Mirendil assina acordo de mais de US$ 100 milhões com o Google Cloud para pesquisar IA autoaprimorável

A empresa de pesquisa em IA Mirendil assinou uma parceria plurianual com o Google Cloud para garantir capacidade computacional destinada ao trabalho em sistemas de IA autoaprimorável. O diretor executivo e cofundador Behnam Neyshabur disse ao TechCrunch que o acordo vale mais de US$ 100 milhões. O acordo dá à Mirendil acesso às unidades de processamento tensorial do Google, a processadores gráficos da Nvidia e a clusters de treinamento gerenciados. Trata-se de um compromisso de infraestrutura para pesquisa, não do lançamento de um modelo público, e a distinção é importante: o anúncio estabelece uma grande relação de computação, enquanto o sistema que a Mirendil espera finalmente criar permanece em desenvolvimento.

O hardware misto é central para a parceria. Diferentes etapas e tipos de cargas de trabalho de IA podem favorecer aceleradores distintos, portanto o acesso tanto a TPUs quanto a GPUs da Nvidia oferece opções ao laboratório na hora de atribuir tarefas de treinamento e pesquisa. O cofundador da Mirendil Harsh Mehta afirmou que o desafio consiste cada vez mais em combinar as cargas de trabalho com os chips adequados. Os clusters de treinamento gerenciados acrescentam uma camada de sistemas em torno desses aceleradores, permitindo que a empresa se concentre não apenas no acesso direto aos chips, mas também na coordenação de trabalhos de grande escala. A Mirendil argumenta que essa flexibilidade pode reduzir os custos de seu próprio trabalho e, no futuro, dos clientes que utilizarem seus sistemas.

A Mirendil descreve seu objetivo de pesquisa como uma IA capaz de melhorar iterativamente seu conhecimento e desempenho. Neyshabur comparou a ideia à maneira como cientistas aprendem um novo domínio, acumulam conhecimento especializado e se tornam mais eficazes com o tempo. A empresa acredita que esses sistemas poderiam automatizar partes da pesquisa científica e de IA e contribuir para trabalhos em medicina, biologia e ciência dos materiais. Essas são ambições, não resultados demonstrados pelo acordo de nuvem. O acordo fornece recursos para buscá-las; ele não estabelece que a Mirendil já tenha criado um sistema capaz de fazer descobertas de forma independente nesses campos.

A escala do compromisso ilustra como o acesso à computação se tornou um insumo estratégico para jovens laboratórios de IA. A Mirendil está garantindo capacidade por meio de uma relação plurianual, em vez de depender apenas da disponibilidade de curto prazo. Para o Google Cloud, o acordo coloca sua infraestrutura sob uma empresa que busca pesquisa de fronteira e lhe proporciona uma parceira que desenvolve uma camada de software e sistemas sobre o hardware do Google. Amin Vahdat, vice-presidente sênior e diretor de tecnologia de IA e infraestrutura do Google, apresentou o avanço atual da IA como um problema de orquestrar sistemas inteiros, além de melhorar chips individuais.

Essa ênfase em sistemas está alinhada à proposta da Mirendil. Neyshabur disse que o software da empresa pode ajudar clientes a obter mais do hardware do Google, enquanto o Google poderia futuramente oferecer a tecnologia resultante a usuários empresariais se a pesquisa amadurecer. Portanto, a relação é mais do que um simples aluguel de hardware na forma como ambas as empresas a descrevem. O Google fornece aceleradores variados e clusters gerenciados; a Mirendil trabalha em métodos para distribuir cargas de trabalho e melhorar sistemas ao longo de ciclos repetidos. Ainda assim, qualquer futura oferta empresarial continua sendo uma possibilidade, e nenhuma das empresas anunciou a disponibilidade geral de um modelo da Mirendil em 6 de agosto.

A Mirendil afirma que o treinamento de IA autoaprimorável exige enormes quantidades de capacidade computacional. Mehta disse que a tarefa envolve cada vez mais combinar as cargas de trabalho certas com o hardware certo, tornando valioso para a pesquisa o acesso a vários tipos de chips. A parceria com o Google atende a essa necessidade ao oferecer acesso a TPUs, GPUs da Nvidia e clusters de treinamento gerenciados. A Mirendil argumenta que essa flexibilidade permitirá combinar cargas de trabalho com aceleradores adequados e reduzir os custos tanto de seu próprio trabalho quanto dos clientes que utilizarem seus sistemas.

Por enquanto, o avanço concreto é a parceria assinada e os recursos que ela disponibiliza. A Mirendil tem um caminho plurianual para TPUs do Google, GPUs da Nvidia e clusters de treinamento gerenciados sob um acordo que seu diretor executivo avalia em mais de US$ 100 milhões. O que vem a seguir permanece em aberto: como o laboratório medirá a melhoria iterativa, quais tarefas de pesquisa seus sistemas conseguirão realizar e quando algum produto resultante poderá chegar aos clientes. O anúncio é significativo porque equipa um programa de pesquisa bem financiado para buscar respostas a essas perguntas em grande escala, sem chegar a afirmar que um sistema público de IA autoaprimorável já chegou.