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Google DeepMind 在《Nature》发表概念验证技术 SynthID Bio，能在 AI 设计的蛋白质序列与预测分子结构中嵌入不易察觉、可验证的数字标识，且在实验室测试中未削弱其实际功能。首席 AI 科学家 Demis Hassabis 称生物安全是“AI 时代最紧迫的挑战之一”，相关工具将开源；科学副总裁 Pushmeet Kohli 表示团队已成功合成兼具功能与水印的蛋白质。报道同时指出，AlphaFold 3、AlphaProteo、ProteinMPNN 等系统的生成能力抬高了生物安全风险：机器生成的陌生序列可能绕过常规基因合成过滤，未经核验的合成结构数据也可能污染开放获取的科学数据库。
Isomorphic Labs 把药物发现视为用AI攻克所有疾病的切入点。公司正自主生成数据、训练AI模型、开发软件并搭建物理基础设施，将候选疗法一路推进到临床患者；这套架构旨在跨多种疾病领域和药物类型扩展，从小分子、抗体到肽类等不一而足。文章回顾2021年公司创立时，AI药物发现还只是一个假说，传统路径受制于缓慢且耗费资源的设计—制造—测试迭代循环，AI仅被当作处理狭窄任务的实验工具，而基础模型的兴起正带来转变。作者与 Sir Demis Hassabis 组建创始团队，主张把药物发现当作工程流程，回归第一性原理重建药物设计过程。
Google DeepMind首席执行官、2024年化学诺贝尔奖得主Demis Hassabis在2026年初主张，AlphaFold——如今服务190个国家的三百多万名研究者——是AI驱动科学革命的第一级台阶，而非终点。他在2026年1月21日刊出的Semafor访谈中表示，生成式AI的商业繁荣可能拖慢而非加速更深层的科学突破：高带宽内存短缺与开放研究共享减少带来了扩展阻力，而“跑得没那么快也许是好事”。他强调DeepMind押注多模态训练数据与推理，而非单纯堆算力，“仅靠文本无法更快抵达终点”。在2026年2月的Fortune访谈中，他把长期目标称为“radical abundance”，即AI掌握科学方法、自主运行假设—实验—发表循环，并称10到15年后将迎来“新的发现黄金时代、新的文艺复兴”。
Demis Hassabis 回顾 AlphaGo 的搜索与学习方法如何延伸到 AlphaFold、AlphaProof、AlphaEvolve 及更广泛的科学 AI。
Hassabis 解释 DeepMind 为何同时押注规模化与算法创新，并把先进 AI 视为科学工具和理解智能的模型。