Google DeepMind розпускає нобелівську команду AlphaFold: як і чому це сталося

Чому було розформовано команду AlphaFold

• Стратегічна переорієнтація. Віцепрезидент DeepMind з досліджень Пушміт Кохлі заявив, що лабораторія більше не організовує роботу навколо спеціалізованих команд, які вирішують одну задачу. Натомість вона зосереджується на системах штучного інтелекту на базі Gemini, які можуть допомагати науковцям одразу в багатьох галузях .
• Розвиток великих мовних моделей та AI-агентів. За даними Financial Times, саме піднесення великих мовних моделей та AI-агентів спонукало DeepMind переглянути свою дослідницьку організацію та стратегію . Керівництво вважає, що універсальний штучний інтелект здатен забезпечити ширший науковий вплив, ніж вузькоспеціалізовані інструменти на кшталт AlphaFold.

Як відбувалося розформування протягом останнього року

• Переведення більшості дослідників. Протягом останнього року більшість оригінальних авторів статей про AlphaFold було переведено до інших відділів . Їх направили в проєкти, створені навколо Gemini LLM, а також у сфери дизайну ферментів, ядерного синтезу, геноміки та AI-кодування .
• Переведення в межах Alphabet. Деяких членів команди перевели до Isomorphic Labs, фармацевтичної компанії Alphabet, що займається відкриттям ліків .
• Гучні звільнення. У червні 2026 року Джон Джампер, який отримав Нобелівську премію з хімії 2024 року за AlphaFold, оголосив, що залишає DeepMind після майже дев'яти років роботи та переходить до Anthropic . Незабаром після цього за ним до Anthropic пішли два інших співавтори AlphaFold — Йонас Адлер та Александр Прітцель . Загалом майже чверть оригінальних повноцінних авторів DeepMind, які працювали над статтею про AlphaFold, покинули компанію .

Що означає поворот до Gemini для наукової місії DeepMind

• Від спеціалізованого до універсального. DeepMind робить ставку на те, що AI-агенти на базі Gemini зможуть автоматизувати та прискорити наукові відкриття в біології, хімії, фізиці та матеріалознавстві ефективніше, ніж одноцільові моделі, як-от AlphaFold .
• AlphaFold продовжує існувати. База даних структур білків AlphaFold, яка охоплює понад 200 мільйонів білків, і сама технологія залишаються доступними. Рішення не припиняє роботу продукту — воно ліквідує присвячену йому команду .
• Ризик для глибокої експертизи. Критики стверджують, що розформування нобелівської команди свідчить про готовність жертвувати глибокою науковою спеціалізацією заради гонки за створення найпотужнішої універсальної системи штучного інтелекту, що потенційно сповільнює прогрес у таких сферах, як відкриття ліків, які покладалися на цілеспрямовану експертизу AlphaFold .

Ширша галузева тенденція

• Відтік талантів до провідних AI-лабораторій. Відхід провідних науковців AlphaFold до Anthropic — разом із втратою співкерівника Gemini Ноама Шазіра, який перейшов до OpenAI , — ілюструє загальну закономірність. Найінтенсивніша конкуренція в галузі штучного інтелекту сьогодні точиться навколо універсальних агентів і фундаментальних моделей, і дослідників із глибокою експертизою в будь-якій підгалузі переманюють для роботи саме над цими ключовими завданнями.
• Перерозподіл ресурсів у всьому секторі. Крок DeepMind відображає рішення інших лабораторій: вузькоспеціалізовані інструменти (прогнозування білків, прогнозування погоди, ігрові AI) втрачають пріоритет, оскільки компанії концентрують обчислювальні потужності, таланти та фінансування на гонці за створення найпотужніших універсальних AI-агентів. Єдиний універсальний «науковий ШІ» вважається таким, що може принести більший конкурентний зиск, ніж підтримка багатьох вузьких експертних систем.

Джерела

, , , , , , , , ,