Только что лауреат Нобелевской премии стал новым сотрудником Anthropic

marsbitОпубликовано 2026-06-20Обновлено 2026-06-20

Введение

Нобелевский лауреат Джон Джампер, ключевой руководитель проекта AlphaFold, покинул Google DeepMind после почти девяти лет работы и присоединился к компании Anthropic. Его уход последовал за переходом Ноама Шазера, одного из создателей архитектуры Transformer, из Google в OpenAI, что означает потерю двух ведущих специалистов для Google менее чем за 72 часа. Джон Джампер возглавил команду AlphaFold всего через шесть месяцев после защиты докторской диссертации, несмотря на ограниченный опыт в глубоком обучении. Под его руководством AlphaFold совершила революцию в структурной биологии, решив проблему сворачивания белка и предсказав структуры сотен миллионов белков, что в тысячу раз превысило объем данных, собранных за десятилетия экспериментальными методами. В 2024 году, в возрасте 39 лет, он получил Нобелевскую премию по химии. Его переход в Anthropic знаменует усиление конкуренции в области ИИ для наук о жизни. Anthropic недавно приобрела биотехнологическую компанию Coefficient Bio и развивает собственные «мокрые» лаборатории. OpenAI также активно инвестирует в это направление, выпустив модель GPT-Rosalind и планируя вложения в размере 1 миллиарда долларов. Google DeepMind, через свой спин-офф Isomorphic Labs, продолжает сотрудничать с крупными фармацевтическими компаниями. Уход ведущих ученых из Google вызывает вопросы о способности крупных корпораций удерживать таланты, которые стремятся оказывать непосредственное влияние на траекторию развития компаний. Битва между Anthro...

Лауреат Нобелевской премии присоединился к Anthropic!

Сегодня ключевой руководитель проекта AlphaFold Джон Джампер официально объявил: он покидает Google DeepMind, где работал почти 9 лет, и присоединяется к Anthropic.

Лауреат Нобелевской премии, изменивший всю структурную биологию с помощью одной модели ИИ, уходит.

Хассабис быстро отреагировал: «Спасибо Джону за невероятное партнерство в течение последних 9 лет! То, чего мы достигли с помощью AlphaFold, изменило мир».

9 лет сотрудничества, общая Нобелевская премия – это, пожалуй, самое достойное прощание в мире технологий.

И всего два дня назад Нуам Шазер, легендарный соавтор статьи о Transformer и сопредседатель проекта Gemini, объявил об уходе из Google и присоединении к OpenAI.

Менее чем за 72 часа Google потерял двух тузов.

Одного не удержали, даже купив за 2,7 миллиарда долларов, другого – даже после 9 лет совместной работы.

Через 6 месяцев после защиты докторской диссертации – сразу руководитель AlphaFold

В мире наук о жизни имя Джона Джампера стало синонимом фразы «изменить целую дисциплину с помощью ИИ».

Джон Джампер родился в 1985 году в Литл-Роке, штат Арканзас, – обычном маленьком городке на юге США.

Получил двойную степень по математике и физике в Университете Вандербильта, затем продолжил обучение в Чикагском университете, где защитил докторскую диссертацию в области теоретической химии. Конкретно – занимался компьютерным моделированием динамики белков.

Математика дала ему интуицию для моделирования, физика – понимание сложных систем, а теоретическая химия позволила ему понять саму суть проблемы белков лучше, чем любому чистому исследователю ИИ.

Сочетание этих трех направлений оказалось именно той редкой комбинацией знаний, которая необходима для решения проблемы сворачивания белков.

Получив докторскую степень в 2017 году, Джампер сразу присоединился к DeepMind.

Примечательно, что на тот момент у него практически не было опыта в глубоком обучении, а в его резюме выделялось не владение нейронными сетями, а понимание физики белков.

Но именно это и привлекло Хассабиса.

