根据最新消息显示，不到 48 小时，谷歌失去了两个 AI 大牛。
在生物学界，蛋白质折叠事项曾是一个困扰了人类长达半个世纪的终极难题。而 John Jumper 正是带领团队攻克这一难题的核心将领。作为 AlphaFold 项目的首席研究员和工程负责人，他主导了该 AI 系统的底层架构设计与演进。
随着 Fable 5 的发布以及 GPT-5.6 的步步紧逼，Anthropic 今年还正在疯狂重金砸向「科学 AI」的赛道。
在芝加哥大学博士毕业之后，他就加入了 Google DeepMind。
▲ Anthropic 在 6 月 30 日即将举办一场 AI for Science 直播活动
在参与 AlphaFold 工作之前，John Jumper 本科在范德堡读物理和数学，一心想当个「纸笔派」理论物理学家。
他的离开，让谷歌在当前本就陷入苦战的「商业 AI 编程市场」上雪上加霜。
谷歌刚刚失去了 Gemini 的核心架构师 Noam Shazeer，跳槽到 OpenAI。而 John Jumper 的紧随其后，直接印证了爆料中 DeepMind 内部员工的绝望预言，「Noam 绝不会是最后一个出走的大牛。」
「从模型到产品，进展极其缓慢，甚至全面溃败。」
对于有着生物学的光环，还有 AI 编程工程战斗力的 Jumper 来说，留在此时的谷歌，显然已经不是最优解。
全球数以百万计的研究人员正在使用他的模型来加速新药研发、抗病虫害农作物设计以及绿色酶的开发。
▲ John Jumper
接下来三年，他在 D.E. Shaw Research 用超级计算机模拟蛋白质。2011 年又跑去芝加哥大学，把机器学习用到蛋白质折叠上，2017 年拿到理论化学博士，芝大的人后来叫他「误打误撞的化学家」。
在文本、图像、视频、语音甚至是视觉领域，我们已经不再拥有任何一个处于行业前沿（Frontier）的模型了……
以及 Codex 和 Claude Code 几乎霸占了大部分的 Coding Agent 市场，Google 的 Antigravity 鲜有人知，以及 Anthropic 强到要被政府关闭的 Fable 5……
除了被 Anthropic 和 OpenAI 牢牢压制，甚至被国产大模型智谱 GLM 反超。
Transformer 和 AlphaFold，一个是亲手打造了现代大模型技术底座与谷歌主力模型 Gemini 的「架构之神」，一个是代表了谷歌 AI-for-Science（科学人工智能）最高荣耀的诺奖科学家。
当这样的人开始选择离开时，市场看到的往往不是个人职业规划，而是一张关于未来的投票。
Anthropic 拿下 John Jumper，更像是在给自己扩边界。Claude 做得再好，也不能永远只围绕文本、代码和企业助理讲故事。AI 公司接下来要争的，会越来越多地进入科学计算、生命科学、自动化研究这些领域。Jumper 的履历刚好能把这个方向变得具体。
Google 在短时间内连丢两张王牌，根据网友在社交媒体上分享的爆料信息，有内部人士称，「我不能责怪 Noam Shazeer 的离开，他也不会是最后一个离开 Google 的大人物。」
2018 年，他带领整个 AlphaFold 团队把整个系统推倒重做。两年后，AlphaFold2 在 CASP14 上把蛋白质结构预测的准确率做到 90%，这个数字，意味着跟实验室实测几乎一样。
他们不仅开始筹建真实的湿实验室（Wet Lab），发布了基于生物学的智能体（Bio-Agents）研究，还积极与顶尖医疗机构结盟。
据此就说 Google 已经输了，太草率。
自今年 2 月发布 Gemini 3.1 Pro 以来，谷歌就没有发布过新的前沿机型。此前在 I/O 大会发布的模型 Gemini 3.5 Flash，在实际体验中不仅没有比 3.1 Pro 好多少，甚至在 Artificial Analysis Intelligence Index 上，谷歌最好的模型已经惨跌至第五名。
两天后，20 日凌晨，曾和 Demis Hassabis 一起拿下2024 年诺贝尔化学奖、Google DeepMind 副总裁兼工程研究员、AlphaFold 的核心功臣 John Jumper 也挥别了度过 9 年时光的谷歌，高调官宣加入 Anthropic。
John Jumper 在 X 正式宣布，他将离开 Google DeepMind，加入 Anthropic。他很感谢 DeepMind CEO Demis Hassabis 愿意在他博士刚毕业六个月的时候，就给他机会领导整个 AlphaFold 团队，他相信 Google DeepMind 团队还会有更多的发现。
不仅懂生物，在底层架构和工程落地上的能力也是顶级的。John Jumper 在 DeepMind 内部主要负责 AI Coding 的工作，还是 AI Coding 开发团队的关键成员。
由于 Google 相较于 OpenAI 和 Anthropic 一直在向企业出售 AI Coding Agent 路线上落后，而 AI Coding 又是整个 AI 领域的大饼，Google 不想失去这一阵地。
在社交媒体上曾经传播过几个相关的片段，但很快又被视频生成领域当下的冠军 Seedance 2 轻松碾压。
如今，越来越多的人开始把 OpenAI 和 Anthropic 当成新的目的地。OpenAI 给的是最前沿的大模型战场。Anthropic 给的是更集中的研究文化和上升期公司股权。对顶级研究者来说，这些东西有时比大公司的稳定资源更有吸引力。
