Google DeepMind расформировал команду, создавшую AlphaFold — систему предсказания структуры белков, за которую в 2024 году дали Нобелевскую премию по химии. Большинство исходных авторов переведены на другие направления, почти четверть сотрудников полностью покинула компанию. Вице-президент по исследованиям Пушмит Кохли комментирует случившееся коротко: «Стратегия эволюционировала».
Сначала о том, чего НЕ произошло
Часть заголовков подаёт это как «Google закрывает AlphaFold». Это неточно, и разница принципиальная. Сама программа никуда не делась и продолжает использоваться в исследованиях. База данных AlphaFold Protein Structure Database с более чем 200 миллионами предсказанных структур белков остаётся открытой для учёных всего мира. Развалилась не технология, а исследовательская команда вокруг неё.
Каламбур напрашивается сам: коллектив, научивший машину сворачивать белки, в итоге сам распался на отдельные фрагменты.
Вот здесь и находится настоящий сюжет. Джон Джампер — тот самый, кто разделил Нобелевскую премию с Демисом Хассабисом, — в июне 2026 года ушёл из DeepMind в Anthropic. Вместе с ним компанию покинули Йонас Адлер и Александр Приттцель, тоже из числа ключевых авторов.
Оставшихся распределили по другим направлениям: системы на базе Gemini, дизайн ферментов, ядерный синтез, геномика, Isomorphic Labs — подразделение Alphabet, занимающееся разработкой лекарств. Формально никого не уволили. Фактически команды, которая семь лет решала одну задачу, больше не существует.
DeepMind отходит от собственной исторической модели — долгих исследований, выстроенных вокруг конкретной научной проблемы. Именно так делались AlphaGo и AlphaFold: годы работы небольшой команды над задачей, которая не даёт квартальной выручки. Новый приоритет — Gemini-системы для учёных и конкуренция с OpenAI и Anthropic за ИИ-агентов.
Логика понятна: агенты — это рынок здесь и сейчас, а предсказание структуры белков свою премию уже принесло. Но у такого разворота есть цена. Лаборатория, которая решила полувековую биологическую проблему и получила за это Нобелевку, перестраивается в продуктовую фабрику.
Это не единичный случай, а часть картины. Нобелевский лауреат уходит из корпоративной лаборатории в другую компанию. Ян Лекун ранее ушёл из Meta заниматься моделями мира. Фундаментальные прорывы всё чаще уступают место продуктовым гонкам.
И совпало это с неделей, когда рынок впервые за два года начал забирать деньги из ИИ — чипмейкеры потеряли 1,3 триллиона долларов капитализации. Прямой связи между этими событиями нет. Но если из отрасли уйдут и громкие научные открытия, поддерживать поток инвестиций будет уже нечем — кроме обещаний.