这位50岁的DeepMind创始人，一生押过两场足以震动世界的超级豪赌。第一场，他让初生的AI直面人类围棋至尊李世石，赌AI能突破人类的智力上限、征服人类的顶级博弈智慧；第二场，他让巅峰的AI转身奔赴人类的终极战场——健康与生命，方法是构建一个完整的药物设计引擎，借助AI找到攻克所有疾病的路径，彻底击败人体最顽固、杀伤力最强大的天敌——各类疑难疾病。
第一次，他押上了DeepMind的初创名声与人工智能的行业尊严，一战封神、享誉全球；第二次，他押上DeepMind多年积累的全部技术底蕴、顶尖科研团队与事业未来方向，赌AI能够颠覆传统医学，改写人类的健康宿命。
两场赌局，一场赢尽世间荣光，一场奔赴无人踏足的人类终极战场。
弃弈转身，奔赴人类终极战场
/
哈萨比斯是英国资深人工智能科学家、企业家，Google DeepMind的首席执行官兼联合创始人，2024年诺贝尔化学奖得主，以推动通用人工智能（AGI）、AlphaFold等突破性工作闻名。
他1976年生于伦敦，父母从事多元职业，家庭文艺氛围浓厚。哈萨比斯4岁下国际象棋，13岁获大师称号；8岁自学编程，17岁入剑桥计算机系。毕业后创立游戏公司Elixir Studios，商业未大成，却积累了“让AI玩复杂游戏”的直觉。2005年公司关闭，他转身攻读伦敦大学学院认知神经科学博士，研究海马体与记忆——理由是：“不懂人脑，谈何创造另一种智能？”
2010年，他与两位合伙人联合创立DeepMind，初创团队仅20人，却立下极具野心的目标：破解智能本质，再以智能解决世间所有问题。该项目随即获得风险投资家彼得·蒂尔与马斯克等大咖的早期5000万美元投资。2014年，谷歌以约4亿美元将DeepMind收购。哈萨比斯在收购协议中强硬定下底线，要求公司保持独立运营，且设立独立的AI伦理审查。
外界以为他会安心优化谷歌广告，他却在内部悄悄成立“健康研究小组”，频繁约见生物学家。他画了一张图：左边是棋盘，右边是氨基酸序列。“如果把蛋白质折叠当成一个游戏，AI能不能学会玩？”2018年，他正式宣布DeepMind进军生物学——目标不是发论文，而是设计药物。生物学界嗤笑：“一群下棋的，连氨基酸化学都不懂。”他不理会，关停半数娱乐AI项目，把数学家、物理学家按在生物信息学的书桌前。一位员工回忆：“他说，未来两年这是唯一优先级。如果失败，DeepMind的声誉就完了。”
2021年，哈萨比斯在谷歌母公司Alphabet的支持下，创立了Isomorphic Labs。这是一家基于人工智能的药物设计公司，致力于为一些最“不可成药”的疾病开发突破性疗法。该公司的愿景堪称史诗级的宏大目标：要用人工智能，“击败一切疾病”。
公司成立后迅速获得资本追捧，接连完成高额融资，截至2026年5月，募资约27亿美元，汇集阿布扎比MGX、淡马锡等全球顶级主权基金与头部投资机构的注资。
Isomorphic Labs将全部资金聚焦AI药物引擎迭代与新药管线研发。依托AlphaFold的底层技术，搭建全流程AI药物研发体系，大幅缩短药物研发周期。诺华生物医学研究院总裁菲奥娜·马歇尔（Fiona H. Marshall）说：“人工智能有望将药物研发与临床试验周期缩短50%，降至5年左右。”
而Isomorphic Labs目前旗下多款抗肿瘤、罕见病新药处于临床前的收尾阶段，计划2026年底开启首批临床试验。
依托顶尖技术、巨额资本加持，以及和礼来、诺华等药业巨头的深度合作，Isomorphic Labs正成为全球AI制药领域最受期待的核心标杆。
