Thore Graepel, một trong những người đồng sáng tạo AlphaGo, đã rời Google DeepMind để thành lập một công ty khởi nghiệp về lý luận trí tuệ nhân tạo, theo một báo cáo độc quyền của Sifted xuất bản ngày 7 tháng 9 năm 2026. Liên doanh này đang đặt cược vào một luận điểm đi ngược lại xu hướng thống trị của ngành: tìm kiếm có cấu trúc đó, thay vì các mô hình ngôn ngữ ngày càng lớn hơn, nắm giữ chìa khóa cho lý luận máy móc đáng tin cậy.

Một cựu chiến binh DeepMind bước ra đi

Graepel được biết đến nhiều nhất với công trình nghiên cứu về AlphaGo, hệ thống DeepMind đã đánh bại nhà vô địch cờ vây thế giới Lee Sedol vào năm 2016 - một cột mốc được nhiều người cho là đã khơi dậy sự bùng nổ AI hiện đại. Động thái này kết thúc một nhiệm kỳ dài tại Google DeepMind, nơi ông là một trong những nhân vật cấp cao và nổi tiếng nhất của tổ chức nghiên cứu.

Các báo cáo đã được sàng lọc cho thấy Graepel đã nghỉ việc để theo đuổi dự án kinh doanh hợp lý và các đại lý thương mại bao gồm cả Tech Times đã đóng khung đặt cược cốt lõi của công ty mới một cách rõ ràng: tìm kiếm có cấu trúc theo tỷ lệ LLM. Thông tin chi tiết về nguồn tài trợ, nhân sự và kế hoạch sản phẩm vẫn chưa được tiết lộ và cả Graepel lẫn DeepMind đều chưa đưa ra thông báo chính thức - nhưng động thái này diễn ra trong năm hình thành công ty khởi nghiệp AI tích cực xoay quanh các lựa chọn thay thế cho quy mô thuần túy.

Luận án: Tìm kiếm theo quy mô

Vụ đặt cược này quan trọng vì nó thách thức chiến lược đã xác định AI tiên phong kể từ năm 2020 - đào tạo các mô hình máy biến áp lớn hơn với nhiều dữ liệu và tính toán hơn, sau đó dạy chúng cách suy luận thông qua các gợi ý chuỗi suy nghĩ và học tập tăng cường.

Dòng AlphaGo đại diện cho một truyền thống khác. AlphaGo và những người kế nhiệm của nó đã kết hợp mạng lưới thần kinh với tìm kiếm trên cây và trong những lần lặp lại sau này, họ học được từ việc tự chơi hơn là trò chơi của con người. Các hệ thống trong dòng này có thể xác minh các bước đi của riêng chúng so với các quy tắc cố định, điều này làm cho lý luận của chúng chính xác theo cách mà mô hình ngôn ngữ tạo ra, tạo ra một mã thông báo hợp lý tại một thời điểm, thì không.

Những người ủng hộ cách tiếp cận tìm kiếm đầu tiên lập luận rằng khi LLM được đẩy vào các lĩnh vực như toán học, xác minh chính thức và lập kế hoạch, các chế độ thất bại của chúng - câu trả lời trôi chảy nhưng sai, logic nhiều bước không đáng tin cậy - xuất phát từ kiến ​​trúc, không chỉ quy mô. Các hệ thống dựa trên tìm kiếm có thể kiểm tra từng bước theo các quy tắc chính thức đưa ra một con đường khác dẫn đến độ tin cậy và những tiến bộ gần đây về việc chứng minh định lý dựa trên Lean của cả các công ty khởi nghiệp và các phòng thí nghiệm lớn đã giúp cuộc tranh luận đó tiếp tục tồn tại.

Một phần của cuộc di cư rộng lớn hơn

Graepel không phải là cựu binh AlphaGo đầu tiên rời DeepMind để theo đuổi luận án này. David Silver, người đứng đầu dự án AlphaGo, đã rời Google DeepMind vào cuối năm 2025 sau hơn một thập kỷ xây dựng AlphaGo, AlphaZero và AlphaStar, đồng thời thành lập Ineffable Intelligence, được thành lập vào tháng 11 năm 2025. Như đã báo cáo trong tuần này, Sequoia và Nvidia đã hỗ trợ công ty khởi nghiệp này với mức định giá 5,1 tỷ USD.

Sự ra đi góp phần làm tăng thêm doanh thu cao cấp tại Google DeepMind. Đầu năm nay, phòng thí nghiệm đã chứng kiến ​​những thay đổi về lãnh đạo, bao gồm cả việc chuyển giao ghế Hassabis và sự ra đi của các nhân vật cấp cao như Koray Kavukcuoglu và Jeff Dean, những thông tin mà AI Buzz Wire đã theo dõi vào thời điểm đó. Khi những người xây dựng các hệ thống nổi tiếng nhất của phòng thí nghiệm rời đi để theo đuổi một kiến ​​trúc khác, tín hiệu ít liên quan đến chính trị nội bộ mà nhiều hơn về sự bất đồng thực sự về việc bước đột phá tiếp theo sẽ đến từ đâu.

Tại sao nó lại quan trọng đối với lĩnh vực này

Đối với hệ sinh thái khởi nghiệp, động thái của Graepel là một dấu hiệu khác cho thấy lập luận hậu chuyển đổi đang thu hút nguồn vốn nghiêm túc và hồ sơ nghiêm túc. Các nhà đầu tư gần như dành toàn bộ năm 2024 và 2025 cho các ứng dụng và cơ sở hạ tầng LLM; Năm 2026 chứng kiến ​​dòng tài trợ ổn định cho các công ty theo đuổi mô hình thế giới, hệ thống biểu tượng thần kinh, lý luận chính thức và lập kế hoạch dựa trên tìm kiếm.

Đối với Google, sự mất mát này mang tính biểu tượng cũng như mang tính chất kỹ thuật. AlphaGo vẫn là sáng tạo nổi tiếng nhất của DeepMind và các cựu sinh viên của DeepMind hiện đang đề cao ít nhất hai dự án mạo hiểm được tài trợ tốt đưa ra các lựa chọn thay thế cho cẩm nang mở rộng quy mô. Liệu tìm kiếm có cấu trúc có thực sự có thể giải thích được các mô hình ngôn ngữ biên giới đối với các vấn đề mở hay không - thay vì các vấn đề hẹp, có thể kiểm chứng chính thức - là câu hỏi mà các công ty khởi nghiệp này sẽ phải trả lời bằng sản phẩm chứ không phải bản tuyên ngôn.

Ngoài ra còn có một con đường trung gian mà ngành đang hướng tới: các hệ thống kết hợp sử dụng LLM để trực giác và tìm kiếm xác minh. Nếu dự án mạo hiểm của Graepel đến đó, nó sẽ ít cạnh tranh với câu chuyện về quy mô hơn là cạnh tranh với nó.

Cả Graepel và Google DeepMind đều không phản hồi công khai với các thông tin chi tiết hơn tại thời điểm viết bài. AI Buzz Wire sẽ cập nhật câu chuyện này khi có thêm thông tin về công ty khởi nghiệp.

Đi trước AI

Theo dõi những người và công ty đang định hình làn sóng AI tiếp theo — đọc thêm tin tức về AI trên AI Buzz Wire.

Đọc thêm tin tức về AI →