5到10年内实现AGI：三个核心判断
2026-01-17
概要
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5到10年内实现AGI
原文：CNBC最新播客”The Tech Download”首期专访了Google DeepMind CEO Demis Hassabis。
5到10年内实现AGI：DeepMind掌门人Demis Hassabis的三个核心判断
CNBC最新播客”The Tech Download”首期专访了Google DeepMind CEO Demis Hassabis。真是一个完美的嘉宾了。
Hassabis在访谈中给出了几个关键判断：
- AGI时间线
- LLM的局限性
- 世界模型
World Model
- 以及中国AI的真实水平。
- 风险
和去年底的访谈比较，对AGI的欠缺拼图讲得更具体，他特别点名了世界模型。想来，几个前沿AI实验室，Gemini是第一个奔着全模态努力的（对比GPT、Claude）
另外，也相对多谈了中国模型进展。他和黄仁勋一样，认为不同国家的AI，正常竞争就可以了。
一、AGI：5-10年，需新突破
Hassabis依然维持 “5-10年实现AGI” 的预测。2010年创立DeepMind时，他预计这是一个20年的任务，现在看来进度符合预期。
1、Scaling Laws仍有效，但回报递减
“可能没有前几年那么快了，有人说回报在递减。但’递减回报’和’零回报’是两回事，我们仍然处于’非常好的回报值得继续投入’的阶段。”
关键 不是 scaling laws 是否触顶，而是它能否单独带我们到达AGI。Hassabis的判断是：可能不行。
2、LLM 是”参差不齐的智能”
他用”jagged intelligences”（参差不齐的智能）来形容当前的大模型：某些维度表现惊人，但换个提问方式就露馅。 真正的通用智能，不应该有这种不一致性。
当前LLM缺失的关键能力包括：
- 1.无法持续学习新事物：学习新的
- 2.无法真正创造原创内容：创造原创
- 3.无法提出新的科学假设：提出新假设
“它们可以解决已有的猜想，但能不能自己提出一个关于世界运作方式的新想法？目前的系统做不到。”
3、World Models可能是缺失的那块拼图
World Models（世界模型）这个概念正在升温。它与LLM的区别在于：
- LLM主要处理文本（Gemini也能处理图像、视频、音频），
- 但理解物理世界的因果关系、进行长期规划，这些能力是缺失的。
“如果你想解释世界上以前不为人知的东西——这正是科学理论做的事——你必须有一个关于世界如何运作的准确模型。”
DeepMind 正在推进的项目包括 Genie（交互式世界模型）和 VEO（视频生成模型）。Hassabis认为视频模型和交互模型是”早期胚胎阶段的世界模型”——如果你能生成关于世界的逼真内容，某种程度上你的模型就理解了那部分世界。
他的押注是：LLM 和 World Models 最终会融合。LLM/基础模型 会是AGI的关键组件，但可能不是唯一组件。
二、关于竞争：Google的护城河和中国的真实水平
1、最激烈的科技竞争环境
“很多在科技行业待了二三十年的人告诉我，这是他们见过的最激烈的竞争环境，可能是科技史上最激烈的。”
Hassabis坦言自己喜欢竞争——从小在英格兰少年国际象棋队打比赛，”某种程度上我活着就是为了竞争”。但他也强调，个体竞争之上还有更重要的事：为全人类妥善管理AGI。
2、Google的技术，被别人先商业化了
复盘过去十年，Google Brain和DeepMind发明了大约90%的核心AI技术（包括Transformer架构、AlphaGo引入的大规模强化学习）。但商业化速度慢了。OpenAI等公司更快地将这些技术推向市场。
过去两三年，Google不得不回归创业公司的状态：更灵活、更快速、更能快速交付产品。Gemini系列的成功，证明这个转型奏效了。
3、资产负债表是真正的护城河
关于AI泡沫，Hassabis的态度很务实：”部分领域可能确实有泡沫——比如私募市场上，那些几乎还没有任何东西，就估值几百亿美元的种子轮。”
但他并不太担心泡沫对Google的影响。”无论接下来是继续指数增长还是泡沫破裂，我都要确保我们处于能赢的位置。Google的底层业务和AI的天然契合，让我们在任何情景下都能受益。”
这是一个关键信号：OpenAI 和 Anthropic 依赖持续融资，而 Google、Microsoft、Meta 有高利润业务支撑。如果市场收紧，后者可以轻松转向其他项目，前者则面临生存压力。
4、中国AI，只落后几个月
“他们比我们一两年前以为的更接近前沿。可能只落后几个月。”
