Сегодня 26 октября 2026
18+
MWC 2018 2018 Computex IFA 2018
реклама
Теги → reflection

Nvidia собирается поглотить американского разработчика открытых ИИ-моделей Reflection AI

Модели с открытыми весами становятся всё более популярными, поскольку обходятся дешевле закрытых аналогов. Nvidia может поглотить одного из американских разработчиков таких моделей — стартап Reflection AI, который пытается конкурировать в данном сегменте с китайскими компаниями.

 Источник изображения: Reflection AI

Источник изображения: Reflection AI

Как уже не раз отмечалось, в условиях роста затрат компаний на использование закрытых ИИ-моделей многие из них начали обращаться к моделям с открытым исходным кодом или открытыми весами, которые активно продвигаются китайскими разработчиками. Американский стартап Reflection AI также делает ставку на открытые веса, что делает его потенциальной целью поглощения со стороны Nvidia.

Издание Financial Times сообщило, что последняя из компаний ведёт переговоры либо об увеличении объёмов инвестиций в капитал Reflection AI, либо о его поглощении. Администрация президента Дональда Трампа (Donald Trump) считает, что американские модели с открытыми весами смогут составить конкуренцию дешёвым китайским альтернативам.

Учитывая, как основатель Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) и действующий американский президент сблизились на волне ИИ-бума, интерес этой компании к подобным объектам поглощения вполне понятен. Nvidia некоторое время назад попыталась организовать что-то типа «ИИ-банка», средства которого в общей сумме до $500 млрд должны направляться на финансирование проектов в данной сфере. Стартапы не обладают серьёзной кредитной историей, при этом разработка ИИ-моделей требует больших расходов, и крупные инвесторы типа Nvidia и её партнёров могут сильно им помочь с деньгами.

Переговоры с Reflection AI находятся в ранней стадии, поэтому потенциальная сделка может принять одну из нескольких форм, включая вариант с переманиванием персонала стартапа и покупкой лицензии на его технологии. Это позволило бы избежать повышенного внимания регуляторов к сделке по поглощению Reflection AI. Правда, реализованная в случае со стартапом Groq подобная схема уже оспаривается бывшими его сотрудниками в суде, так что определённые юридические риски она всё же влечёт.

Альтернативой может служить увеличение объёма инвестиций со стороны Nvidia, поскольку компания уже является одним из крупнейших акционеров Reflection AI. Кроме того, собственные ИИ-ускорители Nvidia являются тем «капиталом», который весьма востребован стартапами, и в условиях дефицита ценится едва ли не больше денежных средств. У Nvidia есть и доступ к готовым вычислительным мощностям через своих многочисленных партнёров, и она может поделиться этим ресурсом с Reflection AI.

Nvidia уже вложила в Reflection AI $800 млн, а среди прочих институциональных инвесторов имеется и фонд 1789 Capital, партнёром в котором является сын американского президента — Дональд Трамп-младший. Если переговоры между Nvidia и Reflection AI приведут к какой-либо сделке, то оно будет заключена в ближайшие недели. В марте этого года капитализация стартапа достигала $25 млрд. Сколько за его активы готова выложить Nvidia, не уточняется.

 Источник изображения: Nvidia

Источник изображения: Nvidia

Для Nvidia сегмент моделей с открытым весом не является чем-то новым, она располагает разработками семейства Nemotron, но собственными передовыми ИИ-моделями похвастать не может. Модели с открытыми весами позволяют корпоративным клиентам запускать их на собственной вычислительной инфраструктуре. Это не только экономит средства, но и позволяет обезопасить корпоративные данные от потенциальной утечки через «облако».

С призывом к американским компаниям о создании национальной экосистемы моделей с открытыми весами Дженсен Хуанг выступил ещё в июле. Он заявил, что она позволит «создать возможности для инновации и процветания по всей стране». В сентябре Nvidia договорилась о покупке Hugging Face — репозитория, в котором хранятся миллионы ИИ-моделей и наборы данных. Сделка обошлась Nvidia почти в $13 млрд, но разбогатев на ИИ-буме, она теперь не стесняется активнее поглощать перспективные стартапы. Капитализация самой Nvidia планомерно движется к $6 трлн.

