Según personas familiarizadas con el asunto, Mistral AI, la sensación francesa de financiación inicial genAI, está a punto de concluir la recaudación de unos 450 millones de euros de los inversores. Hay que resaltar que la mayoría de los inversores proceden de fuera de los confines del continente. Según se ha podido conocer, la ronda se encuentra liderada por la firma de capital de riesgo de Silicon Valley, Andreessen Horowitz, y así mismo, incluye el respaldo de Nvidia y Salesforce. ¡Todos los detalles aquí en TECHcetera!
Esto es lo que debe saber acerca de Mistral AI
Es importante señalar que fuentes cercanas al acuerdo comentaron a Bloomberg que Andreessen Horowitz invertiría la suma de 200 millones de euros en financiación, mientras que Nvidia y Salesforce, recibirían la cantidad de 120 millones de euros en deuda convertible, aunque, según se pudo conocer, esto todavía estaba sujeto a cambios. Es de aclarar que si se concreta, esto valoraría la startup con sede en París en casi 2 mil millones de dólares, (menos de un año después de su fundación).
Es crucial recordar que “Mistral AI” fue una de las pocas empresas europeas de Inteligencia Artificial (IA) que participó en la Cumbre de Seguridad de la IA del Reino Unido celebrada en Bletchley Park el mes pasado. La startup de Inteligencia Artificial Generativa lanzó su primer modelo de lenguaje grande (LLM), Mistral 7B, bajo la licencia de código abierto Apache 2.0 en el mes de septiembre.
LLM de menor tamaño
Es vital señalar que la clave que distingue a Mistral, es que construye concretamente modelos más pequeños dirigidos al espacio de los desarrolladores. En su intervención en la conferencia SLUSH celebrada en Helsinki la semana pasada, el cofundador y director ejecutivo Arthur Mensch manifestó que esto es exactamente lo que separa la filosofía de la compañía de la de sus competidores.
Según ha indicado Mensch, “Puedes comenzar con un modelo muy grande con cientos de miles de millones de parámetros; tal vez resuelva tu tarea. Pero en realidad se podría tener algo cien veces más pequeño. Y cuando creas una aplicación de producción dirigida a muchos usuarios, deseas tomar decisiones que reduzcan la latencia, reduzcan los costos y aprovechen los datos reales que puedas tener. Y esto es algo que creo que no es el tema de nuestros competidores: en realidad están apuntando a modelos muy grandes y de usos múltiples”.
Así mismo, Mensch, añadió que este enfoque también lograría permitir una fuerte diferenciación a través de datos propietarios, lo cual es un factor clave para que los actores sobrevivan en el espacio maduro del mercado de aplicaciones.
