После 16 лет во главе Google DeepMind Демис Хассабис отказывается от ежедневного управления лабораторией: он уходит с поста CEO и переходит в кресло председателя. Для Google это не косметическая перестановка, а попытка ускорить гонку вокруг Gemini и одновременно вынести стратегию по AGI на уровень всей Alphabet. Для русскоязычных разработчиков, продактов и CTO это понятный сигнал: даже самые сильные AI-команды уже перестраивают управление под скорость поставки, а не только под научный престиж.
О перестановках, как пишет Engadget, компания объявила 5 августа. Хассабис, один из сооснователей DeepMind, не уходит из экосистемы Google: он станет председателем подразделения, получит роль chief scientist в Alphabet и сохранит руководство Isomorphic Labs, фармацевтическим спиноффом, который пытается находить новые лекарства с помощью ИИ. Для самой Google DeepMind это новая конструкция. Исторически у лаборатории не было отдельного председателя, оторванного от операционного контура, так что речь идет не просто о смене визитки, а о формальном разделении стратегии и ежедневного менеджмента.
Повседневную операционную работу забирает Корай Кавукчуоглу, нынешний CTO Google DeepMind. Он станет старшим вице-президентом, будет напрямую отчитываться Сундару Пичаи и возьмет на себя текущее управление. Это тоже показательный ход: Google поднимает руководителя, который давно работает внутри этой исследовательской машины и понимает, как превращать модельные заделы в продуктовую линейку. Если переводить с корпоративного на нормальный язык, DeepMind все меньше выглядит как полунезависимая лаборатория и все больше как мотор для Gemini, developer-направления и будущих прикладных запусков.
На этом перестановки не заканчиваются. Новая роль Хассабиса как chief scientist в Alphabet появляется потому, что нынешний chief scientist Джефф Дин уходит запускать стартап Discovery Loop. Вместе с ним уходят несколько коллег, а Google обещает вложиться в новую компанию и одновременно стать ее облачным провайдером; сумму инвестиций не раскрывают. Сама идея Discovery Loop звучит амбициозно даже по меркам 2026 года: команда хочет строить модели, которые смогут улучшать себя почти без участия человека и автоматизировать исследовательский цикл, который раньше держался на длинной цепочке ручных экспериментов. Для облачного бизнеса это еще и очень знакомая конструкция: инвестируешь в клиента, а затем продаешь ему вычисления.
Контекст у этой истории нервный. На Google давят OpenAI и Anthropic, и давление давно измеряется не только качеством модели в бенчмарке, но и тем, кто быстрее доводит исследования до массового продукта и кто удерживает ключевых людей. 30 июля стало известно о расформировании команды AlphaFold внутри Google DeepMind: часть сотрудников перевели на Gemini и другие научные задачи, часть ушла. Это особенно символично, потому что AlphaFold был одним из самых убедительных аргументов в пользу того, зачем вообще нужны большие исследовательские лаборатории: система научилась предсказывать 3D-структуры белков за минуты вместо лет, а работа вокруг проекта принесла его создателям Нобелевскую премию по химии в 2024 году.
Для отрасли важен не сам факт, что у одного топ-менеджера стало меньше прямых отчетов. Важнее, какую модель управления Google собирает на его месте. Хассабис уходит выше, в стратегию, глобальные вопросы AGI и, судя по всему, в более тесную связку с Isomorphic Labs. Кавукчуоглу получает право быстрее перенастраивать Google DeepMind вокруг Gemini и прикладных команд. Джефф Дин выносит еще одну ставку за пределы корпорации, но при поддержке самой же Google. А параллельно компания уже успела объявить о планах инвестировать до $40 млрд в Anthropic: $10 млрд были вложены в апреле, еще $30 млрд привязаны к выполнению целевых показателей. То есть Google одновременно усиливает собственную лабораторию, финансирует внешнего конкурента-партнера и не стесняется раскладывать несколько крупных ставок на один и тот же рынок.
Для разработчиков, фаундеров и IT-директоров здесь полезен довольно приземленный вывод: эпоха романтических AI-лабораторий заканчивается даже у тех, кто эту эпоху когда-то придумал. Побеждать будут не только те, у кого сильнее research, но и те, кто лучше развел роли между наукой, операционным управлением и коммерческим темпом. Вопрос теперь в том, ускорит ли новая схема Google DeepMind выпуск моделей и продуктов без очередной потери людей и научной глубины. Первые детали перестановок опубликовал .