Se o Mistral está tentando ser uma versão francesa do OpenAI, sua falta de computação em hiperescala é uma fraqueza fatal. Não gastará mais que OpenAI, Oracle, Microsoft, Google, Amazon, SpaceX ou Anthropic. Provavelmente também não os recrutará em todas as áreas de investigação fronteiriças. O mercado de IA já está repleto de empresas que subestimaram a rapidez com que o “bom modelo” se tornou “insuficiente”.
Mas se a Mistral está tentando se tornar a camada de IA controlada pelas empresas para organizações que não querem que toda a inteligência viva atrás da API de outra pessoa, a computação se torna uma questão com mais nuances. Ainda precisa de infraestrutura e Mistral parece saber disso. Afinal, a Mistral levantou dívidas de US$ 830 milhões para comprar 13.800 chips Nvidia para um data center perto de Paris. Isso é um erro de arredondamento em comparação com OpenAI e Anthropic, é claro, mas a verdadeira questão é se Mistral pode transformar a escassez relativa de computação em uma virtude, como o Princípio de Liderança da Amazon “Frugalidade” com esteróides. Se a menor capacidade computacional leva a Mistral a fornecer modelos menores, mais eficientes e mais especializados, o que, por sua vez, ajuda as empresas a manter mais controle sobre seus dados a um custo menor, então menos se torna realmente mais.
O desafio computacional da Mistral, então, não é tentar ter tanta computação quanto o OpenAI. É para fazer com que os clientes se preocupem menos com a escala bruta da computação e mais com a flexibilidade, especialização e controle da implantação.
