创始人回炉敲代码、重整DeepMind军团、每周工作100小时……Google DeepMind掌舵人Demis Hassabis亲述过去一年谷歌与OpenAI的战事他表示谷歌已找回状态AGI或在2030年降临人类将进入「后稀缺」时代。过去一年对谷歌来说是背水一战的一年。这家昔日的AI霸主在面对OpenAI发布ChatGPT时仓皇应对内部甚至拉响了「红色警报」Code Red。从2022年11月30日ChatGPT发布到2025年11月18日Gemini 3正式发布一共经历了1084天。在接下来的近3年时间内一直跟在OpenAI后面疯狂补课的谷歌终于在Gemini3发布上一雪前耻。Gemini3一出场好评如潮展现出逻辑推理与多模态交互的「质变」令同期发布的GPT 5.2陷入了「挤牙膏」般的尴尬。现在似乎是轮到OpenAI背水一战了。最初笼罩着Google DeepMind掌舵人Demis Hassabis身上的焦虑已被一种极度专注的战斗状态所取代过去三四年一直是难以置信的紧张。每周工作100小时一年50周。这是常态。尤其是过去一年Hassabis置身也许是科技界有史以来赌注最高、最激烈的战役中心他带领着整合后的Google DeepMind军团试图重新定义战局。走出「红色警报」谷歌的整合与反击如果说2023年初的谷歌还沉浸在被ChatGPT偷袭的震惊中那么现在的谷歌似乎已经找回了自己的呼吸节奏。也就是Hassabis口中的「状态」Mojo。这种局面的扭转并非易事。Google Brain和DeepMind的合并为了赶超OpenAI谷歌做出了一个历史性的决定将原本各自为战的Google Brain和DeepMind两个顶尖实验室合并。2023年4月20日劈柴哥谷歌CEO Sundar Pichai宣布将Google Research的Brain团队和DeepMind两支团队整合为Google DeepMind由Hassabis统一领导。这种组织架构的剧变往往伴随着痛苦的磨合但在Hassabis看来这是值得的。虽然经历了内部称为「红色警报」的极度紧张时期但成果正在显现。Gemini 3的发布以及在成像软件中应用Nanobots纳米机器人等技术标志着谷歌已经将模型能力拉回到了行业的最前沿State of the Art。Hassabis甚至觉得现在的谷歌久违地找回了一种「创业公司的活力」不再是那个行动迟缓的巨人。外界或许低估了谷歌的韧性也误判了它的底蕴。自2016年起谷歌便成为一家以人工智能为先的公司将人工智能视作实现公司使命的最重要途径并拥有Brain团队和DeepMind两支人工智能领域的世界级实验室。Hassabis极其自信地指出现代AI领域赖以生存的大部分突破性技术从Transformers架构到深度强化学习AlphaGo的核心其实都是谷歌Brain团队和DeepMind在过去十年里联手发明的。更重要的是在这场未知终点的AI长跑中谷歌拥有对手难以企及的「全栈优势」。这不是简单的模型比拼而是从底层的芯片TPU、庞大的数据中心、全球领先的云业务到拥有数十亿用户的惊人产品线搜索、邮件、Chrome。Hassabis认为这种从第一性原理出发的结构性优势是谷歌赢得战争的基石。创始人亲自下场写代码这种紧迫感甚至惊动了谷歌的两位创始人——Larry Page和Sergey Brin。自ChatGPT推出之后两位创始人与公司高管举行了多次会议讨论应对ChatGPT对谷歌核心搜索业务的严重威胁提出将更多聊天机器人功能整合进谷歌搜索引擎的构想并将人工智能置于公司战略的核心位置。而Sergey Brin则是亲自下场参与了Gemini模型的具体代码编写。Larry Page左和Sergey Brin右一家万亿美金巨头的创始人为了抢回技术高地重新坐在屏幕前敲代码。这本身就是一个强烈的信号谷歌对于这场AI浪潮是极度认真的。现在Hassabis确信经过整合与调整谷歌不仅挺过了最危险的时刻而且面前还有巨大的上升空间。通往 AGI 之路不仅是 Scaling还有物理智能对于通用人工智能AGI的技术路线AI圈从未停止过争吵。Yann LeCun曾断言Transformers和大模型是通往AGI的「死胡同」而OpenAI前首席科学家Ilya Sutskever则认为Scaling时代已经结束。对于以上两位大佬的论断Hassabis给出了自己冷静而辩证的判断。他不同意「死胡同」的说法。在他看来Transformers仍将是终极系统中极其重要的核心组件。但他同时指出仅靠现有的语言模型确实不够。我们还需要一两个关键的突破或者是像「世界模型」World Models这样的拼图。DeepMind正在研发的Genie系统就是对此的尝试。一个真正的 AGI不仅要会说话还要具备更好的推理能力、长期的规划能力以及「持续学习」的能力即在不需要重新训练的情况下从实时环境中即学即用。