先人后事，哈薩比斯站在了奧爾特曼的對立面。

撰文|藍洞商業(yè) 趙衛(wèi)衛(wèi)

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

最近《哈薩比斯：谷歌AI之腦》出版，代表著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匯集成哈薩比斯的傳記。

書中不僅呈現(xiàn)哈薩比斯的精神世界與成長軌跡，更揭示了他帶領(lǐng)DeepMind走出與OpenAI完全不同的發(fā)展路徑，一個以科學(xué)為核心、沿著審慎的發(fā)展路徑，另外一個則代表著快速行動和打破常規(guī)的企業(yè)文化。

最重要的一點，書中把哈薩比斯塑造為「企業(yè)家+科學(xué)家」的形象，他這批早期AI先驅(qū)構(gòu)建AI的出發(fā)點是科學(xué)探索，探索一種新型認知的哲學(xué)；而OpenAI的奧爾特曼則是代表著另外一群人，他們把AI技術(shù)當(dāng)作可搭乘的順風(fēng)車，因為AI可以帶來權(quán)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，后來在劍橋研究神經(jīng)科學(xué)，創(chuàng)立DeepMind之后，用AlphaGo擊敗人類圍棋冠軍，又用AlphaFold解決蛋白質(zhì)折疊，獲得諾貝爾化學(xué)獎，他終極愿景的AI是無限機器，能無限歸納數(shù)據(jù)，升維成數(shù)學(xué)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(chǎn)業(yè)中90%的關(guān)鍵突破，都是谷歌大腦、谷歌Research或DeepMind完成的，比如AlphaGo、強化學(xué)習(xí)，還有Transformer架構(gòu)，按照哈薩比斯之前的設(shè)想，AI應(yīng)該沿著穩(wěn)妥的研發(fā)路線發(fā)展，更多的AlphaFold可以在癌癥治愈、新能源和新材料上應(yīng)用，造福人類。

但現(xiàn)實沒有按照劇本走，技術(shù)的發(fā)展難以預(yù)測，OpenAI率先將大模型的對話與生成能力推向大眾，谷歌在一度落后的情況下奮起直追，組織重組，打造Gemini 3.0，終于在全球通用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》里，披露了很多科技往事的內(nèi)幕。

比如，當(dāng)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(xiàn)對AGI的長遠理解，而谷歌聯(lián)合創(chuàng)始人拉里·佩奇是懂的人。

「他當(dāng)時基本上是在告訴我，也許你可以創(chuàng)辦一家像谷歌那樣的公司，但這會耗盡你職業(yè)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，那么我為什么不利用他積累的所有資源呢？我覺得這個論點很有道理?！?/p>

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獲是在接下來的十年里，谷歌向DeepMind的研究投入了數(shù)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(fā)展階段。

哈薩比斯后來身處谷歌核心領(lǐng)導(dǎo)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，不愿被硅谷的逐利文化完全同化。

哈薩比斯雖然與硅谷打交道并接受它的資金，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(dǎo)為優(yōu)先的企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者，因為太過于「短視、逐利」。

事實上，DeepMind也與谷歌發(fā)生權(quán)力斗爭的矛盾，DeepMind內(nèi)部曾對谷歌在AI治理和安全監(jiān)督上的控制不滿，他們擔(dān)心未來AGI的部署會完全由商業(yè)利潤驅(qū)動，而非安全與倫理考慮，于是希望為DeepMind建立獨立于谷歌商業(yè)董事會的治理機制。

但這個名為「Project Mario」的秘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(shù)擁有否決權(quán)。DeepMind聯(lián)合創(chuàng)始人蘇萊曼也因此離開，后來成為微軟AI的負責(zé)人。

這是DeepMind與谷歌內(nèi)部權(quán)力斗爭的首次完整披露。

這也推動了哈薩比斯的成長，他開始從一個理想主義者轉(zhuǎn)變成一個現(xiàn)實主義者，因為他知道，在一個盈利性的公司里，過于理想化的去信任化治理結(jié)構(gòu)（trustless governance structures）根本行不通，唯一的現(xiàn)實路徑是在公司內(nèi)部獲得實際權(quán)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(xué)啟蒙，而非權(quán)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(quán)力和財富的AI領(lǐng)導(dǎo)者，而哈薩比斯則是科學(xué)家+企業(yè)家，這不僅是公眾形象差異，更是底層價值觀與發(fā)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(xiàn)奧爾特曼的權(quán)力欲，最明顯的就是他導(dǎo)師格雷厄姆的那句話：山姆極其擅長獲取權(quán)力，你可以把他空降到一個食人族島上，五年后回來，他已經(jīng)是國王了。

這也解釋為什么DeepMind在大語言模型上一度落后OpenAI，因為哈薩比斯堅持「科學(xué)優(yōu)先」的神經(jīng)科學(xué)路徑，他對大語言模型保持懷疑，他是為了知識和科學(xué)而做這件事。

頭部差距在拉大，開源始終落后一代

在最近的采訪中，哈薩比斯對行業(yè)格局和未來發(fā)展做出了諸多判斷，例如開源模型永遠落后一代，而頭部的競爭格局在拉大，未來行業(yè)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(gòu)的差距，正在以兩年前完全沒有的方式不斷拉大。原因是結(jié)構(gòu)性的，而不只是砸錢更多。

