Nvidia prowadzi wstępne rozmowy w sprawie przejęcia Reflection AI, amerykańskiego dewelopera modeli open-weight o wartości około 25 miliardów dolarów, lub w sprawie pogłębienia istniejących inwestycji w firmę, podał w sobotę Financial Times, powołując się na osoby posiadające bezpośrednią wiedzę z dyskusji. Reuters i Bloomberg szybko zareagowały na raport FT, choć wszystkie trzy agencje podkreśliły, że nie osiągnięto porozumienia i rozmowy mogą się w dalszym ciągu zakończyć.
Dyskusje są godne uwagi w mniejszym stopniu w odniesieniu do celu docelowego, niż tego, co Nvidia podobno jest skłonna rozważyć: według FT rozważane struktury obejmują bezpośrednie przejęcie, zwiększenie udziałów w kapitale zakładowym, znacznie większe porozumienie w sprawie dostaw chipów lub przejęcie, w ramach którego Nvidia miałaby licencjonować technologię Reflection i zatrudniać pracowników bez bezpośredniego kupowania firmy.
Dlaczego struktura umowy jest tak samo ważna jak cena
Opcja przejęcia może wydawać się kwestią techniczną, ale może zadecydować o tym, czy transakcja w ogóle dojdzie do skutku. Jak zauważa AI Weekly w podsumowaniu raportu FT, ta struktura byłaby wersją, która najmniej poddałaby się formalnej ocenie Federalnej Komisji Handlu, ponieważ z technicznego punktu widzenia Nvidia zamiast finalizować fuzję, zatrudniałaby badaczy i wydawała kod licencyjny. Dolina Krzemowa podążała tą drogą już wcześniej: FTC szczegółowo przeanalizowała sposób, w jaki Microsoft będzie zarządzał zespołem Inflection AI w 2024 r., a schemat zatrudniania pracowników startupu bez kupowania jego akcji jest teraz dobrze poznany.
Nvidia zna już dobrze Reflection. Producent chipów posiada udziały w startupie o wartości około 800 mln dolarów, który niedawno został wyceniony przed wypłatą na 25 miliardów dolarów, co oznacza gwałtowny wzrost z rundy wynoszącej 2 miliardy dolarów przy wycenie na 8 miliardów dolarów ogłoszonej w październiku 2025 roku. Firma została założona w 2024 roku przez byłych badaczy Google DeepMind, Mishę Laskin i Ioannisa Antonoglou, ma siedzibę na Brooklynie i rozpoczęła budowanie życia autonomicznych agentów kodujących, zanim zmieniła pozycję na pionierskie laboratorium dla otwartych wag. modele.
Beam, model w centrum rozmów
Moment publikacji raportu nie jest przypadkowy. Na początku tego tygodnia firma Reflection dostarczyła swój pierwszy frontierowy model o otwartej masie, Beam. Model o 501 miliardach parametrów to oferta otwarcia firmy w warstwie otwartej, z pełnymi wagami i raportem technicznym, który ma zostać udostępniony w ramach licencji Apache 2.0 jeszcze w tym miesiącu.
Testy porównawcze opublikowane przez Reflection dla Beam rzetelnie pokazują, na czym stoi ten model: według własnych danych firmy pod wieloma względami wyprzedza DeepSeek i Kimi K3. Zamiast tego Beam oferuje pochodzenie — wyprodukowany w Ameryce model z otwartą wagą, który przedsiębiorstwa i rządy niepewne używania odważników pochodzenia chińskiego mogą przyjąć jako alternatywę krajową.
Training Beam był drogi. Według Startup Fortune firma Reflection przeprowadziła czterotygodniową sesję szkoleniową na 10 500 procesorach graficznych Nvidia GB300 wynajętych w ramach wieloletniej umowy obliczeniowej o wartości 6,3 miliarda dolarów w obiekcie Colossus 2 należącym do SpaceX, za którą startup płaci około 150 milionów dolarów miesięcznie do 2029 roku. Każdy dolar wydany na obliczenia trafia z powrotem do Nvidii, co wskazuje na strategiczną logikę głębszej współpracy.
Waszyngton chce mistrza wagi otwartej
Trudno przeoczyć warstwę geopolityczną. Jak wielokrotnie dokumentowaliśmy w ciągu ostatniego roku nasze relacjonowanie branży sztucznej inteligencji, wzrost popularności DeepSeek wstrząsnął Waszyngtonem, ponieważ chiński model z otwartą wagą rywalizował z amerykańskimi modelami zamkniętymi za ułamek kosztów szkolenia, ujawniając, jak w rzeczywistości cienka była fosa w USA na otwartym poziomie. W raporcie FT zauważono, że administracja prezydenta Donalda Trumpa ma nadzieję, że Reflection AI będzie konkurować z tanimi chińskimi alternatywami, a przedstawiciele firmy wyrazili dokładnie takie oczekiwania.
Jeśli Nvidia włączy Reflection do swojego własnego planu działania, kupi więcej niż tylko modelowy zespół. Byłoby to kupienie argumentu, że przyszłość wagi otwartej nie musi biec przez Pekin, i zamknięcie w niewoli klienta na jego najdroższy sprzęt.
Część wzorca sprawdzania wyników firmy Nvidia
Rozmowy Refleksyjne nie są odosobnionym posunięciem. Według raportów powołujących się na osoby zaznajomione z tą sprawą, Nvidia prowadzi osobne rozmowy w sprawie inwestycji w Perplexity o wycenie przekraczającej 30 miliardów dolarów, co stanowi wzrost o ponad 50 procent w porównaniu z kwotą około 20 miliardów dolarów, którą startup wyszukiwarkowy założył około rok temu. Schemat jest spójny: Nvidia stale inwestuje w firmy, które zużywają ogromne ilości własnych mocy obliczeniowych, więc każdy zainwestowany przez nią dolar generuje popyt, który ostatecznie ląduje z powrotem w jej rachunku zysków i strat.
Refleksja to jednak inny rodzaj zakładu. Zakłopotanie sprzedaje produkt; Reflection buduje warstwę modelu podstawowego, w której dominują już OpenAI, Anthropic i Google – warstwę, w której Nvidia sprzedała łopaty, ale nigdy nie była właścicielem kopalni.
Co stanie się dalej
Na razie zalecana jest ostrożność. Żadna z trzech struktur transakcji opisanych przez Bloomberga i FT nie została sfinalizowana, a rozmowy na wczesnym etapie mogą się załamać lub skurczyć do czegoś znacznie skromniejszego niż przejęcie – na przykład większego kontraktu na chipy lub zwykłego doładowania kapitału. Ani Nvidia, ani Reflection AI nie skomentowały publicznie raportu w chwili jego pisania.
Jednak sam fakt, że w grę wchodzi pełna własność, zaledwie rok po pierwszej kontroli Nvidii, mówi coś o tym, jak szybko zmieniły się pozycje w kategorii wagi otwartej oraz o tym, jak centralnie postrzega to Waszyngton w rywalizacji w dziedzinie sztucznej inteligencji z Chinami.
---
Wyprzedź sztuczną inteligencjęOtrzymuj najnowsze wiadomości, analizy i przełomowe informacje dotyczące sztucznej inteligencji — wszystko w jednym miejscu.
Przeczytaj więcej aktualności o sztucznej inteligencji →
