Drei Nobelpreise in Zwei Jahren: Alphabets Langfristige Wissenschaftliche Forschung Gewinnt an Stärke Und Ehrgeiz, Angetrieben Von KI Und Quantencomputing.
Im Oktober 2025 brachte die Bekanntgabe des Nobelpreises für Physik der weltweiten Wissenschafts- und Technologiegemeinschaft großartige Neuigkeiten: Die Königlich Schwedische Akademie der Wissenschaften verlieh diese Auszeichnung den drei Physikern John Clarke, Michel Devoret und John Martinis in Anerkennung ihrer bahnbrechenden Beiträge auf dem Gebiet der Quantenmechanik. Ihre Entdeckung des makroskopischen Quantentunnelns und der Energieniveauquantisierung in Schaltkreisen legte eine solide theoretische Grundlage für die moderne Quantencomputertechnologie.
Wenn die Welt die Gewinner im Blick hat, fällt schnell auf, dass zwei von ihnen eng mit Google verbunden sind. Michel Devoret war damals Chef-Hardwarewissenschaftler im Quantum AI Lab von Google und leitete lange Zeit die zentrale Hardware-Forschung und -Entwicklung des Labors. John Martinis leitet seit vielen Jahren das Hardware-Team des Labors und ist eine Schlüsselfigur bei der Förderung der bahnbrechenden Quantencomputertechnologie von Google.
Diese Verbindung sorgte in der Branche schnell für Aufsehen und Google-CEO Sundar Pichai äußerte sich sofort zur X-Plattform.Er konnte seinen Stolz nicht verbergen, als er sagte: „Ich schätze mich sehr glücklich, für ein Unternehmen zu arbeiten, das in zwei Jahren drei Nobelpreisträger und fünf Laureaten hervorgebracht hat.“Dieser kurze Satz ist nicht nur eine Hommage an den Gewinner, sondern bringt auch dessen Mutterkonzern Alphabet wieder ins öffentliche Bewusstsein.
Alphabet hat 2024 bereits zwei Nobelpreise für bahnbrechende Leistungen im Bereich der künstlichen Intelligenz gewonnen, nun folgt eine weitere Auszeichnung im Bereich des Quantencomputings. Dieser Meilenstein von „drei Auszeichnungen und fünf Gewinnern in zwei Jahren“ ist keine zufällige Anhäufung von Ehrungen, sondern vielmehr der Höhepunkt jahrzehntelanger Forschung und Entwicklung des Technologieriesen. Jeder Nobelpreis ist ein konkreter Beweis für Alphabets wissenschaftliche Leistungsfähigkeit. Von den jahrelangen schlummernden Ambitionen für wissenschaftliche Erforschung über die nobelpreisgekrönte wissenschaftliche Stärke bis hin zum strategischen Forschungsrahmen – die Welt ist neugierig auf die Forschungslandschaft, die dahinter steht.
Forschungsambitionen: Ein zweigleisiges Glücksspiel mit KI und Quanten
Alphabets wissenschaftliche Ambitionen wurden erstmals 2010 bekannt. Seit seiner Gründung hat Google X, bekannt als die „Traumfabrik“, eine vielfältige und talentierte Gruppe von Ingenieuren und Wissenschaftlern zusammengebracht und ihnen unabhängige Entscheidungen sowie umfangreiche finanzielle Unterstützung gewährt. Hier können Wissenschaftler mutige und unkonventionelle Experimente durchführen, und selbst wenn die Erfolgschancen nur eins zu einer Million liegen, erhalten sie großzügige finanzielle und materielle Unterstützung vom Unternehmen. Der ehemalige Google-X-Direktor Astro Teller bemerkte im April 2013 in Bloomberg Businessweek:Die Idee „Tu es ohne Grenzen“ ist zum Slogan von Google X geworden.
2011 war das goldene Zeitalter der rasanten Computerentwicklung.Google Brain begann mit seiner bahnbrechenden Erforschung der Bereiche Computer und KI.Er entwickelte DistBelief, ein proprietäres Machine-Learning-System auf Basis neuronaler Deep-Learning-Netzwerke, und kombinierte offene Machine-Learning-Forschung mit Informationssystemen und umfangreichen Rechenressourcen. Tools wie TensorFlow machten neuronale Netzwerke öffentlich zugänglich. Seine Transformer-Architektur machte Deep Learning von einem akademischen Konzept zu einem globalen Top-Thema und zum technologischen Eckpfeiler heutiger großer Sprachmodelle.
