通往AGI的最后两块拼图已锁定！DeepMind CEO首次公开具体路线：搞定世界模型与智能体系统就够了｜通用人工智能、Demis Hassabis、AI路线图、AI突破

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🔥家人们！谷歌AI掌门人刚刚放话：AGI（通用人工智能）只剩俩Alpha Go级别的突破了！5-10年？我直接笑死，这哥们德米斯·哈萨比斯简直是人类版“爽文男主”💥

7岁国际象棋大师，8岁用奖金买电脑写代码，诺奖都上手了！Alpha Go算啥？他顺手搞出Alpha Fold预测蛋白质，直接拿诺奖化学奖，还把谷歌大脑干趴了，现在Gemini 3在他手里帅炸——问《搏击俱乐部》戒指象征啥？人家秒答“抛开身份，极端蜕变”，绝不哄你开心，高冷又自信！🤯（不像某GPT，说错就秒怂“对不起”🤣）

谷歌为啥这么狂？全程科研“怪兽模式”🛒——人才多到像中国吃西瓜（全球70%！），多路并行砸钱：世界模型搞虚拟宇宙，智能体直接替你写PPT、规划旅行！难点？AI还不会跨对话记事（忘记你叫老范就离谱），但突破在即💥兄弟们押注5年内AGI？我赌一包辣条，谷歌又要杀疯！

👉点赞的今年AI帮你写年终总结！评论区喊“冲AGI”，抽3人送Gemini 3黑科技体验～（别卷了，这赛道我直接躺赢！）💯 #AI未来已来 #谷歌杀疯了

标题1：诺奖得主震撼预测：AGI并非遥不可及，仅差最后两项AlphaGo级突破，5到10年内将至？｜通用人工智能、Demis Hassabis、Google DeepMind、AGI 时间表
标题2：谷歌模式VS普通公司：当别家还在追热点，谷歌已用怪物级投入锁定AGI终局，未来胜负已分？｜Google DeepMind、AGI 时间表、5到10年、人类水平AI
标题3：别再盲目乐观！谷歌CEO亲承Gemini仍有4大死穴，持续学习与长期规划难题不解决，AGI就是空谈｜技术挑战、AI突破、AI进展、Gemini、AI路线图
标题4：从游戏天才到诺奖得主，他凭什么断言AGI只差临门一脚？揭秘哈萨比斯开挂人生背后的逻辑｜Demis Hassabis、Google DeepMind、AGI 时间表、5到10年
标题5：通往AGI的最后两块拼图已锁定！DeepMind CEO首次公开具体路线：搞定世界模型与智能体系统就够了｜通用人工智能、Demis Hassabis、AI路线图、AI突破
简介：Google DeepMind CEO Demis Hassabis 在Axios AI峰会投下震撼弹：实现通用人工智能（AGI）仅需5到10年，关键在于攻克“世界模型”与“智能体系统”两大技术挑战。这究竟是基于Gemini成功的乐观预测，还是忽略了AI发展的核心风险？本期将深入解读哈萨比斯给出的AGI时间表，以及这位诺奖得主为何有此底气。

00:00:00 开场引述通往AGI的难关
01:00:00 介绍哈萨比斯的传奇履历
03:16:00 创建DeepMind与谷歌的收购
04:09:00 AlphaFold攻克蛋白质折叠难题
05:25:00 整合谷歌AI赢得内部斗争
06:56:00 剖析Gemini 3的惊人能力
08:39:00 当前大模型存在的四个局限
12:51:00 世界模型与智能体是未来突破口
14:23:00 谷歌科研模式的中国效应类比
16:00:00 谷歌对AI各方向的全面探索
17:22:00 AI行业核心人才多出自谷歌
18:51:00 总结全片核心观点与展望

谷歌Deepmind首席执行官德米斯·哈萨比斯在Axios AI大会上表示，距离实现通用人工智能（AGI）仅需一到两个AlphaGo级别的技术突破，预计在5-10年内达成。

哈萨比斯本人是位传奇人物，他拥有希腊裔父亲和华裔母亲血统，少年时即是国际象棋大师，8岁自学编程。他拥有剑桥大学计算机科学学士硕士学位，以及伦敦大学学院认知神经科学博士学位。曾从事游戏开发，后创立DeepMind。DeepMind被谷歌收购后，哈萨比斯带领团队开发了AlphaGo（围棋AI）、AlphaFold（解决蛋白质折叠难题），AlphaFold在2020年大赛中夺冠，哈萨比斯因此在2024年获得诺贝尔化学奖。他还成功合并谷歌大脑部门，统管谷歌所有AI方向及Gemini产品开发。

关于AGI的进展，哈萨比斯指出Gemini 3已是强大的多模态理解系统，能进行深层语义分析，展现出“简洁、冷静、有自信、不讨好”的科学家性格，并向产品化和初步AI Agent方向发展。然而，当前大模型仍面临四大挑战：缺乏持续学习能力、无法执行长期复杂规划、智能体系统不稳定易跑偏、以及跨对话的稳定记忆不足。

为克服这些挑战并实现AGI，哈萨比斯认为需要两大突破：一是**世界模型**，让AI理解物理世界的运行规律；二是**智能体系统**，使AI从回答问题转向自主规划、执行和调整任务。

文章还强调了谷歌独特的科研模式，拥有高人才密度、充足资金和海量数据，鼓励多元探索，不追求短期盈利。这种“中国效应”式的全面探索，使其成为科研领域的“怪物”，不断孵化前沿成果并持续引领AI革命。

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