Por Canuto  

Mirendil, una startup fundada por exempleados de Anthropic y otros investigadores de laboratorios de frontera, negocia una ronda de hasta USD $1.000 millones con una valoración de USD $5.000 millones para desarrollar modelos capaces de mejorar su propio funcionamiento.
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  • Mirendil negocia una ronda de hasta USD $1.000 millones con una valoración de USD $5.000 millones, según personas familiarizadas con el asunto.
  • Kleiner Perkins y Andreessen Horowitz, que ya participaron en su ronda semilla, evalúan volver a invertir en la startup.
  • La empresa planea lanzar un modelo frontera para ingeniería e investigación, mientras enfrenta los riesgos de seguridad de la mejora autorrecursiva.

Mirendil, una startup de inteligencia artificial fundada por exempleados de Anthropic y otros investigadores de laboratorios de frontera, negocia una nueva ronda de financiación que podría valorar la empresa en USD $5.000 millones, incluyendo la inversión. La operación podría aportar hasta USD $1.000 millones en capital fresco, según personas familiarizadas con las conversaciones, mientras Kleiner Perkins analiza liderar el acuerdo y Andreessen Horowitz también evalúa participar.

Las conversaciones llegan apenas tres meses después de que ambos fondos lideraran una ronda semilla de USD $200 millones para la compañía. Aquella operación valoró a Mirendil en USD $1.000 millones, por lo que el nuevo acuerdo reflejaría un salto significativo en el interés de los inversores por una empresa que todavía se encuentra en una etapa temprana y cuenta con más de 20 empleados.

Una apuesta por la mejora autorrecursiva

Mirendil fue fundada a comienzos de 2026 con un objetivo particularmente ambicioso: desarrollar modelos de IA ampliamente accesibles que puedan mejorar sus propias capacidades con poca o ninguna intervención humana. Esta estrategia, conocida como mejora autorrecursiva, busca automatizar parte del trabajo que normalmente realizan los investigadores durante el diseño, entrenamiento y perfeccionamiento de nuevos sistemas.

La promesa resulta atractiva porque una IA capaz de ayudar a construir versiones más avanzadas de sí misma podría acelerar el ritmo de innovación. Sin embargo, el mismo mecanismo despierta preocupaciones sobre la supervisión humana, los límites operativos y la posibilidad de que los sistemas avancen más rápido que las salvaguardas diseñadas para controlarlos.

La compañía ha comunicado a partes interesadas que pretende poner herramientas avanzadas de IA en manos de más personas, al tiempo que trabaja para resolver los desafíos técnicos asociados con controles de seguridad sólidos. Su propuesta parte de una tensión central del sector: democratizar el acceso a modelos de frontera sin eliminar las barreras que ayudan a contener usos peligrosos o comportamientos inesperados.

Según la información publicada por Bloomberg, los nuevos recursos servirían para que Mirendil lance su propio modelo y entrene generaciones posteriores. Dos personas conocedoras de los planes señalaron que la startup pretende presentar a comienzos del próximo año un modelo frontera orientado al trabajo de ingeniería y a la investigación, aunque la empresa declinó hacer comentarios sobre las negociaciones.

Fondos de riesgo vuelven a apostar por laboratorios ambiciosos

El posible acuerdo muestra que los inversores siguen buscando las llamadas neo-labs, compañías que priorizan proyectos de investigación de gran alcance por encima de la comercialización inmediata. Estas empresas intentan competir en áreas donde el desarrollo de modelos avanzados exige talento especializado, capacidad de cómputo y capital suficiente para sostener periodos prolongados de experimentación.

Kleiner Perkins y Andreessen Horowitz ya respaldaron a Mirendil en su primera ronda, y ahora aparecen nuevamente vinculados a una operación mucho mayor. El interés de ambos fondos sugiere que la valoración inicial de USD $1.000 millones no redujo sus expectativas sobre el potencial de la startup, aunque las conversaciones todavía podrían cambiar antes de alcanzar un acuerdo definitivo.

