Google डीपमाइंड ने कथित तौर पर अपने नोबेल पुरस्कार विजेता अल्फाफोल्ड सिस्टम के पीछे की टीम को भंग कर दिया है, जो वैज्ञानिक अनुसंधान रणनीति में व्यापक बदलाव का संकेत है जिसने लंदन स्थित प्रयोगशाला को दुनिया की प्रमुख कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रयोगशालाओं में से एक के रूप में स्थापित किया है। यह कदम जेमिनी के बड़े भाषा मॉडल और फ्रंटियर एआई एजेंटों के निर्माण के लिए कड़ी प्रतिस्पर्धी दौड़ के इर्द-गिर्द डीपमाइंड की प्राथमिकताओं को फिर से परिभाषित करता है। क्षेत्र को नया आकार देने वाले कॉर्पोरेट पुनर्गठन पर व्यापक संदर्भ के लिए, हमारे [एआई उद्योग कवरेज] (https://aibuzzwire.news) का अनुसरण करें।
फाइनेंशियल टाइम्स द्वारा बुधवार, 29 जुलाई, 2026 को प्रकाशित एक रिपोर्ट में पुनर्गठन का विवरण दिया गया था, जिसने इसे Google द्वारा एक शोध दृष्टिकोण में बदलाव के रूप में तैयार किया, जिसने डीपमाइंड को दुनिया की शीर्ष एआई प्रयोगशालाओं में से एक बना दिया। हालिया नौकरी चालों और मामले से परिचित सूत्रों के एफटी के विश्लेषण के अनुसार, अल्फाफोल्ड पेपर के अधिकांश मूल लेखकों को पिछले वर्ष में फिर से नियुक्त किया गया है।
भव्य वैज्ञानिक चुनौतियों से लेकर मिथुन राशि तक
कंपनी ने पुष्टि की कि प्रभावित शोधकर्ता एंजाइम डिजाइन, परमाणु संलयन और जीनोमिक्स सहित आसन्न वैज्ञानिक क्षेत्रों के साथ-साथ Google के जेमिनी बड़े भाषा मॉडल से जुड़ी परियोजनाओं में चले गए हैं। अन्य लोग आइसोमोर्फिक लैब्स में चले गए हैं, डीपमाइंड स्पिनआउट एआई-संचालित दवा खोज पर केंद्रित है। एफटी ने पाया कि मूल अल्फाफोल्ड पेपर्स के लगभग एक चौथाई पूर्णकालिक Google डीपमाइंड लेखकों ने कंपनी छोड़ दी है।
Google DeepMind के अनुसंधान के उपाध्यक्ष और इसके AI फॉर साइंस टीम के संस्थापक और प्रमुख पुष्मीत कोहली ने FT को बताया कि लैब का फोकस बदल रहा है। कोहली ने कहा, "पिछले नौ वर्षों में हमारी रणनीति बड़ी चुनौतियों पर ध्यान केंद्रित करने की रही है, एक ठोस लक्ष्य जिस पर हर परियोजना केंद्रित होती है।" "रणनीति विकसित हो गई है।"
अल्फाफोल्ड द्वारा लक्षित प्रोटीन संरचना भविष्यवाणी की तरह एक एकल हाई-प्रोफाइल वैज्ञानिक समस्या पर ध्यान केंद्रित करने के बजाय, डीपमाइंड अब वैज्ञानिकों की मदद करने और अंततः, वैज्ञानिक प्रक्रिया के कुछ हिस्सों को स्वचालित करने के लिए डिज़ाइन किए गए जेमिनी-संचालित सिस्टम का निर्माण भी कर रहा है। धुरी प्रयोगशाला को स्वायत्त तर्क और कार्य निष्पादन में सक्षम फ्रंटियर एआई एजेंटों को विकसित करने के लिए ओपनएआई और एंथ्रोपिक के साथ सीधे प्रतिस्पर्धा में रखती है।
एक नोबेल-विजेता पलायन
यह समय रणनीतिक बदलाव की भयावहता को रेखांकित करता है। अल्फ़ाफ़ोल्ड, जो सटीकता के साथ प्रोटीन संरचनाओं की भविष्यवाणी करता है जिसने जीव विज्ञान और दवा की खोज को बदल दिया, वाशिंगटन विश्वविद्यालय के डेविड बेकर के साथ-साथ डीपमाइंड के डेमिस हसाबिस और जॉन जम्पर को दिए गए रसायन विज्ञान में 2024 के नोबेल पुरस्कार का केंद्र था। एफटी रिपोर्ट से कुछ हफ्ते पहले, अल्फाफोल्ड के नोबेल विजेता वैज्ञानिकों में से एक जम्पर ने घोषणा की थी कि वह प्रतिद्वंद्वी एंथ्रोपिक में शामिल होने के लिए डीपमाइंड छोड़ रहे हैं।
