2年3项诺奖，Alphabet长期科研蓄力，AI+量子计算引领的科技实力与野心

2025 年 10 月，诺贝尔物理学奖的揭晓为全球科技界投下重磅消息 —— 瑞典皇家科学院将这一荣誉授予 John Clarke、Michel Devoret 与 John Martinis 三位物理学家，以表彰他们在量子力学领域的开创性贡献，其发现的电路中宏观量子隧穿与能级量子化现象，为现代量子计算技术筑牢了理论根基。

当外界将目光聚焦于获奖者时，不难发现其中两位获奖者都与谷歌有着密切关联——Michel Devoret 时任谷歌量子 AI 实验室硬件首席科学家，长期主导实验室核心硬件研发；John Martinis 则执掌该实验室硬件团队多年，是推动谷歌量子计算技术突破的关键人物。

这一关联迅速引发行业震动，谷歌 CEO Sundar Pichai 第一时间在 X 平台发声，言语中难掩自豪「能在一家两年内诞生三项诺奖、五位得主的公司工作，我倍感幸运」。简短一句话，不仅是对获奖者的致敬，更让其母公司 Alphabet 再次走进大众视野的核心。

在此之前，2024 年 Alphabet 已凭借 AI 领域的突破性成果斩获两项诺奖，如今量子领域再添殊荣。「两年三奖五得主」 的里程碑，绝非偶然的荣誉叠加，而是这家科技巨头数十年科研体系建设、长期蓄力后的集中爆发。每一项诺奖成果，都是 Alphabet 科研实力的具象化注脚。从蛰伏数年的科研探索野心，到诺奖认证的科研实力，再到科研战略架构，也让外界对其背后的科研布局充满好奇。

科研野心：AI 与量子的双线豪赌

Alphabet 的科研野心早在 2010 年就初露锋芒。被称作「梦工厂」的 Google X 自 2010 年创立便汇集了众多博学多才的工程师和科学家，并给予他们自主决策和大量的资金支持。在这里，科学家们可以进行所有大胆尝试、打破常规，即使只有百万分之一的概率成功，也能够获得公司慷慨的财力、物力支持。前 Google X 的总监阿斯特罗·泰勒（Astro Teller）在 2013 年 4 月的《彭博商业周刊》中说到：「大胆去干、没有限制」的理念已经变成了 Google X 的口号。

2011 年正值计算机飞速发展的黄金时代，Google Brain 开始了计算机与 AI 领域的前沿探索，构建了 DistBelief 作为基于深度学习神经网络的专有机器学习系统，并将开放式机器学习研究与信息系统和大规模计算资源相结合，TensorFlow 等一系列工具使神经网络可供公众使用。其研发的 Transformer 架构，让深度学习从学术概念变为全球热点，成为如今大语言模型的技术基石。

2014 年 1 月，谷歌以约 5 亿美元收购伦敦一家名不见经传的 AI 实验室 DeepMind，这笔交易在当时引发质疑 —— 这家公司成立仅 3 年，既无成熟产品也无明确盈利模式。前谷歌 CEO Larry Page 正是前瞻性看中了其创始人 Demis Hassabis 的科研能力——早在当时，这位曾获国际象棋大师称号的科学家就坚信 「AI 将解决人类最棘手的问题」。

此后，该实验室与 Google Brain 形成「双引擎」研发格局。

2017 年该实验室迎来关键性突破，DeepMind 负责开发人工智能围棋软件的 AlphaGo 团队突破性地研发出一款没有用到人类数据的 AlphaGo Zero 版本，却比以往任何击败人类的版本都要强大。通过跟自己对战，AlphaGo Zero 经过 3 天的学习，以 100:0 的成绩超越了AlphaGo Lee 的实力，仅用 21 天便达到了 AlphaGo Master 的水平，并在 40 天内超过了所有之前的版本。

此后数年间，DeepMind 将科研版图一再拓展，持续深耕多领域前沿研究，核心方向聚焦于通用人工智能（AGI）探索、强化学习技术突破、生命科学与基础科学 AI 赋能三大板块，不断推动技术边界与应用落地，取得一系列里程碑式成果：

