Reflection AI 獲 20 億美元融資，推出 Open Frontier Lab 實驗室，與 DeepSeek 形成競爭格局

由兩名前谷歌DeepMind研究員於去年創立的初創公司Reflection AI，近日以80億美元估值獲得20億美元融資。相較七個月前5.45億美元的估值，此次融資金額暴增15倍。該公司最初專注於自主編碼代理技術，如今正將自身定位為：既是OpenAI和Anthropic等封閉前沿實驗室的開源替代方案，也是中國DeepSeek等人工智慧企業的西方對應者。

該新創公司由米沙·拉斯金（Misha Laskin）與伊奧尼尼斯·安東諾格魯（Ioannis Antonoglou）於2024年3月共同創立。拉斯金曾主導DeepMind雙子星計畫的獎勵模型開發，安東諾格魯則是2016年擊敗世界圍棋冠軍的AI系統AlphaGo共同創建者。兩人開發尖端AI系統的經驗，正是其主張的核心論點——頂尖AI人才能在科技巨頭體系外打造前沿模型。

在宣布融資的同時，Reflection AI 透露已集結來自 DeepMind 與 OpenAI 的頂尖人才團隊，並建構出承諾將公開的先進 AI 訓練架構。最關鍵的是，該公司聲稱已「確立符合開放智能戰略的可擴展商業模式」。

執行長米沙·拉斯金向TechCrunch透露，Reflection AI團隊現約60人，主要由專注基礎設施、數據訓練與演算法開發的人工智慧研究員及工程師組成。該公司已取得運算叢集，目標明年發布經「數十兆個詞元」訓練的前沿規模語言模型。

Reflection AI在X平台發文強調：「我們打造了曾被認為僅頂尖實驗室能實現的技術：具備前沿規模的大型語言模型與強化學習平台，可訓練龐大的專家混合模型。當將此技術應用於自主編碼時，我們親眼見證了其卓越效能。達成此里程碑後，我們正將這些方法拓展至通用代理推理領域。」

專家混合模型（MoE）架構是當今頂尖大型語言模型的核心動力。直至近期，僅大型封閉式AI實驗室能實現此類模型的規模化訓練。DeepSeek率先突破公開大規模訓練的技術瓶頸，隨後中國Qwen與Kimi等模型相繼跟進。

「DeepSeek與Qwen等模型是對我們的警鐘。若不採取行動，全球智能標準將由他國而非美國主導。」拉斯金強調。

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拉斯金補充指出，此種局面使美國及其盟友處於劣勢，因企業與主權國家常因潛在法律與合規風險而抗拒採用中國模式。

「選擇很明確：要麼接受競爭劣勢，要麼迎難而上，」拉斯金強調。

Reflection AI的新使命獲得美國科技界廣泛讚譽。白宮人工智慧與加密貨幣事務負責人戴維·薩克斯在X平台發文：「看到更多美國開源人工智慧模型令人振奮。全球市場中將有相當比例的用戶青睞開源技術所提供的成本優勢、客製化能力與控制權。我們必須確保美國在此領域同樣保持領先地位。」

協作式人工智慧平台Hugging Face的共同創辦人暨執行長克萊姆·德朗格向TechCrunch評論此輪融資時表示：「這是美國開源人工智慧領域的佳音。」他補充道：「當前的挑戰在於展現高效能的開源模型與資料集共享機制，類似現今主導開源人工智慧領域的實驗室所展現的模式。」

Reflection AI對「開放」的定義似乎著重於存取權限而非全面協作開發，此策略與Meta的Llama或Mistral類似。拉斯金解釋，公司將釋出模型權重（定義AI系統功能的核心參數）供公眾使用，但數據集與完整訓練管道仍將維持專有性質。

「實際上，模型權重是最具影響力的組件。任何人都能使用它們開始實驗，」拉斯金表示。「然而基礎架構堆疊，現實中只有少數企業能真正運用。」

這種平衡亦構成Reflection AI商業模式的根基。研究人員可免費獲取模型，但收益來源將來自大型企業基於模型開發產品，以及政府機構打造「主權AI」系統——即由國家自主研發並掌控的模型體系。

「大型企業本質上需要開放模型，」拉斯金解釋道，「他們追求自主權——在自有基礎設施上運行模型、掌控成本、針對特定工作負載進行客製化。投入巨資發展人工智慧的企業追求極致優化，而這正是我們服務的市場。」

據拉斯金透露，Reflection AI尚未發布首款模型，該模型將以文本為核心，未來規劃擴展多模態能力。新一輪資金將用於確保模型訓練所需的運算資源，公司目標於明年初推出初始模型。

本輪投資者包括英偉達、Disruptive、DST、1789、B Capital、Lightspeed、GIC、袁征、施密特、花旗、紅杉資本、CRV等機構。