在这场席卷全球的 AGI 竞赛中，谷歌 DeepMind 始终站在技术最前沿。近日，CEO 德米斯・哈萨比斯在专访中深度剖析了 AI 发展的瓶颈、世界模型的核心价值，更直言中国 AI 的追赶速度超出预期，但原创性突破远比技术复制难得多。这场关乎人类未来的技术角逐，究竟走向何方？
2026 年 1 月 16 日，CNBC《Tech Download》首期节目迎来重磅嘉宾 —— 谷歌 DeepMind 首席执行官德米斯・哈萨比斯。这位执掌全球顶尖 AI 实验室的掌舵人，不仅分享了 DeepMind 推动的一系列技术突破，更从科学、商业和社会维度，深刻解读了 AGI 竞赛带来的深远影响。
回溯 DeepMind 的发展历程，这家 2010 年在伦敦创立的初创公司，曾凭借 AlphaGo 击败围棋世界冠军轰动全球，又以 AlphaFold 破解蛋白质折叠难题推动生物医学革命。2014 年，谷歌以约 4 亿英镑将其收购。如今，这笔当初看似小众的投资，价值已飙升至数百亿甚至上千亿美元。
作为谷歌 AI 技术的核心引擎，DeepMind 一手打造了 Gemini 大模型。从一度被 ChatGPT 拉开差距，到 2025 年凭借 Gemini 系列实现反超，它的逆袭之路，正是整个行业技术迭代的缩影。
一、AGI 的核心瓶颈：不止于 “规模化”，更需 “颠覆性创新”
当下的 AI 圈，“规模定律” 是绕不开的话题 —— 更大的模型、更多的数据、更强的算力，似乎就能驱动技术持续突破。但哈萨比斯却给出了冷静的判断：规模扩张的收益正在递减，但这绝不等于毫无收益。
在他看来，当前 AI 系统仍有巨大的提升空间，持续投入规模扩张依然值得。但要真正迈向 AGI，仅靠 “堆参数” 远远不够，还需要一两项颠覆性的核心创新。
“现在的聊天机器人，智能是碎片化的。” 哈萨比斯一针见血地指出了当前大模型的短板。它们能在特定任务上表现出色，却无法实现连贯一致的智能输出。更关键的是，这些系统缺乏持续学习能力，无法自主创造原创内容，更谈不上像顶尖科学家那样提出全新假说。
而突破这一瓶颈的关键，就在于世界模型（World Models）。
二、世界模型：AI 从 “会说话” 到 “懂世界” 的关键一跃
在哈萨比斯眼中，当前主流的大模型，哪怕是能处理文本、图像、视频的 Gemini，也并没有真正理解世界。它们不懂物理规律，不懂因果关系，更无法进行长期规划和未来预测。
而世界模型，就是要让 AI 系统像人类一样，“理解” 世界的运行逻辑。它能在脑海中构建虚拟的物理世界，模拟各种可能性，验证自己的假说 —— 这正是人类科学家进行探索的核心方式。
哈萨比斯透露，DeepMind 正在研发的Genie，就是早期世界模型的雏形。它结合了先进的视频生成技术，能够根据文字提示生成交互式的虚拟世界。“一个能生成逼真世界内容的系统，本质上已经在某种程度上理解了世界的运作方式。”
他强调，未来 AGI 的终极形态，不会是世界模型取代大模型，而是两者的深度融合。基础模型依然是核心骨架，世界模型则会为其注入 “理解世界” 的灵魂。
三、中国 AI 的追赶与挑战：复制易，原创难
当谈到全球 AI 竞争格局时，哈萨比斯特别提到了中国的发展速度。他直言，中国团队在前沿模型领域的跟进速度远超预期，如今与美国和西方的差距可能只有短短几个月。
像 DeepSeek、阿里巴巴这样的中国企业，已经推出了极具竞争力的模型。尤其是在开源领域，阿里巴巴的模型在 Hugging Face 等平台上备受欢迎，展现了强大的工程化能力。
但哈萨比斯也抛出了一个核心问题：中国 AI 能否实现真正的原创性突破？
