谷歌 DeepMind CEO 哈萨比斯：像初创公司一样运作，重回技术前沿

背景：从AlphaGo到Gemini的AI演进

哈萨比斯作为DeepMind的创始人，曾主导开发AlphaGo和AlphaFold，后者更是在蛋白质结构预测领域引发科学革命。2024年，他因AlphaFold的贡献获得诺贝尔化学奖。然而，随着大语言模型的崛起，DeepMind一度面临是否错失技术浪潮的质疑。面对挑战，哈萨比斯将DeepMind与谷歌AI团队整合，推动Gemini系列模型的研发，试图以多模态AI系统重新夺回领先优势。

战时节奏：每周工作100小时，持续三年

哈萨比斯在接受彭博社采访时透露，过去三到四年间，谷歌AI团队几乎一直处于“红色警报状态”。他本人长期保持每周100小时、一年50周的工作强度，将一家万亿美元体量的科技巨头带入初创公司的高强度节奏。这种运作方式不仅体现在时间投入上，更体现在组织结构的灵活性和对关键技术的快速响应能力。

他强调，谷歌拥有最深厚的技术积累和最广泛的研究团队，现代AI产业依赖的关键突破中约有90%源自谷歌系实验室。尽管外界曾批评谷歌在AI发展上“慢半拍”，但在哈萨比斯看来，这是对谷歌努力的误解。团队在双子座（Gemini）模型上的进展让他感到满意，但仍有许多优化和创新的工作需要推进。

物理AI的未来：18个月到两年的关键窗口

哈萨比斯多次提及“物理AI”（Physical AI）这一概念，认为其正处于突破的临界点。Gemini模型的设计初衷并非只是一个聊天工具，而是一个能够理解现实世界的多模态系统，是通往物理AI的重要入口。

他设想未来Gemini的发展将聚焦两个方向：

• 随身通用AI助手（如智能眼镜、手机）
• 真正能与物理世界交互的AI系统

但哈萨比斯也保持理性判断，指出物理AI的成熟仍需18个月到两年的时间。在算法、数据、硬件等方面，还存在关键瓶颈，例如：

• 持续学习能力（在线学习）
• 系统稳定性
• 跨领域的推理与规划能力

这些问题尚未解决，也决定了当前AI距离通用人工智能（AGI）仍有差距。

对中国AI的看法：字节跳动是真正的挑战者

哈萨比斯在接受采访时特别提到了中国AI企业的竞争态势。他指出，尽管外界对DeepSeek等中国模型感到紧张，但这并不是真正意义上的“危机”，西方舆论可能夸大了其技术优势。

相反，他认为字节跳动是中国AI领域最具竞争力的公司，其技术跟进速度只比谷歌落后六个月，而非外界认为的一到两年。哈萨比斯对字节跳动的创新能力表示认可，并指出这种追赶能力体现了中国企业在AI领域的成长。

但他也强调，真正的挑战在于是否能“率先打开下一代技术前沿”，而这仍需时间验证。

AGI的愿景与“后稀缺时代”的设想

哈萨比斯对AGI设定了严格的标准：必须具备完整的人类认知能力，尤其是科学创新能力。他认为目前的AI系统仍无法提出真正重要的问题，这与AGI的目标还有不小差距。

他设想，一旦AGI实现，人类将进入一个“后稀缺时代”，资源和生产力的极大提升将改变社会运行方式。这一变革的规模和速度，可能达到工业革命的十倍。

哈萨比斯也对AI替代人类工作的问题提出冷静判断：短期内AI会对初级岗位产生影响，但大规模取代还需解决系统稳定性问题。他坚信AI最终会成为推动社会进步的重要力量。

信任与合作：科学精神驱动谷歌AI战略

在被问及为何公众应信任谷歌进行高风险AI研发时，哈萨比斯强调了谷歌的科研基因。他指出，谷歌最初是拉里·佩奇与谢尔盖·布林的博士研究项目，始终保持着以科学和工程为核心的企业文化。

他本人选择将DeepMind并入谷歌，正是因为这里聚集了顶尖科学家与工程师，拥有严谨、深思熟虑的研发环境。他还提到与Anthropic等其他AI公司的合作，特别是在安全与伦理方面的共同努力。

哈萨比斯强调，谷歌的使命是“整合全球信息，使其对人人可用”，而Google DeepMind的目标是“破解智能的奥秘，用智能解决其他所有问题”，两者高度契合。这种使命感让他坚信谷歌是推动AI进步最值得信赖的机构之一。