由前Anthropic研究人员创立的AI实验室Mirendil于11月12日宣布，已完成由Kleiner Perkins和Clearlake Capital领投的10亿美元A轮融资。公告未披露公司估值。据悉，该公司仅在6个月前以10亿美元估值完成2亿美元种子轮融资，两轮间隔仅141天。
估值迷雾与资金背景
尽管A轮融资额高达10亿美元，但官方声明并未透露投后估值。据媒体报道，今年9月市场曾传闻Mirendil洽谈估值达50亿美元，但该数据未经证实。作为参考，2024年美国典型种子轮和A轮融资中位数分别约为310万美元和1240万美元。近期其他明星AI实验室估值亦居高不下：Thinking Machines Lab估值120亿美元，Recursive Superintelligence估值46.5亿美元，Safe Superintelligence估值据报道达320亿美元。
值得注意的是，谷歌不仅出现在A轮投资者名单中，还是其计算资源供应商。Mirendil CEO透露，双方签署的多年度Google Cloud协议价值“超过1亿美元”。Nvidia则在种子轮后参与投资，并提供芯片支持。
技术真相：低成本背后的局限
Mirendil宣称其训练成本低于1000万美元，但这一数字仅涵盖其最小模型Mirendil-Base（参数量1000亿至5000亿）。公司承认，参规模更大的模型（0.5万亿至10万亿参数）在10月下旬仍处于训练阶段，其成本远高于此。若按比例推算，更大模型的训练费用可能在4000万美元至10亿美元之间。
在开发模式上，Mirendil表示AI智能体编写了超过99%的代码，但强调这并非完全自主构建，而是由具备专业知识的研究人员在指导下利用AI工具完成。公司坦言，目前尚未达到完全自主的“递归自我改进”阶段，尽管正朝此目标迈进。这与投资方Kleiner Perkins描述的长期愿景存在差异，后者期望构建能持续自我改进的系统。
模型表现与产品现状
Mirendil发布了基于自有测试的性能数据。在Bits-per-byte指标上，Mirendil-Base在七个代码仓库的平均得分优于Kimi-K3，位列第二。但该测试由公司自行执行，缺乏独立第三方复现，且该指标主要反映文本预测能力，而非实际编码或推理效能。
产品方面，基于Mirendil-Base后训练的Fern模型声称拥有1000万Token上下文窗口，但目前仅通过基础基准测试，全面结果尚未公布。智能体平台Lor截至10月底仍处于邀请制私人测试阶段，用户可在自有机器上运行智能体，但公告未详细说明沙箱机制或支出限制。
安全争议与监管环境
在当前立法者密切关注先进AI安全的背景下，Mirendil的融资公告未详细披露安全检查措施或自动重新训练的访问政策。参议员Bernie Sanders等人已提出法案，要求暂停最先进AI系统的训练直至新规出台。Anthropic CEO Dario Amodei也近期呼吁，AI能力提升速度不应超过安全工作的跟进速度。
此外，媒体报道指出，Mirendil联合创始人未在公开场合详细阐述关于AI风险或监管的观点，而是强调前沿AI访问权被少数实验室垄断。对于一家致力于自动化AI研究的公司而言，这一立场缺失值得投资者关注。
常见问题
Mirendil当前估值多少？
官方未披露。市场此前传闻估值为50亿美元，但未获证实。
公众现在可以使用其产品吗？
Lor平台处于邀请制测试阶段；Fern模型申请早期访问；Mirendil-Base未宣布全面开放。
10亿美元融资是否远超其1000万美元训练成本？
并非直接对比。1000万美元仅覆盖最小模型，更大规模模型仍在训练中，资金将用于后续研发。
Mirendil是否已实现递归自我改进？
否。公司表示目前仍由人类主导，递归自我改进是长期目标而非当前状态。