

> 呼吁建立全球统一的监管机构，表面上是对技术失控的克制，实则隐藏着发达科技巨头试图通过合规门槛锁死后发者的核威慑逻辑。

DeepMind 创始人哈萨比斯在卸任前夕，秘密接触美国财长并抛出建立“AI 原子能机构”的宏大构想。这一举动在公关层面上为他赢得了技术悲悯者的光环，但剥开这层伦理道德的外衣，其底层逻辑却显得异常冰冷。在硅谷巨头面临算力增长边际效应递减的当下，抛出“存在性风险”并呼吁强监管，更像是一种精心策划的商业卡位与地缘政治防守。

## 监管伪装 巨头构建合规护城河的阳谋

**伦理话术背后的算力垄断**　将人工智能与核武器相提并论，是一种极具煽动性的隐喻。设立所谓的“AI 原子能机构”，意味着未来的大模型研发将需要类似核燃料配额的算力许可制度。这种极高成本的合规审计门槛，将彻底扼杀那些缺乏雄厚资本支持的初创企业。巨头们正试图用道德的大棒，将那些有可能通过开源颠覆市场格局的竞争者提前宣判出局。

**跨国治理的执行悖论**　核武器的监管建立在铀矿石等实体资源的物理可追踪性上，而 AI 的本质是数据与算法。在一个连隐私保护标准都无法全球统一的时代，指望建立一个跨越不同意识形态的超级 AI 监管机构，纯属乌托邦式的幻想。哈萨比斯与美国财长的通气，恰恰暴露了这种监管设计的本质——它大概率将沦为特定国家用于制裁异己、实施技术封锁的合法化工具。
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<center>图源备注 图片由AI生成</center>

## 权力洗牌下的地缘博弈

**开源生态的生存挤压**　如果这种强监管逻辑成为全球共识，首当其冲的便是蓬勃发展的开源社区。每一行代码的提交、每一次权重的发布，都可能面临所谓“扩散风险”的审查。这等同于将技术民主化的火种强行掐灭，迫使全球开发者重新沦为几大闭源巨头生态的附庸，技术平权的进程将被人为倒退。

**科技冷战的实体化防线**　哈萨比斯的提议，实质上是在为下一阶段的科技冷战提供理论基础。将 AI 武器化定义的泛化，将使得芯片禁运、数据阻断等单边制裁行为获得无可辩驳的道德正当性。这场由顶级科学家发起的监管呼吁，最终将不可避免地异化为超级大国之间划分技术势力范围的铁幕。
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（当既得利益者开始大谈特谈人类命运与技术伦理时，往往是他们试图关闭后来者上升通道的时刻。“AI 原子能机构”的构想，是一场披着文明外衣的权力游戏，清醒的从业者不应被宏大的悲悯叙事所裹挟。）

哈萨比斯密谋 AI 原子能机构 监管乌托邦背后的地缘与资本暗流



> 德米斯·哈萨比斯的离场绝非单纯的人事变动，其背后是谷歌收编独立AI实验室、集中算力资源以对抗外部强敌的必然代价。

核心事件还原　执掌Google DeepMind多年的CEO德米斯·哈萨比斯即将卸任。这位被视为当代人工智能启蒙者之一、带领团队在AlphaGo时代彻底震惊世界的灵魂人物，最终选择在谷歌全面迎战大模型时代的下半场黯然退场。

在商业棋盘上，没有任何高管的更替是偶然的。哈萨比斯的离开，撕开了谷歌内部长达数年的路线斗争与资源博弈的遮羞布。这不仅是一场学术理想主义向残酷商业变现的妥协，更是科技巨头在算力短缺周期内强制统一指挥权的必然结果。

## 实验室文化与集团军作战的裂痕

自被谷歌收购以来，DeepMind一直试图保持高度的独立性，其早期愿景是纯粹的通用人工智能探索。哈萨比斯构建的是一个乌托邦式的科研高地，不碰核心业务，不背营收KPI，专注于蛋白质折叠、围棋对弈等前沿理论突破。
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核心矛盾　算力争夺与商业化倒逼
当竞争对手凭借暴力计算与极致的产品化能力在C端市场攻城略地时，谷歌突然发现，保留两个互相竞争且消耗巨大算力的AI团队（Google Brain与DeepMind）是极度奢侈且低效的。此前的合并虽然在组织架构上完成了“Google DeepMind”的拼图，但文化上的割裂并未愈合。哈萨比斯的卸任，意味着谷歌高层彻底放弃了温和的内部赛马机制，转而推行极权式的产品驱动路线。

算力作为当前硅谷的硬通货，已经不容许在缺乏商业回报的纯理论项目上继续肆意挥霍。集团必须将每一张GPU都砸向能够立刻阻击竞品、能够无缝嵌入搜索引擎和办公套件的基础模型中。

