据英国《金融时报》报道，曾因破解蛋白质折叠难题而斩获2024年诺贝尔化学奖的谷歌DeepMind AlphaFold项目，已不再作为一个独立团队存在。谷歌已将原团队的多名关键成员重新分配至Gemini相关项目，另有一部分论文原作者已经离开公司。这一决定标志着谷歌正将大量研发资源向大语言模型Gemini倾斜，而由德米斯·哈萨比斯和约翰·詹珀领衔的蛋白质结构预测传奇项目则正式画上句号。
AlphaFold是一款能够从氨基酸序列出发，在几分钟内精确预测蛋白质三维结构的人工智能程序。在它出现之前，科学家需要耗费数年时间、借助X射线晶体学和核磁共振等实验手段才能确定一个蛋白质的立体形状。蛋白质的功能恰恰由这种折叠后的三维构象所决定，因此快速准确地预测结构对药物开发、疫苗设计乃至理解阿尔茨海默病、帕金森病等神经退行性疾病的分子机制都至关重要。
DeepMind自2018年启动AlphaFold研发。到2020年，该程序被公认为解决了困扰人类长达50年的“蛋白质折叠问题”——即氨基酸如何自发折叠成复杂的立体结构。在过去的半个世纪里，全球科学家总共只解析出大约17万种蛋白质结构，而AlphaFold通过深度学习，将这一进程压缩到了分钟级。团队用此前积累的大量实验数据对AI进行训练，让模型学会了从一维序列推断三维构象的能力。
2021年，《自然》杂志刊登了AlphaFold的方法论论文以及整个人类蛋白质组的结构预测，一次性给出了人体全部蛋白质的折叠图景。紧接着，DeepMind推出了AlphaFold蛋白质结构数据库，向全球研究人员免费开放超过2亿个蛋白质结构预测。这一开放举措极大地加速了结构生物学领域的研究，使得任何一个实验室都能在不依赖昂贵实验设备的条件下，迅速获得目标蛋白的粗略结构。
2024年，DeepMind的首席执行官德米斯·哈萨比斯和当时已升任副总裁兼工程院士的约翰·詹珀因在AlphaFold上的贡献共同获得诺贝尔化学奖。詹珀最初以研究员身份加入项目，后来成为推动AlphaFold迭代升级的核心人物。然而就在今年6月，詹珀宣布离开DeepMind，转投人工智能公司Anthropic。他的多位同事也随后从DeepMind跳槽至Anthropic，核心团队的瓦解进一步加速。
谷歌DeepMind方面向《金融时报》证实，公司已经将部分AlphaFold原团队成员内部调往以Gemini为焦点的项目组。其他一些前成员则被重新分配到Alphabet旗下的药物发现企业Isomorphic Labs——这家公司本身就是DeepMind的衍生企业。整体来看，这支原本专门攻破蛋白质结构谜题的队伍，如今已分散在多个方向，不再集中推进AlphaFold的后续开发。
这一系列人事变动折射出谷歌战略重心的明显转移。谷歌DeepMind研究副总裁普什米特·科利对此公开表示：“过去九年我们的策略一直是聚焦于重大挑战……每个项目都要围绕一个具体的目标展开。这个策略已经演进。”从这番表态不难看出，谷歌正试图将有限的顶尖人才和算力集中投入到以Gemini为代表的大语言模型上，而像AlphaFold这样曾经带来学术声望的深度科学项目，即便摘得诺奖，也难以在内部资源争夺中继续维持独立建制。
蛋白质折叠预测本身并未停滞。AlphaFold所奠定的方法论和开放数据库仍在被全球科研界广泛使用，只不过谷歌已经不再将这一方向作为主力团队持续迭代的重心。取而代之的是跨领域的AI能力整合，Gemini项目试图在语言、图像、科学计算等多元任务中建立统一的基础模型。对于已经出走的团队成员而言，加入Anthropic这类专注于大模型安全与对齐的公司，或许也代表着个人职业选择与公司战略变化之间的必然分道。
尽管AlphaFold项目团队宣告解散，但其留下的科学遗产难以磨灭。从快速解析未知蛋白到辅助制药企业筛选靶点，这套系统已经渗透进基础研究和应用开发的诸多环节。谷歌通过将人才注入Gemini和Isomorphic Labs，或许希望在商业化AI药物研发和下一代大模型两个赛道上同时保持竞争力，只是那个曾在蛋白质世界里创造奇迹的团队名称，将不再出现在DeepMind的组织架构图上。
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