Компания уже потратила десятки миллиардов долларов США на поддержку проектов крупных ИИ-лабораторий типа OpenAI, неооблачных провайдеров типа Nebius и более мелких участников рынка. Подобные инвестиции стимулируют спрос на её собственные ИИ-чипы, поэтому она даже заинтересована в расширении такой активности. Reflection AI свою модель с открытыми весами Beam представила на уходящей неделе. Она утверждает, что в тестах на сложные логические рассуждения Beam показывает результаты на уровне GLM-5.2 китайской компании Z.ai и превосходит ведущие западные модели с открытым кодом, потребляя при этом в 3–4 раза меньше вычислительных ресурсов на операциях инференса.

Стартап Reflection AI, основанный выходцами из Google, уже успел заявить о себе благодаря сотрудничеству с Пентагоном и заключению соглашений с геополитическими союзниками США типа Южной Кореи. Nvidia и Reflection отказались предоставить Financial Times комментарии по поводу проводимых переговоров.

У США появилась своя открытая ИИ-модель Beam, способная конкурировать с китайскими DeepSeek, Qwen и Z.ai

Американская компания Reflection представила Beam — свою первую передовую модель искусственного интеллекта с открытыми весами. Стартап, созданный два года назад, заявляет, что Beam не уступает ведущим китайским открытым моделям в тестах на сложные логические рассуждения, но при этом обходится значительно дешевле. Это заявление может обострить конкуренцию в создании западного аналога китайских моделей DeepSeek, Qwen и Z.ai.

 Источник изображения: Reflection.ai

Источник изображения: Reflection.ai

В понедельник компания опубликовала подробный материал в блоге, где описала Beam как текстовую модель с архитектурой «смесь экспертов» (mixture-of-experts, MoE). Она прошла обучение с использованием методов обучения с подкреплением, требующих больших вычислительных мощностей. По словам разработчиков, модель обладает высокой эффективности в задачах логического вывода, написании кода и выполнении агентских функций. Reflection заявляет, что со всем этим модель справляется «лишь при доле затрат на токены и вычислительные ресурсы для инференса» по сравнению с конкурентами.

ИИ-модель Beam поддерживает 501 млрд параметров, из которых 23 млрд являются активными. Она прошла предварительное обучение на массиве из 23,8 трлн токенов и поддерживает контекстное окно объёмом 1 млн токенов. Для сравнения, модель GLM-5.2 китайской Z.ai имеет около 744 млрд параметров, из которых 40 млрд — активные.

Заявления Reflection о производительности пока не прошли независимую проверку. Компания утверждает, что в тестах на сложные логические рассуждения Beam показывает результаты на уровне GLM-5.2 от Z.ai и превосходит ведущие западные модели с открытым кодом, потребляя при этом «в 3–4 раза меньше вычислительных ресурсов при инференсе». Reflection называет Beam «рабочей лошадкой» для корпоративного сектора, государственных организаций и разработчиков.

Reflection позиционирует себя как конкурента закрытым ИИ-лабораториям, таким как Anthropic и OpenAI, популярным моделям китайских разработчиков, а также западным игрокам, включая Mistral, Meta✴✴ и Cohere. Вероятно, самым прямым конкурентом компании в США является Thinking Machines Lab. Этот американский стартап был основан бывшим техническим директором OpenAI Мирой Мурати (Mira Murati) и в июле представил свою первую ИИ-модель Inkling.

Согласно собственным тестам Reflection, Beam превосходит Inkling в четырёх тестах на написание кода, результаты которых были опубликованы для обеих моделей. Однако следует учитывать, что Inkling представляет собой мультимодальную модель (поддерживает разные форматы), тогда как Beam работает только с текстом.

Компания Reflection была основана в 2024 году двумя бывшими исследователями Google DeepMind. По данным PitchBook, она привлекла около $4,7 млрд от таких инвесторов, как Nvidia, Sequoia Capital и Lightspeed Venture Partners. В ходе последнего раунда финансирования оценка компании (без учета привлечённых средств) составила $25 млрд.

