Mistral startet EU-AI-Cloud mit Microsoft-Support

Mistral AI, das französische Künstliche Intelligenz-Unternehmen, hat am Mittwoch eine umfassende Expansion in die AI-Infrastruktur angekündigt, die es als Europas Antwort auf amerikanische Cloud-Rechnungsgiganten positioniert. Gleichzeitig präsentierte der Pariser Technologiepionier neue Schlussfolgerungsmodelle, die die fortschrittlichsten Systeme von OpenAI und Chinas DeepSeek gleichstellen oder sogar übertreffen. Arthur Mensch, CEO und Mitbegründer von Mistral AI, erklärte, dass der Einstieg in die AI-Infrastruktur ein transformierender Schritt für das Unternehmen ist, da es nun eine kritische Vertikale der AI-Wertkette adressieren kann. „Mit diesem Wechsel kommt die Verantwortung, nicht nur Innovation und AI-Aufnahme zu fördern, sondern auch Europas technologische Autonomie zu gewährleisten und zu dessen Nachhaltigkeitsführerschaft beizutragen“, sagte Mensch. Das neue Angebot, Mistral Compute, ist ein umfassendes AI-Infrastruktur-Plattform, das in Zusammenarbeit mit Nvidia entwickelt wurde. Es bietet europäischen Unternehmen und Regierungen eine Alternative zu US-basierten Cloud-Anbietern wie Amazon Web Services, Microsoft Azure und Google Cloud. Der Plattform liegen 18.000 der neuesten Nvidia-Grace-Blackwell-Chips zugrunde, die zunächst in einem Rechenzentrum in Essonne, Frankreich, gehostet werden, mit Plänen zur Ausweitung über ganz Europa. Jensen Huang, CEO von Nvidia, betonte die Bedeutung des Partnerschaftsprojekts für Europas technologische Unabhängigkeit. „Jedes Land sollte KI für seine eigene Nation in seiner Nation bauen“, sagte Huang bei einer gemeinsamen Ankündigung in Paris. Nvidia plant, mehr als 20 „KI-Fabriken“ im Kontinent zu schaffen, wobei einige dieser Einrichtungen über eine Gigawatt-Kapazität verfügen könnten und damit zu den größten Rechenzentren der Welt gehören würden. Neben der Infrastruktur präsentierte Mistral AI auch seine Magistral-Serie von Schlussfolgerungsmodellen. Diese AI-Systeme sind in der Lage, Schritt-für-Schritt-logisches Denken zu führen, ähnlich wie OpenAIs o1-Modell und Chinas DeepSeek R1. Ein entscheidender Unterschied liegt darin, dass Mistral seine Modelle von Grund auf selbst entwickelt hat, um Flexibilität und Anpassungsfähigkeit zu gewährleisten. Die Modelle zeigen ihre gesamte Gedankenprozesse den Benutzern in deren Muttersprache, was eine höhere Transparenz und Benutzerfreundlichkeit ermöglicht. Guillaume Lample, Chef-Wissenschaftler von Mistral, berichtete in einem exklusiven Interview, dass die Modelle während des Trainings unerwartete Fähigkeiten entwickelten. Besonders bemerkenswert war die Multimodale Vernunftfähigkeit des Magistral-Medium-Modells, die es ermöglicht, Bilder zu analysieren, obwohl das Training sich ausschließlich auf textbasierte mathematische und Programmieraufgaben konzentrierte. Zudem zeigte das Modell eine natürliche Fähigkeit, automatisch mehrstufige Internet-Suchvorgänge und Codeausführung durchzuführen, um komplexe Abfragen zu beantworten. Mistral AI hat zudem erhebliche technische Hürden überwunden, um einen Durchbruch in der Trainingsinfrastruktur zu erzielen. Das Unternehmen hat ein System für Online-Verstärkungslernen entwickelt, das es ermöglicht, AI-Modelle kontinuierlich zu verbessern, während sie Antworten generieren, anstatt auf vorgewählte Trainingsdaten zu verlassen. Dieses System synchronisiert Modellaktualisierungen in Echtzeit über Hunderte von Grafikkarten (GPUs), was die Aktualisierung von Modellgewichten innerhalb weniger Sekunden ermöglicht, statt den Stunden oder sogar Tagen, die üblicherweise erforderlich sind. Die Trainingsprozesse waren viel schneller und kostengünstiger als herkömmliches Vor-Training. „Es war viel günstiger als regelmäßiges Vor-Training. Vor-Training dauert normalerweise Wochen oder Monate auf anderen GPUs. Bei uns dauerte es weniger als eine Woche“, sagte Lample. Die Geschwindigkeit dieses Prozesses könnte entscheidend für die Geschäftsanwendung sein, da bestehende Schlussfolgerungsmodelle von OpenAI und anderen oft Minuten benötigen, um komplexe Abfragen zu beantworten, was Workflows hemmt. Mistral’s