Google DeepMind é a divisão de pesquisa em inteligência artificial do Google, com sede em Londres, formada em abril de 2023 por meio da fusão da DeepMind, uma startup que o Google adquiriu em 2014, e do Google Brain, a equipe original de pesquisa em IA do Google. É liderada por Demis Hassabis, e sua pesquisa abrange aprendizado por reforço, aplicações científicas de IA e os modelos de fundação em larga escala que alimentam a linha de produtos Gemini do Google.
História
A DeepMind foi fundada em Londres em 2010 por Demis Hassabis, Shane Legg e Mustafa Suleyman com o objetivo explícito de longo prazo de desenvolver inteligência artificial geral, inicialmente por meio de pesquisas em aprendizado por reforço em jogos. O Google adquiriu a DeepMind em 2014 por um valor relatado em torno de 500 milhões de dólares, e o laboratório operou com independência substancial da organização de produtos do Google por quase uma década, publicando amplamente em veículos acadêmicos e conduzindo pesquisas nem sempre ligadas a aplicações comerciais imediatas. Em 2023, em meio à intensificação da concorrência com o ChatGPT da OpenAI e à pressão para consolidar os esforços de IA do Google, o Google fundiu a DeepMind com a equipe do Google Brain, anteriormente conhecida por trabalhos incluindo TensorFlow e a pesquisa original sobre transformers, sob o nome unificado Google DeepMind e a liderança de Hassabis.
Marcos de pesquisa
A DeepMind construiu sua reputação inicial com o programa AlphaGo, que derrotou os melhores jogadores humanos no jogo de tabuleiro Go, mais famosamente na partida AlphaGo contra Lee Sedol em março de 2016, seguido pelo AlphaZero, que generalizou a abordagem para xadrez e shogi apenas por meio de autojogo. Seu sistema AlphaFold, que prevê estruturas tridimensionais de proteínas a partir de sequências de aminoácidos, foi reconhecido por resolver um desafio de décadas na biologia estrutural e levou Hassabis e o colega John Jumper a compartilharem o Prêmio Nobel de Química de 2024, parte de uma onda mais ampla de reconhecimento resumida nos Prêmios Nobel de 2024 em IA. Essas conquistas estabeleceram a identidade da DeepMind como um laboratório que busca marcos científicos e de jogos distintos, embora cada vez mais convergentes, do trabalho centrado em modelos de linguagem de laboratórios como a OpenAI.
Produtos
Desde a fusão em 2023, o Google DeepMind assumiu a responsabilidade pela família de modelos Gemini do Google, sucessora do chatbot Bard anterior e a resposta do Google ao GPT-4 e ao Claude, bem como pelo modelo de geração de vídeo Veo e pelo trabalho contínuo no AlphaFold e em ferramentas científicas relacionadas. O treinamento desses grandes modelos depende fortemente do hardware acelerador personalizado TPU do Google, desenvolvido sob a supervisão de líderes de infraestrutura do Google, incluindo Jeff Dean, dando ao Google DeepMind um grau de independência de hardware em relação às GPUs NVIDIA das quais a maioria dos laboratórios concorrentes depende.
Recepção
A identidade dupla do Google DeepMind, tanto como instituição de pesquisa científica creditada com avanços genuínos como o AlphaFold quanto como motor comercial por trás de um produto de consumo que compete diretamente com o ChatGPT, atraiu tanto admiração quanto ceticismo. Alguns ex-pesquisadores da DeepMind e observadores externos argumentaram que a fusão em 2023 e a pressão subsequente por produtos diluíram a cultura anterior do laboratório, focada em pesquisa, em favor de ciclos de lançamento mais rápidos e centrados no Gemini, sob o impulso mais amplo de "código vermelho" de Sundar Pichai para acompanhar a OpenAI.
Desenvolvimentos recentes
No verão de 2026, a DeepMind mudou-se para o edifício Platform 37 do Google em King's Cross Central. O laboratório continuou a expandir seu portfólio de modelos, lançando a família de pesos abertos Gemma em fevereiro de 2024, seguida pelo Gemma 2 em 2024 e pelo Gemma 3 em março de 2025. Os modelos Gemini foram iterados rapidamente, com o Gemini 1.5 em fevereiro de 2024, o Gemini 2.0 no final de 2024 e o Gemini 2.5 em março de 2025. O laboratório também lançou o modelo de texto para imagem Imagen (Imagen 3 em agosto de 2024, Imagen 4 em maio de 2025), o modelo de texto para vídeo Veo e o modelo de texto para música Lyria. Em agosto de 2025, lançou o modelo de geração de imagens Nano Banana. A pesquisa continuou com modelos como AlphaChip, FunSearch e Gato, e o laboratório manteve centros de pesquisa nos Estados Unidos, Canadá, França, Alemanha e Suíça.