Mistral·NVIDIA, 엔지니어링 AI 협력

Mistral과 NVIDIA가 Mistral Large 4, 데이터 생성, 물리 모델링 파이프라인, NVIDIA 가속 컴퓨팅을 결합한 AI 기반 엔지니어링 작업 흐름을 함께 개발합니다. 양사는 NVIDIA CUDA-X 라이브러리와 NVIDIA Warp를 활용해 엔지니어링 시뮬레이션을 빠르게 하고, 시뮬레이션·AI 모델 개발·설계를 폐쇄형 반복 작업 흐름으로 연결할 계획입니다. 또 NVIDIA Omniverse 라이브러리에 Mistral 모델을 통합해 GPU 가속 3차원 장면 생성과 SimReady 자산 제작을 지원합니다.

양사는 물리 모델 평가를 위한 공개 벤치마크와 공개 데이터셋을 개발합니다. 이를 통해 연구자와 개발자, 산업계가 정확도와 성능을 비교하고 자동화된 CAD-시뮬레이션 작업 흐름을 검증할 공통 기준을 마련할 계획입니다. 컴퓨터 지원 엔지니어링(CAE)과 전자 설계 자동화(EDA) 분야에서 에이전트형 AI를 평가하는 기준도 만들며, 에이전트의 엔지니어링 도구 사용 능력, 여러 단계의 작업 수행, 기술적으로 정확한 결과 산출 여부와 실행 시간, 연산 비용을 측정합니다. 양사는 엔지니어링 AI를 평가하는 일관되고 재현 가능한 방법을 마련하겠다고 밝혔습니다.

이번 협력은 오픈 모델, 분야별 AI, 실제 운영 인프라에서 진행해 온 양사의 기존 협력을 확대합니다. 양사는 앞서 Mistral NeMo를 공동 개발했으며, NVIDIA Nemotron Coalition을 통해 기반 모델을 개발하고 있습니다. 연합체 구성원들은 데이터와 평가, 분야 전문성을 보탭니다. Mistral은 최근 Mistral Large 4 공개 미리보기를 선보였습니다. 이 멀티모달 모델은 총 매개변수가 약 1조 개이고 활성 매개변수는 490억 개이며, 유럽의 Mistral 운영 데이터센터에서 NVIDIA Grace Blackwell GPU 3,800개로 학습됐습니다. 모델 가중치는 10월 말 공개할 예정입니다.

Mistral은 2030년까지 1기가와트의 컴퓨팅 용량을 확보하려는 로드맵에 따라 NVIDIA 기반 AI 인프라를 추가로 가동하고 있습니다. 양사는 이 확장이 유럽의 인프라와 연구를 오픈 모델, 엔지니어링 역량, 고객용 애플리케이션과 연결한다고 밝혔습니다. 이를 통해 기업이 자체 전문성을 바탕으로 AI를 구축하고 전 세계 시장에 서비스를 제공하도록 지원한다는 계획입니다.

Mistral과 NVIDIA가 Mistral Large 4, 데이터 생성, 물리 모델링 파이프라인, NVIDIA 가속 컴퓨팅을 결합한 AI 기반 엔지니어링 작업 흐름을 함께 개발합니다. 양사는 NVIDIA CUDA-X 라이브러리와 NVIDIA Warp를 활용해 엔지니어링 시뮬레이션을 빠르게 하고, 시뮬레이션·AI 모델 개발·설계를 폐쇄형 반복 작업 흐름으로 연결할 계획입니다. 또 NVIDIA Omniverse 라이브러리에 Mistral 모델을 통합해 GPU 가속 3차원 장면 생성과 SimReady 자산 제작을 지원합니다.

양사는 물리 모델 평가를 위한 공개 벤치마크와 공개 데이터셋을 개발합니다. 이를 통해 연구자와 개발자, 산업계가 정확도와 성능을 비교하고 자동화된 CAD-시뮬레이션 작업 흐름을 검증할 공통 기준을 마련할 계획입니다. 컴퓨터 지원 엔지니어링(CAE)과 전자 설계 자동화(EDA) 분야에서 에이전트형 AI를 평가하는 기준도 만들며, 에이전트의 엔지니어링 도구 사용 능력, 여러 단계의 작업 수행, 기술적으로 정확한 결과 산출 여부와 실행 시간, 연산 비용을 측정합니다. 양사는 엔지니어링 AI를 평가하는 일관되고 재현 가능한 방법을 마련하겠다고 밝혔습니다.

이번 협력은 오픈 모델, 분야별 AI, 실제 운영 인프라에서 진행해 온 양사의 기존 협력을 확대합니다. 양사는 앞서 Mistral NeMo를 공동 개발했으며, NVIDIA Nemotron Coalition을 통해 기반 모델을 개발하고 있습니다. 연합체 구성원들은 데이터와 평가, 분야 전문성을 보탭니다. Mistral은 최근 Mistral Large 4 공개 미리보기를 선보였습니다. 이 멀티모달 모델은 총 매개변수가 약 1조 개이고 활성 매개변수는 490억 개이며, 유럽의 Mistral 운영 데이터센터에서 NVIDIA Grace Blackwell GPU 3,800개로 학습됐습니다. 모델 가중치는 10월 말 공개할 예정입니다.

Mistral은 2030년까지 1기가와트의 컴퓨팅 용량을 확보하려는 로드맵에 따라 NVIDIA 기반 AI 인프라를 추가로 가동하고 있습니다. 양사는 이 확장이 유럽의 인프라와 연구를 오픈 모델, 엔지니어링 역량, 고객용 애플리케이션과 연결한다고 밝혔습니다. 이를 통해 기업이 자체 전문성을 바탕으로 AI를 구축하고 전 세계 시장에 서비스를 제공하도록 지원한다는 계획입니다.