谷歌DeepMind已重组并解散曾获诺贝尔奖的AlphaFold核心团队，研究人员被分流至Gemini等项目，诺奖得主兼项目负责人John Jumper等关键成员离职加入Anthropic。此举反映出DeepMind科研战略从攻克单一科学问题转向建设通用AI系统，也凸显了头部大厂在顶尖AI人才与通用大模型路线上的激烈博弈。
据《金融时报》报道，Google DeepMind 已对 AlphaFold 论文的大部分原作者进行了重新分配，且该项目约四分之一的全职作者已经离职。这一核心团队的大规模重组与人才流失，反映出顶级 AI 实验室内部的人事动荡，可能对 DeepMind 在 AI 科学领域的后续研发节奏产生一定影响。
谷歌DeepMind已解散开发AlphaFold的专属团队，近四分之一原作者离职，其中诺奖得主兼负责人John Jumper等核心成员转投Anthropic。DeepMind表示战略将从单一科学难题转向构建基于Gemini的通用科学系统，相关药物研发由Isomorphic Labs承接。这一调整反映了其从纯研究实验室向前沿模型公司的重心转移，对AI for Science领域的研发布局产生显著影响。
谷歌DeepMind已重组并解散曾获诺贝尔奖的AlphaFold核心团队，研究人员被分流至Gemini等项目，诺奖得主兼项目负责人John Jumper等关键成员离职加入Anthropic。此举反映出DeepMind科研战略从攻克单一科学问题转向建设通用AI系统，也凸显了头部大厂在顶尖AI人才与通用大模型路线上的激烈博弈。
Google DeepMind已解散开发AlphaFold的专职团队，多数成员转岗至Gemini等项目，诺奖得主兼团队负责人John Jumper等核心成员已跳槽至Anthropic。此举标志着谷歌在AI科研领域的战略发生重大转变，从攻克单一科学问题转向构建基于Gemini的通用科学能力，同时凸显了头部AI实验室之间激烈的人才争夺战。
据《金融时报》独家报道，Google DeepMind 已解散其开发诺贝尔奖级蛋白质结构预测 AI 系统 AlphaFold 的核心团队。此举标志着这家全球领先的 AI 实验室正在对其核心研究策略进行重大重组，可能对未来 AI 在生物学及科学计算领域的研发方向与资源分配产生深远影响。
针对外界关于 Google DeepMind 放弃硬核生物学问题、全面转向“AI科学家”竞赛的传闻，其科学团队高管 Pushmeet Kohli 澄清称，团队并未转型而是正在扩张。他强调，团队将继续攻克蛋白质功能、基因组解码以及从头设计蛋白质等生物学难题，同时也会开发由 Gemini 驱动的智能体以加速科学发现。这一回应明确了 DeepMind 在 AI for Science 领域的双线并行战略，稳定了外界对其持续投入基础科学研究的预期。
Google DeepMind 研究副总裁 Pushmeet Kohli 澄清，其科学团队并未放弃硬核生物学问题转向“AI 科学家”竞赛，而是扩展了研究范围。他强调团队将继续攻克蛋白质功能、基因组等难题，同时开发基于 Gemini 的科研智能体。此举回应了外界对 AlphaFold 团队战略调整的担忧，明确了 DeepMind 在 AI for Science 领域的双线并行策略。
Google DeepMind 科学团队发文否认了关于团队战略转型的传闻。官方澄清表示，团队并未转型，而是进一步扩展了工作范围，将继续致力于解决蛋白质功能理解、基因组破译以及全新蛋白质和酶设计等科学与生物学领域的顶级难题。相关人员也证实团队目前运转繁忙。这一回应明确了 DeepMind 在基础科学领域的持续投入方向与坚定立场。
Google DeepMind解散了曾获诺贝尔奖的AlphaFold团队，核心负责人John Jumper等转投Anthropic，其余成员被分流至Gemini及其他前沿项目。这一举动标志着DeepMind从单一科学难题攻关转向构建以Gemini为底座的通用科研平台，可能削弱其在特定领域的长期专注力，同时反映出顶尖AI人才在头部大厂间的激烈争夺。
Google AlphaFold 核心团队近四分之一成员（含诺奖得主 John Jumper）离职转投 Anthropic，凸显 AI 顶尖人才加速从学术界向企业界流失的趋势。随着企业在薪资和算力资源上占据绝对优势，大学正面临教授流失与基础研究停滞的困境，AI 研究的重心已实质性向商业化产品倾斜。
2026年7月，谷歌DeepMind解散了AlphaFold核心团队，包括诺奖得主John Jumper在内的近四分之一成员离职并集体加入Anthropic，其余人员被分流至Gemini大模型等项目。这一重大人员动荡与战略调整标志着DeepMind正将重心从纯科学突破转向生成式AI竞赛，以应对竞争对手的压力，引发了业界对长期科学项目发展受阻的担忧。
Google DeepMind 科学团队负责人 Pushmeet Kohli 澄清，团队并未放弃攻坚生物学难题，而是扩大了研究范围。他强调，团队将继续致力于理解蛋白质功能、破译基因组以及从头设计蛋白质和酶，同时通过开发基于 Gemini 的智能体来加速科学发现过程。这一表态回应了外界关于 DeepMind 转向通用 AI 智能体而放弃基础科研的质疑，表明其在保持核心科研方向的同时，正尝试将大模型能力引入科学研究流程。