英文原名《The Infinity Machine》，作者普利策入围作家塞巴斯蒂安・马拉比，以 30 小时独家专访、百余位 AI 核心人物口述写成，既是德米斯・哈萨比斯个人传记，也是 2010—2026 全球 AI 崛起完整断代史，完整覆盖 AI 初代科学家、资本投资方、巨头博弈、人物现状与全球 AI 格局。哈萨比斯是塞浦路斯 + 新加坡华裔混血，4 岁学国际象棋、13 岁获国际象棋大师，少年顿悟人类智力不应局限棋盘；16 岁入剑桥，游戏开发创业后重返校园攻读认知神经科学博士，打通人脑记忆、想象力与机器智能的底层逻辑，20 岁确立毕生目标：打造通用人工智能 AGI，用 AI 解决癌症、气候、基础科学难题。2010 年与穆斯塔法・苏莱曼、沙恩・莱格在伦敦创立 DeepMind，当时硅谷 AI 仅聚焦广告、搜索推荐，唯有 DeepMind 锁定 AGI；书中完整记录多轮融资、谷歌 vs Facebook 收购争夺战、6.5 亿美元卖身谷歌、内部 “马里奥计划”（试图独立脱离谷歌）、核心合伙人决裂全过程。震动世界的三大 AI 里程碑（全书核心高光）DQN（2013）：AI 从零自学全部雅达利游戏，证明机器可不靠人类规则自主学习；AlphaGo（2016）：4:1 击败李世石，打破 “围棋是人类专属智慧” 认知，引爆全球 AI 全民热潮；AlphaFold（2020）：破解困扰生物界 50 年的蛋白质折叠难题，哈萨比斯 2024 年凭此获诺贝尔化学奖，全球第一位拿诺奖的 AI 实验室创始人。也开启未来科学研究的 AI + 模式。全球 AI 的发展理想化当然是中美合作，但国家意志和华尔街资本需要垄断才能保持高额利润（之前 Google 和微软都是依靠平台垄断才有今天），而中国会把 AI 应用卷成 “白菜价”，从 2018 年对华为的封杀，到对中国芯片的封杀都是华尔街资本必然的应激反应，任何一项技术 “善” 的一面造福世界，“恶” 的一面也会带来灾难，我们经历的微型计算机和互联网到移动互联网的革命都还是公司间引导的竞争和改变，但 AI 是一场国家级别的军备竞赛，而金融资本深度绑定，更大的牵绊是传统的官僚体系，从他们开始天真的想改造提升英国的医疗系统，到大家都目睹的马斯克在美国官僚系统中碰得头破血流，如果说互联网平台巨头才取代国家税务局，那么对 AI 的掌握和竞赛关乎国家和人类的安全，武器和生物医学的军备竞赛已经在进行当中。全书收尾聚焦哈萨比斯的判断：AGI 会在 2030 年前落地，变革力度是工业革命百倍；同时深度探讨 AI 伦理、军事禁用、算力垄断、贫富差距、就业重构等全球共性问题。 6 月 20 日，和哈萨比斯联合获得诺奖的 AlphaFold 项目负责人 John Jumper 正式官宣，结束近 9 年的 Google DeepMind 生涯，休整后加入 Anthropic。仅仅数天后，其麾下两名 AlphaFold 核心骨干 Jonas Adler、Alexander Pritzel 确认紧随。而就在 Jumper 官宣的两天前，Transformer 论文核心作者、Gemini 联合负责人 Noam Shazeer 刚刚宣布加盟 OpenAI—— 这也意味着，2017 年写下《Attention Is All You Need》的八位谷歌原始作者，至此全部离开谷歌体系。72 小时内，两位殿堂级科研领袖、一套完整的王牌项目核心班底接连出走。系列人事变动背后，是谷歌近八年 AI 人才持续失血的集中爆发。从 Transformer 奠基者到 AlphaGo/AlphaFold 领军者，从 BERT 发明人到 Gemini 核心研发团队，这座全球 AI 行业的 “黄埔军校”，正在经历一场前所未有的人才大分流。2026 年 #194

