Mistral anunciou unha rolda de financiamento de serie D de 3.000 millóns de euros, cunha valoración posterior á operación superior aos 21.000 millóns de euros. Trátase da maior captación de capital realizada ata o momento por unha empresa tecnolóxica europea, apenas tres anos despois da creación da compañía.
Samsung Electronics liderou a operación, na que tamén participaron como entidades líderes Scaleup Europe Fund, xestionado por EQT, e o investidor existente PSG Equity. A rolda conta ademais coa entrada de Advent, fondos e contas xestionados por BlackRock e o Gran Ducado de Luxemburgo como novos investidores.
Os novos recursos permitirán ampliar a investigación de vangarda de Mistral, que serve de base para o desenvolvemento da súa infraestrutura, produtos e tecnoloxías de IA soberana. O financiamento tamén facilitará o incremento da capacidade de computación destinada ao adestramento de modelos avanzados, así como a expansión da infraestrutura e o crecemento comercial e internacional.
Mistral está presente actualmente en 20 países e traballa con máis de 125 empresas de todo o mundo en proxectos de transformación mediante intelixencia artificial. Entre os seus clientes figuran Airbus, ASML e HSBC.
A compañía sitúa a súa estratexia arredor dun cambio nas necesidades das empresas e das administracións. Se durante a primeira etapa da IA xerativa a principal cuestión era quen podía desenvolver os modelos máis potentes, agora gaña peso a capacidade de empregar estas tecnoloxías en procesos críticos sen perder o control sobre a infraestrutura, os datos e os propios sistemas de intelixencia artificial.
Mistral aposta para iso por un enfoque baseado en modelos con pesos abertos e nunha infraestrutura que abrangue desde a capacidade de computación ata os produtos destinados á súa utilización en contornas reais. O obxectivo é reducir a dependencia dun único provedor e ofrecer maior capacidade de elección sobre modelos, infraestrutura, prezos e dispoñibilidade.
A proposta de IA soberana articúlase arredor de catro elementos: manter os datos dentro dos límites da organización, dispoñer de modelos controlables e personalizables, contar con capacidade de computación privada e previsible e garantir que os sistemas postos en produción poidan ser controlados e auditados. Este enfoque pretende facilitar o uso da IA en organizacións que deben manter baixo o seu control datos, fluxos de traballo e coñecemento interno.
