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Exclusivo: Mirendil assina acordo de mais de US$ 100 milhões com o Google Cloud para impulsionar a IA autoaperfeiçoável
O laboratório de IA Mirendil firmou um acordo plurianual com o Google Cloud para garantir recursos de computação para sua pesquisa de IA autoaperfeiçoável, conforme relatado exclusivamente pela TechCrunch.
Esta parceria reflete duas tendências-chave no setor de IA: os principais provedores de nuvem estão atraindo startups com compromissos substanciais de infraestrutura, enquanto as empresas de IA estão garantindo agressivamente acordos de computação para assegurar o acesso à medida que se expandem.
O acordo é avaliado em mais de US$ 100 milhões, segundo o co-fundador e CEO da Mirendil, Benham Neyshabur. Este valor representa aproximadamente metade do capital semente que a Mirendil levantou com uma avaliação de US$ 1 bilhão no final de junho.
O acordo concede à startup acesso tanto aos TPUs da Google quanto às GPUs da Nvidia, além de clusters de treinamento gerenciados para o desenvolvimento de sua IA autoaperfeiçoável. A empresa visa criar uma IA capaz de realizar o trabalho de um laboratório de IA de fronteira inteiro.
IA autoaperfeiçoável, ou autoaperfeiçoamento recursivo, envolve sistemas que se aprimoram iterativamente. Este conceito está sendo explorado por grandes laboratórios como a Anthropic, onde os co-fundadores da Mirendil trabalharam anteriormente. Várias startups, incluindo Recursive Superintelligence e Recursive Intelligence, surgiram recentemente com objetivos semelhantes.
A Mirendil acredita que este processo automatizará grande parte da pesquisa científica e de IA, auxiliando o progresso em campos como medicina, biologia e ciência dos materiais.
Neyshabur sugere que a IA pode replicar como os cientistas humanos aprendem novos domínios, acumulam conhecimento e melhoram gradualmente o desempenho. “Você pode ter uma IA autoaperfeiçoável na qual você aponta um problema para ela e ela continua melhorando com o tempo”, explicou ele.
“Como podemos ter um sistema de IA que continua fazendo pesquisa, melhora seu próprio conhecimento e desempenho quando se trata da doença de Alzheimer?”, acrescentou ele. “Esta tecnologia nos permite definir metas ambiciosas para a IA, e a IA continuaria fazendo progressos.”
Treinar uma IA autoaperfeiçoável requer poder computacional significativo. O co-fundador Harsh Mehta observou que o treinamento envolve cada vez mais combinar as cargas de trabalho adequadas ao hardware apropriado.
“Estes modelos são realmente bons em trabalhar com diferentes cargas de trabalho e chips, e atribuir as cargas de trabalho certas aos chips certos”, afirmou Mehta. “[A Google] fornece vários tipos de chips […] essa flexibilidade nos permite, em última análise, combinar cargas de trabalho com o tipo certo de aceleradores, e então reduzir o custo não apenas para nós, mas também para nossos clientes que usam nossos sistemas.”
Essa flexibilidade é central para a estratégia de infraestrutura de IA da Google. Amin Vahdat, vice-presidente sênior e tecnólogo-chefe de IA e infraestrutura da Google, afirmou em um comunicado à imprensa que o avanço da IA não se trata mais apenas do desempenho em nível de chip, “mas de como orquestramos sistemas inteiros de inteligência e superamos as restrições físicas da escalabilidade”.
Neyshabur indicou que a camada de software e sistemas da Mirendil ajuda os clientes a maximizar o hardware da Google, conferindo uma vantagem competitiva ao provedor de nuvem. Em troca, a Google ganha um parceiro estratégico desenvolvendo IA de fronteira com autoaperfeiçoamento recursivo — tecnologia que ela pode eventualmente oferecer a clientes empresariais.
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