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來源：互聯網

DeepMind是一家位于英國倫敦的前沿人工智能企業，由人工智能程序師兼神經科學家戴密斯·哈薩比斯等人于2010年聯合創立，2014年被谷歌收購。公司采用跨學科方法構建通用的人工智能系統。

Deepmind是一個由科學家、工程師、倫理學家等組成的團隊，致力于安全、負責任地構建下一代人工智能系統。公司從事研究包括機器學習、神經科學、工程、數學、模擬和計算基礎設施等方面，以及組織科學工作的新方法。

2022年9月22日，Deepmind開發了一種深度學習方法，可以從蛋白質的氨基酸序列快速準確地預測出蛋白質的三維結構獲得2023年科學突破獎。2023年8月24日，DeepMind獲得杰出論文獎。9月22日，DeepMind創始人斬獲“引文桂冠獎”，alphafold上榜拉斯克獎。2024年10月9日，DeepMind公司CEO戴米斯·哈薩比斯（Demis Hassabis）和公司85后科學家約翰·江珀（John M.Jumper）獲得諾貝爾化學獎。

歷史沿革

2010年，戴密斯·哈薩比斯(Demis?Hassabis)創建了DeepMind。

2014年，谷歌計劃斥資5億美元收購人工智能初創企業DeepMind。目標直指“通用人工智能”。

2016年3月嗎，DeepMind公司開發的人工智能程序AlphaGo以4：1的比分戰勝世界圍棋冠軍李世石，次年DeepMind團隊公布了最強版AlphaGo，代號AlphaGo Zero在自我訓練3天后，就100-0擊敗了此前戰勝李世石版本的AlphaGo

2020年3月31日，DeepMind?在最新發布的預印本論文和博客中表示，他們構建了一個名為Agent57的智能體，該智能體在街機學習環境（ArcadeLearning?Environment，ALE）數據集所有57個雅達利游戲中實現了超越人類的表現。這家全球最受矚目的人工智能公司在自己的官方博客上宣布了挑戰的最新進展：在57款雅達利游戲中全面超越人類，在該領域里是第一次。

2021年7月16日，英國DeepMind公司取得AI預測蛋白質結構工作的新進展。DeepMind公司公布了用于破譯蛋白質結構的人工智能工具AlphaFold2的詳細信息，相關成果登上《自然》雜志。

2022年7月，在谷歌旗下人工智能公司DeepMind開展的一項研究中，人工智能技術已經預測了幾乎每種已知蛋白質的形狀，其AlphaFold算法構建的數據庫中如今包含了超過2億種已知蛋白質結構，為開發新藥物或新技術來應對饑荒或污染等全球性挑戰鋪平了道路。

2023年，DeepMind 和 Google Brain 合并為 Google DeepMind，并且正在開發一個新的名為 gemini 的算法，Gemini是人工智能的新品種——“原生多模態”，區別于現有的“拼湊多模態”模型，即從一開始就使用多種模態（例如音頻、視頻和圖像）訓練而成，據稱這個算法將超越 ChatGPT。2023年5月，DeepMind推出了名為 Pi 的 AI 機器人，定位是朋友對話者，而非輔助工具。6月，「Alpha」家族再添新成員AlphaDev。AlphaDev不僅可以將排序算法提速70％，甚至在有的算法上，能比人類快3倍之多。11月24日，DeepMind入選“首期《財富》全球人工智能創新者50強榜單”。12月6日，InflectionAI發布了全新AI模型Inflection-2，其性能超越谷歌和Meta開發的模型，緊隨OpenAI的GPT-4，而且將很快集成到聊天機器人Pi中。在多項基準測試中，Inflection-2勝過谷歌的Palm Large 2模型和Meta開發的LLaMA-2。盡管新模型的性能超過了許多大廠的模型，但在OpenAI的GPT-4前仍有所差距。

2024年2月，DeepMind推出Genie模型，可立即生成可玩的游戲。3月15日，DeepMind推出SIMI（Scalable Instructable Multiworld Agent）。2024年5月8日，Google DeepMind 發布了新一代AlphaFold3。這是一種革命性模型，用于預測蛋白質、脫氧核糖核酸、核糖核酸、小分子等的幾乎所有生物分子結構和相互作用。5月14日，Google DeepMind的研發人員宣布，將在6個月內發布AlphaFold3（包括權重）模型，以供學術界使用。同時，網頁版本的AlphaFold server使用限制也將從每人每天的10次提升到20次。

