• 💡 法国数学教育深厚，培养了众多数学天才，为AI创业提供了优质人才
• 🌟 法国拥有顶尖的数学研究历史和学术机构，为AI技术的发展提供了坚实基础
• 💰 法国AI公司如Mistral和Hugging Face在大模型和模型平台领域取得重要进展，为法国AI生态注入活力
真理总是掌握在少数人手里。而且，历史也是由少数人书写的。AGI大模型创业也是如此。
只要卡够钱够，卷人数好像用处不太大：Mistral~20人团队照样完爆无数大厂。
归根结底，是因为大多数AI公司都不拥有底层技术：拿到的开源模型也只是黑箱，自己并不知道怎么能真正做得更好，只能在现有模型上随机调优原地打转……
我们越来越发现：AGI大模型的底层技术，只掌握在少数天才的手里。而且，天才的重要性要大于人数和组织能力。
大模型公司中研究的领军人物通常都拥有计算机/数学/物理博士学位，且深耕学术研究多年。而且我们都知道，计算机/物理/经济学……一切需要计算的学科中，最牛的人往往是数学最好的。比如前OpenAI灵魂人物Ilya Sutskever在本科阶段主修数学，Anthropic的CEO Dario Amodei从本科到博士都主修物理（数学也很重要）……
国人对法国的概念主要停留在艺术文化和奢饰品，但了解过Concours(法国高考)的朋友都知道，法国社会对于数学的重视程度一点不亚于海淀；数学和哲学作为Concours必考题目，才是这个国家精英眼中真正的明珠。教育基础也孕育了社会文化：除了吐槽法国政府之外，哲学-数学-历史-文学-艺术都是巴黎酒吧咖啡馆的重要下酒菜；而且，这类问题也是法国各类商业-政治沙龙的无形门槛。
回到法国数学教育本身：重理论轻计算——基本都是证明题。以个人为参照，本来以为北大物理系的数学应该不算太差，但到了法国一样被虐得很惨。才发觉，原来我本科学的叫“算术”，不叫“数学”……所以说，海淀可以量产“做题家”，但真正的“数学家”却出在法国。
但不得不说，数学天才们在法国挣得太少了。所以我们看到无数法国数学牛人去美国做算法/数据/IT，也知道很多在伦敦的量化交易公司的官方语言是法语……这些人的回流，正是当下法国AI生态的主力。
法国的数学研究历史底蕴深厚。中学数学到高等数学的课本中反复出现，虐我千百遍的名字原来那么多法国人！
从解析几何创始人笛卡尔(Descarte)，到“数论先锋”费马(Fermat)，从在微积分、复变函数和微分方程中大量冠名的柯西(Cauchy)，到随处可见的傅里叶(Fourier)级数和傅里叶变换，乃至21岁决斗而亡的“群论之父”天才伽罗华(Galois)，以及“最后一位数学全才”庞加莱(Poincaré)，力学、天文学中有大量存在感的拉普拉斯(Laplace)、拉格朗日(Lagrange)……
17到19世纪的数学可谓群星闪耀，这与这一阶段法国统治者们（路易十四1654-1715在位，路易十五1715-1774在位，拿破仑1804-1815在位）热爱数学（都有专职数学老师）、大力投资数学、并从全欧洲挖角数学人才是密不可分的。
20世纪以来，法国数学仍是世界一流。素有数学界“诺贝尔奖”之称的菲尔茨奖，每四年一次，仅颁发给2至4名未满40岁作出突出贡献的数学家。而从1936年至今的69名获奖者中，法国（13人）几乎和美国（15名）并驾齐驱，并超过俄罗斯+苏联（9名）。要知道法国人口只有6700万，而美国有3.3亿。
有如此多大师坐镇的法国，如今仍是数学学习和研究者的向往之地。巴黎-萨克雷大学(Université Paris-Saclay， 包含巴黎综合理工École Polytechnique)数次摘得数学专业世界排行榜第一，还有索邦大学(Sorbonne University， 包含巴黎六大)，巴黎文理研究大学（Paris-PSL，包含巴黎高师ENS）、亨利-庞加莱研究所(Institut Henri Poincaré)等享誉世界的学校和研究机构。
如今的AI领域，无论是学术界还是科技公司，都活跃着这些有扎实数学基础的法国人才，以下仅列出部分知名大佬：
美国以外最引人注目的大模型创业公司之一，无疑是法国的Mistral AI。当前重要AI创业公司估值如下：
从Mistral 7B(2023年9月27日)发布，到Llama3(2024年4月10日）发布之间6.5个月里，Mistral系列一直被认为是开源模型的首选。而且，与Llama系列相比，Mistral使用宽松的Apache License 2.0；而且实测下来MoE架构的推理性价比真的很香。让我们期待Mistral下一代开源模型的发布。
