两年过后，Google AlphaFold 的团队发生了变化。根据《金融时报》的信息，撰写 AlphaFold 论文的许多主要作者在过去的一年里被重新分配了工作，全职的核心理查员接近四分之一的人已经完全离开了 Google。留下来的人员也转向了 Gemini 科研 Agent、酶设计、基因组学和核聚变等领域，也有人直接选择了 Alphabet 旗下的药物研发公司 Isomorphic Labs。就连获得诺贝尔奖的 John Jumper 和 Jonas Adler 也曾短暂地被安排到 Code Strike 团队，专注于 AI 编程能力。但接下来的发展大家都很清楚，这两位资深专家最终选择加盟了 Anthropic。
▲图片：Google DeepMind 的 CEO Demis Hassabis（左边）和 John Jumper（右边）。原文链接: https://www.ft.com/content/61b2953d-ee0d-45de-af6e-a9c1cf524b33?utm_source=chatgpt.com&syn-25a6b1a6=1
对于这篇报道，Google 中负责 AI for Science 的研究副总裁 Pushmeet Kohli 给出回应，指出 DeepMind 的科学团队并没有改变研究重点，而是扩大了研究范围，继续在蛋白质、基因组以及酶设计上工作，同时利用 Gemini 更加快速地推进科研项目。
AlphaFold 以前代表了相对传统的科研组织方式。这种模式是围绕一个明确的问题来组建团队，投入长期的努力，集中资源，最终完成研究成果。现在，类似这种团队正在逐渐被更通用的模型平台所替代。蛋白质、数学、基因组、核聚变和代码，这些看上去属于不同学科范畴，但在 AI 公司里，它们都可以成为 Gemini 的一部分功能模块。
与此同时，科研人才、计算资源以及议题的主导权，也越来越多地集中在少数几家 AI 公司之中。
「我要加入 Anthropic」
近年来，越来越多的数学家、物理学家、生物学家和计算机科学教授开始进入 AI 行业。
例如，Anthropic 公司一直在招募物理学家、经济学家和哲学家；OpenAI 吸引了研究黑洞、弦理论和纯数学的人才；DeepMind 也聚集了生物学和核聚变领域的专家。
不久前，亚利桑那州立大学的教授 Subbarao Kambhampati 开玩笑说，学术圈最近出现了一个流行语：「我要加入 Anthropic。」
根据《大西洋月刊》的粗略统计，只有四家领先的 AI 公司就汇集了超过 80 名现任或前任大学教授。
人才的流动方向也变得越来越单一。斯坦福大学的《AI Index Report》表明，2011 年时，AI 博士毕业后，进入企业的人数和进入学术界的人数比例大致相同，分别为 40.9% 和 41.6%。到了 2022 年，选择进入企业的人数比例上升到了 70.7%，而进入学术界的人数比例则下降到了 20%。
一项 2026 年的 NBER 工作论文追踪了大约 4.2 万名美国 AI 研究人员。结果显示，40 岁以下的研究人员离开大学的可能性大约是 40 岁以上研究人员的六倍；大约 70% 的转行者，在五年后仍然留在原公司。
金钱是一个重要的因素。企业里最顶尖的 1% AI 研究者的年收入从 59.5 万美元增长到了 194 万美元；而在大学里，同一水平的研究者收入只从 30.1 万美元增长到了 39.2 万美元。两者之间的收入差距扩大到了大约 150 万美元。
科研条件也难以拒绝。
在 2010 年代初，大约 65% 的大型机器学习模型是由学术实验室独立开发的。到了 2020 年代，这一比例下降到不到 10%。到了 2022 年，大约 81% 的前沿模型已经由企业独立完成。
UC Berkeley 的教授 Anca Dragan 加入 DeepMind 时，她就明确了自己的需求，她需要接触最前沿的
