“给中国供应H200，就是给朝鲜供应核弹。”

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这是2026年达沃斯论坛上，Anthropic CEO阿姆戴伊语出惊人了。达沃斯世界经济论坛最近在开，上头有很多有趣的演讲、有趣的访谈。这一次是在1月20号的一个访谈上，主题叫“AGI之后的一天”，就是我们已经实现AGI了，该怎么办。

主持人是《经济学人》的一位主编，他就去问Anthropic的CEO阿姆戴伊了。他的问题是什么？如何看待美国政府的一种逻辑：我们需要卖给中国芯片，因为我们需要确保通过供应链将他们与美国绑定在一起。

美国政府（黄仁勋）的逻辑 vs. 阿姆戴伊的反驳

其实这不是美国政府的逻辑，这是黄仁勋的逻辑。黄仁勋的意思就是：如果我们不卖给他们芯片，过一段时间他们自己造出来了，可能跟我们这个路线就不一样了，这个更可怕；还不如我们就卖给他，只要我们一直卖给他们芯片，他们就自己不努力了。

从历史上来说也确实如此，中国到现在为止没有自己的操作系统，就是因为原来Windows基本上是不打盗版的，Office其实打盗版打的也不好，所以WPS这些是在非常非常后期才逐渐发展起来的。黄仁勋说咱们也这样，咱只要卖给他芯片，他们就不自己研究了。

这个主持人就问了这样的一个问题，阿姆戴伊的回答是什么？他说：

“这就像是决定向朝鲜出售核武器，仅仅因为这能给波音公司带来利润，或者因为那是波音制造的，就觉得美国赢了。”

他认为这种为了商业利益而扩散极度危险，技术的权衡是完全讲不通的。

双雄同台：Anthropic与Google DeepMind

这一次访谈不是阿姆戴伊一个人，是Anthropic的CEO阿姆戴伊和谷歌DeepMind的CEO哈萨比斯联合做的访谈。再结合他们两个在达沃斯论坛上各自的访谈，咱们总结一下他们两个眼中的对华关系到底是怎么样的吧。

他俩凑一块也还算合适，因为谷歌本身就是Anthropic的大股东。Anthropic两个大股东，一个谷歌，一个亚马逊，跟谷歌的人坐在一块聊个天，这没毛病。而且询问他们两个中国问题，这事也没毛病。Anthropic的阿姆戴伊在百度是工作过一两年的，他可能在中国待过几天，主要是在百度美国的研发中心，当时是在吴恩达手下干活。哈萨比斯有一半华人血统，他妈是个华人。所以他们俩来，现在你谈到科技，那必须是AI的主场；你谈到AI，也不太可能离开中国竞争的问题，所以把他们拎在一块来聊一聊。

阿姆戴伊：激进的“反华急先锋”

阿姆戴伊绝对是所有AI公司老板里头的反华急先锋，没有比他更反华的了。封闭中国账号他最积极，你像我到现在有谷歌的账号、有OpenAI的账号，就不太敢去开Anthropic的账号，因为封的太厉害。你只要梯子这个IP地址变来变去的，他就直接给你把账号封了，这个实在是没必要。而且他也告诉大家说，我们绝不跟任何中国公司合作。原因也很简单，他的公司是个新公司，他没有中国业务，而且他ToB的业务也不太希望跟中国公司竞争。

谷歌还是有中国业务的，Meta也是有中国业务的，虽然他不在中国没法落地，但是有大量的中国广告主在上面投广告，谷歌跟Meta都不会说中国什么，更别说苹果了，中国是他的全世界第二大市场。只有Anthropic这种新公司，他敢来说这个话。

关于中国AI技术：“小镇做题家”

他看不起中国科技，他认为中国并没有真正赶上美国的技术前沿，外界对于DeepSeek的担忧是被夸大了。当被问及中国是否因为之前的DeepSeek时刻而赶上的时候，阿姆戴伊直言：“我认为他们从来没有真正追上过。”

而且说中国的模型像DeepSeek这样，主要是针对基准测试进行的过度优化，这并不代表真正的能力——“小镇做题家”。我做大量的模拟练习以后，我去参加考试一定是很强的，但是这些小镇做题家到底最后能不能胜任工作？能不能有一个综合性的很好的表现？他认为是不行的。

