LONDON (IT BOLTWISE) – Das KI-Startup Mirendil verhandelt neue Finanzierungsrunden bei einer möglichen Bewertung von 5 Milliarden US-Dollar. In den Gesprächen steht ein Lead-Engagement durch Kleiner Perkins im Raum; zusätzlich wird auch Andreessen Horowitz als Investor diskutiert. Das Vorhaben soll vor allem das eigene Modell finanzieren und Training-Läufe absichern, bevor bis zum Jahresstart ein „Frontier“-Modell für Forschung und Engineering startet.
Mirendil, ein Startup mit Wurzeln in früheren Anthropic-Teams, steckt aktuell in Finanzierungsgesprächen, die die Bewertung offenbar deutlich nach oben ziehen sollen. Wie aus übereinstimmenden Angaben hervorgeht, wird eine neue Runde bei rund 5 Milliarden US-Dollar diskutiert. Entscheidend ist dabei weniger die Zahl an sich als der Tempo-Aspekt: Erst vor wenigen Monaten wurde Mirendil in einer Seed-Runde mit einer Bewertung von 1 Milliarde US-Dollar bewertet, und die aktuelle Debatte zielt erneut auf eine Vergrößerung um das Mehrfache.
Technisch orientiert sich Mirendil an einem ambitionierten Ansatz, der in der Branche unter dem Stichwort „recursive self-improvement“ kursiert: Modelle sollen sich mit nur wenig menschlichem Eingriff weiterentwickeln. Das heißt im Kern nicht „mehr Daten“, sondern eine Trainings- und Iterationsstrategie, bei der Feedbackschleifen und Automatisierung stärker ineinandergreifen. Laut den vorliegenden Informationen beschäftigt Mirendil inzwischen mehr als 20 Mitarbeitende, genug, um ein eigenständiges Engineering-Team für Modellierung, Training und Infrastruktur aufzubauen, statt sich auf reine Prototypenarbeit zu beschränken.
Finanzierungsseitig passt das Setup in eine breitere Bewegung, die oft als „neo-labs“ beschrieben wird: Startups investieren mit Fokus auf Forschung und langfristige Modell-Fähigkeiten, während kurzfristige Umsätze in den Hintergrund rücken. Mirendils Gespräche fallen dabei in eine Phase, in der Investoren offenbar bereit sind, Bewertungslogiken stärker an Forschungsambition zu koppeln als an sofort messbaren Ertrag. Im selben Kontext werden auch andere Lab-orientierte KI-Startups mit mehrstelligen Milliardenbewertungen bzw. sehr hohen Einzelbewertungen genannt: Dazu zählt Thinking Machines Lab, das ebenfalls auf Investorenansprache in Richtung hoher zweistelliger bis dreistelliger Millionen- bzw. Milliardenbeträge zielt, sowie Periodic Labs, das als wissenschaftlich ausgerichtetes Discovery-Startup bereits mit einer Bewertung im Bereich von etwa 1,3 Milliarden US-Dollar beziffert wird.
Für die neue Mirendil-Runde ist besonders bemerkenswert, dass die Finanzierung nicht nur „Runway“ verlängern soll, sondern konkret das Modell samt zukünftigen Training-Läufen absichern will. Wenn ein Lead-Investor die Runde anführt und ein Volumen von bis zu 1 Milliarde US-Dollar im Raum steht, verschiebt das die technische Priorisierung: Dann kann das Team eher auf wiederholte Trainingszyklen und längere Experiment-Serien setzen, statt auf schnelle Einzel-Tests. Die Planungsrichtung geht zudem über das reine Modelltraining hinaus; laut den vorliegenden Angaben soll bis zum frühen nächsten Jahr ein „frontier“ ausgerichtetes Modell für Engineering- und Forschungsaufgaben starten.
Die strategische Begründung formuliert Mirendil selbst relativ klar: „Today, any lab trying to use AI in drug discovery, chemistry, biology, or robotics must also become a frontier AI lab“, heißt es auf der Website des Unternehmens. In der Praxis bedeutet das, dass die Hürde für datengetriebene Forschung steigt: Wer KI wirklich in Labor-Workflows integrieren will, braucht nicht nur Zugriff auf externe APIs, sondern Kompetenzen rund um Modellanpassung, Evaluation, Datenhandling und eine belastbare Pipeline für Experimente. Interessant ist dabei die Parallele zur internen Nutzung von KI-Tools bei großen Akteuren: So, wie KI-gestützte Codierungswerkzeuge bereits Teile der eigenen Modellentwicklung automatisieren können, versuchen Mirendils Investoren, denselben Automatisierungspfad auch außerhalb etablierter Labore zu finanzieren.
Aus Sicht von Unternehmen und Entwicklern steckt die eigentliche Marktbedeutung in der Frage, wie schnell sich „Forschungslabs“ in produktionsfähige Entwicklungsumgebungen verwandeln. Ein Frontier-Modell für Engineering und Research würde zwar nicht automatisch jede Laboraufgabe „lösen“, aber es könnte den Aufwand für Prototyping senken, etwa bei der Formulierung von Hypothesen, der Auswertung von Ergebnissen oder der schnelleren Iteration von Experiment-Designs. Gleichzeitig bleibt die technische Herausforderung groß: Recursive Selbstverbesserung erfordert robuste Guardrails gegen Drift, ein sauberes Monitoring der Modellverhalten über Iterationen hinweg sowie klare Standards, wie sich Verbesserungen verifizieren lassen. Genau diese Kombination aus Forschungs-Iterationen und Engineering-Disziplin ist es, die in solchen Finanzierungswellen häufig über Erfolg oder Scheitern entscheidet.
Auch die Bewertungslogik verdient eine nüchterne Betrachtung. Eine Multiplikation von fünf innerhalb eines Quartals signalisiert, dass Investoren derzeit bereit sind, „Option Value“ zu kaufen: die Möglichkeit, dass aus einem Neo-Lab mit starkem Forschungsfokus ein dauerhaft relevanter Modelllieferant wird. Für den Markt heißt das allerdings nicht, dass jede Wette aufgeht. Die nächsten Monate werden zeigen, ob Mirendil die angekündigte Roadmap in ein belastbares Produktangebot übersetzen kann und ob die Trainingsstrategie tatsächlich zu den erwarteten Fähigkeiten führt, statt nur neue Varianten der gleichen Leistungsgrenzen zu produzieren.
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