文|藍洞商業 趙衛衛

2026年，OpenAI的市場佔有率在下墜，谷歌的Gemini和Anthropic的Claude在崛起。

最近《哈薩比斯：谷歌AI之腦》出版，代表着中文世界有了讀懂谷歌AI靈魂人物的一手資料。作者馬拉比定期跟哈薩比斯暢聊兩小時，最終把總計30小時的對話融合資料彙集成哈薩比斯的傳記。

書中不僅呈現哈薩比斯的精神世界與成長軌跡，更揭示了他帶領DeepMind走出與OpenAI完全不同的發展路徑，一個以科學為核心、沿着審慎的發展路徑，另外一個則代表着快速行動和打破常規的企業文化。

最重要的一點，書中把哈薩比斯塑造為「企業家+科學家」的形象，他這批早期AI先驅構建AI的出發點是科學探索，探索一種新型認知的哲學；而OpenAI的奧爾特曼則是代表着另外一群人，他們把AI技術當作可搭乘的順風車，因為AI可以帶來權力和財富。

先理解人，再理解事。

哈薩比斯從倫敦一個移民家庭長大，5歲就成為國際象棋神童，後來在劍橋研究神經科學，創立DeepMind之後，用AlphaGo擊敗人類圍棋冠軍，又用AlphaFold解決蛋白質摺疊，獲得諾貝爾化學獎，他終極願景的AI是無限機器，能無限歸納數據，升維成數學的AGI。

回看過去十五年，谷歌是AI力量的重要一極。

目前，全球AI產業中90%的關鍵突破，都是谷歌大腦、谷歌Research或DeepMind完成的，比如AlphaGo、強化學習，還有Transformer架構，按照哈薩比斯之前的設想，AI應該沿着穩妥的研發路線發展，更多的AlphaFold可以在癌症治癒、新能源和新材料上應用，造福人類。

但現實沒有按照劇本走，技術的發展難以預測，OpenAI率先將大模型的對話與生成能力推向大衆，谷歌在一度落後的情況下奮起直追，組織重組，打造Gemini 3.0，終於在全球通用AI流量的市場份額中上升到了21.5%，而ChatGPT則從86.7%下跌到了64.5%。

而哈薩比斯，就是解開谷歌一切AI能力的核心頭腦之一。

哈薩比斯站在了硅谷對立面

《哈薩比斯：谷歌AI之腦》裏，披露了很多科技往事的內幕。

比如，當時谷歌收購DeepMind，而Facebook的扎克伯格給出的價格更高，但哈薩比斯還是選擇了谷歌，因為他更看重人而不是價格，扎克伯格沒有展現對AGI的長遠理解，而谷歌聯合創始人拉里·佩奇是懂的人。

「他當時基本上是在告訴我，也許你可以創辦一家像谷歌那樣的公司，但這會耗盡你職業生涯中最寶貴的時光，」哈薩比斯回憶拉里·佩奇，「但如果我真正的使命是打造通用人工智能，那麼我為什麼不利用他積累的所有資源呢？我覺得這個論點很有道理。」

2014年1月底，谷歌以6.5億美元收購了DeepMind，以今天的標準來看，這筆交易可謂物超所值。

但哈薩比斯真正的收穫是在接下來的十年裏，谷歌向DeepMind的研究投入了數十億美元。哈薩比斯自青少年時期就懷揣的對超級智能的追求，很快便進入了高速發展階段。

哈薩比斯後來身處谷歌核心領導層，但一直生活在倫敦而不是硅谷，因為他認為英國比硅谷更平等，不願被硅谷的逐利文化完全同化。

哈薩比斯雖然與硅谷打交道並接受它的資金，但始終置身其外，在與馬拉比的對話中痛批那些以利潤、速度、市場主導為優先的企業領導者，因為太過於「短視、逐利」。

事實上，DeepMind也與谷歌發生權力鬥爭的矛盾，DeepMind內部曾對谷歌在AI治理和安全監督上的控制不滿，他們擔心未來AGI的部署會完全由商業利潤驅動，而非安全與倫理考慮，於是希望為DeepMind建立獨立於谷歌商業董事會的治理機制。

