Reflection AI 联合创始人扬尼斯・安东诺格鲁（左）、米沙・拉斯金。

　　知情人士透露，去年 8 月，Reflection AI 一名联合创始人专程飞往加州会晤英伟达首席执行官黄仁勋。彼时这家初创公司原本在研发 AI 编程工具，但黄仁勋建议其调转方向，开辟一条在当时更为新颖的赛道：打造可供开发者下载、自主修改的开源人工智能模型。

　　依托黄仁勋的鼎力支持，外加英伟达首轮 8 亿美元投资，Reflection 首席执行官米沙・拉斯金与联合创始人兼技术负责人扬尼斯・安东诺格鲁将企业定位为美国开源 AI 赛道抗衡中国厂商的核心力量。这套发展愿景吸引摩根大通、红杉资本、1789 资本（小唐纳德・特朗普任职合伙人的风投机构）等各路资本累计数十亿美元入局。美国国防部也将其与美国七大科技巨头一同纳入军方 AI 供应商名录。

　　然而距离那次会面已近一年，全球开源 AI 热度全面爆发，Reflection 至今仍未正式推出自研大模型，被一众竞品越甩越远。

　　2025 年 1 月深度求索（DeepSeek）推出 R1 模型震动美国科技行业以来，多款性能越来越强的中国开源模型收获大量企业客户青睐。本月月之暗面（Moonshot AI）发布 Kimi K3，多项任务表现比肩 Anthropic、OpenAI 的美国顶尖闭源模型。这也促使美国政界密集讨论开源 AI 的监管方式与落地细则。本土竞争同样白热化，资金充裕的两家初创企业 Thinking Machines Lab、Poolside 接连推出开源模型，英伟达自身也下场发布自研开源大模型。

　　据接近企业的消息人士透露，总部位于纽约的 Reflection 计划今年推出首款大模型，更大参数版本定于 2027 年初上线，后续还会推出轻量化小模型。该人士称，Reflection 初代产品性能将对标发布同期西方第一梯队模型，但依旧落后于当下头部中国开源模型；企业寄希望于后续迭代版本实现反超。

　　AI 测评初创公司 Arena 的联合创始人兼首席执行官阿纳斯塔西奥斯・安杰洛普洛斯表示：“所有开源厂商都身处白热化竞争赛道。”Arena 测评显示，Kimi K3 问世后在 UI 界面生成任务中登顶榜单。他认为 Reflection 只要拿出优质模型仍有入局机会，但越早发布开源产品，越容易在拥挤市场站稳脚跟。

　　开源大模型可以对冲 OpenAI、Anthropic 闭源模型的垄断。头部闭源模型定价持续走高，越来越多企业转向开源方案 —— 不仅成本更低、费用可预判，还能深度自定义改造。

　　海外企业与多国政府纷纷落地开源模型，Reflection 赌定不少机构会优先选择美国本土模型，而非当前占据优势的中国开源方案。

　　拉斯金在去年 10 月接受《信息网》旗下 TITV 栏目采访时坦言：“深度求索 R1 给全美国敲响了巨大警钟。我们要打造顶尖开源智能模型，实力对标全球最强产品，让美国乃至全世界都能依托这套模型搭建各类智能应用。”

　　Reflection 首款产品暂时难以实现这一宏大目标，但赛道入场资格仍在。公司招揽大批顶尖 AI 科研人员，今年新一轮融资估值达到 250 亿美元，投资方认可其模型训练进度。即便初代模型难以做到行业顶尖，Reflection 也可提供定制化服务吸引客户。

　　宏大布局背后

　　36 岁的拉斯金出生于俄罗斯，幼年迁居以色列，之后定居美国，毕业于耶鲁大学，在芝加哥大学取得物理学博士学位。2022 年入职谷歌深度思维（DeepMind），参与 Gemini 早期版本研发；2024 年离职创办 Reflection。

　　38 岁的联合创始人安东诺格鲁生于希腊，在伦敦大学学院取得人工智能博士学位。深耕深度思维十余年，主导研发出 2016 年击败围棋名将李世石的里程碑式 AI——AlphaGo。