Im Januar 2014 übernahm Google DeepMind, ein wenig bekanntes KI-Labor in London, für rund 500 Millionen Dollar. Dieser Deal warf damals Fragen auf. Das Unternehmen war erst drei Jahre alt und hatte weder ausgereifte Produkte noch ein klares Gewinnmodell. Der ehemalige Google-CEO Larry Page war beeindruckt von den Forschungskapazitäten seines Gründers Demis Hassabis. DamalsDieser Wissenschaftler, der einst den Titel eines Schachmeisters trug, ist fest davon überzeugt, dass „KI die schwierigsten Probleme der Menschheit lösen wird“.
Seitdem hat das Labor mit Google Brain eine F&E-Struktur mit „zwei Motoren“ gebildet.
Im Jahr 2017 gelang dem Labor ein entscheidender Durchbruch, als das für die Entwicklung der KI-Go-Software AlphaGo Zero verantwortliche DeepMind-Team eine Version des Programms entwickelte, die keine menschlichen Daten verwendete und allen vorherigen Versionen, die Menschen besiegt hatten, überlegen war. AlphaGo Zero lernte aus dem Spiel gegen sich selbst und übertraf AlphaGo Lee nach nur drei Tagen mit einem Ergebnis von 100:0. Es erreichte in nur 21 Tagen das Niveau von AlphaGo Master und übertraf innerhalb von 40 Tagen alle vorherigen Versionen.
In den darauffolgenden Jahren hat DeepMind seine Forschungsaktivitäten kontinuierlich erweitert und sich in verschiedenen Bereichen mit Spitzenforschung beschäftigt. Der Schwerpunkt lag dabei auf der Erforschung allgemeiner künstlicher Intelligenz (AGI), bahnbrechenden Entwicklungen im Bereich des bestärkenden Lernens sowie KI-gestützten Biowissenschaften und Grundlagenwissenschaften. Das Unternehmen hat die Grenzen der Technologie und ihrer Anwendungen kontinuierlich erweitert und dabei eine Reihe von Meilensteinen erreicht:
In den Bereichen allgemeine Intelligenz und Spiel-KIAlphaZero, das 2018 veröffentlicht wurde, erzielte einen Durchbruch in allen Schachkategorien; MuZero, das Ende 2020 auf den Markt kam, erweiterte die Grenzen seiner Fähigkeiten noch weiter und behielt nicht nur seinen Vorteil bei traditionellen Schachspielen, sondern zeigte auch übermenschliche Leistungen in 57 verschiedenen Atari-Spielen.
Der Bereich der Biowissenschaften ist ein Maßstab für die Implementierung der DeepMind-Technologie. Im Jahr 2020 gewann AlphaFold2 den 14. Wettbewerb zur Vorhersage von Proteinstrukturen (CASP) und löste damit das Proteinfaltungsproblem, das die Biologie ein halbes Jahrhundert lang beschäftigt hatte. Im Jahr 2021 veröffentlichte das Team die AlphaFold Structural Database, die vorhergesagte Strukturen von 200 Millionen Proteinen enthält und der weltweiten Forschungsgemeinschaft kostenlos zur Verfügung steht.
In der GrundlagenforschungDeepMind erforscht weiterhin den fachübergreifenden Wert von KI. Im Februar 2022 veröffentlichte das Team zwei wichtige Erfolge: AlphaCode, basierend auf der Transformer-Architektur, erstellt Computerprogramme von vergleichbarer Qualität wie die menschlicher Entwickler und erreicht bei Programmierwettbewerben Leistungen der oberen Mittelklasse. DeepMind setzte KI erfolgreich auf kontrollierte Kernfusion ein, verbesserte die Simulationsgenauigkeit der Plasmaform um 65% und erreichte die Kontrolle über das Kernfusionsplasma in einem Tokamak.
Im Jahr 2023 beschleunigte Google seine Arbeit im Bereich der künstlichen Intelligenz als Reaktion auf ChatGPT von OpenAI weiter.Ankündigung der Fusion von DeepMind und der Google Brain-Abteilung von Google AI.Google DeepMind wurde gegründet, um Ressourcen auf die Erstellung großer Modelle zu konzentrieren, die mit GPT-4 konkurrieren können.
„Integrieren Sie verstreute KI-Forschungsressourcen, beschleunigen Sie die Entwicklung großer Modelle und vermeiden Sie Ressourcenverschwendung durch internen Wettbewerb.“Im Rahmen dieser zentralen Wachstumslogik integrierte das Team die groß angelegte Computerplattform von Brain, die TPU-Trainingsinfrastruktur und die Erfahrung mit der Modellierung natürlicher Sprache, um das bestärkende Lernen und das multimodale Intelligenzsystem von DeepMind zu ergänzen.
