Mirendil gọi vốn 1 tỉ USD để AI tự nghiên cứu thay con người

Ngày 12/11/2026, Mirendil công bố hoàn tất vòng gọi vốn Series A trị giá 1 tỉ USD, tương đương khoảng 25.660 tỉ đồng theo tỉ giá khoảng 25.660 đồng/USD. Vòng gọi vốn do Kleiner Perkins và Clearlake Capital dẫn dắt, với sự tham gia của Battery Ventures, Doerr Capital, Gil & Co, Google, M13, Pear VC và S32 cùng các nhà đầu tư khác. Công ty không công bố định giá sau vòng này.

Vòng Series A 1 tỉ USD và những cái tên đứng sau

Một vòng Series A trị giá 1 tỉ USD là chuyện hiếm ngay cả trong cơn sốt AI hiện nay. Theo Dealroom, thương vụ đưa Mirendil vào nhóm những phòng thí nghiệm AI mới được rót vốn mạnh nhất, sánh ngang Safe Superintelligence, Thinking Machines Lab và Recursive Superintelligence.

Điều đáng chú ý là thời điểm. Vòng gọi vốn được công bố chỉ một tuần trước khi Anthropic, nơi phần lớn đội ngũ sáng lập Mirendil từng làm việc, dự kiến niêm yết trên sàn Nasdaq.

Trước đó, hồi tháng 9, Bloomberg đưa tin Mirendil đang đàm phán gọi tới 1 tỉ USD với định giá khoảng 5 tỉ USD. Công ty không xác nhận con số này trong thông báo chính thức, nên định giá thực tế sau vòng Series A vẫn là một ẩn số.

Một nhà nghiên cứu, 3,5 tháng và chưa tới 10 triệu USD

Điều khiến vòng gọi vốn này khác biệt không nằm ở số tiền, mà ở kết quả mà Mirendil dùng để thuyết phục nhà đầu tư. Trong báo cáo công bố ngày 21/10/2026, công ty cho biết một nhà nghiên cứu duy nhất, làm việc cùng các agent AI, đã huấn luyện trước (pretrain) mô hình lập trình Mirendil-Base từ đầu chỉ trong 3,5 tháng, với tổng chi phí tính toán chưa tới 10 triệu USD, tương đương khoảng 257 tỉ đồng.

Con số này bao gồm toàn bộ quá trình: nghiên cứu, các thử nghiệm quy mô nhỏ, lần huấn luyện cuối cùng, chi phí token của agent và xử lý dữ liệu. Theo Mirendil, các agent đã viết hơn 99% mã nguồn, tự chạy thử nghiệm và tự chẩn đoán lỗi, trong khi nhà nghiên cứu quyết định nên thử hướng nào, nên tin kết quả nào và can thiệp khi cần.

Mô hình được huấn luyện chỉ từ mã nguồn công khai, trang web công khai và bộ dữ liệu công khai, không mua hay cấp phép thêm dữ liệu, không dùng chưng cất mô hình (distillation) hay dữ liệu tổng hợp. Mirendil-Base nằm trong khoảng 100 tỉ đến 500 tỉ tham số; hai phiên bản lớn hơn là Mirendil-Base-Large và Mirendil-Base-XL vẫn đang trong quá trình huấn luyện khi báo cáo được công bố.

Cần nói rõ: đây là kết quả do chính Mirendil công bố, chưa có kiểm chứng độc lập. Nhưng nếu con số đứng vững, nó cho thấy chi phí huấn luyện mô hình lớn có thể thấp hơn nhiều so với cách làm truyền thống, vốn đòi hỏi đội ngũ hàng chục người và ngân sách tính bằng hàng trăm triệu USD.

Fern 0.1 và nền tảng Lor làm được gì

Từ Mirendil-Base, công ty huấn luyện tiếp thành Fern 0.1, mô hình đầu tiên của hãng. Fern 0.1 phục vụ các công việc agent khối lượng lớn như gỡ lỗi trong quá trình huấn luyện mô hình, đọc toàn bộ dấu vết hoạt động của agent và kiểm toán dữ liệu huấn luyện. Mô hình hỗ trợ cửa sổ ngữ cảnh lên tới 10 triệu token, tương đương khoảng 23 MB văn bản hay nửa triệu dòng mã, đủ để nắm trọn nhiều ngày làm việc của một agent trong một lần xử lý. Quyền truy cập Fern 0.1 hiện được ghi là sắp mở.

