Mistral al bivio: costruire l’IA europea o dipendere dagli Usa

«Costruire o arrendersi: per ora la scelta è ancora aperta». È la conclusione della riflessione con cui Arthur Mensch ha rilanciato il ruolo dell’Europa nell’intelligenza artificiale. Per il dirigente di Mistral, lasciare a Stati Uniti e Cina il controllo dei modelli di frontiera significherebbe consegnare alle aziende europee una dipendenza economica destinata a durare.

La posta in gioco non riguarda soltanto la qualità dei chatbot. Mensch sostiene che un modello proprietario possa determinare prezzi, condizioni d’uso e disponibilità delle versioni, mentre l’Europa già trasferisce ogni anno oltre 260 miliardi di euro verso fornitori statunitensi di servizi informatici e programmi. Mistral punta quindi ad aumentare di sei volte la propria capacità di calcolo nell’arco di dodici mesi, anche se il percorso resta pieno di contraddizioni.

La sfida europea parte in salita

In dodici mesi i ricavi ricorrenti annualizzati di Mistral sono passati da circa 20 milioni di dollari a oltre 400 milioni. La società, inoltre, ha visto crescere la propria valutazione dagli 11,7 miliardi di euro della raccolta del settembre 2025 a più di 21 miliardi dopo il finanziamento da 3 miliardi concluso l’8 settembre, con Samsung nel ruolo di principale investitore.

La rapidità della crescita non elimina però il divario con i giganti americani. Anthropic, secondo le stime disponibili, avrebbe ricavi ricorrenti per 47 miliardi di dollari e una valutazione superiore di oltre quaranta volte a quella di Mistral. La società francese sta dunque avanzando a ritmo sostenuto, ma parte da una dimensione ancora molto più ridotta.

Mensch contesta l’idea che l’Europa debba concentrarsi soltanto sulle applicazioni e sui dati industriali, lasciando altrove la progettazione dei modelli più potenti. A suo avviso, internet nacque grazie a protocolli aperti, mentre l’intelligenza artificiale dipende da sistemi controllati da proprietari capaci di decidere licenze, accesso e continuità dei prodotti.

Large 4 promette ma non domina

Il modello di punta Large 4 è stato reso disponibile il 6 ottobre in una prima versione a pagamento. I parametri necessari per installarlo su infrastrutture proprie, chiamati pesi, dovrebbero arrivare entro la fine di ottobre; l’azienda non ha però ancora chiarito quale licenza accompagnerà il rilascio. Il precedente Large 3 era stato distribuito con Apache 2.0, una formula molto permissiva.

Large 4 conta sulla carta 1.000 miliardi di parametri ed è stato addestrato da zero impiegando 3.800 processori grafici Nvidia nei centri di calcolo europei di Mistral. Nei test di Artificial Analysis ha ottenuto 38 punti, il risultato più alto tra i modelli sviluppati fuori da Stati Uniti e Cina.

Il punteggio lo colloca vicino a GPT-6 Luna, fermo a 38, e a DeepSeek V4.1 Flash, arrivato a 39. Il confronto con GPT-6 Astra, che raggiunge 53, mostra però quanto sia ancora ampia la distanza dal vertice americano. Il miglioramento rispetto al precedente modello, che aveva totalizzato 9 punti, è netto, ma non sufficiente per eliminare i dubbi sulla competitività di Mistral.

Anche il costo rappresenta un problema. Ogni attività dell’indice viene stimata 1,13 dollari con Large 4, contro 0,25 dollari per GLM-5.3-Flash e 0,27 per DeepSeek V4.1 Flash. I due modelli cinesi, entrambi aperti e di livello comparabile, risultano quindi più economici di oltre quattro volte, persino considerando la riduzione del 50% applicata da Mistral nelle prime due settimane.

