Có tin đồn rằng đội ngũ Seed ByteDance đang cân nhắc phân tách một công ty độc lập, với các thành viên chủ chốt Xiao Wenzhi và Gu Quanquan được cho là sẽ rời đi để thành lập một công ty dược phẩm chuyên về trí tuệ nhân tạo.

Theo ME AI , Beating, một cơ quan giám sát, đưa tin rằng đội ngũ AI cho Khoa học (AI4S) của Seed đang thảo luận về một vòng tái cấu trúc tổ chức mới, thậm chí còn xem xét phân tách khỏi ByteDance. Một giải pháp được đề xuất là chuyển đội ngũ AI4S từ đội ngũ Hệ thống Học máy (AML) do Xiang Liang lãnh đạo sang nhóm của Yang Zhenyuan. Tuy nhiên, kế hoạch này vẫn đang được thảo luận, và các nguồn tin thân cận với ByteDance cho biết Yang Zhenyuan không mấy hào hứng với việc chuyển giao này. Kể từ khi Wu Yonghui tiếp quản Seed , ba đội ngũ chính thuộc AI Lab— Seed Robotics, AI4S và Responsible AI—đã lần lượt được sáp nhập vào Seed. Cơ cấu báo cáo của đội ngũ AI4S đã thay đổi lần. Đội ngũ của Xiao Wenzhi, ban đầu là một phần của AML, đã sáp nhập vào đội ngũ AI cho Khoa học do Li Hang lãnh đạo năm ngoái, với Xiao Wenzhi báo cáo cho Li Hang thay vì Xiang Liang. Sau khi Li Hang nghỉ hưu, đội ngũ lại trở về hệ thống của Xiang Liang. Điều đáng lo ngại hơn cả những thay đổi về cấu trúc tổ chức là sự mất mát xương sống kỹ thuật cốt lõi. Một số thành viên chủ chốt của nhóm, bao gồm Quan-Quan Gu, Phó Giáo sư Khoa học Máy tính tại UCLA và đồng lãnh đạo việc huấn luyện và mở rộng mô hình quy mô lớn Seed , và Wen-Zhi Xiao, trưởng nhóm sinh học tính toán của dự án Protenix, đã rời nhóm để thành lập doanh nghiệp riêng. Các dự án của họ tập trung vào phát triển thuốc dựa trên trí tuệ nhân tạo, thiết kế protein và nền tảng khám phá thuốc, và đã nhận được nhiều vòng tài trợ từ các tổ chức hàng đầu của Mỹ. Thành tựu cốt lõi đội ngũ là Protenix, một bản sao mã nguồn mã nguồn mở của AlphaFold 3, và PXDesign, vượt qua AlphaProteo trong thiết kế chất liên kết protein. PXDesign đạt tỷ lệ thành công liên kết ở nồng độ nanomolar từ 20% đến 73% trên 5 trong số 6 mục tiêu protein khác nhau. Tuy nhiên, logic của việc phát triển thuốc dựa trên trí tuệ nhân tạo khác với logic của việc kinh doanh internet. Các dự đoán của mô hình phải trải qua nhiều quy trình xác thực, bao gồm các thí nghiệm sinh học, thí nghiệm trên động vật, đơn xin cấp phép thuốc mới (IND) và phát triển kinh doanh (BD), dẫn đến một chuỗi phản hồi và kiếm tiền rất dài. Đây là động lực cốt lõi sụp đổ đội ngũ các nhà khoa học hướng tới việc tạo ra tài sản và khởi nghiệp độc lập. (Nguồn: ME)