谷歌DeepMind联合创始人兼首席执行官德米斯·哈萨比斯在近期接受专访时，就人工智能领域的技术演进、国际竞争格局及未来发展方向发表了深度见解。他特别指出，当前科技行业正经历前所未有的创新浪潮，而中美两国在人工智能领域的角逐已成为全球关注的焦点。
回顾谷歌应对生成式人工智能冲击的战略转型，哈萨比斯强调了长期科研投入的重要性。他透露，2014年谷歌收购DeepMind时，就明确将"解决基础科学问题"作为核心目标。通过持续攻关蛋白质折叠预测、核聚变控制等前沿领域，团队积累了独特的技术优势，这些积累最终转化为Gemini等产品的核心竞争力，帮助谷歌在激烈的市场竞争中重返领先地位。这种"厚积薄发"的发展模式，与单纯追求短期商业效益的路径形成鲜明对比。
在谈及通用人工智能（AGI）的发展时限，这位科学家保持审慎乐观。他重申此前关于"5至10年内实现"的预测，同时坦言当前大语言模型存在根本性缺陷：虽然能在复杂任务中展现惊人能力，却在基础逻辑推理和常识判断上频繁失误。这种矛盾现象暴露出现有技术路线本质上是基于统计的模式匹配，而非真正的认知理解。哈萨比斯认为，突破瓶颈的关键在于构建"世界模型"，使人工智能系统能够掌握物理世界的运行规律和因果关系，从而实现自主规划与推理。
面对人工智能训练带来的能源挑战，哈萨比斯展现出技术乐观主义。他以核聚变研究为例说明，DeepMind开发的等离子体控制系统已显著提升实验效率，同时团队正在利用人工智能加速新型材料的研发进程。这些突破不仅可能解决人工智能自身的能耗问题，更将为全球能源转型提供关键技术支持。在他看来，人工智能与能源科学的深度融合，正在开辟新的技术可能性边界。
在分析中美人工智能竞争格局时，哈萨比斯给予中国团队高度评价。他特别提到DeepSeek、阿里巴巴等企业在工程优化和场景落地方面的卓越表现，认为中国科研团队在既定技术框架下的迭代速度令人惊叹，与西方前沿技术的差距可能缩短至数月。但他同时指出，中国在原创性理论突破方面仍有提升空间，当前发展模式较多建立在西方奠定的技术基础之上。这种差异体现在：美国团队更倾向于探索全新架构，虽然可能经历曲折但追求根本性创新；中国团队则擅长在确定方向上实现快速优化，在成本控制和应用拓展方面表现突出。
对于未来技术趋势，哈萨比斯预测智能体系统、机器人技术和边缘计算将取得重大突破。他特别期待人工智能能开启"科学发现的新纪元"，就像AlphaFold重塑结构生物学领域那样，在未来十年催生更多改变人类认知范式的革命性成果。这种愿景背后，是他对人工智能作为"认知扩展工具"的坚定信念——通过机器智能与人类智慧的协同，共同应对疾病治疗、气候变化等全球性挑战。
