es.wedoany.com Noticia: La startup Mirendil, fundada por exempleados de Anthropic, anunció el 24 de junio la finalización de una ronda de financiación inicial, recaudando 200 millones de dólares con una valoración de 10 mil millones, con el objetivo de construir una plataforma de IA capaz de automatizar el trabajo de los investigadores de IA, intentando romper el monopolio de los grandes laboratorios de IA sobre las tecnologías de auto-mejora. Andreessen Horowitz y Kleiner Perkins lideraron conjuntamente la inversión, con la participación de Nvidia.
Los fundadores Behnam Neyshabur y Harsh Mehta se conocieron en Google en 2019, se unieron a Anthropic a finales de 2024 y se marcharon en diciembre de 2025. El actual CEO, Neyshabur, trabajó en Alphabet durante más de cinco años, codirigiendo la investigación de razonamiento de Gemini. El equipo, de unas 20 personas, incluye miembros de Anthropic, xAI, Google DeepMind y OpenAI, así como al miembro temprano de xAI, Shayan Salehian, y a Tara Rezaei, graduada del MIT de 23 años.
Mirendil planea construir un sistema de IA capaz de diseñar experimentos, encontrar la configuración correcta, evaluar modelos y ejecutar la siguiente ronda de entrenamiento, empaquetando esta capacidad en una plataforma abierta a otras organizaciones. Neyshabur lo describe como "IA para IA para la ciencia", en lugar de IA directamente orientada a la ciencia. Por ejemplo, un laboratorio de biología universitario, sin necesidad de un equipo de aprendizaje automático, podría usar la plataforma para construir modelos de dianas farmacológicas, comprimiendo el trabajo que normalmente tomaría meses en solo unos días.
Este modelo de negocio apunta a las restricciones en los términos de servicio de los grandes laboratorios de IA, que prohíben el uso de sus herramientas para construir servicios competitivos. Hasta mayo, Anthropic afirmó que su modelo Claude escribió más del 80% del código de la empresa, pero los términos de servicio prohíben a los clientes utilizar sus resultados para construir IA competitiva. Matt Bornstein, de Andreessen Horowitz, señaló que cuando los laboratorios se niegan a proporcionar medios para mejorar los modelos, actúan como "agentes económicos racionales", y que "estructuralmente, debe existir una empresa independiente".
La tecnología involucra el campo de la auto-mejora recursiva, donde la IA reescribe su propio código sin supervisión. Anthropic ha señalado los peligros potenciales de esta dirección, sugiriendo que podría salirse del control humano. Los fundadores, en cambio, consideran que es el "camino más corto" hacia una ciencia más rápida y que puede ser supervisada en lugar de evitada. Este argumento surge en un momento en que Anthropic retiró el acceso a sus modelos más potentes, Mythos y Fable, tras los controles de exportación implementados por la administración Trump.
La valoración de Mirendil se enmarca en el torrente de capital en el campo de la IA. Según datos de Crunchbase, en 2025 la IA representó casi la mitad del capital de riesgo global, unos 202 mil millones de dólares, un aumento interanual de más del 75%. El mercado de infraestructura de IA generó ingresos cercanos a los 337 mil millones de dólares a finales de 2025, con proyecciones de alcanzar los 1,2 billones de dólares para 2030. Entre las empresas derivadas de laboratorios, Safe Superintelligence de Ilya Sutskever recaudó 6 mil millones de dólares con una valoración de 32 mil millones, y Thinking Machines Lab de Mira Murati recaudó 2 mil millones con una valoración de 12 mil millones, ambas sin productos entregados. Una analogía más cercana es Periodic Labs, también respaldada por Andreessen Horowitz, que recaudó 200 millones de dólares para aplicar IA a la ciencia de materiales.
Los fundadores abogan por liberar la investigación en IA de unos pocos laboratorios y ponerla en manos de miles de usuarios; este argumento democratizador acompaña cada desafío público en la frontera de Silicon Valley. Mirendil planea lanzar modelos y productos en los próximos meses. Si la IA puede automatizar su propia investigación, las ventajas actuales de los grandes laboratorios —miles de empleados y años de conocimiento acumulado— podrían erosionarse gradualmente. Estos 200 millones de dólares servirán para verificar si esta idea llega en el momento adecuado o es prematura.
