Reestructuración de Google DeepMind: los co-líderes de Gemini renuncian para fundar una startup

      El memo de Sundar Pichai el miércoles agradeció a Jeff Dean por “una increíble carrera de 27 años” y dijo que se iba a iniciar una empresa con Sanjay Ghemawat. Publicó los mismos dos nombres en X. El sitio web de Discovery Loop nombra a cuatro. Los dos que Google omitió son Quoc Le, quien cofundó Google Brain, y Oriol Vinyals, cuya biografía en X dice “co-líder de Gemini”.

      El propio LinkedIn de Dean dice “co-líder técnico general de Gemini”.

      Así que, en el día en que Google nombró al ejecutivo que construirá Gemini 4, ambos co-líderes técnicos de Gemini se fueron.

      La parte que Google sí anunció

      Demis Hassabis está renunciando a la gestión diaria de Google DeepMind. Se convierte en su presidente y científico jefe de Alphabet, mantiene Isomorphic Labs y se muda a las nuevas oficinas de DeepMind en Platform 37 en Londres. Koray Kavukcuoglu, el jefe de tecnología del laboratorio, asume como vicepresidente senior y reporta directamente a Pichai. Él se queda con Gemini 4, informó CNBC.

      Kavukcuoglu ha pasado 13 años en DeepMind. Comenzó su equipo de aprendizaje profundo y lideró el trabajo detrás de WaveNet y DQN. No es un extraño que fue lanzado, y nadie ha cuestionado la elección.

      Las salidas fueron el párrafo cuatro.

      Trece años, un correo electrónico

      Vinyals se despidió en X, y la nota vale la pena leerla dos veces. Llegó a Google hace 13 años después de “un rápido intercambio de correos electrónicos” con Dean. Trabajó en seq2seq y destilación, luego co-lideró AlphaStar y Gemini.

      Luego el giro. “¿La mejor parte? La misma persona que me trajo está desafiándome a dar el siguiente salto.”

      Dean lo reclutó en 2013 y ahora lo ha reclutado para salir.

      Una empresa sin oficina

      Discovery Loop apenas existe aún. Steven Levy, quien entrevistó a los cuatro para Wired, informa que la idea se unió solo hace unas semanas. No hay personal y no hay dónde sentarse. “Nuestro orden de negocios inmediato es encontrar espacio de oficina”, escribió Dean.

      El momento es casi demasiado limpio. El 25 de julio, Dean se presentó frente a 6,000 posibles fundadores en la Startup School de Y Combinator y dio una charla anunciada como la regla número uno para construir en IA. El entrevistador preguntó qué áreas deberían abordar las startups. Once días después anunció la suya.

      Presentaron a un puñado de firmas de capital de riesgo con una presentación. Pocos fundadores tienen una diapositiva de trabajo previo que enumere TensorFlow y TPUs.

      La apuesta: IA como investigador

      “El descubrimiento científico está estancado”, argumenta el sitio. No el método, que llama una de las grandes invenciones de la humanidad, sino la ejecución. Alguien todavía tiene que proponer un experimento, ejecutarlo, leer los resultados y volver a intentarlo, un ciclo a la vez.

      Discovery Loop quiere automatizar el ciclo y ejecutar miles en paralelo. Comienza con la investigación en aprendizaje automático, luego hace algo revelador: apunta esas capacidades a su propia pila y se convierte en su primer cliente. Solo entonces se dirige a los Grandes Desafíos de la Academia Nacional de Ingeniería, desde mejores medicamentos hasta agua limpia y asegurar el ciberespacio.

      Le, quien pasó años automatizando el diseño de modelos en Google, ve claramente el primer objetivo. “Podría ser que descubramos una arquitectura de transformador diferente”, le dijo a Wired.

      Vinyals nombró el vacío en el plan. “Una de las cosas en las que estaremos obviamente muy enfocados es en cómo estos modelos generan nuevas ideas para probar”, dijo. “Eso no es algo en lo que actualmente sean muy fuertes.”

      Vinod Khosla, quien lo está financiando, fue menos medido. Respaldar a los cuatro podría producir algo “más grande que el impacto que tuvo Google”, escribió. Su tesis, como se lo dijo a Wired, es un intercambio de roles. Las personas han estado usando IA para hacer investigación. Aquí, la IA es el investigador.

      Alphabet está en la tabla de capital

      Esto no es una incursión, y Google no está pretendiendo lo contrario. Radical Ventures y Khosla Ventures co-lideraron la ronda de semillas. Lightspeed, Kleiner Perkins, Doerr Capital y la propia Alphabet se unieron, y el New York Times informa que Google tiene una participación. Nadie está divulgando el tamaño o la valoración.

