Mirendil schließt Google-Cloud-Vertrag über mehr als 100 Millionen Dollar für selbstverbessernde KI-Forschung

Das KI-Forschungsunternehmen Mirendil hat eine mehrjährige Partnerschaft mit Google Cloud geschlossen, um Rechenkapazität für die Arbeit an selbstverbessernden KI-Systemen zu sichern. Vorstandschef und Mitgründer Behnam Neyshabur sagte TechCrunch, die Vereinbarung habe einen Wert von mehr als 100 Millionen Dollar. Der Vertrag verschafft Mirendil Zugang zu Googles Tensor Processing Units, Nvidia-Grafikprozessoren und verwalteten Trainingsclustern. Es handelt sich um eine Infrastrukturverpflichtung für die Forschung, nicht um die Veröffentlichung eines öffentlichen Modells, und diese Unterscheidung ist wichtig: Die Ankündigung begründet eine umfangreiche Rechenpartnerschaft, während das System, das Mirendil letztlich entwickeln will, noch in Arbeit ist.

Die gemischte Hardware steht im Zentrum der Partnerschaft. Unterschiedliche Phasen und Arten von KI-Arbeitslasten können verschiedene Beschleuniger bevorzugen, sodass der Zugang sowohl zu TPUs als auch zu Nvidia-GPUs dem Labor Optionen bei der Zuweisung von Trainings- und Forschungsaufgaben gibt. Mirendil-Mitgründer Harsh Mehta erklärte, die Herausforderung bestehe zunehmend darin, Arbeitslasten den geeigneten Chips zuzuordnen. Verwaltete Trainingscluster ergänzen diese Beschleuniger um eine Systemschicht und ermöglichen es dem Unternehmen, sich nicht nur auf den reinen Chipzugang, sondern auch auf die Koordination großer Aufträge zu konzentrieren. Mirendil argumentiert, diese Flexibilität könne die Kosten für die eigene Arbeit und schließlich auch für Kunden senken, die seine Systeme nutzen.

Mirendil beschreibt sein Forschungsziel als eine KI, die ihr Wissen und ihre Leistung schrittweise verbessern kann. Neyshabur verglich die Idee mit der Art, wie Wissenschaftler ein neues Fachgebiet erlernen, Wissen sammeln und im Laufe der Zeit wirksamer werden. Das Unternehmen glaubt, solche Systeme könnten Teile der wissenschaftlichen und der KI-Forschung automatisieren und zu Arbeiten in Medizin, Biologie und Materialwissenschaft beitragen. Dabei handelt es sich um Ambitionen und nicht um durch die Cloud-Vereinbarung nachgewiesene Ergebnisse. Der Vertrag stellt Ressourcen für ihre Verfolgung bereit; er belegt nicht, dass Mirendil bereits ein System entwickelt hat, das eigenständig Entdeckungen auf diesen Gebieten machen kann.

Der Umfang der Verpflichtung veranschaulicht, wie der Zugang zu Rechenleistung zu einem strategischen Faktor für junge KI-Labore geworden ist. Mirendil sichert Kapazität über eine mehrjährige Beziehung, statt sich ausschließlich auf kurzfristige Verfügbarkeit zu verlassen. Für Google Cloud stellt die Vereinbarung seine Infrastruktur einem Unternehmen zur Verfügung, das Spitzenforschung betreibt, und verschafft ihm einen Partner, der eine Software- und Systemschicht auf Googles Hardware entwickelt. Amin Vahdat, Googles Senior Vice President und Chief Technologist für KI und Infrastruktur, stellte den heutigen KI-Fortschritt als eine Frage der Orchestrierung ganzer Systeme sowie der Verbesserung einzelner Chips dar.

Diese Betonung von Systemen entspricht Mirendils Positionierung. Neyshabur erklärte, die Software des Unternehmens könne Kunden helfen, mehr aus Googles Hardware herauszuholen, während Google die daraus entstehende Technologie schließlich Unternehmenskunden anbieten könne, falls die Forschung die nötige Reife erreicht. Nach der Beschreibung beider Unternehmen ist die Beziehung daher mehr als eine einfache Hardwaremiete. Google stellt verschiedene Beschleuniger und verwaltete Cluster bereit; Mirendil arbeitet an Methoden zur Zuweisung von Arbeitslasten und zur Verbesserung von Systemen über wiederholte Zyklen. Ein künftiges Unternehmensangebot bleibt dennoch eine Perspektive, und keines der beiden Unternehmen kündigte am 6. August die allgemeine Verfügbarkeit eines Mirendil-Modells an.

Mirendil zufolge erfordert das Training selbstverbessernder KI enorme Mengen an Rechenleistung. Mehta erklärte, die Aufgabe bestehe zunehmend darin, die richtigen Arbeitslasten mit der richtigen Hardware abzugleichen, wodurch der Zugang zu mehreren Chiptypen für die Forschung wertvoll werde. Die Google-Partnerschaft erfüllt diese Anforderung durch den Zugang zu TPUs, Nvidia-GPUs und verwalteten Trainingsclustern. Mirendil argumentiert, diese Flexibilität werde es dem Unternehmen ermöglichen, Arbeitslasten mit geeigneten Beschleunigern zu kombinieren und die Kosten sowohl für die eigene Arbeit als auch für Kunden seiner Systeme zu senken.

Die konkrete Entwicklung besteht vorerst in der unterzeichneten Partnerschaft und den dadurch verfügbaren Ressourcen. Mirendil verfügt im Rahmen einer Vereinbarung, deren Wert sein Vorstandschef mit mehr als 100 Millionen Dollar beziffert, über einen mehrjährigen Zugang zu Google-TPUs, Nvidia-GPUs und verwalteten Trainingsclustern. Was danach folgt, bleibt offen: wie das Labor schrittweise Verbesserungen messen wird, welche Forschungsaufgaben seine Systeme bewältigen können und wann ein daraus entstehendes Produkt Kunden erreichen könnte. Die Ankündigung ist bedeutsam, weil sie ein gut finanziertes Forschungsprogramm in die Lage versetzt, diesen Fragen in großem Maßstab nachzugehen, ohne zu behaupten, ein öffentliches selbstverbesserndes KI-System sei bereits verfügbar.