Googles Abschied: Große Modelle treten in die „Garagen-Ära“ ein

Am 5. August kündigte Google zwei Dinge an. Demis Hassabis tritt von seinem Posten als CEO von Google DeepMind zurück und wechselt zum Vorsitzenden dieser Abteilung und zum Chefwissenschaftler von Alphabet. Jeff Dean, der 30. Mitarbeiter von Google, verlässt das Unternehmen offiziell nach 27 Jahren Tätigkeit. Zusammen mit ihm gehen auch Sanjay Ghemawat, Oriol Vinyals und Quoc Le. Die vier haben gemeinsam ein neues Unternehmen gegründet, das den Namen Discovery Loop trägt.

Am Tag der Bekanntgabe fiel der Aktienkurs von Google um mehr als 4 %. Am selben Tag teilte Google mit, dass die monatlichen aktiven Nutzer der Gemini-Anwendung 950 Millionen überschritten haben. Die Medien fügten jedoch in demselben Bericht einen Satz hinzu: Der Fortschritt von Gemini 3.5 Pro ist um mehrere Monate verspätet.

Offensichtlich interessiert sich der Markt nicht für diese 950 Millionen Nutzer. Ihm geht es darum, wer gegangen ist – und warum.

Die 27 Jahre, die Jeff Dean bei Google verbracht hat, entsprechen fast der gesamten Technikgeschichte dieses Unternehmens. Er hat MapReduce, BigTable und Spanner entworfen – diese drei Systeme ermöglichten es der Suchmaschine von Google, den globalen Datenverkehr zu bewältigen, und wurden später zur Infrastruktur der gesamten Branche. Zusammen mit Ghemawat ist er einer von nur zwei Personen bei Google, die die höchste technische Auszeichnung „Senior Fellow“ erhalten haben. Es ist keine Übertreibung zu sagen, dass er Teil der technischen Seele von Google ist.

Doch die Geschichte, die er bei seinem Weggang erzählt, ist nicht mehr dieselbe wie die Geschichte, die Google gerade erzählt.

Am 25. Juli beschrieb Dean vor 6000 angehenden Gründern an der Gründerschule von Y Combinator eine automatisierte Version der wissenschaftlichen Methode: Ein Modell stellt experimentelle Hypothesen auf, baut die erforderlichen Werkzeuge auf, führt Experimente durch, wertet die Ergebnisse aus und entwirft dann selbst die nächste Runde von Experimenten. Nach Tausenden von Zyklen könnte das System selbst Durchbrüche in der Biologie oder im Chipdesign erzielen. Damals wussten die Anwesenden nicht, dass er das Unternehmen beschrieb, das er gerade heimlich gegründet hatte.

Die Mission von Discovery Loop ist klar formuliert: Die gesamte Prozesskette der wissenschaftlichen Forschung soll von der KI selbst ausgeführt werden. Das ist keine neue Idee. Dario Amodei hat es gesagt, Sam Altman hat es gesagt, Jensen Huang hat es auch gesagt – KI wird zum Motor für wissenschaftliche Entdeckungen und löst Probleme, die die Menschheit allein nicht bewältigen kann.

Doch Dean und sein Team sind die ersten, die tatsächlich ein großes Technologieunternehmen dafür verlassen haben. Ihre Vorgehensweise ist ebenfalls sehr außergewöhnlich. Das neue Unternehmen ist als Public Benefit Corporation registriert, eine Struktur, die gewinnorientiert ist, aber es dem Management erlaubt, Entscheidungen zu treffen, die „nicht unbedingt rein finanziellen Interessen entsprechen“. Dean sagte in einem Interview einen sehr ehrlichen Satz: Wir werden wahrscheinlich einige Entscheidungen treffen, die nicht ausschließlich darauf abzielen, Geld zu verdienen.

