夜雨聆风前两篇，我们跟随哈萨比斯走过了从棋盘到大脑的旅程：剑桥的两次顿悟，万灵药的失败，UCL 的神经科学研究，直到他得出那个信念——要理解智能，就必须亲手创造它。
这一篇，我们来看看他如何为了打造 AGI 而创立 DeepMind。
他要解决的不是一个具体的问题，而是「智能」本身。用他自己的话来说：「先解决智能，然后用智能解决一切。」
打造通用人工智能，愿景宏大，看上去更像是大学研究室的课题，离商业化还很远。这让哈萨比斯在为 DeepMind 融资的过程中困难重重。
艰难的起步
DeepMind 的早期投资者与其说很有眼光，不如说充满戏剧性。其中一位投资者，是哈萨比斯在麻省理工的导师托马索·波吉奥。他投资的原因，只是因为波吉奥的心理学家妻子说了一句话：
「无论那个充满魅力的英国人要做什么，你都应该支持他。」
他们看重的是人，而不是要做的事情。
另一位投资者，是古怪金融家戴维·甘蒙。他投资的原因在于他认为 AGI 有着深厚的宗教层面的意义——是在寻找上帝的算法。
他看重的是事，是意义本身。
而哈萨比斯更需要的，是硅谷真正的投资人所能提供的稳定资金。他们找到了硅谷最具传奇色彩的人物——彼得·蒂尔。就是那个写了《从零到一》的人（以前我写过读书笔记：读《从0到1》），创办了 PayPal、投资了 Facebook、SpaceX 等。
当哈萨比斯找到蒂尔时，蒂尔给出了坦诚的评价：
「在科学层面是顶级的（A+），但商业模式可能是最差的（F）。」
但蒂尔最终还是投资了。因为他看到哈萨比斯不是那种一心想通过初创公司致富、然后四处寻找可行项目的唯利是图者，而是迫切想要攻克某个特定挑战，进而创办公司来解决它的使命感驱动型企业家。
使命感驱动型企业家有一个共同点：永不放弃。即使夜以继日地工作、不拿薪水，也会一直专注于解决问题。
AGI 的三条路径
关于如何实现 AGI，哈萨比斯有一个清晰的认知框架。他认为实现通用人工智能有三个同等重要的「范式」：
第一条，排名第一的，是强化学习。 强化学习的核心思想是与环境交互获得反馈，不断试错、调整策略、逼近最优解。就像婴儿学走路，本质上是在强化学习。
第二条，是从神经科学中产生想法。 人类的大脑，就是一个通用智能系统，如果能研究清楚大脑的运作原理，就可以借鉴以实现通用智能系统。
第三条，才是语言模型。 哈萨比斯没有否认语言模型的价值，但他始终认为，仅靠语言不足以实现 AGI。一个系统如果只会处理语言，却没有能力在真实世界中感知、行动、规划、试错，那它充其量不过是一只精致的鹦鹉——能模仿人类的语言，却不理解背后的世界。
哈萨比斯押注在了强化学习，并且取得了非常卓越的成就：
2013 年，深度 Q 网络（DQN）——一个 AI 通过自我对弈，学会了雅达利的多款游戏，展现了又一个「ImageNet 时刻」。之后，马斯克、Facebook、谷歌等纷纷抛来橄榄枝。最终，哈萨比斯拒绝了扎克伯格。虽然 Facebook 给了更多的钱，但找到一个真正理解「为什么 AI 比其他所有事情都重要」的人，才是最关键的。他选择了谷歌。
这里有一个小插曲。在收购前，谷歌派了一个团队前往伦敦的 DeepMind 进行最后的尽职调查，其中就有谷歌的传奇程序员杰夫·迪恩。在观看了一系列演示后，迪恩要求查看驱动雅达利游戏的 AI 代码。
这让 DeepMind 团队一度很紧张。最终，迪恩看完代码后表示了认可——雅达利系统里没有任何隐藏的把戏，都是实打实的东西。
2014 年 1 月底，谷歌以 6.5 亿美元的价格收购了 DeepMind。
2016 年，AlphaGo 在首尔击败了李世石，震惊了全世界。人们第一次意识到，基于强化学习的 AI 可以在人类最复杂的围棋游戏中超越人类。
2017 年，AlphaGo Zero。不再需要人类棋谱，从零开始自我对弈，左右互搏，三天就超越了所有人类棋手。
2019 年，AlphaStar。在《星际争霸 2》中击败职业选手。
2020 年，AlphaFold 2。解决了困扰生物学界五十年的蛋白质折叠问题。哈萨比斯因此获得了 2024 年诺贝尔化学奖。
OpenAI 的大语言模型弯道超车
2022 年 11 月，OpenAI 发布了 ChatGPT——一款基于大语言模型的聊天机器人，震惊了全世界，令整个 AI 格局发生了巨变。
哈萨比斯拥有世界上最好的强化学习团队，大语言模型在 DeepMind 并非首选方案，却被 OpenAI 弯道超车。
5 天内，ChatGPT 吸引了 100 万名用户。2 个月内，用户数量惊人地达到了 1 亿，成为了有史以来增长最快的消费类应用。
谷歌感受到了严重的危机。CEO 皮查伊（劈柴哥）紧急召开高管会议，最终决定将谷歌大脑和 DeepMind 合并。为了和 OpenAI 竞争，谷歌必须将其研究、算力和营销力量集中在一起。
联合部门的指挥权并没有交给资历更老的杰夫·迪恩，而是哈萨比斯。
Gemini 再次进入第一梯队
我当时想，谷歌拥有最顶尖的人才，全球最大规模的数据，还有自研的强大 TPU 芯片资源，在大语言模型方面为什么会竞争不过 OpenAI 这样的小公司？
是因为大公司的创新者窘境？AI 智能问答系统必然会触动谷歌搜索这块大蛋糕的营收。要打破这种困境，需要决策层极大的魄力和执行力——即使自我革命、削减搜索业务的营收，也要在大语言模型方面重回赛道。
而让远在英国的哈萨比斯来统领整合所有资源，也是其关键的一步。
2023 年 12 月，谷歌发布了 Gemini，进入到了大语言模型第一梯队。
2025 年 11 月，谷歌发布了 Gemini 3，该模型在编码、推理与多步规划方面树立了标准，在众多基准测试中表现均超越了 ChatGPT。
如今，AI 俨然已经成为一场军备竞赛。谷歌、OpenAI、Anthropic、Facebook 你追我赶，竞争仍在继续。
哈萨比斯的故事也正在继续……
谷歌赶超 OpenAI 的故事，让我不禁想到百度。同样都是搜索巨头，百度在 2017 年就喊出了「All in AI」的口号。同样从领先到落后，为什么谷歌最终实现了反超，而百度至今仍在追赶？
我想问题出在组织管理上：决策者战略方向摇摆不定，高管决策空间又太小，内部利益派系林立。当然，也缺一名像哈萨比斯一样坚定追逐 AGI 的局外人。
关注我，在 AI 浪潮到来时，永远保持学习，保持独立思考。
