Mirendil raccoglie 1 miliardo di dollari in un round di serie A per portare la ricerca e sviluppo nell’IA di frontiera a più team

Mirendil ha annunciato il 12 novembre 2026 di aver raccolto 1 miliardo di dollari in un round di serie A guidato da Kleiner Perkins e Clearlake Capital, con l’obiettivo di rendere la ricerca e lo sviluppo nell’IA di frontiera accessibili a un maggior numero di scienziati e ingegneri.

Hanno partecipato anche Battery Ventures, Doerr Capital, Gil & Co, Google, M13, Pear VC e S32, insieme ad altri investitori nuovi e già presenti. Mirendil sta sviluppando modelli e software basati su agenti con un obiettivo preciso: consentire a una sola persona di svolgere attività che in precedenza richiedevano un team e a un team di portare avanti progetti che prima richiedevano un’istituzione.

Il risultato dell’addestramento con un solo ricercatore

Il finanziamento arriva dopo la pubblicazione dei primi risultati dell’azienda sui suoi modelli. In un resoconto del 21 ottobre 2026, Mirendil ha dichiarato che un ricercatore, lavorando con agenti di IA, ha preaddestrato da zero Mirendil-Base, un modello per la programmazione, in 3,5 mesi e con meno di 10 milioni di dollari di risorse di calcolo. La cifra complessiva comprende la ricerca e gli esperimenti su piccola scala, la sessione di addestramento finale, la spesa in token degli agenti e l’elaborazione dei dati.

Secondo quanto riferito dall’azienda, gli agenti hanno scritto oltre il 99% del codice, eseguito esperimenti e diagnosticato gli errori, mentre il ricercatore decideva quali tentativi fare e quali risultati considerare attendibili, intervenendo quando necessario. L’esperimento ha utilizzato codice disponibile pubblicamente, pagine web e set di dati pubblici, senza acquistare o concedere in licenza altri dati e senza ricorrere al distillamento o a dati sintetici. Mirendil-Base rientra nella fascia da 100 a 500 miliardi di parametri; al momento della pubblicazione del resoconto, i modelli più grandi Mirendil-Base-Large e Mirendil-Base-XL erano ancora in fase di addestramento.

Fern e Lor costituiscono la piattaforma di prodotti

In seguito, Mirendil ha continuato ad addestrare Mirendil-Base, trasformandolo in Fern 0.1, il suo primo modello. La pagina del modello Fern descrive un sistema pensato per attività su larga scala basate su agenti, come il debug delle sessioni di addestramento, la lettura delle tracce complete degli agenti e la verifica dei dati di addestramento. Secondo la pagina, l’architettura, l’addestramento e il servizio supportano una finestra di contesto fino a 10 milioni di token, pari a circa 23 MB o mezzo milione di righe di codice, consentendo al modello di contenere contemporaneamente giorni di lavoro di un agente. L’accesso è indicato come prossimamente disponibile.

Lor è la piattaforma che consente di delegare questo tipo di attività. Mirendil ha presentato Lor il 28 ottobre 2026 come un sistema basato sul cloud i cui agenti possono scrivere codice, eseguire esperimenti, predisporre risorse di calcolo e operare su macchine selezionate dall’utente. Un agente può suddividere un’attività tra decine di agenti, con centinaia di agenti attivi su diversi progetti; l’azienda afferma inoltre che gli agenti possono lavorare per giorni o settimane e sbloccarsi da soli quando qualcosa si guasta.

Lor è disponibile su invito in beta privata ed è gratuito durante la beta su macOS, Linux e sul web. Windows, iOS e Android sono indicati come prossimamente disponibili. Gli utenti possono seguire i progressi di ciascun agente, fermare gli agenti e rimuovere le macchine dal sistema.

Le risorse di calcolo e i capitali alla base del progetto

Al lancio del 24 giugno 2026, Mirendil ha presentato un team fondatore composto da 20 ricercatori e ingegneri provenienti da istituzioni tra cui Anthropic, xAI, Google DeepMind e OpenAI. Ha inoltre reso noto un round di finanziamento iniziale da 200 milioni di dollari, guidato da Andreessen Horowitz e Kleiner Perkins, seguito dagli investimenti di NVIDIA e altri.

Mirendil aveva già annunciato una partnership pluriennale con Google Cloud il 6 agosto 2026. L’accordo affida a Google Cloud i carichi di lavoro di addestramento, inferenza e ricerca sull’IA, che vengono eseguiti sull’AI Hypercomputer di Google Cloud sfruttando i TPU di Google Cloud e l’infrastruttura di IA NVIDIA a stack completo. L’accordo comprende cluster di addestramento gestiti, progettati congiuntamente per le risorse di calcolo, l’archiviazione, la rete e i piani di controllo, così da supportare cicli di ricerca più ampi.

Il round di serie A unisce quindi tre elementi del progetto di Mirendil: lo sviluppo di modelli assistito da agenti, una piattaforma per delegare il lavoro di ricerca e un’infrastruttura cloud per esperimenti più ampi. La prova centrale per la missione di accessibilità alla base del round sarà capire se il risultato interno ottenuto con un solo ricercatore possa trasformarsi in un flusso di lavoro ripetibile per scienziati e ingegneri esterni.