谷歌旗下人工智能研究机构DeepMind近期对核心科研团队进行了重大调整，曾主导AlphaFold项目研发的AI for Science团队已被解散。这一变动引发科技界广泛关注，部分研究人员被重新分配至通用人工智能项目，另有成员转入Alphabet旗下专注于药物研发的Isomorphic Labs公司。
AlphaFold项目自2018年启动以来，始终是DeepMind最具标志性的科研成果。该团队通过人工智能技术破解了困扰生物学界半个多世纪的蛋白质折叠难题，其开发的预测模型在2020年国际蛋白质结构预测竞赛中达到实验级精度。2024年推出的第三代模型更将预测范围扩展至DNA、RNA及小分子相互作用领域，项目核心负责人因此获得诺贝尔化学奖。
据金融媒体披露，过去十二个月内，AlphaFold论文的主要作者群体出现显著变动。近四分之一的原始团队成员选择离职，剩余人员则被分流至不同业务板块。其中部分顶尖科学家加入通用大模型Gemini的研发团队，另有成员进入Isomorphic Labs参与AI制药项目。这种人才流动反映出公司战略方向的深刻转变。
DeepMind研究副总裁公开承认，公司科研战略正在经历重要转型。过去九年坚持的"重大挑战攻关"模式，已逐步转向更广泛的科研目标设定。新战略强调利用通用大模型构建科研辅助系统，而不再局限于开发专用科学模型。这种调整与谷歌集团的整体布局密切相关，当前技术竞争焦点已转向通用人工智能领域。
在人才重新配置的背后，是通用大模型研发带来的资源压力。面对OpenAI持续迭代的GPT系列和Anthropic快速扩张的Claude产品线，谷歌需要集中优势资源确保Gemini的技术领先性。原定推出的Gemini 3.5 Pro多次延期，更凸显出前沿模型竞争的紧迫性。这种行业态势促使DeepMind将核心研发力量转向更具商业价值的通用人工智能方向。
虽然基础研究团队解散，但AlphaFold的技术传承并未中断。转入Isomorphic Labs的研究人员正推动项目向产业应用深化，该公司已与诺华、礼来等制药巨头建立合作关系。2024年启动的AI药物研发项目，聚焦于利用深度学习技术优化小分子药物发现流程。这种转变标志着技术发展进入新阶段，从基础科学突破转向全产业链价值创造。
Isomorphic Labs的定位与DeepMind形成明显差异，其研发重心已转向药物研发全流程的智能化改造。公司开发的分子设计引擎，试图将人工智能的应用范围从结构预测扩展至药物合成、疗效评估等环节。尽管尚未推出上市药品，但与跨国药企的合作项目已进入实质阶段，这种产学研协同模式正在重塑生物医药研发范式。
此次团队重组引发关于科研组织模式的讨论。有观察人士指出，将基础研究团队拆分至不同业务单元，可能影响重大技术突破的持续性。但支持者认为，这种调整符合人工智能技术发展规律，通用大模型与垂直领域应用的协同发展，或将催生更具商业价值的创新成果。随着原始团队成员分散至不同项目，外界预期的AlphaFold第四代模型可能以全新形态呈现。
