挨骂 6 个月后，DeepMind 急了：诺奖模型 AlphaFold 3 代码全网免费送，Nature 也发文力荐！

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文章摘要

【关键词】 AlphaFold 3、蛋白质结构、AI预测、生物科技、开源代码

AlphaFold 3，一个获得诺贝尔奖的蛋白质结构建模工具，其底层代码已经向学术界开放下载，标志着人工智能在蛋白质结构预测领域迈入了新的发展阶段。相较于前一版本，AlphaFold 3 在架构上进行了改进，引入了基于扩散的生成框架，能够以原子级精度预测蛋白质与DNA等生物分子的相互作用结构，其预测能力在基准测试中显著提高，蛋白质-配体相互作用预测性能提升了20%以上，核酸相互作用提升了约15%。此外，AlphaFold 3 在准确率和计算效率上都有显著提升，其预测速度比传统方法快了50-75%，且在大规模数据集上进行了训练，能够推广到多种分子结构。

谷歌DeepMind在顶住舆论压力后，终于开放了AlphaFold 3的软件代码下载，并允许非商业应用。这一决定使得科学家们能够自行运行模型，预测蛋白质在潜在用药场景下的活动。此前，DeepMind仅通过Web服务器开放访问权限，限制了科学家们的预测数量及类型。AlphaFold 3的开源对于生物科技领域的AI模型发展具有重要意义，多家公司已经推出了基于AlphaFold 3的开源蛋白质结构预测工具，这些工具依赖于原始论文中的伪代码。

Chai Discovery公司发布了Chai-1模型，这是一个能够预测生化分子结构的先进AI模型，与AlphaFold相比，在药物发现相关的关键任务上成功率提高了10%到20%。Chai-1不依赖于多重序列比对（MSA）方法，而是可以处理分子的单个序列，提供高度准确的预测，使其在数据稀缺或不完整的情况下更加灵活和高效。

尽管AlphaFold 3和类似的模型不允许用于药物发现等商业应用，但Chai Discovery的Chai-1模型可以通过Web服务器开放这类应用权限。Ligo Biosciences发布了AlphaFold 3的无限制版本，但其模型并不具备完整功能。目前，多支团队正争相开发不存在这些限制的AlphaFold 3版本，以期提高模型性能。

生物科技领域的AI模型正在蓬勃发展，AlphaFold 2的成功为AlphaFold 3奠定了基础，其预测能力可以加快目标验证和先导化合物优化过程。随着AI技术的飞速迭代，类似AlphaFold的AI大模型层出不穷，推动了从分子到生物体水平的整个生物领域的进步。