Mistral AI приближается к оценке в 2 млрд долларов менее чем за 12 месяцев после создания.
Mistral AI приближается к оценке в 2 миллиарда долларов менее чем за 12 месяцев после создания.
Европейский вклад мог быть немного поздним в присоединении к инвестициям в генеративное искусственное интеллекта, но это не означает, что они не конкурируют с некоторыми из прежних лидеров Северной Америки. По словам знакомых с ситуацией людей, французская genAI Mistral, сенсация в сфере начального финансирования в сфере семян, только собирается завершить привлечение около €450 млн инвесторов.
В отличие от недавно привлекшей схожую сумму немецкой компании Aleph Alpha, большинство инвесторов приходят из-за пределов континента. Раунд возглавляет венчурная фирма Silicon Valley Andreessen Horowitz, кроме того, он включает поддержку от Nvidia и Salesforce.
Источники, близкие к сделке, сообщили Bloomberg, что Andreessen Horowitz вложит €200 млн в финансирование, в то время как Nvidia и Salesforce будут вложены €120 млн в конвертируемый долг, однако это может измениться. Если сделка будет совершена, это оценит стартап с основным хабом в Париже почти в $2 млрд – менее чем через год после его создания.
Mistral AI была одной из немногих европейских компаний по AI, участвовавших в AI Safety Summit в Великобритании, проведенном в Блечли-Парке в прошлом месяце. Генеративный стартап для искусственного интеллекта опубликовал в сентябре свою первую большую модель языка (LLM), Mistral 7B, под открытую лицензию Apache 2.0.
Направление в сферу разработчиков при помощи более маленьких LLM
Главное, что отличает Mistral, заключается в том, что он специально создает модели меньшего размера, ориентированные на сферу разработчиков. На конференции SLUSH в Хельсинки на прошлой неделе сооснователь и генеральный директор Артур Менш заявил, что это именно то, что отличает философию компании от ее конкурентов.
- Применение цифровой судебно-экспертной экспертизы в разводных делах
- Meta отключает чаты Messenger в Instagram
- Нарушение безопасности 23andMe выставило наружу данные миллионов по...
“Вы можете начать с очень большой модели с сотнями миллиардов параметров – возможно, она решит вашу задачу. Но на самом деле вы можете иметь что-то в сто раз меньше”, – сказал Менш. “И когда вы создаете производственное приложение, которое нацелено на множество пользователей, вы хотите принимать решения, которые снижают задержку, снижают затраты и используют актуальные данные, которыми у вас могут быть. И это то, что, по моему мнению, не является темой для наших конкурентов – они действительно нацелены на многоразовое использование очень больших моделей”. Менш, который ранее работал в Google DeepMind, добавил, что такой подход также позволит сильно отличаться через владение собственными данными, важным фактором для выживания в зрелом рынке приложений.
Mistral AI и заявленные инвесторы отказались комментировать возможные процедуры.
