訪談解讀 Google 掌門人深夜 2 點不睡覺 揭秘 1 億美金搶人大戰背後的 AI 殘酷真相 720p

在10-15年的時間裏 我們將進入一個新的金色時代 這就是我希望的新時代 我們正處於AI革命的厚度 倫敦深夜2點 這座城市的大部分人都已經進入夢鄉 街道空曠 只有偶爾駛過的出租車劃破街景 但在某個房間裏 燈光依然亮着 這不是一個普通的加班夜 而是一個已經持續了整整10年的習慣 對於Google DeepMind的掌門人 Demis Hassabis來說 大家可以想象一下這個畫面 白天他身處全球科技風暴的中心 會議一個接一個 每一分鐘都被切分成無數個決策 瞬間他要面對的是萬億市值的股價波動 是幾十億用戶的產品跌貸 是來自硅谷、北京、巴黎的競爭對手的步步緊逼 那種高強度的信息轟炸 足以讓任何一個頂級CEO感到窒息 所以他必須在夜裏 找回自己在財富雜誌最新的視頻訪談裏 Hassabis極其罕見地透露了他這個被稱爲 第二輪班的作息時間表 大約在晚上10點 當家人休息 他在家裏開啓第二段工作 一直持續到凌晨4點6個小時 這6個小時裏 他不做管理 不回無關緊要的郵件 只做一件事 思考 這聽起來像是一個科學怪人的怪癖 但如果你看懂了現在的AI行業 你會發現 這種作息不僅是必要的 甚至是某種戰時狀態的標配 爲什麼 因爲即使你是剛拿了 諾貝爾化學獎的頂級科學家 沒錯 2024年 他和團隊因爲AlphaFold 破解蛋白質結構 拿到了諾貝爾獎 你也無法在這個行業裏高枕無憂 這種焦慮感瀰漫在整個訪談的字裏行間 Hassabis的語氣 但他說出的每一個字 都在描繪一場 正在發生的殘酷的行業大洗牌 他直言不諱地說 現在的領先可能只能保持幾個月 朋友們 幾個月啊 在傳統的商業世界裏 一個優勢壁壘可能管用 5年 10年 但在AI領域 僅僅幾個月的懈怠 就意味着你可能從第一梯隊直接掉隊 這也就是爲什麼 即便手握Google這樣龐大的資源 即便Gemini 3 已經站在了模型能力的金字塔間 它依然要在深夜工作到凌晨4點 今天這期內容 我們就來深度拆解這場訪談 我不只是想複述他說的話 我是想帶大家透過他的視角 去看看現在的硅谷 現在的AI行業 到底在發生什麼 我們會聊到 那場價值一億美元的人才爭奪戰 會聊到芯片算力背後的真實瓶頸 也會聊到 他眼中的未來 那個不僅僅是聊天機器人 而是能設計藥物 發現新材料的富足未來 咱們先從Google DeepMind 目前的狀態說起 大家可能感覺到了 從2023年底開始 Google的動作明顯變快了 Gemini的迭代速度 簡直是用飛來形容 哈薩比斯在採訪裏 給了一組非常驚人的數據 這些數據以前是很模糊的 但這次他攤牌了 他說 Gemini App的越活越用戶 注意 這不僅僅是那個網頁對話框的使用者 這包括了整個Google生態裏 調用Gemini能力的用戶 更恐怖的是 Search的數據 也就是我們說的AI Overview 那個在搜索結果 頂端直接生成答案的功能 每天觸達的人數是 20億 20億人 這是什麼概念 這意味着 Google已經成功把 AI從一個極客玩具 變成了全球基礎設施的一部分 OpenAI的Chat GPT 確實是先發制人 擁有極強的品牌心智 但Google這一手全家桶式的反擊 利用安卓 搜索WAPI的渠道優勢 正在迅速拉平這個差距 