谷歌亲手拆散诺奖团队：AlphaFold核心解散，诺贝尔奖得主转投Anthropic

7月30日，英国《金融时报》披露一则震动科学界的消息：谷歌DeepMind已正式解散AlphaFold核心团队，这支拿下2024年诺贝尔化学奖的明星研究团队不再保留独立建制。诺奖得主John Jumper已加入Anthropic，原始论文全职作者中接近四分之一离开了DeepMind。

这意味着AI蛋白质折叠领域最具影响力的团队，在巅峰时刻被拆解。所有研究人员被分流至Gemini、AI编程、基因组学、酶设计、核聚变等项目，以及Alphabet旗下药物研发公司Isomorphic Labs。

五年攻坚，一朝解散

AlphaFold的故事要从2020年说起。那一年，AlphaFold 2在CASP14蛋白质结构预测竞赛中以原子级精度碾压所有对手——RMSD误差小于1埃，比第二名准确3倍，一举攻克了困扰生物学界50年的蛋白质折叠问题。

此后，AlphaFold Protein Database收录了超过2亿种蛋白质结构预测数据，全球190多个国家和地区的300多万名研究人员在使用，超过3.5万篇论文引用，20万篇论文将其纳入研究方法。2024年，两位核心人物荣获诺贝尔化学奖。

这样一支功勋团队，为什么会在最高光的时刻被解散？DeepMind “AI for Science”团队负责人Pushmeet Kohli给出了答案：过去九年围绕单一目标攻坚的策略已经升级，谷歌要打造的是覆盖完整科研流程的”AI科研主体”，而非只解决单个科学问题的专用模型。

人才争夺白热化

AlphaFold解散的背后，是一场全球顶尖AI科学人才的争夺战。核心灵魂人物John Jumper携研究员Jonas Adler、Alexander Pritšel一同加入Anthropic。Anthropic在接收这批人才后，迅速推出了Claude Science科研工作台。

OpenAI也在推进GPT接入实验室的自动化科研。中国方面，字节跳动启动了”Seed STEM科学家计划”。中美AI巨头争的不再是普通工程师，而是能理解科学问题、给出真实反馈的顶尖科学家。

一位不愿具名的DeepMind员工透露：”这三个人的离职让内部都很惊讶。他们是公司至关重要的核心成员。”

从专用工具到通用科研

谷歌的战略转向释放出一个清晰信号：AI for Science正在从”单点突破”走向”系统化科研”。AlphaFold不会被废弃，而是降级为科研工具，嵌入到Gemini大模型和AI智能体构成的更大体系中。

这套体系的逻辑是：让AI能够自动阅读论文、提出假设、设计实验、分析数据、调整方向，覆盖从文献调研到实验验证的完整闭环。相比AlphaFold只解决蛋白质结构预测这一个任务，谷歌想要的是一个能解决任意科学问题的通用AI研究助手。

对科研界而言，AlphaFold团队的解散既是一个时代的落幕，也可能是AI科研新范式的开端。当诺奖级人才开始在大模型公司之间流动，AI for Science的竞争格局正在被彻底重塑。