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Mirendil fecha $200M em seed a $1B na aposta que IA pode automatizar pesquisa de IA

Mirendil, um lab de fronteira baseado em San Francisco fundado por pesquisadores ex-Anthropic, levantou $200 milhões em financiamento seed em 24 de junho de 2026, com uma avaliação pós-money de $1 bilhão, uma das maiores rodadas de seed na história da IA. A rodada foi co-liderada por Andreessen Horowitz e Kleiner Perkins, com participação de NVIDIA e outros. Co-fundadores Behnam Neyshabur e Harsh Mehta saíram da Anthropic em dezembro de 2025 depois de se juntarem em final de 2024. A equipe também inclui Shayan Salehian (xAI inicial) e Tara Rezaei (MIT), além de cerca de 20 pesquisadores e engenheiros recrutados de Anthropic, xAI, Google DeepMind e OpenAI.

A missão da Mirendil é construir sistemas de IA que automatizam a própria pesquisa de IA—automatizando design experimental, busca de hiperparâmetros, avaliação de modelo e ciclos de treinamento iterativo. Em vez de criar modelos de fundação de propósito geral, a empresa visa desenvolver modelos especializados e fluxos de trabalho de pesquisa que permitam cientístas, institutos de pesquisa, hospitais e empresas construir IA customizada para seus domínios (descoberta de drogas, química, biologia, robótica, ciência de materiais) sem manter grandes equipes de engenharia de ML. Os $200 milhões financiarão clusters de GPU, repositórios de dados científicos especializados e contratação agressiva de pesquisadores de elite.

O financiamento reflete uma mudança estrutural no capital de risco: métricas tradicionais como receita, crescimento de clientes e monetização de curto prazo estão sendo deixadas de lado em favor de avaliar credibilidade científica, ambicão técnica e qualidade do trabalho anterior em labs de fronteira. Mirendil não tem produto, não tem receita e nenhum roadmap técnico divulgado—ainda assim atraiu capital comparável a startups de estágio avançado. A participação da NVIDIA sinaliza a estratégia da empresa em investir em todo o ecossistema de lab de IA emergente: mais pesquisa de IA de fronteira significa mais demanda por GPUs de alta linha usadas para treinar modelos avançados.

Para instituições de pesquisa e empresas apostando em IA, a visão da Mirendil aborda uma lacuna real: as capacidades de IA de fronteira desenvolvidas em um punhado de mega-labs (OpenAI, Anthropic, Google DeepMind) permanecem fora do alcance para universidades, empresas farmacêuticas e organizações de pesquisa menores. Se Mirendil conseguir construir ferramentas para democratizar pesquisa de IA de fronteira, a oportunidade de mercado pode ser substancial—mas o desafio técnico (melhoria automética recursiva de sistemas de IA) permanece não provado em escala. Lançamento de produto esperado nos próximos meses.

Fontes