Tiene 22 empleados, pero vale 2.000 millones: el futuro de la IA pasa por estos tres franceses

"Podemos decidir regular mucho más rápido y mucho más fuerte que nuestros principales competidores. Pero regularemos cosas que ya no produciremos ni inventaremos. Esto nunca es una buena idea". Ese dardo en forma de frase no fue pronunciado por el fundador de ninguna startup, sino por el presidente de Francia, Emmanuel Macron. Lo hizo apenas unos días después de que se cerrara el acuerdo político sobre la futura ley europea de IA, donde el Elíseo ha sido un actor fundamental para presionar en favor de una regulación más laxa.

El posicionamiento de Francia tiene nombre propio. Se trata de Mistral, una startup con sede en París fundada el pasado mayo por extrabajadores de Google y Meta, pero que ya se ha convertido en la punta de lanza de la IA en Europa. Lo ha hecho desarrollando algo con lo que pocos se atreven: un gran modelo de lenguaje (también conocidos como modelos fundacionales). El mismo día que Macron mostraba sus reticencias con el plan europeo, esta firma anunciaba una ronda de financiación de 415 millones de dólares, que le dejaba con una valoración de 2.000 millones. Y todo con una plantilla de 22 trabajadores.

"Hemos seguido una trayectoria clara: la de crear un campeón europeo con vocación global en IA generativa, basado en un enfoque tecnológico abierto, responsable y descentralizado", dijo el cofundador y consejero delegado, Arthur Mensch, en un comunicado. La sintonía de sus palabras y las de Macron era evidente. "Francia es probablemente el primer país en términos de IA en Europa continental. Estamos codo a codo con los británicos, que no tendrán esta regulación sobre los modelos fundacionales", deslizó el presidente galo, dejando entrever que todavía quedan demasiadas asperezas entre los países comunitarios hasta que se cierre el texto final.

El hecho de que Mistral haya conseguido convertirse en un unicornio en tan poco tiempo es algo sin apenas precedentes en Europa e, incluso, en el sector de la IA. Ya en su primer mes de vida, arrancaron con una ronda de 113 millones de dólares. Entonces, su valoración era de 240 millones, 10 veces menos que ahora. Eso sí, ya contaban con la confianza del exconsejero delegado de Google, Eric Schmidt. Además, esta segunda vuelta ha sido liderada por fondos estadounidenses de primer nivel, Andreessen Horowitz y Lightspeed Venture Partners, además de entidades financieras —caso de General Catalyst o BNP Paribas— y tecnológicas como Salesforce y Nvidia, un actor clave para estas tecnologías.

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Buena parte de ese interés se explica por el perfil de sus fundadores, Guillaume Lample y Timothée Lacroix, además del mencionado Mensch. Los dos primeros habían trabajado durante años en Meta —la matriz de Facebook—, mientras que el último estuvo DeepMind, una startup comprada por Google y que es uno de los pilares de su estrategia en IA. En ese equipo inicial hay otro actor clave. Es Cédric O, exministro francés de Transformación Digital, que se sumó al proyecto desde sus primeros días, en calidad de consejero.

"Ser un perfil reconocido ayuda mucho, porque pudieron levantar una ronda de más de 100 millones con un proyecto explicado en seis folios. Es una de las mayores rondas de IA sin haber puesto ni la primera piedra. Un proyecto así requiere una inversión muy fuerte, tanto para fichar talento como abastecerlo de infraestructura", comenta Elena González Blanco, profesor del IE y fundador de Clibrain, una startup que crea aplicaciones integrando distintos modelos de lenguaje; entre ellos, el de Mistral.

Un modelo abierto con datos cerrados

Una de las características fundamentales de Mistral es que su enfoque es abierto, ya que puede ser descargado por cualquiera. Sin embargo, eso no se debe confundir con los proyectos de código abierto, ya que aquí no permiten conocer el contenido que ha usado para entrenarse, algo que la empresa justifica por la fuerte competencia. "Cuando te vas de una empresa para montar una, ya sabes lo que se ha cocido, pero tienes una idea que puede ser disruptora, como los modelos abiertos", apunta Carlos Vázquez, ingeniero especializado en IA y mentor en la escuela 4Geeks Academy. "Es un punto muy a favor, porque pone conocimiento técnico y empresarial a disposición del resto. En este caso, se estima que puede competir con GPT-3.5, aunque todavía no existe competidor para GPT-4", apostilla.

