美国想和中国搞G2，马克龙更有意思，想搞G3。




10月8日，巴黎Bpifrance Inno Generation创业大会现场，马克龙当着台下几千号欧洲创业者的面，给法国AI排了个座次。




他说全球能参与前沿大模型竞争的国家，美国、中国，“在这两大力量之间还有加拿大以及我们法国”。




这话说得很漂亮。但就在两天前，法国AI公司Mistral发布的新模型Mistral Large 4，被第三方评测平台扒出了另一组数字。




先看硬指标，Mistral Large 4确实不是空架子。1.05万亿总参数，稀疏混合专家架构，每次推理只激活490亿参数，原生多模态，上下文窗口拉到512K。





整个模型在法国自有数据中心约3800张英伟达Grace Blackwell GPU上从零训练完成。独立评测平台Artificial Analysis给出的综合智能指数是38分。




跟OpenAI GPT-6 Luna max打了个平手，仅次于中国DeepSeek V4.1 Flash的39分。在网络安全专项测试里拿了82%，比GPT-6 Luna max的78%还高。




一个欧洲团队，用不到4000张GPU的算力，做出了能跟中美顶尖开源模型正面掰手腕的产品。单看技术执行力，这事值得法国人高兴一阵子。




我注意到Mistral联合创始人Guillaume Lample自己说了一句很实在的话——这个模型的水平，“基本上跟中国最好的模型一两个月前的状态差不多”。这话不是谦虚，是实话。




但真正值得琢磨的，是Artificial Analysis给出的另一组数据。Mistral Large 4完成一项标准智能测试任务，成本是1.13美元。



同等智力水平的中国开源模型GLM-5.3-Flash只要0.25美元，DeepSeek V4.1 Flash max只要0.27美元。算下来，法国模型的单位成本是中国竞品的四倍以上。




即便上线初期打了五折，降价之后仍然显著高于中国同类产品。对个人用户来说，几毛钱的差价不算什么。但对企业客户，特别是每天要处理海量合同、代码和客服记录的公司，这个成本差距会随调用规模放大，直接影响采购决策。




再看商业体量。Mistral 2026财年的营收目标是10亿欧元。同期OpenAI的营收预估超过250亿欧元。差距是25倍。




今年9月，Mistral刚完成30亿欧元的D轮融资，估值冲到210亿欧元，是欧洲最大的AI独角兽。但把这个体量放到中美市场，它只能算一个中型玩家。




这里有一个容易被忽略的问题。马克龙说的“跻身赛场”，确实没毛病，法国做出了一个能参赛的模型。但“参赛”和“赢比赛”之间，隔着的不只是模型跑分，还有成本结构、商业营收、上下游生态这几道关卡。




我翻了一下法国政府自己的规划。2025年2月，法国启动了《国家AI战略》第三阶段，核心目标是以托管全球AI基础设施为抓手，提升法国在AI领域的吸引力。



今年6月，法国总理勒科尔尼又追加了6.55亿欧元投资，同时宣布为所有公职人员配备基于Mistral的主权AI助手，并终止了与美国Palantir公司在数字领域的合作。




这个方向很清晰：用政府采购给本土AI企业托底，先把国内市场喂起来，再图出海。这跟当年中国发展新能源车的路子有几分相似。但问题在于，AI模型的边际成本结构跟制造业不一样。



模型训练一次动辄几千万美元，推理成本又压不下来，光靠政府采购的订单量，很难摊薄研发投入。加拿大总理卡尼9月底也说过类似的话，把加拿大、法国、中国、美国列为全球AI前沿四国。




马克龙在讲话里还提了一句，“就在几个月前，我还听到不少人对它心存疑虑，如今它们已然跻身赛场”。这句话的潜台词很清楚——法国要在中美之间，给自己找一个独立的身份。不是美国的盟友，也不是中国的对手，而是一个有自己技术主权的第三极。



马克龙这份“G3名单”里还塞了个加拿大。加拿大的AI底子主要在基础研究，Geoffrey Hinton在多伦多大学带出了一批人，但加拿大至今没有一家能跟Mistral并列的前沿模型公司。




把加拿大拉进来，政治上的用意可能是凑一个“非中美”的阵营。但产业上，这个阵营能不能形成合力，现在看还是未知数。




Mistral的估值是210亿欧元，放在欧洲是天花板，放到中美只是中型玩家。这个体量撑不撑得起“第三极”这三个字，10月27日开源之后的市场反馈，会给出第一轮答案。