Стартап также активно резервирует вычислительные мощности — ключевой ресурс, необходимый для обучения передовых моделей, способных переманить клиентов у компаний Anthropic и OpenAI с их закрытыми системами, а также у китайских разработчиков, предлагающих более дешевые модели с открытыми весами. Этим летом Reflection заключила с компаниями SpaceX и Nebius соглашения на общую сумму более $7 млрд, обеспечив себе доступ к чипам Nvidia GB300 вплоть до 2029 года.

Reflection ориентирует модель Beam и свои будущие разработки на корпоративный сектор и суверенный ИИ. Основная идея заключается в создании «фабрик ИИ» — продукта, позволяющего организациям создавать собственные специализированные локальные системы искусственного интеллекта путём дообучения моделей Reflection на их закрытых корпоративных данных.

Генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang), чья компания инвестирует в Reflection, давно продвигает концепцию «фабрик ИИ» и выступает за укрепление открытой экосистемы ИИ. Такой подход выгоден и самой Nvidia, поскольку именно её графические процессоры будут обеспечивать работу этих систем. В числе организаций, заинтересованных в создании подобных систем, также значатся хедж-фонды и торговые фирмы. Reflection уже начала тестировать концепцию партнёрства по созданию «суверенной фабрики ИИ» совместно с южнокорейской группой Shinsegae Group.

Компания также заявила, что в этом месяце опубликует веса модели Beam и полные технические характеристики. На момент запуска распространение будет осуществляться через гиперскейлеров и провайдеров облачных услуг нового поколения, а также будет обеспечена интеграция с библиотеками с открытым исходным кодом.


window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥
Петицию с призывом спасти Mass Effect подписали более 200 тысяч человек — кампанию поддержал сам Шепард 8 мин.
Основные облачные вычислительные мощности Amazon забронированы на весь 2027 год 22 ч.
AMD готовит официальный драйвер для разгона процессоров Ryzen под Linux 23 ч.
Новая статья: Order of the Sinking Star — королева головоломок. Рецензия 24 ч.
YouTube начнёт переходить на AV2 в начале 2027 года — новый кодек сжимает видео на 30 % лучше AV1 24-10 16:22
Основатель Twitter представил голосовой ИИ, обученный с нуля только на человеческой речи 24-10 12:14
Moonshot AI выпустила Kimi K3.1 Pro, которая обошла все модели OpenAI и почти догнала Claude Opus 5.5 24-10 10:17
«Цунами уязвимостей» надвигается: эксперты предупредили, что дальше будет только хуже, но потом станет лучше 24-10 10:07
OpenAI возобновила обучение ИИ-моделей, но не пускает их в интернет 24-10 09:03
DeepSeek и MiniMax получили право разворачивать свои ИИ-модели за пределами Китая 24-10 05:16
Новые MacBook Pro с OLED получат macOS 27 с оптимизациями для сенсорного управления 11 мин.
Intel Granite Rapids и 12 накопителей NVMe: представлен сервер хранения ASRock Rack 1U12E-GNR2/EVAC 31 мин.
ASUS выпустила JBOD-массив VS320D-RS78J с поддержкой 78 накопителей 33 мин.
Новая статья: Обзор realme 16 Pro Harry Potter Edition: чем хорош самый волшебный смартфон 2026 года 10 ч.
Владимир Путин поручил правительству увеличить производство систем иммерсионного охлаждения для ЦОД 11 ч.
ZTE представила модульный ЦОД для ИИ мощностью 250 кВт с воздушным и жидкостным охлаждением 19 ч.
Грузинское облако Silk Cloud предложит ИИ-ускорители NVIDIA Blackwell в следующем году 22 ч.
Zotac выпустила индустриальный мини-компьютер ZBox Pro CM5-Pico на базе Raspberry Pi CM5 22 ч.
Блогер проверил iPhone Duo на прочность — складной экран дал слабину, как и ожидалось 24-10 20:45
Дженсен Хуанг стал предводителем робоутят — и теперь все хотят быть как Хуанг 24-10 14:38