6月20日，2024年诺贝尔化学奖得主、AlphaFold核心负责人约翰·江珀（John Jumper）在社交平台正式发文，结束长达9年的DeepMind生涯，宣布全职加入Anthropic。
几乎同一时间，《Attention Is All You Need》核心作者、多头注意力机制缔造者诺姆·沙泽尔（Noam Shazeer）已离开谷歌转投OpenAI，出任架构研究负责人。两位分别奠定大模型架构与AI生命科学根基的科学家在48小时内接连从谷歌出走，是谷歌DeepMind自2023年Brain与DeepMind合并以来面临的最严重人才流失事件。
John Jumper 1985年出生，2017年博士毕业加入DeepMind时几乎没有深度学习经验，创始人哈萨比斯大胆让这位刚毕业半年的年轻人全权带队AlphaFold项目。2020年AlphaFold2攻克困扰生物学界50年的蛋白质折叠难题，2021年完成人类全部5万余种蛋白质结构解析，累计产出近2亿种物种蛋白质结构，把行业成果总量翻了1000倍。2024年10月，39岁的Jumper与哈萨比斯共同摘得诺贝尔化学奖，是70年来最年轻的化学诺奖得主。Noam Shazeer则是现代大模型最底层架构Transformer的核心缔造者，谷歌2024年以27亿美元收购其创办的Character.AI将其请回、担任Gemini联合负责人，仅两年后再次离开。
这一波人才迁徙的根源是谷歌的组织内耗与战略摇摆。Jumper和Shazeer之外，过去8年DeepMind与Google Brain已有20余位里程碑论文作者陆续出走，2025年全年至少11名高管离职，包括被微软挖走的DeepMind联合创始人Mustafa Suleyman。投资人Lior Alexander一针见血：前沿独立AI实验室能给科学家"一人改变企业发展轨迹"的施展空间，谷歌做不到。Anthropic和OpenAI组织扁平、决策链短、聚焦垂直赛道，恰恰是这些诺奖级科学家最看重的研究环境。
与人才迁徙同步，OpenAI、Anthropic、谷歌在生命科学赛道的全面战争已经打响。Anthropic早已完成全链条布局：4月以4亿美元收购生物科技企业Coefficient Bio，团队在AI抗体设计领域具备顶尖成果；同步自建实体湿实验室；先后推出Claude for Life Sciences（科研）和Claude for Healthcare（医疗机构）垂直模型，目标把药物研发周期压缩10倍。诺奖得主Jumper加盟后，Anthropic直接补齐蛋白质与新药自主设计的核心短板。
OpenAI同样重兵投入，今年4月发布专属生物医药模型GPT-Rosalind，主攻新药研发、基因组分析、蛋白质工程，已与安进、莫德纳、赛默飞等头部药企达成合作，并明确未来一年生命科学投入不低于10亿美元。Shazeer加盟后，OpenAI在底层模型架构与生物应用两条线同步发力。谷歌DeepMind虽折损大将，但分拆的AI制药公司Isomorphic Labs已完成21亿美元融资，与礼来、诺华签订总价值30亿美元的医药合作协议，依靠多年蛋白质数据积累守住基本盘。
三家公司路线分化清晰：谷歌依托成熟蛋白数据库深耕底层结构预测；OpenAI依靠通用大模型拓展生物医药商业化合作；Anthropic凭借安全可控的Claude体系搭配收购生物团队与诺奖领军者打造一体化AI生物研发平台。Jumper的跳槽只是这场持久战的关键一步落子，谁能靠AI大幅缩短新药研发、攻克罕见病，谁就能拿下下一个万亿级产业话语权。
2026年华为开发者大会上，华为常务董事、终端BG董事长余承东正式宣布接手盘古大模型团队，并放言"我的字典里没有第二、只有第一，我们会从中国第一，走向将来的世界第一"。几乎同时，深圳河套学院联合哈尔滨工业大学（深圳）、深圳市大数据研究院及华为团队，依托昇腾910C国产AI算力集群，成功完成1.6万亿参数大模型DeepSeek-V4-Pro的全参数后训练，算力利用率突破30%。鸿蒙7正式发布，将百亿参数级别的盘古大模型6.0直接嵌入系统内核，采用Agent亲和系统架构与鸿蒙智能体框架2.0，复杂任务成功率超过90%。
这一系列事件叠加，意味着华为"软硬芯云"全栈能力正在兑现。昇腾910C证明国产算力能"训练"世界级大模型，鸿蒙7证明国产系统能"运行"世界级大模型，鸿蒙生态6600万台终端则构成盘古大模型最直接的落地通道。HDC 2026上发布的openPangu 2.0深度适配昇腾算力，单卡吞吐率达业内主流开源模型的2倍。盘古模型在运行智能体任务时具备速度更快、精度更高、资源消耗更低的优势。
从商业模式看，华为已形成"终端硬件+运营商包月+政企服务"三条同时运转的变现通道。政企市场方面，国产自主方案的信任优势形成天然壁垒，在政策导向下核心行业的AI应用会优先考虑国产自主方案，华为是最大受益者。相比阿里深耕B端、腾讯打磨场景、字节深耕流量，华为选择了一条更重的路——把芯片、模型、操作系统、终端每个环节都攥在自己手里，前期投入巨大，但一旦跑通，形成的系统效率优势是任何单点突破都无法撼动的。
2025年5月，重庆中科云从科技有限公司自主研发的从容大模型在国际权威评测平台OpenCompass全球多模态榜单中，以80.7分的综合成绩荣登榜首，超越谷歌等国际巨头。
从容大模型具备All-in-One多模态框架，能同时将文字和图片作为信息进行处理，在OpenCompass的MMBench中文测试、高难度学科综合评测及高阶推理榜单中均拔得头筹，并在复杂场景文本识别、开放域问答等关键场景中稳居全球前列。
云从科技在多模态领域已有近10年积累。2016年企业开始研发AI产品，最初专攻人脸识别技术并快速在金融、安防领域落地。实际应用中发现，仅仅"会回答问题的小助理"远远不够，金融企业的风控合规审查很快要求增加写报告、审合同的功能。云从科技运用行业真实数据沉淀对AI进行定制化的逻辑推理训练和识图训练，让AI产品不仅能读懂文字、理解行业术语，还能识别印刷票据、手写收据、签名等图片。
从容大模型作为"多面手"还能当"领导"，组织管理多个小模型一起工作——大模型"渊博"、小模型"专精"，两者协同在特定场景中发挥最大化价值。例如某电力企业部署从容大模型管理发电全过程，同时在关键安全位置部署多个小模型实时监测电箱门是否关闭、绝缘索有无破裂等异常，一旦发现小模型立刻"报告"电力大模型。目前从容大模型已在金融、制造、政务等多个领域通过AI智能体实现规模化落地，某银行与云从科技合作的风控合规案防智能平台投诉数量压降50%以上。