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最近AI圈的转会市场，比NBA还热闹。今天中午，AlphaFold核心领军人物、诺贝尔化学奖得主John Jumper宣布离开谷歌DeepMind，加入Anthropic；而就在两天前的6月18日，Transformer 架构的奠基人之一、 Google团队内的大神级人物Noam Shazeer则兴奋的加入了OpenAI...
作者：e-works祖哥，来源：数字化企业，智能工厂前线经授权发布。
01
与哈萨比斯共获诺贝尔化学奖
John Jumper：那个博士毕业6个月就被委以重任的人——从阿肯色州走出的「80后」诺奖得主。
1985年，John Jumper出生在美国阿肯色州的小石城。这个地方以克林顿的故乡闻名，和AI、蛋白质折叠扯不上半点关系。
他在范德堡大学拿下物理和数学双学位，又拿着马歇尔奖学金去了剑桥攻读理论凝聚态物理硕士。结果读了一半，发现自己对这个方向并不感冒——他退出了。
这段「弯路」没有白走。离开剑桥后，他加入了 D.E. Shaw Research，一家以计算化学闻名的对冲基金旗下的研究机构。在那里，他花了三年时间做蛋白质和过冷液体的分子动力学模拟。这是他人生的第一个关键伏笔——他从此和蛋白质「杠上了」。
2011年，他重返校园，进入芝加哥大学攻读理论化学博士。他的博士论文题目直白得不像一个科学家的措辞——《用严格的机器学习方法研究粗粒化蛋白质折叠与动力学》。
他说得很清楚：我要用AI来搞定蛋白质。
2017年底，Jumper博士毕业。
仅仅6个月后，他就站在了谷歌DeepMind的办公室里。而DeepMind的掌门人 Demis Hassabis 做了一个大胆到近乎冒险的决定——让这个刚毕业半年的年轻人，直接领导AlphaFold项目。
「他毕业才6个月。」多年后，Hassabis 在一次采访中回忆。他给的评语是：We took a real chance。
这笔冒险，后来被证明是DeepMind历史上回报率最高的一次。
蛋白质结构预测，是生物学里出了名的「硬骨头」。
它的难度有多大？打个比方：你有一长串珠子（氨基酸序列），但你需要猜出这串珠子在三维空间里会扭成什么形状。而这「扭」的过程，发生在千分之一秒内。过去科学家用X射线晶体学、核磁共振来解析，一个蛋白质结构，从实验到出结果，动辄数年。
2020年，AlphaFold 2 横空出世。
在被称为「蛋白质结构预测奥运会」的 CASP 竞赛中，AlphaFold 2 将预测准确率推到了平均90%以上。在此之前，最好的成绩从未及格过。这就像百米赛跑，所有人还在12秒徘徊，他突然跑进了10秒。
整个生物学界为之震动。有科学家在社交媒体上写道：「这改变了一切。」
截至2026年，AlphaFold 已被全球190个国家、超过200万名科研人员使用，预测的蛋白质结构超过2亿个。疟疾疫苗、癌症靶点、耐药菌研究——无数个实验室里因为这项技术而加速运转。
2024年10月9日，瑞典皇家科学院宣布，将诺贝尔化学奖授予 John Jumper 和 Demis Hassabis。
那一年他39岁。他是诺贝尔奖历史上第一位「80后」得主。
在那个斯德哥尔摩的领奖台上，很少有人注意到背后的那个细节：8年前，这个人还只是一个刚交完博士论文的年轻人，不知道自己能否在学术界找到一席之地。
他花了将近9年时间，从一个默默无闻的博士毕业生，走成了诺贝尔奖得主、谷歌DeepMind副总裁、AlphaFold团队的灵魂人物。
2026年6月20日中午，John Jumper 在X上发了一条简短的推文：
「将近九年后，我决定离开谷歌DeepMind，加入Anthropic。」
他在博文中感谢了Hassabis，感谢他「在我博士毕业仅6个月后就让我领导AlphaFold」。这句话读起来，像是一个人对伯乐的深情告别，也像是一个时代悄然翻页的注脚。
Hassabis 很快在回应中写道：「感谢你九年的非凡合作。AlphaFold改变了世界。」
但改变不了的是：他的灵魂人物，走了。
Jumper的离开，并非一时冲动。
据彭博社报道，Jumper 不仅是蛋白质预测的专家，他同时还是谷歌「AI编程开发团队」的核心成员。而恰恰在这个方向上，谷歌陷入了前所未有的困境。
Anthropic 和 OpenAI 的AI编程工具正在爆炸式增长——这是两家公司最核心的收入引擎。而谷歌内部，至今没有拿得出手的竞品。
更惨烈的现实是：DeepMind 的新一代模型 Gemini 3.5 Pro 一再跳票，迟迟无法上线。在各大评测榜单上，DeepMind 的模型已经被 Anthropic 的 Claude、OpenAI 的 GPT、甚至中国的开源模型甩在了身后。
有内部员工在网上匿名吐槽：「公司在前沿模型上已全面失去优势。」
