집독점: 미렌딜, 자기개선 AI 강화를 위해 1억 달러 이상의 구글 클라우드 계약 체결
AI 연구소 미렌딜(Mirendil)은 테크크런치(TechCrunch)의 독점 보도에 따르면, 자체 개선형 AI 연구를 위한 컴퓨팅 자원을 확보하기 위해 구글 클라우드(Google Cloud)와 다년간의 계약을 체결했습니다.
이 파트너십은 AI 분야의 두 가지 주요 트렌드를 반영합니다: 주요 클라우드 제공업체들이 막대한 인프라 약속을 통해 스타트업을 유치하고 있으며, AI 기업들은 확장함에 따라 컴퓨팅 접근성을 보장하기 위해 컴퓨팅 계약을 적극적으로 확보하고 있습니다.
미렌딜의 공동 창업자이자 CEO인 벤함 네이샤부르(Benham Neyshabur)에 따르면, 이 계약 가치는 1억 달러를 초과합니다. 이 금액은 미렌딜이 6월 말 10억 달러의 기업 가치로 조달한 시드 펀딩의 약 절반에 해당합니다.
이 계약은 스타트업에게 자체 개선형 AI 개발을 위한 관리형 학습 클러스터와 함께 구글의 TPU와 엔비디아(Nvidia) GPU에 대한 접근 권한을 부여합니다. 이 회사는 전체 프론티어 AI 연구소의 업무를 수행할 수 있는 AI를 만드는 것을 목표로 합니다.
자체 개선형 AI, 또는 재귀적 자기 개선은 시스템을 반복적으로 향상시키는 과정을 의미합니다. 이 개념은 미렌딜의 공동 창업자들이 이전에 근무했던 앤트로픽(Anthropic)과 같은 주요 연구소들에서 탐구되고 있습니다. 리커시브 슈퍼인텔리전스(Recursive Superintelligence)와 리커시브 인텔리전스(Ricursive Intelligence)를 포함한 여러 스타트업들이 최근 유사한 목표를 가지고 등장했습니다.
미렌딜은 이 과정이 의약학, 생물학, 재료과학 등 다양한 분야의 과학 및 AI 연구를 자동화하여 진전을 도울 것이라고 믿습니다.
네이샤부르는 AI가 인간 과학자들이 새로운 분야를 학습하고 지식을 축적하며 점진적으로 성능을 향상시키는 방식을 모방할 수 있다고 제안합니다. 그는 "문제를 제시하면 시간이 지남에 따라 지속적으로 개선되는 자체 개선형 AI를 가질 수 있습니다"라고 설명했습니다.
그는 "알츠하이머병과 관련하여 연구를 계속하고 지식과 성능을 지속적으로 개선할 수 있는 AI 시스템은 어떻게 만들 수 있을까요?"라고 덧붙였습니다. "이 기술은 AI에게 야심찬 목표를 설정할 수 있게 해주며, AI는 지속적으로 진전을 이루게 됩니다."
자체 개선형 AI를 학습하려면 상당한 컴퓨팅 성능이 필요합니다. 공동 창업자 하르시 메타(Harsh Mehta)는 학습 과정에서 적절한 하드웨어에 맞는 적절한 워크로드를 매칭하는 것이 점점 더 중요해지고 있다고 지적했습니다.
그는 "이 모델들은 서로 다른 워크로드와 칩에서 작동하는 데 매우 뛰어나며, 올바른 워크로드를 올바른 칩에 할당합니다"라고 말했습니다. "[구글]은 여러 종류의 칩을 제공하며, 이러한 유연성은 궁극적으로 적절한 워크로드와 가속기를 혼합하여 매칭할 수 있게 해주며, 이는 우리뿐만 아니라 우리 시스템을 사용하는 고객들의 비용도 낮춰줍니다."
이러한 유연성은 구글의 AI 인프라 전략의 핵심입니다. 구글의 AI 및 인프라 담당 부사장 겸 수석 기술자(Amin Vahdat)는 성명에서 AI 발전은 이제 단순히 칩 수준의 성능에 관한 것이 아니라 "전체 지능 시스템의 오케스트레이션과 확장 물리적 제약의 돌파"에 관한 것이라고 밝혔습니다.
네이샤부르는 미렌딜의 소프트웨어 및 시스템 레이어가 고객들이 구글의 하드웨어를 최대한 활용할 수 있도록 도와주어 클라우드 제공업체에 경쟁 우위를 부여한다고 나타냈습니다. 이에 대해 구글은 프론티어 재귀적 자기 개선형 AI를 개발하는 전략적 파트너를 얻게 되며, 이는 결국 기업 고객에게 제공할 수 있는 기술입니다.
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![RoyPerez]()
Mirendil这1亿美元的大单真是大手笔！自进化AI听起来既科幻又让人有点背脊发凉，毕竟如果AI能自己改进自己，那失控的风险是不是也指数级上升了？Google Cloud这次押注确实大胆，希望他们能搞定安全对齐问题，不然这技术跑得比监管还快可就麻烦了。🤖💸
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이러한 유연성은 구글의 AI 인프라 전략의 핵심입니다. 구글의 AI 및 인프라 담당 부사장 겸 수석 기술자(Amin Vahdat)는 성명에서 AI 발전은 이제 단순히 칩 수준의 성능에 관한 것이 아니라 "전체 지능 시스템의 오케스트레이션과 확장 물리적 제약의 돌파"에 관한 것이라고 밝혔습니다.
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