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2026 年 6 月 19 日，John Jumper 在 X 上宣布，自己将离开工作近九年的 Google DeepMind，在短暂休整后加入 Anthropic。随后，DeepMind CEO Demis Hassabis 也公开回复，感谢 Jumper 对 AlphaFold 和 AI for Science 的贡献。<br>
Jumper 的大名无需太多介绍。他是 AlphaFold 的共同创造者，2024 年诺贝尔化学奖得主。AlphaFold 预测超过 2 亿个蛋白质结构，被 190 个国家的 200 多万研究者使用，这大概是 AI 在自然科学领域迄今最具辨识度的成果之一。也是 AlphaFold 让 DeepMind 从“会下围棋、会玩游戏的 AI 实验室”，变成了一家真正有资格谈论科学发现的公司。<br>
就在前一天，另一位重量级人物 Noam Shazeer 也宣布离开 Google，加入 OpenAI。Shazeer 是 Transformer 架构奠基论文《Attention Is All You Need》的共同作者之一。Google 在 2024 年通过一笔约 27 亿美元的 Character.AI 授权和人才回流交易，把他重新请回 Google；不到两年，他又离开了。<br>
一周之内，Google DeepMind 连续失去两位极具象征意义的人物，放在任何公司，这都不可谓不是件大事。但人事变动本身不是这篇文章要写的事，如果我们顺着他们的去向往前看，从 Jumper 加入的 Anthropic，到他离开的 DeepMind，再到挖走 Shazeer 的 OpenAI，会发现三家前沿 AI 实验室正在同时把筹码压向同一个方向：生命科学。<br>
今天的 AI for Science，会像去年的 AI for Software Engineering 吗？<br>
首先是动作最为密集的 Anthropic。2025 年 10 月，Anthropic 推出 Claude for Life Sciences，把 Claude 嵌入生命科学工作流，覆盖文献综述、实验设计、数据分析、临床与监管文档等任务。2026 年 1 月的 JPMorgan 医疗健康大会前后，Anthropic 又推出 Claude for Healthcare，把重点从药企和研究机构扩展到医疗服务、支付方和临床场景。<br>
随后，Anthropic 开始把这件事从“行业版本 Claude”推进到更深层的能力建设。<br>
2026 年 4 月，Anthropic 以约 4 亿美元股票收购 Coefficient Bio。这是一家成立仅数月、团队不到 10 人的 AI 生物技术公司，核心成员来自 Genentech 的计算生物学团队 Prescient Design。4 亿美元买不到 10 个人，可以说是贵得离谱，但 Anthropic 缺的正是这批人手里的药物研发经验。<br>
相关报道还提到，Anthropic 正在招聘生物学家、建设湿实验能力，并试图把 AI 与实验验证闭环连接起来。<br>
收购之后，Anthropic 开始建自己的湿实验室，目标是把整个生命科学研发周期压缩十倍。差不多同一时期，有人在 Claude 的界面里发现了一个叫 Operon 的未公开模式，是专门的计算生物学工作区。诺华 CEO Vas Narasimhan 加入了 Anthropic 的董事会，据报道是第一个进入前沿 AI 实验室管理层的制药公司高管。<br>
6 月 9 日，Claude Fable 5 发布。Anthropic 用生命科学能力当核心卖点：底层的 Mythos 5 模型在药物设计任务中速度提升约 10 倍，独立完成了基因治疗研究任务，还在基因组学领域提出了新假说并得到实验验证。十天之后，Jumper 来了。<br>
OpenAI 的路线不太一样。它不是先自建湿实验室，而是铺设合作网络和垂直模型。<br>
2026 年 4 月 16 日，OpenAI 发布 GPT-Rosalind。这是一个面向生命科学研究的推理模型，目标是支持生物学、药物发现和转化医学研究。它可以帮助研究者做证据综合、假设生成、实验设计，也可以通过 Codex 接入生命科学工具和数据库。<br>
6 月，OpenAI 又更新了 GPT-Rosalind，把 GPT-5.5 的 agentic coding 和工具调用能力加入其中，并发布 Life Sciences Research 和 Life Sciences NGS Analysis 两个 Codex 插件，让模型不只是回答问题，而是能在同一个工作区里检索证据、分析组学数据、执行生物信息学流程，并保留过程和产物。<br>