Затем он принял решение, которого никто не ожидал: назначить этого молодого человека, окончившего аспирантуру всего 6 месяцев назад и изучавшего глубокое обучение прямо на ходу, непосредственным руководителем команды AlphaFold.

Никакого переходного периода, никакого «сначала поработай несколько лет исследователем, чтобы набраться опыта».

Хассабис поставил на то, что для решения задачи сворачивания белков понимание белков важнее, чем понимание ИИ. А Джампер принял на себя самое крупное пари в истории вычислительной биологии.

Один человек увеличил масштабы биологии в 1000 раз

То, что произошло в следующие несколько лет, можно описать только словом «невероятно» –

В 2018 году AlphaFold впервые появился на конкурсе по предсказанию структуры белков CASP и сокрушил традиционные методы.

В 2020 году возник AlphaFold 2, и проблема сворачивания белков, мучившая биологов 50 лет, была напрямую «решена» одной моделью ИИ.

В 2021 году команда Джампера вычислила 3D-структуру практически всех более чем 50 000 человеческих белков. В итоге было создано около 100 миллионов структур известных белков для почти 2 миллионов видов.

До AlphaFold человечество потратило десятилетия, используя экспериментальные методы, такие как рентгеноструктурный анализ и криоэлектронная микроскопия, чтобы определить структуру примерно 200 000 белков.

Команда Джампера увеличила это число в 1000 раз за один раз.

Без преувеличения можно сказать, что то, над чем биологи безуспешно работали последние сто лет, AlphaFold сделал за несколько месяцев.

В мае 2024 года был выпущен AlphaFold 3 – теперь он предсказывает не только белки, но и взаимодействия между ДНК, РНК, малыми молекулами лекарств. Точность стыковки белок-лиганд составила 76,4%, что в 1,8 раза выше, чем у предыдущих методов.

Пять месяцев спустя в Стокгольме Джон Джампер и Демис Хассабис вместе поднялись на сцену, чтобы получить Нобелевскую премию по химии.

В том году Джамперу было 39 лет, он стал самым молодым лауреатом Нобелевской премии по химии за последние 70 лет.

От выпускника докторантуры, которому приходилось изучать глубокое обучение с нуля, до того, кто стоит в лучах софитов Стокгольма, ему потребовалось всего 7 лет.

Таким образом, рентабельность того пари, которое поставил Хассабис тогда, вероятно, является одной из самых высоких в истории человеческой науки.

Поэтому его уход сегодня – это для Google DeepMind не просто потеря директора.

Что происходит с Google?

После того, как новость взорвалась, раздел комментариев в X просто закипел.

Пользователь Chubby воскликнул: «Это огромная потеря для Google и просто безумие для Anthropic!»

Некоторые пользователи отметили, что «Anthropic получил лауреата Нобелевской премии, таланты продолжают концентрироваться в OpenAI и Anthropic», другие прямо заявили: «Сначала Капарти, теперь человек, стоящий за AlphaFold. Anthropic собирает Мстителей в мире ИИ».

Логан Килпатрик в шутку выразил надежду, что Джампер «получит еще одну Нобелевскую премию». Хотя тон был шутливым, но, если подумать, это не так уж и преувеличено.

А после первоначального шока все задавали один и тот же вопрос – что же происходит с Google?

Джампер не сказал, Anthropic не сказал, Google тоже не сказал.

Возможно, комментарий инвестора Лиора Александра был самым близким к ответу на данный момент –

«Передовые лаборатории ИИ продают то, что Google не может дать: ощущение, что один человек может изменить траекторию компании».

Человека, купленного за 2,7 миллиарда долларов, тоже не удержали

Всего за два дня до объявления Джампера Нуам Шазер объявил об уходе из Google и присоединении к OpenAI на должность «руководителя исследований по архитектуре».

Он был одним из ключевых авторов основополагающей работы по современному ИИ 2017 года «Attention Is All You Need». Механизм многоголового внимания был его разработкой, первую работоспособную реализацию, превзошедшую SOTA, он написал строка за строкой.

