元Anthropic研究者のMirendil、Google Cloudと1億ドル超の複数年契約

AI研究所Mirendilが、Google Cloudと1億ドル超の複数年契約を結んだと、TechCrunchが2026年8月6日（現地時間）に報じました。契約にはGoogleのTPUとNvidia製GPU、マネージド型トレーニングクラスタへのアクセスが含まれ、Mirendilが取り組む「自己改善型AI（self-improving AI）」の研究基盤拡張に充てられます。Mirendilは元Anthropicの研究者らが創業したAIラボで、2026年6月末には評価額10億ドルでシード資金を調達したばかり。今回の契約額はこのシード資金のおよそ半分に相当すると報じられています。

背景

AI開発の分野では、モデルの訓練に必要な計算資源（コンピュート）の確保が各社の競争力を左右する要因になっています。大手クラウド事業者が新興AIラボと大型契約を結ぶ動きが相次いでおり、Googleにとっても、TPUやGPUを新興ラボに提供することは、将来的にその技術をエンタープライズ顧客に展開する布石になり得ます。「自己改善型AI」は、AIモデル自身が研究・開発プロセスを担い、性能を継続的に高めていくという構想で、フロンティアAI開発にかかる労力を自動化しようとする潮流のひとつです。

詳細

TechCrunchによれば、Mirendilは元AnthropicのリサーチサイエンティストだったBehnam Neyshabur氏（CEO）とHarsh Mehta氏が共同で立ち上げたAIラボです。同社はこれまで比較的注目度が低かったとされ、汎用チャットボットではなく科学分野への応用に軸足を置いてきました。掲げる目標は、たとえば「アルツハイマー病の研究を進めて改善する」というように、課題を与えるとAIが時間をかけて自ら研究を進め、成果を改善していくシステムの構築だと報じられています。

2026年6月末には、評価額10億ドルで2億ドル規模のシード資金を調達したと報じられています。AI大手以外のスタートアップとしては最大級のシード調達のひとつとされます。

今回のGoogle Cloudとの契約は1億ドル超の複数年パートナーシップで、GoogleのTPUクラスタとNvidia製GPUの両方、およびマネージド型のトレーニングクラスタへのアクセスを提供するものです。契約額はシード資金のおよそ半分に相当します。Google CloudのAmin Vahdat氏は、この提携について「知性のシステム全体をオーケストレーションし、スケーリングの物理的な制約を突破する」ことを目指すと説明したと報じられています。Googleにとっては、フロンティア級の自己改善AIを開発するパートナーを確保し、将来的にその技術をエンタープライズ顧客に提供していく戦略的な意味合いがあるとみられます。

なぜ重要か

このニュースは、AI開発の主戦場が「モデルを使う人向けのチャットボット」から「AI自身が研究・開発を担う仕組み」へと広がりつつあることを示す事例のひとつです。巨大テック企業が独占してきたフロンティアAI開発向けの計算資源が、比較的小規模なスタートアップにも大型契約という形で流れ始めている点は、AI開発の裾野の広がりを示しています。一方で、こうした技術はまだ研究段階にあり、実際に医薬品開発や材料科学の現場でどこまで成果を出せるかは未知数です。日本の読者にとっては、AI業界の資金と計算資源が「自己改善」というテーマにさらに集中し始めている流れとして押さえておく価値があります。

今後の見通し

Mirendilの自己改善型AIが実際にどの程度の成果を出すかは、今後の研究成果の公表を待つ必要があります。Google Cloudとの契約がどのようなペースで計算資源を提供していくのかも、現時点では詳細が明らかになっていません。同様の構想を掲げるAIラボは今後も現れる可能性があり、動向を引き続き注視したいところです。