Mistral punta su AI personalizzabile per competere con OpenAI e Anthropic nel settore enterprise.
Pubblicato il da Ignazio Aragona - Tecnologia
La maggior parte dei progetti di intelligenza artificiale nelle grandi aziende fallisce non per mancanza di tecnologia, ma perché i modelli non comprendono il loro business. Spesso, questi modelli sono addestrati su dati disponibili in rete, anziché su anni di documenti interni, flussi di lavoro e conoscenze istituzionali.
Un’Opportunità per Mistral
Questo gap rappresenta un’opportunità per Mistral, una startup francese specializzata in intelligenza artificiale. Martedì, la società ha annunciato Mistral Forge, una piattaforma che consente alle imprese di costruire modelli personalizzati addestrati con i propri dati. L’annuncio è avvenuto durante il Nvidia GTC, la conferenza annuale di tecnologia di Nvidia, che quest’anno si concentra fortemente sull’IA e sui modelli agentici per le aziende.
L’approccio di Mistral è strategico, considerato che l’azienda ha fondato il suo business su clienti corporate, mentre i concorrenti come OpenAI e Anthropic hanno registrato un’adozione significativa nel mercato consumer. Arthur Mensch, CEO di Mistral, afferma che la focalizzazione sulle imprese sta dando risultati: l’azienda prevede di superare il miliardo di dollari di entrate ricorrenti annuali entro la fine dell’anno.
Controllo Data e Personalizzazione
Parte dell’impegno di Mistral nell’ambito aziendale è fornire alle aziende maggiore controllo sui propri dati e sistemi di intelligenza artificiale. “Ciò che Forge permette è che le imprese e i governi possano personalizzare i modelli di IA in base alle loro esigenze specifiche,” spiega Elisa Salamanca, responsabile prodotto di Mistral, in un’intervista a TechCrunch.
Esistono già diverse aziende nel settore dell’IA aziendale che offrono capacità simili, ma la maggior parte si concentra sull’affinamento di modelli esistenti o sull’aggiunta di dati proprietari attraverso tecniche come il retrieval augmented generation (RAG). Questi approcci non ritrainano fondamentalmente i modelli; piuttosto, si limitano ad adattarli o interrogarli in tempo reale utilizzando dati aziendali.
Mistral, al contrario, afferma di consentire alle aziende di addestrare modelli partendo da zero. In teoria, ciò potrebbe affrontare alcune delle limitazioni dei metodi più comuni, ad esempio migliorando la gestione di dati specifici di settore o non in lingua inglese, riducendo la dipendenza dai fornitori di modelli di terze parti e abbattendo i rischi associati a modifiche o dismissioni dei modelli.
I clienti di Forge possono costruire i propri modelli personalizzati utilizzando l’ampia libreria di modelli di intelligenza artificiale open-weight di Mistral, che include modelli più piccoli come il recentemente introdotto Mistral Small 4. Secondo Timothée Lacroix, cofondatore e chief technologist di Mistral, Forge può sbloccare un valore maggiore dai modelli già esistenti.
“I compromessi che facciamo quando costruiamo modelli più piccoli è che non possono essere bravi su ogni argomento come i loro omologhi più grandi, quindi la possibilità di personalizzarli ci consente di selezionare cosa enfatizzare e cosa escludere,” afferma Lacroix.
Mistral fornisce indicazioni su quali modelli e infrastrutture utilizzare, ma entrambe le decisioni rimangono a carico del cliente. E per i team che necessitano di più della semplice guida, Forge è supportato dalla squadra di ingegneri di Mistral che si integrano direttamente con i clienti per estrarre i dati giusti e adattarsi alle loro esigenze, un modello ispirato a IBM e Palantir.
“Come prodotto, Forge è già dotato di tutti gli strumenti e infrastrutture necessarie per generare pipeline di dati sintetici,” dice Salamanca. “Ma comprendere come costruire le valutazioni corrette e garantire di avere la giusta quantità di dati è qualcosa su cui le aziende di solito non hanno la competenza adeguata, e questo è ciò che i Forward-Deployed Engineers (FDEs) portano in tavola.”
Mistral ha già reso Forge disponibile a partner come Ericsson, l’Agenzia Spaziale Europea, la società di consulenza italiana Reply e le singaporese DSO e HTX. Tra i primi utilizzatori figura anche ASML, il produttore olandese di chip che ha guidato il round di finanziamento Series C di Mistral lo scorso settembre, valorizzando l’azienda a 11,7 miliardi di euro (circa 13,8 miliardi di dollari all’epoca).
Queste partnership rappresentano ciò che Mistral prevede saranno i principali casi d’uso di Forge. Secondo Marjorie Janiewicz, Chief Revenue Officer di Mistral, questi includono governi che necessitano di adattare modelli alle loro lingue e culture; attori finanziari con alti requisiti di conformità; produttori con esigenze di personalizzazione; e aziende tecnologiche che devono adattare modelli al loro codice sorgente.
Fonti: TechCrunch, Nvidia GTC
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