GMI Cloud 宣布與 Reflection AI 展開深度合作，攜手加速推動 Reflection 打造「前沿開源智慧（frontier open intelligence）」的使命。Reflection AI 近期完成 20 億美元募資、估值達 80 億美元，致力於開發能與全球頂尖封閉式系統匹敵的在地化開源模型。
這項合作象徵雙方對 AI 未來的共同願景：打造高效能、敏捷、符合在地需求、並能快速因應現代研究與企業部署的 LLM。
在地化 LLM 所需的基礎架構正在改變
Reflection AI 的核心任務是推進大規模開源模型的訓練，而其所需的運算環境遠超過傳統通用型雲端所能提供。
他們需要一個能夠支援高速訓練、跨區域分散式效能與全球一致部署的架構，並具有全天候的工程營運支援，確保模型迭代不因設備、地區或維運問題而停滯。
GMI Cloud 為此提供完整的 AI-native 基礎架構。
從美國本地部署的 GPU 叢集，到跨亞太八大據點的全球分布能力，再加上 24/7 的運算營運支援，使 Reflection AI 能在各階段的模型訓練過程中保持穩定、可預期且高效的運算環境。
透過這樣的基礎，Reflection AI 能在模型成長與外部需求變化下，持續提高訓練速度、提升模型可靠性，並讓在地化 LLM 的開發能不受地域限制地擴張。
GMI Cloud 為 Reflection AI 帶來的整體效益
此次合作的核心，是讓 Reflection AI 可以直接運用 GMI Cloud 位於美國的高效能 GPU 資源，來加速其下一代 LLM 的訓練。另一方面，Reflection AI 也能同步受惠於 GMI Cloud 已在全球建構的叢集基礎，包括在亞洲八個據點所建置的 GPU 中心，讓模型的擴展、測試與部署能在國際間保持一致的效能表現。
GMI Cloud 所採用的 NVIDIA 參考架構（Reference Architecture Platform Cloud Partner），本身就為大規模 GPU 工作負載而設計，使得 Reflection AI 能在真實 AI 訓練場景中得到最佳化的穩定性與輸出。
同時，GMI Cloud 自身的企業級運算營運能力，也讓 Reflection AI 能在密集訓練期間保持算力可預期，不受雲端資源波動影響。
這些能力最終提供的是一條「可持續擴展的模型成長路徑」，確保 Reflection AI 在全球對開源 AI 系統需求不斷攀升的情況下，仍能持續穩定地提升模型能力。
AI 正走向 AI-Native：下一代模型需要下一代雲端
隨著前沿實驗室開始訓練越來越複雜的大型模型，基礎架構也必須跟著演進。
傳統以泛用性為目標的雲端平台，已不再能充分支援現代引擎級模型訓練所需的運算密度、跨區域一致性與營運強度。
產業正明顯走向新的方向：
為 AI 而生的基礎架構，而非讓 AI 適應傳統雲端。
GMI Cloud 與 Reflection AI 的合作象徵這股趨勢，也反映市場對於能支援大型模型訓練、全球部署與全天候營運的 AI-native 基礎架構的強烈需求。
領導者觀點
GMI Cloud 創辦人暨執行長 Alex Yeh 表示：
「能為像 Reflection AI 這樣引領前沿創新的團隊提供支援，是 GMI Cloud 作為全球領先算力基礎架構供應商的重要核心。我們的使命很簡單：確保每一家與我們合作的 AI 與 ML 團隊都能成功。」
對所有 LLM 團隊的啟示：基礎架構將左右下一波突破
對於正在訓練並部署大型語言模型的 AI 團隊而言，這次合作為業界描繪了一條清晰的前進路徑：
下一波 LLM 的突破，將建立在為模型訓練、擴展與高強度營運而設計的 AI-native 基礎架構上。
GMI Cloud 將持續提供：
- 台灣本地部署的全棧 GPU 基礎架構
- 全球分布式算力與一致部署能力
- 企業級 24/7 營運支援
- 能支援前沿級工作負載的高可靠性
協助開發團隊更快速、更安全、更低風險地訓練與部署自家模型。
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