人类文明的起源，根植于一种深邃的自卑与恐惧。我们既是客观规律的敬畏者，又是生存秩序的构筑者。人类在面对足以改变文明进程的力量时，本能的控制欲往往会盖过道德上的远见。作为当代人工智能的核心推手，哈萨比斯曾提出的那句著名口号 —— 解决智能，然后用它解决一切，具有一种令人屏息的线性简洁，但也显露出一种工具理性的傲慢。哈萨比斯是康德思想的忠实信徒。康德曾为人类的精神结构勾勒出了一张极其深邃的 “阴阳脸”：阳面是冷峻的自然法则，是 “人为自然立法” 的理论理性；阴面是神圣的自由意志，是那份不可量化的道德律令。当算法比我们更精准地预测欲望，当机器代替我们判断是非，人类社会实际上正在经历一场精神主权的撤退。所谓使命，如果硬要用字面意思解释的话，得是那件会让人 “使出命来” 的事。无论输赢，真正重要的是你尽了最大努力。念力让哈萨比斯不再是一个个体，而是能把地球上创造力密度最高的一群个体融合成一个使命共同体，去经历煎熬，去承受混乱，去拥抱溃败，去绝地反击。检验是否为真目的，就只要看它是否真正能时刻指引我们的内心。

看完了哈～1. 工作的关系，比较关注企业创始人，比如性格、背景、学习能力、创业动机等等，这些决定了企业未来发展。还有同行长期 “围观” 创始人的朋友圈、微博、小红书等平台发布情况，一条不发有问题，像特朗普那样发太多也有问题。甚至有的 VC 试图通过周易、MBTI、星座、塔罗牌…… 以期对创始人了解得更准确，我觉得还是直接研究心理学要好过这些。我司老大原来做过互联网产品经理，学习过大量人类因素学、犯罪心理学、FBI 微表情等知识，对弗洛伊德、荣格、阿德勒等如数家珍，工作把一个理工技术男，生生逼成了察言观色、见微知著的人精。2. 扯远了，Google DeepMind 及哈萨比斯风光的一面，书中有详尽介绍不必赘述。有人说，DeepMind 这几年是不是掉队了，感觉风头被 OpenAI 以及后起之秀盖过了。当然众说纷纭哈，还有人说刚刚完成 75 亿美金 A 轮融资的 DeepSeek 掉队了呢～但 DeepMind 人才流失是真的，截至 2026 年 6 月，多位核心高管与技术领袖离职‌，流向竞争对手 OpenAI 和 Anthropic，这绝对是利空信号，引发了市场对 Google AI 竞争力、战略执行的担忧。合作多年的核心高管、技术领袖，为什么累觉不爱选择离开？3. 当初刘邦被项羽封为汉中王，正在闹情绪，张良建议他示弱，服从分配去蜀地履新，并一把火烧毁栈道，以示扎根汉中的决心，让项羽打消顾虑，方便刘邦悄悄搞小动作。结果闹了个乌龙，项羽信不信咱不知道，反正韩信误会了，认为刘邦选择躺平，失望之下，韩信选择趁夜色跑路…… 明白了吧，一个原因是对方觉得你变了，或者觉得看错了你，变得配不上她 / 她的期待，更配不上她 / 他的陪伴，于是好聚好散选择离开。4. 当年，集体出走的仙童八叛将，开创了硅谷科技创新 + VC 时代，他们选择离开的原因是，老领导肖克利人品性格有瑕疵，待人苛刻、德不配位。今天，DeepMind 核心人才的不断离开，说明了什么？答案就在哈萨比斯在质疑花大量时间精力下棋、复盘，这天才的智商投入，到底值不值得的那一刻。家境优渥、一生顺遂的他，不喜欢做重复的事情，喜欢不断尝试新鲜事物，但这违背商业逻辑。他对财富没有极致贪婪，但这阻碍了团队成员进一步利益最大化、走上人生巅峰。哈萨比斯自己功成名就，都已经拿到诺奖了，觉得房子够大钱够花了，但是其他人未必这么想，他们还没有填满欲壑，还期望走向属于自己的人生巅峰。5. 马斯克诉山姆・奥特曼的官司，就很说明问题，底层逻辑就是极致贪婪与控制欲望，尽管他们嘴上说的都是宏大叙事、伟大愿景，那些龃龉都是不得已而为之。说到底他们两个是同一类人，因此难以合作，一场官司打下来，揭开了人性不堪的一面，人设多少都有些崩塌。少年成名的哈萨比斯不屑于这么做，团队里的主力则认为，要么创始人年纪大了，躺在过去的功劳簿上，或者是性格原因…… 总之，哈萨比斯变得不积极，缺乏足够的争雄之心，DeepMind 慢慢在 AI 赛道掉队与此有关，于是大家另投明主择木而栖。

