DeepMind dissolve equipe do AlphaFold após Nobel
DeepMind dissolve equipe do AlphaFold após Nobel
Menos de um ano depois de o AlphaFold render a Demis Hassabis e John Jumper o Prêmio Nobel de Química de 2024, o Google DeepMind desmontou silenciosamente a equipe responsável pelo projeto. A maioria dos autores originais do paper foi redistribuída internamente, e quase um quarto deles deixou a empresa por completo.
Do "grand challenge" ao "AI scientist"
O AlphaFold representava a estratégia clássica do DeepMind: dedicar uma equipe a um problema científico difícil e resolvê-lo. O sistema resolveu o problema de 50 anos da predição da estrutura tridimensional de proteínas, prevendo formas em minutos e servindo hoje como base para descoberta de fármacos e pesquisa de doenças no mundo todo.
Essa abordagem está sendo abandonada. Segundo Pushmeet Kohli, VP de pesquisa do DeepMind, a estratégia "evoluiu": em vez de uma equipe por problema, o laboratório agora constrói sistemas alimentados pelo Gemini para auxiliar cientistas e automatizar partes da própria pesquisa - o chamado "AI scientist".
Para onde foram os pesquisadores
Ex-integrantes do AlphaFold se espalharam por projetos de Gemini, design de enzimas, fusão nuclear e genômica. Alguns foram para a Isomorphic Labs, spinout da Alphabet voltada a descoberta de fármacos que nasceu diretamente do AlphaFold.
As perdas mais significativas, porém, saíram da empresa. John Jumper, co-vencedor do Nobel, deixou o DeepMind em junho de 2025 rumo à Anthropic. Dois pesquisadores centrais do AlphaFold, Jonas Adler e Alexander Pritzel, seguiram o mesmo caminho. Um funcionário do DeepMind descreveu os três ao Financial Times como "membros instrumentais, importantes e centrais" cujas saídas "causaram surpresa interna". Na Anthropic, eles agora trabalham no Claude Science, uma plataforma voltada exatamente para biologia e descoberta de fármacos - o mesmo domínio que o AlphaFold pioneirou.
O que isso sinaliza
A leitura mais benigna é que o AlphaFold cumpriu sua missão: resolveu o problema, gerou uma empresa derivada e liberou seus talentos para o próximo desafio. O DeepMind afirma estar "incrivelmente orgulhoso" do trabalho.
A leitura mais dura é o que a mudança revela: o laboratório mais definido por ciência profunda está se reorganizando em torno da mesma corrida de modelos de linguagem que todos os outros. E está perdendo para rivais justamente o talento que construiu sua reputação. Apostar em um "AI scientist" é um objetivo maior e mais vago do que dobrar uma proteína - e se isso vai render frutos comparáveis ao AlphaFold permanece uma questão em aberto.