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日期: 2026-06-20 | 来源: DeepTech | 有0人参与评论 | 字体: 小 中 大
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。
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。
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。
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。
今天的 AI for Science，会像去年的 AI for Software Engineering 吗？
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。- 新闻来源于其它媒体，内容不代表本站立场！
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