## 权力洗牌后的行业格局

哈萨比斯的离开标志着古典AI研究黄金时代的终结。当底层算法突破进入深水区，大模型的竞争已经从“天才科学家的灵光一现”变成了“比拼供应链、能源储备与工程实现”的重资产焦土战。
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战略调整　效率至上的集权指挥
接棒者无论是谁，都必须是一个能够残酷执行商业变现指令的“战时CEO”。谷歌将加速把DeepMind的技术底座与集团庞大的数据飞轮及变现场景强行绑定。那些无法在两个季度内看到落地希望的研究项目，将被无情裁撤。

务实的未来预测　谷歌内部的权力集中化将极大提升其新一代模型的交付速度，但短期内也必将引发一波核心研究人员的离职潮。这批脱离大厂的顶尖学术人才，极有可能成为下一代垂直领域AI创业公司的中坚力量，再次重塑整个硅谷的创投版图。属于理想主义者的时代结束了，资本与算力的铁幕正式落下。

DeepMind灵魂人物卸任 谷歌AI战略权力版图大重构



> 当顶级AI掌门人哈萨比斯抛出最快三年内实现通用人工智能的激进预测时，狂热的市场更应保持冷思考。剥离耀眼的公关话术，这种急迫的时间表缩水掩盖的不仅是大模型技术撞墙期的焦虑，更是巨头间为了锁定算力与资本而展开的危险博弈。

## 时间表缩水掩盖的融资与预期管理

科技巨头高管对未来的预测，从来都不是纯粹的学术探讨，而是服务于当下企业战略的预期管理工具。回顾过去两年，从十年到五年再到如今的三年，AGI到来的倒计时被不断人为拨快。这种言论的密集出现，本质上是因为当前生成式AI的商业化闭环尚未完全跑通，而研发成本却呈现出指数级飙升的态势。

为了维持资本市场对天文数字般AI投资的耐心，企业必须不断描绘一个近在咫尺、能够一劳永逸解决所有问题的AGI乌托邦。通过缩短时间预期，DeepMind不仅是在向华尔街展示其技术研发的加速度，更是在向内部研发团队和外部算力供应商施压。这是一种典型的自我实现预言策略，试图通过极端的愿景来虹吸全球最顶尖的人才与最稀缺的GPU资源，进而在这场不能输的军备竞赛中占据舆论高地。
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## 被刻意忽略的物理与数据双重撞墙期

然而，狂热的预测无法掩盖冰冷的技术物理法则。当前基于Transformer架构的大语言模型，其能力涌现高度依赖于数据规模与算力堆叠的扩大定律。但这个定律正在遭遇现实的引力。互联网上高质量的人类文本数据即将被消耗殆尽，单纯依靠合成数据进行自回归训练，已经被证明容易陷入模型崩溃的死循环。

核心隐患　业内极少在发布会上提及能源危机。训练并维持一个真正的AGI运转，其电力消耗可能等同于一个中型国家的用电量。在核聚变或常温超导等底层能源物理技术取得突破之前，现有的电网基础设施根本无法支撑三年后AGI全面降临的算力需求。将实验室里特定任务的分数超越人类，等同于在复杂物理世界中具备通用智能，这本身就是一种危险的偷换概念。
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## 监管达摩克利斯之剑下的狂奔

除了技术与物理瓶颈，急于在三年内冲刺AGI还会带来前所未有的合规与伦理黑洞。当模型的能力迭代速度远超人类社会的法律框架与伦理消化能力时，技术失控的风险便不再是危言耸听。巨头们在极速狂奔的同时，往往将数据隐私、版权争议以及模型产生的幻觉带来的社会性后果转嫁给公共社会承担。

一旦缺乏可解释性的黑盒模型被过早地赋予关键社会系统的决策权，比如金融交易或医疗诊断，其产生的灾难性后果将迅速摧毁公众对AI行业的信任。因此，面对三年AGI的宏大叙事，行业参与者与监管机构不应被带入巨头的节奏，而应更加严苛地审视其底层数据的合法性与安全对齐机制。真正的技术伟大，不在于速度的盲目攀比，而在于能否平稳、安全地跨越周期的低谷。

谷歌DeepMind预测AGI三年爆发背后的算力焦虑与资本逻辑


> **导语**
> 在AI商业化的十字路口，两大巨头展现出了截然不同的哲学。针对OpenAI近期测试广告的举措，谷歌DeepMind CEO德米斯·哈萨比斯罕见发声，直言“惊讶”，并阐述了为何在现阶段，保持AI助手的纯粹性比短期变现更为重要。

## 信任危机 助手与广告的天然矛盾

近日，在达沃斯论坛接受Axios专访时，哈萨比斯对当前AI聊天机器人的商业化路径提出了独到见解。面对OpenAI为平衡昂贵基建成本而针对非订阅用户测试广告的决定，他表达了深层的担忧。

“你想信任你的助手，那么广告该如何融入这种模式？”哈萨比斯一针见血地指出了其中的逻辑悖论。他分析认为，搜索场景与助手场景有着本质区别：搜索本质上是信息分发，用户意图与广告匹配度较高；而聊天机器人旨在成为处理高度私人事务的“得力助手”。在这种亲密且高度个人化的交互体验中，侵入式广告极易破坏用户建立的信任感。亚马逊Alexa此前在应用推荐上的尝试失败，以及OpenAI早期类似尝试引发的用户反感，都是前车之鉴。

