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      諾獎得主、AlphaFold之父投奔Anthropic!谷歌48小時連跑倆大將

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      聽雨 發自 凹非寺量子位 | 公眾號 QbitAI

      Google DeepMind的諾獎得主、AlphaFold之父John Jumper,跳槽Anthropic了。



      本人已親自在X上官宣:將近九年后,他決定離開Google DeepMind,加入Anthropic——也就是DeepMind最直接的對手之一。

      要知道,這可是AlphaFold的核心人物,他還曾與Demis Hassabis一起站上諾貝爾化學獎的領獎臺。

      Hassabis也幾乎是第一時間回應。

      這位諾獎搭檔、DeepMind掌門人感謝了Jumper過去九年的「非凡合作」,稱AlphaFold「改變了世界」,為AI在科學和醫學上的可能性「照亮了道路」。



      9年前,正是是Hassabis親自給了他一個「冒險的機會」:讓他一個PhD畢業才6個月的新人,領導AlphaFold團隊

      但如今,連這份知遇之恩也留不住了…

      就在兩天前,Transformer核心作者Noam Shazeer也宣布離開Google DeepMind,加入OpenAI。

      短短48小時里,Google AI一下子失去了兩位核心人物。

      AlphaFold之父:從物理學博士到諾獎得主

      John Jumper的履歷,是一條跨學科的逆襲之路。



      1985年,Jumper出生在美國阿肯色州小石城。

      2007年,他從范德堡大學拿到物理與數學學士,之后去劍橋大學讀理論凝聚態物理。結果讀著讀著發現這個方向不適合自己,拿了個碩士就走了。

      離開學術界后,他在紐約的D.E. Shaw Research做了三年蛋白質和過冷液體的分子動力學模擬。

      這段經歷后來起了重要作用——蛋白質模擬,正是他日后封神的領域。

      2011年,他重回校園,到芝加哥大學攻讀理論化學博士,把機器學習用到了蛋白質折疊的研究上。

      2017年,他拿下博士學位,論文做的就是「用嚴格的機器學習方法研究粗粒化蛋白質折疊與動力學」。

      2017年底,PhD畢業6個月后,他加入了Google DeepMind。

      當時的他,是個毫無管理經驗的新人。但Hassabis看中了他的技術潛力,「took a real chance」——冒險讓他領導AlphaFold團隊。

      這個冒險,賭對了。

      接下來的故事大家都知道了。2020年,AlphaFold 2橫空出世,把預測蛋白質三維結構的準確率做到了平均90%,一舉攻克了困擾生物學界50年的難題。

      截至目前,AlphaFold已被190個國家、超200萬名科研人員使用,預測的蛋白質結構超過2億個,被廣泛用于瘧疾疫苗、癌癥治療、抗藥菌等研究。

      隨后是AlphaFold 3,將預測能力擴展到DNA、RNA、小分子等更廣泛的生物分子結構。

      榮譽也隨之而來:「Nature年度十人」(2021)、BBVA前沿知識獎(2022)、生命科學突破獎(2023)……

      Jumper一度拿獎拿到手軟。



      直到2024年,他與Hassabis一起站上了諾貝爾化學獎的領獎臺;另一半則頒給華盛頓大學的David Baker,表彰其在計算蛋白質設計上的貢獻。

      Jumper也由此成為第100位與芝加哥大學相關聯的諾獎得主。

      離開時,他在DeepMind的頭銜是副總裁、工程院士(VP, Engineering Fellow)。

      48小時,Google AI連失兩員大將

      那么,Jumper為什么要走?

      他本人沒有給出任何離職理由,帖子里通篇都是感謝;Anthropic也沒有披露其職位。

      所以「為什么走」還不得而知,外界更多是把這次出走放進兩個背景里看。

      一方面是推力

      Bloomberg提到,Jumper其實是Google「AI編程開發團隊」的核心成員之一——大家以為他只搞蛋白質,但他近來的工作和AI coding綁得很深。

      而據Bloomberg,DeepMind內部近幾個月有員工和高管擔憂,公司在面向企業的AI編程工具上拿不出清晰方案,而這恰恰是Anthropic和OpenAI領先的領域。

      還有前員工表示,Google在向企業出售AI編程工具上一直不順。

      Jumper的離開,恰恰是DeepMind正在關鍵的商業化戰場上最吃力的時候。

      而另一方面是拉力

      接收方Anthropic,這一年在生命科學上是真金白銀地砸。

      去年10月,它推出了Claude for Life Sciences;今年4月,又以約4億美元全股票收購了隱身生物AI公司Coefficient Bio——一支不到10人、幾乎全部來自Genentech旗下Prescient Design的計算生物學團隊,并入了Anthropic的醫療與生命科學部門。

      6月30日,Anthropic還將辦一場名為「The Briefing: AI for Science」的線上活動,集中展示Claude在制藥、生物科技等領域的落地。

      一位諾獎級的蛋白質結構專家此時加盟,路線看起來也是高度吻合的。

      但是,對于Google DeepMind來說,48小時內連失兩員大將,稱得上是「大出血」了。

      就在兩天前,Gemini的聯合負責人Noam Shazeer剛剛宣布離職、加入OpenAI。



      Noam Shazeer是Transformer那篇《Attention Is All You Need》的作者之一,幾乎所有現代大模型都建立在這套架構之上。

      奧特曼更是在X上敲鑼打鼓、夾道歡迎,說Shazeer是他從OpenAI創立之初就最想合作的人之一。

      兩天之內,Google眼睜睜看著兩位頂級人才,分別被Anthropic和OpenAI收入麾下。

      Gemini 3.5 Pro呢?

      大將接連出走的背后,是一個更扎心的問題:

      DeepMind在模型本身上,是不是也落后了?

      至少從公開榜單看,差距是肉眼可見的。

      Claude Fable 5上線即登頂Artificial Analysis智能指數,得64.9分,領先第二名約5分;前兩名都被Anthropic包攬(Fable 5第一、Opus 4.8第二)。



      相比之下,Gemini 3.1 Pro約46分,已經不在第一梯隊。

      來自中國的開源模型——智譜GLM-5.2,在AA榜單上也已經反超Google的當家模型:

      GLM 5.2得51分,Gemini 3.1 Pro Preview和3.5 Flash分別是46和50。

      被寄予厚望的Gemini 3.5 Pro,則一再跳票。

      這款模型早在5月19日的Google I/O上就已官宣,Pichai當場那句「再給我們一個月」還引來臺下噓聲。

      可到6月中旬,它依然只對部分Vertex企業客戶限量預覽,遲遲沒有公開版。

      還有網友在X上爆料稱,DeepMind團隊內部正彌漫著沮喪和不滿的氛圍。

      有員工表示:

      • 我們在文本、圖像、視頻、語音甚至視覺方面都沒有前沿模型……
        如果我們投入了資源,花了四個多月的時間都無法發布真正的前沿模型,那我們到底在做什么?



      團隊內部對于模型能力掉到「第三甚至第四」頗為不滿,甚至放話:

      「不能怪Noam離開,他不會是最后一個」。

      這句話立刻就應驗了。這不,眼下立馬又跑了一個…


      [1]https://x.com/JohnJumperSci/status/2068001285173834106
      [2]https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-06-19/nobel-winner-john-jumper-to-leave-google-deepmind-for-anthropic
      [3]https://x.com/synthwavedd/status/2068000857757741251

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