Репортаж от Wedoany，Стартап в области искусственного интеллекта Mirendil заключил с Google соглашение о вычислительных мощностях на сумму более 100 миллионов долларов, получив доступ к тензорным процессорам Google, графическим процессорам Nvidia и управляемым кластерам для обучения, для разработки самоулучшающихся систем ИИ. Эта сделка отражает две текущие тенденции в ИИ-индустрии: облачные гиганты привлекают стартапы масштабными инвестициями в инфраструктуру, а ИИ-компании стремятся максимально закрепить за собой вычислительные ресурсы в условиях расширения.
Соучредитель и генеральный директор Mirendil Бехнам Нейшабур сообщил, что сумма соглашения превышает 100 миллионов долларов, что составляет около половины объёма посевного раунда финансирования, завершённого компанией в конце июня. Mirendil завершил посевной раунд в конце июня с оценкой в 1 миллиард долларов. Стартап нацелен на создание систем ИИ, способных итеративно улучшать самих себя, то есть рекурсивного самоулучшающегося ИИ, конечная цель которого — позволить ИИ выполнять работу всей передовой ИИ-лаборатории.
Рекурсивный самоулучшающийся ИИ — это система, способная непрерывно оптимизировать собственные возможности итеративным образом. Ранее это направление исследований продвигалось в основном крупными лабораториями, такими как Anthropic, и именно из Anthropic происходят соучредители Mirendil. В последнее время к этой цели также присоединились такие стартапы, как Recursive Superintelligence и Ricursive Intelligence.
Mirendil считает, что самоулучшающийся ИИ автоматизирует значительную часть научных и ИИ-исследовательских процессов, помогая учёным добиваться прогресса в таких дисциплинах, как медицина, биология и материаловедение. Его концепция заключается в том, чтобы ИИ имитировал процесс, в ходе которого учёный-человек осваивает новые области, накапливает знания и профессиональные навыки и постепенно повышает свою результативность, например, постоянно углубляясь в такие сложные темы, как болезнь Альцгеймера, и непрерывно совершенствуя свою базу знаний и исследовательские показатели.
Обучение самоулучшающегося ИИ требует огромных вычислительных мощностей. Соучредитель Mirendil Харш Мехта отметил, что обучение моделей всё больше зависит от правильного сопоставления рабочих нагрузок с подходящим оборудованием. Разработанные компанией модели способны адаптироваться к различным типам чипов и нагрузок; благодаря разнообразию чипов, предоставляемых Google, задачи можно распределять на наиболее подходящие ускорители, что снижает затраты как для самой компании, так и для её клиентов.
Именно эта гибкость является ключевым преимуществом инфраструктурной стратегии Google в области ИИ. Амин Вахдат, старший вице-президент и главный технический специалист Google по ИИ и инфраструктуре, заявил в своём заявлении, что прогресс в области ИИ больше не зависит лишь от производительности на уровне чипов; ключевое значение имеет то, как оркестрировать всю интеллектуальную систему и преодолевать физические ограничения масштабирования. Для Google эта сделка означает получение стратегического партнёра в создании передового рекурсивного самоулучшающегося ИИ, который в будущем можно будет предлагать корпоративным клиентам; для Mirendil — возможность с помощью своих программных и системных возможностей помогать клиентам более полно использовать оборудование Google, что даёт облачному гиганту дополнительное преимущество в конкурентной борьбе на рынке вычислительных мощностей.
