パリに拠点を置く人工知能スタートアップのミストラルAIは11日、6億ユーロ（約6億4000万円）の資金を調達し、評価額は60億ドルに達した。
この新たな資金調達ラウンドは、シリコンバレー以外で大規模な汎用AIモデルを開発する新興企業としては最大規模となる。また、このフランスの新興企業は、シリコンバレーの大手AI企業と競争するための追加リソースを得ることができる。
ミストラルAI、6億4,000万ドルの新規調達で評価額を3倍に引き上げ
最近の報告によると、ミストラルの最新の資金調達は、株式4億6800万ユーロ（5億200万ドル）と負債1億3200万ユーロ（1億4100万ドル）で構成されている。既存の支援者であるジェネラル・カタリストとライトスピード・ベンチャー・パートナーズは、ミストラルの新しいシリーズB資金調達ラウンドの最大の投資家の一人である。ミストラルAIの共同創業者でCEOのアーサー・メンシュは、今回の資金調達ラウンドに感謝の意を表した。
「新たな投資家と既存の投資家の皆様には、当社のグローバル展開に対する継続的な信頼と支援に感謝しています。これにより、フロンティアAIをすべての人の手に届け続ける我々のロードマップが加速するでしょう」と同氏は記した。
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Mistral AIの研究者であるDevendra Chaplot氏も、今回の資金調達に対するMensch氏の熱意に共鳴している。
“60億ドル以上の評価額で6億4000万ドルの資金調達により、Mistral AIは12月以降評価額が～3倍、過去12ヶ月で～25倍に成長しました！”とシャプロットは述べた。
MetaとGoogleのDeepMindの卒業生は、2023年4月にMistral AIを共同設立した。同社は、今日の最高性能のモデルに匹敵する基礎的なモデルを作成することを目指している。これにはOpenAIのGPT-4、AnthropicのClaude 3、MetaのLlama 3などが含まれる。
Mistral AIは、Mistral 7B、Mistral 8x7B、Mistral 8x22Bなどのモデルをリリースしている。同社はこれらをオープンソースのApache 2.0ライセンスで提供している。このライセンスは、適切な帰属表示がある限り、無制限の使用と複製を許可している。
ミストラル・ラージのような同社の最先端製品はプロプライエタリである。これらはAPIファーストの製品として再パッケージ化されることを意図している。企業はAPIを通じてMistral Largeを使用することができ、使用量に応じて料金を支払う必要がある。
同社はまた、Le Chatという無料のチャット・アシスタントも提供している。一方、同社初のコーディング用ジェネレーティブAIモデルであるCodestralは、ライセンスに制限がある。
2023年6月、Mistral AIはLightspeed Venture Partnersが主導する創業ラウンドから1億500万ユーロ（1億1300万ドル）を確保した。この資金調達が会社の立ち上げ直後に行われたことを考えると、この成果は特に注目に値する。フランスの前デジタル移行・電気通信担当大臣であるジャン＝ノエル・バロ氏は、ミストラルAIの功績を認めた。
「設立からわずか1ヶ月で1億500万ユーロを調達したスタートアップ、ミストラルAIに祝福を送りたい。とバロは語った。
リスクは認識されているものの、投資家はAIの成長に強気
ミストラルAIのようなジェネレーティブAIスタートアップに対する投資家の自信はもっともだ。マッキンゼーの最近の調査によると、回答者の67％が、今後3年間で組織がAIへの投資を増やすと予想している。
潜在的な可能性にもかかわらず、この調査では、企業はジェネレーティブAIの利点を認識し始める一方で、このテクノロジーに関連するさまざまなリスクも認識していると指摘している。これらのリスクは、データプライバシー、バイアス、知的財産（IP）侵害などのデータ管理リスクから、不正確な出力や説明可能性の欠如に焦点を当てがちなモデル管理リスクまで多岐にわたる。
しかし、KPMGの専門家は、ブロックチェーン技術が知的財産の保護と侵害の回避という企業の課題を解決できると考えている。ブロックチェーン技術は、知的財産を追跡・管理するための安全で不変な方法を提供し、再利用されるコンテンツの帰属とロイヤリティの可能性を確保し、知的財産の不正流用のリスクを低減することができる。
例えば、企業はIPをスマートコントラクトを組み込んだ非腐敗トークン（NFT）としてブロックチェーン上に保管し、生成AIの使用条件を指定することができる。このアプローチは、専有データの不正使用を防止し、適切なクレジットや補償を保証するのに役立つだろう。最終的には、IP保護や法的課題に関連するリスクを軽減しながら、企業が人工知能の利点を活用するのに役立つ。
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