独家：Mirendil与谷歌云签署超1亿美元协议，加速自改进AI规模化

据TechCrunch独家获悉，AI实验室Mirendil已与谷歌云签署多年期合作协议，为其自改进AI研究获取计算资源。 该协议映射出AI行业两大趋势：云巨头正以巨额基础设施投入吸引初创公司，而AI公司则在扩张过程中尽可能锁定算力资源。 Mirendil联合创始人兼CEO Benham Neyshabur向TechCrunch表示，该协议价值超过1亿美元，约占Mirendil在6月底以10亿美元估值完成种子轮融资总额的一半。 该协议使这家初创公司能够使用谷歌的TPU和英伟达GPU，以及托管训练集群，Mirendil将借此开展自改进AI研发。该公司希望其AI最终能够承担整个前沿AI实验室的工作。 自改进AI，也称递归自改进，是指能够迭代改进自身的AI系统。Mirendil的联合创始人来自Anthropic，该实验室及多家大型实验室一直在研究这一概念。近期，Recursive Superintelligence和Ricursive Intelligence等少数初创公司也围绕这一目标相继成立。 Mirendil认为，该过程将自动化大量科学和AI研究，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可以模仿人类科学家探索新领域、积累知识和专长、逐步提升表现的方式。他说：“你可以拥有一个自改进AI，向它指一个问题，它就能随时间推移不断变好。” 他继续道：“我们如何让一个AI系统持续研究、持续提升自身关于阿尔茨海默病的知识和表现？这项技术让我们能够为AI设定宏大的目标，而AI会不断取得进展。” 然而，训练自改进AI需要巨大的算力。实验室联合创始人Harsh Mehta表示，训练越来越讲究将合适的工作负载匹配到合适的硬件上。 Mehta说：“这些模型非常擅长处理不同的工作负载和芯片，并将合适的工作负载分配到合适的芯片上。（谷歌）提供多种芯片……这种灵活性最终让我们能够将工作负载与合适的加速器进行混合搭配，从而降低成本，不仅为我们自己，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基础设施主张的核心。谷歌高级副总裁兼AI与基础设施首席技术官Amin Vahdat在声明中表示，AI进步不再仅仅关乎芯片级性能，“而在于如何编排整个智能系统，突破扩展的物理限制。” Neyshabur表示，Mirendil的软件和系统层帮助客户更好地利用谷歌的硬件，使这家云巨头在竞争中多了一个潜在优势。作为回报，谷歌获得了一个构建前沿递归自改进AI的战略合作伙伴——该技术最终可向企业客户推销。