谷歌旗下DeepMind因开发出革命性AI系统AlphaFold，成功摘得2024年诺贝尔化学奖，成为人工智能与科学融合的里程碑。该系统能精准预测蛋白质三维结构，解决了生物学领域长期悬而未决的“折叠难题”，极大加速了药物研发和生命科学研究。这一成就兑现了联合创始人德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）五年前“用AI赢得诺奖”的豪言。 自2010年创立以来，DeepMind始终以“工业界的顶级科研实验室”为定位，将科学方法系统化应用于AI研发，强调伦理与安全。2014年被谷歌收购时，公司即设立AI伦理委员会，成为其发展的重要前提。AlphaFold的成功，正是这一理念的集中体现：它不仅依赖深度学习和强化学习技术，更建立在长期积累的蛋白质结构数据库和明确的评估标准之上。 如今，DeepMind正试图复制AlphaFold的辉煌，将AI拓展至更多科学领域。在首席科学家普什米特·科利（Pushmeet Kohli）带领下，团队正聚焦于气候预测、核聚变能源、基因组功能解析和新材料设计等“根节点”问题。例如，AlphaGenome项目致力于解读人类非编码DNA的功能，而GNoME模型已成功预测超40万种潜在新物质，为超导、磁性等关键材料的发现提供可能。 然而，随着2022年ChatGPT的爆发，AI产业生态剧变。DeepMind也面临商业化压力，加速推出Gemini等大模型产品，引发部分前员工对“科研初心”被稀释的担忧。同时，AI在科学应用中仍存在安全风险，如生物武器滥用、偏见放大等，公司设有专门的伦理与安全委员会，确保每一步研发都经受严格审查。 尽管竞争日益激烈，OpenAI、Mistral等公司也纷纷组建科学AI团队，但DeepMind凭借其深厚的科研基因和系统性方法，仍被视为AI赋能科学的领军者。正如前研究员乔纳森·戈德温所言，公众真正期待的不是生成虚假视频，而是用AI解决能源危机、攻克疾病等根本性挑战。DeepMind的未来，不仅关乎技术突破，更关乎人类科学边界的拓展。