大多数企业AI项目失败的原因并非技术不足，而是所使用的模型无法真正理解企业的业务。这些模型通常基于互联网数据训练，而非企业数十年的内部文档、工作流程和机构知识。

法国AI初创公司Mistral正是看中了这一差距。公司于周二发布了Mistral Forge平台，允许企业基于自身数据构建定制化模型。该平台在英伟达年度技术大会Nvidia GTC上亮相，今年大会重点聚焦AI及面向企业的智能代理模型。

Mistral专注于企业客户，这与OpenAI和Anthropic在消费者市场的快速扩张形成鲜明对比。CEO Arthur Mensch表示，专注企业市场的策略已见成效，公司预计今年年经常性收入将突破10亿美元。

Mistral强调，深化企业市场布局的关键在于赋予企业更多对数据和AI系统的控制权。

Mistral产品负责人Elisa Salamanca向TechCrunch介绍：“Forge让企业和政府能够根据自身需求定制AI模型。”

虽然市场上已有多家公司声称提供类似功能，但多数仅限于微调现有模型或通过检索增强生成（RAG）等技术在运行时利用企业数据进行查询，未能从根本上重新训练模型。

相比之下，Mistral致力于帮助企业从零开始训练模型。这种方法有望解决常见技术的局限性，比如更好地处理非英语或高度专业化的数据，并增强对模型行为的控制。此外，企业还能利用强化学习训练智能代理系统，减少对第三方模型供应商的依赖，规避模型变更或废弃的风险。

Forge平台支持客户基于Mistral丰富的开源权重模型库构建定制模型，其中包括近期推出的小型模型Mistral Small 4。联合创始人兼首席技术官Timothée Lacroix表示，Forge能帮助客户更好地发挥现有模型的价值。

“我们在构建小型模型时做出权衡，它们在某些领域无法达到大型模型的表现，定制化能力让我们可以选择重点强化或舍弃的部分。”Lacroix说。

Mistral会为客户提供模型和基础设施的建议，但最终选择权归客户所有。对于需要更多支持的团队，Forge配备了Mistral的前置工程师团队，他们直接嵌入客户现场，挖掘合适数据并满足定制需求，这一模式借鉴了IBM和Palantir的经验。

Salamanca补充：“Forge自带生成合成数据管道的工具和基础设施，但企业通常缺乏构建合适评估体系和数据量把控的专业知识，这正是前置工程师团队的价值所在。”

目前，Forge已向合作伙伴开放，包括爱立信、欧洲航天局、意大利咨询公司Reply、新加坡DSO和HTX。早期采用者还包括荷兰芯片制造商ASML，该公司去年9月领投Mistral的C轮融资，估值达117亿欧元（约138亿美元）。

这些合作案例反映了Mistral对Forge主要应用场景的预期。首席营收官Marjorie Janiewicz指出，主要客户包括需针对语言和文化定制模型的政府机构、合规要求高的金融企业、需要定制化的制造商以及需针对自身代码库调优模型的科技公司。