リフレクションAI、20億ドルの資金調達を完了し「オープンフロンティアラボ」を設立、DeepSeekと競合

昨年、元Google DeepMind研究者2名によって設立されたスタートアップ企業Reflection AIは、80億ドルの評価額で20億ドルの資金調達に成功した。これはわずか7ヶ月前の5億4500万ドルという評価額から驚異的な15倍の増加を示す。当初は自律型コーディングエージェントに注力していた同社は、現在ではOpenAIやAnthropicといったクローズドなフロンティア研究所に対するオープンソースの代替案として、またDeepSeekなどの中国AI企業に対する欧米の対抗馬としての立場を確立しつつある。

同社は2024年3月、DeepMindのGeminiプロジェクトで報酬モデル開発を主導したミシャ・ラスキンと、2016年に囲碁世界チャンピオンを破ったことで有名なAIシステムAlphaGoの共同開発者イオアニス・アントノグルによって共同設立された。高度なAIシステム開発における彼らの経験は、トップクラスのAI人材が既存のテック大手以外でも最先端モデルを構築できるという主張の核心をなしている。

資金調達発表と同時に、リフレクションAIはDeepMindとOpenAIから集めたトップ人材によるチームを編成し、一般公開を約束する先進的なAIトレーニングスタックを構築したことを明らかにした。おそらく最も重要なのは、同社が「オープンインテリジェンス戦略に沿った拡張可能な商業モデルを特定した」と表明している点である。

ミシャ・ラスキンCEOによれば、Reflection AIのチームは現在約60名で構成され、主にインフラ、データトレーニング、アルゴリズム開発に従事するAI研究者・エンジニアが中心だ。同社はコンピューティングクラスターを確保しており、来年には「数十兆トークン」で訓練したフロンティア規模の言語モデルをリリースする計画だとTechCrunchに語った。

「かつて世界トップクラスの研究所でしか不可能と考えられていたものを我々は構築した。大規模LLMと強化学習プラットフォームであり、最先端規模で巨大な専門家混合モデル（Mixture-of-Experts）を訓練できる」とReflection AIはXへの投稿で記している。「自律コーディングへの適用で、このアプローチの有効性を直接確認した。このマイルストーンを達成した今、我々はこれらの手法を一般的なエージェント推論へ拡張している」

Mixture-of-Experts（MoE）アーキテクチャは、今日の主要なLLMを支えている。最近まで、大規模なクローズドAI研究所のみがこれらのモデルを大規模にトレーニングすることができた。DeepSeekは、オープンに大規模トレーニングする方法を解明することでブレークスルーを達成し、その後、中国のQwenやKimiなどのモデルが続いた。

「DeepSeekやQwenのようなモデルは我々への警鐘だ。行動を起こさなければ、知能のグローバルスタンダードはアメリカではなく他国によって決定される」とラスキンは述べた。

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ラスキン氏は、この状況が米国とその同盟国を不利な立場に置くと指摘した。企業や国家は、潜在的な法的・コンプライアンス上のリスクから、中国モデルの利用をしばしば躊躇するからだ。

「選択肢は明らかだ：競争上の不利を受け入れるか、この機会を捉えるかだ」とラスキンは述べた。

Reflection AIの新たな使命は米国の技術者から広く称賛されている。ホワイトハウスのAI・暗号通貨担当責任者デイビッド・サックスはXに投稿した：「米国発のオープンソースAIモデルが増えるのは心強い。世界市場のかなりの割合が、オープンソースが提供するコスト、カスタマイズ性、制御性を好むだろう。米国がこの分野でも主導権を握ることを確実にする必要がある」

共同AIプラットフォームHugging Faceの共同創業者兼CEOクレム・デランジュはTechCrunchに対し、今回の資金調達ラウンドについて「米国オープンソースAIにとって素晴らしいニュースだ」とコメント。さらに「現在のオープンソースAIを主導する研究所と同様に、オープンAIモデルとデータセットを高速で共有する能力を示すことが今後の課題となる」と付け加えた。

Reflection AIの「オープン」定義は、完全な共同開発よりもアクセス性に重点を置いているようだ。これはMetaのLlamaやMistralの戦略と類似している。ラスキン氏は、同社がAIシステムの機能を定義する中核パラメータであるモデル重みを公開利用に開放する一方、データセットと完全なトレーニングパイプラインの大部分は非公開とする方針を説明した。

「実際、モデル重みは最も影響力のある要素です。誰でも利用して実験を始められます」とラスキンは述べた。「しかしインフラストラクチャ・スタックは、現実的に活用できるのは限られた企業のみです」

このバランスこそがReflection AIのビジネスモデルの基盤だ。研究者はモデルを無料で利用可能だが、収益源はこれらを基盤に製品を開発する大企業と、「主権AI」システム（個々の国家が開発・管理するモデル）を構築する政府機関となる。

「大企業は本質的にオープンモデルを求める」とラスキンは説明する。「所有権を望み、自社インフラで運用し、コストを管理し、特定ワークロード向けにカスタマイズしたいのだ。AIに巨額投資する企業は最大限の最適化を求め、まさにそれが我々の対象市場である」

Reflection AI はまだ最初のモデルをリリースしていませんが、ラスキン氏によると、このモデルは主にテキストベースで、将来的にはマルチモーダル機能も搭載される予定です。新たな資金は、トレーニングに必要なコンピューティングリソースの確保に充てられます。同社は来年早々に最初のモデルをリリースすることを目指しています。

今回の資金調達ラウンドの投資家には、Nvidia、Disruptive、DST、1789、B Capital、Lightspeed、GIC、Eric Yuan、Eric Schmidt、Citi、Sequoia、CRV などが名を連ねている。