Mirendil assina acordo de mais de 100 milhões de dólares com o Google para desenvolver IA autoaprimorável

De acordo com pt.wedoany.com-A startup de inteligência artificial Mirendil firmou um acordo de capacidade computacional avaliado em mais de 100 milhões de dólares com o Google, obtendo acesso aos TPUs do Google, GPUs da Nvidia e clusters de treinamento gerenciados para desenvolver sistemas de IA autoaprimoráveis. O negócio reflete duas tendências atuais no setor de IA: gigantes da nuvem atraem startups com investimentos massivos em infraestrutura, enquanto empresas de IA buscam garantir recursos computacionais ao máximo durante sua expansão.

O cofundador e CEO da Mirendil, Behnam Neyshabur, revelou que o acordo supera 100 milhões de dólares, cerca de metade do valor captado na rodada de financiamento seed concluída pela empresa no final de junho. A Mirendil concluiu sua rodada seed no final de junho com uma avaliação de 1 bilhão de dólares. A startup tem como objetivo criar sistemas de IA capazes de se aprimorar iterativamente, ou seja, IA autoaprimorável recursiva, cuja meta final é permitir que a IA seja competente para realizar todo o trabalho de um laboratório de IA de ponta.

IA autoaprimorável recursiva refere-se a sistemas que podem otimizar continuamente suas próprias capacidades por meio de iterações. Essa linha de pesquisa foi anteriormente impulsionada principalmente por grandes laboratórios como a Anthropic, e os cofundadores da Mirendil vêm justamente da Anthropic. Recentemente, startups como Recursive Superintelligence e Ricursive Intelligence também entraram no campo, focadas em alcançar esse objetivo.

A Mirendil acredita que a IA autoaprimorável automatizará grande parte dos processos de pesquisa científica e de IA, ajudando cientistas a avançar em disciplinas como medicina, biologia e ciência dos materiais. A visão é fazer com que a IA imite o processo pelo qual cientistas humanos compreendem novas áreas, acumulam conhecimento e habilidades especializadas e melhoram gradualmente seu desempenho, como dedicar-se continuamente a temas complexos, como a doença de Alzheimer, aprimorando constantemente sua base de conhecimento e desempenho em pesquisa.

Treinar IA autoaprimorável exige enorme capacidade computacional. O cofundador da Mirendil, Harsh Mehta, afirmou que o treinamento de modelos depende cada vez mais de alinhar as cargas de trabalho adequadas ao hardware certo. Os modelos desenvolvidos pela empresa são capazes de se adaptar a diferentes chips e tipos de carga, e, com a variedade de opções de chips fornecidas pelo Google, é possível distribuir tarefas para os aceleradores mais adequados, reduzindo assim os custos próprios e dos clientes.

Essa flexibilidade é o principal diferencial da estratégia de infraestrutura de IA do Google. Amin Vahdat, vice-presidente sênior e principal tecnólogo de IA e infraestrutura do Google, afirmou em comunicado que o avanço da IA não depende mais apenas do desempenho em nível de chip, mas sim de como orquestrar todo o sistema inteligente e superar as limitações físicas da expansão. Para o Google, o acordo garante um parceiro estratégico na construção de IA autoaprimorável recursiva de ponta, tecnologia que futuramente pode ser oferecida a clientes empresariais; para a Mirendil, suas capacidades em nível de software e sistema ajudam os clientes a aproveitar melhor o hardware do Google, conferindo à gigante da nuvem uma vantagem adicional no competitivo mercado de capacidade computacional.