Mistral AI, восходящая звезда в области генеративного искусственного интеллекта (GenAI) из Парижа, стратегически использует принципы открытого исходного кода и ориентированные на предприятия AI решения для ускорения своей динамичной экспансии. Артур Менш, генеральный директор и соучредитель компании, недавно поделился своими размышлениями на саммите ATxSummit в Сингапуре, подчеркнув, каким образом Mistral AI умело сочетает свою приверженность открытому исходному коду с потребностями корпоративного рынка, предоставляя бизнесу адаптируемые, эффективные инструменты AI и расширяя свое глобальное присутствие.
В ходе беседы с Лью Чуэном Хонгом, генеральным директором Управления развития СМИ и информационных технологий Сингапура, Менш подробно остановился на миссии Mistral AI: предоставить предприятиям и правительствам технологию AI, которую можно адаптировать и контролировать внутри организации, снижая зависимость от внешних структур. Эта концепция, продвигаемая бывшими исследователями Meta и Google, основавшими Mistral AI в апреле 2023 года, основана на убеждении, что AI должен быть доступным и настраиваемым.
Преимущества открытого исходного кода
Выход Mistral AI на рынок открытого исходного кода начался всего через четыре месяца после основания компании с выпуском ее первой модели. По словам Менша, этот стратегический шаг сыграл важную роль в достижении раннего успеха. Способность модели эффективно работать на ноутбуке нашла отклик у пользователей, ознаменовав ее как новаторское достижение. С тех пор Mistral AI остается приверженной открытому исходному коду, постоянно выпуская все более мощные модели.
Менш подчеркнул, что решение использовать открытый исходный код дало значительные бизнес-преимущества, продемонстрировав, что надежные возможности AI могут быть развернуты на собственном оборудовании организации и в частных облачных средах, при этом сохраняя полный контроль над данными. Эта возможность преобразила представление о технологии AI, подчеркнув преимущества локального развертывания и большей автономии.
Баланс между открытым исходным кодом и монетизацией
Однако пересечение идеалов открытого исходного кода и стратегий монетизации представляет собой сложную задачу. Mistral AI решает ее, тщательно балансируя потребности сообщества открытого исходного кода с собственными коммерческими целями. Менш признал неизбежный компромисс, подчеркнув приверженность компании предоставлению ценных моделей для пользователей открытого исходного кода, стимулированию инноваций и обеспечению совместных исследований.
Для монетизации своих инноваций Mistral AI использует различные стратегии. К ним относятся предложение общедоступных облачных сервисов, доступных через интерфейсы прикладного программирования (API), которые позволяют клиентам разрабатывать AI агентов и подключать их к различным источникам данных. Кроме того, Mistral AI предоставляет платформу, которая может быть развернута в изолированных средах, обеспечивая безопасность и изоляцию. Полномасштабные продукты, такие как Le Chat, ассистент AI, разработанный для работы и личного использования, также вносят вклад в потоки доходов компании.
Корпоративное взаимодействие: основной бизнес
Хотя вклад в открытый исходный код и облачные сервисы играют свою роль, Менш подчеркнул, что большая часть доходов Mistral AI поступает от корпоративного взаимодействия. В рамках этого сотрудничества Mistral AI помогает предприятиям в развертывании AI приложений, тесно сотрудничая с компаниями в таких секторах, как производство, логистика, биотехнологии и финансовые услуги. Основное внимание уделяется определению критически важных вариантов использования и интеграции AI решений для быстрой реализации ощутимой бизнес-ценности.
Эффективность как краеугольный камень
В основе подхода Mistral AI лежит стремление к эффективности модели без ущерба для производительности. Менш объяснил, что основная идея компании заключалась в том, что инвестирование большего количества вычислительных ресурсов в сжатие знаний может привести к созданию меньших по размеру и более эффективных моделей. Это имеет решающее значение, поскольку размер модели напрямую влияет на задержку, что является ключевым фактором для многих приложений.
При создании приложений с использованием больших языковых моделей (LLM) скорость имеет первостепенное значение. Более быстрые модели позволяют выполнять более сложные задачи и рассуждать, сохраняя при этом приемлемую задержку. Эта эффективность особенно важна для приложений, требующих ответов в режиме реального времени.
Рост гибридных систем
Менш также отметил растущую тенденцию к гибридным системам, сочетающим граничные вычисления с облачными ресурсами. В этой парадигме более простые задачи обрабатываются локально на границе, а более трудоемкие задачи переносятся в облако. Возрастающая мощность ноутбуков и эффективность небольших моделей, таких как модели с 24 миллиардами параметров, позволяют локальным AI агентам эффективно выполнять такие задачи, как кодирование.