但其实中国这么多互联网大厂，这么多地方里头都有小镇做题家。他们一开始可能会有一点点不适应，经过大学训练以后，真到互联网大厂里头，这些小镇做题家已经跟普通的这种大城市的孩子没有特别大区别。但是他依然揪着说：哎，中国模型主要是跑分，其他都不行。其实DeepSeek在中国大模型里头算跑分跑的少的。

商业竞争与“内战优于外战”

然后他讲到企业级应用，中国大模型都是没有竞争力的。在实际的商业竞争中，当Anthropic竞标企业合同的时候，竞争对手几乎都是谷歌或者是OpenAI。他表示自己“几乎从未”把合同输给过中国模型。但这话就很有意思，第一个叫“几乎从未”，那意思就是说不是一次都没有哈，可能还是有过的。

他认为限制中国公司的关键就是芯片禁令。他指出中国科技公司的CEO们自己也承认了，芯片禁运是阻碍他们发展的关键。而且他认为美国的芯片制造能力上领先中国多年，即使是落后一代的芯片，也就是咱们现在讲的H200，也是非常强大的。因此向中国出售这些芯片是巨大的错误。

他希望的地缘政治博弈的这种最终目标是什么？他叫“内战优于外战”。什么意思？他说只要别把芯片卖给中国，就能将原本美国对中国的生存竞争，转换成Anthropic对谷歌DeepMind这样的良性商业竞争。因为DeepMind的人坐在那了嘛，所以咱们就自己竞争竞争就算了，别跟他们折腾。

原因其实也很简单，就是像他这样的ToB的公司，其实最终是要去卷这个1-100的。谷歌其实卷了很多0到1的东西，Anthropic要卷1到100。而卷1到100这件事，中国人其实是很强大的。为什么？0到1是做创新，1到100其实是拼执行力。而拼执行力这个东西，咱们有一个词叫“内卷”，他也不希望跟咱拼内卷。

哈萨比斯：温和的评估与国际合作

哈萨比斯的态度就要温和很多了。他自己是半个华人嘛，对于中国科技的竞争力，他的评估是这样的：就是很强大，但是缺乏原创性突破。实际上就是你中国人做0到1还是搞不定的，你只能做1到100这些事。对于DeepSeek的冲击，他认为DeepSeek的出现并不是西方的灾难，西方有点反应过度了，他并没觉得DeepSeek怎么样。

字节跳动的实力

他觉得字节跳动很强，他评估中国目前的水平并没有落后一两年，可能仅仅落后前沿6个月左右。大家想想，他为什么会觉得字节跳动强？因为它后边是谷歌。谷歌最强的地方在哪？不是Gemini特别强，而是一声令下，下边所有人得跟着走。你所有的产品必须要去接Gemini的，而且有完整的用户体场景，有巨大的用户量，有巨大的流量，这是谷歌真正的优势。

而这些优势DeepSeek是没有的。谁有？字节跳动有。后边有抖音，有今日头条，有一大堆的产品。你只要豆包产品做起来了，那上边一声令下，下边就可以把这些场景都用起来。所以他认为字节跳动是很强的AI公司。

全球治理与安全标准

对于芯片限制这件事，哈萨比斯其实要平和一些，他更侧重于国际标准，而非单纯的封锁。当阿姆戴伊激烈的抨击向中国出售芯片就是向朝鲜出售核武器的时候，哈萨比斯并没有直接附和这种激进的贸易封锁言论。

他讲的是什么？他承认中美之间存在地缘政治竞争，这使得国际合作变得非常棘手，算是一个正确的废话吧。相比于阿姆戴伊强调的不卖芯片，哈萨比斯更强调应该建立一个全球通用的、最低部署安全标准。他认为AI是跨国界的技术，会影响全人类，因此即便仅仅是西方达成协议也是不够的，必须在全球范围内包括中国达成某种共识。

哈萨比斯给出的理想的应对方案是什么？就是做一个国际的科学合作，希望能够集合全球最顶尖的头脑，包括哲学家、社会学家，以严谨的科学方式共同完成AGI的最后几步。

AGI何时到来？

这一次访谈标题是“AGI之后的一天”。AGI到底啥时候来？

• 阿姆戴伊：非常乐观（今年或明年）。 他的理由是现在AI构建AI的闭环已经建立起来了，因为AI一旦开始自己去升级迭代，后面这个速度就完全不可控了，飞轮转起来了。
• 哈萨比斯：相对谨慎（2030年左右，50%概率）。 原因是AGI的定义门槛很高。它对于AGI的定义不仅仅是解决问题，而是具备科学创造力，包括提出假设和定义问题的能力，而不仅仅是回答问题能力。