      Jordan Jacobs de Radical ocupa un asiento en la junta. Google es el socio en la nube y proporcionará el cómputo para el primer año. También quiere un marco de investigación conjunto sobre sistemas de aprendizaje automático.

      “Jeff y Sanjay ayudaron a impulsar algunas de las transiciones tecnológicas más significativas”, escribió Pichai, “desde nuestra infraestructura de búsqueda temprana hasta las redes neuronales que ayudaron a crear la era moderna de la IA.” Cálido y completamente cierto. Aún nombra a dos.

      El mercado lo interpretó como una resta

      Alphabet cayó alrededor del 5%, tocando los $362.31 en Nueva York, informó Bloomberg. Lo llamó una reestructuración sísmica y dijo que generó dudas sobre el liderazgo de un área crítica de crecimiento justo cuando la competencia se agudiza.

      El contexto no es útil. El próximo modelo insignia de Google se ha retrasado varias veces este año, informó Business Insider, incluyendo un retraso de Gemini Pro por rendimiento de codificación. La compañía también se volvió negativa en flujo de efectivo por primera vez en la historia el último trimestre, mientras guiaba a un gasto de capital de hasta $205 mil millones.

      El comentario fue más duro que la cobertura. “Juego terminado”, escribió Tae Kim, llamando a Dean y Hassabis los dos ejecutivos de IA más importantes en Google. El investigador Nathan Lambert consideró que el episodio será estudiado durante años como el incumbente que tenía todas las ventajas y no pudo avanzar. Axios fue más frío y no más amable, colocando la reestructuración dentro de una empresa “luchando por mantener el ritmo con OpenAI y Anthropic”.

      No todos leyeron un veredicto. Steven Sinofsky, quien alguna vez dirigió Windows, llamó al trabajo de los cuatro verdaderamente generacional. Notó que fusionar investigación con producto ha sido un anhelo de los laboratorios corporativos desde que existe la informática. Los investigadores que se van a construir es la historia más antigua de la industria.

      Los propios números de Google también cortan en la otra dirección. La aplicación Gemini ha superado los 950 millones de usuarios mensuales y las descargas de Gemma han superado los 900 millones, un trimestre después de que Pichai dijera a los escépticos que Google no está perdiendo la carrera de IA.

      Hassabis se proyecta a largo plazo

      Hassabis enmarcó su movimiento como una elección sobre dónde gastar su energía. “Hemos llegado a un momento crucial en la historia humana”, escribió. “He estado trabajando hacia la AGI toda mi vida y ahora, como muchos de ustedes, siento que está cerca.” Quería el tiempo y el espacio para la visión general en lugar de las operaciones diarias.

      El resto se destina al descubrimiento de medicamentos. “Es hora de que la IA demuestre su valor inequívoco para el mundo, y qué mejor manera de demostrarlo que ayudar a curar finalmente enfermedades como el cáncer.” Isomorphic, ahora entrando en ensayos, es donde se establece esa afirmación.

      Un detalle viaja mal desde California. El científico jefe de Alphabet, la persona que ha puesto a cargo de pensar en la AGI, estará sentado en Londres.

      Dos empresas, una afirmación

      Coloca los dos documentos del miércoles uno al lado del otro y la misma jactancia aparece en ambos.

      El memo de Pichai llama a Google “la única empresa que tiene la pila completa”, de clase mundial en cada capa desde la infraestructura hasta los modelos de frontera y las aplicaciones. El sitio de Discovery Loop dice que sus fundadores tienen “una verdadera profundidad de pila completa que abarca chips, infraestructura de hardware, infraestructura de software, modelos de ML y productos”.

      Una de esas empresas emplea a decenas de miles de personas. La otra tiene cuatro y ninguna oficina. Su lista de créditos compartidos va desde Search y MapReduce hasta Spanner, TensorFlow, TPUs, AlphaFold y Gemini, lo que hace que la afirmación sea atrevida en lugar de absurda.

      Nada de esto es una nueva presión sobre Google. TNW ha cubierto la tensión moral y de talento dentro de DeepMind antes. Lo que es nuevo es la aritmética: un ascenso anunciado, cuatro investigadores fuera.

      El sitio cierra con la línea que Google encontrará más difícil de responder. “Imagina un futuro donde un puñado de personas pueda realizar investigaciones científicas y tareas de ingeniería mucho más rápidamente, y con mayor calidad, que los enormes equipos de científicos e ingenieros que lo hacen hoy.”

      Cuatro personas acaban de dejar un enorme equipo para probarlo, con el cómputo que Google les está vendiendo, con el dinero de Alphabet en la ronda. Gemini 4 nos dirá quién tenía razón.