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Google CEO Sundar Pichai（桑达尔·皮查伊）：AI 将比火和电更深远地改变世界撰文：Techub News 整理导语 2025 年 6 月，Google 与 Alphabet 的 CEO Sundar Pichai（桑达尔·皮查伊）做客知名播客《Lex Fridman Podcast》，进行了一场长达两个多小时的深度对话。作为全球最具影响力的科技领袖之一，Pichai 此次发声正值 AI 技术狂飙突进、行业竞争白热化的关键节点。他不仅回顾了自己从印度普通家庭走向科技巅峰的个人历程，更全面阐述了 Google 在 AI 时代的核心战略、对技术未来的深刻思考，以及如何带领这家科技巨头应对来自内外的巨大挑战与质疑。这场对话是理解 Google AI 路线图及其领导者哲学的一次难得机会。摘要童年经历塑造技术观：Pichai 在印度钦奈的成长经历，让他深刻体会到技术（如电话、自来水）如何阶梯式地改变生活，这奠定了他对技术赋能人类的核心信念。 AI 是史上最深刻技术：Pichai 重申并坚信 AI 将是比火或电更深远的技术，因其具备递归自我改进能力，能加速“创造”本身，其影响将远超以往任何发明。 Google 的 AI 战略与反击：面对去年的质疑，Pichai 详解了通过合并 Brain 与 DeepMind、押注 TPU 基础设施等关键决策，带领 Google 在一年内实现 AI 产品密集落地与能力飞跃的过程。 AGI 展望与“毁灭概率”：Pichai 认为 2030 年前可能无法完全达到 AGI，但届时技术进步已足够震撼。他对 AI 可能导致人类毁灭的“p(doom)”持谨慎乐观态度，相信人类在危机面前会团结应对。 AI 赋能创意与责任边界：Pichai 强调 AI 工具（如 Veo）应像“基础设施”或“画笔”一样赋能艺术家自由表达，同时 Google 需要在支持创意与履行社会责任之间找到平衡。从钦奈的童年到 Google 的使命：技术如何阶梯式改变人生 Sundar Pichai（桑达尔·皮查伊）的科技世界观，根植于他在印度钦奈度过的童年。全家住在一套简陋的两居室公寓里，技术曾是稀缺品。他回忆道，家里申请一部电话需要等待五年，最终装上的转盘电话却彻底改变了生活——邻居会来家里给亲人打电话，取一份验血报告从往返四小时且可能白跑一趟，变成了五分钟就能搞定的事。“那时，我脑海中就像亮起一盏灯泡，明白了技术改变人们生活的力量。”Pichai 说道。类似的“阶梯式体验”还有很多：在严重干旱时，他和兄弟、母亲需要排队领取按户分配的桶装水；多年后，家里通了自来水并装上了热水器，打开水龙头就能洗热水澡。“对我来说，一切都是这样离散地发生的。所以我一直有这种‘第一次’的感觉，感受技术如何戏剧性地改变你的生活，以及它带来的机遇。”这种对技术赋能作用的切身感受，与他后来被 Google“整合全球信息，使人皆可访问并从中受益”的使命所深深吸引，形成了内在的逻辑闭环。童年的信息获取主要依靠报纸和书籍，受在邮局工作的祖父影响，Pichai 阅读广泛，从艾茵·兰德到哲学著作再到通俗小说。这种对知识的渴望，与后来 Google 的使命产生了强烈共鸣。他甚至笑着回忆，为了说服父亲买一台 VCR（录像机），花了很长时间，而拥有 VCR 后能够录下世界杯足球赛或观看电影录像带，又是一次全新的体验。“这些离散的记忆让我始终觉得，获得技术访问权是如何驱动你生活中阶跃性变化的。” 当被问及给全球有志青年的建议时，Pichai 强调了两点：一是倾听内心，做自己真正热爱的事情，这能让你展现最好的自己；二是努力与那些你认为比自己更优秀的人共事，让自己处于“不舒服”但能拉伸能力的环境中，这有助于个人成长。 AI 是比火与电更深刻的技术革命当 Lex Fridman 提出，将 AI 置于人类万年文明史的所有重大发明（如农业革命、电力、工业革命）中进行排序，它是否有机会成为“第一生产力乘数”时，Pichai 给出了坚定而深刻的回答。 “多年前（大概是 2017 或 2018 年），我就说过，AI 是人类将研究的最深刻的技术，它将比火或电更深刻。我必须支持我自己，我仍然认为情况就是这样。”Pichai 承认可能存在“近因偏差”，就像人们总容易认为当下看到的运动员是最伟大的。但从第一性原理出发，他论证 AI 将比所有这些发明都更宏大。他指出了 AI 的根本独特性：首先，它的进步速度极快，能力边界不明，天花板不清；其次，也是最重要的，它是递归自我改进的。“它是第一个将显著加速‘创造’本身的技术，能够自己改进并达成目标……这使它处于一个不同的联盟。”因此，Pichai 相信 AI 最终产生的影响将远远超过我们之前所见的一切。他进一步描绘了“AI 技术包”可能带来的早期变化：核心是极大降低创造与表达的门槛。“可以很容易地想象，将你头脑中的想法，转化为存在的事物，这将成技术包的一部分……它将赋能几乎全人类来表达自己。”无论是编写软件、创作内容、开发游戏，还是进行科学研究，都将变得无限可能。AI 将解锁全球 80 亿人的认知潜力，就像互联网博客让更多人发声一样，但规模将是数千万甚至数亿人更深度地向世界输出内容。 Pichai 也预见了这将重塑创意格局，让传统内容生产者感到紧张，但他认为其中存在被低估的扩张性一面。“它将以前所未有的方式释放人类的创造力。”他类比道，如果把 20 世纪 40、50 年代的人带到今天的 YouTube 面前，会让他们震惊；同样，我们也将被未来 10 到 20 年内可能实现的事情所震撼。领导者的平衡术：谦和、决策与穿越风暴 Lex Fridman 好奇，在竞争激烈的科技世界攀登至顶峰的领导者，往往需要一些“强悍”特质，而 Pichai 以平衡、谦和、善于倾听著称，他的“秘诀”是什么？Pichai 坦言自己也会生气、沮丧，拥有常人所有的情绪，但他逐渐找到了激发团队最佳状态的方法。 “我发现，激励那些有使命感、追求卓越、有内在驱动力的人，并以此实现目标，往往效果更好。”他将此比作体育中的“人员管理”，伟大的教练都擅长此道。很多时候，与你共事的人如果犯错，他们自己比你更难受，因此需要用不同的方式对待。当然，偶尔也需要明确告知对方“这样不行”。但他发现，大多数情况下并不需要如此。真正的考验出现在去年。当时，外界充斥着“Pichai 是错误人选”、“Google 迷失了、完蛋了”的论调。回顾那段时期，Pichai 展现了他作为领导者的定力与决策逻辑。 “我擅长屏蔽噪音，区分信号与噪声。”他用水肺潜水作比喻：海面可能波涛汹涌，但只需下潜一英尺，下面就是世界上最平静的地方。运营 Google 就像执教巴萨或皇马，总会有糟糕的赛季。关键在于，他内心清楚 Google 正在构建什么。他列举了此前所做的几个关键决策：一是多年前就开始投资 TPU，为大规模模型训练打下基础；二是将 Google Brain 与 DeepMind 合并，组建 Google DeepMind，汇聚世界级研究人才；三是组建专门的 AI 基础设施团队，全力扩展所需算力。尽管外部可能未充分意识到，但 TPU 的产能爬坡也需要时间。“但我能看到内部的轨迹……对我来说，这个时刻感觉是我们公司未来十年、二十年最大的机遇之一。我认为我们比世界上大多数公司都更有条件去实现这一愿景。” 谈及合并 Brain 与 DeepMind 这一艰难决定，Pichai 承认这就像“有人告诉你，把斯坦福和 MIT 合并，创建一个伟大的院系”。幸运的是，他们遇到了合适的时机和人选。Jeff Dean 希望回归更偏科研的个人贡献者角色，而 Demis Hassabis 自然是领导新团队的合适人选。合并过程不乏“几个不眠之夜”，但团队耐心地将两个世界的精华结合起来，为长远成功奠定了基础。在压力时期，Pichai 也会更加强硬，但他强调决策的清晰性。“在做出重大决策时，听取每个人的意见很重要……有时你听到的内容会影响你的思考。有时你已有清晰信念，你会表明‘这是我的感受，这是我的信念’，然后你就押注于此，继续前进。”他认为，只要决策清晰，假以时日人们会尊重这一点。 AGI 路径、风险与 Google 的产品哲学关于 AGI（通用人工智能）的时间表，Pichai 引用了 Andrej Karpathy 提出的“AJI”（人工参差不齐的智能）概念，认为当前正处于这个阶段——在某些方面取得惊人进步，但在另一些方面（如数草莓字母‘R’的个数）却会犯低级错误。他看到了 AGI 的“微光”，例如在旧金山街道上乘坐 Waymo 自动驾驶汽车，或者通过 Gemini Live 进行世界交互时，但同时也清楚距离真正的 AGI 还很远。对于“2030 年能否实现 AGI”的问题，Pichai 表示：“到 2030 年，将会取得如此巨大的进步。我们将以重要方式处理这种进步带来的后果，无论是积极的还是消极的外部性。”他个人认为，到 2030 年可能“刚好差一点”实现 AGI，但这并不重要，因为进步本身已经足够震撼。话题转向更严峻的“p(doom)”——即 AGI/ASI（人工超级智能）毁灭人类文明的概率。Pichai 严肃地表示，这确实是他们“厨房谈话”的话题之一。他认为，如果“毁灭概率”真的很高，那么到了某个时刻，全人类会团结起来确保它不会发生，因此人类实际上会取得更多进展来对抗它。“这具有一种自我调节的特性。如果人类齐心协力解决一个问题，我认为我们能够做到。”因此，他对“毁灭概率”情景持乐观态度，但这并不意味着基础风险不高，只是他对人类能够挺身而出迎接那个时刻抱有极大信心。 Lex 补充了“没有 AI 的毁灭概率”视角，认为 AI 可能通过让人类更聪明、更友善、更高效，帮助世界更多地区繁荣发展，从而反而拯救人类文明。Pichai 对此表示赞同，认为要解决一些最棘手的问题，有 AI 的帮助会更好。在具体产品层面，Pichai 详细解释了 Google Search 的演进。推出“AI 模式”是一个重要决策，其核心设计原则是：AI 提供上下文和摘要，但用户最终仍会去探索网络。“那些核心原则没有改变，但 AI 模式允许我们推进……我们最好的模型在那里，它们将搜索作为深度工具，真正为每个查询展开，进行多次搜索，以你能消费的方式组装知识。”他特别指出，对于非英语用户，AI 在推理过程中整合多语言信息的能力，将极大扩展他们可访问的知识范围，释放巨大的认知潜力。关于在 AI 体验中引入广告，Pichai 表示早期会更多关注有机体验，但广告作为“商业信息”和支撑免费服务的基础，其根本价值不会改变。AI 本身将帮助找到最佳的实现方式。他强调，Google 目前计划将 AI 模式作为一个独立标签，供希望体验前沿功能的用户使用，而其中验证有效的功能会逐步迁移到主搜索页的 AI 概述中，这是一个连续的演进过程。赋能艺术与应对边界：AI 作为创意画笔与社会责任当讨论到 AI 生成内容（如通过 Veo 生成视频）时，Lex 提到了像达伦·阿罗诺夫斯基这样的电影导演正在积极探索用 AI 创作电影，以及一些更“边缘”的艺术家在挑战社会接受度的边界。这给 Google 带来了一个难题：如何既允许艺术家进行自由、甚至“疯狂”的创作，又履行平台的社会责任？ Pichai 明确表示：“当涉及到允许艺术自由表达时，这是一个社会中最重要的价值观之一。艺术家一直是推动边界、拓展思想前沿的人。”