Reflection AI sammelt 2 Mrd. US-Dollar ein, um Amerikas DeepSeek-Rivalen zu schaffen

Reflection AI sammelte am Freitag 2 Milliarden US-Dollar bei einer Bewertung von 8 Milliarden US-Dollar ein und übertraf damit seine vorherige Bewertung vor nur sieben Monaten um das 15-Fache von 545 Millionen US-Dollar. Die Initiative zielt darauf ab, das Unternehmen sowohl als quelloffene Alternative zu geschlossenen Frontier-Labs wie OpenAI und Anthropic als auch als westliches Äquivalent zu chinesischen KI-Firmen wie DeepSeek zu positionieren.

Das Startup wurde im März 2024 von zwei ehemaligen Google-DeepMind-Forschern gegründet, Misha Laskin, der das Reward-Modeling für DeepMinds Gemini-Projekt leitete, und Ioannis Antonoglou, der das AlphaGo-KI-System mitentwickelte. Der Hintergrund der beiden ehemaligen Google-DeepMind-Forscher, die KI-Systeme entwickeln, führte zu ihrer Pitch-Idee, dass die richtigen KI-Talente Frontier-Modelle außerhalb etablierter Tech-Unternehmen aufbauen können.

Die neueste Initiative von Reflection AI ändert auch ihre ursprüngliche Fokussierung auf autonome Coding-Agenten hin zu einer quelloffenen Alternative zu geschlossenen Frontier-KI-Labs.

Reflection AI rekrutiert ein Team aus Top-Talenti aus DeepMind und OpenAI

Wir bringen die quelloffene Modell-Frontier zurück in die USA, um ein blühendes KI-Ökosystem global aufzubauen.

Dankbar für die Unterstützung unserer Investoren, darunter NVIDIA, Disruptive, DST, 1789, B Capital, Lightspeed, GIC, Eric Yuan, Eric Schmidt, Citi, Sequoia, CRV und andere. https://t.co/r75YntGnjG

— Misha Laskin (@MishaLaskin) Oktober 9, 2025

Reflection AI hat angekündigt, dass es ein Team aus Top-Talenti aus DeepMind und OpenAI für seine neue Initiative gewonnen hat. Das Unternehmen erklärte, dass es einen fortschrittlichen KI-Trainingsstack entwickelt hat, der allen offenstehen wird. Das KI-Startup fügte hinzu, dass es auch ein skalierbares kommerzielles Modell identifiziert hat, das sich mit der Strategie der offenen Intelligenz des Unternehmens deckt.

Misha Laskin, CEO von Reflection AI, enthüllte, dass das Team des Unternehmens 60 Mitglieder umfasst, darunter KI-Forscher und Ingenieure in den Bereichen Infrastruktur, Datentraining und Algorithmenentwicklung. Er räumte auch ein, dass das Unternehmen einen Compute-Cluster gesichert hat und plant, im Jahr 2026 ein Frontier-Sprachmodell zu veröffentlichen, das mit Dutzenden von Billionen von Token trainiert wurde.

Das KI-Unternehmen erklärte, dass es eine großskalige LLM- und Reinforcement-Learning-Plattform entwickelt hat, die massive Mixture-of-Experts (MoE)-Modelle im Frontier-Maßstab trainieren kann, eine Leistung, die seiner Behauptung nach einst nur in den weltweit besten Labs für möglich gehalten wurde. Reflection AI dass einige ihrer Operateure einen in den USA ansässigen Bürger finden, der bereit ist, als Gesicht des potenziellen Kandidaten aufzutreten. Der Operateur installiert dann Malware auf dem Gerät dieser Person, wodurch ihm ein ständiger Zugriff auf eine US-IP-Adresse und den Rest des Internets gewährt wird. In diesem Fall nimmt der Operateur an Vorstellungsgesprächen teil und arbeitet im Erfolgsfall von zu Hause aus. sah die Wirksamkeit seines Ansatzes aus erster Hand, als das Team ihn auf den kritischen Bereich des autonomen Codings anwendete. Das Unternehmen räumte ein, dass der freigeschaltete Meilenstein es ihm ermöglicht, solche Methoden nun auf allgemeines agentic reasoning anzuwenden.

MoEs sind spezifische Architekturen, die Frontier-LLMs antreiben, die zuvor nur in der Lage waren, im großen Maßstab von großen, geschlossenen KI-Labs trainiert zu werden. DeepSeek war der Erste, der herausfand, wie man solche Modelle im großen Maßstab und auf offene Weise trainiert, gefolgt von Qwen, Kimi und anderen Modellen in China.

„DeepSeek und Qwen und all diese Modelle sind unser Weckruf, denn wenn wir nichts dagegen tun, wird der globale Standard für Intelligenz effektiv von jemand anderem aufgebaut werden. Nicht von Amerika.“

-Misha Laskin, CEO von Reflection AI

Laskin argumentierte auch, dass die Initiative die USA und ihre Verbündeten in einen Nachteil bringt, da Unternehmen und souveräne Staaten aufgrund potenzieller rechtlicher Konsequenzen vermeiden, chinesische Modelle zu nutzen. Er fügte hinzu, dass Unternehmen und souveräne Staaten entweder unter einem Wettbewerbsnachteil leben oder der Herausforderung gerecht werden können.

Reflection AI beabsichtigt, weiterhin nachhaltig Frontier-Modelle zu bauen und zu veröffentlichen

Reflection AI gab auf, erhebliches Kapital eingesammelt und ein skalierbares Geschäftsmodell identifiziert zu haben, das mit seiner Strategie der offenen Intelligenz übereinstimmt. Dies stelle sicher, dass das Unternehmen weiterhin Front-Modelle nachhaltig entwickeln und veröffentlichen könne. Das KI-Unternehmen sagte, es sei skalieren daran, offene Modelle aufzubauen, die großskaliges Pretraining und fortschrittliches Reinforcement Learning von Grund auf neu zusammenführen.

David Sacks, der KI- und Krypto-Czar des Weißen Hauses, feierte die neue Mission von Reflection AI, sondern Es ist großartig, mehr amerikanische Open-Source-KI-Modelle zu sehen. Er ist der Überzeugung, dass ein erheblicher Teil des globalen Marktes die Kosten, Anpassbarkeit und Kontrolle bevorzugen wird, die Open Source bietet. 

Clem Delangue, Co-Gründer und CEO von Hugging Face, ist der Ansicht, dass die Herausforderung nun darin besteht, eine hohe Geschwindigkeit beim Teilen offener KI-Modelle und Datensätze zu demonstrieren. Laskin gab bekannt, dass Reflection AI die Modellgewichte zur öffentlichen Nutzung veröffentlichen wird, während die Datensätze und vollständigen Trainingspipelines weitgehend proprietär bleiben. Modellgewichte sind die Kernparameter, die bestimmen, wie ein KI-System funktioniert, und Laskin sagte, nur eine ausgewählte Handvoll von Unternehmen könne den Infrastrukturstack tatsächlich nutzen.