Anthropic 前研究員創辦 Mirendil 募得 2 億鎂，號稱「能自我升級的AI」

La startup de IA Mirendil anuncia el cierre de una ronda de financiación semilla de 200 millones de dólares, con una valoración de 1.000 millones de dólares, ascendiendo a unicornio. Esta ronda está liderada por Andreessen Horowitz (a16z) y Kleiner Perkins, con la participación de Nvidia. La empresa fue cofundada por Behnam Neyshabur y Harsh Mehta, ambos ex investigadores de Anthropic, quienes renunciaron tras el lanzamiento de Claude Opus 4.5 en diciembre de 2025. El objetivo principal de Mirendil es desarrollar un "modelo de autorefuerzo recursivo" que permita a la IA reescribir, entrenar y mejorar sus propios códigos, ayudando a científicos en campos como la medicina y la ciencia de materiales a crear modelos de IA especializados.
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Índice de este artículo

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• Dos veteranos de Anthropic se independizan
• Crear una IA que pueda reescribirse a sí misma
• ¿Es factible la auto-mejora?

Resumen clave

• Mirendil completa una ronda semilla de 200 millones de dólares, valorada en 1.000 millones, liderada por a16z y Kleiner Perkins, con participación de Nvidia
• La empresa fue cofundada por los ex investigadores de Anthropic Behnam Neyshabur (CEO) y Harsh Mehta, con un equipo de unas 20 personas, incluidos ex miembros de xAI y graduados del MIT
• La tecnología central es un modelo de autorefuerzo recursivo, con una postura claramente divergente de las preocupaciones de seguridad de los laboratorios fronterizos

Apenas seis meses después de dejar Anthropic, Behnam Neyshabur y Harsh Mehta regresan a la mesa con la idea que más preocupa a los laboratorios fronterizos: construir una IA que pueda reescribirse a sí misma. Y esta vez, el capital de riesgo de élite de Silicon Valley ha decidido respaldar esta idea con dinero contante y sonante.

a16z ha publicado públicamente un anuncio de inversión, confirmando oficialmente esta ronda semilla de 200 millones de dólares, con una valoración que supera el umbral de unicornio de 1.000 millones. Para una startup que aún no ha lanzado ningún producto, este respaldo no es poca cosa.

Dos veteranos de Anthropic se independizan

Mirendil fue cofundada por Behnam Neyshabur y Harsh Mehta. Behnam Neyshabur es el CEO, quien anteriormente lideró el equipo de razonamiento de IA científica en Anthropic; Harsh Mehta también proviene del departamento de investigación de Anthropic. Ambos se conocieron mientras trabajaban en Google en 2019, se unieron juntos a Anthropic a finales de 2024, estuvieron menos de un año, y renunciaron después del lanzamiento de Claude Opus 4.5 en diciembre de 2025.

El equipo fundador también incluye a Shayan Salehian, ex miembro temprano de xAI, y Tara Rezaei, graduada del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT). Actualmente, Mirendil tiene oficinas en el centro de San Francisco, con unos 20 técnicos.

Crear una IA que pueda reescribirse a sí misma

La tecnología central de Mirendil es el "modelo de autorefuerzo recursivo" (recursive self-improvement). La idea principal es que la IA pueda reescribir, entrenar y mejorar sus propios códigos de manera autónoma, sin necesidad de que ingenieros humanos intervengan manualmente cada vez.

El posicionamiento de la empresa no es competir directamente con OpenAI o Anthropic, sino construir una "IA que acelere la investigación en IA", permitiendo que laboratorios científicos y empresas desarrollen y controlen sus propios modelos especializados, sin depender de unos pocos laboratorios fronterizos. Los escenarios de aplicación objetivo incluyen la investigación médica y la ciencia de materiales, ayudando a los científicos a crear modelos específicos para sus campos.

¿Es factible la auto-mejora?

Aquí hay una línea muy sutil. Según datos revelados por Anthropic, hasta mayo de 2026, Claude ha escrito más del 80% del código de la empresa; los propios laboratorios fronterizos ya están utilizando IA para acelerar el desarrollo de modelos. Pero por otro lado, los términos de servicio de los laboratorios fronterizos prohíben explícitamente que desarrolladores externos usen modelos grandes para entrenar productos competitivos, y recientemente han impuesto restricciones silenciosas a las preguntas relacionadas con el desarrollo de IA, sin notificar activamente a los usuarios.

En cuanto a las preocupaciones de seguridad, la postura de Mirendil es bastante directa:

El autorefuerzo recursivo es el camino más corto para acelerar la investigación científica, y este camino puede recorrerse bajo supervisión de seguridad. Esta es la propuesta central que el equipo de Mirendil ha presentado al exterior.

Esta postura muestra una clara divergencia con la actitud cautelosa de los laboratorios fronterizos hacia el autorefuerzo recursivo. Muchos investigadores de seguridad en IA creen que los modelos capaces de mejorarse a sí mismos conllevan riesgos impredecibles; Mirendil, por su parte, enmarca esta tecnología como una herramienta para acelerar la ciencia y enfatiza que la supervisión de seguridad puede implementarse en paralelo.

Mirendil planea lanzar modelos y productos en los próximos meses para obtener retroalimentación de los primeros usuarios.

Preguntas frecuentes

¿Qué es Mirendil y quién la fundó?

Mirendil es una startup de IA cofundada por los ex investigadores de Anthropic Behnam Neyshabur (CEO) y Harsh Mehta, establecida después de dejar Anthropic en diciembre de 2025. La empresa tiene como objetivo desarrollar modelos de IA que puedan reescribirse y mejorarse a sí mismos, ayudando a los laboratorios científicos a construir modelos especializados. Actualmente tiene oficinas en San Francisco y un equipo de unas 20 personas.

¿Qué es el autorefuerzo recursivo y por qué es controvertido?

El autorefuerzo recursivo (recursive self-improvement) se refiere a la capacidad de la IA para reescribir, entrenar y mejorar sus propios códigos sin intervención manual de ingenieros humanos. La controversia radica en que los investigadores de seguridad en IA fronteriza temen que el comportamiento de los modelos que se mejoran a sí mismos sea impredecible; sin embargo, Mirendil considera que este es el camino más corto para acelerar la investigación científica y sostiene que se puede lograr bajo supervisión de seguridad.