近日，科技界传来一则令人瞩目的消息：曾凭借AlphaFold项目斩获诺贝尔化学奖的哈萨比斯（Demis Hassabis）团队，其核心研发力量——AI for Science（简称AI4S）团队，被Google DeepMind解散了。这一变动引发了广泛关注与诸多猜测。
据《金融时报》报道，在过去一年里，AlphaFold论文的大部分原作者已被重新分配至其他项目。其中，部分研究人员投身于Gemini相关研究，还有部分成员进入了Alphabet旗下专注于AI药物研发的公司Isomorphic Labs。而且，最初参与AlphaFold论文撰写的DeepMind全职作者中，已有近四分之一离开了公司。
回顾DeepMind的发展历程，AlphaFold无疑是其“长期主义”的典型代表。自2010年成立，DeepMind就怀揣着一个宏大愿景：借助人工智能解决人类此前无法攻克的难题。在哈萨比斯的设想中，未来的人工通用智能（AGI）应具备理解复杂世界、发现新知识以及推动科学进步的能力，科学研究也因此成为DeepMind战略的关键方向，而AlphaFold则是这一战略下的标志性成果。
蛋白质折叠问题曾困扰生物学界长达50多年。蛋白质由氨基酸链构成，其功能由复杂的三维结构决定。过去，科学家主要依靠冷冻电镜、X射线晶体学等实验方法来解析蛋白质结构，这一过程不仅耗时数月甚至数年，而且成本高昂。2018年，DeepMind启动AlphaFold项目，试图让AI直接依据蛋白质序列预测其三维结构。2020年，在国际蛋白质结构预测竞赛CASP中，AlphaFold 2表现出色，预测精度接近实验方法，被视为解决了该领域长期存在的核心挑战。2021年，DeepMind在《Nature》发表AlphaFold 2论文并开放模型代码，还联合欧洲生物信息研究所推出AlphaFold Protein Structure Database，向全球科研人员免费提供蛋白质结构预测数据，该数据库后来扩展至超2亿条预测结果，成为生命科学领域的重要基础设施。
2024年，AlphaFold迎来高光时刻。DeepMind推出AlphaFold 3，其能力从蛋白质结构预测拓展到蛋白质、DNA、RNA以及小分子之间的相互作用预测，进一步深入药物研发核心环节。同年，哈萨比斯和AlphaFold核心负责人John Jumper凭借这一成果荣获诺贝尔化学奖。从2018年启动到2024年获奖，AlphaFold完成了从实验室项目到全球科研基础设施的转变，也证明了AI不仅能提高效率，还能成为推动科学发现的新工具。
然而，随着AI竞争进入资源密集阶段，DeepMind面临着新的挑战：过去围绕重大科学挑战建立长期研究团队的模式，是否仍是公司资源配置的最优选择？事实上，AlphaFold团队的调整并非DeepMind放弃AI for Science，而是公司在重新分配AI资源。过去几年，DeepMind一直保持多条前沿研究路线并行推进，既探索科学突破，又研发通用人工智能，还布局强化学习、机器人等领域。但随着竞争加剧，资源分配压力凸显。对于谷歌而言，当前关键问题是让Gemini在与OpenAI、Anthropic等公司模型的竞争中保持领先。OpenAI持续推进GPT系列，Anthropic凭借Claude Code等产品快速扩张，而谷歌寄予厚望的Gemini 3.5 Pro迟迟未发布，这使其承受巨大压力。
过去一年，DeepMind内部人才流动明显。据报道，AlphaFold核心负责人之一、与哈萨比斯一同获得诺贝尔奖的John Jumper，曾被调往Google内部负责提升AI编码能力的Code Strike团队，这体现了谷歌在AI竞争中对关键应用场景能力的重视。不过后来，Jumper离开了DeepMind，加入Anthropic。AlphaFold核心团队的人事变化，成为DeepMind战略调整的缩影。DeepMind研究副总裁Pushmeet Kohli表示，公司战略已从过去九年专注于重大挑战、每个项目围绕具体目标展开，转变为扩大AI for Science目标范围，除开发专用模型解决具体科学问题外，还开始探索利用Gemini等通用模型构建辅助科学研究的AI系统。
好消息是，DeepMind并未放弃AlphaFold。部分AlphaFold研究人员转向Isomorphic Labs，继续推动AI在生命科学领域的应用。AlphaFold最初解决的是利用AI预测蛋白质结构的问题，但对于生命科学产业而言，这只是第一步。下一阶段，AI需进一步融入药物研发和生物研究流程。为此，DeepMind在2021年成立了Isomorphic Labs。与DeepMind偏基础研究的定位不同，Isomorphic Labs更注重将AI能力转化为产业价值，目标是利用AlphaFold等AI技术重塑药物研发流程。2024年，Isomorphic Labs宣布与诺华（Novartis）和礼来（Eli Lilly）展开AI药物研发合作，与诺华的合作聚焦于利用AI发现针对多个高难度靶点的小分子药物，与礼来的合作围绕多个未公开靶点的小分子疗法研发。同时，Isomorphic Labs也在继续开发超越AlphaFold的AI药物设计系统，其Drug Design Engine希望将AI从结构预测推进到分子设计、结合预测等完整药物研发流程。不过，目前Isomorphic Labs尚未参与并推出某款AI药物。
从这一系列变动来看，AlphaFold团队的调整更像是一次重新分工。DeepMind继续探索更通用的AI能力，Isomorphic Labs负责推动生命科学领域的商业化落地。AlphaFold从一个代表DeepMind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。只是随着原始核心团队的分散，人们期待的AlphaFold 4或许不会以原来的方式出现了。
