老黄押宝「美版DeepSeek」!谷歌天才叛将创业,一夜吸金20亿美元

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老黄押宝「美版DeepSeek」!谷歌天才叛将创业,一夜吸金20亿美元
8027点击    2025-10-10 13:26

在AI资本竞速的战场上,美国投资者正用真金白银押注未来!


据PitchBook统计,全球AI基础模型公司去年融资349亿美元;今年,已融资翻番至719亿美元。


刚刚,DeepMind前研究员创立、成立一年多的AI初创Reflection AI,竟斩获高达20亿美元融资。估值瞬间飙升至80亿美元!


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从谷歌前CEO施密特到英伟达,再到红杉、花旗,顶级玩家争相入局,一场围绕开源AI主权的科技冷战,正在燃起资本最狂热的火焰。


开源VS闭源、算力VS人才、美国VS中国,Reflection AI宣称要打造「美版DeepSeek」,在AI新时代夺回技术话语权。


关于未来智能控制权的终极对决,正在悄然拉开帷幕。


AI决战之时


Misha Laskin(下图左)曾主导DeepMind「Gemini」项目中的奖励建模工作;Ioannis Antonoglou(下图右)则参与了2016年打败围棋世界冠军的AI系统AlphaGo的开发。


创始人的经历成为公司核心卖点——他们相信,在巨头体系之外,顶级AI人才完全可以打造前沿模型。


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Reflection AI主打「Open Intelligence」理念:模型、论文、数据全开放,让高校、初创、企业免费微调、部署、审计,以避免前沿AI被少数巨头垄断。


据CEO Laskin介绍,目前团队约有60人,主要由基础设施、数据训练和算法开发方向的AI研究员与工程师组成。


公司已部署大规模算力集群,并计划在明年发布一款训练规模达「十万亿token级」的前沿语言模型。


这笔融资也透露出一个信号:投资者不再只押注于OpenAI和谷歌等闭源专有模型,连开源路线也开始成为资本追逐的热点。


尽管一些人担心开源AI模型可能带来风险甚至滥用,但支持者认为这条路径不可或缺。


红杉的Stephanie Zhan认为现在就是AI行业的「决战时刻」,而Reflection AI已接受挑战。


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熔炉时刻  


真正的转折点往往悄然而至——今日的选择将定义未来数十年的轨迹。这些关键时刻塑造企业命运,同样铸就我们的事业与人生。  


唯有敏锐识别潜藏的战略拐点,并敢于打破常规果断行动,才能在变革中持续领跑。


美版DeepSeek


下一步坚持开放智能


Reflection AI的联合创始人兼CEO Misha Laskin表示,美国急需拥有像DeepSeek那样的本土对标者——


一个能与顶级闭源模型竞争的开源AI平台,否则可能在全球技术竞争中失去优势。


Laskin直言,当前西方开源模型普遍落后于DeepSeek及其他中国对手,这可能导致更多用户转向中国产品。


他指出,西方虽有Meta、法国的Mistral AI,甚至OpenAI等玩家也在参与开源,但整体竞争力仍显不足。


在接受采访时,Misha Laskin说道:「美国目前正缺少一个像DeepSeek那样的存在,这也是我们这样的实验室为什么必须存在」。


他将当前局势比作冷战时期的太空竞赛。


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但无论是开源模型还是闭源模型,要想真正打造出领先的AI系统,都需要海量的算力、顶级的科研人才——说到底,就是钱。


这也正是为何在今年3月刚完成1.3亿美元融资仅七个月后,Reflection AI又火速完成了一轮高达20亿美元的新融资。


Laskin坦言,Reflection AI未来还将需要更多资金,毕竟竞争对手也在加速融资。


他指出,仅OpenAI一家就在上月获得了英伟达最多可达1000亿美元的投资承诺。


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不过,他认为开源模型的市场需求正在持续扩大,尤其是来自希望掌控自身AI技术的大型企业与政府,这将最终撑起一条可持续的商业路径。


为什么坚持开放?


科技与科学的进步,源于开放与协作的价值观。


无论是互联网、Linux,还是现代计算的协议标准,都是开放的。


绝非偶然。正是因为开源,才有人能二次开发、深度定制,把它们嵌入全球各类系统。大学会教,初创会用,大企业会部署——开放,就是影响力。


开放科学的意义也在于:基于已有成果,别人可以学习、提问、改进、再突破。


如今的AI之所以取得如此进展,也正是因为许多关键技术是公开共享的,如自注意力机制、下一个token预测、强化学习等。


如今,AI正在成为所有产业的底层技术基础。它驱动科研、提升教育、优化能源、加速医疗诊断、重塑供应链……未来一切系统,几乎都将运行在AI之上。


但问题是,前沿AI技术如今正被少数闭门实验室掌控。


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如果这种格局持续下去,资本、算力、人才将被少数人垄断。留给其他人的机会之窗正在迅速关闭。


我们必须在这个窗口消失之前,建立足够强大、足以成为开发者和用户首选的开放模型。唯有如此,才能确保智能的基础是开放且可获取的,而不是由少数人掌控。


过去一年的成绩


过去一年,Reflection AI为这个目标做好了充分准备。


Reflection AI的团队成员曾参与推动多个重大AI项目:PaLM、Gemini、AlphaGo、AlphaCode、AlphaProof,以及ChatGPT、Character AI等。