在通用智能与游戏 AI 领域，2018 年发表的 AlphaZero 实现了跨棋类的突破；2020 年底推出的 MuZero 进一步拓展能力边界，不仅在传统棋类中保持优势，更在 57 种不同的 Atari 游戏中展现出超人类表现。

游戏类产品功能图，图源：Google DeepMind

生命科学领域是 DeepMind 技术落地的标杆阵地。2020 年，AlphaFold2 在第 14 届国际蛋白质结构预测竞赛（CASP）中夺魁，破解了困扰生物学界半个世纪的蛋白质折叠难题。2021 年，团队发布 AlphaFold 结构数据库，公开了包含 2 亿种蛋白质的预测结构，免费向全球科研界开放。

在基础科学方面，DeepMind 持续探索 AI 的跨界价值。2022 年 2 月，团队发布两款重磅成果：一是基于 Transformer 架构的 AlphaCode，其编写的计算机程序质量可与人类开发者媲美，在编程竞赛中达到中上水平；二是DeepMind 将 AI 成功用于可控核聚变，将等离子体形状的模拟精度提高 65%，成功实现对托卡马克内部核聚变等离子体的控制。

谷歌及其子公司 DeepMind 的所在地，图源：wiki

2023 年，Google 为应对 OpenAI 的 ChatGPT 进而持续加速人工智能工作，宣布将 DeepMind 与 Google AI 的 Google Brain 部门合并，成立了 Google DeepMind，集中资源打造大模型与 GPT-4 竞争。

Google DeepMind 官网部分产品

「整合分散的 AI 研究资源，加快大模型开发速度，避免内部竞争导致资源浪费」，在这样的核心成长逻辑下，团队整合了 Brain 的大规模计算平台、TPU 训练基础设施以及自然语言建模经验，与 DeepMind 的强化学习和多模态智能体系形成互补。

在 Demis Hassabis 的领导下，新团队迅速集中资源研发 Gemini 系列模型。Gemini 1 在语言、图像、代码等多模态任务中表现突出，随后的 Gemini 1.5 Pro 和 Gemini 2.5 Ultra 则在长上下文理解、多模态推理与工具调用上取得了突破，支持超过 1000 万 token 的上下文长度，超越了业界同类模型性能。

与此同时，DeepMind 并未放慢科学探索的脚步。2024 年发布的 AlphaFold 3 将预测范围从蛋白质拓展到 RNA、DNA、配体和化合物相互作用，使 AI 在药物研发、分子模拟中扮演越来越重要的角色。2024 年，DeepMind 团队成员因在「蛋白质结构预测」和「AI 推动基础科学」领域的卓越贡献，荣获当年诺贝尔化学奖。

与此同时，Alphabet 在量子计算领域的布局更具远见。

2014 年，谷歌挖来加州大学圣巴巴拉分校物理学教授 John Martinis，这位伯克利博士的导师正是 2025 年诺奖共同得主 John Clarke。Martinis 团队在 2019 年用 53 量子比特的 Sycamore 处理器完成经典超级计算机需 1 万年的计算任务，首次实现 「量子霸权」。尽管当时质疑声四起，但 Alphabet 仍持续加码，仅 2024 年就为量子 AI 实验室投入 12 亿美元研发资金。

如今执掌该实验室硬件研发的 Michel Devoret，正是这场持久战的关键人物。这位法国科学家在上世纪 80 年代与 Martinis 合作发现的宏观量子隧穿现象，为超导量子比特奠定理论基础。他主导研发的 Transmon 超导比特架构，如今已成为全球量子计算企业的标配。

科研实力：诺奖「两年三奖五得主」

诚然，Alphabet 的野心并非不切实际，而是与其科研实力「并驾齐驱」。Alphabet 的科研水平首先体现在对前沿科学难题的攻坚能力上，并且在短短两年内就横跨 AI 与量子计算两大领域的突破，诺奖的认可更是进一步印证了其研究深度与科研能力。