同时，OpenAI Foundation 也把生命科学列为未来一年至少 10 亿美元投入计划中的主要方向之一，重点包括阿尔茨海默症、公共健康数据集和高死亡率、低投入疾病。<br>
OpenAI 曾负责 OpenAI for Science 的 Kevin Weil 在 2026 年初说过一句被广泛引用的话：“2026 年的 AI for Science，会像 2025 年的 AI for Software Engineering。”这句话后来变得越来越像行业共识：编程助手已经成为前沿模型商业化最拥挤的战场，而下一个要被 AI 重写的高价值工作流，正在转向科学研究，生命科学排在最前面。<br>
DeepMind 和它孵化出的 Isomorphic Labs 走的是第三条路，也走得最早：拆出一家独立的 AI 药物发现公司，直接做临床管线。<br>
图丨Isomorphic Labs 团队（来源：Isomorphic Labs）<br>
2026 年 2 月，Isomorphic Labs 展示了自己的 Drug Design Engine，也就是 IsoDDE。Nature 报道称，外部科学家把它称为接近“AlphaFold 4”级别的进展。它不再只是预测蛋白质结构，而是面向药物发现中的蛋白-配体相互作用、抗体结构、结合位点等更贴近产业应用的问题。不同于 AlphaFold 的开放路线，IsoDDE 是闭源系统，能力留在 Isomorphic Labs 的商业体系内部。<br>
Isomorphic Labs 已累计融资约 27 亿美元：2025 年完成 6 亿美元融资，2026 年 5 月又完成 21 亿美元 Series B。它还与礼来、诺华等大型药企达成合作，潜在交易总额接近 30 亿美元。Hassabis 今年表示，公司预计在 2026 年底前启动第一批临床试验，这一时间表已经较此前“2025 年底前进入临床”的目标有所延后。<br>
三家的路径并不相同。Anthropic 做的是把生物能力深度嵌入通用基础模型，并通过收购和实验能力建设补足闭环；OpenAI 做的是垂直模型、工具插件和药企合作网络；DeepMind/Isomorphic 做的是独立公司、闭源引擎和自有/合作管线。<br>
但方向完全一致：前沿 AI 实验室正在把生命科学视为软件工程之后的下一个核心战场。<br>
为什么是现在？<br>
最直接的推动力是：AI 设计的药物开始在人体试验中拿出结果了。<br>
2025 年 6 月，英矽智能的 rentosertib 在特发性肺纤维化的 IIa 期临床试验中获得积极结果，论文发表在《Nature Medicine》上。Rentosertib 是一个 TNIK 抑制剂，其靶点发现和分子设计都使用了生成式 AI。无论最终它能否走到上市，这至少把“AI 能否真正发现药物”从一个理论问题推进到了临床证据层面。<br>
图丨相关论文（来源：NatureMedicine）<br>
AlphaFold 获得 2024 年诺贝尔化学奖，也起到了类似的信号作用。它让投资人、药企和前沿 AI 实验室看到，AI for Science 不只是 demo，也可以产生被科学共同体承认的基础性成果。而 FDA 在 2025 年 4 月宣布逐步取消单克隆抗体动物实验要求、鼓励 AI 计算模型替代，则从监管层面打开了两年前不存在的通道。<br>
数据侧的变化同样重要。单细胞图谱、扰动数据集、空间转录组学、多组学数据在过去几年快速积累，为模型提供了蛋白质结构之外的训练材料。Bessemer 引用 Epoch AI 数据称，2015 年全年新发布的生物学 AI 模型还不到 10 个，到 2025 年已经超过 380 个。生物学正在从“数据稀缺的湿实验学科”，变成更适合模型训练和自动化闭环的领域。<br>
还有一个容易被低估的变量：Agentic AI 让生物学模型从“会回答问题”变成了“能干活”。一个会解释蛋白质折叠的模型很有价值，但它仍然只是个助手。一个能选择工具、设计实验、读取数据、修正失败、给出候选方案并把结果送去实验室验证的模型，才更接近产品。Claude Mythos 5 的药物设计流程、GPT-Rosalind 的 Codex 插件、Isomorphic 的 IsoDDE，本质上都在朝这个方向走：不是只做科学问答，而是把模型嵌入科学工作的执行链条。<br>
最后是商业逻辑。编程助手已经是最拥挤的前沿模型商业化赛道，相比之下，制药和医疗健康是更大、更慢、更贵，也更难被重写的产业。麦肯锡估算，生成式 AI 每年可能为制药和医疗产品行业释放 600 亿到 1,100 亿美元价值；BCG 的模型也认为，AI 有机会把临床前发现时间缩短 30% 到 50%，成本降低 25% 到 50%。<br>
