A French Startup Wants to End Europe’s Reliance on American AI Tools
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这家成立两年的法国初创公司Mistral希望展示欧洲人工智能能够与主导该行业的美国和中国公司竞争。华尔街日报科技记者Sam Schechner从巴黎Viva Technology大会报道。此外，联合国估计，地球上有一半的人口每年至少有一个月经历严重缺水。华尔街日报科技专栏作家Christopher Mims告诉我们一项20世纪60年代的技术可能有助于缓解这个问题。

了解您的广告选择。访问megaphone.fm/adchoices</context> <raw_text>0 随着公司创建人工智能驱动的解决方案，他们如何才能确保这些解决方案有效且值得信赖？加入IBM在休息时间听取IBM数据和人工智能总经理Hrithika Gunnar的讲解，了解公司如何建立对人工智能的信任。

欢迎收听科技新闻简报。今天是6月12日，星期四。我是华尔街日报的Victoria Craig。硅谷是全球人工智能竞争中的主导力量，但欧洲客户表示他们希望打破对美国公司的依赖。法国初创公司能否成为这一解决方案的一部分？然后，“世界正在耗尽清洁水”将向您介绍一项有望解决这个问题的技术。

但首先，自2月以来，美国副总统J.D. Vance在巴黎人工智能峰会上发表讲话后，欧洲的焦虑情绪一直在上升，他这样说道：我们相信，人工智能将使我们更有生产力、更繁荣和更自由。美利坚合众国是人工智能领域的领导者，我们的政府计划保持这种地位。 Vance批评了特朗普政府担心的欧洲法规，这些法规可能会限制人工智能的进一步发展。

但他表示，美国愿意与欧洲企业合作。现在，法国初创公司Mistral正在迎难而上。本周在巴黎Viva Technology大会上，华尔街日报科技记者Sam Schechner与Mistral的首席执行官进行了交谈，后者表示，对其公司人工智能工具的需求正在激增，因为，“欧洲领导人不想被这样对待”。

Sam，让我们先退一步，因为我不确定Mistral对我们的许多听众来说是不是一个家喻户晓的名字。所以请提醒我们它是什么以及它做什么。Mistral是一家法国公司。它成立不到两年，是欧洲最大的大型语言模型开发商之一。它是一家初创公司。

但在开发真正通用的生成式人工智能工具方面，它与OpenAI和谷歌等公司竞争，这些工具可用于计算机编码等方面，用于

所以它想与人工智能领域最大的公司竞争。它与美国竞争对手的竞争力如何？因为我认为我们的许多观众往往想到人工智能时，就会想到美国或中国的巨头公司。但它与美国竞争对手的竞争力如何？

该公司首席执行官告诉您，欧洲公司和政府越来越多地寻求不依赖美国科技巨头的人工智能工具。

是的，我的意思是，Mistral之所以引人注目，是因为它确实是欧洲为数不多的在这一领域保持领先地位的公司之一。它是由一位以前在DeepMind工作的人和另外两位在Meta工作的人创立的，但他们是法国人，他们想在这里创办一家公司，部分原因是为了证明在欧洲做到这一点是可能的。他们的工具可能不像

那些大型实验室最新工具的尖端技术，但性能几乎一样好，他们说它效率更高，对企业来说运行成本更低，而且他们还像你提到的那些中国公司（例如深思）一样开源发布，开源可能是运行一些公司更有效的方式

而且各国政府也不愿意承担运行来自中国的软件的潜在安全风险。这使得Mistral或许成为一些企业的理想选择。至少该公司肯定是这么希望的。英伟达首席执行官黄仁勋实际上正在您参加的会议上发表主题演讲。他谈到了与Mistral合作建设一个新的数据中心。今天，我们宣布我们将在这里共同构建一个AI云。

来交付他们的模型，以及为其他AI初创公司的生态系统交付AI应用程序，以便他们可以使用Mistral模型或他们喜欢的任何模型。

请告诉我们更多关于这个数据中心的信息。这是Mistral新扩张的一部分，不仅是开发模型，然后与将使用基于这些模型的工具的公司合作，而且实际上是提供底层计算，这将允许公司基本上以我们所说的全栈方式与Mistral签订合同。因此，他们控制着硬件、人工智能和顶部的软件，用于

对于一些欧洲公司和政府来说，它们正在寻求战略自主权，它们不希望供应链过于紧密地与美国联系在一起。这可能是对此的解决方案。显然，英伟达是一家美国公司，但如果他们要位于巴黎以南20英里的Mistral数据中心，如果您是一家公司，并且想要控制您的数据，那将非常有吸引力。

此外，英伟达首席执行官和Mistral首席执行官Arthur Mensch告诉我，他们可能正在考虑与其他想要开发自己模型并可以使用此计算的公司合作。因此，在某种程度上，Mistral正在转向人工智能业务的更基础层面，他们可以成为其他人工智能开发商培训自己模型的提供商。是的。

这不仅仅是Mistral成为人工智能领导者或实力派玩家的雄心壮志。法国已将自己定位为人工智能的目的地。总统埃马纽埃尔·马克龙本周与Mistral和英伟达的首席执行官一起在舞台上鼓励法国公司签署协议以使用Mistral的新数据中心。他称之为我们争取主权或战略自主权的斗争。

