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如果我们谈到 AI 赋能带来的科学突破，AlphaFold 一定是不可忽略的一项。它解决了困扰生物学界半个多世纪的蛋白质折叠难题，大量压缩了得到蛋白质结构的时间，从原来的一年，到现在的几分钟。它的核心开发者之一 John Jumper 也因这一贡献在 2024 年摘得诺贝尔化学奖。
2026 年 6 月 19 日，John Jumper 在 X 上宣布，自己将离开工作近九年的 Google DeepMind，在短暂休整后加入 Anthropic。随后，DeepMind CEO Demis Hassabis 也公开回复，感谢 Jumper 对 AlphaFold 和 AI for Science 的贡献。
最近，谷歌连失两员大将。短短三天内，先是 Transformer 论文共同作者 Noam Shazeer 离开谷歌加入 OpenAI；紧接着诺贝尔奖得主、AlphaFold 负责人 John Jumper 转投 Anthropic 麾下。
谷歌旗下的 Isomorphic Labs 发布新一代 AI 药物设计引擎 IsoDDE，性能全面碾压 AlphaFold 3，能在几秒内发现科学家花 15 年才找到的隐藏结合位点。但与开源的 AlphaFold 不同，IsoDDE 选择完全闭源，代码、论文、方法均不公开。AI 造福科学的开源黄金时代，可能正走向终结。
科研是 AI 最早实现广泛落地的行业之一。在 ChatGPT 掀起这一轮生成式 AI 热潮之前，甚至可以追溯到上一轮由机器学习主导的技术浪潮中，AI 就已被用于气候模型参数校准、分子动力学模拟加速等科研任务。尤其在 2018 年前后，DeepMind 推出的 AlphaFold 在蛋白质结构预测方面实现突破，不仅引发了医药行业的技术革命，更被《自然》杂志评价为「解决了生物学五十年来的重大挑战」。
AlphaFold 3 获得诺贝尔奖是 AI 智能重要的里程碑，让我们有信心类似 AlphaFold 的模型能为接下来十年的科学和生物结构发现起到关键作用。
最近AI业界的观点开始产生变化，Jason Wei明确指出AI for Science蕴藏着巨大的机遇，而其中最大的场景在于AlphaFold 2掀起的蛋白质革命。
2024 年的诺贝尔化学奖颁发给了在结构生物学领域取得重大成就的 David Baker 团队和 AlphaFold 团队，激发了 AI for science 领域新的研究热潮。
诺奖都认可的AI蛋白质预测赛道，再添新玩家
一家刚成立6个月的初创公司Chai Discovery最近发布了能对打甚至超越AlphaFold 3的模型Chai-1，而且放出了模型权重和推理代码。不开源的DeepMind这回还能坐得住吗？