Acordul reflectă două tendințe majore care modelează industria AI: giganții din cloud curtează startup-urile cu angajamente masive de infrastructură, iar companiile de AI se grăbesc să obțină cât mai multe contracte de calcul pentru a-și asigura accesul pe măsură ce se extind.
Valoarea acordului depășește 100 de milioane de dolari, a declarat pentru TechCrunch Benham Neyshabur, co-fondator și CEO al Mirendil. Aceasta reprezintă aproximativ jumătate din suma pe care Mirendil a strâns în cadrul unei runde de finanțare seed, evaluată la 1 miliard de dolari la sfârșitul lunii iunie. Acordul oferă startup-ului acces atât la TPU-urile Google, cât și la GPU-urile Nvidia, precum și la clustere de instruire gestionate, cu ajutorul cărora Mirendil va lucra la inteligența sa artificială auto-îmbunătățită. Startup-ul speră ca, în cele din urmă, AI-ul său să poată prelua munca unui întreg laborator de frontieră AI.
Inteligența artificială auto-îmbunătățită, cunoscută și sub numele de auto-îmbunătățire recursivă, se referă la sisteme AI care se îmbunătățesc iterativ. Este un concept la care lucrează laboratoare importante precum Anthropic, de unde provin co-fondatorii Mirendil. O mână de startup-uri precum Recursive Superintelligence și Ricursive Intelligence au apărut recent și ele în jurul atingerii acestui obiectiv.
Mirendil consideră că acest proces va automatiza o mare parte din cercetarea științifică și cea în domeniul AI, ajutând oamenii de știință să facă progrese în domenii precum medicina, biologia și știința materialelor.
Neyshabur crede că AI poate imita modul în care oamenii de știință învață despre noi domenii, acumulează cunoștințe și expertiză și își îmbunătățesc treptat performanța. „Poți avea o inteligență artificială auto-îmbunătățită căreia îi poți indica o problemă și care devine din ce în ce mai bună în timp”, a spus el. „Cum putem avea un sistem AI care continuă să facă cercetări, să-și îmbunătățească propriile cunoștințe și performanțe atunci când vine vorba de boala Alzheimer?”, a continuat el. „Această tehnologie ne permite să stabilim obiective ambițioase pentru AI, iar AI-ul va continua să facă progrese.”
Instruirea inteligenței artificiale auto-îmbunătățite necesită însă cantități enorme de putere de calcul. Co-fondatorul laboratorului, Harsh Mehta, a declarat că instruirea constă din ce în ce mai mult în potrivirea sarcinilor de lucru potrivite cu hardware-ul potrivit.
„Aceste modele sunt foarte bune la lucrul cu diferite sarcini și cipuri și la atribuirea sarcinilor potrivite cipurilor potrivite”, a spus Mehta. „[Google] oferă mai multe tipuri de cipuri [...] această flexibilitate ne permite să combinăm și să potrivim sarcinile cu tipul potrivit de acceleratoare și apoi să reducem costurile nu doar pentru noi, ci și pentru clienții noștri care folosesc sistemele noastre.”
Această flexibilitate este esențială în propunerea de infrastructură AI a Google. Amin Vahdat, SVP și tehnolog șef pentru AI și infrastructură la Google, a declarat într-un comunicat că progresul AI nu mai înseamnă doar performanța la nivel de cip, „ci modul în care orchestrăm sisteme întregi de inteligență și depășim constrângerile fizice ale scalării.”
Neyshabur a spus că stratul software și de sisteme al Mirendil ajută clienții să obțină mai mult de la hardware-ul Google, oferind gigantului cloud un alt potențial avantaj în cursa împotriva concurenței sale. În schimb, Google obține un partener strategic care construiește inteligență artificială recursivă auto-îmbunătățită de frontieră – o tehnologie pe care o poate comercializa ulterior către clienții enterprise.
De ce este important:
Acest parteneriat subliniază o schimbare fundamentală în peisajul AI: nu mai este suficient să ai doar algoritmi buni – ai nevoie de acces la resurse de calcul masive și de parteneriate strategice cu giganții cloud. Mirendil, cu o evaluare de 1 miliard de dolari și o echipă provenită de la Anthropic, își propune să creeze un AI care să se îmbunătățească singur, ceea ce ar putea accelera descoperirile în medicină, biologie și știința materialelor. Dacă reușește, am putea asista la o automatizare a cercetării științifice, cu impact profund asupra societății. În același timp, Google Cloud își consolidează poziția în cursa pentru dominanța infrastructurii AI, oferind flexibilitate între TPU-uri și GPU-uri. Este un semnal clar că viitorul AI va fi construit pe parteneriate între startup-uri inovatoare și furnizori de cloud, iar competiția pentru resurse de calcul va deveni tot mai acerbă.