但這個名為「Project Mario」的祕密分拆計劃最終失敗，谷歌無法接受外部獨立人士對自家核心專有技術擁有否決權。DeepMind聯合創始人蘇萊曼也因此離開，後來成為微軟AI的負責人。

這是DeepMind與谷歌內部權力鬥爭的首次完整披露。

這也推動了哈薩比斯的成長，他開始從一個理想主義者轉變成一個現實主義者，因為他知道，在一個盈利性的公司裏，過於理想化的去信任化治理結構（trustless governance structures）根本行不通，唯一的現實路徑是在公司內部獲得實際權力。

更重要的是，哈薩比斯在傳記中成為一個奧爾特曼的反面，AI的目的是科學啓蒙，而非權力與財富，這是觀察哈薩比斯和奧爾特曼的一個切入點。

奧爾特曼被簡化成一個追求權力和財富的AI領導者，而哈薩比斯則是科學家+企業家，這不僅是公衆形象差異，更是底層價值觀與發展邏輯的根本分野。

奧爾特曼深諳硅谷的生存法則，比對手先推向市場是生存級別的要求。體現奧爾特曼的權力慾，最明顯的就是他導師格雷厄姆的那句話：山姆極其擅長獲取權力，你可以把他空降到一個食人族島上，五年後回來，他已經是國王了。

這也解釋為什麼DeepMind在大語言模型上一度落後OpenAI，因為哈薩比斯堅持「科學優先」的神經科學路徑，他對大語言模型保持懷疑，他是為了知識和科學而做這件事。

頭部差距在拉大，開源始終落後一代

在最近的採訪中，哈薩比斯對行業格局和未來發展做出了諸多判斷，例如開源模型永遠落後一代，而頭部的競爭格局在拉大，未來行業需要一個國際性的組織來進行合作。

他認為，目前全球前三到四家頂尖實驗室與其他所有機構的差距，正在以兩年前完全沒有的方式不斷拉大。原因是結構性的，而不只是砸錢更多。

「縮放定律、Transformer架構、人類反饋強化學習流程」，這些當前的技術思路已經被廣泛傳播、廣泛復現。這些路線的邊際收益正在下降，只會熟練應用已知技術的機構，正逐漸觸及增長天花板，接下來決定勝負的，將是誰能發明新一代算法，而不是誰能把現有技術執行得最高效。

而且，AI工具本身也在加速下一代系統的研發。代碼助手加速了研究者迭代架構的速度；數學推理工具幫助證明新模型的特性，前沿實驗室不只是在同一條賽道上跑得更快，他們正在改變賽道本身。

「從相同的技術路線裏挖掘同等收益，正變得越來越難。因此我相信，未來幾年，有能力發明全新算法思路的實驗室，將獲得更大優勢——因為上一代思路的潛力已經被徹底耗盡。」

在開源問題上，哈薩比斯態度審慎但明確：開源模型將始終比最前沿技術落後大約一代。

不是因為開源社區缺乏天賦或投入，而是因為追趕需要時間。前沿實驗室發表一項突破，開源社區需要大約六個月，才能復現、深度理解並乾淨地實現它，而在這六個月裏，前沿實驗室並沒有停下。

差距不會閉合，只會向前移動。

DeepMind對此的應對，是自己的Gemma系列模型：輕量開源模型，目標是做到同規模裏最強，而不是死磕絕對前沿。

所以，哈薩比斯清晰地定義了Gemma的使用者：沒有大規模算力基建的早期開發者、算力受限的學術研究者、不想依賴API的初創團隊，以及必須本地運行的邊緣計算場景。他認為，對這些場景而言，開源模型不是妥協 ，它們往往是更合適的選擇。

