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当前全球人工智能领域正经历着前所未有的蓬勃发展。从基础大模型的持续迭代到应用层面的创新百花齐放，整个行业仿佛被注入了加速剂。在这个快速演进的时代，技术突破、资本流动和市场格局的变化，都牵动着全球科技界的神经。近日，一家名为Reflection的新锐企业，凭借其在AI前沿领域的探索与实践，成功获得了巨额投资，其发展路径和市场定位，为我们观察全球AI生态的多元化演进，提供了又一个鲜活的案例。

Reflection这家初创公司，由两位曾供职于谷歌DeepMind的资深研究员于2024年3月创立。他们分别是米沙·拉斯金（Misha Laskin），他曾负责DeepMind Gemini项目的奖励建模工作；以及伊奥尼斯·安东诺格鲁（Ioannis Antonoglou），他是2016年击败围棋世界冠军的AI系统AlphaGo的共同创造者。两位创始人在顶尖AI系统研发方面的深厚背景，是他们向市场展示核心竞争力的关键。他们认为，凭借合适的AI人才，即使在既有的科技巨头之外，也完全能够构建出前沿的AI模型。

在短短一年多的时间里，Reflection的估值实现了显著增长。尤其引人注目的是，从2024年末的5.45亿美元，到最近的80亿美元，其估值在七个月内跃升了近15倍，并成功募集了20亿美元的资金。这笔巨额投资不仅彰显了市场对Reflection技术实力和未来潜力的认可，也反映出全球资本对AI前沿领域持续高涨的热情。

Reflection最初专注于自主编码智能体（autonomous coding agents）的开发，但如今，这家公司正致力于双重定位：一方面，它旨在成为OpenAI和Anthropic等封闭式前沿实验室的开源替代方案；另一方面，它也希望在西方市场扮演与中国AI企业，如DeepSeek，相对应的角色，共同推动全球AI技术的多元发展。

伴随着最新一轮融资的完成，Reflection宣布已成功吸纳了一支由DeepMind和OpenAI顶尖人才组成的团队。同时，他们已建立起一个先进的AI训练平台，并承诺将向所有合作方开放。或许最重要的是，Reflection表示已“找到了一种与我们开放智能战略相契合的可扩展商业模式”。

据Reflection首席执行官拉斯金介绍，公司目前拥有约60名员工，其中大部分是从事基础设施、数据训练和算法开发等领域的AI研究人员和工程师。Reflection已经 확보了一个算力集群，并计划在2026年发布一个经过“数十万亿个Token”训练的前沿语言模型。

Reflection在其官方社交媒体平台X上发文指出：“我们构建了曾被认为只有全球顶级实验室才能实现的技术：一个大规模的LLM（大型语言模型）和强化学习平台，能够在前沿规模上训练大型MoE（专家混合模型）。当我们将这一方法应用于自主编码这一关键领域时，亲身验证了其有效性。随着这一里程碑的达成，我们正将这些方法推广到通用智能推理领域。”

MoE（Mixture-of-Experts）是一种特定的大型语言模型架构，过去只有大型的、封闭的AI实验室才能大规模训练。然而，随着技术的发展，一些企业在这方面取得了突破。例如，DeepSeek等国内企业在如何以开放方式大规模训练这些模型上取得了显著进展，随后，智谱清言的Qwen、月之暗面的Kimi等模型也相继涌现，展示了在这一领域的强大实力。

拉斯金曾表示，这些来自中国的前沿模型，给全球AI行业带来了新的启发，它促使更多企业思考如何共同推进技术进步。他认为，世界各国都在积极投入AI研发，以确保在未来科技竞争中占据一席之地。这种全球范围内的技术竞赛，将推动AI技术朝着更加多元化、普惠化的方向发展。他补充说，对于大型企业和主权国家而言，出于数据安全和可控性的考虑，他们往往会寻求多样化的AI解决方案。因此，行业需要提供更多选择，以满足不同用户的需求。

Reflection的新使命得到了美国科技界不少人士的认可。白宫AI与加密事务顾问大卫·萨克斯（David Sacks）在X上发文称：“看到更多美国开源AI模型的发展是件好事。全球市场中有相当一部分用户会倾向于选择开源方案所提供的成本效益、可定制性和控制力。我们希望美国也能在这个领域有所作为。”

开源AI平台Hugging Face的联合创始人兼首席执行官克莱姆·德朗格（Clem Delangue）在接受外媒采访时也表达了对Reflection此轮融资的积极看法：“这对美国开源AI领域而言确实是个好消息。”德朗格还补充道：“现在的挑战在于，如何像那些在开源AI领域占据主导地位的实验室一样，展示出模型和数据集的高速共享能力。”