而这背后是一个更深层的裂缝：当整个AI竞赛以「商业化落地」为赌注时，一个擅长做基础科学研究的团队，在一个以广告收入为命脉的母公司（Alphabet）下面，活得越来越拧巴。
Anthropic 提供了另一个故事脚本。过去一年，他们在生命科学领域真金白银地砸钱——推出了「Claude for Life Sciences」、以4亿美元全股票收购了计算生物AI公司 Coefficient Bio。Jumper 的加盟，是这条路线上的最关键的一块拼图。
一位诺奖得主，从象牙塔式的科研殿堂，走向了战场最前线。
02
出逃Google，被挖了回来，
又跳了出去！
如果说 Jumper 的离开意味着一位领军人物远去，那 Shazeer 的离去，某种程度上更让人唏嘘。
他是 Transformer 架构的核心作者——这篇 2017 年的论文《Attention Is All You Need》，是整个生成式 AI 浪潮的起点。GPT、Claude、Gemini，今天你能叫出名字的所有大模型，都建立在他和他同事们的贡献之上。
他还是谷歌花 27 亿美元「买」回来的人。
2024 年 8 月，谷歌与 Shazeer 创办的 Character.AI 达成了一项技术授权协议，总价约 27 亿美元。Shazeer 个人持有公司约 30%-40% 的股份，这意味着他从这笔交易中净赚了大约 7.5 亿到 10 亿美元。
注意，这不是收购 Shazeer 回来——这是一次「反向收购雇佣」。谷歌为了把一个人弄回来，花了 27 亿。
而现在，不到两年，他又走了。
1976 年，Shazeer 出生在费城一个数学家庭。父亲 Dov Shazeer 是一名数学教师，后来转型工程师。这个基因，儿子继承得淋漓尽致。
1994 年，还在读高中的 Shazeer 代表美国队参加国际数学奥林匹克竞赛（IMO）。他以 42 分满分的成绩夺得金牌。那一年，美国队六名队员全部拿到了满分——这是 IMO 历史上罕见的「全满分」纪录。
同年，他进入杜克大学。大一第一学期就修完了两门 200 级的数学课程。在全美最负盛名的普特南数学竞赛中，他获得全国第六名，后来又带领杜克大学队拿下团队赛冠军。
但他没有走纯学术路线。本科毕业后，他进入加州大学伯克利分校读研究生，然后——没有毕业。他选择了一个在当时看起来不太起眼的方向。
2000 年，Shazeer 加入谷歌。那时候的谷歌只有大约 200 个人，还没有人知道这家公司意味着什么。
他在谷歌干了 18 年。
这 18 年里，他改进了搜索引擎的拼写纠错系统。他编写了后来成为Google AdSense的核心算法——这个产品至今仍是谷歌广告帝国的支柱之一。他像一个隐藏在幕后的「巫师」，谷歌内部很多人私下就这么叫他。
然后，2017 年来了。
2017 年，Shazeer 和七位同事共同发表了一篇论文——《Attention Is All You Need》。
这篇论文提出了 “Transformer 架构”。今天，它的引用量已经超过 25 万次，是计算机科学史上被引用最多的论文之一。
但在八位合著者中，Shazeer 是公认贡献最大的那一位。据同事回忆，他根据自己的想法，重新编写了整个项目的代码——其他人还在讨论方案的时候，他已经把代码写完了。
他发明或共同发明了现代大模型所使用的几乎所有关键技术：Transformer 本身、MoE混合专家模型（Mixture of Experts）、T5 模型、Switch Transformer……GPT-4 的 MoE 架构、DeepSeek-V3 的路由机制，全都可以追溯到他的工作。
业内给他起了个外号：The Wizard（巫师）。
2021 年，Shazeer 和同事 Daniel De Freitas 在谷歌内部开发了一个聊天机器人，叫 Meena，后来演化为 LaMDA。
他们多次向高层提议：把这个产品发布出去。
每一次，都被拒绝了。
谷歌的顾虑很老套——安全和声誉风险。他们担心一个公开的聊天机器人会说出不该说的话，会损害品牌形象。
于是Shazeer和De Freitas 离开了谷歌。他们创办了Character.AI。
然后发生了什么？两年后，OpenAI 发布了 ChatGPT。
ChatGPT 的爆炸式增长，证明了 Shazeer 两年前的判断是对的。而谷歌，在明明已经拥有同等技术甚至更早布局的情况下，白白浪费了先发优势。
Character.AI 迅速崛起。用户可以和历史人物对话，可以和虚构角色聊天，可以创造一个属于自己的 AI 伴侣。它的月活跃用户一度超过 2000 万，用户平均使用时长约 2 小时——这个数据，比 ChatGPT 还要恐怖。
到了 2024 年，谷歌终于坐不住了。