而且 最讓哈薩比斯有底氣的 是Gemini 3 雖然它在採訪裏沒有透露具體的發佈日期 但從2025年底的各種技術風聲 和它在訪談裏那種自信的微表情來看 Gemini 3的能力提升 絕對不是擠牙膏 它不僅僅是跑分榜上的第一 更重要的是 它正在從一個回答問題的模型 變成一個能解決問題的agent 也就是智能體 但是 哪怕擁有這樣的數據和模型 哈薩比斯依然不敢睡個好覺 爲什麼 因爲技術臨界點到了 它在採訪裏反覆提到一個詞 臨界點 現在的AI模型正處在一個非常微妙的階段 以前我們做軟件 寫一行代碼 就是一個功能 確定性很高 但現在的AI 是湧現的你 把算力堆上去 把數據喂進去 你不知道它下一刻會湧現出什麼新能力 可能是推理能力的暴漲 也可能是多麼太理解的質別 這種不確定性就是最大的風險 如果 你的競爭對手 比如OpenAI 或者Anthrop 甚至是中國的DeepSeek 比你早一個月摸到了那個臨界點 它們就可能通過技術壓制 瞬間搶走你的用戶 這就好比當年的智能手機革命 諾基亞和蘋果之間的攻守轉換 其實就在那一兩年的關鍵窗口期 一旦錯過 萬劫不復 所以 這是一場沒有終點的衝刺 他在比斯說 現在的模型更新速度 已經從一年一版 變成了幾個月一版 大家回想一下 2024年到2025年 這短短兩年 我們經歷了多少個版本的迭代 從Gemini 1.0到1.5 Pro 再到現在的3.0 中間還穿插着各種Flash版本 每一家大廠都在瘋狂地發論文 推產品代碼能力 多模態視覺 實時語音甚至是視頻生成 所有維度的能力都在同時迭代 這背後拼的是什麼 表面上看拼的是模型 實際上拼的是兩樣東西 算力和人才 而這兩樣東西 在哈薩比斯的訪談裏 都被描述成了極度稀缺的資源 先說算力 這可能是制約AI發展的最大物理瓶頸 在採訪裏 哈薩比斯毫不避諱地談到了芯片短缺的問題 他說 需求是前所未有的 即使是Google這樣級別的公司 自演了TPU 手裏握着幾百億美元的現金儲備 依然覺得算力不夠用 大家要理解這個不夠用的深層含義 這不僅僅是說買不到英偉達的GPU 現在的問題是 隨着Scaling Law縮放定律的繼續生效 下一代模型所需要的計算量是指數級增長的 訓練一個Gemini 3 可能需要數萬張 甚至十萬張H100級別的卡 連續跑幾個月 這不僅僅是芯片本身的問題 這還涉及到數據中心的電力供應 散熱系統 甚至是整個電網的複合能力 對於企業來說 這意味着預算的邏輯完全變了 以前IT部門做預算是按需採購 我要多少服務器就買多少 現在變成了搶購期貨 大公司必須提前一年甚至兩年 去鎖定臺積電的產能 去鎖定英偉達的貨源 如果你現在纔想起來去買卡 對不起 排隊都要排到2027年了 這就是爲什麼 我說 算力成了新的入場券 在這個階段 小公司如果拿不到足夠的計算資源 你的算法再精妙也跑不出來 你有一個絕妙的idea 但你沒有一萬張卡去驗證它 那這個idea就一文不值 這直接導致了行業的第一次洗牌 那些融不到巨資 買不起算力的中型AI創業公司 正在被迫離場 或者賣身給大廠 再來說說人才 如果說算力是石油 那頂級AI研究員就是鑽石 哈薩比斯在訪談裏證實了一個 讓外行瞠目結舌的傳聞 人才爭奪戰已經達到了 1億美元這個級別 你沒聽錯 是1億美元 之前有媒體報道 Meta爲了挖OpenAI的核心研究員 直接開出了 