诺奖科学家离开谷歌，美国AI人才战争升级

上周三，谷歌工程副总裁兼Gemini AI模型联合负责人Noam Shazeer突然辞职，转投即将上市的OpenAI。消息一出，整个AI行业为之震动。

事情并未就此结束。上周五，曾与Demis Hassabis共同获得诺贝尔化学奖的顶尖科学家John Jumper在X平台发帖，宣布离开效力九年的谷歌DeepMind，转而加入竞争对手Anthropic。一周之内，谷歌连续失去两位核心人物。

John Jumper在AI与生物学交叉领域的影响力远超常人想象。他主导开发的AlphaFold已成功预测超过2亿个蛋白质结构，从根本上改变了生物医学研究的范式。全球190个国家超过200万名科学家正在使用这一成果。可以说，他凭一己之力推动了整个学科的前进。

离职背后的动因

尽管John Jumper在离职时对谷歌表达了充分感谢，称DeepMind是一个特别的地方，并期待未来更多精彩发现，但市场格局与行业趋势的演变才是他做出职业转向的根本驱动力。

据媒体报道，DeepMind内部部分员工和高管反映，公司在面向企业的AI编程工具方向上缺乏清晰的战略推进。与此同时，Anthropic和OpenAI在这一赛道上已经领先并持续加码，成为驱动行业增长的主要力量。

从行业数据看，DeepMind与Anthropic之间的人才流动呈现出显著的单向性：离职流向Anthropic的工程师与反向流动的比例接近10.6:1。过去两年，Anthropic员工留任率高达80%，领跑整个AI行业。DeepMind表现也不错，留任率为78%，但差距已经显现。

图源：SignalFire

跳槽背后的两大结构性因素

人才流动从来不只是薪酬问题。这次变动中，两个因素尤为关键。

首先，Anthropic的使命感更为聚焦

今年4月，Anthropic以4亿美元股票收购生物科技初创公司Coefficient Bio，其核心团队大多来自Genentech计算生物学部门。这一动作绝非偶然。

Anthropic医疗保健与生命科学部门负责人Eric Kauderer–Abrams曾明确表示，希望未来全球相当一部分生命科学研究都能在Claude平台上运行。Jumper的专长恰好卡在AI与科学的交汇处。这笔交易的战略意图一目了然——Anthropic是在认真布局“AI for Science”，而不仅仅是打造一个更聪明的聊天机器人。

其次，Anthropic独特的企业文化极具吸引力

长期以来，大科技公司吸引人才的主要筹码是资源优势、薪酬水平和品牌光环。但2021年才成立的Anthropic，从一开始就营造了非传统思维的文化氛围：赋予员工真正的自主权来推动业务发展，而非淹没在层层管理层级中。

员工反馈显示，Anthropic鼓励学术讨论和研究员自主权，提供灵活的工作方式以及清晰的职业发展路径，而非强制性的管理通道。对于已经在DeepMind功成名就的Jumper来说，一个能真正自主探索科学问题的平台，可能远比更高的职级更具吸引力。

谷歌失去了什么

两年前，谷歌花了约27亿美元才把Shazeer从Character.AI请回来。如今他再次离开。而Jumper是带着诺贝尔奖章走的。如果薪资和荣誉都留不住缔造公司辉煌成就的人才，那就不是待遇问题了。

2021年，Shazeer正是因谷歌拒绝发布他开发的聊天机器人而选择出走创业。2024年，谷歌花了约27亿美元签下Character.AI技术许可协议才把他拉回。现在，他依然选择离开。

业内人士指出，这次人员变动释放了更大信号：当创业公司能提供更清晰的使命和更少的官僚层级时，即便是体量最庞大的科技公司，也越来越难锁定顶级AI人才。

Anthropic获得了什么

一位诺贝尔奖得主的加入，当然是声誉上的巨大胜利。但更值得关注的是他所带来的稀缺性：将AI应用拓展到生物和化学研究的实战能力，以及开辟AI科学新商业机遇的潜力。

Anthropic需要的不仅是一个大模型，更需要懂得如何将AI系统与严肃技术问题对接的领域专家。Jumper在AlphaFold上已经做到了这一点。他能否在Anthropic复制这样的突破性成果，目前无人知晓。但这次押注本身，已经清晰表明了Anthropic想要成为什么样的公司。

不过值得注意的是，Anthropic目前正陷入与联邦政府的法律和监管纠纷，公司选择正面硬刚，诉讼仍在进行，胜负未分。这恰恰说明，Jumper的选择并非一道轻松的单选题。这种“逆风感”和真实对抗的背后，一定有值得押注的价值。

Jumper能否在Anthropic复制AlphaFold式的突破，仍是未知数。但这笔人才交易本身已经传递出清晰信号：在新一轮AI竞争中，顶级人才看重的已不只是薪酬和头衔，而是研究方向是否清晰、组织是否足够开放，以及公司能否提供真正推动科学边界的机会。

AI人才战争从未如此白热化。赢的人，不一定是出价最高的，而是最能定义下一阶段技术方向的那一家。这意义重大，因为最优秀的人才能够推动整个发展路线的演进。竞争对手们都深谙此道。