Бывшие сотрудники Anthropic Бенам Нейшабур (Behnam Neyshabur) и Харш Мехта (Harsh Mehta) объявили о запуске собственного ИИ-стартапа Mirendil, который уже на стадии посевного раунда привлек $200 млн инвестиций. После завершения финансирования компания получила оценку в $1 млрд, став одним из самых дорогих молодых проектов в сфере искусственного интеллекта.

В число инвесторов вошли Andreessen Horowitz (a16z), Kleiner Perkins и NVIDIA. Команду Mirendil составляют около 20 исследователей и инженеров, ранее работавших в Anthropic, OpenAI, Google DeepMind и xAI.

Главная цель стартапа — разработка технологий «рекурсивного самоулучшения» (Recursive Self-Improvement), при которых системы искусственного интеллекта способны самостоятельно совершенствовать собственные модели и инструменты под контролем человека. По мнению основателей, именно такой подход позволит значительно ускорить научные исследования.

В отличие от традиционной концепции «AI for Science», когда ИИ помогает ученым решать исследовательские задачи, Mirendil делает ставку на создание платформы, которая позволит самим научным коллективам разрабатывать и обучать специализированные модели искусственного интеллекта для своих областей — от медицины до материаловедения.

В качестве примера основатели приводят создание моделей для прогнозирования риска болезни Альцгеймера без зависимости от универсальных решений крупных технологических компаний.

Идея проекта сформировалась задолго до его запуска. Нейшабур и Мехта познакомились еще в Google в 2019 году, где их объединил интерес к использованию ИИ для ускорения научных открытий. Позднее оба перешли в Anthropic, а в конце 2025 года, вскоре после выхода модели Claude Opus 4.5, решили покинуть компанию и основать собственный бизнес. По их словам, именно прогресс современных ИИ-агентов убедил их в том, что необходимые технологии наконец достигли достаточного уровня зрелости.

Создатели Mirendil считают, что на рынке существует свободная ниша. Крупные разработчики активно используют искусственный интеллект для собственных исследований, однако зачастую ограничивают применение своих моделей для обучения конкурирующих систем. Это открывает возможности для независимых компаний, которые смогут предложить научным организациям инструменты для создания собственных ИИ-решений.

В ближайшие месяцы Mirendil планирует представить первый продукт и начать тестирование платформы с участием первых пользователей. В долгосрочной перспективе компания рассчитывает стать технологической основой для тысяч исследовательских лабораторий, работающих над наиболее сложными научными задачами современности.