזמורת, ומפשטת את התהליך עבור מפתחים.
מנש הסביר שכמות גדלה של תזמורת תנוהל בצד השרת על ידי Mistral AI. זה כולל ניהול אסימונים וטיפול באימות והרשאות, אשר יכולים להיות מורכבים וגוזלים זמן ליישם ולתחזק. המטרה היא לספק פלטפורמה הניתנת לפריסה עצמית המפשטת את פיתוח ופריסת ה-AI.
התמודדות עם חששות בטיחות AI
בטיחות AI, במיוחד בהקשר של סוכני AI, היא דאגה קריטית. מנש הדגיש את החשיבות של ארגז חול לקוד שבוצע והתייחסות לכל הכניסות החיצוניות כבלתי בטוחות. הוא גם הדגיש את הצורך במתן אפשרות למתן והערכה כדי להבטיח שמערכות AI יתפקדו כמתוכנן.
מנש ציין כי האקראיות הטבועה במודלי AI מחייבת ניהול זהיר. על ידי מעקב ושליטה בכניסות, Mistral AI מסוגלת להבטיח שהמערכות שלה פועלות בדיוק מספיק.
התרחבות לאזור אסיה-פסיפיק
ההתרחבות האחרונה של Mistral AI לסינגפור מדגישה את שאיפותיה הגוברות באזור אסיה-פסיפיק. ממשלות וארגונים באזור מתעניינים יותר ויותר בפתרונות AI ריבוניים הממזערים את התלות בטכנולוגיות שעלולות להיות נתונות להגבלות.
מנש הדגיש כי Mistral AI שולחת את התוכנה שלה ומבטיחה שללקוחותיה ולשותפיה תהיה גישה, מה שמבטיח המשכיות גם אם החברה תיעלם. דגש זה על ריבונות ואוטונומיה אסטרטגית חשוב במיוחד באירופה וצובר תאוצה באזור אסיה-פסיפיק, ומניע את הצמיחה המהירה של Mistral AI באזור. אוטונומיה אסטרטגית לטכנולוגיית ליבה היא חיונית, מה שהופך אותה לחיונית באירופה ואסיה-פסיפיק, ומסביר את הצמיחה האקספוננציאלית של החברה.
טייקאוויז עיקריים
קוד פתוח כמניע צמיחה: המחויבות של Mistral AI לקוד פתוח הייתה גורם מפתח בהצלחתה, ומאפשרת אימוץ רחב יותר ומטפחת סביבה שיתופית.
מיקוד ארגוני להפקת רווחים: תוך כדי אימוץ קוד פתוח, Mistral AI מתמקדת במעורבות ארגונית כדי להניע הכנסות, ומספקת פתרונות AI מותאמים אישית לתעשיות שונות.
יעילות וביצועים: החברה נותנת עדיפות ליעילות מודלים מבלי להקריב ביצועים, ומאפשרת יישומי AI מהירים ומגיבים יותר.
מערכות היברידיות: עלייתן של מערכות היברידיות, המשלבות מחשוב קצה עם משאבי ענן, מציעה אפשרויות חדשות לפריסת AI.
אסטרטגיות פריסה מעשיות: ארגונים צריכים להתחיל עם עוזרי AI ולזהות תהליכים הבשלים לאוטומציה כדי למקסם את היתרונות של AI.
Agent API לייעול התזמורת: Agent API של Mistral AI מפשט את הפיתוח והפריסה של סוכני AI, ומייעל את התזמורת.
התמודדות עם חששות בטיחות: החברה לוקחת את בטיחות ה-AI ברצינות, ומדגישה את החשיבות של ארגז חול, מתן היתר והערכה.
התרחבות לאסיה-פסיפיק: התרחבותה של Mistral AI לסינגפור מדגישה את שאיפותיה הגוברות באזור אסיה-פסיפיק, המונעות על ידי הביקוש לפתרונות AI ריבוניים.
גודל מודל חשוב בכל יישום AI, מכיוון שככל שהמודל גדול יותר, כך יהיה לך יותר השהיה.
Mistral AI עובדת עם חברות ייצור, לוגיסטיקה, ביוטק ושירותים פיננסיים כדי לזהות את מקרי השימוש החשובים ביותר ולבצע את עבודת האינטגרציה כדי לספק ערך במהירות רבה.