<p>谷歌 DeepMind 的联合创始人兼首席执行官 Demis Hassabis 对人工智能的发展轨迹进行了严肃而又振奋人心的评估，他认为当前的转型将比工业革命 “规模大十倍、速度快十倍”，即变化的加速是 100 倍。在 2026 年世界经济论坛期间，Hassabis 在达沃斯的 Bloomberg House 与彭博社的 Emily Chang 交谈时，提供了对谷歌重新竞争地位的深刻见解，阐述了在实现通用人工智能（AGI）之前仍需克服的具体技术障碍，以及这一前所未有的技术颠覆时代必须伴随的深刻社会变革。</p>
<p>Chang 在讨论开始时询问谷歌是否 “找回了自我”，提到公司在早期生成式人工智能浪潮中面临的竞争压力。Hassabis 自信地承认了这一挑战，但强调 DeepMind 最近的进展，特别是 Gemini 3 系列和 Imagen 模型，使谷歌重新回到了 “技术前沿”。他将这一成功归因于不仅仅是人才，而是战略性的组织协调和谷歌所具备的固有结构优势。</p>
<p>Hassabis 认为，公司在基础人工智能研究方面的悠久历史——负责突破性成果如 Transformer 架构、深度强化学习和 AlphaGo——结合其独特的基础设施，形成了不可逾越的护城河。谷歌专有的张量处理单元（TPU）、广泛的数据中心、强大的云业务以及无处不在的消费产品（搜索、Gmail、Chrome）的整合，创造了一个完美适合人工智能部署的整体生态系统。Hassabis 强调，竞争优势在于利用这一综合能力：“我们是唯一拥有完整技术栈的组织——从 TPU 和硬件、数据中心、云业务、前沿实验室，以及所有这些与人工智能自然契合的出色产品。” 这种结构现实使 DeepMind 能够以 “初创企业的活力” 运作，同时得到机构资源的支持。</p>
<p>关于真正的 AGI 的时间表，Hassabis 坚持他长期以来的预测：到 2030 年实现这一里程碑的概率为 50%。他澄清说，AGI 根据他的定义，需要一个展现所有人类认知能力的系统，包括解决新颖复杂问题的能力。实现这一智力水平所带来的颠覆性变化，正是他将其与历史工业变革进行 “100 倍” 比较的原因。他建议，真正的影响远远超出白领工作的替代——它触及全球经济的根基。如果 AGI 构建得当，它可能通过解决核心资源问题，如聚变能源或新材料的发现，开启一个 “后稀缺世界”。</p>
<p>DeepMind 目前的一个关键焦点是弥合数字智能与物理现实之间的差距——即机器人领域。Hassabis 认为，行业正处于 “物理智能突破时刻” 的边缘，这一突破由像 Gemini 这样的多模态模型驱动，这些模型本质上理解物理世界。然而，他警告说，这场革命仍需大量研究和工程，估计广泛可靠的机器人应用距离可扩展部署仍有 18 到 24 个月的时间。主要障碍是算法的稳健性、需要能够在比大型语言模型更少的数据下有效学习的模型，以及硬件限制。Hassabis 在研究机器人时对人类身体重新产生了尊重：“当你仔细研究机器人时，你会对人类手的精妙设计产生新的欣赏……进化是如何设计出如此精致的。” 人类运动技能的灵活性和可靠性仍然是当前的基准。</p>
<p>Hassabis 还谈到了地缘政治竞争，特别是对中国公司在 DeepSeek 等模型出现后所带来的威胁的看法。虽然他承认像字节跳动这样的公司的能力，但他认为中国公司主要专注于 “追赶” 前沿，而不是超越它。他坚称，中国的真正考验在于他们是否能够在不依赖西方模型的情况下，产生真正新颖、推动前沿的突破。</p>
<p>从纯技术的角度来看，Hassabis 强调了当前先进人工智能系统的缺陷：“不稳定的智能。” 模型在特定任务上表现出色，但缺乏一致性。实现 AGI 需要解决一致推理、长期规划以及关键的科学创造力——即提出正确假设的能力，而不仅仅是解决已知问题。Hassabis 建议，首先解决科学问题——找到问题，这通常比找到答案更难——是检验真正智能的终极考验。</p>
<p>鉴于 AGI 所固有的巨大力量和风险，讨论转向了安全性和国际合作。Hassabis 表达了对统一全球方法的渴望，建议创建一个 “国际 CERN 等效的人工智能” 机构，让世界上最优秀的头脑共同合作制定安全和安全协议。虽然他指出在领先实验室（包括 Anthropic）之间存在非正式合作，但他强调，真正的、可执行的国际合作是管理风险并确保 AGI 的好处能够全球共享的必要条件。他最后确认谷歌作为一家科学公司的基础身份，受到严谨、深思熟虑和负责任的发展文化的驱动。他相信，这种科学方法是应对不可预见风险的最佳防御，也是确保这些强大新工具最终 “惠及全人类” 的唯一途径。</p>

<p>谷歌 DeepMind 的首席执行官 Demis Hassabis 声称，人工智能的变革速度比工业革命快 100 倍。在世界经济论坛上，他讨论了谷歌的竞争优势、人工智能的进展以及到 2030 年实现通用人工智能（AGI）的路径。Hassabis 强调了将人工智能与机器人技术相结合的重要性，以及在安全协议方面需要国际合作。他还指出了在人工智能系统中实现一致推理和科学创造力的挑战，同时提到了来自中国公司的地缘政治竞争</p>

<p>Demis Hassabis, Co-Founder and CEO of Google DeepMind, offered a sobering yet electrifying assessment of the artificial intelligence trajectory, positing that the current transition will be “ten times bigger and ten times faster” than the Industrial Revolution—a 100x acceleration of change. Speaking with Bloomberg’s Emily Chang at Bloomberg House in Davos on the sidelines of the 2026 World Economic Forum, Hassabis provided sharp insights into Google’s renewed competitive position, the specific technical hurdles remaining before achieving Artificial General Intelligence (AGI), and the profound societal shifts that must accompany this era of unprecedented technological disruption.</p>
