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作者 | 小小
编辑 | 王凤枝
“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、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”。
这证明了目前的AI仍停留在数据的模式匹配层面，缺乏对世界运行规律的真正理解。
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”。
01.从“红色警报”到重返王座，谷歌的AI反击战
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。
（图片由AI生成）
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。
02.AGI倒计时与LLM的“锯齿”瓶颈，下一代智能何在？
这次访谈的核心，自然绕不开那个终极目标：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。
（图片由AI生成）
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，缺乏真正智能应有的连贯性与一致性。
“它们还做不到持续学习，无法在线学习新事物，无法真正创造原创事物。”
哈萨比斯直言。当被问及LLM能否提出足以获得诺贝尔奖的全新科学假设时，他给出了否定的答案。
那么，打开AGI之门的下一把钥匙是什么？哈萨比斯给出了明确的方向：“世界模型”。
（图片由AI生成）
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。
03.能源困局：AI将成为自己的救星
（图片由AI生成）
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。
04.中国AI实力：追赶迅速，但创新瓶颈明显
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。
（图片由AI生成）
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。
05.十倍变革与“谨慎乐观”，AGI时代的责任与未来
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。
（图片由AI生成）
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。
06.2026展望与科学新纪元，智能体、机器人与世界模型
展望2026年，哈萨比斯描绘了几个激动人心的方向：
（图片由AI生成）
· 智能体系统：能够更可靠、自主地执行复杂任务的AI代理将步入实用阶段。
· 机器人突破：通过与Gemini Robotics的合作，机器人技术有望迎来重大进展。
· 边缘AI：在手机、智能眼镜等设备上运行的高效模型将真正改变日常生活。
· “世界模型”深化：更高效的世界模型将被集成，用于增强通用模型的规划与推理能力。
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。
07.结语：铁轨的尽头，才是竞争的开始
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。
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