Thore Graepel, unul dintre co-creatorii AlphaGo, a părăsit Google DeepMind pentru a fonda un startup de raționament cu inteligență artificială, potrivit unui raport exclusiv al Sifted publicat pe 7 septembrie 2026. Compania pariază pe o teză care merge împotriva curentului dominant al industriei: că căutarea structurată, mai degrabă decât modelele lingvistice din ce în ce mai mari, deține cheia raționamentului fiabil.

Un veteran DeepMind e la pași

Graepel este cel mai bine cunoscut pentru munca sa la AlphaGo, sistemul DeepMind care l-a învins pe campionul mondial Go Lee Sedol în 2016 – o piatră de hotar recunoscută pe scară largă pentru a declanșa boom-ul modern al AI. Mișcarea încheie un mandat îndelungat la Google DeepMind, unde a fost una dintre cele mai înalte și vizibile figuri ale organizației de cercetare.

Sifted raportează că Graepel a renunțat pentru a continua raționamentul, iar punctele comerciale, inclusiv Tech Times, au încadrat în mod explicit pariul de bază al noii companii: căutarea structurată peste scalarea LLM. Detaliile despre finanțare, personal și planurile de produse nu au fost dezvăluite și nici Graepel, nici DeepMind nu au publicat un anunț oficial – dar mutarea aterizează într-un an de formare agresivă a startup-urilor AI în jurul alternativelor la scalarea pură.

Teza: Căutare la scară

Pariul contează, deoarece provoacă strategia care a definit IA de frontieră începând cu 2020 - antrenează modele de transformatoare mai mari pe mai multe date și calculează, apoi învață-i să raționeze prin îndemnuri în lanț de gândire și învățare de consolidare.

Linia AlphaGo reprezintă o tradiție diferită. AlphaGo și succesorii săi au combinat rețelele neuronale cu căutarea în arbore și, în iterațiile ulterioare, au învățat din jocul propriu, mai degrabă decât din jocurile umane. Sistemele din această familie și-ar putea verifica propriile mișcări față de regulile fixe, ceea ce a făcut ca raționamentul lor să fie exact într-un mod în care rezultatele modelului de limbaj, generat câte un simbol plauzibil la un moment dat, nu sunt.

Susținătorii abordării bazate pe căutarea susțin că, pe măsură ce LLM-urile sunt împinse în domenii precum matematica, verificarea formală și planificarea, modurile lor de eșec - răspunsuri fluente, dar greșite, logica nesigură în mai mulți pași - provin din arhitectură, nu doar din scară. Sistemele bazate pe căutare care pot verifica fiecare pas în raport cu regulile formale oferă o cale diferită către fiabilitate, iar progresele recente în demonstrarea teoremei bazate pe Lean atât de către startup-uri, cât și de către laboratoarele majore au menținut această dezbatere vie.

Parte a unui exod mai larg

Graepel nu este primul veteran AlphaGo care a părăsit DeepMind în urma acestei teze. David Silver, care a condus proiectul AlphaGo, a părăsit Google DeepMind la sfârșitul anului 2025, după mai bine de un deceniu, a construit AlphaGo, AlphaZero și AlphaStar și a fondat Ineffable Intelligence, care a fost încorporată în noiembrie 2025. După cum a raportat săptămâna aceasta, Sequoia și Nvidia au susținut startup-ul la o evaluare de 5,1 miliarde de dolari.

Plecările se adaugă la o serie de cifre de afaceri de profil înalt la Google DeepMind. La începutul acestui an, laboratorul a văzut schimbări de conducere, inclusiv tranziția scaunului Hassabis și ieșirile unor personalități de rang înalt precum Koray Kavukcuoglu și Jeff Dean, acoperire pe care AI Buzz Wire a urmărit-o la acea vreme. Când oamenii care au construit cele mai faimoase sisteme ale unui laborator pleacă să urmărească o arhitectură diferită, semnalul este mai puțin despre politica internă și mai mult despre dezacordul real asupra de unde vine următoarea descoperire.

De ce contează pentru domeniu

Pentru ecosistemul startup-urilor, mișcarea lui Graepel este un alt indicator că argumentul post-transformator atrage capital serios și CV-uri serioase. Investitorii au petrecut 2024 și 2025 aproape în întregime pe aplicații și infrastructură LLM; 2026 a înregistrat un flux constant de finanțare pentru companiile care urmăresc modele mondiale, sisteme neuro-simbolice, raționament formal și planificare bazată pe căutare.

Pentru Google, pierderea este atât simbolică cât și tehnică. AlphaGo rămâne cea mai faimoasă creație a lui DeepMind, iar absolvenții săi sunt acum titluri de cel puțin două întreprinderi bine finanțate care propun alternative la manualul de scalare. Dacă căutarea structurată poate depăși de fapt modelele lingvistice de frontieră pe probleme deschise – mai degrabă decât cele restrânse, verificabile formal – este întrebarea la care aceste startup-uri vor trebui să răspundă cu produse, nu cu manifeste.

Există, de asemenea, o cale de mijloc spre care industria converge deja: sisteme hibride care utilizează LLM-uri pentru intuiție și căutare pentru verificare. Dacă afacerea lui Graepel ajunge acolo, va concura mai puțin împotriva narațiunii de scalare decât alături de ea.

Nici Graepel, nici Google DeepMind nu au răspuns public cu detalii suplimentare la momentul redactării acestui articol. AI Buzz Wire va actualiza această poveste pe măsură ce apar mai multe informații despre startup.

Rămâi înaintea AI

Fii la curent cu oamenii și companiile care modelează următorul val de AI — citește mai multe știri despre AI pe AI Buzz Wire.

Citiți mai multe știri AI →