“经过近9年后，我决定离开Google DeepMind 加入 Anthropic(在稍作休整后)。我对在GDM的这段时光非常感激。DemisHassabis给了我非常好的机会，让我在博士毕业仅6个月后就领导AlphaFold团队，而整个GDM团队教会了我许多关于如何开展卓越科学研究的知识。GDM是一个特殊的地方，我仍会满怀期待地关注他们接下来将发现哪些惊人的事物。”
John Jumper的经历，可以说是一个传奇。
1985年，Jumper出生于阿肯色州小石城的一个农场主家庭。
本科时，他就读于家里不远的范德比尔特大学（Vanderbilt University），拿到了物理和数学双学位。
之后，他进入芝加哥大学一路读到博士，研究方向是理论化学。具体来说，就是用计算方法模拟蛋白质的动力学行为。
其中，他还去了传奇投资人D. E. Shaw开办的“D. E. Shaw 研究所”（D. E. Shaw Research），研究蛋白质折叠和易辛模型 (Ising model)。
2017年拿到博士学位后，Jumper直接就加入了DeepMind。
尽管没有深度学习经验，但严格的数学与物理学的科班训练，以及对蛋白质的理解，让Hassabis做出了一个大胆的决定。
让这个毕业仅6个月的年轻人，直接领导AlphaFold团队。
随后，AlphaFold2可谓一路披荆斩棘。
2018年，AlphaFold在蛋白质结构预测竞赛CASP上首次亮相，碾压传统方法。
2020年，AlphaFold 2横空出世，震惊了全世界困扰生物学家50年的蛋白质折叠问题，被一个AI模型直接解决了。
2021年，Jumper带队算出了几乎所有5万多种人类蛋白质的3D结构，实现了约100万个物种、近2亿种已知蛋白质结构的生成。
2024年，Jumper获得了诺贝尔化学奖，获奖时年仅39岁。
John Jumper曾表示，下一步将会是AlphaFold与更广泛的AI大模型结合。
AlphaFold仍将继续推动结构预测成为研究流程中的基础一环，但与此同时，其结构预测能力也会同大模型强强结合，提升到能读懂科学文献数据、做科学推理的程度。
而John Jumper加入Anthropic的核心大前提是，Anthropic正在对生命科学发起猛烈冲击。
从AI侧来看，Anthropic正从模型提供商，向生命科学基础设施的核心建设者身份发起强力冲击。
从去年开始，Anthropic做出了一系列动作。
2025年10月，Anthropic发布Claude for Life Sciences功能，与合作伙伴打造一个基于大模型+科研知识库+科研工具的生命科学生态。
今年1月，它又新增了研究自动化功能，例如起草监管文件和临床试验方案。
在这基础之上Anthropic还与多家医药巨头和机构建立了合作关系，包括赛诺菲、诺和诺德、Genmab、艾伯维、艾伦研究所和霍华德·休斯医学研究所 等。
紧接着，该公司还将业务拓展至医疗保健领域，允许医生、保险公司和医疗保健公司 Claude 执行医疗任务。
4月初，Anthropic以4亿美元收购AI制药公司Coefficient，强化在生物技术与生命科学领域的布局。
Coefficient该公司开发了一个平台，使AI能够执行生物技术任务，例如制定药物研发计划、管理临床监管策略以及发现新的候选药物。
结合Anthropic之前的动作来看，公司不仅是收购了一家初创公司，而是收购了一个基础模型团队，旨在帮助将Claude打造成AI+生命科学的基础设施。
随后，诺华首席执行官Vas Narasimhan加入董事会，此举被视为Anthropic强化顶级行业资源与战略洞见的关键一步，为产品进入大型药企铺平了道路。
前不久，公司和百时美施贵宝达成深度合作，将Clude深度部署到公司平台中，从研发到营销部门，超3万打工人的工作流程将拥有AI的辅助。
并且，该模型仅依托蛋白质设计与生物信息学工具即可全自动运行，全程无需人工操作干预。
从选靶点、跑设计到失败自纠错一气呵成，14个药物靶点中，有9个靶点被认定为优质候选药物靶点，命中率高达64.3%，在通用大模型中已经是非常不错的表现。
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