Mirendil 簽署超 1 億美元 Google Cloud 算力協議,押注自改進 AI 研究
AI 初創公司 Mirendil 與 Google Cloud 達成多年期算力合作,交易金額超 1 億美元。這家估值 10 億美元的實驗室將獲得 TPU 和 Nvidia GPU 資源,用於訓練能夠"遞迴自我改進"的 AI 系統。該交易折射出雲巨頭用基礎設施換取前沿 AI 初創公司繫結的行業趨勢。

Mirendil 拿下谷歌雲上億刀算力大單,押注遞迴自進化AI
TechCrunch 獨家爆料,AI 新銳 Mirendil 剛和 谷歌雲 簽了個大單,價值超1億美元的多年期算力合作。這家由前Anthropic團隊打造的實驗室,準備用這筆資源猛攻"遞迴自進化AI"(Recursive Self-Improvement)技術。
交易內幕:算力捆綁新玩法
Mirendil CEO Behnam Neyshabur 透露,這筆交易金額相當於他們6月種子輪融資(2億刀,估值10億刀)的一半。具體合作內容包括:
- 硬體組合拳:同時獲得谷歌自研 TPU 和輝達 GPU 使用權
- 託管服務:直接用谷歌的託管訓練叢集(Managed Training Clusters)
- 智慧排程:根據任務特性自動匹配最佳晶片
谷歌雲AI基礎設施負責人 Amin Vahdat 表示,AI競賽已經升級到"如何玩轉整個智慧系統,突破物理極限"的新階段。
遞迴自進化AI是什麼黑科技?
簡單說就是AI能像打怪升級一樣不斷自我進化。Anthropic(Mirendil團隊老東家)等頭部玩家都在搞,最近還冒出一堆專注這個方向的初創公司,比如Recursive Superintelligence、Ricursive Intelligence。
Neyshabur舉了個栗子:"比如研究阿茲海默症,自進化AI會像人類科學家一樣持續積累知識、提升能力。給它個問題,它就能越鑽越深。"
Mirendil認為這項技術將自動化大量科研工作,加速醫學、生物、材料等領域的突破。
為啥要囤這麼多算力?
聯合創始人 Harsh Mehta 道出關鍵:任務和硬體的精準匹配才是王道:
"不同模型適合不同晶片,我們的絕活就是把對的活分配給對的加速器。谷歌提供的晶片組合,讓我們能玩出各種排列組合,既省成本又能讓客戶爽到。"
Neyshabur還補刀說,他們的軟體能幫客戶榨乾谷歌硬體的效能,這成了谷歌對抗AWS、Azure的殺手鐧。作為回報,谷歌綁定了這家搞前沿遞迴AI的潛力股,未來還能把技術打包賣給企業客戶。
行業風向:雲巨頭的算力軍備賽
這筆交易暴露了兩個行業真相:
- 雲廠商瘋狂撒錢:用天量基礎設施繫結潛力AI公司
- AI公司瘋狂囤貨:趁著能買到趕緊鎖死算力資源
對國內玩家來說,這種"算力換繫結"的模式值得琢磨——特別是在國產算力生態逐漸成熟的當下,可能徹底改變AI初創的融資和資源獲取策略。
常見問題
遞迴自改進 AI 與傳統 AI 訓練有何不同?
傳統 AI 訓練通常依賴固定資料集和人工調優,而遞迴自改進 AI 旨在讓模型自主迭代研究能力、積累知識並持續提升效能,類似人類科學家在新領域逐步建立專業能力的過程。這需要更復雜的算力排程和更長的訓練週期。
為什麼 Mirendil 選擇 Google Cloud 而非其他雲廠商?
根據報道,關鍵因素是 Google 同時提供自研 TPU 和 Nvidia GPU,且支援靈活的工作負載-硬體匹配。Mirendil 強調其軟體層能幫助客戶更高效利用 Google 硬體,這種協同可能是選擇的重要原因,但具體商務條款未披露。
1 億美元算力協議對初創公司意味著什麼?
這相當於 Mirendil 種子輪融資額的一半,顯著降低了現金支出壓力。通常此類協議以服務抵扣形式提供,幫助 AI 公司將融資資金更多用於人才和研發,同時與雲廠商形成深度技術繫結關係。
中國團隊能否複製這種'算力換繫結'模式?
理論上可行。國內阿里雲、華為雲等廠商也在通過算力支援繫結 AI 初創公司,但需注意:一是國產算力生態的成熟度,二是與雲廠商的議價能力通常取決於技術獨特性和市場潛力,三是需平衡技術自主性與資源依賴的關係。
本文基於 TechCrunch 報道, 由 AiDuo123 AI 編輯翻譯改寫。原文連結: https://techcrunch.com/2026/08/06/exclusive-mirendil-inks-100m-google-cloud-deal-to-scale-self-improving-ai/
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精选大模型应用
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