在他看来，工程能力的追赶和技术复制，与真正的科学创新完全是两个维度。“发明一个全新的东西，比如超越 Transformer 的全新架构，比复制现有技术要难上一百倍。”
他认为，这种创新能力的差距，更多源于科研文化的差异。西方顶尖实验室更强调探索性创新，鼓励跳出既有框架。而中国团队虽然拥有世界级的工程能力，但在科学原创层面，尚未展现出足以颠覆行业的突破性成果。
四、AGI 的机遇与风险：一把关乎人类未来的 “双刃剑”
哈萨比斯坚信，AI 终将成为人类历史上最重要的技术，是解决气候变化、疾病、能源危机等重大挑战的关键工具。
比如 DeepMind 孵化的 Isomorphic Labs，正利用 AlphaFold 的技术加速药物研发。未来 10-20 年，AI 有望从根本上改变人类攻克疾病的方式。在能源领域，AI 也在助力核聚变控制、室温超导材料的发现。
但同时，AI 也是一把锋利的双刃剑。哈萨比斯坦言，AGI 的发展伴随着两大核心风险：一是技术被不法分子滥用，二是自主智能体可能出现的失控风险。
“我们从创立 DeepMind 的第一天起，就把安全性和责任感放在了首位。” 他强调，整个行业需要在竞争与责任之间找到平衡。即便身处激烈的资本主义竞争环境，所有 AI 实验室的领导者都必须牢记：AGI 的最终目标，是造福全人类。
五、泡沫与竞争：谷歌的底气，来自技术与生态的双重护城河
面对当下火热的 AI 投资热潮，哈萨比斯并不讳言行业存在泡沫。尤其是在私募市场，一些尚无成熟产品和盈利模式的项目，却能轻松融得数十亿美元。
但他并不担心谷歌的处境。一方面，谷歌拥有坚实的资产负债表和稳定的现金流，足以支撑长期的技术投入；另一方面，谷歌的产品生态遍布全球 —— 从搜索、Gmail 到 Android 系统，数十亿用户的平台，让 AI 技术能快速落地应用。
他透露，过去三年谷歌完成了重大的内部整合，将 Google Research、Google Brain 与 DeepMind 合并为 “Google DeepMind”。如今，这个团队就像谷歌的 “AI 发动机室”，每天与 CEO 桑达尔・皮查伊同步战略，实现技术研发与产品落地的高效闭环。
六、2026 年 AI 关键词：智能体、机器人、边缘计算
展望 2026 年的 AI 发展趋势，哈萨比斯给出了三个核心方向：
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自主智能体（Agentic Systems）：能够自主执行任务的 AI 系统将变得足够可靠，真正走进现实应用。
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机器人技术：结合世界模型的机器人，将在自主决策和操作层面实现突破，迎来关键进展。
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边缘计算 AI：AI 模型将在手机、智能眼镜等终端设备上高效运行，催生真正的 “杀手级应用”。
哈萨比斯特别提到，他对智能眼镜这类穿戴设备的未来充满期待。随着 AI 助手的能力提升，它们有望成为人类日常生活中不可或缺的通用工具。
结语：科学创新，才是 AGI 竞赛的终极决胜局
从 AlphaGo 到 Gemini，从蛋白质折叠到世界模型，DeepMind 的每一步都在推动 AI 向更深处探索。哈萨比斯始终强调，AGI 的实现不是一蹴而就的旅程，需要耐心、谨慎，更需要敢于突破的原创精神。
对于中国 AI 而言，追赶的速度值得肯定，但要在这场全球竞赛中真正领跑，还需要跳出 “复制” 的框架，走出属于自己的原创之路。毕竟，在科技的赛道上，只有真正的创新，才能定义未来。