<div class="lb-trans"><p>谷歌 DeepMind 的联合创始人兼首席执行官 Demis Hassabis 对人工智能的发展轨迹进行了严肃而又振奋人心的评估，他认为当前的转型将比工业革命 “规模大十倍、速度快十倍”，即变化的加速是 100 倍。在 2026 年世界经济论坛期间，Hassabis 在达沃斯的 Bloomberg House 与彭博社的 Emily Chang 交谈时，提供了对谷歌重新竞争地位的深刻见解，阐述了在实现通用人工智能（AGI）之前仍需克服的具体技术障碍，以及这一前所未有的技术颠覆时代必须伴随的深刻社会变革。</p>
</div><p>Chang opened the discussion by asking if Google had “gotten its mojo back,” referencing the competitive pressures the company faced in the early generative AI boom. Hassabis confidently acknowledged the challenge but stressed that DeepMind’s recent advances, particularly with the Gemini 3 series and the Imagen models, placed Google back at the “state of the art.” He attributed this success not merely to talent, but to strategic organizational alignment and the inherent structural advantages Google possesses.</p>
<div class="lb-trans"><p>Chang 在讨论开始时询问谷歌是否 “找回了自我”，提到公司在早期生成式人工智能浪潮中面临的竞争压力。Hassabis 自信地承认了这一挑战，但强调 DeepMind 最近的进展，特别是 Gemini 3 系列和 Imagen 模型，使谷歌重新回到了 “技术前沿”。他将这一成功归因于不仅仅是人才，而是战略性的组织协调和谷歌所具备的固有结构优势。</p>
</div><p>Hassabis argued that the company’s long history in foundational AI research—responsible for breakthroughs like the Transformer architecture, Deep Reinforcement Learning, and AlphaGo—combined with its unique infrastructure is an insurmountable moat. The integration of Google’s proprietary Tensor Processing Units (TPUs), expansive data centers, the robust cloud business, and ubiquitous consumer products (Search, Gmail, Chrome) creates a holistic ecosystem perfectly suited for AI deployment. Hassabis emphasized the competitive strength lies in leveraging this integrated capability: “We’re the only organization that has the full stack—from the TPUs and the hardware, the data centers, the cloud business, the frontier lab, and all of these amazing products that can, you know, kind of natural fits for AI.” This structural reality allows DeepMind to operate with a speed and scale that mirrors “startup energy” while backed by institutional resources.</p>
<div class="lb-trans"><p>Hassabis 认为，公司在基础人工智能研究方面的悠久历史——负责突破性成果如 Transformer 架构、深度强化学习和 AlphaGo——结合其独特的基础设施，形成了不可逾越的护城河。谷歌专有的张量处理单元（TPU）、广泛的数据中心、强大的云业务以及无处不在的消费产品（搜索、Gmail、Chrome）的整合，创造了一个完美适合人工智能部署的整体生态系统。Hassabis 强调，竞争优势在于利用这一综合能力：“我们是唯一拥有完整技术栈的组织——从 TPU 和硬件、数据中心、云业务、前沿实验室，以及所有这些与人工智能自然契合的出色产品。” 这种结构现实使 DeepMind 能够以 “初创企业的活力” 运作，同时得到机构资源的支持。</p>