2024年6月2日，Google DeepMind提出了模塊化設計的新型架構Zipper，它由多個單模態預訓練解碼器模型組成。同月，谷歌DeepMind發布了V2A（Video-to-Audio）系統。這個系統能根據畫面內容或者手動輸入的提示詞直接為視頻配音。12月5日，Google DeepMind在官網發布了大型基礎世界模型Genie 2，該系統可通過單張圖片和文字描述生成“無限”種類的可玩3D世界。2025年4月16日，谷歌DeepMind宣布將Veo2整合到GeminiApp應用中，全面開放使用。Veo2最高可生成8秒720P電影級視頻，在運鏡、文本語義還原、物理模擬、動作一致性等方面表現優秀，并支持圖片轉視頻功能。根據谷歌公布的測試數據顯示，Veo2在用戶偏好和提示還原方面超過了Sora、可靈1.5、MetaMovieGen和Minimax。同時，開發人員可以在GoogleAIStudio中通過API使用Veo2。2025年8月6日，DeepMind宣布推出世界模型Genie 3。Genie 3是首個支持實時交互的世界模型，能夠根據文本提示實時生成多樣化的交互式虛擬環境，支持以24幀/秒的速度生成720p分辨率的交互式3D環境，截至同日，Genie 3以研究預覽形式向部分學者和創作者開放，旨在進一步優化模型并評估潛在風險。當地時間2025年12月10日，谷歌DeepMind宣布同女王陛下政府深化合作，將于2026年在英國建立其首個自動化實驗室，專注于材料科學研究，旨在顯著縮短發現新材料所需的時間。

2026年1月29日，谷歌DeepMind團隊由CEO Demis Hassabis帶領研發的AI基因組模型AlphaGenome，登上Nature封面，這是該團隊繼AlphaFold后又一登上該期刊的生命科學研究。該模型聚焦人類基因組中約98%非編碼區域的調控作用及變異與疾病的關聯，核心創新是將輸入脫氧核糖核酸序列長度提升至100萬堿基，同時保持堿基級別預測精度，打破了以往模型在長序列與高分辨率間的權衡。作為首個可單次推理同時輸出11類模態預測結果的統一模型，它能預測核糖核酸表達量、剪接結構等近6000項調控特征，適用于人類與小鼠多種細胞或組織類型。AlphaGenome于2025年6月開放預覽API，此次正式發表版本完成全模態性能評估并展示疾病變異機制推理能力，未來會為罕見病致因定位、新型治療靶點發掘、合成生物學設計等提供支持。

主營業務

Deepmind主要從事涉及機器學習、神經科學、工程、數學、模擬和計算基礎設施方面的AI研究，以及科學的組織事業新方法。

組織架構

資料來源：

企業文化

Google DeepMind 使命的核心是Deepmind致力于成為人工智能領域負責任的先驅，服務于社會的需求和期望。

這要求Deepmind不斷推進組織內部和人工智能生態系統的多樣性、公平性和包容性，確保所有技術都是由那些代表Deepmind生活的世界的人構建的，并為他們服務。

Deepmind只能通過繼續培養一種內部文化來承擔這一責任，這種文化認識到Deepmind的經驗、知識、背景和觀點的多樣性如何使Deepmind能夠找到解決現實世界問題的聯系。

協作是Deepmind所做一切的核心，但Deepmind知道它每天都可能有所不同。這就是為什么Deepmind有一個工作模型，可以在整個組織內優化辦公室和遠程工作的靈活性。

未來愿景

Deepmind生活在一個激動人心的時代，人工智能研究和技術正在取得非凡的進步。

未來幾年，人工智能——最終是人工通用智能（AGI）——有可能推動歷史上最偉大的變革之一。

Deepmind是一支由科學家、工程師、倫理學家等組成的團隊，致力于安全、負責地構建下一代人工智能系統。

通過解決當代一些最艱巨的科學和工程挑戰，Deepmind正在努力創造突破性技術，以推動科學發展、改變工作方式、服務不同社區，并改善數十億人的生活。

社會責任

人工智能可以帶來非凡的好處，但與所有技術一樣，除非以負責任的方式進行開發和部署，否則也會產生負面影響。

在Deepmind的人工智能原則的指導下，Deepmind努力針對人工智能相關的各種風險來預測和評估Deepmind的系統，采取全面的責任和安全方法。Deepmind的方法以負責任的治理、負責任的研究和負責任的影響為核心。

為了使團隊能夠負責任地開拓進取并防止傷害，責任與安全委員會（RSC）是Deepmind長期以來的內部審查小組，由首席運營官萊拉-易卜拉欣（Lila Ibrahim）和責任高級總監海倫-金（Helen King）擔任共同主席，根據Deepmind的人工智能原則對 Google DeepMind 的研究、項目和合作進行評估，并就Deepmind影響最大的工作向研究和產品團隊提供建議和合作。Deepmind的 AGI 安全委員會由聯合創始人兼首席 AGI 科學家謝恩-萊格（Shane Legg）領導，與 RSC 緊密合作，以保障Deepmind的流程、系統和研究免受未來強大的 AGI 系統可能帶來的極端風險的影響。Deepmind還簽署了確保人工智能安全、可靠和可信的公開承諾，敦促減輕人工智能對社會造成的風險的聲明，以及不將Deepmind的技術用于致命性自主武器的承諾。