Google DeepMind的諾獎得主、AlphaFold之父John Jumper，跳槽Anthropic了。
本人已親自在X上官宣：將近九年後，他決定離開Google DeepMind，加入Anthropic——也就是DeepMind最直接的對手之一。
要知道，這可是AlphaFold的核心人物，他還曾與Demis Hassabis一起站上諾貝爾化學獎的領獎台。
Hassabis也幾乎是第一時間回應。
這位諾獎搭檔、DeepMind掌門人感謝了Jumper過去九年的「非凡合作」，稱AlphaFold「改變了世界」，為AI在科學和醫學上的可能性「照亮了道路」。
9年前，正是是Hassabis親自給了他一個「冒險的機會」：讓他一個PhD畢業才6個月的新人，領導AlphaFold團隊。
但如今，連這份知遇之恩也留不住了…
就在兩天前，Transformer核心作者Noam Shazeer也宣佈離開Google DeepMind，加入OpenAI。
短短48小時裡，Google AI一下子失去了兩位核心人物。
AlphaFold之父：從物理學博士到諾獎得主
John Jumper的履歷，是一條跨學科的逆襲之路。
1985年，Jumper出生在美國阿肯色州小岩城。
2007年，他從范德堡大學拿到物理與數學學士，之後去劍橋大學讀理論凝聚態物理。結果讀著讀著發現這個方向不適合自己，拿了個碩士就走了。
離開學術界後，他在紐約的D.E. Shaw Research做了三年蛋白質和過冷液體的分子動力學模擬。
這段經歷後來起了重要作用——蛋白質模擬，正是他日後封神的領域。
2011年，他重回校園，到芝加哥大學攻讀理論化學博士，把機器學習用到了蛋白質折疊的研究上。
2017年，他拿下博士學位，論文做的就是「用嚴格的機器學習方法研究粗粒化蛋白質折疊與動力學」。
2017年底，PhD畢業6個月後，他加入了Google DeepMind。
當時的他，是個毫無管理經驗的新人。但Hassabis看中了他的技術潛力，「took a real chance」——冒險讓他領導AlphaFold團隊。
這個冒險，賭對了。
接下來的故事大家都知道了。2020年，AlphaFold 2橫空出世，把預測蛋白質三維結構的精準率做到了平均90%，一舉攻克了困擾生物學界50年的難題。
截至目前，AlphaFold已被190個國家、超200萬名科研人員使用，預測的蛋白質結構超過2億個，被廣泛用於瘧疾疫苗、癌症治療、抗藥菌等研究。
隨後是AlphaFold 3，將預測能力擴展到DNA、RNA、小分子等更廣泛的生物分子結構。
榮譽也隨之而來：「Nature年度十人」(2021)、BBVA前沿知識獎(2022)、生命科學突破獎(2023)……
Jumper一度拿獎拿到手軟。
直到2024年，他與Hassabis一起站上了諾貝爾化學獎的領獎台；另一半則頒給華盛頓大學的David Baker，表彰其在計算蛋白質設計上的貢獻。
Jumper也由此成為第100位與芝加哥大學相關聯的諾獎得主。
離開時，他在DeepMind的頭銜是副總裁、工程院士(VP, Engineering Fellow)。
48小時，Google AI連失兩員大將
那麼，Jumper為什麼要走？
他本人沒有給出任何離職理由，帖子裡通篇都是感謝；Anthropic也沒有披露其職位。
所以「為什麼走」還不得而知，外界更多是把這次出走放進兩個背景裡看。
一方面是推力。
Bloomberg提到，Jumper其實是Google「AI程式設計開發團隊」的核心成員之一——大家以為他只搞蛋白質，但他近來的工作和AI coding綁得很深。
而據Bloomberg，DeepMind內部近幾個月有員工和高管擔憂，公司在面向企業的AI程式設計工具上拿不出清晰方案，而這恰恰是Anthropic和OpenAI領先的領域。
還有前員工表示，Google在向企業出售AI程式設計工具上一直不順。
Jumper的離開，恰恰是DeepMind正在關鍵的商業化戰場上最吃力的時候。
而另一方面是拉力。
接收方Anthropic，這一年在生命科學上是真金白銀地砸。
去年10月，它推出了Claude for Life Sciences；今年4月，又以約4億美元全股票收購了隱身生物AI公司Coefficient Bio——一支不到10人、幾乎全部來自Genentech旗下Prescient Design的計算生物學團隊，併入了Anthropic的醫療與生命科學部門。
6月30日，Anthropic還將辦一場名為「The Briefing: AI for Science」的線上活動，集中展示Claude在製藥、生物科技等領域的落地。
一位諾獎級的蛋白質結構專家此時加盟，路線看起來也是高度吻合的。
但是，對於Google DeepMind來說，48小時內連失兩員大將，稱得上是「大出血」了。
就在兩天前，Gemini的聯合負責人Noam Shazeer剛剛宣佈離職、加入OpenAI。
Noam Shazeer是Transformer那篇《Attention Is All You Need》的作者之一，幾乎所有現代大模型都建立在這套架構之上。
奧特曼更是在X上敲鑼打鼓、夾道歡迎，說Shazeer是他從OpenAI創立之初就最想合作的人之一。
兩天之內，Google眼睜睜看著兩位頂級人才，分別被Anthropic和OpenAI收入麾下。
Gemini 3.5 Pro呢？
大將接連出走的背後，是一個更扎心的問題：
DeepMind在模型本身上，是不是也落後了？
至少從公開榜單看，差距是肉眼可見的。
Claude Fable 5上線即登頂Artificial Analysis智能指數，得64.9分，領先第二名約5分；前兩名都被Anthropic包攬（Fable 5第一、Opus 4.8第二）。
相比之下，Gemini 3.1 Pro約46分，已經不在第一梯隊。
來自中國的開源模型——智譜GLM-5.2，在AA榜單上也已經反超Google的當家模型：
GLM 5.2得51分，Gemini 3.1 Pro Preview和3.5 Flash分別是46和50。
被寄予厚望的Gemini 3.5 Pro，則一再跳票。
這款模型早在5月19日的Google I/O上就已官宣，Pichai當場那句「再給我們一個月」還引來台下噓聲。
可到6月中旬，它依然只對部分Vertex企業客戶限量預覽，遲遲沒有公開版。
還有網友在X上爆料稱，DeepMind團隊內部正瀰漫著沮喪和不滿的氛圍。
有員工表示：
我們在文字、圖像、視訊、語音甚至視覺方面都沒有前沿模型……
如果我們投入了資源，花了四個多月的時間都無法發佈真正的前沿模型，那我們到底在做什麼？
團隊內部對於模型能力掉到「第三甚至第四」頗為不滿，甚至放話：
「不能怪Noam離開，他不會是最後一個」。
這句話立刻就應驗了。這不，眼下立馬又跑了一個… (量子位)