谷歌传奇工程师离职创业：几个人要干整个实验室的活
2026 年 8 月 5 日，谷歌 CEO 皮查伊发了一封内部信，宣布一个重磅人事变动：在谷歌干了 27 年的首席科学家杰夫·迪恩（Jeff Dean）离职，和长期搭档桑杰·格玛瓦特（Sanjay Ghemawat）一起创办新公司 Discovery Loop。这家公司的目标一句话就能说完：让 AI 自动做科学实验，让「几个人干过去整个实验室的活」。
消息在技术圈炸了锅。美国程序员论坛 Hacker News 上，相关讨论几小时内冲到 500 多分、300 多条评论，成了当天全站热度第一。技术圈为一个离职消息这么沸腾，上一回还是 ChatGPT 之父奥特曼被 OpenAI 董事会赶走那次。而且这封内部信里，谷歌 AI 高层几乎同时换了血：DeepMind 掌门人哈萨比斯从 CEO 转任董事会主席，接替他的是另一位老将。迪恩的离开，是这次大洗牌里最重的一块。
先说杰夫·迪恩是谁。 普通人不一定听过他的名字，但你每天的生活几乎离不开他写的东西。谷歌搜索、谷歌翻译、谷歌地图的后台，底层都跑着他参与设计的系统。2004 年他和搭档桑杰发明了 MapReduce——一种把海量计算拆给成千上万台电脑同时干的技术，直接支撑了谷歌搜索的崛起，后来也成了整个互联网大数据时代的基石。2011 年他参与创办谷歌大脑，2015 年开源深度学习框架 TensorFlow，今天全球大部分人工智能产品都直接或间接建立在它之上。2023 年谷歌合并两个 AI 部门后，他出任谷歌首席科学家——技术序列里最高的位置。他 1968 年出生在夏威夷，职业生涯的起点更早：读研之前，他给世界卫生组织写过艾滋病传播的预测软件。
图：杰夫·迪恩，2025 年。来源：upload.wikimedia.org
一个做到技术天花板的人，为什么在 58 岁选择离开？谷歌官方的说法很体面：27 年后他想尝试点新东西，谷歌全力支持，还作为创始投资方给新公司投了钱，云服务继续合作。从公开信息看，这起离职没有撕破脸，甚至算得上「含着眼泪祝福」的体面分手。但不少圈内人分析，谷歌今天的体量，已经不是当年那个能让他放开手脚的谷歌了：近 20 万员工，AI 产品线要伺候 9.5 亿月活的 Gemini 应用，一个想法从实验室到上线要过层层评审。对迪恩这种人来说，最值钱的东西——快速试错的自由——在大公司里越来越贵。HN 上一位老工程师的评论很有代表性：「杰夫和桑杰都走了，一个黄金时代结束了。很多资深工程师留在谷歌的最后理由，就是『至少杰夫和桑杰还在』。」
那问题来了，他要去干的「自动化实验循环」，到底是什么？
我们回忆一下科学是怎么推进的。科学家提出一个猜想，设计实验验证，跑实验，看结果，根据结果修正猜想，再设计下一个实验。这个「猜想—实验—看结果—再猜想」的圆圈，叫实验循环。听起来简单，但每一步都慢：一个实验从设计到出结果，几周几个月是常事；一个实验室几十号人，一年也就能认真做完几个大实验。迪恩想做的事，是把整个循环交给 AI：AI 自己设计实验、自己跑实验、自己读结果、自己决定下一个实验做什么，而且能同时开几千个实验并行跑。官网的原话是：想象一个未来，少数几个人能以比今天庞大团队高得多的速度和质量完成科研任务。
图：Discovery Loop 官网首页的「自动化实验循环」概念图。来源：discoveryloop.com
这个想法激进在哪？过去几十年，科研提速靠的是人海战术——更多实验室、更多研究员、更多经费。迪恩的赌注是：科研的速度瓶颈其实卡在「人」身上，人做实验太慢、太贵、太容易累。把循环自动化之后，速度取决于算力，取决于跑多少个实验，不再取决于人手。他们第一刀先切自己最熟的领域：人工智能研究本身。先让 AI 自动做 AI 的实验，把自己家的技术栈优化好，再往外扩展到别的领域。创始团队一共四个人——迪恩、桑杰、黎越国（Quoc Le）、奥里奥尔·维尼亚尔斯（Oriol Vinyals）——官网宣称，这四个人里有三位是 AI 领域被引用次数最多的研究者，两位是分布式系统领域被引用最多的研究者。谷歌搜索、TensorFlow、AlphaFold、Gemini 这些名字，都出自他们之手。
图：Discovery Loop 创始团队，从左到右：维尼亚尔斯、格玛瓦特、迪恩、黎越国。来源：discoveryloop.com
野心还不止于此。官网列了一个目标清单：美国国家工程院评选的 14 项工程大挑战——把太阳能做到便宜、实现可控核聚变、让全人类喝上干净水、做出更好的药、保障网络安全、造出更好的科学工具。迪恩在社交媒体上说得更直接：这套方法几乎能覆盖这 14 项大挑战里每一个重要子问题。14 项里随便挑一项，都是人类花了几十年、几百亿美元还没啃下来的硬骨头。把话说得这么大，要么是真有底气，要么是给投资人画饼；在笔者看来，这两件事在新公司身上经常同时成立。
争议也随之而来，Hacker News 上吵得最凶的，是「AI 取代人类雇员」这个老问题。质疑方代表 beloch 的评论被顶得很高：这家公司网站上的核心承诺，翻译过来就是自动化掉人类雇员、让少数人拿走功劳和收益——和所有 AI 公司的剧本一模一样，只是这次轮到了科学家自己。顺着这个逻辑往下想：如果 AI 真能自动做实验，第一批失去工作的将是刚入行的研究助理、实验员，然后才轮到资深研究员。
支持方的理由同样站得住：科学家的时间不该浪费在重复劳动上；一款新药从研发到上市平均要花十年以上、十几亿美元，如果 AI 能把实验循环压缩一个数量级，新药、新材料、新电池会以过去不敢想的速度出现，受益的是所有人。还有评论者反问：凭什么不行？这套系统要是真成了，它产出的发现会淹没一切质疑。
两边的分歧其实集中在收益分配上。技术做不做得到是一回事，做出来之后收益归谁、普通人能不能分享，是另一回事。把双方观点都摆出来，是因为这件事眼下确实没有答案。AI 自动做实验有一个绕不开的可靠性问题：AI 设计实验、读结果，它怎么知道自己错了？科学史上满是重复不出来的实验，人做的实验尚且如此，AI 做的实验谁来把关？迪恩的团队可能是世界上最有资格回答这个问题的人，但「最有资格」离「做出来了」还有距离。
对普通人来说，这件事值得关注的点很朴素：如果 Discovery Loop 成了，你手机里新药的上市时间、电动车的电池成本、甚至你家屋顶太阳能的发电效率，都会因此改变；如果没成，它就是 AI 浪潮里又一次昂贵的豪赌。无论哪个结局，一个趋势已经很清楚：科研正在从人海战术转向算法加算力，而这一轮换挡的方向盘，握在几个 50 多岁的老工程师手里。
参考链接：
- Discovery Loop 官网
- Google 官方公告：Next Chapter of AI Momentum
- HN 讨论 (item?id=49184960)
- HN 讨论 (item?id=49184755)
