Mirendil unterzeichnet Google-Cloud-Deal im Wert von über 100 Millionen Dollar für selbstverbessernde KI

Wichtigste Punkte

• Mirendil, ein KI-Startup, hat eine Vereinbarung im Wert von über 100 Millionen Dollar mit Google Cloud unterzeichnet, um Rechenleistung für seine Forschung zu erhalten.
• Das Geschäft umfasst Zugriff auf Googles TPUs (Googles eigene Custom-Chips) und Nvidia-GPUs (spezialisierte Prozessoren zum Trainieren von KI-Modellen) und bietet Mirendil Flexibilität, verschiedene Arbeitslasten auf unterschiedlicher Hardware auszuführen.
• Mirendil erhielt im späten Juni 2025 Seed-Finanzierung mit einer Bewertung von 1 Milliarde Dollar, wodurch der Google-Deal etwa die Hälfte dieser Gesamtfinanzierung ausmacht.
• Das Startup entwickelt das, was Forscher als rekursive Selbstverbesserung bezeichnen – KI-Systeme, die sich bei einer Aufgabe kontinuierlich verbessern können, ohne dass Menschen den Code jedes Mal neu schreiben müssen.
• Die Mitgründer von Mirendil arbeiteten zuvor bei Anthropic, dem KI-Sicherheitsunternehmen hinter dem Claude-Assistenten.

Das wenig bekannte KI-Startup Mirendil hat sich stillschweigend eine der größeren Cloud-Computing-Verpflichtungen unter frühen KI-Unternehmen gesichert. Das von TechCrunch zuerst berichtete mehrjährige Geschäft mit Google Cloud ist über 100 Millionen Dollar wert.

Diese Summe steht neben einer bemerkenswerten Tatsache: Mirendil erhielt im späten Juni 2025 Seed-Finanzierung mit einer Bewertung von 1 Milliarde Dollar, was bedeutet, dass dieser einzelne Infrastruktur-Vertrag etwa die Hälfte aller Gelder ausmacht, die das Unternehmen aufgebracht hat.

Was baut Mirendil eigentlich?

Mirendil arbeitet an selbstverbessernder KI, manchmal auch rekursive Selbstverbesserung genannt, was KI-Systeme beschreibt, die ihre eigene Leistung im Laufe der Zeit verbessern können, ohne dass Menschen den Code nach jedem Schritt aktualisieren.

Stellen Sie es sich so vor. Ein Standard-KI-Tool ist im Moment seiner Veröffentlichung festgelegt. Sie können ihm Fragen stellen, aber es wird nicht besser bei Ihrem spezifischen Problem, je länger es läuft. Mirendil möchte Systeme aufbauen, die sich eher wie ein Wissenschaftler verhalten, der weiterhin Artikel liest, Experimente durchführt und lernt. Richten Sie das System beispielsweise auf die Alzheimer-Forschung aus, und es sollte weiterhin eigenständig messbare Fortschritte machen.

„Wie können wir ein KI-System haben, das weiterhin Forschung betreibt und sein eigenes Wissen und seine Leistung bei der Alzheimer-Krankheit verbessert?", sagte Mirendil-CEO Benham Neyshabur. „Diese Technologie ermöglicht es uns, ehrgeizige Ziele für KI zu setzen, und die KI würde weiterhin Fortschritte machen."

Neyshabur und Mitgründer Harsh Mehta arbeiteten zuvor beide bei Anthropic, wo rekursive Selbstverbesserung ein aktives Forschungsgebiet ist.

Warum braucht das so viel Rechenleistung?

Die Entwicklung von KI, die sich selbst unterrichtet, ist ungeheuer teuer. Das Training eines KI-Modells, der Prozess, bei dem man ihm Daten zuführt, bis es Muster erkennt, erfordert enorme Mengen an spezialisierter Computing-Hardware.

Der Google-Cloud-Deal gibt Mirendil Zugriff auf zwei Arten von Chips: TPUs, Googles eigene speziell für KI-Training entwickelte benutzerdefinierte Prozessoren, und Nvidia-GPUs, die Industrie-Standard-Chips, die die schweren numerischen Berechnungen durchführen, auf die sich die meisten KI-Forschungen stützen. Mehta sagte, dass die Möglichkeit, Arbeitslasten zwischen verschiedenen Chip-Typen zu kombinieren, die Kosten für Mirendil und später für seine Kunden senken sollte.

Google bekommt auch etwas dafür. Mirendils Softwareschicht ist darauf ausgelegt, Kunden dabei zu helfen, mehr Leistung aus Googles Hardware herauszuquetschen. Das macht Mirendil zu einem wertvollen Partner für Google, um Unternehmenskunden zu gewinnen, die hochmoderne KI ohne eigenständigen Infrastruktur-Aufbau wünschen.

Was bedeutet das für normale Menschen?

Für die meisten Leser ändert sich heute nichts. Mirendil hat kein Konsumentenprodukt. Die unmittelbaren Kunden sind wahrscheinlich große Forschungsinstitutionen und Unternehmen.

Der längerfristige Bogen ist jedoch wichtig. Wenn selbstverbessernde KI so funktioniert, wie ihre Befürworter behaupten, könnte sie Forschung in Medizin, Biologie und Materialwissenschaften beschleunigen – Bereiche, in denen der Fortschritt derzeit langsam und teuer ist. Schnellere Wirkstoffforschung oder besseres Verständnis von Krankheiten wie Alzheimer würden irgendwann alle betreffen.

Achten Sie vorerst darauf, dass andere frühe KI-Startups ähnlich große Cloud-Verpflichtungen ankündigen. Die Sicherung von Rechenkapazität ist für KI-Unternehmen genauso wichtig geworden wie die Kapitalbeschaffung.