2026 年 6 月 19 日，John Jumper 在 X 上告示，我方将离开职责近九年的 Google DeepMind，在有顷休整后加入 Anthropic。随后，DeepMind CEO Demis Hassabis 也公开薪金，感谢 Jumper 对 AlphaFold 和 AI for Science 的孝敬。
Jumper 的大名无需太多先容。他是 AlphaFold 的共同创造者，2024 年诺贝尔化学奖得主。AlphaFold 预测跨越 2 亿个卵白质结构，被 190 个国度的 200 多万推敲者使用，这简略是 AI 在当然科学界限迄今最具辨识度的恶果之一。亦然 AlphaFold 让 DeepMind 从“会下围棋、会玩游戏的 AI 实验室”，酿成了一家信得过有经历挑剔科学发现的公司。
就在前一天，另一位分量级东谈主物 Noam Shazeer 也告示离开 Google，加入 OpenAI。Shazeer 是 Transformer 架构奠基论文《Attention Is All You Need》的共同作家之一。Google 在 2024 年通过一笔约 27 亿好意思元的 Character.AI 授权和东谈主才回流来去，把他再行请回 Google；不到两年，他又离开了。
一周之内，Google DeepMind 连气儿失去两位极具标识意旨的东谈主物，放在职何公司，这都不可谓不是件大事。但东谈主事变动自身不是这篇著述要写的事，若是咱们顺着他们的行止往前看，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 实验室正在同期把筹码压向兼并个标的：生命科学。
今天的 AI for Science，会像昨年的 AI for Software Engineering 吗？
最初是手脚最为密集的 Anthropic。2025 年 10 月，Anthropic 推出 Claude for Life Sciences，把 Claude 镶嵌生命科学职责流，隐敝文件综述、实验联想、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，把要点从药企和推敲机构膨大到医疗业绩、支付方和临床场景。
随后，Anthropic 运行把这件事从“行业版块 Claude”鼓励到更深层的才略竖立。
2026 年 4 月，Anthropic 以约 4 亿好意思元股票收购 Coefficient Bio。这是一家成立仅数月、团队不到 10 东谈主的 AI 生物时期公司，中枢成员来自 Genentech 的计较生物学团队 Prescient Design。4 亿好意思元买不到 10 个东谈主，不错说是贵得离谱，但 Anthropic 缺的恰是这批东谈主手里的药物研发教化。
关系报谈还提到，Anthropic 正在招聘生物学家、竖立湿实验才略，并试图把 AI 与实验考证闭环聚合起来。
收购之后，Anthropic 运行建我方的湿实验室，策动是把扫数生命科学研发周期压缩十倍。差未几兼并时期，有东谈主在 Claude 的界面里发现了一个叫 Operon 的未公开方法，是有利的计较生物学职责区。诺华 CEO Vas Narasimhan 加入了 Anthropic 的董事会，据报谈是第一个进入前沿 AI 实验室管理层的制药公司高管。
6 月 9 日，Claude Fable 5 发布。Anthropic 用生命科学才略当中枢卖点：底层的 Mythos 5 模子在药物联想任务中速率擢升约 10 倍，零丁完成了基因和解推敲任务，还在基因组学界限提倡了新假说并得到实验考证。十天之后，Jumper 来了。
OpenAI 的阶梯不太一样。它不是先自建湿实验室，而是铺设衔尾收罗和垂直模子。
2026 年 4 月 16 日，OpenAI 发布 GPT-Rosalind。这是一个面向生命科学推敲的推理模子，策动是撑抓生物学、药物发现和飘扬医学推敲。它不错匡助推敲者作念笔据抽象、假定生成、实验联想，也不错通过 Codex 接入生命科学用具和数据库。
6 月，OpenAI 又更新了 GPT-Rosalind，把 GPT-5.5 的 agentic coding 和用具调用才略加入其中，并发布 Life Sciences Research 和 Life Sciences NGS Analysis 两个 Codex 插件，让模子不仅仅回答问题，而是能在兼并个职责区里检索笔据、分析组学数据、扩充生物信息学历程，并保留过程和产物。
同期，OpenAI Foundation 也把生命科学列为畴昔一年至少 10 亿好意思元参加盘算中的主要标的之一，要点包括阿尔茨海默症、寰球健康数据集和高升天率、低参加疾病。
