Mistral AI, bintang yang sedang naik daun di arena kecerdasan buatan generatif (GenAI) yang berbasis di Paris, secara strategis memanfaatkan prinsip-prinsip open source dan solusi AI yang berfokus pada perusahaan untuk memacu ekspansi pesatnya. Arthur Mensch, CEO dan salah satu pendiri perusahaan, baru-baru ini berbagi wawasan di KTT ATx di Singapura, menguraikan bagaimana Mistral AI dengan cekatan menyeimbangkan komitmennya terhadap open source dengan tuntutan pasar perusahaan, menyediakan alat AI yang mudah beradaptasi dan efisien bagi bisnis serta memperluas jejak globalnya.
Selama diskusi dengan Lew Chuen Hong, CEO Otoritas Pengembangan Media Infokom Singapura, Mensch menjelaskan misi Mistral AI: untuk memberdayakan perusahaan dan pemerintah dengan teknologi AI yang dapat disesuaikan dan dikendalikan secara internal, mengurangi ketergantungan pada entitas eksternal. Visi ini, yang dipelopori oleh mantan peneliti Meta dan Google yang mendirikan Mistral AI pada April 2023, didasarkan pada keyakinan bahwa AI harus dapat diakses dan disesuaikan.
Keunggulan Open Source
Terjunnya Mistral AI ke open source dimulai hanya empat bulan setelah pembentukannya dengan merilis model pertamanya. Menurut Mensch, langkah strategis ini berperan penting dalam mencapai kesuksesan awal. Kemampuan model untuk beroperasi secara efektif di laptop sangat beresonansi dengan pengguna, menandainya sebagai pencapaian perintis. Sejak saat itu, Mistral AI tetap teguh dalam komitmennya terhadap open source, secara konsisten merilis model yang semakin kuat.
Mensch menekankan bahwa keputusan untuk merangkul open source telah memberikan keuntungan bisnis yang signifikan, menunjukkan bahwa kemampuan AI yang tangguh dapat diterapkan pada perangkat keras organisasi sendiri dan di dalam lingkungan cloud pribadi, sambil mempertahankan kendali penuh atas data. Kemampuan ini telah mengubah persepsi tentang teknologi AI, menggarisbawahi manfaat penerapan lokal dan otonomi yang lebih besar.
Menyeimbangkan Open Source dengan Monetisasi
Namun, persimpangan antara cita-cita open source dan strategi monetisasi menghadirkan tantangan yang kompleks. Mistral AI menavigasi hal ini dengan hati-hati menyeimbangkan kebutuhan komunitas open source dengan tujuan komersialnya sendiri. Mensch mengakui trade-off yang melekat, menekankan dedikasi perusahaan untuk menyediakan model yang berharga bagi pengguna open source, mendorong inovasi, dan memungkinkan penelitian kolaboratif.
Untuk memonetisasi inovasinya, Mistral AI menggunakan berbagai strategi. Ini termasuk menawarkan layanan cloud publik yang dapat diakses melalui antarmuka pemrograman aplikasi (API), yang memungkinkan pelanggan untuk mengembangkan agen AI dan menghubungkannya ke berbagai sumber data. Selain itu, Mistral AI menyediakan platform yang dapat diterapkan di lingkungan air-gapped, memastikan keamanan dan isolasi. Produk skala penuh, seperti Le Chat, asisten AI yang dirancang untuk pekerjaan dan penggunaan pribadi, selanjutnya berkontribusi pada aliran pendapatan perusahaan.
Keterlibatan Perusahaan: Bisnis Inti
Meskipun kontribusi open source dan layanan cloud memainkan peran, Mensch menyoroti bahwa sebagian besar pendapatan Mistral AI berasal dari keterlibatan perusahaan. Dalam kolaborasi ini, Mistral AI membantu bisnis dalam menerapkan aplikasi AI, bekerja sama erat dengan perusahaan di berbagai sektor seperti manufaktur, logistik, biotek, dan layanan keuangan. Fokusnya adalah pada identifikasi kasus penggunaan yang kritis dan mengintegrasikan solusi AI untuk memberikan nilai bisnis yang nyata dengan cepat.
Efisiensi sebagai Landasan
Inti dari pendekatan Mistral AI adalah komitmen terhadap efisiensi model tanpa mengorbankan kinerja. Mensch menjelaskan bahwa wawasan inti perusahaan adalah bahwa menginvestasikan lebih banyak sumber daya komputasi ke dalam kompresi pengetahuan dapat menghasilkan model yang lebih kecil dan lebih efisien. Ini sangat penting karena ukuran model secara langsung memengaruhi latensi, pertimbangan utama untuk banyak aplikasi.
Saat membangun aplikasi dengan model bahasa besar (LLM), kecepatan adalah yang terpenting. Model yang lebih cepat memungkinkan tugas dan kemampuan penalaran yang lebih kompleks sambil mempertahankan latensi yang dapat diterima. Efisiensi ini sangat penting untuk aplikasi yang membutuhkan respons waktu nyata.
Kebangkitan Sistem Hibrida
Mensch juga mencatat tren yang berkembang menuju sistem hibrida yang menggabungkan edge computing dengan sumber daya cloud. Dalam paradigma ini, tugas-tugas yang lebih sederhana ditangani secara lokal di edge, sementara tugas-tugas yang lebih intensif secara komputasi dipindahkan ke cloud. Meningkatnya kekuatan laptop dan efektivitas model yang lebih kecil, seperti model 24 miliar parameter, memungkinkan agen AI lokal untuk melakukan tugas-tugas seperti pengkodean secara efisien.