प्रस्थान एआई उद्योग में एक व्यापक प्रतिभा पुनर्संरेखण को दर्शाता है, जहां शोधकर्ता जो एक बार लंबी-क्षितिज वैज्ञानिक सफलताओं का पीछा करते थे, वे उपभोक्ता और उद्यम एजेंट दौड़ की ओर तेजी से आकर्षित हो रहे हैं। अपनी पुरस्कार प्राप्त वैज्ञानिक टीम को जेमिनी प्रयास में शामिल करने के डीपमाइंड के निर्णय से पता चलता है कि Google समर्पित वैज्ञानिक चंद्रमाओं के बजाय सामान्य-उद्देश्य वाले भाषा मॉडल में सबसे बड़ा निकट-अवधि मूल्य और प्रतिस्पर्धी जोखिम देखता है।
यह फेरबदल तब हुआ है जब अर्थव्यवस्था में कार्यस्थल पर एआई को अपनाने में तेजी आई है। इस सप्ताह Google द्वारा जारी अलग शोध में पाया गया कि कार्यस्थल AI अब 68 प्रतिशत नौकरियों को छूता है, जो संयुक्त राज्य अमेरिका में लगभग 90 प्रतिशत रोजगार का प्रतिनिधित्व करता है, हालांकि किसी भी एकल भूमिका के भीतर कर्मचारी औसतन अपने 21 प्रतिशत कार्यों के लिए इसका उपयोग करते हैं। Google में प्रौद्योगिकी और समाज के लिए रणनीतिक संचालन और विशेष परियोजनाओं के प्रमुख स्कॉट स्ट्रैंड ने एक्सियोस को बताया कि मुख्य रूप से शारीरिक और मैन्युअल भूमिकाओं वाले ब्लू-कॉलर कर्मचारी, जैसे ऑटो तकनीशियन और औद्योगिक मैकेनिक, मल्टीमॉडल एआई पर तेजी से भरोसा कर रहे हैं जो वास्तविक समय निदान और नौकरी पर सीखने के लिए छवियों और वीडियो को संसाधित करता है।
एआई अनुसंधान के लिए धुरी का क्या मतलब है
यह कदम एक कंपनी के संगठन चार्ट से परे निहितार्थ रखता है। अल्फाफोल्ड की सफलता को इस बात के प्रमाण के रूप में मनाया गया कि गहन शिक्षा पहले से कठिन वैज्ञानिक समस्याओं को हल कर सकती है, और इसकी खुली रिलीज ने दुनिया भर के शोधकर्ताओं को लगभग हर ज्ञात प्रोटीन के लिए अनुमानित संरचनाओं तक मुफ्त पहुंच प्रदान की। उस विशेषज्ञता को जेमिनी-केंद्रित रोडमैप में मोड़ने से यह सवाल उठता है कि क्या भविष्य में डीपमाइंड की सफलताएँ समान रूप से खुली होंगी या मालिकाना उत्पादों में तेजी से बंडल की जाएंगी।
यह यह भी संकेत देता है कि प्रतिभा और प्रतिभा कहां प्रवाहित हो रही है। लगभग एक चौथाई मूल अल्फ़ाफोल्ड लेखकों के चले जाने और शेष को पुनर्निर्देशित किए जाने के साथ, एआई की सबसे प्रसिद्ध वैज्ञानिक उपलब्धियों में से एक के पीछे का संस्थागत ज्ञान उसी तरह फैल रहा है जैसे क्षेत्र का गुरुत्वाकर्षण केंद्र विशेष अनुसंधान मॉडल से सामान्य-उद्देश्य वाले फाउंडेशन मॉडल और एजेंटों में स्थानांतरित हो रहा है।
पुनर्गठन का मतलब यह नहीं है कि डीपमाइंड विज्ञान को छोड़ रहा है। कोहली की टीम एंजाइम डिज़ाइन, परमाणु संलयन और जीनोमिक्स पर काम करना जारी रखती है। लेकिन स्टैंडअलोन अल्फ़ाफ़ोल्ड कार्यक्रम, जिसने नोबेल पुरस्कार जीता, एक ऐसे मॉडल का मार्ग प्रशस्त करता हुआ प्रतीत होता है जिसमें वैज्ञानिक खोज मिथुन राशि के माध्यम से प्रवाहित होती है। क्या वह दांव सफल होता है, Google और व्यापक अनुसंधान समुदाय के लिए, यह वर्तमान AI चक्र की परिभाषित कहानियों में से एक होगी।
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