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0本期梗概
这一期来自红杉资本 Sequoia Capital 在 AI Ascent 2026 上的访谈。Google DeepMind 联合创始人兼 CEO、2024 年诺贝尔化学奖得主 Demis Hassabis，从国际象棋、游戏开发和神经科学讲起，回看 DeepMind 为什么会在 2009 年押注 AGI。
节目会帮助理解：为什么游戏曾经是 AI 训练和验证的重要场域；DeepMind 早期如何判断深度学习、强化学习、算力和神经科学会汇合；AGI 为什么不只是一个模型能力目标，而可能成为推动科学研究的新工具。Demis 还谈到 AlphaFold、Isomorphic Labs、药物发现、虚拟细胞、天气模拟、世界模型，以及他对意识、主体性和 AI 工具属性的判断。
Shownotes 时间轴
Demis Hassabis 登场：从 AI 领域的早期信念聊起
国际象棋、游戏开发、神经科学，如何汇入 DeepMind
Elixir Studios 的创业经验：领先时代五年，而不是五十年
2009 年创办 DeepMind：为什么当时 AGI 仍像科幻
DeepMind 的使命：先解决智能，再用智能解决其他问题
AI for Science：为什么 DeepMind 要把科学问题放在核心位置
AlphaFold 之后，AI 如何进入药物发现与生物学
模拟、世界模型与“虚拟细胞”：下一轮科学突破可能在哪里
意识、主体性与 AI 边界：AGI 是否一定意味着自我意识
快问快答：AGI 时间表、推荐书、最重要的科学突破与历史人物
嘉宾背景
Demis Hassabis 是 Google DeepMind 联合创始人兼 CEO。他早年是国际象棋选手和游戏开发者，参与开发过《Theme Park》，后来研究认知神经科学，并在 2009 年创办 DeepMind。2024 年，他因 AlphaFold 相关贡献获得诺贝尔化学奖。DeepMind 的代表性成果包括 AlphaGo、AlphaFold 以及面向科学发现的一系列 AI 系统。
原节目
Sequoia Capital《Demis Hassabis: We're Three Quarters of the Way to AGI》