天才从不是偶然的天赋加持，而是把热爱、理性与执念拧成一条人生路。这本书跳出流水式传记写法，剖开哈萨比斯的成长轨迹：少年棋坛锋芒初露，深耕神经科学，跨界创办 DeepMind。从 AlphaGo 颠覆围棋认知，到 AlphaFold 破译生命密码，他始终站在人工智能的风口浪尖。他不迎合商业浮躁，不盲从行业跟风，坚持用基础科研锚定通用人工智能的方向。既是科学家，也是理想主义者，在技术狂飙的时代守住了科研纯粹性。真正的远见，是看懂未来，更愿意沉下心亲手把未来造出来。

一个被低估的洞察：信息是现实的基本单位

使命感，是他方向上的锚。最能说明这一点的，不是那些大话，而是谷歌收购谈判里那个附加条件。6.5 亿美元的合同都快签了，他还要求对方必须设立独立的 AI 伦理委员会。拿钱的同时，他还要把 “负责任地做 AI” 写进协议里。你想想，有多少人在那个节点，会在意这件事？这就是使命感在起作用。它会让人在困难的时候不改方向，也让人在成功的时候不忘边界。兴趣，是哈萨比斯续航的燃料。哈萨比斯在 DeepMind 差点倒闭的那段时间，白天做购物推荐算法，晚上还在研究神经网络，是因为他真的觉得这个问题好玩。因为有兴趣，这个人的动力才很难被耗尽。自负，是他在没有外部支撑时，让他继续走下去的最后底气。在 AI 还是寒冬的时代，在 80% 的投资人听到哈萨比斯的商业计划扭头就走的时候，他却说，太好了，这帮我筛掉了不该进来的人。他真的相信自己是清醒的少数派。

读完全书花了大概 11 个小时。在过去的几天时间里，我几乎是一有空就追着阅读该书，直至读完，但还意犹未尽。自从 AlphaGo 问世以来，我就感觉一直在读一本未完成的 AI 书籍。AI 的发展之快，让人应接不暇…… 几个经典的时刻，以及其来龙去脉，本书都有介绍到。AlphaGo 是 DeepMind 强化学习（+ 深度学习）的成名之作；AlphaFold 是 DeepMind 站在破解了语言奥秘的 Transformer （深度学习为主）架构上理解了氨基酸链的语言，进而破解蛋白质折叠的科学巅峰之作；Gemini 则是 DeepMind 在 OpenAI 发布 ChatGPT 以来，被迫应战而生的最新 AI 大语言模型作品（深度学习 + 人类反馈 / 机器反馈结合的强化学习）。一向推崇强化学习为 AGI 主线的哈萨比斯也感叹，如果爱因斯坦也只是基于阅读已有的文本文献、做一些推演、做一些思想实验，进而推导出相对论，那么对于人类语言的理解，以及大语言模型，则可能有助于理解整个自然界的本质，进而通往 AGI。然而，尽管前路看似平坦，但正如哈萨比斯所言，通往 AGI 的时刻可能至少还需要两个 Transformer 级别以上的创新，道路似乎又是崎岖的。毕竟，谁能保证创新不会遇到天花板呢？故事仍在继续，唯有想象力可以继续推进不断的创新。

不知道为啥要找这种根本不懂 AI 也不懂哈萨比斯的老登来写中文推荐序… 到了第三篇推荐序的时候，终于开始对了。

不论是中国人民还是美国人民乃至于世界人民，大家需要的是好用实惠的 AI，而不是动不动一个又一个 5 万亿美元市值 AI 公司的资本收割。现在竞争一来，自由市场之手陆陆续续就会开始发挥作用了… 大家最后都会用脚投票选择实用 AI 而不是资本 AI

