Reflection AI recauda 2.000 millones de dólares para crear el rival estadounidense de DeepSeek

Reflection AI recaudó el viernes 2.000 millones de dólares, alcanzando una valoración de 8.000 millones, superando en 15 veces su valoración anterior, de hace tan solo siete meses, de 545 millones de dólares. La iniciativa busca posicionar a la empresa como una alternativa de código abierto a laboratorios de frontera cerrada como OpenAI y Anthropic, y como un equivalente occidental a empresas chinas de IA como DeepSeek.

La startup fue fundada en marzo de 2024 por dos exinvestigadores de Google DeepMind: Misha Laskin, quien dirigió el modelado de recompensas para el proyecto Gemini de DeepMind, e Ioannis Antonoglou, cocreador del sistema de IA AlphaGo. La experiencia de los dos exinvestigadores de Google DeepMind en el desarrollo de sistemas de IA les dio pie a su propuesta: que el talento adecuado en IA puede crear modelos innovadores fuera del alcance de las empresas tecnológicas consolidadas.

La última iniciativa de Reflection AI también cambia su trayectoria, que originalmente se centraba en agentes de codificación autónomos, para convertirse ahora en una alternativa de código abierto a los laboratorios de IA de frontera cerrada.

Reflection AI recluta un equipo de los mejores talentos de DeepMind y OpenAI

Estamos trayendo la frontera del modelo abierto de regreso a los EE. UU. para construir un ecosistema de IA próspero a nivel mundial.

Agradecidos por el apoyo de nuestros inversores, incluidos NVIDIA, Disruptive, DST, 1789, B Capital, Lightspeed, GIC, Eric Yuan, Eric Schmidt, Citi, Sequoia, CRV y otros. https://t.co/r75YntGnjG

– Misha Laskin (@MishaLaskin) 9 de octubre de 2025

Reflection AI ha anunciado la incorporación de un equipo de profesionales de primer nivel provenientes de DeepMind y OpenAI para trabajar en su nueva iniciativa. La empresa afirmó haber desarrollado una plataforma avanzada de entrenamiento de IA, la cual promete ser de acceso libre para todos. La startup de IA añadió que también ha identificadodentmodelo comercial escalable que se alinea con la estrategia de inteligencia abierta de la compañía.

El director ejecutivo de Reflection AI, Misha Laskin, reveló que el equipo de la empresa cuenta con 60 miembros, entre ellos investigadores e ingenieros de IA especializados en infraestructura, entrenamiento de datos y desarrollo de algoritmos. También reconoció que la empresa ha conseguido un clúster de cómputo y planea lanzar un modelo de lenguaje fronterizo en 2026, entrenado con decenas de billones de tokens.

La empresa de IA afirmó haber desarrollado una plataforma de aprendizaje por refuerzo y aprendizaje de lógica descriptiva a gran escala, capaz de entrenar modelos masivos de mezcla de expertos (MoE) a escala de vanguardia, una hazaña que, según asegura, antes se creía posible solo en los laboratorios más prestigiosos del mundo. Reflection AI afirmó haber comprobado la eficacia de su enfoque de primera mano cuando el equipo lo aplicó al ámbito crítico de la codificación autónoma. La empresa admitió que este logro le permite ahora aplicar dichos métodos al razonamiento general de los agentes.

Los MoE son arquitecturas específicas que impulsan los LLM de vanguardia, que anteriormente solo podían entrenarse a escala en grandes laboratorios de IA cerrados. DeepSeek fue el primero en descubrir cómo entrenar estos modelos a escala y de forma abierta, seguido por Qwen, Kimi y otros modelos en China.

DeepSeek, Qwen y todos estos modelos son nuestra llamada de atención, porque si no hacemos nada al respecto, el estándar global de inteligencia lo construirá otro. No lo construirá Estados Unidos

-Misha Laskin, directora ejecutiva de Reflection AI

Laskin también argumentó que la iniciativa pone a Estados Unidos y a sus aliados en desventaja, ya que las empresas y los estados soberanos evitan usar los modelos chinos debido a las posibles repercusiones legales. Añadió que las empresas y los países soberanos pueden optar por vivir en desventaja competitiva o estar a la altura de las circunstancias.

Reflection AI tiene como objetivo seguir construyendo y lanzando modelos de frontera de manera sostenible

Reflection AI reveló que recaudó un capital significativo edentun modelo comercial escalable que se alinea con su estrategia de inteligencia abierta, la cual, según la compañía, garantiza que pueda seguir desarrollando y lanzando modelos de vanguardia de forma sostenible. La empresa de IA afirmó que está ampliando sus operaciones para crear modelos abiertos que combinen el preentrenamiento a gran escala y el aprendizaje por refuerzo avanzado desde cero.

David Sacks, el responsable de IA y criptomonedas de la Casa Blanca, celebró la nueva misión de Reflection AI y afirmó que es estupendo ver más modelos de IA de código abierto estadounidenses. Considera que un segmento importante del mercado global preferirá el coste, la personalización y el control que ofrece el código abierto. 

Clem Delangue, cofundador y director ejecutivo de Hugging Face, cree que el reto ahora será demostrar una alta velocidad para compartir modelos y conjuntos de datos de IA abiertos. Laskin reveló que Reflection AI publicaría las ponderaciones de los modelos para uso público, manteniendo en gran medida la propiedad de los conjuntos de datos y los procesos de entrenamiento completos. Las ponderaciones de los modelos son parámetros fundamentales que determinan el funcionamiento de un sistema de IA, y Laskin afirmó que solo unas pocas empresas pueden utilizar realmente la infraestructura.