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Mistral AI se aproxima da avaliação de US$ 2 bilhões – menos de 12 meses após sua fundação

As contribuições europeias podem ter chegado um pouco tarde para se juntarem ao grupo de investimento generativo em IA, mas isso não significa que não acabarão por rivalizar com alguns dos primeiros pioneiros norte-americanos. Segundo pessoas familiarizadas com o assunto, Mistral AI, a genAI francesa sensação de financiamento inicialestá prestes a concluir a captação de cerca de 450 milhões de euros junto de investidores.

Ao contrário de Aleph Alpha da Alemanha, que acabei de levantar uma quantia semelhante, a maioria dos investidores vem de fora dos confins do continente. A rodada é liderada pela empresa de capital de risco do Vale do Silício, Andreessen Horowitz, e também inclui o apoio da Nvidia e da Salesforce.

Fontes próximas ao acordo disseram Bloomberg que a Andreessen Horowitz investiria 200 milhões de euros em financiamento, enquanto a Nvidia e a Salesforce perderiam 120 milhões de euros em dívida convertível, embora isto ainda estivesse sujeito a alterações. Se for aprovado, isso avaliaria a startup com sede em Paris em quase 2 mil milhões de dólares – menos de um ano após a sua fundação.

Mistral AI foi uma das poucas empresas europeias de IAies para participar do AI Safety Summit do Reino Unido realizado em Bletchley Park no mês passado. A startup generativa de IA lançou seu primeiro modelo de linguagem grande (LLM), Mistral 7B, sob a licença de código aberto Apache 2.0 em setembro.

Visando o espaço de desenvolvimento com LLMs de tamanho menor

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O principal diferencial do Mistral é que ele está construindo especificamente modelos menores voltados para o espaço do desenvolvedor. Falando na conferência SLUSH em Helsinque na semana passada, o cofundador e CEO Arthur Mensch disse que é exatamente isso que separa a filosofia da empresa de seus concorrentes.

“Você pode começar com um modelo muito grande, com centenas de bilhões de parâmetros – talvez isso resolva sua tarefa. Mas você poderia realmente ter algo cem vezes menor”, ​​afirmou Mensch. “E quando você cria um aplicativo de produção direcionado a muitos usuários, você deseja fazer escolhas que reduzam a latência, reduzam os custos e aproveitem os dados reais preenchidos que você possa ter. E isso é algo que eu acho que não é o assunto de nossos concorrentes – eles estão realmente visando modelos muito grandes e multiuso.”

Mensch, que anteriormente trabalhou para o Google DeepMind, acrescentou que esta abordagem também permitiria uma forte diferenciação através de dados proprietários, um factor chave para os intervenientes sobreviverem no espaço maduro do mercado de aplicações.

A Mistral AI e os investidores relatados se recusaram a comentar sobre os possíveis procedimentos.