Thore Graepel, אחד היוצרים השותפים של AlphaGo, עזב את Google DeepMind כדי לייסד סטארט-אפ של חשיבה בינה מלאכותית, על פי דו"ח בלעדי של Sifted שפורסם ב-7 בספטמבר 2026. המיזם מהמר על תזה שמתנגדת לזרם הדומיננטי בתעשייה: שחיפוש מובנה, במקום מודלים של שפה אמינים יותר ויותר, מכיל מודלים אמינים של שפה.
ותיק ב-DeepMind מתרחק
גראפל ידוע בעיקר בזכות עבודתו על AlphaGo, מערכת DeepMind שניצחה את אלוף העולם ב-Go Lee Sedol ב-2016 - אבן דרך שזוכה לזכותה בהדלקת בום הבינה המלאכותית המודרנית. המהלך מסיים קדנציה ארוכה ב-Google DeepMind, שם הוא היה אחד הדמויות הבכירות והגלויות בארגון המחקר.
Sifted מדווח שגרייפל עזב כדי להמשיך במיזם ההגיון, וחנויות סחר כולל Tech Times מסגרו במפורש את הימור הליבה של החברה החדשה: חיפוש מובנה על קנה מידה של LLM. פרטים על מימון, כוח אדם ותוכניות מוצר לא נחשפו, וגם Graepel וגם DeepMind לא פרסמו הודעה רשמית - אבל המהלך נוחת בשנה של הקמת סטארט-אפים אגרסיביים של AI סביב חלופות להרחבה טהורה.
התזה: חיפוש בקנה מידה
ההימור חשוב מכיוון שהוא מאתגר את האסטרטגיה שהגדירה בינה מלאכותית של גבולות מאז 2020 - אמן מודלים של שנאים גדולים יותר על נתונים נוספים ומחשוב, ואז למד אותם להגיב באמצעות שרשרת מחשבה ולמידה של חיזוק.
שושלת AlphaGo מייצגת מסורת אחרת. AlphaGo וממשיכיה שילבו רשתות עצביות עם חיפוש עצים, ובאיטרציות מאוחרות יותר, למדו ממשחק עצמי ולא ממשחקים אנושיים. מערכות במשפחה זו יכלו לאמת את המהלכים שלהן מול כללים קבועים, שהפכו את ההיגיון שלהן למדויק באופן שבו פלטי מודל שפה, שנוצרו אסימון סביר אחד בכל פעם, אינם.
תומכי גישת החיפוש-ראשון טוענים שככל ש-LLM נדחפים לתחומים כמו מתמטיקה, אימות פורמלי ותכנון, מצבי הכישלון שלהם - תשובות שוטפות אך שגויות, לוגיקה רב-שלבית לא אמינה - נובעים מארכיטקטורה, לא רק מקנה מידה. מערכות מבוססות חיפוש שיכולות לבדוק כל שלב מול כללים פורמליים מציעות דרך שונה לאמינות, וההתקדמות האחרונה במשפט מבוסס Lean שהוכחה על ידי סטארט-אפים ומעבדות גדולות השאירה את הדיון הזה בחיים.
חלק מיציאת מצרים רחבה יותר
גרפל הוא לא הוותיק הראשון ב-AlphaGo שעזב את DeepMind במרדף אחר התזה הזו. דיוויד סילבר, שהוביל את פרויקט AlphaGo, עזב את Google DeepMind בסוף 2025 לאחר יותר מעשור שבנה את AlphaGo, AlphaZero ו-AlphaStar, והקים את Ineffable Intelligence, שהתאגדה בנובמבר 2025. כפי שדווח השבוע, Sequoia ו-Nvidia תמכו בסטארט-אפ לפי שווי של 5.1 מיליארד דולר.
העזיבות מוסיפות למתיחה של מחזור בפרופיל גבוה ב-Google DeepMind. מוקדם יותר השנה, המעבדה ראתה שינויים במנהיגות, כולל מעבר כיסא חסאביס ויציאות של בכירים כמו Koray Kavukcuoglu וג'ף דין, סיקור ש-AI Buzz Wire עקב באותה תקופה. כאשר האנשים שבנו את המערכות המפורסמות ביותר של מעבדה עוזבים לרדוף אחרי ארכיטקטורה אחרת, האות הוא פחות על פוליטיקה פנימית ויותר על אי הסכמה אמיתית מהיכן מגיעה פריצת הדרך הבאה.
למה זה חשוב לשטח
עבור מערכת הסטארט-אפ, המהלך של גרפל הוא סמן נוסף לכך שהטיעון שלאחר הטרנספורמטור מושך הון רציני וקורות חיים רציניים. משקיעים בילו את 2024 ו-2025 כמעט במלואם על יישומי LLM ותשתיות; 2026 ראתה זרם קבוע של מימון לחברות הרודף אחר מודלים עולמיים, מערכות נוירו-סמליות, חשיבה פורמלית ותכנון מבוסס חיפוש.
עבור גוגל, ההפסד הוא סמלי כמו טכני. AlphaGo נותרה היצירה המפורסמת ביותר של DeepMind, ובוגריה עומדים כעת בראש לפחות שני מיזמים ממומנים היטב המציעים חלופות לספר ההגדלה. האם חיפוש מובנה יכול למעשה לחרוג ממודלים של שפה גבולית בבעיות פתוחות - במקום בעיות צרות, הניתנות לאימות פורמלית - היא השאלה שסטארט-אפים אלה יצטרכו לענות עם מוצרים, לא מניפסטים.
יש גם נתיב ביניים שהתעשייה כבר מתכנסת אליו: מערכות היברידיות המשתמשות ב-LLMs לאינטואיציה וחיפוש אחר אימות. אם המיזם של גרייפל ינחת שם, הוא יתחרה פחות בנרטיב הקנה מידה מאשר לצדו.
לא Graepel ו-Google DeepMind לא הגיבו בפומבי עם פרטים נוספים בזמן כתיבת שורות אלה. AI Buzz Wire יעדכן את הסיפור הזה ככל שיופיע מידע נוסף על הסטארט-אפ.
הישאר לפני AI
התעדכן עם האנשים והחברות שמעצבים את הגל הבא של AI - קרא עוד חדשות AI ב-AI Buzz Wire.
קרא עוד חדשות AI →
