Nhân viên Anthropic nghỉ việc khởi nghiệp, định giá 1 tỷ USD, cũng làm về "cải tiến đệ quy"

marsbitXuất bản vào 2026-06-26Cập nhật gần nhất vào 2026-06-26

Tóm tắt

Cựu nhân viên Anthropic Behnam Neyshabur và Harsh Mehta đã thành lập startup Mirendil, huy động thành công 200 triệu USD vốn hạt giống với định giá 1 tỷ USD từ các nhà đầu tư Andreessen Horowitz, Kleiner Perkins và NVIDIA. Công ty tập trung vào phát triển AI có khả năng "tự cải tiến đệ quy" (recursive self-improvement), với sứ mệnh tạo ra các công cụ cho phép các nhà khoa học trong nhiều lĩnh vực (như y học, khoa học vật liệu) tự đào tạo và phát triển mô hình AI chuyên biệt của riêng họ, thay vì phụ thuộc vào mô hình tổng quát từ các công ty lớn. Động lực thành lập xuất phát từ việc các hãng AI lớn như Anthropic đang sử dụng AI chủ yếu để tăng tốc nghiên cứu nội bộ, đồng thời hạn chế việc các nhà phát triển bên ngoài sử dụng mô hình của họ để tạo ra sản phẩm cạnh tranh. Điều này tạo ra một khoảng trống thị trường mà Mirendil nhắm đến. Đội ngũ khoảng 20 người bao gồm các chuyên gia từ Anthropic, xAI, Google DeepMind và OpenAI. Công ty dự kiến ra mắt sản phẩm đầu tiên trong vài tháng tới.

Nhân viên rời Anthropic khởi nghiệp, khởi đầu đã huy động được 200 triệu USD.

Gần đây, hai nhân vật lớn rời Anthropic – Behnam Neyshabur và Harsh Mehta – chính thức công bố khởi nghiệp, thành lập một công ty khởi nghiệp tên là Mirendil. Tầm nhìn của họ tương tự dự án khởi nghiệp mà Tian Yudong đã công bố trước đó, đều là tạo ra AI có khả năng tự tiến hóa, từ đó thúc đẩy tiến bộ khoa học của nhân loại. Con đường công nghệ đều là "cải tiến đệ quy bản thân" (recursive self-improvement).

Đội ngũ sáng lập công ty bao gồm 20 nhà nghiên cứu và kỹ sư đến từ các tổ chức tiên phong như Anthropic, xAI, Google DeepMind và OpenAI, họ đến với nhau vì niềm đam mê khoa học và động lực cam kết xây dựng công nghệ thúc đẩy sự phát triển khoa học. Tên công ty "Mirendil" bắt nguồn từ "Chúa tể những chiếc nhẫn", trong ngôn ngữ Elvish có nghĩa là "Người bạn của kho báu".

Họ đã huy động được 200 triệu USD vốn hạt giống từ các công ty đầu tư mạo hiểm Andreessen Horowitz, Kleiner Perkins và NVIDIA. Sau vòng gọi vốn, định giá của công ty này đạt 1 tỷ USD, trở thành một trong những công ty AI mới có định giá vòng hạt giống cao trong những năm gần đây.

Khởi nguồn: Một email lạ,

Một mối "quan hệ đối tác" kéo dài bảy năm

Câu chuyện của hai nhà sáng lập bắt đầu từ năm 2019.

Lúc đó, Mehta vẫn chỉ là một nhà nghiên cứu bình thường tại Google, còn Neyshabur vừa gia nhập Google, đã nổi tiếng trong giới học thuật nhờ nghiên cứu sâu về vấn đề cốt lõi "Tại sao mô hình AI lại hiệu quả" – theo cách nói của chính Mehta, "anh ấy lúc đó đã là ngôi sao nhỏ trong giới rồi". Mehta lấy hết can đảm gửi cho anh một email lạ, và hai người kết nối từ đó.

Họ đã sớm đam mê việc "dùng AI thúc đẩy nghiên cứu khoa học", nhưng lúc đó bị hạn chế bởi khả năng của mô hình, ý tưởng này chỉ có thể dừng lại ở mức tưởng tượng. Cho đến cuối năm 2024, cả hai lần lượt gia nhập Anthropic, và vào tháng 12 năm 2025, không lâu sau khi Claude Opus 4.5 ra mắt, họ chọn nghỉ việc để khởi nghiệp.