11 岁，列支敦士登，一场持续 10 小时的国际象棋赛。他本可逼平前丹麦冠军，却误判认输，对手跳起来大笑。但刺痛他的不是输棋 —— 他环顾四周，几百个大脑全神贯注在黑白格子上。他突然想：这些脑力如果连到一个系统上，也许能治癌症。从那一刻起，他的人生就是一根直线：棋→游戏→神经科学→AI。看似跨界，其实每一步都在回答同一个问题 —— 智力的最好用处是什么？花了 15 个小时读完这本《哈萨比斯：谷歌 AI 之脑》，我最大的感受不是 "这个人多厉害"，而是 "一根直线到底有多难"—— 以及它拐过的那些弯，才是真正有意思的地方。系统外的闯入者 15 岁被剑桥录取，年龄不够，学校说你再等一两年。这一年他去牛蛙公司打工，做了《主题公园》，卖了 1500 万份。老板开出 50 万英镑的支票留他别上学。他拒绝了。剑桥毕业又回游戏行业创业，公司没撑住。关掉公司去 UCL 读神经科学博士，同行觉得他疯了。但你看，棋给了他 "搜索与决策" 的直觉，游戏给了他 "模拟与强化学习" 的框架，神经科学给了他 "大脑是存在证明" 的信念。34 年，每一步弯路都是直线的另一段。这让我想到爱因斯坦 ——16 岁考苏黎世联邦理工学院，数理化满分，文科拉了后腿，没过。院长说你先去把高中念完。等的那一年，他开始琢磨一个问题：如果一个人以光速追着光波跑，他会看到什么？16 岁的一个念头，后来长成了相对论。两个人差了将近一百年，但故事的结构几乎一样 —— 天赋跑在了年龄前面，系统说你等等。他们用等待期做了同一件事：在主流之外，建自己的入口。这不是巧合。2025 年《时代》年度人物封面，八个人坐在钢梁上，复刻 1932 年那张 "摩天大楼上的午餐"。八个人里，六个是移民或移民后代。PC 时代那一代 —— 盖茨、贝佐斯 —— 是系统内的赢家，资源是起点，车库是标配。AI 时代反过来了：移民、混血、边缘身份，这些看似劣势的东西，恰恰成了优势。边缘身份天然带多视角，不被单一框架束缚，才敢走非共识路线。两条路线的生死竞速
这本书最精彩的部分不是个人传记，而是 AI 两条路线的竞速。DeepMind 押注强化学习 —— 让 AI 自己试错、自己发现规则。用我给西瓜打的比方：就像 "自己下棋琢磨"，没人给你题，也没人告诉你答案，赢了就是奖励，输了就改。AlphaGo 就是这条路的巅峰，AlphaZero 甚至不用任何人类棋谱，纯靠自我对弈就超越了所有人类棋手。OpenAI 走深度学习 —— 喂海量文本，预测下一个词。就像 "刷题"，做 1000 道题，每道都有标准答案，做得越多准确率越高，但碰上从没见过的题可能就懵了。Google 自己发明了 Transformer，DeepMind 却押错了方向，把语言模型列为第三优先级。结果 OpenAI 用 Google 的技术做出了 ChatGPT，把 Google 打了个措手不及。书里第 13 章的标题直接叫 "第一次惜败 OpenAI"。读到这儿我停了好久。为什么 "读完全网文本预测下一个词" 这么简单的目标，反而比 "自己从零探索" 更快逼近了通用智能？这大概是过去十年 AI 最大的意外。但哈萨比斯不是没有道理。他反复强调一个词：接地。现在的大语言模型就像读了一万本游泳书但从没下过水的小孩，知识只在文字里打转，跟真实世界隔了一层。他坚信真正的智能必须 "踩" 在真实世界上 —— 先在模拟环境学闭环，再去解决真实问题。AlphaFold 预测蛋白质结构，解决了生物学 50 年难题，这就是深层接地。有意思的是，李飞飞说的 "空间智能" 跟哈萨比斯的 "接地" 是同一件事的两面 —— 一个说 "要到达那里必须接地"，一个说 "从这里出发才有真智能"。一个在造大脑，一个在造眼睛，最终要走到一起。科学家与资本的博弈被谷歌收购时，哈萨比斯坚持了三个条件：继续走 AGI 方向、获得足够算力、伦理护栏写进合同。谷歌承诺未来十年 150 亿美元研究经费。但书中第 14 章 "马里奥计划" 揭示了这些承诺有多脆弱 —— 苏莱曼推动商业化，跟哈萨比斯形成权力对峙，一度密谋脱离谷歌独立，找蔡崇信融资未果。NHS 数据隐私争议又把苏莱曼推向边缘，最终他离开 DeepMind，现在是微软 AI 的掌门人 —— 曾经的搭档，变成了直接竞争对手。还有一幕更耐人寻味：西尔弗退掉了 DeepMind 的股份。不是不看好，是怕被绑定 —— 拿股份意味着研究和收入都绑死在这家公司上，他觉得这会损害自己作为研究者的独立性。跟苹果联合创始人韦恩 800 美元退股不同 —— 韦恩是怕输，西尔弗是怕不自由。一个往回缩，一个往外推。西尔弗后来继续留在 DeepMind 做研究，只是不要股权，拿工资就行。AlphaGo 就是他主导的。钱没拿到，但他在做自己最想做的事。盗火者的矛盾书结尾有个画面：哈萨比斯掏出诺贝尔奖章给作者看，然后说 ——"事情发展得如此疯狂，如此仓皇。" 引言的标题叫 "普罗米修斯的回声"，读完才懂这四个字不是修辞。他创办 DeepMind 的办公室旁边，就是当年物理学家西拉德谋发核链式反应想法的那个路口。他每天经过那里，都会想自己正在做的事，重要性跟原子弹不相上下。冯・诺依曼造原子弹时说过：明知可行却因后果而放弃，不合职业伦理。哈萨比斯多次说自己处于 "矛盾时刻"—— 他比任何人都清楚 AGI 的危险，但探索的乐趣实在太大了。译者周健工说了一句我反复想的话：马拉比写这本书时，对哈萨比斯有一点点过于好了。鲜少看到他在关键抉择时展现出矛盾性。人很多时候，是可以在事情成了之后，事后再给自己安一个光鲜亮丽的理由的。哈萨比斯口口声声说不愿意控制别人，但任何智力游戏他都必须赢 —— 玩桌面足球、打扑克、下棋，他一玩就要战胜别人。赢，是不是另一种控制？这本书跟艾萨克森写的《乔布斯传》《马斯克传》比，传奇性偏弱，但叙事风格平实，作者喜欢在前期埋下线索钩子，后面再一个个收拢拼接。这次阅读本身也有意思 —— 碎片时间读电子版，遇到有意思的段落就跟 AI 对话追问。深度学习与强化学习的区别、接地概念的通俗解释、两条路线的权力格局，都是聊出来的。碎片时间 + AI 问答，比从头读到尾效率高不少。就像哈萨比斯崇尚的费曼那句话：如果你不能把一个东西造出来，你就不能真正理解他。

