Reflection AI、アメリカの DeepSeek 対抗馬創出のため 2B を調達

Reflection AIは金曜日、80億ドルの評価額で20億ドルの資金調達を行い、7ヶ月前の評価額を15倍上回る5億4,500万ドルから大幅に引き上げた。この取り組みは、OpenAIやAnthropicのようなクローズドなフロンティアラボ、およびDeepSeekのような中国のAI企業に対するオープンソースの代替手段として、同社を位置づけることを目的としている。

このスタートアップは2024年3月、Google DeepMindの元研究者である2人によって設立された。1人はDeepMindのGeminiプロジェクトで報酬モデリングを率いたMisha Laskin、もう1人はAlphaGo AIシステムを共同開発したIoannis Antonoglouである。この2人の元Google DeepMind研究者の背景は、確立されたテック企業以外でも適切なAI人材がフロンティアモデルを構築できるという彼らのピッチにつながった。

Reflection AIの最新の取り組みは、もともと自律型コーディングエージェントに焦点を当てていた軌道を変更し、現在はクローズドなフロンティアAIラボに対するオープンソースの代替手段となっている。

Reflection AI、DeepMindとOpenAIからトップタレントチームを採用

私たちは、オープンモデルのフロンティアを米国に戻し、世界中で繁栄するAIエコシステムを構築しています。

NVIDIA、Disruptive、DST、1789、B Capital、Lightspeed、GIC、Eric Yuan、Eric Schmidt、Citi、Sequoia、CRVなど、投資家の皆様のご支援に感謝いたします。 https://t.co/r75YntGnjG

— Misha Laskin (@MishaLaskin) 10月 9日、2025年

Reflection AIは、DeepMindとOpenAIからトップタレントのチームを採用し、新しい取り組みに取り組むと発表した。同社は、高度なAIトレーニングスタックを開発しており、これはすべてに公開されると約束している。このAIスタートアップは、スケーラブルな商業モデルも特定したと付け加え、 整合性 を同社のオープンインテリジェンス戦略と一致させている。

Reflection AIのCEO、Misha Laskinは、同社のチームにはインフラ、データトレーニング、アルゴリズム開発の分野でAI研究者やエンジニアを含む60人のメンバーがいると明らかにした。また、同社は計算クラスターを確保しており、数十兆トークンでトレーニングされたフロンティア言語モデルを2026年にリリースする計画だと認めた。

このAI企業は、大規模なLLM（大規模言語モデル）および強化学習プラットフォームを開発しており、フロンティア規模で巨大なMixture-of-Experts（MoE）モデルをトレーニングする能力を持っていると述べた。これはかつて世界トップクラスのラボでのみ可能だと考えられていた成果である。Reflection AI 主張した 自律型コーディングという重要なドメインにこのアプローチを適用した際、その効果を実際に目の当たりにしたと述べた。同社は、この解放されたマイルストーンにより、現在、そのような手法を一般的なエージェント推論に持ち込むことができると認めている。

MoEはフロンティアLLMを駆動する特定のアーキテクチャであり、以前は大型のクローズドなAIラボでのみ大規模にトレーニング可能だった。DeepSeekが最初にそのようなモデルを大規模かつオープンにトレーニングする方法を見出し、それに続き、Qwen、Kimi、および中国の他のモデルが続いた。

「DeepSeek、Qwen、そしてこれらのすべてのモデルは我々への目覚めの呼びかけです。もし私たちが何もしなければ、グローバルなインテリジェンスの標準は他者によって構築されることになります。米国によってではありません。」

-Misha Laskin、Reflection AI CEO

Laskinはまた、この取り組みが米国とその同盟国を不利な立場に置いていると主張した。なぜなら、企業や主権国家は潜在的な法的な結果を避けるため、中国製モデルの使用を避けているからである。彼は、企業や主権国家は競争上の不利な状態で生きるか、あるいはこの状況に対応して成長するかを選ばなければならないと付け加えた。

Reflection AIは、フロンティアモデルの持続的な構築とリリースを継続する目標

Reflection AIは、重要な資本を調達し、オープンインテリジェンス戦略と整合するスケーラブルな商業モデルを特定したと明らかにした。これにより、同社はフロンティアモデルを持続的に構築し、リリースし続けることができると同社は述べた。このAI企業は、 スケーリング 大規模な事前トレーニングと高度な強化学習をゼロから組み合わせたオープンモデルの構築に注力している。

ホワイトハウスAI・暗号通貨担当のDavid Sacksは、Reflection AIの新しいミッションを称賛し、 「出版社の主張に同意せず、裁判所で強く弁護するつもりです」と より多くの米国のオープンソースAIモデルが見られるのは素晴らしいことだと述べた。彼は、グローバル市場の大きなセグメントが、オープンソースが提供するコスト、カスタマイズ性、および制御を好むと信じている。 

Hugging Faceの共同創設者兼CEO、Clem Delangueは、今後はオープンなAIモデルとデータセットの共有を高い速度で示すことが課題になると考えている。Laskinは、Reflection AIがモデルの重みを一般公開しながら、データセットと完全なトレーニングパイプラインは主に非公開に維持すると明らかにした。 モデルの重みはAIシステムの動作を決定する中核パラメータであり、Laskinは、インフラスタックを実際に使用できるのは限られた少数の企業だけだと述べた。