Когда речь заходит о доминировании ИИ из США и Китая, есть одна «галльская деревня», которая оказывает сопротивление. Французский стартап Mistral AI появился в апреле 2023 года, вскоре после запуска ChatGPT. Он был основан двумя бывшими исследователями из Meta AI, Гийомом Ламплем и Тимоте Лакруа, а также Артуром Меншем, ранее работавшим в DeepMind, подразделении Google, занимающемся искусственным интеллектом.

Все трое познакомились во время учебы в Политехнической школе в Париже. Они начали проект с 12 инженерами, и сейчас Mistral AI — это компания со 170 сотрудниками, офисы которой расположены в Париже, Лондоне, США и Сингапуре. Компания привлекла около 1 миллиарда евро инвестиций, что оценивает её в 6 миллиардов. Поддержку оказали французский технологический магнат Ксавье Ниэль, Nvidia и Microsoft. Благодаря этому Mistral AI является одной из главных надежд европейского ИИ.

Артур Менш (Париж, 1992) — генеральный директор Mistral и лицо стартапа. Он встретился с журналистами в Барселоне и рассказал о роли Mistral в стремлении Европы к технологической независимости. Он также поделился перспективами бизнеса, отметил клиентов в финансовой сфере, обороне и госсекторе, а также прокомментировал конкуренцию с DeepSeek и американскими компаниями.

Вопрос: Почему технологический суверенитет важен для Европы в нынешней геополитической обстановке?

Ответ: В последние месяцы многие европейские и не только компании осознали необходимость стратегии, не зависящей от американских технологий в сфере ИИ.

Вопрос: Это экономический вопрос?

Ответ: Если компании сильно зависят от американских поставщиков в критически важной для бизнеса области, такой как ИИ, большая часть ВВП уходит в США. Но есть и аспект культурного суверенитета. Важно, чтобы модели понимали испанскую и французскую литературу, европейское восприятие истории и демократии, которое отличается от американского.

Вопрос: Учитывая нестабильность США как партнера, нуждается ли Европа в технологическом суверенитете в оборонной сфере?

Ответ: Существует и стратегический суверенитет. ИИ станет частью всех систем вооружения в ближайшие 10 лет. К сожалению, это важный аспект современного мира. Европейским государствам и оборонной промышленности важно иметь возможность создавать системы с ИИ, не зависящим от сторонних поставщиков.

Вопрос: Насколько значительным будет оборонный бизнес для Mistral?

Ответ: Он уже важен для нас.

Вопрос: Как Mistral планирует использовать европейские потребности в суверенных технологиях?

Ответ: Это открывает для нас возможности. Мы не только европейская компания, но и разрабатываем технологии для случаев с высокими требованиями к управлению данными.

Вопрос: Что вы имеете в виду?

Ответ: Наши технологии можно развертывать локально. Если у клиента достаточно графических процессоров, он может запускать наш ИИ в своем частном облаке. У нас есть технология для обработки критических нагрузок, требующих высокого суверенитета данных. Фактически, мы одна из немногих компаний, способных на это.

Вопрос: У вас также есть модели, такие как Mistral Small 3, которые работают на ноутбуке…

Ответ: Это развертывание на устройстве, то есть внедрение небольших моделей в более дешевое оборудование. Это может быть ноутбук или даже смартфон. Сегодня лучшая модель, которую можно запустить на ноутбуке, — это модель от Mistral.

Вопрос: Каковы преимущества запуска LLM [большой языковой модели] локально?

Ответ: Во-первых, это частная система по умолчанию. Она также может работать в автономном режиме. И это важно для эффективности. Если мы можем обрабатывать 80% запросов пользователя на его компьютере и выполнять их локально, мы экономим энергию, а не тратим её в центрах обработки данных.

