Mirendil, основанный бывшими исследователями Anthropic Бехнамом Нейшабуром и Харшем Мехтой, подписал многолетнее соглашение с Google Cloud на сумму свыше $100 млн — это примерно половина посевного раунда стартапа Сделка обеспечивает доступ к AI Hypercomputer от Google: Tensor Processing Units (TPU), ускорители Nvidi...
Ответ на исследование

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What is the exclusive report about Mirendil's multiyear, $100M+ partnership with Google Cloud to secure compute capacity for its self-improv. Article summary: Let me search for information about this reported. Topic tags: general, general web, user generated. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fake numbers, clickbait thumbnails, icons, and tiny thumbnail layouts. Make it useful as an illustrative visual, not as factual evidence.
Передовой ИИ-стартап, основанный бывшими исследователями Anthropic, заключил одну из крупнейших облачных сделок года. Mirendil подписал многолетнее партнёрство с Google Cloud стоимостью более $100 млн, чтобы получить массивные вычислительные мощности, необходимые для разработки самообучающихся систем ИИ, призванных ускорить научные открытия .
По данным TechCrunch, опубликовавшим эксклюзив 6 августа 2026 года, эта сумма составляет примерно половину от посевного раунда в $200 млн, который стартап привлёк двумя месяцами ранее при оценке в $1 млрд . Сделка открывает Mirendil доступ к AI Hypercomputer от Google Cloud, включающему как собственные тензорные процессоры Google (TPU), так и ускорители Nvidia GPU, а также управляемые тренировочные кластеры
.
Вот полный разбор партнёрства: что оно значит для стартапа, его клиентов и всего рынка облачных вычислений и ИИ.
Mirendil основали Бехнам Нейшабур (CEO) и Харш Мехта — оба ранее работали исследователями в Anthropic, а до этого — в Google . Они покинули Anthropic ради амбициозной цели: построить ИИ, способный самостоятельно совершенствоваться и двигать научный прогресс.
Миссия стартапа — автоматизировать научные исследования. Речь идёт о создании самообучающегося ИИ, который ускорит открытия в медицине, биологии, химии и материаловедении . Ключевая идея: модели ИИ не просто помогают в экспериментах — они генерируют гипотезы, проектируют протоколы и итеративно улучшают собственные возможности, фактически сжимая весь исследовательский цикл.
Партнёрство представляет собой многолетнее обязательство стоимостью более $100 млн . Вот ключевые детали:
Такой масштаб обязательств отражает колоссальные потребности передовых ИИ-исследований в вычислительных мощностях. Для контекста: сумма в $100 млн+ делает эту сделку одной из крупнейших облачных партнёрств для ИИ-стартапов в этом году .
Чтобы контролировать расходы, Mirendil применяет гибкую стратегию вычислений: разные тренировочные задачи направляются на наиболее рентабельное оборудование . Стартап использует:
Такой подход сокращает потери ресурсов и позволяет добиться большего объёма исследований в рамках контракта на $100 млн+. Это практичная оптимизация, критичная для любой лаборатории, работающей с ограниченным бюджетом на вычисления.
Партнёрство создаёт ценность как для Mirendil, так и для Google Cloud.
Для Mirendil и его клиентов: сделка гарантирует огромные и стабильные вычислительные мощности, необходимые для обучения и работы самообучающихся моделей. Это позволяет Mirendil предлагать клиентам более быстрые научные циклы — без необходимости управлять собственной инфраструктурой. ИИ стартапа рассчитан на решение задач фармацевтики, материаловедения и других наукоёмких отраслей.
Для Google Cloud: Google получает статусного передового ИИ-партнёра, привязывающего крупный корпоративный контракт . Это укрепляет позиции Google в конкуренции с AWS и Azure за ИИ-стартапы, демонстрируя, что стек TPU + GPU пригоден для самых современных исследований. Кроме того, Google получает раннее понимание инфраструктурных потребностей самообучающегося ИИ, что может повлиять на будущее аппаратное и облачное обеспечение
.
Как отметил один из аналитиков, сделка сигнализирует о растущем аппетите Google к поддержке передовых ИИ-исследований за пределами собственных лабораторий .
Сделка Mirendil — часть более широкого тренда: облачные гиганты всё активнее привлекают ИИ-стартапы крупными инфраструктурными обязательствами, блокируя долгосрочные отношения до того, как это сделают конкуренты. Сумма в $100 млн+ сопоставима с аналогичными сделками AWS и Azure с другими передовыми лабораториями.
Для сферы самообучающегося ИИ это партнёрство обеспечивает конкретную инфраструктурную поддержку области, которая пока остаётся в значительной степени теоретической. Как отметили в TechCrunch, ИИ Mirendil ещё не доказал свою эффективность в масштабе, но теперь у него есть вычислительные мощности, чтобы попытаться это сделать .
Сделка также подчёркивает, сколько вычислительных ресурсов требуют передовые ИИ-исследования — и сколько облачные провайдеры готовы вложить, чтобы заполучить эти задачи.
Studio Global AI
На этой странице есть ответ, подтвержденный источником, который вы можете продолжить внутри Studio Global.
Mirendil, основанный бывшими исследователями Anthropic Бехнамом Нейшабуром и Харшем Мехтой, подписал многолетнее соглашение с Google Cloud на сумму свыше $100 млн — это примерно половина посевного раунда стартапа
Mirendil, основанный бывшими исследователями Anthropic Бехнамом Нейшабуром и Харшем Мехтой, подписал многолетнее соглашение с Google Cloud на сумму свыше $100 млн — это примерно половина посевного раунда стартапа Сделка обеспечивает доступ к AI Hypercomputer от Google: Tensor Processing Units (TPU), ускорители Nvidia GPU и управляемые тренировочные кластеры; стартап использует гибкое распределение нагрузки между типами чипов д...
Mirendil строит самообучающийся ИИ, который должен автоматизировать научные исследования в медицине, биологии, химии и материаловедении — от генерации гипотез до проектирования экспериментов