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进一步信息揣测

• AlphaFold的算力门槛被低估：尽管公开宣传强调其开源性，但实际部署需要超算级GPU集群和专业优化团队，中小型研究机构可能难以复现论文结果。
• AI4S项目的真实商业化瓶颈：实验室成果（如蛋白质结构预测）到工业应用（如药物研发）存在数据壁垒，生物医药公司通常不会公开共享实验数据，导致模型泛化性受限。
• 大厂AI4S团队的内部KPI：DeepMind等机构优先选择能快速产生高影响力论文的领域（如结构生物学），而非真正解决产业痛点的问题，这与公开宣传的"改变科学"愿景存在差异。
• 红杉等资本的投资逻辑：通过访谈科学家获取前沿技术动向，实质是为布局早期项目建立技术尽调能力，而非单纯知识分享。
• 学术圈资源垄断现象：顶级AI4S团队往往通过非公开合作提前获取稀缺实验数据（如冷冻电镜数据），形成论文发表壁垒，这在公开学术讨论中极少提及。