法国的OpenAI美国制造

欧洲人工智能家当在环球分工里找到了自己的定位：开会。

ChatGPT横空出世的2023年，欧洲能喊得上名号的环球性AI峰会有近20个，大约是美国的3倍、中国的5倍[1]。

在人工智能威信杂志（AI Magazine）年末总结的“2023 Top10 AI Events”中，欧洲承办的会议占比高达70%[2]。

如此高密度的文山会海，显性成果只有一个——推出了以《人工智能法案》为代表的一系列管理办法。

一系列监管举措逗乐了大洋对岸的美国人，纽约研究机构CB Insights的首席实行官表示，欧洲现在拥有的AI法规比像样的AI公司还要多：“衷心祝贺欧盟制订了具有里程碑意义的AI立法，连续努力做一个技能创新的空心市场吧[3]”。

抛开讽刺挖苦的身分，欧洲在人工智能领域的建树的确逊色，独角兽公司的罕有程度也堪比野生雪豹。

去年召开的VivaTech峰会上，法国总统马克龙就点名表扬了一家来自巴黎的AI公司Mistral，称其为“法国的OpenAI”。

Mistral的有名度不如OpenAI，但包括英伟达、Salesforce和谷歌前任董事长施密特在内的这些投资者，暗示了它的份量。
去年底，Mistral在推特上低调发布了其开源模型Mixtral 8x7B，迅速引爆了各大开拓者社群。

但这样一家被马克龙称为“欧洲的希望”的公司，它的每一个横截面都折射着欧洲人工智能家当的尴尬。

大学生增援家乡培植

去年12月，Mistral在A轮融资中斩获20亿美元估值，震荡欧洲投资圈。

这家公司2023年5月才发布成立，初创团队只有六个人，靠着7页PPT拿下了1.13亿美元的种子轮投资。
有位早期投资人将Mistral视为“欧洲的尤里卡时候”，意思是欧洲人非常长于搞科研，但商业化水平差劲，而Mistral将改变这统统。

Mistral之以是备受瞩目，核心在于其大模型的“稠浊专家模式”的MoE（Mixture of Experts）架构。

MoE架构紧张由两个关键部分组成：专家网络和门控机制。

（1）专家网络：传统Tranformer架构的FFN（前馈网络）层是一个完备连接的神经网络，MoE架构的FFN层则划分成稀疏性的神经网络，这些被称之为“专家”的小FFN，每个都有自己的权重和激活函数，它们并行事情、专注于处理特定类型的信息。

（2）门控机制：用来决定每个token被发送到哪个专家网络的调配器，比如下图中“More”这个token在输入概率（p)为0.65时被分配到FFN2，而“Parameters”则在输入概率（p）为0.8时被分配到了FFN1。

普通一些说，经典的Tranformer架构在运行时，无论下达的推理指令是什么，都会把系统中所有的员工全部调动起来问个遍，颇有些劳民伤财；MoE架构则是“术业有专攻”，把不同的问题交给相应领域的专家来办理。

这意味着MoE架构在推理时，最大程度实现了性能和参数规模之间的平衡，节省了科技大厂谈之色变的算力本钱。

正因如此，Mistral 8x7B模型一经问世，让Meta的LLaMA2大模型都有些黯然失落色，其背后是MoE架构对Transformer的创新性改造。

近期，Mistral又发布了性能逼近GPT-4的超大杯模型Mistral Large，虽然并未开源，但上线闭源大模型，意味着Mistral正式加入AI的商业化竞争。

Mistral在领英的页面也显示，近期从事商务拓展的员工比例大幅增加，已占其整体的近40%[4]。

按照其CEO Arthur Mensch的说法，Mistral Large的演习本钱仅为2000万美元旁边，而OpenAI的模型则超过5000万美元。

对付一家如此罕见的科技新贵，欧洲各国政府自然是捧在手里怕摔了，在监管政策上也对Mistral大开绿灯，采取了“AI根本模型豁免，AI运用重点监管”的分层处理思路。
这意味着Mistral的产品仅需承担有限的表露责任。

然而，举欧洲高下扶持的Mistral，实质上却是一家彻里彻外的美国公司。

美国的钱，美国的人，美国的市场

与“注册地”这个法律层面证明公司国籍的事实信息比较，人才、成本、市场三大经营要素大概更能代表一家企业的内核。
从这个意义上讲，Mistral的确更像一家美国公司。

