“中国团队的追赶速度，让西方感到惊讶，但在原创性上，他们还没拿出Transformer级的东西。”

　　2026年初，伦敦。被尊为“AI教父”的德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）在谷歌DeepMind总部接受CNBC专访时，罕见地敞开心扉，毫无保留地谈及了行业内最敏感的话题。

　　在近一小时的对话中，这位谷歌AI掌门人不仅系统阐述了AGI的终局，更对以DeepSeek、阿里巴巴为代表的中国AI力量，给出了一份极为犀利且复杂的评价。

　　哈萨比斯重申了“AGI将在5-10年内到来”的预判，但紧接着给当下的模型热潮泼了一盆冷水。他直言，当前大语言模型像是一个严重的“偏科生”：它们能在复杂的编程或诗歌创作上表现出天才般的智慧，却往往在一些对人类极其简单的逻辑推理或物理常识上“低级翻车”。

　　而谈及谷歌如何在经历ChatGPT的冲击后，迅速抹平差距并重回王座，哈萨比斯将其归功于DeepMind独特的“科学基因”。他强调，谷歌早在2014年收购DeepMind时就埋下了伏笔。不同于仅关注聊天机器人的对手，DeepMind一直致力于用AI解决蛋白质折叠（AlphaFold）、核聚变等基础科学难题。这种“长期主义”的科研积累，最终转化为Gemini等产品的底层爆发力，让谷歌在经历短暂的阵痛后，展现出了深不可测的技术厚度。

　　展望未来，他将2026年视为关键的分水岭：智能体、机器人、边缘AI将全面爆发。而在全球竞争版图中，中美之间的博弈规则正在重写。从单纯比拼算力堆叠的“军备竞赛”，转向更深层架构设计的“原创战”。

　　自ChatGPT横空出世以来，谷歌一度陷入被动，内部甚至拉响“红色警报”，经历重组与反思。而今，哈萨比斯带领的谷歌DeepMind，驱动谷歌在2025年打出一场漂亮的翻身仗。

　　回顾历史，谷歌在2014年以约5.4亿美元收购当时名不见经传的DeepMind，已被证明是科技史上最具远见的押注之一。如今，这笔资产的价值可能已是当初的千百倍。DeepMind不仅为后来的Gemini等消费级产品提供了核心技术，更早以AlphaGo（攻克围棋）和AlphaFold（破解蛋白质结构）等里程碑，证明了AI解决重大科学难题的潜力。

　　“推动科学发展一直是DeepMind工作的核心。”哈萨比斯强调。正是这种根植于解决基础科学问题的基因，而非追逐短期产品，塑造了DeepMind独特的竞争力，也最终帮助谷歌重回AI领导者之列。

　　这次访谈的核心，自然绕不球盟会开那个终极目标：通用人工智能（AGI）。哈萨比斯重申了他的预测：我们正稳步朝着5到10年内实现AGI的目标前进。

　　然而，对于当前席卷全球的LLM热潮，这位顶尖科学家却泼了一盆冷水。他指出，现有的聊天机器人展现的是一种“锯齿状智能”，在某些方面令人印象深刻，却无法完成一些相对简单的任务，缺乏真正智能球盟会应有的连贯性与一致性。

　　与主要处理文本和多媒体信息的LLM不同，“世界模型”旨在让AI理解物理世界的底层规律、因果关系，并能进行长期规划和模拟推演。“如果你真想理解世界如何运作……那么你就必须拥有这个关于世界如何运作的准确模型。”他认为，像DeepMind正在研发的Genie（生成交互环境）和先进的视频生成模型，正是“世界模型”的雏形。

　　未来的AGI，很可能不是LLM的单一进化，而是LLM与“世界模型”等多种能力的融合体。算力和能源将是这场进化中永恒的挑战，但哈萨比斯相信，AI本身将成为解决这些瓶颈的关键工具，例如帮助设计更高效的材料乃至推动核聚变研究。

　　谈到训练这些庞大模型所需的惊人能耗时，哈萨比斯坦承存在巨大挑战，但更强调机遇。他透露了几个正在进行的项目：

　　· 首先是DeepMind与美国Commonwealth Fusion Systems的合作。该团队正在使用AI模型协助优化托卡马克装置中的等离子体控制，这是可控核聚变的关键难题之一。

　　· 其次是材料发现。哈萨比斯提到，AI可以帮助设计性能更优的新材料，甚至包括寻找室温超导材料这样的终极目标。

　　身处行业之巅，哈萨比斯对AI领域的喧嚣有着超凡的洞察。他用“科技行业有史以来最激烈的竞争”来描述当前环境，并承认行业的部分领域已显现泡沫迹象，尤其是在私募市场，一些几乎零产品的初创公司却能获得天价融资。

　　但他并不为此过度担忧，类比了互联网泡沫的历史：“真正有价值的东西会生存下来并蓬勃发展。”对于谷歌，他展现出强大自信，认为凭借其稳固的业务根基和庞大的产品生态，无论行业如何波动，都能占据有利位置。

