欧洲AI大模型新星Mistral估值跃升80%！闭源与开源AI齐飞的时代到来 算力需求迈向“星辰大海”

智通财经获悉，光刻机巨头阿斯麦斥资支持的欧洲AI初创公司Mistral AI当地时间周二表示，该公司在全球存储芯片巨头三星电子领投的新一轮融资中筹集了约30亿欧元(大约35亿美元)。这家法国初创企业正寻求将自身定位为欧洲战略型AI领头羊企业，引领欧洲主权AI系统以及寻求在欧洲市场加速替代OpenAI和Anthropic等非欧洲竞争对手。

据了解，参与本轮投资的还有由EQT投资管理公司，获得欧盟支持的大型投资基金Scaleup Europe Fund，以及现有机构投资者PSG Equity。Mistral表示，本轮融资使其投后最新估值规模超过210亿欧元。作为对比，在一年前之前，Mistral在完成由荷兰半导体设备制造巨头阿斯麦领投的一轮融资后，估值大约为117亿欧元，意味着短短一年该AI初创公司估值大幅跃升80%。

据了解，近期包括英伟达(NVDA.US)、微软(MSFT.US)、Facebook母公司Meta(META.US)、美国老牌科技巨头IBM(IBM.US)以及硅谷风险投资巨头Andreessen Horowitz在内的全球科技行业领军势力，正在敦促美国政府支持以开放权重(open-weight AI)为核心的AI大模型技术的发展轨迹。

Mistral AI也是其中一员，该AI初创公司的技术开发路线同样走的是围绕开放权重的开源AI大模型路线。开放权重，意味着企业可以依照具体许可证下载模型权重，在自有服务器或私有云中完整部署、微调并接入业务，强化数据自主权和供应商选择权。不过，Mistral同时提供专有商业模型，因此Mistral AI更准确定位是以开放模型拓展生态，同时以企业高端定制化、完整部署服务和大规模算力平台实现AI应用商业化的欧洲AI开发厂商。

在AI开发者生态中，open-weight AI通常指代“开放权重AI大模型”，即开发者可以下载模型训练完成后的参数，在自有服务器或云环境中部署、微调和推理;但模型开发方未必公开训练数据、数据处理方法、训练代码、完整架构细节，也可能通过许可证限制商业用途或特定应用。

严格意义上的开源AI范围更广：除权重外，还应提供足以让使用者研究、修改和复现系统的代码、架构及训练数据信息，并保障使用、研究、修改和再分发等基本自由。因此，开放权重是“模型成品可拿来使用和改造”，真正的开源AI则进一步开放“模型如何被制造出来”;前者可以是后者的一部分，但开放权重不必然等于开源所有技术环节与代码。

对于全球投资者们聚焦的对AI算力产业链与AI超级牛市投资风向而言，开放权重、模型路由和架构效率提升会压低单位智能成本，却可能通过“杰文斯悖论”放大总算力需求。 当简单调用成本下降，企业会部署更多持续运行的智能体、并行子智能体、长上下文分析、代码自动化和实时多模态服务;单次任务可能消耗更少算力，但任务数量、推理步骤和部署节点可能增长得更快。KIMI K3此类超大MoE模型即使只激活少量专家，也仍需把庞大权重分布在高容量内存和高速互连集群中，因而开放模型的普及将把算力需求从少数闭源实验室扩散至全球范围云计算服务商、主权云、面向企业们的巨型AI数据中心和本地推理集群。

谷歌母公司Alphabet近期研究明确指出，单位Token价格降低、任务执行时间延长和应用数量增加能够同时发生，推动总AI推理需求与推理总价值上升，可谓精准相应所谓的“杰文斯悖论”。知名市场调研机构TrendForce的预测报告显示，2027年NVL72机架出货量同比增长超过50%，包含GB200/GB300以及下一代基于Vera Rubin架构的相关围绕英伟达AI GPU的NVL机架系统总产值有望超过7100亿美元，同比增长214%，其中包含产品升级和价格上涨的影响。