Hassabis认为DeepSeek和阿里巴巴展示了中国的追赶能力。但他提出一个关键区分：追赶能力vs创新能力。”发明新东西比复制现有东西难100倍。目前还没有看到他们在前沿之外创新的证据。”
有趣的是，他不认为这主要是芯片限制的问题，而是”心态问题“：
- 1.西方顶尖实验室，培养了探索式创新的文化
- 2.DeepMind，把自己定位为”现代贝尔实验室“。
三、关于风险：谨慎乐观主义者
1、AI解决问题，同时也是问题
Hassabis列举了AI能帮助解决的挑战：气候变化、贫困、用水、健康、老龄化、能源。如果没有像AI这样变革性的技术，他对人类应对这些挑战的能力持悲观态度。
但AI本身也是一个挑战，”可能是最大的挑战之一”。他称自己是”cautious optimist“（谨慎乐观主义者）：”给足够的时间和谨慎，作为科学家和社会，我们会把这件事做对。但这不是理所当然的。”
2、两个值得担忧的风险
第一是坏人利用通用AI技术做有害的事。第二是AI系统本身——随着我们走向AGI和自主智能体系统，如何确保它们做我们想让它们做的事、不偏离预期？
DeepMind从2010年创立时就在思考责任和安全问题。”那时几乎没人在做AI研究，但我们为成功做了规划，知道成功意味着极其强大的系统，所以我们也理解硬币的另一面。”
3、经济冲击可能比工业革命大10倍、快10倍
“我认为它会像工业革命一样，但可能是10倍的规模、10倍的速度。所以会有难以置信的转型，也会有颠覆。我们可能需要新的经济模型。”
更大、更快：如何保证，一定是更好？
四、2026年：智能体、机器人、设备助手
Hassabis对接下来12-18个月（1~2年时间）的判断：
- 1.Agentic systems（智能体系统）会变得足够可靠、足够有用
- 2.机器人领域会有非常有趣的进展——
DeepMind正在用Gemini Robotics做一些雄心勃勃的项目 - 3.设备上的AI助手，会在现实世界中真正有用
- 4.World Models 会继续推进，变得更高效，可能用于通用模型的规划
关于机器人，CNBC主持人Steve Kovach持怀疑态度——很多机器人其实是”提线木偶”，由控制室的人远程操控（比如Tesla的Optimus机器人）。但正因为如此，World Models才重要：机器人要真正自主运作，需要理解物理世界。
五、个人侧写：从游戏到AGI
几个细节勾勒出这位AI掌门人的轮廓：
Hassabis年轻时联合开发了经典游戏《主题公园》，靠做游戏学会了编程。现在游戏仍是他唯一的爱好。疫情以来，他和两个儿子、兄弟组队打《英雄联盟》。游戏是他在高压工作之外的减压方式。
关于2014年把DeepMind卖给Google，他说当时就告诉Google这会是他们”有史以来最重要的收购”——考虑到YouTube和AdWords都是被收购的，这个判断相当大胆。现在看来，DeepMind可能价值数百亿甚至千亿美元。
“我想回归科学，推进当时还很初级的研究。说实话，Google是世界上少数几家能在2014年就认识到AI有多重要的公司之一——具体来说是Larry Page。如果没有他们的支持和算力，我们不可能完成AlphaGo和AlphaFold这样的工作。”
总结
Hassabis的访谈释放了几个信号：
第一，AGI时间线没有延后，但技术路径在调整。LLM是必要组件，但World Models正在成为下一个关键拼图。
第二，竞争格局对Google有利。资产负债表是护城河，产品矩阵是分发优势。Gemini已经是Samsung手机的默认AI，也将为Apple新版Siri提供动力。
第三，中国AI被低估了。Hassabis认为差距可能只有几个月，这与很多人的认知不同。
第四，2026年是智能体元年。如果Hassabis的判断准确，我们会看到AI从”对话”走向”行动”。
核心归纳
Q1: Scaling Laws是否触顶？
没有触顶，但回报在递减。Hassabis认为我们处于”非常好的回报”阶段，值得继续投入。关键问题不是scaling laws本身，而是它能否单独带我们到达AGI——他的判断是可能不行，还需要World Models等新突破。
Q2: 中国AI真实水平如何？
可能只落后几个月，比西方此前预估的更接近前沿。但Hassabis做了一个关键区分：追赶能力vs创新能力。中国已证明追赶能力，但尚未在前沿之外展示创新能力。他认为这是心态问题，而非芯片限制问题。
Q3: AI泡沫会破吗？
特别是私募市场上估值过高的早期公司。但泡沫破裂对Google影响有限——强大的资产负债表和高利润业务是护城河。真正面临风险的是依赖持续融资的公司。
原文地址：https://ningg.top/ai-series-trend-of-forward-5-to-10-years/