La avalancha de la inteligencia artificial generativa procedente de Estados Unidos y la elocuente respuesta desde China han puesto en evidencia otra verdad incómoda: Europa aún tiene que encontrar su camino como factor de soberanía en la IA. Es una aspiración con relevancia económica suficiente para haber empujado a la Comisión Europea a proponer una inversión de 200.000 millones de euros en centros de datos para la IA. La intención y la cifra son vistosas, pero la única empresa puntera con la que puede contar Europa es la francesa Mistral, convertida de facto en representante único de la UE aunque puede sostenerse que debe esa condición a la ausencia de iniciativas comparables a este lado del Atlántico.
No lo tiene fácil, pese a contar con el mimo que le dedica el presidente Emmanuel Macron. Ha llegado a pedir en una entrevista por televisión que los usuarios descarguen la aplicación LeChat, desarrollada por Mistral, en lugar de ChatGPT, con el argumento de que, al hacerlo, los ciudadanos estarían apoyando a un campeón francés (y europeo) de la IA. Tal vez el alegato chovinista haya surtido algún efecto, porque el chatbot se aupó como aplicación más descargada de iOS en Francia, pero al fin un éxito efímero en una competición volátil: al escribir esta crónica, LeChat era todavía una de las diez primeras, que no está mal. En otros países europeos, tan patriotas como el que más, no ha tenido la fortuna de entrar entre las cien primeras.
Visto lo visto, Mistral es la única baza que hoy puede jugar Europa para competir con OpenAI, Anthropic o Google. El otro paladín que tenía la UE, la startup alemana Aleph Alpha, que a finales de 2023 recaudó 500 millones de euros en el mercado de capitales, ha desertado del desarrollo de su propio LLM tras constatar lo evidente: hay demasiada competencia, por lo que prefiere dedicarse a afinar los modelos de propósito general existentes en el mercado con el fin de adaptarlos a las necesidades particulares de las empresas.
Para Mistral, el abandono de Aleph Alpha supuso alzarse en solitario como interlocutor de las grandes tecnológicas estadounidenses que pudieran tener interés en establecer vínculos de cooperación en Europa. Microsoft invirtió dinero en la startup y ofrece sus modelos a través de Azure como señal de pluralidad; IBM, sin mover dinero, ha incluido la tecnología de Mistral en su servicio de IA generativa whatsonx. Cisco ha anunciado un acuerdo para el desarrollo conjunto de agentes de IA. Con esta diversidad de alianzas se busca legitimidad para ampararse en las normativas europeas como la AI Act y el RGPD, al tiempo que se atraen las simpatías de los reguladores. Pero hay un doble lenguaje, como se verá.
Los acuerdos que realmente validan a Mistral tiene como contraparte a dos empresas francesas, además de alemana SAP. Por un lado, la startup se ha asociado con France Travail, el servicio de empleo en su país y con Veolia Environment, multinacional de gestión medioambiental y servicios energéticos. A estas dos se suma el grupo automovilístico Stellantis – uno de sus componentes es la antigua PSA – que pretende reemplazar el manual de usuario de algunos de sus vehículos por una app con asistente basado en la tecnología de Mistral.
Pero, ay, el patriotismo no será suficiente para sostener el negocio de esta empresa joven en un escenario tan competido. De ahí que Mistral persiga obsesivamente la diferenciación. Inmediatamente después de la aparición de Deep Seek, que alardeaba de tener un rendimiento sobresaliente con una inversión inferior en computación, Mistral se apresuró a lanzar su modelo Small 3. Afirma que sus resultados son comparables a los de Llama 3.3. de Meta, que lo triplica en cantidad de parámetros y es un 30% más rápido que GPT-4o Mini. Todo esto medido con unos benchmarks cuestionados en la industria.
Con este modelo, Mistral ha querido señalar que había usado técnicas más eficientes. Una de ellas es MoE (mixture of experts) también usada por Deep Seek y permite que las redes neuronales prealimentadas no hagan uso de toda su envergadura para cada inferencia. Los modelos MoE se dividen entre distintos grupos de parámetros, llamados expertos. Y para cada token introducido (lexemas, morfemas, signos de puntuación, números o caracteres) se selecciona sólo un cierto número de “expertos” en cada capa de la red para procesar la información y emitir la respuesta.
Mistral Small 3 se dirige sobre todo a empresas que necesiten un despliegue on-premise, por motivos de privacidad y fiabilidad. A este segmento se dirige LeChat, que puede desplegarse en infraestructuras privadas como SaaS o en una nube virtual privada. En un entorno propio es posible modificar el modelo y la interfaz de usuario. Son facilidades no disponibles con ChatGPT Enterprise o Claude Enterprise, que no están autorizados a funcionar en servidores ajenos. En cambio, Mistral ha adoptado un enfoque que favorece la personalización de la IA por parte de los clientes, con el fin de lograr servicios adaptados a sus necesidades e integrados con sus sistemas.