Reflection对于“开放”的定义，似乎更侧重于模型的访问和使用，而非其全面的开发过程，这与Meta的Llama系列和Mistral等模型的策略有相似之处。拉斯金解释说，Reflection将对外发布模型权重（即决定AI系统如何运作的核心参数），供公众使用，而数据训练集和完整的训练流程则主要由公司内部保留。

拉斯金认为：“实际上，最具影响力的是模型权重，因为任何人都可以使用模型权重并开始进行修改和实验。而基础设施堆栈，只有少数几家公司才能真正运用。”

这种开放与保留的平衡也构成了Reflection的商业模式基础。拉斯金表示，研究人员可以自由使用这些模型，但其主要收入将来源于大型企业基于Reflection模型构建产品，以及各国政府开发“主权AI”系统。所谓“主权AI”，是指由特定国家开发和控制的AI模型。

拉斯金阐述道：“一旦进入大型企业的层面，它们通常会天然地选择开放模型。它们希望拥有自主所有权，能够在自己的基础设施上运行，控制成本，并针对各种工作负载进行定制。由于在AI方面投入巨大，企业都希望尽可能优化其使用，而这正是我们所服务的市场。”

Reflection的首个模型尚未发布，据拉斯金透露，该模型将以文本处理为主，未来将逐步整合多模态能力。公司计划利用本轮融资获得的资金，投入到训练新模型所需的计算资源中，并力争在2026年上半年发布其首个模型。

参与Reflection最新一轮融资的投资者阵容强大，包括英伟达（Nvidia）、Disruptive、DST、1789、B Capital、Lightspeed、新加坡政府投资公司（GIC）、Zoom创始人袁征（Eric Yuan）、谷歌前首席执行官埃里克·施密特（Eric Schmidt）、花旗集团（Citi）、红杉资本（Sequoia）、CRV等知名机构和个人。

对中国跨境行业的启示

Reflection的崛起以及其独特的“开放”策略，为中国跨境行业，特别是AI和技术出海的企业，提供了多方面的思考。

首先，全球AI竞争加剧，创新是关键。 Reflection的快速发展以及资本的青睐，再次印证了AI前沿技术在全球范围内的巨大价值和战略意义。无论是基础大模型的研发，还是特定应用领域的突破，都需要持续的创新投入。对于中国跨境企业而言，在海外市场赢得竞争，不仅要关注产品和服务的本地化，更要注重底层技术的自主创新和差异化竞争优势的构建。例如，在跨境电商、智能制造、智慧物流等领域，通过AI技术提升效率、优化用户体验，将是未来竞争的制胜法宝。

其次，“开放生态”成为趋势，需灵活适应。 Reflection所定义的“开放”，即开放模型权重而保留核心训练流程，为行业提供了一种新的开源模式。这种模式在一定程度上降低了门槛，允许更多开发者和企业在其基础上进行创新，同时又保证了核心技术提供方的知识产权和商业价值。中国跨境企业在面对海外市场的AI产品和服务时，应深入理解不同“开放”模式的内涵，并根据自身业务需求和市场定位，灵活选择合作策略。积极参与全球开源社区，贡献技术力量，也是提升国际影响力的重要途径。

再者，市场需求多元化，把握“主权AI”机遇。 Reflection将大型企业和“主权AI”系统作为其主要营收来源，这反映了当前全球市场对AI解决方案的深层需求：大型企业需要可控、可定制、成本可优化的AI，而主权国家则关注数据安全和技术自主。对于中国的AI技术出海企业，这提示我们要深入了解目标市场的法规、文化和特殊需求，提供定制化的AI解决方案。在一些对数据主权和国家安全有严格要求的地区，探索与当地伙伴合作，共同开发符合本地规范的“主权AI”方案，可能是一个新的增长点。

最后，技术与资本的融合，推动行业升级。 Reflection成功吸引到众多顶级投资者，包括芯片巨头英伟达，这表明了资本对AI基础设施、模型训练和应用落地的全产业链高度关注。中国跨境企业在拓展海外市场时，除了技术研发，也需要积极与国际资本市场对接，获取发展所需资金，并借助投资方的产业资源和全球网络，加速自身的国际化进程。

总而言之，全球AI领域的每一次新动向，都值得我们深入关注和思考。Reflection的案例，不仅展示了AI技术的巨大潜力和多元发展路径，也为中国跨境行业提供了宝贵的市场洞察。在激烈的全球竞争中，唯有保持开放的心态，持续创新，并积极适应市场变化，才能在未来的AI浪潮中占据有利位置。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/deepmind-star-7m-15x-val-sovereign-ai.html