Mirendil заключила крупное облачное соглашение с Google Cloud для исследований самоулучшающегося AI
AI-лаборатория Mirendil получила доступ к вычислительным ресурсам Google Cloud по многолетнему соглашению стоимостью более $100 млн
Один основной источник · Как мы проверяем новости

Что произошло
AI-лаборатория Mirendil подписала многолетнее соглашение с Google Cloud о предоставлении вычислительных мощностей для исследований самоулучшающегося AI.
По словам Benham Neyshabur, сооснователя и CEO Mirendil, стоимость сделки превышает $100 млн. TechCrunch отмечает, что это примерно половина суммы, которую компания привлекла в посевном раунде при оценке $1 млрд в конце июня.
Что получит Mirendil
В рамках партнерства стартап получит доступ к Google TPUs, Nvidia GPUs и управляемым тренировочным кластерам. На этой инфраструктуре Mirendil планирует развивать самоулучшающийся AI.
Harsh Mehta, сооснователь Mirendil, заявил, что обучение таких систем все больше сводится к подбору правильных рабочих нагрузок под подходящее оборудование. По его словам, гибкость Google в предоставлении разных типов чипов позволяет сочетать нагрузки с нужными ускорителями и снижать стоимость для Mirendil и ее клиентов.
Что такое самоулучшающийся AI
Самоулучшающийся AI, также известный как рекурсивное самоулучшение, описывает системы, которые итеративно улучшают сами себя. Над этим направлением работают крупные лаборатории, включая Anthropic, откуда пришли сооснователи Mirendil.
Похожие цели также преследуют стартапы Recursive Superintelligence и Ricursive Intelligence. Mirendil считает, что такой подход может автоматизировать значительную часть научных и AI-исследований и помочь ученым продвигаться в медицине, биологии и материаловедении.
Почему это важно
Сделка отражает две тенденции в AI-индустрии: облачные провайдеры привлекают стартапы крупными инфраструктурными обязательствами, а AI-компании стремятся заранее закрепить за собой доступ к вычислениям по мере роста.
Обучение самоулучшающегося AI требует огромных вычислительных ресурсов. Neyshabur считает, что такие системы могут учиться новым областям, накапливать знания и постепенно повышать свою результативность, подобно ученым.
Источники
Один основной источник. Как мы проверяем новости


