Mistral aposta em ‘construa sua própria IA’ ao enfrentar OpenAI, Anthropic na empresa

A maioria dos projetos empresariais de IA fracassa não porque as empresas não tenham a tecnologia, mas porque os modelos que utilizam não compreendem o seu negócio. Os modelos são frequentemente treinados na Internet, em vez de décadas de documentos internos, fluxos de trabalho e conhecimento institucional.

É nessa lacuna que a Mistral, a startup francesa de IA, vê oportunidades. Na terça-feira, a empresa anunciou o Mistral Forge, uma plataforma que permite às empresas construir modelos personalizados treinados em seus próprios dados. Mistral anunciou a plataforma na Nvidia GTC, a conferência anual de tecnologia da Nvidia, que este ano está fortemente focada em IA e modelos de agência para empresas.

É um movimento certeiro para a Mistral, uma empresa que construiu seus negócios com base em clientes corporativos, enquanto as rivais OpenAI e Anthropic avançaram em termos de adoção pelo consumidor. O CEO Arthur Mensch diz que o foco da Mistral na empresa está funcionando: a empresa está no caminho certo para ultrapassar US$ 1 bilhão em receita recorrente anual este ano.

Uma grande parte da duplicação da aposta empresarial é dar às empresas mais controlo sobre os seus dados e sistemas de IA, diz Mistral.

“O que o Forge faz é permitir que empresas e governos personalizem modelos de IA para suas necessidades específicas”, disse Elisa Salamanca, chefe de produto da Mistral, ao TechCrunch.

Várias empresas no espaço de IA empresarial já afirmam oferecer capacidades semelhantes, mas a maioria se concentra no ajuste fino de modelos existentes ou na colocação de dados proprietários em camadas por meio de técnicas como geração aumentada de recuperação (RAG). Essas abordagens não retreinam fundamentalmente os modelos; em vez disso, eles os adaptam ou consultam em tempo de execução usando dados da empresa.

A Mistral, por outro lado, diz que está permitindo que as empresas treinem modelos do zero. Em teoria, isso poderia resolver algumas das limitações das abordagens mais comuns – por exemplo, melhor tratamento de dados que não sejam em inglês ou de dados altamente específicos de domínio e maior controle sobre o comportamento do modelo. Também poderia permitir que as empresas treinassem sistemas de agentes usando aprendizagem por reforço e reduzissem a dependência de fornecedores de modelos terceirizados, evitando riscos como mudanças de modelo ou descontinuação.

Os clientes do Forge podem construir seus modelos personalizados usando a ampla biblioteca de modelos de IA de peso aberto da Mistral, que inclui modelos pequenos, como o recentemente introduzido Mistral Pequeno 4. De acordo com o cofundador e tecnólogo-chefe da Mistral, Timothée Lacroix, a Forge pode ajudar a liberar mais valor de seus modelos existentes.

“As compensações que fazemos quando construímos modelos mais pequenos é que eles simplesmente não podem ser tão bons em todos os tópicos como os seus homólogos maiores e, portanto, a capacidade de personalizá-los permite-nos escolher o que enfatizamos e o que descartamos”, disse Lacroix.

A Mistral aconselha sobre quais modelos e infraestrutura usar, mas ambas as decisões ficam com o cliente, disse Lacroix. E para equipes que precisam de mais do que orientação, o Forge vem com Equipe de engenheiros avançados da Mistral que se integram diretamente aos clientes para obter os dados certos e se adaptar às suas necessidades – um modelo emprestado de empresas como IBM e Palantir.

“Como produto, o Forge já vem com todas as ferramentas e infraestrutura para gerar pipelines de dados sintéticos”, disse Salamanca. “Mas entender como construir o direito avaliações e garantir que você tenha a quantidade certa de dados é algo para o qual as empresas geralmente não têm o conhecimento certo, e é isso que os FDEs trazem para a mesa.”

A Mistral já disponibilizou o Forge para parceiros como a Ericsson, a Agência Espacial Europeia, a empresa de consultoria italiana Reply e a DSO e HTX de Singapura. Os primeiros a adotar também incluem a ASML, fabricante holandesa de chips que liderou Série C do Mistral rodada em setembro passado, com uma avaliação de 11,7 bilhões de euros (aproximadamente 13,8 bilhões de dólares na época).

Essas parcerias são emblemáticas do que Mistral espera que sejam os principais casos de uso do Forge. De acordo com Marjorie Janiewicz, responsável pela receita da Mistral, estes incluem governos que precisam de adaptar modelos à sua língua e cultura; atores financeiros com elevados requisitos de conformidade; fabricantes com necessidades de customização; e empresas de tecnologia que precisam ajustar modelos à sua base de código.