Google DeepMind được cho là đã giải tán nhóm đằng sau hệ thống AlphaFold từng đoạt giải Nobel, báo hiệu một cuộc cải tổ sâu rộng chiến lược nghiên cứu khoa học đã biến phòng thí nghiệm có trụ sở tại London trở thành một trong những phòng thí nghiệm trí tuệ nhân tạo hàng đầu thế giới. Động thái này điều chỉnh lại các ưu tiên của DeepMind xung quanh các mô hình ngôn ngữ lớn Gemini và cuộc đua cạnh tranh khốc liệt để xây dựng các tác nhân AI hàng đầu. Để biết bối cảnh rộng hơn về việc tái cơ cấu doanh nghiệp đang định hình lại lĩnh vực này, hãy theo dõi thông tin về ngành AI của chúng tôi.

Việc tái tổ chức đã được trình bày chi tiết trong một báo cáo được Financial Times công bố vào thứ Tư, ngày 29 tháng 7 năm 2026, trong đó cho rằng Google đang cải tổ lại phương pháp nghiên cứu đã đưa DeepMind trở thành một trong những phòng thí nghiệm AI hàng đầu trên thế giới. Theo phân tích của FT về các động thái công việc gần đây và các nguồn quen thuộc với vấn đề này, hầu hết các tác giả ban đầu của các bài báo AlphaFold đã được bổ nhiệm lại trong năm qua.

Từ những thách thức khoa học lớn đến Song Tử

Công ty xác nhận rằng các nhà nghiên cứu bị ảnh hưởng đã chuyển sang các dự án gắn liền với mô hình ngôn ngữ lớn Gemini của Google, cùng với các lĩnh vực khoa học lân cận bao gồm thiết kế enzyme, phản ứng tổng hợp hạt nhân và gen. Những người khác đã chuyển sang Phòng thí nghiệm đẳng hình, công ty con DeepMind tập trung vào việc khám phá thuốc do AI điều khiển. FT nhận thấy rằng gần một phần tư số tác giả toàn thời gian của Google DeepMind của các bài báo AlphaFold ban đầu đã rời công ty hoàn toàn.

Pushmeet Kohli, phó chủ tịch nghiên cứu của Google DeepMind, đồng thời là người sáng lập và đứng đầu nhóm AI cho Khoa học, nói với FT rằng trọng tâm của phòng thí nghiệm đang thay đổi. Kohli cho biết: “Chiến lược của chúng tôi trong 9 năm qua là tập trung vào những thách thức lớn, mục tiêu cụ thể mà mọi dự án đều hướng tới”. "Chiến lược đã phát triển."

Thay vì tập trung vào một vấn đề khoa học cấp cao duy nhất theo cách AlphaFold nhắm mục tiêu dự đoán cấu trúc protein, DeepMind hiện cũng đang xây dựng các hệ thống do Gemini cung cấp được thiết kế để giúp các nhà khoa học và cuối cùng là tự động hóa các phần của quy trình khoa học. Trục xoay đặt phòng thí nghiệm cạnh tranh trực tiếp với OpenAI và Anthropic để phát triển các tác nhân AI tiên tiến có khả năng tự động suy luận và thực hiện nhiệm vụ.

Cuộc di cư đoạt giải Nobel

Thời điểm nhấn mạnh tầm quan trọng của sự thay đổi chiến lược. AlphaFold, công cụ dự đoán cấu trúc protein với độ chính xác giúp thay đổi hoạt động khám phá sinh học và thuốc, là trọng tâm của Giải Nobel Hóa học năm 2024 được trao cho Demis Hassabis và John Jumper của DeepMind, cùng với David Baker của Đại học Washington. Vài tuần trước báo cáo của FT, Jumper, một trong những nhà khoa học đoạt giải Nobel đằng sau AlphaFold, đã tuyên bố rời DeepMind để gia nhập đối thủ Anthropic.

Sự ra đi phản ánh sự tái cơ cấu nhân tài rộng rãi hơn trong ngành AI, nơi các nhà nghiên cứu từng theo đuổi những đột phá khoa học lâu dài đang ngày càng bị thu hút về phía cuộc đua đại diện doanh nghiệp và người tiêu dùng. Quyết định của DeepMind đưa nhóm khoa học đoạt giải thưởng của mình vào nỗ lực của Gemini cho thấy Google nhận thấy giá trị ngắn hạn lớn nhất và rủi ro cạnh tranh trong các mô hình ngôn ngữ có mục đích chung thay vì trong các nghiên cứu khoa học chuyên dụng.

Cuộc cải tổ diễn ra khi việc áp dụng AI tại nơi làm việc đang tăng tốc trên toàn nền kinh tế. Nghiên cứu riêng biệt do Google công bố trong tuần này cho thấy AI tại nơi làm việc hiện xử lý 68% công việc, chiếm khoảng 90% việc làm ở Hoa Kỳ, mặc dù trong bất kỳ vai trò đơn lẻ nào, nhân viên chỉ sử dụng nó cho trung bình khoảng 21% nhiệm vụ của họ. Scott Strand, người đứng đầu các hoạt động chiến lược và các dự án đặc biệt về công nghệ và xã hội tại Google, nói với Axios rằng những người lao động cổ xanh chủ yếu giữ vai trò thể chất và thủ công, chẳng hạn như kỹ thuật viên ô tô và cơ khí công nghiệp, đang ngày càng dựa vào AI đa phương thức xử lý hình ảnh và video để chẩn đoán theo thời gian thực và học tập tại chỗ.

Pivot có ý nghĩa gì đối với nghiên cứu AI

Động thái này mang ý nghĩa vượt ra ngoài sơ đồ tổ chức của một công ty. Thành công của AlphaFold được tôn vinh là bằng chứng cho thấy học sâu có thể giải quyết các vấn đề khoa học khó giải quyết trước đây và việc phát hành mở của nó đã mang lại cho các nhà nghiên cứu trên toàn thế giới quyền truy cập miễn phí vào các cấu trúc dự đoán của hầu hết mọi loại protein đã biết. Việc đưa chuyên môn đó vào lộ trình lấy Song Tử làm trung tâm đặt ra câu hỏi về việc liệu những đột phá của DeepMind trong tương lai sẽ mở tương tự hay ngày càng được đưa vào các sản phẩm độc quyền.

Nó cũng báo hiệu nơi tài năng và tính toán đang chảy. Với gần một phần tư số tác giả AlphaFold ban đầu đã ra đi và phần còn lại được chuyển hướng, kiến ​​thức thể chế đằng sau một trong những thành tựu khoa học nổi tiếng nhất của AI đang bị phân tán ngay khi trọng tâm của lĩnh vực này chuyển từ các mô hình nghiên cứu chuyên ngành sang các mô hình và tác nhân nền tảng có mục đích chung.

Việc tổ chức lại không có nghĩa là DeepMind từ bỏ khoa học. Nhóm của Kohli tiếp tục nghiên cứu thiết kế enzyme, phản ứng tổng hợp hạt nhân và gen. Nhưng chương trình AlphaFold độc lập, chương trình đã đoạt giải Nobel, dường như đang nhường chỗ cho một mô hình trong đó khám phá khoa học được truyền qua Gemini. Liệu sự đặt cược đó có thành công hay không, đối với Google và cộng đồng nghiên cứu rộng lớn hơn, sẽ là một trong những câu chuyện mang tính quyết định về chu kỳ AI hiện tại.

Đi trước AI

Theo dõi các bước đi chiến lược nhằm xác định lại ngành bằng tin tức và phân tích AI mới nhất của chúng tôi.

Khám phá thêm tin tức về AI