Koniec epoki w Google DeepMind. Rozpad zespołu AlphaFold i zwrot ku Gemini

Google DeepMind, laboratorium, które zrewolucjonizowało biologię molekularną, przechodzi przez najbardziej radykalną transformację w swojej historii. Wstrząs jest tym silniejszy, że następuje zaledwie miesiąc po tym, jak Demis Hassabis i John Jumper odebrali Nagrodę Nobla w dziedzinie chemii za sukces AlphaFold w 2024 roku. Mimo olbrzymiego prestiżu tego osiągnięcia, zespół odpowiedzialny za przewidywanie struktur białkowych przestał istnieć w dotychczasowej formie. Większość kluczowych autorów projektu trafiła do innych działów, a niemal jedna czwarta z nich całkowicie opuściła struktury Alphabetu.

Przetasowania te są kluczowe, bo oznaczają odejście Google od żmudnych badań podstawowych na rzecz bezpośredniego wyścigu o dominację w dziedzinie modeli generatywnych. DeepMind przesuwa teraz wszystkie wolne zasoby w stronę rozwoju agenta Gemini, badań nad fuzją jądrową oraz genomiki, rezygnując z modelu wąsko wyspecjalizowanych zespołów naukowych.

Strategiczna wolta giganta z Mountain View

Ta zmiana to coś więcej niż zwykła rotacja kadr. Przez blisko dekadę DeepMind budowało swoją tożsamość na rozwiązywaniu „wielkich wyzwań” poprzez dedykowane grupy badawcze. AlphaFold był okrętem flagowym tej strategii. Udowodnił, że AI potrafi złamać kody natury, z którymi nauka zmagała się przez pół wieku. Dziś to podejście odchodzi do lamusa. Pushmeet Kohli, wiceprezes ds. badań w DeepMind, przyznaje otwarcie: „Strategia ewoluowała”. Zamiast skupiać się na pojedynczych problemach biomedycznych, laboratorium stawia na budowę agentów zdolnych konkurować z rozwiązaniami OpenAI czy Anthropic.

Historyczny sukces z 2020 roku, gdy AlphaFold 2 ostatecznie rozwiązał problem przewidywania struktury białek, wydaje się dziś dla zarządu Google jedynie odhaczonym zadaniem. Firma chce monetyzacji i uniwersalności, a nie kolejnych dekad spędzonych w laboratorium nad jednym zagadnieniem.

Transfery, które bolą

Największym ciosem dla prestiżu Google jest utrata kluczowych talentów na rzecz bezpośredniej konkurencji. John Jumper, postać centralna dla sukcesu projektu, po krótkim epizodzie w zespole „Code Strike”, zdecydował się przejść do Anthropic. Towarzyszą mu inne filary projektu – Jonas Adler oraz Alexander Pritzel. Ich odejście wywołało konsternację. Wybrali startup, który niedawno uruchomił Claude Science, sugerując, że tam widzą większy potencjał na kontynuację misji naukowej niż w zbiurokratyzowanym gigancie.

Pragmatyzm nad nauką podstawową?

Obecny kurs DeepMind wyznaczają dwa kierunki:

• Komercjalizacja poprzez Isomorphic Labs.
• Wyścig zbrojeń w dziedzinie dużych modeli językowych (LLM).

Pozostali w firmie eksperci AlphaFold pracują teraz nad integracją naukowych fundamentów z uniwersalną architekturą AI. Istnieje jednak ryzyko, że rozbicie spójnego zespołu osłabi innowacyjność Google w dłuższej perspektywie. Choć DeepMind deklaruje dumę, twierdząc, że „AlphaFold ujawnił miliony skomplikowanych struktur białkowych 3D”, jasne jest, że w dobie walki o dominację nad „frontier AI”, żmudne prace nad czystą nauką muszą ustąpić miejsca budowie narzędzi konsumenckich.