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Exclusiva: Mirendil firma un acuerdo por más de 100 millones de dólares con Google Cloud para impulsar la IA auto-perfeccionable
El laboratorio de IA Mirendil ha firmado un acuerdo plurianual con Google Cloud para asegurar recursos de computación para su investigación en IA de auto-mejora, según informó exclusivamente TechCrunch.
Esta colaboración refleja dos tendencias clave en el sector de la IA: los principales proveedores de nube están atrayendo a startups con compromisos sustanciales de infraestructura, mientras que las empresas de IA están asegurando agresivamente acuerdos de computación para garantizar el acceso a medida que se expanden.
El acuerdo tiene un valor superior a 100 millones de dólares, según Benham Neyshabur, cofundador y director ejecutivo de Mirendil. Esta cifra representa aproximadamente la mitad de la financiación inicial que Mirendil recaudó con una valoración de 1000 millones de dólares a finales de junio.
El acuerdo otorga a la startup acceso tanto a los TPUs de Google como a las GPUs de Nvidia, junto con clústeres de entrenamiento gestionados para desarrollar su IA de auto-mejora. La empresa tiene como objetivo crear una IA capaz de realizar el trabajo de un laboratorio de IA de vanguardia completo.
La IA de auto-mejora, o auto-mejora recursiva, implica sistemas que se mejoran iterativamente. Este concepto está siendo explorado por grandes laboratorios como Anthropic, donde trabajaron anteriormente los cofundadores de Mirendil. Varias startups, como Recursive Superintelligence y Ricursive Intelligence, han surgido recientemente con objetivos similares.
Mirendil cree que este proceso automatizará gran parte de la investigación científica y de IA, ayudando al progreso en campos como la medicina, la biología y la ciencia de materiales.
Neyshabur sugiere que la IA puede replicar cómo los científicos humanos aprenden nuevos dominios, acumulan conocimiento y mejoran gradualmente su rendimiento. «Puedes tener una IA de auto-mejora donde puedes plantearle un problema y esta sigue mejorando con el tiempo», explicó.
«¿Cómo podemos tener un sistema de IA que continúe realizando investigación, que siga mejorando su propio conocimiento y rendimiento en lo que respecta a la enfermedad de Alzheimer?», añadió. «Esta tecnología nos permite establecer objetivos ambiciosos para la IA, y la IA seguiría haciendo progresos».
Entrenar una IA de auto-mejora requiere una gran potencia de computación. El cofundador Harsh Mehta señaló que el entrenamiento cada vez más implica asignar las cargas de trabajo adecuadas al hardware correspondiente.
«Estos modelos son realmente buenos para trabajar con diferentes cargas de trabajo y chips, y asignar las cargas de trabajo correctas a los chips adecuados», declaró Mehta. «[Google] proporciona múltiples tipos de chips […] esta flexibilidad nos permite, en última instancia, combinar y combinar cargas de trabajo con el tipo correcto de aceleradores, y luego reducir el costo no solo para nosotros, sino también para nuestros clientes que utilizan nuestros sistemas».
Esta flexibilidad es central en la estrategia de infraestructura de IA de Google. Amin Vahdat, vicepresidente senior y tecnólogo jefe de IA e infraestructura en Google, declaró en un comunicado de prensa que el avance de la IA ya no se trata solo del rendimiento a nivel de chip, «sino de cómo orquestamos sistemas completos de inteligencia y rompemos las limitaciones físicas de la escalabilidad».
Neyshabur indicó que la capa de software y sistemas de Mirendil ayuda a los clientes a maximizar el hardware de Google, otorgando al proveedor de nube una ventaja competitiva. A cambio, Google obtiene un socio estratégico que desarrolla IA de auto-mejora recursiva de vanguardia, tecnología que eventualmente puede ofrecer a clientes empresariales.
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