Mirendil подписывает контракт с Google Cloud на сумму более $100 млн для разработки самосовершенствующегося ИИ

Ключевые моменты

• Mirendil, стартап в области ИИ, подписал контракт с Google Cloud стоимостью более $100 млн для получения вычислительных мощностей для своих исследований.
• Контракт предусматривает доступ к TPU Google (собственные пользовательские чипы Google) и графическим процессорам Nvidia (специализированные процессоры, используемые для обучения моделей ИИ), обеспечивая Mirendil гибкость для запуска различных рабочих нагрузок на различном оборудовании.
• Mirendil привлек начальный раунд финансирования с оценкой $1 млрд в конце июня 2025 года, что делает сделку с Google эквивалентной примерно половине от этого募集.
• Стартап разрабатывает то, что исследователи называют рекурсивным самосовершенствованием — ИИ, который может непрерывно улучшаться в выполнении задач без переписания кода людьми на каждом этапе.
• Сооснователи Mirendil ранее работали в Anthropic, компании в области безопасности ИИ, создавшей ассистента Claude.

Малоизвестный стартап Mirendil тихо закрепил один из самых крупных контрактов облачных вычислений среди ранних AI-компаний. По первой информации от TechCrunch, многолетний контракт с Google Cloud стоит более $100 млн.

Эта цифра сопровождается примечательным фактом: Mirendil привлек начальное финансирование с оценкой $1 млрд в конце июня 2025 года, что означает, что этот единственный контракт инфраструктуры составляет примерно половину всех привлеченных средств.

Что именно разрабатывает Mirendil?

Mirendil работает над самосовершенствующимся ИИ, иногда называемым рекурсивным самосовершенствованием, который относится к системам ИИ, способным совершенствовать собственную производительность с течением времени без участия человека в обновлении кода на каждом этапе.

Представьте это так. Стандартный инструмент ИИ фиксируется на момент его выпуска. Вы можете задавать ему вопросы, но он не становится лучше в решении вашей конкретной задачи по мере использования. Mirendil хочет создать системы, которые работают больше как ученый, который продолжает читать статьи, проводить эксперименты и обучаться. Направьте систему на исследование болезни Альцгеймера, например, и она должна продолжать прогрессировать самостоятельно.

«Как нам получить систему ИИ, которая продолжает проводить исследования, постоянно улучшает свои знания и производительность в области болезни Альцгеймера?» — сказал генеральный директор Mirendil Бехам Нейшабур. «Эта технология позволяет нам ставить перед ИИ амбициозные цели, и ИИ продолжал бы добиваться прогресса.»

Нейшабур и сооснователь Харш Mehta ранее работали в Anthropic, где рекурсивное самосовершенствование является активной областью исследований.

Почему это требует столько вычислительной мощности?

Создание ИИ, который обучает себя, требует огромных затрат на вычисления. Обучение модели ИИ — процесс предоставления ей данных до тех пор, пока она не научится распознавать закономерности — требует больших объемов специализированного вычислительного оборудования.

Контракт с Google Cloud предоставляет Mirendil доступ к двум типам чипов: TPU, собственные пользовательские процессоры Google, разработанные специально для обучения ИИ, и графические процессоры Nvidia, стандартные в отрасли чипы, которые выполняют основные вычисления, на которые полагаются большинство ИИ-исследований. Mehta сказал, что возможность гибко распределять рабочие нагрузки между типами чипов должна снизить затраты для Mirendil и, в конечном итоге, для его клиентов.

Google также получает что-то в ответ. Программный слой Mirendil разработан для того, чтобы помочь клиентам извлечь больше производительности из оборудования Google. Это делает Mirendil полезным партнером для Google при работе с корпоративными клиентами, которые хотят получить передовой ИИ без создания собственной инфраструктуры.

Что это означает для обычных людей?

Для большинства читателей сегодня ничего не меняется. У Mirendil нет потребительского продукта. Ближайшими клиентами, вероятно, будут крупные научные учреждения и предприятия.

Однако долгосрочная перспектива важна. Если самосовершенствующийся ИИ будет работать так, как утверждают его сторонники, он может ускорить исследования в медицине, биологии и материаловедении — областях, где прогресс в настоящее время медленный и дорогостоящий. Более быстрое открытие лекарств или лучшее понимание заболеваний, таких как болезнь Альцгеймера, в конечном итоге повлияет на всех.

Пока ждите объявлений от других ранних AI-стартапов о подобных крупных контрактах облачных вычислений. Обеспечение вычислительных мощностей стало для AI-компаний столь же важно, как привлечение средств.