因此，他认为 Google 应该提供工具，并将其交到艺术家手中供他们使用和发布作品。“我几乎将其视为基础设施。就像你向人们提供电力时，你不会考虑其上的用例。”AI 工具就像一支“画笔”。当然，他也承认必须有一些界限。“社会需要在根本层面上决定什么是可以的，什么是不可以的。我们会负责任地处理。”但他强调，在艺术自由表达方面，这是他们应该努力捍卫的价值观之一。 Lex 注意到，Gemini 2.5 Pro 相比早期版本，在回答涉及暴力历史等敏感话题时，显得更少“小心翼翼”，更加客观和细致。Pichai 解释了这一变化背后的思考：随着模型能力增强，它们能够更好地推理这些细微问题。“一旦模型跨越了某个智能和复杂度的门槛，它们就能很好地推理这些有细微差别的问题。我认为用户真的想要这样……他们希望尽可能多地访问原始模型。” 他指出，正确的方向是从第一性原理（科学角度）出发，让模型从底层学会推理世界、理解细微差别，而不是由一部分人类在上面进行硬编码。这是 Google 正在采取的方向，未来也会继续推进。访谈最后，Pichai 分享了他对 Beam（沉浸式远程呈现技术）和实验性 XR 眼镜等前沿项目的兴奋之情。Beam 让他看到了远程沟通中恢复“临场感”与人际连接的可能性，而 XR 眼镜则展示了将 AI 助手无缝融入日常视觉与听觉体验的潜力。这些探索都指向同一个未来：技术将继续以离散而深刻的方式，融入并提升人类生活的每一个维度。正如 Pichai 在总结中对人类未来的乐观展望：纵观人类文明历程，我们一直在不懈地让世界变得更好。如果可以选择在任何时代出生，他几乎总是选择现在。“这就是人类文明所取得的非凡成就……我们总是集体崛起，推动前沿向前。所以我预计未来也不会有什么不同。”在 AI 这个可能是人类历史上最深刻的技术革命面前，这位从钦奈走出的 Google 船长，正带着他的信念与谦和，引领巨轮驶向未知而激动人心的深海。

Andrew Ng（吴恩达）：AI Agent工作流是当前最重要的技术趋势撰文：Techub News 整理导语在2025 年 3 月于纽约举行的ScaleUp:AI 2024大会上，AI领域的顶尖思想领袖、Coursera联合创始人、Landing AI创始人兼董事长Andrew Ng（吴恩达）发表了主题演讲。作为深度学习和AI普及化的重要推动者，吴恩达一直致力于连接AI前沿技术与产业落地。此次演讲，他基于其团队在AI Fund和Landing AI的实践，剖析了当前最重要的技术趋势——“智能体工作流”的崛起，并为企业（无论是初创公司还是大型集团）如何抓住这波AI浪潮、构建可持续的创新流程提供了极具操作性的见解。摘要智能体工作流是当前最重要的AI趋势：相比传统单次提示生成，让AI像人类一样迭代思考、研究、修订的“智能体工作流”能大幅提升输出质量，在代码生成、法律文档处理、医疗辅助诊断等领域已展现出决定性优势。企业AI创新流程正在被重塑：生成式AI将AI原型的构建时间从数月缩短至数天，这使得“快速构建大量原型并验证”成为可行策略，企业应建立“快速行动，同时负责任”的创新文化。 AI治理应聚焦于应用层而非技术层：试图监管基础AI模型本身如同要求电动机制造商保证其电机永不用于危险设备一样不切实际；更有效的路径是监管具体的AI应用（如医疗设备、聊天机器人），以确保其安全性。大型企业与AI专家的“共创”是关键：最具潜力的AI应用往往诞生于深谙AI能力的团队与拥有深厚领域知识（如航运、医疗）的企业之间的合作，这种结合能催生出改变行业的解决方案。智能体工作流：从线性生成到迭代思考的范式变革吴恩达开篇即指出，如果只能关注一项AI技术趋势，那么答案无疑是智能体AI。他阐释了当前主流的AI使用方式与智能体工作流的本质区别。目前，大多数用户使用大语言模型的方式是“非智能体”的：输入一个提示词，模型一次性生成完整回复。吴恩达形象地比喻，这好比要求一个人（或AI）就某个主题写一篇论文，必须从第一个字到最后一个字一气呵成，不允许使用退格键。人类显然无法以这种方式产出最佳作品，而AI在这种完全线性的模式下表现尚可，已属惊人。然而，智能体工作流改变了这一范式。在这种模式下，我们可以引导AI像人类一样工作：例如，先让它撰写论文大纲，询问是否需要网络研究，随后下载相关网页作为上下文，接着撰写初稿，再让其审阅初稿并决定哪些部分需要修订，随后进行修改……如此循环往复。这种融合了思考、研究、修订的迭代过程，能产生质量高得多的工作成果。吴恩达分享了一项来自其团队的数据：在HumanEval代码生成基准测试中，使用非智能体工作流的GPT-3.5正确率为48%，GPT-4为67%。然而，从GPT-3.5到GPT-4的改进，远不及从非智能体工作流切换到智能体工作流带来的飞跃。GPT-3.5在采用智能体工作流后性能大幅提升，GPT-4亦然。在实践中，吴恩达的AI Fund团队发现，智能体工作流在处理复杂法律文件、辅助医疗诊断、填写繁琐的政府合规表格等应用场景中，正带来决定性的差异。这一趋势也催生了新的技术栈层级——编排层。诸如LangChain（正演进为更注重智能体的LangGraph）、CrewAI等框架的出现，使得构建智能体应用变得更加容易。五大核心趋势重塑AI产业格局除了智能体工作流这一核心，吴恩达还概括了其他四项正在深刻影响行业的重要趋势： 1. 更廉价、更快速的文本生成至关重要。智能体工作流会产生和读取大量文本（Token），因此降低Token成本、加快生成速度变得尤为关键。这不仅是为了人类消费，更是为了加速智能体自身的迭代循环。将一段20分钟的智能体工作流程加速到5分钟，能带来巨大的实际价值。 2. 生成式AI正彻底改变企业创新流程。过去，基于监督学习构建AI系统可能需要6到12个月。如今，利用大语言模型，许多团队可以在10天内构建并部署一个原型。这使得“快速构建20个原型，哪怕其中18个失败”的策略变得可行且经济。吴恩达提倡的新信条是：“快速行动，同时负责任”——在利用快速原型能力的同时，建立确保不推出造成实质性损害产品的流程。 3. 文本处理革命已至，视觉处理革命即将到来。许多大型企业拥有海量的图像或视频数据，却苦于无法提取价值。多模态模型和视觉智能体的发展，将开启视觉AI应用的巨大潜力。吴恩达创立的Landing AI正在此领域深耕，帮助企业从视觉数据中获得更多价值。 4. 数据的“重力”正在减弱。传统上，将大量数据从一个云平台传输到另一个进行处理因成本高昂而不可想象。然而，生成式AI工作流的计算成本极高，相比之下，数据跨境传输的成本显得微不足道。粗略估算，传输1GB数据的云出口成本约为10美分，而用GPT-4 mini等模型处理1GB数据的成本可能高达30-40美元。因此，新的设计模式正在涌现：人们更倾向于构建在全球范围调用计算资源、跨地域传输数据进行处理的应用。 5. 数据工程的重要性再次凸显，尤其是非结构化数据。过去AI的价值多体现在结构化数据（数字、表格）上。如今，生成式AI能够从文本、图像、音频中提取前所未有的价值。许多公司正在重构数据基础设施，重点加强处理非结构化数据的“管道”建设。企业AI创新：从灵感到规模化落地的路线图针对大型企业如何抓住AI机遇，吴恩达结合AI Fund与众多企业合作的经验，提出了一套行之有效的五步流程。第一步：高管培训。确保企业领导层对AI的能力与局限有非技术层面的基本了解，这是识别机会的基础。吴恩达提到，Coursera上最受欢迎的课程之一就是面向所有人的生成式AI入门课。第二步：机会脑暴与任务分解分析。在理解技术后，系统性地寻找应用机会。吴恩达特别推荐了一种“基于任务的工作分析”方法：将职位分解为具体任务，而非笼统地讨论AI取代某个工作。例如，客户服务代表的工作包含多种任务，其中一些（如回答常见问题）极易被AI增强或自动化，而另一些（如处理复杂投诉）则较难。这种方法往往能发现出人意料的、最大的机会点，其结论通常比凭直觉猜测更可靠。值得注意的是，多数企业在发现AI能将某项任务成本降低千倍后，选择的不是裁员节流，而是将该任务执行量提升千倍，从而开辟新的收入增长渠道。增长往往比成本节约更具吸引力，因为天花板更高。第三步：项目可行性评估与优先级排序。对脑暴产生的想法进行技术可行性和商业价值的尽职调查，并做出“自建、购买还是投资”的决策。吴恩达建议，市场上已有的解决方案应优先购买。但由于生成式AI技术太新，企业总会发现大量尚无现成产品的新想法。第四步：执行路径选择——自建、合作或剥离。企业内部的资源与耐心有限，不可能实施所有想法。对于少数核心、希望完全自主控制的项目，可以选择内部建设。对于其他许多项目，将其剥离为独立的初创公司可能是一个更优选择。这样既能以更低成本实现目标，又能让母公司享受其成果，同时无需自行组建和维护专门的AI团队。吴恩达以与日本三井物产合作的“Bearing AI”为例：三井物产拥有深厚的航运领域知识，他们提出利用AI优化船舶航线以节省燃油。双方合作进行深度市场验证后，招募了一位连续创业者作为CEO，用三个月打造了技术原型。最终，这家独立运营的初创公司开发的软件已在超过600艘远洋船舶上运行，平均每艘船每年节省约50万美元燃料费，并减少10%的碳排放。吴恩达强调，AI专家与领域专家的“共创”是催生此类突破性应用的关键。第五步：制定AI战略与员工培训。当企业成功运行几次上述创新流程后，就需要思考长期的AI战略以及大规模的员工技能培训，以确保持续的竞争力。 AI治理：监管应用，而非技术在演讲最后，吴恩达针对日益热烈的AI治理讨论提出了一个鲜明观点：治理的重点应该是AI应用，而非AI技术本身。他类比道，AI模型就像电动机，是一种可以用于无数场景的通用技术。要求基础模型开发者保证其模型永不用于有害场景，就如同要求电动机制造商保证其电机永不用于危险设备一样，是不切实际且无效的。真正的风险取决于具体的应用场景。因此，更合理的路径是监管具体的AI应用：确保医疗AI设备安全、社交媒体推荐算法负责、聊天机器人不作恶。针对不同应用的特点和风险，制定相应的安全标准和监管框架。吴恩达透露，在过去一年半中，他惊讶地看到一些训练了大模型的公司进行了激烈的游说，试图推动扼杀开源AI模型技术的监管。他认为这背后部分动机是避免与开源软件竞争。所幸，业界共同努力抵制了其中最糟糕的提案。他呼吁业界保持警惕，坚持将治理焦点放在应用层，这样才能在促进创新的同时，更有效地管控风险，确保AI技术安全、负责任地发展。吴恩达总结道，得益于智能体工作流等技术的突破，AI的可能性正在急速扩张，这为行动迅速的初创公司和积极转型的大型企业都创造了巨大的机遇。关键在于理解趋势、建立有效的创新流程，并将治理智慧应用于正确的层面。

