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文|ho侯神
编辑|ho侯神
当谷歌DeepMind的Gemini在美区应用商店登顶，将ChatGPT拉下榜首时，外界很容易陷入对AI迭代速度的狂热想象。
但这场现象级产品背后，2024年诺贝尔化学奖得主、DeepMind创始人兼CEO德米斯·哈萨比斯，却在All-in峰会上泼下冷水，“所谓‘博士级智能’纯属无稽之谈。”
这份冷静，或许正是DeepMind能持续产出AlphaFold、Genie等突破性成果的核心，在AI行业，短期热度易得，长期突破难寻，唯有沉下心深耕技术本质，才能走得更远。
哈萨比斯回忆起得知诺奖的瞬间，仍带着几分难以置信：“瑞典方面在公布前10分钟才来电，看到归属地时整个人都懵了。”
更令他震撼的，是在瑞典王室颁奖周期间，亲手在诺贝尔奖签名簿上落笔，那本簿子里，并列着费曼、居里夫人、爱因斯坦等科学巨匠的笔迹。
如今的谷歌DeepMind，早已不是独立研究机构，与谷歌、Alphabet内部AI团队合并后，它成了名副其实的“AI引擎室”。
“Gemini、Genie、Veo这些模型，正像血液一样融入谷歌每款产品，从Gmail到Workspace，从地图到智能助手，数十亿用户都在无形中使用我们的技术。”
哈萨比斯的话点出了DeepMind的独特优势：“前沿研究+大规模落地”的双重属性，让它既能保持学术深度，又能快速验证技术实用价值，这种平衡在当前AI行业尤为稀缺。
其5000人团队中，80%以上是工程师和博士研究员，这种“重研发”基因，让DeepMind在追逐产品热度时，始终保留对长期突破的执着，而这份执着，正是AI从工具走向变革力量的关键。
如果说Gemini的爆火展现了AI在多模态交互上的成熟，Genie3世界模型的推出，则暴露了DeepMind更宏大的野心，让AI真正理解物理世界。
打开Genie生成的互动场景，用户能实时操控3D环境，转向时未探索区域即时生成，角色涂鸦后笔迹留存，输入“穿鸡仔戏服的人”，元素便立刻融入场景。
哈萨比斯将其核心能力概括为“对物理学的逆向工程”：“它看过数百万条现实视频和游戏素材，没经任何手工编写的物理规则，却自己推理出了物体互动、光线反射的逻辑。”
今年夏天，DeepMind展示了基于Gemini微调的机器人模型：两个机械臂能按“把黄色物体放进红色桶里”的语言指令，精准完成抓取、移动、放置全流程，哈萨比斯透露，团队正走两条探索路径。
先是打造“机器人领域的安卓系统”，让通用模型适配不同硬件，然后就是尝试“模型与机器人设计的垂直整合”，实现端到端智能学习。在他看来，人形与专用机器人并非对立。
“工业场景里，专用机器人效率更高，但家庭、办公等人类环境中，人形机器人更适配现有设施。”
不过他也坦言，当前机器人技术仍处“70年代PCDOS时期”，算法可靠性、硬件量产能力都需时间突破，就像早期计算机只在实验室使用，机器人要走进寻常生活，还需跨越多个技术鸿沟。
当OpenAI的山姆·奥特曼、Anthropic的达里奥·阿莫迪等同行高呼“AGI近在眼前”时，哈萨比斯却给出不同答案，“现在的AI，离真正的通用智能还差得远。”
他的核心判断标准是“创造力”，不是生成图片、文案的表层能力，而是像顶尖科学家那样提出全新猜想、实现直觉飞跃的能力。
“可以做个测试，给AI设定1901年的知识上限，看它能不能像爱因斯坦那样在1905年提出狭义相对论，现在的系统连边都摸不到。”
哈萨比斯举例，AlphaGo虽能下出前所未有的围棋招式，却永远无法自己创造围棋这种兼具逻辑与美感的游戏；AI能生成画作，却无法像梵高那样用色彩表达对世界的独特感知。
这种深层创造力的缺失，是当前AI与人类智能最本质的差距，在哈萨比斯心中，AI的终极使命从不是打造爆款应用，而是推动科学进步。
“我当年投身AI研究，就是希望它能帮人类解决现有能力无法突破的科学难题。”这种理念催生了DeepMind在科学智能领域的一系列成果。
用AlphaFold破解蛋白质折叠难题，用AI设计新型材料、控制核聚变反应堆，甚至让系统学会解数学奥林匹克竞赛题。
哈萨比斯透露，团队正构建融合“物理化学原理”与“数据训练”的混合模型：“知道原子键角、分子结构这些确定规则，就不用让AI从零学习，能大幅减少数据消耗，也让模型更可靠。”
目前Isomorphic已与礼来、诺华等药企合作，同时推进内部研发项目，预计明年进入临床前研究阶段，方向涵盖癌症、免疫学等领域。“现在新药研发平均需数年甚至十年，很多患者在等待中失去希望。
我们希望用AI把周期缩短到数周，让救命药更快抵达需要的人手中。”这种对“大价值”的追求，让DeepMind没有被短期流量和利润裹挟，始终锚定人类社会的核心需求。
谈及十年后的世界，哈萨比斯没给出具体产品预测，反而望向更宏大的图景：“若未来十年能实现AGI，人类将迎来科学的新黄金时代，甚至可能开启一场新的文艺复兴。”
在他看来，AI的能源问题无需过度担忧，过去两年，同等性能模型的效率提高了10到100倍。
而且未来AI在能源领域的贡献会远超消耗，优化电网、设计新型能源材料、提升核聚变效率等，这些都能帮人类解决气候变化难题。
至于AI与人类的关系，哈萨比斯始终相信“协同”而非“替代”，“顶尖科学家、艺术家的创造力、直觉，是AI短期内无法复制的。
AI更像一种工具，能帮人类省去重复劳动，把精力放在真正有创造性的工作上。
从AlphaFold到Genie，从机器人模型到药物研发，DeepMind的每一步都在践行哈萨比斯的理念：AI的价值不在于制造噱头，而在于用技术推动人类文明进步。
真正改变世界的技术，是源于对本质的探索、对价值的坚守，以及对人类未来的深切关怀。
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