谷歌DeepMind聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官德米斯·哈薩比斯在近期接受專訪時，就人工智能領域的技術演進、國際競爭格局及未來發(fā)展方向發(fā)表了深度見解。他特別指出，當前科技行業(yè)正經(jīng)歷前所未有的創(chuàng)新浪潮，而中美兩國在人工智能領域的角逐已成為全球關注的焦點。

回顧谷歌應對生成式人工智能沖擊的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型，哈薩比斯強調(diào)了長期科研投入的重要性。他透露，2014年谷歌收購DeepMind時，就明確將"解決基礎科學問題"作為核心目標。通過持續(xù)攻關蛋白質(zhì)折疊預測、核聚變控制等前沿領域，團隊積累了獨特的技術優(yōu)勢，這些積累最終轉(zhuǎn)化為Gemini等產(chǎn)品的核心競爭力，幫助谷歌在激烈的市場競爭中重返領先地位。這種"厚積薄發(fā)"的發(fā)展模式，與單純追求短期商業(yè)效益的路徑形成鮮明對比。

在談及通用人工智能（AGI）的發(fā)展時限，這位科學家保持審慎樂觀。他重申此前關于"5至10年內(nèi)實現(xiàn)"的預測，同時坦言當前大語言模型存在根本性缺陷：雖然能在復雜任務中展現(xiàn)驚人能力，卻在基礎邏輯推理和常識判斷上頻繁失誤。這種矛盾現(xiàn)象暴露出現(xiàn)有技術路線本質(zhì)上是基于統(tǒng)計的模式匹配，而非真正的認知理解。哈薩比斯認為，突破瓶頸的關鍵在于構建"世界模型"，使人工智能系統(tǒng)能夠掌握物理世界的運行規(guī)律和因果關系，從而實現(xiàn)自主規(guī)劃與推理。

面對人工智能訓練帶來的能源挑戰(zhàn)，哈薩比斯展現(xiàn)出技術樂觀主義。他以核聚變研究為例說明，DeepMind開發(fā)的等離子體控制系統(tǒng)已顯著提升實驗效率，同時團隊正在利用人工智能加速新型材料的研發(fā)進程。這些突破不僅可能解決人工智能自身的能耗問題，更將為全球能源轉(zhuǎn)型提供關鍵技術支持。在他看來，人工智能與能源科學的深度融合，正在開辟新的技術可能性邊界。

在分析中美人工智能競爭格局時，哈薩比斯給予中國團隊高度評價。他特別提到DeepSeek、阿里巴巴等企業(yè)在工程優(yōu)化和場景落地方面的卓越表現(xiàn)，認為中國科研團隊在既定技術框架下的迭代速度令人驚嘆，與西方前沿技術的差距可能縮短至數(shù)月。但他同時指出，中國在原創(chuàng)性理論突破方面仍有提升空間，當前發(fā)展模式較多建立在西方奠定的技術基礎之上。這種差異體現(xiàn)在：美國團隊更傾向于探索全新架構，雖然可能經(jīng)歷曲折但追求根本性創(chuàng)新；中國團隊則擅長在確定方向上實現(xiàn)快速優(yōu)化，在成本控制和應用拓展方面表現(xiàn)突出。

對于未來技術趨勢，哈薩比斯預測智能體系統(tǒng)、機器人技術和邊緣計算將取得重大突破。他特別期待人工智能能開啟"科學發(fā)現(xiàn)的新紀元"，就像AlphaFold重塑結(jié)構生物學領域那樣，在未來十年催生更多改變?nèi)祟愓J知范式的革命性成果。這種愿景背后，是他對人工智能作為"認知擴展工具"的堅定信念——通過機器智能與人類智慧的協(xié)同，共同應對疾病治療、氣候變化等全球性挑戰(zhàn)。