Mirendil schließt wichtigen Google-Cloud-Vertrag für sich selbst verbessernde KI

Das KI-Labor Mirendil hat mit Google Cloud eine mehrjährige strategische Partnerschaft vereinbart, um seine Forschung zu sich selbst verbessernder KI auszubauen. Exklusiven Informationen von TechCrunch zufolge ist der Vertrag mehr als 100 Millionen US-Dollar wert und verdeutlicht zwei zentrale Trends im heutigen Technologiemarkt: Cloud-Giganten gewinnen Startups durch umfangreiche Infrastrukturzusagen, während KI-Unternehmen um Rechenkapazitäten konkurrieren. TechCrunch.com berichtet .

Laut Behnam Neyshabursh, Gründer und CEO von Mirendil, entspricht die Vertragssumme ungefähr der Hälfte des Betrags, den das Startup im vergangenen Juni in einer Seed-Finanzierungsrunde bei einer Bewertung von 1 Milliarde US-Dollar aufgenommen hatte. Die Partnerschaft verschafft dem jungen Unternehmen Zugang zu Googles TPU-Chips und NVIDIA GPUs. Außerdem erhält das Startup spezielle verwaltete Trainingscluster für die Entwicklung seiner KI-Systeme.

Rekursive Verbesserung und Zukunftsperspektiven

Das Mirendil-Team hofft, dass die entwickelte KI im Laufe der Zeit die Arbeit eines gesamten führenden KI-Labors übernehmen kann. Das als rekursive Selbstverbesserung bezeichnete Konzept bedeutet, dass Systeme sich iterativ selbst weiterentwickeln. Bemerkenswert ist, dass auch große Labore wie Anthropic, bei denen Mirendils Gründer zuvor tätig waren, an diesem Ansatz arbeiten. In jüngster Zeit wurden zudem mehrere Startups, darunter Recursive Superintelligence und Ricursive Intelligence, mit ähnlichen Zielen gegründet.

Nach Ansicht von Startup-Vertretern könnte dieser Prozess einen großen Teil der wissenschaftlichen Forschung und KI-Forschung automatisieren und Wissenschaftlern bedeutende Fortschritte in Bereichen wie Medizin, Biologie und Materialwissenschaft ermöglichen. Behnam Neyshabur glaubt, dass KI die Fähigkeit menschlicher Wissenschaftler nachahmen kann, neue Gebiete zu erforschen, Wissen und Erfahrung zu sammeln und ihre Leistung schrittweise zu verbessern.

Rechenleistung und Kostenoptimierung

Das Training sich selbst verbessernder KI erfordert jedoch enorme Rechenleistung. Laut Labor-Mitgründer Harsh Mehta basiert das Training moderner Modelle zunehmend darauf, die richtigen Workloads der jeweils passenden Hardware zuzuweisen.

Dank der Flexibilität der verschiedenen von Google angebotenen Chips und Beschleuniger kann das Unternehmen Workloads mit der jeweils optimalen Hardware kombinieren. Dadurch lassen sich die Kosten nicht nur für Mirendil selbst, sondern auch für Kunden, die seine Systeme nutzen, deutlich senken.