各国都在竞相使自己对人工智能友好。我认为每个人都想拥有

基于其地区的人工智能。这几乎是一个主权的必要条件。如果您认为这场技术革命将颠覆全球的企业和行业，那么您希望其中一部分位于您所在的地区。因此，您会看到像OpenAI这样的公司与阿联酋等地达成协议。您会看到英伟达的黄仁勋周游世界销售主权人工智能。这有助于他销售芯片。

法国在这方面可以发挥的作用是法国总统埃马纽埃尔·马克龙在2月份巴黎人工智能峰会上谈到的内容，那就是它的核电。它拥有能源盈余，而这些芯片消耗大量能源。所以

因此，身处能源充足的国家是一件有价值的事情。您会看到来自私营部门和政府（包括阿联酋）的投资，用于在法国建设人工智能园区。Mistral希望利用这一点。他们实际上拥有在这些工具上运行的模型。因此，当Open AI和Mistral最终成为在美利坚合众国境外从事此类活动的主要参与者时，

那是华尔街日报科技记者Sam Schechner。接下来，20世纪60年代的技术能否解决现代严重的缺水问题？休息后我们将对此进行探讨。企业AI是一个大规模的非结构化数据问题。生成式AI如何解决这个问题？IBM数据和人工智能总经理Rithika Gunnar解释道。可以将其视为存在于组织中的电子邮件、PDF、PowerPoint演示文稿。生成式AI使我们能够解锁信息

能够利用90%以非结构化格式隐藏的数据的机会，这确实解锁了将数据和数据洞察力带入您的工作流程和应用程序的新水平，这对于我们前进的组织至关重要。

更极端的天气模式、世界含水层的破坏以及不断增长的人口。所有这些都威胁着使缺水问题在未来几十年中变得更加严重。但一项最早在20世纪60年代初提出的技术（或者更确切地说，沉入大海深处）提供了一种可能的解决方案。华尔街日报科技专栏作家Christopher Mims一直在研究这个问题。

Christopher，这项获取清洁水的并非那么新的技术是什么，为什么现在又受到关注？因此，这项海水淡化技术发明于20世纪60年代，但当时不可行，因为为了使其发挥作用，您必须将海水淡化厂放置在海底400米深处。您想要把它放在这么深的地方的原因仅仅是因为那里的水相当干净，而且

水压非常高。现代海水淡化工作方式是您将水推过一个带有微小孔的膜，这些微小孔只允许水分子通过。这些孔非常小，以至于盐无法通过。这就是您淡化水的方式。所以整个想法是，为什么我们不利用海底巨大的压力将海水推过这个膜呢？

是的，您仍然需要将一些淡水抽到水面，但这只需要更少的能量。而这正是海水淡化的真正难题。这就是它为什么没有普遍使用的原因。它只需要消耗如此多的能量。这是生产水的最昂贵方式。是的，我本来想说这是一个困难且昂贵的过程。那么这项技术现在有什么使其可行呢？具有讽刺意味的是，不是。

是石油和天然气行业使这项技术现在可行。在墨西哥湾、北海以及其他类似地区进行了如此多的钻探和开采，以至于您现在拥有经济实惠、可用、功能强大的水下机器人和其他类型的技术、泵、电力电缆等，这些技术都经过测试，并且

在很深的地方工作。许多这些新的深海海水淡化公司都来自挪威奥斯陆附近的一个地方。请告诉我们这些公司如何以这种方式测试这项技术。有一些公司正在这样做

他们都在某个地方拥有试验工厂，无论是在海底还是在水库中。其中一家公司拥有这个可爱的40吨试验工厂，他们正在用冰为一家精品鸡尾酒冰公司提供水。

还有更严肃的应用。其中一个即将在挪威的蒙斯塔德海上钻井设施投入生产，在那里，您知道，如果您在海上有一个平台，您仍然需要在那里为您的工人提供淡水。希腊的一些岛屿正在与这些公司进行交谈。其中一家总部位于美国的公司OceanWell正在与加利福尼亚州进行初步讨论，关于

将这些海上设施建在洛杉矶或亨廷顿海滩等缺水城市附近，以帮助解决缺水问题。那么，要使这项技术在更大范围内适用还需要什么？全球对海水淡化的需求有多大？在全球范围内，根据联合国的统计，地球上大约一半的人口

每年至少有一个月经历严重缺水。大约有20亿到40亿人长期缺水。这种情况只会越来越糟。但他们的承诺是，这将比传统的陆上海水淡化要便宜得多，但这还有待检验。当您将东西放在我们不太了解长期条件的海底时，

可能会有很大的温度波动。盐度可能会发生波动。可能会有

我们不知道的深水洋流的季节性变化。所有这些都可能影响这些工厂的性能。因此，如果他们无法以比传统海水淡化更少的能量和更低的成本生产水，那么这项技术将是死胡同。那是华尔街日报科技专栏作家Christopher Mims。这就是今天的科技新闻简报。今天的节目由Julie Chang制作，副主编Chris Dinsley。我是华尔街日报的Victoria Craig。我们今天下午将继续推出TNB科技速递。感谢收听。

公司如何构建他们可以信任的人工智能？以下是IBM数据和人工智能总经理Hrithika Gunnar的再次讲解。许多组织都有数千个蓬勃发展的生成式AI项目。了解正在使用什么以及如何使用是第一步。然后是真正了解您想要对正确的隐私保护措施进行什么样的策略执行。

第三部分是不断修改和更新，以便您拥有强大的安全保障。因此，随着组织不仅拥有流程，而且拥有能够处理AI治理的技术，我们最终会看到一个飞轮效应，即