法国初创公司 Mistral AI 于 2026 年 3 月 17 日（当地时间）发布了全新系统「Forge」。借助这一平台，企业可以利用自身内部积累的独有数据，构建面向前沿（frontier-grade）水平的专用 AI 模型。与主要依赖公开数据训练的通用型 AI 不同，Forge 旨在让模型真正理解企业内部的业务流程、规章制度以及技术资产，从而在企业特有的语境中发挥作用。

用企业内部知识打造专用 AI：「Forge」的定位

Mistral AI 将 Forge 定义为：帮助企业基于内部数据和知识构建 AI 模型的一体化系统。传统大模型通常以互联网公开数据为主进行训练，虽然覆盖面广，但难以充分吸收企业内部的规章制度、业务流程、代码库等高度专有的知识，这也导致模型在实际业务场景中的适配度有限。

Forge 正是为解决这一痛点而设计。通过引入企业自有数据，平台支持构建能够理解组织内部语境的 AI 模型，使其在回答问题、生成内容或辅助决策时，更贴近企业真实的业务逻辑和合规要求。

Forge 将企业数据的导入、训练、微调到评估整合为一条完整流水线，用于构建企业专属的 AI 模型

弥合通用 AI 与企业需求之间的差距

Mistral AI 将 Forge 描述为“填补通用 AI 与企业特定需求之间鸿沟的系统”。通过让模型学习企业系统、工作流和内部政策中蕴含的上下文信息，Forge 使 AI 能够更好地嵌入到组织现有的业务环境中。

在这种模式下，模型不再只是给出泛化的标准答案，而是能够依据企业自身的运营方式、判断标准和风险偏好进行输出。例如，在合规审查、内部知识问答、技术支持或项目管理等场景中，模型可以参考企业内部规则与历史实践，给出更符合组织要求的建议和结论。

与 ASML、欧洲航天局等机构合作验证

Mistral AI 已经通过 Forge 与多家机构展开合作试点和应用落地。官方公布的合作方包括：ASML、新加坡国防科技实验室（DSO National Laboratories Singapore）、爱立信（Ericsson）、欧洲航天局（European Space Agency）、新加坡 HTX、Reply 等。

这些组织普遍拥有复杂的技术系统和面向未来的关键研发项目，需要在高度专有的数据基础上训练模型。Forge 被用于在这些内部数据之上进行模型训练和微调，以支持其在半导体制造、通信网络、航天工程、安全技术等领域的专业应用。