　　当话题转向中国AI发展时，哈萨比斯毫不吝啬地称赞了中国团队展现出的强大工程能力。他说，以DeepSeek和阿里巴巴为代表的团队，其发展速度超出了西方业界早前的预期。“他们正在迅速逼近技术前沿”，哈萨比斯坦言，“目前的差距可能仅有数月之遥”。

　　哈萨比斯还详细比较了中美AI发展的不同路径：美国团队倾向于探索全新架构，有时会走弯路但可能找到突破，而中国团队更擅长在确定的方向上快速优化和工程实现。

　　他指出：在工程复现层面，中国顶尖团队仅落后数月。但在范式创新层面，目前尚未看到超越前沿的突破。哈萨比斯举例说，当一个新架构论文发表后，中国团队往往能在极短时间内复现，并在推理效率上做出显著改进。从科学原创性角度看，Transformer、AlphaGo等技术性突破确实并非源自中国。

　　然而，商业世界的竞争规则往往更为复杂。科学创新决定了技术的上限，而工程落地能力则决定了技术影响的广度。成本的显著降低不仅关乎经济效益，更意味着AI技术能够渗透至此前难以触达的商业场景。

　　不过，哈萨比斯并未低估中国的创新潜力。相反，他认为当工程优化达到一定高度时，往往会产生质变，“也许中国会走出不同于西方实验室的创新路径”。

　　在哈萨比斯看来，未来的技术突破很可能来自意料之外的方向。中国拥有的庞大应用场景、快速迭代能力和持续增强的研发投入，都可能成为催化原始创新的独特优势。

　　面对AGI可能带来的社会颠覆，哈萨比斯坦承其规模将是“工业革命的十倍，速度也是十倍”，可能导致巨大的经济动荡，甚至需要新的经济模式。风险主要来自两方面：恶意使用，以及高度自主的AI系统可能脱离控制。

　　尽管如此，他仍将自己定义为“谨慎的乐观主义者”。他毕生致力于AI，是因为坚信这将是“人类有史以来发明的最有益的技术”，是应对气候变化、疾病、能源等全球性挑战的终极工具。他领导的Isomorphic Labs公司，正致力于利用AlphaFold的成果加速药物发现，目标是“解决所有疾病”。

　　对于业内关于“是否应该放慢AGI研发”的争议，哈萨比斯表示理解但态度务实。他认为在激烈的地缘政治和企业竞争现实中，理想的纯科研环境已不存在。他的路径是“成为好的榜样”：在全力推进技术前沿、造福人类的同时，尽可能以最负责任、最审慎的方式进行。

　　而他最深远的愿景，是开启一个“科学发现的新黄金时代”。他希望通过AI，在未来十年催生出十几个像AlphaFold那样，在其领域引发革命性突破的项目，涵盖材料科学、物理、数学、气候预测等方方面面。

　　哈萨比斯的这次访谈，不仅是一次前沿的技术预测，更像是一份对全球AI格局的清醒审视。他穿透了当下技术繁荣的表象，精准指出了被忽视的“锯齿状”智能瓶颈，也毫无避讳地拆解了地缘竞赛的底层逻辑。

　　如果将他的观点具象化，中国AI的发展正呈现出一种极具张力的姿态：在西方铺就的“架构铁轨”上，中国工程师们正在驾驶列车以惊人的速度飞驰。凭借极致的工程效率（如DeepSeek展现出的优化能力）和庞大的数据场景，追赶者甚至能在某些弯道迫近、甚至超越领航者。

　　然而，真正残酷的拷问在于：当现有的铁轨到了尽头，谁有能力铺设通往无人区的第一块枕木？这需要的不再是更快的复现速度或更低的推理成本，而是从0到1定义新范式的勇气，是像发明Transformer或AlphaFold那样的原始想象力。

　　这场通往AGI的旅程，注定不是一场短跑。正如哈萨比斯所坚信的，AI的终极价值不在于生成更逼真的视频或更聪明的聊天机器人，而在于开启一个“科学发现的新黄金时代”。

　　当AI成为人类探索宇宙、攻克癌症、解决能源危机的终极透镜时，真正的赢家将不再局限于某家公司或某个国家，而是全人类。

　　Deepmind的团队也不是美国的 是英国剑桥的。谷歌买下来而已。他本人也是伊朗裔。 Transformer的论文6个作者，只有一个是美国原产货，其他的都是进口的[大笑]。而且论文也没受谷歌待见。是被OpenAI 抢到了先机，OpenAI 也不是原创，但是也是行业龙头。

　　其实美国人现在也是吃老本，AI相关的基础理论早在上世纪60年代就已经开始研究了，成果一直受限于硬件算力不足，而没有爆发。美国现在也是没招了，为了维持科技霸权，不得不加大AI方面的投入。

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