这种对现实世界的理解能力引出了Hassabis另一个令人兴奋的预测物理智能Physical Intelligence。长期以来AI只是被困在屏幕里的幽灵但在Hassabis看来物理世界的「AlphaFold 时刻」即将到来。他预测机器人领域将在未来两年内迎来真正的突破。Gemini从诞生之初就被设计为多模态这不仅是为了让手机助手能看懂你的生活更是为了让机器人拥有「大脑」。当先进的算法遇到波士顿动力Boston Dynamics那样精妙的机械身躯AI将不再局限于数字世界而是能像人类一样理解物理规律拥有可靠的手眼协调能力。波士顿动力与谷歌DeepMind 建立新的AI合作伙伴关系为仿人机器人带来基础智能也许就在一两年内我们就能看到能够真正执行有用任务的机器人走出实验室进入汽车制造厂甚至走进家庭。AGI何时降临在这个问题上Hassabis依然坚持他多年前的判断2030年。他认为有一半的概率我们会在那个时间点实现AGI但他对AGI的定义有着极高的标准。这不仅仅是能考高分的AI「做题家」而是要具备「提出科学假设」的能力任何科学家都知道找到正确的问题往往比找到答案要难得多。因此Hassabis认为真正的AGI应当具备科学创造力能够像顶尖科学家一样探索未知。关于马斯克宣称「我们要么已经进入要么即将进入奇点」的言论Hassabis明确表示了反对。他认为这话说得太早了。虽然5年在AI的进化史中是一段漫长的时光但在我们真正触碰到「奇点」之前还有大量艰苦的工作要做。全球AI格局与中国力量一年前当DeepSeek等中国模型初露锋芒时西方曾有人惊呼这是「灾难性」的冲击。中国公司的力量令Hassabis印象深刻但他对此保持着一种清醒的客观他认为西方的反应曾经过度恐慌。在他眼中像字节跳动这样的领军企业极具实力。它们与世界最前沿的差距并不是外界以为的一两年可能仅仅只有6个月。Hassabis同时还提到中国公司展示了惊人的追赶速度它们擅长利用西方公开的模型架构在特定领域进行精细的微调Fine-tuning从而迅速达到极高的水平。这本身就是一种强大的能力。但他同时也提出了一个尖锐的观点中国公司目前主要还是在证明自己「擅长追赶」但尚未证明自己具备在最前沿之外进行颠覆性创新0 到 1的能力。不过面对AGI这样一个可能改变人类命运的技术Hassabis并不希望这仅仅是一场你死我活的军备竞赛。他心中有一个更宏大的愿景建立一个类似 CERN欧洲核子研究组织的国际AI合作机构。早在15年前创立DeepMind时这一目标就写在他的路线图里。Hassabis认为当AGI临近那一刻世界上最优秀的大脑无论是技术专家、哲学家还是社会学家应当坐在一起以科学、严谨的方式共同应对最后的挑战。因为AGI的安全风险是全球性的。即使一家公司或一个国家做得再完美如果世界其他地方缺乏最低限度的安全标准那依然是徒劳的。这需要国际合作尽管目前的局势让这种合作看起来有些棘手但Hassabis认为随着未来两三年风险变得愈加清晰这种合作将变得不可或缺。拥抱「后稀缺时代」与人类的新意义如果 AGI 真的在2030年到来我们的世界会变成什么样Hassabis发出了预警这将是一场规模和速度都10倍于工业革命的剧变。工业革命用了几代人来适应而AI的变革可能压缩在短短几年内。短期内痛苦在所难免。Hassabis提到了一个概念——「参差不齐智能」Jagged Intelligence。目前的 AI 在某些方面强得离谱在某些方面又弱得惊人。这种不一致性意味着我们还不能完全放心地把工作交给AI代理。但随着一致性问题的解决就业市场的动荡将是必然的。然而如果我们将目光放得更长远一些Hassabis描绘了一幅极度诱人的图景后稀缺时代Post-Scarcity World。当AGI成为终极的科学工具它将帮助我们攻克核聚变等能源难题发现全新的材料。我们将拥有清洁、可再生、几乎免费的能源物质将变得极度富足。那时候人类将从为了生存而工作的枷锁中彻底解放出来。但随之而来的是一个巨大的哲学空洞如果不需要工作了人类的意义何在作为一位曾经的诺贝尔奖得主Hassabis对此有着浪漫的构想。他认为人类不应沉溺于经济利益的分配而应转向更宏大的探索。在他的构想中希望自己未来可以探索物理学的极限他充满了充满了对宇宙的好奇现实的本质是什么意识的起源是什么费米悖论的答案在哪里时间究竟是什么这些困扰了人类千百年的终极谜题过去因为我们忙于生计而被忽略。在后稀缺时代当AI解决了生存问题人类的使命将回归到最纯粹的探索去理解宇宙去寻找存在的意义。也许未来我们会拥有更复杂的艺术更深奥的哲学甚至在AI的帮助下前往恒星。对于当下的我们Hassabis只有一条建议学会学习Learning to learn。在这个剧变的时代适应新信息的速度将是你唯一的生存法则。