متابعة – أمل علوي
قامت شركة Reflection، وهي شركة ناشئة تأسست العام الماضي على يد باحثين سابقين في Google DeepMind، بجمع ملياري دولار بتقييم قدره 8 مليارات دولار، وهي قفزة هائلة تبلغ 15 ضعفًا من قيمتها السوقية. القيمة 545 مليون دولار قبل سبعة أشهر فقط. الشركة، التي ركزت في الأصل على وكلاء التشفير المستقلين، تضع نفسها الآن كبديل مفتوح المصدر للمختبرات الحدودية المغلقة مثل OpenAI وAnthropic، ومعادل غربي لشركات الذكاء الاصطناعي الصينية مثل DeepSeek.
تم إطلاق الشركة الناشئة في مارس 2024 من قبل ميشا لاسكين، الذي قاد نموذج المكافآت لمشروع Gemini التابع لشركة DeepMind، ويوانيس أنتونوجلو، الذي شارك في إنشاء AlphaGo، نظام الذكاء الاصطناعي الذي تغلب على بطل العالم في لعبة اللوحة Go في عام 2016. إن خلفيتهم في تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة للغاية هذه أمر أساسي في عرضهم، وهو أن موهبة الذكاء الاصطناعي المناسبة يمكنها بناء نماذج حدودية خارج عمالقة التكنولوجيا الراسخين.
إلى جانب جولتها الجديدة، أعلنت شركة Reflection أنها قامت بتوظيف فريق من أفضل المواهب من DeepMind وOpenAI، وقامت ببناء مجموعة تدريب متقدمة للذكاء الاصطناعي والتي وعدت بأنها ستكون مفتوحة للجميع. وربما الأهم من ذلك، أن شركة Reflection تقول إنها “حددت نموذجًا تجاريًا قابلاً للتطوير يتوافق مع استراتيجية الذكاء المفتوح لدينا”.
يضم فريق Reflection حاليًا حوالي 60 شخصًا، معظمهم من الباحثين والمهندسين في مجال الذكاء الاصطناعي في مجالات البنية التحتية والتدريب على البيانات وتطوير الخوارزميات، وفقًا لما ذكره لاسكين، الرئيس التنفيذي للشركة. وقال لـ TechCrunch إن شركة Reflection قامت بتأمين مجموعة حسابية وتأمل في إصدار نموذج لغة حدودية في العام المقبل يتم تدريبه على “عشرات التريليونات من الرموز المميزة”.
“لقد بنينا شيئًا كان يُعتقد في السابق أنه ممكن فقط داخل أفضل المختبرات في العالم: برنامج LLM واسع النطاق ومنصة التعلم المعزز القادرة على تدريب نماذج ضخمة من مزيج من الخبراء (MoEs) على نطاق حدودي،” Reflection كتب في منشور على X. “لقد رأينا فعالية نهجنا بشكل مباشر عندما قمنا بتطبيقه على المجال الهام للتشفير الذاتي. ومع فتح هذا الإنجاز المهم، فإننا الآن نجلب هذه الأساليب إلى التفكير الفاعل العام.”
تشير وزارة التعليم إلى بنية محددة تعمل على تشغيل طلاب الماجستير في القانون (LLMs) – وهي أنظمة لم تكن في السابق سوى مختبرات الذكاء الاصطناعي الكبيرة والمغلقة قادرة على التدريب على نطاق واسع. حققت شركة DeepSeek لحظة اختراق عندما اكتشفت كيفية تدريب هذه النماذج على نطاق واسع وبطريقة مفتوحة، تليها نماذج Qwen وKimi ونماذج أخرى في الصين.
وقال لاسكين: “إن DeepSeek وQwen وجميع هذه النماذج هي بمثابة ناقوس الخطر لدينا لأنه إذا لم نفعل أي شيء حيال ذلك، فسيتم بناء المعيار العالمي للذكاء من قبل شخص آخر”. “لن تقوم أمريكا ببنائها.”
حدث تك كرانش
سان فرانسيسكو
|
27-29 أكتوبر 2025
وأضاف لاسكين أن هذا يضع الولايات المتحدة وحلفائها في وضع غير مؤات لأن الشركات والدول ذات السيادة لن تستخدم في كثير من الأحيان النماذج الصينية بسبب التداعيات القانونية المحتملة.
