ainews
Джефф Дин уходит из Google, чтобы запустить AI-стартап для автоматизации научных открытий
Джефф Дин (30-й сотрудник Google, архитектор поиска и Google Brain) вместе с топовыми исследователями (Sanjay Ghemawat, Quoc Le, Oriol Vinyals) покидает компанию и запускает Discovery Loop — стартап, который будет использовать AI для автоматизации экспериментов и ускорения научных открытий. Alphabet и венчурные фонды уже вложились. Цель: убрать людей из цикла экспериментов и создавать AI, который улучшает сам себя.
Это первая серьёзная попытка убрать людей из цикла научных открытий. Если сработает, весь R&D (от лекарств до новых материалов) ускорится в разы — а это значит новые рынки, продукты и деньги.
Что произошло
Джефф Дин — легенда Google, 30-й сотрудник компании (работает с 1999 года), создатель инфраструктуры поиска и ключевой архитектор Google Brain — покидает компанию вместе с тремя другими топовыми исследователями:
- Sanjay Ghemawat (senior fellow, топовый инженер)
- Quoc Le (основатель Google Brain, ключевой AI-исследователь)
- Oriol Vinyals (старший учёный DeepMind)
Вместе они запускают Discovery Loop — стартап в формате public benefit corporation, цель которого: автоматизировать научные эксперименты с помощью AI.
Суть проста: традиционная наука медленная, потому что люди проводят эксперименты последовательно. Discovery Loop хочет запускать тысячи экспериментов параллельно, используя мощные алгоритмы, и частично убрать людей из цикла исследований. Более того, стартап планирует работать над рекурсивным самоулучшением AI (AI создаёт более мощный AI без участия человека).
Финансирование уже привлечено: раунд возглавляют Radical Ventures и Khosla Ventures, участвуют Kleiner Perkins, Lightspeed, Doerr Capital. Интересная деталь: сам Alphabet (материнская компания Google) тоже вложился.
Дин будет CEO. По его словам, цель — не просто отвечать на вопросы (как ChatGPT), а делать научные открытия быстрее и в большем масштабе.
Автор: Роман Швец · Источник: TechCrunch AI
Разработчикам. Открывается новый класс инструментов для автоматизации экспериментов — от ML-пайплайнов до synthetic data generation. Если Discovery Loop откроет API, можно будет встраивать автоматические циклы экспериментов в продукты. Плюс интересно следить за их подходом к рекурсивному самоулучшению моделей.
Бизнесу. Ускорение R&D означает, что новые продукты (от лекарств до материалов) могут выйти на рынок в разы быстрее. Компании, которые первыми интегрируют такие инструменты в свои лаборатории, получат огромное конкурентное преимущество. Открываются ниши в biotech, материаловедении, химии.
Инвесторам. Это не просто стартап — это экзит топовых умов из Google с поддержкой Alphabet. Сектор AI for science взрывается: фарма, энергетика, материалы. Если Discovery Loop сработает, это новая платформа с огромным TAM. Риск: технология может не масштабироваться, но команда и капитал внушают доверие.
- Создать SaaS для автоматизации экспериментов в узких нишах (например, для biotech-стартапов или материаловедения) — пока Discovery Loop строит платформу, можно захватить вертикали
- Разрабатывать инструменты для синтетической генерации данных экспериментов — если AI будет проводить тысячи экспериментов, нужны датасеты и симуляторы
- Консалтинг для корпораций: как интегрировать AI-driven R&D в существующие лаборатории (фарма, химия, энергетика)
- Строить инфраструктуру для рекурсивного обучения моделей — облачные платформы, специализированные чипы, фреймворки для self-improving AI
- Инвестировать в смежные секторы: робототехника для лабораторий, автоматизация синтеза, AI-powered симуляции (цифровые двойники для экспериментов)
- Технология рекурсивного самоулучшения AI — это пока больше теория, чем практика. Может оказаться, что автоматизация экспериментов упрётся в физические ограничения (нужны реальные лаборатории, роботы, материалы)
- Alphabet вложился, но это может быть стратегическая подстраховка: если Discovery Loop выстрелит, Google купит обратно. Если нет — потеряют немного денег
- Регуляторные риски: автоматизация научных открытий (особенно в фарме и биотехе) может столкнуться с проблемами одобрения и этики
- Хайп вокруг AI for science уже раздут (см. AlphaFold). Если Discovery Loop не покажет результаты быстро, инвесторы могут охладеть
Когда Джефф Дин (человек, который построил Google изнутри) уходит с тремя топовыми учёными, чтобы запустить стартап — это не просто новость, это сигнал: что-то большое назревает. Discovery Loop хочет делать то, о чём все говорят, но никто толком не делает — превратить AI из инструмента для ответов в инструмент для открытий. Идея автоматизировать тысячи экспериментов параллельно звучит круто, но дьявол в деталях: реальные эксперименты требуют реальных лабораторий, роботов, материалов. Пока это больше про симуляции и моделирование.
Интересно, что Alphabet сам вложился. Либо это страховка (если выстрелит — купим обратно), либо признание, что внутри Google таким проектам не хватает свободы. Рекурсивное самоулучшение AI — святой Грааль, но пока это скорее мечта, чем реальность. Зато команда и капитал внушают уважение. Следить однозначно стоит, но ждать революции завтра рано — это игра вдолгую.
Инструменты из статьи
Мультимодальный ассистент Google: огромный контекст, интеграция с Workspace...
Доступ из РФ →
Комментарии