5 августа Google объявил сразу об уходе четырех человек, на которых десятилетиями держались его инфраструктура и ИИ-исследования. Джефф Дин, главный научный сотрудник компании, уходит после 27 лет вместе с Санджаем Гемаватом, Ориолом Виньялсом и Куоком Ле — они основывают Discovery Loop. Обычно такая новость читается как утечка мозгов. Но дальше в том же сообщении идет строчка, которая переворачивает всю картину: Google становится инвестором-основателем нового стартапа, его облачным партнером и как минимум первый год обеспечивает его вычислительными мощностями. Компания не просто отпустила людей — она в них вложилась и оставила себе долю в том, что они найдут.
Джефф Дин пришел в Google в 1999-м тридцатым сотрудником, вместе с Гемаватом сделал MapReduce и Bigtable, в начале 2010-х основал Google Brain. Куок Ле — тоже сооснователь Brain и автор AutoML-Zero, системы, искавшей архитектуры нейросетей без человека. Ориол Виньялс — один из технических руководителей Gemini. Их компания зарегистрирована как public benefit corporation — форма, которая обязывает директоров учитывать общественную пользу наравне с прибылью. Дин станет гендиректором, а механика заявлена такая: замкнуть машиной весь экспериментальный цикл — гипотеза, опыт, оценка, следующий шаг — и запускать его тысячами параллельных прогонов. В плане проектирование железа, лекарства, чистая энергетика.
Но стартуют они не с внешней науки, а со своего собственного стека машинного обучения — инструментов, на которых сами же и обучают модели. План сначала автоматизировать исследования и инженерию в этой области, потом все остальное. Проще говоря — ИИ, который улучшает разработку ИИ. От AutoML, к которому Ле имеет прямое отношение, это, на мой взгляд, отличается уровнем: AutoML перебирал архитектуры внутри заданной человеком рамки, здесь машине хотят отдать саму рамку — выбор того, какой эксперимент вообще стоит ставить. Рекурсивное самоулучшение компания называет одним из направлений, а не главной целью, но именно оно объясняет название.
Теперь про деньги. Раунд ведут Radical Ventures и Khosla Ventures, среди участников называют Kleiner Perkins, Lightspeed и Doerr Capital; размер и оценку основатели не раскрывают, на момент объявления раунд еще не был закрыт. Alphabet здесь не пассивный инвестор: помимо денег он дает облако, вычисления и совместную исследовательскую программу по системам машинного обучения. У такой схемы есть неприятное название — круговое финансирование, когда вложенные деньги немедленно возвращаются инвестору в виде оплаты его же чипов и облака. Оговорюсь: это именно тот случай, компьют и есть товар Google Cloud. Разница только в том, что Discovery Loop не торгуется на бирже — со стороны не видно, какая часть ее счета за облако оплачена деньгами самого Google. Расклад простой:
-
Google получает долю в результатах и крупную ИИ-нагрузку на свое облако — без обязательства держать этих людей в штате.
-
Discovery Loop получает возможность ставить эксперименты промышленного масштаба, не построив ни одного своего дата-центра.
Зачем это ушедшим, объяснил Гемават: в разговоре с Wired он сказал, что системы Google спроектированы под поиск, рекламу и большие потребительские приложения, а им нужна инфраструктура, заточенная под исследования. Дин добавил в интервью NYT, что вне публичной компании есть простор для решений, которые не обязательно отвечают чисто финансовым интересам. Пичаи со своей стороны назвал уход дружеским. Легло все это на цепочку событий: в июне из DeepMind в Anthropic ушел нобелевский лауреат Джон Джампер, а за ним двое коллег по AlphaFold; в конце июля FT сообщила, что выделенной команды AlphaFold больше не существует — почти четверть из нее ушла из компании совсем. Флагманская Gemini 3.5 Pro, обещанная на июнь, публично так и не вышла: Bloomberg писал о проблемах с кодом. На этом фоне рынок отреагировал резко — 5 августа акции Alphabet в течение дня падали почти на 5%, это около 190 млрд долларов при капитализации в 4,61 трлн. И это уже не первый раз: 22 июня бумаги закрылись минус 5,1% после ухода двух других исследователей.
Теперь о том, на чем эта история может развалиться. Discovery Loop — не первая попытка построить ИИ-ученого, и предыдущие пока не предъявили результата: стартапы, обещающие открывать материалы машиной, появлялись уже не раз, но так и не предъявили сильных достижений. Неприятный прецедент есть и у самой DeepMind. В 2023-м она вместе с лабораторией в Беркли объявила о сотнях новых материалов, найденных ИИ и синтезированных роботом без участия человека. Затем химики из Университетского колледжа Лондона и Принстона показали, что соединения в основном уже числились в международной базе неорганических кристаллических структур, и в январе 2026-го Nature выпустил корректировку статьи. Автоматический цикл отработал, а открытий не случилось. Отсюда и главное возражение к идее: автоматизация умножает количество экспериментов, но узкое место в науке обычно не в их числе, а в постановке правильного вопроса и в честной проверке ответа. Если машина ускоряет перебор, но не берет на себя эти два звена, петля будет крутиться быстрее, не обязательно приближаясь к открытию.
Понять, чем все это было, можно будет по двум вещам. Первая — покажет ли Discovery Loop конкретный результат самооптимизации собственного стека: это ее же заявленная первая задача, отчитаться по ней проще всего. Вторая — что реально окажется внутри совместной с Google исследовательской программы. Ее содержание и покажет, насколько независимой получилась компания, которую бывший работодатель финансирует, кормит вычислениями и держит за долю. Через год по этим двум пунктам станет ясно, вынес ли Google рискованную ставку за периметр или просто нашел дорогой способ расстаться.
P.S. Поддержать меня можно подпиской на канал «сбежавшая нейросеть», где я рассказываю про ИИ с творческой стороны.
ссылка на оригинал статьи https://habr.com/ru/articles/1068270/