А Google, чтобы пригласить его обратно из Character.AI, потратил 2,7 миллиарда долларов.

Вернувшись, Шазер стал сопредседателем проекта Gemini и главным архитектором контрнаступления Google в области больших моделей.

Но менее чем через два года он снова ушел. А через два дня ушел и Джампер.

Они не первые и не последние.

За последние 8 лет более 20 ведущих исследователей, подписавших веховые статьи, покинули DeepMind/Brain.

Только за 2025 год ушло как минимум 11 руководителей высшего звена. Сооснователь DeepMind Мустафа Сулейман также был переманен Microsoft в рамках сделки по приобретению талантов (acqui-hire) на сумму 6,5 миллиарда долларов.

Науки о жизни – следующее поле битвы трех гигантов ИИ

Возвращаясь к Anthropic. Подготовка началась уже более двух месяцев назад.

3 апреля Anthropic приобрела биотехнологическую компанию Coefficient Bio за 4 миллиарда долларов в акциях. В команде менее 10 человек, но они уже достигли выдающихся результатов в области дизайна антител с помощью ИИ.

В то же время Anthropic создает собственную «мокрую» лабораторию, в октябре прошлого года выпустила Claude for Life Sciences, помогающий исследователям ускорить открытие лекарств и дизайн биологических экспериментов, а в январе этого года запустила Claude for Healthcare для медицинских учреждений.

По их словам, цель – сократить цикл исследований в науках о жизни в 10 раз. И теперь этим будет руководить ученый уровня Нобелевской премии в области белков.

На самом деле, не только Anthropic делает ставку на науки о жизни.

OpenAI в апреле этого года выпустила специализированную модель рассуждений для биомедицины GPT-Rosalind, ориентированную на открытие лекарств, анализ генома и белковую инженерию, и уже заключила партнерские соглашения с ведущими фармацевтическими компаниями, такими как Amgen, Moderna и Thermo Fisher.

Фонд OpenAI прямо заявил: в ближайший год инвестиции в направление наук о жизни составят не менее 10 миллиардов долларов. Вместе с недавно переманенным Шазером, возглавляющим исследования по архитектуре, OpenAI также наступает по этому направлению мощно.

А со стороны Google DeepMind, Isomorphic Labs под руководством Хассабиса в прошлом году привлекла 600 миллионов долларов и подписала соглашения о сотрудничестве с Eli Lilly и Novartis на общую сумму до 30 миллиардов долларов с учетом всех этапов, при этом технологическая база AlphaFold по-прежнему остается отраслевым эталоном.

Три лаборатории одновременно направили свои ресурсы в одном направлении – переписать науки о жизни с помощью ИИ.

Выбор Джампера – лишь последний ход в этой большой игре.

Ссылки:

https://x.com/JohnJumperSci/status/2068001285173834106

Редактор: Моисей

Эта статья взята из официального аккаунта WeChat «Новая эпоха искусственного интеллекта», автор: ASI Откровение

Трендовые криптовалюты

Связанные с этим вопросы

QКто такой Джон Джампер и почему его переход в Anthropic является значительным событием?

AДжон Джампер — лауреат Нобелевской премии по химии 2024 года, ключевой руководитель проекта AlphaFold в Google DeepMind, который революционизировал структурную биологию. Его переход в Anthropic — значительное событие, так как он является одним из ведущих мировых экспертов в области применения ИИ в науках о жизни, и его уход представляет собой крупную потерю для Google и усиление конкурентоспособности Anthropic в биомедицинской сфере.

QКакие достижения Джона Джампера с AlphaFold упоминаются в статье?

AПод руководством Джона Джампера AlphaFold решила 50-летнюю проблему предсказания структуры белка. Его команда предсказала структуры почти для всех 50 000 человеческих белков, а в итоге сгенерировала структуры почти для 200 миллионов известных белков, что примерно в 1000 раз больше, чем было определено экспериментальными методами за всю предыдущую историю. AlphaFold 3 расширила возможности, предсказывая взаимодействия белков с ДНК, РНК и малыми молекулами.

