Mistral привлекла €3 млрд: станет ли она третьей силой в ИИ?

Раунд Series D Mistral на €3 млрд при оценке свыше €21 млрд отражает новый тренд на суверенную инфраструктуру и модели с открытыми весами в ведущей европейской лаборатории ИИ. Выход ее модели Large 4 с 1 трлн параметров покажет, способен ли этот подход предложить реальную альтернативу закрытым передовым американским системам и открытым китайским решениям.

Рекордный раунд финансирования ускоряет трансформацию

В сентябре 2026 года Mistral закрыла раунд Series D на €3 млрд, который возглавила Samsung Electronics. Среди со-лидеров были поддерживаемый ЕС фонд Scaleup Europe Fund под управлением EQT и действующий инвестор PSG Equity. Оценка превысила €21 млрд, что почти в два раза выше уровня €11,7 млрд в раунде Series C годом ранее. Компания назвала его крупнейшим раундом привлечения акционерного капитала, когда-либо проведенным европейской технологической компанией. Привлеченные средства будут направлены на финансирование передовых исследований, строительство дата-центров и коммерческую экспансию. 

Посмотреть публикацию в X Загрузка...

Твит был удалён автором.

Но мы всё сохранили 🙂.

Финансовый директор Йохан Бергквист заявил, что к концу года компания идет к достижению $1 млрд годовой регулярной выручки. Это может вывести ее на второе место в Европе по оценке среди частных технологических компаний. В раунде участвовали действующие инвесторы, включая ASML, Nvidia и a16z, а среди новых — Advent и фонды под управлением BlackRock. Сейчас Mistral работает более чем в 20 странах и обслуживает свыше 125 корпоративных клиентов, включая Airbus, ASML, BMW и HSBC.

Large 4 вступает в борьбу

6 октября Mistral открыла публичный предварительный доступ к Mistral Large 4, получившей прозвище Le Chonk. Модель представляет собой изначально мультимодальную систему mixture-of-experts с 1 трлн параметров всего и 49 млрд активных параметров. Для обучения разработчики использовали 3 800 GPU NVIDIA Grace Blackwell в европейских дата-центрах компании. Large 4 поддерживает контекстное окно в 1 млн токенов и свободно работает более чем со 160 языками, включая все официальные языки ЕС.

Посмотреть публикацию в X Загрузка...

Твит был удалён автором.

Но мы всё сохранили 🙂.

Веса будут опубликованы к концу октября после финальной координации с партнерами по кибербезопасности и властями. 

Генеральный директор Артюр Менш заявил на презентации в Абу-Даби: «Модель, которую мы сегодня представляем, по некоторым аспектам, включая кибербезопасность, фактически превосходит китайские модели. Поэтому утверждение, что Европа не может конкурировать, не соответствует действительности». 

Вице-президент по науке Пьер Сток подчеркнул, что модель обучалась с использованием в два-три раза меньшего числа GPU, чем китайские конкуренты.

Суверенная инфраструктура выходит на первый план

Mistral внедрила full-stack-предложение с региональными конечными точками инференса и может хостить сторонние модели с открытыми весами. Руководство намерено построить дата-центры во Франции и Швеции, чтобы к 2030 году обеспечить необходимую мощность в 1 ГВт. По оценкам, к 2030 году компания может создать около 1 ГВт мощностей, хотя долгосрочные прогнозы в секторе ИИ сейчас ненадежны.

Посмотреть публикацию в X Загрузка...

Твит был удалён автором.

Но мы всё сохранили 🙂.

Одно из ключевых преимуществ Mistral AI — приоритет локализации и контроля данных в соответствии с AI Act ЕС и GDPR. Бергквист подчеркивал, что политические факторы могут ограничивать доступ к иностранным моделям; поэтому европейский провайдер критически важен для бизнеса и жителей ЕС. Партнерства с Samsung и ASML могут создавать дополнительную ценность в сфере полупроводников и производства, поскольку Large 4 эффективно применяется для проектирования чипов и промышленных задач.

Конкурентное позиционирование и бенчмарки

По заявлению Mistral, Large 4 конкурентоспособна среди сильнейших моделей с открытыми весами в мире, опережая открытые модели США и Европы по совокупным бенчмаркам. Данные компании показывают 61,7 процента в DeepSWE v1.1, 59,4 процента в SWE-Atlas-QnA и совокупный индекс Coding Agent Index на уровне 49,8 процента. Таким образом, она демонстрирует лучшие результаты по сравнению с последними версиями DeepSeek и Qwen. В сфере кибербезопасности модель набирает 93 процента в Cybench и 82 процента в тесте на воспроизведение и устранение уязвимостей. 

Посмотреть публикацию в X Загрузка...

Твит был удалён автором.

Но мы всё сохранили 🙂.

Согласно независимому рейтингу Artificial Analysis, предварительная версия занимает 38-е место в Intelligence Index и близка к вариантам GPT-6 и DeepSeek. Она также набирает 50 баллов в Cyber Index, что выше средних показателей по отрасли. Открытые веса проще проверять, позволяя партнерам и государственным органам обеспечивать защитное, а не вредоносное применение. Модель ориентирована на программирование, кибербезопасность, финансы и производство, чем отличается от передовых систем, ориентированных на потребителей.

Риски и дальнейший путь

Несмотря на все преимущества, реализация стратегии остается главным вызовом. Создание собственных вычислительных мощностей в масштабе требует значительных капитальных затрат, а Mistral все еще зависит от оборудования Nvidia и решений Microsoft. Однако недавние тесты подтверждают, что Large 4 приближается к лидирующим моделям в бенчмарках долгосрочных агентных задач и терминала. Внедрение моделей с открытыми весами будет зависеть от готовности клиентов самостоятельно управлять инфраструктурой вместо популярного сейчас доступа через API. 

Посмотреть публикацию в X Загрузка...

Твит был удалён автором.

Но мы всё сохранили 🙂.

Менш утверждает, что у Европы мало времени, чтобы закрепить свое место в цепочке создания стоимости ИИ. Сочетание нового капитала и суверенной инфраструктуры делает Mistral очевидным европейским лидером, но конкуренция с американскими и китайскими соперниками все равно будет жесткой. Рост выручки сверх цели в $1 млрд и независимая проверка корпоративной эффективности Large 4 имеют решающее значение для превращения Mistral AI в доминирующего глобального игрока.