AI 연구개발 도구를 만드는 Mirendil이 10억 달러 규모의 시리즈 A 투자를 유치했다. 회사는 지난 12일(현지시간) 샌프란시스코에서 이 사실을 발표했다.
이번 투자는 클라이너 퍼킨스(Kleiner Perkins)와 클리어레이크 캐피털(Clearlake Capital)이 이끌었다. 배터리 벤처스(Battery Ventures), 도어 캐피털(Doerr Capital), 구글(Google), 피어 VC(Pear VC)를 비롯해 Gil & Co, M13, S32 등 신규·기존 투자자도 참여했다.
Mirendil은 AI 연구개발의 문턱을 낮추는 일이 과학·기술 분야의 시급한 문제를 푸는 가장 직접적인 길이라고 보고 있다고 밝혔다. 모든 과학자와 엔지니어가 최첨단 AI 연구개발에 손댈 수 있도록 돕는 도구를 만드는 것이 회사의 목표라고 설명했다.
회사는 최근 3주 동안 공개한 첫 결과가 같은 방향을 가리킨다고 강조했다. 에이전트가 실무를 맡으면 팀의 규모가 만들 수 있는 것의 한계로 작용하지 않는다는 설명이다. 회사에 따르면 연구원 1명이 에이전트와 함께 코딩 특화 모델 ‘Mirendil-Base’를 3.5개월 만에, 1000만 달러가 안 되는 컴퓨팅 비용으로 처음부터 사전학습했다.
이 모델을 추가 학습시켜 만든 ‘Fern’은 최대 1000만 토큰의 맥락을 다룰 수 있다. 회사는 이 정도면 에이전트가 며칠 동안 이어 가는 작업을 감당할 수준이라고 밝혔다.
현재 비공개 베타로 운영 중인 ‘Lor’는 수백 개 에이전트가 며칠씩 코드를 쓰고 실험을 돌리는 작업 방식을 외부 사용자에게 제공하는 도구다. Mirendil도 매일 Lor 위에서 일하고 있다고 회사는 전했다.
Mirendil은 이번 투자로 한 사람이 팀의 몫을, 팀이 기관의 몫을 해내는 환경에 한 걸음 더 다가가겠다는 입장이다. 회사는 여전히 하나의 목표에 집중하는 소규모 팀이라며 뜻을 함께할 인력과 협업할 기업을 찾고 있다고 했다.
이번 투자는 AI 연구 작업 자체를 에이전트에 맡겨 소규모 팀의 모델 개발 부담을 줄이려는 시도에 대규모 자금이 몰린 사례로 풀이된다. 인력과 컴퓨팅 비용 부담이 큰 국내 스타트업에는 소수 인력으로 자체 모델을 만드는 접근 방식이 참고가 될 수 있다는 점에서 주목할 만하다. 다만 회사가 제시한 사례는 자체 발표에 따른 것이어서 실제 성능과 상용화 수준은 이후 공개될 결과를 지켜봐야 한다.
원문 출처: Mirendil, "Mirendil Raises $1B to Democratize Frontier AI R&D" (2026년 11월 12일) https://www.prnewswire.com/news-releases/mirendil-raises-1b-to-democratize-frontier-ai-rd-302937248.html
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