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原文作者：Rebecca Bellan
Reflection AI 获得20亿美元融资，估值80亿美元，立志成为美国的“开源前沿AI实验室”，挑战DeepSeek的地位
去年才成立的初创公司 Reflection AI，其创始人是两位前谷歌 DeepMind 研究员。该公司刚刚以80亿美元的估值完成了20亿美元的融资，相比于仅仅七个月前5.45亿美元的估值，实现了惊人的15倍增长。这家公司最初专注于开发自主编码代理（autonomous coding agents），现在正将自己定位为两大目标：既是像 OpenAI 和 Anthropic 这样闭源前沿实验室的开源替代方案，也是中国 AI 公司（如 DeepSeek）的西方对标者。
Reflection AI 于2024年3月由 Misha Laskin（曾领导 DeepMind Gemini 项目的奖励建模工作）和 Ioannis Antonoglou（2016年开发出击败围棋世界冠军的 AlphaGo 系统的联合创建者之一）共同创立。他们开发这些尖端 AI 系统的背景是其核心主张的基础：即顶尖的 AI 人才可以在现有科技巨头之外构建前沿模型。
伴随本轮新融资，Reflection AI 宣布已经招募了一批来自 DeepMind 和 OpenAI 的顶尖人才，并构建了一个先进的 AI 训练堆栈，并承诺将对所有人开放。或许更重要的是，Reflection AI 表示他们已经“确定了一个与我们的开放智能战略相一致的可扩展商业模式。”
据公司 CEO Laskin 介绍，Reflection AI 目前拥有约60名员工，主要由基础设施、数据训练和算法开发领域的 AI 研究人员和工程师组成。Reflection AI 已经获得了必要的计算集群资源，并计划在明年发布一个基于“数万亿级别 Token”训练的前沿语言模型，他告诉 TechCrunch。
Reflection AI 在 X 上的帖子中写道：“我们构建了曾经被认为只有世界顶级实验室才能实现的东西：一个能够以前沿规模训练大规模混合专家（MoEs）模型的大型 LLM 和强化学习平台。当我们将其应用于自主编码这一关键领域时，我们亲眼看到了我们方法的有效性。随着这一里程碑的解锁，我们现在将这些方法应用于通用的智能体推理（general agentic reasoning）。”
MoE（混合专家模型）是一种驱动前沿 LLM 的特定架构——这类系统过去只有大型的、闭源的 AI 实验室才能大规模训练。DeepSeek 在如何以开放的方式大规模训练这些模型方面取得了突破，随后是中国其他模型如 Qwen、Kimi 等。
Laskin 表示：“DeepSeek、Qwen 以及所有这些模型对我们来说都是一个警钟，因为如果我们不采取行动，那么实际上全球的智能标准将由他人构建。它不会由美国来构建。”
Laskin 补充说，这使得美国及其盟友处于竞争劣势，因为企业和主权国家通常会因潜在的法律后果而避免使用中国模型。
Laskin 说：“所以，你要么选择继续处于竞争劣势，要么振作起来迎接挑战。”
美国技术界人士大多对 Reflection AI 的新使命表示欢迎。白宫 AI 和加密货币沙皇 David Sacks 在 X 上发帖称：“很高兴看到更多美国的开源 AI 模型。全球市场的有意义一部分将青睐开源所提供的成本、可定制性和控制力。我们也希望美国能在这一领域获胜。”
Hugging Face（一个面向 AI 构建者的开放协作平台）的联合创始人兼首席执行官 Clem Delangue 对 TechCrunch 表示：“这对美国开源 AI 来说确实是个好消息。” 他补充道：“现在的挑战在于展示出与那些在开源 AI 领域占据主导地位的实验室类似的高速模型和数据集共享速度。”
Reflection AI 对“开放”的定义似乎集中在“可访问性”而非“开发过程”，这与 Meta 的 Llama 或 Mistral 等公司的策略相似。Laskin 表示，Reflection AI 将会发布模型权重（即决定 AI 系统如何工作的核心参数）供公众使用，但会对其数据集和完整的训练流程保密。
Laskin 说：“实际上，最有影响力的是模型权重，因为任何人都可以使用并开始调整它们。而基础设施堆栈，只有极少数公司能够真正使用。”
这种平衡也构成了 Reflection AI 的商业模式基础。Laskin 表示，研究人员可以免费使用这些模型，但收入将来自于那些基于 Reflection AI 模型构建产品的广大企业，以及那些开发“主权 AI”（即由单个国家开发和控制的 AI 模型）的政府。
Laskin 说：“一旦你进入了大型企业的范畴，默认情况下你就会需要一个开放的模型。你需要一个你可以拥有所有权的东西。你可以在自己的基础设施上运行它。你可以控制其成本。你可以针对各种工作负载对其进行定制。因为你在 AI 上花费的费用高得惊人，所以你希望尽可能多地对其进行优化，而这正是我们服务的市场。”
根据 Laskin 的说法，Reflection AI 尚未发布其第一个模型，该模型将主要基于文本，未来将具备多模态能力。公司将利用本轮融资获得的资金来获取训练新模型所需的计算资源，目标是在明年初发布第一个模型。
Reflection AI 最新一轮的投资者包括英伟达（Nvidia）、Disruptive、DST、1789、B Capital、Lightspeed、GIC、Eric Yuan、Eric Schmidt、花旗银行（Citi）、红杉资本（Sequoia）、CRV 等。
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