Google DeepMind löst Nobelpreisträger AlphaFold-Team im Rahmen einer strategischen Ausrichtung auf Zwillinge auf

Berichten zufolge hat Google DeepMind das Team hinter seinem mit dem Nobelpreis ausgezeichneten AlphaFold-System aufgelöst und damit eine umfassende Überarbeitung der wissenschaftlichen Forschungsstrategie signalisiert, die das in London ansässige Labor zu einem der weltweit führenden Labore für künstliche Intelligenz gemacht hat. Durch den Schritt werden die Prioritäten von DeepMind in Bezug auf seine großen Gemini-Sprachmodelle und den hart umkämpften Wettlauf um die Entwicklung innovativer KI-Agenten neu definiert. Um einen breiteren Kontext zu den Unternehmensneuausrichtungen zu erhalten, die den Bereich neu gestalten, folgen Sie unserer KI-Branchenberichterstattung.

Die Neuorganisation wurde in einem am Mittwoch, 29. Juli 2026, von der Financial Times veröffentlichten Bericht detailliert beschrieben, der sie als eine Überarbeitung eines Forschungsansatzes durch Google bezeichnete, der DeepMind zu einem der besten KI-Labore der Welt gemacht habe. Laut der FT-Analyse der jüngsten Arbeitsplatzverlagerungen und mit der Angelegenheit vertrauten Quellen wurden die meisten der ursprünglichen Autoren der AlphaFold-Papiere im letzten Jahr neu zugewiesen.

Von großen wissenschaftlichen Herausforderungen zu Zwillingen

Das Unternehmen bestätigte, dass die betroffenen Forscher zu Projekten übergegangen sind, die mit dem großen Sprachmodell Gemini von Google in Verbindung stehen, sowie zu angrenzenden wissenschaftlichen Bereichen wie Enzymdesign, Kernfusion und Genomik. Andere sind zu Isomorphic Labs gewechselt, dem DeepMind-Spinout, das sich auf die KI-gesteuerte Arzneimittelforschung konzentriert. Die FT stellte fest, dass fast ein Viertel der hauptberuflichen Google DeepMind-Autoren der ursprünglichen AlphaFold-Papiere das Unternehmen vollständig verlassen haben.

Pushmeet Kohli, Vizepräsident für Forschung bei Google DeepMind und Gründer und Leiter des AI for Science-Teams, sagte der FT, dass sich der Schwerpunkt des Labors verlagere. „Unsere Strategie in den letzten neun Jahren bestand darin, uns auf große Herausforderungen zu konzentrieren, ein konkretes Ziel, auf das sich jedes Projekt konzentriert“, sagte Kohli. „Die Strategie hat sich weiterentwickelt.“

Anstatt sich auf ein einzelnes hochkarätiges wissenschaftliches Problem zu konzentrieren, wie AlphaFold auf die Vorhersage der Proteinstruktur abzielte, baut DeepMind jetzt auch Gemini-basierte Systeme, die Wissenschaftlern helfen und schließlich Teile des wissenschaftlichen Prozesses automatisieren sollen. Der Pivot stellt das Labor in direkten Wettbewerb mit OpenAI und Anthropic, um bahnbrechende KI-Agenten zu entwickeln, die in der Lage sind, autonom zu denken und Aufgaben auszuführen.

Ein Nobelpreis-Exodus

Der Zeitpunkt unterstreicht das Ausmaß des strategischen Wandels. AlphaFold, das Proteinstrukturen mit Genauigkeit vorhersagt, die die Biologie und Arzneimittelentwicklung verändert haben, war von zentraler Bedeutung für den Nobelpreis für Chemie 2024, der neben David Baker von der University of Washington an Demis Hassabis und John Jumper von DeepMind verliehen wurde. Wochen vor dem FT-Bericht gab Jumper, einer der Nobelpreisträger hinter AlphaFold, bekannt, dass er DeepMind verlassen würde, um sich dem Rivalen Anthropic anzuschließen.

Die Abgänge spiegeln eine umfassende Neuausrichtung der Talente in der KI-Branche wider, in der Forscher, die einst langfristige wissenschaftliche Durchbrüche anstrebten, zunehmend in den Wettlauf um Verbraucher- und Unternehmensagenten gezogen werden. Die Entscheidung von DeepMind, sein preisgekröntes wissenschaftliches Team in die Gemini-Bemühungen einzubinden, deutet darauf hin, dass Google den größten kurzfristigen Wert und das größte Wettbewerbsrisiko in universellen Sprachmodellen und nicht in speziellen wissenschaftlichen Nebenprojekten sieht.

Die Umstrukturierung erfolgt, da die Einführung von KI am Arbeitsplatz in der gesamten Wirtschaft zunimmt. Eine separate Studie, die diese Woche von Google veröffentlicht wurde, ergab, dass KI am Arbeitsplatz inzwischen 68 Prozent der Arbeitsplätze betrifft, was etwa 90 Prozent der Beschäftigung in den Vereinigten Staaten entspricht, obwohl Mitarbeiter sie innerhalb jeder einzelnen Rolle im Durchschnitt nur für etwa 21 Prozent ihrer Aufgaben nutzen. Scott Strand, Leiter für strategische Operationen und Sonderprojekte für Technologie und Gesellschaft bei Google, erklärte gegenüber Axios, dass Arbeiter in überwiegend physischen und manuellen Rollen, wie Autotechniker und Industriemechaniker, zunehmend auf multimodale KI angewiesen sind, die Bilder und Videos für Echtzeitdiagnosen und Lernen am Arbeitsplatz verarbeitet.

Was der Pivot für die KI-Forschung bedeutet

Der Schritt hat Auswirkungen, die über das Organigramm eines Unternehmens hinausgehen. Der Erfolg von AlphaFold wurde als Beweis dafür gefeiert, dass Deep Learning bisher unlösbare wissenschaftliche Probleme lösen kann, und seine offene Veröffentlichung ermöglichte Forschern weltweit freien Zugang zu vorhergesagten Strukturen für nahezu jedes bekannte Protein. Die Zusammenführung dieses Fachwissens in einer Gemini-zentrierten Roadmap wirft die Frage auf, ob zukünftige DeepMind-Durchbrüche ähnlich offen sein oder zunehmend in proprietären Produkten gebündelt sein werden.

Es signalisiert auch, wohin Talent und Rechenleistung fließen. Da fast ein Viertel der ursprünglichen AlphaFold-Autoren verschwunden sind und der Rest umgeleitet wurde, zerstreut sich das institutionelle Wissen hinter einer der gefeiertsten wissenschaftlichen Errungenschaften der KI, während sich der Schwerpunkt des Fachgebiets von spezialisierten Forschungsmodellen hin zu allgemeinen Grundlagenmodellen und Agenten verlagert.

Die Neuorganisation bedeutet nicht, dass DeepMind die Wissenschaft aufgibt. Kohlis Team arbeitet weiterhin an Enzymdesign, Kernfusion und Genomik. Aber das eigenständige AlphaFold-Programm, das mit einem Nobelpreis ausgezeichnet wurde, scheint einem Modell zu weichen, bei dem wissenschaftliche Entdeckungen durch Gemini erfolgen sollen. Ob sich diese Wette für Google und die breitere Forschungsgemeinschaft auszahlt, wird eine der entscheidenden Fragen des aktuellen KI-Zyklus sein.

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