Według doniesień Google DeepMind rozwiązał zespół odpowiedzialny za nagrodzony Nagrodą Nobla system AlphaFold, sygnalizując gruntowną zmianę strategii badań naukowych, dzięki której londyńskie laboratorium stało się jednym z najlepszych na świecie laboratoriów sztucznej inteligencji. Posunięcie to zmienia priorytety DeepMind wokół dużych modeli językowych Gemini i zaciekłego wyścigu w budowaniu pionierskich agentów AI. Aby uzyskać szerszy kontekst zmian korporacyjnych zmieniających tę dziedzinę, zapoznaj się z naszym relacjonowaniem branży AI.

Reorganizację opisano szczegółowo w raporcie opublikowanym w środę, 29 lipca 2026 r. przez Financial Times, w którym określono ją jako zmianę podejścia Google do badań, które uczyniło DeepMind jednym z najlepszych laboratoriów zajmujących się sztuczną inteligencją na świecie. Według analizy FT dotyczącej ostatnich zmian stanowisk i źródeł zaznajomionych z tą sprawą, większość pierwotnych autorów artykułów AlphaFold została w ciągu ostatniego roku przeniesiona na inne stanowisko.

Od wielkich naukowych wyzwań po Bliźnięta

Firma potwierdziła, że badacze, których to dotyczy, przenieśli się do projektów powiązanych z opracowanym przez Google modelem dużego języka Gemini oraz do pokrewnych dziedzin naukowych, w tym projektowania enzymów, syntezy jądrowej i genomiki. Inni przenieśli się do Isomorphic Labs, spinoutu DeepMind skupiającego się na odkrywaniu leków w oparciu o sztuczną inteligencję. FT ustaliło, że prawie jedna czwarta pełnoetatowych autorów oryginalnych artykułów AlphaFold w Google DeepMind odeszła z firmy.

Pushmeet Kohli, wiceprezes ds. badań w Google DeepMind oraz założyciel i szef zespołu AI for Science, powiedział FT, że zmienia się kierunek zainteresowania laboratorium. „Nasza strategia na przestrzeni ostatnich dziewięciu lat polegała na skupianiu się na wielkich wyzwaniach, konkretnym celu, na którym koncentruje się każdy projekt” – powiedział Kohli. „Strategia ewoluowała”.

Zamiast koncentrować się na jednym głośnym problemie naukowym, tak jak AlphaFold ukierunkował przewidywanie struktury białek, DeepMind buduje obecnie także systemy oparte na technologii Gemini, które mają pomóc naukowcom i, docelowo, zautomatyzować części procesu naukowego. Dzięki temu laboratorium staje w bezpośredniej konkurencji z OpenAI i Anthropic w zakresie opracowywania pionierskich agentów AI zdolnych do autonomicznego rozumowania i wykonywania zadań.

Exodus nagrodzony Nagrodą Nobla

Moment podkreśla wagę strategicznej zmiany. AlphaFold, który przewiduje struktury białek z dokładnością, która zmieniła biologię i odkrywanie leków, odegrał kluczową rolę w przyznaniu Nagrody Nobla w dziedzinie chemii w 2024 r. przyznanej Demisowi Hassabisowi i Johnowi Jumperowi z DeepMind oraz Davidowi Bakerowi z Uniwersytetu Waszyngtońskiego. Kilka tygodni przed raportem FT Jumper, jeden z laureatów Nagrody Nobla, który stworzył AlphaFold, ogłosił, że opuszcza DeepMind, aby dołączyć do konkurencyjnej firmy Anthropic.

Odejścia odzwierciedlają szerszą reorganizację talentów w branży sztucznej inteligencji, w której badacze, którzy niegdyś dokonywali długoterminowych przełomów naukowych, coraz częściej zwracają się w stronę wyścigu agentów konsumenckich i korporacyjnych. Decyzja DeepMind o włączeniu swojego nagrodzonego zespołu naukowego do projektu Gemini sugeruje, że Google największą krótkoterminową wartość i ryzyko związane z konkurencją widzi w modelach językowych ogólnego przeznaczenia, a nie w dedykowanych naukowych osiągnięciach.

Przetasowania mają miejsce w miarę przyspieszania wdrażania sztucznej inteligencji w miejscach pracy w całej gospodarce. Oddzielne badanie opublikowane przez Google w tym tygodniu wykazało, że sztuczna inteligencja w miejscu pracy dotyka obecnie 68 procent stanowisk pracy, co stanowi około 90 procent zatrudnienia w Stanach Zjednoczonych, chociaż pracownicy na poszczególnych stanowiskach wykorzystują ją średnio tylko w około 21 procentach swoich zadań. Scott Strand, dyrektor ds. operacji strategicznych i projektów specjalnych na rzecz technologii i społeczeństwa w Google, powiedział Axios, że pracownicy fizyczni pełniący głównie stanowiska fizyczne i fizyczne, np. technicy samochodowi i mechanicy przemysłowi, w coraz większym stopniu polegają na multimodalnej sztucznej inteligencji, która przetwarza obrazy i wideo na potrzeby diagnostyki w czasie rzeczywistym i uczenia się w miejscu pracy.

Co oznacza zwrot w badaniach nad sztuczną inteligencją

To posunięcie niesie ze sobą konsekwencje wykraczające poza schemat organizacyjny jednej firmy. Sukces projektu AlphaFold uznano za dowód na to, że głębokie uczenie się może rozwiązać wcześniej nierozwiązywalne problemy naukowe, a jego otwarte udostępnienie zapewniło badaczom na całym świecie swobodny dostęp do przewidywanych struktur niemal każdego znanego białka. Połączenie tej wiedzy specjalistycznej w planie działania skoncentrowanym na Gemini rodzi pytania, czy przyszłe przełomowe rozwiązania DeepMind będą podobnie otwarte, czy też w coraz większym stopniu powiązane z zastrzeżonymi produktami.

Sygnalizuje również, dokąd przepływają talent i wiedza. Po odejściu prawie jednej czwartej autorów AlphaFold i przekierowaniu pozostałych, wiedza instytucjonalna stojąca za jednym z najbardziej znanych osiągnięć naukowych sztucznej inteligencji ulega rozproszeniu w chwili, gdy środek ciężkości tej dziedziny przesuwa się ze specjalistycznych modeli badawczych do podstawowych modeli i agentów ogólnego przeznaczenia.

Reorganizacja nie oznacza, że ​​DeepMind porzuca naukę. Zespół Kohli kontynuuje prace nad projektowaniem enzymów, syntezą jądrową i genomiką. Wydaje się jednak, że samodzielny program AlphaFold, który zdobył Nagrodę Nobla, ustępuje miejsca modelowi, w którym odkrycia naukowe mają przepływać przez Gemini. To, czy to założenie się opłaci – zarówno dla Google, jak i szerszej społeczności badawczej – będzie jedną z najważniejszych historii obecnego cyklu sztucznej inteligencji.

Wyprzedź sztuczną inteligencję

Śledź strategiczne posunięcia, które na nowo definiują branżę, dzięki naszym najnowszym wiadomościom i analizom dotyczącym sztucznej inteligencji.

Odkryj więcej aktualności dotyczących sztucznej inteligencji