Reflection AI залучає $2 млрд, щоб стати "відкритою фронтирною ШІ-лабораторією" Америки та кинути виклик DeepSeek

10 жовтня 2025 р. 18:39

10 жовтня 2025 р. 18:39

Reflection AI, стартап, заснований лише торік двома колишніми дослідниками Google DeepMind, залучив $2 мільярди інвестицій при оцінці $8 мільярдів — це вражаючий стрибок у 15 разів від попередньої оцінки в $545 мільйонів, зафіксованої всього сім місяців тому.

Про це пише Delo.ua з посиланням на повідомлення TechCrunch.

Компанія, що спершу зосереджувалася на автономних кодингових агентах, тепер позиціонує себе як відкрита альтернатива закритим ШІ-лабораторіям на кшталт OpenAI та Anthropic, а також як західний еквівалент китайських ШІ-компаній, таких як DeepSeek.

Стартап був заснований у березні 2024 року Мішою Ласкіним, який очолював розробку reward modeling у проєкті Gemini компанії DeepMind, і Іоаннісом Антоноглу, одним із творців AlphaGo — системи ШІ, що у 2016 році перемогла чемпіона світу в грі го. Їхній досвід створення передових ШІ-систем став основою філософії компанії: талановиті дослідники можуть створювати проривні ШІ-моделі поза великими технологічними корпораціями.

У рамках нового раунду Reflection AI оголосила, що залучила провідних фахівців із DeepMind та OpenAI і створила просунутий стек для тренування ШІ, який, за словами компанії, буде відкритим для всіх. Найважливіше — компанія заявила, що знайшла масштабовану комерційну модель, яка відповідає її стратегії " відкритого інтелекту " .

Наразі команда Reflection AI налічує близько 60 осіб — переважно дослідників і інженерів, які працюють у сферах інфраструктури, навчання моделей та розробки алгоритмів, повідомив Ласкін, який є генеральним директором компанії. Reflection AI уже забезпечила собі власний обчислювальний кластер і планує випустити фронтирну мовну модель наступного року, навчену на десятках трильйонів токенів, — розповів він виданню TechCrunch.

" Ми створили те, що раніше вважалося можливим лише у провідних світових лабораторіях: масштабну LLM та платформу для reinforcement learning, здатну тренувати величезні моделі типу Mixture-of-Experts (MoE) на рівні frontier " , — написала Reflection AI у пості в X (Twitter).

" Ми побачили ефективність нашого підходу, коли застосували його до автономного кодування. Тепер ми переносимо ці методи на ширші сфери агентного мислення " .

Архітектура MoE (Mixture-of-Experts) лежить в основі найпотужніших LLM — систем, які раніше могли навчати лише великі закриті лабораторії. DeepSeek здійснила прорив, навчивши такі моделі у відкритий спосіб, за нею пішли Qwen, Kimi та інші китайські проєкти.

" DeepSeek, Qwen та всі ці моделі стали для нас дзвінком пробудження, — сказав Ласкін. — Якщо ми нічого не зробимо, глобальний стандарт інтелекту створять інші, і це буде не Америка " .

Він додав, що це ставить США та їхніх союзників у невигідне становище, адже багато компаній і держав не використовують китайські моделі через потенційні юридичні ризики.

" Тож або ви погоджуєтесь залишатися у програші, або піднімаєтесь до рівня виклику " , — підсумував він.

Американська технологічна спільнота переважно схвально зустріла місію Reflection AI.

Девід Сакс, радник Білого дому з питань штучного інтелекту та криптотехнологій, написав у X: " Чудово бачити більше відкритих американських ШІ-моделей. Значна частина світового ринку віддає перевагу відкритому коду через його гнучкість, контроль і нижчу вартість. Ми хочемо, щоб США перемогли і в цій категорії " .

Клем Деланг, співзасновник і CEO платформи Hugging Face, також прокоментував інвестиційний раунд: " Це справді чудова новина для американського open-source AI. Наступний виклик — забезпечити швидке поширення відкритих моделей і датасетів, як це роблять провідні лабораторії у сфері відкритого ШІ " .

Підхід Reflection AI до " відкритості " зосереджений на доступі, а не на повній прозорості розробки — подібно до стратегій Meta (Llama) чи Mistral. Ласкін пояснив, що компанія публікуватиме ваги моделей — основні параметри, які визначають роботу ШІ, — але залишить закритими дані та повний процес навчання.

" Насправді найцінніше — це саме ваги моделі. Бо з ними будь-хто може експериментувати.

А от повноцінну інфраструктуру зможуть використати лише деякі компанії " , — зазначив він.

Цей баланс лежить і в основі бізнес-моделі Reflection AI.

Дослідники зможуть вільно користуватися моделями, але прибуток компанія отримуватиме від:

• великих корпорацій, що створюватимуть продукти на основі моделей Reflection AI;
• урядів, які розроблятимуть " суверенні ШІ-системи " — тобто моделі, контрольовані національними державами.

" Якщо ви велика компанія, вам за замовчуванням потрібна відкрита модель, — пояснив Ласкін. — Ви хочете мати власність на неї, контролювати витрати, адаптувати її під свої завдання. Якщо ви витрачаєте шалені гроші на ШІ — ви маєте право оптимізувати його на максимум. І саме цей ринок ми обслуговуємо " .

Reflection AI ще не випустила свою першу модель — вона буде текстовою, але згодом отримає мультимодальні можливості. Кошти з нового раунду компанія спрямує на збільшення обчислювальних ресурсів для тренування моделей, першу з яких планують випустити на початку наступного року.

Серед інвесторів останнього раунду Reflection AI — Nvidia, Disruptive, DST, 1789, B Capital, Lightspeed, GIC, Ерік Юань, Ерік Шмідт, Citi, Sequoia, CRV та інші.

Економіка