AlphaFold通过深度学习彻底解决了蛋白质折叠这一长达半世纪的科学难题，并通过免费开放和AlphaFold 3的多分子交互预测能力，显著加速了全球科研进程的民主化与效率。它不仅重塑了结构生物学研究范式，更在AI药物发现、生物工程等领域展现出巨大的商业潜力和社会价值，开启了AI辅助生命科学发现的新纪元。

DeepMind CEO兼诺奖得主Demis Hassabis驳斥了当前“博士级AI”的说法，强调真正的通用人工智能（AGI）需具备全面的创造力、一致性和持续学习能力，预计5-10年内实现关键突破。DeepMind正通过发展混合模型和具身智能技术，并在AI for Science领域（特别是药物发现）展现出重塑产业的巨大潜力，同时积极应对AI能耗问题，预示着AGI或将开启科学的黄金时代。

Meta、剑桥与麻省理工学院联合发布的ADiT模型，通过统一的潜在表示和Transformer扩散框架，首次实现了分子与晶体的通用型生成，极大提升了材料与药物研发效率。这一突破不仅预示着AI在科学发现领域进入“基础模型”时代，更将驱动新材料和新药物的按需设计，对全球科研范式和产业格局产生深远影响。