A parceria DeepMind + Departamento de Energia dos EUA e por que as ferramentas de pesquisa de hoje são as ferramentas corporativas de amanhã.
Em 8 de janeiro de 2026, o Google DeepMind anunciou uma parceria com o Departamento de Energia dos Estados Unidos que, em qualquer outro momento, teria dominado as manchetes de tecnologia por semanas. Mas como o anúncio veio no mesmo mês do Claude Cowork e do SaaSpocalypse, passou relativamente despercebido fora dos círculos de pesquisa.
Isso é um erro. Porque o que foi anunciado é, possivelmente, o maior experimento de aplicação de IA à pesquisa científica já conduzido por um governo.
A parceria se chama Genesis Mission. O objetivo declarado: usar IA para transformar como a pesquisa científica é conduzida e acelerar a velocidade da ciência americana. O Google DeepMind vai fornecer acesso aos seus modelos de IA de fronteira e ferramentas agentes aos cientistas de todos os 17 Laboratórios Nacionais do Departamento de Energia, instituições que empregam milhares de pesquisadores e operam algumas das infraestruturas científicas mais avançadas do planeta.
Para quem dirige uma empresa, a Genesis Mission pode parecer distante. Não é. Porque o que está sendo testado nesses laboratórios vai definir as ferramentas, os métodos e as expectativas que chegarão ao mercado empresarial nos próximos 3 a 5 anos.
O Google DeepMind vai disponibilizar três ferramentas de IA para os Laboratórios Nacionais, cada uma representando um nível diferente de capacidade.
A primeira ferramenta, já disponível desde o anúncio, é o AI co-scientist. Trata-se de um sistema multi-agente construído sobre o Gemini, projetado para ajudar cientistas a sintetizar volumes massivos de informação, gerar hipóteses originais e propostas de pesquisa, e acelerar o ritmo de descobertas.
Os resultados já publicados são notáveis. O AI co-scientist propôs candidatos para reaproveitamento de medicamentos para fibrose hepática que foram validados por experimentos laboratoriais. Previu mecanismos complexos de resistência antimicrobiana que bateram com resultados experimentais antes mesmo de serem publicados. Em ambos os casos, o sistema demonstrou o potencial de comprimir o desenvolvimento de hipóteses de anos para dias.
“De anos para dias. Não é ganho incremental. É uma mudança de ordem de grandeza no ciclo de descoberta.”
A segunda ferramenta é o AlphaEvolve. Este é provavelmente o sistema mais impressionante do portfólio do DeepMind, e o menos conhecido fora do mundo técnico.
AlphaEvolve é um agente de código que usa o Gemini para gerar, testar e evoluir algoritmos de forma autônoma. Diferente de assistentes de código convencionais que ajudam a escrever programas, o AlphaEvolve projeta algoritmos inteiramente novos, muitas vezes superiores aos melhores criados por humanos.
Em matemática pura, o sistema enfrentou mais de 50 tipos de problemas abertos, redescobriu soluções estado da arte em 75% dos casos e melhorou as soluções existentes em 20%. Encontrou uma nova configuração de 593 esferas no problema do número de beijo em 11 dimensões, uma descoberta inédita.
Para entender o significado da Genesis Mission, é útil olhar para o que o DeepMind já fez quando IA e ciência se encontram.
Em 2020, o DeepMind lançou o AlphaFold, um sistema capaz de prever a estrutura 3D de proteínas. O problema da dobra de proteínas havia desafiado biólogos por mais de 50 anos. O AlphaFold essencialmente o resolveu. O AlphaFold Protein Database foi usado por mais de 3 milhões de cientistas em mais de 190 países. Em 2024, Demis Hassabis e John Jumper receberam o Prêmio Nobel de Química pelo desenvolvimento.
E aqui está a conexão direta com a Genesis Mission: o trabalho fundamental que tornou o AlphaFold possível foi construído sobre a base de dados de proteínas criada pelo Brookhaven National Laboratory do Departamento de Energia. A ciência pública alimentou a ferramenta. A ferramenta acelerou a ciência. O ciclo se fecha.
O leitor que dirige uma empresa pode estar pensando: "Isso é pesquisa acadêmica e governamental. O que tem a ver comigo?" A resposta é: tudo. E por três razões.
Há um padrão no que o DeepMind está fazendo que merece atenção.
O AlphaEvolve otimizou o treinamento do Gemini. O Gemini alimenta o AlphaEvolve. O AlphaEvolve melhorou os chips TPU que treinam o Gemini. E agora o AlphaEvolve está sendo disponibilizado para cientistas dos Laboratórios Nacionais que vão usá-lo para descobrir novos materiais, que podem ser usados para construir chips melhores, que podem treinar modelos melhores.
Esse é o ciclo de aceleração: IA melhorando a infraestrutura que melhora a IA que melhora a infraestrutura. Cada volta do ciclo comprime a próxima.
Para empresas, o ciclo equivalente é: IA otimizando processos que liberam recursos que são investidos em mais IA que otimiza mais processos. A questão é se sua empresa já entrou nesse ciclo ou se ainda está planejando entrar.
A Genesis Mission não é um anúncio de produto. É um sinal de direção. Quando o governo mais poderoso do mundo decide entregar seus 17 laboratórios de pesquisa mais avançados para as ferramentas de IA mais sofisticadas disponíveis, a mensagem é clara: IA aplicada à resolução de problemas complexos deixou de ser experimento e passou a ser estratégia nacional.
Para quem dirige uma empresa, a pergunta prática é: se essas ferramentas estão sendo usadas para redesenhar a forma como a ciência é feita, quanto tempo até que ferramentas equivalentes redesenhem a forma como a sua operação funciona?
A resposta, com base na velocidade atual de adoção, é: menos tempo do que você imagina.