商傳媒｜責任編輯／綜合外電報導
Google 內部近期經歷一波重要的人才流動，其前首席科學家傑夫·迪恩（Jeff Dean）在服務長達 27 年後，已離開 Google 創立一家名為 Discovery Loop 的新創公司。這次人才外流（核心人才跳槽，轉往新興公司）還包括迪恩的長期合作夥伴桑賈伊·傑馬瓦特（Sanjay Ghemawat）、奧里奧爾·維尼亞爾斯（Oriol Vinyals）以及黎曰國（Quoc Le）等頂尖 AI 研究人員。
Discovery Loop 的目標是利用人工智慧（AI）自動化科學方法，加速跨多個硬科學領域的突破，特別聚焦於藥物發現（找出新藥並開發的過程）。這家新創公司希望開發的 AI 系統能支援整個科學研究週期，從識別新的藥物靶點、分子設計到解釋複雜的生物數據，最終目標是創造能跨生物學、化學和臨床科學領域進行推理的自主研究系統。
分析指出，Google AI 人才的流失現象，反映出頂尖 AI 專業人士傾向選擇新創公司更靈活的環境，而非大型科技企業的官僚體系。迪恩的離職對 Alphabet 公司造成影響，其市場資本額在消息公布後數小時內蒸發了數十億美元。同時，Google 的 AI 戰略也面臨挑戰，內部洩露的訊息顯示，即將推出的 Gemini 4 模型可能未能達到足以超越 OpenAI 的「典範轉移」級別進展。
此外，Google 的消費性 AI 策略因長期「過度承諾」而飽受批評，尤其是 Gemini 3.5 Pro 架構推出延遲。對於使用 Google Cloud AI 套件的全球企業客戶而言，Gemini 發展藍圖的不確定性構成嚴重的採購風險。例如，在拉各斯和倫敦等金融科技中心，銀行依賴 Google Cloud 的 AI 進行演算法風險評估，Gemini 發展腳步的任何放緩，都會促使首席資訊長們考慮分散合約，轉向獨立的開源模型或 Microsoft Azure 生態系統。目前，DeepMind 執行長德米斯·哈薩比斯（Demis Hassabis）已轉向長期科學監督職責，這反映 Alphabet 公司將 AI 商業化與基礎安全及能力研究分開的策略。
AI 在藥物發現領域已日益普及，從預測蛋白質結構、識別疾病靶點到產生新型化合物及優先排序實驗測試候選藥物。許多研究人員認為現今工具較為分散，模型多針對單一任務而非支援整個科學發現過程。Discovery Loop 正是朝向能跨領域推理、並在整個研究週期協助科學家的 AI 發展。若成功，這些系統將比傳統方法更快地產生假設、解釋實驗結果並識別新方向。然而，Discovery Loop 尚未公布其首批產品或合作夥伴，其成功仍取決於能否創造出能提升實驗研究而非僅自動化現有流程的工具，以及能否獲得高品質的科學數據，因為這是開發 AI 系統在藥物發現領域取得重大進展的最大障礙之一。
