Secondo quanto riferito, Google DeepMind ha sciolto il team dietro il suo sistema AlphaFold, vincitore del premio Nobel, segnalando una radicale revisione della strategia di ricerca scientifica che ha reso il laboratorio con sede a Londra uno dei principali laboratori di intelligenza artificiale al mondo. La mossa riformula le priorità di DeepMind attorno ai suoi grandi modelli linguistici Gemini e alla corsa fortemente competitiva per costruire agenti IA di frontiera. Per un contesto più ampio sui riallineamenti aziendali che stanno rimodellando il settore, segui la nostra copertura sul settore dell'intelligenza artificiale.

La riorganizzazione è stata dettagliata in un rapporto pubblicato mercoledì 29 luglio 2026 dal Financial Times, che la inquadra come la revisione da parte di Google di un approccio di ricerca che ha reso DeepMind uno dei migliori laboratori di intelligenza artificiale al mondo. Secondo l'analisi del FT sui recenti spostamenti di lavoro e su fonti vicine alla questione, la maggior parte degli autori originali dei documenti AlphaFold sono stati riassegnati nel corso dell'ultimo anno.

Dalle grandi sfide scientifiche ai Gemelli

La società ha confermato che i ricercatori interessati si sono spostati su progetti legati al modello linguistico Gemini di Google, insieme ad aree scientifiche adiacenti tra cui la progettazione di enzimi, la fusione nucleare e la genomica. Altri si sono trasferiti a Isomorphic Labs, lo spinout di DeepMind focalizzato sulla scoperta di farmaci basata sull’intelligenza artificiale. Il FT ha scoperto che quasi un quarto degli autori a tempo pieno di Google DeepMind dei documenti originali AlphaFold hanno lasciato del tutto l'azienda.

Pushmeet Kohli, vicepresidente della ricerca presso Google DeepMind e fondatore e capo del team AI for Science, ha dichiarato al FT che l'attenzione del laboratorio si sta spostando. "La nostra strategia negli ultimi nove anni è stata quella di concentrarsi su grandi sfide, un obiettivo concreto su cui si concentra ogni progetto", ha affermato Kohli. "La strategia si è evoluta."

Invece di concentrarsi su un singolo problema scientifico di alto profilo nel modo in cui AlphaFold mirava alla previsione della struttura delle proteine, DeepMind sta ora costruendo anche sistemi basati su Gemini progettati per aiutare gli scienziati e, infine, automatizzare parti del processo scientifico. Il perno pone il laboratorio in diretta competizione con OpenAI e Anthropic per sviluppare agenti IA di frontiera capaci di ragionamento autonomo ed esecuzione di compiti.

Un esodo da vincitori del Nobel

La tempistica sottolinea l’entità del cambiamento strategico. AlphaFold, che prevede le strutture proteiche con precisione trasformando la biologia e la scoperta di farmaci, è stato fondamentale per il Premio Nobel per la Chimica 2024 assegnato a Demis Hassabis e John Jumper di DeepMind, insieme a David Baker dell'Università di Washington. Settimane prima del rapporto del FT, Jumper, uno degli scienziati vincitori del Nobel dietro AlphaFold, annunciò che avrebbe lasciato DeepMind per unirsi alla rivale Anthropic.

Gli allontanamenti riflettono un più ampio riallineamento dei talenti nel settore dell’intelligenza artificiale, dove i ricercatori che un tempo perseguivano scoperte scientifiche a lungo orizzonte sono sempre più attratti dalla corsa degli agenti consumer e aziendali. La decisione di DeepMind di coinvolgere il suo team scientifico nello sforzo di Gemini suggerisce che Google vede il maggior valore a breve termine, e il rischio competitivo, in modelli linguistici generici piuttosto che in lanci scientifici scientifici dedicati.

Il rimpasto avviene mentre l’adozione dell’intelligenza artificiale sul posto di lavoro accelera in tutta l’economia. Una ricerca separata pubblicata da Google questa settimana ha rilevato che l’intelligenza artificiale sul posto di lavoro ora tocca il 68% dei posti di lavoro, che rappresentano circa il 90% dell’occupazione negli Stati Uniti, anche se all’interno di ogni singolo ruolo i dipendenti la utilizzano in media solo per circa il 21% delle loro attività. Scott Strand, responsabile delle operazioni strategiche e dei progetti speciali per la tecnologia e la società di Google, ha dichiarato ad Axios che gli operai con ruoli prevalentemente fisici e manuali, come i tecnici automobilistici e i meccanici industriali, si affidano sempre più all’intelligenza artificiale multimodale che elabora immagini e video per la diagnostica in tempo reale e l’apprendimento sul posto di lavoro.

Cosa significa il pivot per la ricerca sull'intelligenza artificiale

La mossa comporta implicazioni che vanno oltre l'organigramma di una società. Il successo di AlphaFold è stato celebrato come la prova che il deep learning poteva risolvere problemi scientifici precedentemente intrattabili, e la sua pubblicazione ha dato ai ricercatori di tutto il mondo libero accesso alle strutture previste per quasi tutte le proteine ​​conosciute. Integrare tale esperienza in una roadmap incentrata su Gemini solleva dubbi sul fatto se le future scoperte di DeepMind saranno altrettanto aperte o sempre più raggruppate in prodotti proprietari.

Segnala anche dove stanno fluendo il talento e il calcolo. Con quasi un quarto degli autori originali di AlphaFold scomparsi e il resto reindirizzato, la conoscenza istituzionale dietro uno dei risultati scientifici più celebri dell'intelligenza artificiale si sta disperdendo proprio mentre il centro di gravità del campo si sposta da modelli di ricerca specializzati a modelli e agenti di base generici.

La riorganizzazione non significa che DeepMind stia abbandonando la scienza. Il team di Kohli continua a lavorare sulla progettazione di enzimi, sulla fusione nucleare e sulla genomica. Ma il programma autonomo AlphaFold, quello che ha vinto un premio Nobel, sembra stia lasciando il posto a un modello in cui la scoperta scientifica dovrebbe fluire attraverso i Gemelli. Se questa scommessa ripagherà, per Google e per la più ampia comunità di ricerca, sarà una delle storie cruciali dell’attuale ciclo dell’IA.

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