Mistral的三位联合创始大家生经历非常雷同：都是土生土长的巴黎人，都有在美国公司的事情履历，也都有着与程序员身份不符的发量。

CEO Arthur Mensch在巴黎读到了博士后，与其余两位创始人彼此相识于巴黎求学生涯。
博士期间，Arthur揭橥了深度学习领域大作《构造性预测与把稳力中的可微分动态编程》。

依赖这篇论文，Arthur一毕业就加入了DeepMind巴黎团队，从事措辞模型的开拓。

首席科学家Guillaume Lample与首席技能官Timothee Lacroix则在毕业后远赴美国镀金，转岗至Meta位于巴黎的AI分支机构，主攻大模型项目。
Meta的开源大模型LLaMA，就由Guillaume Lample领衔开拓。

CEO Arthur并非人们眼中范例技能极客的样子，他是个狂热的马拉松爱好者，对硅谷大公司的官僚文化切齿腐心。
这让三个姓氏连起来便是“L.L.M(大措辞模型)”缩写的青年，命运再次交织在一起。

Mistral的“含美量”不仅表示在创始团队的履历，大部分Mistral员工的上一份事情，也在美国科技公司位于欧洲的分支机构。

而在Mistral成立八个月内的两次融资中，背后的核心力量也是美国的风投基金和家当成本。

Mistral的走红虽然吸引了一众欧洲本土的Old Money捧场，包括菲亚特背后的阿涅利家族、老佛爷百货的家族办公室Motier Ventures、英国风投基金First Minute Capital。

但在1.13亿美元的种子投资里，领投方实在是美国老牌基金Lightspeed。

而在A轮融资中，另一家老牌基金a16z，与微软、英伟达和Salesforce这些美国度当成本抢尽了风头，Mistral不仅是用了微软的Azure云做事，还与亚马逊达成协议，使其成为Amazon Bedrock客户的根本模型开拓商。

只管CEO Arthur曾多次公开表示Mistral的紧张目标市场是欧洲，并强调欧洲在人工智能领域的独特上风。
但同样不由自主的是，Mistral目前一半的客户都来自美国市场。

Mistral的轨迹彷佛重复着某种循环。
凭借AlphaGo红极一时的DeepMind出身在英国，但在创办第四年就被谷歌收入囊中。

曾经的“英伟达杀手”——英国芯片公司Graphcore受困于财务压力；文生图模型Stable Diffusion背后的Stability AI实在是家英国公司，但彷佛所有人都默认它是美国公司。

欧洲科技公司的空想彷佛总是由美国末了买单。
历史的前车之鉴高悬在Mistral头顶，时候提醒着它难以摆脱的命运。

宿命般的循环

2018年4月，杰夫辛顿、约书亚本吉奥，以及德国打算机科学家尤尔根等200多逻辑学者，共同签署了一封联名公开信，尖锐地提出了一个警告：欧洲在人工智能领域正在远远掉队于美国和中国。

当时，OpenAI刚刚发布基于Transformer的GPT模型，眼看着人工智能在美国加速，欧洲成立了一个旨在打造环球人工智能强国的研究机构ELLIS应对。
但信中的警告还是成为了预言，猜中了天生式人工智能的环球竞争格局。

欧洲并不短缺顶尖的高校和人才，“人工智能三巨子”杰弗里辛顿、约书亚本吉奥和杨立昆都是如假包换的欧洲人。
欧洲人工智能碰着的的真正问题，是软件和互联网这门“前置家当”的缺位。

2012年，在斯坦福教书的吴恩达教授以顾问的身份进入谷歌，主持The Cat Neurons项目（即“谷歌猫”）的研究。
这个项目动用了遍布谷歌各个数据中央的16000个CPU来演习（内部以过于繁芜和本钱高为由谢绝利用GPU），这是当时科技公司能拥有的最大规模的算力。

谷歌之以是兴建大规模的数据中央，是由于大量的互联网公司都是谷歌云做事的客户。
如今大模型的“万模之母”Transformer架构，同样来自谷歌。

就像不能分开电商谈直播带货一样，英伟达在AI时期大杀四方，是由于一大批游戏玩家给黄总报销过研发本钱；欧洲汽车工业的底子，也是由于斯柯达在1895年就开始造大炮了。