哈萨比斯也反驳了阿姆戴伊的关于自我进化在所有领域都通用的观点。他指出在编程和数学领域，AI生成的结果可以被自动验证，是对是错一跑就知道。但是在自然科学领域，比如生物、物理这个领域，验证结果是需要做实验的。这样的话，你这个AI就没有办法自己去做验证。

未来社会：白领大清洗与“宏观经济异常”

两个人都认为接下来几年将是人类历史上最关键的时刻，无论是一年还是五年，这都是一场巨大的变革。

阿姆戴伊：悲观的经济预测

AI对于社会的破坏这一点上，他们两个有什么样的观点？Anthropic的CEO依然是很激进的，他认为白领职位会面临大清洗，50%的初级职位会消失。

他认为认知水准线的上升与编程的终结是未来的一个方向。在Anthropic内部，负责核心产品的工程师实际上已经不再自己写代码了，所有代码都是由AI（也就是Claude）去写的，人类工程师只负责编辑和审查。他举例说，他们最近仅用了一周半的时间就构筑了一个新产品（Cowork），几乎全是由AI编写的。

他认为我们将面临前所未有的“宏观经济异常”。怎么异常法？就是高增长和高失业要并存。阿姆戴伊预测会出现极高的GDP增长，因为AI极大的提高了生产力和企业的利润，但同时伴随着高失业率或者严重的就业不足，以及巨大的贫富差距。

哈萨比斯：后稀缺世界与意义危机

哈萨比斯还是要稳重一些的。他讲的不是说有多少人会失业，而是人类会有新的事情要去做。他对于未来社会的长期愿景是我们将进入一个叫“后稀缺世界”的一个新的时代。AI将通过实现可控核聚变、发现新材料等方式，解决能源和资源的根本限制。

至于终极挑战，哈萨比斯给出的挑战是什么？是从生计转向意义。原来我们都是要谋生，要赚一口饭钱，以后会有一个叫“意义危机”的东西。哈萨比斯坦言，这比经济问题更让他夜不能寐。工作不仅提供收入，还为许多人提供了生活的架构和目标。

所以它给未来提出了一些方向：

• 探索宇宙：利用AI探索物理学的极限、意识的本质，甚至进行星际旅行。
• 哲学与艺术：社会可能需要新的哲学家来引导思考，人类可能会从事更复杂的艺术创作。

终极思考：技术的青春期与《超时空接触》

最后，因为这个主题叫“AGI之后的一天”嘛，阿姆戴伊回应了一部科幻电影，这个电影叫《超时空接触》。这个里边有一个词叫“技术的青春期”。

电影里有一个场景，有一个接触外星人的机会，主角上去，这个委员会就问他：如果你只能问外星人一个问题，你会问什么？主角的答案是：

“你们是怎么做到的？你们是如何度过这种技术青春期的而没有自我毁灭？你们是怎么挺过来的？”

电影中并没有给出答案，这其实是大过滤器理论的一种演绎。阿姆戴伊认为，我们现在就正处在这个技术青春期。你看青春期嘛很躁动，每一件事情都很美好，但是也有很多很多的困惑。

其实刚才这个问题的答案是有一个版本的，出现在电影的剧本里头。这个剧本后来出版了，但是这个答案并没有出现在电影里面。就是可能拍了，但是因为这个答案实在太黑暗了，给剪掉了。那这答案是什么？就是有人去问主角，如果外星人的答案是：“我们通过清除反社会者、弱者、病人、不想要的人来解决问题。”那人类该怎么办？

这一段实际上是在强调，即便有答案，也可能是你不愿意接受的答案。这可能也是阿姆戴伊说我们不能卖给中国芯片的一个原因。他可能会觉得中国是通过这样的方式来迈过技术青春期的，这是他不愿意接受的答案，虽然他自己也没有答案。而哈萨比斯则认为说，我们先坐下来谈吧，那谈的过程我们可能就能避免这件事情。

好，这就是这一次在达沃斯论坛上，Anthropic的CEO阿姆戴伊讲的“说卖给中国芯片就相当于卖给朝鲜核武器”这个故事的一个前后解读。大家自己也思考一下，到底应该怎么来去解读这件事情，我们应该向哪里走。

