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原文链接：https://techcrunch.com/2026/03/17/mistral-forge-nvidia-gtc-build-your-own-ai-enterprise/
原文作者：Anna Heim and Rebecca Bellan
大多数企业级 AI 项目之所以失败，并非因为公司缺乏技术，而是因为所使用的模型无法理解其业务。这些模型通常在互联网上进行训练，而非基于数十年积累的内部文档、工作流程和制度知识。
法国 AI 初创公司 Mistral 认为其中蕴含着机遇。周二，该公司宣布推出 Mistral Forge 平台，允许企业利用自有数据构建定制化模型。Mistral 在英伟达（Nvidia）年度技术大会 GTC 上发布了该平台。今年的 GTC 大会高度聚焦于面向企业的 AI 和智能体模型。
这对 Mistral 来说是一个重要的战略举措。这家公司一直专注于企业客户，而其竞争对手 OpenAI 和 Anthropic 在消费者领域的采用率方面已遥遥领先。CEO Arthur Mensch 表示，Mistral 专注于企业市场的策略卓有成效：公司预计今年年度经常性收入将突破 10 亿美元。
Mistral 表示，深化企业市场战略的一个重要方面是给予公司对其数据和 AI 系统更大的控制权。
“Forge 的作用是让企业和政府能够根据其特定需求定制 AI 模型，”Mistral 产品负责人 Elisa Salamanca 在接受 TechCrunch 采访时表示。
企业级 AI 领域的许多公司已经声称提供类似功能，但大多数公司侧重于微调现有模型，或通过检索增强生成（RAG）等技术在其上叠加专有数据。这些方法并未从根本上重新训练模型；相反，它们在运行时使用公司数据来调整或查询模型。
相比之下，Mistral 表示他们支持公司从零开始训练模型。理论上，这可以解决一些常见方法的局限性——例如，更好地处理非英语或高度领域特定的数据，以及对模型行为进行更强的控制。这还可以使公司能够使用强化学习训练智能体系统，并减少对第三方模型提供商的依赖，避免模型更改或弃用等风险。
Forge 的客户可以使用 Mistral 广泛的开源权重 AI 模型库来构建其定制化模型，其中包括最近推出的 Mistral Small 4 等小型模型。据 Mistral 联合创始人兼首席技术官 Timothée Lacroix 介绍，Forge 可以帮助释放其现有模型的更多价值。
“我们在构建小型模型时所做的权衡是，它们在每个主题上的表现都无法与其大型版本媲美，因此定制能力使我们能够选择我们强调和放弃的内容，”Lacroix 说。
Lacroix 表示，Mistral 会就使用哪些模型和基础设施提供建议，但最终决定权在于客户。对于需要更多指导的团队，Forge 配备了 Mistral 的前置部署工程师团队，他们会直接与客户合作，提取相关数据并适应其需求——这是借鉴了 IBM 和 Palantir 等公司的模式。
“作为产品，Forge 已经配备了所有工具和基础设施，您可以生成合成数据管道，”Salamanca 说。“但是，了解如何构建正确的评估（evals）并确保您拥有足够的数据量，是企业通常缺乏专业知识的领域，而这正是 FDEs（前置部署工程师）带来的价值。”
Mistral 已经将 Forge 提供给合作伙伴，包括爱立信（Ericsson）、欧洲航天局（European Space Agency）、意大利咨询公司 Reply，以及新加坡的 DSO 和 HTX。早期用户还包括 ASML，这家荷兰芯片制造商在去年 9 月份领投了 Mistral 的 C 轮融资，当时估值为 117 亿欧元（约合 138 亿美元）。
这些合作伙伴关系体现了 Mistral 对 Forge 主要用例的预期。Mistral 的首席营收官 Marjorie Janiewicz 表示，这些用例包括需要根据语言和文化定制模型的政府；具有高合规性要求的金融机构；有定制化需求的制造商；以及需要调整模型以适应其代码库的科技公司。
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