Google DeepMind giải tán nhóm phát triển AlphaFold đoạt giải Nobel
Google DeepMind đã giải tán nhóm nghiên cứu đứng sau AlphaFold, hệ thống AI có khả năng dự đoán cấu trúc protein, từng giúp hai nhà khoa học của công ty giành giải Nobel Hóa học 2024.
Động thái này diễn ra khi Google DeepMind, một trong những phòng thí nghiệm AI hàng đầu thế giới, cải tổ chiến lược nghiên cứu.
Theo phân tích của trang FT dựa trên những thay đổi nhân sự gần đây cùng các nguồn thạo tin, phần lớn tác giả ban đầu của những bài báo khoa học về AlphaFold đã được điều chuyển sang vị trí khác trong vòng một năm qua.
Google DeepMind xác nhận các nhà nghiên cứu này đã chuyển sang các dự án xoay quanh mô hình ngôn ngữ lớn Gemini của Google, cũng như những lĩnh vực như thiết kế enzyme, nhiệt hạch và hệ gen học.
Một số người khác chuyển sang Isomorphic Labs, công ty nghiên cứu thuốc thuộc Alphabet (chủ sở hữu Google). Trong khi đó, gần 1/4 số tác giả toàn thời gian của Google DeepMind tham gia các bài báo AlphaFold ban đầu đã rời công ty.
Chiến lược khoa học của Google DeepMind thay đổi sau làn sóng AI tạo sinh
Việc tái cơ cấu này phản ánh sự thay đổi lớn trong chiến lược nghiên cứu khoa học của Google DeepMind kể từ khi các mô hình ngôn ngữ lớn bùng nổ.
"Trong 9 năm qua, chiến lược của chúng tôi là tập trung vào những bài toán khoa học lớn, với mỗi dự án đều hướng đến một mục tiêu rất cụ thể. Giờ đây, chiến lược đó đã thay đổi", ông Pushmeet Kohli, Phó chủ tịch Nghiên cứu của Google DeepMind, đồng thời là người sáng lập và dẫn dắt nhóm AI for Science, thổ lộ.
Theo Pushmeet Kohli, thay vì chỉ tổ chức các nhóm nghiên cứu xoay quanh từng vấn đề khoa học riêng lẻ như gấp cuộn protein, Google DeepMind hiện tập trung xây dựng các hệ thống sử dụng Gemini để hỗ trợ các nhà khoa học. Về lâu dài, các hệ thống đó có thể tự động hóa một phần quy trình nghiên cứu khoa học, đồng thời giúp Google DeepMind cạnh tranh với OpenAI và Anthropic trong cuộc đua phát triển các tác tử AI tiên tiến.
AlphaFold từng tạo nên cuộc cách mạng trong sinh học
Được DeepMind bắt đầu phát triển từ năm 2018, AlphaFold đã tạo ra cuộc cách mạng trong nghiên cứu sinh học nhờ sử dụng AI để dự đoán cấu trúc ba chiều của protein. Thành tựu này giúp Demis Hassabis (Giám đốc điều hành Google DeepMind) và John Jumper (cựu phó chủ tịch kiêm chuyên gia kỹ thuật cấp cao của Google DeepMind) giành giải Nobel Hóa học năm 2024.
AlphaFold trở thành minh chứng tiêu biểu cho chiến lược của Google DeepMind: Theo đuổi những đột phá khoa học dài hạn thông qua các nhóm nghiên cứu chuyên trách.
Đầu năm 2026, John Jumper và nhà nghiên cứu AlphaFold là Jonas Adler đã chuyển sang nhóm nội bộ Code Strike, được thành lập nhằm nâng cao năng lực AI lập trình của Google trong nỗ lực bắt kịp Anthropic và OpenAI.
Tháng trước, John Jumper thông báo sẽ gia nhập Anthropic. Jonas Adler và một đồng nghiệp khác tại AlphaFold là Alexander Pritzel cũng sẽ chuyển sang Anthropic.
Cả ba đều là những thành viên then chốt của Google DeepMind. Việc họ ra đi đã khiến nhiều người trong nội bộ bất ngờ, theo một nhân viên Google DeepMind giấu tên.
Google DeepMind cho biết việc điều chuyển các nhà nghiên cứu phản ánh những ưu tiên khoa học đang thay đổi của công ty.
"Chúng tôi vô cùng tự hào về di sản khoa học cũng như tác động toàn cầu của AlphaFold. Thành công này cũng là nguồn cảm hứng để thành lập Isomorphic Labs với sứ mệnh tái định hình quá trình khám phá thuốc", Google DeepMind tuyên bố.
Isomorphic Labs được tách khỏi Google DeepMind vào năm 2021 nhằm thương mại hóa những thành tựu khoa học của AlphaFold. Kể từ đó, Isomorphic Labs đã kí kết các thỏa thuận hợp tác với nhiều hãng dược, gồm cả Novartis và Eli Lilly, để ứng dụng AI vào việc rút ngắn quá trình nghiên cứu và phát triển thuốc.
