Reflection AI sichert sich 2 Milliarden Dollar Finanzierung für die Gründung des Open Frontier Lab und tritt damit in Konkurrenz zu DeepSeek

Reflection AI, ein Start-up, das im vergangenen Jahr von zwei ehemaligen Forschern von Google DeepMind gegründet wurde, hat sich eine Finanzierung in Höhe von 2 Milliarden US-Dollar bei einer Bewertung von 8 Milliarden US-Dollar gesichert. Dies entspricht einer erstaunlichen 15-fachen Steigerung gegenüber der Bewertung von 545 Millionen US-Dollar vor nur sieben Monaten. Das Unternehmen, das sich ursprünglich auf autonome Codierungsagenten konzentrierte, positioniert sich nun sowohl als Open-Source-Alternative zu geschlossenen Frontier-Labors wie OpenAI und Anthropic als auch als westliches Pendant zu chinesischen KI-Firmen wie DeepSeek.

Das Start-up wurde im März 2024 von Misha Laskin, der die Belohnungsmodellierung für das Gemini-Projekt von DeepMind leitete, und Ioannis Antonoglou, einem Mitentwickler von AlphaGo, dem KI-System, das 2016 den Weltmeister im Go besiegte, gegründet. Ihre Erfahrung in der Entwicklung fortschrittlicher KI-Systeme ist zentral für ihre These, dass Spitzenkräfte im Bereich KI auch außerhalb der etablierten Tech-Giganten innovative Modelle entwickeln können.

Neben der Bekanntgabe der Finanzierung gab Reflection AI bekannt, dass es ein Team von Top-Talenten von DeepMind und OpenAI zusammengestellt und einen fortschrittlichen KI-Trainingsstack aufgebaut hat, den es der Öffentlichkeit zugänglich machen will. Am bedeutendsten ist vielleicht, dass das Unternehmen angibt, „ein skalierbares Geschäftsmodell identifiziert zu haben, das mit unserer Open-Intelligence-Strategie übereinstimmt”.

Laut CEO Misha Laskin besteht das Team von Reflection AI derzeit aus etwa 60 Mitarbeitern, hauptsächlich KI-Forschern und Ingenieuren, die an Infrastruktur, Datentraining und Algorithmenentwicklung arbeiten. Das Unternehmen hat sich einen Rechencluster gesichert und will im nächsten Jahr ein Sprachmodell auf dem neuesten Stand der Technik veröffentlichen, das mit „zig Billionen Tokens” trainiert wurde, wie er TechCrunch mitteilte.

„Wir haben etwas geschaffen, was einst nur in den weltweit führenden Labors für möglich gehalten wurde: eine groß angelegte LLM- und Reinforcement-Learning-Plattform, die in der Lage ist, massive Mixture-of-Experts-Modelle auf bahnbrechender Ebene zu trainieren”, schrieb Reflection AI in einem Beitrag auf X. „Wir haben die Wirksamkeit unseres Ansatzes aus erster Hand erlebt, als wir ihn auf autonomes Codieren angewandt haben. Nachdem wir diesen Meilenstein erreicht haben, erweitern wir diese Methoden nun auf allgemeines agentenbasiertes Denken.”

Die Mixture-of-Experts (MoE)-Architektur ist die Grundlage für die heute führenden LLMs. Bis vor kurzem waren nur große, geschlossene KI-Labore in der Lage, diese Modelle in großem Maßstab zu trainieren. DeepSeek gelang ein Durchbruch, indem es herausfand, wie man sie offen in großem Maßstab trainieren kann, gefolgt von anderen Modellen wie Qwen und Kimi in China.

„Modelle wie DeepSeek und Qwen sind unser Weckruf. Wenn wir nicht handeln, wird der globale Standard für Intelligenz von anderen gesetzt werden, nicht von Amerika“, sagte Laskin.

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Laskin fügte hinzu, dass diese Situation die USA und ihre Verbündeten benachteiligt, da Unternehmen und souveräne Staaten aufgrund potenzieller rechtlicher und Compliance-Risiken oft zögern, chinesische Modelle zu verwenden.

„Die Wahl ist klar: entweder einen Wettbewerbsnachteil hinnehmen oder sich der Herausforderung stellen“, erklärte Laskin.

Die neue Mission von Reflection AI wurde von amerikanischen Technologen vielfach begrüßt. David Sacks, der KI- und Krypto-Beauftragte des Weißen Hauses, schrieb auf X: „Es ist ermutigend, mehr amerikanische Open-Source-KI-Modelle zu sehen. Ein bedeutender Teil des globalen Marktes wird die Kosten, die Anpassungsfähigkeit und die Kontrolle bevorzugen, die Open Source bietet. Wir müssen sicherstellen, dass die USA auch in dieser Kategorie führend sind.“

Clem Delangue, Mitbegründer und CEO der kollaborativen KI-Plattform Hugging Face, kommentierte die Finanzierungsrunde gegenüber TechCrunch: „Das sind hervorragende Nachrichten für die amerikanische Open-Source-KI.“ Er fügte hinzu: „Die Herausforderung besteht nun darin, eine hohe Geschwindigkeit beim Austausch offener KI-Modelle und Datensätze zu demonstrieren, ähnlich wie wir es derzeit in den Labors sehen, die im Bereich der Open-Source-KI dominieren.“

Die Definition von „offen“ bei Reflection AI scheint sich eher auf den Zugang als auf eine vollständige kollaborative Entwicklung zu konzentrieren, eine Strategie, die der von Meta mit Llama oder Mistral ähnelt. Laskin erklärte, dass das Unternehmen Modellgewichte – die Kernparameter, die die Funktionalität eines KI-Systems definieren – für die öffentliche Nutzung freigeben wird, während seine Datensätze und kompletten Trainingspipelines weitgehend proprietär bleiben.

„In der Praxis sind die Modellgewichte die wirkungsvollste Komponente. Jeder kann sie nutzen und mit Experimenten beginnen“, sagte Laskin. „Die Infrastruktur-Stack ist jedoch etwas, das nur wenige ausgewählte Unternehmen realistisch nutzen können.“

Dieses Gleichgewicht bildet auch die Grundlage des Geschäftsmodells von Reflection AI. Forscher haben freien Zugang zu den Modellen, aber die Einnahmen stammen von großen Unternehmen, die darauf aufbauende Produkte entwickeln, und von Regierungen, die „souveräne KI“-Systeme entwickeln – Modelle, die von einzelnen Nationen entwickelt und kontrolliert werden.

„Als großes Unternehmen möchte man natürlich ein offenes Modell“, erklärte Laskin. „Man möchte Eigentumsrechte. Man möchte es auf der eigenen Infrastruktur betreiben, die Kosten kontrollieren und es für bestimmte Workloads anpassen. Unternehmen, die erhebliche Summen in KI investieren, wollen eine maximale Optimierung, und genau diesen Markt bedienen wir.“

Reflection AI hat sein erstes Modell noch nicht veröffentlicht. Laut Laskin wird es in erster Linie textbasiert sein, wobei für die Zukunft multimodale Funktionen geplant sind. Die neuen Finanzmittel werden zur Sicherung der für das Training erforderlichen Rechenressourcen verwendet. Das Unternehmen strebt eine erste Modellveröffentlichung Anfang nächsten Jahres an.

Zu den Investoren dieser jüngsten Finanzierungsrunde gehören Nvidia, Disruptive, DST, 1789, B Capital, Lightspeed, GIC, Eric Yuan, Eric Schmidt, Citi, Sequoia, CRV und andere.