AI实验室Mirendil已与Google Cloud签署多年期合作伙伴关系，为其自改进AI研究获取计算能力，TechCrunch独家获悉。
该协议反映了塑造AI行业的两大趋势：云巨头以巨额基础设施投资吸引初创公司，而AI公司则在扩张过程中尽可能多地锁定算力协议。
该协议价值超过1亿美元，Mirendil联合创始人兼CEO Behnam Neyshabur告诉TechCrunch。这大约相当于Mirendil在6月底以10亿美元估值获得的种子融资的一半。
该协议使这家初创公司能够使用Google的TPU和Nvidia GPU，以及托管训练集群，Mirendil将利用这些资源推进其自改进AI。这家初创公司希望其AI最终能够承担整个前沿AI实验室的工作。
自改进AI，又称递归自我改进，指的是能够迭代改进自身的AI系统。这是Anthropic等主要实验室一直在研究的概念，Mirendil的联合创始人正来自Anthropic。像Recursive Superintelligence和Ricursive Intelligence等少数初创公司最近也围绕实现这一目标而涌现。
Mirendil相信，这一过程将自动化大量科学和AI研究，帮助科学家在医学、生物学和材料科学等领域取得进展。
Neyshabur认为，AI可以模仿人类科学家学习新领域、积累知识和专长、逐步提高表现的方式。“你可以拥有一个自改进AI，你向它提出一个问题，它会随着时间推移不断变得更好，”他说。
“我们如何拥有一个AI系统，让它持续进行研究，在阿尔茨海默病方面不断改进自己的知识和表现？”他继续说道，“这项技术让我们能够设定对AI来说雄心勃勃的目标，而AI会不断取得进展。”
然而，训练自改进AI需要巨大的计算能力。该实验室联合创始人Harsh Mehta表示，训练越来越关乎将正确的工作负载匹配到正确的硬件上。
“这些模型非常擅长处理不同的工作负载和芯片，并将正确的工作负载分配给正确的芯片，”Mehta说。“[Google]提供多种芯片……这种灵活性使我们最终能够将工作负载与合适的加速器进行匹配组合，从而降低成本，不仅为我们自己，也为使用我们系统的客户降低成本。”
这种灵活性是Google AI基础设施宣传的核心。Google AI与基础设施高级副总裁兼首席技术官Amin Vahdat在声明中表示，AI进步不再仅仅关乎芯片级性能，“而是关乎我们如何编排整个智能系统，并突破扩展的物理限制。”
Neyshabur表示，Mirendil的软件和系统层帮助客户从Google的硬件中获得更多价值，为这家云巨头在与竞争对手的竞赛中提供了另一个潜在优势。作为回报，Google获得了一个构建前沿递归自改进AI的战略合作伙伴——这项技术最终可以推销给企业客户。