“在叙事与阐述之间切换节奏，既要刻画人物，也要描绘背景，追求他曾说过的 “叙事张力”—— 故事应能顺畅地从一个转折推向另一个转折”—— 很显然，编辑的要求被落实了

自然界中任何可生成或存在的模式，都能被经典学习算法高效地发现并建模。” 哈萨比斯曾在诺贝尔奖颁奖典礼上宣称。

全书没有直接或间接提及黄仁勋，哪怕一次。记起一则轶事：1937 年 7 月 8 号《申报》登过一则漫不经心的短讯 —— 中日军队于北平近郊卢沟桥发生冲突，国联介入调停，和平在望。余下版面，尽数是好莱坞影人赴沪、百货大楼促销之类。另外，全书智慧密度与神仙打架场面多且精彩，“针尖上跳舞的天使”，说的就是哈萨比斯；对了，还能看到特朗普神助攻。从语言模型、Transformer 到 GPT、DeepMind、Claude Code…… 能明显感受到，智识的狂热与魅力高度集成于北大西洋圈层，东大被成为光谱边缘一角（不论出于意识形态，还是行业默会）。创新这玩意太依赖土壤与温床，必须承认，东大到西海岸湾区的距离终究太远，是实打实的物理隔阂。

1. AGI 竞赛已经从技术竞争转向政治竞争哈萨比斯在书中反复强调的 "地缘政治博弈"，正在成为现实。Anthropic Fable 5 被美国政府紧急下架，标志着顶尖 AI 模型已经被正式列为战略资产，不再是纯粹的技术产品。2. AI 安全不是技术问题，是信任问题 Anthropic 隐秘降级政策被撤回，暴露了一个深层矛盾：AI 公司在自我设限时，如果选择 "不可见" 的方式，会摧毁用户信任；如果选择 "可见" 的方式，又会被竞争对手利用。哈萨比斯早就看到了这个悖论 —— 安全委员会的成员最终都会变成竞争对手。3. 技术加速不可逆转，但 "混乱" 是常态 OpenAI 下架 GPT-4o、Anthropic Fable 5 五天被下架、AI 法律试点项目大规模叫停 —— 这些事件共同指向一个事实：AGI 的发展不会是一条平滑的曲线，而是一条充满 "混乱" 的折线。哈萨比斯说 "过程将会混乱"，这不是悲观，是清醒。4. AGI 的最终控制权不在任何单一实体手中哈萨比斯被迫承认 "理想不切现实"——AI 这种变革性技术，永远不可能被单一实体完全控制。Anthropic Fable 5 被美国政府下架，证明了这一点：即使 AI 公司想保持开放，国家机器也会介入。2026.06.16 no.26

