AIスタートアップ界はまた一つ、信じられないほどの富の神話を目撃しました。元Google DeepMindの研究者2人が設立したReflection AIは、設立からわずか1年で20億ドルの資金調達に成功し、評価額が80億ドルに達しました。これは7ヶ月前と比べて15倍もの急成長です。この会社はもともと自律的なコード生成エージェントを開発していたものの、現在ではOpenAIやAnthropicなどの閉鎖的な先進実験室のオープンソース代替品として、そして中国のAI企業DeepSeekの欧米版として位置づけています。

このスタートアップは2024年3月にMisha LaskinとIoannis Antonoglouによって共同設立されました。LaskinはDeepMindのGeminiプロジェクトにおける報酬モデリングを率いていました。AntonoglouはAlphaGoの共同開発者であり、このAIシステムは2016年に囲碁の世界チャンピオンを破り、世界中を驚かせました。これらの高度なAIシステムを開発した経験は、彼らの核心的な競争力の証明となり、トップクラスのAI人材が大手テクノロジー企業以外でも最先端モデルを構築できると信じています。

今回の新規融資に伴い、Reflection AIはDeepMindやOpenAIから優れた人材チームを獲得し、先進的なAIトレーニングスタックを構築したことを発表しました。さらに、すべての人々に公開するという約束をしています。また、Reflection AIは拡張可能なビジネスモデルを見出しており、オープンインテリジェンス戦略と一致しています。

現在、Reflection AIのチームは約60人規模で、CEOのLaskinによると、メンバーはインフラストラクチャ、データトレーニング、アルゴリズム開発の分野を横断するAI研究者やエンジニアで構成されています。同社はすでに計算クラスターを保有しており、来年には数十兆のトークンでトレーニングされた最先端言語モデルを発表する予定です。

Reflection AIはXプラットフォームで投稿し、これまで世界中のトップラボしか実現できなかったものを構築したと述べました。それは、最前線の規模で大規模なエキスパート混合モデルをトレーニングできる大規模LLMと強化学習プラットフォームです。この方法を自律的なコード作成という重要な分野に応用したことで、その効果を目の当たりにしました。この重要な節目を突破した後、彼らはこの方法を汎用的なエージェント推論に応用しています。

エキスパート混合モデルは、最先端の大規模言語モデルを駆動する特定のアーキテクチャです。このようなシステムは以前は大規模な閉鎖型AIラボでのみ大規模にトレーニング可能でした。DeepSeekはオープンな形でこれらのモデルを大規模にトレーニングすることに成功し、その後Qwen、Kimi、および中国の他のモデルも追随しました。

Laskinは直截的かつ明確に語っています。DeepSeek、Qwen、そしてこれらのモデルたちは、彼らにとって警告のサインであり、行動しないと、グローバルな知能基準はアメリカではなく、他者が構築することになるだろうと述べています。

Laskinは追加で、これはアメリカとその同盟国にとって不利な状況であると語りました。なぜなら、企業や国家はしばしば中国のモデルを使用せず、潜在的な法的結果を懸念しているからです。つまり、競争上の不利な状況の中で生き延びるか、あるいは困難に立ち向かうかのどちらかです。

アメリカのテクノロジー界はReflection AIの新しい使命を広く歓迎しています。ホワイトハウスのAIと暗号通貨の責任者であるDavid Sacks氏はXで投稿し、より多くのアメリカのオープンソースAIモデルが登場していることに喜びを示しました。グローバル市場では、コスト、カスタマイズ性、制御権を提供するオープンソースが好まれており、アメリカもこの分野で勝利を目指しています。

Hugging Faceの共同創設者兼CEOであるClem Delangue氏は、これはアメリカのオープンソースAIにとって本当に良いニュースだと言いました。彼は追加で、今後の課題はオープンAIモデルとデータセットの高速共有能力を示すことだと語りました。これは現在オープンソースAIの主導権を握っているラボが示しているようなものです。

Reflection AIがオープンとはどういう意味かを定義するポイントは、開発ではなくアクセスに焦点を当てています。これはMetaのLlamaやMistralの戦略に似ています。Laskinは、Reflection AIはモデルの重みを公開する予定であり、これらはAIシステムの動作を決定する核心的なパラメータであると述べました。しかし、データセットや完全なトレーニングパイプラインは基本的に非公開のままにする予定です。

Laskinは説明します。現実的には、最も影響力のあるのはモデルの重みであり、誰でもモデルの重みを使って調整を開始できます。一方で、インフラストラクチャスタックは、少数の企業だけが実際に使用できるのです。

このバランスはReflection AIのビジネスモデルを支えています。Laskinは、研究者はこれらのモデルを無料で使用できるが、収益はReflection AIモデルの上に製品を開発する大企業や、各国が開発・管理する政府主導のAIシステム（ソブリンAI）から得られると述べました。

Laskinは、大企業に参入すると、通常、オープンモデルを望むと語りました。彼らは所有したい物であり、自分のインフラストラクチャ上で動作させ、コストをコントロールし、さまざまなワークロードにカスタマイズできるものです。なぜなら、彼らはAIに莫大な金額を投資しているからです。できる限り最適化したいと考えているため、これが彼らが提供する市場です。

Reflection AIはまだ最初のモデルを公開していません。Laskinによると、このモデルは主にテキストに基づいており、将来的にはマルチモーダル機能を持つ予定です。会社は最新の資金調達により、新しいモデルをトレーニングするために必要な計算リソースを確保し、最初のモデルは来年初頭に公開される予定です。

Reflection AIの最新の資金調達に参加した投資家には、NVIDIA、Disruptive、DST、1789、B Capital、Lightspeed、GIC、Eric Yuan、Eric Schmidt、シティグループ、セレス、CRVなどが含まれます。この豪華な投資家のリスト自体が、資本市場がアメリカのオープンソースAI反撃戦に対してどれほど信頼を持っているかを示しています。中国のAI企業がオープンソースの先進モデルをリードしている現在、Reflection AIが約束を果たし、本当にアメリカのオープンソースAIの旗手となることができるかどうかは注目に値します。