Lor là mảnh ghép còn lại. Ra mắt ngày 28/10/2026, Lor là nền tảng đám mây cho phép người dùng giao việc nghiên cứu cho các agent: viết mã, chạy thử nghiệm, cấp phát tài nguyên tính toán và vận hành trên máy do người dùng chọn. Một agent có thể chia công việc cho hàng chục agent khác, với hàng trăm agent chạy song song trên nhiều dự án, làm việc liên tục trong nhiều ngày hoặc nhiều tuần và tự gỡ vướng khi gặp sự cố.

Lor đang mở bản beta riêng tư, miễn phí trong thời gian beta, trên macOS, Linux và web. Người dùng có thể theo dõi từng agent, dừng agent bất cứ lúc nào và gỡ máy khỏi hệ thống. Bản Windows, iOS và Android được hẹn ra mắt sau.

Đội ngũ xuất thân từ Anthropic và tham vọng thu nhỏ nghiên cứu AI

Mirendil ra mắt ngày 24/6/2026 với đội ngũ sáng lập 20 nhà nghiên cứu và kỹ sư đến từ Anthropic, xAI, Google DeepMind và OpenAI. Giám đốc điều hành Behnam Neyshabur và Giám đốc công nghệ Harsh Mehta từng góp phần khởi động nỗ lực tự động hóa một phần nghiên cứu nội bộ tại Anthropic.

Sứ mệnh của công ty gói gọn trong một câu: để một người làm được việc trước đây cần cả một đội, và một đội làm được việc trước đây cần cả một tổ chức. Đó cũng là lý do các nhà đầu tư đặt cược: nếu agent AI có thể gánh phần việc tay chân của nghiên cứu, rào cản gia nhập nghiên cứu AI đỉnh cao sẽ hạ xuống đáng kể.

Ngay từ ngày ra mắt, Mirendil đã công bố vòng hạt giống 200 triệu USD, tương đương khoảng 5.132 tỉ đồng, với định giá khoảng 1 tỉ USD, do Andreessen Horowitz và Kleiner Perkins dẫn dắt, sau đó NVIDIA cũng tham gia. Ngày 6/8/2026, công ty ký hợp tác nhiều năm với Google Cloud, đưa khối lượng huấn luyện, suy luận và nghiên cứu AI lên nền tảng AI Hypercomputer của Google Cloud, kết hợp TPU của Google và hạ tầng AI của NVIDIA.

Câu hỏi còn bỏ ngỏ sau vòng gọi vốn kỷ lục

Vòng Series A 1 tỉ USD nối ba mảnh ghép trong kế hoạch của Mirendil: mô hình do agent hỗ trợ huấn luyện, nền tảng giao việc nghiên cứu và hạ tầng đám mây cho các vòng lặp nghiên cứu lớn hơn. Nhưng phép thử thực sự vẫn ở phía trước: liệu kết quả một nhà nghiên cứu có trở thành quy trình lặp lại được cho các nhà khoa học và kỹ sư bên ngoài phòng thí nghiệm hay không.

Công ty cũng chưa công bố điểm chuẩn độc lập cho Mirendil-Base, chưa mở quyền truy cập Fern 0.1 và chưa nói khi nào Lor rời beta. Những mốc này sẽ quyết định xem 1 tỉ USD là khoản đầu tư vào một cách làm mới của nghiên cứu AI, hay chỉ là một canh bạc đắt đỏ trong cơn sốt AI.

Với người theo dõi ngành AI, điều cần chờ trong những tháng tới là ba thứ: kết quả của Mirendil-Base-Large và Mirendil-Base-XL, thời điểm Fern 0.1 mở truy cập, và bằng chứng đầu tiên cho thấy các nhóm nghiên cứu bên ngoài dùng Lor để làm ra kết quả thật.

Nguồn tham khảo: Mirendil