John Jumper 在 2024 年诺贝尔奖周期间发言。现在，这位 AlphaFold 关键人物从 Google DeepMind 转向 Anthropic
2024年，约翰·江珀（John Jumper）站在诺贝尔化学奖的领奖台上，全世界都在为他鼓掌。他主导研发的 AlphaFold 模型，解开了困扰人类半个世纪的蛋白质三维结构难题，被看作 AI 改变人类科学的里程碑。
然而不到两年时间，这位新晋诺奖得主在个人社交平台上宣布，他要离开工作了快9年的谷歌 DeepMind（Google DeepMind），跳槽去对手 Anthropic。
这还没完。就在他宣布离职的前一天，大模型领域另一位传奇人物、Transformer 论文的核心作者诺姆·沙泽尔（Noam Shazeer），也宣布离开谷歌去往 OpenAI，担任架构研究负责人。
你要知道，沙泽尔是谷歌变相花了 27 亿美元巨资买回来的。
两天之内，谷歌同时失去了它最耀眼的科学明星，和它花重金买回来的最贵技术统帅。受此影响，母公司 Alphabet 的股价直接出现波动，华尔街开始怀疑谷歌到底能不能留住顶级人才。
但这起接连出走事件里最有意思的，不是「谁走了」，而是「他们在谷歌被安排去干什么」。
根据彭博社的报道，江珀这位靠破译生命密码拿到诺奖的计算生物学家，在谷歌内部被派去领导开发 AI 编程工具。
也就是去开发写代码辅助工具，跟 GitHub Copilot 以及 Cursor 正面竞争。
谷歌做出这个决定，有它的道理。它在向企业客户推销自家的 AI 编程助手时遇到了极大的阻力，产品卖得不好，急需最聪明的大脑去救场。从纯商业逻辑上看，把最强的人调到最紧迫的战场，甚至可以说是合理的。
但让一位破译人类蛋白质密码的诺奖科学家，去给程序员开发自动补全代码的工具。你得承认，这画面多少有点不对劲。
AlphaFold 2 论文中的性能、结构预测与模型架构示意。解释了江珀为什么不是普通的 AI 工程师，而是把 AI 推进科学发现的人
这背后是大厂们都在面对的同一道难题，变现的压力已经逼到了嗓子眼。
早期的 DeepMind 是一个纯粹的科研避难所。
创始人德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）给科学家们描绘过一个无比宏大的蓝图，先解决通用人工智能，然后用它解决世间万物。那时候，科学家们可以在实验室里心无旁骛地研究围棋、气象、受控核聚变和生物学。
大模型浪潮爆发后，一切都变了。
大厂之间的竞争变成了真金白银的遭遇战，每天烧掉的算力是天文数字，搜索基本盘被对手虎视眈眈，华尔街每个季度都要看财报和商业化进展。
站在谷歌的角度，这场大模型竞赛确实是生死之战。
OpenAI 和 Anthropic 每个季度都在蚕食它的核心搜索业务，微软拿着 Copilot 在企业市场攻城略地。在这种压力下，谷歌不可能继续让诺奖得主去慢慢摆弄蛋白质，它需要能立刻卖出去的产品。
问题在于，科学家不是这么想的。
对于江珀这样一生都在跟复杂的分子和生命机制打交道的人来说，被要求去优化自动补全代码的工程，跟他花了九年时间建立起来的科研方向完全不搭。编程工具当然重要，但这不是他的仗。
贝尔实验室的故事就是前车之鉴。
上世纪90年代 AT&T 拆分之后，那个诞生了晶体管、信息论和 Unix 的科研殿堂，逐渐变成了一个为母公司产品线服务的研发部门。最顶尖的科学家一个接一个离开，去了大学，去了硅谷创业公司。不是贝尔实验室变差了，是当科研氛围被业务需求一点点挤走之后，留下来本身就变成了一种牺牲。
Bell Labs Holmdel Complex 曾是企业基础科研的象征。科研机构一旦被业务线重新定义，人才流失往往只是后果
沙泽尔的再次出走也是同样的逻辑。
谷歌为了让他回归，付出了 27 亿美元的特许费和授权费，还让他共同领导 Gemini 模型的研发。但大厂内部臃肿的官僚体制、开不完的跨部门会议、繁杂的汇报关系，对于习惯了自由敏捷的顶尖极客来说，是一件极其痛苦的事。
而 OpenAI 首席执行官萨姆·奥特曼（Sam Altman）早就公开示好，称从 OpenAI 创立初期就渴望与沙泽尔合作，一转手就给了他「架构研究负责人」这个可以心无旁骛做新架构的职位。
22个月，27亿美元，就这样交了学费。
Transformer 架构示意图。沙泽尔是 2017 年论文《Attention Is All You Need》的作者之一，这篇论文后来成了大模型时代的技术底座
Anthropic 挖走江珀，暴露的则是另一个层面的竞争。
Anthropic 在编程能力上已经站稳了脚跟，现在显然在把触角伸向更广阔的科学发现领域。找来 AlphaFold 的缔造者，就是要在 AI 医疗和生物化学等科学前沿与 DeepMind 正面角逐。
这两起离职放在一起看，谷歌面对的困境其实很清楚，大厂用无限的资金和算力搭建的「科研温室」正在失效。
谷歌给的薪酬和资源在行业里仍然是顶级的，钱从来不是问题。
真正失效的地方更简单也更致命，当组织的首要目标从「探索未知」变成了「季度营收」，科学家在这个系统里的角色就从探索者变成了工具人。
江珀离开前在 X 上写了一段话，感谢哈萨比斯在他博士毕业仅六个月时就敢让他领导 AlphaFold 团队。
那大概是 DeepMind 最好的时候。一个还敢把赌注压在年轻科学家身上的时候。