OpenAI 曾郑重 OpenAI for Science 的 Kevin Weil 在 2026 年头说过一句被平素援用的话：“2026 年的 AI for Science，会像 2025 年的 AI for Software Engineering。”这句话自后变得越来越像行业共鸣：编程助手仍是成为前沿模子买卖化最拥堵的战场，而下一个要被 AI 重写的高价值职责流，正在转向科学推敲，生命科学排在最前边。
DeepMind 和它孵化出的 Isomorphic Labs 走的是第三条路，也走得最早：拆出一家零丁的 AI 药物发现公司，平直作念临床管线。
2026 年 2 月，Isomorphic Labs 展示了我方的 Drug Design Engine，也即是 IsoDDE。Nature 报谈称，外部科学家把它称为接近“AlphaFold 4”级别的领悟。它不再仅仅预测卵白质结构，而是面向药物发现中的卵白-配体相互作用、抗体结构、结合位点等更靠拢产业行使的问题。不同于 AlphaFold 的怒放阶梯，IsoDDE 是闭源系统，才略留在 Isomorphic Labs 的买卖体系里面。
Isomorphic Labs 已累计融资约 27 亿好意思元：2025 年完成 6 亿好意思元融资，2026 年 5 月又完成 21 亿好意思元 Series B。它还与礼来、诺华等大型药企竣事衔尾，潜在来去总数接近 30 亿好意思元。Hassabis 本年暗示，公司瞻望在 2026 年底前启动第一批临床考验，这一时候表仍是较此前“2025 年底前进入临床”的策动有所延后。
三家的旅途并不探讨。Anthropic 作念的是把生物才略深度镶嵌通用基础模子，并通过收购和实验才略竖立补足闭环；OpenAI 作念的是垂直模子、用具插件和药企衔尾收罗；DeepMind/Isomorphic 作念的是零丁公司、闭源引擎和自有/衔尾管线。
但标的皆备一致：前沿 AI 实验室正在把生命科学视为软件工程之后的下一个中枢战场。
为什么是当今？
最平直的推能源是：AI 联想的药物运行在东谈主体考验中拿出摆布了。
2025 年 6 月，英矽智能的 rentosertib 在的 IIa 期临床考验中赢得积极摆布，论文发表在《Nature Medicine》上。Rentosertib 是一个 TNIK 抵制剂，其靶点发现和分子联想都使用了生成式 AI。不管最终它能否走到上市，这至少把“AI 能否信得过发现药物”从一个表面问题鼓励到了临床笔据层面。
AlphaFold 赢得 2024 年诺贝尔化学奖，也起到了访佛的信号作用。它让投资东谈主、药企和前沿 AI 实验室看到，AI for Science 不仅仅 demo，欧美国产精品小视频也不错产生被科学共同体承认的基础性恶果。而 FDA 在 2025 年 4 月告示冉冉取消单克隆抗体动物实验条件、饱读吹 AI 计较模子替代，则从监管层面掀开了两年前不存在的通谈。
数据侧的变化一样紧要。单细胞图谱、扰动数据集、空间转录组学、多组学数据在畴昔几年快速蓄积，为模子提供了卵白质结构以外的锤真金不怕火材料。Bessemer 援用 Epoch AI 数据称，2015 年全年新发布的生物学 AI 模子还不到 10 个，到 2025 年仍是跨越 380 个。生物学正在从“数据稀缺的湿实验学科”，酿成更顺应模子锤真金不怕火和自动化闭环的界限。
还有一个容易被低估的变量：Agentic AI 让生物学模子从“会回答问题”酿成了“颖悟活”。一个会解释卵白质折叠的模子很有价值，但它仍然仅仅个助手。一个能选定用具、联想实验、读取数据、修正失败、给出候选决议并把摆布送去实验室考证的模子，才更接近家具。Claude Mythos 5 的药物联想历程、GPT-Rosalind 的 Codex 插件、Isomorphic 的 IsoDDE，执行上都执政这个标的走：不是只作念科常识答，而是把模子镶嵌科学职责的扩充链条。
终末是买卖逻辑。编程助手仍是是最拥堵的前沿模子买卖化赛谈，比拟之下，制药和医疗健康是更大、更慢、更贵，也更难被重写的产业。麦肯锡估算，生成式 AI 每年可能为制药和医疗家具行业开释 600 亿到 1，100 亿好意思元价值；BCG 的模子也以为，AI 有契机把临床前发面前候镌汰 30% 到 50%，老本责备 25% 到 50%。
与此同期，大药企正靠近新一轮专利峭壁。2026 到 2030 年间，多款重磅药物将失去专利保护，行业稀有千亿好意思元收入骄横在风险中。药企需要更快补充管线，AI 生物时期公司和前沿模子公司有时站在这个缺口上。
泡沫如故转换？
不外，若是只看多头逻辑，这个故事鼓励得似乎有点太顺了。
换个角度看，AI 药物发现的临床记载其实仍然很少。Recursion 仍莫得获批药物，2025 年还拖拉了部分担线。BenevolentAI 的候选药物在特应性皮炎临床考验中失败后，公司从阿姆斯特丹退市并被收购。Exscientia 早期的 AI 药物名目曾经在临床后拒绝。Insilico 的 rentosertib 摆布是真实的，但面前它更像一个紧要样本，而不是仍是被反复考证的产业划定。