Alphabet CEO Sundar Pichai（桑达尔·皮查伊）：AI 是搜索的非凡机遇，而非颠覆性威胁撰文：Techub News 整理导语 2025 年 5 月，Alphabet 兼谷歌 CEO 桑达尔·皮查伊（Sundar Pichai）罕见地接受了 All-In Podcast 的深度专访。在长达一小时的对话中，皮查伊直面了当前市场对谷歌在 AI 浪潮中可能面临“颠覆者困境”的核心质疑。作为执掌这家科技巨头近十年的领导者，皮查伊的此次发声，不仅是对外界疑虑的集中回应，更是系统性地阐述了谷歌将如何利用其长达二十余年的技术积累——从基础设施到前沿研究——来驾驭并引领这场 AI 革命。本次对话涵盖了搜索的未来、AI 商业模式、芯片战略、能源约束、量子计算以及机器人等广泛议题，为我们理解谷歌在下一个十年的战略方向提供了关键窗口。摘要皮查伊坚信 AI 是搜索的“非凡机遇”，而非零和游戏的颠覆者，AI 概览（AI Overviews）等新功能正在扩大搜索的查询范围和用例。谷歌的核心优势在于其全栈式技术积累，从 TPU 芯片、全球数据中心网络到跨领域的基础研究，这使其能在控制成本的同时持续推动模型创新。面对 OpenAI、微软、Meta 等激烈竞争，皮查伊认为 AI 创造的将是一个比过去所有技术总和更大的市场，成功的关键在于持续创新和执行。谷歌在量子计算、机器人（物理 AI）等领域进行长期、耐心的投资，视其为类似早期 AI 的基础性突破，预计未来 3-5 年将迎来关键进展。皮查伊承认文化管理是持续挑战，近期重点在于重拾“使命聚焦”，激发类似谷歌早期创业阶段的强度与乐观精神，以应对 AI 时代的竞争。 AI 是搜索的进化，而非颠覆访谈开场便直指核心：在聊天式 AI 重塑人机交互的今天，谷歌的核心搜索业务是否面临被真正颠覆的风险？桑达尔·皮查伊（Sundar Pichai）的回答明确而坚定。他回顾道，自 2015 年担任 CEO 起，他便将谷歌定位为“AI 优先”的公司，因为团队深信 AI 将是驱动搜索最大进步的动力。因此，当前时刻对他而言并非威胁，而是搜索的“非凡机遇”。皮查伊用数据佐证了他的观点。谷歌约一年前推出的“AI 概览”（AI Overviews）功能，如今已被超过 15 亿用户使用，覆盖 150 多个国家。这不仅没有蚕食传统搜索，反而扩大了用户查询的类型和范围，带来了全新的使用场景。在触发 AI 概览的查询中，谷歌观察到了查询量的增长，且增长具有持续性。他透露，实验室中正在测试一个全新的、名为“AI 模式”的专用搜索 AI 体验，将在谷歌 I/O 大会上详述。在该模式下，用户可以进行完整的对话式追问，谷歌最前沿的模型将利用搜索作为原生工具来回答问题。 “用户正在用行动回应，”皮查伊指出，用户输入的查询平均长度已是两三年前的两到三倍，有时甚至是长段落。这改变了搜索的形态。针对“创新者困境”的经典命题，皮查伊认为困境只存在于你将其视为困境之时。他援引了移动转型和 TikTok 崛起后 YouTube 依然蓬勃发展的例子，指出科技史上每一次重大创新周期，都需要全力投入。“这有点像谷歌最初的原则之一：跟随用户，其他一切自会跟随。” 商业模式过渡：成本可控，广告逻辑依旧当对话转向敏感的商业模式——即更昂贵的 AI 查询是否会破坏谷歌搜索“查询成本”与“单次查询广告收入”之间精妙的单位经济学时，皮查伊展现了基于基础设施优势的自信。他承认两年前业界普遍担忧成本问题，但他始终认为，就服务成本而言，他愿意押注谷歌的基础设施能力能够比几乎所有其他公司都做得更好。事实也证明，在过去 18 个月里，服务单次查询的成本已大幅下降。目前更主要的约束在于延迟，而非成本。如何让 AI 体验达到搜索近乎即时的速度，是当前更重要的前沿问题。关于 AI 查询的广告收入，皮查伊表示，在已经展示广告的 AI 概览中，其效果基准已与传统搜索持平。“我们已经达到了那个阶段。”他进一步从第一性原理分析：广告在搜索中行之有效，是因为商业信息本身就是用户意图的一部分。AI 没有理由不能在这方面做得更好。因此，他对平稳过渡商业模式感到“安心”，尽管部分调整可能需要时间，但所有指标都显示谷歌能够很好地完成这一过渡。基础设施与芯片：谷歌的“全栈”护城河皮查伊多次强调，谷歌一个核心且常被低估的优势是其长达二十多年的基础设施投资。从早期可海运的集装箱数据中心，到如今遍布全球的网络，这构成了竞争力的基石。在 AI 时代，这一优势直接体现在性能与成本的帕累托前沿上——谷歌能够以最具成本效益的价格点提供最好的模型。关键组件之一便是谷歌自研的 TPU 芯片。皮查伊提到，谷歌在 2017 年发布了第一代 TPU，如今已发展到第七代。最新的 “Ironwood” 芯片单块算力超过 40 Exaflops。这些专门为机器学习优化的芯片，尤其在推理环节表现出色，是谷歌有信心以巨大规模服务 AI 搜索查询的重要原因。他表示，谷歌的“全栈”方法——从底层基础设施、基础研发到上层应用创新——将长期为公司带来优势。关于芯片战略，皮查伊澄清了与英伟达的关系。他盛赞英伟达是“非凡的公司”，CEO 黄仁勋（Jensen Huang）也很出色，双方合作历史悠久。谷歌内部既用 TPU 训练 Gemini 模型，也在 GPU 上服务部分流量，并为云客户提供选择。他认为行业内的公司都会尝试类似（自研芯片）的路径，但英伟达的研发能力和软件栈是世界级的，拥有诸多优势。谷歌的长期策略是保持 TPU 和 GPU 并用的灵活性，两者相互促进，共同推动技术前沿。模型创新未达瓶颈，数据优势在于个性化针对外界关于大语言模型性能开始“高原化”、竞争者差异缩小的论调，皮查伊并不认同。他将进步过程比作“人工 jag jag 智能”，即进展并非总是线性的，会经历看似缓慢的时期，然后出现范式突破。过去几年，行业在预训练、后训练、推理计算等方面不断推进，如今又在研究如何将所有技术整合到智能体工作流中。他感觉进步相当持续。 “进步确实会变得更难，而这将区分出精英团队，”皮查伊认为，问题越难，谷歌的准备就越充分。谷歌的研究前沿远比大多数公司更广阔，不仅限于 LLM 或基于 Transformer 的模型，在扩散模型等众多领域都在进行深度探索。他尚未看到计算投入回报递减的根本性拐点出现。当被问及谷歌是否拥有来自 YouTube 等产品的独特数据优势时，皮查伊的回应侧重于用户体验而非单纯的数据训练。他认为，谷歌的机会在于利用用户使用 Gmail、日历、文档、YouTube、搜索等产品时产生的个人上下文（在获得用户许可的前提下），来提供更优质、更个性化的体验。他将此视为公司未来差异化的创新机遇之一，目前正在审慎推进。未来交互：无缝、环境计算与 AR 眼镜展望未来 5 到 10 年的人机交互，皮查伊描绘了一个“无缝”的愿景：人类需要做的“硬性适应”工作越来越少，计算将主动为人服务。他认为这是“圣杯”，而触摸、语音等技术正在一步步迈向这个未来。他特别看好增强现实眼镜的前景。作为眼镜佩戴者，他亲身体验了 AR 眼镜，虽然目前舒适度尚不及普通眼镜，但正在改善。他相信，当 AR 真正成熟时，它将把无缝体验推向新高度，让计算“环境化”地存在并为你服务。他指的并非沉浸式显示设备，而是 AR 眼镜。结合真正多模态的模型，他认为这一范式非常有趣，能让人感受到下一次飞跃。他将当前 AR 的发展阶段类比于 2006-2007 年的智能手机，可能还需几个周期才能达到理想状态。皮查伊证实，谷歌在硬件上投入了大量时间，不仅限于 Pixel 手机和数据中心，也对 AR 眼镜、机器人等新形态感到兴奋。竞争格局：AI 市场足够大，创始人深度参与面对 OpenAI（萨姆·奥尔特曼 Sam Altman）、xAI（埃隆·马斯克 Elon Musk）、Meta（马克·扎克伯格 Mark Zuckerberg）和微软（萨提亚·纳德拉 Satya Nadella）组成的强大竞争对手矩阵，皮查伊展现了开放与务实的态度。他称赞这是一个“令人印象深刻的群体”，汇集了最好的公司和企业家。竞争的存在恰恰预示着我们将看到巨大的进步。他特别提到2025 年 5 月与埃隆·马斯克（Elon Musk）的会面，钦佩其“将未来技术变为现实的意志力无与伦比”。皮查伊强调，AI 将开启一个比过去所有技术总和更大的机遇版图。他提醒人们，互联网兴起时，谷歌甚至还不存在。未来 AI 领域的赢家可能包括许多尚未诞生的公司。因此，格局并非简单的“谁击败谁”，而是关于哪些公司能够通过创新和执行，携手最优秀的人才取得成功。皮查伊还分享了谷歌联合创始人拉里·佩奇（Larry Page）和谢尔盖·布林（Sergey Brin）的深度参与。他经常与两人交流，称赞他们很早就预见了 AI 的今天，并认为这是计算机科学领域最激动人心的时刻。谢尔盖·布林更是以“硬核”方式投入，与 Gemini 团队坐在一起编码、查看损失曲线、反馈模型架构，为团队注入了无与伦比的能量。皮查伊珍视与两位创始人“非线性思维”碰撞带来的灵感。长期押注：量子计算与机器人谷歌以对前沿技术进行长期、耐心投资而闻名，如 TPU、DeepMind、Waymo。皮查伊以同样视角看待量子计算和机器人。他将量子计算目前的发展阶段类比于 2015 年左右的 AI。他预计在未来 5 年时间框架内，将会出现一个真正的“顿悟时刻”——用量子方式完成一项非常有用的实际计算，且远超经典计算机，从而真正展现该领域的潜力。他对此充满信心。谷歌的目标是通过云平台展示更多实用算法，并提供访问。皮查伊认为，就像无人驾驶领域曾充满噪音一样，量子领域目前也有很多宣布，但谷歌自认为处于前沿。在机器人领域，皮查伊承认谷歌曾过早尝试应用层（如收购波士顿动力后又出售），当时机器人尚未深度受 AI 影响。如今，“AI + 机器人”的结合点已经到来。谷歌拥有世界级的机器人前沿研发团队，Gemini 在视觉-语言-动作模型方面的努力也属顶尖。他们正在思考如何通过合作或推出产品来参与其中。皮查伊观察到，人形机器人的进步神速，以至于他需要仔细辨别视频真假。他预测，距离机器人领域的“神奇时刻”可能还有两到三年。谷歌旗下公司 Intrinsic 正致力于成为“机器人领域的安卓”，而 Gemini 模型也将成为机器人领域的强大基础模型。文化、人才与未来展望针对谷歌文化从早期创新乐园演变为“骄纵员工”避风港的外部批评，皮查伊进行了辩护与反思。他解释，提供午餐等福利的初衷是创造积极、乐观、便于跨领域交流的创新氛围，这至今仍是谷歌吸引顶尖人才、激发基层创新的力量源泉。但他也承认，随着公司规模急剧扩大，有时次要议题会掩盖公司的核心使命。过去几年，他刻意致力于重拾“使命聚焦”，强调员工聚集于此是为了创新并服务公司使命、产生影响力。当前的 AI 时刻带来的高强度与兴奋感，让他回想起早期的谷歌。他通过创建“实验室”等机制，鼓励小团队快速创新。他认为，文化需要不断微调以忠于核心价值观，出现漂移时则需努力拉回。在人才争夺方面，皮查伊表示，谷歌在吸引顶尖 PhD 研究员方面依然具有竞争力，也有离职员工回归。他预见，AI 将使全球更多地方涌现出卓越人才，而不仅限于少数传统中心。关于 Alphabet 作为控股公司的结构，皮查伊澄清，其本质并非单纯财务投资，而是基于共同的基础技术（如 AI）去解决不同领域的问题，从而衍生出看似迥异但内核相连的业务。从 Waymo 到 Isomorphic（基于 AlphaFold 的药物发现公司），都是这一逻辑的体现。最后，被问及十年 CEO 任期内最大的骄傲与遗憾时，皮查伊对谷歌能够同时推动技术前沿（如获得诺贝尔奖级别的基础研究）并将其转化为商业价值感到无比自豪。至于遗憾，他提到了一些曾激烈辩论但最终未完成的收购，例如 Netflix，但他更倾向于向前看，认为这些是“平行宇宙中的另一种可能”。