人工智能、互联网和软件，都属于“打算机科学”这门大家当的子集。
美国人工智能的繁荣，是由于微软、谷歌和亚马逊在互联网时期为人工智能储备了大量的“人才预备役”。

高档教诲可以培养人才，但吸引人才靠的是家当的繁荣。
丰田的电动车工程师跳槽去比亚迪，总不会是由于能在深圳交社保吧。

与美国互联网的Magnificent 7、中国的BAT比较，欧洲的互联网家当险些是一片盐碱地。

环球市值最高的50家互联网公司中，中美两国霸占了39家，欧洲公司只挤进了一家Spotify。
而欧洲最大的互联网独角兽，居然是估值180亿美元的Onlyfans[5]。

互联网家当的荒漠，造成了人工智能“人才蓄池塘”的缺失落。

“人工智能三巨子”中，辛顿和本吉奥选择移民加拿大，前者把公司卖给了谷歌，后者进入蒙特利尔大学任教。
杨立昆则在纽约大学教书，后来跳槽到了Meta。

AGI喷涌的2023年，美国风险投资支出的主力因此Magnificent 7为代表的科技公司，其规模是美国其他投资机构的两倍、更是欧洲的近六倍[6]。
欧洲并不缺钱，但从Mistral的融资就能看出，Old Money们更乐意扮演锦上添花的角色。

对前沿技能的投资，实质上是上一个时期的成功者，面对下一个时期来临时的避险行为。
只是爱马仕和LV不须要担心这个问题。

尾声

人工智能家当的中美竞争一贯是舆论场热度最高的话题，中国公司则常以追赶者的身份亮相。
但在怒其不争之余，我们常常忽略，成为追赶者也是有门槛的。

繁荣的互联网和消费电子家当带动了芯片设计、数据中央、云打算等一系列细分门类的建立，它们都是发展人工智能主要的根本举动步伐。
同时，它为干系人才供应了一个主要的培养与运送的体系。

ChatGPT横空出世时，“为什么又是美国”的声音此起彼伏。
但如果把韶光拉长，会创造从晶体管、集成电路，到Unix、x86架构，再到如今的机器学习，美国学界和家当界险些都是领跑者的角色。

关于美国“家当空心化”的谈论不绝于耳，但以软件为核心的打算机科学这门家当，不仅从未“外流”到其他经济体，反而上风越来越大。

追赶与模拟并不可鄙，家当的进步从来没有拔地而起的故事。
反倒是不同行业间隐蔽的递进与链接，决定着一个经济体面对技能浪潮时的姿态与命运。

近期，Mistral宣告与OpenAI的紧张投资方微软达成主要互助，这一火速引起了欧盟干系部门的把稳，该部门称互助可能涉及潜在风险，须要就此进行深入调查[7]。
与此同时，欧盟也在针对微软与OpenAI之间的投资进行并购合规方面的审查。

参考资料

[1]Microsoft shifts AI focus off Sam Altman，AXIOS

[2]Top 10 artificial intelligence events in 2023，AI Magazine

[3]Europe should worry less and learn to love AI，Financial Times

[4]LinkedIn

[5]Companiesmarketcap

[6]2024年欧洲风险与增长潜望，Lazard

[7]Microsoft’s tie-up with French startup Mistral AI is getting antitrust review from EU，Fortune

[8]深度学习革命，凯德梅茨

[9]不是OpenAI也不是Google，这家估值20亿美元的小公司成了AI社区的最爱，硅星人

[10]大模型前瞻研究：解码MoE架构，Alpha Engineer

[11]‘It’s just a matter of time’: why AI could help Europe create its own Apple or Google, The Guardian

[12]Artificial intelligence: Europe needs to start dreaming again，Niccol Bianchini, Lorenzo Ancona

[13]Europe Regulates Its Way to Last Place，WSJ

[14]2012，改变人类命运的180天，远川研究所

[15]2023人工智能行业现状报告，腾讯研究院

（本文作者饭统戴老板，自媒体）

本文仅代表作者不雅观点。