不需要Vesting歸屬期的鉅額股票包 算下來總包能達到1億美元 這在整個商業史上都是極其罕見的 以前我們覺得NBA球星 好萊塢巨星 拿幾千萬美元已經是天價了 現在一個不到30歲的AI科學家 只要他懂Transform架構的底層優化 只要他懂大模型的對齊技術 他就能拿到 比上市跨國公司CEO還高的薪水 爲什麼會這麼瘋狂 全球真正能在這個級別 也就是能訓練千億萬億參數模型 做核心架構設計的人 加起來可能不超過幾百個 這幾百個人決定了 誰能先到達AGI 通用人工智能 對於Google、Meta、微軟 這樣的萬億美金巨頭來說 花一億美金挖一個人 如果這個人能讓他們的模型 領先對手三個月 那這筆生意簡直太划算了 因爲 那三個月的領先優勢 在資本市場上可能對應着 數千億美元的市值波動 但是 哈薩比斯在這裏展現出了 他作爲科學家的理想主義一面 雖然Google也能開出天價薪水 但他認爲真正能留住 這些頂級大腦的不僅僅是錢 他說 到了這個級別 錢只是基礎 使命纔是籌碼 這幫天才研究員 他們不缺錢 他們更看重的是 我能不能在人類科技史上留下一筆 我能不能參與到最前沿的研究中去 Google DeepMind 能給他們的是全球最頂級的計算集群 是像AlphaFold這樣 能改變生物學教科書的項目 是能把研究成果 瞬間推給20億用戶的平臺 這種影響力的誘惑 對於頂級人才來說 有時候比 哪怕再多幾千萬美元更有吸引力 這也給我們普通人一個啓示 未來的職場競爭核心邏輯變了 在AI時代 能在高價值場景裏工作 比什麼都重要 以前我們看重崗位名稱 是經理還是總監 以後我們得看 你所在的這個位置 能不能調用AI槓桿 能不能接觸到核心數據 如果你身處一個西洋行業 哪怕抬頭再高 也會在這一輪洗牌中被邊緣化 講到這裏 大家應該能感受到哈薩比斯那種 深夜4點思考時的沉重感了 外部有狼群般的競爭對手 內部有算力和人才的無敵東石投入 整個行業都在狂奔 誰也不敢停下來喘口氣 但這還只是故事的一面 哈薩比斯之所以願意承受這種壓力 是因爲他看到了硬幣的另一面 那個他稱之爲 富足的未來 哈薩比斯每天深夜思考的那幾個小時 其實他腦子裏裝的不僅僅是 算力瓶頸或者人才大戰這種當下的焦慮 更多的是對未來的興奮 這種興奮感在整個訪談裏其實藏得很深 但他提到富足這個詞的時候 眼神明顯是不一樣的 咱們得把視線拉長一點 如果你只盯着Chad GPT那個聊天框 你看到的只是AI的冰山一角 哈薩比斯在這盤大棋裏 其實已經佈下了三顆關鍵的棋子 這三顆棋子一旦連成線 那就是他對未來十年的終極賭注 這也就是他口中那個 富足的世界真正成形的樣子 首先 咱們來談談第一個方向 也是跟咱們每個人生活關係最密切的一個 多摩泰助手 大家注意 哈薩比斯用的詞是多摩泰 而不是聊天機器人 這個區別太大了 現在的Chad GPT或者是Jemini的早期版本 本質上還是個文字遊戲 或者是文字加圖片的簡單理解 但在哈薩比斯的願景裏 真正的AI助手必須是全感官的 什麼意思呢 就是AI得像人一樣 有眼睛看世界 有耳朵聽聲音 有邏輯去理解當下的環境 他在訪談裏提到了一個非常具體的場景 這讓我立刻想到了 Google在2024年Io大會上 展示的那個Project Astra 當時那個演示太震撼了 那不是一段錄好的視頻 而是實時的 拿着手機攝像頭在辦公室裏轉一圈 