Das AlphaFold-Team von Google DeepMind existiert nicht mehr. Die Financial Times berichtete am 29. Juli 2026, dass der Konzern die verbliebenen Forscher auf Gemini-Projekte, andere Wissenschaftsvorhaben und die Alphabet-Tochter Isomorphic Labs verteilt hat. Knapp zwei Jahre nach dem Chemie-Nobelpreis arbeitet damit niemand mehr ausschließlich an dem Modell, das über 200 Millionen Proteinstrukturen vorhergesagt hat.
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Das Wichtigste in Kürze
- Google DeepMind hat das eigenständige AlphaFold-Team aufgelöst und die Forscher auf Gemini, Enzymdesign, Kernfusion, Genomik sowie Isomorphic Labs verteilt.
- Nobelpreisträger John Jumper, Jonas Adler und Alexander Pritzel gingen zu Anthropic, knapp ein Viertel der ursprünglichen Autoren hat Google ganz verlassen.
- AlphaFold selbst läuft weiter: Die Datenbank mit über 200 Millionen Strukturen betreibt das EMBL-EBI in Hinxton, die Partnerschaft wurde im Oktober 2025 verlängert.
- Für Unternehmen bleibt AlphaFold 3 gesperrt, weil Code und Gewichte nur nicht-kommerziellen Einrichtungen offenstehen.
Welche Forscher haben Google DeepMind verlassen?
Drei Namen stehen für den Aderlass. John Jumper, Vizepräsident, Engineering Fellow und einer der beiden Chemie-Nobelpreisträger von 2024, kündigte im Juni seinen Wechsel zu Anthropic an, kurz darauf folgten die AlphaFold-Forscher Jonas Adler und Alexander Pritzel. Ein Beschäftigter des Labors beschrieb die drei gegenüber der Financial Times als tragende Köpfe des Projekts.
Die Übrigen blieben im Konzern, aber nicht beim Thema. Google DeepMind setzte einen Teil der Forscher auf die Gemini-Modelle an, andere auf Enzymdesign, Kernfusion und Genomik, wieder andere auf die Wirkstoff-Tochter Isomorphic Labs. Von den Autoren der ursprünglichen AlphaFold-Veröffentlichungen hat rund ein Viertel das Unternehmen inzwischen ganz verlassen.
Warum löst der Konzern ein preisgekröntes Team auf?
Die Strategie hat sich geändert, und Google DeepMind sagt das offen. Pushmeet Kohli, im Labor für die Wissenschaftsvorhaben zuständig, ordnet den Umbau gegenüber der Financial Times mit dem Satz ein, die Strategie habe sich weiterentwickelt. Neun Jahre lang habe das Labor konkrete Ziele für einzelne große Herausforderungen gesetzt, künftig sollen Gemini-gestützte Systeme Forschende breit unterstützen. Damit rückt DeepMind näher an das Muster der übrigen KI-Anbieter, die alles auf ein Universalmodell setzen.
Zwei Stellen übernehmen die Arbeit. Das Modellwissen fließt in Gemini, die kommerzielle Verwertung liegt bei Isomorphic Labs, dem 2021 abgespaltenen Wirkstoffentwickler, den Alphabet mit Milliarden ausstattet. Ein Spezialteam für eine im Kern gelöste Aufgabe passt in diese Rechnung nicht mehr.
Google holt mit AlphaFold den Nobelpreis und löst das Team auf, sobald der Nachfolger Gemini heißt. Für europäische Labore heißt das im Klartext: Die Datenbank steht in Hinxton, die Roadmap in Mountain View.
— Michael Dobler, Herausgeber Dr. Web
Wohin die Forscher gegangen sind
Was der Lizenztext für Firmen bedeutet
AlphaFold 3: nur nicht-kommerziell
Code und Modellgewichte stehen ausschließlich Universitäten, gemeinnützigen Instituten, Behörden, Bildungseinrichtungen sowie Redaktionen offen. Jede kommerzielle Nutzung braucht eine gesonderte Vereinbarung mit Google.
Boltz-2 und OpenFold3: offen lizenziert
Boltz-2 vom MIT Jameel Clinic und von Recursion liegt samt Gewichten unter MIT-Lizenz, erlaubt also auch die kommerzielle Nutzung. OpenFold3 verfolgt denselben Weg, getragen von einem Konsortium aus Pharma- und Biotech-Firmen.
Wiederholt sich hier ein Muster?
Abwanderung trifft das Londoner Labor nicht zum ersten Mal. Noam Shazeer, Mitarchitekt der Gemini-Reihe, ging zu OpenAI. Jumper, Adler und Pritzel folgen nun mit Anthropic einem zweiten Wettbewerber. Spitzenforscher wechseln offenbar dorthin, wo ihr Thema noch ein eigenes Team bekommt.
Die Konzentration auf ein einziges Großmodell folgt derselben Logik wie die Ausgabenpolitik des Mutterkonzerns. Alphabet richtet seine Investitionen konsequent auf KI-Infrastruktur aus und baut mit einem eigenen Chip für Gemini sogar die Kostenbasis um. Spezialisierte Forschungsgruppen konkurrieren in diesem Budget mit Rechenzentren, und die Rechenzentren gewinnen.
Was bedeutet der Umbau für europäische Labore?
In Hinxton liegt der praktische Teil der Geschichte. Die AlphaFold Protein Structure Database betreibt das European Bioinformatics Institute des EMBL, eine zwischenstaatliche europäische Einrichtung, an der auch Deutschland beteiligt ist. Über 200 Millionen Strukturen stehen dort für mehr als drei Millionen Nutzer in über 190 Ländern bereit, und im Oktober 2025 verlängerten beide Seiten ihre Partnerschaft.[1]
Die Lizenz entscheidet über den kommerziellen Zugang. Code und Gewichte von AlphaFold 3 stehen ausschließlich nicht-kommerziellen Einrichtungen offen, also Universitäten, gemeinnützigen Instituten, Behörden und Redaktionen.[2] Ein deutsches Biotech-Unternehmen darf damit weder Wirkstoffkandidaten screenen noch Ergebnisse verkaufen.
Offene Modelle schließen diese Lücke bereits. Boltz-2 vom MIT Jameel Clinic und von Recursion liegt samt Gewichten unter MIT-Lizenz, erlaubt also auch die kommerzielle Nutzung,[3] OpenFold3 verfolgt denselben Weg mit Rückendeckung eines Pharma-Konsortiums. Prüfen Sie deshalb gerne zwei Punkte, bevor Sie eine Struktur-Pipeline auf ein Anbietermodell stellen: Deckt die Lizenz Ihren tatsächlichen Einsatzzweck ab, und liegt ein offenes Ersatzmodell bereit, falls der Anbieter seine Prioritäten verschiebt?
Quellen
[2] Google DeepMind: „AlphaFold 3 Model Parameters Terms of Use“
[3] Boltz: „Boltz-2: Joint Structure and Binding Affinity Prediction“
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