Когда наука становится промышленностью
В конце 2025 года Google DeepMind объявила о планах запустить первую в мире полностью автоматизированную научную лабораторию[1]. Объект откроется в Великобритании в 2026 году и станет поворотной точкой в том, как компании и государства подходят к открытию новых материалов. Это не просто инвестиция в науку — это создание новой производственной модели, где искусственный интеллект и робототехника вытесняют человека из рутинных экспериментов, позволяя учёным сосредоточиться на творческой части работы.
Лаборатория будет использовать ИИ-модель Gemini для управления робототехникой, которая ежедневно будет синтезировать и тестировать сотни новых материалов[2]. Основная цель — поиск сверхпроводников, работающих при комнатной температуре, а также разработка новых соединений для полупроводников, аккумуляторов и солнечных панелей[3]. По сути, это конвейер открытий: вместо того чтобы один учёный проводил один эксперимент в день, система проводит сотни, сокращая время разработки с лет до месяцев.
Кто выигрывает и почему это важно
Партнёрство Google с британским правительством показывает стратегическую логику: государство получает доступ к передовым ИИ-инструментам DeepMind[1], включая AlphaGenome для анализа ДНК, WeatherNext для прогноза погоды и виртуального co-scientist для научной работы. Взамен Google закрепляется как стратегический партнёр государства и получает возможность влиять на регулирование ИИ. Это классический PR-ход для компании, которая строит политический капитал для расширения использования своих технологий.
Но за пределами дипломатии здесь кроется более глубокая трансформация. Компания стремится показать, что ИИ способен ускорить научные открытия, которые обычно занимают годы и требуют огромных инвестиций[2]. Это особенно актуально для материаловедения — области, где разработка одного нового соединения может коснуться тысяч приложений, от батарей электромобилей до микросхем искусственного интеллекта.
Деепайнд описывает лабораторию как полностью автоматизированный объект, где участие человека сведено к минимуму[3]. Это означает, что система может работать 24/7, не требуя перерывов, и масштабировать научный процесс как производственную линию. Несколько стартапов, основанных бывшими инженерами DeepMind, уже пытаются применить этот подход, утверждая, что ИИ-ускоренное открытие материалов может существенно сократить время и затраты на НИОКР[1].
Что это значит для конкурентов и рынка
Разработка новых материалов — одно из наиболее капиталоёмких и долгих направлений науки. Компании вроде Tesla, Samsung и других производителей полупроводников ежегодно инвестируют миллиарды в R&D, надеясь найти прорывную батарею или чип. Если Google DeepMind покажет, что автоматизированная лаборатория может сократить этот цикл на 50%, это переформатирует весь ландшафт инноваций.
Приоритетный доступ британских исследователей к четырём научным инструментам DeepMind[1][3] создаёт асимметрию: британские компании и университеты получат фору в разработке новых материалов перед конкурентами в других странах. Это станет конкурентным преимуществом, особенно для стартапов в области зелёной энергии и микроэлектроники.
Добавьте к этому то, что DeepMind будет делиться моделями и данными с британским Институтом безопасности ИИ[1] — и получается, что вокруг этой лаборатории формируется целая экосистема, где знание, инструменты и результаты циркулируют внутри британской системы. Это явный сигнал: государства теперь конкурируют за то, чтобы стать хабом ИИ-инноваций, и они готовы предоставлять доступ к своим учёным и инфраструктуре, чтобы привлечь такие проекты.
Для предпринимателя это означает следующее
1. Материаловедение становится цифровым бизнесом. Если раньше успех в разработке новых материалов зависел от удачи, количества людей в лаборатории и величины бюджета, то теперь ключевой фактор — наличие данных, качество ИИ-модели и скорость обработки экспериментов. Стартапы, которые уже инвестируют в ИИ для ускорения научного поиска, будут иметь преимущество перед традиционными лабораториями[2].
2. Кооперация с государством и крупным капиталом становится стратегией выживания. Google не просто открывает лабораторию — она встраивается в государственную инфраструктуру. Для средних компаний это означает, что нужно либо присоединиться к таким экосистемам (получить доступ к инструментам и данным крупного игрока), либо развивать собственные компетенции в автоматизированных экспериментах.
3. Необходимость в данных и гибкости растёт. Автоматизированная лаборатория работает на данных и алгоритмах. Компании, которые смогут собирать, систематизировать и интерпретировать экспериментальные данные, будут в выигрыше. Это открывает нишу для SaaS-решений, которые помогают компаниям управлять данными о материалах и экспериментах.
4. Время компрессии цикла инноваций. Если автоматизированная лаборатория может сократить разработку нового материала с 5 лет на 1 год, это кардинально меняет экономику стартапа. Компания, которая смогла развернуться в 1.5 раза быстрее, получает возможность выйти на рынок раньше конкурентов, собрать больше данных и привлечь инвесторов с лучшими условиями.
5. Экосистема для поддержки рождается. Вокруг автоматизированных лабораторий будут расти компании, которые занимаются анализом данных, интеграцией систем, обучением моделей, управлением экспериментами. Это место для ниш-разработчиков и консультантов, которые помогают компаниям внедрить такую инфраструктуру.
Выводы и рекомендации
Объявление Google DeepMind об открытии автоматизированной лаборатории — это не просто корпоративный PR. Это сигнал о том, что наука входит в новую эпоху, где ИИ и автоматизация определяют скорость инноваций. Компании, которые не адаптируются к этому, рискуют отстать.
Для предпринимателя это означает:
-
В ближайший год: оценить, как ИИ может ускорить ваш R&D-цикл. Даже если у вас нет собственной физической лаборатории, вы можете начать с автоматизации обработки данных и анализа результатов.
-
На горизонте 1–2 года: рассмотреть партнёрства с государственными или корпоративными исследовательскими инициативами, которые предоставляют доступ к ИИ-инструментам. Google показала модель: состояние и крупный капитал объединяют силы.
-
На 2–3 года: если вы в материаловедении или смежных областях, готовьтесь к резкому ускорению цикла инноваций. Компании, которые инвестировали в автоматизацию экспериментов, будут захватывать рынок быстрее.
-
Независимо от отрасли: следить за тем, как ИИ-компании вроде Google, Anthropic и других инвестируют в науку. Это указывает направление развития технологий и возможные точки интеграции для вашего бизнеса.
Большой капитал и государства уже играют в новую игру. Вопрос в том, играет ли ваша компания, и если нет — почему?