「縮放定律、Transformer架構(gòu)、人類反饋強化學(xué)習(xí)流程」，這些當(dāng)前的技術(shù)思路已經(jīng)被廣泛傳播、廣泛復(fù)現(xiàn)。這些路線的邊際收益正在下降，只會熟練應(yīng)用已知技術(shù)的機構(gòu)，正逐漸觸及增長天花板，接下來決定勝負的，將是誰能發(fā)明新一代算法，而不是誰能把現(xiàn)有技術(shù)執(zhí)行得最高效。

而且，AI工具本身也在加速下一代系統(tǒng)的研發(fā)。代碼助手加速了研究者迭代架構(gòu)的速度；數(shù)學(xué)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(shù)路線里挖掘同等收益，正變得越來越難。因此我相信，未來幾年，有能力發(fā)明全新算法思路的實驗室，將獲得更大優(yōu)勢——因為上一代思路的潛力已經(jīng)被徹底耗盡。」

在開源問題上，哈薩比斯態(tài)度審慎但明確：開源模型將始終比最前沿技術(shù)落后大約一代。

不是因為開源社區(qū)缺乏天賦或投入，而是因為追趕需要時間。前沿實驗室發(fā)表一項突破，開源社區(qū)需要大約六個月，才能復(fù)現(xiàn)、深度理解并干凈地實現(xiàn)它，而在這六個月里，前沿實驗室并沒有停下。

差距不會閉合，只會向前移動。

DeepMind對此的應(yīng)對，是自己的Gemma系列模型：輕量開源模型，目標是做到同規(guī)模里最強，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(guī)模算力基建的早期開發(fā)者、算力受限的學(xué)術(shù)研究者、不想依賴API的初創(chuàng)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(xié) ，它們往往是更合適的選擇。

關(guān)鍵在于，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(dāng)前AI行業(yè)哪些方面落后于當(dāng)年的預(yù)期，哈薩比斯認為，持續(xù)學(xué)習(xí)（continual learning）這些系統(tǒng)在訓(xùn)練完成后、部署到真實世界后，就不再繼續(xù)學(xué)習(xí)了，模型在增量學(xué)習(xí)、持續(xù)適應(yīng)新知識方面能力薄弱。

「因為業(yè)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(jīng)訓(xùn)練數(shù)月的成熟系統(tǒng)里。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(xué)習(xí)等機制?！?/p>

而且，當(dāng)前AI發(fā)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(tǒng)為‘鋸齒狀智能’（jagged intelligence），因為它們在以特定方式提問時表現(xiàn)驚人，但提問方式稍有變化，就可能在基礎(chǔ)問題上出錯，通用智能不應(yīng)該有這種缺陷。」

谷歌如何逆襲？

組織變化，先于產(chǎn)品變化，組織能力的重塑帶領(lǐng)技術(shù)的變革，這是谷歌的Gemini能夠后來居上的主要原因。

去年11月中旬，谷歌發(fā)布的Gemini 3.0模型，因為其在推理、多模態(tài)能力上的強勁表現(xiàn)，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團隊合并，哈薩比斯成為合并后的新部門的負責(zé)人，而谷歌大腦負責(zé)人杰夫·迪恩則擔(dān)任新團隊的首席科學(xué)家。

團隊的變化是一切變化的基礎(chǔ)，哈薩比斯后來說，「我們把公司全球人才整合起來，朝著同一個方向推進；同時，我們集中了全部算力資源，去打造最大規(guī)模的模型，而不是在公司內(nèi)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(yōu)勢捏合到一起，然后以一家創(chuàng)業(yè)公司般的極致專注與節(jié)奏全力沖刺，讓我們重新回到前沿，并在多個領(lǐng)域取得領(lǐng)先?！?/p>

事實上，當(dāng)時外界并不看好哈薩比斯，因為谷歌大腦負責(zé)人杰夫·迪恩的產(chǎn)品經(jīng)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(xué)家?guī)ьI(lǐng)AlphaFold的階段，忽視他的游戲生涯。「如果你讓我做真正創(chuàng)新的產(chǎn)品，我非常樂意，那就是我在游戲行業(yè)試圖做的事——每款游戲都基于革命性的技術(shù)。」

要在谷歌這艘戰(zhàn)艦中擺脫「創(chuàng)新者的窘境」談何容易，既要保持長期、自由的科學(xué)研究，又要以近乎無情的節(jié)奏持續(xù)把成果推向市場、迭代、發(fā)布。

哈薩比斯從游戲行業(yè)復(fù)刻了「突擊隊」模式，所有成員共同開發(fā)一個統(tǒng)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(xiàn)的改進才會被采納；一切用數(shù)據(jù)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，用來防御OpenAI發(fā)布o1推理模型。

當(dāng)時谷歌傳奇工程師諾姆·沙澤爾（Transformer架構(gòu)的核心發(fā)明者之一，曾被谷歌以27億美元從外部請回）與杰克·雷共同領(lǐng)導(dǎo)了這個項目。在準備會議上，超過250名科學(xué)家到場，每人僅帶一頁PPT。原本計劃只招募40名志愿者，最終卻有150人主動報名。那種氛圍就是：「這是RL（強化學(xué)習(xí)），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(xiàn)非常接近，在長上下文和多模態(tài)任務(wù)上Gemini常占優(yōu)勢，而GPT-5在數(shù)學(xué)推理等任務(wù)上更強。

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