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Google DeepMind的Pushmeet Kohli与Biohub的Sal Candido在Brandon Anderson主持的一场特别对谈中，讨论了AI驱动生物学的边界。他们认为AlphaFold的突破只是开始，仅靠扩大算力与数据规模不足以解决生物学问题：找到合适的标度律比盲目增大模型更重要，低质量宏基因组数据也可能改进蛋白质语言模型。对谈还涉及蛋白质结构预测远未解决、蛋白质动态与无序区、静态结构预测的局限、冷冻电镜图像能否带来更丰富的表征，以及从单个蛋白质模型走向整套生物系统与虚拟细胞所需的根本不同数据集。Candido表示，要实现Biohub治愈所有疾病的使命，需要10倍量级的突破而非渐进改进。
Google DeepMind 研究人员开发出蛋白水印方法 SynthID Bio，可将可检测的签名直接嵌入 AI 生成的氨基酸序列或预测的三维结构中。序列方案在模型生成时微妙改变氨基酸选择方式，检测需凭密钥；结构方案则微调了部分 AlphaFold 3，使水印写入模型预测的原子坐标。测试中，推荐版结构方法在 0.1% 假阳性率下检测率超过 99.8%，且关键结构精度指标相对 AlphaFold 3 基线没有下降。据在 Nature 报告的实验室结果，带水印的蛋白结合体在 VEGF-A、PD-L1 及 SARS-CoV-2 刺突蛋白受体结合域三个靶点上均保持功能。
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。
Google DeepMind 宣布已用 AI 预测人类 DNA 中全部 90 亿种单字母替换的生物学后果，并将结果数据库 AlphaGenome Atlas 免费开放给全球学术研究者。该数据库预先列出每个单碱基替换可能如何影响基因开关机制，此前研究者只能逐个变异运行模型或在实验室中验证，过程极其缓慢。研究副总裁 Pushmeet Kohli 称，这是首次有人
谷歌 DeepMind 研究副总裁 Pushmeet Kohli 主管 AI for Science，介绍团队开发的 AlphaEvolve：将大语言模型与进化搜索结合，可发现全新算法、证明困扰研究者数十年的数学结果，并改进了已有 50 年历史的矩阵乘法算法，还能为数据中心调度等问题生成可解释代码，合作对象包括数学家陶哲轩。Kohli 提出「harness」架构，强调强大生成模型须配以可靠的领域评估器，才能区分幻觉与洞见。AlphaEvolve 的突破来自去掉人为提供的模板、搜索完整算法而非代码片段。多智能体系统让模型互相批评、改进与排序，DeepMind 的 AI co-scientist 经数天计算显著提升；模型往往更擅长评估想法而非生成想法，因此宜分离生成者、批评者与编辑角色。
谷歌在2026年DOE Genesis Mission峰会上宣布扩大对白宫Genesis Mission的支持，承诺提供4000万美元的AI代金券和云信用额度。该计划旨在利用前沿AI加速美国科学发现，使其在十年内翻倍。具体包括：向DOE的Genesis Mission获奖者提供谷歌DeepMind的前沿AI工具，如AlphaEvolve、AlphaFold 3、AlphaGenome、WeatherNext和AlphaEarth Foundations；并向DOE国家实验室的运营、研究和管理团队的数万名用户提供为期一年的Gemini for Government席位和代金券。此前，谷歌DeepMind已宣布向所有17个DOE国家实验室提供早期访问计划。