DeepMind 掌門人預判 AGI 將於 5-10 年內降臨

最近，Google DeepMind 掌門人德米斯·哈薩比斯（Demis Hassabis）接受 CNBC 專訪。

他難得敞開心扉，直言不諱地評價了全球 AI 格局，尤其是中國 AI 的追趕速度和創新現狀。

“中國團隊的追趕速度極快，只落後幾個月，但在原創性上，他們還沒拿出 Transformer 級的東西。”

以 DeepSeek、阿里為代表的中國 AI 團隊,在工程效率、推理最佳化、成本控制上，展現了恐怖的實力。

“一篇新論文出來，他們往往能以驚人的速度復現，甚至在某些方面做得更好。”

換句話說，在 “把已知路徑做到極致” 這件事上，中國團隊已經證明了自己是全球頂級玩家。

也正因為如此，矽谷過去那種“領先一代”的技術安全感，正在被一點點消耗掉。不是按年，而是按月縮水。

要知道，過去很長一段時間美國尤其是矽谷派的主流觀點是：中國在 AI 上還遠遠落後，大概是幾年的差距。

根據史丹佛大學《2025 年人工智慧指數報告》，中國在 AI 論文發表和專利申請總量上持續領先。

且像 DeepSeek、智譜等機構發佈的模型，在國際基準測試中已與第一梯隊產品表現相當。

以 DeepSeek V3.2 為例，在公開的推理類基準測試中，它已經能夠全面對標 GPT-5，僅略低於 Gemini 3 Pro。

然而，他也指出原創性依然是中國團隊的短板。

Transformer 或 AlphaGo 那樣從零到一的技術突破，目前在中國尚未出現。

換句話說，中國團隊可以“開車飛馳在既有軌道上”，但鋪設全新軌道的能力仍需時間和積累。

哈薩比斯強調，這並非能力不足，而是原創性突破往往需要長期科研積累、實驗失敗和探索精神的結合。

不過哈薩比斯也看到了中國 AI 獨有的潛力，他認為當工程最佳化達到一定高度，往往會催生質變。

中國憑藉廣闊的應用場景、迅速的市場反應和持續投入，很可能從別出心裁的角度，斬出那一刀改變格局的創新。

在談到通向 AGI 的挑戰時，哈薩比斯強調，現有大模型存在“鋸齒狀智能”（jagged intelligence）。

這是指模型在某些任務上表現非常出色，但面對複雜因果鏈條、多步驟邏輯推理或現實世界常識時，能力不穩定甚至可能出錯。

這說明通用智能不僅需要強大的處理能力，還要在多個維度上保持穩定和一致。

除此之外，現有系統無法持續線上學習，也難以自發產生原創性想法，通向 AGI 仍需克服這些根本性限制。

在這一背景下，哈薩比斯談到 Scaling Law（規模定律）及其作用。

他認為，雖然模型增大、算力增加和資料擴充的回報增速有所放緩，但總體進展依然非常好，能力提升仍值得投入。

然而，要真正實現 AGI，僅靠 Scaling Law 仍不夠，還需要一兩個像 Transformer 那樣的重大範式突破。

哈薩比斯保持謹慎樂觀，預計 AGI 很可能在五到十年內實現，同時指出算力問題最終歸結於能源，因此未來能源將成為“智能的貨幣”。

他還進一步提到“世界模型”概念，作為通向 AGI 的核心手段。

與 LLM 主要處理文字不同，世界模型能夠理解因果關係和長期後果，在腦中模擬世界、驗證假設，實現規劃和預測。未來 AGI 很可能是 LLM 與世界模型的融合體。

DeepMind 已在 Genie、視訊生成 Veo 和機器人模擬中佈局早期世界模型，讓 AI 在虛擬環境中練習、犯錯、成長，真正具備“理解”和“預測”能力。

在應用層面，哈薩比斯看好端側 AI，即將高效、輕量的模型運行在手機、可穿戴裝置和智能眼鏡等終端上。

Google計畫通過 Project Aura 智能眼鏡以及機器人領域的探索，讓 AI 不僅會“說”，還能實際“做事”，並行揮實用價值。

過去兩三年，DeepMind 也回歸“創業公司狀態”，快速迭代 Gemini 模型並落地到 Google 核心產品，包括搜尋、Workspace 和智能眼鏡等場景，使Google在算力、模型規模和應用落地上都保持競爭優勢。

總體來看，哈薩比斯認為，中國 AI 已憑實力贏得了頂級牌桌的入場券，但未來幾十年的格局，將取決於誰能率先鋪設無人區的軌道。

速度固然重要，但方向選擇才是關鍵。真正的競爭，不只是算力之爭，更是敢於探索未知、率先開闢全新路徑的勇氣與能力。

在這個意義上，2026 年不僅可能見證端側 AI、agent 系統和機器人領域的突破，也將考驗誰能在通向 AGI 的道路上，把工程能力與原創性創新結合，率先鋪出未來的新軌跡。 (科技狐)