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DeepMind 掌門人預判：AGI 將在 5–10 年內到來

近日，德米斯·哈薩比斯在接受 CNBC 專訪時，罕見系統性地評價了全球 AI 競爭格局，尤其談及中國 AI 團隊的追趕速度、優勢與短板。 他直言，中國 AI 團隊的進步速度“極快”，在時間尺度上已只落...

ml 2026年1月26日 來源: https://www.myzaker.com/channel/13

近日，德米斯·哈薩比斯在接受 CNBC 專訪時，罕見系統性地評價了全球 AI 競爭格局，尤其談及中國 AI 團隊的追趕速度、優勢與短板。

他直言，中國 AI 團隊的進步速度“極快”，在時間尺度上已只落後領先者“幾個月”，而非過去普遍認知中的“幾年”。以 DeepSeek、阿里巴巴 等為代表的團隊，在工程效率、推理最佳化和成本控制方面展現出極強實力。

哈薩比斯指出，中國團隊在“復現與最佳化既有技術路徑”上的能力已處於全球頂級水平——一旦有新論文或新方法出現，往往能以極快速度完成復現，甚至在效能或效率上實現區域性超越。這種能力，正在持續消耗矽谷過去那種“領先一代”的安全感，而且這種差距不是按年縮小，而是按月。

但與此同時，他也明確指出，中國 AI 的短板仍在於原創性突破。無論是 Transformer，還是 AlphaGo 這種“從零到一”的範式級創新，目前仍主要誕生於美國研究體系之中。中國團隊更像是在既有軌道上高速賓士，而“鋪設新軌道”的能力，還需要更長時間的科研積累、失敗容忍度與探索文化。

哈薩比斯強調，這並非能力問題，而是創新路徑不同。真正的原創性突破，往往來自長期基礎研究、反覆試錯和跨學科探索的疊加。

但他同樣看好中國 AI 的潛在爆發力。他認為，當工程最佳化和應用規模被推到極致時，往往會催生質變。中國擁有龐大的應用場景、極快的市場反饋速度和持續投入的產業環境，未來完全可能從不同角度“劈出一刀”，實現改變格局的原創創新。

在談及通向 AGI（通用人工智慧）的挑戰時，哈薩比斯提出了“鋸齒狀智慧”（jagged intelligence）的概念：當前大模型在某些任務上表現驚豔，但在複雜因果推理、多步驟邏輯和現實常識方面仍不穩定。這說明，真正的通用智慧不僅要“強”，還要在不同能力維度上保持一致性與可靠性。

他認為，單靠規模定律（Scaling Law）已不足以通向 AGI。雖然擴大模型、算力和資料的邊際收益在下降，但整體仍然值得投入；真正的突破，還需要一到兩個類似 Transformer 級別的新範式。

哈薩比斯對 AGI 持謹慎樂觀態度，預計可能在 5–10 年內出現，並指出算力問題最終會回到能源問題——未來“能源就是智慧的貨幣”。他特別強調“世界模型”將是通向 AGI 的關鍵路徑：相比只處理文本的 LLM，世界模型能夠理解因果關係、模擬現實、進行規劃與預測。

谷歌DeepMind 已在 Genie、Veo 影片生成以及機器人模擬中探索這一方向，讓 AI 在虛擬世界中學習、試錯和成長。未來的 AGI，很可能是 LLM 與世界模型的融合體。

在應用層面，哈薩比斯看好端側 AI，將高效模型部署到手機、可穿戴裝置和智慧眼鏡中。谷歌希望通過 Project Aura 智慧眼鏡和機器人專案，讓 AI 不只是“會說話”，而是真正“能做事”。

總體而言，他認為中國 AI 已憑實力坐上全球頂級牌桌，但未來幾十年的勝負，取決於誰能率先在無人區鋪設新軌道。速度重要，但方向選擇更重要；真正的競爭，不只是算力與工程之爭，而是原創性突破的勇氣與能力之爭。

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