Jeff Dean 等谷歌老將創立 Discovery Loop：用 AI 自動化科學研究

如果要在科技界挑一組搭檔，能讓所有人立刻起立鼓掌，Jeff Dean 和 Sanjay Ghemawat 絕對算一對。這對在 Google 並肩寫了幾十年底層程式碼的神仙組合，現在要一起跳出舒適圈了。

Google 首席科學家、第 30 號員工 Jeff Dean 宣佈離職創業。帶走的陣容堪稱豪華：老搭檔 Sanjay Ghemawat、Google Brain 創始成員 Quoc Le，以及 Google DeepMind 資深研究科學家 Oriol Vinyals。這四個人在 Google 彼此合作了 14 到 30 年，幾乎親手搭建了現代網際網路的底層基礎設施和今天的大模型技術。

他們聯手成立的新公司叫 Discovery Loop，性質是一家公共利益公司，由 Jeff Dean 出任 CEO。

讓 AI 替科學家做實驗

Discovery Loop 想做的事情很直接：把機器學習、科學研究和工程探索徹底自動化。

按照創始團隊的說法，過去幾個世紀的科學進步，本質上全靠人類科學家一次次慢吞吞地做假設、做實驗、看結果。這種單執行緒的序列迭代，成了當下技術突破最大的瓶頸。

Discovery Loop 打算用演算法同時開啟並迭代成千上萬個實驗，把一整套實驗閉環全部交給 AI 處理。甚至，他們還在研究怎麼用 AI 來設計更強大的 AI，也就是業內常說的「遞迴自我改進」，爭取把人類從繁瑣的調參和試錯迭代裡徹底摘出來。

公司剛成立就拿到了頂級機構的支援。種子輪由 Radical Ventures 和 Khosla Ventures 共同領投，Lightspeed、Kleiner Perkins、Doerr Capital 跟投。有意思的是，老東家 Google 的母公司 Alphabet 也掏錢參與了投資。

按照規劃，他們前期會先撲在大規模機器學習實驗的自動化上，遠期目標則是解決美國國家工程院（NAE）提出的重大工程挑戰。

為什麼重要

我們認為，這不僅僅是幾個矽谷技術大佬離職創業那麼簡單，它可能標誌著 AI 研發範式的一次劇烈轉向。

過去幾年，整個行業都在卷誰的模型更大、誰的模型在基準測試裡多拿了幾分。但正如創始團隊所說，AI 的下一個真正前沿不是回答人類提出的問題，而是主動去做出發現。如果這套自動化實驗閉環跑通，對普通工程師和開發者來說，未來的科研將不再是沒日沒夜地盯著損失曲線和寫指令碼，算力規模會直接折算成科研發現的速度。

站在行業角度看，頂級人才從巨頭出走做科研級 AI，會倒逼 OpenAI、Anthropic 甚至 Meta 加快在「自主智慧體驅動科研」上的佈局。更有看頭的是 Alphabet 的態度：哪怕自家的傳奇核心被挖空，也要作為投資方留在牌桌上，這也側面反映出巨頭內部機制可能已經很難容納這種高風險、長週期的激進探索。

不過在我們看來，這件事聰明在挑對了人和時間點，隱患卻在現實落地的摩擦力。做機器學習自身的自動化閉環相對容易，因為程式碼和算力都在數字世界裡；但一旦要擴充套件到真實的科學和工程領域，現實世界裡的物理實驗、生物合成往往很難瞬間並行成千上萬次。AI 生成了海量假設之後，真實世界的驗證能力能不能跟得上，恐怕是 Discovery Loop 遲早要面對的硬骨頭。