El precio es otra batalla, más sensible si cabe. Mistral está tratando de posicionarse por debajo de sus competidores estadounidenses – el plan básico de OpenAI para empresas empieza en 20 dólares y el de la francesa en 15 dólares – pero competir con Deep Seek serían palabras mayores. La compañía francesa juega la mano de la seguridad para las empresas, aún recelosas de utilizar tecnología proveniente de China, sobre todo cuando implica información corporativa.
Tanto Mistral como Deep Seek basan sus modelos en código abierto. Esto permite que investigadores y empresas experimenten con la tecnología, la modifiquen y contribuyan con sus desarrollos. Mistral distribuye sus modelos bajo una licencia que permite, además, examinar los pesos del modelo (la fortaleza de las conexiones neuronales) esenciales para conocer cómo emite sus resultados. Es el enfoque que ha empleado Meta con su serie Llama, que la ha situado en el grupo de cabeza estos dos últimos años. Eso sí, con una inversión mucho más cuantiosa en recursos de computación. En todo caso, la innovación se externaliza en cierto modo y se cede, parcialmente, a la comunidad open source.
Con todo, el proyecto francés tiene limitaciones importantes a la hora de competir con estadounidenses y chinos. La más obvia es el capital: el ecosistema financiero europeo es limitado y zozobra ante cualquier incertidumbre geopolítica. Mistral – así bautizada por el viento que recorre el valle del Ródano hacia el Mediterráneo – tiene una valoración de 6.000 millones de euros, proyección de los 600 millones que ha levantado en su última ronda, en junio. Pero la cuantía es minúscula comparada con los miles y miles de millones recaudados por Open AI y Anthropic, por no hablar de los ingentes recursos que mueve Google en el desarrollo de su IA.
Al cofundador y CEO de Mistral, Arthur Mensch, se le cuestionó el día que dijo que la compañía invertiría miles de millones de euros en centros de datos en los próximos mese. No aclaró, sin embargo, si pretendía recoger capital a la manera de OpenAI, que tampoco tiene los miles de millones que ha comprometido en el proyecto Stargate ni ha dicho en ningún momento cómo los conseguirá. El gobierno francés, para tranquilidad de Mensch, ya había anunciado un desembolso de 109.000 millones de euros en infraestructura cloud para IA con el apoyo de fondos extranjeros. En ese paquete, parece lógico que cuadre la inversión en Mistral.
Nacida de la unión de tres exalumnos de la École Polytechnique de París y ex compañeros de trabajo en Meta AI y Google DeepMind, salió a la luz en abril de 2023 en medio de la fiebre del primer ChatGPT. Con el apoyo y la inversión del magnate tecnológico Xavier Niel y el respaldo (no cuantificado) del fondo creado por Andreessen Horowitz, no tardó en abrir – y ponerse a contratar profesionales – oficina en California.
La de Mistral es una carrera admirable, qué duda cabe, pero actúa en un mercado natural fragmentado. Aún tiene que convencer a otros países europeos, de que es el único socio idóneo. En la UE hay mercados con idiomas e idiosincrasias diferentes, que por regla general tienen apego por lo nacional pero no por lo europeo. En este contexto, Mistral tiene difícil librarse de la etiqueta que la define como empresa francesa.
Hay un ámbito en el que Mistral será recibida más auspiciosamente. Durante la AI Action Summit de París en la que Mensch fue celebrado como hijo pródigo, puso mucho cuidado en pasar el siguiente mensaje: sus modelos podrían ser muy útiles para desarrollar una generación nueva de sistemas de defensa. Ciertamente, el mercado militar no está como para hacerle ascos.
En la atmósfera geopolítica ha calado hondo un discurso de rearme de Europa, por la urgencia en cubrir la brecha que va a dejar la hostilidad manifiesta de Donald Trump, acentuada por la necesidad de reconstruir una industria armamentística en el aire. Mistral se presenta como una oportunidad de modernizar el armamento europeo con IA: con objeto de acercarse a Alemania y Reino Unido, ha llegado a un acuerdo con la compañía anglogermana Helsing, especialista en la integración de inteligencia artificial en plataformas de defensa. Ambas combinarán sus tecnologías para trabajar en modelos de visión-leguaje-acción, que permitirán al software reconocer el entorno y comunicarse con los soldados en el campo de batalla.
Y, puesto que la AI Action Summit dio para mucho, hubo cabida para una demanda de Mistral: rebajar las regulaciones en Europa. El propio Macron defendió esta postura con la finalidad de fomentar la innovación europea. Básicamente lo mismo que exigió con altanería el vicepresidente estadounidense JD Vance, en su caso para evitar trabas que molestan a las compañías de su país, precisamente las que rivalizan con su pequeño rival francés. Desde luego, resulta difícil adivinar a quién beneficiará más la relajación de las normativas.
[informe de Pablo G. Bejerarano]