AI能立刻識別出桌上的代碼是幹嘛的 能認出窗外是倫敦的那個街區 甚至能記得你剛剛把眼鏡放在了哪裏 這就叫理解環境 哈薩比斯爲什麼這麼看重這個 因爲這纔是AI真正落地的殺手級應用 你想想 現在的AI你得主動詢問它 它纔回答你 這叫被動服務 但 未來的多模態助手 它是主動的 比如你戴着一副智能眼鏡 這也解釋了爲什麼 Google最近在瘋狂地跟 Wobby Parker 跟Gentle Monster 這些時尚眼鏡品牌搞合作 它們不是爲了賣眼鏡 是爲了搶佔你的第一視角 當你戴上這種 集成了Gemini 3 甚至更高級別模型的眼鏡 你在超市拿起一個蘋果 AI就會在你眼前顯示它的熱量 產地 甚至根據你的體檢報告 告訴你該不該吃 你在國外旅遊 看到路牌 它直接把翻譯 疊在現實畫面上 你在修車 不知道哪個螺絲該擰它 直接在視野裏給你標出箭頭 這種從搜索框 到隨身思考夥伴的轉變 是質的飛躍 Google十年前做Google Glass失敗了 那時候 大家嘲笑它是極客的怪玩具 是因爲那時候沒有大模型 它不夠聰明 但現在 時機成熟了 一旦這個多模態入口被打開 人類的效率會暴增 你可以把那些瑣碎的記憶工作 基礎的判斷工作 全都丟給AI 你的大腦只用來做決策 這就是哈薩比斯說的第一層 富足認知的富足 時間的富足 但這還不是最硬核的 接下來的第二個方向 纔是哈薩比斯作爲諾貝爾獎得主的 真正野心所在 AI 我在看這段訪談的時候 手心是出汗的 因爲如果你懂一點生物醫藥行業 你就會知道 這背後意味着什麼 傳統的藥物研發 那是出了名的雙十定律 十年時間 十億美元 甚至很多時候是二十億美元 科學家們像是在黑暗中摸索 從成千上萬個分子裏試錯 好不容易找到一個靶點 還得看運氣能不能成藥 但是哈薩比斯搞出來的AlphaFold 2024年 Google DeepMind的發佈的AlphaFold3 已經能精準預測蛋白質 DNA RNA 以及小分子配體所有的生物分子結構 這是什麼概念 這就好比以前你要配一把鑰匙 開鎖得拿鐵絲一點點捅 現在AI直接給你畫出了 鎖心的三維圖紙 你照着圖紙配鑰匙就行了 哈薩比斯在採訪裏透露了一個重磅信息 它創立的Isomorphic Labs 你可以把它理解爲 Google在AI製藥領域的特種部隊 已經跟全球頂級的藥企巨頭 像裏萊諾華簽訂了深度合作協議 目前他們手裏大概有17個藥物項目正在推進 而且有些已經進入了臨牀前階段 朋友們 17個項目在傳統藥企 這可能是一個幾千人的研發團隊 幹5年的工作量 但有了AI這個過程被壓縮到了幾個月 哈薩比斯說得很清楚 AI正在把生物學變成一門計算科學 我們在計算機裏模擬藥物和病毒的對抗 而不是在試管裏一次次失敗 這意味着什麼 意味着那些困擾人類幾十年的疑難雜症 比如某種罕見的癌症 或者是阿爾茨海默病 以前因爲研發成本太高 沒人願意幹 現在成本降下來了 就有希望了 這不僅是商業上的巨大成功 這是人類壽命的延長線 如果說前兩個方向已經足夠震撼了 那第三個方向 則是要把整個物質世界翻個底朝天 新材料的發現 這也是哈薩比斯在訪談偉生 特別提到的一個點 很多人可能忽略了 但我覺得這個點潛力最大 他說 Google正在英國建立一個 自動化材料實驗室 大家注意這個詞 自動化 這不僅僅是寫代碼 這是要動真格的物理實驗 現在的材料科學 