概要
元Anthropic出身のBehnam Neyshabur氏（CEO兼共同創業者）とHarsh Mehta氏（共同創業者）が率いるAIラボMirendilは、Google Cloudと1億ドルを超える複数年契約を締結したことが明らかになった。この契約により、MirendilはGoogleのTPUやNvidia GPU、マネージド型のトレーニングクラスターにアクセスし、同社が注力する「再帰的自己改善（recursive self-improvement）」と呼ばれる技術の研究を加速させる計画だ。AIシステムが反復的に自らを改善していくこの技術は、次世代AI研究の重要な方向性の一つとして注目されている。
契約の背景と規模
Mirendilは6月下旬、評価額10億ドルでシード資金を調達したばかりで、今回のGoogle Cloudとの契約額はその調達額の約50%に相当する規模となる。急成長中のAIスタートアップが、調達資金の半分規模をインフラ契約に投じる例は珍しく、計算資源の確保がAIラボの競争力を大きく左右する現状を象徴している。共同創業者のMehta氏は、自社のソフトウェア層がGoogle製ハードウェアの効率を高める役割を果たすと説明し、「適切なワークロードを適切なアクセラレーターに割り当てることで、顧客のコスト削減にもつながる」と述べている。
研究の目指す方向性
Mirendilが目指すのは、AIシステム自身が反復的な自己改善を通じて性能を高めていく仕組みの確立だ。同社はこの技術を、医学・生物学・材料科学といった分野での科学的進展の加速に応用することを掲げている。Neyshabur氏はアルツハイマー病研究を例に挙げ、「AIが継続的に自らを改善し、より野心的な研究目標を設定できるようになる」と語っている。
業界動向への示唆
今回の契約は、クラウド大手が有望なAIスタートアップに対して巨額のインフラ契約を提供する近年の傾向を反映するものだ。潤沢な計算資源へのアクセスは、モデルの学習規模や研究スピードを左右する決定的な要因となっており、AI企業間での計算能力確保競争は今後も一段と激化していくとみられる。