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数据库诺奖得主、AlphaFold之父John Jumper跳槽，加盟Anthropic，这一次，他要“用AI重构生命”？
编辑丨王多鱼
排版丨水成文
博士毕业后 7 年拿下诺贝尔奖，改变了整个学科——这正是 AlphaFold 的核心领导者，用 AI 颠覆结构生物学的那个人，2024 年诺贝尔化学奖得主——John Jumper。
2026 年 6 月 20 日凌晨，John Jumper 在 X 上发布了一条推文——After nearly 9 years, I have decided to leave Google DeepMind and join Anthropic（after taking some time to recharge）。没有戏剧性的控诉，通篇都是感谢。但这给全世界生命科学圈和 AI 圈带来了一场地震。
DeepMind 掌门人 Demis Hassabis 几乎秒回了这条推文，感谢了 John Jumper 在过去 9 年里的非凡合作，让他们凭借 AlphaFold 取得了改变了世界的成就，展示了 AI 在科学和医学领域的无限可能，照亮了 AI 如何造福人类之路。
Demis Hassabis（左），John Jumper（右）
一个“不懂深度学习”的人
John Jumper 的故事，最精彩的地方在于：他赢在“不是纯 AI 人”。
1985 年，John Jumper 出生于美国阿肯色州小石城，2017 年底，博士毕业后仅 6个 月，Demis Hassabis 破格让他领导 AlphaFold 团队 。
而 John Jumper 加入 DeepMind 时，几乎没有深度学习领域的经验。 他简历上最亮眼的不是神经网络，而是对蛋白质物理的理解。
Demis Hassabis 赌了一把——解蛋白质折叠的难题，懂蛋白质比懂 AI 更重要。而这个赌注的回报率，恐怕是人类科学史上都排得上号。
AlphaFold：颠覆结构生物学
在 AlphaFold 之前，人类花了几十年，用 X 射线晶体学、冷冻电镜等实验手段，总共解出约 20 万个蛋白质结构。这些方法耗时漫长、成本高昂。
John Jumper 领导的 AlphaFold 团队，很快取得了一系列成就——
2018 年：AlphaFold 在 CASP 竞赛首次亮相，碾压传统方法；
2020 年：AlphaFold2 横空出世，把对蛋白质 3D 结构的预测准确率提高到平均 90%，困扰生物学界 50 年的难题被直接破解；
2021 年：预测出地球上已知的所有蛋白质结构（近 2 亿个蛋白质，涵盖约 100 万个物种），AlphaFold2 被 190 个国家的超 200 万科研人员所使用。
2024 年 5 月：AlphaFold3 发布，不再局限于预测单个蛋白质的结构，而是实现了精准预测蛋白质与几乎任何生命分子（包括小分子、蛋白质、DNA 和 RNA）的相互作用，以及预测翻译后修饰和离子对这些生命分子的结构影响，帮助我们在原子水平上精确地观察生命分子系统的结构。
AlphaFold 的应用落地也极为硬核，从疫苗设计、癌症靶点发现、抗生素研究、新药筛选……这也让 John Jumper 和 Demis Hassabis 接连获得一系列荣誉，直到 2024 年，诺贝尔化学奖授予了他们，这也让 39 岁的 John Jumper 成为近 70 年来最年轻的诺贝尔化学诺奖得主。
John Jumper 在生命科学界的定位可以一句话概括——他用 AI 把一个学科从“实验驱动”变成了“计算驱动”，这不是增量进步，这是范式变革。
为何出走？
对于为何突然离开谷歌 DeepMind，John Jumper 本人只字未提，官宣内容通篇只有感恩。但综合相关报道，其离开的原因似乎相当清晰。
推力：DeepMind 内部出了问题
1、商业化方向扯皮不断，彭博社透露，John Jumper 其实也是谷歌的 AI 编程（AI coding）开发团队的核心成员之一。外界通常以为他只搞蛋白质，但他近来的工作和企业级 AI 编程工具绑得很深。而谷歌内部在近几个月，员工和高管都在担忧，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 最领先的赛道。
2、Gemini 系列持续掉队，内部士气低迷，被寄予厚望的 Gemini 3.5 Pro 一再跳票，值得一提的是，就在几天前，Transformer 论文共同作者 Noam Shazeer 离开谷歌，加入了 OpenAI，这让 Gemini 的未来再次蒙上一层不确定性。
拉力：Anthropic 进军生命科学
去年 10 月，Anthropic 推出了 Claude for Life Sciences；今年 4 月：Anthropic 以约 4 亿美元价格收购了生物 AI 公司 Coefficient Bio，将其并入医疗与生命科学部门；今年 6 月，Anthropic 集中展示了 Claude 在制药、生物科技领域的落地。
更深层的拉力，可能在于，Anthropic 能够给予谷歌给不了的东西——一个人能直接改变公司轨迹的感觉。在谷歌 DeepMind，John Jumper 是副总裁，是工程师，而在 Anthropic，他很可能被赋予的是 “定义整个生命科学与生物 AI 方向”的自主权。
Jumper × Anthropic = ？
这是整件事情最值得关注的部分。
1、从“预测结构”走向“设计+闭环实验”
AlphaFold 的本质是预测：通过一段氨基酸序列，预测它会折叠成什么样。但下一阶段的问题是——
如何设计全新的蛋白质/抗体/酶来实现特定功能？
如何把计算结果闭环验证到湿实验里？
如何把药物发现从“筛候选分子”变成“从头生成+定向进化”？
Anthropic 收购 Coefficient Bio（AI 驱动的抗体设计）+ 自建湿实验室 + John Jumper 加盟——这条链正在闭合：生成 → 预测 → 实验验证 → 迭代，全栈打通。
2、Claude 变身“科研操作系统”
如果说 Claude for Life Sciences 目前还偏辅助（帮研究人员加速文献理解、实验设计、数据分析），那 John Jumper 的加盟意味着 Anthropic 有机会把 Claude 做成真正的科学推理引擎——不只是“聊天、写代码”，而是内嵌结构生物学知识、药物化学约束、实验物理规律，成为一个懂科学的智能体。
总的来说，John Jumper 的离开，不是离开生物学，而是选择了一个他认为更能把 AlphaFold 之后的故事做大做强的地方。
John Jumper 和 Demis Hassabis 的告别，可能是科技圈近年来最体面的一次“分手”——但体面不等于不痛。对谷歌来说，痛的不只是失去了一位诺奖得主，而是暴露出一个结构性困境：当一家公司的规模和组织复杂度超过了个人能撬动的杠杆，那些最需要“改变轨迹”的人，就会去寻找还能让他们改变轨迹的地方。对 Anthropic 来说，这是一笔战略级收购，只不过收购的不是公司，而是一个人——一个能帮它把“安全、有益、强大的 AI”叙事落到真实世界救命药物上的人。
而对我们来说，AlphaFold 让我们看见了“用 AI 解构生命”是什么样子。拥有了 John Jumper 的 Anthropic，可能要让我们看见“用 AI 重构生命”是什么样子，这比 AI 预测蛋白结构更疯狂，当然，也更值得期待。
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