AlphaGo 那场跟李世石的第四局，第 78 手那步棋。哈萨比斯在监控室看到那步棋时，第一反应是出 bug 了。那步棋完全不符合围棋常识，连职业棋手都看不懂。但结果证明，AI 不是下错，是找到了人类几千年来没看见的那个空间。人类下围棋是经验堆出来的最优解，AlphaGo 跳出这个框，把棋盘重新定义了。

这本书早早放到书架了，觉得它也就是蹭 AI 热度的书，没有立即打开，这是错误的。通读全文之后，再看我们每天看到 AI，Agent 得新闻报道，只是 AI 作为工具的具体应用。思想层面，安全层面，未来的趋势更美妙。

书名是哈萨比斯，但是哈萨比斯的占比好像并没有想象中的高。后半部分更多的是放在了 deepMind、openAI 等公司之间。以及 AI 巨头个人之间的 “博弈” 上。目前对于 AI 的态度、AI 未来的发展方向、AI 发展的目的等，没有一致的观点。技术发展的同时，冲击着我们的生活方式、工作方式、伦理观念等。大家对于 AI 的心态都非常的矛盾。有时觉得 AI 过于聪明，他能快速，大量的获取知识并做学习，产生出超乎人类预料的成果。但有时候又觉得 AI 足够愚蠢，蠢到会死守着人类最初给他定的目标，而不顾其他事实，也就有了 “回形针理论”。发展始终不会停止，但发展的方向、发展的边界也需要我们去积极探索。

这本书与其说是哈萨比斯的传记不如说是 AI 技术的传记。作者塞巴斯蒂安・马拉比借助哈萨比斯的人生经历讲述了 AI 这个我们这个时代最重要的技术的发展历程。雅达利游戏攻关、AlphaGo 打败李世石，AlphaFold 带来的医学研究范式的转移，DeepMind 和 OpenAI 的明争暗斗，深度学习和强化学习两条技术路线从大相径庭到逐渐融合，这一个个我们已经见证和正在见证的历史在书中得到了第一视角的复现。AI 将拯救人类，还是将其引向毁灭？哈萨比斯个人对 AGI 的安全性是非常坚守的，不急于求成、不触碰伦理底线，但是这种坚守是建立在他所期待的 AGI 开发是基于统一的科学攻坚上。目前的 AI 开发已经处于群雄并起各显神通的时候，各个大模型争相推出新版本和新功能。在硅谷追逐利润的无情竞赛中，哈萨比斯对科学探索的理想化追求能否幸存下来？只有时间能告诉我们答案。哈萨比斯坚信，人类最终必然走向合作。我们由衷地期盼他的愿景能够实现。

