注：截图均来自于"Mistral AI strategic memo"、图片来自于网络
参考阅读：数学家的摇篮，法国的“OpenAI”要来了
之前笔者分享过法国的“OpenAI” —— Mistral AI极强的融资能力（感兴趣的读者可以看上文的参考阅读）；在刚成立四周的时候，就获得了超过1个亿美金的资金投入，可谓在人工智能界“激起波澜”。最近，笔者有幸参考到了Mistral AI的融资memo，想和大家一起来探讨下Mistral AI的立足点，和为何有如此强的融资实力。同时，对PDF版本感兴趣的读者，请滑到文档最后，有相关的获取方法。
1、均立足于广阔的商业潜力市场，但差异于基于欧洲的大模型玩家
Memo里应用了Grand View Research（笔者不是很了解这个机构）里的报道，提到：“生成式AI市场预期于2030年会达到1100亿美金；并且这个市场预期会在23年-30年间，以35.6%的速度增长。”
原文：The global generative AI market size is anticipated to reach USD 109.37 billion by 2030, according to a new report by Grand View Research, Inc. The market is expected to expand at a CAGR of 35.6% from 2023 to 2030.
之后，Memo中话锋就一转，提到了当前大模型的玩家（actor）多来源于美国，而在欧洲并没有一个能真正与之抗衡的玩家（中国的人工智能公司需要给他们补一补课了）。由于该技术会影响到“地域政治”（原话geopolitical），所以Mistral AI将自己定位成欧洲在该领域的领军人物、或企业。
2、指出当前生成式AI面临的挑战，为Mistral AI形成市场定位首先，Mistral AI的创始人们指出了OpenAI（或类似竞争对手）所面临的市场化方面的挑战。例如：
（a） 由于模型通过API调用，所以模型是“黑盒”。对于商业上的应用，就需要将商业里的有价值的数据和敏感数据传输到云端，造成了数据保密和数据泄漏方面的安全隐患。（b）其次，由于当前的模型只输出结论而不允许“模型与模型”间的对接；相比于“白盒”（white box），产品的运行效率就会打折扣（c）用于训练模型的数据为“秘密”，因此在使用的过程中，人们会使用一款基于“不可界定来源（unidentifiable）”的数据模型。最终，模型输出的结论是不可控的（uncontrollable）。
3、Mistral AI针对如上痛点进行设计，用四年时间完成愿景顺理成章的，Mistral AI将自己定位为了Open Source开源的大模型，用原文确切的说是“with a permissive open-source-software license"。Mistral AI对自己的界定还是比较清晰，所谓的开源也不是无条件、无限制的开源。Permissive既可以规避大模型里所强调的法律、道德规范；也可能会为后续的变现打好基础。同时，企业也强调了大模型在商业应用中，与企业的工作流的强耦合。包括：将哪些数据整合到模型的哪部分等。这样，可以避免前文提到的黑盒。最后，Mistral AI也提到了数据的隐秘性和安全性，包括：所有的模型都将被部署到私有云；或者在设备上直接被应用。同时，公司也会开发效率更高的小模型，从而降低使用模型的成本，为企业带来更高的收益。
之前的文章中（数学家的摇篮，法国的“OpenAI”要来了），笔者介绍过OpenAI的三位创始人。在这次的Memo中，共有六位创始人团队被提及。其中，五位是直接与技术相关，而第六位则是法国负责数字事务的前秘书长。
5、2024年Q2实现第一阶段的愿景，成为人工智能界的玩家之一Memo中，Mistral AI提到了2024年（差不多一年后）的愿景，其中包括了：（a）最好的、开源的、文生文、文生图大模型（不少定语）
（b）为企业提供最具有性价比的通用模型和专业模型
（c）开放API给第三方整合企业（笔者没明白，怎么也回到了API）
（d）实现一到两家的商业合作（这个基于创始人团队的背景、学历和资源，笔者认为不难实现）
笔者仅提炼了Memo中个人认为比较有意思的部分，而整个Memo更长、内容也更丰富。如果读者对Mistral AI的此次融资文件有感兴趣，请在后台留言“Mistral AI+您的邮件联系方式+公司名称”，在收到留言后的第一时间，笔者会通过后台给您发送此次的PDF报告。注：由于笔者无法验证该PDF的来源及可靠性，故内容仅供参考，无法对内容的准确性负责