AI这东西，用起来很耗电。这是个大问题。那些数据中心里的芯片，得一直转，才能训练和运行模型。但是，AI自己也能帮忙解决能源问题。
这听起来有点绕，但事情就是这样。比如，Google DeepMind就在用AI帮忙搞核聚变。他们用AI去控制反应堆里的等离子体，这是个很复杂的工作，人来做很难。如果核聚ben1搞成了，能源问题就解决了大半。
而且，哈萨比斯还提到一个想法。他说，可以用AI来发现一种在正常温度下就能用的超导材料。要是真找到了这种材料，整个电网、电动机，所有用电的东西都会发生变化。所以，AI一边在大量消耗能源，一边又在为我们寻找新的能源出路。
还有一点，AI模型本身也在变。它们每年的效率都在提高，大概能提升十倍。这里面有个技术叫“蒸馏”。具体来说，就是先训练一个又大又聪明的模型。然后，让这个大模型去“教”一个小模型。小模型学了之后，虽然体积小，但能做得和大模型差不多好。因为小，它运行起来用的电就少很多，速度也快。这样就能用更少的能源，办更多的事。
LLM与World Models的融合：提升AI能力
我们现在用的聊天机器人，技术上叫大型语言模型，也就是LLM。它们很会处理文字。你问它问题，它能给你答案。你让它写东西，它也能写。但是，它们有个局限。它们其实不理解我们这个真实的世界。
你跟它说“一个苹果从树上掉下来”，它能理解这句话里的词。但是它并不懂重力是怎么回事。它对物理规律一无所知。这就是为什么现在的AI看起来聪明，但有时候又很笨。
所以，很多研究人员，包括哈萨比斯，都觉得光靠LLM是不够的。他们提出了一个新方向，叫做“世界模型”（World Models）。
世界模型是什么？它就是让AI去理解物理世界。它需要学习因果关系，比如你推一个东西，它就会动。它需要明白空间和时间。哈萨比斯认为，未来不是用世界模型去换掉LLM，而是要把它们两个合在一起。
你可以这么想：LLM负责语言、沟通。世界模型负责理解现实。当AI有了这两个东西，它才能变得真正智能。
举个例子，机器人。我们现在看到的很多机器人，其实背后都有人在远程操控。它们就像提线木偶。为什么？因为机器人自己不理解周围的环境。如果一个机器人有了世界模型，它就能自己看、自己判断。它知道桌子是硬的，不能直接穿过去。它知道杯子里的水会洒出来。这样，它才能自主地完成任务，而不是一个遥控玩具。
AI行业估值与AGI伦理开发
现在AI这个行业很热。哈萨比斯说，这是他工作几十年来，见过的最激烈的竞争。所有的大公司、好的创业团队，全都进来了。因为大家都知道，这技术很重要。
竞争一激烈，就容易出现泡沫。有些AI公司，可能连个像样的产品都没有，但估值已经高得吓人。这跟二十多年前的互联网泡沫很像。泡沫总会破的。到时候，很多公司会倒下。
但是，哈萨比斯不替谷歌担心。为什么？因为谷歌有钱。它的搜索、广告这些业务一直都在赚大钱，现金流很稳定。就算市场环境变差，谷歌也能继续投钱搞研发。
可它的对手就不一样了。比如OpenAI和Anthropic这些公司。它们需要不停地从投资人那里拿钱，才能支付昂贵的服务器和研发费用。一旦投资人不愿意给钱了，它们就会有大麻烦。所以，从资金上说，谷歌处在有利的位置。
不过，哈Zha比斯想的也不全是商业竞争。他很清楚，他们正在做的东西，将来会影响到每一个人。所以他觉得，自己身上有双重责任。一方面，他要带领团队在商场上打赢。另一方面，他又要考虑怎么做才能让这个技术对全人类都有好处。他必须一边踩油门，一边想着踩刹车，这很难平衡。