«Разрабатываемые нами технологии предназначены для случаев использования с высокими требованиями к управлению данными»

Вопрос: Вы настаиваете на том, что Европе нужно меньше регулирования…

Ответ: Нам нужно сосредоточиться на регулировании приложений, а не технологий. Мы считаем, что пришли к этому слишком рано [с европейским регламентом по ИИ]. Но это можно исправить. Я бы не сказал, что регулирование — самая большая проблема, стоящая перед Европой в области искусственного интеллекта. Хотя оно, конечно, не помогает.

Вопрос: Что бы вы хотели изменить в регулировании?

Ответ: Мы всегда выступали за необходимость сохранения коммерческой тайны. Это очень важно для таких компаний, как наша, чтобы быть конкурентоспособными, особенно в вопросах, связанных с данными для обучения. Европейский регламент по ИИ больше помогает американским компаниям, чем компаниям из ЕС, потому что они могут лучше справиться с любыми налагаемыми на них обременениями. Я хотел бы этого избежать.

Вопрос: Ранее вы говорили, что регулирование — не главная проблема для ИИ. Что это?

Ответ: Я думаю, что самая большая проблема, с которой мы сталкиваемся в Европе, и мы рады видеть, что это меняется, — это то, что темпы внедрения ИИ среди компаний были несколько медленными. Они отстают от США. Но теперь они поняли, что это критически важно для них. Если они хотят конкурировать на глобальной арене, им необходимо быть более эффективными с помощью ИИ.

Вопрос: Как Mistral справляется с фрагментированным рынком, таким как европейский, который фактически состоит из 27+1 рынков?

Ответ: Это требует от нас наличия команд в разных странах. Сейчас у нас есть команда в Великобритании, другая в Германии, и вскоре будет команда в Испании. У каждой европейской компании есть особые требования к языку или к тому, как она хочет взаимодействовать с клиентами. Это требует глубокой персонализации систем ИИ, что мы умеем делать.

Вопрос: ChatGPT или Google NotebookLM уже хорошо работают на испанском языке. Как Mistral планирует конкурировать с ними?

Ответ: Можно разрабатывать модели, которые отлично работают на нескольких языках. Но если вы решите сосредоточиться на конкретном языке, вы можете создать меньшую модель, которая будет лучше именно на этом языке. Единственный способ создать модель, которая будет очень хорошо работать на определенном языке, — это ввести больше данных на этом языке и обучить её с их помощью. Таким образом, мы можем создать меньшую модель, но предназначенную для этого языка.

Мы первыми запустили модель с открытым исходным кодом. И это запустило снежный ком, который рос

Вопрос: После потрясения, вызванного DeepSeek в отрасли, вы сказали, что Mistral уже внедрила методы повышения эффективности. Можете ли вы развить эту тему?

Ответ: DeepSeek использует фрагмент кода, который мы опубликовали в прошлом году как открытый исходный код. Это метод mixture of experts (MoE или смесь экспертов). Они масштабировали его и добавили некоторые математические возможности рассуждения.

Вопрос: Значит, технология изначально была от Mistral?

Ответ: Изначально, да. Мы первыми запустили модель с открытым исходным кодом с ней. И это запустило снежный ком, который рос. Вы отдаете что-то сообществу открытого исходного кода, и кто-то берет это и создает что-то лучшее.

Вопрос: Это способ передать инновации на аутсорсинг…

Ответ: Исторически сложилось так, что в области искусственного интеллекта всегда было так. Если вы посмотрите на то, что произошло в период с 2010 по 2020 год, мы использовали эту формулу для создания глубокого обучения (deep learning). Мы также разработали глубокое обучение с подкреплением (deep reinforcement learning). И мы начали работать над большими языковыми моделями (LLM). И вдруг OpenAI увидела в этом бизнес и решила закрыть свою технологию и начать гонку, в которой попытается стать монополией.

Вопрос: Как Mistral может конкурировать с DeepSeek, которая также является компанией с открытым исходным кодом?

Ответ: Сейчас мы работаем над созданием моделей лучше, чем у DeepSeek. Что касается эффективности во время обучения, о которой они заявили, мы уже достигли её и даже улучшаем её.