Стартап Reflection AI, основанный всего в прошлом году двумя бывшими исследователями Google DeepMind, привлек $2 млрд при оценке в $8 млрд, что в 15 раз превышает оценку в $545 млн всего семь месяцев назад. Компания, изначально специализировавшаяся на разработке автономных программных агентов, теперь позиционирует себя как альтернативу закрытым передовым лабораториям с открытым исходным кодом, таким как OpenAI и Anthropic, и как западный аналог китайских ИИ-компаний, таких как DeepSeek.
Стартап был запущен в марте 2024 года Мишей Ласкиным, руководившим моделированием вознаграждений для проекта Gemini компании DeepMind, и Иоаннисом Антоноглу, который стал соавтором AlphaGo — системы искусственного интеллекта, которая в 2016 году одержала победу над чемпионом мира по настольной игре го. Их опыт разработки этих продвинутых систем искусственного интеллекта является центральным в их питче, суть которого заключается в том, что подходящие специалисты по искусственному интеллекту могут создавать передовые модели за пределами устоявшихся технологических гигантов.
Наряду с новым раундом, Reflection AI объявила о привлечении команды ведущих специалистов из DeepMind и OpenAI и создании передового стека обучения ИИ, который, как обещает компания, будет доступен всем. И, пожалуй, самое главное, Reflection AI заявляет, что «нашла масштабируемую коммерческую модель, которая соответствует нашей стратегии открытого интеллекта».
По словам Ласкина, генерального директора компании, в настоящее время команда Reflection AI насчитывает около 60 человек — в основном это исследователи и инженеры в области ИИ, занимающиеся инфраструктурой, обучением данных и разработкой алгоритмов. Reflection AI приобрела вычислительный кластер и надеется выпустить в следующем году передовую языковую модель, обученную на «десятках триллионов токенов», сообщил он TechCrunch.
«Мы создали то, что когда-то считалось возможным только в ведущих лабораториях мира: масштабную платформу обучения LLM и обучения с подкреплением, способную обучать огромные модели смешанных экспертов (MoE) в передовых масштабах», — написала Reflection AI в публикации на X. «Мы лично убедились в эффективности нашего подхода, применив его в критической области автономного программирования. Достигнув этой важной вехи, мы теперь применяем эти методы к общим агентным рассуждениям».
MoE относится к особой архитектуре, лежащей в основе передовых моделей LLM — систем, которые ранее могли масштабно обучать только крупные закрытые лаборатории ИИ. Прорывом стала разработка DeepSeek, когда компания нашла способ обучения этих моделей в открытом масштабе. За ней последовали Qwen, Kimi и другие модели в Китае.
«DeepSeek, Qwen и все эти модели — это наш сигнал тревоги, потому что если мы ничего не предпримем, то, по сути, мировой стандарт разведки будет создан кем-то другим», — сказал Ласкин. «Америка его не создаст».
Ласкин добавил, что это ставит США и их союзников в невыгодное положение, поскольку предприятия и суверенные государства часто не используют китайские модели из-за возможных правовых последствий.
«Поэтому вы можете либо жить в невыгодных условиях, либо оказаться на высоте положения», — сказал Ласкин.
Американские специалисты с энтузиазмом восприняли новую миссию Reflection AI. Дэвид Сакс, глава Белого дома в сфере искусственного интеллекта и криптовалют, написал в X: «Здорово видеть больше американских моделей ИИ с открытым исходным кодом. Значительная часть мирового рынка предпочтёт стоимость, настраиваемость и контроль, которые предлагает открытый исходный код. Мы хотим, чтобы США победили и в этой категории».
Клем Деланг, соучредитель и генеральный директор Hugging Face, открытой платформы для совместной работы разработчиков ИИ, рассказал TechCrunch о раунде: «Это действительно отличная новость для американского ИИ с открытым исходным кодом». Деланг добавил: «Теперь задача будет заключаться в том, чтобы продемонстрировать высокую скорость обмена открытыми моделями и наборами данных ИИ (аналогично тому, что мы наблюдаем в лабораториях, доминирующих в области ИИ с открытым исходным кодом)».
Определение «открытости» в Reflection AI, похоже, сосредоточено на доступе, а не на развитии, подобно стратегиям Meta с Llama или Mistral. Ласкин заявил, что Reflection AI опубликует веса моделей — основные параметры, определяющие работу системы ИИ — для публичного использования, при этом наборы данных и все процессы обучения будут в основном оставаться собственностью компании.
«На самом деле, самое важное — это весовые коэффициенты модели, потому что их может использовать любой желающий и начать экспериментировать с ними», — сказал Ласкин. «Что касается инфраструктурного стека, то им может воспользоваться лишь ограниченное число компаний».
Этот баланс также лежит в основе бизнес-модели Reflection AI. По словам Ласкина, исследователи смогут свободно использовать модели, но доход будет поступать от крупных предприятий, создающих продукты на основе моделей Reflection AI, и от правительств, разрабатывающих «суверенные системы ИИ», то есть модели ИИ, разработанные и контролируемые отдельными странами.
«Как только вы выходите на территорию крупного предприятия, вам по умолчанию нужна открытая модель», — сказал Ласкин. «Вам нужно что-то, чем вы будете владеть. Вы можете запустить это на своей инфраструктуре. Вы можете контролировать расходы. Вы можете настраивать это под различные рабочие нагрузки. Поскольку вы платите невероятные деньги за ИИ, вы хотите иметь возможность максимально оптимизировать его, и именно на этот рынок мы и ориентируемся».
По словам Ласкина, Reflection AI ещё не выпустила свою первую модель, которая, по большей части, будет основана на тексте, а в будущем, возможно, и на многомодальных данных. Средства, полученные в ходе последнего раунда, будут направлены на приобретение вычислительных ресурсов, необходимых для обучения новых моделей, первую из которых компания планирует выпустить в начале следующего года.
Среди инвесторов последнего раунда Reflection AI значатся Nvidia, Disruptive, DST, 1789, B Capital, Lightspeed, GIC, Эрик Юань, Эрик Шмидт, Citi, Sequoia, CRV и другие.
Источник: techcrunch.com