Unter der Leitung von Demis Hassabis konzentrierte das neue Team seine Ressourcen rasch auf die Entwicklung der Gemini-Modellreihe. Gemini 1 zeigte herausragende Leistung bei multimodalen Aufgaben wie Sprache, Bildern und Code. Die nachfolgenden Modelle Gemini 1.5 Pro und Gemini 2.5 Ultra erzielten Durchbrüche beim Verständnis langer Kontexte, beim multimodalen Denken und bei der Tool-Aufrufung. Sie unterstützten Kontextlängen von über 10 Millionen Token und übertrafen die Leistung ähnlicher Modelle in der Branche.
DeepMind hat seine wissenschaftliche Forschung unterdessen nicht verlangsamt. AlphaFold 3, das 2024 veröffentlicht wurde, erweiterte seine Vorhersagefähigkeiten von Proteinen auf RNA, DNA, Liganden und chemische Wechselwirkungen, wodurch KI eine immer wichtigere Rolle in der Arzneimittelentwicklung und molekularen Simulation spielen kann. 2024 erhielten Mitglieder des DeepMind-Teams den Nobelpreis für Chemie für ihre herausragenden Beiträge zur Vorhersage von Proteinstrukturen und zur Förderung der Grundlagenforschung durch KI.
gleichzeitig,Visionärer ist Alphabets Vorgehen im Bereich des Quantencomputings.
2014 stellte Google John Martinis ein, einen Physikprofessor an der University of California in Santa Barbara. Betreuer dieses Berkeley-Doktoranden war John Clarke, Mitpreisträger des Nobelpreises 2025. 2019 führte Martinis' Team mit einem 53-Qubit-Sycamore-Prozessor eine Berechnung durch, für die ein klassischer Supercomputer 10.000 Jahre benötigt hätte. Damit erreichte Google erstmals Quantenüberlegenheit. Trotz der damals weit verbreiteten Skepsis investierte Alphabet weiterhin massiv.Allein im Jahr 2024 werden 1,2 Milliarden US-Dollar an Forschungs- und Entwicklungsgeldern in das Quantum AI Laboratory investiert.
Michel Devoret, der heute die Hardware-Entwicklung im Labor leitet, ist eine Schlüsselfigur in diesem langwierigen Kampf. Das makroskopische Quantentunnelphänomen, das der französische Wissenschaftler in den 1980er Jahren in Zusammenarbeit mit Martinis entdeckte, legte den theoretischen Grundstein für supraleitende Qubits. Die supraleitende Qubit-Architektur Transmon, deren Entwicklung er leitete, ist heute zum Standard für Quantencomputer-Unternehmen weltweit geworden.
Wissenschaftliche Forschungsstärke: Nobelpreis „drei Auszeichnungen und fünf Gewinner in zwei Jahren“
Tatsächlich sind Alphabets Ambitionen nicht unrealistisch, sondern entsprechen vielmehr seiner wissenschaftlichen Kompetenz. Diese spiegelt sich vor allem in der Fähigkeit des Unternehmens wider, sich hochmodernen wissenschaftlichen Herausforderungen zu stellen. In nur zwei Jahren hat das Unternehmen Durchbrüche sowohl in der künstlichen Intelligenz als auch im Quantencomputing erzielt. Die Anerkennung durch den Nobelpreis unterstreicht die Tiefe und Leistungsfähigkeit seiner Forschung.
Die mit dem Chemie-Nobelpreis 2024 gewürdigten Durchbrüche sind ein Paradebeispiel dafür, wie KI die Wissenschaft stärkt. Das AlphaFold2-Projekt unter der Leitung von DeepMind-CEO Demis Hassabis und dem Kernforscher John Jumper hat die Herausforderung der Proteinstrukturvorhersage, die die Biologie seit einem halben Jahrhundert plagt, vollständig gelöst. Während herkömmliche Methoden über ein Jahr benötigen und Hunderttausende von Dollar kosten können, um eine einzige Proteinstruktur zu entschlüsseln, kann AlphaFold2 präzise Vorhersagen in Minutenschnelle erzielen, die ausschließlich auf Aminosäuresequenzen basieren. Der entscheidende Durchbruch liegt darin, das optimale Gleichgewicht zwischen Daten, Rechenleistung und Algorithmen zu finden – mit nur 128 TPU V3-Kernen für zwei Wochen Training erreichte es eine Genauigkeit, die herkömmliche Techniken bei weitem übertrifft.