　　创业初期二人团队主攻 AI 编程工具，当时 Cursor 等同类创业公司热度高涨。但会晤黄仁勋之后，Reflection 几乎一夜之间砍掉原有路线。

　　知情人士表示：“公司从‘应用 + 模型双轨研发’彻底转型为纯 AI 实验室，这是一次根本性战略大转向。两位创始人完全搁置最初规划，全盘按照黄仁勋的路线掌舵公司。”

　　Reflection 在去年 10 月初完成 20 亿美元融资，其中 40% 来自英伟达；今年又完成一轮 25 亿美元募资。

　　上一轮融资落地前后，拉斯金把全体员工召集至汉普顿的酒店开会，号召全员朝着 “全美顶级开源 AI 服务商” 的新目标发力。一名参会员工称，大家深受鼓舞，普遍相信依托英伟达的算力与资金加持，Reflection 完全有能力成长为行业重量级玩家。

　　对黄仁勋而言，扶持 Reflection 可以搭建美国开源 AI 产业的核心底座，相关模型深度适配英伟达芯片与硬件设备。英伟达对华 AI 企业硬件销售受限，同时自家传统客户（美国各大 AI 巨头）纷纷自研芯片，带来竞争压力，扶持本土开源生态成为破局思路。

　　搭建开源 AI 商业化体系

　　据了解英伟达会面细节的人士透露，转型专业 AI 实验室后，Reflection 定下招聘目标，最终组建 150 人科研团队。目前公司总员工超 230 人，科研人员突破 100 名。

　　虽然尚无正式模型面世，企业已经开始招募销售团队对接各国政府，派驻前沿工程师为大型企业做模型定制。Reflection 与戴尔达成合作，戴尔向使用自家软硬件的企业客户推送 Reflection 模型，合作模式复刻戴尔与法国开源 AI 企业 Mistral AI 的合作方案。

　　Reflection 持续扩充模型训练所需算力，近几周敲定从 SpaceX、Nebius 租赁英伟达 AI 服务器的协议，未来数年算力租赁总成本或将高达数十亿美元。

　　在美国政坛拥有超高话语权

　　Reflection 大举布局华盛顿政策圈，挖来 Anthropic 首任政策游说负责人蕾切尔・阿普尔顿。以企业体量来看，它在美国联邦 AI 规划中的话语权远超常规同类公司。

　　今年 5 月，八家企业与美国国防部签约，允许军方在涉密内网使用其 AI 技术，Reflection 位列其中；其余七家分别为 SpaceX、OpenAI、谷歌、英伟达、微软、亚马逊云、甲骨文。美国能源部另将 Reflection 技术纳入 “创世纪计划”，依靠 AI 加速科研突破。

　　《信息网》报道，Reflection 积极配合白宫产业座谈，探讨 6 月行政令中前沿 AI 联邦审查规则会对开源模型造成何种影响。

　　两条前沿赛道竞速格局

　　Reflection 紧锣密鼓打磨模型，竞品却不断刷新性能上限。本月 Kimi K3 上线前，中国开源模型 Z.ai GLM-5.2 已经收获开发者广泛好评。英国政府网络安全测试显示，GLM-5.2 性能不输美国同期发布仅四个月的主流大模型。

　　前 OpenAI 首席技术官米拉・穆拉蒂 2025 年 2 月创办的 Thinking Machines Lab，本月发布首款开源模型 Inkling，参数量接近 1 万亿，不足 Kimi K3 参数规模的一半。专业测评机构 Artificial Analysis 智能评分体系中，Inkling 得分 41 分，Kimi 为 57 分，Anthropic 最新模型 61 分。

　　英伟达 6 月更新自有开源产品线，推出 Nemotron 3 Ultra，参数规模约为 Inkling 的一半，测评得分 38 分，不及 Inkling 与头部中国开源模型。

　　想要实现对标西方顶尖开源模型的目标，Reflection 首款产品性能至少需要追上 Inkling。知情人士透露，Reflection 模型参数量达数千亿，介于编程 AI 公司 Poolside 的开源模型 Laguna S 2.1 与 Inkling 之间，主打强悍代码能力，专为 AI 智能体运行优化。

　　拉斯金今年 4 月接受 采访时表示：“大模型研发难度极高，堪比造火箭。小型火箭不难造，但很难形成竞争力；打造能引领行业的大火箭，必然需要漫长周期。”