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Reflection AI搭建了一个曾被认为只有顶级实验室才能实现的大规模训练平台,可支持大语言模型和强化学习的融合,具备训练超大规模专家混合模型(Mixture-of-Experts)的能力。


首先,他们把这套方法用在「自动编程」这一关键领域,取得重大突破。


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接下来,他们将把这套体系用于更通用的智能体推理(agentic reasoning)任务。


他们不仅完成了规模庞大的融资,还建立了一套可持续的商业模式,既保证开放理念,又能继续发布前沿模型。


现在,我们正全力扩展,打造结合大规模预训练与先进强化学习的下一代开放模型。


竞逐超级智能


开启终极智能比赛


2016年,现年37岁的谷歌DeepMind研究员Ioannis Antonoglou参与开发了AlphaGo。


八年后,他与另一位DeepMind前研究员、35岁的Misha Laskin携手创办了 Reflection AI,目标是打造一个能够编写与维护代码的超级智能系统


当前,大多数AI编程公司仍专注于为开发者提供辅助工具,而Reflection的野心是:彻底取代程序员。


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Reflection创始团队坚信,「自主编程」是通向通用超级智能(AGI)的「根节点问题」(root-node problem)。


联合创始人Ioannis Antonoglou说


我们认为,自主编程就是AGI完备的(AGI-complete)。


如果你能证明你拥有超级智能的软件工程师,那你已经拥有了AGI。接下来只是将同一套算法推广应用到其他垂类的问题上。


他认为,在「编程」这个问题里,你已经找到了获得超级智能的完整路径——所有构成智能所需的要素,都已经在这个任务中被激活。


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代码就是LLM的天然UI


智能的形式有很多种,不只是用于编写代码的那一种。但代码恰恰是推进机器智能最「可触达」的表层之一


Misha Laskin预测道:「我们认为,智能的演化速度将快于软件本身。」他进一步解释:


而选择从软件工程入手,是因为这个领域已经为机器智能做好了准备——整个软件体系天生就更「机器友好」。


对人类来说,操控三维物体是天性;而对语言模型来说,编程语言就像人类的空间感知能力一样本能天然


对LLM而言,代码就是最符合「人体工学」的操作界面。


这一趋势的影响将逐步显现。在这一过程中,软件公司将会开始构建「AI友好型界面」,加速甚至瞬间完成人类与软件产品的交互。


Misha设想了一种未来:「GUI的某些部分可能会被取代,背后实际是语言模型在用代码完成任务。」


原本需要用户点十下的操作,未来可能只需模型生成一行代码,任务即可完成。


Reflection团队对「超级智能」的定义非常实用:能通过操作计算机来创造价值的系统。


Misha 表示:「我们认为,未来语言模型在软件世界中完成工作的方式,就是通过代码智能体(coding agent)。所以一旦你解决了这个问题,你就实现了计算机上的超级智能,适用于任何拥有AI友好接口的软件系统。」


Reflection的创始人相信,自主智能体最有效的训练方式,是在为其量身定制的环境中练习技能——就像当年的DeepMind Atari游戏环境,或OpenAI Gym所做的一样。


在「编程」领域,这些环境和工具已经比较容易想象;但对于其他更复杂的认知场景,可能还需要更大胆的想象力与技术突破。


Misha认为,当前的AI,就像蒸汽机时代早期——在热力学理论尚未诞生之前,发明家们已能造出真正的机器。


从理论角度深刻理解模型为何有效,当然非常有价值。


在物理学中,每当人类从理论上彻底理解一个现象,都会引发新一轮实证创新浪潮——因为你知道该往哪里寻找。  但你无需等到理论完全成型,才能构建出可靠的系统。


受物理学大师费曼(Richard Feynman)的启发,Misha最初走上物理之路。


在一次关于能量守恒的演讲中,费曼说过:


在如今的物理学中,我们并不知道「能量」究竟是什么。意识到这一点非常重要。


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这句话,如今同样适用于AI——以及我们对「智能」的理解。


DeepMind创始人Demis Hassabis曾在诺贝尔奖采访中如此总结对超级智能的追寻:


AI科学的核心,就是探索和理解什么是智能。 而理解某件事最深刻的方式,就是亲手把它造出来。


现在,我们还有机会,真正建立一个前沿的开放智能体系。但窗口正在收窄,可能这就是最后一次机会。


参考资料:


https://x.com/reflection_ai/status/1976304405369520242


https://www.sequoiacap.com/article/reflection-ai-spotlight/


https://x.com/stephzhan/status/1976326493291807117



文章来自于微信公众号 “新智元”,作者 “新智元”

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1
AI代理

【开源免费】Browser-use 是一个用户AI代理直接可以控制浏览器的工具。它能够让AI 自动执行浏览器中的各种任务,如比较价格、添加购物车、回复各种社交媒体等。

项目地址:https://github.com/browser-use/browser-use


2
智能体

【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。

项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT


【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。

项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md

3
微调

【开源免费】XTuner 是一个高效、灵活、全能的轻量化大模型微调工具库。它帮助开发者提供一个简单易用的平台,可以对大语言模型(LLM)和多模态图文模型(VLM)进行预训练和轻量级微调。XTuner 支持多种微调算法,如 QLoRA、LoRA 和全量参数微调。

项目地址:https://github.com/InternLM/xtuner