作者 | 铅笔道 黄小贵

编辑 | 铅笔道 邹蔚

封面图 | ChatGPT 创作

Anthropic 离职员工被。

就在刚刚，Anthropic 离职员工内沙布尔（Behnam Neyshabur）和梅塔（Harsh Mehta）创办的 Mirendil 在种子轮融了 2 亿美元（约人民币 13.6 亿元），估值 10 亿美元（约人民币 68 亿元）。

Mirendil 想做加快科学研发速度的 AI，从而加速药物、材料、机器人等域的科学发现，团队约 20 人。

本轮投资包括 a16z、凯鹏华盈、英伟达等。

离职半年，融资 2 亿美元

内沙布尔和梅塔都曾经是 Anthropic 的研究人员。

内沙布尔是 80 后，出生在伊朗，本科和研究生毕业于德黑兰的谢里夫理工大学。2011 年去美国，在丰田工业大学芝加哥分校获得博士学位。

获得博士学位后，内沙布尔在谷歌 DeepMind 工作了 5 年，2024 年 12 月加入 Anthropic，担任研究员。

内沙布尔曾 Anthropic 的 Discovery 团队。这个团队关心的不是普通聊天机器人，而是难的东西：怎样让 AI 具备长期理能力，怎样让 AI 像科学和工程师样参与研发。

Mirendil CEO 内沙布尔 来源：a16z

梅塔是印度裔，毕业于印度理工学院古瓦哈提分校。在谷歌 DeepMind 时，跟内沙布尔是同事。梅塔先到谷歌，而内沙布尔到谷歌时，已经因为研究 "AI 模型为什么有 " 而在圈内有名。梅塔主动给内沙布尔发了封邮件，两人就此成为好友。

加入 Anthropic 后，梅塔担任研究科学，曾在 Anthropic 搭建自动化 AI 研究平台的个版本。

2025 年 12 月，哥俩离职创业。

他们很早就对 " 用 AI 加速科学研究 " 感兴趣。只是那时模型能力还不够强。梅塔说，当时的模型 " 真的很差 "。直到大模型和智能体能力快速提升后，他们才认为这件事到了可以创业的时间点。

他们赌的是：如果 AI 已经能帮工程师写代码，为什么不能帮 AI 研究员做实验？如果 AI 已经能读论文、复现实验、改代码，为什么不能进步参与模型研发？

虽然啥也还没有，但凭借这哥俩的经历，资本愿意提前下注。

2 亿美元，是种子轮里比较大额的融资。

在近年的 AI 项目中，它能排进前列。比它的，有 Thinking Machines Lab，融资 20 亿美元；Safe Superintelligence 融资 10 亿美元；Advanced Machine Intelligence 融资 10.3 亿美元；Periodic Labs 融资 3 亿美元。

Mirendil 的野心

Mirendil 想做的，不是让 AI 直接去参与药物发现、材料设计、生物实验、机器人训练。

它想先帮科学和工程师建立自己的 AI 研发能力。

举个例子吉安家具封边胶价格。

药物研发公司，可能很懂机制，也有实验室和临床资源。但它未有能力训练的 AI 模型。

如果它想用 AI 做药物发现，就会遇到很多问题：要招 AI 研究员、要搭建训练系统、要准备数据、要调模型、要做评估、要把 AI 结果和真实实验连接起来。

这很贵，也很慢。

AI 加速科学研发示意图 来源：公开资料

今天，真正能做前沿 AI 研发的机构，大多集中在少数大公司和顶实验室。Mirendil 想把这套能力拆出来，变成多科学也能使用的平台。

长期看，它想服务广泛的科学和域——

材料科学可以用它设计材料模型；生物学可以用它建立实验系统；机器人公司可以用它改进训练流程；软件公司可以用它训练自己的用模型。

Mirendil 的野心不是做个 AI 工具，而是做种新的研发基础设施。

Mirendil 选了条很难的路，普通 AI 产品可以套用大模型 API，然后做个界面，Mirendil 不行，它要处理的是完整研发闭环——

从提出实验，到写代码，到跑结果，到调试失败，到管理力，到比较模型，PVC管道管件粘结胶再到决定下步……这是套非常复杂的工程系统。

少数大模型公司已经在内部做了类似系统，用 AI 来管理、优化 AI 的母体大模型。Anthropic 公开披露，到 2026 年 5 月，Anthropic 并进代码库的代码里，过 80 由 Claude 生成。同样，谷歌的 AlphaEvolve 已经被用于优化谷歌的数据中心调度、芯片设计和 AI 训练流程。

但这些巨头不会把自己的 AI 研发系统开放给外部。外部科学和工程师有需求吉安家具封边胶价格，却没有同等工具。Mirendil 要做的，就是填上这个缺口。

AI 圈风向变了

投资人押注 Mirendil，揭示了 AI 行业的大转向。

阶段，大比的是谁能训练出强大模型。

在这时期，OpenAI 出 GPT 系列，Anthropic 出 Claude，Google 出 Gemini。Meta、xAI、Mistral、DeepSeek、MiniMax、月之暗面等公司也加入竞争。

二阶段，大比的是谁能把模型变成产品，像 AI 编程产品 Cursor。

现在到了三阶段：比的谁能快、好地用 AI 来改造 AI 本身。

啥意思呢？

前面提到，截至今年 5 月，Anthropic 并进代码库的代码中，过 80 由 Claude 编写。公司还说，典型工程师在 2026 年二季度每天并的代码量，是 2024 年的 8 倍。

Claude AI 来源：公开资料

Anthropic 的工程师不再只是自己敲代码，而是把大量代码生成、调试、测试工作交给 Claude，自己负责提出需求、把关质量和做终判断。代码产量比两年前提 8 倍。

Claude 生成的那些新代码，成为 Claude 的部分，支撑着 Claude 向前进步，生出多好的新代码，继续成为 Claude 的部分……

这个信号很清楚：AI 已经不只是用户端工具，它开始颠覆 AI 公司自己的研发式。

开始，人类给目标，AI 执行任务。

再往后，人类给向，AI 设计路径。

后，（如果可能的话）AI 能自己提出目标、自己训练模型、自己评估结果，AI 研发速度就可能进入新的阶段。

这是何等强大的能力，你能想象吗？

拿药物研发来说。现在的 AI for science，是科学告诉 AI 如何如何，加速研发。

Mirendil 想让 AI 自己提出候选分子、设计实验、复现实验结果，整个过程比科学快。新材料研发、机器人训练，也是样的道理。

换个好理解的词，就是：科学自动化。

当然，这切都还很远。编程自动化虽然取得初步成功，但科学毕竟复杂得多，科学自动化的果究竟怎样，谁也没见过。

后给个彩蛋：Mirendil 来自托尔金《指环》里的语，意思接近 " 珍贵事物的朋友 "，也可以理解为 " 发现之友 "。

这很符它的自我定位。它不是想做个简单工具，而是想成为科学发现背后的新基础设施。相关词条:离心玻璃棉     塑料挤出机     钢绞线厂家    铝皮保温    pvc管道管件胶

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