其實跟鍊金術有時候也沒太大區別 埃迪生當年爲了找燈絲 試了6000種材料 這就是笨辦法 我們要找更好的電池材料 更高效的太陽能板 甚至是室溫超導體 如果還靠人去試 那得試到猴年馬月 Google之前發過一篇論文 叫GNOME用AI預測了 220萬種新的晶體結構 其中有38萬種是穩定的 這個數量相當於人類過去幾百年 發現的所有無基晶體總和的800倍 但是 預測出來是一回事 能不能造出來是另一回事 所以哈薩比斯要建這個自動化實驗室 這是一個完美的閉環 AI設計出一種新材料的配方傳給機器人 機器人控制機械臂去稱重 混合 加熱 合成 合成出來之後 立刻用設備去測量它的導電性 硬度 耐熱性 測出來的數據馬上反饋給AI AI根據結果調整配方 開始下一輪實驗 這個過程不需要人睡覺 不需要人吃飯 24小時不間斷地轉 以前一個材料科學家 一輩子可能就研究幾十種材料 現在這個系統一天就能迭代幾百次 這意味着什麼 意味着 電池技術的突破 可能就在這一兩年 如果我們能找到一種新材料 讓電動車的續航 那整個能源行業就被重塑了 如果我們能找到更廉價的超導材料 那電力傳輸的損耗 將幾乎爲零 這不僅僅是科技新聞 這是直接決定未來國家競爭力的核心命門 你看 塔薩比斯描繪的這三個畫面 你的眼鏡告訴你世界的真相 計算機幫你設計出救命的藥 機器人幫你合成出革命性的新材料 這就是它眼中的富足 這三個方向 每一個都是萬億美金的賽道 每一個都能從根本上 改變人類文明的進程 但是 聽到這裏你可能會問 既然未來這麼美好 既然Google這麼強大 那我們是不是隻要躺着等就行了 答案是絕對的否定 在訪談的後半段 哈薩比斯的畫風一轉 從這種宏大的技術願景 回到了殘酷的現實競爭 他甚至給出了一個非常明確 甚至有點讓人背脊發涼的時間表 他說我們要到達那個富足的彼岸 也就是實現ADI 通用人工智能 可能最早要到2030年 哪怕是最樂觀的估計 也還有4到5年的時間 那麼問題來了 從現在到2030年 這中間的真空期 會發生什麼 這四五年裏 難道大家就是手拉手唱着歌 走進新時代嗎 絕對不是哈薩比斯 非常直白地告訴我們 這中間 會經歷一場極其慘烈的洗牌期 這場洗牌不僅僅是針對AI公司的 更是針對我們每一個普通人的 爲什麼富足之前一定會先經歷洗牌 他在採訪裏揭示了那個殘酷的邏輯 這不僅僅是技術的博弈 更是資本泡沫和人類適應能力的極限挑戰 接下來我們就來深挖一下 這個洗牌期的真相 很多人對洗牌有個誤解 以爲是一夜之間公司倒閉 大裁員 股市崩盤 其實不是 哈薩比斯描述的這種洗牌 更像是一種溫水煮青蛙式的 慘酷淘汰 他在採訪裏雖然語氣平和 但邏輯非常冷峻 技術臨界點雖然盡了 但不會立刻全面替代 短期內AI不會一下子搶走所有人的飯碗 但是注意這個 但是每年都會有微小的變化 第一年 你發現某個枯燥的報表工作不用做了 第二年 你發現隔壁部門的設計師 開始用AI出土了 第三年 你發現競爭對手的產品迭代速度 突然比你快了一倍 到了第四年 你突然發現自己整個團隊的技能數 在市場上已經沒人賣單了 這就是他說的 差距拉開 在這個過程裏 單看每一年的變化 似乎都不致命 但幾年累積下來 那就是物種隔離級別的差距 有些公司會因爲這幾年的技術積累 徹底站穩腳跟 成爲新時代的巨頭 而有些公司 哪怕現在看起來光鮮亮麗 也會因爲在關鍵路口選錯了方向 被徹底淘汰出局 