Dos ex investigadores de Anthropic apuestan 200 millones de dólares a que la IA de código abierto puede superar a los grandes laboratorios en su propio juego.
Dos ex investigadores de Anthropic apuestan 200 millones de dólares a que la IA de código abierto puede superar a los grandes laboratorios en su propio juego.

Mirendil, una startup de inteligencia artificial fundada por veteranos de Anthropic y Google, recaudó 200 millones de dólares en financiamiento semilla con una valoración de 1.000 millones de dólares de parte de Andreessen Horowitz, Kleiner Perkins y Nvidia para construir herramientas de IA de auto-mejora destinadas a científicos.
"Lo que estamos haciendo es una especie de IA para IA para la ciencia, a diferencia de IA para la ciencia", declaró Behnam Neyshabur, director ejecutivo y cofundador de Mirendil, en una entrevista. Citó la creación de un modelo capaz de predecir el riesgo de una persona de desarrollar la enfermedad de Alzheimer como un ejemplo de cómo un cliente podría utilizar las futuras herramientas de la compañía.
El equipo, compuesto por 20 personas, incluye a los cofundadores Harsh Mehta, Shayan Salehian —miembro inicial de xAI— y Tara Rezaei, graduada del MIT. Neyshabur y Mehta se conocieron en 2019 en Google antes de mudarse a Anthropic a finales de 2024 y salir en diciembre de 2025, poco después del lanzamiento de Claude Opus 4.5. La startup planea lanzar un modelo y un producto en los próximos meses.
La apuesta es que los grandes laboratorios como Anthropic, que ahora escribe más del 80% de su propio código utilizando Claude, seguirán siendo "actores económicos racionales" al restringir que competidores utilicen sus modelos para el desarrollo de IA, lo que crea una apertura estructural para un actor independiente, según Matt Bornstein, inversor de Andreessen Horowitz.
La brecha competitiva en la IA de auto-mejora
Los términos de servicio de Anthropic prohíben el uso de sus herramientas para desarrollar "cualquier producto o servicio que compita con nuestros servicios". La compañía afirmó que sus políticas son estándar entre los principales proveedores de modelos y ayudan a prevenir que adversarios extranjeros erosionen el liderazgo de EE. UU. en IA de frontera. Cuando Anthropic lanzó recientemente Fable 5, una versión restringida en seguridad de su modelo Mythos, también degradó las respuestas a algunas preguntas sobre el desarrollo de IA sin notificar a los usuarios —una práctica que los críticos calificaron como anticompetitiva. Posteriormente, la compañía hizo visibles esas salvaguardas y luego suspendió el acceso tanto a Fable 5 como a Mythos 5 de forma indefinida después de que la administración Trump impusiera controles de exportación.
Neyshabur y Mehta consideran la auto-mejora recursiva —usar IA para ayudar a construir IA más avanzada— como el "camino más corto" para acelerar la ciencia. Algunos investigadores de seguridad en IA han advertido que los modelos que reescriben su propio código sin supervisión humana podrían llevar a capacidades que crezcan rápidamente fuera del control humano. "No me creo cuando la gente simplemente dice, 'oh, esto no es posible'", afirmó Neyshabur. "Es simplemente un problema difícil".
Por qué los inversores apuestan fuerte por la investigación de IA de código abierto
La ronda semilla de 200 millones de dólares —una de las más grandes en la historia de la IA— sitúa a Mirendil junto a otros laboratorios recién formados que atraen capital masivo antes de lanzar productos comerciales. Safe Superintelligence, fundada por el ex científico jefe de OpenAI Ilya Sutskever, recaudó aproximadamente 1.000 millones de dólares en 2024 con una valoración de 5.000 millones. Thinking Machines Lab, liderada por la ex directora de tecnología de OpenAI Mira Murati, aseguró un compromiso de 2.000 millones de dólares por parte de inversores.
La participación de Nvidia señala un interés estratégico en asegurar que sus GPUs impulsen la próxima ola de cargas de trabajo de investigación en IA. El fabricante de chips ha estado invirtiendo en startups de IA para impulsar la demanda de su hardware, que se utiliza para entrenar y ejecutar modelos avanzados.
"Queremos un futuro en el que existan miles de laboratorios en el mundo, cada uno atacando estos importantes problemas de nuestro tiempo", dijo Neyshabur. "Queremos ser quien empodere a otros para resolver estos problemas".
Mirendil opera actualmente desde una oficina en el centro de San Francisco. La compañía no ha revelado ingresos, detalles de productos ni especificaciones técnicas de su tecnología.
Este artículo tiene fines informativos únicamente y no constituye asesoramiento de inversión.