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Mirendil 签署超 1 亿美元 Google Cloud 算力协议,押注自改进 AI 研究

AI 初创公司 Mirendil 与 Google Cloud 达成多年期算力合作,交易金额超 1 亿美元。这家估值 10 亿美元的实验室将获得 TPU 和 Nvidia GPU 资源,用于训练能够"递归自我改进"的 AI 系统。该交易折射出云巨头用基础设施换取前沿 AI 初创公司绑定的行业趋势。

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Mirendil 拿下谷歌云上亿刀算力大单,押注递归自进化AI

TechCrunch 独家爆料,AI 新锐 Mirendil 刚和 谷歌云 签了个大单,价值超1亿美元的多年期算力合作。这家由前Anthropic团队打造的实验室,准备用这笔资源猛攻"递归自进化AI"(Recursive Self-Improvement)技术。

交易内幕:算力捆绑新玩法

Mirendil CEO Behnam Neyshabur 透露,这笔交易金额相当于他们6月种子轮融资(2亿刀,估值10亿刀)的一半。具体合作内容包括:

  • 硬件组合拳:同时获得谷歌自研 TPU 和英伟达 GPU 使用权
  • 托管服务:直接用谷歌的托管训练集群(Managed Training Clusters)
  • 智能调度:根据任务特性自动匹配最佳芯片

谷歌云AI基础设施负责人 Amin Vahdat 表示,AI竞赛已经升级到"如何玩转整个智能系统,突破物理极限"的新阶段。

递归自进化AI是什么黑科技?

简单说就是AI能像打怪升级一样不断自我进化。Anthropic(Mirendil团队老东家)等头部玩家都在搞,最近还冒出一堆专注这个方向的初创公司,比如Recursive Superintelligence、Ricursive Intelligence。

Neyshabur举了个栗子:"比如研究阿尔茨海默病,自进化AI会像人类科学家一样持续积累知识、提升能力。给它个问题,它就能越钻越深。"

Mirendil认为这项技术将自动化大量科研工作,加速医学、生物、材料等领域的突破。

为啥要囤这么多算力?

联合创始人 Harsh Mehta 道出关键:任务和硬件的精准匹配才是王道:

"不同模型适合不同芯片,我们的绝活就是把对的活分配给对的加速器。谷歌提供的芯片组合,让我们能玩出各种排列组合,既省成本又能让客户爽到。"

Neyshabur还补刀说,他们的软件能帮客户榨干谷歌硬件的性能,这成了谷歌对抗AWS、Azure的杀手锏。作为回报,谷歌绑定了这家搞前沿递归AI的潜力股,未来还能把技术打包卖给企业客户。

行业风向:云巨头的算力军备赛

这笔交易暴露了两个行业真相:

  1. 云厂商疯狂撒钱:用天量基础设施绑定潜力AI公司
  2. AI公司疯狂囤货:趁着能买到赶紧锁死算力资源

对国内玩家来说,这种"算力换绑定"的模式值得琢磨——特别是在国产算力生态逐渐成熟的当下,可能彻底改变AI初创的融资和资源获取策略。


本文基于 TechCrunch 报道, 由 AiDuo123 AI 编辑翻译改写。原文链接: https://techcrunch.com/2026/08/06/exclusive-mirendil-inks-100m-google-cloud-deal-to-scale-self-improving-ai/

常见问题

递归自改进 AI 与传统 AI 训练有何不同?
传统 AI 训练通常依赖固定数据集和人工调优,而递归自改进 AI 旨在让模型自主迭代研究能力、积累知识并持续提升性能,类似人类科学家在新领域逐步建立专业能力的过程。这需要更复杂的算力调度和更长的训练周期。
为什么 Mirendil 选择 Google Cloud 而非其他云厂商?
根据报道,关键因素是 Google 同时提供自研 TPU 和 Nvidia GPU,且支持灵活的工作负载-硬件匹配。Mirendil 强调其软件层能帮助客户更高效利用 Google 硬件,这种协同可能是选择的重要原因,但具体商务条款未披露。
1 亿美元算力协议对初创公司意味着什么?
这相当于 Mirendil 种子轮融资额的一半,显著降低了现金支出压力。通常此类协议以服务抵扣形式提供,帮助 AI 公司将融资资金更多用于人才和研发,同时与云厂商形成深度技术绑定关系。
中国团队能否复制这种'算力换绑定'模式?
理论上可行。国内阿里云、华为云等厂商也在通过算力支持绑定 AI 初创公司,但需注意:一是国产算力生态的成熟度,二是与云厂商的议价能力通常取决于技术独特性和市场潜力,三是需平衡技术自主性与资源依赖的关系。
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