¡El premio Nobel se une a Anthropic! Hoy, el líder central de AlphaFold, John Jumper, anunció oficialmente que dejará Google DeepMind, donde ha trabajado durante casi 9 años, para unirse a Anthropic. El premio Nobel que reescribió toda la biología estructural con un modelo de IA se dio la vuelta y se fue.


Hassabis respondió rápidamente: "¡Gracias John por tu extraordinaria asociación durante los últimos 9 años! Lo que hemos logrado con AlphaFold ha cambiado el mundo".

Después de nueve años de cooperación y de compartir el Premio Nobel, esta es probablemente la despedida más honorable en el círculo de la ciencia y la tecnología.


Hace apenas dos días, Noam Shazeer, el legendario colíder del periódico Transformer y codirector de Gemini, acaba de anunciar que dejaba Google y se iba a OpenAI.

En menos de 72 horas, Google perdió dos cartas de triunfo seguidas.

No me quedé con el que compré por 2.700 millones de dólares y no me quedé con el que había estado enamorado durante 9 años.

6 meses después de graduarme con un doctorado, liderando directamente el equipo AlphaFold

En el mundo de las ciencias biológicas, se puede decir que John Jumper es sinónimo de "reescribir toda la disciplina con IA".

Jumper nació en Little Rock, Arkansas, en 1985, un pequeño pueblo común y corriente en el sur de los Estados Unidos.

Recibí una doble especialización en matemáticas y física de Vanderbilt como estudiante universitario y luego ingresé a la Universidad de Chicago para estudiar un doctorado. en química teórica. En concreto, se utilizan métodos computacionales para simular el comportamiento dinámico de las proteínas.

Las matemáticas le dieron la intuición para modelar, la física le dio la comprensión de sistemas complejos y la química teórica le permitió comprender el problema de las proteínas en sí mejor que cualquier investigador de IA pura.

Las tres direcciones tomadas en conjunto resultan ser la combinación de conocimientos más escasa para resolver el problema del plegamiento de proteínas.

Después de recibir su doctorado en 2017, Jumper se unió directamente a DeepMind.

Vale la pena señalar que casi no tenía experiencia en aprendizaje profundo en ese momento. Lo más destacado de su currículum no fue su dominio de las redes neuronales, sino su comprensión de la física de las proteínas.

Pero esto es exactamente lo que le gusta a Hassabis.

Inmediatamente después, tomó una decisión que nadie esperaba: dejar que este joven, que se había graduado hace solo 6 meses y tuvo que aprender un aprendizaje profundo haciendo, liderara directamente el equipo de AlphaFold.

No existe un período de transición, ni "trabajar como investigador durante algunos años para obtener calificaciones".

Hassabis apuesta a que para resolver el problema del plegamiento de proteínas, comprender las proteínas es más importante que comprender la IA. Lo que hizo Jumper fue la mayor apuesta en todo el campo de la biología computacional.

Una persona duplicó la biología 1000 veces

Lo que sucedió en los siguientes años sólo puede describirse como "escandaloso"——

En 2018, AlphaFold hizo su debut en la competencia de predicción de la estructura de proteínas CASP, aplastando los métodos tradicionales.

En 2020 nació AlphaFold 2, y el problema del plegamiento de proteínas que había preocupado a los biólogos durante 50 años fue "resuelto" directamente mediante un modelo de IA.

En 2021, Jumper dirigió un equipo para calcular la estructura 3D de casi las más de 50.000 proteínas humanas. Al final, se generaron alrededor de 1 millón de especies y casi 200 millones de estructuras proteicas conocidas.

Antes de AlphaFold, los humanos pasaron décadas utilizando cristalografía de rayos X, microscopía crioelectrónica y otros métodos experimentales para resolver un total de aproximadamente 200.000 estructuras de proteínas.

El equipo de Jumper duplicó su valor 1000 veces de una sola vez.

No es exagerado decir que AlphaFold ha completado en unos pocos meses el trabajo que los biólogos no han completado en los últimos cien años.

En mayo de 2024, se lanzará AlphaFold 3, que no solo predice proteínas, sino también las interacciones entre el ADN, el ARN y los fármacos de moléculas pequeñas. La precisión del acoplamiento proteína-ligando es del 76,4%, 1,8 veces mayor que el método de la generación anterior.

Cinco meses después, en Estocolmo, John Jumper y Demis Hassabis subieron juntos al podio para recibir el Premio Nobel de Química.

Jumper tenía 39 años ese año y era el premio Nobel de Química más joven en 70 años.

Solo le tomó 7 años graduarse de un doctorado que tuvo que estudiar aprendizaje profundo para ser el centro de atención en Estocolmo.