好，这一期就讲到这里。感谢大家收听，请帮忙点赞、点小铃铛，参加Discord讨论群，也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道。再见。

背景图片

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谷歌Deepmind的CEO说：“我们与AGI之间，只差一到两个AlphaGo级别的技术难关了。”

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现在Gemini 3正在大杀四方，谷歌里面负责开发Gemini的部门叫Deepmind，他的CEO出来接受访谈，关注度还是比较高的。

谷歌Deepmind的首席执行官叫德米斯·哈萨比斯，2025年12月4日接受了一个访谈，是在旧金山举行的Axios AI大会。和他对谈的人呢，是Axios的创始人和主编，叫Mike Allen。在这上面他讲到说，我们距离AGI还差一到两个类似于AlphaGo这样级别的突破，突破过去就可以了。

哈萨比斯：爽文男主般的开挂人生

哈萨比斯到底是一个什么样的人呢？绝对的爽文男主，挂b一样的存在。

从国际象棋神童到认知神经科学博士

哈萨比斯是一个英国人，Deepmind本身是一个英国公司，后来被谷歌收购的。他呢，76年在伦敦出生，这个姓氏是个希腊姓氏。他的父亲呢，是来自塞浦路斯的希腊裔，而他的母亲呢，是来自于新加坡的华裔。所以哈萨比斯呢，可以算是半个华人。

从小，这哥们是一个国际象棋神童。像这样的人，肯定都是有异于常人之处。4岁就开始下棋，13岁就达到了国际象棋大师水准。8岁就用自己的国际象棋奖金，给自己买了台电脑，开始学习编程了。

本科和硕士呢都是剑桥的，学的CS就是计算机科学，在校期间一直代表剑桥参加各种国际象棋比赛。博士呢是伦敦大学学院，专业方向是认知神经科学和神经科学。

从游戏制作人到AI先驱

工作，这哥们一开始做游戏的。先去加入了很著名的牛蛙工作室，这个牛蛙工作室呢，最著名的作品叫做《地下城守护者》。但是哈萨比斯当时进去的时候，应该还没有开发这个产品，牛蛙工作室最终是被EA给收购了。后来呢，他自己创建了一个工作室接着做游戏，叫做仙丹工作室。2004年出了一个游戏叫《邪恶天才》，是一个模拟经营游戏，就是一帮邪恶天才在一个小岛上做各种各样坏事的这样的一个游戏。只是呢，这个游戏并不怎么挣钱，这种超级天才做出来的游戏都未必能挣钱。

他呢就把工作室关掉了。后来呢，《邪恶天才》的IP被收购了，2021年《邪恶天才2》发布，但是呢，《邪恶天才2》就已经跟哈萨比斯没有什么关系了。

关闭这个游戏工作室之后，他就去创建了Deepmind。Deepmind主要还是游戏方向，他呢在里边去训练AI下围棋。这哥们是个国际象棋大师，但是呢开始训练AI下围棋，也就是AlphaGo这个东西就出来了。在这中间呢，还训练AI去打各种游戏，星际争霸呀，做一些其他这样的训练。

收购、AlphaFold与内部整合

2014年，Deepmind就被谷歌给收购了，6.5亿美金的价格。但是这个数字呢，并不是特别统一，很多的报道里的这个数字是有一些偏差的。有人说是4亿美金，也有人说是6.5亿美金，还有人说是4亿英镑。因为收购的时候，谷歌自己并没有公布价格，这些价格呢都是后续的报道里边去写的。

在谷歌收购以后呢，哈萨比斯在Deepmind里头又开发了叫AlphaFold这样的一个产品。这个产品是解决蛋白质折叠难题的。蛋白质实际上是这种超大分子，这些超大分子，我们算清楚有多少碳、多少氢、多少氧、还有氮，它并不是一个平面的结构，它是一个立体的结构，3D的。在这样的一个结构里头，它到底是怎么去排列和折叠的呢？原来大家是去预测呀、去猜呀，或者通过一些很复杂的设备去进行扫描，通过这样的方式去识别，成本是很高的。你要想去用蛋白质开发各种药品，你就必须要搞清楚它的3D架构空间，你搞不清楚，这事没法往前走。

