anthropic 前核心成员联手创业，首轮融资即达 2 亿美元。
近日，两位来自 Anthropic 的资深研究员 —— Behnam Neyshabur 与 Harsh Mehta 正式宣布创立新公司 Mirendil。其核心目标与田渊栋此前公开的创业方向高度一致：打造具备自我进化能力的 AI 系统，以显著提升人类科研效率。技术路径聚焦于「递归式自我改进（recursive self-improvement）」这一前沿范式。
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创始团队汇聚了来自 Anthropic、xAI、Google DeepMind 及 OpenAI 等顶尖人工智能机构的 20 名科学家与工程师。他们因共同的科学理想与推动科研范式变革的使命感集结于此。公司名称“Mirendil”取自《指环王》中的昆雅语，意为“珍宝之友”，象征对知识与发现的珍视。
本轮融资总额为 2 亿美元，由知名风投 Andreessen Horowitz、Kleiner Perkins 联合英伟达共同领投。完成融资后，Mirendil 估值跃升至 10 亿美元，跻身近年 AI 领域种子轮估值最高的初创企业行列之一。
起点：一封未预期的邮件，
一段延续七年的深度协作
这段合作的源头，可追溯至 2019 年。
当时，Mehta 还是谷歌内部一名专注基础研究的工程师，而 Neyshabur 刚加入谷歌不久，已因其在“AI 模型泛化机制”等根本性问题上的突破性工作，在学术圈崭露头角——用 Mehta 的话讲，“他那时已是公认的潜力新星”。抱着试一试的心态，Mehta 主动发送了一封陌生邮件，意外开启了两人长期紧密的合作关系。
早在早期，他们便一致认同“AI 驱动科学突破”这一愿景，但受限于当时模型性能瓶颈，相关构想难以落地。直到 2024 年底，二人先后加入 Anthropic，并于 2025 年 12 月——即 Claude Opus 4.5 正式发布后不久——决定离开，正式启动创业计划。
Claude Opus 4.5 在复杂推理与自主任务编排能力上的跃升，极大增强了 AI Agent 的工程可行性。正是这一关键进展，让他们判断：构建下一代科研基础设施的窗口期已然到来。
定位：不止于「AI for Science」，
更在于「AI for AI for Science」
Mirendil 的使命看似绕口，但 Neyshabur 用一句话精准概括：“我们不是帮科学家直接使用 AI，而是帮他们打造属于自己的 AI。”
换言之，公司致力于开发一套开放、可定制、易部署的工具链，使生物医学、材料科学、量子化学等垂直领域的研究团队，能基于自身数据与需求，独立训练、调优并迭代专属 AI 模型——摆脱对通用大模型平台的依赖。一个典型应用场景是：协助神经科学家构建高精度阿尔茨海默症风险预测系统。
该路径背后所依托的技术理念，正是极具挑战性的“递归自我改进（Recursive Self-Improvement）”：让 AI 在严格监督下持续优化其算法结构、训练流程乃至底层代码。Neyshabur 明确指出，这是实现“AI 加速科学”的最高效路径；他也强调，安全可控并非不可逾越的障碍，“这并非不可能完成的任务，只是尚未被充分攻克的难题。”
破局点：巨头的封闭策略，
反而成就了 Mirendil 的独特价值
此次高额融资的背后逻辑清晰而务实。
当前，以 Anthropic 为代表的一线 AI 公司，正加速将大模型应用于自身研发流程。据官方披露，截至今年 5 月，Anthropic 内部已有超 80% 的代码由 Claude 自动生成。然而，这些模型的服务协议普遍禁止外部开发者将其用于训练具有竞争关系的新模型。
在 a16z 合伙人 Matt Bornstein 看来，这种“仅限内用、拒绝外授”的做法，实为商业理性下的自然选择。但也正因此，市场中形成了一个关键缺口——亟需一家真正中立、专注赋能科研一线的第三方技术平台来填补。
除两位联合创始人外，Mirendil 核心团队还包括曾参与 xAI 早期建设的 Shayan Salehian，以及毕业于麻省理工学院的 Tara Rezaei。目前团队规模约 20 人，办公地点设于旧金山市中心。
接下来数月，Mirendil 将推出首个可运行模型及配套产品，面向真实科研用户开展早期测试与反馈收集。Neyshabur 对此寄予厚望：“我们期待未来全球涌现数千个活跃实验室，各自攻坚这个时代最关键的科学命题。而我们的角色，就是成为支撑这一切发生的底层力量。”
参考链接：
https://www.php.cn/link/632ad1a427967e4bef22caa70e70c5ca
https://www.php.cn/link/948529c15f6a06ee5f21a19564477fba
本文源自微信公众号“机器之心”，作者：机器之心编辑部，经 36 氪授权转载。