Практические советы по развертыванию корпоративного AI
Предприятиям, стремящимся эффективно использовать AI, Менш рекомендовал начать с AI ассистентов для повышения производительности. После этого организациям следует определить процессы, которые готовы к автоматизации. Это предполагает разработку пользовательских AI систем, которые управляют сложными процессами, включая человеческий ввод по мере необходимости.
Вместо того чтобы полагаться на людей для запуска AI агентов, Менш предложил, чтобы агенты работали на уровне процесса, собирая ввод от людей в контуре процесса. Этот подход позволяет организациям постепенно перераспределять людские ресурсы на задачи, которые все еще требуют человеческого опыта.
Agent API: Упрощение оркестровки
Чтобы облегчить разработку и развертывание AI агентов, Mistral AI недавно запустила агент API, который позволяет пользователям подключать инструменты, веб-поиск и исполнители кода. Компания управляет оркестровкой, упрощая процесс для разработчиков.
Менш объяснил, что все больший объем оркестровки будет управляться на стороне сервера Mistral AI. Это включает в себя управление токенами и обработку аутентификации и разрешений, которые могут быть сложными и трудоемкими для реализации и обслуживания. Цель состоит в том, чтобы предоставить самостоятельную платформу, которая упростит разработку и развертывание AI.
Решение проблем безопасности AI
Безопасность AI, особенно в контексте AI агентов, является критически важной проблемой. Менш подчеркнул важность создания изолированной среды для выполняемого кода и рассмотрения всех внешних входных данных как потенциально небезопасных. Он также подчеркнул необходимость модерации и оценки, чтобы гарантировать, что AI системы функционируют так, как задумано.
Менш отметил, что присущая моделям AI случайность требует тщательного управления. Контролируя и управляя входными данными, Mistral AI может гарантировать, что ее системы работают с достаточной точностью.
Расширение в Азиатско-Тихоокеанском регионе
Недавнее расширение Mistral AI в Сингапур подчеркивает ее растущие амбиции в Азиатско-Тихоокеанском регионе. Правительства и предприятия в регионе проявляют все больший интерес к суверенным AI решениям, которые сводят к минимуму зависимость от технологий, которые могут подпадать под ограничения.
Менш подчеркнул, что Mistral AI поставляет свое программное обеспечение и гарантирует, что ее клиенты и партнеры имеют доступ, гарантируя непрерывность, даже если компания исчезнет. Этот акцент на суверенитете и стратегической автономии особенно важен в Европе и набирает обороты в Азиатско-Тихоокеанском регионе, что способствует быстрому росту Mistral AI в этом регионе. Стратегическая автономия для основных технологий имеет важное значение, что делает ее необходимой в Европе и Азиатско-Тихоокеанском регионе, что объясняет экспоненциальный рост компании.
Ключевые выводы
- Открытый исходный код как двигатель роста: Приверженность Mistral AI открытому исходному коду стала ключевым фактором ее успеха, обеспечив более широкое внедрение и создав среду для совместной работы.
- Корпоративный фокус для монетизации: Придерживаясь открытого исходного кода, Mistral AI делает упор на корпоративное взаимодействие для увеличения доходов, предоставляя специализированные AI решения для различных отраслей.
- Эффективность и производительность: Компания уделяет приоритетное внимание эффективности модели, не жертвуя производительностью, что позволяет создавать более быстрые и отзывчивые AI приложения.
- Гибридные системы: Рост гибридных систем, объединяющих периферийные вычисления с облачными ресурсами, открывает новые возможности для развертывания AI.
- Практические стратегии развертывания: Предприятиям следует начинать с AI ассистентов и определять процессы, готовые к автоматизации, чтобы максимизировать преимущества AI.
- Agent API для упрощенной оркестровки: Agent API Mistral AI упрощает разработку и развертывание AI агентов, оптимизируя оркестровку.
- Решение проблем безопасности: Компания серьезно относится к безопасности AI, подчеркивая важность создания изолированной среды, модерации и оценки.
- Экспансия в Азиатско-Тихоокеанском регионе: Расширение Mistral AI в Сингапур подчеркивает ее растущие амбиции в Азиатско-Тихоокеанском регионе, обусловленные спросом на суверенные AI решения.
- Размер модели имеет значение в любом приложении AI, потому что чем больше модель, тем больше задержка.
- Mistral AI работает с производственными, логистическими, биотехнологическими и финансовыми компаниями, чтобы определить наиболее важные варианты использования и выполнить интеграцию для быстрой доставки ценности.