哈萨比斯就去搞了AlphaFold，用AI去预测蛋白质的3D折叠空间到底是怎么回事。2020年呢，这个AlphaFold在蛋白质预测大赛中夺得头筹，比第二名强好几倍，这个事基本上就算解决了。现在只要是知道这个蛋白质的分子结构，这个AlphaFold的预测结果就极其准确。2024年，哈萨比斯依靠这个AlphaFold获得了诺贝尔化学奖，这哥们是个诺贝尔奖得主。

这还没完，他呢还在内部斗争中战胜了谷歌大脑。这是一个什么故事呢？谷歌内部一直是有两个AI部门的，一个是Deepmind，另外一个叫谷歌大脑，相互内斗，相互争夺资源。直到什么时候呢？直到ChatGPT出来，三年前谷歌拉响了红色警报，说不能再这样了，你们俩两家打来打去，这个不行了。那怎么办呢？最终是Deepmind合并了谷歌大脑，所以现在整个的谷歌AI是由Deepmind来去负责的，由哈萨比斯来去管理。

现在的Gemini 3使用的技术，大多都是原来谷歌大脑研究的方向：Transformer、大语言模型都是那边研究的。而Deepmind呢，原来在英国这帮人研究的呢，就是AlphaGo、AlphaZero（AlphaZero是AlphaGo之后的一个下棋的模型）以及各种可以自动玩游戏的AI产品，还有呢就是AlphaFold，做这个蛋白质分析的。

哈萨比斯除了是Deepmind的CEO之外，他自己还有一间专门做药的公司，专门用AlphaFold去做蛋白质研究，做各种新创新药的公司，他也是那个公司的创始人。所以哈萨比斯管理了整个的谷歌AI方向，以及谷歌Gemini这个产品化方向，都是归他管的。所以，爽文人生，绝对没有任何问题吧？

通往AGI之路：还差哪两个AlphaGo级别的突破？

哈萨比斯认为，我们距离AGI到底还差哪两个AlphaGo级别的突破呢？他自己做AlphaGo的，所以AlphaGo到他这儿变成了一个衡量单位，再出现两次AlphaGo这样的突破，我们就达到AGI了。

Gemini 3的惊人进展

他呢首先讲到Gemini 3，现在确实让人震惊，已经从文本专家变成了多模态理解系统了。他举了一个案例，说有一个电影叫《搏击俱乐部》，主角上去打斗之前把戒指摘下来了。他就去问这个Gemini，说这代表什么意思。它没有告诉你把戒指摘了就完了，而是告诉你说，这是主角抛开了身份、摆脱了规则的象征，是角色从现实到极端的转变。这个确实挺让人震惊的，这个Gemini 3模型有了自己的判断，不再只是迎合了。

到GPT这儿，你说你错了，它就会说“对不起，我错了”。到Gemini 3上，你说你错了，它会很耐心地给你解释，或者跟你去讨论这个事，是不会直接承认的。说Gemini 3的性格，叫“简洁，冷静，有自信，不讨好”。这个是哈萨比斯自己作为一个科学家，非常非常喜欢Gemini 3的一个地方。

而且Gemini 3呢，现在已经从生成内容，在向着打造产品的方向前进了。我们现在使用Gemini 3去做PPT，去做简单的应用原型，效果已经非常好了。它已经可以去执行一个比较简短的、连续的这种AI agent的工作了，这个是Gemini 3真正强的地方。

