Ex-pesquisador da Anthropic fundou a Mirendil e arrecadou 200 milhões de dólares, afirmando ser uma "IA que se auto-atualiza".

A startup de IA Mirendil anunciou a conclusão de uma ronda de financiamento seed de 200 milhões de dólares, avaliada em mil milhões de dólares, tornando-se um unicórnio. Esta ronda foi liderada pela Andreessen Horowitz (a16z) e Kleiner Perkins, com participação da Nvidia. A empresa foi cofundada por Behnam Neyshabur e Harsh Mehta, ambos ex-investigadores da Anthropic, que saíram após o lançamento do Claude Opus 4.5 em dezembro de 2025. O objetivo central da Mirendil é desenvolver "modelos de autoaperfeiçoamento recursivo", permitindo que a IA reescreva, treine e melhore a si mesma, ajudando cientistas a construir modelos de IA especializados em áreas como medicina e ciência dos materiais. (Contexto anterior: Dois grandes cientistas do Google DeepMind saíram, ações caíram 7%, Demis Hassabis responde: Nós conseguimos recrutar talentos) (Contexto adicional: A rivalidade EUA-China em IA está intensa, mas académicos de ambos os países concordam: não deixem a IA chegar a um "momento Chernobyl")

Índice

Alternar

• Dois veteranos da Anthropic saem para criar a sua própria empresa
• Criar uma IA que pode reescrever-se a si mesma
• O autoaperfeiçoamento é viável?

Resumo dos pontos principais

• A Mirendil concluiu uma ronda seed de 200 milhões de dólares, avaliada em mil milhões de dólares, liderada pela a16z e Kleiner Perkins, com participação da Nvidia
• A empresa foi cofundada pelos ex-investigadores da Anthropic Behnam Neyshabur (CEO) e Harsh Mehta, com uma equipa de cerca de 20 pessoas, incluindo ex-membros da xAI e licenciados do MIT
• A tecnologia principal são modelos de autoaperfeiçoamento recursivo, com um posicionamento que diverge claramente das preocupações de segurança dos laboratórios de ponta sobre esta tecnologia

Mal seis meses após sair da Anthropic, Behnam Neyshabur e Harsh Mehta regressaram à mesa com uma ideia que os laboratórios de ponta mais receiam: construir um sistema de IA que possa reescrever-se a si mesmo. E, desta vez, o capital de risco de topo do Vale do Silício escolheu apoiar esta ideia com dinheiro real.

A a16z já publicou publicamente o anúncio de investimento, confirmando oficialmente esta ronda seed de 200 milhões de dólares, com a avaliação a atingir o limiar de unicórnio de mil milhões de dólares. Para uma startup que ainda não lançou qualquer produto, o peso deste aval é significativo.

Dois veteranos da Anthropic saem para criar a sua própria empresa

A Mirendil foi cofundada por Behnam Neyshabur e Harsh Mehta. Behnam Neyshabur é o CEO, tendo liderado a equipa científica de raciocínio de IA na Anthropic; Harsh Mehta também veio do departamento de investigação da Anthropic. Conheceram-se em 2019 enquanto trabalhavam na Google, juntaram-se à Anthropic no final de 2024, ficaram menos de um ano e saíram ambos após o lançamento do Claude Opus 4.5 em dezembro de 2025.

A equipa fundadora inclui também o ex-membro inicial da xAI Shayan Salehian, e Tara Rezaei, licenciada pelo MIT (Massachusetts Institute of Technology). Atualmente, a Mirendil tem escritórios no centro de São Francisco, com cerca de 20 técnicos.

Criar uma IA que pode reescrever-se a si mesma

A tecnologia principal da Mirendil é o "modelo de autoaperfeiçoamento recursivo" (recursive self-improvement). A ideia central é que a IA possa reescrever, treinar e melhorar-se autonomamente, sem necessitar de intervenção manual de engenheiros humanos sempre que é necessário ajustar.

O posicionamento da empresa não é competir diretamente com a OpenAI ou a Anthropic, mas sim criar "uma IA que acelera a investigação em IA", permitindo que laboratórios científicos e empresas desenvolvam e controlem os seus próprios modelos especializados, sem depender de alguns laboratórios de ponta. Os cenários de aplicação alvo incluem investigação médica e ciência dos materiais, ajudando cientistas a construir modelos específicos de domínio.

O autoaperfeiçoamento é viável?

Existe uma linha muito ténue aqui. Dados divulgados pela Anthropic mostram que, até maio de 2026, o Claude já tinha escrito mais de 80% do código da empresa; os próprios laboratórios de ponta já estavam a usar IA para acelerar o desenvolvimento de modelos. Mas, por outro lado, os termos de serviço dos laboratórios de ponta proíbem explicitamente que programadores externos utilizem grandes modelos para treinar produtos concorrentes, e recentemente impuseram silenciosamente restrições a perguntas relacionadas com desenvolvimento de IA, sem informar ativamente os utilizadores.

Quanto às preocupações de segurança, a posição da Mirendil é bastante direta:

O autoaperfeiçoamento recursivo é o caminho mais curto para acelerar a investigação científica, e este caminho pode ser percorrido sob supervisão de segurança. Esta é a principal proposta apresentada pela equipa da Mirendil.

Esta posição diverge claramente da atitude cautelosa dos laboratórios de ponta em relação ao autoaperfeiçoamento recursivo. Muitos investigadores de segurança em IA acreditam que modelos que podem melhorar-se autonomamente apresentam riscos imprevisíveis; a Mirendil, por sua vez, enquadra esta tecnologia como uma ferramenta para acelerar a ciência e enfatiza que a supervisão de segurança pode ser feita em paralelo.

A Mirendil planeia lançar modelos e produtos nos próximos meses, para obter feedback de utilizadores iniciais.

Perguntas Frequentes

O que é a Mirendil? Quem a fundou?

A Mirendil é uma startup de IA cofundada pelos ex-investigadores da Anthropic Behnam Neyshabur (CEO) e Harsh Mehta, fundada após saírem da Anthropic em dezembro de 2025. A empresa pretende desenvolver modelos de IA que possam reescrever e melhorar-se autonomamente, ajudando laboratórios científicos a construir modelos especializados. Atualmente, tem escritórios em São Francisco e uma equipa de cerca de 20 pessoas.

O que é o autoaperfeiçoamento recursivo? Por que é polémico?

Autoaperfeiçoamento recursivo (recursive self-improvement) refere-se à capacidade da IA de reescrever, treinar e melhorar-se autonomamente, sem necessitar de intervenção manual de engenheiros humanos. A controvérsia reside no facto de investigadores de segurança em IA de ponta recearem que o comportamento de modelos auto-melhorados seja imprevisível; mas a Mirendil considera que este é o caminho mais curto para acelerar a investigação científica e defende que pode ser alcançado sob supervisão de segurança.