也即是说，AI 药物发现仍是稀奇了“皆备莫得临床笔据”的阶段，但还远莫得到“详情能系统性提高顺利率”的阶段。
再看估值。Isomorphic Labs 仍是累计融资约 27 亿好意思元，但尚未清楚具体临床钞票；Coefficient Bio 团队不到 10 东谈主，却以约 4 亿好意思元被 Anthropic 收购。这里面买确虽然有时期和东谈主才，但更紧要的是稀缺性。
Isomorphic Labs 的稀缺性在于，它可能是面前最接近“AI 原生、垂直整合药企”的实体。投资东谈主为“找不到第二家”付了溢价。Jumper 去 Anthropic，某种进程上恰是在制造这个果然的第二家。
三家都冲进来之后，一个更现实的问题也出现了：前沿 AI 实验室在生命科学里的永恒变装到底是什么？是卖 API 给药企，赚用具钱？是我方作念管线，和药企竞争？如故成为底层基础武艺，向扫数药物研发产业收平台税？
面前三家给出了不同谜底。Isomorphic Labs 选定我方作念药物发现公司，平直对接临床和管线；OpenAI 选定垂直模子和衔尾收罗，把才略放进 Codex 和企业职责流；Anthropic 则更像一条羼杂阶梯：在通用模子里内建生物才略，同期通过收购、董事会建树和实验才略竖立蓄积药物发现教化。
Dario Amodei 在 2024 年 10 月那篇长文《Machines of Loving Grace》里，把生物学放在第一章（值得一提的是，Dario Amodei 自身亦然学生物诞生的）。他提倡一个说法，叫“压缩的 21 世纪”：当 AI 达到满盈水平，东谈主类在生物学和医学上正本需要一百年本领取得的领悟，可能被压缩到 5 到 10 年。
一年半后，他的公司收购了 AI 生物时期团队，竖立湿实验才略，发布具备药物联想才略的 Mythos 级模子，把诺华 CEO 拉进董事会，然后招来了 AlphaFold 的共同创造者。当今回头看，那篇著述简直即是 Anthropic 给我方画下的一张阶梯图。
Jumper 的选定也因此有了更多层面的含义。他在 DeepMind 作念 AlphaFold 作念到了最高点，诺贝尔奖也拿了，买卖化职责交给 Isomorphic Labs，由 Hassabis 躬行带队。留在原地不绝作念什么，如实是一个真实问题。
他选定了 Anthropic，而不是回到 Isomorphic Labs 作念药物管线，也不是去 OpenAI 作念 GPT-Rosalind。这证实 Anthropic 的阶梯对他有劝诱力：不是单独作念一家 AI 药企，而是试图让通用基础模子自身具备作念生物学推敲的才略。
这条阶梯也注定会更难。生命科学不是代码，错了不成简便回滚。越强的模子，越可能同期带来药物发现和生物安全风险。Fable 5 发布时最具争议的所在之一，即是它会在部分生物、化学和收罗安全场景下触发保守左迁；这种“越强，管得越严”的念念路触怒了一些推敲者，但它也恰是 Anthropic 一直以来的中枢叙事。
对一个深知卵白质折叠预测两面性的科学家来说，这种在才略和安全之间走钢丝的阶梯，也许比单纯追求时期前沿更有劝诱力。
三家实验室当初都是冲着“管明智能”起步的。当今，它们用资金、家具和东谈主才在回答一个更具体的问题：若是智能真的变得满盈强，第一批被它重写的界限会是什么？如今，这个谜底似乎在拘谨到生命科学这一界限。
而生命科学对模子的条件，和写代码、作客服皆备不在一个量级上。模子要处理真实寰宇的物理管理，要在数据不完满的情况下作念因果推理，要把计较摆布送进实验室领受湿实验考证，错了即是错了，莫得恶浊余步。编程助手不错靠补全代码和跑 benchmark 拿高分，但药物要么在临床上起效，要么不起效。从这个角度看，生命科学不仅仅 AI 的下一个大阛阓。它正在酿成前沿 AI 的硬核科场，谁能在这里跑通闭环，谁就诠释了我方的模子不仅仅在屏幕上有效，而是能在真实寰宇里产生可考证的摆布。
参考费力：
https://www.cnbc.com/2025/10/23/anthropic-bets-on-health-care-with-claude-for-life-sciences.html
https://www.latent.space/p/science
https://www.bvp.com/atlas/building-biology-native-data-infrastructure-for-the-ai-era
https://fourweekmba.com/nobel-laureate-john-jumper-leaves-deepmind-for-anthropic/
https://darioamodei.com/machines-of-loving-grace
注：封面/首图由 AI 赞成生成