Ngành AI chuyển trọng tâm sang nghiên cứu khoa học
Đợt tái tổ chức này cũng phản ánh xu hướng rộng hơn của ngành AI, khi các phòng thí nghiệm AI tiên phong ngày càng xem các mô hình ngôn ngữ lớn không chỉ là chatbot mà còn là công cụ thúc đẩy nghiên cứu khoa học.
Đầu năm 2026, Anthropic đã ra mắt Claude Science, phiên bản chuyên biệt của trợ lý AI Claude nhằm hỗ trợ nghiên cứu sinh học và khám phá thuốc.
Song song với sự thay đổi chiến lược đó, cuộc cạnh tranh giành những nhà nghiên cứu có khả năng xây dựng các hệ thống AI tiên tiến ngày càng gay gắt. Các công ty liên tục săn đón những nhà khoa học và kỹ sư hàng đầu.
"Những nhà nghiên cứu AI muốn làm việc tại một phòng thí nghiệm đang ở tuyến đầu của lĩnh vực này, chứ không muốn mãi chạy theo để bắt kịp người khác", ông Mark Chen, Giám đốc Nghiên cứu OpenAI, chia sẻ với trang FT hồi đầu năm.
"Với một nhà nghiên cứu, sẽ thú vị hơn nhiều khi được trực tiếp tạo ra hoặc thúc đẩy mô hình đột phá tiếp theo, thay vì luôn chịu áp lực phải sao chép một mô hình vốn đã tiến rất gần đến ranh giới công nghệ", ông nói thêm.
AlphaFold2 - thành tựu giúp Demis Hassabis và John Jumper giành Nobel Hóa học 2024
Năm 2024, Viện Hàn lâm Khoa học Hoàng gia Thụy Điển trao giải Nobel Hóa học cho ba nhà khoa học, trong đó một nửa giải thưởng thuộc về David Baker nhờ những đóng góp trong lĩnh vực thiết kế protein bằng tính toán, còn nửa còn lại được chia đều cho Demis Hassabis và John Jumper vì những đột phá trong dự đoán cấu trúc protein.
Đây là lần đầu tiên một thành tựu ứng dụng AI đóng vai trò trung tâm trong việc mang về giải Nobel Hóa học, đánh dấu bước ngoặt quan trọng trong sự giao thoa giữa AI và khoa học sự sống.
David Baker hiện là Giáo sư Hóa sinh tại Đại học Washington (Mỹ) và nhà nghiên cứu của tổ chức nghiên cứu y sinh phi lợi nhuận lớn Howard Hughes Medical Institute. Ông được xem là một trong những người đặt nền móng cho lĩnh vực thiết kế protein bằng máy tính.
Thành tựu giúp Demis Hassabis và John Jumper vì được vinh danh là AlphaFold2, hệ thống AI do Google DeepMind công bố năm 2020. AlphaFold2 có khả năng dự đoán chính xác cấu trúc ba chiều của protein chỉ từ trình tự axit amin, giải quyết một bài toán đã thách thức giới khoa học suốt hơn 50 năm.
Cấu trúc protein quyết định chức năng của chúng trong cơ thể, nhưng việc xác định cấu trúc bằng các phương pháp thực nghiệm như tinh thể học tia X hay kính hiển vi điện tử lạnh thường mất nhiều tháng hoặc nhiều năm. AlphaFold2 rút ngắn quá trình này xuống chỉ còn vài giờ với độ chính xác rất cao.
Theo Ủy ban Nobel, AlphaFold2 đã dự đoán cấu trúc của hầu như toàn bộ hơn 200 triệu protein đã được biết đến và cơ sở dữ liệu này được cung cấp miễn phí cho cộng đồng khoa học toàn cầu. AlphaFold2 đã được hơn 2 triệu nhà nghiên cứu tại khoảng 190 quốc gia sử dụng để thúc đẩy nghiên cứu về kháng kháng sinh, phát triển thuốc, thiết kế enzyme, nông nghiệp và công nghệ môi trường. Những ứng dụng này giúp rút ngắn đáng kể thời gian nghiên cứu sinh học và mở ra nhiều hướng tiếp cận mới trong y học chính xác.
Việc Demis Hassabis và John Jumper giành giải Nobel Hóa học 2024 không chỉ ghi nhận thành công của AlphaFold mà còn khẳng định AI đã trở thành công cụ nền tảng cho nghiên cứu khoa học hiện đại. Giải thưởng này được xem là cột mốc lịch sử, chứng minh AI không chỉ hỗ trợ con người xử lí dữ liệu mà còn có thể tạo ra những đột phá mang ý nghĩa nền tảng với khoa học và y học trong tương lai.