来自纽约时报:法国人工智能初创公司 Mistral 在资金融资中估值达 20 亿美元
这家公司最近向公众发布了其最新开源大语言模型技术,使人们能够自主构建聊天机器人。然而,OpenAI 和 Google 等行业竞争者认为,这种做法可能存在风险。
图一:Arthur Mensch 是 Mistral 的三位创始人之一。他坚信,开源人工智能软件不仅更安全,而且更有效。图片来源…Pool photo by Toby Melville
作者:Cade Metz
Cade Metz 撰写了关于人工智能和其他尖端技术的文章。
2023年12月10日更新 5:58 p.m. ET
巴黎的初创公司 Mistral AI,在七个月前由前 Meta 和 Google 的研究人员创立,已在最新一轮融资中筹集了 3.85 亿欧元,约合 4.15 亿美元。这反映了市场对一种新型人工智能技术的极大兴趣,该技术是推动在线聊天机器人发展的关键。
根据知情人士透露,这次融资使这家仅有 22 名员工的公司的估值飙升至约 20 亿美元。参与投资的包括硅谷的风险投资公司 Andreessen Horowitz 和 Lightspeed Venture Partners。
仅在六个月前,该公司的价值还远未达到这一水平。在今年夏天,Mistral 筹集了 1.05 亿欧元(约合 1.13 亿美元)的种子轮资金,当时公司的估值约为 2.6 亿美元。
Mistral 是一家开发技术的公司,这些技术能帮助其他企业部署聊天机器人、搜索引擎、在线辅导和其他由 AI 驱动的产品。它与科技行业的巨头以及一些创业公司一道,正成为少数几家可能与 OpenAI 的最新研发技术竞争的企业之一。OpenAI 是一家位于旧金山的初创公司,去年秋天发布了 ChatGPT 聊天机器人,从而引领了 AI 领域的热潮。
Mistral 还坚信将其技术以开源软件的形式共享——任何人都可以自由地复制、修改和再利用这些计算机代码。这为那些希望迅速构建自己的聊天机器人的外部人员提供了所需的一切。然而,OpenAI 和 Google 等竞争对手认为,开源方法可能带来风险,原始技术可能被用于传播假信息和其他有害内容。
Mistral 的发展在法国备受关注,财政部长 Bruno Le Maire 等领导人将其视为法国挑战美国科技巨头的一个机遇。自互联网泡沫时代以来,欧洲鲜少涌现出有重大影响的科技公司,但在人工智能领域,欧洲看到了取得进展的可能。
投资者们正大力投资那些信奉开源理念的初创公司。例如,由一批顶尖研究人员去年创立的 Perplexity,最近完成了一轮 7000 万美元的融资,公司估值达到了 5 亿美元。了解该交易详情的人士透露,其中的投资者包括 IVP 和 Bessemer Venture Partners。
Andreessen Horowitz 的合伙人 Anjney Midha 对新一轮对 Mistral 的投资表示:“我们坚信 AI 应该是开放源代码的。”他补充道,推动现代计算的许多主要技术都是开源的,包括计算机操作系统、编程语言和数据库。
Mistral 由 Timothée Lacroix 和 Guillaume Lample 创立,他们此前在 Meta 的巴黎 AI 实验室担任研究员。Meta 是 Facebook 和 Instagram 的母公司。另一位创始人 Arthur Mensch 曾是 DeepMind 的研究员,DeepMind 是 Google 在 2014 年以 6.5 亿美元收购的 AI 实验室。
公司员工经常开玩笑说,创始人姓氏的首字母组成了“L.L.M.”,这不仅是他们的姓名首字母,也恰好是他们正在开发的 AI 技术——大语言模型(Large Language Model)的缩写。
在人工智能 (A.I.) 的竞赛中,OpenAI、Microsoft 和 Google 等公司正处于领先地位,他们为这项技术投入了高达数千亿美元。利用互联网上海量的数字文本,大语言模型 (Large Language Model) 能学会自主生成文本,从而能够回答问题、创作诗歌甚至编写计算机代码。
OpenAI 和 Google 等公司深知这项技术的强大潜力,因此在公开发布前,他们花费数月时间加装了数字安全措施,以防止这项技术散播假信息、仇恨言论及其他有害内容,最终以在线聊天机器人的形式向大众呈现。
然而,很多人工智能研究者、科技公司高管和风险投资家认为,真正赢得人工智能竞赛的将是那些构建同样技术并免费提供给大众的公司,且不设任何安全限制。
Meta(Mistral 创始人的前东家)一直是推崇开源方法的公司中的佼佼者。今年,这家科技巨头开发了名为 LLaMA 的大语言模型,并基本上以开源软件的形式免费发布。
本周日,Mistral 也发布了它们的最新开源技术,声称其性能与 Meta 的技术不相伯仲。
Midha 先生认为,广泛分享人工智能底层代码是最安全的途径,因为这样可以有更多人参与审查这项技术,发现并解决潜在的缺陷。
他指出:“没有任何一个工程团队能够发现所有问题。大型社区在构建更便宜、更快、更优、更安全的软件方面更有优势。”
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