Mirendil forma parte de una ola más amplia de empresas jóvenes que buscan financiar investigaciones ambiciosas en IA. Entre los nombres mencionados en el mismo circuito de captación aparecen Thinking Machines Lab, fundada por la exdirectora de tecnología de OpenAI, y Periodic Labs, una compañía enfocada en el descubrimiento científico.

El interés también se extiende a startups de software que quieren construir modelos internamente, una tendencia impulsada por los avances de las tecnologías de código abierto. El sitio web de Mirendil sostiene que cualquier laboratorio dedicado al descubrimiento de fármacos, la química, la biología o la robótica debe desarrollar cada vez más capacidades propias de IA de frontera, un proceso costoso que actualmente concentra la experiencia en un grupo reducido de laboratorios.

La carrera por reducir el costo de la infraestructura

Entrenar y ejecutar modelos avanzados requiere grandes cantidades de capacidad informática, un desafío especialmente relevante para una empresa que dispone de una fracción del capital y los recursos de OpenAI o Anthropic. Mirendil intenta diferenciarse mediante una forma más barata y automatizada de construir modelos, con la expectativa de que sus propios sistemas reduzcan parte del trabajo necesario para desarrollar nuevas versiones.

La startup anunció en agosto una asociación plurianual con Google Cloud que contempla el uso de unidades de procesamiento tensorial de Google y GPU de Nvidia. Estas tecnologías están diseñadas para acelerar cargas de trabajo de inteligencia artificial y podrían ayudar a Mirendil a escalar sus esfuerzos de entrenamiento con una combinación de plataformas de cómputo.

La empresa también trabaja con infraestructura de computación de Nvidia, fabricante de chips que figura entre los participantes de su ronda semilla. La combinación de recursos de Google Cloud, tecnología de Nvidia y automatización del proceso de investigación busca aliviar uno de los mayores obstáculos para los nuevos laboratorios: el costo de experimentar repetidamente con modelos cada vez más grandes y complejos.

Los principales desarrolladores de IA también exploran la posibilidad de utilizar sus propios sistemas para acelerar la investigación y el desarrollo. Anthropic ha compartido que su chatbot Claude impulsa más de una cuarta parte del trabajo de investigación y desarrollo de IA de la compañía, mientras OpenAI utiliza ampliamente su tecnología de programación Codex para automatizar tareas relacionadas con software y modelos.

El potencial y los riesgos de la autonomía

La mejora autorrecursiva interesa a Anthropic y OpenAI porque podría convertir a los modelos en herramientas activas dentro del proceso de innovación, en lugar de limitarse a responder consultas o ejecutar instrucciones aisladas. Si los sistemas identifican errores, proponen cambios y prueban nuevas configuraciones con menor participación humana, los laboratorios podrían acelerar ciclos que hoy requieren equipos especializados y numerosas horas de trabajo.

El avance, no obstante, también ha generado advertencias dentro y fuera de la industria sobre el riesgo de que la IA llegue a extenderse más allá del control humano. Las preocupaciones abarcan desde fallas en los mecanismos de supervisión hasta la dificultad de anticipar el comportamiento de modelos capaces de modificar o ayudar a rediseñar sus propios componentes.

Esos temores han impulsado llamados a ralentizar el desarrollo de la tecnología o, al menos, a establecer estándares globales para construir sistemas más seguros. La discusión adquiere una dimensión adicional cuando empresas pequeñas intentan competir con laboratorios mejor financiados, porque deben equilibrar la velocidad de sus avances con recursos más limitados para evaluar riesgos y desplegar salvaguardas.

Mirendil todavía no ha presentado el modelo frontera que planea lanzar, por lo que el resultado técnico de su estrategia sigue pendiente de demostración pública. El próximo paso será comprobar si puede convertir su promesa de automatización en sistemas capaces de apoyar la ingeniería y la investigación a un costo menor, sin que la búsqueda de autonomía debilite la seguridad que la propia empresa considera esencial.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


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