速递｜Reflection AI 融资 20 亿美元，打造美国开放前沿 AI 实验室，挑战 DeepSeek
techcrunch约 4 分钟Reflection AI 这家由两位前谷歌 DeepMind 研究员去年刚创立的初创公司，以 80 亿美元估值完成了 20 亿美元融资，相较七个月前 5.45 亿美元估值实现了惊人的 15 倍跃升。
Reflection AI 本轮最新融资的投资方包括英伟达、Disruptive、DST、1789、B Capital、光速创投、新加坡政府投资公司、袁征、埃里克·施密特、花旗银行、红杉资本、CRV 等机构。
这家最初专注于自动代码生成Agent的公司，如今正将自身定位为 OpenAI 和 Anthropic 等封闭前沿实验室的开源替代者，同时也致力于成为对标深度求索(DeepSeek)等 AI 企业的西方代表。
这家初创公司由米沙·拉斯金（Misha Laskin）和扬尼斯·安托诺格鲁（Ioannis Antonoglou）于 2024 年 3 月创立。拉斯金曾负责 DeepMind 双子座项目的奖励模型开发，安托诺格鲁则是 2016 年击败围棋世界冠军的 AI 系统 AlphaGo 的联合创造者。他们开发这些尖端 AI 系统的背景正是其核心理念——顶尖 AI 人才完全可以在科技巨头体系外打造前沿模型。
伴随本轮融资，Reflection AI 宣布已招募了来自 DeepMind 和 OpenAI 的顶尖人才团队，并构建了一套承诺向所有人开放的先进 AI 训练体系。最关键的是，该公司表示已"找到了符合我们开放智能战略的可扩展商业模式"。
据公司CEO 拉斯金透露，Reflection AI 目前拥有约 60 名团队成员，主要集中在基础设施、数据训练和算法开发领域的 AI 研究人员和工程师。
该公司已获配备计算集群，计划明年发布基于"数万亿 token"训练的前沿语言模型。
“我们实现了曾被认为只可能在全球顶尖实验室完成的壮举：一个能够以前沿规模训练海量专家混合模型（MoE）的大规模 LLM 与强化学习平台，”Reflection AI 在 X 平台上发文写道。“当我们将这一方法应用于自动编码这一关键领域时，我们亲眼见证了其卓越成效。随着这一里程碑的达成，我们现在正将这些方法推广至通用智能推理领域。”
MoE 是一种支撑前沿 LLM 的特殊架构——这类系统过去只有大型封闭 AI 实验室才能实现规模化训练。当深度求索率先以开放方式实现这类模型的规模化训练时取得了重大突破，随后中国市场的通义千问、Kimi 等模型也相继跟进。
“深度求索、通义千问这些模型给我们敲响了警钟——如果我们不采取行动，那么实际上全球智能标准将由他人制定，”拉斯金表示。“它不会由美国来建立。”
拉斯金补充说，这使美国及其盟友处于不利地位，因为企业和主权国家常因潜在法律影响而拒绝使用中国模型。
"所以你要么选择承受竞争劣势，要么迎难而上，"拉斯金表示。
美国科技界普遍对Reflection AI 的新使命表示欢迎。白宫人工智能与加密货币事务负责人大卫·萨克斯在 X 平台发文称："看到更多美国开源 AI 模型令人振奋。全球市场有相当部分客户更看重开源方案在成本、可定制性和可控性方面的优势。我们希望美国也能赢得这个赛道。"
开源AI 协作平台 Hugging Face 联合创始人兼 CEO 克莱门特·德朗格向 TechCrunch 评价此轮融资："这对美国开源 AI 确实是重大利好。"他补充道："接下来的挑战在于展现开放 AI 模型和数据集的高速共享能力（类似当前开源 AI 领域领先实验室所展现的态势）。"
Reflection AI 对"开放"的定义似乎更侧重于访问权限而非开发自由，这与 Meta 的 Llama 或 Mistral 的策略类似。拉斯金表示，Reflection AI 将公开模型权重（决定 AI 系统运行方式的核心参数）供公众使用，但大部分数据集和完整训练流程仍保持专有。
"实际上最具影响力的就是模型权重，因为任何人都能使用这些权重并开始调参，"拉斯金说。"而基础设施堆栈，只有少数几家公司才能真正用得上。"
这种平衡也构成了Reflection AI 的商业模式基础。研究人员可以自由使用这些模型，但收入将来自基于 Reflection AI 模型构建产品的大型企业，以及开发"主权 AI"系统的各国政府——即由单个国家自主开发和管控的 AI 模型。
"当你进入大型企业的领域时，默认情况下你会需要开源模型，"拉斯金说道。"你需要的是能完全掌控的技术。可以在自有基础设施上运行，自主控制成本，针对不同工作负载进行定制。既然要为 AI 支付巨额费用，自然希望能实现最大程度的优化——而这正是我们服务的市场。"
据Laskin 透露，Reflection AI 尚未发布其首款模型，该模型初期将以文本处理为主，未来将扩展多模态能力。
本轮融资资金将用于获取训练新模型所需的计算资源，公司计划最早于明年年初发布首个模型。
参考资料