El equipo de ex-DeepMind, Reflection AI, obtiene $2 mil millones en financiación, la valoración se dispara a $8 mil millones desafiando el panorama de la IA de código abierto
Resumen
Reflection AI, una startup de IA fundada hace apenas un año, ha anunciado la finalización de una ronda de financiación de 2.000 millones de dólares, lo que eleva la valoración de la compañía a 8.000 millones de dólares, un aumento de 15 veces respecto a los 545 millones de dólares de valoración de hace siete meses. Esta empresa, fundada por antiguos investigadores de Google DeepMind, está reorientando su estrategia de agentes de codificación autónomos hacia modelos de IA de vanguardia de código abierto, con el objetivo de convertirse en una alternativa de código abierto a laboratorios cerrados como OpenAI y Anthropic, y un rival occidental para empresas de IA chinas como DeepSeek.
Reflection AI fue fundada en marzo de 2024 por los exinvestigadores de DeepMind Misha Laskin y Ioannis Antonoglou. Laskin lideró el trabajo de modelado de recompensas del proyecto Gemini de DeepMind, mientras que Antonoglou es cocreador de AlphaGo, el famoso sistema de IA que derrotó al campeón mundial de Go en 2016. Con su profunda experiencia en el desarrollo de sistemas de IA de primer nivel, ambos fundadores buscan demostrar que el talento adecuado en IA puede construir modelos de vanguardia fuera de los gigantes tecnológicos.
Esta ronda de financiación fue liderada por Nvidia y contó con una sólida lista de inversores, incluyendo al ex CEO de Google Eric Schmidt, Citibank, 1789 Capital, Lightspeed, Sequoia Capital, DST Global, B Capital, GIC, CRV y el fundador de Zoom, Eric Yuan, entre otros. Según TechCrunch, la noticia se hizo pública el 9 de octubre de 2025, hora del este de EE. UU.
Avances Tecnológicos y Transformación Estratégica
Reflection AI afirma haber construido un modelo de lenguaje a gran escala y una plataforma de aprendizaje por refuerzo capaz de entrenar modelos de mezcla de expertos a gran escala a una escala de vanguardia, una tecnología que anteriormente se creía que solo los laboratorios más importantes del mundo podían lograr. La compañía declaró en la plataforma X que, después de aplicar este método con éxito en el área clave de la codificación autónoma, ahora está introduciendo estos métodos en el campo del razonamiento de agentes generales.
Actualmente, el equipo de Reflection AI cuenta con aproximadamente 60 personas, principalmente investigadores e ingenieros de IA distribuidos en las áreas de infraestructura, entrenamiento de datos y desarrollo de algoritmos. La compañía ha obtenido recursos de clústeres de computación y planea lanzar su primer modelo de lenguaje de vanguardia a principios de 2026, el cual será entrenado con decenas de billones de tokens. El primer modelo se basará principalmente en texto, y las versiones futuras tendrán capacidades multimodales.
Estrategia de Código Abierto y Modelo de Negocio
La definición de "código abierto" de Reflection AI se centra en el acceso más que en el proceso de desarrollo, adoptando una estrategia similar a la de Llama de Meta o Mistral. El CEO Laskin afirmó que la compañía publicará los pesos del modelo para uso público, pero los conjuntos de datos y el pipeline de entrenamiento completo se mantendrán principalmente como propiedad exclusiva. Explicó que los pesos del modelo son la parte más influyente, que cualquiera puede usar y ajustar, mientras que la pila de infraestructura solo puede ser utilizada por unas pocas empresas.
En cuanto al modelo de negocio, los investigadores podrán usar estos modelos de forma gratuita, y los ingresos provendrán de grandes empresas que construyan productos sobre los modelos de Reflection, así como de clientes gubernamentales que desarrollen sistemas de "IA soberana". Laskin señaló que las grandes empresas desean tener la propiedad de los modelos de código abierto, poder ejecutarlos en su propia infraestructura, controlar los costos y personalizarlos para diversas cargas de trabajo.
Panorama Competitivo de la Industria
Laskin se refirió a modelos chinos como DeepSeek y Qwen como una "llamada de atención", enfatizando que, si no se actúa, los estándares globales de inteligencia serán establecidos por otros países, no por Estados Unidos. Añadió que, debido a posibles consecuencias legales, las empresas y los estados soberanos generalmente no utilizan modelos chinos, lo que pone a Estados Unidos y sus aliados en una desventaja competitiva.
David Sacks, director de IA y criptomonedas de la Casa Blanca, expresó su apoyo en la plataforma X, diciendo que le complacía ver más modelos de IA de código abierto en EE. UU., y que una parte importante del mercado global preferirá el costo, la personalización y el control que ofrece el código abierto, y que EE. UU. también desea ganar en esta categoría.
Clem Delangue, cofundador y CEO de Hugging Face, declaró a TechCrunch que esto es realmente una buena noticia para la IA de código abierto en EE. UU., pero que el desafío ahora será demostrar la capacidad de compartir modelos y conjuntos de datos de IA de código abierto a alta velocidad.
Uso de Fondos y Plan de Desarrollo
Los fondos de esta ronda de financiación se destinarán principalmente a la adquisición de los recursos computacionales necesarios para entrenar nuevos modelos. La compañía planea expandir su infraestructura de computación y acelerar el desarrollo de modelos de IA de código abierto de alto rendimiento para mantener la competitividad de la innovación occidental a nivel global.
Según datos de PitchBook, Reflection AI recaudó 130 millones de dólares a principios de este año con una valoración de 545 millones de dólares, y esta nueva financiación ha hecho que su valoración crezca casi 15 veces en solo unos meses. Este momento de financiación coincide con un aumento global del capital de riesgo, con un crecimiento del 38% en el tercer trimestre de 2025 en comparación con el mismo período del año anterior, alcanzando los 97.000 millones de dólares, de los cuales casi la mitad se destinó a startups de IA.
Impacto en la Industria
El rápido ascenso de Reflection AI refleja el creciente interés en el ecosistema de IA de código abierto. A principios de este año, el modelo R1 de DeepSeek, lanzado bajo licencia MIT, alcanzó un rendimiento comparable al de GPT-4, demostrando que los modelos de alto rendimiento ya no requieren miles de millones de dólares en infraestructura. Los modelos Llama de Meta han sido descargados más de 800 millones de veces, abogando por la colaboración abierta como una forma de acelerar la innovación; en Europa, Mistral AI ha forjado su propio nicho en sectores regulados como las finanzas y la defensa, con una valoración cercana a los 14.000 millones de dólares.
El objetivo de Reflection AI es combinar la eficiencia de DeepSeek, la escala de Meta y la precisión de Mistral, centrándose en la eficiencia, la transparencia y la accesibilidad global para construir sistemas que sean lo suficientemente potentes para el uso empresarial y lo suficientemente abiertos para acelerar la colaboración en investigación.