Le 10 octobre 2026, Investing.com a relayé un article du Financial Times selon lequel Nvidia et Reflection AI étaient en discussions préliminaires autour d’un possible rachat ou d’un investissement supplémentaire de Nvidia. Reuters indiquait alors ne pas pouvoir vérifier ces échanges de manière indépendante. Investing.com

Trois pistes évoquées

Selon ce récit, les discussions pouvaient porter sur le rachat complet de Reflection AI, un financement supplémentaire ou un « acqui-hire » : Nvidia embaucherait des salariés de la start-up et obtiendrait une licence sur sa technologie. Aucune de ces options n’était présentée comme retenue.

L’article attribuait aussi au Financial Times un engagement antérieur de Nvidia de 800 millions de dollars envers Reflection AI. La start-up développe des modèles d’IA à poids ouverts et des outils de développement logiciel ; son modèle Beam donne un aperçu concret de son travail sur l’IA et le calcul GPU.

Les valorisations, dans leur chronologie

En septembre 2025, Reuters a rapporté que Reflection AI avait levé 2 milliards de dollars lors d’un tour de financement qui valorisait l’entreprise à 8 milliards de dollars. L’article de Reuters repris par MarketScreener constitue un repère antérieur à celui évoqué en avril 2026.

Ce mois-là, selon Investing.com, Misha Laskin, cofondateur et dirigeant de Reflection AI, avait indiqué à CNBC que l’entreprise levait des fonds sur la base d’une valorisation pré-money de 25 milliards de dollars. Cette valorisation correspond à une levée de fonds, pas à une offre de rachat décrite dans le récit des discussions.

Beam relie le modèle aux GPU NVIDIA

Dans son annonce de Beam, Reflection AI décrit un modèle à mélange d’experts parcimonieux, avec 501 milliards de paramètres au total et 23 milliards de paramètres actifs, conçu pour le code, le raisonnement et les tâches agentiques. L’entreprise dit l’avoir préentraîné sur 23 800 milliards de jetons issus du Web et de jeux de données propriétaires sous licence.

Reflection AI affirme également avoir utilisé 10 500 GPU NVIDIA GB300 pendant quatre semaines pour un entraînement intensif par apprentissage par renforcement, au cours duquel plus de 100 millions de trajectoires (« rollouts ») ont été générées. La société dit que Beam a obtenu des scores comparables à ceux de GLM-5.2 sur des tests de raisonnement avancé, avec trois à quatre fois moins de calcul à l’inférence. Ce sont les chiffres et la comparaison publiés par Reflection AI.