## 824｜周日荐文：哈萨比斯聊AI领域的“自举效应”，每晚10点开始第二工作日

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这两天我听了一期访谈，嘉宾是德米斯·哈萨比斯，谷歌DeepMind的CEO，2024年诺贝尔化学奖得主，咱们AI学习圈的人对他肯定不陌生。访谈他的人哈利·斯特宾斯，20VC的主持人，这是一档专门对话顶级创始人和投资人的播客。

这档播客和主持人本身就很有故事。主持人斯特宾斯出生于1996年，18岁时只用50美元就创办了播客节目《The Twenty Minute VC》，至今已录制超过1400集。他是典型的长期主义者，正因为一直坚持做这件事，全球很多顶尖创业者都上过他的播客，比如山姆·奥特曼、里德·霍夫曼等大佬。2020年，他还顺势成立了一家早期风投基金。简单打个比方，相当于一个短视频热门博主转型创办了一家MCN公司。

说实话，我听过不少AI圈的访谈，大多听完就忘了，但这期不一样。哈萨比斯身上有种特别的质感，他不像奥特曼那样刻意做市场宣传，也不刻意表演谦虚，更像是在你面前慢慢翻开底牌的科学家。有几个地方让我印象很深，今天挑几个跟你聊聊。

2022年11月，ChatGPT上线，两个月内用户就突破一亿，这个速度在互联网史上前所未有。

对普通用户来说，那是一次“哇，这东西真的会说话”的新鲜体验，但对哈萨比斯来说，这几乎是一枚打在脚边、轰然炸开的炮弹。

要理解这件事的重量，得先了解一个背景。DeepMind是谷歌2014年以约4亿英镑收购的AI研究机构，总部在伦敦。收购后，它一直是谷歌旗下最顶级的AI研究院，做出过AlphaGo、AlphaFold这样震惊全球的成果。

但问题在于，研究做得再好，和真正的产品之间还隔着一道墙。没人敢忽视DeepMind的AI能力，可这种强大的研究能力对普通用户来说太过遥远。直到ChatGPT席卷全球，这个问题突然变得紧迫起来。

当时谷歌内部有两支主力AI队伍，一支是DeepMind，另一支是Google Brain。两队各有方向、各有资源、各有文化，甚至有点“各自为政”。而OpenAI，这家从谷歌挖走不少人才、从谷歌系大模型论文中成长起来的公司，已经把产品送到了全球用户面前。

哈萨比斯在访谈里说，他当时在DeepMind内部宣布进入“战时状态”，这是他自己用的词，他说他们需要像创业公司一样行动。

你可能听这句话没太多感觉，但我在之前的广播站里介绍过DeepMind的内部氛围。他们高薪聘请很多学者型人才做研究，伦敦总部的内部食堂堪比五星级豪华酒店。有个细节我记忆犹新：有员工发邮件反映，食堂里的草莓还带着小叶子，他们是科学家，不该把宝贵时间浪费在摘草莓叶子上。第二天，食堂里的所有草莓都变成光秃秃的了。

这样的团队氛围持续了十年，直到ChatGPT横空出世。随后谷歌发生了一次重大内部重组，2023年DeepMind和Google Brain正式合并，成为现在的Google DeepMind。两支队伍合在一起，算力、人才也全部整合，朝着同一个方向发力。

有个细节特别值得注意：合并前，DeepMind有顶尖研究员和丰富的算法积累，却相对缺乏大规模算力基础设施和数据，而这正是Google Brain的强项；反过来，Google Brain有充足算力，在某些前沿研究方向上却没DeepMind走得深。两块拼图凑在一起，才形成了完整的布局。

哈萨比斯说，合并后他们开始用极致的专注和节奏推进工作，原话用的是“relentless focus and pace”。有员工跟他说，这是他们二三十年职业生涯里见过的最激烈的技术竞争环境。那段时间，他几乎每天都和谷歌CEO桑达尔·皮查伊通电话，DeepMind已经从一个不紧不慢的学术研究机构，变成了谷歌战略核心中的核心。