En este punto, la tasa de rendimiento de la apuesta de Hassabis es probablemente una de las mejores en la historia de la ciencia humana.

Así que hoy falleció. El dolor de Google DeepMind no es tan simple como perder a un director.

¿Qué pasó con Google?

Después de que estalló la noticia, el área de comentarios de X se aceleró.

El internauta Chubby dijo: "¡Esta es una gran pérdida para Google y es una locura para Anthropic!"


Algunos internautas lamentaron que "Anthropic haya dado la bienvenida a un ganador del Premio Nobel y los talentos continúan concentrándose en OpenAI y Anthropic". Otros gritaron directamente: "Primero fue Karpathy, y ahora es la gente detrás de AlphaFold. Anthropic está formando los AI Avengers".




Logan Kilpatrick bromeó diciendo que esperaba que Jumper "ganara otro Premio Nobel". El tono es burlón, pero si lo piensas detenidamente, en realidad no es una exageración.

Después del shock, todos se hacían la misma pregunta: ¿qué pasó con Google?


Jumper no lo dijo, Anthropic no lo dijo y Google tampoco lo dijo.

Quizás, un comentario del inversionista Lior Alexander sea lo más cercano a la respuesta hasta el momento——

"El laboratorio de IA de vanguardia vende algo que Google no puede dar: la sensación de que una persona puede cambiar la trayectoria de la empresa".

Incluso aquellos que lo compraron por 2.700 millones de dólares no lo conservaron.

Apenas dos días antes del anuncio oficial de Jumper, Noam Shazeer anunció que dejaría Google y se uniría a OpenAI como "líder de investigación arquitectónica".

Es uno de los autores principales del artículo de 2017 "La atención es todo lo que necesitas", que fue la base de la IA moderna. Diseñó la atención de múltiples cabezas y escribió la primera implementación utilizable que superó a SOTA línea por línea.

Google gastó 2.700 millones de dólares para sacarlo de Character.AI.

Después de regresar, Shazeer se desempeñó como codirector de Gemini y se convirtió en el contribuyente número uno al contraataque de modelos a gran escala de Google.

Como resultado, menos de dos años después, se fue nuevamente. Dos días después, Jumper también se fue.

No son ni los primeros ni los últimos.


En los últimos ocho años, más de 20 investigadores destacados firmados en artículos emblemáticos abandonaron DeepMind/Brain.

Sólo en 2025, al menos 11 altos ejecutivos se marcharán. El propio cofundador de DeepMind, Mustafa Suleyman, fue cazado furtivamente por Microsoft en una ronda de adquisición de 650 millones de dólares.

Ciencias de la vida, el próximo campo de batalla de los tres gigantes de la IA

Volver a Antrópico. El diseño comenzó hace más de dos meses.

El 3 de abril, Anthropic adquirió la empresa de biotecnología Coficient Bio por 400 millones de dólares en acciones. El equipo tiene menos de 10 personas, pero ya ha obtenido los mejores resultados en la industria en el campo del diseño de anticuerpos impulsados ​​por IA.

Al mismo tiempo, Anthropic también está construyendo su propio laboratorio húmedo. En octubre del año pasado, lanzó Claude for Life Sciences para ayudar a los investigadores a acelerar el descubrimiento de fármacos y el diseño de experimentos biológicos. En enero de este año lanzó Claude for Healthcare para instituciones médicas.

Dijeron que el objetivo es comprimir 10 veces el ciclo de I+D en ciencias biológicas. Y ahora, un científico de proteínas con nivel de Premio Nobel está aquí para hacerse cargo de este asunto.

De hecho, Anthropic no es la única que apuesta por las ciencias de la vida.

OpenAI lanzó GPT-Rosalind, un modelo de inferencia específicamente para biomedicina en abril de este año. Se centra en el descubrimiento de fármacos, el análisis del genoma y la ingeniería de proteínas. Ya ha llegado a cooperar con empresas farmacéuticas líderes como Amgen, Moderna y Thermo Fisher.

La Fundación OpenAI declaró directamente que invertirá no menos de mil millones de dólares en ciencias de la vida durante el próximo año. Junto con el recién contratado Shazeer, que está a cargo de la investigación de arquitectura, OpenAI también está ganando impulso en este sentido.

En cuanto a Google DeepMind, Isomorphic Labs, una filial de Hassabis, recaudó 600 millones de dólares el año pasado y firmó acuerdos de cooperación con Eli Lilly y Novartis por un valor total de hasta 3 mil millones de dólares. La base tecnológica de AlphaFold sigue siendo el punto de referencia de la industria.

Los tres laboratorios están impulsando sus chips al mismo tiempo en la misma dirección: utilizando la IA para reescribir las ciencias de la vida.

La elección del saltador es sólo el último paso en este gran juego.