La cybersicurezza è il punto forte

Il settore nel quale l’azienda rivendica i risultati più convincenti è quello della sicurezza informatica. Artificial Analysis colloca Large 4 tra i primi cinque sistemi mondiali nell’indice dedicato alla cybersicurezza, anche perché alcuni modelli chiusi di Anthropic e OpenAI non completano una delle prove previste.

Il punteggio confermato è 50, lo stesso di GLM-5.3-Flash e inferiore al 56 di MiMo-V2.6-Pro. Secondo Artificial Analysis, la pubblicazione dei pesi potrebbe consentire a Large 4 di entrare tra i primi tre modelli aperti nel campo della sicurezza informatica.

Mistral vende soprattutto alle imprese

Il pubblico generale non è il centro dell’attività commerciale. Mistral dichiara di lavorare con più di 125 clienti distribuiti in 20 Paesi, tra cui Airbus, Asml e Hsbc; tra gli utilizzatori o partner figurano anche TotalEnergies e il ministero francese delle Forze armate.

Samsung, diventato uno degli azionisti più importanti, prevede di impiegare Large nelle attività legate ai semiconduttori, con i modelli installati direttamente sui propri server. La società francese non rende invece noto il numero di utenti attivi dei suoi servizi destinati al grande pubblico.

La strategia punta soprattutto su accordi pluriennali e su commesse di ampia portata. Marjorie Janiewicz, direttrice commerciale, ha spiegato che gran parte dei clienti è già vincolata da intese strategiche; il rapporto commerciale assomiglia quindi meno a una prova temporanea e più alla prenotazione anticipata di capacità di calcolo.

Data center e contratti a lungo termine

Per sostenere l’espansione, Mistral ha raccolto 830 milioni di dollari di debito e finanziato un centro dati vicino a Parigi, con una potenza di 44 megawatt e 13.800 processori Nvidia. È stato inoltre annunciato un investimento da 1,2 miliardi di euro per una struttura a Borlänge, in Svezia, la cui entrata in funzione è prevista nel 2027.

L’obiettivo dichiarato è raggiungere 200 megawatt di capacità entro il 2027 e arrivare a un gigawatt nel 2030. Il 21 luglio Microsoft ha siglato un accordo dal valore di miliardi di dollari per utilizzare parte della capacità europea di Mistral e integrare alcuni suoi modelli nei servizi destinati alle imprese.

Il finanziamento dell’infrastruttura ricade anche sui clienti. Timothée Lacroix, cofondatore e direttore tecnico, ha riferito che alle aziende europee vengono richiesti impegni di circa cinque anni sulla capacità riservata. È una formula che riduce il rischio per il fornitore, ma espone il cliente a un legame lungo con una società che sta ancora inseguendo i concorrenti più avanzati.

La sovranità resta incompleta

La dipendenza tecnologica non è scomparsa. I nuovi impianti utilizzano interamente chip Nvidia, società che figura anche tra gli investitori, mentre Lacroix ha chiarito che Mistral non prevede, almeno per ora, di progettare processori propri.

Anche l’elaborazione in Europa presenta dei limiti. I servizi regionali possono mantenere nel continente il trattamento delle richieste, ma alcuni trasferimenti verso fornitori esterni restano possibili e strumenti come la ricerca sul web possono essere gestiti al di fuori dell’Europa.

Lacroix ha inoltre riconosciuto che, per molte aziende, eseguire internamente modelli da 1.000 miliardi di parametri sta diventando poco pratico. Mistral conta quindi di ricavare una parte importante dei propri guadagni dall’uso in cloud, una scelta che ridimensiona la promessa di autonomia associata ai pesi aperti dei modelli più grandi.

L’11 agosto la società ha annunciato che avrebbe ospitato anche sistemi sviluppati da terzi, a partire da GLM-5.2 di Z.ai. Mensch respinge tuttavia l’idea che sovranità significhi isolamento: secondo la sua posizione, l’obiettivo è «avere un peso non trascurabile nella catena del valore». La sfida per Mistral sarà dimostrare che quel peso può crescere senza trasformarsi in una nuova forma di dipendenza.