Vitalik Buterin（V 神）：为何我的「末日概率」是 12%，以及「去中心化民主防御加速」（d/acc）理念撰文：Techub News 整理导语 2025 年 8 月，以太坊联合创始人 Vitalik Buterin（V 神）作为嘉宾，罕见地出现在专注于探讨科技生存风险的播客节目「Doom Debates」中，进行了一场近两个半小时的深度对谈。在这场名为“Vitalik vs. AI Doomer”的对话里，Buterin 首次系统地公开阐述了他对超级智能 AI（ASI）所带来的生存风险的评估，并分享了他的应对理念——“去中心化民主防御加速”（Decentralized Democratic Defensive Acceleration, d/acc）。作为区块链领域的标志性思想领袖，Buterin 长期以来关注技术治理、制度设计和存在性风险。然而，他此前较少在公开场合如此详细地讨论 AI 对齐与末日概率（P(Doom)）问题。此次发声，正值 AI 能力突飞猛进、全球对 AI 风险讨论日益升温之际，Buterin 以其独特的跨领域视角和冷静理性的分析，为这场关乎人类未来的辩论提供了来自加密世界的宝贵见解。摘要 Vitalik Buterin（V 神）对人类因超级智能 AI 而灭绝的风险概率（P(Doom)）估计约为 12%，并认为这是基于对技术发展时间线和地缘政治局势的综合判断。他提出了“去中心化民主防御加速”（d/acc）理念，主张通过构建多元、去中心化的代理人生态系统来应对 AI 风险，强调防御性技术与开放、民主治理的结合。 Buterin 认为，应对 AI 风险的讨论需要摆脱人身攻击和意识形态站队，回归高质量的理性辩论，并呼吁科技界尊重并认真对待 AI 安全研究者的担忧。他既是技术乐观主义者，也相信技术能解决多数问题，但也强调超级智能 AI 具有“独立能动性”，是区别于以往所有技术的根本性风险，需要特殊对待。 V 神的「末日概率」：为何是 12%？当被主持人直截了当地问及“你的 P(Doom) 是多少？”时，Vitalik Buterin（V 神）给出了一个具体的数字：约 12%。他解释道，这个概率并非固定不变，而是随着对技术发展时间线和全球局势的评估而动态调整。大约一年前，他的估计可能在 10% 左右，之后一度有所降低，但近期的观察又使其回升至 12%，年初时甚至达到过 15%-16%。影响其判断的主要有两方面因素：一是地缘政治环境的恶化。过去一年，国际合作的氛围和意愿似乎变得更糟，这削弱了世界共同应对潜在全球危机（包括 AI 风险）的能力。Buterin 认为，一个更加分裂和愚蠢的地缘政治环境，是推高风险的重要因素。二是AI 能力发展时间线的缩短。像“思维链”（Chain of Thought）等技术的出现和进步，压缩了他原先预想的 AI 达到关键能力门槛所需的时间。他明确表示，其大部分“末日概率”都集中在 2050 年之前，时间线越短，P(Doom) 就越高；反之，时间线拉长则会降低风险概率。对于“末日”的定义，Buterin 在与主持人的澄清中确认，主要指人类因超级智能 AI 而灭绝的极端情景。他将自己的概率估计置于更广泛的“理智区间”内，认为像 OpenAI 的 Ilya Sutskever 等人提出的 10% 到 90% 的范围是合理的，而过于接近 0% 或 100% 的极端自信则可能意味着过度自信。 Buterin 曾于 2023 年签署了著名的《AI 风险声明》，该声明将减轻 AI 导致的灭绝风险列为全球优先事项，与流行病和核战争并列。他对此举的解释是，超级智能 AI 具有“标准末日故事”的逻辑说服力——即能力快速增长、正交性论题和工具趋同可能导致一个超级强大的 AI 做出不利于人类的行为。鉴于关注此风险的社会资源规模远未匹配其发展速度，他认为发出警告并将其主流化至关重要。审视 AI 未来：时间线、局限性与超越人类的可能 Buterin 对通用人工智能（AGI）和超级智能（ASI）的到来时间持审慎开放态度。他提供了两种并存的叙事框架：一是“加速列车”叙事，即 AI 在计算投资、能力增长和产业自我维持的推动下持续快速进步，按照当前某些指标（如 AI 能在无需人类干预的情况下执行任务的时间长度）的外推，AGI 可能在 2030 年代早期至中期出现，并迅速跃升至超级智能。二是“历史重演”叙事，即当前 AI（特别是大语言模型）的进步可能像 1970 年代 AI 热潮一样，主要自动化了人类能力的某个子集（如模式内插值），但在需要真正创新、外推和综合处理全新复杂任务（如独立创办并运营一个大型在线企业）的能力上，可能遭遇瓶颈，导致 AGI 的实现推迟到本世纪中叶甚至更晚。在 Buterin 看来，当前基于大语言模型的 AI 系统核心局限在于其严重依赖大量训练样本，擅长在“人类足迹密集”的领域（内插值）提供帮助，但在需要深度原创思考、处理全新领域或进行系统性外推的任务上表现欠佳。他以自身在密码学尖端领域或 Linux 系统深度调试中的体验为例，说明 AI 有时能提出看似精妙的方案，但实际执行却屡屡失败。这种局限对于评估风险至关重要：如果 AI 无法稳健地跨出当前知识分布范围进行“科学范式”级别的创新，那么导致快速“能力爆发”并失控的风险路径就可能被阻断。然而，Buterin 明确反对任何“AI 永远只是……”的还原论式轻视。他认为，要么 AI 现在已不止是某种简单机制，要么它很快将超越，要么人类自身也可能被类似机制解释。关于“意识是否是防火墙”的争论，Buterin 持算法中心主义观点，认为意识是特定类型算法的属性，如果物理规律可在硅基中实现，那么模拟人类大脑或发展出具备类似功能的 AI 就可能产生意识。他驳斥了“哲学僵尸”的可能性，认为能谈论意识体验的实体很可能自身就拥有意识。展望超越人类智能的“头上空间”，Buterin 认为 ASI 有很大潜力远超人类。关键不仅在于 IQ 式智商的线性提升，更在于思维速度的数量级飞跃。一个思维速度快人类成千上万倍的 AI，即使其“智商”仅略高于常人，也能在主观时间尺度上实现远超人类的规划和行动能力，彻底改变经济、社会乃至物理交互（如感知到的光速）的面貌。同时，他也对诸如分子纳米技术等科幻级能力持开放但不确定的态度，认为需要就具体技术路径进行实证分析，但承认如果此类技术可行，其威力将极为可怕。技术乐观主义者的警告：为何 AI 与众不同？ Vitalik Buterin（V 神）将自己定义为一名技术乐观主义者。他坚信，历史上技术是推动世界向善的最强大力量，从寿命延长到疾病治愈，再到环境污染的治理，技术进步不断解决自身带来的问题。他引用了人类预期寿命在过去一个世纪持续上升的图表，指出即使像第二次世界大战这样的巨大灾难，其负面影响也最终被技术进步所超越和弥合。然而，他特别强调，超级智能 AI 是一个根本性的例外。过去的科技产品本质上是工具，最终控制权仍在人类手中。但超级智能 AI 具备独立能动性，它不再是一个工具，而是一个可能超越并取代人类的“物种”。这种质变带来了两个历史模式可能失效的风险：第一，AI 的发展过程可能无法“重来”。通常技术迭代允许从错误中学习改进，但 AI 能力一旦突破某个阈值，其反馈循环可能极快，不给人类“第二版”修正的机会。第二，AI 驱动的灭绝风险具有“追杀”特性。不同于核战争或自然大流行病可能留下幸存者，一个有明确目标（即使该目标并非直接针对人类）的超级智能 AI，可能会系统性地搜寻并清除所有人类，确保任务完成。针对近年来科技 discourse 中出现的“有效加速主义”（e/acc）与“减速/安全”阵营的对立，Buterin 批评了这种基于“氛围”而非深度思辨的站队文化。他理解 e/acc 对过度监管、反对增长（degrowth）思潮的反感在许多具体科技议题上有其合理之处，但认为将“加速”本身不加区分地奉为信条，尤其是应用到 AI 这种特殊领域，是危险且不负责任的。他指出，当前许多意识形态的“宣言”质量低下，缺乏清晰的原理、目标和实现路径，更像是情绪宣泄而非严肃思考。「d/acc」：去中心化、民主与防御导向的应对框架作为对上述风险的回应，Buterin 提出了他称之为“去中心化民主防御加速”（Decentralized Democratic Defensive Acceleration, d/acc）的理念。这一理念的核心在于，面对超级智能 AI 的潜在威胁，单纯的技术减速或盲目的技术加速都不是最优解。相反，我们应该加速发展那些能增强社会韧性、防御能力和民主监督的技术与制度，并且确保这些能力是去中心化分布的。 d/acc 包含几个关键维度：去中心化（Decentralized）：避免权力和关键能力过度集中于少数实体（无论是国家还是公司）。一个由多元、独立行为体组成的生态系统，即使其中一些行为体出现问题或被恶意控制，整体系统仍能保持稳定和抵御攻击的能力。区块链技术及其体现的治理理念正是这一维度的实践。民主（Democratic）：确保技术的发展和部署受到广泛的民主监督和问责，防止其被用于反人类或压迫性目的。这关乎治理过程的开放、包容和合法性。防御（Defensive）：优先发展和部署防御性技术。例如，在军事领域，优先发展防空和防御系统而非攻击性武器；在生物领域，优先发展公共卫生监测和响应能力而非制造病原体。防御性技术通常具有“稳定性优势”，即它们能降低冲突升级的风险，即使被更多方掌握，也更有利于全球安全。加速（Acceleration）：并非全面减速，而是在上述特定方向上积极、快速地推进研发和应用。 Buterin 认为，d/acc 框架不仅适用于应对 AI 风险，也适用于应对生物风险、核风险等其他存在性威胁。其目标是构建一个“在多种可能未来中都稳健”的世界，即使我们对许多具体问题（包括 AI 对齐的难度）的判断存在错误，也能避免最坏的结局。他承认 AI 对齐问题可能本质上是“难以处理的”（intractable），因此不能将所有希望寄托于“完美解决对齐问题”这一条路径上，而必须通过构建稳健的、防御性的社会技术结构来增加人类的生存筹码。驳斥人身攻击：高质量 discourse 的重要性在对话中，Buterin 与主持人花了相当篇幅讨论围绕 AI 末日论（Doomerism）的种种人身攻击，并一致驳斥了这些论调。他们希望将讨论拉回对问题实质的理性探讨。针对“末日论者是边缘小众/身处回音室”的说法，Buterin 指出，对 AI 风险的深切担忧在 AI 研究社区内部相当普遍，公众调查也显示多数人对此有中度到高度担忧。虽然公众的具体理论依据可能不同，但担忧的指向是相似的。针对“末日论者不搞建设/不在竞技场”的指责，Buterin 列举了如 Jaan Tallinn（Skype 联合创始人）、Dustin Moskovitz 等一批早期关注 AI 风险的“建设者”，以及各大 AI 公司内部从事对齐研究的科学家，他们都既是深刻的风险担忧者，也是卓有成就的实践者。针对“真正懂 AI 的人不会成为末日论者”的观点，Buterin 认为这“非常错误”，并以 Eliezer Yudkowsky 等人为例，说明许多深度担忧者恰恰对机器学习、梯度下降、Transformer 等原理有深刻理解。针对“末日叙事是大公司用来寻求监管套利的工具”的说法，Buterin 承认商业利益可能确实影响了部分关于“开源 vs. 闭源”安全性的讨论氛围（例如，反对开源的论点可能便利了商业闭源模型的垄断），但他强调这远非驱动 AI 安全领域众多研究者的主要动机，许多思考者是真诚且独立于这些商业利益的。针对“人们并非真心相信末日/这是 nerds 的宗教替代品”的嘲讽，Buterin 从心理学角度分析，许多担忧者最初是将 AI 风险视为一个有趣的智力谜题，但随着时间推移和证据积累，才不情愿地（甚至是“连踢带喊地”）被迫严肃对待其现实后果，这个过程更像是被理性论证拖拽，而非主动拥抱某种末日信仰。吸引他们的更多是“通过纯粹推理发现世界惊人真相”的过程本身，而非“末日”这个具体结论。 Buterin 高度赞扬了理性主义社区（尤其是早期 LessWrong）对其价值观的塑造，包括知识诚实、元层面思考、利他主义和超越部落立场。他强调高质量、坦诚的 discourse 对于应对 AI 这类复杂挑战至关重要，并身体力行地参与此类对话，即使存在观点分歧（如他与主持人对 P(Doom) 的具体估计不同）。他呼吁科技界，特别是那些尊重他关于去中心化和系统设计观点的人，也应该尊重 Eliezer Yudkowsky 等 AI 安全先驱的深刻思考，认真对待他们提出的警告。

