Mirendil 1 Milyar Dolar Yatırım Aldı: Yapay Zekâ Ar-Ge'sini Herkese Açmayı Hedefliyor

Mirendil 1 milyar dolarlık Seri A yatırım aldı. Yapay zekâ Ar-Ge'sini herkesin erişimine açmayı hedefleyen girişim, 12 Kasım'daki blog yazısında turu Kleiner Perkins ve Clearlake Capital'in yönettiğini duyurdu. TCMB'nin 10 Kasım kuruyla yaklaşık 50 milyar TL'ye denk gelen yatırıma Battery Ventures, Doerr Capital, Gil & Co, Google, M13, Pear VC ve S32 gibi yeni ve mevcut yatırımcılar da katıldı. Şirket, değerlemesini açıklamadı.

Mirendil ne yapıyor?

Şirketin açıklamasına göre amaç, yapay zekâ Ar-Ge'sini daha erişilebilir hâle getirmek ve bunu "her bilim insanının ve mühendisin ulaşabileceği" bir noktaya taşımak. Mirendil, ajanlar hands-on işi yaptığında ekip büyüklüğünün bir ürün geliştirmenin sınırı olmaktan çıktığını savunuyor. Çeşitli haberlerde şirketin eski Anthropic araştırmacıları tarafından kurulduğu belirtiliyor; şirketin kendi yazısında bu ayrıntı yer almıyor.

Mirendil-Base, Fern ve Lor

Mirendil son üç haftada ilk sonuçlarını paylaştı. Şirkete göre tek bir araştırmacı, ajanlarla çalışarak rekabetçi bir kodlama modeli olan Mirendil-Base'i sıfırdan 3,5 ayda ve 10 milyon doların (yaklaşık 501 milyon TL) altında bir hesaplama maliyetiyle ön eğitimden geçirdi. Bu model ardından, 10 milyon token'a kadar bağlam tutabilen ve bir ajanın günlerce süren işine yetecek kadar uzun bağlam sunduğu söylenen Fern'e dönüştürüldü.

Üçüncü ürün Lor ise özel beta aşamasında. Mirendil'e göre Lor, yüzlerce ajanın günlerce süren sürelerle kod yazdığı ve deney çalıştırdığı bir çalışma biçimini herkese açıyor; şirketin kendi ekibi de her gün Lor üzerinde çalışıyor. Bu sonuçlar şirketin kendi açıklamasına dayanıyor; bağımsız bir doğrulama ya da kıyaslama paylaşılmadı.

Bu rakamlar ne anlama geliyor?

Ön eğitim (pretraining), bir yapay zekâ modelinin büyük veri kümeleri üzerinde sıfırdan eğitildiği ilk ve en pahalı aşamadır; ön eğitim sonrası ince ayar (post-training) ise bu modelin belirli görevlere göre özelleştirildiği aşama. Mirendil'in iddiası, bu işi tek bir araştırmacının ajanlarla birlikte 3,5 ayda ve 10 milyon doların altında bir bütçeyle yapabildiği. Sektördeki öncü modellerin eğitim maliyetlerinin çok daha yüksek olduğu düşünüldüğünde bu, doğrulanırsa dikkat çekici bir verimlilik iddiası. Ancak "rekabetçi" ifadesinin hangi testlere dayandığı ve modelin diğer kodlama modelleriyle nasıl kıyaslandığı şirketin yazısında açıklanmıyor.

Bağlam penceresi ise bir modelin tek seferde okuyup hatırlayabildiği metin miktarı. Fern'in 10 milyon token'lık bağlamı, bir ajanın günlerce süren çalışmasının kayıtlarını tek oturumda tutabilmesi anlamına geliyor. Seri A turu ise bir girişimin ürün geliştirdikten sonra büyümek için aldığı ilk büyük kurumsal yatırımlardan biri; 1 milyar dolar bu aşama için alışılmadık derecede büyük bir tutar.

Yatırımla ne planlanıyor?

Mirendil, turun kendisini "bir kişinin eskiden bir ekip gerektiren işi, bir ekibin ise eskiden bir kurum gerektiren işi yapabildiği" bir dünyaya yaklaşmak için kullanacağını söylüyor. Şirket hâlâ küçük bir ekip olduğunu ve tek bir hedefe odaklandığını belirterek yeni çalışanlar ve iş ortakları arıyor. Yapay zekâ girişimlerine akan diğer büyük yatırımlar için TSMC'nin Anthropic ve OpenAI yatırımı haberimize göz atabilirsiniz.