Laut der AlphaFold-DatenbankBis 2025 hat AlphaFold über 200 Millionen Proteinstrukturen vorhergesagt.Es wird von über 3 Millionen Menschen in mehr als 190 Ländern verwendet und weist allein 36.000 akademische Zitate auf, was die Entwicklung des gesamten Feldes der Strukturbiologie um 5%-10% direkt beschleunigt.
Geoffrey Hinton, ein ehemaliges Kernmitglied von Google Brain, gewann im selben Jahr auch den Physikpreis.Hinton, bekannt als „Vater des Deep Learning“, entwickelte die Boltzmann-Maschine und den Backpropagation-Algorithmus. Boltzmann-Maschinen können zur Bildklassifizierung oder zur Generierung neuer Samples ähnlich wie Trainingsdaten eingesetzt werden. Sie lernen außerdem, charakteristische Elemente in bestimmten Datentypen zu identifizieren und bilden so die Grundlage moderner KI. Darüber hinaus nutzte Hinton Werkzeuge aus der statistischen Physik, um Maschinen zu trainieren, im Betrieb die wahrscheinlichsten Muster zu erkennen.
Der Nobelpreis 2025 im Bereich der Quantenphysik unterstreicht Alphabets umfassende Expertise in der physikalischen Grundlagenforschung.
Forschungen von Michel Devoret, dem derzeitigen leitenden Hardwarewissenschaftler im Quantum AI Lab von Google, und John Martinis, dem ehemaligen Leiter des Hardware-Teams, haben Quantentunneln und Energiequantisierung in makroskopischen supraleitenden Schaltkreisen nachgewiesen und damit bewiesen, dass Quanteneigenschaften in mit bloßem Auge sichtbaren Systemen zuverlässig bestehen bleiben können. Diese Entdeckung ist weit mehr als eine theoretische Kuriosität im Labor, sondern der Grundstein für supraleitende Quantencomputer. Die von den beiden entwickelte Josephson-Kontakt-„Sandwich“-Struktur wird heute häufig in supraleitenden Schaltkreisen eingesetzt.
Das 2024 eingeführte AlphaQubit-System integriert KI und Quantentechnologie umfassend.Tests mit dem Quantenprozessor Sycamore von Google zeigten, dass AlphaQubit den Fehler im Vergleich zur Tensornetzwerkmethode um 6% und im Vergleich zum weit verbreiteten Korrelations-Matching-Decoder um 30% reduzierte und damit eine wichtige Hürde für die Entwicklung fehlertoleranter Quantencomputer überwunden hat.
Über die mit dem Nobelpreis ausgezeichneten Bereiche hinaus forscht Alphabet weiterhin in zahlreichen Bereichen, darunter Spitzenforschung in den Bereichen künstliche Intelligenz, Quantencomputing, Biomedizin, Robotik, ökologische Nachhaltigkeit und Präzisionsmedizin. Seine Tochtergesellschaften Google DeepMind konzentrieren sich auf allgemeine KI und grundlegende Algorithmen, Verily auf Gesundheitsdaten und Medizintechnik, Isomorphic Labs auf die Beschleunigung der Arzneimittelforschung mit KI und X Labs auf Landwirtschaft, Energie, Klimawandel und „Moonshot“-Projekte. Dieses interdisziplinäre, vielschichtige Forschungssystem hat Alphabet zu einer der systematischsten und nachhaltigsten Forschungskräfte im globalen Ökosystem der Technologieinnovation gemacht.
Beispiel eines Alphabet-Forschungsprojekts. Quelle: x.company
Unterstützung der wissenschaftlichen Forschung: eine dreifache Architektur
Die intensive Entstehung von Nobelpreis-gekrönten Ergebnissen ist auf das von Alphabet entwickelte Drei-in-Eins-System für wissenschaftliche Forschung „Finanzierung-Talent-Transformation“ zurückzuführen. Dieses System gewährleistet nicht nur das freie Wachstum der Grundlagenforschung, sondern ermöglicht auch die effiziente Umsetzung technologischer Durchbrüche.
In Bezug auf finanzielle Investitionen hat Alphabet sein langfristiges Engagement in der Grundlagenforschung unter Beweis gestellt.
