其估值 7 个月飙到 570 亿，暴涨 15 倍。

编译 | 江宇

编辑 | 心缘

智东西 10 月 11 日消息，由两位前 DeepMind 研究员创办的 AI 初创公司 Reflection AI，于本周四完成20 亿美元融资（约合人民币 142.7 亿元），最新估值达 80 亿美元（约合人民币 570.8 亿元），相较 7 个月前上一轮估值 5.45 亿美元（约合人民币 38.9 亿元），估值跃升近 15 倍。

这轮融资由英伟达领投，参投方包括前谷歌 CEO 埃里克 · 施密特、花旗集团、小唐纳德 · 特朗普（Donald Trump Jr.）支持的私募股权公司 1789 Capital，以及原有投资者 Lightspeed 与红杉资本。

这家成立仅一年半的公司，正试图打造 " 美国的开放前沿 AI 实验室 "，未来可能会与 OpenAI、Anthropic 等封闭机构，以及 DeepSeek、通义千问等开源团队展开竞争。

▲图源：Reflection AI 社交平台

01.

美国本土 AI 开源派再添一员

挑战 DeepSeek

Reflection AI 成立于 2024 年 3 月，由两位前 DeepMind 研究员 Misha Laskin 与 Ioannis Antonoglou 共同创办。Laskin 曾负责谷歌 Gemini 项目的奖励建模，Antonoglou 则是 AlphaGo 的联合开发者。

▲ Reflection 联合创始人 Misha Laskin（左）和 Ioannis Antonoglou（右）

该公司最初专注于构建自动化编程智能体，如今则进一步定位为 "美国的开放前沿 AI 实验室"。

据 Reflection AI 在社交平台的介绍，过去一年中，其围绕 "开放前沿智能（Unlock Superintelligence）" 这一目标进行了系统性准备，搭建起一支汇聚顶级人才的团队，成员曾主导或参与包括 PaLM、Gemini、AlphaGo、AlphaCode、AlphaProof、ChatGPT、Character AI 等多个项目的核心研发。

▲图源：Reflection AI 联合创始人 Misha Laskin 社交平台

Reflection AI 目前拥有约 60 人团队，核心为 AI 基础设施、训练系统与算法研究工程师。Reflection AI 称，其已搭建具备大规模训练能力的 AI 平台，能支持 Mixture-of-Experts（MoE）架构模型的前沿规模训练，并计划在 2026 年初发布首个大模型，目标是基于 "数十万亿 Token" 训练一款文本为主、未来具备多模态能力的前沿语言模型。

02.

打造开放但可控的模型体系

主攻企业级与主权市场

Reflection AI 将自身定位为开放但可控的平台，强调 " 模型权重开放 "，但训练数据与完整流程保持私有。这一点与 Meta 的 Llama、Mistral 的策略类似。

Reflection AI 联合创始人兼 CEO Laskin 曾提到：" 真正关键的是模型权重，一旦公开，任何人都可以基于它开发。但完整的基础设施堆栈，只有极少数公司能真正使用。"

在商业模式方面，Reflection AI 强调其已 " 识别出与开放智能战略相符的可扩展商业路径 "。模型将对研究人员开放，但主要营收来自于大型企业与政府部门基于其模型开发产品、构建 " 主权 AI" 系统。

Laskin 进一步解释：" 当你是一家大型企业，你天然就想用开放模型——你希望拥有所有权，运行在自己的基础设施上、控制成本，并能针对不同工作负载进行深度定制。因为你在 AI 上付出了惊人的成本，当然希望最大限度优化它。"

03.

美国科技界力挺

" 中国开源团队是警钟 "

Reflection AI 此番融资与战略转型也获得美国科技界多个声音支持。白宫 AI 与加密货币事务专员 David Sacks 在社交平台上指出：" 越来越多的美国开源模型出现令人振奋。全球市场的一个重要板块会倾向于成本可控、可定制化、可掌控的开源方案。美国必须赢下这个赛道。"

▲图源：David Sacks 社交平台

Hugging Face 联合创始人 Clem Delangue 也在采访中提到：" 这对美国开源 AI 来说是好消息。" 不过他也提醒，关键在于能否真正实现模型与数据的高频率分享。

Laskin 在采访中也提及，中国 DeepSeek、通义千问等团队已成功开源并大规模训练前沿模型，" 这些是我们的警钟——如果我们不做点什么，全球智能的标准就会被别人制定，不会是由美国来制定。"

04.

结语：从估值跃升到模型落地

Reflection 的考验才刚开始

尽管 Reflection AI 已完成高达 20 亿美元的融资，并汇聚了来自全球的顶尖 AI 人才，但该公司目前仍未发布其首个模型。其 " 开放模型 + 私有堆栈 " 的混合策略能否在企业市场与主权市场之间找到稳定的商业落点，仍有待验证。

在开源竞争日趋激烈、模型落地周期缩短的背景下，Reflection 能否兑现 " 前沿开放实验室 " 的承诺，其 2026 年首发模型的性能与开放程度，将是一道关键考题。