与此同时，大药企正面临新一轮专利悬崖。2026 到 2030 年间，多款重磅药物将失去专利保护，行业有数千亿美元收入暴露在风险中。药企需要更快补充管线，AI 生物技术公司和前沿模型公司正好站在这个缺口上。<br>
泡沫还是革命？<br>
不过，如果只看多头逻辑，这个故事推进得似乎有点太顺了。<br>
换个角度看，AI 药物发现的临床记录其实仍然很少。Recursion 仍没有获批药物，2025 年还收缩了部分管线。BenevolentAI 的候选药物在特应性皮炎临床试验中失败后，公司从阿姆斯特丹退市并被收购。Exscientia 早期的 AI 药物项目也曾在临床后终止。Insilico 的 rentosertib 结果是真实的，但目前它更像一个重要样本，而不是已经被反复验证的产业规律。<br>
也就是说，AI 药物发现已经越过了“完全没有临床证据”的阶段，但还远没有到“确定能系统性提高成功率”的阶段。<br>
再看估值。Isomorphic Labs 已经累计融资约 27 亿美元，但尚未披露具体临床资产；Coefficient Bio 团队不到 10 人，却以约 4 亿美元被 Anthropic 收购。这里面买的当然有技术和人才，但更重要的是稀缺性。<br>
Isomorphic Labs 的稀缺性在于，它可能是目前最接近“AI 原生、垂直整合药企”的实体。投资人为“找不到第二家”付了溢价。Jumper 去 Anthropic，某种程度上正是在制造这个可信的第二家。<br>
三家都冲进来之后，一个更现实的问题也出现了：前沿 AI 实验室在生命科学里的长期角色到底是什么？是卖 API 给药企，赚工具钱？是自己做管线，和药企竞争？还是成为底层基础设施，向整个药物研发产业收平台税？<br>
目前三家给出了不同答案。Isomorphic Labs 选择自己做药物发现公司，直接对接临床和管线；OpenAI 选择垂直模型和合作网络，把能力放进 Codex 和企业工作流；Anthropic 则更像一条混合路线：在通用模型里内建生物能力，同时通过收购、董事会配置和实验能力建设积累药物发现经验。<br>
Dario Amodei 在 2024 年 10 月那篇长文《Machines of Loving Grace》里，把生物学放在第一章（值得一提的是，Dario Amodei 本身也是学生物出身的）。他提出一个说法，叫“压缩的 21 世纪”：当 AI 达到足够水平，人类在生物学和医学上原本需要一百年才能取得的进展，可能被压缩到 5 到 10 年。<br>
一年半后，他的公司收购了 AI 生物技术团队，建设湿实验能力，发布具备药物设计能力的 Mythos 级模型，把诺华 CEO 拉进董事会，然后招来了 AlphaFold 的共同创造者。现在回头看，那篇文章几乎就是 Anthropic 给自己画下的一张路线图。<br>
Jumper 的选择也因此有了更多层面的含义。他在 DeepMind 做 AlphaFold 做到了最高点，诺贝尔奖也拿了，商业化工作交给 Isomorphic Labs，由 Hassabis 亲自带队。留在原地继续做什么，确实是一个真实问题。<br>
他选择了 Anthropic，而不是回到 Isomorphic Labs 做药物管线，也不是去 OpenAI 做 GPT-Rosalind。这说明 Anthropic 的路线对他有吸引力：不是单独做一家 AI 药企，而是试图让通用基础模型本身具备做生物学研究的能力。<br>
这条路线也注定会更难。生命科学不是代码，错了不能简单回滚。越强的模型，越可能同时带来药物发现和生物安全风险。Fable 5 发布时最具争议的地方之一，就是它会在部分生物、化学和网络安全场景下触发保守降级；这种“越强，管得越严”的思路惹恼了一些研究者，但它也正是 Anthropic 一直以来的核心叙事。<br>
对一个深知蛋白质折叠预测两面性的科学家来说，这种在能力和安全之间走钢丝的路线，也许比单纯追求技术前沿更有吸引力。<br>
三家实验室当初都是冲着“解决智能”起步的。现在，它们用资金、产品和人才在回答一个更具体的问题：如果智能真的变得足够强，第一批被它重写的领域会是什么？如今，这个答案似乎在收敛到生命科学这一领域。<br>
而生命科学对模型的要求，和写代码、做客服完全不在一个量级上。模型要处理真实世界的物理约束，要在数据不完整的情况下做因果推理，要把计算结果送进实验室接受湿实验验证，错了就是错了，没有含糊余地。编程助手可以靠补全代码和跑 benchmark 拿高分，但药物要么在临床上起效，要么不起效。从这个角度看，生命科学不只是 AI 的下一个大市场。它正在变成前沿 AI 的硬核考场，谁能在这里跑通闭环，谁就证明了自己的模型不只是在屏幕上有用，而是能在真实世界里产生可验证的结果。<br>
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