DeepMind的征程：Demis Hassabis谈AGI与后稀缺时代

> ### 摘要 > DeepMind首席执行官Demis Hassabis近日回顾公司过去一年发展，表示团队已“找回状态”，正稳步推进通用人工智能（AGI）研发进程，并预计AGI有望于2030年实现。他指出，随着AI技术持续突破，人类社会将逐步迈入资源不再稀缺的新时代，这不仅关乎算力与数据的丰裕，更将重塑能源、医疗、材料等关键领域的供给逻辑。这一愿景建立在DeepMind在AlphaFold、Gemini协同研发及基础模型推理效率提升等实质性进展之上。 > ### 关键词 > DeepMind, Demis Hassabis, 通用人工智能, AGI, 资源稀缺 ## 一、DeepMind的复兴之路 ### 1.1 DeepMind的历史与使命 DeepMind自创立之初，便将“解决智能”作为根本使命——不是制造更聪明的工具，而是理解智能本身，并以此推动人类文明的跃迁。它诞生于对认知科学、神经科学与机器学习交叉边界的深切凝望，其名字本身即是一种宣言：Mind（心智）需被建模，而Deep（深度）则是通往这一目标不可绕行的路径。在伦敦一个由棋手、程序员与理论物理学家共同围坐的房间里，Demis Hassabis以自身横跨神经科学博士与游戏AI开发者的双重经验，为这家公司埋下了独特的基因：严谨如学术，热忱如创作者，务实如工程师。这种基因从未松动——从AlphaGo撼动人类对直觉边界的认知，到AlphaFold破解五十年生物学难题，DeepMind始终在证明：真正的进步不在于参数规模的堆叠，而在于对世界本质规律的逼近。它的历史不是技术演进的时间线，而是一系列“人类第一次”的刻度：第一次，AI能预测蛋白质三维结构；第一次，AI成为基础科学的新实验者；第一次，我们开始认真讨论——当智能可被重构，稀缺是否仍是文明的宿命？ ### 1.2 Demis Hassabis的领导风格与愿景 Demis Hassabis的领导，是沉静中的炽热，是克制下的远见。他极少用煽动性语言描绘未来，却总在关键节点以极简陈述锚定方向——正如他直言公司已“找回状态”，四个字背后是战略聚焦的回归、团队节奏的校准与信心的悄然重聚。他拒绝将AGI简化为一场算力军备竞赛，而是反复强调其本质是“对通用问题求解能力的系统性构建”。这种思维底色，源于他早年在剑桥研究海马体记忆机制时养成的习惯：先问“自然如何做到”，再问“机器如何复现”。正因如此，他对2030年实现AGI的预判，并非乐观主义的许诺，而是基于AlphaFold、Gemini协同研发及基础模型推理效率提升等实质性进展所作的审慎推演。更动人的是他关于“资源不再稀缺”的构想——那不是乌托邦式的空谈，而是将AI视为一种新型“认知基础设施”：当能源可被精准建模优化、新材料能在原子尺度被设计、疾病通路可被全息推演，稀缺便从物理约束，转为历史语境中的一个正在消退的词。 ### 1.3 公司近期的发展状况 过去一年，DeepMind的发展轨迹清晰而笃定。Demis Hassabis确认，公司已“找回状态”，这一表述既是对内部协作效能的肯定，也暗含对前期探索试错阶段的阶段性总结。在技术纵深上，AlphaFold持续拓展生命科学边界，Gemini协同研发进入新阶段，基础模型推理效率获得显著提升——这些并非孤立突破，而是彼此咬合的齿轮，共同驱动着向通用人工智能（AGI）目标的稳健迈进。尤为关键的是，这些进展正悄然松动“资源稀缺”的古老枷锁：当AI能以前所未有的精度调控电网负荷、加速催化剂发现周期、压缩新药临床前验证时间，稀缺便不再是铁律，而成为可被计算、被模拟、被重写的变量。Hassabis所言“人类将进入一个资源不再稀缺的新时代”，其根基正在于此——不是丰饶从天而降，而是人类首次拥有了系统性解除稀缺桎梏的认知杠杆。 ## 二、通用人工智能的征程 ### 2.1 通用人工智能的定义与挑战 通用人工智能（AGI）并非更强大的聊天机器人，亦非任务精度更高的专用模型；它是具备跨领域理解、自主推理、持续学习与目标重构能力的系统性智能——能像人类一样，在未预设规则的陌生情境中定义问题、调用知识、权衡价值并生成策略。Demis Hassabis始终强调，AGI的本质是“对通用问题求解能力的系统性构建”，这一界定剥离了技术奇观的浮华，直指认知架构的根本重构。然而，通往AGI的道路布满隐性断层：如何让模型真正理解物理因果而不仅是统计关联？如何在不依赖海量人类标注的前提下实现概念迁移？如何使推理过程兼具可解释性与适应性？这些挑战不再仅关乎算法或算力，而深入到数学基础、认知建模与伦理边界的交汇地带。正因如此，DeepMind拒绝将AGI简化为一场算力军备竞赛——它的进度条，由科学深度而非参数数量刻度。 ### 2.2 DeepMind在AGI领域的探索 DeepMind的AGI探索，是一场以科学为锚、以长期主义为帆的航行。