刚刚,谷歌诺奖团队解散了,AlphaFold部分核心成员投奔Anthropic
太突然了。
谁能想到,人类科技史上最伟大的科学AI团队之一——
AlphaFold核心团队,在拿下诺贝尔化学奖后,居然被谷歌「分拆」了。

消息一出,整个科技圈与学术界瞬间炸锅。
与此同时,谷歌正在全力加速Gemini项目,试图缩小与OpenAI、Anthropic之间的差距。
这标志着DeepMind从蛋白质折叠这样的科学突破,转向更广泛的生成式AI竞赛。某种意义上说,Gemini吃掉了AlphaFold。

这事儿怎么看?普遍认为,这是DeepMind战略大转向的一个信号,从过去的「大挑战」模式,向「Gemini智能体驱动的通用AI科学家」模式转型。说白了,科学理想让位于现实利益。
不过,好消息是,谷歌并没有彻底放弃AlphaFold。
DeepMind憾失诺奖得主,Anthropic喜迎天才加盟
DeepMind憾失诺奖得主,Anthropic喜迎天才加盟
6月19日,AlphaFold的联合创始人、2024年诺贝尔化学奖得主John Jumper亲自宣布,他将结束在DeepMind近9年的传奇生涯,转而加入Anthropic。

DeepMind掌门人Demis Hassabis第一时间发文致谢,深情写道:「感谢你所做的一切,John,AlphaFold改变了世界。」

据媒体报道,在离职前,John Jumper和Jonas Adler被谷歌调入了「代码突击队」,专门用来提升谷歌的AI编码能力。
这结果实在让人唏嘘。2024年,两人因AlphaFold获得诺贝尔化学奖(与另一位学者戴维·贝克共同获奖),才过去两年就分道扬镳。对于离职原因,双方都讳莫如深。一样的诺奖,不一样的结局。

仅仅一个月后,英国《金融时报》爆出独家消息:过去一年里,AlphaFold论文的原班核心研究团队已经被彻底打散。将近四分之一的成员选择离职,剩下的则被分流到其他部门。

除了灵魂人物John Jumper,Jonas Adler、Alexander Pritzel等几位奠定AlphaFold技术基础的核心人物,也一起跟随Jumper加入了Anthropic。

而那些选择留下的科学家,处境也完全不同了。他们不再作为一个团结的「特种部队」去攻克硬核生物学问题,而是被重新分配到各种互不相干的领域:
Gemini相关大模型项目
酶设计与基因组学
核聚变控制
Alphabet旗下专注于药物研发的商业化子公司Isomorphic Labs。
Google DeepMind正在从攻克硬核生物学问题,转向加入「AI科学家」的竞赛。
DeepMind确认了人员变动,但没有公开完整名单,也没有直接回应「近四分之一」这个比例。
他们改变了世界,改变不了谷歌
他们改变了世界,改变不了谷歌
为什么一个刚刚赢得人类最高科学荣誉、正在碘伏医药研发的团队,会被如此迅速地拆解?
答案其实很简单,但也足够残酷:科学不需要KPI,但资本需要。
自2022年底ChatGPT横空出世以来,整个硅谷就被卷入了一场前所未有的通用大模型军备竞赛。在这场烧钱无底洞的战争中,谷歌不仅要面对OpenAI的贴身肉搏,还要应对Anthropic等一众新老对手的围追堵截。
华尔街的皮鞭不断抽打着谷歌的脊梁,逼着它把每一分钱、每一个算力、每一个天才,都投入到防御和反击的最前线——Gemini。

在巨头生死存亡的红海里,像AlphaFold这样需要多年深耕、不以短期商业变&现为目的的「深科技」项目,渐渐变成了奢侈品。为了给Gemini提供训练数据和工程能力,谷歌不得不采取这样的「杀鸡取卵」策略。
原本在实验室里探索生命奥秘、重塑生物边界的顶尖科学家们,被大批调往大模型前线。他们的工作变成了清洗语料、训练Agent、给AI聊天机器人纠错。
这就像是将研发原子弹的物理学家,调去流水线上组装智能手机。
7月29日,Google DeepMind科学团队负责人Pushmeet Kohli紧急回应说,科学团队没有转型,而是职能扩张。

这无疑是更容易出成果、更容易商业化、更能带来利润的方向。这是谷歌现实的选择。但正如一位网友所说:
这或许能收获大量低垂的果实,但这反而会阻碍我们对生物学的真正理解。

他的逻辑是这样的:
如果说生物学知识与药物发现是一个高维空间,那么我们至今只见其一角,而且视角单一,「不是庐山真面目」。
这正是药物发现靠运气、而非靠计算优化的根本原因——而运气,不是LLM靠推理能解决的。
破局之道,在于主动设计新型生物学数据,去揭示那些被遮蔽的维度。
而比数据更根本的,是我们需要具有强烈因果导向的模型——不止看到关联,更要理解机制。
AlphaFold 2就是这个思路最典型的代表。而此后这个领域几乎所有的重要进展,其实都是在享用AlphaFold 2当年播下的种子。
但遗憾的是,创造了AlphaFold 2的团队成员,最终只能「为他人做嫁衣」。