Mirendil привлекает 200 миллионов долларов для создания ИИ, который улучшает ИИ

      Mirendil, основанный двумя исследователями, которые покинули Anthropic всего через год, привлек $200 млн при оценке в $1 млрд. Идея: продавать самоулучшающийся ИИ, который крупные лаборатории создают для себя и защищают от всех остальных.

      Крупнейшие лаборатории ИИ разделяют одно частное убеждение. Самый быстрый способ создать лучший ИИ — это направить ИИ на решение проблемы создания ИИ. Они запускают этот цикл внутри компании, и их условия обслуживания не позволяют посторонним делать то же самое. Два их бывших исследователя теперь собрали $200 млн, чтобы сломать этот замок.

      Стартап называется Mirendil, и он объявил о своем начальном раунде 24 июня. Эта сумма впечатляет для компании без продукта: $200 млн при оценке в $1 млрд, один из крупнейших начальных раундов, которые сектор когда-либо видел. Andreessen Horowitz и Kleiner Perkins стали со-лидерами, к ним присоединилась Nvidia.

      Его основатели — Бехнам Нейшабур и Хардж Мехта. Пара встретилась в Google в 2019 году, перешла в Anthropic в конце 2024 года, а затем покинула компанию в декабре 2025 года, вскоре после запуска Claude Opus 4.5. Нейшабур, теперь генеральный директор, провел более пяти лет в Alphabet, совместно руководя исследованием рассуждений для Gemini.

      Продажа движка, который лаборатории держат для себя

      Множество выпускников лабораторий начали свои собственные компании. Mirendil нацеливается на другой уровень. Он хочет создать ИИ, который выполняет работу исследователя ИИ: проектирует эксперименты, ищет правильные настройки, оценивает модели и запускает следующий раунд обучения. Идея заключается в том, чтобы упаковать это в платформу, на которую другие организации могут направить свои собственные проблемы.

      Более важный сдвиг заключается в том, для кого предназначена эта платформа. Нейшабур формулирует это как «ИИ для ИИ для науки», а не ИИ для науки. Университетская биологическая лаборатория могла бы использовать это для создания модели целевого препарата без команды по машинному обучению. Он приводит в пример модель, которая предсказывает риск развития болезни Альцгеймера у человека, как то, что клиент мог бы создать. Работа, которая занимает у лабораторий месяцы, по его словам, сжимается до дней.

      Деталь, которая придает тезису его остроту, — это замок, который он пытается вскрыть. По состоянию на май, Anthropic заявила, что ее модель Claude написала более 80% собственного кода компании. Тем не менее, ее условия обслуживания запрещают использовать свои инструменты для создания конкурирующих услуг. Anthropic сообщила Wall Street Journal, что эта политика является стандартной среди поставщиков моделей и помогает удерживать передовой ИИ вне досягаемости иностранных противников.

      Этот разрыв — это бизнес. Как сказал Мэтт Борнштейн из Andreessen Horowitz Journal, лаборатории ведут себя как «рациональные экономические субъекты», когда отказывают клиентам в средствах для суперзарядки своих собственных моделей. «Структурно должна быть независимая компания», — сказал он. Mirendil хочет стать такой компанией.

      Ставка в $200 млн на рекурсивное самоулучшение

      Техническое название для этого цикла — рекурсивное самоулучшение, и это спорная территория. Anthropic указала на это как на потенциальную опасность, исходя из теории, что модель, переписывающая свой собственный код без контроля, может выйти из-под человеческого контроля. Основатели не согласны. Они называют это «самым коротким путем» к более быстрой науке и проблемой, которую можно контролировать, а не избегать.

      Этот аргумент появляется в напряженный момент для самой Anthropic. Компания недавно ограничила доступ к своим самым мощным моделям Mythos и Fable после того, как администрация Трампа ввела экспортные ограничения. В ту же неделю критики обвинили ее в том, что она тихо ухудшает ответы о разработке ИИ. На этом фоне появляется стартап, единственной целью которого является передача этой способности другим.

      Команда небольшая и опытная. Mirendil состоит примерно из 20 исследователей и инженеров, пришедших из Anthropic, xAI, Google DeepMind и OpenAI. В состав основателей также входят Шаян Салехиан, один из первых участников xAI, и Тара Резаеи, 23-летняя выпускница MIT. В этом составе есть интересная ирония. Мехта создал первую версию внутренней платформы для исследований ИИ в Anthropic, иногда работая в одиночку. Теперь он восстанавливает эту идею, чтобы продать ее. The Information впервые сообщила некоторые детали раунда.

      Деньги преследуют структурную ставку

      Оценка имеет смысл только на фоне потока капитала вокруг нее. ИИ занял почти половину всех глобальных венчурных инвестиций в 2025 году, около $202 млрд, что на более чем 75% больше по сравнению с прошлым годом, согласно Crunchbase. Рынок инфраструктуры ИИ сам по себе завершил 2025 год с доходом около $337 млрд и прогнозируется, что он достигнет $1,2 трлн к 2030 году.

      Mirendil также находится внутри конкретного кластера лабораторных спин-аутов, и сравнение ему идет на пользу. Safe Superintelligence Ильи Сутскевера привлекла $6 млрд при оценке в $32 млрд. Thinking Machines Lab Мира Мурати привлекла $2 млрд при оценке в $12 млрд. Оба, как и Mirendil, запустились без выпущенного продукта, основываясь только на своих основателях.

      Ближайшее сравнение — Periodic Labs, еще одна ставка Andreessen Horowitz, которая привлекла $200 млн, чтобы направить ИИ на материаловедение. Mirendil предлагает уровень ниже: движок автоматизации исследований, на котором такие компании сами будут работать. Это более сложный тезис для доказательства и большая награда, если он сработает. Венчурные фирмы вкладывали деньги в эту область в течение двух лет, и это их следующая структурная ставка.

      Идея демократизации

      Существует и идеологическая привлекательность. Основатели говорят о том, чтобы вырвать исследования ИИ из нескольких лабораторий и передать их тысячам, тот же демократизирующий аргумент, который следовал за каждым открытым вызовом передовым технологиям Кремниевой долины. Выживет ли это видение после контакта с реальным продуктом — другой вопрос, и оно появляется на фоне постоянного потока девятизначных раундов финансирования инфраструктуры ИИ.

      Пока что у Mirendil есть имя из Толкиена, миллиардная оценка и модель и продукт, которые, как они утверждают, появятся в ближайшие месяцы. Если ИИ действительно сможет автоматизировать свои собственные исследования, преимущества, которые сегодня имеют лаборатории, тысячи сотрудников и годы накопленных знаний, начинают выглядеть менее постоянными. Будет ли Mirendil вовремя или на пять лет раньше — именно это и предстоит выяснить за $200 млн.