全网刷屏的谷歌AI教父，创业新方向有点迷人！前东家送钱送算力- 大数跨境

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全网刷屏的谷歌AI教父，创业新方向有点迷人！前东家送钱送算力

创业邦

2026-08-07

导读：效力谷歌27年的第30号员工。

作者丨晨阳

编辑丨小龙

8 月 5 日，谷歌遭遇近年来最猛烈的一次 AI 人才地震。诺贝尔化学奖得主、Google DeepMind 联合创始人兼 CEO 德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）卸任日常管理职责，转任 DeepMind 董事长及 Alphabet 首席科学家；原 DeepMind CTO 科雷·卡武克丘奥卢（Koray Kavukcuoglu）接任高级副总裁，全面接管 Gemini 模型开发及前沿研究。

Demis Hassabis

与此同时，效力谷歌 27 年的首席科学家 Jeff Dean 正式宣布离职。与其一同离开的还有三位顶级研究员：Sanjay Ghemawat（Dean 的长期技术搭档）、Quoc Le（谷歌大脑联合创始人）和 Oriol Vinyals（DeepMind 研究副总裁）。四人共同创立了 AI 初创公司 Discovery Loop（亦称 DiscoLoopAI）。

Jeff Dean

消息公布当日，Alphabet 股价盘中跳水 5.4%，收盘跌超 4%，市值一日蒸发逾 1800 亿美元。这位用 MapReduce、BigTable、TensorFlow 和 TPU 为谷歌打下技术地基的“基础设施之神”，选择在 AI 竞赛白热化之际重新出发。

从第 30 号员工到基础设施之神

1999 年，Jeff Dean 作为谷歌第 30 号员工加入时，公司仅有 25 人。27 年后他离开时，谷歌已拥有超 19 万名员工，13 款产品用户破十亿。这段职业生涯几乎等同于谷歌的全部技术史。

Dean 拥有扎实的底层技术功底，加入谷歌后与 Sanjay Ghemawat 组成传奇搭档，共同设计了 GFS、MapReduce、BigTable 和 Spanner 等分布式系统，奠定了谷歌搜索的全球基础设施。两人也是谷歌内部仅有的两位获得"L11"最高技术荣誉（Senior Fellow）的员工。

2011 年，Dean 联合创立 Google Brain，推动了 TensorFlow 框架开发和 TPU 芯片设计。2023 年 Google Brain 与 DeepMind 合并后，他出任首席科学家并联合领导 Gemini 项目。在学术界，他是 IEEE 冯·诺依曼奖得主及美国工程院院士。

硅谷流传着许多关于 Dean 的"Jeff Dean Facts"段子，如“编译器从不会给 Jeff Dean 警告，Jeff Dean 会给编译器警告”。这些段子源于 2008 年员工建立的匿名网站，而 Dean 曾迅速通过日志定位到网站作者，成为其中最硬核的注脚。

Dean 的影响力还体现在人才培养上。他于 2016 年开创"Brain Residency"计划，打破学历门槛，录取了大量跨界人才。如今，包括 Anthropic 创始人 Dario Amodei、Perplexity CEO Aravind Srinivas 等在内的 34 位 AI 初创公司创始人均出自该计划或拥有谷歌背景。

Discovery Loop：让 AI 跑通科研全流程

Jeff Dean 在告别推文中宣布，将与三位前同事共同创立 Discovery Loop。该公司使命是“自动化机器学习、科学和工程的实验循环”，旨在利用 AI 和大规模算力，将依赖人工的“假设 - 实验 - 验证”科研流程自动化，实现数千个实验的并行迭代。

公司发展路线分为三步：首先利用 AI 自动进行 AI 研究（因反馈循环最短）；其次优化自身技术栈；最终推广至硬件设计、药物发现和清洁能源等领域。团队还探索“递归自我改进”（RSI）路径，试图将人工干预彻底剥离出研发循环。

从左到右依次为：Oriol Vinyals、Sanjay Ghemawat、Jeff Dean、Quoc Le

Discovery Loop 种子轮由 Radical Ventures 和 Khosla Ventures 领投，Lightspeed、Kleiner Perkins 等跟投，Alphabet 本身也参与投资并提供首年算力支持。目前团队尚未租赁办公室或招聘员工，Dean 被推举为 CEO。

离职前的战略伏笔

早在 7 月 25 日的 Y Combinator《Startup School 2026》对谈中，Dean 的发言已精准勾勒出 Discovery Loop 的蓝图。他预测 2027 年将出现大量自动化的机器学习系统，通过紧密的实验循环自我提升。这一观点与公司使命完全一致。

Dean 在对谈中提出反直觉的创业建议：寻找通用模型成功率为 0% 或 1% 的问题，而非 20% 的问题。前者才是护城河所在，后者极易被大模型快速吞噬。他强调“上下文工程”是普通团队与大厂竞争的关键战场，无需从零训练基础模型，而是通过精密的实验设计在特定领域取得突破。

这场对谈实则是 Dean 未公开的创业宣言。Discovery Loop 押注的“递归自我改进”，旨在重新定义科学发现的生产函数：当实验循环从以年为单位压缩至以天为单位，科学的边界将被重绘。Jeff Dean，这位曾用 MapReduce 重新定义数据处理的大师，正试图用同样的逻辑重塑科学研究本身。

【声明】内容源于网络

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