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Il progetto che ha conquistato il Premio Nobel per la Chimica 2024 e ridefinito la biologia strutturale è stato di fatto smembrato. Google DeepMind ha riassegnato la maggior parte dei ricercatori di AlphaFold ad altri progetti interni, mentre quasi un quarto degli autori originali ha lasciato l’azienda, con un nucleo chiave approdato in Anthropic. La ristrutturazione chiude nove anni di strategia fondata sulle grand challenges e segnala una nuova fase per l’intelligenza artificiale applicata alla scienza.
La fine della strategia delle grandi sfide
AlphaFold era nato nel 2018 con un obiettivo preciso: predire la struttura tridimensionale delle proteine a partire dalla sequenza di amminoacidi. Un problema rimasto aperto per decenni, che il team ha risolto abbastanza bene da meritare il Nobel. Quel metodo — concentrare un gruppo di ricerca d’élite su un singolo traguardo scientifico — era il DNA stesso di DeepMind.
Non lo è più. Pushmeet Kohli, vice president of research alla guida del team AI for Science, ha spiegato così il cambiamento: «La nostra strategia negli ultimi nove anni è stata concentrarci su grandi sfide… un obiettivo concreto per ogni progetto. La strategia si è evoluta.»
Al posto dei team monografici, DeepMind sta costruendo sistemi basati sul grande modello linguistico Gemini che possano assistere i ricercatori, e in prospettiva automatizzare parti del processo scientifico. I membri del vecchio team AlphaFold sono stati redistribuiti su progetti legati a:
- enzyme design
- fusione nucleare
- genomica
- Isomorphic Labs, la sussidiaria di Alphabet per la scoperta di farmaci, con partnership attive con Novartis ed Eli Lilly
Un quarto degli autori ha lasciato l’azienda, Jumper compreso
Il dato numerico che misura l’impatto reale della riorganizzazione è il 25%: circa un quarto degli autori full-time degli articoli fondativi di AlphaFold ha lasciato del tutto Google DeepMind. Tra questi, tre nomi pesano più degli altri.
John Jumper, vice president e engineering fellow che ha condiviso con Demis Hassabis il Nobel, si è spostato prima nel team interno “Code Strike” dedicato agli agenti di coding, poi — il mese scorso — ha annunciato il passaggio ad Anthropic. Con lui sono andati Jonas Adler e Alexander Pritzel, anche loro nel gruppo ristretto di AlphaFold. Una fonte interna citata dal Financial Times ha definito tutti e tre «membri strumentali, importanti, centrali», aggiungendo che i loro addii hanno sorpreso l’azienda.
La migrazione non è casuale. Anthropic ha lanciato all’inizio del 2026 Claude Science, un sistema pensato per biologia e drug discovery, e sta competendo direttamente con DeepMind e OpenAI sul fronte degli agenti AI di frontiera. Accogliere Jumper e i suoi colleghi significa mettere le mani su competenze difficilmente replicabili nel breve periodo.
Cosa significa per la ricerca scientifica basata su AI
Lo smantellamento del team AlphaFold è anche un esperimento organizzativo in tempo reale. Per quasi un decennio DeepMind ha scommesso che il modo migliore per produrre scoperte fosse blindare un gruppo di ricercatori su un solo problema. I risultati le hanno dato ragione. Ora sta testando l’ipotesi opposta: che modelli sufficientemente generali possano accelerare la scienza in modo trasversale, senza bisogno di squadre iper-specializzate.
Il trasferimento di Jumper, Adler e Pritzel in Anthropic sposta il baricentro della competizione. Non si tratta solo di una guerra per i talenti: è il know-how su come si costruisce un sistema AI capace di vincere un Nobel che cambia casacca. Se Anthropic riuscirà a replicare quel tipo di impatto con Claude Science, la decisione di DeepMind potrebbe essere letta in futuro come un errore strategico. Se invece Gemini e Isomorphic Labs produrranno risultati su più fronti contemporaneamente, assisteremo alla nascita di un nuovo standard per la ricerca automatizzata.
Fonti
