Mirendil recauda $200 millones para construir una IA que mejora la IA.

      Mirendil, fundada por dos investigadores que dejaron Anthropic después de apenas un año, ha recaudado $200 millones a una valoración de $1,000 millones. La propuesta: vender la IA auto-mejorada que los grandes laboratorios construyen para sí mismos y guardan de los demás.

      Los mayores laboratorios de IA comparten una convicción privada. La forma más rápida de construir mejor IA es dirigir la IA hacia el problema de construir IA. Ellos ejecutan ese ciclo internamente, y sus términos de servicio impiden que los externos hagan lo mismo. Dos de sus exinvestigadores han recaudado ahora $200 millones para romper el cerrojo.

      La startup se llama Mirendil, y anunció su ronda semilla el 24 de junio. La cifra es sorprendente para una empresa sin producto: $200 millones a una valoración de $1,000 millones, una de las mayores rondas semilla que ha visto el sector. Andreessen Horowitz y Kleiner Perkins co-lideraron la ronda, con Nvidia uniéndose.

      Sus fundadores son Behnam Neyshabur y Harsh Mehta. La pareja se conoció en Google en 2019, se trasladó a Anthropic a finales de 2024 y luego se fue en diciembre de 2025, poco después del lanzamiento de Claude Opus 4.5. Neyshabur, ahora director ejecutivo, había pasado más de cinco años en Alphabet co-liderando la investigación de razonamiento para Gemini.

      Vendiendo el motor que los laboratorios guardan para sí mismos

      Muchos exalumnos de laboratorios han comenzado sus propias empresas. Mirendil apunta a una capa diferente. Quiere construir IA que haga el trabajo de un investigador de IA: diseñar experimentos, buscar las configuraciones correctas, evaluar modelos y ejecutar la próxima ronda de entrenamiento. La idea es empaquetar eso como una plataforma que otras organizaciones puedan dirigir a sus propios problemas.

      El cambio más importante es para quién es esa plataforma. Neyshabur lo enmarca como “IA para IA para la ciencia”, no IA para la ciencia. Un laboratorio de biología universitaria podría usarlo para construir un modelo de objetivo de fármaco sin un equipo de aprendizaje automático. Él cita un modelo que predice el riesgo de Alzheimer de una persona como el tipo de cosa que un cliente podría crear. El trabajo que toma meses a los laboratorios, dice la propuesta, se comprime en días.

      El detalle que le da ventaja a la tesis es el cerrojo que intenta abrir. Hasta mayo, Anthropic dijo que su modelo Claude escribió más del 80% del código de la empresa. Sin embargo, sus términos de servicio prohíben usar sus herramientas para construir servicios competidores. Anthropic dijo al Wall Street Journal que la política es estándar entre los proveedores de modelos y ayuda a mantener la IA de frontera fuera de las manos de adversarios extranjeros.

      Esa brecha es el negocio. Como lo expresó Matt Bornstein de Andreessen Horowitz al Journal, los laboratorios están siendo “actores económicos racionales” cuando niegan a los clientes los medios para potenciar sus propios modelos. “Estructuralmente, tiene que haber una empresa independiente”, dijo. Mirendil quiere serlo.

      Una apuesta de $200 millones en auto-mejora recursiva

      El nombre técnico para este ciclo es auto-mejora recursiva, y es un terreno disputado. Anthropic lo ha señalado como un peligro potencial, bajo la teoría de que un modelo reescribiendo su propio código sin supervisión podría escapar del control humano. Los fundadores no están de acuerdo. Lo llaman el “camino más corto” hacia una ciencia más rápida, y un problema que puede ser supervisado en lugar de evitado.

      Ese argumento llega en un momento tenso para Anthropic. La empresa recientemente retiró el acceso a sus modelos más poderosos, Mythos y Fable, después de que la administración Trump impusiera controles de exportación. La misma semana, críticos la acusaron de degradar silenciosamente las respuestas sobre el desarrollo de IA. En ese contexto, surge una startup cuya razón de existir es entregar esa capacidad a otros.

      El equipo es pequeño y senior. Mirendil cuenta con unos 20 investigadores e ingenieros provenientes de Anthropic, xAI, Google DeepMind y OpenAI. El grupo fundador también incluye a Shayan Salehian, un miembro temprano de xAI, y Tara Rezaei, una graduada de MIT de 23 años. Hay una irónica coincidencia en la alineación. Mehta construyó la primera versión de la plataforma interna de investigación de IA de Anthropic, a veces como un equipo de uno. Ahora está reconstruyendo esa idea para venderla. The Information fue el primero en informar algunos detalles de la ronda.

      El dinero persigue una apuesta estructural

      La valoración solo tiene sentido en medio de la avalancha de capital a su alrededor. La IA tomó cerca de la mitad de toda la financiación de capital de riesgo global en 2025, unos $202 mil millones, un aumento de más del 75% en el año, según Crunchbase. El mercado de infraestructura de IA solo terminó 2025 cerca de $337 mil millones en ingresos y se prevé que alcance $1.2 billones para 2030.

      Mirendil también se encuentra dentro de un clúster específico de spinouts de laboratorios, y la comparación lo favorece. Safe Superintelligence de Ilya Sutskever ha recaudado $6 mil millones a una valoración de $32 mil millones. Thinking Machines Lab de Mira Murati tomó $2 mil millones a $12 mil millones. Ambos, al igual que Mirendil, se lanzaron sin un producto enviado, solo con la fuerza de sus fundadores.

      La rima más cercana es Periodic Labs, otra apuesta de Andreessen Horowitz que recaudó $200 millones para dirigir la IA hacia la ciencia de materiales. Mirendil está proponiendo la capa debajo de eso: el motor de automatización de investigación que tales empresas ejecutarían. Es una tesis más difícil de probar, y un premio mayor si se sostiene. Las firmas de capital de riesgo han vertido dinero en el campo durante dos años, y esta es su próxima apuesta estructural.

      La propuesta de democratización

      También hay un atractivo ideológico. Los fundadores hablan de sacar la investigación de IA de unos pocos laboratorios y entregársela a miles, el mismo argumento democratizador que ha seguido cada desafío abierto a la frontera de Silicon Valley. Si esa visión sobrevive al contacto con un producto real es otro asunto, y se presenta en medio de una constante serie de rondas de infraestructura de IA de nueve cifras.

      Por ahora, Mirendil tiene un nombre de Tolkien, una valoración de mil millones de dólares, y un modelo y producto que dice que llegará en los próximos meses. Si la IA puede realmente automatizar su propia investigación, las ventajas que los laboratorios de hoy tienen, miles de empleados y años de conocimiento acumulado, comienzan a parecer menos permanentes. Si Mirendil está a tiempo o cinco años adelantado es exactamente lo que los $200 millones están allí para averiguar.