就在这种「高层失落、技术掉队、算力资源被平庸商业化蚕食」的窒息氛围下，Noam Shazeer 走了，John Jumper 也走了。
人才的流向大概也能看到一点行业的趋势，从去年 Meta 大举进攻花重金在闺蜜寻觅人才，到今年 Meta 新模型毫无水花，也再没 Meta 抢人大战相关的新闻。
输给智谱，DeepMind 内部信仰崩塌
而根据谷歌内部人士透露，计划于 6 月 30 日发布的 Gemini 3.5 Pro，也并不是 Google 在通用人工智能（AGI）竞赛中真正具备竞争力所需的突破性创新。
对未来的绝望，更糟糕的是，DeepMind 员工透露，即将在 6 月 30 日推出的 Gemini 3.5 Pro，在内部看来也根本无法带来质的突破，完全不足以让谷歌在这场 AGI 的军备竞赛中重回巅峰。
所以这两起跳槽真正刺痛 Google 的地方，并非「少了两个人」。
2024 年的诺贝尔化学奖，见证了 Demis Hassabis 和 John Jumper 这两位 DeepMind 巨头的至高荣耀。
DeepMind 的高层似乎已经默认并接受了输给 Anthropic 和 OpenAI 的现实，表示只有「进行重大改革」才能让他们重回 2025 年中后期的巅峰状态。
6 月 18 日，Transformer 奠基人之一、谷歌 Gemini 团队联席主管 Noam Shazeer 宣布再次离开谷歌，重回对手阵营担任 OpenAI 的架构考察负责人。
因为顶尖研究员拥有比外界更多的信息。他们知道下一代模型进展到哪里，知道组织内部的资源正在流向什么方向，也知道真正的突破最有可能诞生在哪里。
Noam Shazeer 去 OpenAI，很容易理解。大模型的竞争最终还是会回到训练、架构、数据和推理效率上。一个参与过 Transformer 论文、又在 Google 和 Character.AI 两边都做过模型的人，放到 OpenAI 内部，价值不需要多解释。
通用大模型之外，多模态也全面溃败。谷歌雄心勃勃推出的多模态小模型 Gemini Omni Flash，把图像编辑模型 Nano Banana Pro，推理模型 Gemini 以及世界模型 Genie 都融入进来，最后在市场上几乎没有激起任何水花。
跳槽到 Anthropic，一方面是 Claude 眼下是当之无愧的 AI Coding 最强模型。
他们因为 AlphaFold 一起拿下这个奖。AlphaFold 预测了 2 亿多个蛋白质结构，把生物医学里原本要熬好几年的事，压成了几分钟。
▲ 2024 年，年仅 39 岁的 John Jumper 与 DeepMind 首席执行官 Demis Hassabis 以及华盛顿大学的 David Baker 共同分享了诺贝尔化学奖。
Google DeepMind CEO 很快转发了这条消息，并称很感谢 John 在过去 9 年中给予 DeepMind 的非凡合作和出色协作，AlphaFold 是一项伟大的研究。
Google 仍然有 Gemini、Veo、TPU、Android、Search、YouTube 和 Cloud 等等。它的资源厚度，OpenAI 和 Anthropic 短时间里很难复制。
如果在拥有如此多资源、付出了超过四个月的努力之后，我们连一个真正的领跑者模型都拿不出来，我们到底在干什么？
从 AlphaFold 2 首次以极高的精确度预测出蛋白质三维结构，到后来 AlphaFold 3 将预测范围扩展到所有生命分子（包括 DNA、RNA 及小分子配体），Jumper 的工作直接将结构生物学向前推进了数十年。
根据 LinkedIn 显示的信息，他之后拿了马歇尔奖学金去剑桥读博，结果发现用计算方法搞量子力学不对胃口，只拿了个硕士就退学回了美国。
DeepMind 内部当前正蔓延着极度沮丧和广泛的不满，员工们普遍认为，这个曾经的全球第一的 AI 实验室，如今早已滑落到了行业中尴尬的第三、甚至第四名。
Google 还有机会再一次拿下 Nano Banana 时刻吗？
不少网友在下面评论，虽然 Demis 和 Google AI 其他工作人员表示了最大的风度，但是 AlphaFold 的人才流失给 Anthropic，对 Google 来说肯定很不好受。
从 GPT Image 2 全面碾压 Nano Banana 成为新一代 AI 生图之王，到视频生成模型 Gemini Omni Flash 发布时并未引起太多关注，很快就被字节的 Seedance 2 轻松击败。
回看 Google 这段时间的发展，在模型上，技术原地踏步，滑落至第五名。
他深度参与了谷歌对抗 GitHub Copilot、OpenAI 和 Anthropic 的 AI 编程工具与代码大模型的技术研发。
麻烦在于，Google 发明了太多关键技术，也培养了太多关键人物。Transformer 诞生在 Google，AlphaFold 诞生在 DeepMind，可到了商业化和人才定价阶段，这些人未必继续把 Google 当成最好的舞台。
或许比起 Gemini 排名下滑、产品失利、模型掉队，更值得 Google 警惕的是另一件事：当最优秀的人开始相信未来不在这里的时候，失去的往往不只是几位科学家，更是一部分关于下一代 AI 的想象力。
对此，专家建议广大群众理性看待，持续关注后续报道。
