Mistral ha cerrado una ronda de financiación Serie D de 3.000 millones de euros que sitúa su valoración posterior a la inversión por encima de los 21.000 millones.
La operación, completada apenas tres años después del lanzamiento de la compañía francesa de inteligencia artificial, supone, según la empresa, la mayor captación de capital realizada hasta ahora por una tecnológica europea. Samsung ha liderado la ronda, con Scaleup Europe Fund, gestionado por EQT, y PSG Equity como colíderes. Asimismo, Advent, fondos y cuentas gestionados por BlackRock y el Gran Ducado de Luxemburgo se incorporan como nuevos inversores.
La operación también cuenta con accionistas actuales como a16z, ASML, Belfius, BNP Paribas CIB, Bpifrance, Carmignac, DST Global, Eurazeo, General Catalyst, Headline, Hillspire, Index Ventures, Korelya Capital, Lightspeed, Nvidia, Phoenix Court y Salesforce Ventures.
El respaldo de Samsung sucede al de ASML, que lideró la anterior Serie C, y refuerza la presencia en el capital de Mistral de compañías vinculadas con semiconductores, fabricación avanzada e infraestructura tecnológica.
Más capacidad de cómputo para desarrollar nuevos modelos
Los 3.000 millones permitirán a Mistral aumentar la capacidad de procesamiento destinada al entrenamiento de modelos, ampliar su infraestructura y reforzar su investigación de frontera. Asimismo, parte de los recursos se destinará a acelerar la expansión comercial e internacional.
La compañía opera actualmente en 20 países y trabaja en proyectos de transformación mediante inteligencia artificial con más de 125 grandes empresas, entre ellas Airbus, ASML y HSBC. La nueva financiación llega además en un momento en el que Mistral intenta diferenciar su estrategia de la de los grandes desarrolladores estadounidenses. La compañía centra su propuesta en la denominada IA soberana, un modelo que busca que empresas y administraciones adopten inteligencia artificial sin perder el control sobre sus datos, infraestructura y sistemas.
Mistral sostiene que desarrolla toda la pila tecnológica necesaria para ello, desde modelos de pesos abiertos hasta infraestructura, capacidad de cómputo y productos destinados a llevar esos modelos a entornos de producción. Este planteamiento persigue evitar la dependencia de la hoja de ruta, los precios o la disponibilidad de un único proveedor. Además, permite mantener los datos dentro de los límites de cada organización, personalizar los modelos, disponer de capacidad de cómputo privada y conservar sistemas auditables y controlables.
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