QКакие ещё важные кадровые изменения произошли в Google незадолго до ухода Джампера?

AЗа два дня до объявления Джампера, Ноам Шейзер (Noam Shazeer), соавтор основополагающей статьи о Transformer и бывший со-руководитель Gemini, также объявил об уходе из Google, чтобы присоединиться к OpenAI. Google приобрел компанию Шейзера Character.AI за 2,7 миллиарда долларов, но не смог его удержать. Эти события указывают на отток высококлассных талантов из компании.

QПочему, по мнению статьи, ведущие исследователи уходят из таких компаний, как Google?

AСогласно комментарию инвестора Лиора Александра (Lior Alexander), приведённому в статье, передовые лаборатории ИИ (такие как Anthropic и OpenAI) предлагают то, что Google не может дать: ощущение того, что один человек может изменить траекторию развития всей компании. В крупных корпорациях индивидуальное влияние может быть менее заметным.

QКак компании Anthropic, OpenAI и Google DeepMind готовятся к конкуренции в области ИИ для наук о жизни?

AТри гиганта ИИ активно готовятся к битве в сфере наук о жизни: 1) Anthropic приобрела биотех-компанию Coefficient Bio, строит собственную лабораторию и наняла Джона Джампера. 2) OpenAI выпустила специализированную модель GPT-Rosalind для биомедицины и планирует инвестировать не менее 1 миллиарда долларов в это направление. 3) Google DeepMind через свой спин-офф Isomorphic Labs привлёк 600 миллионов долларов и заключил крупные сделки с фармацевтическими компаниями, используя технологию AlphaFold как основу.

Похожее

За три дня потеряли двух легенд: дамба AI-талантов Google трещит по швам?

За последние три дня Google потеряла двух ведущих специалистов по ИИ: Ноама Шазера, одного из авторов архитектуры Transformer, присоединившегося к OpenAI, и Джона Джампера, руководителя проекта AlphaFold и нобелевского лауреата, перешедшего в Anthropic. Эти события не являются изолированными случаями — они отражают устойчивую тенденцию оттока ключевых талантов из Google в сторону OpenAI и Anthropic. Основная причина — фундаментальное несоответствие миссий. Коммерческие цели Google, ориентированные на рекламный бизнес, ограничивают фундаментальные исследования, в то время как OpenAI и Anthropic предлагают фокус на развитии ИИ и безопасности. Кроме того, перспектива скорого IPO OpenAI и Anthropic сулит сотрудникам значительный финансовый рост, чего не может предложить зрелый гигант вроде Google. Слияние Google Brain и DeepMind в 2023 году, предназначенное для консолидации усилий, на практике усилило внутренние трения между исследовательской и продуктовой культурами, увеличив давление коммерциализации на науку. Этот структурный отток талантов перекраивает ландшафт индустрии. Несмотря на сохраняющиеся преимущества в вычислительных ресурсах и данных, Google рискует проиграть в гонке, где ключевым активом являются люди, продвигающие технологические границы. Способность удерживать этих людей становится для компании самой сложной задачей.

marsbit1 ч. назад

За три дня потеряли двух легенд: дамба AI-талантов Google трещит по швам?

marsbit1 ч. назад

За оценками ИИ скрывается китайский «составитель тестов»