大模型当前面临的难题

哈萨比斯说了，现在的大模型还是有很多问题没法解决的。

1. 不具备持续学习的能力。很多人都在担心，说我跟大模型聊了半天，是不是大模型就拿聊天的结果回去做训练去了。其实有时候确实他干，但主要做的是什么呢？就是强化学习。因为我们跟Gemini聊天，他经常会出俩答案让你挑一个，你在挑选的时候呢，实际上就已经在开始帮助大模型进行训练了。但是搜索的结果、我生成的内容、我提出的问题，我让这些东西去进入到大模型里头去进行训练的话，这个是不行的。大模型必须要进行数据筛选，然后才能训练。日常的这些内容，你拿去训练大模型的话，大模型可能会越训越笨的，特别是很多互联网上的垃圾信息，你塞到大模型里去训练，根本就没有办法达到预期的效果。所以大模型是没有办法自己去找内容去训练的，还是需要人先去提出要求，然后去进行数据清洗、数据处理。现在都是由大模型根据原始数据，再去生成最后的预训练数据，然后才能再去训练。所以这个事情，还没有办法让大模型自己去干，这是第一个问题。
2. 无法执行长期的规划。虽然现在Gemini 3已经可以走一个一两个小时的规划，它还是能够走完的。但是你说我这有一个很多步骤，还是并行的，这种步骤需要去执行，执行完了以后需要连续执行几天、甚至几个月的这种任务，这个Gemini 3还搞不定。现在谁都搞不定这个事情。所以现在人去使用大模型，我们还需要自己去理解问题、自己去拆解问题，然后把这个拆解好的问题扔给大模型，而在对大模型的结果进行确认和验证之后，再把结果拼凑起来，让大模型去做下一步。它没有办法说你一开始给他个要求就做出来，“上帝说有光，于是就有了光”，这个事现在还做不到。
3. 智能体系统很不稳定。为什么它没法连续干下去？就是它可能干着干着就跑偏，而且跑偏的过程中呢，自己不知道跑偏。在这个过程中，就有可能会浪费大量的TOKEN和算力，最后呢得出一个完全不可用或者说有害的一个结果出来。这个是目前为止大模型无法避免的问题。
4. 缺乏跨对话的稳定记忆。现在大模型已经开始有记忆了，但是大量的记忆呢，还是在对话内的。而对话外的这种记忆，就是跨对话的记忆呢，它也不是说没有，像ChatGPT也好、Gemini也好，都是有一些跨对话记忆的。但是呢，这个记忆的空间都很小，你不可能说让他记很多的东西，然后跟你进行跨对话的去聊天。为什么呢？对于计算机来说吧，让它记住什么事是非常非常容易的，往硬盘里写不就记住了吗？但是让它忘掉是很难的。到底应该记住哪一部分、忘掉哪一部分，在下一次工作的时候我应该使用其中的哪部分去参与工作，这件事是非常难去抉择的。这就是大模型跨对话记忆的这个难点。所以他讲的，现在缺乏跨对话的稳定记忆，就是你让他记住可以，但是呢不一定下次就想起什么事来，可能他会找一个完全不相关的知识点，就参与到你这一次新的对话里去了。现在我们使用大模型的方式还是比较简单粗暴的，你发现讲着讲着驴唇不对马嘴了，怎么办？开始新话题，就是把原来的记忆都清干净。我们开始一个新的，甭管是Gemini也好，还是ChatGPT也好，它会有一些跟我们个人相关的这种个性化记忆。比如说我就告诉这个ChatGPT：“你记住了，我叫老范，我是个Youtuber，每天都要做什么事情。你要给我去总结信息，或者我要找你提问题，你要先去经过验证才能给我。”就这些玩意，我是可以让他记住的。但是如果你给他特别多的东西让他记，或者说我们在整个的聊天过程中让他把所有聊天内容都记下来，他就没法干活了。

两大关键突破点

这些问题关键的突破点是什么呢？咱们前头讲了两个关键突破点。

• 世界模型：让AI理解物理世界的运行规律，这个是非常重要的。Deepmind内部呢，有一个叫Genius模型（天才模型），这呢是一个世界模型，通过物理一致性和时间连贯性生成虚拟世界，最后输出视频的。大方向上呢，跟李飞飞的方向是比较接近的。但是Deepmind的这个模型，是更接近于游戏世界一点点。这个哈萨比斯，不愧是从游戏公司里出来的，人生的第一份工作都是对一个人有重要的作用的。
• 智能体系统：现在Gemini虽然也算是智能体，但是距离智能体系统还是有一些差距的。什么是智能体系统？就是从回答问题到完成任务。现在Gemini依然是在回答问题。他说未来呢，Gemini会嵌入眼镜、工作场景和工作流里面，能够记忆、推理或者是代办，不再只是回答问题，而是直接完成各种各样的任务。你让他做一个什么事的，切咔切咔给你做完了。可以自主规划、执行任务，并且根据结果调整的这种稳定的智能系统，这就是未来方向。

所以呢，两个AlphaGo级别的突破，一个是世界模型，第二个是智能体系统。

谷歌：科研领域的“怪物”

