Reflection AI obtém US$ 2 bilhões em financiamento para lançar o Open Frontier Lab, concorrente da DeepSeek

A Reflection AI, uma startup fundada no ano passado por dois ex-pesquisadores do Google DeepMind, garantiu US$ 2 bilhões em financiamento com uma avaliação de US$ 8 bilhões. Isso representa um aumento impressionante de 15 vezes em relação à sua avaliação de US$ 545 milhões há apenas sete meses. Inicialmente focada em agentes de codificação autônomos, a empresa agora está se posicionando como uma alternativa de código aberto a laboratórios fechados como OpenAI e Anthropic, e como uma contraparte ocidental de empresas chinesas de IA, como a DeepSeek.

A startup foi cofundada em março de 2024 por Misha Laskin, que liderou a modelagem de recompensas para o projeto Gemini da DeepMind, e Ioannis Antonoglou, co-criador do AlphaGo, o sistema de IA que derrotou o campeão mundial de Go em 2016. Sua experiência no desenvolvimento de sistemas avançados de IA é fundamental para seu argumento de que os melhores talentos em IA podem construir modelos de ponta fora das gigantes tecnológicas estabelecidas.

Junto com o anúncio do financiamento, a Reflection AI revelou que reuniu uma equipe dos melhores talentos da DeepMind e da OpenAI e construiu uma pilha de treinamento de IA avançada que promete abrir ao público. Talvez o mais significativo seja que a empresa afirma ter “identificado um modelo comercial escalável que se alinha à nossa estratégia de inteligência aberta”.

De acordo com o CEO Misha Laskin, a equipe da Reflection AI é composta atualmente por cerca de 60 pessoas, principalmente pesquisadores e engenheiros de IA que trabalham com infraestrutura, treinamento de dados e desenvolvimento de algoritmos. A empresa garantiu um cluster de computação e pretende lançar no próximo ano um modelo de linguagem de escala pioneira, treinado com “dezenas de trilhões de tokens”, disse ele ao TechCrunch.

“Criamos algo que antes se pensava ser possível apenas nos melhores laboratórios do mundo: uma plataforma de LLM e aprendizagem por reforço em grande escala, capaz de treinar modelos Mixture-of-Experts (MoE) em escala de ponta”, escreveu a Reflection AI em uma publicação no X. “Testemunhamos a eficácia de nossa abordagem em primeira mão quando a aplicamos à codificação autônoma. Com esse marco alcançado, agora estamos estendendo esses métodos ao raciocínio agênico geral.”

A arquitetura Mixture-of-Experts (MoE) alimenta os principais LLMs atuais. Até recentemente, apenas grandes laboratórios de IA fechados eram capazes de treinar esses modelos em escala. A DeepSeek fez uma descoberta importante ao descobrir como treiná-los abertamente em escala, seguida por outros modelos como Qwen e Kimi na China.

“Modelos como DeepSeek e Qwen são nosso alerta. Se não agirmos, o padrão global de inteligência será definido por outros, não pelos Estados Unidos”, disse Laskin.

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Laskin acrescentou que essa situação coloca os EUA e seus aliados em desvantagem, já que empresas e Estados soberanos muitas vezes relutam em usar modelos chineses devido a possíveis riscos legais e de conformidade.

“A escolha é clara: aceitar uma desvantagem competitiva ou estar à altura da ocasião”, afirmou Laskin.

A nova missão da Reflection AI foi amplamente celebrada pelos tecnólogos americanos. David Sacks, czar da IA e criptografia da Casa Branca, postou no X: “É encorajador ver mais modelos americanos de IA de código aberto. Um segmento significativo do mercado global preferirá o custo, a personalização e o controle que o código aberto oferece. Devemos garantir que os EUA também liderem nessa categoria”.

Clem Delangue, cofundador e CEO da plataforma colaborativa de IA Hugging Face, comentou sobre a rodada de financiamento ao TechCrunch: “Esta é uma excelente notícia para a IA de código aberto americana.” Ele acrescentou: “O desafio agora será demonstrar uma alta velocidade de compartilhamento de modelos e conjuntos de dados de IA abertos, semelhante ao que vemos nos laboratórios que atualmente dominam a IA de código aberto.”

A definição de “aberto” da Reflection AI parece se concentrar no acesso, em vez do desenvolvimento colaborativo completo, uma estratégia semelhante à da Meta com o Llama ou a da Mistral. Laskin explicou que a empresa divulgará os pesos do modelo — os parâmetros centrais que definem a funcionalidade de um sistema de IA — para uso público, mantendo em grande parte seus conjuntos de dados e pipelines de treinamento completos como propriedade exclusiva.

“Na prática, os pesos do modelo são o componente de maior impacto. Qualquer pessoa pode usá-los e começar a experimentar”, disse Laskin. “A pilha de infraestrutura, no entanto, é algo que apenas algumas empresas selecionadas podem utilizar de forma realista.”

Esse equilíbrio também forma a base do modelo de negócios da Reflection AI. Os pesquisadores terão acesso gratuito aos modelos, mas a receita virá de grandes empresas que desenvolvem produtos com base neles e de governos que desenvolvem sistemas de “IA soberana” — modelos desenvolvidos e controlados por nações individuais.

“Quando você é uma grande empresa, naturalmente deseja um modelo aberto”, explicou Laskin. “Você quer propriedade. Você quer executá-lo em sua própria infraestrutura, controlar custos e personalizá-lo para cargas de trabalho específicas. As empresas que investem quantias significativas em IA querem otimização máxima, e esse é precisamente o mercado que atendemos.”

A Reflection AI ainda não lançou seu primeiro modelo, que será principalmente baseado em texto, com planos para recursos multimodais futuros, de acordo com Laskin. O novo financiamento será usado para garantir os recursos de computação necessários para o treinamento. A empresa tem como meta o lançamento do modelo inicial no início do próximo ano.

Os investidores nesta última rodada de financiamento incluem Nvidia, Disruptive, DST, 1789, B Capital, Lightspeed, GIC, Eric Yuan, Eric Schmidt, Citi, Sequoia, CRV e outros.