</div><p>Regarding the timeline for true AGI, Hassabis maintained his long-standing prediction: a 50% chance of reaching the milestone by 2030. He clarified that AGI, by his definition, requires a system that exhibits all the cognitive capabilities of humans, including the ability to solve novel, complex problems. The disruption caused by achieving this level of intelligence is what warrants the “100x” comparison to historical industrial change. The true impact, he suggests, goes far beyond white-collar job displacement—it touches the very foundation of the global economy. If AGI is built correctly, it could usher in a “post-scarcity world” by solving core resource problems, such as fusion energy or the discovery of new materials.</p>
<div class="lb-trans"><p>关于真正的 AGI 的时间表，Hassabis 坚持他长期以来的预测：到 2030 年实现这一里程碑的概率为 50%。他澄清说，AGI 根据他的定义，需要一个展现所有人类认知能力的系统，包括解决新颖复杂问题的能力。实现这一智力水平所带来的颠覆性变化，正是他将其与历史工业变革进行 “100 倍” 比较的原因。他建议，真正的影响远远超出白领工作的替代——它触及全球经济的根基。如果 AGI 构建得当，它可能通过解决核心资源问题，如聚变能源或新材料的发现，开启一个 “后稀缺世界”。</p>
</div><p>A key focus for DeepMind now is bridging the gap between digital intelligence and physical reality—the realm of robotics. Hassabis believes the industry is on the cusp of a “breakthrough moment in physical intelligence,” driven by multimodal models like Gemini, which inherently understand the physical world. However, he cautioned that this revolution still requires significant research and engineering, estimating that widespread, reliable robotics applications are still 18 to 24 months away from scalable deployment. The main obstacles are algorithmic robustness, the need for models that learn effectively with less data than their large language counterparts, and hardware limitations. Hassabis noted a renewed respect for the human body when studying robotics: “When you look into robotics very carefully, you get a newfound appreciation… for the human hand and how exquisite evolution has designed that.” The dexterity and reliability of human motor skills remain the immediate benchmark.</p>
<div class="lb-trans"><p>DeepMind 目前的一个关键焦点是弥合数字智能与物理现实之间的差距——即机器人领域。Hassabis 认为，行业正处于 “物理智能突破时刻” 的边缘，这一突破由像 Gemini 这样的多模态模型驱动，这些模型本质上理解物理世界。然而，他警告说，这场革命仍需大量研究和工程，估计广泛可靠的机器人应用距离可扩展部署仍有 18 到 24 个月的时间。主要障碍是算法的稳健性、需要能够在比大型语言模型更少的数据下有效学习的模型，以及硬件限制。Hassabis 在研究机器人时对人类身体重新产生了尊重：“当你仔细研究机器人时，你会对人类手的精妙设计产生新的欣赏……进化是如何设计出如此精致的。” 人类运动技能的灵活性和可靠性仍然是当前的基准。</p>
</div><p>Hassabis also addressed the geopolitical competition, specifically the perceived threat from Chinese companies following the emergence of models like DeepSeek. While acknowledging the capability of firms like ByteDance, he maintained that Chinese companies are primarily focused on “catching up” to the frontier rather than innovating beyond it. The true test for China, he asserted, is whether they can generate truly novel, frontier-pushing breakthroughs without relying on Western models.</p>