Saran Praktis untuk Penerapan AI Perusahaan
Untuk perusahaan yang ingin memanfaatkan AI secara efektif, Mensch merekomendasikan untuk memulai dengan asisten AI untuk meningkatkan produktivitas. Setelah ini, organisasi harus mengidentifikasi proses yang matang untuk otomatisasi. Ini memerlukan perancangan sistem AI khusus yang mengatur proses yang kompleks, memasukkan input manusia sesuai kebutuhan.
Daripada mengandalkan manusia untuk memicu agen AI, Mensch menyarankan agar agen beroperasi di tingkat proses, mengumpulkan input dari manusia di dalam loop proses. Pendekatan ini memungkinkan organisasi untuk secara progresif mengalokasikan kembali sumber daya manusia ke tugas-tugas yang masih membutuhkan keahlian manusia.
Agent API: Merampingkan Orkestrasi
Untuk memfasilitasi pengembangan dan penerapan agen AI, Mistral AI baru-baru ini meluncurkan agent API yang memungkinkan pengguna untuk menghubungkan alat, pencarian web, dan pelaksana kode. Perusahaan mengelola orkestrasi, menyederhanakan proses untuk pengembang.
Mensch menjelaskan bahwa peningkatan jumlah orkestrasi akan dikelola di sisi server oleh Mistral AI. Ini termasuk mengelola token dan menangani autentikasi dan izin, yang bisa rumit dan memakan waktu untuk diimplementasikan dan dipelihara. Tujuannya adalah untuk menyediakan platform yang dapat diterapkan sendiri yang menyederhanakan pengembangan dan penerapan AI.
Mengatasi Kekhawatiran Keamanan AI
Keamanan AI, khususnya dalam konteks agen AI, adalah perhatian yang kritis. Mensch menekankan pentingnya sandboxing kode yang dieksekusi dan memperlakukan semua input eksternal sebagai berpotensi tidak aman. Dia juga menyoroti perlunya moderasi dan evaluasi untuk memastikan bahwa sistem AI berfungsi sebagaimana mestinya.
Mensch mencatat bahwa keacakan yang melekat dalam model AI memerlukan manajemen yang cermat. Dengan memantau dan mengendalikan input, Mistral AI mampu memastikan bahwa sistemnya beroperasi dengan akurasi yang memadai.
Ekspansi ke Wilayah Asia-Pasifik
Ekspansi Mistral AI baru-baru ini ke Singapura menggarisbawahi ambisinya yang berkembang di wilayah Asia-Pasifik. Pemerintah dan perusahaan di wilayah tersebut semakin tertarik pada solusi AI berdaulat yang meminimalkan ketergantungan pada teknologi yang dapat dikenakan pembatasan.
Mensch menekankan bahwa Mistral AI mengirimkan perangkat lunaknya dan memastikan bahwa pelanggannya dan mitranya memiliki akses, menjamin kontinuitas bahkan jika perusahaan itu menghilang. Penekanan pada kedaulatan dan otonomi strategis ini sangat penting di Eropa dan semakin mendapatkan daya tarik di wilayah Asia-Pasifik, mendorong pertumbuhan pesat Mistral AI di wilayah tersebut. Otonomi strategis untuk teknologi inti sangat penting, menjadikannya penting di Eropa dan Asia-Pasifik, menjelaskan pertumbuhan eksponensial perusahaan.
Kesimpulan Utama
- Open Source sebagai Pendorong Pertumbuhan: Komitmen Mistral AI terhadap open source telah menjadi faktor kunci dalam kesuksesannya, memungkinkan adopsi yang lebih luas dan membina lingkungan kolaboratif.
- Fokus Perusahaan untuk Monetisasi: Sambil merangkul open source, Mistral AI berfokus pada keterlibatan perusahaan untuk mendorong pendapatan, menyediakan solusi AI yang disesuaikan untuk berbagai industri.
- Efisiensi dan Kinerja: Perusahaan memprioritaskan efisiensi model tanpa mengorbankan kinerja, memungkinkan aplikasi AI yang lebih cepat dan lebih responsif.
- Sistem Hibrida: Munculnya sistem hibrida, yang menggabungkan edge computing dengan sumber daya cloud, menawarkan kemungkinan baru untuk penerapan AI.
- Strategi Penerapan Praktis: Perusahaan harus memulai dengan asisten AI dan mengidentifikasi proses yang matang untuk otomatisasi untuk memaksimalkan manfaat AI.
- Agent API untuk Orkestrasi yang Disederhanakan: Agent API Mistral AI menyederhanakan pengembangan dan penerapan agen AI, merampingkan orkestrasi.
- Mengatasi Kekhawatiran Keamanan: Perusahaan menanggapi keamanan AI dengan serius, menekankan pentingnya sandboxing, moderasi, dan evaluasi.
- Ekspansi Asia-Pasifik: Ekspansi Mistral AI ke Singapura menyoroti ambisinya yang berkembang di wilayah Asia-Pasifik, didorong oleh permintaan akan solusi AI berdaulat.
- Ukuran model penting dalam aplikasi AI apa pun, karena semakin besar modelnya, semakin besar latensi yang akan Anda miliki.
- Mistral AI bekerja dengan perusahaan manufaktur, logistik biotek, dan layanan keuangan untuk mengidentifikasi kasus penggunaan yang paling penting dan melakukan pekerjaan integrasi untuk memberikan nilai dengan sangat cepat.