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## 谷歌的定力 深耕个人智能体验

尽管广告营收占据了谷歌帝国的半壁江山，但哈萨比斯明确表示，谷歌目前并无计划在Gemini等AI聊天机器人中投放广告。相反，团队正将全部精力集中在**用户反馈**与**个性化功能**的深度开发上。

谷歌目前的策略是推动Gemini与Gmail、Google Photos及YouTube历史记录的深度打通，旨在提供真正懂用户的“个人智能”回复，从而提升工具的核心粘性。哈萨比斯强调，尽管团队也在思考商业化方案，但并未感受到来自管理层的变现压力。“我们将保持高度的科学性与严谨性，不会做出任何仓促的决定。”对DeepMind而言，确保AI助手的有用性与值得信赖，是目前远高于短期广告收入的战略优先级。

谷歌DeepMind掌门人谈变现：过早引入广告将以此损害AI信任



> DeepMind 掌门人德米斯·哈萨比斯直言，中国大模型与美国的差距已缩小至“仅数月”，但在缺乏颠覆性原创范式的背景下，工程能力的极致优化能否支撑长远竞争仍是未知数。

## 工程化能力的极致追赶

在中美科技博弈的宏大叙事下，DeepMind 首席执行官德米斯·哈萨比斯近日接受 CNBC 专访时，对中国 AI 的现状给出了客观而犀利的评价。他明确反对西方舆论中关于中国 AI “代际落后”的论调，认为中国大模型与顶尖水平的差距已缩短至“仅数月”。

哈萨比斯特别点名了 DeepSeek、阿里巴巴和月之暗面等中国科技公司，称其模型在训练规模与推理能力上“令人印象深刻”。他承认，中国在 AI 基础设施投入、工程化落地以及应用场景的丰富度上展现出了惊人的效率。这种在垂直领域的快速复现与优化能力，使得中国 AI 能够在短时间内迅速逼近国际前沿水平。

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## 创新范式与思维瓶颈

然而，哈萨比斯也指出了中国 AI 生态面临的深层隐忧。他认为，尽管技术迭代速度极快，但中国尚未诞生真正具有“颠覆性”的原创范式——即从 0 到 1 的科学突破。目前的成就更多建立在对现有架构（如 Transformer）的高效利用与改进上，而非探索全新的基础理论。

他强调，这种差距的根源并非单纯的技术封锁，而是“思维方式”的差异。虽然高端芯片的出口管制确实限制了超大规模模型的训练，但真正的瓶颈在于是否拥有鼓励高风险、长周期基础探索的文化。“创新需要容忍失败的土壤和跨学科的自由思考，这比算力更难复制，”哈萨比斯表示。这一观点为全球 AI 竞赛提供了新的观察维度 算力决定速度，而思想深度决定高度。

DeepMind哈萨比斯评中国AI 追赶速度惊人但缺乏从0到1原创力



> 导语：《时代》杂志打破常规，将“人工智能的建筑师”评选为2025年年度人物，黄仁勋、奥特曼等科技巨头集体亮相封面，象征着AI技术已从实验室走向全球产业与日常生活的中心舞台。


## 历史性的集体荣誉

《时代》杂志宣布将2025年年度人物的荣誉授予一个特殊的群体——“人工智能的建筑师”。这是该杂志历史上第二次将这一殊荣颁发给一个科技领域而非单一的个人，深刻反映了人工智能在全球产业变革和公共生活中无与伦比的崛起速度。

## 重以此经典 聚焦科技领袖

为了纪念这一时刻，《时代》推出了两款极具深意的封面。其中一款通过视觉艺术展示了正在建设中的巨大“AI”字母纪念碑；另一款则巧妙致敬了经典摄影作品《摩天楼顶上的午餐》。

在这幅重新演绎的画面中，当年的建筑工人被当今的科技领袖所取代。NVIDIA的黄仁勋、Meta的马克·扎克伯格、X公司的埃隆·马斯克、AI先锋李飞飞、OpenAI的山姆·奥特曼、AMD的苏姿丰、Anthropic的达里奥·阿莫代以及谷歌DeepMind的德米斯·哈萨比斯，这些掌握着未来算力与算法钥匙的人物，并肩坐在高空的钢梁之上。

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## 2025 从谨慎探索到全面爆发

《时代》指出，2025年是一个关键的转折点，标志着AI行业从谨慎的实验阶段转向了快速的全面部署。

*   **巨额投入** 各大科技巨头在模型训练和芯片基础设施上掷下数以百亿计的资金。
*   **全民应用** 奥特曼透露ChatGPT周活用户已达8亿；扎克伯格则将Meta的战略核心全面转向AI聊天机器人。
*   **无感融入** Forrester分析师托马斯·哈森认为，AI的传播速度已超越了互联网和智能手机。许多人在使用手机、电脑和在线服务时，甚至没有意识到AI已经嵌入其中。

《时代》编辑团队强调，正是这群设计、资助并交付这些系统的人，塑造了这一年的世界面貌。未来AI的发展航向，将最终由人类的决策而非技术本身来决定。

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