Jeff Dean und Google-Veteranen gründen Discovery Loop zur Automatisierung wissenschaftlicher Experimente

Discovery Loop ist ein KI-Forschungsunternehmen, das Systeme entwickelt, die den iterativen Prozess der wissenschaftlichen Entdeckung automatisieren – Hypothesen generieren, Experimente in massivem Rechenmaßstab entwerfen und durchführen und sie verfeinern –, beginnend mit maschinellem Lernen, bevor es auf andere Bereiche ausgeweitet wird.

Dass KI die experimentelle Schleife automatisieren kann – hypothetisieren, entwerfen, Experimente parallel durchführen, analysieren, iterieren – und die Wissenschaft beschleunigen kann, wie Rechenleistung das maschinelle Lernen beschleunigt hat.

Am 5. August 2026 kündigte Jeff Dean – Googles Chief Scientist, sein 30. Mitarbeiter und ein 27-jähriger Veteran – auf X an, dass er gemeinsam mit Sanjay Ghemawat, Quoc Le und Oriol Vinyals Discovery Loop gründet. Das Unternehmen ist eine Delaware Public Benefit Corporation, deren erklärte Mission es ist, maschinelles Lernen, Wissenschaft und Ingenieurwesen zu automatisieren, um Entdeckungen und Fortschritt zu beschleunigen.

Die erste Finanzierungsrunde wurde gemeinsam von Radical Ventures und Khosla Ventures angeführt, mit Beteiligung von Lightspeed, Kleiner Perkins, Doerr Capital und Alphabet, und das Unternehmen unterzeichnete eine langfristige Partnerschaft mit Alphabet für Cloud- und Rechenressourcen. Dean soll als CEO fungieren; bei Google übernahm Demis Hassabis im selben Umbau den neuen Titel des Alphabet Chief Scientist und wechselte vom DeepMind-CEO zum Chairman.

Brandneu: Stand September 2026 hat Discovery Loop weder die Höhe noch die Bewertung seiner ersten Runde offengelegt, und seine öffentliche Agenda besteht darin, zunächst die Forschung zum maschinellen Lernen zu automatisieren, bevor es in andere wissenschaftliche und ingenieurwissenschaftliche Disziplinen expandiert.

Die experimentelle Schleife ist der universelle Engpass: manuelle, iterative Laborarbeit skaliert schlecht, während Rechenleistung und Modelle exponentiell skaliert sind.

Die 14–30 Jahre gemeinsame Geschichte des Gründerteams bei Google verleihen ihm die seltene Fähigkeit, Infrastruktur in massivem Maßstab aufzubauen und zu betreiben.

Die Automatisierung der Forschung zum maschinellen Lernen zuerst ist ein Keil in jedes andere wissenschaftliche Feld, das von ML abhängt.

Eine Alphabet-Partnerschaft für Cloud und Rechenleistung gibt dem Unternehmen den Maßstab, der nötig ist, um Tausende parallele Experimente durchzuführen.

Extremer Stammbaum kann den Prüfstand überspringen: Die meistzitierten Forscher des Feldes und eine Alphabet-Rechenpartnerschaft ermöglichen es Discovery Loop, mit einer Forschungsagenda statt mit einem Produkt zu beginnen.

Stand September 2026 hat Discovery Loop nur seine Gründung und seine erste Runde angekündigt; weder Finanzierungsbetrag noch Bewertung wurden offengelegt, und es sind keine Produkte oder Forschungsergebnisse öffentlich. Berichte über Gespräche zur Aufnahme von etwa 1 Milliarde US-Dollar bei einer Bewertung von 10 Milliarden US-Dollar kursierten, wurden vom Unternehmen jedoch nicht bestätigt. Die Wette liegt vollständig vor ihm: Ob die Automatisierung experimenteller Schleifen Entdeckungen tatsächlich beschleunigen kann, wird an der Forschung gemessen werden, die es letztlich hervorbringt.