元DeepMindチームのReflection AIが20億ドルの資金調達、評価額は80億ドルに急騰し、オープンソースAIの構図に挑戦
概要
設立わずか1年のAIスタートアップReflection AIは、20億ドルの資金調達を完了し、企業評価額が80億ドルに達したと発表しました。これは7ヶ月前の5億4500万ドルから15倍もの急騰です。元Google DeepMindの研究者によって設立された同社は、戦略の軸足を自律型コーディングエージェントからオープンソースの最先端AIモデルへと転換しており、OpenAIやAnthropicのようなクローズドなラボのオープンソース代替となること、そして中国のDeepSeekなどのAI企業の西側における競合となることを目指しています。
Reflection AIは、元DeepMindの研究者であるミーシャ・ラスキン氏とイオアニス・アントノグロウ氏によって2024年3月に設立されました。ラスキン氏はDeepMindのGeminiプロジェクトにおける報酬モデリングを主導し、アントノグロウ氏は2016年に囲碁世界チャンピオンを破った著名なAIシステムAlphaGoの共同開発者です。両創業者は、最先端AIシステムの開発における深い背景を活かし、適切なAI人材がテクノロジー大手以外でも最先端モデルを構築できることを証明しようとしています。
今回の資金調達はNvidiaが主導し、元Google CEOのエリック・シュミット氏、シティバンク、1789 Capital、Lightspeed、Sequoia Capital、DST Global、B Capital、GIC、CRV、Zoom創業者のエリック・ユアン氏など、強力な投資家陣が名を連ねています。TechCrunchの報道によると、このニュースは米国東部時間2025年10月9日に発表されました。
技術的ブレークスルーと戦略転換
Reflection AIは、大規模言語モデルと強化学習プラットフォームを構築し、最先端の規模で大規模な混合エキスパートモデルを訓練できると主張しています。この技術はこれまで世界のトップラボのみが実現可能とされてきました。同社はXプラットフォームで、この手法を自律型コーディングという重要な分野に応用し成果を上げた後、現在これらの手法を汎用エージェント推論の分野に導入していると述べています。
現在、Reflection AIのチームは約60人で、主にインフラ、データ学習、アルゴリズム開発分野のAI研究者とエンジニアで構成されています。同社は計算クラスターリソースを確保しており、2026年初頭に最初の最先端言語モデルをリリースする計画です。このモデルは数十兆個のトークンに基づいて訓練される予定です。最初のモデルは主にテキストベースとなるが、将来のバージョンではマルチモーダル機能が搭載される予定です。
オープンソース戦略とビジネスモデル
Reflection AIの「オープンソース」の定義は、開発プロセスではなくアクセスに重点を置いており、MetaのLlamaやMistralに似た戦略を採用しています。CEOのラスキン氏は、同社はモデルの重みを一般公開するが、データセットと完全な訓練パイプラインは主に専有のままとすると述べています。彼は、モデルの重みが最も影響力のある部分であり、誰でも使用して調整できる一方、インフラスタックはごく一部の企業しか実際に使用できないと説明しています。
ビジネスモデルとしては、研究者はこれらのモデルを無料で利用できるが、収益はReflectionモデルを基盤に製品を構築する大企業や、「主権AI」システムを開発する政府顧客から得られます。ラスキン氏は、大企業はオープンソースモデルの所有権を持ち、自社のインフラで実行し、コストを管理し、様々なワークロードに合わせてカスタマイズできることを望んでいると指摘しています。
業界競争の構図
ラスキン氏はDeepSeekやQwenなどの中国モデルを「警鐘」と見なし、行動を起こさなければ、世界のインテリジェンス標準は米国ではなく他国によって確立されると強調しました。彼は、潜在的な法的影響のため、企業や主権国家は通常中国モデルを使用せず、これが米国とその同盟国を競争上不利な立場に置いていると付け加えました。
ホワイトハウスのAI・暗号通貨担当責任者であるデビッド・サックス氏はXプラットフォームで支持を表明し、より多くの米国のオープンソースAIモデルが見られることを喜ばしく思うと述べました。世界市場の重要な部分は、オープンソースが提供するコスト、カスタマイズ性、および制御を好むだろうとし、米国もこの分野で勝利したいと考えていると述べました。
Hugging Faceの共同創設者兼CEOであるクレム・デラング氏はTechCrunchに対し、これは米国のオープンソースAIにとって確かに良いニュースだが、現在の課題はオープンソースAIモデルとデータセットの高速共有能力を示すことだろうと語りました。
資金使途と今後の開発計画
今回の資金調達資金は、主に新しいモデルの訓練に必要な計算リソースの確保に充てられます。同社は計算インフラを拡大し、高性能オープンソースAIモデルの開発を加速させ、世界の最先端における西側のイノベーションの競争力を維持する計画です。
PitchBookのデータによると、Reflection AIは今年初めに5億4500万ドルの評価額で1億3000万ドルを調達しており、今回の資金調達により、その評価額はわずか数ヶ月で約15倍の成長を遂げました。この資金調達のタイミングは、世界的なベンチャー投資の急増と一致しています。2025年第3四半期の世界のベンチャー投資は前年同期比38%増の970億ドルに達し、そのほぼ半分がAIスタートアップに投じられました。
業界への影響
Reflection AIの急速な台頭は、オープンソースAIエコシステムへの関心の高まりを反映しています。今年初め、DeepSeekのR1モデルはMITライセンスの下で公開され、GPT-4に匹敵する性能を達成し、高性能モデルがもはや数十億ドル規模のインフラを必要としないことを証明しました。MetaのLlamaモデルは8億回以上ダウンロードされ、イノベーションを加速する手段としてオープンな協業を提唱しています。ヨーロッパでは、Mistral AIが金融や防衛などの規制分野で独自のニッチ市場を開拓し、評価額は140億ドル近くに達しています。
Reflection AIの目標は、DeepSeekの効率性、Metaの規模、Mistralの正確性を組み合わせることです。効率性、透明性、グローバルなアクセス可能性に焦点を当てることで、企業が利用できるほど強力でありながら、研究協力を加速するのに十分なほどオープンなシステムを構築することを目指しています。