Google DeepMind宣布开源AlphaFold 3模型代码，让学术界研究人员可以下载，并且进行蛋白质结构预测的相关研究。该人工智能模型自发表以来，因为其预测蛋白质结构的突破性成果而备受关注，并使DeepMind共同创办人暨首席执行官Demis Hassabis在2024年获得诺贝尔奖。

AlphaFold 3是一款由DeepMind开发的人工智能工具，可预测蛋白质及诸如DNA、RNA、小分子的三维结构和交互作用。相比之前仅能预测单一蛋白质结构的AlphaFold 2，AlphaFold 3进一步提升对复杂分子交互作用的模拟能力，而这项技术让研究人员可以更准确地了解分子如何在细胞内交互，进而促进药物开发和疾病治疗的研究。

先前DeepMind限制了AlphaFold 3的使用方式，仅通过服务器提供预测服务，并对预测的数量和种类加以限制。这个举动在保护AlphaFold 3商业应用潜力的同时，也引发学术界的不满，不少科学家认为这个方式降低了研究的可重现性。

在学界的呼吁之下，DeepMind重新评估该项政策，最终决定开放模型代码，让研究人员可以在自家环境运行推论模型，进一步扩展蛋白质结构研究的应用。

尽管代码开源，但模型权重的取得仍受限于具备学术资格，且通过审核的研究人员，并仅能用于非商业用途。此政策在一定程度上保护了模型的商业应用潜力，同时也维持学术社群的研究自由，向学界提供既开源但有限制的中间方案，在一定程度满足学术界对透明度和研究可重现性的需求，同时兼顾商业应用的未来可能性。

AlphaFold 3的开源预计将对生物医学领域带来重要影响，尤其是药物设计和基因研究方面，为分子生物学研究和药物开发提供新的工具和机会。借由这项技术，研究人员得以更迅速且精确地模拟分子间的交互，辅助传统实验室的研究方法，并有助于缩短研究和降低成本。