Mistral.ai es un caso interesante dentro de la naciente industria de la inteligencia artificial: fundada por Arthur Mensch, doctor ingeniero francés que trabajó durante dos años y medio en DeepMind, con dos compañeros de la Escuela de Ingeniería con experiencia en Google y Meta.
La compañía tiene menos de nueve meses de antigüedad, pero ha sido capaz de levantar una fastuosa ronda de financiación de 105 millones de euros sobre una valoración de 240 millones ya antes de iniciar sus actividades, y está convencida tanto de que se puede emprender desde Europa, como de que pueden plantearse competir con Google o con OpenAI.
Más recientemente, hace tan solo tres meses, la compañía fue capaz de cerrar otra ronda de financiación de 385 millones de euros, que situó su valor ya en torno a los 2,000 millones de euros. Si nos planteamos cómo se puede construir una compañía con esta valoración en menos de seis meses, creo que no hace falta que lo explique: todo estriba en presentarla en el momento oportuno, en plena fiebre del oro de la inteligencia artificial, cuando todos los inversores del mundo están compitiendo furiosamente por situar su dinero en inversiones en este ámbito.
Hace cinco meses, la compañía presentó su primer modelo masivo de lenguaje, Mistral 7B, de uso gratuito y de código abierto y con capacidad para trabajar en inglés y con código. Desde entonces, ha introducido otros productos en su portfolio de productos, algunos también en código abierto, Mistral 8x7B, para muchos el mejor modelo en código abierto real (no como Llama, que realmente no lo es), con posibilidad de trabajar en inglés, francés, alemán, español, italiano y con muy buen manejo de código; y otros tres modelos comerciales, no de código abierto: Mistral Small, Mistral Embed y Mistral Large. Los modelos de código abierto, además, se pueden instalar fácilmente en cualquier ordenador con suficientes recursos, y trabajar con ellos sin conexión a internet.
Mistral Large acaba de ser presentado, y se considera un rival perfectamente razonable para productos como el ChatGPT de OpenAI o el Claude de Anthropic. La compañía, demás, acaba de recibir una inversión de 16 millones de dólares de Microsoft que serán más adelante convertidos en capital pero que por el momento no incluyen participación o derechos de voto, y que suponen la segunda toma de posiciones de la compañía de Redmond tras su inversión en OpenAI, y que puede aportar, además de una diversificación, un impulso importante en la llegada de este algoritmo a entornos corporativos. Esa inversión incluye además una colaboración de investigación y desarrollo para tratar de crear una cartera de aplicaciones disponibles para gobiernos de toda la Unión Europea, y para utilizar estos modelos para abordar necesidades específicas del sector público.
El regulador comunitario, sin embargo, ha anunciado una investigación a raíz de esta inversión, para intentar clarificar si un movimiento de posible consolidación de este tipo puede llegar a suponer una reducción de las opciones para la demanda. Microsoft afirma que tiene actualmente más de 1,600 modelos funcionando en sus data centers, de los cuales unos 1,500 son de código abierto, lo que indica su interés en el desarrollo de dar soporte a esta modalidad.
Sin embargo, a nadie escapa que el modelo de entrada de Microsoft en Mistral.ai sigue el patrón empleado en OpenAI, que actualmente ofrece la práctica totalidad de sus productos como oferta comercial, mientras que el componente de código abierto fundacional parece hacer quedado reducido a algo prácticamente anecdótico.
¿Dónde estará Mistral.ai dentro de unos pocos meses o años? Pero más importante, ¿cuántos de los modelos que utilicemos entonces estarán desarrollados sobre código abierto por las propias compañías – o incluso por los usuarios – que los entrenen con sus datos, frente a cuántos de los usos serán simplemente aplicaciones de modelos comerciales ofrecidos por grandes compañías?
