Google DeepMind 解散諾貝爾獎級 AlphaFold 團隊，全面轉向 Gemini 通用 AI 戰略

而家，原先 AlphaFold 論文嘅全職 DeepMind 作者入面，差唔多四分之一已經離開咗公司 。

點解要解散 AlphaFold 團隊？

• 戰略重心轉移：DeepMind 研究副總裁 Pushmeet Kohli 話，公司唔再圍繞住單一任務嘅專門團隊去組織，反而係集中資源發展 Gemini 驅動嘅 AI 系統，呢啲系統可以喺好多唔同領域幫到手 。
• LLM 同 AI 代理嘅興起：英國《金融時報》報道話，大語言模型同 AI 代理嘅崛起令 DeepMind 要重整研究組織同策略 。佢哋相信通用 AI 可以帶嚟更廣泛嘅科學影響，比起好似 AlphaFold 呢類專門工具更加有價值。

解散嘅具體過程

• 內部調動：大部分 AlphaFold 論文嘅原作者喺過去一年被調去第啲部門，例如參與 Gemini 項目、酶設計、核聚變同基因組學研究 。
• 高調離職：John Jumper 喺 2026 年 6 月宣布離開 DeepMind，加入 Anthropic 。之後 Jonas Adler 同 Alexander Pritzel 都跟埋過去 。
• 前後腳：喺 Jumper 離職之前，佢同 Adler 曾經被調去 Google 內部嘅「Code Strike」團隊，負責提升公司嘅 AI 編程能力，因為 Google 想追趕 Anthropic 同 OpenAI 。

對 DeepMind 科研使命嘅影響

• 從專科轉向通用：DeepMind 賭 Gemini 驅動嘅 AI 代理可以自動化同加速生物學、化學、物理同材料科學等領域嘅科學發現，比 AlphaFold 呢類一次性模型更加有效 。
• AlphaFold 本身仍然存在：AlphaFold 蛋白質結構數據庫（覆蓋超過二億個蛋白質）同相關技術仍然繼續運作，只係背後嘅專門團隊已經唔再存在 。
• 風險與批評：有批評者話，解散一個諾貝爾獎級嘅團隊，顯示公司願意為咗競賽通用 AI 系統而犧牲深度科學專長，可能會拖慢藥物發現等領域嘅進展 。

行業大趨勢

• 頂尖人才流向通用 AI 公司：AlphaFold 科學家出走 Anthropic，加上 Gemini 共同領導 Noam Shazeer 去咗 OpenAI ，都說明 AI 行業最激烈嘅競爭係圍繞通用 AI 代理同基礎模型。頂級研究員無論專長係邊個領域，都會被挖去搞呢啲核心挑戰。
• 資源重新分配：DeepMind 嘅做法同行內其他實驗室嘅方向一致：專門工具（蛋白質摺疊、天氣預測、遊戲 AI）都被降級，公司將資源集中喺通用 AI 代理嘅競賽上。一個通用嘅「科學家 AI」被視為有更大嘅競爭回報，而唔係維持好多個狹窄嘅專家系統。