时隔7个月，英伟达又投了Reflection AI。
据外媒披露，AI初创公司Reflection AI近期已融资20亿美元，英伟达领投8亿美元，公司估值达到80亿美元。
值得注意的是，本轮融资距离该公司3月份1.3亿美元的A轮融资仅过去7个月时间，估值从当时的约5.45亿美元大幅跃升至80亿美元。本轮融资的投资者还包括光速创投、红杉资本、DST、前谷歌CEO埃里克·施密特（Eric Schmidt）以及特朗普长子担任合伙人的1789 Capital等。
打造“美版DeepSeek”
Reflection AI成立于2024年3月，两名创始人为Misha Laskin和loannis Antonoglou。担任CEO的Laskin曾帮助开发谷歌Gemini大语言模型系列的训练工作流程，而联合创始人Antonoglou则是谷歌DeepMind的创始工程师，也是AlphaGo的幕后功臣，还从事了Gemini的训练后系统工作。
Reflection AI 联合创始人Misha Laskin和Ioannis Antonoglou
其团队成员也都是曾在DeepMind、OpenAI和其他前沿实验室发挥主导作用的研究人员和工程师，参与打造了过去十年间一些最先进的人工智能系统，比如AlphaGo和Gemini等。
Reflection AI最初专注于自主编码代理，如今定位为OpenAI和Anthropic等封闭式前沿实验室的开源替代方案，以及DeepSeek等中国人工智能公司的西方版本。
Misha Laskin表示，美国存在“DeepSeek形状的空白”，现有西方开源AI模型正在输给DeepSeek等竞争对手。该公司认为，美国需要一个能与顶级闭源模型竞争的开源模型开发商，以维持全球技术优势。
据Misha Laskin介绍，Reflection AI团队目前约有60人，主要由AI研究人员和工程师组成，涵盖基础设施、数据训练和算法开发。Reflection AI已获得一个计算集群，并希望明年发布一个基于“数十万亿个token”进行训练的前沿语言模型。
在社交媒体X平台上，Reflection AI 官方表示：“我们构建了一个曾被认为只有顶尖实验室才有能力搭建的LLM+强化学习训练平台，能在Frontier规模下训练大规模MoE模型。我们已在自动化编码场景中验证了这套体系的有效性，接下来我们会把它拓展到更通用的推理与智能体能力上。”
MoE是一种支撑前沿大模型的架构——此前只有大型、封闭的AI实验室才有能力进行此类规模的训练。年初，DeepSeek首次证明了MoE也可以在开源形式下训练到Frontier级别，随后Qwen、Kimi等也加入了这条路线。
据悉，Reflection AI对“开放”的定义，更接近开放访问而非完全开源，类似于Meta（Llama）或Mistral的策略。
Misha Laskin表示，公司会开放模型权重（即AI的核心参数），供公众使用，但训练数据和完整训练流程不会公开。“实际上，最有影响力的就是模型权重，因为任何人都可以基于它进行实验。至于完整的基础设施栈，只有极少数公司真正有能力使用。”
Misha Laskin表示，研究者可以免费使用模型，但公司的主要收入将来自大型企业在其模型上构建产品，以及各国政府建设主权AI（Sovereign AI）系统的项目。
“我预期，我们有可能成为比今天的超大规模云服务商更大的公司。”Misha Laskin对公司前景表示乐观。
据悉，Reflection AI在最近几个月与潜在投资者进行谈判，并在数周内完成了融资。速度之快和融资金额之高，也反映出投资者们对当前领域的强烈兴趣和迫切的“FOMO”情绪。
数据提供商PitchBook的统计显示，今年迄今风险投资（VC）机构已向人工智能初创企业注入了1927亿美元资金，创下全球历史新高。这一幕也预示着，2025年有望成为首个VC资金半数以上流向AI行业的年份。
英伟达，近期频繁出手
据悉，英伟达此次不仅投资8亿美元成为Reflection AI最大投资方，还派遣工程师与Reflection AI合作优化其最新一代AI芯片。据知情人士透露，双方在技术层面建立了深度合作关系。
开源和闭源，英伟达选择都要。承诺向OpenAI投资高达1000亿美元，20亿美元投资马斯克旗下初创公司xAI，其投资清单上又多了一家Reflection AI，通过密集投资产业链上下游的大小企业，英伟达确保在AI技术路线分化的情况下仍能保持领先地位。
据记者统计，9月至今，英伟达已经进行了8笔对外投资，总金额超过1000亿美元。
9月22日，英伟达首席执行官黄仁勋宣布英伟达将向OpenAI投资高达1000亿美元，用于建设至少10GW算力规模的数据中心，并部署约400万—500万颗英伟达芯片。根据双方签署的意向书，这项合作计划为OpenAI的人工智能基础设施部署至少10GW的英伟达系统，用于训练和运行下一代AI模型。
此外，英伟达宣布向英特尔投资50亿美元。双方宣布将共同合作开发AI基础设施和计算中心产品，以加速超大规模、企业和消费者市场的应用程序和工作负载。黄仁勋表示，AI正在推动一场新的工业革命，并重塑计算堆栈的每一层——从芯片到系统再到软件。此次历史性的合作将英伟达的AI和加速计算堆栈与英特尔的CPU和庞大的x86生态系统紧密结合，实现了两大世界级平台的融合。
英伟达还花了约9亿美元买下美国的一家AI网络芯片初创企业Enfabrica，这是一笔全方位的收购，不仅将创始人兼CEO Rochan Sankar及其核心团队招至麾下，还获得了该公司的关键技术授权。
除此之外，英伟达还投资了3家初创企业，分别为英国自动驾驶企业Wayve和AI基础设施公司Nscale和具身智能企业Dyna Robotics。
Wayve确认，英伟达已签署意向书，计划在下一轮融资中投资5亿美元。Wayve成立于2017年，总部位于伦敦，它通过技术授权和合作的方式，将其自动驾驶软件、AI模型提供给汽车制造商、车队运营商等企业，已经成为全球自动驾驶行业里的明星公司。Wayve的自动驾驶系统因其采用自学习而非基于规则的自动驾驶软件方法而备受关注和投资者青睐。该公司自2018年以来一直在使用英伟达的系统，并被黄仁勋看作是“下一个万亿美元”的公司。
此外，英伟达宣布向英国AI基础设施公司Nscale投资6.83亿美元。Nscale于2024年5月自加密挖矿企业Arkon Energy分拆，专注为欧洲提供AI云服务。英伟达称，将与Nscale合作把英国算力规模提升至6万块GPU，预计2026年前部署于其部分数据中心。
英伟达出手的另一家公司是具身智能公司Dyna Robotics，不久前该公司对外官宣了1.2亿美元的A轮融资，投资者包括英伟达、亚马逊、Salesforce等科技巨头。公司估值由1亿美元跃升至6亿美元以上，半年内估值就增长了5倍。Dyna Robotics成立于2024年1月1日，是一家专注于AI驱动机器人研发的创新企业。公司致力于为各类企业打造AI驱动的机器人，从折叠到备餐等各类任务入手，使其具备智能基础模型能力。Dyna Robotics的机器人能够在真实生产场景中以高性价比学习成长，最终实现通用型具身智能的目标。
校对：刘星莹
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