За кулисами результатов ведущих ИИ-моделей, таких как GPT и Gemini, часто стоит один и тот же «составитель заданий» — китайский исследователь Чэнь Вэньху. Будучи доцентом Университета Ватерлоо и основателем лаборатории TIGERLab, он разработал ключевые оценочные эталоны MMLU-Pro, MMMU и MMMU-Pro, которые стали общим языком для сравнения способностей моделей. Чэнь Вэньху сосредоточился на создании более сложных и устойчивых тестов, когда предыдущие эталоны, такие как MMLU, перестали эффективно различать передовые модели, достигшие почти идеальных результатов. MMLU-Pro, с его 12032 вопросами, расширенными вариантами ответов и акцентом на рассуждения, снизил точность моделей на 16–33% и уменьшил зависимость от угадывания. MMMU и MMMU-Pro, в свою очередь, оценивают мультимодальное понимание, требуя от моделей анализа изображений, таблиц, схем и текста в контексте профессиональных знаний, что выявило значительные ограничения даже у самых мощных моделей. Исследования Чэнь Вэньху в области сложных вопросно-ответных систем и его опыт работы в Google DeepMind над Gemini позволили ему глубоко понять слабые места в оценке ИИ. Его лаборатория также занимается разработкой моделей, таких как UniVideo и Vamba, что помогает создавать более точные и релевантные тесты. Сегодня, работая в лаборатории суперинтеллекта Meta, Чэнь Вэньху продолжает влиять на развитие ИИ через улучшение данных для предобучения и систем оценки, оставаясь ключевой, но менее заметной фигурой в этой быстроразвивающейся области.

marsbit1 ч. назад

За оценками ИИ скрывается китайский «составитель тестов»

marsbit1 ч. назад

Письмо основателям от сооснователей Alliance: К моменту продажи Cursor за 600 миллиардов долларов

Автор статьи, опираясь на пример успешной продажи компании Cursor за 600 миллиардов долларов, обращается к начинающим предпринимателям. Он развеивает иллюзию, что все великие возможности уже исчерпаны. На примере Cursor, Stripe, Figma, Shopify и других компаний показано, что их путь начинался не в «мейнстриме», а с неочевидного для других убеждения в будущем тренде — будь то переход бизнеса онлайн, облачный дизайн или самостоятельная коммерция для малого бизнеса. Ключ к успеху — не в поиске абсолютно новой идеи, а в глубоком понимании рынка, выявлении реальных «горящих» проблем пользователей, которые игнорируют крупные игроки, и создании решения, дающего десятикратное улучшение. Важно не просто создать продукт, но и продумать каналы его распространения, часто начиная с ручной, кропотливой работы по привлечению первых преданных пользователей. История успеха — это всегда годы упорной работы, адаптации и устойчивости в условиях неопределенности, когда другие уже сдались. Итоговый совет: найдите свой технологический цикл, погрузитесь в рынок, найдите острую проблему, создайте простой вход в продукт, завоюйте свои каналы распространения и никогда не сдавайтесь.

marsbit1 ч. назад

Письмо основателям от сооснователей Alliance: К моменту продажи Cursor за 600 миллиардов долларов

marsbit1 ч. назад

Еженедельная подборка редактора (13.06-19.06)

Еженедельный обзор редакции (13.06–19.06). В выпуске: макроситуация и рыночные ставки после возобновления судоходства в Ормузском проливе; мнение Рэя Далио о диверсификации портфеля в эпоху доминирования AI-гигантов; анализ цикла BTC и сигналов, указывающих на возможное дно; дебют SpaceX на бирже и обсуждение его завышенной оценки, а также связанные системные риски; как южнокорейские криптобиржи вынуждены листинговить мемкоины из-за регуляторных ограничений; предупреждение о потенциальном "кризисе субстандартного кредитования" в AI-индустрии из-за скрытых обязательств; прогнозы ИИ на чемпионате мира; разбор структуры затрат на подписку Claude; рост Robinhood на фоне ослабления зависимости от криптодоходов; появление первой публичной компании в индустрии prediction markets; проблемы децентрализованных perpetual-контрактов на Pre-IPO активы (на примере SpaceX); депег стейблкоина STRC и вопросы к бизнес-модели Strategy; новый Bitcoin-доходный ETF от BlackRock; и обзор силы экосистемы Ethereum от Sharplink.