Laut dem Finanzbericht von Alphabet für das zweite Quartal wurden die Investitionsausgaben im Jahr 2025 von der ursprünglichen Prognose von 75 Milliarden Dollar auf 85 Milliarden Dollar erhöht.Davon flossen mehr als 3 Milliarden US-Dollar in die KI-Infrastrukturforschung.Diese Zahl wird bis 2026 voraussichtlich weiter steigen. Diese massive Investition ist kein kurzfristiger Trend, sondern ein strategischer Einsatz, der genau auf den wissenschaftlichen Forschungszyklus abgestimmt ist. Das Quantum AI Lab hat seit seiner Gründung im Jahr 2016 acht Jahre in Folge keine direkten Einnahmen erzielt, erhielt jedoch jährlich über eine Milliarde US-Dollar an Fördermitteln. Die Life-Sciences-Abteilung von Verily investiert weiterhin, obwohl sie jährlich Milliardenverluste verzeichnet. Diese starke Forschungsförderung bildet die Grundlage für die robusten wissenschaftlichen Forschungskapazitäten.
Darüber hinaus ist die Talentstrategie von Alphabet der zentrale Motor seines Forschungssystems. Um einen stetigen Nachschub an Forschungstalenten sicherzustellen, hat Alphabet auch stark in Bildung und Talententwicklung investiert.
Im Jahr 2025Google hat zugesagt, in den nächsten drei Jahren eine Milliarde US-Dollar in die Förderung der KI-Ausbildung und -Schulung in den gesamten Vereinigten Staaten zu investieren.Die Initiative hat bereits über 100 Universitäten zur Teilnahme bewegt und bietet ihren Mitgliedern kostenlose KI-Kurse und Berufsausbildungen an. Dadurch kann Alphabet nicht nur Spitzentalente innerhalb des globalen KI-Forschungsökosystems gewinnen, sondern auch die zukünftige Forschung durch Bildung fördern.
Alphabets geschlossene Integration von Industrie, Wissenschaft und Forschung hat es dem Unternehmen ermöglicht, seine wissenschaftliche Forschungskompetenz in einen echten Wettbewerbsvorteil umzuwandeln. Aufbauend auf dem Erfolg der Bell Labs hat das Unternehmen eine umfassende Kette von „wissenschaftlicher Entdeckung – technologischer Erfindung – Produktinnovation“ etabliert. AlphaFold2 entwickelte sich innerhalb von nur zwei Jahren von grundlegenden algorithmischen Durchbrüchen bis hin zur Veröffentlichung einer Open-Source-Datenbank zu einem Standardwerkzeug der globalen Biowissenschaftsforschung und brachte unerwartete innovative Anwendungen wie das „proteinbasierte Engineering“ hervor. Grundlagenforschung im Quantenbereich mündete direkt in Patenten für den Sycamore-Prozessor und die Quantencomputing-Dienste von Google Cloud und bildete so einen positiven Kreislauf aus „wissenschaftlichem Durchbruch – Patentschutz – kommerzieller Umsetzung“. Diese Transformation geht über die bloße Monetarisierung von Technologien hinaus und steigert vielmehr den Wert der Forschung durch eine Open-Source-Strategie. Der Open-Source-Code und die Veröffentlichung einer Datenbank mit 200 Millionen Proteinstrukturen für AlphaFold2 scheinen auf kurzfristige Gewinne zu verzichten, haben aber das Vertrauen der weltweiten wissenschaftlichen Gemeinschaft gewonnen und so letztlich einen echten Mehrwert in Bereichen wie der Arzneimittelforschung und -entwicklung geschaffen und das Geschäft des Unternehmens mit medizinischer KI vorangetrieben.
* Bell Labs: Nokia Bell Labs, ein amerikanisches industrielles F&E-Unternehmen im Besitz von Nokia, hat 11 Nobelpreise und 5 Turing Awards gewonnen
Forschungsstrategie: Technologie + Modell verändert das Paradigma der industriellen Forschung
Der Meilenstein „drei Auszeichnungen und fünf Gewinner in zwei Jahren“ ist nicht nur eine Zusammenfassung der bisherigen Erfolge, sondern lässt auch das zukünftige Potenzial der wissenschaftlichen Forschungskapazitäten von Alphabet erahnen. Die Erforschung des Technologielayouts und der wissenschaftlichen Forschungsparadigmen des Unternehmens gestaltet die Betriebsstandards der nächsten Generation der industriellen wissenschaftlichen Forschung neu.
Im TechnologiebereichAlphabet hat eine dreidimensionale wissenschaftliche Forschungsmatrix aus „KI+Quanten+Biowissenschaften“ aufgebaut.