针对百年医困，突破药研瓶颈
/
还有谁能比哈萨比斯更看透人类医学残酷的真相呢？人类对抗疾病的方式，百年来始终笨拙、缓慢、昂贵，且充满运气成分。将一款新药推向市场，通常需要投入超过20亿美元，历经十年乃至更长时间。从发现走向临床试验，最终要面对高达90%的失败率。
而找到有效的药物成分，并且成功地合成，“难度堪比大海捞针”。哈萨比斯表示：“我们正试图构建一套完整的系统、流程和技术体系，目标是每年开发数十种药物。在未来的10年到20年内，如果能够建立起一套AI‘捞针’流程，就能探索出击败所有疾病的路径。”
普通人很难想象，一款新药从诞生到上市，究竟有多难。
传统药物研发，走的是一条类似“神农尝百草”的老路。人体疾病的根源大多藏在蛋白质的折叠错误、结构异常之中，但人体内有数万种蛋白质，形态千变万化。过去几十年，生物学家、化学家只能靠实验试错、显微镜观测、反复模拟推演，一点点拆解蛋白质结构。
这个过程极其漫长。普通新药的研发，平均需要经历上万次实验失败，最终十款候选药物里，往往只有一款能顺利落地。而罕见病、疑难病、慢性病更是重灾区：很多病症病因模糊、蛋白结构复杂，药学科研团队常常耗费数十年研究，依旧摸不透病灶本质，无数患者只能在等待中耗光希望。
更残酷的是，传统研发极度依赖资深学者的经验积累，但人力有极限、算力有瓶颈、试错成本高到难以承受。无数药企耗巨资折戟，万千科研团队半生攻坚无果，海量病人无药可医——不是人类不想治病，是传统科研工具已经跟不上人类对抗疾病的需求。
这就是困扰现代医学百年的终极痛点：疾病迭代不息，但人类破解生命密码的速度永远太慢。
几乎所有人都习惯于这种无奈，只有哈萨比斯看到了破局的可能性：如果人类的算力、经验、试错能力有上限，那就让没有上限的人工智能来接管这场生命攻坚战。
带着这个令人难以置信的超高难度任务，哈萨比斯引领300余名科研人员全力开拔。
终极押注，以AI博弈生死宿命
/
“击败一切疾病”不是万能神药，而是一个通用药物设计平台：输入致病靶点，由AI生成从未存在于自然界的小分子药物。理论上，世界上可存在的药物分子约有10的60次方种，现有药物库只探索了10的10次方种——AI可以进入人类从未涉足的化学空间，创造出化学家永远不会想到的某些分子结构。
然而，药物设计比蛋白质折叠难两个数量级。预测结构只是第一步；候选分子还需满足代谢稳定性、低毒性、细胞渗透性等条件。目前Isomorphic Labs公开承认“还在第一阶段”：AI将临床前的药物发现周期从多年缩至12-18个月，但进入临床后失败率依然高达92%。2023年一家AI药物公司的分子因引发肝损伤而终止试验，警示犹在。
赌局的风险不止技术，还有不少问题需要考量。比如，监管空白：AI设计的药物出事，谁负责？伦理边界：同样的技术可否设计新型化学武器？哈萨比斯本人承认：“我们还在第一局。药物设计的难度远超蛋白质折叠，至少需要十年才能看到真正变革。”
回到开头的问题：科技狂人与赌神有何不同？赌神服从概率，而哈萨比斯试图用AI重新训练概率。他现在押上了巨大的筹码——一个顶尖实验室、十年技术积累，以及“AI能否真正服务人类”的终极拷问。
2016年，AlphaGo下出让所有棋手愣住的第37手棋。哈萨比斯想做的，是在十年内让AI设计出一颗分子——它不存在于任何药典，却能精准阻断某条我们尚未完全理解的疾病通路。到那时，人类才能真正理解“击败疾病”的要义。
筹码已推上桌。骰子还在旋转。而哈萨比斯，从来都是落子无悔。