<div class="lb-trans"><p>Hassabis 还谈到了地缘政治竞争，特别是对中国公司在 DeepSeek 等模型出现后所带来的威胁的看法。虽然他承认像字节跳动这样的公司的能力，但他认为中国公司主要专注于 “追赶” 前沿，而不是超越它。他坚称，中国的真正考验在于他们是否能够在不依赖西方模型的情况下，产生真正新颖、推动前沿的突破。</p>
</div><p>From a purely technical standpoint, Hassabis highlighted the current flaw of advanced AI systems: “jagged intelligence.” Models are excellent at specific tasks but lack consistency across the board. Achieving AGI necessitates solving for consistent reasoning, long-term planning, and, crucially, scientific creativity—the ability to formulate the right hypothesis, not just solve a known problem. Hassabis suggested that solving the scientific problem first—finding the question, which is often harder than finding the answer—is the ultimate test of true intelligence.</p>
<div class="lb-trans"><p>从纯技术的角度来看，Hassabis 强调了当前先进人工智能系统的缺陷：“不稳定的智能。” 模型在特定任务上表现出色，但缺乏一致性。实现 AGI 需要解决一致推理、长期规划以及关键的科学创造力——即提出正确假设的能力，而不仅仅是解决已知问题。Hassabis 建议，首先解决科学问题——找到问题，这通常比找到答案更难——是检验真正智能的终极考验。</p>
</div><p>Given the immense power and risk inherent in AGI, the conversation turned to safety and international cooperation. Hassabis expressed a desire for a unified, global approach, suggesting the creation of an “international CERN equivalent for AI,” where the world’s best minds collaborate on safety and security protocols. While he noted that informal cooperation exists among leading labs (including Anthropic), he stressed that genuine, enforceable international collaboration is necessary to manage the risks and ensure the benefits of AGI are shared globally. He concluded by affirming Google’s foundational identity as a scientific company, driven by a culture of rigorous, thoughtful, and responsible development. This scientific method, he believes, is the best defense against unforeseen risks and the only way to ensure that these powerful new tools ultimately “benefit all of humanity.”</p>
<div class="lb-trans"><p>鉴于 AGI 所固有的巨大力量和风险，讨论转向了安全性和国际合作。Hassabis 表达了对统一全球方法的渴望，建议创建一个 “国际 CERN 等效的人工智能” 机构，让世界上最优秀的头脑共同合作制定安全和安全协议。虽然他指出在领先实验室（包括 Anthropic）之间存在非正式合作，但他强调，真正的、可执行的国际合作是管理风险并确保 AGI 的好处能够全球共享的必要条件。他最后确认谷歌作为一家科学公司的基础身份，受到严谨、深思熟虑和负责任的发展文化的驱动。他相信，这种科学方法是应对不可预见风险的最佳防御，也是确保这些强大新工具最终 “惠及全人类” 的唯一途径。</p>
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Hassabis: The AI Shift Is 100x Faster Than the Industrial Revolution

- Demis Hassabis 认为人工智能的发展将比工业革命更快且更大。  
- 他预计到 2030 年有 50% 的机会实现通用人工智能（AGI），将深刻影响全球经济。  
- 强调人工智能的安全与国际合作，倡议建立全球性的安全协议框架。

哈萨比斯表示：人工智能的变革速度比工业革命快 100 倍