Việc ra mắt Claude Opus 4.5 đã nâng cao đáng kể khả năng xử lý nhiệm vụ phức tạp của AI Agent, có lẽ chính đột phá này đã khiến họ cho rằng thời cơ đã chín muồi.

Sứ mệnh: Không phải "AI cho Khoa học",

Mà là "AI cho AI phục vụ Khoa học"

Định vị của Mirendil nghe có vẻ hơi rối, nhưng Neyshabur đã nói rõ trong một câu: "Chúng tôi làm việc để AI giúp các nhà khoa học tạo ra AI của chính họ, chứ không chỉ đơn thuần dùng AI hỗ trợ khoa học."

Nói cách khác, mục tiêu của họ là xây dựng một nền tảng công cụ, cho phép các nhóm nghiên cứu trong các lĩnh vực chuyên sâu như y học, khoa học vật liệu... có thể tự đào tạo và lặp lại các mô hình AI chuyên biệt của riêng họ – mà không phải phụ thuộc vào các mô hình phổ thông do các hãng lớn cung cấp. Một ví dụ họ đưa ra là: giúp các nhà nghiên cứu xây dựng mô hình dự đoán nguy cơ mắc bệnh Alzheimer.

Đằng sau điều này liên quan đến một con đường công nghệ gây tranh cãi hơn – Cải tiến đệ quy bản thân (Recursive Self-Improvement), tức là để AI không ngừng tối ưu hóa mã và khả năng của chính nó. Neyshabur thẳng thắn bày tỏ, đây là con đường ngắn nhất dẫn đến "AI thúc đẩy khoa học", đồng thời ông cũng cho rằng có thể tiến hành một cách an toàn dưới sự giám sát của con người. "Tôi không chấp nhận luận điểm rằng không thể làm được, đây chỉ là một vấn đề khó mà thôi."

Cạnh tranh: Hào thành phòng thủ của các hãng lớn,

Chính là cơ hội của Mirendil

Việc Mirendil có thể nhận được số tiền này, logic đằng sau cũng khá rõ ràng.

Hiện tại, các hãng AI lớn chủ đạo, bao gồm cả Anthropic, đang ngày càng sử dụng AI nhiều hơn để thúc đẩy nghiên cứu của chính họ. Theo tiết lộ của Anthropic, tính đến tháng 5 năm nay, hơn 80% mã nội bộ của họ đã do Claude viết. Nhưng đồng thời, các hãng lớn này ở cấp độ thỏa thuận người dùng đã hạn chế rõ ràng các nhà phát triển bên ngoài sử dụng mô hình của họ để đào tạo sản phẩm cạnh tranh.

Chiến lược "tự dùng không cho mượn" này, trong mắt nhà đầu tư Matt Bornstein của a16z, chỉ là phản ứng bình thường của các hãng lớn với tư cách là "chủ thể kinh tế hợp lý". Nhưng cũng chính vì vậy, trên thị trường đã xuất hiện một khoảng trống cấu trúc, buộc phải có một công ty độc lập làm việc này.

Ngoài hai nhà đồng sáng lập, đội ngũ cốt lõi của Mirendil còn bao gồm Shayan Salehian từng là thành viên sớm tại xAI của Elon Musk, và Tara Rezaei tốt nghiệp MIT. Hiện công ty có khoảng 20 nhân viên kỹ thuật, văn phòng nằm ở trung tâm San Francisco.

Trong vài tháng tới, Mirendil dự định phát hành mô hình và sản phẩm đầu tiên, hướng đến việc thu thập phản hồi sớm từ người dùng. Tầm nhìn của Neyshabur về điều này là: "Chúng tôi hy vọng trong tương lai thế giới sẽ có hàng nghìn phòng thí nghiệm tồn tại, mỗi phòng đều đang giải quyết những vấn đề quan trọng nhất của thời đại chúng ta. Chúng tôi muốn trở thành sức mạnh trao quyền cho họ."

