Mirendil、AI研究を自動化するためにGoogle Cloudと1億ドル超の契約を締結

Why it matters

Mirendil is making a cloud commitment worth at least half its $200 million seed financing before releasing a model, benchmark or commercial product. The agreement shows how much infrastructure automated AI research can require and how early cloud providers are competing for newly funded labs.

Mirendil co-founders Behnam Neyshabur and Harsh Mehta have signed a multiyear Google Cloud agreement worth more than $100 million, giving the young frontier AI lab access to TPUs, NVIDIA GPUs and managed training clusters for its effort to automate AI research.

インフラ契約は、Mirendilが公開モデル、ベンチマーク、あるいは商用製品をリリースする前に結ばれた。サンフランシスコ拠点の同社は、顧客、利用実績、収益、価格設定も開示しておらず、その自動化された研究ループが実験室外で機能するという公開の証拠は投資家や潜在的な科学的ユーザーに提供されていない。

TechCrunch reported the agreement on August 6。Neyshaburは同誌にその額を明かした。いずれの側も正確な契約期間、支払スケジュール、使用量の最低条件、あるいはクラウドクレジットの金額を公表していない。

この契約により、Mirendilの設立時の仮説は公開ローンチから2か月弱で大規模なインフラ投資へと変わった。Mirendilはannounced a $200 million seed round on June 24、リードはAndreessen HorowitzとKleiner Perkinsが務め、その後NVIDIAやその他の出資者からの投資が続いた。TechCrunch reported that the financing valued Mirendil at $1 billion。

Google Cloudとの契約額が$100 millionを超えることは、この契約がMirendilが調達した資本の少なくとも半分相当の価値を持つことを意味する。ただし、両社が契約の財務構造を開示していないため、Mirendilが前払いでどれだけ現金を支払うかは確定しない。この比較は、Mirendilが公開された製品や性能データを提供する前にフロンティア研究の自動化を追求することのコストを示している。

A research loop built from experience inside major labs

NeyshaburとMehtaはGoogleおよびAnthropicでの経験を経てこのアプローチを開発した。NeyshaburはGoogleでシニアスタッフリサーチサイエンティストおよびGeminiチームのリードを務め、Blueshiftグループの共同リーダーを務めた後、2024年末にAnthropicに加わったとhis biographyに記されている。以前の研究には、New York UniversityのYann LeCunやInstitute for Advanced StudyのSanjeev Aroraとの博士研究員としての共同研究が含まれる。

Anthropicでは、Neyshaburは長期の技術的作業を遂行できるAI科学者またはエンジニアを追求するDiscoveryグループを共同で率いたとhis biographyに記されている。Mehtaは、取り組みが拡大する前に一人でAnthropicの内部自動化AI研究プラットフォームの最初のバージョンを構築したとAndreessen Horowitz said。

彼らの共同創業者は他のモデル開発チームでの経験も拡張している。Shayan SalehianはxAIでコアな機械学習エンジニアとして働いていたとAndreessen Horowitz materialsは述べている。Tara Rezaeiも投資家の説明で共同創業者として特定されている。Mirendil says 同社の創業チームにはAnthropic、xAI、Google DeepMind、OpenAI出身の研究者やエンジニア20人が含まれているという。

Mirendilは、研究アイデアを生成し、実験を実施し、結果を評価し、それらの所見を次の作業サイクルにフィードバックするモデルを設計している。意図するシステムは単なるコーディングアシスタントを超えるものだ。Mirendilは実験間の人的調整を減らし、研究プロセスの一部を継続的に実行できるエージェントを中心にラボを再構築したいと考えている。

"You can have a self-improving AI where you can point a problem at it and it keeps getting better with time," Neyshabur told TechCrunch。彼は例としてアルツハイマー病を挙げ、システムが関連知識を蓄積し、繰り返される研究サイクルを通じて性能を向上させられる分野を示した。

Mirendilは研究プロセスを改善するシステムと、割り当てられた問題に対するそれらの性能を説明してきた。だが、AIが世代を重ねるごとに独立してそのコア能力を再設計する再帰的自己改善を同社が公開で実証したわけではない。Google Cloud契約はMirendilが研究計画を追求するためのインフラを提供するものであり、技術的仮説を検証するものではない。

Google gives Mirendil two chip paths

Mirendilのインフラ選択は、提案されたループ内での作業の多様性を反映している。事前学習、事後トレーニング、強化学習、推論、並列実験の実行は、アクセラレータやそれを支えるシステムに対して異なる要求を課しうる。

In Mirendil's announcement、MehtaとNeyshaburは同社のソフトウェアがワークロードを適切な利用可能ハードウェアにマッチさせると述べた。契約はGoogle TPUs、NVIDIA GPUs、マネージドトレーニングクラスターへのアクセスをカバーしているとTechCrunchによると。両方のアクセラレータファミリを利用できることは、Mirendilの研究スタックを一つのチップ供給者に合わせて設計するプレッシャーを軽減する可能性がある。

この取り決めは、クラウドプロバイダが計算需要の拡大が見込まれるスタートアップを争っている中で、Google Cloudに新たに資金調達を終えたAIラボを提供することになる。Mirendilはデータセンターを自前で構築することなくクラウドインフラへのアクセスを得られる。商業的な成果は未検証のままである：Mirendilは顧客、公的製品、価格設定、あるいは一般提供を発表していない。

NeyshaburはTechCrunchに対して、Mirendilのソフトウェアが最終的にGoogle Cloudの顧客が同社のハードウェアをより効果的に利用するのを支援する可能性があると語った。それは発表された製品や販売契約というよりも見込みのある流通経路である。

Rivals are funding different versions of automated research

Mirendilは資金の潤沢な分野に参入している。Recursive Superintelligenceは、発想、実装、検証を自動化するシステムを追求しており、$650 millionで始動し、Richard SocherやPeter Norvigら研究者を採用した。同社の資金調達はMirendilよりもかなり多い初期資本を与えているが、どちらの企業の公開的な資金調達も再帰的あるいは自己加速的な研究システムが信頼性を持って機能することを立証するものではない。

他の企業はこのアイデアのより限定的なバージョンを提供している。Autoscienceは2026年3月に$14 millionを調達し、自社の自動化AI研究ラボをマネージドサービスとして提示している。rekursiv.ai、Summer 2026のバッチにいるAI研究自動化スタートアップはAI科学者と機械学習研究に焦点を当てている。Mirendilの公表されたターゲットは、AI開発の自動化から最終的には創薬、化学、生物学、ロボティクスのラボにサービスを提供することにまで及ぶ。

The next milestone is evidence

Mirendilの創業者らは主要なAIラボでの経験、$200 millionのシードラウンド、そして$100 millionを超える価値のクラウド契約を手にしている。投資家は製品の証拠が届く前にチームに資金を提供しており、Google Cloudはそのアプローチが成功すればワークロードが拡大する可能性のあるラボと大規模な契約を結んでいる。

技術的負荷は研究システム全体にまたがる。Mirendilは、実験を設計・実行できるエージェント、見かけは妥当でも失敗に見えるものと真の進展とを区別できる評価基準、そして繰り返しの実行を調整できるインフラを必要とする。科学的ユーザーはまた、重要な研究に同システムを依存する前に再現可能な結果を求めるだろう。

Google Cloudとの契約はNeyshabur、Mehta、Salehian、Rezaeiに、その作業を追求するために必要なチップとクラスターの選択肢へのアクセスを提供する。Mirendilの次の有意義な証拠は、モデル、ベンチマーク、再現可能な研究成果、あるいは自動化ループが測定可能な進展をもたらせることを示す外部展開からもたらされるだろう。