Demis Hassabis dice que Google DeepMind tuvo que volver a sus raíces de startup después de la fusión con Brain.

      En resumen: Demis Hassabis, hablando en el podcast 20VC con Harry Stebbings a principios de abril de 2026, describió cómo Google DeepMind ha acelerado su ritmo en los últimos dos a tres años al fusionar los recursos computacionales de Google Brain con la cultura de investigación de DeepMind y regresar a lo que él llamó una forma de trabajar “de startup o emprendedora”. También reveló que dirige Isomorphic Labs, la empresa derivada de IA farmacéutica del grupo, como un “segundo día laboral” que comienza alrededor de las 10 p.m., antes de los ensayos clínicos humanos esperados en oncología más adelante este año.

      Reuniendo los ingredientes

      La fusión formal de Google DeepMind de DeepMind y Google Brain se completó en 2023. Hassabis describió el período desde entonces como uno de aceleración deliberada: alineando talento “de toda la empresa, empujando en una dirección”, obteniendo acceso a la infraestructura computacional que DeepMind había carecido previamente a gran escala, y conduciendo lo que él llamó “un enfoque y ritmo implacables”. En su caracterización, la transformación requirió un ajuste cultural tanto como estructural: la organización tuvo que “volver casi a nuestras raíces de startup o emprendedora y ser más ingeniosa, ser más rápida, entregar cosas realmente rápido”. El entorno competitivo actual, dijo, era “feroz”. Empleados veteranos con carreras de 20 y 30 años le estaban diciendo que era “el entorno más intenso que han visto, quizás alguna vez en la industria tecnológica”.

      Hassabis dijo que habla con Sundar Pichai, el director ejecutivo de Alphabet, “todos los días”, reflejando el grado en que Google DeepMind ahora opera en el centro operativo de la estrategia de producto e investigación de Alphabet. Esa proximidad se corresponde con un compromiso de capital de escala correspondiente. La expansión computacional de Google, desarrollada en parte a través de sus asociaciones de chips personalizados con empresas como Broadcom, es central para esa posición: Alphabet gastó $91.4 mil millones en gastos de capital en 2025 y ha proyectado entre $175 mil millones y $185 mil millones en 2026, casi el doble, con las limitaciones de suministro en lugar de la disponibilidad de capital descritas como el principal factor limitante.

      La afirmación del 90%

      Una de las declaraciones más asertivas de Hassabis en el podcast concernía la contribución de DeepMind a la historia de la IA. Dijo que aproximadamente el 90% de los avances que sustentan la industria moderna de IA fueron producidos por Google Brain, Google Research o DeepMind. La afirmación es en gran medida consistente con el registro académico sobre desarrollos fundamentales, incluyendo la arquitectura de transformador producida por Google Brain en 2017, trabajos tempranos sobre aprendizaje por refuerzo a partir de retroalimentación humana, y técnicas de aprendizaje por refuerzo profundo desarrolladas en DeepMind. El Premio Nobel de Química 2024, otorgado a Hassabis y John Jumper y compartido con David Baker, por el sistema de plegamiento de proteínas AlphaFold es el más formalmente reconocido de esos logros. Si el 90% es preciso como proporción es una cuestión de interpretación, y la industria se ha pluralizado sustancialmente desde esos documentos fundamentales. El marco funciona como una declaración de posicionamiento tanto como una afirmación histórica.

      La consecuencia operativa de ese legado es una cadencia de lanzamiento de productos que ha acelerado drásticamente. El programa de modelos de pesos abiertos de Google, más recientemente Gemma 4, ahora lanza modelos construidos a partir de la misma infraestructura de investigación y entrenamiento que Gemini 3, cerrando una brecha entre la investigación de frontera y las contribuciones de código abierto que anteriormente existía. Gemini alcanzó aproximadamente 750 millones de usuarios activos mensuales para finales del cuarto trimestre de 2025, con Gemini 3 descrito en informes secundarios como habiendo provocado una respuesta interna urgente en OpenAI en su lanzamiento en noviembre de ese año.

      El segundo día laboral

      Además de liderar Google DeepMind, Hassabis también dirige Isomorphic Labs, la empresa derivada de IA farmacéutica que DeepMind estableció en 2021. Describió su arreglo laboral en la conversación de 20VC: un primer día laboral en DeepMind, seguido de un “segundo día laboral” que comienza alrededor de las 10 p.m. dedicado al programa de descubrimiento de fármacos de Isomorphic. El compromiso dual refleja una convicción de que aplicar IA al descubrimiento de fármacos es tanto la ambición a largo plazo más importante de Hassabis como un proyecto que requiere una participación personal sostenida en lugar de delegación.

      Isomorphic recaudó $600 millones en abril de 2025 y tiene acuerdos de asociación existentes con Eli Lilly y Novartis con valores de hitos combinados de hasta $3 mil millones. En febrero de 2026, la empresa lanzó IsoDDE, una herramienta de diseño de fármacos que Isomorphic dice duplica la precisión de AlphaFold 3 para generar candidatos a fármacos. Se esperan ensayos clínicos humanos en oncología más adelante en 2026. Las dinámicas competitivas en el descubrimiento de fármacos impulsado por IA se están intensificando en toda la industria: la adquisición de Coefficient Bio por parte de Anthropic por aproximadamente $400 millones en abril de 2026, una startup encubierta fundada por exinvestigadores de biología computacional de Genentech, señala que las empresas de IA de propósito general ahora están tratando el descubrimiento farmacéutico como una categoría de producto, no meramente como una demostración de la capacidad del modelo.

      El marco competitivo

      La conversación del podcast 20VC, al igual que la biografía de Hassabis de Sebastian Mallaby, “The Infinity Machine”, publicada el 31 de marzo de 2026 y basada en más de 30 horas de entrevistas, presenta a un investigador que ha entrado en la fase más comercialmente urgente de su carrera con una tesis consistente: que la investigación más importante y los productos más importantes no son actividades separadas, y que la organización capaz de hacer ambas cosas simultáneamente a escala de frontera determinará la forma de la industria. El año 2025 consolidó la IA como una prioridad estratégica central en toda la industria tecnológica, con capital, talento y estructura institucional reorganizados en torno a la cuestión del ritmo. Para Hassabis, la respuesta ha sido llevar la velocidad de una startup dentro de la base de recursos de una de las empresas tecnológicas más grandes del mundo, y tratar esa combinación como una ventaja duradera.

      La escala del capital que fluye hacia el campo hace que esa ventaja sea más difícil de mantener. El préstamo puente de $40 mil millones de SoftBank a OpenAI representa una forma de capitalización que incluso los compromisos computacionales de Alphabet no pueden igualar trivialmente en especie. El relato de Hassabis sobre un entorno competitivo “feroz” no es retórico: es una descripción estructural de una carrera en la que los recursos de los incumbentes y las ambiciones de los retadores han convergido a un punto donde la inercia institucional no es meramente una desventaja, sino una descalificación. La mentalidad de startup que él describe en Google DeepMind es, en ese contexto, una necesidad más que una preferencia.