Reflection AI，这家由两名前 Google DeepMind 研究人员于去年刚成立的初创公司，已成功筹集 20 亿美元资金，估值高达 80 亿美元，相较于七个月前 5.45 亿美元的估值，暴涨了 15 倍。该公司最初专注于自主编码智能体的开发，现在则将自身定位为对标 OpenAI 和 Anthropic 等封闭式前沿实验室的开源替代方案，同时也是能与 DeepSeek 等中国 AI 公司抗衡的力量。
该初创公司由 Misha Laskin 和 Ioannis Antonoglou 于 2024 年 3 月创立。Laskin 曾领导 DeepMind Gemini 项目的奖励建模 (reward modeling)，Antonoglou 则是 AlphaGo 的共同创建者，该 AI 系统曾在 2016 年击败围棋世界冠军而轰动一时。他们开发这些先进 AI 系统的深厚背景，成为其核心能力：合适的 AI 人才即使在既有科技巨头之外，也能开发出前沿模型 (frontier models)。
随着新一轮融资的完成，Reflection AI 宣布已招募一支来自 DeepMind 和 OpenAI 的顶尖人才团队，并构建了一个先进的 AI 训练堆栈 ，公司承诺将对所有人开放。或许最关键的是，Reflection AI 表示已“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。”
公司首席执行官 (CEO) Laskin 透露，Reflection AI 的团队目前约有 60 人 —— 绝大多数是 AI 研究人员和工程师，分别负责基础设施 、数据训练和算法开发。他表示，Reflection AI 已获得了丰富的计算集群资源，并希望明年发布一个基于“数十万亿 Tokens ”训练、处于规模边界 (frontier scale) 的大语言模型 (LLM)。
Reflection AI 在 X 上的一篇帖子中写道：“我们建立了一些以往只有世界顶级实验室内部才可能实现的能力：一个大规模的 LLM 和强化学习平台，能够以规模边界规模训练大规模的混合专家 (Mixture-of-Experts, MoEs) 模型。”“当我们将其应用于自主编码的关键领域时，亲眼看到了我们方法的有效性。实现这一里程碑后，我们现在将这些方法应用于通用 AI 智能体推理。”
MoE 指的是一种驱动前沿 LLM 的特定架构 —— 这种系统此前只有大型、封闭的 AI 实验室才能够大规模训练。DeepSeek 在摸索出如何以开放方式大规模训练此类模型时取得了突破性进展，随后是中国境内的 Qwen、Kimi 和其他模型。
Laskin 说：“DeepSeek 和 Qwen 以及所有这些模型都是我们的警钟，因为如果我们不采取任何行动，那么全球的智能标准实际上将由其他人制定。”“不会由美国制定。”
Laskin 补充道，这使得美国处于劣势，因为企业和主权国家通常会因潜在的法律风险而避免使用外国模型。
Laskin 说：“因此，你可以选择忍受竞争劣势，或者奋起迎接挑战。”
美国技术专家普遍对 Reflection AI 的新使命表示赞许。白宫 AI 和加密沙皇 David Sacks 在 X 上发帖称：“很高兴看到更多美国开源 AI 模型。全球市场中很大一部分将更青睐开源模型所具备的成本优势、可定制性和控制权。我们也希望美国能赢得这一领域。”
Hugging Face（一个面向 AI 建设者的开放协作平台）的联合创始人兼首席执行官 (CEO) Clem Delangue评价本轮融资称：“这对美国开源 AI 来说确实是个好消息。” Delangue 补充道：“现在的挑战将是展示开放 AI 模型和数据集的快速开放和共享（类似于我们从主导开源 AI 的实验室中所看到的情况）。”
Reflection AI 对“开放”的定义似乎更侧重于模型的获取和使用 (access)，而非模型的协同开发，这与 Meta 的 Llama 或 Mistral 采取的战略相似。Laskin 表示，Reflection AI 将发布模型权重 —— 决定 AI 系统如何工作的核心参数供公众使用，但主要将数据集和完整的训练管道则为公司专有。
Laskin 说：“实际上，最具影响力的是模型权重，因为任何人都可以使用模型权重并开始修补它们。”“至于基础设施堆栈 ，只有少数几家公司才能真正使用。”
这种平衡也支撑着 Reflection AI 的商业模式。Laskin 表示，研究人员将能够免费使用这些模型，但收入将来自在 Reflection AI 模型之上构建产品的大型企业，以及来自开发“主权 AI ”系统的政府，即由各个国家开发和控制的 AI 模型。
Laskin 说：“一旦你进入大型企业的领域，你默认就会想要一个开放模型。”“你想要一些你拥有所有权的东西。你可以在你的基础设施上运行它。你可以控制它的成本。你可以为各种工作负载 (workloads) 定制它。因为你为 AI 支付着一笔巨额开支，你希望能够最大限度地优化投入产出，而这正是我们正在服务的市场。”
Laskin 表示，Reflection AI 尚未发布其首个模型，该模型将主要是基于文本的 (text-based)，未来将具备多模态能力。它将利用最新一轮的资金来获得训练新模型所需的计算资源，公司目标是在明年初发布其第一个模型。
Reflection AI 最新一轮的投资者包括 Nvidia、 Disruptive、 DST、 1789、 B Capital、 Lightspeed、 GIC、 Eric Yuan、 Eric Schmidt,、花旗、红杉、 CRV和其他机构。
本文转载编译自https://techcrunch.com/｜原文地址：https://techcrunch.com/2025/10/09/reflection-raises-2b-to-be-americas-open-frontier-ai-lab-challenging-deepseek/ ｜（编译：Katerina）