（转自公众号 “时光打磨”）[以下内容无 AI 参与创作，纯碳基​创作]《The infinity machineDemis Hassabis, Deepmind, and the quest for superintelligence》作者：塞巴斯蒂安・马拉比 29.8 万字德米斯・哈萨比斯的标签：诺奖获得者，Deepmind，国际象棋，AlphaGo，AlphaFold，谷歌大脑，Gemini，AGI 田涛的推荐序的 AI 味实在太重了。相比而言，杨斌教授和另外几位的推荐序就更有人味。英文版的封面，一张充满悲悯的碳脸背后奔腾着超脑。技术拯救者与资本妥协者之间的挣扎。使命 Purpose：让人使出命来的事念力 Will 品味 Taste“让 AI 成为探索宇宙的终极工具，解决智能，然后用它解决一切。”“从事科学研究，某种程度上就像在解读神的思想。理解宇宙的深层奥秘，某种程度上就是我的信仰。”1. 超级智能前夜《Ender's Game》安德的游戏，哈萨比斯在科幻作品中的另一个自我。1976 年 7 月出生于伦敦，母亲新加坡华裔，父亲希腊塞浦路斯人。再次被提及的名著《哥德尔、艾舍尔、巴赫》。从国际象棋到牛蛙游戏公司，从专注棋力到构建 AI 的使命。2. 一场探索万物的游戏 “哈萨比斯一直在留意那些待 AI 成熟后可以攻克的科学难题。” 香农：信息是不确定性的对立面。3. 万灵药工作室 (Elixir Studios) 2001 年发布第一个游戏作品《Republic: the revolution》，但 2003 年产品才上市。“你可能会让你的团队陷入幻想，然后他们也会让你陷入幻想。”“讲故事的天赋与自我欺骗的风险之间、激励他人的神奇能力与无意中伤他人的风险之间的那条微妙界限。”（乔布斯，罗永浩，贾跃亭都是无视这些风险）“重建自我的最佳方式就是回归学习。”“大脑只保留了过去事件的核心精髓，记忆与其说是被调取，不如说是被重建。记忆是不可靠的，因为重建过程中可能会产生虚构的叙事。”“如果记忆不是对某种客观外部显示的记录，而是大脑创造的模拟影像，那么或许整个现实都可能是一种精神建构。”“信息是现实的基本单位。”4. Deepmind 英雄之旅启程 “如果这位权威人士认同了他的愿景，那反而意味着这个想法缺乏独创性。”“智能衡量的是一个主体在各种环境中实现目标的能力。” 又一本推荐的书《Owning Your Own Shadow》拥抱阴影 Deepmond 三人组：哈萨比斯，沙恩・莱格，苏莱曼。5. 与彼得・蒂尔的命运交汇 “蒂尔采取了不同寻常的方式，他认为应该避免集体决策。具有共识性的投资组合只能带来平庸的业绩。”6.DeepMind 的智力革命 “托马索・波吉奥将深度学习（一个能带来革命性成果的 “黑箱”）比作电力历史的早期阶段。”“强化学习中的奖励信号与人类大脑中的多巴胺信号非常相似。”“哈萨比斯的商业计划书曾承诺在受神经科学启发的 AI 领域取得根本性突破，3 年后，他兑现了承诺。”（会打砖块的智能体，又一个 ImageNet 时刻）7. DeepMind 争夺战 “也许 AI 更像火和语言，或者它的影响堪比人类前额叶皮质的进化。我的意思是，它和几万年前那些聪明人想到在洞穴墙壁上留下手印的意义处于同一水平 —— 那是意识的开端。”“如果你问生活的真正意义是什么，我会认为是追求自我认知。”“只要某个软件项目有机会影响 10 亿用户，谷歌就会支持这种真正宏大的冒险。”（在战略上，苏莱曼之于哈萨比斯，就是华生之于福尔摩斯）“Founders Fund 一直拖着他们，直到他们的现金储备所剩无几，才答复不再愿意继续担任 C 轮融资领投方。”8. 携手谷歌，AI 之战一触即发 “我们没有询问我们拿钱的数额，而是询问他们会给我们多少研究预算，这表明我们只关心打造 AGI，我们不会离开。”“你要根据你对他们的心理的判断来下注。如果你只看自己的牌，就会发现自己一无所有，甚至在游戏开始前就会弃牌。”（插播一条新闻：2026 年 8 月 5 日，哈萨比斯卸任 Deepmind CEO）9. 从 GEB 到 AlphaGo“人类的直觉并非那么神奇，机器通过一种映射的技巧，就能重现这种能力。”“Deepmind 拥有两个直觉模型，策略网络模仿人类智能中快速思考部分，价值网络模拟慢思考系统二。”“通过与自己进行数百万场对局，智能体可以极大地扩充其参考资料库。”（感叹阿尔法狗与李世石的对决已是 10 年前的往事了）（有关这场对决的背后故事，可以去科技修道院听樊麾亲自讲。）10.OpenAI 横空出世 “最成功的创始人并非一心只想创办公司，他们肩负的使命更接近于创立一种信仰。？