2024年，DeepMind创始人哈萨比斯凭借AlphaFold斩获诺贝尔化学奖。然而，在获奖不到两年后，创造这一AI科学奇迹的核心团队却迎来了解散。根据《金融时报》7月29日的报道，谷歌DeepMind近期解散了负责AlphaFold研发的核心AI for Science（AI4S）团队。过去一年间，AlphaFold论文的大部分原作者已被重新分配至其他项目，部分人员转向Gemini相关研究，部分成员则加入Alphabet旗下的AI药物研发公司Isomorphic Labs。在最初参与AlphaFold论文的DeepMind全职作者中，已有近四分之一离开公司。
对此，舆论反响强烈。有网友认为，DeepMind昔日是英国创新的象征，如今却大势已去。这种做法似乎暗示哈萨比斯“过河拆桥”，或者DeepMind放弃了其最根本的AI4S路线。
然而，若置于更广阔的行业背景下审视，这并非DeepMind一家的独选。从DeepMind到字节跳动，越来越多的科技公司正在调整AI4S团队的定位。随着AI竞争步入资源密集阶段，各大巨头正重新审视哪些方向值得投入最核心的研发、算力和人才资源。
作为DeepMind长期主义精神的缩影，AlphaFold无疑是其十年发展历程中最具代表性的项目。早在2010年成立之初，DeepMind关注的便非具体产品，而是AI能否帮助人类解决难题的长期愿景。哈萨比斯设想中的通用人工智能（AGI）应具备理解复杂世界、发现新知识的能力，因此科学研究一直是其战略核心。2018年，DeepMind启动AlphaFold，旨在利用AI直接预测蛋白质的三维结构。这一难题曾困扰生物学界半个多世纪，过去科学家需依赖昂贵的实验手段，耗时数月甚至数年。2020年，AlphaFold 2在CASP竞赛中取得突破，预测精度接近实验方法；2021年，DeepMind开源模型并发布数据库，收录超过2亿条蛋白质结构预测结果，彻底改变了结构生物学的研究范式。2024年，AlphaFold 3进一步扩展至DNA、RNA及小分子相互作用预测，同年哈萨比斯与核心负责人约翰·扬珀凭借此功绩获得诺贝尔化学奖。从2018到2024，AlphaFold完成了从实验室项目到全球科研基础设施的蜕变，验证了AI作为科学发现新工具的潜力。
然而，随着AI竞争进入新阶段，DeepMind面临新的挑战：过去围绕重大科学挑战建立长期团队的模式，是否仍是资源分配的优先选项？在Gemini面临OpenAI和Anthropic巨大竞争压力的背景下，DeepMind正在重新调整资源。特别是原本被寄予厚望的Gemini 3.5 Pro迟迟未发，促使公司聚焦核心模型竞争。过去一年，DeepMind内部人才流动明显，包括诺贝尔奖得主约翰·扬珀在内的核心成员被调往负责提升AI编码能力的团队，最终扬珀离职加入Anthropic。DeepMind研究副总裁库什米特·科利承认，战略已从“专注重大挑战”演变为“利用通用模型辅助科学”。这意味着，AlphaFold曾代表DeepMind探索AI能力的边界，而如今Gemini正成为重新组织研发资源的核心。
好消息是，DeepMind并未放弃AlphaFold。部分研究人员已转入Alphabet旗下的Isomorphic Labs，继续推动生命科学领域的应用。Isomorphic Labs更侧重于产业价值转化，与诺华、礼来等药企展开合作，旨在利用AI重塑药物研发流程。除了结构预测，Isomorphic Labs正在开发能覆盖分子设计、结合预测等全流程的药物设计引擎。AlphaFold团队的调整实为一次重新分工：DeepMind继续探索通用AI能力，而Isomorphic Labs负责商业化落地。AlphaFold从一个代表科研突破的明星项目，转变为连接基础研究与产业应用的平台。不过，随着原始核心团队的分散，外界期待的“AlphaFold 4”或许将以全新的形态呈现。