各位科技发烧友们，平时大家可能看多了各种“画大饼”的AI新闻，但这回可是重量级大佬发话了。作为地表最强AI团队之一，DeepMind创始人Demis Hassabis在近期的一场深度访谈中，抛出了不少重磅观点。

总结起来就一句话：5年内实现AGI（通用人工智能）的可能性极大，未来的变革规模将是工业革命的10倍！

算力才是真正的“卡脖子”难题

大家都在关心AI大模型的技术天花板在哪，Hassabis给出了一个相当实在的判断：迈向AGI最大的瓶颈就是算力。

  • “缩放定律”依然有效：虽然投入算力带来的性能跃升开始从“指数级”放缓，但在前沿研究中，继续扩大规模带来的收益依然非常可观。
  • 试错成本高昂：超大算力不仅仅是用来跑模型的，计算机就是AI研究员的工作台。如果有成千上万个新点子想要做实验验证，就必须拥有极其充沛的算力基座。

【编辑观察】大模型时代，说到底还是“大力出奇迹”。算力储备就是各家顶尖大厂的“军火库”，谁能拿到更多的芯片，谁才有下半场角逐的入场券。

“上一波想法已被榨干”，头部差距拉大

大厂闭源和社区开源谁将主导未来？对于模型的商业化和竞争，Hassabis的看法非常犀利：

  • 第一梯队的差距正在拉开：因为现成的工具和想法已经被挖掘得差不多了，想从老套路里“榨出”新收益越来越难。谁能独立研发出全新的算法思路，谁就能在接下来的竞争中拿到绝对优势。
  • 开源注定有“滞后性”：虽然DeepMind亲自下场搞了Gemma等开源模型，但他坦言，开源社区通常需要大约6个月的时间，才能重新理解并复现闭源大厂的前沿新思路。因此开源模型极其适合初创公司和边缘计算，但永远会比最前沿落后一步。

当今AI的致命弱点：缺乏“持续学习”能力

现在的AI到底还有什么缺陷？对于自己所在的领域，Hassabis看得很清醒，他指出目前的AI严重缺失**持续学习（Continuous Learning）**的能力。模型一旦训练完成、部署到现实世界后，其实就已经“停止生长”了。

此外，他还提出了一个非常有趣的词——锯齿状智能（Jagged Intelligence）。这也解释了我们日常用AI的心塞瞬间：当用特定方式提问时，AI表现得像个神仙；但只要稍微换一种基础问法，它可能立马智商掉线。这种“偏科”现象，显然不符合真正的通用智能标准。

历史八卦：在厕所门口结缘马斯克

除了硬核的技术预测，Hassabis还在访谈最后爆料了自己第一次遇见埃隆·马斯克的趣事。

早在2011年左右，当时的DeepMind还是个不起眼的初创团队。两人在一场活动上碰面，居然是在洗手间门口擦肩而过时打了个招呼。不过两位“疯狂前瞻者”立刻一拍即合，极度雄心勃勃加上共同的科幻迷属性，让Hassabis当场就拿到了去SpaceX火箭工厂参观的贵宾名额。

对于AI浪潮的终局，Hassabis认为经济和技术如果都解决了，等待人类的将是深刻的哲学问题。但在这一切到来之前，就让我们一同见证未来五年，AGI能否真的开启探索星辰大海的钥匙吧。