在放弃元宇宙梦想后，Meta解雇了其蛋白质折叠团队，该团队在两年前为蛋白质结构预测建立了革命性的ESMFold或进化规模建模。这个由12名成员组成的团队还创建了一个包含6亿多蛋白质结构的综合数据库。

此举表明Meta将重点从生命科学转移到从商业人工智能中创收。2023年第二季度，该公司实现了自2021年以来的最高盈利水平。在广告方面，他们的应用程序套件中显示的广告展示次数年增长率达到了34%。难怪Facebook的所有者放弃了蛋白质折叠的雄心。

根据英国《金融时报》的一篇报道，曾在ESMFold工作的Meta AI前研究科学家和工程经理Yaniv Shmueli提到，Meta曾试图调整其研究方法，以便更深入地了解具有潜在商业应用的先进智能的开发，而不是只关注“好奇心项目”。

ESMFold与AlphaFold

AlphaFold在2018年由Google DeepMind推出，于2020年发布了其第二版本，并于去年发布了基于深度学习神经网络的AlphaFold 2的开源版本。除了AlphaFold和ESMFold之外，中国生物技术公司Helixon开发了OmegaFold，Generate Biomedicines推出了Chroma，Baker Lab引入了RoseTTAFold和RoseTTAFoldDiffusion等等。

Meta的ESMFold利用大规模语言模型，注重进化规模建模，而AlphaFold则基于神经网络模型，实现了对预测的多聚物界面和单链准确度的高精度。虽然ESMFold的推理速度是AlphaFold的60倍，可以分析宏基因组蛋白质结构空间，特别是来自自然环境的序列，但其准确性不如AlphaFoldlow。

ESMFold使用单个序列输入来生成预测，利用语言模型的内部表示，而AlphaFold等则使用多序列对齐和模板。ESMFold在处理原子级预测方面表现良好，特别是对于低复杂度序列，其预测速度是一个主要优势。

Google领先

AlphaFold 2除了是2022年被引用最多的论文外，还赢得了2020年的CASP14，被认为是最好的蛋白质折叠模型，并被认为是最佳蛋白质折叠模型。与EMBL-EBI的合作预测了一个200倍更大的蛋白质数据库的结构。与此同时，AlphaFold正在在许多实际应用中发挥作用，包括预测COVID-19（SARS-CoV-2）爆发的蛋白质结构，推进疟疾等疾病的药物开发，进行基因治疗，对抗抗生素抵抗，对抗气候污染等等。然而，关于ESMFold的用例几乎没有公开的信息。

当涉及到在医疗保健领域使用生成式人工智能时，可以说Google在该领域处于领先地位。他们的Med-PaLM 2是建立在自有语言模型PaLM 2之上的，是一个回答医学问题的医学聊天机器人，自推出以来一直备受欢迎。它正在医疗机构如梅奥诊所研究医院进行测试。Google Health、Google DeepMind和Google AI推出了Med-PaLM M，一种大型多模态生成模型，灵活地编码和解释生物医学数据。它能处理各种类型的医学数据，包括临床语言、医学图像和基因组学，并在各种任务上表现出色，都使用相同的模型权重。

Meta裁员仍在继续

在一次重大重组中，Meta进行了最后一轮裁员，这是5月份宣布的裁员10000人计划的一部分。ESMFold的解雇也是其中的一部分。此前，Meta解雇了11000多名员工，使其员工在经历了2020年以来的快速扩张后，恢复到2021年年中的水平。裁员使员工人数从近90000人（2022年11月中旬）减少到约65000人。

多年来，Meta的管理人员一直是根据他们建立的团队规模晋升的。然而，在马克·扎克伯格的"高效率年"中，晋升将变得更加不频繁。这种"高效率"导致了削减成本、组织重组和大规模裁员。

与此同时，Meta肯定会全力支持生成式人工智能。

正如AIM早些时候报道的那样，其新的去中心化社交媒体平台Threads取得了成功，但扎克伯格可能正在利用这些数据训练一个比Llama 2更强大的LLM。Meta还计划推出一系列具有独特个性的AI聊天机器人，用于增强Instagram和Facebook等平台的用户互动和促进类似人类的对话。

这并不是Meta通过解雇团队来解散项目的第一次。今年早些时候，这家科技巨头在元宇宙部门遭受了137亿美元的损失后，宣布裁员了10,000个职位，将他们的元宇宙梦想变成了一场噩梦。目前还不清楚为什么扎克决定放弃ESMFold团队，特别是考虑到蛋白质折叠模型在改善人类生活方面的巨大潜力。