Modelle liefern hingegen Antworten in wenigen Sekunden, was das Benutzererlebnis erheblich verbessert. Mistral Compute zielt auch darauf ab, zwei Hauptanliegen der KI-Entwicklung anzugehen: den Umweltaufwand und die Datensouveränität. Die Plattform stellt sicher, dass europäische Kunden ihre Informationen innerhalb der EU-Grenzen und unter europäischer Gerichtsbarkeit behalten können. Mistral hat sich mit Frankreichs nationaler Agentur für ökologische Transition und dem führenden Klimakonsulenten Carbone 4 zusammengeschlossen, um den Kohlenstofffussabdruck seiner KI-Modelle während ihres gesamten Lebenszyklus zu bewerten und zu minimieren. Die Datenzentren sollen mit entkohlierten Energieträgern betrieben werden. Mit Unterstützung von Investoren wie Microsoft hat Mistral AI über eine Milliarde Euro eingeflossen und plant weitere Finanzierungen, um sein erweitertes Spektrum zu stützen. Das Unternehmen will mehr als nur ein Modellanbieter werden, sondern eine umfassende KI-Plattform bieten, die von Hardware-Infrastruktur bis hin zu AI-Modellen und Softwaredienstleistungen reicht. Dies beinhaltet Mistral AI Studio für Entwickler, Le Chat für Unternehmensproduktivität und Mistral Code für Programmierunterstützung. Industrieanalysten sehen Mistral AIs Strategie als Teil eines breiteren Trends zur regionalen KI-Entwicklung. „Europa muss dringend seine KI-Infrastruktur ausbauen, wenn es global wettbewerbsfähig bleiben will“, sagte Huang, was die Bedenken europäischer Politiker widerspiegelt. Die Europäische Union hat sich bereits verpflichtet, 20 Milliarden Euro in den Bau von KI-„Gigafabriken“ im Kontinent zu investieren, und Mistral AIs Partnerschaft mit Nvidia könnte diesen Plan beschleunigen. Die Erfolgsmöglichkeiten dieser europäischen Herausforderung gegen die amerikanische KI-Hegemonie hängen letztlich davon ab, ob Kunden die Souveränität und Nachhaltigkeit genug schätzen, um von etablierten Anbietern zu wechseln. Für den Moment haben sie jedoch eine Wahl. Mistral AI wurde mit dem Ziel gegründet, KI für alle verfügbar zu machen. Dieses Streben hat das Unternehmen von einer Forschungslabor zu einer der führenden unabhängigen KI-Unternehmen der Welt gemacht, das auf offener Wissenschaft basiert. Während dieser Reise erkannten wir, dass die Demokratisierung der KI nicht nur Modellbau und Produktentwicklung erfordert, sondern auch die Bereitstellung von Tools und Umgebungen, damit jeder auf der Welt seine eigenen KI-Systeme bauen kann. Mistral Compute ist ein neues AI-Infrastrukturangebot, das Kunden eine private, integrierte Stack bereitstellt — von GPUs über Orchestrierung, APIs, Produkte bis hin zu Dienstleistungen in verschiedenen Formaten, von Bare-Metal-Servern bis hin zu vollständig verwalteten Paas-Lösungen. Es ist ein nie dagewesenes AI-Infrastruktur-Vorhaben in Europa, das eine strategische Initiative darstellt, um Nationen, Unternehmen und Forschungseinrichtungen weltweit an der Spitze der KI-Innovation zu halten. Mistral Compute ermöglicht es Kunden, jede AI-Arbeitsbelastung zu trainieren und zu betreiben, die sie sich vorstellen können. Es wird von einem Team entwickelt und verwaltet, das über Jahrzehnte von Erfahrung in der Erstellung von Hochleistungsrechen- und KI-Infrastrukturen verfügt. Als führender Nvidia-Partner bietet Mistral Compute die neuesten Nvidia-Referenzarchitekturen und eine Verfügbarkeit von Tausenden von GPUs, die in den kommenden Jahren weiter expandieren werden. Kritisch ist, dass Mistral Compute einen Wettbewerbsvorteil für ganze Branchen und Länder in Europa, dem Nahen Osten, Asien und dem gesamten Süden bieten soll, die bisher auf US- oder China-basierte Cloud- und AI-Anbieter angewiesen waren. Dies gilt besonders für globale Tochtergesellschaften von US- oder chinesischen Unternehmen, die internationale Kunden in Europa bedienen möchten, indem sie regional betriebene KI-Lösungen anbieten. Mit einem starken Fokus auf Nachhaltigkeit und Datensouveränität ist Mistral Compute so konzipiert, dass es den strengen Anforderungen europäischer Vorschriften gerecht wird, während es den Umweltaufwand durch die Nutzung entkohlter Energieträger minimiert.