獨家:Mirendil 簽署超過 1 億美元的 Google Cloud 協議,以增強自我改進型人工智慧

AI實驗室Mirendil已與Google Cloud達成一項多年期協議,以保障其自我改進型AI研究所需的計算資源,TechCrunch獨家報道了此事。
這項合作反映了AI領域的兩個關鍵趨勢:大型雲提供商正透過大規模基礎設施承諾吸引初創企業,而AI公司則積極鎖定計算資源交易,以確保在擴張過程中能夠獲得算力支援。
據Mirendil聯合創始人兼執行長Benham Neyshabur透露,該協議價值超過1億美元。這一數字約佔Mirendil在6月底以10億美元估值籌集的種子資金的一半。
該交易使這家初創企業能夠使用Google的TPU和Nvidia GPU,以及用於開發其自我改進型AI的管理訓練叢集。該公司旨在打造一種能夠執行整個前沿AI實驗室工作的AI系統。
自我改進型AI,或稱遞迴自我改進,涉及能夠迭代增強自身的系統。Anthropic等主要實驗室正在探索這一概念,Mirendil的聯合創始人曾在此工作。近期,包括Recursive Superintelligence和Ricursive Intelligence在內的幾家初創公司也湧現出來,致力於實現類似目標。
Mirendil認為,這一過程將自動化大部分科學和AI研究工作,從而促進醫學、生物學和材料科學等領域的發展。
Neyshabur表示,AI可以複製人類科學家學習新領域、積累知識並逐步提升效能的方式。“你可以擁有一個自我改進型AI,你只需向其提出一個問題,它就會隨著時間的推移不斷變得更強,”他解釋道。
“我們如何構建一個能夠持續進行研究、在阿爾茨海默病領域不斷提升自身知識和效能的AI系統?”他補充道。“這項技術使我們能夠設定對AI而言具有雄心的目標,而AI會持續取得進展。”
訓練自我改進型AI需要巨大的計算能力。聯合創始人Harsh Mehta指出,訓練工作越來越涉及將合適的工作負載匹配到適當的硬體上。
“這些模型在處理不同工作負載和晶片方面非常出色,能夠將合適的工作負載分配給正確的晶片,”Mehta表示。“[Google]提供多種型別的晶片 […] 這種靈活性使我們最終能夠將工作負載與合適的加速器進行混合搭配,從而不僅降低我們自身的成本,也降低使用我們系統的客戶的成本。”
這種靈活性是Google AI基礎設施戰略的核心。Google AI和基礎設施高階副總裁兼技術長Amin Vahdat在一份新聞稿中表示,AI的進步不再僅僅是晶片層面的效能,“而是我們如何協調整個智慧系統,並突破擴充套件的物理限制。”
Neyshabur表示,Mirendil的軟體和系統層幫助客戶最大化利用Google的硬體,從而為雲提供商提供了競爭優勢。作為回報,Google獲得了一位開發前沿遞迴自我改進型AI的戰略合作伙伴——這項技術最終可以提供給企業客戶。
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