Sin embargo, con la regulación europea, Mistral estaría calificado como modelo fundacional y tendría que pasar por el aro y publicar sus datos de entrenamiento, algo que explica las declaraciones de estos días. Francia no estaba sola. A su lado, estaba Alemania. Allí está el otro gran proyecto europeo de IA, la startup Aleph Alpha, que se fundó en 2019 y ahora ha levantado una ronda de 500 millones de dólares. Su perfil es distinto del de Mistral, pero no los argumentos que utilizan los Gobiernos francés y alemán para apoyarlas. Así, su postura pasaba más por un código de buena conducta y adopción voluntaria —es decir, sin sanciones en caso de incumplimiento— y no por una regulación más estricta del modelo, sino de sus aplicaciones concretas.

Por ahora, se conoce que el primer modelo de Mistral, bautizado como Mistral 7B, ha sido entrenado con 7.000 millones de parámetros y se puede usar sin restricciones —ni comerciales ni de contenido— bajo la licencia Apache 2.0. Eso sí, hay que apuntarse a una lista de espera para tener acceso. "Eso ocurre porque la infraestructura es limitada. El acceso está ponderado, porque es para personas con conocimiento técnico avanzado, además de que no es lo mismo darlo a una persona que quiere curiosear que a una empresa que lo quiere usar para su negocio", apunta Vázquez.

Las capacidades son similares a los de sus competidores, pero con la peculiaridad de que requiere menos capacidad de computación. María Albalá, directora de programas de innovación de ICEMD, instituto de innovación de ESIC, celebra esta apuesta por la eficiencia, un aspecto cruciales para estas tecnologías. "Cuando usamos una plataforma, no nos paramos a pensar la cantidad de recursos que consumen las máquinas. Eso son millones de euros que se consumen en infraestructuras para ofrecer la solución, pero también contaminación", indica esta ingeniera, remarcando que, en el caso de Mistral, "la optimización es brutal respecto a, por ejemplo, ChatGPT, sin que eso impida que ofrezca información valiosa".

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Sin embargo, Albalá también considera que hay algunos aspectos mejorables, como la ausencia de una aplicación que sirva para probar de forma sencilla su tecnología. Eso es precisamente lo que hizo OpenAI con ChatGPT, que disparó la popularidad de la empresa y provocó un torrente de dinero proveniente de Microsoft. "Mistral está más enfocada a que la utilicen empresas, pero también hay que pensar en la persona que toma la decisión de optar por un modelo u otro, que muchas veces no tiene conocimientos técnicos. Siempre van a ser más proclives a decantarse por una que han podido probar por sí mismos", avisa.

Por ahora, eso sí, el modelo de negocio de Mistral es un misterio, aunque hay algunas pistas. Así, cuentan con una plataforma para desarrolladores (API) que permite usar su tecnología para crear aplicaciones mediante el pago de tókenes por consumo. Es ahí donde se puede acceder a sus productos más punteros, como Mixtral 8x7B o Mistral-medium, la joya de la corona, aunque en este caso no está disponible para descarga.

"Es muy pronto para ver a dónde van en términos de negocio. Aun así, es demasiado ambicioso pensar en competir con OpenAI, porque el foco y objetivo son diferentes. Creo que la clave es desarrollar alternativas", apunta González Blanco. Su empresa, Clibrain, está especializada en la IA generativa en castellano, algo para lo que es crucial el papel de Mistral. "Con 7B, hemos comprobado que ofrecen uno de los mejores resultados en español", detalla esta profesora y empresaria, que agrega: "Uno de los problemas de la IA es que es nativa de inglés y luego se traduce, pero Europa es multilingüe".

Es una baza que han jugado en la propia Mistral. "Si todos los proveedores son estadounidenses, las herramientas que median en nuestra relación con el mundo estarán todas inspiradas en Estados Unidos. Esto no es malo en sí mismo, pero conlleva el riesgo de general un formato cultural muy poderoso", avisaba en un artículo reciente el propio O. González Blanco, por su parte, adelanta que las estrategias de posicionamiento según el idioma serán clave. "Hay una oportunidad de oro con el español y no se está explotando lo suficiente", advierte.