240亿美元估值背后：Mistral加速建设欧洲AI替代方案

Mistral首席执行官阿蒂尔·门施周二在接受美国媒体采访时表示，这笔融资所得巨额资金将用于建设更多基础设施，包括公司自己的数据中心，以及开展算力出租业务。

“从长期来看，我们的计划是完全依靠自己建设的欧洲AI算力集群，因此，这意味着我们拥有的算力规模将在大约未来五年期间疯狂增长约100%，”门施表示。

这位首席执行官补充说，公司将训练“规模更大、速度更快的模型”。

这家总部位于巴黎的AI初创公司积极开发原创AI大模型，并正在扩大自有AI数据中心布局与建设进程。该公司希望采取不同于OpenAI和Anthropic的闭源AI大模型路径，在推进开放权重AI大模型的同时与企业逐一合作，打造符合其需求的定制化AI应用超级平台，并将这些工具积极整合进企业业务。

Mistral已经将最前沿AI技术融入总部位于荷兰的阿斯麦的制造流程。门施表示，Mistral与韩国三星电子的最新深度合作将聚焦类似定制化领域。

门施今年早些时候表示，他预计Mistral今年的年度经常性收入数据将超过10亿美元大关。随着新融资和合作关系的达成，门施表示，“如果一切按照目前的趋势发展”，他预计将“大幅度超过”这一数字。他拒绝提供修订后的收入预测。

“我们非常有信心，今天进行的融资也在加快增长，并为2027年的进一步强劲增长创造条件。”门施接受媒体采访时表示。

Mistral一直寻求将自己定位为AI行业中既非美国、也非中国的欧洲替代选择，顺应欧洲市场及其他地区对“主权AI系统”日益增长的强劲需求。本轮融资主力之一的欧盟支持大型投资基金Scaleup Europe Fund的投资者包括欧盟委员会资金，以及同样来自欧洲的Novo Holdings和桑坦德银行等大型欧洲企业。

不同于始终走闭源路线的美国AI应用巨头OpenAI以及Anthropic，Mistral专注于开放权重AI模型，与OpenAI和Anthropic的专有封闭系统形成鲜明对比。然而，公司正面临实力强劲的中国竞争者带来的激烈竞争。

门施表示，Mistral“很快”将发布的模型会“非常有竞争力”。他指出，中国前沿AI实验室实际上并未在中国以外大范围开展业务或与企业客户合作。Mistral表示，在某些情况下，中国公司们主导的开源AI大模型可以部署在Mistral的算力基础设施上，但这“不会形成对中国AI实验室非常强的依赖”，因为数据仍保留在Mistral这里。

门施表示，欧洲企业很难长期依赖中国开源AI模型获得长期支持，因为尚不清楚这些模型是否会在较长时期内持续升级，也不清楚是否会受到任何出口限制。

“目前，我们看到，这个领域的波动实际上相当剧烈，”门施表示。“现在，我们还需要成为客户们值得信赖的合作伙伴。他们希望我们能够明确保证，一年后，他们将能够使用比今天更好的模型，而我们能够提供这一保证的唯一方式，就是继续自行独家训练模型，”门施表示。

三星押注欧洲AI新势力：从模型融资走向AI算力需求与工业应用加速扩张

Mistral本轮融资的核心意义，是将欧洲“主权AI”需求转化为自有算力、模型研发与以及面向企业的工业端应用的持续投入。对Mistral而言，竞争优势需要同时建立在模型能力、数据控制、部署服务和持续升级保障之上;对欧洲与北美的AI算力资源供应商们而言，更多可部署模型意味着更广泛的潜在客户群。因此，三星投资Mistral既关联欧洲AI自主独立需求，也关联工业企业将AI嵌入日常生产流程的重大商业机遇。

三星接棒阿斯麦领投，也让Mistral获得进一步深入半导体制造场景的合作机会。其商业模式着重结合企业数据、定制模型、业务系统集成和长期服务;管理层预计今年年度经常性收入超过10亿美元，很大程度上说明公司正在以企业付费需求支撑围绕愈发强劲AI算力需求的基础设施扩张路径。

开源AI大模型带来的更庞大算力需求以及OpenAI刚刚发布的Astra大模型引发AGI热议之外——英伟达CEO黄仁勋周日更是在社交媒体上发出GPT-6 Astra问世意味着“AGI已到来”的重磅表态，算力需求已经体现为芯片收入和多年采购承诺。英伟达8月公布的季度营收达962亿美元，同比增长106%;数据中心营收890亿美元，同比增长117%。

AI算力资源采购端，据媒体报道，Anthropic与英伟达支持的Lambda签署价值350亿美元的云计算协议，并与Nscale达成为期六年、价值450亿美元的算力租赁安排，后者涉及约460兆瓦基础设施。两项交易合计800亿美元，体现前沿实验室提前锁定多年算力供应的力度，也为训练与智能体推理扩张提供了基础。

