Mirendil firma un acuerdo de más de USD 100 millones con Google Cloud para escalar su IA autosuperadora

El laboratorio de inteligencia artificial Mirendil firmó una asociación plurianual con Google Cloud para obtener capacidad de cómputo destinada a su investigación en IA autosuperadora, supo TechCrunch en exclusiva. El acuerdo refleja dos tendencias más amplias en la industria de la IA: los proveedores de nube que cortejan a empresas emergentes con grandes compromisos de infraestructura, y las compañías de IA que aseguran tantos acuerdos de cómputo como pueden para garantizar capacidad a medida que escalan.

El acuerdo tiene un valor superior a USD 100 millones, dijo a TechCrunch el cofundador y director ejecutivo de Mirendil, Behnam Neyshabur, lo que equivale aproximadamente a la mitad de lo que la empresa emergente recaudó en su ronda semilla, con una valoración de USD 1000 millones a fines de junio. Bajo el acuerdo, Mirendil obtiene acceso tanto a las TPU de Google como a las GPU de Nvidia, además de clústeres de entrenamiento gestionados que utilizará para desarrollar su IA autosuperadora. La empresa emergente espera que la tecnología eventualmente pueda asumir el trabajo de un laboratorio de IA de vanguardia completo.

La IA autosuperadora, también llamada autosuperación recursiva, se refiere a sistemas de IA que se mejoran a sí mismos de manera iterativa, un concepto que también persiguen grandes laboratorios como Anthropic, de donde provienen los cofundadores de Mirendil. Un puñado de empresas emergentes, entre ellas Recursive Superintelligence y Ricursive Intelligence, han surgido recientemente con el mismo objetivo. Mirendil cree que este enfoque podría automatizar buena parte de la investigación científica y de IA, ayudando a acelerar el progreso en campos como la medicina, la biología y la ciencia de materiales.

“Se puede tener una IA autosuperadora a la que se le señala un problema y sigue mejorando con el tiempo”, dijo Neyshabur, citando la investigación sobre el alzhéimer como un ejemplo de un ámbito en el que un sistema así podría seguir mejorando su propio conocimiento y desempeño con el tiempo.

Sin embargo, entrenar una IA autosuperadora exige una enorme capacidad de cómputo. El cofundador Harsh Mehta dijo que el trabajo se reduce cada vez más a asignar las cargas de trabajo correctas al hardware correcto, argumentando que la variedad de tipos de chips de Google permite a Mirendil combinar cargas de trabajo con los aceleradores más adecuados y reducir costos tanto para sí misma como para sus propios clientes. Amin Vahdat, vicepresidente sénior y director de tecnología de IA e infraestructura de Google, dijo en un comunicado que el avance de la IA hoy depende menos del rendimiento a nivel de chip y más de orquestar “sistemas enteros de inteligencia”.

Neyshabur dijo que la capa de software y sistemas de Mirendil ayuda a los clientes a aprovechar mejor el hardware de Google, lo que le da a Google una posible ventaja frente a otros proveedores de nube, mientras que Google, a su vez, gana un socio estratégico que construye IA autosuperadora de vanguardia que eventualmente podría ofrecer a clientes empresariales.

Por qué importa

El acuerdo muestra cómo los laboratorios de IA hambrientos de cómputo y los proveedores de nube se comprometen mutuamente en contratos plurianuales mucho antes de que su tecnología esté probada, vinculando las grandes apuestas de infraestructura de los gigantes de la nube directamente a apuestas por enfoques aún no comprobados como la autosuperación recursiva.