Mistral的开局如其名“冬日北风”一样发展迅速。23年4月三个创始人才在巴黎的咖啡馆确定“法国人也要有自己的ChatGPT”的愿景，6月就锁定1.13亿美元的种子轮融资。3个月后，不到20人的小团队，仅使用几百张A100做训练，快速发布开源模型Mistral 7B。
首先，欧洲有了顶级大模型。于是，欧洲手里多了一张牌，可以在站队压力可控时做出独立选择，保持一定的外交独立性。
第二，Mistral的号召力盘活了法国的AI生态。围绕Mistral和HuggingFace，法国当前的AI创业生态非常繁荣，这样可以进一步聚集AI人才，也给投资人信心，走入良性循环。
Github是代码的平台，HuggingFace（HF）是模型的平台，也是AI开源在全球扛大旗的。HF最大的想象空间，是成为“模型调用模型”的平台与规则制定者。于是，HF在23年5月发布Transformer Agent 1.0， 并在24年5月升级到2.0，做的就是这件事。官方宣称基于Llama3-70B-Instruct在GAIA Leaderboard测试中，比基于GPT4的Agent有更好表现。
HuggingFace在2016年由三位法国人Clément Delangue， Julien Chaumond和 Thomas Wolf在巴黎创立。公司初始想法是“面向青少年的AI驱动的聊天机器人”，当时在法国难以获得风投，于是搬到纽约以获得第一轮融资。
2019年，在Google发布BERT模型后，公司逐渐将聊天平台转化为开发者社区，并逐步形成了全网最大的自然语言处理开源模型数据库，获得Google、Amazon、Nvidia、Salesforce等多个巨头的战略投资。
目前HuggingFace约180名员工中三分之二在欧洲，其中70人位于巴黎。
HuggingFace的重要性在于，它本身就是生态。它正在成为一个创业工厂，从中已经产生了Adaptive ML（详情见下）， Contextual和Arcee等AI初创公司。
产品定位：开发“能动性”或“以行动为导向”的AI模型，这些模型能够推理、规划和协作解决问题，超越当前的语言模型；围绕行业的企业提供这些AI Agent，以推动生产力和人机协作。
产品定位：帮助企业将大型语言模型（LLMs）适应于他们的特定用例，并根据用户互动不断改进模型。
产品定位：用来自Notion、Slack、Google Drive等的内部数据，使用带有检索增强生成（RAG）的LLM来为公司客户构建一个内部AI助手平台；在OpenAI、Cohere和AI21等公司的现有LLM之上构建应用程序。
产品定位：开发一个开源AI测试框架，作为“市场上最好的大语言模型杀毒软件”，来保护AI系统安全。
产品定位：基于AI的图片编辑软件，让用户无需经过大量训练就能创造出令人印象深刻的图像；开发了自己的自定义基础模型“Photoroom ID”。
产品定位：开发用于药物发现、临床试验优化和人工智能诊断的技术；主要产品MSIntuit CRC - 一款在欧盟获得批准的人工智能诊断工具，用于预先筛选结直肠癌患者的生物标志。
除了最新的AI创业公司之外，更久一些法国人的科技创业故事是创立数据/SaaS/AI公司，获得美国风投，然后在美国上市。
2023财年总收入为26.2亿美元，截至2024年1月，Snowflake在全球拥有7004名员工，并在福布斯全球2000强榜单中拥有691家世界最大上市公司的客户。
2023年收入超过20亿美元，拥有超过5200名员工，为全球27300名客户提供服务。
2023年营收约2.3亿美元，拥有约1400名员工和600多个全球客户。
我觉得答案还是明确的：AI第一强国是美国，第二是中国。因为无论是从总AI论文数量还是研究者数量，中国都比法国要高出一个数量级。我们也看到假以时日，国产模型们也一步步逼近GPT4的水平。但问题是，我们的这些大脑是否用在了真正技术前进的方向，还是用在了完成内部KPI的雕花上？以及在这个天才创业的时代，个别天才是有可能改变历史命运的。
人才瓶颈目前主要由东欧和北非在补，但如何培养出更多的AI人才正在给法国当前的教育体系提出巨大挑战。以及，法国的高级AI算法人才的工资明显低于美国和中国：这一方面对于创业公司是成本优势，但另一方面也造成了国家层面的人才外流。
芯片相关的半导体工业的短板更加难补。目前芯片工业体系主要在美国和东亚，消费电子在中国更是有巨大优势。欧洲可能需要再造一个“空中客车计划”，才有可能在AI浪潮中立住根基。
最后，欧洲作为AI第三极有着更多与中国合作的空间。法国-欧洲的AI发展有着众多痛点缺陷，如果我们有能力提供一部分价值，那么机遇也自然会向我们招手。