Bis jetzt haben die vier weder ein Büro gemietet noch den ersten Mitarbeiter eingestellt. Als er gefragt wurde, wer der CEO sei, stockte Dean kurz und sagte etwas verlegen: „Ich glaube, ich bin der CEO. Alle zeigen auf mich.“

Die Investoren kümmern sich nicht um diese Dinge. Vinod Khosla sagte, nachdem er die vier in seinem Büro in der Sand Hill Road getroffen hatte: Mit diesem Team brauche ich nicht zu wissen, was sie tun wollen, um zu investieren. Khosla Ventures und Radical Ventures haben investiert, auch Alphabet selbst hat investiert. Google hat zudem zugesagt, dem neuen Unternehmen im ersten Jahr Rechenkapazität zur Verfügung zu stellen. Diese Struktur – dass das Mutterunternehmen einen Konkurrenten investiert, der von ehemaligen Mitarbeitern gegründet wurde – ist bereits ein Abbild des aktuellen Krieges um KI-Talente.

Der Abgang von Hassabis ist ein weiterer Hinweis.

Er ist nicht mehr für das tägliche operative Geschäft von Google DeepMind zuständig, behält aber den Posten als CEO von Isomorphic Labs. Dieses Unternehmen, das KI für die Pharmazeutik entwickelt, ist die direkteste kommerzielle Anwendungsszene für die DeepMind-Technologie. Sein neuer Titel als Chefwissenschaftler von Alphabet klingt größer als seine tatsächliche Macht. Koray Kavukcuoglu übernimmt die Leitung von DeepMind und berichtet direkt an Pichai. Kavukcuoglu arbeitet seit mehr als 13 Jahren bei DeepMind, hat das Team für Deep Learning gegründet und die Forschung an WaveNet und DQN geleitet. Sein Lebenslauf ist mehr als beeindruckend, doch die Situation, die er übernimmt, ist nicht unkompliziert.

Ein Bericht von Axios besagt, dass DeepMind intern eine Welle von Kündigungen erlebt und die Mitarbeiter wegen des Fortschritts besorgt sind. Die Verspätung von Gemini 3.5 Pro wird teilweise auf die niedrige Moral zurückgeführt. Die Aussagen dieser anonymen Quellen lassen sich nicht unabhängig überprüfen, doch zusammen mit dem Abgang von Talenten in den letzten Monaten ergeben sie ein Bild von einer unruhigen Situation.

Tim Rocktäschel war noch früher gegangen. Er verließ Google Anfang dieses Jahres und gründete Recursive Superintelligence, das ebenfalls an der Selbstverbesserung von KI arbeitet. Sein Grund für den Weggang war sehr direkt: Das Umfeld in einem Startup ist völlig anders – es ist schneller, fokussierter, das Team ist kleiner, es gibt weniger Bürokratie und Politik. Das klingt nicht wie eine Kritik, sondern eher wie die Beschreibung eines unumkehrbaren Trends: Wenn sich die KI-Forschung von der Frage „Können wir große Modelle bauen?“ zu der Frage „Können wir Modelle dazu bringen, sich selbst zu verbessern?“ weiterentwickelt, werden diejenigen, die diese Frage wirklich beantworten wollen, lieber selbst in ihrer Garage daran arbeiten.

Der Weggang dieser Menschen lässt sich nicht mit Gehältern erklären. Deans Gehalt bei Google reicht aus, damit er und seine Familie über mehrere Generationen hinweg ein wohlhabendes Leben führen können. Die Positionsänderung von Hassabis ist keine Entmachtung – er gehört immer noch zum zentralen Entscheidungskreis von Alphabet. Das, was sie wirklich bewegt, ist ein und dieselbe Sache: Sie haben den nächsten Schritt erkannt, doch die Organisation, in der sie arbeiten, ist noch nicht bereit für diesen Schritt.

