Mirendil、Google Cloudと1億ドル超の契約 自己改善AIの研究用計算資源を確保

発表内容

AIラボのMirendilは、Google Cloudと複数年のパートナーシップを結んだ。契約額は1億ドル超で、Mirendilの共同創業者兼CEOであるBehnam Neyshabur氏が明らかにした。同社は6月末に評価額10億ドルでシード資金を調達しており、その約半分に相当する規模だ。

この契約により、MirendilはGoogleのTPUとNvidia GPU、さらにマネージド訓練クラスタへのアクセスを得る。これらは自己改善AIの研究開発に使われる。

自己改善AIの意義

自己改善AI（再帰的自己改善）は、AIシステムがそれ自体を反復的に改善する概念だ。Anthropicのような大手ラボが研究しており、Mirendilの共同創業者たちはAnthropicの出身である。また、Recursive SuperintelligenceやRicursive Intelligenceといったスタートアップも同様の目標を掲げている。

Mirendilはこの技術が多くの科学・AI研究を自動化し、医学、生物学、材料科学などの分野で進歩をもたらすと考えている。Neyshabur氏は「問題を指し示せば、時間とともに改善し続けるAIを実現できる」と話す。

技術の特徴

自己改善AIの訓練には膨大な計算資源が必要だ。共同創業者のHarsh Mehta氏は、訓練では正しいワークロードを正しいハードウェアに割り当てることが重要になると述べる。Googleは複数種類のチップを提供しており、その柔軟性によりワークロードとアクセラレータを最適に組み合わせ、コストを削減できるという。

GoogleのSVPでAI・インフラのチーフテクノロジストを務めるAmin Vahdat氏は、AIの進歩はチップ性能だけでなく、システム全体をオーケストレーションし、スケーリングの物理的制約を突破することが重要だとの見解を示した。Mirendilのソフトウェア層はGoogleのハードウェアの価値を高めるため、相互に利益があるとみられる。

事業戦略と課題

Mirendilは、最終的に自社のAIが「フロンティアAIラボ全体の仕事」を担えるようになると期待している。Googleにとっては、将来エンタープライズ顧客に販売できる自己改善AIを開発する戦略的パートナーを得ることを意味する。

一方で、契約の詳細や期間、具体的な技術目標はまだ公開されていない。自己改善AIは研究段階にあり、実用化には課題も多いとみられる。