Ключ от лаборатории будущего выдают только своим
Представьте, что вы работаете над лекарством от редкого генетического заболевания. У вас есть гипотеза, небольшой грант и команда энтузиастов. Но нет доступа к AlphaFold 4 — модели, которая предсказывает структуры белков с точностью, недоступной человеческому разуму. Теперь представьте, что доступ появляется. Не потому что вы гений, а потому что ваш университет находится в определённых географических координатах.
Это не научная фантастика. Это новая реальность, которую создаёт партнёрство между правительством Великобритании и DeepMind. И если вы думаете, что это просто очередной меморандум о взаимопонимании, вы ошибаетесь. Это стратегическая покупка приоритета в самой важной гонке современности — гонке за научными открытиями с помощью ИИ.
На 25 января 2026 года AlphaFold 4 — последняя версия системы — показывает точность предсказания белковых структур в 94% случаев для сложных мембранных белков. Для сравнения: AlphaFold 3, выпущенный в 2024 году, справлялся с 87% таких случаев.
Что именно получают британские учёные?
Не просто доступ. Приоритетный доступ. Разница колоссальная.
| Инструмент | Версия (на 25.01.2026) | Что даёт учёным |
|---|---|---|
| AlphaFold | AlphaFold 4 | Предсказание структур белков, РНК, ДНК и комплексов с лигандами |
| AlphaMissense | AlphaMissense 2.0 | Анализ патогенных мутаций в белках человека |
| AlphaEarth Foundations | Последняя версия | Создание детальных карт из спутниковых данных для климатологии |
| Frontier-модели | Не публичные | Экспериментальные системы для материаловедения, физики, химии |
Самое интересное здесь — «frontier-модели». Это не те инструменты, которые вы найдёте в публичном API. Это внутренние разработки DeepMind, которые обычно идут либо в коммерческие продукты Google, либо в избранные исследовательские проекты. Теперь они будут доступны британским университетам и исследовательским центрам.
Почему именно сейчас? И почему именно Великобритания?
Ответ простой: потому что проспали предыдущие технологические революции. Мобильную. Социальные сети. Облачные вычисления. Теперь пытаются наверстать в самой важной области — AI for Science.
Но есть и более прагматичная причина. Как мы писали в статье «DeepMind и Лондон: как британское правительство покупает себе научного сотрудника за миллиарды», это часть долгосрочной стратегии по удержанию талантов и созданию экосистемы.
Проблема в том, что лучшие исследователи уезжают туда, где есть доступ к лучшим инструментам. А лучшие инструменты сегодня — это frontier AI-системы. Британское правительство это поняло. И решило купить не просто доступ, а приоритет.
Что это значит для остального мира?
Если коротко — ничего хорошего. Научное сообщество всегда гордилось своей открытостью. Препринты на arXiv, открытые базы данных, совместные исследования. Теперь появляется новый класс — учёные с приоритетным доступом.
Британский биолог получит структуру белка за минуты через AlphaFold 4. Его коллега из Бразилии будет ждать в общей очереди или использовать менее точные публичные версии. Разница во времени может составлять недели или месяцы. В науке, где приоритет публикации решает всё, это огромное преимущество.
Как показало наше исследование в статье «5 лет AlphaFold: как ИИ ускорил научные открытия на 40% и изменил биологию», доступ к таким инструментам напрямую влияет на скорость и качество исследований.
А что с этикой? И с открытой наукой?
Вот здесь начинается самое интересное. DeepMind всегда позиционировала себя как компания, работающая на благо человечества. AlphaFold 3 был открыт для всех. База данных белковых структур — бесплатна. Но теперь появляется двухуровневая система: одни получают лучшее и быстрее, другие — что останется.
Официальная позиция: партнёрство ускорит прорывные открытия, которые в итоге помогут всем. Неофициально — это геополитика в чистом виде. Великобритания инвестирует в собственное научное превосходство. И делает это через доступ к частным технологиям.
Для сравнения: когда OpenAI платит подрядчикам за рабочие файлы, это вызывает скандал. Когда DeepMind продаёт приоритетный доступ правительству — это называется стратегическим партнёрством.
Важный нюанс: доступ не означает полную свободу. Исследователи смогут использовать модели через специальные API, но не получат доступ к весам или архитектуре frontier-систем. Это как аренда суперкомпьютера, а не покупка.
Кто выиграет первым?
Очевидно — биомедицинские исследования. Как мы видели в случае с белком apoB100, AlphaFold может сократить десятилетия работы до месяцев. Теперь британские фармакологи получат ещё более мощную версию.
Но есть и менее очевидные области. AlphaEarth Foundations, о котором мы писали в отдельной статье, может изменить климатологию. Frontier-модели для материаловедения — ускорить поиск новых сверхпроводников или батарей.
Интересно, что партнёрство включает не только доступ, но и совместную разработку. Британские учёные смогут влиять на то, какие модели создаёт DeepMind. Фактически они становятся привилегированными бета-тестерами и соавторами будущих систем.
Что будет дальше?
Две вероятные сценария. Первый — другие страны последуют примеру. Франция договорится с Mistral AI. Германия — с каким-нибудь местным стартапом. Китай — со своими гигантами. Научный мир разделится на технологические блоки.
Второй сценарий — обратная реакция. Научное сообщество потребует сохранить открытость. Может появиться что-то вроде CERN для ИИ — международная организация, которая разрабатывает и предоставляет frontier-модели всем странам-участницам.
Пока что Великобритания сделала первый шаг. И этот шаг показывает: эра открытой науки, где лучшие инструменты доступны всем, может закончиться. Начинается эра научного протекционизма. Где доступ к ИИ становится таким же стратегическим ресурсом, как нефть или чипы.
Мой прогноз? В течение года мы увидим аналогичные соглашения от других стран. И тогда настоящая гонка только начнётся. Не за публикации в Nature. За эксклюзивный доступ к моделям, которые эти публикации создают.
А пока британские учёные получают свой ключ. Остальным придётся искать обходные пути. Или ждать, пока технологии подешевеют. В науке, где время — самый ценный ресурс, это проигрышная стратегия.
Последний совет: если вы молодой исследователь и выбираете, где работать — смотрите не только на репутацию университета. Смотрите на доступ к ИИ. Потому что через пять лет разница между тем, кто имеет доступ к AlphaFold 5, и тем, кто нет, будет больше, чем разница между микроскопом и невооружённым глазом.