2024 年诺贝尔化学奖的突破堪称 AI 赋能科学的典范。其获奖者 DeepMind CEO Demis Hassabis 与核心研究员 John Jumper 主导研发的 AlphaFold2，彻底解决了困扰生物学界半个世纪的蛋白质结构预测难题。传统方法解析单个蛋白质结构需耗时一年以上、耗费数十万美元，而 AlphaFold2 仅凭氨基酸序列即可在分钟级完成精准预测，其核心突破在于找到了数据、算力与算法的最佳平衡点——仅用 128 个 TPU V3 核心训练两周，就实现了远超传统技术的精度。

根据 AlphaFold 数据库显示，截至 2025 年，AlphaFold 已预测超 2 亿种蛋白质结构，被 190 余个国家，超 300 万人员使用，仅学术引用就达 36,000次，直接将整个结构生物学领域的发展速度提升了 5%-10%。

前 Google Brain 核心成员 Geoffrey Hinton 也在同年摘得物理学奖。有着「深度学习之父」之称的 Hinton 提出的玻尔兹曼机与反向传播算法，玻尔兹曼机可以用于图像分类或生成与训练数据类似的新样本，并学习识别特定类型数据中的特征元素，一举成为现代 AI 的底层框架。此外，Hinton 利用统计物理学工具，训练机器识别在运行时最可能出现的模式。

2025 年量子领域的诺奖则彰显了 Alphabet 在基础物理研究上的深厚积淀。

现任谷歌量子 AI 实验室硬件首席科学家 Michel Devoret 与前硬件团队负责人 John Martinis 的研究，在宏观超导电路中验证了量子隧穿效应与能量量子化现象，证明量子特性可在肉眼可见的系统中稳定存在。这一发现并非实验室里的理论奇观，而是超导量子计算的技术基石——二人设计的约瑟夫森结「三明治」结构，如今被超导路线中广泛采用。

2024 年推出的 AlphaQubit 系统，更是将 AI 与量子技术深度融合。在谷歌 Sycamore 量子处理器上的测试表明，与张量网络方法相比，AlphaQubit 将误差降低了 6%，与广泛使用的相关匹配解码器相比，误差降低了 30%，为容错量子计算机的研发扫清了关键障碍。

除了诺奖认可的领域外，Alphabet 在众多领域都在持续钻研，其科研布局覆盖人工智能、量子计算、生物医药、机器人、环境可持续与精准医疗等前沿领域。其旗下 Google DeepMind 专注通用 AI 与基础算法，Verily 聚焦健康数据与医疗科技，Isomorphic Labs 以 AI 加速药物研发，X 实验室则探索农业、能源、气候以及「登月项目」。这些跨学科、多层级的研究体系，使 Alphabet 成为全球科技创新生态中最具系统性与长期视野的科研力量之一。

Alphabet 研究项目示例，图源：x.company

科研支撑：三位一体的底层架构

诺奖成果的密集涌现，源于 Alphabet 构建的「资金-人才-转化」三位一体科研体系，这一体系既保障了基础研究的自由生长，又实现了技术突破的高效落地。

在资金投入上，Alphabet 展现了对基础研究的长期主义坚守。

根据 Alphabet 第二季度财报显示，2025 年其资本支出已从最初预测的 750 亿美元上调至 850 亿美元，其中超过 30 亿美元流向 AI 基础设施研究，预计 2026 年这一数字将进一步增加。这种巨额投入并非短期跟风，而是精准匹配科研周期的战略布局——量子 AI 实验室自 2016 年成立以来连续八年未产生直接营收，但年均获得超 10 亿美元资金支持，生命科学部门 Verily 即使每年继续产生数十亿美元的运营亏损依旧持续投资，这种对科研的大力支持是构成其强大科研实力的底层基础。

谷歌 2023-2025 年资本支出，图源：Reuters

此外，人才战略是 Alphabet 保障科研体系的核心引擎。为保障科研人才的「源头入库」，Alphabet 也在教育与人才培养层面大手笔布局。

2025 年，谷歌承诺将在未来三年内投入 10 亿美元，用于支持美国各地的 AI 教育和培训，现已吸引 100 多所高校参与合作，并为成员提供免费 AI 课程、职业培训等。这样一来，Alphabet 不仅在全球 AI 科研生态中锁定顶尖人才，也通过教育赋能为未来科研储备「弹药」。

