Mistral предлагает на своей платформе модель GLM в открытом доступе (с открытыми весами) от китайской лаборатории Zhipu AI. Этот выбор, вызвавший реакцию во французском технологическом сообществе, по данным источника, является ставкой как на финансовый, так и на технический результат и подготовил выход Mistral Large 4 — модели с 1 триллионом параметров, выпущенной в начале октября.
Некоторые увидели в этом предательство обещания компании о суверенитете, другие — эволюцию в сторону консалтинговой и облачной деятельности. По сути, объяснение в первую очередь финансовое. Разработчики ИИ тратят огромные суммы на физическую инфраструктуру, графические процессоры (GPU) для обучения своих моделей. В проспекте для IPO Anthropic, на который ссылается источник, указаны расходы на вычисления в размере 7,33 миллиарда долларов в 2025 году при выручке в 4,6 миллиарда.
Mistral располагает гораздо меньшими средствами, чем OpenAI или Anthropic, несмотря на несколько последовательных раундов финансирования, включая 1,7 миллиарда евро в 2025 году. Таким образом, интеграция GLM направлена на создание источника регулярных доходов за счет оплаты компаниями каждого ответа, сгенерированного в рамках их сервисов. «Это явно очень хороший бизнес, который приносит регулярный доход при амортизируемых капитальных затратах», — объясняет Билаль Эль Алами, сооснователь и CEO Pyratz (venture builder).
Предложение, задуманное для суверенного вывода
Mistral также вдохновляется опытом Palantir и его инженеров, работающих непосредственно у клиента, так называемых «forward deployed engineers». Находясь на месте, эти инженеры устанавливают и развертывают технологии, а также консультируют компании по вопросам ИИ в целом. Такое присутствие позволяет Mistral закрепиться у крупных клиентов, особенно в сфере суверенного ИИ — сегменте, где Марк Триллинг, президент и сооснователь Saegus, видит «большие перспективы роста».
По данным Saegus, которая консультирует компании из индекса CAC 40, их меньше интересует происхождение модели, чем место, где происходит ее вывод (инференс), то есть процесс, позволяющий запускать ее на серверах. Mistral заявляет в записи блога от 11 августа, что GLM и будущие сторонние модели «будут работать на той же инфраструктуре, с теми же региональными контролями и теми же обязательствами по обслуживанию», что и ее собственные модели.
Этот спрос отвечает конкретной потребности. Николя Годме, chief AI officer Onepoint, отмечает, что «у некоторых наших клиентов есть реальные вопросы суверенитета», особенно в государственном секторе, при работе с высокочувствительными данными. Для многих компаний запуск этих моделей локально или на собственных облачных инфраструктурах остается слишком дорогим, поскольку современные модели очень тяжелые. По его мнению, интерфейс Mistral становится тогда наиболее логичным решением. Он называет Scaleway, OVHcloud, Cloud Temple и Mistral единственными игроками, которые в настоящее время предлагают суверенный доступ через API к передовым моделям в крупных масштабах.
Полигон для передовых моделей
Хостинг GLM также дает Mistral возможность научиться запускать передовую модель в крупных масштабах на собственной инфраструктуре. Качественное обслуживание тысяч клиентов моделями с сотнями миллиардов параметров — сложная задача, с которой сталкивались и OpenAI, и Anthropic, хотя их клиентская база несопоставима. Билаль Эль Алами считает, что, как только инфраструктура будет готова, Mistral сможет догнать конкурентов, используя существующие лучшие практики.
Mistral Large 4 все еще отстает от самых производительных китайских и американских моделей. Однако обучение модели с 1 триллионом параметров всего на 4000 чипах Nvidia Grace Blackwell является, по словам источника, техническим достижением. «Мы действительно считаем, что нашли правильный метод для итераций», — резюмирует Пьер Сток, вице-президент по науке Mistral AI.
Вычислительные мощности, приобретенные в рамках раунда финансирования серии C, объявленного в сентябре 2025 года, будут полностью введены в эксплуатацию только между концом октября 2026 года и началом 2027 года. До этого времени GLM не предназначен для того, чтобы оставаться на переднем плане. «План, очевидно, состоит в том, чтобы иметь ML4 в качестве модели по умолчанию во всех наших продуктах», — уверяет Пьер Сток. Гийом Лампль, сооснователь и chief science officer Mistral, уточняет, что китайская модель останется в каталоге, но «по умолчанию цель, очевидно, состоит в продвижении Mistral Large 4».