Im Bereich der KI erzielt Google DeepMind neben der AlphaFold-Reihe weiterhin Durchbrüche in den Bereichen Verstärkungslernen, multimodale Modelle und anderen Bereichen, und seine Modelle für die Grundlagenforschung und -entwicklung entwickeln sich von Spezial- zu Allzweckmodellen. Im Bereich des Quantencomputings baut das Quantum AI-Team einen Computer mit 1 Million Quantenbits und plant, bis 2029 einen Quantencomputer im Wert von mehreren Milliarden Dollar zu bauen und offiziell zu kommerzialisieren. Im Bereich der Biowissenschaften befinden sich die intelligenten Kontaktlinsen von Verily in der klinischen Erprobung und können den Blutzuckerspiegel in Echtzeit überwachen. Sie bilden ein Anwendungsökosystem, das AlphaFold2 ergänzt.
Durch dieses mehrgleisige Layout ist ein technologischer Synergieeffekt entstanden: KI-Technologie verbessert die Effizienz der Quantenfehlererkennung, Quantencomputing kann das Training von KI-Modellen in Zukunft beschleunigen und die Anwendungsszenarien der Biowissenschaften bieten eine Grundlage für die Implementierung und Verifizierung der beiden ersteren.
Tiefgreifender gestaltet Alphabet das Paradigma der industriellen Forschung neu. Im Gegensatz zu Bell Labs, das sich bei der Finanzierung auf ein einzelnes Unternehmen stützte, setzt Alphabet auf drei wichtige Säulen seines Cashflows: Werbung, Cloud Computing und Hardware. 40% der Investitionsausgaben im Jahr 2025 werden aus nicht werbebezogenen Bereichen stammen. Dieses diversifizierte Finanzierungsmodell macht die Grundlagenforschung widerstandsfähiger. In Bezug auf die Forschungskultur durchbricht es die traditionelle Vorstellung der „akademisch-kommerziellen Kluft“: Wissenschaftler können frei publizieren und am akademischen Austausch teilnehmen, während sie gleichzeitig durch die Entwicklung von Patentportfolios und Technologietransfer kommerzielle Erträge erzielen. Die Open-Source-Entwicklung von AlphaFold2 und der kommerzielle Verkauf der Rechenleistung von Google Cloud bilden ein perfektes Gleichgewicht. Dieser Paradigmenwechsel hat eine globale Konzentration wissenschaftlicher Forschungsressourcen angezogen und Alphabet allmählich zu einer „Wiege des Nobelpreises“ gemacht, vergleichbar mit Bell Labs. Die tiefe Integration von KI und Quantencomputing birgt das Potenzial, disruptive Technologien hervorzubringen, die Transistoren und Laser übertreffen.
Es ist unbestreitbar, dass Alphabets Forschungsprojekt mit Herausforderungen verbunden ist. Die massive Investition von 85 Milliarden Dollar hat bei einigen Investoren Bedenken hinsichtlich kurzfristiger Renditen geweckt, was nach der Ankündigung einer Kapitalerhöhung im Februar 2025 zu einem Kursrückgang von 71 % an einem einzigen Tag führte. Darüber hinaus haben erhöhte KI-Investitionen von Konkurrenten wie Meta und Amazon den Wettbewerb um Talente verschärft. Demis Hassabis bemerkt jedoch: „Wissenschaftliche Durchbrüche verlaufen nie linear; sie entstehen nach anhaltenden Investitionen in Schüben.“
Von der organisatorischen Umstrukturierung im Jahr 2015 bis zum dritten Nobelpreis in Folge im Jahr 2025 hat Alphabet im letzten Jahrzehnt bewiesen, dass Grundlagenforschung nicht länger nur akademischen Institutionen vorbehalten ist. Während Michel Devorets Team die neuesten supraleitenden Chips debuggt und DeepMind-Wissenschaftler die nächste Generation universeller KI trainieren, hat die Forschungsgeschichte des Tech-Giganten möglicherweise gerade ihr spannendstes Kapitel begonnen.
Referenzartikel:
1.https://wallstreetcn.com/articles/3751755?
2.https://www.bloomberg.com/news/articles/2013-05-22/inside-googles-secret-lab
3.https://www.ebi.ac.uk/about/news/technology-and-innovation/google-deepmind-partnership-renewal/
4.https://thequantuminsider.com/2024/11/20/ai-power-for-quantum-errors-google-develops-alphaqubit-to-identify-correct-quantum-errors/
5.https://www.mittrchina.com/news/detail/12241