产学研融合的闭环能力，则让 Alphabet 的科研实力真正转化为竞争力。借鉴 Bell Labs 的成功经验，其建立了「科学发现—技术发明—产品创新」的完整链条：AlphaFold2 从基础算法突破到开源数据库发布，仅用两年就成为全球生命科学研究的标配工具，衍生出「蛋白质提示工程」等意外创新应用；量子领域的基础研究则直接转化为 Sycamore 处理器的专利布局与谷歌云的量子算力服务，形成「学术突破—专利保护—商业落地」的良性循环。这种转化并非简单的技术变现，而是通过开放策略放大科研价值：AlphaFold2 开源代码并发布 2 亿个蛋白质结构数据库，看似放弃了短期收益，却赢得了全球科研界的信任，最终推动其在药物研发等领域产生实际价值，反哺公司医疗 AI 业务的发展。
* Bell Labs：诺基亚贝尔实验室，诺基亚拥有的美国工业研发公司，曾荣获 11 项诺贝尔奖和 5 项图灵奖

科研战略：技术+模式重塑工业科研范式

「两年三奖五得主」的里程碑，不仅是过往成就的总结，更预示着 Alphabet 科研实力的未来势能，其在技术布局与科研范式上的探索，正在重塑新一代工业科研的运作标准。

在技术赛道上，Alphabet 已构建起「AI+量子+生命科学」的三维科研矩阵。

AI 领域，除 AlphaFold 系列外，Google DeepMind 在强化学习、多模态模型等方向持续突破，其研发的基础模型正从专用向通用演进；量子计算领域，Quantum AI 团队正建造有着 100 万个量子比特的计算机，计划在 2029 年前建造数十亿美元的量子计算机并将其正式商用；生命科学领域，Verily 的智能隐形眼镜进入临床试验，可实时监测血糖水平，形成与 AlphaFold2 互补的应用生态。

这种多赛道布局形成了技术协同效应：AI 技术提升量子误差检测的效率，量子计算未来可加速 AI 模型的训练，而生命科学的应用场景则为前两者提供了落地验证的土壤。

谷歌量子路线图，图源：Quantum AI

更具深远意义的是，Alphabet 正重塑工业科研的范式。与依赖单一企业供血的 Bell Labs 不同，它已构建起广告、云计算、硬件三大现金流支柱，2025 年资本支出中 40% 来自非广告业务，这种多元化供血模式让基础研究更具韧性。在科研文化上，它打破了「学术与商业对立」的传统认知：既允许科学家自由发表论文、参与学术交流，又通过专利布局与技术转化保障商业回报，AlphaFold2 的开源与谷歌云算力的商业销售形成了完美平衡。这种范式创新吸引了全球科研资源的聚集，使其逐渐成为堪比 Bell Labs 的「诺奖摇篮」，而 AI 与量子计算的深度融合，更可能催生超越晶体管、激光的颠覆性技术。

不可否认的是，Alphabet 的科研之路也正在面临挑战：850 亿美元的巨额投入已引发部分投资者对短期回报的担忧，2025 年 2 月增资计划公布后股价曾单日下跌 7%；此外，Meta、亚马逊等对手的 AI 投资加码，也让人才竞争日趋激烈。但正如 Demis Hassabis 所言：「科学突破从来不是线性的，而是在持续投入后突然爆发」。

从 2015 年的组织重组到 2025 年的诺奖三连，Alphabet 用十年时间证明，基础科研不再只是学术机构的专利。当 Michel Devoret 的团队调试着最新的超导芯片，当 DeepMind 的科学家训练着下一代通用 AI，这家科技巨头的科研故事，或许才刚刚开启最精彩的篇章。

参考文章：
1.https://wallstreetcn.com/articles/3751755?
2.https://www.bloomberg.com/news/articles/2013-05-22/inside-googles-secret-lab
3.https://www.ebi.ac.uk/about/news/technology-and-innovation/google-deepmind-partnership-renewal/
4.https://thequantuminsider.com/2024/11/20/ai-power-for-quantum-errors-google-develops-alphaqubit-to-identify-correct-quantum-errors/
5.https://www.mittrchina.com/news/detail/12241

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