Google 说 AI 能"解决所有疾病"，我差点就信了

Google I/O 2026 的结尾，DeepMind 创始人 Demis Hassabis 说了一句话——

"AI 将解决所有疾病。"

全场欢呼。但我愣了一下。

不是因为不信。是因为这话太熟悉了。

每隔几年，硅谷就会有人站在台上，用同样的语气，画一张更大的饼。

但这次不太一样。Hassabis 不是空口说白话的人。他手上有东西。

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墨渊书肆/Google 说 AI 能"解决所有疾病"，我差点就信了

他到底说了什么

Hassabis 在 Google I/O 主题演讲最后，展示了 DeepMind 在 AI + 健康领域的最新进展：

他还给了一组数字：

AlphaFold 已被全球超过 200 万 研究人员使用，预测了超过 2 亿 个蛋白质结构，覆盖了几乎所有已知的蛋白质。

然后他说了那句——"AI 将解决所有疾病。"

说实话，AlphaFold 确实牛

先别急着骂画饼。

AlphaFold 2020 年第一次发布的时候，生物圈是真的震了。蛋白质折叠问题困扰了生物学 50 年，AlphaFold 用了一年就基本解决了。2024 年诺贝尔化学奖颁给了 Hassabis 和 DeepMind 的 John Jumper——这奖，该拿。

以前 vs 现在

• 📸 冷冻电镜拍几个月 + 几十万美元 → ⏱️ AlphaFold 几秒搞定
• 📖 人肉翻 300 万页基因组找突变 → 🔍 AI 几小时给出候选列表

这些都不是 PPT。是实实在在的工具，已经在用了。

但是

从"预测蛋白质结构"到"治好病人"，中间隔着的不是一步，是一个太平洋。

我打个比方：

AlphaFold 能告诉你 🔒 锁长什么样 但 🔑 造钥匙（也就是研发药物）是另一回事

知道蛋白质结构只是药物研发的第一步，后面还有：

靶点验证 → 化合物筛选 → 动物实验 → 三期临床
   ↓           ↓          ↓         ↓
 这个蛋白     哪种分子    活体上      人身上
 跟疾病有关？ 能结合？   有效安全？   有效安全？

每一步都可能失败。一个新药从发现到上市，平均要 10 年，耗资 26 亿美元。AI 能加速其中几步，但不能跳过任何一步。

AlphaGenome 也是。它能找出"哪个基因突变可能致病"，但"致病机制是什么"和"怎么治"是两个完全不同的问题。

就像体检报告告诉你 "这里有个阴影" —— 但阴影是什么、要不要手术、怎么手术，还得医生来判断。

更关键的是——"所有疾病"这四个字

癌症 · 阿尔茨海默 · 自身免疫病 · 罕见遗传病……

每种病的机制都不一样。有些病我们连病因都没搞清楚，AI 怎么"解决"？

Hassabis 自己心里门儿清。但他选择了一个最抓眼球的表述。

望远镜和火星

说白了，这就像说：

"我发明了望远镜，所以我能登上火星。"

望远镜确实改变了天文学，让你看到了以前看不到的东西。但看到和到达之间，还差着：

• 🚀 火箭
• ⛽ 燃料
• 🫁 生命维持系统
• 🛬 着陆技术

每一项都是独立的难题。

AlphaFold 就是生物学的那台望远镜。它让你看到了蛋白质的真实结构，这是革命性的。但从"看到"到"治好"，中间的每一步，都需要新的突破。

这不是贬低 AlphaFold 的价值。 反过来想——正因为它是诺奖级的成果，"解决所有疾病"这种话才更应该掂量掂量。

几分希望，几分营销

Google 每次 I/O 都要画一张大饼。

"组织世界信息"  →  ...  →  "解决所有疾病"
     ↑                              ↑
   2006 年                         2026 年

但这次的饼，至少有面粉在里面。

• ✅ AlphaFold 不是概念，是工具
• ✅ AlphaGenome 不是 PPT，是产品
• ❌ 但"解决所有疾病"？这五个字更像是给 投资者和媒体 听的，不是给病人听的

对病人来说，更老实的说法：

AI 正在让药物研发变快，让基因诊断变准，让一些以前不可能的事变成可能。

但"解决所有疾病"？我们还没到那一步。

也许有一天真的会到。但那天到来之前——

别让大饼噎着了。

你觉得 AI 治病的承诺，几分是希望，几分是营销？