Reflection 是一家由前 Google DeepMind 研究人員於去年創立的初創公司，目前已籌集 20 億美元，估值達 80 億美元，市值大幅躍升 15 倍。 價值：5.45億美元 就在七個月前。該公司最初專注於自主加密代理，現在將自己定位為 OpenAI 和 Anthropic 等封閉前沿實驗室的開源替代品，以及 DeepSeek 等中國人工智能公司的西方同類公司。
該初創公司於 2024 年 3 月由領導 DeepMind Gemini 項目獎勵模型的 Misha Laskin 和共同創建 AlphaGo（2016 年在棋盤遊戲圍棋中擊敗世界冠軍的 AI 系統 AlphaGo）的 Ioannis Antonoglou 創立。他們開發這些高度先進的 AI 系統的背景是他們主張的核心，即智能人才、適當的人工智能可以構建超越成熟科技巨頭的前沿模型。
在新一輪融資的同時，Reflection 還宣布聘請了來自 DeepMind 和 OpenAI 的頂尖人才團隊，並構建了一個先進的人工智能培訓套件，並承諾將向所有人開放。也許最重要的是，Reflection 表示它“確定了一種符合我們開放情報戰略的可擴展業務模式。”
據該公司首席執行官拉斯金介紹，Reflection團隊目前約有60人，其中大多數是基礎設施、數據訓練和算法開發領域的人工智能研究人員和工程師。他告訴 TechCrunch，Reflection 已經獲得了一個計算集群，並希望明年發布一個參數化語言模型，該模型將接受“數十萬億個代幣”的訓練。
Reflection 表示：“我們構建了一些以前被認為只有在世界上最好的實驗室中才能實現的東西：一個大型法學碩士軟件和強化學習平台，能夠在前沿規模上訓練大規模的專家混合模型 (MoE)。” 圖書 在一篇帖子中
教育部指出了為法學碩士提供支持的特定架構——以前只有大型、封閉的人工智能實驗室才有能力進行大規模培訓的系統。 DeepSeek 在弄清楚如何以開放的方式大規模訓練這些模型時取得了突破性的時刻，隨後 Qwen、Kimi 和中國的其他公司也緊隨其後。
“DeepSeek 和 Qwen 以及所有這些模型給我們敲響了警鐘，因為如果我們不採取任何行動，全球情報標準將由其他人制定，”Laskin 說。 “美國不會建造它。”
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2025 年 10 月 27-29 日
拉斯金補充說，這使美國及其盟國處於不利地位，因為由於潛在的法律後果，企業和主權國家通常不會使用中國模式。
“所以你要么選擇在競爭中處於劣勢，要么隨機應變，”拉斯金說。
美國技術人員對 Reflection 的新使命大為慶祝。 David Sachs，白宮人工智能官員和加密貨幣沙皇， 發表於 X：“很高興看到更多美國開源人工智能模型。全球市場的很大一部分人會更喜歡開源提供的成本、可定制性和控制力。我們希望美國也能贏得這一類別。”
“這對美國開源人工智能來說確實是個好消息，”AI 創造者開放協作平台 Hugging Face 的聯合創始人兼首席執行官 Clem Delange 在談到本輪融資時告訴 TechCrunch。 “現在的挑戰是展示共享開放人工智能模型和數據集的高度敏捷性（類似於我們從主導開源人工智能的實驗室看到的情況）。”
Reflection 對“開放”的定義似乎側重於訪問而不是開發，類似於 Meta 與 Llama 或 Mistral 策略。拉斯金表示，Reflection 將發布模型權重（決定人工智能係統如何工作的關鍵參數）供公眾使用，同時保留完整數據集和訓練流程的專有性。
“實際上，影響最大的是模型權重，因為模型權重可以被任何人使用，並且可以開始修改它們，”拉斯金說。 “就基礎設施堆棧而言，只有少數公司能夠真正使用它。”
這種平衡也得到了 Reflection 的商業模式的支持。拉斯金表示，研究人員將能夠自由使用這些模型，但收入將來自於在 Reflection 模型之上構建產品的大型組織，以及開發“主權人工智能”系統的政府，即由各個國家開發和控制的人工智能模型。
“一旦你進入了一個大型組織的領域，默認情況下你需要一個開放的模型，”拉斯金說。 “你想要一些你擁有的東西。你可以在自己的基礎設施上運行它。你可以控制它的成本。你可以針對不同的工作負載進行定制。由於你為人工智能支付了大量的資金，你希望能夠使其盡可能優化，而這就是我們真正服務的市場。”
據拉斯金介紹，Reflection 尚未發布其第一個模型，該模型主要基於文本，未來將具有多媒體功能。最新一輪融資將用於獲取訓練新模型所需的計算資源，該公司計劃於明年初推出第一個模型。
Reflection最新一輪的投資者包括Nvidia、Disruptive、DST、1789、B Capital、Lightspeed、GIC、Eric Yuan、Eric Schmidt、花旗、紅杉、CRV等。
