Google DeepMind'ın, Nobel Ödüllü AlphaFold sisteminin arkasındaki ekibi dağıttığı ve Londra merkezli laboratuvarı dünyanın önde gelen yapay zeka laboratuvarlarından biri haline getiren bilimsel araştırma stratejisinin kapsamlı bir şekilde elden geçirildiğinin sinyalini verdiği bildirildi. Bu hamle, DeepMind'ın önceliklerini Gemini büyük dil modelleri ve öncü yapay zeka ajanları oluşturma konusundaki son derece rekabetçi yarış etrafında yeniden şekillendiriyor. Alanı yeniden şekillendiren kurumsal yeniden düzenlemeler hakkında daha geniş bir bağlam için Yapay Zeka sektörü kapsamımızı takip edin.
Yeniden yapılanma, Financial Times tarafından 29 Temmuz 2026 Çarşamba günü yayınlanan ve Google'ın DeepMind'ı dünyanın en iyi yapay zeka laboratuvarlarından biri haline getiren bir araştırma yaklaşımını elden geçirmesi olarak çerçevelenen bir raporda ayrıntılı olarak açıklandı. FT'nin son dönemdeki iş değişiklikleri ve konuya aşina kaynaklara ilişkin analizine göre, AlphaFold makalelerinin orijinal yazarlarının çoğu geçen yıl yeniden atandı.
Büyük Bilimsel Zorluklardan İkizler'e
Şirket, etkilenen araştırmacıların Google'ın Gemini geniş dil modelinin yanı sıra enzim tasarımı, nükleer füzyon ve genomik gibi bitişik bilimsel alanlara bağlı projelere geçtiğini doğruladı. Diğerleri ise DeepMind'ın yapay zeka destekli ilaç keşfine odaklandığı Isomorphic Labs'e taşındı. FT, orijinal AlphaFold makalelerinin tam zamanlı Google DeepMind yazarlarının neredeyse dörtte birinin şirketten tamamen ayrıldığını tespit etti.
Google DeepMind'ın araştırma başkan yardımcısı ve Bilim için Yapay Zeka ekibinin kurucusu ve başkanı Pushmeet Kohli, FT'ye laboratuvarın odağının değiştiğini söyledi. Kohli, "Son dokuz yıldaki stratejimiz, her projenin odaklandığı somut bir hedef olan büyük zorluklara odaklanmak oldu" dedi. "Strateji gelişti."
DeepMind, AlphaFold'un hedeflediği protein yapısı tahmininde olduğu gibi tek bir yüksek profilli bilimsel soruna odaklanmak yerine, artık bilim adamlarına yardımcı olmak ve sonunda bilimsel sürecin bazı kısımlarını otomatikleştirmek için tasarlanmış Gemini destekli sistemler de inşa ediyor. Pivot, laboratuvarı, otonom akıl yürütme ve görev yürütme yeteneğine sahip sınır yapay zeka aracıları geliştirmek için OpenAI ve Anthropic ile doğrudan rekabete sokuyor.
Nobel Ödüllü Bir Çıkış
Zamanlama, stratejik değişimin büyüklüğünü vurguluyor. Protein yapılarını doğrulukla tahmin ederek biyolojiyi ve ilaç keşfini dönüştüren AlphaFold, Washington Üniversitesi'nden David Baker'ın yanı sıra DeepMind'dan Demis Hassabis ve John Jumper'a verilen 2024 Nobel Kimya Ödülü'nün merkezinde yer aldı. FT raporundan haftalar önce, AlphaFold'un arkasındaki Nobel ödüllü bilim adamlarından biri olan Jumper, rakibi Anthropic'e katılmak üzere DeepMind'dan ayrıldığını duyurdu.
Bu ayrılmalar, bir zamanlar uzun ufuklu bilimsel atılımlar peşinde koşan araştırmacıların giderek daha fazla tüketici ve kurumsal temsilcilik yarışına yöneldiği yapay zeka endüstrisindeki daha geniş bir yetenek yeniden düzenlemesini yansıtıyor. DeepMind'ın ödüllü bilim ekibini Gemini çalışmasına dahil etme kararı, Google'ın kısa vadeli en büyük değeri ve rekabet riskini, özel bilimsel ay çekimlerinden ziyade genel amaçlı dil modellerinde gördüğünü gösteriyor.
Değişiklik, ekonomi genelinde yapay zekanın işyerinde benimsenmesinin hızlanmasıyla birlikte geliyor. Google tarafından bu hafta yayınlanan ayrı bir araştırma, işyerinde yapay zekanın şu anda işlerin yüzde 68'ine dokunduğunu, bunun Amerika Birleşik Devletleri'ndeki istihdamın kabaca yüzde 90'ını temsil ettiğini, ancak herhangi bir tek rolde çalışanların bunu ortalama olarak görevlerinin yalnızca yüzde 21'i için kullandığını ortaya çıkardı. Google'ın teknoloji ve topluma yönelik stratejik operasyonlar ve özel projeler başkanı Scott Strand, Axios'a, otomobil teknisyenleri ve endüstriyel tamirciler gibi ağırlıklı olarak fiziksel ve manuel rollerde çalışan mavi yakalı çalışanların, gerçek zamanlı teşhis ve iş başında öğrenme için görüntüleri ve videoları işleyen çok modlu yapay zekaya giderek daha fazla güvendiğini söyledi.
Yapay Zeka Araştırmaları için Pivot Ne Anlama Geliyor?
Bu hareket, bir şirketin organizasyon şemasının ötesine geçen anlamlar taşıyor. AlphaFold'un başarısı, derin öğrenmenin daha önce çözülmesi zor olan bilimsel sorunları çözebileceğinin kanıtı olarak kutlandı ve açık sürümü, dünya çapındaki araştırmacılara neredeyse bilinen her protein için tahmin edilen yapılara ücretsiz erişim sağladı. Bu uzmanlığı Gemini merkezli bir yol haritasına katmak, gelecekteki DeepMind atılımlarının da benzer şekilde açık mı olacağı yoksa giderek daha fazla özel ürünlerle mi paketleneceği konusunda soruları gündeme getiriyor.
Ayrıca yeteneğin ve bilgi işlemin nereye aktığını da gösterir. Orijinal AlphaFold yazarlarının neredeyse dörtte biri gitmiş ve geri kalanı yeniden yönlendirilmişken, yapay zekanın en ünlü bilimsel başarılarından birinin arkasındaki kurumsal bilgi, alanın ağırlık merkezinin özel araştırma modellerinden genel amaçlı temel modellere ve aracılara kaymasıyla birlikte dağılıyor.
Yeniden yapılanma DeepMind'ın bilimi terk ettiği anlamına gelmiyor. Kohli'nin ekibi enzim tasarımı, nükleer füzyon ve genomik üzerinde çalışmaya devam ediyor. Ancak Nobel Ödülü kazanan bağımsız AlphaFold programı, bilimsel keşiflerin Gemini üzerinden akması gereken bir modele yol veriyor gibi görünüyor. Bu iddianın Google ve daha geniş araştırma topluluğu için işe yarayıp yaramayacağı, mevcut yapay zeka döngüsünün belirleyici hikayelerinden biri olacak.
