阿尔法fold对学界的几位震撼相当之大。
主要是因为，蛋白质对生命来说是不可或缺的，它们支持生物体的几乎所有功能。这些复杂的大分子由氨基酸链构成，而蛋白质的功能很大程度上决定于它的3D结构。
生物医学领域的众多挑战，包括开发治疗疾病的创新疗法，都依赖于对蛋白质结构和功能的理解。
这也是为什么孟繁岐晚饭前会对张朝阳说，阿尔法fold是他口中【永生】的第一步。
你得理解生命的基本结构和功能，才能去说什么疾病治愈和基因编辑，否则一切都是空中楼阁。
“这种进步的程度，我真的完全不敢相信！这得算是五十年来最大的生物学突破吧？谁能想到这结果不是从生物学突破的，而是从人工智能领域？”周志华教授即便作为人工智能圈内人，也感到非常惊讶。都说人工智能很适合跨界，但也没让你这么玩啊！
你说你一个学计算机的，怎么先搞完围棋领域，又去玩生物了。
难怪不少人一提孟繁岐就怕，自己吃饭的领域这么被颠覆着玩，谁受得了啊！
“如果得分水平真的能够接近现在的实验室水平，这是否意味着几年之内，或许就无需再继续通过实验来测定蛋白质结构了？”
邱院士更加关注的是这方面的实际问题：“我们现在的蛋白数据银行里，才只有十来万个实验解析的结构，以我们目前的实验室测定方式，全世界每年可能也只能多测定一万个新的蛋白结构，这已经是极限了。”
“并且这其中的成本可以说难以想象，不知道得有多少亿资金填在了各种高精尖设备当中，就更不要提那些辛苦的科研工作者们了，他们的工作是非常枯燥劳累的。”会谈嘉宾当中，也有懂得生物的，深知这里面的艰苦之处：“如果人工智能真的能够替代这方面的工作，那可以说是功德无量了。”
李院士为听众们做了一些这方面的基础知识科普，地球上的生物和物种，保守估计得有百万级别，蛋白质结构的总量在数亿级别。
大概小几亿的量级。
“这要按我们现在的测量速度...一年一万个，那得差不多三万年才能全都测试完成，朋友们，我们人类这才出现多少年啊？我们说泱泱古国，华夏上下五千年，这已经是满打满算了。现在光是测完这些蛋白质就得五六倍华夏历史的时长，这怎么看都是杯水车薪了。”
李院士说到这里话锋一转：“不过...不知道咱们这个人工智能，大概多久能测完这些生物的蛋白质结构呢？”
“保守一点的话，我会说五六年内。不过这是没有资金和机构支持，纯凭我个人喜好支撑的情况下。”面对一众院士和教授们期待的目光，孟繁岐给出了一个非常令人惊叹的数字，并且这还不是他的极限。