<p>谷歌 DeepMind 的聯合創始人兼首席執行官 Demis Hassabis 對人工智能的發展軌跡進行了嚴肅而又振奮人心的評估，他認為當前的轉型將比工業革命 “規模大十倍、速度快十倍”，即變化的加速是 100 倍。在 2026 年世界經濟論壇期間，Hassabis 在達沃斯的 Bloomberg House 與彭博社的 Emily Chang 交談時，提供了對谷歌重新競爭地位的深刻見解，闡述了在實現通用人工智能（AGI）之前仍需克服的具體技術障礙，以及這一前所未有的技術顛覆時代必須伴隨的深刻社會變革。</p>
<p>Chang 在討論開始時詢問谷歌是否 “找回了自我”，提到公司在早期生成式人工智能浪潮中面臨的競爭壓力。Hassabis 自信地承認了這一挑戰，但強調 DeepMind 最近的進展，特別是 Gemini 3 系列和 Imagen 模型，使谷歌重新回到了 “技術前沿”。他將這一成功歸因於不僅僅是人才，而是戰略性的組織協調和谷歌所具備的固有結構優勢。</p>
<p>Hassabis 認為，公司在基礎人工智能研究方面的悠久歷史——負責突破性成果如 Transformer 架構、深度強化學習和 AlphaGo——結合其獨特的基礎設施，形成了不可逾越的護城河。谷歌專有的張量處理單元（TPU）、廣泛的數據中心、強大的雲業務以及無處不在的消費產品（搜索、Gmail、Chrome）的整合，創造了一個完美適合人工智能部署的整體生態系統。Hassabis 強調，競爭優勢在於利用這一綜合能力：“我們是唯一擁有完整技術棧的組織——從 TPU 和硬件、數據中心、雲業務、前沿實驗室，以及所有這些與人工智能自然契合的出色產品。” 這種結構現實使 DeepMind 能夠以 “初創企業的活力” 運作，同時得到機構資源的支持。</p>
<p>關於真正的 AGI 的時間表，Hassabis 堅持他長期以來的預測：到 2030 年實現這一里程碑的概率為 50%。他澄清説，AGI 根據他的定義，需要一個展現所有人類認知能力的系統，包括解決新穎複雜問題的能力。實現這一智力水平所帶來的顛覆性變化，正是他將其與歷史工業變革進行 “100 倍” 比較的原因。他建議，真正的影響遠遠超出白領工作的替代——它觸及全球經濟的根基。如果 AGI 構建得當，它可能通過解決核心資源問題，如聚變能源或新材料的發現，開啓一個 “後稀缺世界”。</p>
<p>DeepMind 目前的一個關鍵焦點是彌合數字智能與物理現實之間的差距——即機器人領域。Hassabis 認為，行業正處於 “物理智能突破時刻” 的邊緣，這一突破由像 Gemini 這樣的多模態模型驅動，這些模型本質上理解物理世界。然而，他警告説，這場革命仍需大量研究和工程，估計廣泛可靠的機器人應用距離可擴展部署仍有 18 到 24 個月的時間。主要障礙是算法的穩健性、需要能夠在比大型語言模型更少的數據下有效學習的模型，以及硬件限制。Hassabis 在研究機器人時對人類身體重新產生了尊重：“當你仔細研究機器人時，你會對人類手的精妙設計產生新的欣賞……進化是如何設計出如此精緻的。” 人類運動技能的靈活性和可靠性仍然是當前的基準。</p>
<p>Hassabis 還談到了地緣政治競爭，特別是對中國公司在 DeepSeek 等模型出現後所帶來的威脅的看法。雖然他承認像字節跳動這樣的公司的能力，但他認為中國公司主要專注於 “追趕” 前沿，而不是超越它。他堅稱，中國的真正考驗在於他們是否能夠在不依賴西方模型的情況下，產生真正新穎、推動前沿的突破。</p>
<p>從純技術的角度來看，Hassabis 強調了當前先進人工智能系統的缺陷：“不穩定的智能。” 模型在特定任務上表現出色，但缺乏一致性。實現 AGI 需要解決一致推理、長期規劃以及關鍵的科學創造力——即提出正確假設的能力，而不僅僅是解決已知問題。Hassabis 建議，首先解決科學問題——找到問題，這通常比找到答案更難——是檢驗真正智能的終極考驗。</p>
<p>鑑於 AGI 所固有的巨大力量和風險，討論轉向了安全性和國際合作。Hassabis 表達了對統一全球方法的渴望，建議創建一個 “國際 CERN 等效的人工智能” 機構，讓世界上最優秀的頭腦共同合作制定安全和安全協議。雖然他指出在領先實驗室（包括 Anthropic）之間存在非正式合作，但他強調，真正的、可執行的國際合作是管理風險並確保 AGI 的好處能夠全球共享的必要條件。他最後確認谷歌作為一家科學公司的基礎身份，受到嚴謹、深思熟慮和負責任的發展文化的驅動。他相信，這種科學方法是應對不可預見風險的最佳防禦，也是確保這些強大新工具最終 “惠及全人類” 的唯一途徑。</p>