Demis Hassabis（戴密斯·哈萨比斯）：自然世界皆可学习，AI将助我们破解物理学等终极之谜撰文：Techub News 整理导语 2025 年 7 月，在荣获诺贝尔物理学奖后，谷歌 DeepMind 联合创始人兼 CEO Demis Hassabis（戴密斯·哈萨比斯）再度做客 Lex Fridman 播客。这是哈萨比斯获奖后的首次深度长谈，也是他第二次出现在该播客中。在这场近两个半小时的对话里，哈萨比斯超越了对其获奖工作 AlphaFold（阿尔法折叠）的常规讨论，深入阐述了他对智能、物理世界本质以及通用人工智能未来的宏大思考。作为当今人工智能领域最具远见的领导者之一，哈萨比斯此次发声不仅总结了过去十年 AI 在科学发现上的突破，更勾勒出一幅 AI 如何帮助人类破解从细胞到宇宙等根本性谜题的未来图景。摘要哈萨比斯提出核心猜想：任何在自然界中生成或发现的模式，都可以被经典学习算法高效地发现和建模。 AI 模型（如 Veo）已能惊人地模拟流体、光影等复杂物理现象，暗示其对世界拥有“直觉物理”理解。哈萨比斯梦想构建“虚拟细胞”模型，并认为 AI 将是帮助人类解答生命起源、意识本质等终极问题的终极工具。对于 AGI（通用人工智能），他设定了高阶标准，并预测未来可能需要通过类似围棋“神之一手”的创造性突破来识别。自然皆可学：一项关于世界本质的大胆猜想访谈始于一个源于哈萨比斯诺贝尔奖演讲的大胆命题。他提出：“任何能在自然中生成或发现的模式，都能被经典学习算法高效地发现和建模。”这并非泛泛而谈，而是基于 DeepMind 一系列标志性项目 AlphaGo、AlphaFold 的成功实践。哈萨比斯解释道，无论是围棋的棋步空间，还是蛋白质可能折叠成的形状数量，其组合可能性都远超宇宙中的原子总数，用穷举法求解是完全不可行的。然而，AlphaGo 和 AlphaFold 都通过为这些环境构建模型，从而智能地引导搜索，使问题变得可解。关键在于，自然系统并非随机，它们都经历了演化或类似过程的“塑造”，从而具有内在结构。蛋白质能在毫秒内折叠，宇宙本身就在求解这些复杂问题。AI 所做的，正是学习并模拟这种结构化的搜索过程。 “我有时称之为‘最稳定者生存’，”哈萨比斯说，“这不仅适用于生物进化，也适用于地质过程塑造的山脉形态，乃至行星轨道和小行星形状——它们都经历了无数次作用‘存活’下来。因此，应该存在某种可以反向学习到的模式或‘流形’，它能帮你高效地搜索到正确解并进行预测。”他认为，这或许不适用于人造物或抽象问题（如大数分解），除非数字空间本身存在模式。但对于大多数自然系统，其结构是可学习的。这一观点将学习能力的边界问题与理论计算机科学中的经典难题 P vs NP 联系了起来。哈萨比斯认为，如果我们把宇宙看作一个信息系统，那么 P vs NP 本身就是一个物理问题。他正在与同事探讨，是否应该为这类可通过神经网络过程解决、并映射到自然系统的问题定义一个新的复杂性类别。“这可能是思考该问题的一种非常有趣的新方式。”他补充道。从流体到光影：AI 模型展现“直觉物理”理解哈萨比斯用 DeepMind 最新的视频生成模型 Veo 来佐证其观点。传统的流体动力学（如纳维-斯托克斯方程）计算在经典系统上被视为极其困难，需要海量算力，例如天气预报系统。然而，Veo 却能够相当出色地模拟液体、材质和镜面光泽。 “我曾早期在游戏行业编写物理引擎和图形引擎，深知编写能做到这些的程序是多么痛苦，”哈萨比斯说，“但不知何故，这些系统仅仅通过观看 YouTube 视频就在进行逆向工程。”他推测，模型正在提取这些材料行为背后的潜在结构，可能存在一个更低维度的流形被学习到了。“这可能对现实世界的大部分都成立。” Lex Fridman（莱克斯·弗里德曼）表示，Veo 在模拟物理方面“并非完美，但已经非常出色”，并提出了一个深刻的科学问题：模型需要理解世界的哪些方面才能做到这一点？哈萨比斯认为，就模型能够以连贯的方式预测后续帧而言，这本身就是一种“理解”——虽然不是拟人化或深层次的哲学理解，但它确实建模了足够的动力学。他特别指出，模型对物理行为、光照、材质和液体的模拟能力，表明它拥有某种“直觉物理学”的理解，类似于人类儿童对物理的直观把握，而非博士生对方程的解析。这一发现挑战了此前的一个常见假设：AI 必须通过具身交互（如机器人）才能建立对物理世界的深入理解。Veo 的成功表明，被动观察也可能达成相当程度的理解。“这再次暗示了现实本质的某些底层规律。”哈萨比斯说。他展望，下一步可能是让视频变得可交互，让人们能够“步入”其中并移动，这将真正令人震撼，并更接近他所称的“世界模型”——一个关于世界如何运作、其物理规律和内含物体的模型，而这正是真正 AGI 系统所需要的。 AI 与终极之谜：从虚拟细胞到生命起源哈萨比斯将构建通用人工智能视为帮助人类解答终极科学问题的终极工具。他的梦想项目之一是构建“虚拟细胞”——一个完整的细胞内部模拟。他设想，科学家可以在硅基环境中对虚拟细胞进行实验，大幅加速研究进程，可能将实验速度提升百倍，最后再到湿实验室进行验证。他认为 AlphaFold 提供了蛋白质的静态 3D 结构图，而 AlphaFold 3 开始建模相互作用（如蛋白质与蛋白质、蛋白质与 RNA/DNA 之间的互动），这是通向模拟整个细胞通路乃至完整细胞的第一步。他计划从酵母细胞这种研究透彻的单细胞生物体开始。当然，挑战巨大，例如细胞过程涉及不同的时间尺度，建模时需要决定模拟的粒度级别。哈萨比斯希望能在蛋白质级别进行建模，而无需下沉到原子级别。更宏大的问题是，AI 能否模拟生命的起源？哈萨比斯认为这是一个最深奥、最迷人的问题之一。他设想，从原始汤的初始条件出发，AI 能否模拟出类似细胞结构的涌现？“那将是生命起源的‘神之一手’。”他说。他相信，最终我们会发现，从非生命到生命并非一条清晰的分界线，而是一个连续谱，连接着物理、化学和生物学。“破解这堵我们在大脑中构筑的墙，正是我毕生致力于 AI 和 AGI 工作的全部原因。”哈萨比斯坦言，现实本质、意识、时间本质等终极问题一直在他脑海中“呐喊”，而 AI 可能是解开这些谜团的关键。 AGI 的路径与标志：超越“认知不均” 哈萨比斯估计，到 2030 年有 50% 的可能性开发出 AGI。他设定的标准很高：能够匹配大脑拥有的全部认知功能。他强调，当前 AI 系统是“认知不均”的，在某些方面很强，在其他方面却有明显缺陷。真正的 AGI 需要具备全面的、一致性的智能。如何测试 AGI？他提出两种方式：一是“暴力测试”，让系统完成成千上万个人类能够完成的认知任务；二是让世界顶级专家（如陶哲轩那样的领域专家）花一两个月时间尝试找出系统的明显缺陷。如果都找不到，那就可以相当确信拥有了通用系统。此外，他期待看到一些“灯塔时刻”，即类似围棋“神之一手”的突破性创造。例如：1）提出像爱因斯坦相对论那样的全新物理学猜想或假说。可以进行回溯测试：将知识截止到 1900 年，看系统能否提出狭义和广义相对论。2）发明一种如围棋般深邃、优雅的新游戏。“一个系统能够同时完成好几件这类事情，而不仅仅是单一领域，这就是我会寻找的迹象。”哈萨比斯说。对于当前热门的“递归自我改进”和 AI 安全，哈萨比斯认为像 AlphaEvolve（阿尔法进化）这样的系统展示了将大语言模型与进化算法等传统搜索方法结合的潜力，这可能在科学发现中催生新的能力。但他不确定完全的端到端自我改进是否可取，因为这可能导致“硬起飞”场景。目前，系统在给定具体指令时表现良好，但对于“创造一个比围棋更好的游戏”或“做一个更好的自己”这样高度不明确的指令，还无法处理。游戏、意识与人类未来作为曾经的游戏开发者（代表作《主题公园》《黑与白》），哈萨比斯对 AI 将如何重塑游戏充满期待。他梦想着能根据玩家想象动态创造内容、编织故事的 AI 系统，实现终极的“选择你自己的冒险”游戏。结合类似 Veo 的交互式生成技术，他认为未来 5 到 10 年可能实现这种令人惊叹的开放世界游戏。当被问及意识是否可以被经典计算机建模时，哈萨比斯与物理学家罗杰·彭罗斯观点相左。他认为大脑中进行的主要是经典计算，因此意识现象原则上可以被经典计算机模仿或建模。但关于“感受性”的哲学难题可能是个例外。他提出了一个有趣的思路：未来如果通过脑机接口与 AI 系统连接，我们或许能亲身体验在硅基上计算的感觉，从而更好地理解意识。谈及人类未来，哈萨比斯持乐观态度。他相信人类无限的创造力和极强的适应性。“看看我们现在所处的世界——我们是用狩猎采集者的大脑在应对。乘坐飞机、做播客、玩电脑游戏……这已经令人震惊。我认为这只是下一步。”他认为社会已经在一定程度上适应了当前令人瞠目的 AI 技术。最后，关于 AI 时代人类的独特性，哈萨比斯认为，构建 AI 这种智能人造物并将其与人类心智进行比较，或许是理解人类心智特殊之处的最佳方式。“我相信存在特殊之处，但这场我们正在进行的旅程将帮助我们理解和定义它。”这场对话最终回归到哈萨比斯的初心：利用 AI 这一工具，探索智能的本质，并最终理解我们自身与所处的宇宙。