中国的AI进展：与全球领导者的竞争与创新
很多人觉得，在最顶尖的AI技术上，中国公司要落后一些。但哈萨比斯的看法不一样。他说，现在中国最好的AI模型，跟美国和欧洲的顶级模型比，可能只差几个月。这个差距已经很小了。
他举了例子，比如DeepSeek和阿里巴巴做的模型。这些模型在全球都引起了关注。而且，中国公司是在买不到最先进的Nvidia芯片的情况下，做出了这些成果。这说明，他们的工程能力很强，追赶的速度很快。
但是，哈萨比斯也提出了一个更深的问题。他说，追赶是一回事，创新是另一回事。中国公司已经证明了自己很会追赶。但他们能不能做出一个全新的、没人做过的东西？比如，下一个像Transformers那样有影响力的AI架构。
他觉得，做这种创新，比追赶要难一百倍。这不光是技术问题，更是一种文化和思维方式。你需要鼓励研究人员去自由探索，不怕失败。他说，他还没看到中国公司在这方面拿出证明。所以，真正的挑战在于，能不能从“追赶者”变成“开创者”。
谷歌AI引擎室：DeepMind与Google联动AI演进战略布局
以前，谷歌内部搞AI研究的有好几个团队。比如Google Brain和DeepMind。它们各做各的，有时候还有点互相竞争。后来，谷歌的CEO桑达尔·皮查伊把这些团队都合并了。现在，它们都属于一个叫Google DeepMind的大部门，由哈萨比斯统一负责。
哈萨比斯把这个新部门比作谷歌的“发动机室”。
这个比喻很形象。意思是说，所有核心的AI技术，都在这个“发动机室”里被制造出来。然后，这些技术会被快速地送到谷歌的各个产品线上去。
具体流程是这样的：第一步，哈萨比斯的团队研发出最新的AI模型，比如Gemini 3。第二步，这个模型会立刻被谷歌的其他团队拿去用。他们会把模型的新功能加到Google搜索、Gmail、安卓系统这些产品里。
因为流程很顺，所以速度很快。过去，一个新技术从研发到进入产品，可能要很久。现在，可能几天就搞定了。这就是为什么谷歌在AI竞赛中能保持在前排。他们不仅能发明技术，还能快速地把技术变成上亿人能用的产品。哈萨比斯说，他几乎天天都和CEO沟通，确保“发动机室”造出来的东西，正是整个公司需要的。
2026年的AI进展与战略合作
接下来会发生什么？哈萨比斯对未来一年多的发展做了几个预测。
首先，AI智能体会变得更实用。现在的AI主要是你问它答。未来的智能体，可以主动帮你做事。比如你告诉它“帮我规划一个周末旅行”，它就能自己去查航班、订酒店、安排行程。
其次，机器人技术会有看得见的进步。因为控制机器人的AI变聪明了，特别是加上了前面说的“世界模型”，机器人会变得更灵活，更能适应真实的环境。
再次，我们手机上、或者未来智能眼镜上的AI助手，会变得真正好用。它能看懂你周围的情况，随时给你提供帮助。这会是AI融入我们日常生活的一大步。
这些进步都离不开谷歌跟其他公司的合作。比如，三星是全球最大的安卓手机厂商，他们已经决定在手机里主要使用谷歌的Gemini AI。还有报道说，苹果也会在它的Siri里用上Gemini的技术。
谷歌的策略很清楚。他们在自己的“发动机室”里造出最强的AI。然后，一方面把它用在自家的产品里，另一方面也把它提供给合作伙伴。
但对哈萨比斯个人来说，他最关心的还是科学。他之前用AI做的AlphaFold，解决了困扰生物学界50年的蛋白质折叠问题。他希望，未来能有十几个像AlphaFold这样的项目。用AI去解决物理、材料、医学等领域里那些最难的问题。这才是他觉得做AI最有意义的地方。