那麼 這個過程中 最大的陷阱是什麼 哈薩比斯指出了兩個字 泡沫 現在的AI行業不僅熱鬧 簡直是狂熱 大家看看納斯達克 看看一級市場的融資 隨便一個只有幾張PPT的團隊 只要沾上大模型三個字 就能拿到幾千萬美元的估值 這正常嗎 哈薩比斯很直接地說 這不正常 他在訪談裏做了一個非常犀利的切割 我們要把行業需求和資本估值分開看 關於需求 那是實打實的 看看Google的財報 看看微軟的雲服務增長 看看英衛達納賣斷貨的顯卡企業 在採購 開發者在調用API 普通用戶在用Gemini和Chat GPT 這些數據是騙不了人的 這說明 AI不是虛火 它是真的在產生價值 真的在解決問題 但是 關於估值 那就是另一回事了 哈薩比斯警告說 現在大量 尚未完成技術驗證的早期公司 估值嚴重偏高 爲什麼 因爲資本太急了 所有的VC風險投資 都怕錯過下一個Google 錯過下一個字節跳動 於是 他們拿着錢瘋狂地砸向 每一個看起來像樣的項目 這導致了什麼結果 定價失效 這種場景像極了2000年的互聯網泡沫 那時候 隨便一個抗物網站都能上市 結果呢 泡沫破裂後 亞馬遜活下來了 谷歌活下來了 但99%的公司成了炮灰 哈薩比斯判斷是 行業整體在增長 但那些估值虛高 沒有核心壁壘的項目 註定要出局 這就好比退潮的時候 才知道誰在裸泳 真正的錢最終會流向那些 能證明自己有長期商業價值的團隊 而不是那些只會講故事的團隊 在這場洗牌中 還有一個非常有意思的現象 哈薩比斯特意提到了東西方的差異 這也是我覺得對咱們中文頻道的觀衆來說 最值得深思的一點 他在訪談裏提到 中國團隊和西方團隊 實際上走上了兩條完全不同的技術路徑 西方團隊以OpenAI Google DeepMind AnswerAlpik爲代表 他們更專注於前沿突破 也就是我剛纔說的 去推那個SkatingLaw的極限 去搞底層架構的創新 去追求那個通用的AGA 這條路既難 極燒錢 回報週期極長 一旦失敗 那就是幾百億美元打水漂 但一旦成功 那就是重新定義人類文明 而中國團隊呢 哈薩比斯觀察到 中國更專注應用落地 這一點其實非常符合中國的國情和商業基因 你看咱們的移動互聯網時代 美團 滴滴抖音 哪一個不是在應用層做到了極致 在AI時代這個邏輯依然在延續 中國公司更擅長 怎麼把AI變成一個好用的產品 怎麼結合場景 怎麼快速變現 怎麼搞定供應鏈 怎麼做用戶增長 這兩條路徑 說實話 沒有絕對的優劣之分 但各有各的風險 應用路徑的好處是 現金流快 你做一個AI修圖軟件 做一個AI寫公文的助手 可能下個月就有收入了 場景清晰 容易規模化 對於大多數創業者來說 這是一條活路 但哈薩比斯隱晦地指出了這種路徑的隱患 如果你的底層模型是調用了別人的 或者你的技術壁壘不夠高 那麼當底層模型能力一次大升級的時候 你可能瞬間就被降維打擊了 舉個例子 以前有很多 做PDF總結的小工具賺得盆滿鉢滿 結果 Google的Gemini 1.5 Pro一出來 支持超長上下文 直接把這個功能免費集成進去了 那些做PDF工具的公司 一夜之間就沒了護城河 這就是隻做應用的風險 你是在巨人的肩膀上跳舞 巨人抖一抖你就掉下來了 反過來只做前沿突破也有風險 那就是燒錢速度太快 如果商業化跟不上 可能還沒等到ADI出來 公司就先破產了 並不是所有公司背後都有微軟 或者Google這樣的金主爸爸撐腰 