Google DeepMind CEO Demis Hassabis（德米斯·哈萨比斯）：世界模型、AGI 时间表与 AI 驱动的科学革命撰文：Techub News 整理导语 2025 年 9 月，谷歌 DeepMind 的联合创始人兼 CEO 德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）做客知名科技播客 All-In Podcast，进行了一场信息量极大的深度对话。作为 AlphaGo、AlphaFold 等里程碑式 AI 项目的核心推动者，以及 2023 年诺贝尔化学奖的共同得主，哈萨比斯一直是全球人工智能领域的灯塔人物。此次对话中，他不仅分享了获得诺奖的幕后故事，更系统地阐述了谷歌 DeepMind 的最新进展、对 AGI（通用人工智能）路径的思考，以及 AI 如何重塑科学、娱乐乃至人类社会的基础架构。在 AGI 浪潮席卷全球、科技巨头激烈角逐的背景下，哈萨比斯的见解无疑具有极高的参考价值。摘要世界模型是通往 AGI 的关键一步：Genie 等模型通过海量视频学习“直观物理”，无需预设物理引擎即可生成动态交互世界，这对机器人技术、智能眼镜助手至关重要。 AGI 可能还需 5-10 年：哈萨比斯认为当前 AI 尚缺乏真正的创造力、持续学习和一致性推理能力，需一两个关键突破才能达到真正的通用智能。 AI 将开启“科学新文艺复兴”：从药物发现（Isomorphic Labs）到材料设计、聚变控制，AI 将成为终极科学工具，其长远贡献将远超其当下的能耗。人形机器人有独特价值：对于需要融入人类环境（家庭、办公室）的通用机器人，人形形态可能比专用形态更具实用性和适配性。 AI 赋能创作的两面性：既极大降低了普通人创作的门槛，也超级赋能顶级专业人士，催生“共同创造”的新娱乐形态。从 AlphaFold 到诺奖：AI 驱动科学的起点访谈从哈萨比斯获得诺贝尔化学奖的非凡经历开始。他描述接到来自瑞典的电话时“恍如隔世”，那是每个科学家梦寐以求的时刻。在斯德哥尔摩的颁奖周，最令他震撼的是在一本保存了120年的诺奖得主签名簿上，将自己的名字签在费曼、居里夫人、爱因斯坦、尼尔斯·玻尔等伟人之旁。哈萨比斯坦言，尽管有关于 AlphaFold 可能获奖的传言，但诺奖委员会对保密工作的极致要求，以及奖项更看重科学突破的实际影响力（这往往需要二三十年的沉淀），使得一切直到电话响起前都是未知数。AlphaFold 破解蛋白质结构预测难题，正是哈萨比斯从童年起就怀有的梦想——利用 AI 加速科学发现的完美例证。这枚诺奖奖章，不仅是对他个人和团队的认可，更是标志着 AI 正式成为基础科学发现的核心引擎。谈及谷歌 DeepMind 在 Alphabet 中的定位，哈萨比斯将其比喻为“整个谷歌和 Alphabet 的引擎室”。自几年前谷歌内部所有 AI 力量（包括原 DeepMind）合并为 Google DeepMind 以来，团队规模已达约 5000 人，其中超过 80% 是工程师和博士研究员。Gemini 是他们构建的核心模型，此外还包括视频模型、交互式世界模型等多种 AI 系统。这些模型已经深度集成到谷歌几乎所有的产品和服务中，从 AI Overview、AI 模式到 Gemini 应用，每天有数十亿用户在与他们的 AI 技术互动。这种“前沿研究”与“数十亿规模落地”的结合，构成了谷歌 DeepMind 独特的优势。 Genie 与世界模型：让 AI 理解物理世界对话的核心很快转向了谷歌 DeepMind 最新发布的一类革命性模型——“世界模型”，其代表便是 Genie。哈萨比斯现场展示了一段 Genie 生成的视频：用户仅通过一个文本提示（如“在鸡套装里的人”或“喷气式滑艇”），就能生成一个完全交互式的 3D 环境。用户可以使用方向键和空格键实时控制视角，探索这个世界。关键之处在于，所有像素都是实时生成，不存在于任何预设的视频或游戏中。当角色转头看向一个方向，那一侧的景物才被即时创造出来，并且保持物理一致性（例如之前墙上的涂鸦会保留）。哈萨比斯解释道，Genie 模型通过观看互联网上数百万计的 YouTube 等视频，反向工程了“直观物理”。它并非基于传统的 3D 渲染引擎（如 Unity 或 Unreal），也没有被预先编程物理定律。相反，它纯粹从 2D 图像序列中学会了世界如何运作的复杂规律，包括光影反射、材质流动和物体行为。作为一名在 90 年代曾亲手编写游戏引擎和物理系统的前游戏开发者，哈萨比斯对 Genie 能如此“轻而易举”地完成这一切感到“极其震撼”。为什么世界模型如此重要？哈萨比斯指出，要构建真正的 AGI，系统必须理解我们周围的物理世界，而不仅仅是抽象的语言或数学世界。这对于机器人技术、智能眼镜助手等应用至关重要。一个能帮助日常生活的智能眼镜助手，必须理解使用者所处的物理环境及其背后的物理规律。世界模型的突破，正是为 AI 系统装上了理解物理世界的“感官”和“常识”。他预测，随着 Genie 这类模型的进化（Gen 4, Gen 5…），它们将越来越逼近对现实世界的深刻模拟。机器人、AGI 时间线与缺失的拼图世界模型的自然延伸便是机器人技术。哈萨比斯介绍了他们基于 Gemini 微调而来的“Gemini 机器人模型”。在演示中，一个拥有两只机械臂的桌面机器人，能够理解“把黄色物体放进红色桶里”这样的自然语言指令，并将其转化为精准的动作序列。这体现了多模态模型的威力——它能将真实世界的理解融入与机器人的交互中，而不仅仅是依赖机器人专用的、狭窄的模型。对于机器人的形态，哈萨比斯的观点发生了变化。他过去认为特定任务应有专用形态的机器人，但现在认为，人形机器人对于需要在人类设计的环境中工作的通用机器人具有重要意义。台阶、门把手、工具——我们的物理世界是为人类身体设计的。与其改变整个世界的设计，不如让机器人适应我们已有的环境。当然，在工业生产线或实验室等特定场景，专用形态的机器人仍是最优解。关于 AGI（通用人工智能）的到来时间，哈萨比斯给出了相对审慎的估计。他认为当前顶尖的 AI 模型（包括他自己公司的）远非“博士级智能体”。它们在某些任务上表现出博士生水平的能力，但缺乏通用性和一致性，例如可能在高中学的数学或简单计数上犯低级错误。真正的 AGI 应该能全面达到高水平表现。在他看来，通往 AGI 还缺少几个核心拼图：一是真正的创造力，即像爱因斯坦提出狭义相对论那样，从已知知识中进行“直觉飞跃”，提出全新的猜想或理论；二是持续学习能力，能够在线学习新知识并调整行为；三是更强的推理和一致性。哈萨比斯预测，可能还需要“一两个关键性突破”，时间尺度大约在5到10年。这与行业某些更为激进的预测（如几年内）形成了对比。科学革命与能源挑战：AI 的长期回报作为科学家，哈萨比斯始终坚信 AI 最崇高的使命是加速科学发现，应对人类面临的重大挑战。除了 AlphaFold，谷歌 DeepMind 的 AI 系统已应用于材料设计、聚变反应堆等离子体控制、天气预报、解决奥林匹克数学竞赛级别难题等多个科学分支。他领导的 Isomorphic Labs（从 DeepMind 分拆）正致力于基于 AlphaFold 的突破，彻底改革药物发现流程，目标是将耗时数年甚至十年的新药研发周期缩短至几周甚至几天。目前他们已与礼来、诺华等制药巨头合作，并预计明年将有候选药物进入临床前阶段。针对当前热议的 AI 能耗问题，哈萨比斯认为存在“两个真相”。一方面，谷歌 DeepMind 自身因为需要每天为数亿用户高效提供 AI 服务（如 AI 概述），在模型效率优化上投入巨大，通过蒸馏等技术，过去两年相同性能下的模型效率提升了10倍甚至100倍。但另一方面，为了向 AGI 前沿推进，研究团队仍需不断用更大规模的数据和算力训练新的模型，这会推动总需求上升。他乐观地认为，从长远来看，AI 在优化电网、设计新材料和新能源、应对气候变化等方面的贡献，将远超其自身运行所消耗的能源。AI 是解决问题的手段，而不仅仅是问题的来源。创作民主化与未来娱乐形态除了硬核科技，哈萨比斯也展望了 AI 对文化和娱乐的冲击。像 Imagen、Veo 这样的顶级视频生成模型，以及“Nano Banana”这类拥有出色指令跟随一致性的图像生成工具，正在带来“创作民主化”。普通人无需再像过去那样啃读厚厚的 Photoshop 教程，只需用语言描述想法，就能进行创作。但同时，AI 也在“超级赋能”顶级专业人士。哈萨比斯提到他们正与著名导演达伦·阿伦诺夫斯基等顶尖创作者合作。这些工具让专业创意人士能够以前所未有的速度尝试各种构思，生产力提升十倍甚至百倍，最终更快地实现他们脑海中最完美的愿景。他预见未来将出现一种融合了“共同创造”元素的新娱乐形式或艺术类型：顶级创意愿景家构建引人入胜的动态故事世界，而成千上万的用户可以在其中共同创造部分内容，主创者则扮演这个世界的“总编辑”。未来十年：一个“科学新文艺复兴” 当被问及对未来十年的展望时，哈萨比斯承认在 AI 领域预测十周都充满挑战，更不用说十年。但他坚信，如果未来十年内我们能实现真正的 AGI，那将开启一个“科学的新文艺复兴”或“黄金时代”。从能源到人类健康，社会的方方面面都将受益于这个终极科学工具带来的突破。这不仅仅是一次技术升级，而是一场深刻重塑人类文明认知边界和能力极限的革命。德米斯·哈萨比斯和他领导的谷歌 DeepMind，正站在这场革命的最前沿。

Google DeepMind CEO Demis Hassabis（德米斯·哈萨比斯）：AGI 将在 5-10 年内到来撰文：Techub News 整理导语在 Google I/O 2024 开发者大会结束后，《纽约时报》科技专栏作家 Kevin Roose 与 Platformer 创始人 Casey Newton 在其热门播客 Hard Fork 中，专访了 Google DeepMind 的联合创始人兼 CEO Demis Hassabis（德米斯·哈萨比斯）。此次对话发生在 AI 技术加速演进、行业竞争白热化的关键节点。Hassabis 作为 DeepMind（AlphaGo、AlphaFold 的创造者）的掌舵人，如今统领着谷歌整个核心 AI 研发力量。他的观点不仅反映了谷歌在 AGI 竞赛中的战略转向，也揭示了顶尖研究者对技术未来、社会影响及人类终极角色的思考。摘要 AGI 时间线明确：Hassabis 预测，具备人类水平通用智能的 AGI 将在未来 5 到 10 年内到来，这与谷歌联合创始人 Sergey Brin（谢尔盖·布林）「2030年前」的预测基本一致。谷歌的「AGI 化」转变：过去对 AGI 话题相对谨慎的谷歌，如今已将其置于核心，Hassabis 形容 DeepMind 已成为「谷歌的引擎室」，AGI 理念正在渗入整个公司。技术路径：规模化与突破性研究并重：实现 AGI 需要持续扩大模型规模，同时辅以类似 Alpha 系列的突破性研究，并探索如「Alpha Evolve」这类具备自我改进雏形的混合系统。 AI 安全与治理的紧迫性：随着「智能体」（Agent）时代临近，Hassabis 呼吁建立国际性的安全基准与规范，并认为在技术变得「非常严肃」之前，必须加强可控性研究。 AI 的未来角色：赋能而非完全替代：Hassabis 展望 AI 将成为个人的「通用助手」，消除繁琐工作，保护用户注意力，并助力解决能源、疾病等全球性挑战，最终可能导向一个「激进丰裕」的社会。从 I/O 到 AGI：谷歌的自信与转向今年的 Google I/O 大会被 AI 全面主导，Gemini 的名字在主题演讲中被提及近百次。与去年「让谷歌替你谷歌」的被动式愿景不同，今年谷歌传递的信息是：AI 是你的超能力，你需要坐直、倾身、付费并开始工作。播客主持人 Casey Newton 观察到，谷歌在 2024 年展现出比前两年更多的「自信和霸气」，感觉自己至少能进入「季后赛」。Kevin Roose 则看到了更深层的文化转变：谷歌正在被「AGI 化」。过去，AGI 在谷歌内部更像是 DeepMind 伦敦团队「疯狂的追求」，与核心的搜索广告业务相距甚远。如今，情况已然改变。Demis Hassabis（德米斯·哈萨比斯）证实了这种感知：「AI 部分变得越来越核心……DeepMind 现在就像是谷歌的引擎室。」他认为，AGI 作为一项横向基础层技术，将支撑一切，公司上下都开始理解这一点，DeepMind 的理念正在融入整个谷歌。这种转向源于技术进展快于预期。Hassabis 表示，我们可能比几年前人们想象的更接近人类水平的通用智能。当被问及与 Sergey Brin（谢尔盖·布林）在 AGI 时间线上的微小分歧（布林认为在2030年前，哈萨比斯认为在2030年左右）时，他解释道，他的预测自2010年 DeepMind 创立以来一直很一致：大约需要20年。现在，他感觉概率分布的重心落在未来的5到10年之间。他强调，定义很重要——他设定的 AGI 标准很高，是能够完成人类大脑理论上能做的所有事情，而不仅仅是达到普通人的经济实用水平。