Mirendil получила $100 млн от Google Cloud: самообучающаяся нейросеть заменит учёных

Google платит стартапу за доступ к будущему

Суть проста: Mirendil получает доступ к серверам Google, а именно к процессорам TPU (Tensor Processing Unit, собственные ИИ-чипы Google) и видеокартам Nvidia GPU, плюс готовые кластеры для обучения моделей. Взамен Google получает стратегического партнёра, который строит технологию, потенциально интересную корпоративным клиентам облака.

Контракт покрывает примерно половину того, что Mirendil привлекла на стадии seed. Для стартапа, которому несколько месяцев, это колоссальный объём инфраструктуры.

Что именно строит Mirendil?

Самообучающаяся нейросеть (в англоязычной среде recursive self-improvement, рекурсивное самосовершенствование) означает систему, которая сама улучшает свои знания и навыки с каждой итерацией. Представьте учёного, который после каждого эксперимента становится чуть лучше в постановке следующего. Mirendil хочет воспроизвести этот цикл в машине.

Над похожей задачей работают и крупные лаборатории, включая Anthropic, откуда пришли основатели Mirendil. Несколько молодых компаний, среди них Recursive Superintelligence и Ricursive Intelligence, тоже заявили о движении в этом направлении.

Конечная цель амбициозна: стартап рассчитывает, что его система когда-нибудь сможет выполнять работу целой передовой ИИ-лаборатории, применяя самосовершенствование к задачам в медицине, биологии и материаловедении.

«Вы можете направить такую систему на проблему, и она продолжает становиться лучше со временем. Как сделать так, чтобы ИИ непрерывно вёл исследования и улучшал свои знания, например, в области болезни Альцгеймера? Эта технология позволяет ставить перед ИИ амбициозные цели, и он будет двигаться к ним.» : Бехнам Нейшабур, сооснователь и CEO Mirendil, TechCrunch

Почему облачные гиганты финансируют стартапы напрямую?

Контракт Mirendil вписывается в модель, которая стала заметной в 2024 и 2025 годах: облачные провайдеры не просто продают серверное время, а вкладывают инфраструктуру в перспективные лаборатории как стратегические инвестиции. Стартап получает вычислительные мощности, без которых обучение моделей невозможно. Облако получает эксклюзивного клиента и технологию, которую потом можно предлагать корпоративным заказчикам.

Сооснователь Mirendil Харш Мехта (Harsh Mehta) объяснил выбор Google тем, что платформа даёт доступ к разным типам чипов: можно распределять задачи между TPU и GPU в зависимости от нагрузки, снижая стоимость и для себя, и для будущих клиентов.

Амин Вахдат, старший вице-президент и главный технолог по ИИ и инфраструктуре Google, подтвердил этот подход: прогресс в ИИ теперь зависит не от производительности отдельного чипа, а от того, как «оркестрировать целые системы интеллекта и преодолевать физические ограничения масштабирования».

Что это значит для вас?

Авторам и копирайтерам на Дзене. Самообучающаяся нейросеть пока не инструмент для текстов, это исследовательская технология. Но если подход Mirendil сработает, через год-два появятся модели, которые становятся лучше по конкретной теме без переобучения пользователем. Для автора это потенциально означает ИИ-ассистента, который «растёт» вместе с вашей нишей.

Маркетологам. Контракт показывает, куда движутся деньги: облачные платформы будут продавать не просто вычисления, а доступ к технологиям, рождённым внутри таких партнёрств. Следите за Google Cloud, там могут появиться новые сервисы на базе рекурсивного самосовершенствования.

Предпринимателям в РФ и СНГ. Ни Mirendil, ни её продукты пока не доступны в России напрямую. Из ближайших аналогов по задаче адаптации моделей под конкретные области можно смотреть на YandexGPT и GigaChat, хотя ни один из них пока не заявлял о рекурсивном самосовершенствовании.

Если вам интересна тема самообучающихся систем, начните с простого: попробуйте дообучение (fine-tuning) доступных моделей на своих данных. Это не рекурсивное самосовершенствование, но принцип тот же: модель учится на вашем материале и становится точнее именно для ваших задач. Практика покажет больше, чем любой контракт на сто миллионов.