Tài liệu tham khảo:

https://x.com/bneyshabur/status/2069860934148079800

https://www.wsj.com/tech/ai/anthropic-veterans-startup-seeks-to-help-scientists-develop-their-own-ai-09e2f3e5?mod=author_content_page_1_pos_1

Bài viết này đến từ tài khoản WeChat công chúng "Trái tim Máy móc", tác giả: Biên tập viên Trái tim Máy móc

Câu hỏi Liên quan

QCông ty khởi nghiệp Mirendil được thành lập bởi những ai và có tầm nhìn gì?

AMirendil được thành lập bởi hai cựu nhân viên của Anthropic là Behnam Neyshabur và Harsh Mehta. Tầm nhìn của công ty là tạo ra AI có khả năng tự cải tiến (recursive self-improvement) để thúc đẩy tiến bộ khoa học của nhân loại.

QMirendil đã huy động được bao nhiêu tiền trong vòng gọi vốn seed và định giá công ty là bao nhiêu?

AMirendil đã huy động được 200 triệu đô la trong vòng gọi vốn seed từ các quỹ Andreessen Horowitz, Kleiner Perkins và NVIDIA. Sau vòng gọi vốn này, công ty được định giá 1 tỷ đô la.

QSứ mệnh chính của Mirendil là gì và nó khác với 'AI for Science' như thế nào?

ASứ mệnh chính của Mirendil là 'AI for AI for Science' – tức là tạo ra các công cụ để AI giúp các nhà khoa học xây dựng AI của riêng họ, thay vì chỉ sử dụng AI trực tiếp để hỗ trợ nghiên cứu. Điều này khác với cách tiếp cận 'AI for Science' truyền thống.

QTại sao các nhà đầu tư lại tin tưởng vào cơ hội của Mirendil giữa sự cạnh tranh của các công ty AI lớn?

ACác nhà đầu tư nhận thấy một khoảng trống cấu trúc trên thị trường. Các công ty AI lớn như Anthropic chủ yếu sử dụng AI để đẩy nhanh nghiên cứu nội bộ và hạn chế việc các nhà phát triển bên ngoài sử dụng mô hình của họ để tạo ra sản phẩm cạnh tranh. Do đó, cần có một công ty độc lập như Mirendil để cung cấp nền tảng công cụ cho các nhà nghiên cứu khoa học ở mọi lĩnh vực.

QCon đường kỹ thuật chính mà Mirendil theo đuổi là gì và các nhà sáng lập nhìn nhận nó ra sao?

ACon đường kỹ thuật chính mà Mirendil theo đuổi là 'cải tiến tự đệ quy' (recursive self-improvement), tức là để AI liên tục tối ưu hóa mã nguồn và năng lực của chính nó. Đồng sáng lập Neyshabur coi đây là con đường ngắn nhất để đạt được 'khoa học được AI thúc đẩy', và tin rằng có thể thực hiện một cách an toàn dưới sự giám sát của con người.

Nội dung Liên quan

Ba năm trì hoãn, bài viết mới nhất của cựu sinh viên Bắc Đại Weng Lilian gây bão mạng

Sau ba năm trì hoãn, Lilian Weng, cựu Phó chủ tịch OpenAI và là cựu sinh viên Đại học Bắc Kinh, đã đăng một bài blog dài về Scaling Laws (Định luật Mở rộng Quy mô) - quy tắc toán học định hình sự phát triển của AI hiện đại. Bài viết chỉ ra rằng, mặc dù các định luật này cung cấp nền tảng để dự đoán hiệu suất mô hình khi mở rộng quy mô tính toán, dữ liệu và tham số, nhưng chúng lại rất mong manh và chứa đầy các vấn đề tinh vi. Một điểm quan trọng là sự mâu thuẫn trong các khuyến nghị từ OpenAI (2020) và DeepMind (2022) về cách phân bổ ngân sách tính toán tối ưu giữa quy mô mô hình và dữ liệu. Sự khác biệt này, hóa ra, bắt nguồn từ cách đếm tham số (có bao gồm embedding layer hay không) và quy mô thí nghiệm hạn chế. Hơn nữa, ngay cả công thức nổi tiếng của DeepMind (Chinchilla) - từng được coi là chuẩn mực trong ngành - cũng được phát hiện có lỗi phương pháp luận vào năm 2024, như việc sử dụng hàm mất mát trung bình khiến bộ tối ưu hóa dừng sớm. Bài viết cảnh báo việc ngoại suy các định luật được khớp từ mô hình nhỏ lên mô hình nghìn tỷ tham số là rất rủi ro. Thách thức cơ bản hơn là nguồn dữ liệu văn bản chất lượng cao đang cạn kiệt, làm suy yếu giả định dữ liệu vô hạn của các định luật cổ điển. Các nghiên cứu mới đang cố gắng tích hợp yếu tố lặp lại dữ liệu vào công thức, cho thấy hiệu suất giảm dần và mô hình lớn nhạy cảm hơn với việc huấn luyện lặp. Điều này giải thích tại sao ngành công nghiệp đang chuyển hướng sang các hướng tiếp cận như học tăng cường, tính toán tại thời điểm suy luận và dữ liệu tổng hợp để vượt qua "bức tường dữ liệu". Tóm lại, bài viết nhấn mạnh rằng con đường phát triển AI trong tương lai sẽ không chỉ đơn thuần là "mở rộng quy mô" mà còn đòi hỏi sự hiểu biết tinh tế và xử lý cẩn thận các chi tiết của những định luật cơ bản này.

