Mistral AIはNVIDIAと協力し、航空・自動車・半導体の分野で工学設計にAIを活用するための公開ベンチマークと公開データセットを作ると発表した。
- Mistral AIは2026年10月21日、NVIDIAと共同で、AIを使った工学（エンジニアリング）の設計・シミュレーションの新しい取り組みを進めると発表した
- 自社の大規模モデル「Mistral Large 4」と、データ生成・物理シミュレーションの仕組みを、NVIDIAのCUDA-XライブラリとNVIDIA Warpで高速化し、シミュレーションとAIモデル開発と設計をつなぐ作業の流れを目指すとしている。両社はNVIDIA Omniverseのライブラリとも連携し、GPUで3Dの場面やシミュレーション用の資産を作れるようにするとしている
- 取り組みの中心は、物理モデルを評価するための公開ベンチマークと公開データセットの開発。研究者・開発者・産業の現場の技術者が、モデルの精度や性能を比べ、CADからシミュレーションへの作業の流れを確かめ合うための共通の基盤にするとしている
- さらに、コンピュータ支援工学（CAE）や電子設計の自動化（EDA）の分野でも、航空・自動車・半導体での活用を速めるため、AIエージェントのための評価・ベンチマークを開発するとしている。エージェントが設計の道具を使いこなし、複数の手順からなる作業をやり遂げ、技術的に正しい結果を出せるかを測り、実行時間や計算のコストも測るとしている
- 両社はすでにMistral NeMoを共同開発した実績があり、現在はNVIDIAのNemotron Coalitionを通じて、新しい基盤モデルの開発にも取り組んでいるとしている
- Mistralは最近、総パラメータ数が約1兆、稼働時のパラメータ数が490億の大規模モデル「Mistral Large 4」の一般公開前の試用版を出した。欧州のMistral運営のデータセンターにある3,800台のNVIDIA Grace Blackwell GPUで学習させたとしている。重みは10月末に公開予定としている
確かめた一次資料
この記事は、上の一次資料の原文を読んで書いています。数字は原文のとおりで、計算した値はそう書いています。