TL;DR：
DeepMind掌门Demis Hassabis预言AGI在5-10年内实现，其核心在于AI通过被动观察学习构建“世界模型”的能力。这一进程将引发推理算力需求的海啸式增长，并重塑人类的交互体验、科学发现乃至对现实的认知。
谷歌DeepMind联合创始人兼CEO德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）近日再次语出惊人，将其对通用人工智能（AGI）实现时间的预测缩短至短短5到10年内，比许多专家预估的“AI奇点”提前数年到来1。这一大胆预言不仅是技术进度的宣告，更是一场深刻的认知革命序章。它不仅指向了AI能力边界的指数级拓展，也对未来社会、经济乃至人类存在的本质提出了前所未有的哲学拷问。
建模世界：从观察到理解的智能飞跃
哈萨比斯的核心洞察在于，AI，特别是深度学习算法，能够高效地学习和模仿“自然界里任何能被发现的规律”2。这与传统的人工智能路径——需要通过在世界中行动才能真正深刻地感知——形成鲜明对比。DeepMind的最新进展，如视频生成模型Veo，通过仅观察YouTube视频，便能“琢磨透”物理规律，模拟出惊人逼真的液体、光照反射效果，正是这一思想的绝佳例证。这揭示了一种潜在的、更为高效的智能涌现路径：通过被动的、大规模的数据观察，AI便能构建起一个涵盖世界的力学、物理规律及万物交互的“世界模型”。
这一“世界模型”的构建是通向真正AGI的关键基石。它意味着AI不再仅仅是执行特定任务的工具，而是能够对世界的复杂性进行建模和理解。从AlphaGo对围棋规则的内化，到AlphaFold对蛋白质折叠的精确预测，再到WeatherNet在天气预报这一复杂混沌系统中的卓越表现2，DeepMind正逐步验证着这一假设。传统的天气预报系统需耗费巨型超算数日，而WeatherNet却能以神经网络高效建模，展现了AI在复杂动力学系统模拟上的颠覆性优势。
算力吞噬一切：AI时代的新能源危机与基建竞赛
哈萨比斯强调，扩大计算规模对于构建AGI至关重要。他预测，随着AI系统变得越来越好、越来越有用，对它们的计算需求也会随之暴增。尤其值得关注的是，未来的算力需求将从传统的训练计算转向海量的“推理计算”，其规模可能达到训练算力的十倍甚至更多2。当AI系统被数十亿人使用，其在终端侧的推理需求将是天文数字。此外，AI模型在推理时增加思考时间可以变得更“聪明”的新范式，也将进一步放大对推理算力的饥渴。
这不仅是技术问题，更是关乎国家战略和产业格局的“新能源危机”与“基建竞赛”。DeepMind已在硬件创新上投入巨大，拥有自己的TPU产品线，并致力于研发纯推理芯片，以提升效率2。更深层次的，这一算力需求也促使AI反过来解决自身的“能源痛点”：DeepMind正研究如何利用AI优化数据中心冷却系统、电网，甚至帮助核聚变反应堆进行等离子体约束，并加速新型太阳能材料、室温超导体和最优电池等能源科技的研发2。算力，正成为驱动能源和材料科学前沿突破的新引擎。
模拟现实与意义重塑：AI对人类经验的哲学拷问
如果AI能够构建出可交互的“世界模型”，那么电子游戏将成为一个充满无限可能的新前沿。哈萨比斯描绘了一个“AGI电子游戏”的未来：一个玩家可以真正“走进”的模拟世界，与AI角色互动，并根据玩家的选择动态调整和适应，创造出“独一无二、引人入胜”的沉浸式故事体验2。这不仅仅是娱乐，而是_在数字空间中创造出极其丰富、有意义的体验，甚至更多样化的生活方式_。
然而，这一愿景也带来了深刻的哲学拷问：当这些日益逼真、多人在线、可涌现的模拟世界变得触手可及，甚至能围绕你的想象力进行创造时，“现实的本质是什么？” 物理世界与数字模拟之间的界限将变得模糊，人类寻找意义的场域也将从传统的现实延伸至虚拟。Wired杂志曾反复探讨技术如何重塑人类经验，而这一AI驱动的“超现实”则无疑是其最高级的形态，它将挑战我们对“真实”的定义，并可能引发关于身份、存在和自由意志的深层思辨。
AI赋能科学发现：超智能研究员与知识前沿的拓宽
除了娱乐和现实重塑，AGI对科学发现的加速效应更具革命性。哈萨比斯提到通往ASI（人工超级智能）的步骤包括“超级程序员”和“超级AI研究员”2。AI能否帮助杰出科学家判断哪些方向可能产生真正新颖的想法，即模仿或建模“科研品位（research taste）”，是区分伟大科学家和优秀科学家的关键2。虽然这“将是最困难的事情之一”，但DeepMind在AlphaProof（国际数学奥林匹克竞赛银牌）和WeatherNet上的成功，已经预示了AI在协助解决复杂科学难题上的巨大潜力。
AI for Science（AI用于科学发现）正成为新的前沿。哈萨比斯提及的药物研发（谷歌旗下Isomorphic Labs正在利用AI辅助设计药物，预计2025年底首个AI药物进入临床试验3），以及材料设计（新型太阳能材料、室温超导体、最优电池等），都是AI将颠覆性加速基础科学突破的领域2。AI不仅是计算工具，更是能够提出正确问题、设计正确实验的“智能伙伴”，这将极大拓宽人类知识的前沿。
DeepMind模式：巨头中的创业精神与产品化速度
DeepMind在谷歌内部保持着独特的“初创公司”模式，兼顾了世界顶尖的、不可思议的研究，以及将其快速接入产品、赋能数十亿用户的能力2。这种“鱼和熊掌兼得”的模式，使得DeepMind能够凭借小组织的决断力和活力，同时享受巨头在算力、数据和用户触达上的优势。这种快速的产品化能力，从谷歌搜索中引入“AI模式”可见一斑，即使是许多尚不了解AI的普通用户，也能通过日常产品体验到AI的魔力2。
面向未来，哈萨比斯预见我们将进入一个由AI生成界面的时代。通过智能眼镜、音频耳塞甚至某种神经设备，输入输出带宽将提升百倍2。这些AI生成界面将是为你个人定制的，契合你的审美、感觉，以及你大脑的工作方式。这预示着一场深刻的用户体验革命，从“所见即所得”迈向“所思即所得”的个性化智能环境，将彻底改变人机交互的范式。
挑战与前瞻：AGI时代的伦理、治理与未来图景
哈萨比斯对AGI的乐观预测，无疑为科技界注入了兴奋剂。然而，伴随而来的，是AI伦理、治理和社会影响的深层挑战。当AI能够构建可交互的“世界模型”，并生成高度定制化的现实时，我们必须审慎思考其对人类心智、社会认同和文化多样性可能带来的影响。如何确保AI的透明度、可控性，避免偏见和滥用，将是全球社会必须共同面对的紧迫议题。
尽管前路充满未知，但毫无疑问，我们正处在一个新时代的风口浪尖。AGI的实现将是一个随时间推移逐渐改善的复杂过程，而非一蹴而就的直线。它将深刻改变我们的工作、生活、思考方式，并最终重塑人类文明的进程。Demis Hassabis的愿景，不仅是对技术前景的展望，更是对人类如何与智能共存、共同演化的一次深远召唤。