通往 AGI 的技术双轨制：规模化与创造性突破如何抵达 AGI？Hassabis 阐述了双轨并进的策略。一方面是持续推动模型规模化，包括在前训练、后训练、推理计算等整个技术栈上进行创新，他称之为「传统路径」的持续改进。另一方面，则是进行更多「绿地」或「蓝天」式的基础研究，寻求类似 Transformer、AlphaGo 那样的突破性进展。新近发布的「Alpha Evolve」项目正是这种混合思路的体现。Hassabis 介绍，Alpha Evolve 结合了 Gemini 大模型与进化编程方法。具体而言，用一个高效的「Flash」模型生成程序或数学函数方面的假设，再用一个更强大的「Pro」模型来评估和筛选最有潜力的想法，进入下一轮「进化」。这初步形成了一个自动化的 AI 研究循环，已在芯片设计、数据中心任务调度乃至改进矩阵乘法等基础算法上取得了实用成果。有趣的是，这项研究涉及故意引导模型「幻想」（hallucinate）。Hassabis 对此解释道，在需要事实准确性的场景，幻觉是问题；但在需要创造性的场景，你可以将「幻觉」视为「想象力」。就像商业课程中的头脑风暴，大多数疯狂的想法没有意义，但偶尔一两个可能将搜索引导至极具价值的全新领域。这呼应了早期 AlphaGo 走出传奇的「第37手」时所展现的、在既定知识边界外的创造性。针对外界关于「只需小型专业模型」的论点，Hassabis 认为规模与专用性并非对立。大模型对于训练高效的小型模型（如通过蒸馏技术）至关重要。同时，像 AlphaFold 这样的专用模型对于立即解决科学和医学难题意义重大。他的理念是「兼收并蓄」：既推进规模化，也探索专用技术、混合系统以及可能催生下一个 Transformer 的蓝天研究。安全、治理与未来社会的挑战随着能力提升，AI 安全似乎从公众讨论的前台有所退却。Hassabis 强调，DeepMind 对安全的承诺一如既往。他们进行了大量的内部红队测试，并且从将早期系统开放给公众使用的过程中学到了很多。他承认，当数百万聪明人试用你的技术时，你会发现再大的内部测试团队也无法覆盖的所有边缘情况。他预见到一个关键转折点：大约两三年后，当智能体系统变得真正强大时，情况将变得「非常严肃」。届时，业界需要在可分析性和可控性研究上实现阶跃式进步。更重要的是，这必须是一项国际努力。他呼吁产业界和学术界现在就应就安全性与可靠性的基准测试达成共识，并建立国际规范。谈到地缘政治与出口管制，Hassabis 承认问题的复杂性。一方面， uncontrolled proliferation of these technologies 可能带来风险；另一方面，又希望西方技术能被全球采纳。他担忧 AI 正被卷入更大的地缘政治变局中，但更希望随着技术力量日益增强，世界能意识到「我们同舟共济」，并在科学层面展开更多合作。关于未来工作，Hassabis 认为在 AGI 到来之前的未来5-10年，历史规律仍将起作用：一些工作被颠覆，但通常更有价值、更有趣的新工作会被创造出来。他建议当下的毕业生和年轻人，既要掌握 STEM 基础（包括编程），以理解 AI 的工作原理，也要积极沉浸于使用最新 AI 工具，成为「超级使用者」。他更强调「元技能」的培养：学习如何学习、创造力、适应力和韧性，以应对未来十年必然发生的巨变。 AI 时代的创造力、意义与人类角色当被问及 AI 是否会导致类似工业革命后「超验主义」回归自然的运动时，Hassabis 认为完全可能。在一个「激进丰裕」的世界里，许多人可能会选择将更多时间投入自然和真实的人际互动中。他特别指出，涉及人与人情感联结的领域，将是 AI 最后触及、也可能永远无法完全复制的部分。这一点在他对 AI 艺术创作的看法中尤为明显。尽管对 Veo 3 等视频生成模型的技术成就惊叹不已，但 Hassabis 认为，伟大的艺术承载着创作者的挣扎、体验与灵魂。他举例说，看到梵高的画作会让人脊背发凉，因为你能感受到笔触背后艺术家的痛苦与抗争。即使 AI 能模仿这种笔触，但如果被告知这是 AI 所作，那种共鸣感便会消失。因此，他认为顶级的人类创作者将始终带来 AI 无法替代的东西，这也是 DeepMind 坚持与顶尖艺术家合作开发创意工具的原因。对于 AI 伴侣的兴起，Hassabis 态度谨慎，表示 DeepMind 尚未涉足此领域，并正在认真思考。他更倾向于推动 AI 向「通用助手」方向发展：一个真正属于用户、为用户工作的工具。他提出了一个引人深思的愿景：一个足够了解你的 AI 助手，可以被设定来「保护你的注意力」，使其免受其他旨在掠夺注意力的算法（如多数社交媒体）的侵扰，让人们能更专注于创造性活动或与家人的相处。在对话的最后，被问及「在持续的 AI 革命中，处于哪个年龄段最糟糕」时，Hassabis 给出了一个充满希望的答案：任何能活着见证这一切的年龄都是好年纪。他认为我们将见证医学等领域的巨大进步，这将会是一段不可思议的旅程。当然，如果能年轻些，总是更好的。

Demis Hassabis（德米斯·哈萨比斯）谈未来 5-10 年的 AGI 及其通向“根本性富足”之路撰文：Techub News 整理导语在人工智能浪潮席卷全球的当下，作为该领域最前沿的探索者之一，Google DeepMind 的联合创始人兼首席执行官 Demis Hassabis（德米斯·哈萨比斯）的每一次发声都备受关注。2025 年 6 月，他接受了 WIRED “The Big Interview” 栏目的深度对话。在这场约20分钟的访谈中，哈萨比斯不仅对通用人工智能（AGI）的到来时间给出了明确的概率预测，更围绕 AGI 的定义、当前 AI 系统的局限、地缘政治竞争、AI 安全、未来工作形态以及 AGI 可能带来的“根本性富足”社会等核心议题，展开了兼具技术理性与宏大愿景的阐述。作为将“解决智能，然后用智能解决一切问题”奉为使命的科学家和企业家，他的观点为我们理解 AI 发展的当前坐标与未来轨迹提供了关键视角。摘要预测 AGI 有 50% 的可能在未来 5-10 年内实现，但强调当前系统在推理、规划、记忆和真正创造力方面仍有明显缺陷。指出 AI 发展面临两大核心风险：恶意行为者滥用通用 AI 技术，以及技术本身随着能力增强带来的安全隐患。认为短期内 AI 将对工作产生“赋能”效应，提升个体生产力，长期则可能重塑就业结构，但护理等需要人类共情的工作难以被取代。展望若 AGI 发展顺利，人类将进入一个拥有近乎无限清洁能源、解决疾病与资源短缺的“根本性富足”时代，但这需要社会心态从零和博弈转向非零和博弈。呼吁国际协作与灵活监管，并认为在未知风险面前，科学方法和持续的投入是克服技术挑战的关键。 AGI：五年之约与缺失的能力拼图访谈始于对 AGI 时间表的探讨。Demis Hassabis（德米斯·哈萨比斯）重申了 DeepMind 自创立之初便秉持的愿景：解决智能，然后用智能解决其他一切问题。回顾这趟约20年的征程，他表示公司“基本完全按计划进行”。当被问及这是否意味着距离人们通常所说的 AGI 仅有五年时，哈萨比斯给出了一个更精确的概率估算：“我认为在接下来的五到十年内，我们有50%的机会拥有我们所定义的 AGI。” 这个预测相较于某些更为激进的同行（如声称两三年内实现）显得相对审慎。哈萨比斯解释，业界目前对 AGI 的定义本身存在争论，时间预测也因此各异。他援引联合创始人兼首席科学家 Shane Legg 早期对 AGI 的定义，强调其核心在于系统能够展现出人类所拥有的全部认知能力。以人类心智为参照，是因为它是我们已知的唯一通用智能存在的证明。那么，我们离这个目标还有多远？哈萨比斯明确指出当前 AI 系统存在明显的“能力拼图缺失”。无论是大型语言模型还是聊天机器人，在推理、规划、记忆和真正的发明创造力方面尚有不足。“我不认为今天的系统能够进行真正的发明、真正的创造，或是提出新的科学假设。”他举例说明，尽管已有系统（如他们的 AlphaFold）能在国际数学奥林匹克竞赛中达到金牌水准，但同样的系统有时却会在高中数学甚至数单词字母数量上出错。这种在不同领域表现极不一致的现象，恰恰说明现有系统尚未实现完全的泛化能力。关于 AGI 降临的形式，哈萨比斯认为它更可能是一个渐进的转变，而非突变的阶跃函数。即使技术上实现了 AGI，其对社会和物理世界（如工厂、机器人）的全面影响仍需更长时间，可能长达十年以上才能充分显现。地缘竞速、安全风险与监管困境当话题转向激烈的全球 AI 竞赛时，主持人提到了 Eric Schmidt（埃里克·施密特）的“二进制”论调，即若某个国家（如中国）率先获得 AGI，将导致无法追赶的永久性领先优势。哈萨比斯对此表示，这是一个未知数，属于所谓的“硬起飞”情景：如果 AGI 系统能够快速自我改进、自我编码，那么微小的领先优势可能迅速变为天堑。但他也指出，还存在其他可能性，即自我改进的速度并未那么快，那么时间上的接近就不会造成巨大差异。然而，他着重强调了其中的地缘政治意涵：“正在构建的系统，会带有设计者价值观及其所处文化规范的印记。”因此，谁领先、在何处开展这些项目，不仅关乎商业和国家竞争，也紧密关联着安全考量。他坦言当前领域处于“非常激烈的时期”，资源大量涌入，压力巨大。哈萨比斯剖白了自己最为担忧的两大风险：一是恶意行为者（无论是个人还是流氓国家）将通用 AI 技术用于有害目的；二是 AI 技术本身的风险——随着其能力越来越强、自主性越来越高，能否确保防护措施足够安全且无法被绕过。这引出了对监管的讨论。当被问及是否仍像几年前一些公司那样呼吁监管时，哈萨比斯给出了肯定的回答，但同时强调了复杂性和国际性。他认为，考虑到地缘政治叠加效应和当今世界的复杂性，“明智的、灵活的监管”至关重要，且这种监管需要能随着研究认知的深入而动态调整。他进一步指出，真正的挑战在于国际合作。“如果你在一个地区限制它，这对于这些系统为世界和社会构建的整体安全性并无真正助益。”鉴于 AI 是数字系统且将影响所有人，国际间的协作与共识（至少在某些基本原则层面）是更大的难题，但也是必需的。当被问及是否会因为竞争压力而不得不放弃安全护栏时，哈萨比斯表示，西方主要实验室的负责人和顶尖研究人员之间经常沟通。问题在于，目前缺乏清晰的定义来确定“那个临界点”何时到来。他认为今天的系统尽管令人印象深刻，但也存在诸多缺陷，尚不构成任何生存性风险。风险目前仍是理论上的，但问题在于“未知数太多”——我们不知道风险来临的速度和程度。对此，他持技术乐观态度：“当存在如此多未知数时，我乐观地认为我们能克服它们。”他相信只要有足够的时间、关怀和深思熟虑，运用科学方法，技术挑战是可以解决的，反倒是地缘政治问题可能更为棘手。但他也清醒地意识到：“我们时间不多了。”因此，DeepMind 正在向安全和可控性研究（如机械可解释性）投入更多资源，同时也认为需要展开更多的社会讨论，探讨机构建设、治理模式以及如何达成国际协议。赋能、转型与“根本性富足”的未来谈及 AI 对工作和市场的影响，哈萨比斯引用了经济学家的观察，认为目前尚未看到根本性变化，更多是补充和赋能，例如 AlphaFold 极大地加速了科学家的工作。展望未来五到十年，他预计工作岗位将发生巨变，但历史经验表明，新技术往往会催生新的、通常更好的工作岗位，正如互联网和移动技术带来的变革。他预计未来几年将是“黄金时代”，强大的工具将极大提升个人生产力，甚至在创造力方面让人变得“有点超乎寻常”。