Mirendil firma un accordo da 100 milioni di dollari con Google Cloud per addestrare un'intelligenza artificiale in grado di auto-migliorarsi

Mirendil, un laboratorio di intelligenza artificiale fondato da ex ricercatori di Anthropic, ha siglato un accordo di partnership pluriennale con Google Cloud del valore di oltre 100 milioni di dollari. 

Il suo CEO, Behnam Neyshabur, ha confermato la partnership e ha dichiarato che l'obiettivo era quello di garantire la potenza di calcolo necessaria per la sua intelligenza artificiale auto-migliorante.

Mirendil ha raccolto 200 milioni di dollari in un round di finanziamento iniziale (seed round) con una valutazione di 1 miliardo di dollari. È tuttora considerato uno dei più grandi round di finanziamento iniziale per una startup di intelligenza artificiale, guidato da Andreessen Horowitz con Kleiner Perkins e Nvidia tra gli investitori.

Neyshabur ha stimato l'impegno di Google Cloud a oltre 100 milioni di dollari, il che significa che circa la metà di quel capitale iniziale è destinata a un singolo accordo infrastrutturale.

L'accordo consente l'accesso alle TPU di Google e alle GPU di Nvidia. Include anche cluster di training gestiti.

Harsh Mehta, cofondatore di Mirendil, ha dichiarato: "Questi modelli sono davvero efficaci nel gestire diversi carichi di lavoro e chip, assegnando i carichi di lavoro più adatti ai chip giusti", aggiungendo che la flessibilità riduce i costi "non solo per noi, ma anche per i nostri clienti che utilizzano i nostri sistemi"

Che cosa significa concretamente "intelligenza artificiale auto-migliorante"?

L'intelligenza artificiale auto-migliorante, o auto-miglioramento ricorsivo, si riferisce a sistemi che si rielaborano iterativamente.

L'obiettivo di Mirendil è costruire un modello in grado di svolgere il lavoro di un intero laboratorio di frontiera.

Il suo CEO, Neyshabur, ha lavorato presso Anthropic e Google come ricercatore scientifico, guidando team in diversi progetti. È anche co-inventore dell'algoritmo di ottimizzazione Sharpness-Aware Minimization (SAM).

Riguardo alle loro ambizioni, Neyshabur ha affermato: "Si può avere un'IA in grado di auto-migliorarsi, a cui si può sottoporre un problema e che continua a migliorare nel tempo", citando la ricerca sull'Alzheimer come esempio di obiettivo aperto che l'azienda intende perseguire con il suo sistema.

Quando lavorava presso Anthropic, il cofondatore Mehta ha contribuito agli sforzi interni per automatizzare parte della ricerca aziendale.

Mirendil afferma che i suoi modelli sono progettati per accelerare il lavoro in medicina, biologia, chimica e scienza dei materiali.

Anche Anthropic sta lavorando su questa tendenza, come ha riferito l'azienda, secondo cui oltre l'80% del codice integrato a maggio 2026 era stato scritto dai suoi modelli Claude, rispetto alle percentuali a una sola cifra registrate prima dell'inizio del 2025, e che un ingegnere medio ora integra una quantità di codice otto volte superiore al giorno rispetto al 2024.

Tuttavia, Anthropic ha fatto notare che la metrica sovrastima i reali aumenti di produttività, pur definendo l'accelerazione genuina.

Perché Google voleva l'accordo

Per Google, la partnership rappresenta una scommessa su un cliente che potrebbe vendere l'hardware del gigante del cloud. Neyshabur ha affermato che il livello software di Mirendil aiuta i clienti a sfruttare al meglio i chip di Google, offrendo così a Google un vantaggio competitivo rispetto ai servizi cloud concorrenti.

In cambio, Google ottiene un partner strategico che sta sviluppando un'intelligenza artificiale ricorsiva all'avanguardia e in grado di auto-migliorarsi, una tecnologia che potrà poi commercializzare presso le aziende.

Amin Vahdat, vicepresidente senior e responsabile tecnologico per l'IA e le infrastrutture di Google, ha affermato che il progresso non riguarda più solo le prestazioni a livello di chip, "ma anche come orchestrare interi sistemi di intelligenza e superare i limiti fisici della miniaturizzazione"

L'accordo mette inoltre in luce la continua competizione tra i fornitori di infrastrutture, in questo caso, i fornitori di servizi cloud.

Mirendil non è l'unica a perseguire l'auto-miglioramento ricorsivo, poiché ci sono nuovi arrivati, come la Superintelligenza Ricorsiva e l'Intelligenza Ricorsiva, che perseguono lo stesso obiettivo.