DeepMind解散AlphaFold团队：诺奖得主Jumper转投Anthropic，AI生物研究模式转向
拿下诺贝尔化学奖不到两年，AlphaFold团队就不复存在了。Google DeepMind已确认解散这支传奇研究小组，诺奖得主John Jumper及多位核心成员离开Google加入Anthropic，其余人员被重新分配到Gemini、基因组研究、蛋白质设计等内部项目。这不仅是人事变动，更标志着AI生物研究的组织模式正在发生根本性转变。
事件：诺奖团队被拆散
7月29日，Google DeepMind向英国《金融时报》确认，AlphaFold专属团队已经解散。这支团队从2018年组建，用近十年时间攻克了蛋白质结构预测这一困扰生物学界数十年的难题，放出了超过2亿个蛋白质结构预测结果，并为DeepMind赢得了2024年诺贝尔化学奖。
团队成员的去向大致分三路：
- 留在DeepMind内部：转做Gemini模型、AI编程、基因组研究、蛋白质和酶设计，甚至核聚变项目
- 转入Isomorphic Labs：这家由Demis Hassabis在2021年创办的Alphabet子公司，目标是把AlphaFold的能力继续往药物发现和设计推进
- 离开Google：最受关注的是AlphaFold 2负责人、诺奖得主John Jumper，以及核心成员Jonas Adler和Alexander Pritzel，三人均已加入Anthropic
据FT统计，最初署名AlphaFold论文的DeepMind员工中，约四分之一已经离开。
为什么解散：从"登山队"到"平台化"
DeepMind研究副总裁Pushmeet Kohli对FT表示，实验室的长期科学策略已经"演进"。简单说，Google不再愿意让一支团队多年只盯一个问题，而是要把人才和算力集中到Gemini这个通用底座上。
AlphaFold当年的成功模式很特殊：一小群机器学习研究员、生物学家和工程师，长期只关注蛋白质折叠这一个问题，不急着出产品，第一代走到瓶颈就推倒重来。这种"小团队、长周期、单点攻坚"的模式被证明极其有效——但山已经爬上去了，Google不想让这支队伍继续守在山顶。
取而代之的是平台化思路：Gemini作为底层模型，配合AI Co-Scientist、AlphaEvolve等智能体，让不同项目共享模型、算力和人才。Google最新推出的Science Skills已经连通AlphaFold数据库、AlphaGenome、UniProt等30多种生命科学数据库和工具，过去需要科学家手动切换多个工具的分析流程，现在可以串进同一套工作流。
对使用者和行业的影响
AlphaFold数据库和Server不受影响。 超过2亿个蛋白质结构预测结果仍然免费开放，AlphaFold Server（基于AlphaFold 3）也继续运行。只是背后不再有一支专职团队在迭代和优化。
药物发现方向由Isomorphic Labs承接。 AlphaFold积累的能力正在向更接近药物研发的环节推进，Isomorphic Labs就是这条路线的载体。
Anthropic获得顶级生物AI人才。 Jumper等人的加入，意味着Anthropic可能在生物和科学方向有新的布局。对于一家以安全研究著称的公司来说，这是一个值得关注的信号。
行业趋势：专组拆散，融入通用平台。 Google不是唯一这么做的公司。大厂普遍在把专项研究团队拆散，让人才和资源服务于通用模型。好处是覆盖面更广、效率更高；隐忧是，AlphaFold那种"一群人愿意多年盯住一个看似无解的问题"的专注力，很难被平台化复现。
一个悬而未决的问题
AlphaFold证明了一件事：让最聪明的人花足够长的时间攻克一个极难的问题，可以产生改变整个领域的成果。现在Google把这支队伍拆开，用通用平台替代专项攻坚，能否找到下一个值得花十年攻克的问题——这才是真正留下的悬念。
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*基于《金融时报》7月29日报道及多家媒体转述整理。*