marsbit52 phút trước

Ba năm trì hoãn, bài viết mới nhất của cựu sinh viên Bắc Đại Weng Lilian gây bão mạng

marsbit52 phút trước

Stablecoin đang trở thành vấn đề chính sách tiếp theo của Fed phiên bản Kevin Warsh

Ổn định tiền đã trở thành một vấn đề chính sách mới cho Fed dưới thời Chủ tịch Kevin Warsh. Trong hội nghị về đồng đô la ngày 22/6, Thống đốc Fed Christopher Waller đã đưa các stablecoin (như USDT và USDC) vào chương trình nghị sự nghiên cứu về vai trò quốc tế của đồng USD. Điều này cho thấy khi quy mô stablecoin đủ lớn để ảnh hưởng đến nhu cầu trái phiếu kho bạc ngắn hạn, hoạt động tài trợ ngân hàng và thanh khoản đô la toàn cầu, chúng không còn chỉ là công cụ thị trường crypto mà đã trở thành một kênh dẫn truyền đồng USD mà Fed phải theo dõi. Stablecoin kết hợp chức năng thanh toán và lưu trữ giá trị, cạnh tranh với hệ thống ngân hàng truyền thống. Sự tăng trưởng của chúng có thể tác động đến cơ cấu tiền gửi ngân hàng, nhu cầu tài sản an toàn ngắn hạn và làm phức tạp việc thực thi chính sách tiền tệ. Nghiên cứu chỉ ra rằng dòng tiền vào stablecoin có thể làm giảm lợi suất trái phiếu kho bạc ngắn hạn. Dù hiện tại quy mô dự trữ stablecoin còn nhỏ so với tổng thể thị trường, tiềm năng mở rộng tiếp cận đô la cho người dùng nước ngoài khiến chúng trở thành một phần của hệ thống phân phối thanh khoản USD. Câu hỏi chính sách hiện nay là liệu stablecoin sẽ tiếp tục là phần mở rộng tư nhân được chấp nhận của đồng USD, hay sẽ trở thành một tầng hạ tầng đô la được quản lý rõ ràng hơn. Các ngân hàng đang thử nghiệm tiền gửi được mã hóa (tokenized deposits) để cạnh tranh, trong khi các nhà phát hành stablecoin phải chứng minh cơ chế dự trữ và mua lại có thể chịu được các cú sốc. Khi stablecoin đủ lớn và được kết nối, chúng chính thức trở thành một vấn đề chính sách tiền tệ cần theo dõi.

marsbit55 phút trước

Stablecoin đang trở thành vấn đề chính sách tiếp theo của Fed phiên bản Kevin Warsh

