Financiación
Mirendil recauda 1.000 millones de dólares en una ronda Serie A para acercar la I+D en IA de vanguardia a más equipos
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Mirendil anunció el 12 de noviembre de 2026 que había recaudado 1.000 millones de dólares en una ronda Serie A liderada por Kleiner Perkins y Clearlake Capital para que más científicos e ingenieros puedan acceder a la investigación y el desarrollo en inteligencia artificial de vanguardia.
Battery Ventures, Doerr Capital, Gil & Co, Google, M13, Pear VC y S32 participaron, junto con otros inversores nuevos y existentes. Mirendil está desarrollando modelos y software de agentes con un objetivo concreto: permitir que una persona asuma tareas que antes requerían un equipo, y que un equipo emprenda proyectos que antes requerían una institución.
El resultado del entrenamiento con un solo investigador
La financiación llega tras la publicación de los primeros resultados de los modelos de la empresa. En un informe del 21 de octubre de 2026, Mirendil afirmó que un investigador que trabajó con agentes de IA preentrenó desde cero Mirendil-Base, un modelo de programación, en 3,5 meses y con menos de 10 millones de dólares en capacidad de cómputo. La cifra total incluye la investigación y los experimentos a pequeña escala, el entrenamiento final, el gasto de los agentes en tokens y el procesamiento de datos.
La empresa informa que los agentes escribieron más del 99 % del código, realizaron experimentos y diagnosticaron fallos, mientras que el investigador decidió qué probar y en qué confiar, e intervino cuando fue necesario. En el experimento se utilizaron código, páginas web y conjuntos de datos disponibles públicamente, sin comprar ni licenciar datos adicionales y sin recurrir a la destilación ni a datos sintéticos. Mirendil-Base se sitúa en el rango de 100.000 a 500.000 millones de parámetros; los modelos de mayor tamaño Mirendil-Base-Large y Mirendil-Base-XL todavía estaban en entrenamiento cuando se publicó el informe.
Fern y Lor conforman el conjunto de productos
Posteriormente, Mirendil continuó el entrenamiento de Mirendil-Base para crear Fern 0.1, su primer modelo. La página del modelo Fern describe un sistema para tareas de gran volumen realizadas por agentes, como depurar ejecuciones de entrenamiento, leer registros completos de actividad de los agentes y auditar datos de entrenamiento. Según la página, la arquitectura, el entrenamiento y la inferencia admiten una ventana de contexto de hasta 10 millones de tokens, aproximadamente 23 MB o medio millón de líneas de código, lo que permite al modelo mantener de una vez varios días de trabajo de un agente. El acceso estará disponible próximamente.
Lor es la plataforma para delegar ese tipo de trabajo. El 28 de octubre de 2026, Mirendil presentó Lor como un sistema basado en la nube cuyos agentes pueden escribir código, realizar experimentos, aprovisionar capacidad de cómputo y operar en máquinas seleccionadas por el usuario. Un agente puede dividir una tarea entre decenas de agentes, con cientos de ellos trabajando en distintos proyectos; la empresa afirma que los agentes pueden seguir trabajando durante días o semanas y salir del bloqueo por sí mismos cuando algo falla.
Lor está disponible por invitación en versión beta privada y es gratuito durante esa fase en macOS, Linux y la web. Las versiones para Windows, iOS y Android estarán disponibles próximamente. Los usuarios pueden seguir el progreso de cada agente, detenerlos y retirar máquinas del sistema.
La infraestructura de cómputo y el capital detrás del plan
En su lanzamiento del 24 de junio de 2026, Mirendil presentó un equipo fundador de 20 investigadores e ingenieros procedentes de instituciones como Anthropic, xAI, Google DeepMind y OpenAI. También dio a conocer una ronda semilla de 200 millones de dólares liderada por Andreessen Horowitz y Kleiner Perkins, seguida de inversiones de NVIDIA y otros.
Mirendil ya había anunciado una alianza plurianual con Google Cloud el 6 de agosto de 2026. El acuerdo sitúa las cargas de trabajo de entrenamiento, inferencia e investigación en IA en AI Hypercomputer de Google Cloud, con recursos de Google Cloud TPU y la infraestructura de IA integral de NVIDIA. Incluye clústeres de entrenamiento gestionados y diseñados conjuntamente en las áreas de cómputo, almacenamiento, redes y planos de control para facilitar ciclos de investigación de mayor escala.
Por tanto, la ronda Serie A conecta tres componentes del plan de Mirendil: el desarrollo de modelos asistido por agentes, una plataforma para delegar tareas de investigación y una infraestructura en la nube para experimentos de mayor escala. La prueba central para la misión de ampliar el acceso que impulsa esta ronda será determinar si el resultado interno obtenido por un solo investigador puede convertirse en un flujo de trabajo reproducible para científicos e ingenieros externos.
