Mirendil raccoglie 200 milioni di dollari per costruire un'IA che migliora l'IA

      Mirendil, fondata da due ricercatori che hanno lasciato Anthropic dopo appena un anno, ha raccolto 200 milioni di dollari a una valutazione di 1 miliardo di dollari. L'idea: vendere l'IA auto-migliorante che i grandi laboratori costruiscono per se stessi e proteggono da tutti gli altri.

      I più grandi laboratori di IA condividono una convinzione privata. Il modo più veloce per costruire una migliore IA è indirizzare l'IA al problema di costruire IA. Gestiscono quel ciclo internamente, e i loro termini di servizio impediscono agli esterni di fare lo stesso. Due dei loro ex ricercatori hanno ora raccolto 200 milioni di dollari per rompere il blocco.

      La startup si chiama Mirendil e ha annunciato il suo round di finanziamento seed il 24 giugno. La cifra è sorprendente per un'azienda senza prodotto: 200 milioni di dollari a una valutazione di 1 miliardo di dollari, uno dei più grandi round seed che il settore abbia mai visto. Andreessen Horowitz e Kleiner Perkins hanno co-guidato l'operazione, con Nvidia che si è unita.

      I suoi fondatori sono Behnam Neyshabur e Harsh Mehta. I due si sono incontrati a Google nel 2019, si sono trasferiti ad Anthropic alla fine del 2024 e poi hanno lasciato nel dicembre 2025, poco dopo il lancio di Claude Opus 4.5. Neyshabur, ora amministratore delegato, aveva trascorso più di cinque anni in Alphabet co-guidando la ricerca sul ragionamento per Gemini.

      Vendere il motore che i laboratori tengono per sé

      Molti ex membri dei laboratori hanno avviato le proprie attività. Mirendil punta a uno strato diverso. Vuole costruire un'IA che svolga il lavoro di un ricercatore di IA: progettare esperimenti, cercare le impostazioni giuste, valutare i modelli e gestire il prossimo ciclo di addestramento. L'idea è di confezionare tutto ciò come una piattaforma che altre organizzazioni possono indirizzare ai propri problemi.

      Il cambiamento più importante è chi è destinata quella piattaforma. Neyshabur la inquadra come "IA per IA per la scienza", non IA per la scienza. Un laboratorio di biologia universitaria potrebbe usarla per costruire un modello di target per farmaci senza un team di machine learning. Cita un modello che prevede il rischio di Alzheimer di una persona come il tipo di cosa che un cliente potrebbe realizzare. Il lavoro che richiede mesi ai laboratori, si sostiene, si comprime in giorni.

      Il dettaglio che conferisce un vantaggio alla tesi è il blocco che cerca di scassinare. A maggio, Anthropic ha dichiarato che il suo modello Claude scriveva più dell'80% del codice dell'azienda. Tuttavia, i suoi termini di servizio vietano di utilizzare i suoi strumenti per costruire servizi concorrenti. Anthropic ha detto al Wall Street Journal che la politica è standard tra i fornitori di modelli e aiuta a tenere l'IA all'avanguardia lontana dalle mani di avversari stranieri.

      Quella lacuna è il business. Come ha detto Matt Bornstein di Andreessen Horowitz al Journal, i laboratori si comportano come "attori economici razionali" quando negano ai clienti i mezzi per potenziare i propri modelli. "Strutturalmente, deve esserci un'azienda indipendente", ha detto. Mirendil vuole essere quella.

      Una scommessa da 200 milioni di dollari sull'auto-miglioramento ricorsivo

      Il nome tecnico per questo ciclo è auto-miglioramento ricorsivo, ed è un terreno contestato. Anthropic lo ha indicato come un potenziale pericolo, sulla teoria che un modello che riscrive il proprio codice senza supervisione potrebbe sfuggire al controllo umano. I fondatori non sono d'accordo. Lo chiamano il "percorso più breve" verso una scienza più veloce, e un problema che può essere supervisionato piuttosto che evitato.

      Quell'argomento si inserisce in un momento teso per Anthropic stessa. L'azienda ha recentemente ritirato l'accesso ai suoi modelli Mythos e Fable più potenti dopo che l'amministrazione Trump ha imposto controlli all'esportazione. Nella stessa settimana, i critici l'hanno accusata di degradare silenziosamente le risposte sullo sviluppo dell'IA. In questo contesto entra una startup il cui intero motivo di esistere è fornire quella capacità ad altri.

      Il team è piccolo e senior. Mirendil conta circa 20 ricercatori e ingegneri provenienti da Anthropic, xAI, Google DeepMind e OpenAI. Il gruppo fondatore include anche Shayan Salehian, un membro precoce di xAI, e Tara Rezaei, una laureata del MIT di 23 anni. C'è una bella ironia nella formazione. Mehta ha costruito la prima versione della piattaforma di ricerca interna di Anthropic, a volte come un team di uno. Ora sta ricostruendo quell'idea per venderla. The Information ha riportato per prima alcuni dettagli del round.

      I soldi inseguono una scommessa strutturale

      La valutazione ha senso solo rispetto al flusso di capitale che la circonda. L'IA ha assorbito quasi la metà di tutti i finanziamenti di venture capital globali nel 2025, circa 202 miliardi di dollari, in aumento di oltre il 75% rispetto all'anno precedente, secondo Crunchbase. Il mercato dell'infrastruttura IA da solo ha chiuso il 2025 vicino a 337 miliardi di dollari di fatturato ed è previsto che raggiunga 1,2 trilioni di dollari entro il 2030.

      Mirendil si trova anche all'interno di un cluster specifico di spinout di laboratori, e il confronto lo lusinga. Safe Superintelligence di Ilya Sutskever ha raccolto 6 miliardi di dollari a una valutazione di 32 miliardi di dollari. Il Thinking Machines Lab di Mira Murati ha preso 2 miliardi di dollari a 12 miliardi di dollari. Entrambi, come Mirendil, sono stati lanciati senza prodotto spedito, sulla forza dei loro fondatori.

      La rima più vicina è Periodic Labs, un'altra scommessa di Andreessen Horowitz che ha raccolto 200 milioni di dollari per indirizzare l'IA alla scienza dei materiali. Mirendil sta proponendo lo strato sottostante: il motore di automazione della ricerca su cui tali aziende opererebbero. È una tesi più difficile da dimostrare, e un premio più grande se regge. Le aziende di venture capital hanno investito denaro nel settore per due anni, e questa è la loro prossima scommessa strutturale.

      La proposta di democratizzazione

      C'è anche un'attrazione ideologica. I fondatori parlano di estrarre la ricerca sull'IA da alcuni laboratori e consegnarla a migliaia, lo stesso argomento di democratizzazione che ha seguito ogni sfida aperta al confine della Silicon Valley. Se quella visione sopravvive al contatto con un prodotto reale è un'altra questione, e si inserisce in un costante flusso di round di finanziamento per infrastrutture IA a nove cifre.

      Per ora, Mirendil ha un nome tratto da Tolkien, una valutazione di un miliardo di dollari e un modello e prodotto che dice arriveranno nei prossimi mesi. Se l'IA può davvero automatizzare la propria ricerca, i vantaggi che i laboratori di oggi detengono, migliaia di dipendenti e anni di conoscenze accumulate, iniziano a sembrare meno permanenti. Se Mirendil è in tempo o cinque anni in anticipo è esattamente ciò che i 200 milioni di dollari sono lì per scoprire.