在近期的一次采访中，DeepMind 联合创始人兼首席执行官 Demis Hassabis 围绕人工智能发表了诸多观点，涵盖了技术进展、未来愿景、潜在风险等多个方面。 * AI 愿景与热情：Hassabis 对理解世界有着深层热情，将人工智能视为推进人类知识的 “终极工具”，受探索存在、意识和现实本质等问题驱动。 * 发展速度与趋势：他认为人工智能正处于 “指数级增长曲线”，领域的成功吸引了更多关注、资源和人才，进一步推动其快速发展。 * 前沿项目进展Project Astra：这是 DeepMind 新一代聊天机器人应用，能通过视觉和听觉理解世界，可识别图像、理解场景并进行创造性互动，其反应具有一定的不可预测性。 迈向 AGI：DeepMind 核心目标是实现 AGI，正在训练 Gemini 模型，使其具备在世界中行动的能力，Hassabis 预测 AGI 可能在未来 5 - 10 年内实现，到 2030 年可能出现深度融入日常生活、理解周围世界的系统。 * 多领域潜力机器人技术：Hassabis 认为机器人技术将是 AI 重要领域，预计未来几年会有突破，出现能执行有用任务的机器人，包括人形机器人。 科学研究：AI 在蛋白质结构预测上取得巨大成功，AlphaFold 将预测时间从多年缩短到一年内完成 2 亿个结构，还将彻底改变药物研发，有望大幅缩短研发周期，甚至可能在未来十年内帮助 “治愈所有疾病”。 * 当前局限性：目前的 AI 系统缺乏人类的 “好奇心”“想象力” 和 “直觉”，尚不具备提出新颖问题、猜想或假说的能力，但 Hassabis 预计未来 5 - 10 年这一状况会有所改善。 * 风险与应对：AI 可能带来 “激进的富足”，但也存在风险，如被恶意使用以及系统失控等。Hassabis 认为可以通过内置安全措施、国际合作以及教导 AI 道德等方式应对，同时呼吁在 AI 竞赛中不要忽视安全和责任。 * 未来影响：Hassabis 认为 AI 下一步将成为强大工具，增强人类各项能力，AGI 的到来将彻底改变人类做事方式，其影响深远，可能需要新的哲学思考去理解 。 DeepMind 在人工智能前沿领域积极探索，致力于实现 AGI，在看到 AI 巨大机遇的同时，也重视其带来的潜在风险。

李开复对 2025 年 AI 发展及影响持有以下观点： * AI 应用爆发：李开复强调 2024 年是 AI 应用爆发年，基于模型能力提升、推理成本下降等四方面快速进展。 * 模型能力提升：过去两年 AI 模型能力持续进步，大模型智商每年至少增加 30 个点（以非科学的智商换算对比，普通人 34 分，当时 ChatGPT 60 多分，现在最好模型 90 多分）。 * 推理成本下降：推理成本每年下降 10 到 20 倍，近期接近 20 倍，远超其他技术成本下降速度。 * 新技术涌现：大模型超文本处理能力，出现文生视频、多模态、新推理模型（深思考、慢思考）、世界模型、具身智能、智能体及 AI for Science（如基于蛋白质序列的大模型）等技术。 * AI 生态演变：当前 AI 生态不健康，英伟达硬件获利多，理想生态是应用获利最多，平台和模型层其次，芯片最少，预计两年内生态翻转。 * Scaling Law 局限：Scaling Law（投入更多机器变聪明）放缓，原因包括数据不足、机器效率低、超大模型成本高且延迟长，新范式是 “慢思考”。 * 模型分类：未来模型分超大模型（万亿甚至十万亿参数，更聪明但成本高，不适合日常大规模使用）和大模型（千亿参数，务实、快速、便宜，适合普遍应用），超大模型用于 “蒸馏” 和 “合成” 数据提升大模型智能，“AI 教 AI” 概念将加速 AI 进展。 * 企业应用蓝图：通用基础模型商业价值有限，企业应用需选高速大模型，对特定行业进行行业数据继续预训练，用 “教师模型” 增强，利用企业数据库进行检索增强生成（RAG）避免幻觉，RAG 是关键。 * 01 万物策略：01 万物提供完整 AI 平台和解决方案，核心策略是极速大模型（“闪电模型”，速度快、成本低），放弃更大稠密模型方向，专注 MoE 路线，与阿里合作，在金融、游戏、法律、制造等领域落地，如与苏州中戏软合作降低专利生成成本，在游戏领域提升用户体验、制造内容，与创新工场及投资企业合作打造行业大模型。 总体而言，李开复认为 AI 处于应用爆发期，虽 Scaling Law 遇瓶颈，但新范式推动其进步，未来 AI 应用是务实行业大模型，01 万物正积极布局。