人工智能正通过基础模型、科研智能体和自主实验室的融合，全面重塑科学发现范式。以DeepMind为代表的科技巨头在生物、材料、气象等领域取得颠覆性突破，加速了AI驱动药物进入临床三期等商业化进程，预示着科研成果转化效率的飞跃，同时也对未来人机协作的科学主体性及科技伦理提出了深刻的思考。

诺奖得主John Jumper宣布AlphaFold将与大模型融合，预示其将从蛋白质结构预测工具进化为能提出假设、设计实验的科学推理引擎。这一进步标志着“AI for Science”进入认知技术性替代的新阶段，有望加速生物医药研发，同时也将深刻重塑科学研究范式、人类科学家角色，并带来新的商业机遇与社会伦理挑战。

AlphaFold通过深度学习彻底解决了蛋白质折叠这一长达半世纪的科学难题，并通过免费开放和AlphaFold 3的多分子交互预测能力，显著加速了全球科研进程的民主化与效率。它不仅重塑了结构生物学研究范式，更在AI药物发现、生物工程等领域展现出巨大的商业潜力和社会价值，开启了AI辅助生命科学发现的新纪元。

德米斯·哈萨比斯，Google DeepMind的灵魂人物，在带领团队通过AlphaFold赢得诺贝尔奖的同时，也因其对通用人工智能的执着和对商业回报的淡然，让谷歌错失了Transformer商业化并拱手将ChatGPT的先机让给OpenAI。他是一位将科学理想置于商业利益之上的远见者，毕生致力于解决“根节点”式的科学难题，即使这意味着短期内数十亿美元的投入和投资者的质疑，也坚定不移地追求一个更安全、能造福全人类的AI未来。

DeepMind的AlphaFold因蛋白质结构预测获得诺贝尔奖，却因未引用前人研究引发争议，揭示了AI时代科学发现的归属困境。这场风波不仅拷问学术伦理，也凸显了商业巨头在基础科研领域的权力与责任，促使我们反思如何构建更公平、透明的AI驱动科学发展范式。

DeepMind分拆公司Isomorphic Labs宣布，其基于尖端AI系统AlphaFold设计的候选药物已进入人体临床试验，标志着人工智能在药物发现领域迈出了革命性的一步。这一突破性进展不仅有望大幅缩短新药研发周期、降低成本并提高成功率，更预示着精准医疗和个性化治疗的广阔未来，将从根本上重塑全球医疗健康产业，为人类对抗复杂疾病提供前所未有的强大武器。