<p>谷歌 DeepMind 的首席執行官 Demis Hassabis 聲稱，人工智能的變革速度比工業革命快 100 倍。在世界經濟論壇上，他討論了谷歌的競爭優勢、人工智能的進展以及到 2030 年實現通用人工智能（AGI）的路徑。Hassabis 強調了將人工智能與機器人技術相結合的重要性，以及在安全協議方面需要國際合作。他還指出了在人工智能系統中實現一致推理和科學創造力的挑戰，同時提到了來自中國公司的地緣政治競爭</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 的聯合創始人兼首席執行官 Demis Hassabis 對人工智能的發展軌跡進行了嚴肅而又振奮人心的評估，他認為當前的轉型將比工業革命 “規模大十倍、速度快十倍”，即變化的加速是 100 倍。在 2026 年世界經濟論壇期間，Hassabis 在達沃斯的 Bloomberg House 與彭博社的 Emily Chang 交談時，提供了對谷歌重新競爭地位的深刻見解，闡述了在實現通用人工智能（AGI）之前仍需克服的具體技術障礙，以及這一前所未有的技術顛覆時代必須伴隨的深刻社會變革。</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 在討論開始時詢問谷歌是否 “找回了自我”，提到公司在早期生成式人工智能浪潮中面臨的競爭壓力。Hassabis 自信地承認了這一挑戰，但強調 DeepMind 最近的進展，特別是 Gemini 3 系列和 Imagen 模型，使谷歌重新回到了 “技術前沿”。他將這一成功歸因於不僅僅是人才，而是戰略性的組織協調和谷歌所具備的固有結構優勢。</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 認為，公司在基礎人工智能研究方面的悠久歷史——負責突破性成果如 Transformer 架構、深度強化學習和 AlphaGo——結合其獨特的基礎設施，形成了不可逾越的護城河。谷歌專有的張量處理單元（TPU）、廣泛的數據中心、強大的雲業務以及無處不在的消費產品（搜索、Gmail、Chrome）的整合，創造了一個完美適合人工智能部署的整體生態系統。Hassabis 強調，競爭優勢在於利用這一綜合能力：“我們是唯一擁有完整技術棧的組織——從 TPU 和硬件、數據中心、雲業務、前沿實驗室，以及所有這些與人工智能自然契合的出色產品。” 這種結構現實使 DeepMind 能夠以 “初創企業的活力” 運作，同時得到機構資源的支持。</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>關於真正的 AGI 的時間表，Hassabis 堅持他長期以來的預測：到 2030 年實現這一里程碑的概率為 50%。他澄清説，AGI 根據他的定義，需要一個展現所有人類認知能力的系統，包括解決新穎複雜問題的能力。實現這一智力水平所帶來的顛覆性變化，正是他將其與歷史工業變革進行 “100 倍” 比較的原因。他建議，真正的影響遠遠超出白領工作的替代——它觸及全球經濟的根基。如果 AGI 構建得當，它可能通過解決核心資源問題，如聚變能源或新材料的發現，開啓一個 “後稀缺世界”。</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 目前的一個關鍵焦點是彌合數字智能與物理現實之間的差距——即機器人領域。Hassabis 認為，行業正處於 “物理智能突破時刻” 的邊緣，這一突破由像 Gemini 這樣的多模態模型驅動，這些模型本質上理解物理世界。然而，他警告説，這場革命仍需大量研究和工程，估計廣泛可靠的機器人應用距離可擴展部署仍有 18 到 24 個月的時間。主要障礙是算法的穩健性、需要能夠在比大型語言模型更少的數據下有效學習的模型，以及硬件限制。Hassabis 在研究機器人時對人類身體重新產生了尊重：“當你仔細研究機器人時，你會對人類手的精妙設計產生新的欣賞……進化是如何設計出如此精緻的。” 人類運動技能的靈活性和可靠性仍然是當前的基準。</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 還談到了地緣政治競爭，特別是對中國公司在 DeepSeek 等模型出現後所帶來的威脅的看法。雖然他承認像字節跳動這樣的公司的能力，但他認為中國公司主要專注於 “追趕” 前沿，而不是超越它。他堅稱，中國的真正考驗在於他們是否能夠在不依賴西方模型的情況下，產生真正新穎、推動前沿的突破。</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>從純技術的角度來看，Hassabis 強調了當前先進人工智能系統的缺陷：“不穩定的智能。” 模型在特定任務上表現出色，但缺乏一致性。實現 AGI 需要解決一致推理、長期規劃以及關鍵的科學創造力——即提出正確假設的能力，而不僅僅是解決已知問題。Hassabis 建議，首先解決科學問題——找到問題，這通常比找到答案更難——是檢驗真正智能的終極考驗。</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>鑑於 AGI 所固有的巨大力量和風險，討論轉向了安全性和國際合作。Hassabis 表達了對統一全球方法的渴望，建議創建一個 “國際 CERN 等效的人工智能” 機構，讓世界上最優秀的頭腦共同合作制定安全和安全協議。雖然他指出在領先實驗室（包括 Anthropic）之間存在非正式合作，但他強調，真正的、可執行的國際合作是管理風險並確保 AGI 的好處能夠全球共享的必要條件。他最後確認谷歌作為一家科學公司的基礎身份，受到嚴謹、深思熟慮和負責任的發展文化的驅動。他相信，這種科學方法是應對不可預見風險的最佳防禦，也是確保這些強大新工具最終 “惠及全人類” 的唯一途徑。</p>
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Hassabis: The AI Shift Is 100x Faster Than the Industrial Revolution

- Demis Hassabis 認為人工智能的發展將比工業革命更快且更大。  
- 他預計到 2030 年有 50% 的機會實現通用人工智能（AGI），將深刻影響全球經濟。  
- 強調人工智能的安全與國際合作，倡議建立全球性的安全協議框架。

哈薩比斯表示：人工智能的變革速度比工業革命快 100 倍