Mirendil huy động 1 tỷ USD trong vòng Series A để đưa hoạt động nghiên cứu và phát triển AI tiên phong đến với nhiều nhóm hơn

Mirendil thông báo vào ngày 12 tháng 11 năm 2026 rằng công ty đã huy động được 1 tỷ USD trong vòng Series A do Kleiner Perkins và Clearlake Capital dẫn dắt, nhằm giúp nhiều nhà khoa học và kỹ sư tiếp cận hoạt động nghiên cứu và phát triển AI tiên phong.

Battery Ventures, Doerr Capital, Gil & Co, Google, M13, Pear VC và S32 cùng các nhà đầu tư mới và hiện hữu khác đã tham gia vòng gọi vốn. Mirendil đang phát triển các mô hình và phần mềm tác tử với mục tiêu cụ thể: giúp một người đảm nhận công việc trước đây cần cả một nhóm thực hiện, và giúp một nhóm theo đuổi những dự án vốn đòi hỏi cả một tổ chức.

Kết quả huấn luyện chỉ với một nhà nghiên cứu

Khoản vốn này được huy động sau khi công ty công bố những kết quả đầu tiên về mô hình. Trong báo cáo ngày 21 tháng 10 năm 2026, Mirendil cho biết một nhà nghiên cứu làm việc cùng các tác tử AI đã tiền huấn luyện Mirendil-Base, một mô hình lập trình, từ đầu trong 3,5 tháng với chi phí tính toán dưới 10 triệu USD. Tổng chi phí bao gồm nghiên cứu và các thử nghiệm quy mô nhỏ, lần chạy huấn luyện cuối cùng, lượng token các tác tử sử dụng và xử lý dữ liệu.

Công ty cho biết các tác tử viết hơn 99% mã, chạy thử nghiệm và chẩn đoán lỗi, trong khi nhà nghiên cứu quyết định nên thử nghiệm và tin tưởng điều gì, đồng thời can thiệp khi cần. Thử nghiệm sử dụng mã nguồn, trang web và bộ dữ liệu công khai, không mua hoặc cấp phép sử dụng thêm dữ liệu, cũng không dùng phương pháp chưng cất hay dữ liệu tổng hợp. Mirendil-Base có quy mô từ 100 tỷ đến 500 tỷ tham số; các mô hình lớn hơn là Mirendil-Base-Large và Mirendil-Base-XL vẫn đang được huấn luyện khi báo cáo được công bố.

Fern và Lor tạo thành bộ sản phẩm

Sau đó, Mirendil tiếp tục huấn luyện Mirendil-Base để tạo ra Fern 0.1, mô hình đầu tiên của công ty. Trang mô hình Fern mô tả một hệ thống dành cho các tác vụ sử dụng tác tử với khối lượng lớn, chẳng hạn như gỡ lỗi các lần chạy huấn luyện, đọc toàn bộ bản ghi hoạt động của tác tử và kiểm tra dữ liệu huấn luyện. Trang này cho biết kiến trúc, quy trình huấn luyện và khả năng triển khai mô hình hỗ trợ cửa sổ ngữ cảnh lên đến 10 triệu token, tương đương khoảng 23 MB hoặc nửa triệu dòng mã, cho phép mô hình lưu giữ cùng lúc dữ liệu công việc của tác tử trong nhiều ngày. Quyền truy cập dự kiến sẽ sớm được cung cấp.

Lor là nền tảng để giao phó những công việc như vậy. Ngày 28 tháng 10 năm 2026, Mirendil giới thiệu Lor, một hệ thống trên nền tảng đám mây có các tác tử có thể viết mã, chạy thử nghiệm, cấp phát tài nguyên tính toán và vận hành trên những máy do người dùng chọn. Một tác tử có thể chia một công việc cho hàng chục tác tử khác, với hàng trăm tác tử cùng hoạt động trong nhiều dự án; công ty cho biết các tác tử có thể tiếp tục làm việc trong nhiều ngày hoặc nhiều tuần và tự khắc phục để tiếp tục khi có sự cố.

Lor hiện được cung cấp theo diện beta riêng tư, chỉ dành cho người được mời, và miễn phí trong thời gian thử nghiệm beta trên macOS, Linux và nền tảng web. Phiên bản dành cho Windows, iOS và Android dự kiến sẽ sớm ra mắt. Người dùng có thể theo dõi tiến độ của từng tác tử, dừng tác tử và xóa máy khỏi hệ thống.

Năng lực tính toán và nguồn vốn hậu thuẫn kế hoạch

Khi ra mắt vào ngày 24 tháng 6 năm 2026, Mirendil giới thiệu đội ngũ sáng lập gồm 20 nhà nghiên cứu và kỹ sư đến từ các tổ chức như Anthropic, xAI, Google DeepMind và OpenAI. Công ty cũng công bố vòng hạt giống trị giá 200 triệu USD do Andreessen Horowitz và Kleiner Perkins dẫn dắt, sau đó nhận thêm vốn đầu tư từ NVIDIA và các bên khác.

Trước đó, vào ngày 6 tháng 8 năm 2026, Mirendil đã công bố quan hệ hợp tác nhiều năm với Google Cloud. Thỏa thuận đưa các khối lượng công việc huấn luyện, suy luận và nghiên cứu AI lên AI Hypercomputer của Google Cloud, sử dụng TPU của Google Cloud cùng hạ tầng AI toàn diện của NVIDIA. Thỏa thuận bao gồm các cụm huấn luyện được quản lý, đồng thiết kế trên các phương diện năng lực tính toán, lưu trữ, kết nối mạng và mặt phẳng điều khiển để hỗ trợ những vòng nghiên cứu quy mô lớn hơn.

Vì vậy, vòng Series A kết nối ba phần trong kế hoạch của Mirendil: phát triển mô hình với sự hỗ trợ của tác tử, một nền tảng để giao phó công việc nghiên cứu và hạ tầng đám mây phục vụ các thử nghiệm quy mô lớn hơn. Phép thử then chốt đối với sứ mệnh mở rộng khả năng tiếp cận mà vòng gọi vốn này hướng tới là liệu kết quả nội bộ đạt được với một nhà nghiên cứu có thể trở thành quy trình làm việc lặp lại được cho các nhà khoa học và kỹ sư bên ngoài hay không.