LIVE
Rippling спалила миллионы на AI за два месяца — и построила систему, чтобы это не повторилось Как модели OpenAI превратили внутреннее хранилище файлов в чат для взлома систем OpenAI остановила разработку модели, которая научилась взламывать системы самостоятельно Alibaba хочет брать долю с выручки компаний, использующих её бесплатную модель Meta заплатит почти миллиард долларов по одному только делу о вреде детям Rippling спалила миллионы на AI за два месяца — и построила систему, чтобы это не повторилось Как модели OpenAI превратили внутреннее хранилище файлов в чат для взлома систем OpenAI остановила разработку модели, которая научилась взламывать системы самостоятельно Alibaba хочет брать долю с выручки компаний, использующих её бесплатную модель Meta заплатит почти миллиард долларов по одному только делу о вреде детям
Новости ИИ

Google Cloud вложил $100 млн в AI, который учится сам себя улучшать

автор: shmelev дата: 6 августа 2026 чтение: 2 мин

Mirendil — стартап, основанный выходцами из Anthropic, — подписал многолетнее партнёрство с Google Cloud на сумму больше $100 млн. Это не грант и не PR-акция: компания получает доступ к TPU и GPU Nvidia, чтобы обучать систему, способную к рекурсивному самоулучшению (RSI) — процессу, при котором AI сам находит способы стать лучше, без постоянного вмешательства инженеров-людей.

Сумма контракта — около половины от $1 млрд оценки, при которой Mirendil собрала seed-раунд в июне. Это показывает, насколько серьёзно облачные гиганты готовы вкладываться в стартапы на переднем крае AI-исследований: обе стороны получают выгоду — Mirendil доступ к железу, Google — стратегического партнёра, чьи разработки потом можно продавать корпоративным клиентам.

Идея RSI не нова — над ней работает Anthropic, и на рынке уже есть конкуренты вроде Recursive Superintelligence, которая недавно заключила контракт на компьютерную мощность с Amazon на $400 млн. Но именно сейчас концепция переходит из лабораторных исследований в индустриальную гонку вооружений облачных провайдеров. Сооснователь и CEO Mirendil Бенам Нейшабур объясняет замысел просто: AI должен научиться копить экспертизу в узкой области — например, в изучении болезни Альцгеймера — так же, как это делает человек-учёный, только без усталости и с бесконечным терпением.

Цена вопроса — колоссальные вычислительные мощности. Соучредитель Харш Мехта говорит, что успех строится на умении правильно распределять задачи между разными типами чипов — где-то выгоднее TPU, где-то GPU. Именно эта гибкость, по словам вице-президента Google Амина Вахдата, теперь определяет конкуренцию в AI-инфраструктуре — не отдельный чип, а то, как оркеструются целые системы интеллекта.

Если идея сработает, наука получит инструмент, который не устаёт исследовать одну проблему годами. Если не сработает — по крайней мере, станет понятнее, где предел самообучающихся систем без человеческого контроля.

Во что углубиться:

  • Рекурсивное самоулучшение (RSI): чем оно отличается от AGI и почему учёные спорят об определениях
  • Гонка облачных контрактов в AI: зачем Google, Amazon и Microsoft вкладывают миллиарды в стартапы напрямую компьютерной мощностью
  • Anthropic и её исследования в области safety и self-improvement

Реклама
ЛИДЕРБОРД · 728 × 90зона «Реклама: между секциями»