marsbit1 ч. назад

Еженедельная подборка редактора (13.06-19.06)

marsbit1 ч. назад

Письмо сооснователя Alliance предпринимателям: написанное по случаю продажи Cursor за 600 миллиардов долларов

Авторы блога Alliance делятся мыслями, вдохновленными предполагаемой продажей компании Cursor за 600 млрд долларов. Они отмечают, что многие потенциальные предприниматели, видя успехи других, задаются вопросом «почему не я?», но часто сдаются, считая рынки переполненными. В статье подчеркивается, что великие компании, такие как Cursor, Stripe, Figma и Shopify, рождались не в готовых рынках, а на основе глубоких, неочевидных для большинства убеждений о будущем. Их основатели годами упорно строили продукт, ориентируясь на первых, самых вовлеченных пользователей, часто до того, как тренд становился мейнстримом. Ключевые шаги для предпринимателей: 1. Определить свою позицию в технологическом цикле (ранняя фаза или этап переосмысления). 2. Погрузиться в рынок, стать экспертом и активным пользователем всех существующих решений, чтобы выработать уникальное видение. 3. Найти острую, нерешенную проблему («боль»), а не создавать незначительные улучшения. 4. Создавать MVP, который дает клиенту неотразимую причину для перехода, минимизируя затраты на смену привычек. 5. С самого начала продумывать каналы распространения продукта, которые часто становятся истинным конкурентным преимуществом. 6. Проявлять упорство и устойчивость, так как путь всегда дольше и сложнее, чем кажется со стороны. Вывод: секрета успеха нет. Нужно последовательно и долго работать над видением, продуктом и распространением, пока понимание рынка не начнет приносить сложные проценты.

链捕手1 ч. назад

Письмо сооснователя Alliance предпринимателям: написанное по случаю продажи Cursor за 600 миллиардов долларов

链捕手1 ч. назад

Торговля

Спот
Фьючерсы

Популярные статьи

Как купить CORE

Добро пожаловать на HTX.com! Мы сделали приобретение CORE (CORE) простым и удобным. Следуйте нашему пошаговому руководству и отправляйтесь в свое крипто-путешествие.Шаг 1: Создайте аккаунт на HTXИспользуйте свой адрес электронной почты или номер телефона, чтобы зарегистрироваться и бесплатно создать аккаунт на HTX. Пройдите удобную регистрацию и откройте для себя весь функционал.Создать аккаунтШаг 2: Перейдите в Купить криптовалюту и выберите свой способ оплатыКредитная/Дебетовая Карта: Используйте свою карту Visa или Mastercard для мгновенной покупки CORE (CORE).Баланс: Используйте средства с баланса вашего аккаунта HTX для простой торговли.Третьи Лица: Мы добавили популярные способы оплаты, такие как Google Pay и Apple Pay, для повышения удобства.P2P: Торгуйте напрямую с другими пользователями на HTX.Внебиржевая Торговля (OTC): Мы предлагаем индивидуальные услуги и конкурентоспособные обменные курсы для трейдеров.Шаг 3: Хранение CORE (CORE)После приобретения вами CORE (CORE) храните их в своем аккаунте на HTX. В качестве альтернативы вы можете отправить их куда-либо с помощью перевода в блокчейне или использовать для торговли с другими криптовалютами.Шаг 4: Торговля CORE (CORE)С легкостью торгуйте CORE (CORE) на спотовом рынке HTX. Просто зайдите в свой аккаунт, выберите торговую пару, совершайте сделки и следите за ними в режиме реального времени. Мы предлагаем удобный интерфейс как для начинающих, так и для опытных трейдеров.

609 просмотров всегоОпубликовано 2024.03.29Обновлено 2026.06.02

Как купить CORE

Обсуждения

Добро пожаловать в Сообщество HTX. Здесь вы сможете быть в курсе последних новостей о развитии платформы и получить доступ к профессиональной аналитической информации о рынке. Мнения пользователей о цене на CORE (CORE) представлены ниже.

活动图片