当然，作为企业领导者，你必须使用开源模型。如果你不这样做，那些现在强制保留数据的闭源模型提供商，就会对你的业务施加巨大的影响力。当你将模型连接到你的业务环境时，它们会看到并学习这些数据，并且有利用这些信息来追逐其最成功客户的记录。
但这还不够，你还需要将数据和记录存储在开放系统中，否则你的软件供应商可能会阻止你在他们为你设置的花园围墙之外构建 AI 系统。如果你无法说服他们让你完全访问他们为你管理的数据，幸运的是，AI 可以让你相当快速地迁移。
一旦你掌握了数据，你就需要管理 AI 系统如何代表人类用户访问这些数据，因为你并不总是希望 Bob 看到 Alice 在公司里做什么。这很困难且毫不留情，因为 AI 模型非常擅长发现“需要知道”的权限错误。这需要系统来检查硬性的访问规则，以及模型来检查软性的访问规则。
现在是最重要的部分。你需要建立自己的持续训练飞轮，这样你就可以根据你的 AI 系统与你的员工和用户的互动来改进它们。这就是你将业务边缘转化为你的供应商和竞争对手无法复制的 AI 系统的方法。
这也是你降低部署成本的方法，因为你可以根据模型输入分布来缩小模型。这些账单正在变得相当庞大，如果我们希望 AI 开发能够持续下去，我们就需要共同提高效率，所以这一点很重要。
所有这些努力可能看起来令人生畏——确实如此。这既是对你 IT 系统的全面重构，也是对你软件开发方式和业务运营方式的彻底改变。AI 生命周期管理需要理解人类行为和梯度下降，这确实是一个挑战。
在 Mistral，我们通过在一个控制平面 Studio 和一个训练平台 Forge 中提供你所需的所有原语来简化这项工作。我们与应用 AI 工程师和科学家一起与客户紧密合作，确保我们能够传递知识，并且在系统启动并运行后我们可以退出。
我们将系统部署在客户的基础设施上，或者通过我们的零数据保留托管服务，这样你的边缘数据仍然是你的边缘数据，并且开关按钮可以完全掌握在你手中。
前沿 AI 可以加速你的业务增长，但如果它不在你的掌控之中，那增长就不会是你的。
