El laboratorio de inteligencia artificial Mirendil ha firmado una alianza multianual con Google Cloud para asegurar capacidad de cómputo destinada a su investigación de IA autorregulada. El acuerdo, valorado en más de 100 millones de dólares, refleja dos tendencias clave en la industria tecnológica: las grandes plataformas de nube buscan atraer startups con compromisos de infraestructura y las empresas de IA aseguran acuerdos de cómputo para escalar sus operaciones.
Según el cofundador y CEO de Mirendil, Behnam Neyshabur, el valor del acuerdo equivale a aproximadamente la mitad de los fondos que la compañía recaudó en su ronda semilla, cerrada a finales de junio con una valoración de 1.000 millones de dólares.
El acuerdo otorga a Mirendil acceso a los TPUs de Google y a las GPU de Nvidia, además de clústeres de entrenamiento gestionados. Con esta infraestructura, la startup trabajará en el desarrollo de una IA que pueda mejorar de forma iterativa y, eventualmente, asumir el trabajo de un laboratorio de IA de frontera completo.
La IA autorregulada, también conocida como auto-mejora recursiva, se refiere a sistemas que se mejoran a sí mismos de manera iterativa. Es un concepto en el que laboratorios como Anthropic, de donde provienen los cofundadores de Mirendil, han estado trabajando. Startups como Recursive Superintelligence y Ricursive Intelligence también han surgido recientemente en torno a este objetivo.
“Puedes tener una IA autorregulada a la que le señalas un problema y sigue mejorando con el tiempo”, explicó Neyshabur.
El equipo de Mirendil cree que este proceso automatizará gran parte de la investigación científica y de IA, ayudando a los científicos a avanzar en campos como la medicina, la biología y la ciencia de materiales. Neyshabur también considera que la IA puede imitar la forma en que los científicos humanos aprenden sobre nuevos dominios, acumulan conocimiento y experiencia, y mejoran gradualmente su desempeño.
Neyshabur puso como ejemplo la lucha contra el Alzheimer: “¿Cómo podemos tener un sistema de IA que siga investigando y mejorando su propio conocimiento y rendimiento en relación con la enfermedad de Alzheimer? Esta tecnología nos permite fijar objetivos ambiciosos para la IA y la IA seguiría progresando”.
Entrenar IA autorregulada requiere enormes cantidades de potencia computacional. El cofundador de Mirendil, Harsh Mehta, explicó que el entrenamiento consiste cada vez más en asignar las cargas de trabajo adecuadas al hardware correcto: “Estos modelos son muy buenos trabajando con diferentes cargas de trabajo y chips, y asignando las cargas de trabajo adecuadas a los chips adecuados. Google proporciona múltiples tipos de chips. Esta flexibilidad nos permite combinar cargas de trabajo con los aceleradores adecuados y reducir costos, no solo para nosotros, sino también para nuestros clientes”.
Esa flexibilidad es central en la propuesta de infraestructura de IA de Google. Amin Vahdat, vicepresidente senior y tecnólogo jefe de IA e infraestructura de Google, señaló 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 superamos las limitaciones físicas de la escala”.
La capa de software y sistemas de Mirendil ayuda a los clientes a aprovechar mejor el hardware de Google, lo que le da al gigante de la nube una ventaja adicional en la competencia con otros proveedores. A cambio, Google obtiene un socio estratégico que desarrolla IA recursiva autorregulada de frontera, una tecnología que eventualmente podría ofrecer a empresas de todos los sectores.
Con esta alianza, Mirendil refuerza su posición en la carrera por la próxima generación de inteligencia artificial, mientras Google Cloud expande su ecosistema con una startup de alto potencial.
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