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Nobel Laureate and AlphaFold Creator Jumps to Anthropic: Google Loses Two Key Figures in 48 Hours

诺奖得主、AlphaFold之父投奔Anthropic!谷歌48小时连跑俩大将

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Date
2026-06-20
Instrument
other
Cited by
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This news article reports that John Jumper, the Nobel Prize-winning creator of AlphaFold, has left Google DeepMind to join Anthropic, a direct competitor. It also notes that another key AI researcher, Noam Shazeer, departed for OpenAI within the same 48-hour period.
Full text · 原文 3,174 字
听雨 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI<br> Google DeepMind的诺奖得主、AlphaFold之父John Jumper,跳槽Anthropic了。<br> 本人已亲自在X上官宣:将近九年后,他决定离开Google DeepMind,加入Anthropic——也就是DeepMind最直接的对手之一。<br> 要知道,这可是AlphaFold的核心人物,他还曾与Demis Hassabis一起站上诺贝尔化学奖的领奖台。<br> Hassabis也几乎是第一时间回应。<br> 这位诺奖搭档、DeepMind掌门人感谢了Jumper过去九年的「非凡合作」,称AlphaFold「改变了世界」,为AI在科学和医学上的可能性「照亮了道路」。<br> 9年前,正是是Hassabis亲自给了他一个「冒险的机会」:让他一个PhD毕业才6个月的新人,领导AlphaFold团队。<br> 但如今,连这份知遇之恩也留不住了…<br> 就在两天前,Transformer核心作者Noam Shazeer也宣布离开Google DeepMind,加入OpenAI。<br> 短短48小时里,Google AI一下子失去了两位核心人物。<br> AlphaFold之父:从物理学博士到诺奖得主<br> John Jumper的履历,是一条跨学科的逆袭之路。<br> 1985年,Jumper出生在美国阿肯色州小石城。<br> 2007年,他从范德堡大学拿到物理与数学学士,之后去剑桥大学读理论凝聚态物理。结果读着读着发现这个方向不适合自己,拿了个硕士就走了。<br> 离开学术界后,他在纽约的D.E. Shaw Research做了三年蛋白质和过冷液体的分子动力学模拟。<br> 这段经历后来起了重要作用——蛋白质模拟,正是他日后封神的领域。<br> 2011年,他重回校园,到芝加哥大学攻读理论化学博士,把机器学习用到了蛋白质折叠的研究上。<br> 2017年,他拿下博士学位,论文做的就是「用严格的机器学习方法研究粗粒化蛋白质折叠与动力学」。<br> 2017年底,PhD毕业6个月后,他加入了Google DeepMind。<br> 当时的他,是个毫无管理经验的新人。但Hassabis看中了他的技术潜力,「took a real chance」——冒险让他领导AlphaFold团队。<br> 这个冒险,赌对了。<br> 接下来的故事大家都知道了。2020年,AlphaFold 2横空出世,把预测蛋白质三维结构的准确率做到了平均90%,一举攻克了困扰生物学界50年的难题。<br> 截至目前,AlphaFold已被190个国家、超200万名科研人员使用,预测的蛋白质结构超过2亿个,被广泛用于疟疾疫苗、癌症治疗、抗药菌等研究。<br> 随后是AlphaFold 3,将预测能力扩展到DNA、RNA、小分子等更广泛的生物分子结构。<br> 荣誉也随之而来:「Nature年度十人」(2021)、BBVA前沿知识奖(2022)、生命科学突破奖(2023)……<br> Jumper一度拿奖拿到手软。<br> 直到2024年,他与Hassabis一起站上了诺贝尔化学奖的领奖台;另一半则颁给华盛顿大学的David Baker,表彰其在计算蛋白质设计上的贡献。