所以 真正的贏家是誰 是那些能穿越週期的團隊 哈薩比斯認爲 未來十年拼的不是誰的數量多 誰的產品花哨 而是精準度 什麼叫精準度 就是 你既要有快速落地的能力 賺到錢養活自己 同時你必須在某個細分領域 有足夠深的技術積累 這個積累必須是別人拿不走的 比如你有獨家的數據 像醫療數據 工業數據 或者你有獨特的算法 優化資本的耐心正在耗盡 2023年投資人可能還會聽你講 到了2026年 投資人只會問你一句 你的L年度經常性收入是多少 你的留存率是多少 你能不能驗證你的商業模式 這種風向的轉變對於創業者是殘酷的 但對於行業是健康的 它在逼着大家脫虛向實 對於我們個人來說 這個邏輯同樣適用 哈薩比斯提到的那些新機會 新技術新科學新材料 其實都在暗示我們 不要只盯着那些容易上手的事情 現在很多人在教你怎麼用 Chat GPT 寫文案 怎麼用MediSony畫圖 這些當然有用 但這屬於應用層的技能 這種技能的門檻太低了 你會 別人也會 甚至AI自己進化一下也會了 真正的機會藏在那些 難而正確的事情裏 比如 你能不能利用AI去解決一個 具體的工程難題 你能不能用AI去優化一個 複雜的供應鏈流程 你能不能結合AI去 發現一種新的材料配方 這些領域需要你有行業 Know 簡厚 專業知識 需要你有深度的思考 需要你耐得住寂寞 這纔是哈薩比斯說的 技術路線的選擇 決定了誰能走到最後 復族的未來肯定會來 這一點哈薩比斯深信不疑 無論是AGI帶來的生產力爆發 還是新材料帶來的能源革命 這都是板上釘釘的事 但是這句話很扎心 復族不是平均分配到每個人的頭上的 在那之前 這場持續數年的大洗牌 會先完成對整個行業的殘酷篩選 誰留下了 誰出局了 誰成爲了新的規則制定者 誰變成了時代的眼淚 這一切 都將在未來的4到8年裏見分曉 當訪談 接近尾聲的時候 主持人問了哈薩比斯最後一個問題 在這個問題裏 哈薩比斯 展現出了他作爲一名思想者的終極關懷 也給了我們面對這個動盪時代的一劑良藥 當時的演播室裏 聚光燈打在哈薩比斯的臉上 周圍是各種精密的攝影設備 屏幕外是億萬雙盯着他的眼睛 作爲Google DeepMind的掌舵人 作爲在這個星球上 最有權勢的AI領袖之一 他在採訪即將結束時 說了一句聽起來特別凡爾賽 但仔細一想又特別沉重的話 他說 我希望還能有時間認真思考 各位朋友 這句話的分量太重了 大家想想看 一個每天工作到凌晨4點 手握全球最強算力資源 大腦裏裝着幾千個科研項目的人 他最渴望的奢侈品 竟然是思考的時間 這不僅僅是他在表達個人的疲憊 更是在向整個行業傳遞一種 極其重要的信號 越是接近那個所謂的富足時代 我們越是需要冷靜 越是在這種技術狂飆突進的時刻 方向比速度重要一萬倍 這就好比 我們在開一輛賽車 時速已經飆到了300公里 在這個時候 你猛踩油門 可能不是最關鍵的 最關鍵的是 你要握緊方向盤 看清楚前面的路 是不是懸崖 回顧過去的這兩三年 我們看到的是什麼 是模型迭代的加速 今天你出一個Pro版 明天我出一個Ultra版 是應用落地的加速 各種AI生成視頻 AI寫代碼的工具層出不窮 是資本壓住的加速 幾百億幾百億的美金砸進來 整個行業看起來熱鬧非凡 就像一場盛大的嘉年華 但是 哈薩比斯在這層熱鬧的表象之下 看到了底層邏輯的鉅變 這種鉅變纔是我們這期商業觀察 最想提醒大家注意的深層信號 