Mistral 推出 Forge 平台：让企业基于自身数据训练定制 AI
大多数企业 AI 项目失败，并非因为企业缺乏技术能力，而是因为他们使用的模型根本无法理解企业自身的业务。这些模型通常在互联网数据上训练，而非企业内部数十年积累的文档、工作流程和专业知识。
这就是法国 AI 初创公司 Mistral 看到的机会。本周二，Mistral 在 Nvidia GTC 大会上正式发布 Mistral Forge 平台——一个允许企业基于自身数据训练定制模型的解决方案。
专注企业市场，ARR 即将突破 10 亿美元
Mistral 一直将业务重心放在企业客户身上，这与竞争对手 OpenAI 和 Anthropic 主打消费者市场的策略形成鲜明对比。CEO Arthur Mens 表示，公司的企业级聚焦策略正在奏效：Mistral 有望在今年实现 10 亿美元年经常性收入的目标。
加大企业市场投入的核心逻辑是赋予企业对数据和 AI 系统的更多控制权。"Forge 的价值在于帮助企业和zf 针对其特定需求定制 AI 模型，"Mistral 产品负责人 Elisa Salamanca 说道。
从微调到自研：Forge 的差异化路径
企业 AI 领域已有不少玩家声称提供类似能力，但大多数方案主要聚焦于微调现有模型，或通过 RAG（检索增强生成）技术将专有数据叠加在通用模型之上。这些方法并未从根本上重新训练模型，而是在运行时利用企业数据进行适配或查询。
Mistral Forge 的不同之处在于：它支持企业从零开始训练模型。理论上，这种方式能解决传统方案的局限性——例如更好地处理非英语或高度专业化的数据、获得对模型行为的更大控制权。企业还能通过强化学习训练智能体系统，减少对第三方模型提供商的依赖，避免模型变更或停用带来的风险。
Forge 客户可以使用 Mistral 丰富的开源权重 AI 模型库构建定制模型，包括近期推出的 Mistral Small 4。Mistral 联合创始人兼首席技术官 Timothée Lacroix 指出，Forge 能帮助用户从现有模型中挖掘更多价值。
"我们在构建小型模型时做出的权衡是，它们不可能在所有主题上都与大型模型一样优秀，因此定制能力让我们能够选择强调什么、舍弃什么，"Lacroix 解释道。
合作伙伴阵容：ASML、Ericsson、欧洲航天局等
Mistral 建议客户选择合适的模型和基础设施，但最终决策权在客户手中。对于需要更多指导的团队，Forge 还配备了 Mistral 的前方部署工程师团队，他们将直接嵌入客户环境，帮助梳理正确的数据并适配需求——这一模式借鉴了 IBM 和 Palantir 的成功经验。
"作为产品，Forge 已内置所有工具和基础设施，可用于生成合成数据管道，"Salamanca 表示，"但如何构建正确的 AI 评估体系、确保拥有合适的数据量，这正是企业通常缺乏的专业能力，而这正是前方部署工程师团队的价值所在。" Mistral 已向部分合作伙伴开放 Forge，包括 Ericsson、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 月领投了 Mistral 的 C 轮融资，估值达到 117 亿欧元（约合 138 亿美元）。
这些合作伙伴也印证了 Mistral 对 Forge 主要用例的预期：需要针对本国语言和文化定制模型的zf 机构、高合规要求的金融机构、有定制需求的制造商，以及需要针对代码库调优模型的科技公司。
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