谷歌解散AI系统AlphaFold团队 将重心放在Gemini上

牛津大学和谷歌AI实验室DeepMind的母公司Alphabet在2024年诺贝尔化学奖的余晖下，悄然进行了一场组织架构调整。据多家媒体报道，DeepMind已经解散了其研发AlphaFold系统的专门团队。该系统因其在预测蛋白质三维结构方面的突破性成就，将DeepMind首席执行官杰米斯·哈萨比斯与研究员约翰·江珀送上了2024年诺贝尔化学奖的领奖台。

团队被拆解，核心成员外流

这场静默的拆解在过去一年里逐步展开。AlphaFold论文的大部分原始作者已被重新分配到其他团队。在仍留在DeepMind的全职作者中，近四分之一已彻底离开公司。留下的研究人员被整合进围绕Gemini大语言模型搭建的项目，或转向酶设计、核聚变、基因组学等新方向。另一部分则调往Alphabet旗下的药物发现公司Isomorphic Labs。

人员变动最显著之处在于核心层。今年早些时候，江珀与另一位AlphaFold研究员阿德勒转入了谷歌内部的“Code Strike”团队，该团队是为追赶Anthropic和OpenAI、提升AI编程能力而成立的。上个月，江珀宣布从DeepMind离职，并转投Anthropic。阿德勒和AlphaFold同事普里策尔也一并随行。一位不愿具名的DeepMind员工对媒体表示，这三人都是“关键、重要、核心成员”，他们的离开在公司内部引发了震动。

战略重心从“单点突破”转向“通用平台”

DeepMind研究副总裁普什米特·科利的话点明了这场重组背后的战略转向。他创立并领导着“AI科学”团队，曾为公司定下九年方略：聚焦重大科学挑战，让每个项目都围着明确目标转。如今他坦言，这一战略已经改变。DeepMind不再只围着蛋白质折叠这类单一科学问题排兵布阵，而是将重心转移到打造“由Gemini驱动、能协助科学家、并最终将科研部分流程自动化”的系统上。与此同时，公司也在与OpenAI、Anthropic争夺最前沿的智能体领域。

AlphaFold的故事始于2018年，它用AI预测蛋白质结构，彻底改写了生物学研究的路径，也直接催生了Isomorphic Labs的诞生。DeepMind在回应声明中仍表达了对科学传统与AlphaFold全球影响的自豪，但言语之间，那个曾以“攻克单一重大难题”为荣的实验室，已把最聪明的思路调去喂养通用大模型与智能体。

对现有业务与竞争格局的潜在影响

这一战略调整对DeepMind自身业务的影响是多方面的。AlphaFold团队的解散和核心成员的流失，可能会减缓该公司在蛋白质预测及相关领域的后续研发速度。该技术不仅为生物医学研究提供了关键工具，也是Isomorphic Labs药物发现业务的基石。虽未被证实，但人才向Anthropic等竞争对手的集中，可能意味着DeepMind在通用AI和智能体开发领域的竞争压力将进一步加剧。

对于科学界和合作方而言，AlphaFold的成功主要依赖于其公开的、可访问的模型。尽管DeepMind已通过AlphaFold数据库等渠道广泛共享了研究成果，但团队解散后的更新与迭代可能会失去原有的专注度，这或许会影响研究人员对相关工具长期演进的信心。

风险与不确定性

这场战略调整仍面临不确定性。DeepMind的内部调整是否会影响其与科学界现有的合作关系，以及Isomorphic Labs能否在失去核心AlphaFold团队后，独立完成从模型到药物的转化，仍需时间检验。此外，将最顶尖的蛋白质研究人才转向通用大模型项目，是否能在短期内获得与AlphaFold类似的突破性成果，尚无定论。对于DeepMind而言，其“攻克单一重大科学难题”的独特品牌形象正面临重塑。

后续观察

此次组织架构调整的完整效果，需要关注以下几个方向：

• DeepMind在AlphaFold数据库及后续版本上的更新频率与质量。
• Isomorphic Labs在药物发现管线中的实际进展，尤其是是否依赖AlphaFold的现有成果。
• DeepMind在“AI科学”团队下是否能产出新的、具有高度影响力的科学发现。
• 江珀、阿德勒等人在Anthropic的动向，以及他们是否会将AlphaFold的相关经验引入新岗位。
• DeepMind在智能体领域的研发进展，以及其与OpenAI、Anthropic的竞争态势。