Reflexão IAuma startup fundada no ano passado por dois ex-pesquisadores do Google DeepMind, levantou US$ 2 bilhões com uma avaliação de US$ 8 bilhões, um salto colossal de 15 vezes em relação ao seu Avaliação de US$ 545 milhões há apenas sete meses. A empresa, que originalmente se concentrava em agentes de codificação autônomos, está agora se posicionando tanto como uma alternativa de código aberto para laboratórios de fronteira fechada como OpenAI e Anthropic, quanto como um equivalente ocidental de empresas chinesas de IA como DeepSeek.
A startup foi lançada em março de 2024 por Misha Laskin, que liderou a modelagem de recompensas para o projeto Gemini da DeepMind, e Ioannis Antonoglou, que co-criou AlphaGo, o sistema de IA que venceu o famoso campeão mundial no jogo de tabuleiro Go em 2016. Sua experiência no desenvolvimento desses sistemas de IA muito avançados é elementary para seu argumento, que é que o talento certo de IA pode construir modelos de fronteira fora dos gigantes da tecnologia estabelecidos.
Junto com sua nova rodada, a Reflection AI anunciou que recrutou uma equipe dos melhores talentos da DeepMind e OpenAI e construiu uma pilha de treinamento avançado de IA que promete estar aberta a todos. Talvez o mais importante seja que a Reflection AI afirma ter “identificado um modelo comercial escalável que se alinha com a nossa estratégia de inteligência aberta”.
A equipe da Reflection AI conta atualmente com cerca de 60 pessoas – a maioria pesquisadores e engenheiros de IA em infraestrutura, treinamento de dados e desenvolvimento de algoritmos, de acordo com Laskin, CEO da empresa. A Reflection AI garantiu um cluster de computação e espera lançar um modelo de linguagem de fronteira no próximo ano que seja treinado em “dezenas de trilhões de tokens”, disse ele ao TechCrunch.
“Construímos algo que antes se pensava ser possível apenas dentro dos melhores laboratórios do mundo: um LLM em grande escala e uma plataforma de aprendizagem por reforço capaz de treinar modelos massivos de mistura de especialistas (MoEs) em escala de fronteira”, Reflection AI escreveu em uma postagem no X. “Vimos a eficácia de nossa abordagem em primeira mão quando a aplicamos ao domínio crítico da codificação autônoma. Com esse marco alcançado, estamos agora trazendo esses métodos para o raciocínio agente geral.”
MoE refere-se a uma arquitetura específica que alimenta LLMs de fronteira – sistemas que, anteriormente, apenas grandes laboratórios fechados de IA eram capazes de treinar em escala. A DeepSeek teve um momento inovador quando descobriu como treinar esses modelos em escala de forma aberta, seguida por Qwen, Kimi e outros modelos na China.
“DeepSeek e Qwen e todos esses modelos são nosso alerta porque se não fizermos nada a respeito, então, efetivamente, o padrão world de inteligência será construído por outra pessoa”, disse Laskin. “Não será construído pela América.”
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Laskin acrescentou que isto coloca os EUA e os seus aliados em desvantagem porque as empresas e os Estados soberanos muitas vezes não utilizam modelos chineses devido a potenciais repercussões legais.
“Portanto, você pode optar por viver em desvantagem competitiva ou estar à altura da situação”, disse Laskin.
Os tecnólogos americanos celebraram amplamente a nova missão da Reflection AI. David Sacks, IA da Casa Branca e Crypto Czar, postado em X: “É ótimo ver mais modelos americanos de IA de código aberto. Um segmento significativo do mercado world preferirá o custo, a personalização e o controle que o código aberto oferece. Queremos que os EUA ganhem esta categoria também.”
Clem Delangue, cofundador e CEO da Hugging Face, uma plataforma aberta e colaborativa para construtores de IA, disse ao TechCrunch sobre a rodada: “Esta é realmente uma ótima notícia para a IA de código aberto americana”. Delangue acrescentou: “Agora o desafio será mostrar alta velocidade de compartilhamento de modelos e conjuntos de dados abertos de IA (semelhante ao que estamos vendo nos laboratórios que dominam a IA de código aberto)”.
A definição de “aberto” da Reflection AI parece centrar-se no acesso e não no desenvolvimento, semelhante às estratégias de Meta com Llama ou Mistral. Laskin disse que o Reflection AI lançaria pesos de modelo – os parâmetros principais que determinam como um sistema de IA funciona – para uso público, mantendo em grande parte conjuntos de dados e pipelines de treinamento completos proprietários.
“Na realidade, o que mais impacta são os pesos do modelo, porque os pesos do modelo qualquer um pode usar e começar a mexer neles”, disse Laskin. “A pilha de infraestrutura, apenas um grupo seleto de empresas pode realmente usá-la.”
Esse equilíbrio também sustenta o modelo de negócios da Reflection AI. Os pesquisadores poderão usar os modelos livremente, disse Laskin, mas as receitas virão de grandes empresas que constroem produtos com base nos modelos da Reflection AI e de governos que desenvolvem sistemas de “IA soberana”, ou seja, modelos de IA desenvolvidos e controlados por nações individuais.
“Depois que você entra naquele território onde você é uma grande empresa, por padrão você quer um modelo aberto”, disse Laskin. “Você quer algo sobre o qual terá propriedade. Você pode executá-lo em sua infraestrutura. Você pode controlar seus custos. Você pode personalizá-lo para várias cargas de trabalho. Como você está pagando uma quantia absurda de dinheiro pela IA, você quer ser capaz de otimizá-lo tanto quanto possível, e realmente esse é o mercado que estamos atendendo.”
A Reflection AI ainda não lançou seu primeiro modelo, que será em grande parte baseado em texto, com capacidades multimodais no futuro, segundo Laskin. Ela usará os recursos desta última rodada para obter os recursos computacionais necessários para treinar os novos modelos, o primeiro dos quais a empresa pretende lançar no início do próximo ano.
Os investidores na última rodada da Reflection AI incluem Nvidia, Disruptive, DST, 1789, B Capital, Lightspeed, GIC, Eric Yuan, Eric Schmidt, Citi, Sequoia, CRV e outros.
