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八年，两亿次预测，Google DeepMind 解散 AlphaFold 团队
运营八年、完成超过两亿次蛋白质结构预测、为两位创造者赢得一枚诺贝尔化学奖之后，Google DeepMind 解散了 AlphaFold 专设团队。《金融时报》在 7 月 29 日首次报道了这一消息， 随后向 DeepMind 发言人确认了细节。AlphaFold 的公开数据库和预测服务器仍在运行。对结构生物学领域的多数研究者来说，这不算意外。
大部分人一年前就走了
DeepMind 发言人告诉 Scientific American，团队成员的调动"一年多以前就已经开始了"。部分成员离开了公司。
最引人注目的一步发生在 6 月 19 日：AlphaFold2 联合创造者、2024 年诺贝尔化学奖共同得主 John Jumper 在任职近九年后宣布加入 Anthropic。他在 X 上写道，DeepMind CEO Demis Hassabis"在我博士毕业仅六个月后就冒险让我领导 AlphaFold 团队"。 在同日报道了这一动向。随后，多位 AlphaFold 核心论文作者也一同加入了 Anthropic。
留在 Google 的研究人员大部分被转入 Gemini 相关项目，小部分加入 Isomorphic Labs——这家从 DeepMind 孵化的 AI 制药公司——其余分散到酶设计、核聚变和基因组学等团队。AlphaFold 本身没有被关停，但作为一个独立团队的组织形态不复存在。
解散发生在 Google AI 更大范围的人事地震中。8 月 5 日，Hassabis 卸任 DeepMind CEO，转任董事长兼 Alphabet 首席科学家；CTO Koray Kavukcuoglu 升任高级副总裁，直接向 Sundar Pichai 汇报；Google 元老 Jeff Dean 携多位同事离职创办新公司 Discovery Loop。 和 均报道了这一系列变动。
AlphaFold 从一开始就被规定了终点线
DeepMind 在 2018 年启动 AlphaFold 项目，目标是解决"蛋白质折叠问题"——仅凭一条氨基酸序列，预测蛋白质的三维结构。自 1970 年代以来，科学家一直在攻克这个难题，但实验室方法测定一个结构通常需要数月甚至数年。
AlphaFold 用实验室测定的蛋白质结构和氨基酸序列数据训练 AI 模型，将预测时间压缩到数分钟至数小时。2020 年，AlphaFold2 在 CASP（结构预测关键评估）盲测中碾压所有对手——这个竞赛将计算预测结果与尚未公开的实验测定结构进行对比。马里兰大学计算生物学家、CASP 联合创始人 John Moult 当时评价 AlphaFold 已经"基本解决"了结构预测问题。
Moult 告诉 Scientific American，DeepMind 从一开始就刻意选择了一个成败标准清晰的问题。"他们决定，这是一个好问题——不仅能向世界展示，也能真正向自己证明是否成功了。"他说，"他们做到了。下一个任务是什么？"
2024 年，AlphaFold3 将预测能力扩展到蛋白质与其他分子（DNA、RNA、候选药物）的相互作用。同年，Jumper 和 Hassabis 因 AlphaFold2 共享了诺贝尔化学奖的一半。
AlphaFold 的影响迅速溢出 CASP 基准。研究者利用其公开预测数据探索疟疾疫苗、培育抗逆性更强的作物、研究阿尔茨海默症和囊性纤维化等蛋白质折叠相关疾病。DeepMind 还孵化了 Isomorphic Labs，一家专注于将 AI 用于药物发现的 Alphabet 子公司，Hassabis 继续担任其 CEO。
但"基本解决"仅适用于 CASP 这个特定基准，而非结构生物学的全部。许多蛋白质在更大的分子机器中运作，在功能过程中切换多种构象，研究者至今难以预测这些动态变化和分子结合方式。"还有一整串这样的问题，"Moult 说，"肯定还没有完全解决。"
"已经做完了，为什么要继续？"
对于团队解散，科学界的反应出奇平淡。
哈佛医学院计算生物学家 Debora Marks 直言："我也会做同样的事。已经做完了，为什么要继续？"Marks 的课题组在蛋白质预测领域做出过先驱性贡献，为 AlphaFold 奠定了基础。
Moult 也认为解散"不令人意外"，并且不会对 AlphaFold 的实际价值产生实质影响。"我不觉得这对他们所做工作的有用性有任何严重影响，"他说，"因为其他人现在也在做。"
这份底气有具体依据。2024 年，DeepMind 发布了 AlphaFold3 的推理代码并向学术研究开放模型权重。此后，独立研究组开发出了自己的版本和扩展。AlphaFold 的公开数据库仍然容纳超过两亿条预测结构，任何人可以自由访问。AlphaFold 已经从一个需要专属团队维护的前沿项目，变成了其他研究者可以自行迭代的基础设施。DeepMind 选择在这个节点放手，不是因为这项工作不重要，而是因为它已经不再需要一个专属团队来证明自己的价值。
诺奖在手，采购还没赢
解散一支诺贝尔奖级别的科学团队，从科学角度看已经完成了使命。但从 Google 2026 年的内部优先级来看，这更像是一场资源重分配。
在 Hassabis 卸任 CEO 的同一周，Jeff Dean 和 Google 多位资深 AI 工程负责人也宣布离职。据 报道，Hassabis 转任 DeepMind 董事长兼 Alphabet 首席科学家，CTO Kavukcuoglu 升任高级副总裁、接管日常运营并向 Sundar Pichai 直接汇报。据 报道，Hassabis 在内部信中表示新角色将聚焦于实现 AGI。他同时继续领导 Isomorphic Labs 的药物发现工作。
Google 对这笔人才账的算法并不复杂。据 TechCrunch 援引 Bloomberg 的报道，Jumper 在离职前曾被调入 Google 内部的编程工具开发团队。LinkedIn 上一篇行业分析指出，Alphabet 2026 年资本开支指引高达 1750 亿至 1850 亿美元，当芯片供应成为约束条件时，将稀缺研究人才从已完成使命的科学项目重新配置到直接产生收入的业务线上，是一个优先级排序问题。
Isomorphic Labs 仍然在运转，AlphaFold 的数据库仍然对所有人开放。但 AlphaFold 赢得的是科学——不是企业采购合同。Google 在 2026 年需要的是后者。
图片来源：Dan Kitwood / Getty Images