更新时间:2026-01-20 02:14 来源:牛马见闻
谷歌的AI反击战 自ChatGPT横空出世以来 · 首先是DeepMind与美国Commonwealth Fusion Systems的合作机器人与世界模型 展望2026年
<p>出品 | 网易科技</p> <p>作者 | 小小</p> <p>编辑 | 王凤枝</p> <p><b>“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。”</b></p> <p>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。</p> <p class="f_center"><!--StartFragment--><!--EndFragment--></p> <p>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<b>DeepSeek、阿里巴巴</b>为代表的中国AI力量,给出了一份极为犀利且复杂的评价。</p> <p>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”:<b>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”。</b></p> <p>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。</p> <p>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”<b>。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</b>蛋白质折叠(AlphaFold)、核聚变等基础科学难题。<b>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。</b></p> <p>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。<b>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”。</b></p> <p class="f_center"><!--StartFragment--><!--EndFragment--></p> <p><b>01.从“红色警报”到重返王座,谷歌的AI反击战</b></p> <p>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。</p> <p class="f_center"></p> <p class=""><!--StartFragment-->(图片由AI生成)<!--EndFragment--></p> <p>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。</p> <p>“推动科学发展一直是DeepMind工作的核心。”哈萨比斯强调。<b>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。</b></p> <p><b>02.AGI倒计时与LLM的“锯齿”瓶颈,下一代智能何在?</b></p> <p>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)。<b>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。</b></p> <p class="f_center"></p> <p class=""><!--StartFragment-->(图片由AI生成)<!--EndFragment--></p> <p>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。</p> <p class="f_center"><!--StartFragment--><!--EndFragment--></p> <p>“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。”</p> <p>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。</p> <p><b>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”。</b></p> <p class="f_center"></p> <p class=""><!--StartFragment-->(图片由AI生成)<!--EndFragment--></p> <p>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。</p> <p><b>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。</b>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。</p> <p><b>03.能源困局:AI将成为自己的救星</b></p> <p class="f_center"></p> <p class=""><!--StartFragment-->(图片由AI生成)<!--EndFragment--></p> <p>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:</p> <p>· <b>首先是DeepMind与美国Commonwealth Fusion Systems的合作。</b>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。</p> <p>· <b>其次是材料发现。</b>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。</p> <p><b>04.中国AI实力:追赶迅速,但创新瓶颈明显</b></p> <p>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。</p> <p>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。</p> <p>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<b>DeepSeek</b>和<b>阿里巴巴</b>为代表的团队,其发展速度超出了西方业界早前的预期。<b>“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”。</b></p> <p class="f_center"><!--StartFragment--><!--EndFragment--></p> <p>哈萨比斯还详细比较了中美AI发展的不同路径:<b>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。</b></p> <p>他指出:在工程复现层面,中国顶尖团队仅落后数月。<b>但在范式创新层面,目前尚未看到超越前沿的突破。</b>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。</p> <p class="f_center"></p> <p class=""><!--StartFragment-->(图片由AI生成)<!--EndFragment--></p> <p>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。</p> <p>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,<b>“也许中国会走出不同于西方实验室的创新路径”。</b></p> <p>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。</p> <p><b>05.十倍变革与“谨慎乐观”,AGI时代的责任与未来</b></p> <p>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。</p> <p class="f_center"></p> <p class=""><!--StartFragment-->(图片由AI生成)<!--EndFragment--></p> <p>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”。</p> <p>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。<b>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。</b></p> <p><b>06.2026展望与科学新纪元,智能体、机器人与世界模型</b></p> <p>展望2026年,哈萨比斯描绘了几个激动人心的方向:</p> <p class="f_center"></p> <p class=""><!--StartFragment-->(图片由AI生成)<!--EndFragment--></p> <p>· <b>智能体系统:</b>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。</p> <p>· <b>机器人突破:</b>通过与Gemini Robotics的合作,机器人技术有望迎来重大进展。</p> <p>· <b>边缘AI:</b>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。</p> <p>· <b>“世界模型”深化:</b>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。</p> <p>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。</p> <p><b>07.结语:铁轨的尽头,才是竞争的开始</b></p> <p>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。</p> <p>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:<b>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。</b></p> <p><b>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?</b>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。</p> <p>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”。</p> <p><b>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。</b></p>
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