關鍵在於，人們要清醒認識其定位與邊界。

更重要的一個問題，是談到當前AI行業哪些方面落後於當年的預期，哈薩比斯認為，持續學習（continual learning）這些系統在訓練完成後、部署到真實世界後，就不再繼續學習了，模型在增量學習、持續適應新知識方面能力薄弱。

「因為業界還沒有完全找到可行方案，所有頭部實驗室都在研究，如何把新知識整合進已經訓練數月的成熟系統裏。而人類大腦在這方面做得極為自然，大概率是通過睡眠、強化學習等機制。」

而且，當前AI發展還有很多問題需要克服，最大的問題或許是一致性（consistency）。「我有時稱這些系統為‘鋸齒狀智能’（jagged intelligence），因為它們在以特定方式提問時表現驚人，但提問方式稍有變化，就可能在基礎問題上出錯，通用智能不應該有這種缺陷。」

谷歌如何逆襲？

組織變化，先於產品變化，組織能力的重塑帶領技術的變革，這是谷歌的Gemini能夠後來居上的主要原因。

去年11月中旬，谷歌發布的Gemini 3.0模型，因為其在推理、多模態能力上的強勁表現，給ChatGPT帶來了極大壓力。一個很重要的原因，就在更早之前谷歌DeepMind和谷歌大腦兩個AI團隊合併，哈薩比斯成為合併後的新部門的負責人，而谷歌大腦負責人傑夫·迪恩則擔任新團隊的首席科學家。

團隊的變化是一切變化的基礎，哈薩比斯後來說，「我們把公司全球人才整合起來，朝着同一個方向推進；同時，我們集中了全部算力資源，去打造最大規模的模型，而不是在公司內部分散做兩三個版本。

很大程度上，我們只是把已有的各項優勢捏合到一起，然後以一家創業公司般的極致專注與節奏全力衝刺，讓我們重新回到前沿，並在多個領域取得領先。」

事實上，當時外界並不看好哈薩比斯，因為谷歌大腦負責人傑夫·迪恩的產品經驗更豐富。

但哈薩比斯證明了自己，因為外界只看到了他作為一個科學家帶領AlphaFold的階段，忽視他的遊戲生涯。「如果你讓我做真正創新的產品，我非常樂意，那就是我在遊戲行業試圖做的事——每款遊戲都基於革命性的技術。」

要在谷歌這艘戰艦中擺脫「創新者的窘境」談何容易，既要保持長期、自由的科學研究，又要以近乎無情的節奏持續把成果推向市場、迭代、發布。

哈薩比斯從遊戲行業復刻了「突擊隊」模式，所有成員共同開發一個統一模型；任何人都可以提出改進方案，但只有在排行榜上提升了模型表現的改進纔會被採納；一切用數據說話。

外界看到了Gemini 3.0的成功，但事實上，更早之前的2024年9月，谷歌用這套方法組建了反擊團隊，用來防禦OpenAI發布o1推理模型。

當時谷歌傳奇工程師諾姆·沙澤爾（Transformer架構的核心發明者之一，曾被谷歌以27億美元從外部請回）與傑克·雷共同領導了這個項目。在準備會議上，超過250名科學家到場，每人僅帶一頁PPT。原本計劃只招募40名志願者，最終卻有150人主動報名。那種氛圍就是：「這是RL（強化學習），這是DeepMind，我們必須拿下它！」

差距是不斷縮小的，到2025年秋天，Gemini 2.5 Pro與OpenAI的GPT-5在多項盲測對決中表現非常接近，在長上下文和多模態任務上Gemini常佔優勢，而GPT-5在數學推理等任務上更強。

如果用一個關鍵詞來總結哈薩比斯的管理哲學，那可能就是不懈（relentless）。「不懈的進步，不懈的發布。不懈的創新生產機器。這幾乎是一個矛盾修辭——你能擁有一個持續迭代的創新生產引擎嗎？我認為可以。」