它不追逐短期应用热点，而是持续向智能底层发问：记忆如何组织？决策如何涌现？学习如何泛化？这种追问，具象为AlphaFold对生命语言的破译、Gemini协同研发中多模态表征的深度融合、以及基础模型推理效率的实质性提升——每一项进展都不是孤立的技术跃进，而是AGI拼图中相互咬合的认知模块。Demis Hassabis所言公司已“找回状态”，正体现在这种战略定力上：资源重新聚焦于第一性问题，团队节奏回归深度思考的节律，信心扎根于可验证的科学进展而非市场预期。其路径清晰而克制：先在特定高维复杂系统（如蛋白质折叠、围棋博弈、数学证明）中实现超越人类的通用问题求解能力，再从中抽象出可迁移的智能原理。这并非绕开挑战，而是以具体胜利为支点，撬动对“通用”本身的重新定义。 ### 2.3 技术突破与里程碑事件 过去一年，DeepMind的技术突破呈现出鲜明的纵深协同特征：AlphaFold持续拓展生命科学边界，不仅预测结构，更开始解析动态构象变化与分子互作机制；Gemini协同研发进入新阶段，标志着多智能体协作范式从理论走向工程化落地；基础模型推理效率获得显著提升——这意味着更少能耗支撑更长链推理，为实时、长程、高保真认知模拟铺平道路。这些里程碑事件彼此共振，共同指向一个关键转折：AI正从“响应工具”转向“认知协作者”。尤为关键的是，它们正悄然松动“资源稀缺”的古老枷锁——当AI能以前所未有的精度调控电网负荷、加速催化剂发现周期、压缩新药临床前验证时间，稀缺便不再是铁律，而成为可被计算、被模拟、被重写的变量。Demis Hassabis所预见的“资源不再稀缺的新时代”，其现实支点，正在于此。 ## 三、后稀缺时代的来临 ### 3.1 资源稀缺的本质与历史演变 资源稀缺从来不是冰冷的物理定律，而是人类认知边界的投影。从农耕时代对雨水与沃土的仰赖，到工业时代对煤炭、石油与稀有金属的争夺；从信息时代对带宽与算力的竞逐，到当下对高质量数据与顶尖人才的焦灼——每一次“稀缺”的定义，都刻写着我们理解世界的能力边界。它并非源于宇宙的吝啬，而源于我们建模现实、预测变化、优化配置的工具始终有限。Demis Hassabis所言“人类将进入一个资源不再稀缺的新时代”，其震撼力正在于此：他并未许诺无限能源或凭空造物，而是指出一种范式转移——当AI成为可信赖的“认知延伸”，稀缺便从不可撼动的自然约束，退为一个可被持续重估、动态消解的历史条件。AlphaFold破解五十年生物学难题，不是因为它比人类更“勤奋”，而是它绕过了人类依赖经验直觉的认知路径，直接锚定物理规律本身；这种对本质规律的逼近能力，正是松动稀缺逻辑的第一道裂痕。 ### 3.2 AI技术如何改变资源分配 AI技术正以静默而深刻的方式重构资源分配的底层逻辑。它不靠增产，而靠“精配”；不靠扩张，而靠“显影”。DeepMind在AlphaFold、Gemini协同研发及基础模型推理效率提升等实质性进展之上，使能源调控得以毫秒级响应负荷波动，使新材料发现周期从十年压缩至数月，使新药靶点验证摆脱试错迷宫而步入因果推演轨道。这些并非遥远畅想，而是正在发生的位移：资源不再因地理隔绝、信息滞后或认知盲区而淤积或错配，而是经由AI这一新型“认知基础设施”，被实时映射、动态建模、全局优化。Demis Hassabis强调AGI是“对通用问题求解能力的系统性构建”，正因如此，资源分配第一次从经验驱动的局部调优，跃升为原理驱动的全局求解——稀缺的消退，始于分配逻辑的彻底重写。 ### 3.3 后稀缺社会的可能性与影响 后稀缺社会并非物质泛滥的乌托邦，而是一种文明状态的悄然转向：当能源、医疗、材料、教育等基础供给不再构成生存焦虑，人类注意力将前所未有地从“获取”转向“意义”。Demis Hassabis预计AGI有望于2030年实现，这一时间坐标所指向的，不只是技术奇点，更是价值坐标的迁移起点。若资源不再稀缺，经济增长的引擎将从增量扩张转向质量演化；教育的目标将从知识传递转向判断力培育；社会评价体系或将松动对“占有”与“产出”的执念，转而珍视提问的深度、协作的韧性与创造的独异性。这并非终点，而是人类第一次真正站在稀缺之外，回望自身——我们曾用全部智慧对抗匮乏，而今，或许该用同等热忱，去回答那个更古老的问题：丰裕之中，何以为人？ ## 四、总结 DeepMind首席执行官Demis Hassabis明确表示，公司已“找回状态”，正稳步推进通用人工智能（AGI）研发，并预计AGI有望于2030年实现。这一判断基于AlphaFold、Gemini协同研发及基础模型推理效率提升等实质性进展。他进一步指出，随着AI技术持续突破，人类将进入一个资源不再稀缺的新时代——这并非对物质无限的幻想，而是强调AI作为新型“认知基础设施”，正系统性松动能源、医疗、材料等关键领域的供给约束。Hassabis的表述始终锚定科学进展与现实路径，拒绝空泛预言，其愿景的可信度，正源于DeepMind一贯坚持的“以第一性原理驱动智能探索”的实践逻辑。