Jeff Dean 等谷歌老将创立 Discovery Loop：用 AI 自动化科学研究

如果要在科技界挑一组搭档，能让所有人立刻起立鼓掌，Jeff Dean 和 Sanjay Ghemawat 绝对算一对。这对在 Google 并肩写了几十年底层代码的神仙组合，现在要一起跳出舒适圈了。

Google 首席科学家、第 30 号员工 Jeff Dean 宣布离职创业。带走的阵容堪称豪华：老搭档 Sanjay Ghemawat、Google Brain 创始成员 Quoc Le，以及 Google DeepMind 资深研究科学家 Oriol Vinyals。这四个人在 Google 彼此合作了 14 到 30 年，几乎亲手搭建了现代互联网的底层基础设施和今天的大模型技术。

他们联手成立的新公司叫 Discovery Loop，性质是一家公共利益公司，由 Jeff Dean 出任 CEO。

让 AI 替科学家做实验

Discovery Loop 想做的事情很直接：把机器学习、科学研究和工程探索彻底自动化。

按照创始团队的说法，过去几个世纪的科学进步，本质上全靠人类科学家一次次慢吞吞地做假设、做实验、看结果。这种单线程的串行迭代，成了当下技术突破最大的瓶颈。

Discovery Loop 打算用算法同时开启并迭代成千上万个实验，把一整套实验闭环全部交给 AI 处理。甚至，他们还在研究怎么用 AI 来设计更强大的 AI，也就是业内常说的「递归自我改进」，争取把人类从繁琐的调参和试错迭代里彻底摘出来。

公司刚成立就拿到了顶级机构的支持。种子轮由 Radical Ventures 和 Khosla Ventures 共同领投，Lightspeed、Kleiner Perkins、Doerr Capital 跟投。有意思的是，老东家 Google 的母公司 Alphabet 也掏钱参与了投资。

按照规划，他们前期会先扑在大规模机器学习实验的自动化上，远期目标则是解决美国国家工程院（NAE）提出的重大工程挑战。

为什么重要

我们认为，这不仅仅是几个硅谷技术大佬离职创业那么简单，它可能标志着 AI 研发范式的一次剧烈转向。

过去几年，整个行业都在卷谁的模型更大、谁的模型在基准测试里多拿了几分。但正如创始团队所说，AI 的下一个真正前沿不是回答人类提出的问题，而是主动去做出发现。如果这套自动化实验闭环跑通，对普通工程师和开发者来说，未来的科研将不再是没日没夜地盯着损失曲线和写脚本，算力规模会直接折算成科研发现的速度。

站在行业角度看，顶级人才从巨头出走做科研级 AI，会倒逼 OpenAI、Anthropic 甚至 Meta 加快在「自主智能体驱动科研」上的布局。更有看头的是 Alphabet 的态度：哪怕自家的传奇核心被挖空，也要作为投资方留在牌桌上，这也侧面反映出巨头内部机制可能已经很难容纳这种高风险、长周期的激进探索。

不过在我们看来，这件事聪明在挑对了人和时间点，隐患却在现实落地的摩擦力。做机器学习自身的自动化闭环相对容易，因为代码和算力都在数字世界里；但一旦要扩展到真实的科学和工程领域，现实世界里的物理实验、生物合成往往很难瞬间并行成千上万次。AI 生成了海量假设之后，真实世界的验证能力能不能跟得上，恐怕是 Discovery Loop 迟早要面对的硬骨头。