Mistral 与 NVIDIA 合作推进工程领域 AI

思考

总结

Mistral 与 NVIDIA 正在展开合作，通过将 Mistral 的 AI 模型与 NVIDIA 的加速计算和物理建模工具相集成，彻底改变工程工作流，实现更快的仿真和闭环 AI 驱动设计。这一合作将推出公开基准测试和开放数据集，以标准化计算机辅助工程中物理 AI 和智能体 AI 的评估，同时利用 NVIDIA 的 Omniverse 进行 3D 仿真和资产生成。在双方现有合作（包括 Mistral Large 4 的开发）的基础上，该计划旨在推动 AI 驱动工程在航空航天、汽车和半导体等行业的边界。

Mistral 正在与 NVIDIA 合作，借助 NVIDIA 加速计算开发新一代 AI 原生工程工作流。该计划结合 Mistral Large 4 以及 Mistral 的数据生成和物理建模流水线，并由 NVIDIA CUDA-X 库和 NVIDIA Warp 加速，旨在加速工程仿真，并实现连接仿真、AI 模型开发和工程设计的闭环工作流。Mistral 与 NVIDIA 还将携手将 Mistral 的模型与 NVIDIA Omniverse 库集成，用于 GPU 加速的 3D 场景生成和 SimReady 资产生成。 

此次合作的一个核心重点是开发用于评估物理模型的公开基准测试和开放数据集。这些基准测试将为研究人员、开发者和工业团队提供一个共同的基础，用于比较模型的准确性和性能，并构建和验证从 CAD 到仿真的自动化工作流。

“长期以来，工程的步伐一直由仿真的速度所决定。借助 Mistral 的开放权重模型和 physics AI 能力，再加上 NVIDIA 的加速计算技术栈，我们为工程师提供更快的仿真周期，以及足够严格的开放基准测试，可在真实的 CAE 和 EDA 工作中验证智能体。”Mistral 计算工程副总裁 Neil Ashton 表示

除物理 AI 之外，Mistral 与 NVIDIA 还将共同为计算机辅助工程（CAE）和电子设计自动化（EDA）中的智能体 AI 开发专门的评估和基准测试，以加速 AI for engineering 在航空航天、汽车和半导体用例中的应用。这些基准测试将评估智能体使用工程工具、完成多步骤工作流并产出技术上正确结果的能力，同时衡量执行时间和计算成本。

通过这项工作，Mistral 与 NVIDIA 将帮助定义工程领域智能体 AI 和物理 AI 评估的标准，建立一致、可复现的能力评估与进展追踪方法。在 NVIDIA 加速计算、库和工具的支持下，Mistral 将重新定义 AI for engineering，改变工程师设计、仿真和构建下一代产品的方式。

“下一波工程突破将来自探索那些曾经因过于复杂或耗时而无法测试的想法,”NVIDIA 工业与计算工程副总裁兼总经理 Tim Costa 表示。“通过将 Mistral 先进的开源模型和在物理 AI 方面的深厚专业知识与 NVIDIA 加速计算和库相结合，我们正在帮助工程师突破设计的边界——并通过共享的行业基准来建立对 AI 能力的信心。”

在 NVIDIA 与 Mistral 持续合作的基础上

此次工业工程合作建立在 NVIDIA 与 Mistral 之间正在进行的合作基础之上，合作范围涵盖开源模型开发、面向特定领域的 AI，以及将这些能力投入生产所需的基础设施。

两家公司此前共同开发了 Mistral NeMo，目前正在通过 NVIDIA Nemotron 联盟 携手合作，开发一个前沿基础模型，以继续推进开源权重的最前沿。这一共同基础将使全球的开发者和企业能够针对其行业、语言和地区对 AI 进行定制，联盟成员贡献的数据、评估和领域专业知识将为此提供支持。

Mistral 最近推出了 Mistral Large 4 的公开预览版，代号 Le Chonk，这是其迄今为止规模最大、能力最强的前沿模型。该多模态模型总参数量约为 1 万亿，活跃参数量为 490 亿，在 Mistral 位于欧洲的数据中心内的 3,800 块 NVIDIA Grace Blackwell GPU 上完成训练。它在编程、智能体工作流和多模态理解方面的能力均有提升，权重计划于 10 月底发布。

在模型开发的同时，Mistral 和 NVIDIA 正在扩展为 AI 训练、定制和推理提供动力的基础设施。Mistral 正在上线更多由 NVIDIA 提供支持的 AI 基础设施，以支持其计算路线图，目标是在 2030 年前达到 1 GW 的容量。

此次扩展强化了欧洲在为全球开发和提供 AI 方面的角色。通过将欧洲的基础设施和研究与开源模型、专业工程能力和客户应用相结合，Mistral 和 NVIDIA 正在帮助企业围绕自身的专业知识构建 AI，并将其扩展到全球市场。