堆代码讯 大多数企业级人工智能项目之所以失败，并非因为企业缺乏技术，而是因为它们所使用的模型无法理解自身业务。这些模型通常是基于互联网数据训练而成，而非基于企业数十年积累的内部文档、工作流程与行业知识。正是这一差距，让法国人工智能初创公司 Mistral 看到了机遇。本周二，该公司正式推出Mistral Forge平台，帮助企业基于自有数据构建专属定制模型。Mistral 是在英伟达年度科技大会 GTC 上发布该平台的，本届大会重点聚焦企业级人工智能与智能体模型。

对 Mistral 而言，这是一步针对性极强的布局。该公司一直深耕企业客户，而其竞争对手 OpenAI 与 Anthropic 则在消费端应用上遥遥领先。首席执行官亚瑟・门施表示，Mistral 对企业市场的极致聚焦已见成效：公司今年年度经常性收入有望突破 10 亿美元。Mistral 称，加码企业市场的核心思路之一，是让企业对自身数据与人工智能系统拥有更高掌控权。Mistral 产品负责人埃莉萨・萨拉曼卡在接受《TechCrunch》采访时表示：“Forge 平台的价值，在于让企业与政府机构能够根据自身特定需求定制人工智能模型。”

目前，企业人工智能领域已有多家厂商宣称提供类似能力，但大多数方案仅聚焦于对现有模型进行微调，或是通过检索增强生成（RAG）等技术将私有数据接入模型。这些方法并未对模型进行根本性重新训练，只是在运行时利用企业数据对模型进行适配或查询。与之不同，Mistral 表示 Forge 可支持企业从零训练模型。理论上，这能够解决通用方案的诸多局限 —— 例如更好地处理非英语数据与高度垂直领域数据，对模型行为实现更强管控。同时，企业还能通过强化学习训练智能体系统，减少对第三方模型服务商的依赖，规避模型更新、下架等风险。

Forge 用户可依托 Mistral 丰富的开源权重模型库构建定制化模型，其中包括近期发布的轻量模型 Mistral Small 4。Mistral 联合创始人兼首席技术官蒂莫泰・拉克鲁瓦表示，Forge 能够进一步挖掘现有模型的价值。拉克鲁瓦称：“我们在打造轻量模型时所做的取舍，是它们无法像大模型那样在所有领域都表现出色。而定制化能力让我们可以有所侧重、有所取舍。”

拉克鲁瓦表示，Mistral 会为客户提供模型选型与基础设施建议，但最终决定权仍在客户手中。对于需要更多支持的团队，Forge 还配备现场部署工程师团队，直接入驻客户方，梳理合适数据并适配需求 —— 这一模式借鉴了 IBM、帕兰提尔等公司。萨拉曼卡介绍：“Forge 作为产品已自带全套工具与基础设施，可支持生成合成数据流水线。但企业通常缺乏构建合理评估体系、确保数据规模适配的专业能力，而这正是现场部署工程师的价值所在。”

目前，Mistral 已向合作伙伴开放 Forge 平台，包括爱立信、欧洲空间局、意大利咨询公司 Reply，以及新加坡的 DSO 国家实验室与 HTX 科技局。早期用户还包括荷兰芯片制造商阿斯麦（ASML），该公司曾在去年 9 月领投 Mistral C 轮融资，彼时公司估值达 117 亿欧元（当时约合 138 亿美元）。这些合作也体现出 Mistral 对 Forge 核心应用场景的定位。据公司首席营收官玛乔丽・亚尼维茨介绍，主要场景包括：需要根据语言与文化定制模型的政府机构、合规要求严苛的金融机构、有定制化需求的制造企业，以及需要针对代码库优化模型的科技公司。