首先 瓶頸變了 以前互聯網時代的瓶頸是什麼 是流量 是用戶時長 誰能搶到用戶的時間 誰就是王者 但到了AI時代 瓶頸變成了硬科技 就像我們在第一節裏提到的 芯片成了新的石油 這不僅僅是商業競爭 這是物理規律的限制 這種限制會逼着所有的巨頭 去重構他們的基礎設施 未來十年 誰掌握了能源 誰掌握了算力 誰掌握了半導體制造的最先進工藝 誰才擁有話語權 這就不再是簡單的模式創新了 這是硬碰硬的工業革命 其次 價值錨點變了 過去20年 科技公司的價值在於 鏈接 Facebook鏈接了人 Google鏈接了信息 亞馬遜鏈接了商品 但哈薩比斯告訴我們 要關注的那個未來 它的價值在於創造 這其實是一個非常深刻的轉變 你想想 AI幫我們發現的新材料 幫我們設計的新藥 這不再是把現有的東西搬來搬去 而是從無到有地創造了新的生產力 這意味着 未來的獨角獸公司 可能不再是那些做社交軟件的 而是那些能用AI解決癌症問題 解決核聚變問題 解決糧食產量問題的公司 這纔是真正的富足 最後 估值的邏輯 在迴歸理性 哈薩比斯提到的虛高的估值在調整 其實是行業成熟的一個標誌 前兩年的那種狂熱 就像是淘金熱初期的混亂 現在 草水退去 大家開始看誰手裏有真金白銀的技術 誰能真正把模型變成產品 這個過程會很痛苦 很多我們現在熟悉的公司可能會消失 但這是必須經歷的陣痛 所以 這一期的標題裏 我們將這一切總結爲 拐點就在當下 我們正處在一個 舊時代即將結束 新時代尚未完全到來的 黃昏與黎明交界處 正如哈薩比斯所預測的 未來不會一夜之間到來 你明天早上醒來 世界可能看起來還是老樣子 太陽照常升起 地鐵依然擁擠 但是地底下的板塊 正在劇烈運動 路徑會越來越清晰 從現在的多模態助手 到明天的AI製藥 再到後天的新材料工廠 這是一條通往AGI的必經之路 那麼作爲普通人 作爲這期視頻的觀衆 我們在這樣一場浩大的洗牌 和宏大的富足面前應該怎麼做 我覺得 哈薩比斯的作息給了我們最好的答案 在這個信息爆炸 焦慮蔓延的時代 我們也需要給自己留出 哪怕一個小時的深夜思考時間 不要被每天的新聞牽着鼻子走 不要看到一個新的AI工具出來 就恐慌自己要失業 相反我們要去學習那些不變的東西 去理解AI的底層邏輯 去培養自己對複雜系統的判斷力 去尋找那些機器無法替代的人性價值 比如你的創造力 你的同理心 你對跨學科知識的整合能力 洗牌是殘酷的 因爲它會無情地淘汰那些跟不上節奏的人 但洗牌也是公平的 因爲它給了所有人一個重新上桌的機會 不管你現在是做什麼行業的 只要你願意像哈薩比斯那樣 保持對前沿技術的極度敏感 同時保持冷靜的獨立思考 你就一定能在未來的富足時代裏 找到屬於自己的位置 2030年也好 2035年也罷 那個由AI驅動的未來終將到來 而我們現在所做的每一個選擇 每一次學習 每一場深度的思考 都是在爲那個未來積攢船票 商業觀察 觀察的不只是商業 更是這個時代流動的方向 感謝大家陪我走完這期的深度拆解 如果你覺得這期關於 哈薩比斯和Google DeepMind的內容 對你有啓發 哪怕只是讓你多思考了一分鐘 那我的目的就達到了 如果你喜歡這期視頻 請一定不要吝嗇你的點贊和訂閱 在評論區告訴我 你覺得在AI的洗牌期 哪一種能力 最重要是技術 是資本 還是哈薩比斯所說的使命感 我是你們的老朋友 我們下期視頻 不見不散