قال لاسكين: “لذلك يمكنك إما أن تختار العيش في وضع تنافسي غير مؤات أو الارتقاء إلى مستوى الحدث”.
احتفل التقنيون الأمريكيون إلى حد كبير بمهمة Reflection الجديدة. ديفيد ساكس، مسؤول الذكاء الاصطناعي في البيت الأبيض وقيصر العملات المشفرة، نشرت على X: “إنه لأمر رائع أن نرى المزيد من نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر الأمريكية. ستفضل شريحة مهمة من السوق العالمية التكلفة وقابلية التخصيص والتحكم التي توفرها المصادر المفتوحة. نريد أن تفوز الولايات المتحدة بهذه الفئة أيضًا.”
قال كليم ديلانج، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة Hugging Face، وهي منصة مفتوحة وتعاونية لمنشئي الذكاء الاصطناعي، لـ TechCrunch حول الجولة: “هذه بالفعل أخبار رائعة للذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر الأمريكي. وأضاف ديلانج: “التحدي الآن هو إظهار سرعة عالية في مشاركة نماذج الذكاء الاصطناعي المفتوحة ومجموعات البيانات (على غرار ما نراه من المعامل التي تهيمن على الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر).”
يبدو أن تعريف Reflection لكونك “مفتوحًا” يركز على الوصول بدلاً من التطوير، على غرار استراتيجيات Meta with Llama أو Mistral. قال لاسكين إن شركة Reflection ستطلق أوزان النماذج – المعلمات الأساسية التي تحدد كيفية عمل نظام الذكاء الاصطناعي – للاستخدام العام مع الاحتفاظ بمجموعات البيانات وخطوط التدريب الكاملة إلى حد كبير كملكية.
قال لاسكين: “في الواقع، الشيء الأكثر تأثيرًا هو أوزان النموذج، لأن أوزان النموذج يمكن لأي شخص استخدامها والبدء في تعديلها”. “فيما يتعلق بمكدس البنية التحتية، لا يستطيع سوى عدد قليل من الشركات استخدام ذلك فعليًا.”
ويدعم هذا التوازن أيضًا نموذج أعمال شركة Reflection. وقال لاسكين إن الباحثين سيكونون قادرين على استخدام النماذج بحرية، لكن الإيرادات ستأتي من المؤسسات الكبيرة التي تبني منتجات على رأس نماذج “ريفليكشن” ومن الحكومات التي تطور أنظمة “الذكاء الاصطناعي السيادي”، مما يعني نماذج الذكاء الاصطناعي التي يتم تطويرها والتحكم فيها من قبل الدول الفردية.
قال لاسكين: “بمجرد دخولك إلى تلك المنطقة التي تكون فيها مؤسسة كبيرة، فإنك بشكل افتراضي تريد نموذجًا مفتوحًا”. “أنت تريد شيئًا سيكون لديك ملكيته. يمكنك تشغيله على البنية التحتية الخاصة بك. يمكنك التحكم في تكاليفه. يمكنك تخصيصه لأعباء العمل المختلفة. نظرًا لأنك تدفع مبلغًا غير لائق من المال مقابل الذكاء الاصطناعي، فأنت تريد أن تكون قادرًا على تحسينه قدر الإمكان، وهذا هو السوق الذي نخدمه حقًا.”
ولم تصدر شركة Reflection نموذجها الأول بعد، والذي سيعتمد إلى حد كبير على النص، مع إمكانات الوسائط المتعددة في المستقبل، وفقًا لما ذكره لاسكين. وستستخدم الأموال من هذه الجولة الأخيرة للحصول على موارد الحوسبة اللازمة لتدريب النماذج الجديدة، والتي تهدف الشركة إلى إطلاق أولها في أوائل العام المقبل.
يشمل المستثمرون في جولة Reflection الأخيرة Nvidia، وDisruptive، وDST، و1789، وB Capital، وLightspeed، وGIC، وEric Yuan، وEric Schmidt، وCiti، وSequoia، وCRV، وغيرهم.
هذا المحتوي تم باستخدام أدوات الذكاء الإصطناعي