<br> Jumper也由此成为第100位与芝加哥大学相关联的诺奖得主。<br> 离开时,他在DeepMind的头衔是副总裁、工程院士(VP, Engineering Fellow)。<br> 48小时,Google AI连失两员大将<br> 那么,Jumper为什么要走?<br> 他本人没有给出任何离职理由,帖子里通篇都是感谢;Anthropic也没有披露其职位。<br> 所以「为什么走」还不得而知,外界更多是把这次出走放进两个背景里看。<br> 一方面是推力。<br> Bloomberg提到,Jumper其实是Google「AI编程开发团队」的核心成员之一——大家以为他只搞蛋白质,但他近来的工作和AI coding绑得很深。<br> 而据Bloomberg,DeepMind内部近几个月有员工和高管担忧,公司在面向企业的AI编程工具上拿不出清晰方案,而这恰恰是Anthropic和OpenAI领先的领域。<br> 还有前员工表示,Google在向企业出售AI编程工具上一直不顺。<br> Jumper的离开,恰恰是DeepMind正在关键的商业化战场上最吃力的时候。<br> 而另一方面是拉力。<br> 接收方Anthropic,这一年在生命科学上是真金白银地砸。<br> 去年10月,它推出了Claude for Life Sciences;今年4月,又以约4亿美元全股票收购了隐身生物AI公司Coefficient Bio——一支不到10人、几乎全部来自Genentech旗下Prescient Design的计算生物学团队,并入了Anthropic的医疗与生命科学部门。<br> 6月30日,Anthropic还将办一场名为「The Briefing: AI for Science」的线上活动,集中展示Claude在制药、生物科技等领域的落地。<br> 一位诺奖级的蛋白质结构专家此时加盟,路线看起来也是高度吻合的。<br> 但是,对于Google DeepMind来说,48小时内连失两员大将,称得上是「大出血」了。<br> 就在两天前,Gemini的联合负责人Noam Shazeer刚刚宣布离职、加入OpenAI。<br> Noam Shazeer是Transformer那篇《Attention Is All You Need》的作者之一,几乎所有现代大模型都建立在这套架构之上。<br> 奥特曼更是在X上敲锣打鼓、夹道欢迎,说Shazeer是他从OpenAI创立之初就最想合作的人之一。<br> 两天之内,Google眼睁睁看着两位顶级人才,分别被Anthropic和OpenAI收入麾下。<br> Gemini 3.5 Pro呢?<br> 大将接连出走的背后,是一个更扎心的问题:<br> DeepMind在模型本身上,是不是也落后了?<br> 至少从公开榜单看,差距是肉眼可见的。<br> Claude Fable 5上线即登顶Artificial Analysis智能指数,得64.9分,领先第二名约5分;前两名都被Anthropic包揽(Fable 5第一、Opus 4.8第二)。<br> 相比之下,Gemini 3.1 Pro约46分,已经不在第一梯队。<br> 来自中国的开源模型——智谱GLM-5.2,在AA榜单上也已经反超Google的当家模型:<br> GLM 5.2得51分,Gemini 3.1 Pro Preview和3.5 Flash分别是46和50。<br> 被寄予厚望的Gemini 3.5 Pro,则一再跳票。<br> 这款模型早在5月19日的Google I/O上就已官宣,Pichai当场那句「再给我们一个月」还引来台下嘘声。<br> 可到6月中旬,它依然只对部分Vertex企业客户限量预览,迟迟没有公开版。<br> 还有网友在X上爆料称,DeepMind团队内部正弥漫着沮丧和不满的氛围。<br> 有员工表示:<br> 我们在文本、图像、视频、语音甚至视觉方面都没有前沿模型……<br> 如果我们投入了资源,花了四个多月的时间都无法发布真正的前沿模型,那我们到底在做什么?<br> 团队内部对于模型能力掉到「第三甚至第四」颇为不满,甚至放话:<br> 「不能怪Noam离开,他不会是最后一个」。<br> 这句话立刻就应验了。这不,眼下立马又跑了一个…<br> 参考链接:<br> [1]https://x.com/JohnJumperSci/status/2068001285173834106<br> [2]https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-06-19/nobel-winner-john-jumper-to-leave-google-deepmind-for-anthropic<br> [3]https://x.com/synthwavedd/status/2068000857757741251