谷歌 DeepMind 解散诺贝尔奖获得者 AlphaFold 团队，战略重心转向 Gemini

英国《金融时报》报道称，谷歌 DeepMind 已将大多数 AlphaFold 原创作者重新分配给 Gemini 项目，其中近四分之一已完全离开公司。

据报道，谷歌 DeepMind 解散了其获得诺贝尔奖的 AlphaFold 系统背后的团队，这标志着对科学研究策略的彻底改革，该策略使这家位于伦敦的实验室成为世界上最重要的人工智能实验室之一。此举重新定义了 DeepMind 围绕其 Gemini 大语言模型的优先事项，以及构建前沿人工智能代理的激烈竞争。有关重塑该领域的企业重组的更广泛背景，请关注我们的人工智能行业报道。

英国《金融时报》于 2026 年 7 月 29 日星期三发布的一份报告详细介绍了此次重组，该报告将此次重组描述为谷歌彻底改革研究方法，使 DeepMind 成为世界顶级人工智能实验室之一。根据英国《金融时报》对近期工作变动和知情人士的分析，AlphaFold 论文的大多数原作者在去年都已被重新分配。

从重大科学挑战到双子座

该公司证实，受影响的研究人员已转向与谷歌 Gemini 大语言模型相关的项目，以及酶设计、核聚变和基因组学等邻近科学领域。其他人则转移到了同构实验室（Isomorphic Labs），这是 DeepMind 的衍生公司，专注于人工智能驱动的药物发现。英国《金融时报》发现，AlphaFold 原始论文的 Google DeepMind 全职作者中，近四分之一已完全离开公司。

谷歌 DeepMind 研究副总裁、AI for Science 团队创始人兼负责人 Pushmeet Kohli 向英国《金融时报》表示，该实验室的重点正在发生转变。 “过去九年我们的战略是专注于重大挑战，这是每个项目都关注的具体目标，”科利说。 “战略已经发展。”

DeepMind 现在并没有像 AlphaFold 那样专注于蛋白质结构预测那样专注于单个备受瞩目的科学问题，而是正在构建由 Gemini 驱动的系统，旨在帮助科学家并最终实现部分科学过程的自动化。这一枢纽使该实验室与 OpenAI 和 Anthropic 直接竞争，开发能够自主推理和任务执行的前沿人工智能代理。

诺贝尔奖获得者的出走

这一时机凸显了战略转变的重要性。 AlphaFold 能够准确预测蛋白质结构，从而改变了生物学和药物发现，它是 DeepMind 的 Demis Hassabis 和 John Jumper 以及华盛顿大学的 David Baker 获得 2024 年诺贝尔化学奖的核心。在《金融时报》报道前几周，AlphaFold 背后的诺贝尔奖获得者科学家之一 Jumper 宣布他将离开 DeepMind，加入竞争对手 Anthropic。

这些离职反映了整个人工智能行业更广泛的人才重组，曾经追求长期科学突破的研究人员越来越多地转向消费者和企业代理竞争。 DeepMind 决定将其获奖科学团队纳入 Gemini 项目，这表明谷歌在通用语言模型而不是专门的科学登月计划中看到了最大的近期价值和竞争风险。

此次重组之际，人工智能在整个经济领域的工作场所采用加速。谷歌本周发布的另一项研究发现，工作场所人工智能现在涉及 68% 的工作，约占美国就业的 90%，尽管在任何单一角色中，员工平均只用它完成大约 21% 的任务。谷歌战略运营和技术与社会特别项目负责人 Scott Strand 告诉 Axios，主要从事体力和体力工作的蓝领工人，例如汽车技术人员和工业机械师，越来越依赖多模态人工智能来处理图像和视频，以进行实时诊断和在职学习。

枢轴对人工智能研究意味着什么

此举的影响超出了一家公司的组织结构图。 AlphaFold 的成功被誉为深度学习可以解决以前棘手的科学问题的证据，它的公开发布使全世界的研究人员可以免费访问几乎所有已知蛋白质的预测结构。将这些专业知识纳入以 Gemini 为中心的路线图引发了这样的问题：未来 DeepMind 的突破是否会同样开放，还是越来越多地捆绑到专有产品中。

它还标志着人才和计算的流向。随着近四分之一的 AlphaFold 原始作者去世，其余的作者重新定向，人工智能最著名的科学成就之一背后的机构知识正在分散，正如该领域的重心从专门的研究模型转移到通用基础模型和代理一样。

此次重组并不意味着 DeepMind 放弃科学。 Kohli 的团队继续致力于酶设计、核融合和基因组学方面的研究。但获得诺贝尔奖的独立 AlphaFold 程序似乎正在让位于一种科学发现应该通过 Gemini 进行的模式。对于谷歌和更广泛的研究界来说，这一赌注是否有回报，将是当前人工智能周期的决定性故事之一。