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图片来源：ChatCPT
AI实验室Mirendil已与Google Cloud签署一项多年期合作协议，为其自我改进型AI研究获取算力资源。
这笔交易折射出当前塑造AI行业格局的两大趋势：云计算巨头正以巨额基础设施承诺争夺初创公司客户，而AI公司则在扩张过程中争相锁定尽可能多的算力协议，以确保资源供给。
Mirendil联合创始人兼首席执行官Behnam Neyshabur向TechCrunch透露，这笔交易金额超过1亿美元，大致相当于Mirendil在6月底以10亿美元估值完成的种子轮融资金额的一半。
这笔交易使该初创公司能够同时使用谷歌的TPU和Nvidia的GPU，并获得托管训练集群，供Mirendil用于推进其自我改进型AI的研发。该初创公司希望，其AI最终能够承担起一整个前沿AI实验室的工作。
自我改进型AI，也被称为递归自我改进，指的是能够不断迭代、自我提升的AI系统。这一理念正是Anthropic等主要实验室一直在探索的方向，而Mirendil的联合创始人正是出身于Anthropic。近期，也有少数几家初创公司围绕这一目标崭露头角，例如Recursive Superintelligence和Ricursive Intelligence。
Mirendil认为，这一过程将使大量科学研究和AI研究实现自动化，帮助科学家在医学、生物学和材料科学等领域取得进展。
Neyshabur认为，AI能够模拟人类科学家学习新领域知识、积累经验专长、并逐步提升自身表现。他表示：“你可以拥有一种自我改进型AI，只需向它提出一个问题，它就会随着时间推移不断变得更好。”
他继续说道：“我们该如何打造一套AI系统，让它能够持续开展研究，在阿尔茨海默病这类领域不断更新自身的知识和能力？这项技术让我们能够为AI设定一些颇具野心的目标，而AI则会不断朝着这些目标持续取得进展。”
不过，训练自我改进型AI需要海量的算力支撑。该实验室联合创始人Harsh Mehta表示，训练工作正越来越依赖于将合适的工作负载匹配到合适的硬件上。
Mehta表示：“这些模型非常擅长处理不同类型的工作负载和芯片，并能将合适的工作负载分配给合适的芯片。谷歌提供多种不同类型的芯片……这种灵活性让我们最终能够将不同工作负载与合适类型的加速器灵活搭配，从而不仅为我们自身，也为使用我们系统的客户降低成本。”
这种灵活性正是谷歌AI基础设施战略的核心所在。谷歌AI与基础设施业务高级副总裁兼首席技术专家Amin Vahdat在一份声明中表示，如今AI的进步已不仅仅关乎单一芯片层面的性能，“更在于我们如何协同调度整套智能系统，突破规模化扩展所面临的物理限制。”
Neyshabur表示，Mirendil的软件与系统层能够帮助客户更充分地发挥谷歌硬件的性能，这也为这家云计算巨头在与竞争对手的角逐中增添了一项潜在优势。而作为回报，谷歌也获得了一个战略合作伙伴，共同打造前沿的递归自我改进型AI技术，这项技术未来也可能被推广至企业客户群体。
参考资料：
https://techcrunch.com/2026/08/06/exclusive-mirendil-inks-100m-google-cloud-deal-to-scale-self-improving-ai/
文章来自于微信公众号 “Z Potentials”，作者 “Z Potentials”
