由前 Google DeepMind 研究人员创立的开源人工智能初创公司 Reflection AI 与云提供商 Nebius 签署了一项价值超过 10 亿美元的计算协议,确保在 2029 年之前获得 Nvidia GPU 容量。路透社和彭博社于 2026 年 7 月 14 日报道了这笔交易,而就在几周前,该公司向 SpaceX 承诺了高达 63 亿美元的类似计算能力。
该协议凸显了 2026 年人工智能格局的一个决定性动态:资金充足的初创公司在发布公共产品之前在计算上花费了数十亿美元。如需全面报道人工智能基础设施军备竞赛,请关注 AI Buzz Wire 以获取重大进展。
由 DeepMind 退伍军人创立
Reflection AI 由 Misha Laskin 和 Ioannis Antonoglou 于 2024 年 3 月创立,两人均曾供职于 Google DeepMind。拉斯金 (Laskin) 为谷歌的 Gemini 项目进行奖励建模,而安东诺格鲁 (Antonoglou) 与他人共同创建了 AlphaGo,这是一种 DeepMind 系统,在 2016 年的围棋比赛中击败了世界冠军李世石 (Lee Sedol)。
据《金融时报》报道,Reflection 于 2025 年 10 月以 80 亿美元的估值筹集了 20 亿美元,支持者包括 Nvidia、红杉、Lightspeed、GIC、DST、Eric Schmidt 和花旗。据同一份报道称,该公司此后已重新向投资者寻求估值超过 200 亿美元。
尽管筹款火力强大,团队约有 60 人,Reflection 尚未发布公开模型。该公司的支出模式——在产品问世之前锁定大量计算能力——反映了前沿人工智能实验室的信念,即 GPU 供应是行业中最稀缺和最具决定性的资产。
Nebius 交易背景
Nebius 是在 Yandex 与其俄罗斯资产分拆后创建的一家在阿姆斯特丹上市的云提供商,它积极地将自己定位为 2026 年主要的 AI 基础设施参与者。3 月份,Nvidia 向 Nebius 投资了 20 亿美元,作为扩大 AI 云容量的更广泛合作伙伴关系的一部分。
《华尔街日报》最近将 Nebius 描述为 CoreWeave 的严重挑战者,这得益于与 Meta 达成的 270 亿美元协议以及与微软单独达成的 174 亿美元协议。虽然 Reflection 的合同规模比这些要小,但这表明 Nebius 正在建立多元化的客户群,而不是依赖于单一的主力租户。
该交易还表明,人工智能计算市场正在扩展到最大的科技公司之外。反思是购买容量的规模是一家没有谷歌、微软或 Meta 收入状况的初创公司以前无法维持的——这是 Neocloud 提供商一直在等待的机会。
SpaceX 的联系
Nebius 交易是在一项更大的承诺之后进行的。据 Axios 报道,Reflection 在 6 月份同意向 SpaceX 的人工智能部门 SpaceXAI 每月支付约 1.5 亿美元,用于使用 Nvidia GB300 芯片的田纳西州孟菲斯附近的数据中心 Colossus 2 的容量。到 2029 年,该安排总额约为 63 亿美元。
从长远来看,MarketWatch 报道称,Anthropic 的 SpaceXAI 安排每月价值约为 12.5 亿美元,Alphabet 的每月价值约为 9.2 亿美元。两者在初始承诺期后均具有相同的 90 天终止结构。对于一家拥有 60 名员工的初创公司来说,Reflection 的支出虽然非同寻常,但与最大的人工智能公司的承诺相比仍只是一小部分。
政府关系
反思也将自己定位为贴近政府需求。 Axios 报道称,该公司正在与能源部的 Genesis Mission 合作,这是一项于 2025 年 11 月启动的联邦人工智能科学计划。《卫报》5 月报道称,Reflection 是与五角大楼签署机密军事工作协议的八家人工智能公司之一,其他公司包括 SpaceX、OpenAI、谷歌、英伟达、微软、甲骨文和亚马逊网络服务。
这些政府关系为 Reflection 的计算支出提供了更清晰的战略依据。该公司不仅想吸引开发者的关注,还试图向华盛顿、大型企业和投资者展示实用性,他们希望西方开源模式公司能够与 DeepSeek、Qwen 和封闭实验室竞争。
缺失的产品
Reflection AI 面临的核心问题很简单:公众何时会看到模型?一家以研究为主的初创公司不需要超过 70 亿美元的承诺计算来进行普通实验。这种水平的能力需要进行前沿规模的培训,或者让下一轮投资者相信该公司可以。
拉斯金和安东诺格鲁的 DeepMind 血统为这笔支出提供了可信度。 AlphaGo 背后的团队已经展示了实现重塑整个领域的突破的能力。但在 Reflection 推出公共模型之前,计算交易就是产品——业界将密切关注该投资的结果。
可以肯定的是,GPU 容量一旦获得保障,竞争对手就无法轻易复制。在芯片成为限制因素的市场中,Reflection 确保自己有地方可以训练。该公司在一个月内两次对这一提议下了巨额赌注。
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