Reflection AI obtiene 2000 millones de dólares en financiación para lanzar Open Frontier Lab, rival de DeepSeek

Reflection AI, una startup fundada el año pasado por dos antiguos investigadores de Google DeepMind, ha obtenido una financiación de 2000 millones de dólares con una valoración de 8000 millones. Esto supone un impresionante aumento de 15 veces con respecto a su valoración de 545 millones de dólares de hace solo siete meses. Inicialmente centrada en agentes de codificación autónomos, la empresa se posiciona ahora como una alternativa de código abierto a laboratorios de vanguardia cerrados como OpenAI y Anthropic, y como contrapartida occidental a empresas chinas de IA como DeepSeek.

La startup fue cofundada en marzo de 2024 por Misha Laskin, que dirigió el modelado de recompensas para el proyecto Gemini de DeepMind, e Ioannis Antonoglou, cocreador de AlphaGo, el sistema de IA que derrotó al campeón mundial de Go en 2016. Su experiencia en el desarrollo de sistemas avanzados de IA es fundamental para su argumento de que los mejores talentos en IA pueden crear modelos de vanguardia fuera de los gigantes tecnológicos establecidos.

Junto con el anuncio de la financiación, Reflection AI reveló que ha reunido un equipo de los mejores talentos de DeepMind y OpenAI y ha creado una pila de entrenamiento de IA avanzada que promete abrir al público. Quizás lo más significativo es que la empresa afirma haber «identificado un modelo comercial escalable que se alinea con nuestra estrategia de inteligencia abierta».

Según el director ejecutivo Misha Laskin, el equipo de Reflection AI está compuesto actualmente por unas 60 personas, principalmente investigadores e ingenieros de IA que trabajan en infraestructura, entrenamiento de datos y desarrollo de algoritmos. La empresa ha conseguido un clúster de computación y tiene como objetivo lanzar el año que viene un modelo de lenguaje a escala fronteriza entrenado con «decenas de billones de tokens», según declaró a TechCrunch.

«Hemos creado algo que antes solo se creía posible en los mejores laboratorios del mundo: una plataforma de aprendizaje por refuerzo y LLM a gran escala capaz de entrenar modelos Mixture-of-Experts masivos a escala pionera», escribió Reflection AI en una publicación en X. «Fuimos testigos de primera mano de la eficacia de nuestro enfoque cuando lo aplicamos a la codificación autónoma. Tras alcanzar ese hito, ahora estamos ampliando estos métodos al razonamiento agencial general».

La arquitectura Mixture-of-Experts (MoE) impulsa los LLM líderes en la actualidad. Hasta hace poco, solo los grandes laboratorios de IA cerrados eran capaces de entrenar estos modelos a gran escala. DeepSeek logró un gran avance al descubrir cómo entrenarlos abiertamente a gran escala, seguido por otros modelos como Qwen y Kimi en China.

«Modelos como DeepSeek y Qwen son nuestra llamada de atención. Si no actuamos, el estándar global de inteligencia lo establecerán otros, no Estados Unidos», afirmó Laskin.

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Laskin añadió que esta situación pone a Estados Unidos y a sus aliados en desventaja, ya que las empresas y los Estados soberanos suelen ser reacios a utilizar modelos chinos debido a los posibles riesgos legales y de cumplimiento normativo.

«La elección es clara: aceptar una desventaja competitiva o estar a la altura de las circunstancias», afirmó Laskin.

La nueva misión de Reflection AI ha sido ampliamente celebrada por los tecnólogos estadounidenses. David Sacks, responsable de IA y criptografía de la Casa Blanca, publicó en X: «Es alentador ver más modelos de IA de código abierto estadounidenses. Un segmento significativo del mercado global preferirá el coste, la personalización y el control que ofrece el código abierto. Debemos asegurarnos de que Estados Unidos también lidere esta categoría».

Clem Delangue, cofundador y director ejecutivo de la plataforma colaborativa de IA Hugging Face, comentó la ronda de financiación a TechCrunch: «Es una excelente noticia para la IA de código abierto estadounidense». Añadió: «El reto ahora será demostrar una alta velocidad de intercambio de modelos y conjuntos de datos de IA abiertos, similar a lo que vemos en los laboratorios que actualmente dominan la IA de código abierto».

La definición de «abierto» de Reflection AI parece centrarse en el acceso más que en el desarrollo colaborativo completo, una estrategia similar a la de Meta con Llama o Mistral. Laskin explicó que la empresa publicará los pesos de los modelos —los parámetros básicos que definen la funcionalidad de un sistema de IA— para su uso público, mientras que mantendrá en gran medida la propiedad de sus conjuntos de datos y sus procesos de formación completos.

«En la práctica, los pesos del modelo son el componente más impactante. Cualquiera puede utilizarlos y empezar a experimentar», dijo Laskin. «Sin embargo, la pila de infraestructura es algo que solo unas pocas empresas selectas pueden utilizar de forma realista».

Este equilibrio también constituye la base del modelo de negocio de Reflection AI. Los investigadores tendrán acceso gratuito a los modelos, pero los ingresos provendrán de las grandes empresas que desarrollen productos basados en ellos y de los gobiernos que desarrollen sistemas de «IA soberana», es decir, modelos desarrollados y controlados por naciones individuales.

«Cuando se trata de una gran empresa, lo natural es querer un modelo abierto», explicó Laskin. «Se quiere la propiedad. Se quiere ejecutarlo en la propia infraestructura, controlar los costes y personalizarlo para cargas de trabajo específicas. Las empresas que invierten sumas importantes en IA quieren la máxima optimización, y ese es precisamente el mercado al que nos dirigimos».

Reflection AI aún no ha lanzado su primer modelo, que será principalmente basado en texto, con planes para futuras capacidades multimodales, según Laskin. La nueva financiación se utilizará para garantizar los recursos informáticos necesarios para la formación. La empresa tiene como objetivo lanzar un modelo inicial a principios del próximo año.

Entre los inversores de esta última ronda de financiación se encuentran Nvidia, Disruptive, DST, 1789, B Capital, Lightspeed, GIC, Eric Yuan, Eric Schmidt, Citi, Sequoia, CRV y otros.