AI算力产业链上游同样释放强劲信号，韩国8月出口总额达982.5亿美元，同比增长68.7%;其中围绕SK海力士与三星这两大全球最大规模存储芯片巨头的半导体出口达466.5亿美元，同比增长209%，创历史新高。韩国官方将半导体出口强劲表现直接关联到谷歌、亚马逊等超大规模云厂商扩大AI算力基础设施投入。

与此同时，AI服务器存储芯片组件仍是最清晰的AI算力产业链层面供给瓶颈，TrendForce预计，2026年服务器DRAM合约价累计上涨约270%，企业级SSD价格累计上涨约235%;2027年HBM合约价仍可能上涨70%—140%，这些数据体现了AI算力扩张与存储涨价的共同作用。TrendForce最新估算，DRAM与NAND合计占主要云服务商资本开支的比例，将由2026年的47%升至2027年的68%，背后同时存在采购量增长与价格上涨。

AI算力需求的双重增长动力：开放模型拓宽应用，Astra等闭源模型有望持续抬高能力上限

中国开放权重模型的竞争，则推动AI部署从少数前沿实验室向企业私有环境、区域云和主权云扩散。英伟达、微软等美国大型科技企业支持开放权重，其产业逻辑在于降低模型获取和定制门槛，让全球范围更多企业能够参与AI应用开发，进而推高全球AI算力资源需求。

Kimi等中国开放权重模型正在降低企业迁移模型、定制模型和自主部署的门槛。Kimi K3拥有2.8万亿总参数，支持约100万Token上下文;截至9月8日，OpenRouter展示的Moonshot AI供应商通道价格为每百万输入Token 3美元、输出Token 15美元。其竞争力来自能力、价格、部署自由度和接口兼容性的组合。开放权重允许企业在自己的基础设施上运行和改造模型，但不意味着训练数据与完整研发流程全部开源。

此外，融合开源与闭源AI大模型的“模型路由平台”(比如OpenRouter)开始让企业能够按任务分配AI预算，经济性评价也随之转向“每项成功任务的总成本”。简单任务交给低成本模型，复杂任务调用前沿模型，可以减少不必要的高价推理。亚马逊公布的检索增强生成测试显示，智能路由将87%的请求分配给Claude 3.5 Haiku，在维持较大模型Sonnet 3.5 v2基准准确率的同时，平均节省63.6%的成本。

Astra代表另一种需求扩张机制：大模型能力提高，使此前难以可靠完成的任务进入可商业化范围。OpenAI披露，Astra在FrontierMath第四级测试中取得98%的成绩，在ARC-AGI-3中取得99.9%的成绩。黄仁勋据此表达“AGI已到来”的判断，并表示模型训练使用超过10万张英伟达GPU，后续还有40万张GPU即将上线。值得注意的是，“AGI已到来”仍是存在争议的判断，而更大规模英伟达AI GPU集群的部署预告，则直接强化了前沿端AI大模型继续扩大训练资源投入的强劲AI算力需求预期。

来自华尔街金融巨头高盛Delta One交易台的主管里奇·普里沃罗茨基公布的一份研报显示，高盛交易台最看重的，是Astra可能让需求曲线整体外移——即当AI大模型更聪明后，企业能够尝试此前无法可靠完成的工作，竞争对手也需要继续投入研发和训练，这为AI支出周期提供了新的支撑;其研报所述的软银ADR大幅涨逾10%、甲骨文涨约5.5%，体现了市场对Astra主导的这种算力扩张可能性的重新定价。落实到英伟达，Astra算力需求以及未来更新迭代，与递归自我改进(Recursive Self-Improvement，即RSI)技术路线共同强化前沿算力需求，Hugging Face扩大开发者覆盖范围，Blackwell和Vera Rubin承担产品交付，强劲盈利增长则支撑估值扩张。

Delta One交易台表示，Astra带来的前沿AI能力突破至AGI纪元，能够不断创造新应用，并迫使竞争对手继续投入，从而延长AI资本开支周期，这与开放权重模型降低成本形成重大互补：前沿模型提高可交付任务的最终复杂度并且这种最先进能力突破有效拓展了AI能够胜任的业务范围，开放权重和模型路由扩大能够负担AI运营模式的全球客户范围，开放权重与模型路由则通过灵活部署和优化模型调用，提高更多应用场景的经济可行性，共同推动AI使用范围与调用规模扩张。

本文源自：智通财经网