他们不再犹豫。2024 年 8 月，谷歌与 Character.AI 达成协议——以 27 亿美元获得 Character.AI 技术的非独家授权，同时请 Shazeer 回谷歌。
Shazeer 回来了。他不再是那个在论坛里提建议被无视的研究员。他被任命为 “Gemini 项目的技术联合负责人”，与谷歌传奇人物 Jeff Dean 和 Oriol Vinyals 平起平坐。
他的归来立竿见影。据内部人士透露，Shazeer 修复了一个困扰团队多年的深层 bug，显著提升了 Gemini 的训练效率。Gemini 3 系列模型在他的推动下登顶多项排行榜，甚至逼得 Sam Altman 在 OpenAI 内部拉响了「红色警报」。
但裂痕也随之而来。
在谷歌内部论坛上，Shazeer 因为发表个人观点与同事发生了激烈冲突。论坛管理员将他从涉事频道中移除。而这还不是最严重的——他的顶头上司Jeff Dean，公开批评了他。
一个花了 27 亿美元请回的天才，不到两年，就再次感到了「水土不服」。
2026 年 6 月 18 日，Shazeer 在 X 上宣布：离开谷歌，加入 OpenAI。
帖文措辞克制而体面。他说这是一个「艰难的决定」，对谷歌团队「无比自豪」。
但背后，这场竞争激烈得超乎想象。在 Shazeer 流露出离开意向后，OpenAI、Elon Musk 的 xAI——几乎所有排得上号的 AI 巨头都参与了报价。最终，Sam Altman 赢了。
他说 Shazeer 是「我一生中最想合作的人之一」。OpenAI 给 Shazeer 的职位是架构研究负责人——探索 Transformer 之后的新一代 AI 架构。
文章的最后，还有一个数字格外刺眼。
《Attention Is All You Need》的八位作者——Aidan Gomez 创办了 Cohere，Ashish Vaswani 和 Niki Parmar 创办了 Adept AI 和 Essential AI，Llion Jones 在日本创办了 Sakana AI，Lukasz Kaiser 加入了 OpenAI……如今，随着 Shazeer 的离开，八位作者已经全部离开了谷歌。
其中两位去了 OpenAI（Shazeer 和 Kaiser）。另外六位散布在全球各地的 AI 初创公司。
企业史上，很难找到第二个这样的先例：一个公司孕育了改变整个行业的核心技术，却留不住任何一个创造它的人。
这笔代价，恐怕不是 27 亿美元能够计算的。
03
发布了超快版“3.5 Flash”，
但不可靠！3.5 Pro迟迟未发！
两位灵魂人物在三天内相继离去，而产品线上同样有值得关注的动态。
2026 年 5 月 19 日的 Google I/O 大会上，DeepMind 发布了 Gemini 3.5 系列的首款模型——Gemini 3.5 Flash。
这是一款主打速度和成本效益的模型。根据官方数据，其输出速度达到 289 tokens/秒，支持 100 万 token 的上下文窗口，在多项基准测试中表现不俗，尤其在编程和智能体任务上取得了不错的口碑。
但问题出在定位上。在行业惯例中，「Flash」后缀通常意味着轻量级、低延迟、适合高频调用的模型。而谷歌有意将 Flash 作为 Gemini 3.5 系列的先行者发布，将更强的 Pro 版本留到了后续。
不少开发者观察到，Flash 在复杂推理和长文本一致性上仍存在短板。有技术评测指出，它在处理需要深度逻辑的任务时，会出现「看起来很合理但细节不可靠」的回答。对于需要高可靠性的生产级场景，一些团队持谨慎态度。
与此同时，Gemini 3.5 Flash 的定价较前代有所上调。在需要大量上下文和工具调用的复杂任务中，使用成本明显上升——这让部分开发者感到犹豫。
按照谷歌 I/O 上公布的计划，更强的 Gemini 3.5 Pro 预计于 2026 年 6 月发布。
但截至 6 月下旬，Pro 模型尚未正式上线。对于具体的延迟原因，谷歌方面没有给出详细说明。
此前行业普遍猜测，Pro 版本可能在核心推理能力或成本控制上仍在做最后的调优。毕竟，作为承载谷歌 AI 战略最核心的旗舰模型，它的表现将直接影响市场对谷歌 AI 的整体信心。
与此同时，Anthropic 和 OpenAI 的模型迭代仍在继续。这个行业不会等人。回到开头那个问题：3天2走，一位诺贝尔奖得主去了 Anthropic，一位 Transformer 奠基人去了 OpenAI。八位论文作者全部离场，留下的产品线尚未完全就位。
所谓「自由落体」，不只是人员的离去——更是谷歌正在失去对 AI 局面的控制权，以及行业对它「总能赢」的那份信仰。当最聪明的人不再选择留下来战斗，当竞争对手的产品迭代越来越快，那个曾经孕育了 Transformer、AlphaFold 的谷歌 AI，正在经历它创立以来最值得关注的时刻。