对于 AGI 可能替代所有人类工作的担忧，哈萨比斯认为，即使 AGI 具备所有人类能力，仍有许多事情我们不会想让机器去做。他举了医生和护士的例子：诊断工作或许可以由 AI 辅助甚至替代，但护理工作所需的人类共情和关怀则难以被机器人取代。他建议当下的学生和毕业生积极拥抱这些新系统，深入学习 STEM 和编程以理解其原理，并精通微调、系统提示等技能，从而成为能最大化利用这些工具的“超级生产者”。展望更远的未来（20-30年后），如果一切顺利，哈萨比斯描绘了一个激动人心的图景：“我们应该处在一个我称之为‘根本性富足’的时代。” AGI 将帮助解决一些社会面临的“根节点”问题，例如治愈疾病、显著延长健康寿命、发现新能源（如优化电池、室温超导体、核聚变）。他针对主持人关于当前社会分配不公、协作困难的质疑，给出了一个具体例子：水资源获取。海水淡化技术已存在，但因其高能耗而仅限于富裕国家。如果 AGI 推动实现近乎零成本的清洁能源（如核聚变），那么水资源获取问题将迎刃而解，因水资源控制引发的冲突也将大幅减少。类似地，近乎无限的能源也能简化火箭燃料的制造（从海水中分离氢和氧）。哈萨比斯认为，AGI 将从技术上提供实现“根本性富足”的能力，但他希望这能进一步推动社会心态从零和博弈转向非零和博弈。他承认，如何公平分配“根本性富足”的成果仍是一个挑战，需要哲学家和社会科学家的参与。他甚至预测，在 AGI 之后的时代，经济学本身、价值与货币的概念都可能发生改变，呼吁经济学家更深入地研究相关的新经济理论。最后，针对社会上对 AI 的担忧和抵触情绪（类似工业革命时期的反弹），哈萨比斯表示理解，并认为这场变革至少与工业革命同等规模，甚至更大。但他用自己的热情作为回应：他构建 AI 的核心驱动力是推动科学和医学进步，解决疾病、气候、能源等重大社会挑战。他举出 AlphaFold（诺贝尔奖级别的突破）及其在药物发现上的应用潜力为例，强调如果人类有能力却不去追求这些解决方案，反而是不道德的。在他看来，面对众多社会挑战，如果没有像 AI 这样革命性的技术即将到来提供助力，他才会对未来感到更加担忧。

Figure AI CEO Brett Adcock（布雷特·阿德科克）：人形机器人将催生史上最大规模产品发布撰文：Techub News 整理导语在 2025 年于旧金山举行的 Bloomberg Tech Summit 上，人形机器人公司 Figure AI 的创始人兼 CEO Brett Adcock（布雷特·阿德科克）接受了深度访谈。三年前几乎同一周，Adcock 在特拉华州正式注册成立了 Figure，目标直指通用人形机器人领域。自成立以来，Figure 以惊人的速度推进，而 Adcock 本人也因对2025 年 6 月机器人可实现目标的大胆预测而备受关注，同时也伴随着不小的质疑。此次对话正值 Figure 发布其第二代机器人 Figure 02 展示全新物流用例视频之际，Adcock 详细阐述了公司的技术路径、商业化进展、制造野心以及对整个行业格局的思考。摘要人形机器人将催生史上最大规模的产品发布和商业帝国，其市场潜力远超现有任何行业。 Figure 采取软硬件全栈自研的垂直整合策略，旨在直接“出售劳动”，而非单纯销售硬件或模型。公司已与宝马（BMW）在车身车间展开实际部署，并与一家物流巨头（据报道为 UPS）合作，让机器人每日执行真实商业任务。制造被重新定义为消费电子模式而非汽车制造，公司设定了四年内出货10万台机器人的激进目标，并已建立相应产线。 AI 能力核心在于单一神经网络处理视觉输入并输出动作，其泛化能力可使机器人处理从未训练过的物体（如草莓）。商业化蓝图：从工厂车间到家庭客厅 Brett Adcock（布雷特·阿德科克）开宗明义地表达了他的核心信念：人形机器人不仅将建造一个规模空前庞大的商业帝国，其倍数将远超现有任何行业，而且这将成为史上最大规模的产品发布。他将此形容为“合成人类”出去从事类人工作，并称这是创始人所能面对的最终极、最具挑战性，但也可能是一生中最重要的创业问题。 Figure 的市场进入策略清晰分为两大领域：一是将机器人部署到商业劳动力市场，二是进入消费者家庭场景。Adcock 指出，全球劳动力人口正在下降，而商业劳动力市场占据了约一半的 GDP，潜力巨大。在家庭场景中，机器人需要完成诸如洗衣、收拾碗碟、整理儿童玩具等日常任务。为此，Figure 在设计硬件时，就以能让机器人完成普通人所能做的大部分事情为目标，在运动范围、力量（有效载荷）和速度等方面向人类看齐。目前，Figure 的机器人已经每日在商业环境中工作。Adcock 强调，公司的目标是在市场上完全摒弃远程操控或遥操作。当前，遥操作仅用于数据收集和测试，真正的自主活动中并不需要人为干预。他认为，要实现规模化部署，就必须设定“无人在环”的终极目标，否则很容易陷入局部最优的陷阱。制造野心与客户实践： scaling the future 当被问及与特斯拉 Optimus 的类比及制造规模时，Adcock 透露了 Figure 的制造设施细节。公司内部称其为“Bot-Q”，目前每条产线具备年产 12，000 台机器人的安装产能。他重申了在四年内出货 10 万台机器人的目标，并承认需要大幅提升产能。 Adcock 分享了一个关键认知转变：制造人形机器人更像是消费电子产品制造，而非汽车制造。机器人虽然结构复杂，但制造流程的难度比汽车低几个数量级。过去一年，Figure 深入理解了制造环节，建立了从零开始的制造流程、自研的制造执行系统（MES），并在产线上实现了广泛的自动化，这让他对实现大规模交付的信心大增。在客户实践方面，Adcock 证实了与宝马的合作。目前，Figure 的机器人已在宝马的车间从事移动钣金件的工作，目标是将零件放置到夹具上，以便后续焊接成汽车底盘。他强调，这种合作关系带来的最大价值是让公司学会了如何在客户现场每日稳定运行机器人，处理网络、安全、与制造执行系统（MES）集成等问题，并致力于将每日所需的人工干预降至零。此外，Adcock 也确认了在物流领域有第二位客户（彭博社报道为 UPS），并正在启动初步部署。他特别提到了当日发布的新视频：机器人能够自主分拣纸箱包装和塑料膜包装的包裹，并抚平塑料膜以露出条形码。Adcock 指出，物流场景的挑战在于每个包裹的每次出现对机器人而言都是全新的，无法用传统代码解决，必须依靠 AI 的泛化能力。机器人需要以人类的速度（每件 3-4 秒）处理不同尺寸的包裹，并完成定位条形码、抚平等动作。全栈自研的 AI 哲学与竞争优势 Adcock 明确了 Figure 的“首要指令”：出售劳动。公司旨在让机器人出去完成制造、建筑、家务等各种工作，并按产出收费。因此，所有设计决策都围绕如何高效实现这一目标展开。Figure 不打算只卖硬件或模型，而是提供垂直整合的全栈解决方案，让用户仅通过语音就能指挥机器人智能地完成工作。为了实现这一目标，Adcock 认为别无他法，必须自研一切：硬件、电子设备、软件、模型训练、制造、集成和服务。当被问及是否曾考虑基于 OpenAI 等公司的模型开发时，他给出了否定的答案。原因有二：一是 Figure 自己做得更好；二是与外部巨头合作反而会在招募顶尖团队时带来“别人已搞定 AI”的误解。事实上，Figure 自行完成了大部分 AI 工作。在技术栈上，Figure 使用了开源的视觉语言模型（VLM）作为骨干网络，为机器人提供语义理解基础（例如，知道“草莓”是什么以及该如何处理）。在此之上，所有数据收集、模型开发、训练和推理测试均由 Figure 自主完成。Adcock 自信地表示，Figure 在人形机器人的 AI 工作上做得比地球上任何其他人都好。关于数据与学习，Adcock 指出，公司目前面临的是数据和机器人数量问题，而非 GPU 算力问题。他描绘了一个强大的增长飞轮：部署更多能完成有用工作的机器人 → 通过制造经验曲线降低单位成本 → 机器人在市场中每日学习并改进 → 学习成果通过神经网络共享给整个机队。这可能导致赢家通吃或赢家多数的市场格局，即拥有最智能、学习最快且成本最低的机器人的公司将获得显著优势。资本、竞争与未来展望针对公司传闻以约 400 亿美元估值融资的消息，以及从上一轮 26 亿美元估值跃升的压力，Adcock 并未直接确认，但强调 Figure 资产负债表上的现金可能比整个人形机器人领域历史上筹集的总资金还要多。他表示，公司资金充足，足以支持训练、制造数万乃至更多机器人，并招募和激励全球最优秀的团队。当前重点在于保持团队精干、行动迅速，并持续交付每日可用的产品。谈及与特斯拉 Optimus 的竞争，Adcock 表示公司不花太多时间关注竞争对手，但他认为，Figure 或许已经在全球范围内展示了人形机器人在 AI 和实际应用方面最好的真实进展。公司有动力继续保持市场领先地位。最后，Adcock 展望了下一阶段：硬件已经可靠工作；AI 能够执行类人任务，并向人类学习，随时间不断改进；成本已大幅下降（他透露 Figure 03 的成本比 Figure 02 降低了约 90-93%）。这一切都无需硬件变更，只需通过软件和数据迭代即可实现，这令整个团队对未来的篇章感到兴奋。美股开盘，三指齐跌Techub News 消息，道指跌 0.51%，标普 500 指数跌 0.38%，纳指小幅下跌 0.29%。加密概念股涨跌互现，Hut 8（HUT）大涨逾 6%，Riot Platforms（RIOT）涨逾 3%，Cipher Mining（CIFR）涨逾 2%，CleanSpark（CLSK）涨 0.87%，Bit Brother（BTBT）涨 0.61%；Bitmine（BMNR）大跌逾 5%，Coinbase（COIN）跌逾 4%，MARA Holdings（MARA）跌 2.5%，Strategy（MSTR）跌逾 1%，Circle（CRCL）跌逾 1%。Techub News Hunter Biden 计划基于 Base 发行 $LAPTOPTechub News 消息，美国前总统乔·拜登之子亨特·拜登（Hunter Biden）计划于 9 月 9 日在 Base 链上发行名为 $LAPTOP 的迷因币。该代币名称疑似呼应其此前备受争议的笔记本电脑事件。目前尚无关于该代币经济模型及项目团队的更多细节披露。（Cointelegraph）Techub News06:42 Stellar 网络以 4.9 亿美元规模在非美政府债务代币化领域超越以太坊Techub News 消息，根据 RWA.xyz 截至 8 月 20 日的数据，Stellar 网络持有约 4.9 亿美元的非美国主权债务代币化资产，这一规模已超越以太坊，使其在该领域自 2 月以来保持领先地位。同期，Stellar 原生代币 XLM 价格报 0.1922 美元，24 小时上涨 4.4%。（CoinPedia）Techub News06:18 Glassnode：比特币与黄金相关性升至 0.57，与纳指降至 0.22Techub News 消息，据 Glassnode 数据，比特币与黄金的相关性已升至 0.57，而与纳斯达克 100 的相关性降至 0.22，与今年 3 月的情况相反。今年 3 月，比特币与纳斯达克 100 的 90 天相关性为 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