“当一项具有无限潜力的技术即将出现时，关于谁应该控制它，永远不会有平静的共识。”“我们所谓的顾问，其实是我们的竞争对手。”11. 医院里的 AI 革命，Deepmind Health“破解智能，并用它让世界变得更美好。”“如果解决方案最初不涉及 AI，那也没关系，苏莱曼会先帮忙解决软件问题，之后再引入 AI。”“哈萨比斯是科学天才，而苏莱曼则是富有使命感的领袖。”“每个人都认为改革这个体系太难了，但必须接受现状这种想法，根本不在我的词典里。”12.OpenAI 强势崛起（AlphaZero 的含义是从零开始，没有人类知识指导下掌握技能）“天才的卓越往往体现在特定使命上，他们往往非常适合完成某项特定任务。”（所以不要被所谓跳出舒适圈的鸡汤给骗了）GPT generative pre-trained transformer 生成式预训练转换器 “如果计算机能够理解人类如何选择句子中的下一个单词，它就能掌握人类思维的内部运作机制。”13. 惜败 OpenAI“要理解世界，智能体必须亲身体验世界，拥有机器人的实体形态或在一个全拟真的虚拟系统里训练。”（具身智能机器人对于 AI 进化的必要性）Deepmind 强化学习，从自身经验中学习 ChatGPT 深度学习，从人类经验中学习 14. 与谷歌总部的隐秘博弈（颇为无聊的章节，因为现在看来，这些有关人工智能监管的考虑都过于理想化了，而哈萨比斯和苏莱曼有点太高估了 Deepmind 对于 AI 未来的影响力）哈萨比斯的理想主义苏莱曼印度裔特有的醉心权谋和折腾项目皮查伊的强硬与现实马斯克对控制权的欲望奥尔特曼的阴险 “哈萨比斯并不享受支配他人的感觉，也绝不允许被他人支配。”“无须信任背书的方式来确保安全，在现实中其实很难做到。”“从理想主义者转变为现实主义者，但仍然希望保持理想主义的内核。”（老罗也是如此）15.AlphaFold“能给出答案的不透明模型，比无法给出答案的透明模型更好。”“实现伟大的成就都需要一定程度的不切实际。”16. 超级智能的终极守门人 “一个不诚实的管理者，不值得被托付人类文明的命运。”（辣评奥尔特曼马基雅维利式八面玲珑的管理风格）（当年 GPT-3 还有公开论文，而今天 GPT-6 Astra 发布，已经是一个完全不公开的技术和模型）哈萨比斯的 3 个方向并行：1. 强化学习 2. 神经科学 3. 大语言模型 17.Gemini“对话智能体打破了人类在交流领域的垄断。”“理解创新者的困境是一回事，抵御其影响则是另一回事。”Gemini 是双子座，因为是 Deepmind 和谷歌大脑两个团队联合开发的。18. 科学家的警告与一往无前的 AI“像我们一样的机器，就是人类的未来危机。”“第 22 条军规一般的处境：谨慎的人没有权力，有权力的人缺乏谨慎。”19.Gemini 与 OpenAI 的较量思维链提示法 + 强化学习 = 具备推理能力的模型 20.DeepSeek“当创意源源不断涌现时，正是奋力向前之时。”“随着 Dspeak 的崛起。一众中国实验室相继推出了强大的模型，这无疑嘲讽着哈萨比斯早年关于 “单一主体” 掌握 AI 的幻想。” 后记哈萨比斯说：“我做这些是为了知识和科学，Sam Altman 更像是为了权力。”- 这本书中文版出版于 2026 年 3 月，Gemini 的 LLM Note 等工具正在被广泛追捧，也使得这本书成为了今年最火的 AI 相关图书。但大模型的迭代速度快到超过想象，现在 GPT6 和 Claud 都处于头部，而 Gemini 已经落后于国产大模型，哈萨比斯也卸任了 Deepmind 的 CEO。作为一个科研型的企业家，也许回到安静的角落攻克科学难题，才是他最爱的生活。今天又有消息说 Gemini 4 Pro 即将王者归来。

诺贝尔奖章的一面刻着诺贝尔的肖像。这位工业巨头、博学的发明家拥有多项专利，包括发明炸药。奖章的另一面刻画着两位女性形象，寓意明确：一位女性形象代表自然女神，她手持象征滋养与丰饶的丰饶角；另一位女性形象代表科学天才，正掀起自然女神脸上的面纱，展露其美丽。正如哈萨比斯讲，推动科学进步就是揭开自然的秘密，从而更接近某种意义上的 "神性"。对于哈萨比斯来说，介于财富和权力并非目的，而是获取科学知识的手段。而 AI 不仅是探索知识的工具，更是解开世界深层奥秘的组成部分。或许这也是他对 AGI 长达 15 年的追求 —— 始于疯狂，终于敬畏，其实有其合理性。综上，如果进一步总结，我认为这是一个执着于在现实世界一步步实现理想的天才历程。而这个历程本身足以成为星空中一颗璀璨星星。