“John很自负，他不称自己是化学家，尽管我们都在化学系中，而称自己是物理学家，与此同时，他自称I’m a self-taught computer scientist”。
10月9日，2024年诺贝尔化学奖揭晓，一半奖项授予了David Baker，表彰其在计算蛋白质设计领域的贡献，另一半则共同授予Demis Hassabis和John M. Jumper，以表彰他们利用人工智能在蛋白质结构预测方面的卓越成就。在John M. Jumper获奖后，其“同门师弟”便在知乎上撰文，回忆这位新晋诺奖得主在工作、生活中不为人知的一面。
知乎答主、芝加哥大学计算化学博士“小王”称，自己的博士论文前半部分是 John 亲自指导的，“没有 John，我不可能博士毕业”。作为共事四年的师弟，“小王”回忆了John在工作生活中的诸多细节与故事，夸赞其专业工作能力，也指出了其不拘小节的个性，“他自己的博士毕业答辩只用了白板PPT，和没有对齐的图片，没有调整的字体”，同时“揭露”了John的一个生活爱好，喜欢喝可乐。
每一年的诺贝尔奖颁奖季，知乎上聚集的科研人群、专业学者、科普作家等，都对各奖项进行了充分的讨论、预测和科普，“小王”为知友们分享的一个更有生活感的John M. Jumper，即受到了知友们的围观。而在今年，由于诺贝尔物理学奖和化学奖的双双爆冷，在日常科普讨论的基础上，今年的观点激辩和热梗制造更为频繁，这一切都指向了AI人工智能。
AI全面“入侵”本届诺贝尔奖，成为最大赢家。诺贝尔物理学奖颁发给Geoffrey Hinton的原因是，其使用了统计物理学的工具来训练机器，为后续人工神经网络实现机器学习奠定了基础，而化学奖的两位获得者则是利用人工智能推动了科研的前进，借助AI 模型AlphaFold2解决了一个已存在 50 年的难题：预测蛋白质的复杂结构。
AlphaFold2是DeepMind创造的AI模型，两位获得者Demis Hassabis、John M. Jumper分别为DeepMind CEO和高级研究科学家，2014年这家公司被谷歌收购，再加物理学奖获得者Geoffrey Hinton也曾在谷歌工作了近十年时间。因而，知乎上众多答主也调侃称谷歌才是本届诺奖的最大赢家。
10月9日晚，“2024 诺贝尔物理学、化学奖都颁给 AI 领域，这会是未来主流吗？”“如何评价2024年诺贝尔委员会对AI领域的偏爱?”两个问题登上了知乎热门榜。
“有幸见证了一个伟大的时代，上一个这样的时代可能还在17世纪”，知乎答主、牛津大学基础医学博士在读生“科学小猪”发文表示，称人工智能时代足以媲美莱布尼茨与牛顿发明微积分后对时代的促进作用，“单是人工智能在不同领域的应用，就造出了许多大师，也撑起了无数基层科研人的饭碗”。
也有知乎答主戏称这是诺贝尔奖在蹭AI的热度，后续诺奖可能会做出一定调整。知乎答主、加州大学圣地亚哥分校化学博士“磷酸君Phosphates”称，“AI的重要性越来越大，甚至很可能会带来第三次工业革命，但是诺贝尔奖并没有设立计算机。本次颁奖，可能预示着未来诺贝尔奖要做出一些改革，比如消除学科之间的界限，还要开始考虑其他学科等”。
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