LIVE
Маленький агент против гигантов: как Faraday обыграл GPT-5.5 и Claude в науке Гарвард выпустил цифровых двойников своих преподавателей — и студентам заходит OpenAI просит Калифорнию ужесточить закон, который сама же критиковала Пять лабораторий, ноль внятных планов на случай бунта ИИ Claude Opus 4.6 нарушает собственные правила после пары фраз социального давления Маленький агент против гигантов: как Faraday обыграл GPT-5.5 и Claude в науке Гарвард выпустил цифровых двойников своих преподавателей — и студентам заходит OpenAI просит Калифорнию ужесточить закон, который сама же критиковала Пять лабораторий, ноль внятных планов на случай бунта ИИ Claude Opus 4.6 нарушает собственные правила после пары фраз социального давления
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»