Сообщается, что компания Google DeepMind распустила команду, создавшую систему AlphaFold, получившую Нобелевскую премию, что сигнализирует о радикальном пересмотре стратегии научных исследований, благодаря которой лондонская лаборатория стала одной из ведущих в мире лабораторий искусственного интеллекта. Этот шаг переосмысливает приоритеты DeepMind, связанные с большими языковыми моделями Gemini и жесткой конкурентной гонкой по созданию передовых ИИ-агентов. Чтобы получить более широкий контекст корпоративных реорганизаций, меняющих эту сферу, следуйте нашему [освещению об отрасли искусственного интеллекта] (https://aibuzzwire.news).

Реорганизация была подробно описана в отчете, опубликованном в среду, 29 июля 2026 года, газетой Financial Times, в которой она описывалась как пересмотр Google исследовательского подхода, который сделал DeepMind одной из ведущих лабораторий искусственного интеллекта в мире. Согласно анализу FT недавних перемещений должностей и источникам, знакомым с этим вопросом, большинство первоначальных авторов статей AlphaFold были переназначены за последний год.

От великих научных задач до Близнецов

Компания подтвердила, что пострадавшие исследователи перешли к проектам, связанным с большой языковой моделью Google Gemini, а также к смежным научным областям, включая разработку ферментов, ядерный синтез и геномику. Другие перешли в Isomorphic Labs, подразделение DeepMind, занимающееся разработкой лекарств с помощью искусственного интеллекта. FT обнаружила, что почти четверть штатных авторов оригинальных статей AlphaFold в Google DeepMind вообще покинули компанию.

Пушмит Кохли, вице-президент по исследованиям Google DeepMind, а также основатель и руководитель команды искусственного интеллекта для науки, рассказал FT, что фокус лаборатории смещается. «Наша стратегия на протяжении последних девяти лет заключалась в том, чтобы сосредоточиться на грандиозных задачах, на конкретной цели, на которой сосредоточен каждый проект», — сказал Кохли. «Стратегия изменилась».

Вместо того, чтобы концентрироваться на одной громкой научной проблеме, как AlphaFold предназначался для предсказания структуры белка, DeepMind теперь также создает системы на базе Gemini, предназначенные для помощи ученым и, в конечном итоге, для автоматизации частей научного процесса. Этот поворот ставит лабораторию в прямую конкуренцию OpenAI и Anthropic в разработке передовых ИИ-агентов, способных автономно рассуждать и выполнять задачи.

Исход, получивший Нобелевскую премию

Выбор времени подчеркивает масштаб стратегического сдвига. AlphaFold, которая предсказывает белковые структуры с точностью, которая изменила биологию и открытие лекарств, сыграла центральную роль в Нобелевской премии по химии 2024 года, присужденной Демису Хассабису и Джону Джамперу из DeepMind, а также Дэвиду Бейкеру из Вашингтонского университета. За несколько недель до отчета FT Джампер, один из нобелевских лауреатов, стоящих за AlphaFold, объявил, что покидает DeepMind, чтобы присоединиться к конкуренту Anthropic.

Эти увольнения отражают более широкую перестановку талантов в индустрии искусственного интеллекта, где исследователи, которые когда-то преследовали долгосрочные научные прорывы, все больше переходят в гонку потребительских и корпоративных агентов. Решение DeepMind объединить свою призовую научную команду с проектом Gemini позволяет предположить, что Google видит наибольшую краткосрочную ценность и конкурентный риск в языковых моделях общего назначения, а не в специализированных научных проектах.

Перестановки происходят по мере того, как внедрение ИИ на рабочих местах ускоряется во всей экономике. Отдельное исследование, опубликованное Google на этой неделе, показало, что ИИ на рабочем месте в настоящее время затрагивает 68 процентов рабочих мест, что составляет примерно 90 процентов занятости в Соединенных Штатах, хотя в рамках любой отдельной роли сотрудники используют его в среднем только для около 21 процента своих задач. Скотт Стрэнд, руководитель отдела стратегических операций и специальных проектов в области технологий и общества в Google, рассказал Axios, что рабочие, выполняющие преимущественно физические и ручные функции, такие как автомеханики и промышленные механики, все чаще полагаются на мультимодальный искусственный интеллект, который обрабатывает изображения и видео для диагностики в реальном времени и обучения на рабочем месте.

Что означает поворот для исследований ИИ

Этот шаг имеет последствия, выходящие за рамки организационной структуры одной компании. Успех AlphaFold был отмечен как доказательство того, что глубокое обучение может решить ранее неразрешимые научные проблемы, а его открытый выпуск предоставил исследователям во всем мире свободный доступ к предсказанным структурам почти каждого известного белка. Объединение этого опыта в дорожную карту, ориентированную на Близнецов, поднимает вопрос о том, будут ли будущие прорывы DeepMind столь же открытыми или все чаще будут включаться в запатентованные продукты.

Это также сигнализирует о том, куда текут таланты и знания. Поскольку почти четверть первоначальных авторов AlphaFold ушла, а остальные были перенаправлены, институциональные знания, лежащие в основе одного из самых знаменитых научных достижений ИИ, рассеиваются, в то время как центр тяжести этой области смещается от специализированных исследовательских моделей к базовым моделям и агентам общего назначения.

Реорганизация не означает, что DeepMind отказывается от науки. Команда Кохли продолжает работать над созданием ферментов, ядерным синтезом и геномикой. Но автономная программа AlphaFold, получившая Нобелевскую премию, похоже, уступает место модели, в которой научные открытия должны осуществляться через Gemini. Оправдается ли эта ставка для Google и для более широкого исследовательского сообщества, станет одной из определяющих историй текущего цикла искусственного интеллекта.

Будьте впереди ИИ

Отслеживайте стратегические шаги, меняющие облик отрасли, с помощью наших [последних новостей и анализа ИИ] (https://aibuzzwire.news).

Узнайте больше новостей об искусственном интеллекте