グーグルAIのチーフサイエンティスト、ジェフ・ディーンが退職を発表し、27年間にわたる在籍を終えて、自動化された科学研究プロセスに特化したAIスタートアップ「Discovery Loop」を設立する。記事執筆者、出典：华尔街见聞
グーグルは、無視できないトップ級のAI人材の流出に直面している。
グーグルのチーフサイエンティストであるジェフ・ディーンが退職を発表し、27年にわたる在籍を終えて、自動化された科学研究プロセスに特化したAIスタートアップ「Discovery Loop」を設立します。
彼と共に同行したのは、グーグルの上級科学者3人であるオリオル・ヴィニャルス、クオック・レ、サンジャイ・ゲマワットで、4人はいずれもAIおよびコンピューターサイエンス分野で画期的な業績を残している。Alphabetは同社にクラウドコンピューティングリソースを提供し、投資にも参加する。シードラウンドのリードインベスターはRadical VenturesとKhosla Venturesが共同で務める。
グーグルDeepMindの責任者であるデミス・ハサビスが、AI研究所の議長に就任する。グーグルのチーフAIアーキテクトで、ハサビスの長年の副手であるコライ・カブクチュオグルが、ハサビスの大部分の職務を引き継ぐ。
この人事異動は、GoogleのAI競争環境が継続的に圧力を受ける中で発生しました。Googleは昨年秋、新しいGeminiモデルで最先端モデルの競争でリードしましたが、その後OpenAIおよびAnthropicに逆転され、最新のフラグシップモデルGemini 3.5 Proはいまだにリリースされていません。
メッセージが公開された後、グーグルの株価は取引中に最大5%下落しました。
グーグルの元幹部4人が一同に退社
ディーンは1999年にグーグルの30番目の従業員として入社し、以来、複数の重要な技術的転換を推進してきました。
彼は2011年に、Googleのディープラーニング研究の基盤となったGoogle Brainを共同で設立し、現在、Googleの大規模言語モデルの計算能力を支え、外部企業にも販売されているテンソルプロセッサ（TPU）の開発を主導した。
彼と同行した三位の科学者も同様に経歴が優れている。
Vinyalsは、2024年にノーベル賞を受賞したタンパク質構造予測AIプログラムAlphaFoldの主要な貢献者の一人である。Leは、国際数学オリンピックで金賞レベルの成績を収めたGoogleのAIシステムの共同執筆者および指導者の一人である。Ghemawatは、Googleの初期の従業員の一人で、Deanと共に21世紀初頭にGoogleの分散システム基盤を構築し、2012年に米国計算機協会（ACM）から共同表彰を受けた。
グーグルCEOのサンダー・ピチャイは、ディーンとゲマワットが27年間の在職期間中に会社の最も重要な技術的転換を推進したことを称え、二人に祝意を表した。
AI部門の権力再編：Hassabisが首席科学者に就任、KavukcuogluがGemini 4を引き継ぐ
ジェフ・ディーンの退職は孤立した事例ではない。グーグルは最近、AI人材の流出が相次いでおり、AnthropicやOpenAIなどの競合他社と比較して、トップレベルの大規模モデルのリリースが遅れている。このような状況の中で、ピチャイはAI部門の大規模な再編を同時に発表した。
デミス・ハサビスは日常運営の責任を引き継ぎ、DeepMindの会長兼Alphabetのチーフサイエンティストに就任しました。彼はXプラットフォームで次のように投稿しました：
私は一生を通じて汎用人工知能（AGI）の実現に取り組んできました。この重要な節目において、私は長期的な戦略に集中し、科学的ブレークスルーを加速します。彼はさらに、今後、Pichaiと協力してAIに関連する「戦略的でグローバルな」課題に対応すると述べた。
ハサビスの昇進により、技術実行のバトンはコライ・カブクチュオグルに渡された。DeepMindの技術責任者として、カブクチュオグルはピチャイに直接報告し、Gemini 4の開発を担う。
Geminiシリーズと競合製品との間の世代差が未だ解消されていない中、開発責任者が変更となり、プロジェクトの推進に新たな不確実性をもたらした。
自動化された科学実験サイクルで、薬物開発とクリーンエネルギーをターゲットに
Discovery Loopは、公共受益企業（public-benefit corporation）として位置づけられており、機械学習モデルを活用して科学および工学分野における複雑なマルチステップ研究プロセスを自動化し、発見のプロセスを加速することを核心的なビジョンとしています。
「科学のプロセスとは、実験のアイデアを立て、実験を構築して実行し、その結果を評価することです」とディーンはインタビューで述べました。「多くの分野で、このサイクル全体をコンピューター化することが可能です。」これが同社の名前の由来です。
Discovery Loopは、まず自社のテクノロジースタックを活用して機械学習の研究とエンジニアリングを自動化することに焦点を当て、将来的にはハードウェア設計、薬物開発、クリーンエネルギーなどの世界的な課題分野へと拡大していく予定です。
Ghemawatは、Googleの既存のインフラは大規模な消費者アプリ、広告システム、検索ビジネスに適しているが、研究分野のために構築したいインフラに必要な要件とは大きく異なると述べた。
ディーンは、約5週間前にこの起業方向を本格的に検討し始め、その後すぐに残りの3人のパートナーに連絡したと補足した。
人材流出がグーグルのAI競争力を試す
これはグーグル近期の孤立した事例ではない。報道によると、Transformerアーキテクチャ論文の共同著者でCharacter.AIの共同創設者であるNoam Shazeerは、最近グーグルを退職しOpenAIに移籍した。また、AlphaFoldのノーベル賞共同受賞者であるJohn JumperはAnthropicに移った。
高度なAI研究人材の継続的な流出と、グーグルの先進モデルの進展の遅れが重なり、外部からのAI競争力への懸念が深まっている。
Gemini 3.5 Proのリリーススケジュールはまだ明確ではありません。一方で、Metaの新モデルの一部が複数のベンチマークテストでGeminiを上回り、Googleのリードをさらに狭めています。