讲到这儿，要再跟大家啰嗦几句。其实大部分的科技公司，是无法想象谷歌的运作方式的，就像是大部分国家的人也无法想象中国是一个什么样的存在，是一样的。

中国的这种存在方式呢，联合国里边专门有一个效应，叫“中国效应”，就是各种统计的时候，一定要把中国排出去。为什么？因为你一旦把中国加上，所有统计数据就没有任何意义了。咱们举一个最简单的例子，吃西瓜。全世界的人都没法想象中国人到底一年吃多少西瓜，咱本身人就多，咱们一年大概吃全世界70%的西瓜。你把这个统计起来，全世界每个国家大家平均吃多少西瓜，你把中国算进去，这事没法算了。包括像什么发电、炼钢，只要是跟制造相关的，你就不能把中国搁里头统计，因为这个完完全全是另外一个维度了，它会让整个的统计结果完全失衡。中国属于是全产业链内卷，而且全产业链都产能过剩的一个国家。

谷歌呢，在科研上就有点像中国在产业链上的这个状态，很多方面呢都会尝试和探索。谷歌呢，具有非常高的人才密度、充足的科研经费，还有海量的数据，这个是缺一不可。而且呢，这些科研团队，他们的时间压力也不是很高，大家就自己按照自己的喜好去研究就行了。他们还在不断的收购新的、最前沿的公司，Deepmind就是买回来的嘛。

谷歌在AI领域里头，同时在探索强化学习（AlphaGo、AlphaZero这些产品）、认知架构、神经科学建模，以及Transformer大语言模型，这些都在研究。不是说我们觉得哪块有机会了，我就往这一个方向去研究。我记得特别清楚，我进入盛大网络参加入职培训的时候，他们就跟我讲说：“全世界只有一种游戏，这种游戏叫MMORPG，其他都不行。”后来我说那我们玩的其他游戏，他们说：“那些游戏不挣钱，我们不研究那个，我们只研究这一个最挣钱的。”这其实是大部分的公司的思考方式，我们既然已经证明了这玩意挣钱，其他的不挣钱，那咱就研究这就完了，特别很多中国公司是喜欢走这条路的。

但是谷歌不，它是所有的方向都要去试一试。而且很多方向呢，你都不知道什么时候能挣回钱来，他也要去试一试，比如说量子计算。前面咱们还专门讲过谷歌的量子计算是怎么回事。很多的这种科技成果，都没有办法给谷歌挣钱，也没有办法在谷歌内部取得成绩，很多人最终是离开了谷歌才创业成功的。现在的AI行业里头，创始人或者是创始的核心团队，大多都在谷歌混过。所以现在我们所看到的AI行业，或者叫AI革命，你基本上可以认为是一帮从谷歌出来的人在去折騰这个事情。

中国呢老说自己是“睡狮”，一旦被吵醒了会很吓人的。谷歌在科研领域里头，其实也是这么回事。拉一次红色警报，就有可能拎出像Gemini 3这样的大杀器出来吓唬人。现在Gemini 3火了，但是谷歌依然不会去收敛方向，照着唯一正确的方向前进，这不是谷歌的路子。谷歌的路子是什么？还是全面探索，严格追踪数据表现，保留多个可能性，并且不断验证。

普通公司能够解决当前的问题，预言一个未来的热门方向——大家注意，不热门他不去干，去一定是热门方向——他们才会愿意说我花一点精力、花点钱去折腾。像谷歌这个，都是这么多方向，哪块云彩下雨都不知道，到底什么时候做出来也不知道，就开始撒人、撒钱进去干活去了。在普通公司里头，能够去预言一个热门方向的，就已经算是很强的了。大量的都是别人做出来，特别是谷歌做出来，他在后边再接着跟着改。而且这些公司实在是搞不清楚什么是热门方向，或者热门方向搞不定怎么办？还有一条最简单的路：上谷歌挖人，或者直接从谷歌出来创业。这个就是普通公司跟谷歌之间的差异。所以谷歌呢，在科研领域里头完完全全就是一个怪物。

总结与展望

好，最后总结一下吧。谷歌Deepmind的CEO哈萨比斯，携Gemini 3成功之势参加了Axios AI大会，说再有一到两个AlphaGo级别的突破，就可以实现AGI了。这两个是什么呢？就是世界模型以及智能体系统。可能要5到10年，把这两个实现了以后，我们就达到AGI了。

本节目的特点，咱们八卦了一下哈萨比斯的开挂人生，也稍微介绍了一下谷歌这个绝对的科研领域的怪物。我们也希望谷歌，以及所在谷歌里头工作过的这些人，未来还会给我们带来更多的惊喜。

好，这个故事就讲到这里，感谢大家收听。请帮忙点赞、点小铃铛、参加DISCORD讨论群，也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道。再见。