Mirendil recauda 200 millones de dólares para construir una IA que la mejore

Mirendil, fundada por dos investigadores que abandonaron Anthropic después de sólo un año, recaudó 200 millones de dólares con una valoración de mil millones de dólares. El argumento: vender IA de desarrollo propio que los grandes laboratorios construyen para sí mismos y proteger de todos los demás.

Los mayores laboratorios de IA comparten una convicción personal. La forma más rápida de construir una mejor IA es dirigirla al problema de construir IA. Ejecutan ese ciclo internamente y sus términos de servicio impiden que personas externas hagan lo mismo. Dos de sus antiguos investigadores han recaudado 200 millones de dólares para romper el bloqueo.

La startup se llama Mirendil y anunció su ronda de semillas el 24 de junio. Esa cifra es impresionante para una empresa sin producto: 200 millones de dólares con una valoración de mil millones de dólares, una de las rondas de semillas más grandes que jamás haya visto el sector. Fue codirigido por Andreessen Horowitz y Kleiner Perkins, junto con Nvidia.

Sus fundadores son Behnam Neshabur y Harsh Mehta. La pareja se conoció en Google en 2019, se mudó a Anthropic a fines de 2024 y luego se fue poco después del lanzamiento de Cloud Opus 4.5 en diciembre de 2025. Neshabur, ahora director ejecutivo, pasó más de cinco años codirigiendo la investigación lógica de Alphabet para Gemini.

Los laboratorios se quedan con los motores vendiéndolos.

Muchos antiguos alumnos del Lab han abierto sus propias tiendas. Mirendil apunta a un nivel diferente. Quiere crear una IA que haga el trabajo de un investigador de IA: realizar experimentos, encontrar la configuración adecuada, evaluar el modelo y ejecutar la siguiente ronda de entrenamiento. La idea se presenta como una plataforma a través de la cual otras empresas pueden señalar sus propios problemas.

Para quienes esa plataforma es un cambio más importante. Neshabur enmarca esto como "IA por el bien de la ciencia", no IA por el bien de la ciencia. Un laboratorio de biología universitario podría utilizarlo para construir modelos de objetivos farmacológicos sin un equipo de aprendizaje automático. Cita un modelo que predice el riesgo de una persona de padecer Alzheimer basándose en el tipo de cosas que un consumidor podría hacer. Un trabajo que lleva meses de laboratorio, lanzamientos y se reduce a días.

El detalle que da a la tesis su ventaja es intentar forzar la cerradura. En mayo, Anthropic dijo que su modelo de nube escribía más del 80% del código propio de la empresa. Sin embargo, sus términos de servicio prohíben el uso de sus herramientas para crear servicios competitivos. Anthropic dijo al Wall Street Journal que la política es normativa entre los proveedores modelo y ayuda a mantener la IA fuera del alcance de adversarios extranjeros.

Esa brecha es negocio. Como escribió Matt Bornstein de Andreessen Horowitz en el Journal, los laboratorios están siendo "actores económicos racionales" cuando niegan a los clientes los medios para potenciar sus propios modelos. "Estructuralmente tiene que haber una empresa independiente", afirmó. Mirendil quiere que así sea.

Una apuesta de 200 millones de dólares por la superación personal iterativa

El nombre técnico de este ciclo es superación personal iterativa y terreno competitivo. Los antropólogos han señalado esto como un peligro potencial, basándose en la teoría de que un modelo puede escapar del control humano al reescribir su propio código sin supervisión. Los fundadores no estuvieron de acuerdo. Lo llaman el "camino más corto" de la ciencia rápida y un problema que puede gestionarse en lugar de evitarse.

Ese argumento llega en un momento emocionante para Anthropic. La compañía recientemente retiró el acceso a sus modelos Mythos y Fable más poderosos después de que la administración Trump impusiera controles de exportación. Esa misma semana, los críticos lo acusaron de dar respuestas discretamente condescendientes sobre el desarrollo de la IA. En ese contexto, se encuentra una startup cuya única razón de existir es entregar ese poder a otros.

El grupo es pequeño y senior. Mirendil cuenta con unos 20 investigadores e ingenieros procedentes de Anthropic, xAI, Google DeepMind y OpenAI. El grupo fundador incluye a Shayan Salehian, uno de los primeros miembros de xAI, y Tara Rezai, una graduada del MIT de 23 años. Hay una clara ironía en la alineación. Mehta creó la primera versión de la plataforma interna de investigación de IA de Anthropic, a veces como equipo. Ahora está vendiendo y reconstruyendo esa idea. La primera ronda de datos reporta algunos detalles.

El dinero persigue una apuesta estructurada

La valoración sólo tiene sentido frente a la avalancha de capital que la rodea. La IA se llevó casi la mitad de toda la financiación de riesgo global en 2025, alrededor de 202.000 millones de dólares, un aumento interanual del 75%, según Crunchbase. Solo el mercado de infraestructura de IA terminó acercándose a los 337.000 millones de dólares en ingresos en 2025 y se prevé que alcance los 1,2 billones de dólares en 2030.

Mirendil también se encuentra dentro de un cierto grupo de spin-outs de laboratorio, y la comparación lo halaga. Safe Super Intelligence, de Ilya Sutskever, recaudó 6.000 millones de dólares con una valoración de 32.000 millones de dólares. El Thinking Machine Lab de Meera Murat requirió entre 2.000 y 12.000 millones de dólares. Ambos, como Mirendil, se lanzaron únicamente gracias a la fuerza de sus fundadores sin enviar productos.

Estrechamente relacionado está Periodic Labs, otra apuesta de Andreessen Horowitz que ha recaudado 200 millones de dólares destinados a la IA en la ciencia de materiales. Mirendil está presentando su objetivo final: el motor de automatización de la investigación que dichas empresas manejarán por sí mismas. Esta es una tesis difícil de probar y una gran recompensa si se sostiene. Las empresas de riesgo han invertido dinero en este campo durante dos años y esta es su próxima apuesta estructural.

El argumento de la democratización

También hay una atracción ideológica. Los fundadores hablaron de recompensar la investigación en IA de unos pocos laboratorios y entregársela a miles, la misma lógica democrática que ha seguido cada desafío abierto en la frontera de Silicon Valley. Si esa visión sobrevive a la exposición a productos reales es otra cuestión, y aterriza en una ronda consistente de infraestructura de IA de nueve cifras.

Por ahora, Mirendil tiene un nombre Tolkien, una valoración de mil millones de dólares y un modelo y producto que, según dice, llegará en los próximos meses. Si la IA realmente puede automatizar su propia investigación, las ventajas de los laboratorios actuales, con miles de trabajadores y años de conocimiento acumulado, comenzarán a parecer menos sostenibles. 200 millones de dólares para saber si Mirendel llega a tiempo o cinco años antes.