Se pare că Google DeepMind a desființat echipa din spatele sistemului AlphaFold, câștigător al Premiului Nobel, semnalând o revizuire radicală a strategiei de cercetare științifică care a stabilit laboratorul din Londra ca unul dintre cele mai importante laboratoare de inteligență artificială din lume. Mișcarea reîncadează prioritățile DeepMind în jurul modelelor sale mari de limbă Gemeni și a cursei extrem de competitive pentru a construi agenți AI de frontieră. Pentru un context mai larg privind realiniile corporative care remodelează domeniul, urmăriți acoperirea industriei AI.

Reorganizarea a fost detaliată într-un raport publicat miercuri, 29 iulie 2026 de Financial Times, care a încadrat-o drept revizuirea de către Google a unei abordări de cercetare care a făcut din DeepMind unul dintre cele mai importante laboratoare de inteligență artificială din lume. Conform analizei FT a mutarilor recente de locuri de munca si a surselor familiare cu problema, majoritatea autorilor originali ai lucrarilor AlphaFold au fost redistribuiti in ultimul an.

De la marile provocări științifice la Gemeni

Compania a confirmat că cercetătorii afectați s-au mutat la proiecte legate de modelul de limbă mare Google Gemini, împreună cu domenii științifice adiacente, inclusiv proiectarea enzimelor, fuziunea nucleară și genomica. Alții s-au mutat la Isomorphic Labs, spinout-ul DeepMind axat pe descoperirea de medicamente bazată pe inteligență artificială. FT a constatat că aproape un sfert dintre autorii Google DeepMind cu normă întreagă ai lucrărilor originale AlphaFold au părăsit compania cu totul.

Pushmeet Kohli, vicepreședinte de cercetare la Google DeepMind și fondatorul și șeful echipei sale AI for Science, a declarat pentru FT că concentrarea laboratorului se schimbă. „Strategia noastră din ultimii nouă ani a fost să ne concentrăm pe provocări mari, un obiectiv concret pe care se concentrează fiecare proiect”, a spus Kohli. „Strategia a evoluat”.

În loc să se concentreze asupra unei singure probleme științifice de profil înalt, așa cum AlphaFold a vizat predicția structurii proteinelor, DeepMind construiește acum și sisteme alimentate de Gemini concepute pentru a ajuta oamenii de știință și, în cele din urmă, să automatizeze părți ale procesului științific. Pivotul plasează laboratorul în competiție directă cu OpenAI și Anthropic pentru a dezvolta agenți AI de frontieră capabili de raționament autonom și de executare a sarcinilor.

Un exod câștigător al premiului Nobel

Momentul subliniază amploarea schimbării strategice. AlphaFold, care prezice structurile proteinelor cu acuratețe care au transformat biologia și descoperirea medicamentelor, a fost esențial pentru Premiul Nobel pentru Chimie din 2024 acordat lui Demis Hassabis și John Jumper de la DeepMind, alături de David Baker de la Universitatea din Washington. Cu săptămâni înainte de raportul FT, Jumper, unul dintre oamenii de știință laureați cu Nobel din spatele AlphaFold, a anunțat că părăsește DeepMind pentru a se alătura rivalului Anthropic.

Plecările reflectă o realiniere mai amplă a talentelor în industria AI, unde cercetătorii care au urmărit odată descoperiri științifice pe orizont lung sunt atrași din ce în ce mai mult către cursa agenților de consum și întreprinderi. Decizia lui DeepMind de a-și uni echipa științifică premiată în efortul Gemeni sugerează că Google vede cea mai mare valoare pe termen scurt și riscul competitiv în modele de limbaj de uz general, mai degrabă decât în ​​imagini științifice dedicate.

Remanierea vine pe măsură ce adoptarea AI la locul de muncă se accelerează în întreaga economie. O cercetare separată publicată de Google săptămâna aceasta a constatat că AI la locul de muncă atinge acum 68% din locuri de muncă, reprezentând aproximativ 90% din locurile de muncă din Statele Unite, deși în cadrul oricărui rol, angajații o folosesc în medie doar pentru aproximativ 21% din sarcinile lor. Scott Strand, șeful operațiunilor strategice și al proiectelor speciale pentru tehnologie și societate la Google, a declarat pentru Axios că lucrătorii în roluri preponderent fizice și manuale, cum ar fi tehnicienii auto și mecanicii industriali, se bazează din ce în ce mai mult pe IA multimodală care procesează imagini și videoclipuri pentru diagnosticare în timp real și învățare la locul de muncă.

Ce înseamnă pivotul pentru cercetarea AI

Mișcarea are implicații dincolo de organigrama unei companii. Succesul AlphaFold a fost celebrat ca o dovadă că învățarea profundă ar putea rezolva probleme științifice până acum insolubile, iar lansarea sa deschisă a oferit cercetătorilor din întreaga lume acces gratuit la structurile prezise pentru aproape fiecare proteină cunoscută. Folosirea acestei expertize într-o foaie de parcurs centrată pe Gemeni ridică întrebări cu privire la faptul dacă viitoarele descoperiri DeepMind vor fi la fel de deschise sau din ce în ce mai mult incluse în produse brevetate.

De asemenea, semnalează unde curge talentul și calculul. Cu aproape un sfert din autorii originali AlphaFold dispăruți, iar restul redirecționat, cunoștințele instituționale din spatele uneia dintre cele mai celebre realizări științifice ale AI se dispersează exact în momentul în care centrul de greutate al domeniului se mută de la modele de cercetare specializate la modele și agenți de fundație cu scop general.

Reorganizarea nu înseamnă că DeepMind abandonează știința. Echipa lui Kohli continuă să lucreze la proiectarea enzimelor, fuziunea nucleară și genomica. Dar programul independent AlphaFold, cel care a câștigat un premiu Nobel, pare să facă loc unui model în care descoperirea științifică este menită să curgă prin Gemeni. Indiferent dacă acest pariu dă roade, pentru Google și pentru comunitatea de cercetare mai largă, va fi una dintre poveștile definitorii ale ciclului actual de AI.

Rămâi înaintea AI

Urmăriți mișcările strategice care redefinesc industria cu cele mai recente știri și analize AI.

Explorați mai multe știri AI