marsbit55 phút trước

Đốt 90 tỷ đô la, Mark Zuckerberg quyết định mở một sòng bạc không được đánh bạc

Một người đã lỗ 90 tỷ USD, giờ đây quyết định tạo ra một dự án không dùng tiền thật. Đó là Meta - công ty của Mark Zuckerberg - đang phát triển ứng dụng thị trường dự đoán Arena, nơi người dùng có thể "cược" kết quả bầu cử, thể thao, sự kiện quốc tế bằng điểm tích lũy, không phải tiền mặt. Sau khi Reality Labs của Meta (bộ phận siêu vũ trụ) đã thua lỗ gần 900 tỷ USD, Zuckerberg dường như đang chuyển hướng sang một ý tưởng mới. Tuy nhiên, điểm khác biệt lớn của Arena so với các nền tảng dự đoán thành công như Polymarket hay Kalshi là việc sử dụng "tiền ảo" thay vì tiền thật. Điều này giúp Meta né tránh các rào cản pháp lý phức tạp, nhưng đồng thời có thể làm mất đi linh hồn của thị trường dự đoán: áp lực tài chính khiến người tham gia phải suy nghĩ nghiêm túc và đưa ra dự báo chính xác. Bài viết đặt câu hỏi liệu đây là một động thái thông minh sau thất bại đắt giá, hay chỉ là một sự "sao chép" nửa vời. Meta có lịch sử sao chép các tính năng thành công (như Stories, Reels, Threads) và dùng lượng người dùng khổng lồ để áp đảo. Nhưng với Arena, họ đang loại bỏ yếu tố then chốt - tiền thật. Kết quả có thể chỉ là một nền tảng xã hội để tranh luận sự kiện, và những người muốn "cược" thật sẽ vẫn tìm đến các sàn chuyên nghiệp. Liệu Zuckerberg có đang xây dựng một sân chơi lành mạnh hay chỉ đang đào một cái hố mới, rẻ hơn?

marsbit1 giờ trước

Đốt 90 tỷ đô la, Mark Zuckerberg quyết định mở một sòng bạc không được đánh bạc

marsbit1 giờ trước

Tăng Vọt 380%, Đợt IPO Ngàn Tỷ Thâm Quyến Chính Thức Lên Sàn

Tập đoàn HKC, một công ty Trung Quốc chuyên về màn hình hiển thị bán dẫn, đã chính thức lên sàn tại Sàn Giao dịch Chứng khoán Thâm Quyến vào ngày 26/6. Giá cổ phiếu tăng mạnh tới 380% so với giá phát hành, định giá vốn hóa thị trường của công ty lên tới hàng trăm tỷ nhân dân tệ, thậm chí có lúc chạm mốc 500 tỷ. Câu chuyện bắt đầu từ năm 1997, khi người sáng lập Vương Trí Dũng khởi nghiệp từ việc lắp ráp màn hình tại Hoa Cường Bắc, Thâm Quyến. Sau nhiều năm phát triển trong lĩnh vực sản xuất thiết bị cuối, đến năm 2014, HKC quyết định chuyển mình mạnh mẽ bằng cách đầu tư vào sản xuất tấm nền (panel) - khâu cốt lõi trong chuỗi ngành hiển thị. Công ty đã xây dựng thành công nhiều dây chuyền sản xuất thế hệ cao tại Trùng Khánh, Trừ Châu, Miên Dương và Trường Sa. HKC hiện là một trong những nhà cung cấp tấm nền hàng đầu toàn cầu cho TV, màn hình máy tính và điện thoại thông minh. Thành công của họ thu hút sự đầu tư mạnh mẽ từ các quỹ vốn nhà nước địa phương như Trùng Khánh, Miên Dương, Quý Châu, Trừ Châu, và cả từ đối thủ/nhà đầu tư chiến lược BOE. Sự kiện IPO của HKC là một minh chứng cho sức mạnh công nghiệp mới nổi của Thâm Quyến, nơi không chỉ có các gã khổng lồ công nghệ mà còn đang sản sinh ra nhiều "quán quân ngách" trong các lĩnh vực công nghệ cao như robot, chip bộ nhớ (với "Ngũ hổ lưu trữ" có tổng vốn hóa lên tới nghìn tỷ), in 3D, pin lithium, kinh tế vũ trụ và kinh tế bầu trời thấp. Những mảnh ghép này đang cùng nhau tạo nên một hệ sinh thái công nghiệp sâu rộng, hứa hẹn tiếp tục nuôi dưỡng những công ty tỷ đô tiếp theo của Trung Quốc.

marsbit1 giờ trước

Tăng Vọt 380%, Đợt IPO Ngàn Tỷ Thâm Quyến Chính Thức Lên Sàn

marsbit1 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
Hợp đồng Tương lai
活动图片