Dieser Schritt heißt rekursive Selbstverbesserung. KI-Systeme sollen sich selbst optimieren, selbst experimentelle Hypothesen aufstellen, selbst Werkzeuge bauen, selbst Ergebnisse auswerten und dann selbst in die nächste Runde des Zyklus eintreten. Diese Logik taucht wiederholt auf – in der Missionserklärung von Discovery Loop, im Namen von Recursive Superintelligence und in Deans Beschreibung vor den YC-Teilnehmern. Es ist nicht die Phantasie einer einzelnen Person, sondern der gemeinsame Glaube einer kleinen Gruppe der klügsten Köpfe an der Spitze der aktuellen KI-Forschung.

Und Google ist zufällig das Unternehmen, das diese Schwelle zuerst erreicht hat – und am schwersten darüber hinwegkommt. Sein Imperium der Suchanzeigen braucht Stabilität, sein Cloud-Geschäft muss große Kunden bedienen, sein Gemini muss Konkurrenten einholen. All dies erfordert eine Voraussetzung: Es darf keine Kontrolle verloren gehen. Rekursive Selbstverbesserung birgt von Natur aus das Risiko des Kontrollverlusts – niemand kann vorhersagen, wohin ein Modell gelangt, das sich tausend Runden lang selbst modifiziert hat. Für ein börsennotiertes Unternehmen, das für Hunderte Millionen Nutzer und Milliarden an Anzeigeneinnahmen verantwortlich ist, ist das keine leicht akzeptable Annahme. Für ein Startup ist es dagegen der gesamte Wert.

Pichai sagte in der Bekanntgabe, dass Google das einzige Unternehmen mit Full-Stack-Fähigkeiten sei. Er hat recht. Google hat TPUs, Rechenzentren, die größte Nutzerbasis der Welt und die Forschungskapazitäten von DeepMind. Doch der Preis des Full-Stacks ist, dass keine einzige Schicht des Stapels Fehler machen darf. Genau das erfordert die rekursive Selbstverbesserung aber: die Toleranz für Fehler. Ihre gesamte Logik besteht darin, durch ständiges Ausprobieren die optimale Lösung zu finden. In einem großen Unternehmen wird dieser Rhythmus des Ausprobierens durch Sicherheitsüberprüfungen, Ethikprüfungen und gesetzliche Compliance-Vorgaben immer weiter verlangsamt. Die Leute um Dean fehlen es nicht an Rechenkapazität oder Geld – ihnen fehlt die Freiheit, alle Fehler in einem ausreichend kurzen Zeitfenster zu machen.

Das ist die wahre Bedeutung von Vinod Khoslas Satz „Ich brauche nicht zu wissen, was sie tun wollen, um zu investieren“. Er hat keinen Geschäftsplan investiert, sondern eine Einschätzung: Rekursive Selbstverbesserung ist die nächste Station der KI, und Jeff Dean ist einer der wenigen Menschen auf der Erde, der sie möglicherweise realisieren kann. Was genau man tut und wie man es tut – das muss man bei der Abreise noch nicht wissen. Wichtig ist die Abreise selbst – und dass man ohne Ballast losgeht.

Hassabis schrieb in seinem Abschieds-Memo, dass Google das einzige Unternehmen mit einem vollen Stack sei. Das ist eine Tatsache. Doch genau das erklärt auch, warum diese Leute sich entschieden haben, zu gehen.

Der Full-Stack ist Googles Vorteil. Er ist aber auch sein Gewicht. Discovery Loop hat nur vier Mitarbeiter, kein Büro, keine Angestellten. Ihr einziges Vermögen sind die Namen der vier und ein gemeinsamer Glaube: KI kann sich selbst verbessern. Ob dieser Glaube jemals zu einem Produkt wird, weiß heute niemand. Aber zumindest einer glaubt, dass es das wert ist – Jeff Dean, der zum ersten Mal nach 27 Jahren kein Mitarbeiter von Google mehr ist.

Der Full-Stack ist zu schwer – nur wer leicht beladen ist, kann schnell laufen.

Dieser Artikel stammt aus dem WeChat-Offiziellen Konto „Silizium-Sternenglanz“, Autor: Xingmang, veröffentlicht mit Genehmigung von 36Kr.