这段故事让我印象深刻，不是因为它展示了什么技术突破，而是因为它体现了一种特质：危机感是可以传导的，只要传导的人足够有分量。想想看，合并初期，不少媒体都觉得谷歌像一艘将要沉没的大船，组织臃肿、技术落后，起了个大早却赶了个晚集。但现在，无论是Gemini模型还是Nano Banana模型，表现都非常出色。

访谈里，哈萨比斯说了一句话：现代AI产业的基础突破，大约90%来自Google Brain、Google Research或者DeepMind其中之一。

这句话一出来，主持人明显停顿了一下。我听到这里的第一反应也是，这也太敢说了吧？这个数据怎么来的？

但仔细翻看AI发展史就会发现，这句话并没有夸大。现在所有大模型的底层基础——Transformer架构，源自2017年Google Brain团队发表的经典论文《Attention Is All You Need》。OpenAI也正是基于这一架构，逐步放弃部分机器人与游戏强化学习方向，集中资源全力投入大模型研发。

而强化学习从游戏AI到真实决策的突破，是DeepMind用AlphaGo、AlphaZero实现的。蛋白质结构预测的革命，是DeepMind的AlphaFold带来的，这项成果还让他们拿下了2024年诺贝尔化学奖。RLHF（也就是基于人类反馈的强化学习），是ChatGPT让人觉得“能说人话”的核心技术，这个技术的奠基工作也有DeepMind的深度参与。

所以哈萨比斯说90%，肯定不是精确的统计数字，更像是一种定位声明：我们是这个行业的知识源头，我们清楚自己在做什么，也有资格打这场仗。

当然，如果只看这句话，很多人可能都会觉得这不过是AI公司版的“祖上也阔过”，有些媒体直接拿这句话做标题，听起来就像哈萨比斯强调谷歌的历史地位，非常自大。

但实际上，没看完整访谈就很容易断章取义。因为哈萨比斯紧接着就说，过去的突破已经是过去时，未来几年，那些有能力发明新算法思路的实验室才会拉开真正的差距。他用“果汁已经被榨得差不多了”来形容现有思路，和我们常说的“低垂的果实已经没有了”意思相近。

换句话说，他其实是在说：没错，谷歌做出了大部分AI技术基础，但那只是历史成绩。下一局竞争，拼的是能不能继续发明新东西。

访谈里哈萨比斯提到一个概念，叫做“自举效应”。这个概念在经济学领域也叫“靴带效应”，就是自己拽着自己的靴带把自己拉起来。哈萨比斯用这个词，是因为现在头部AI实验室，正在用当前最好的模型帮助构建下一代模型。写代码、做实验、优化架构、生成训练数据，这些工作本身已经开始大量依赖AI完成。

听起来好像没什么特别，但仔细想想，这件事的含义很深。打个比方，假设你和另一个人一起爬山，起点一样、速度也差不多。但有一天，你突然拿到一辆越野摩托，而他还在步行。更关键的是，这辆摩托还能帮你造出一辆更好的摩托。于是你造了第二辆，速度更快；再用第二辆造第三辆，而他始终在步行。

这就是自举效应的逻辑：优势不是线性叠加，而是指数放大。越好的模型，越能帮你造出更好的下一代模型。这个飞轮一旦转起来，后面的人追赶起来就不只是难不难的问题，而是还有没有追赶的窗口。

哈萨比斯说，他认为现在头部三四家实验室之间的差距正在真正拉开，不是因为某一个算法的突破，而是因为这种复合加速的结构性优势。

这也解释了很多看似费解的事情：为什么Meta愿意花143亿美元战略投资一家AI公司并挖走创始人？为什么各家都在疯狂扩张算力？为什么明明模型能力还没到天花板，大家却显得如此焦虑？答案很简单，不是因为还有时间，而是因为感觉快没时间了。

听到这里，我就在想，对于我们这些依赖底层大模型构建产品的创业公司来说，这个判断意味着什么？如果模型之间的差距真的开始加速拉大，那么选择哪个模型、跟哪家绑定，可能比现在大多数人以为的要重要得多。

当然，我觉得自举效应也不只是模型公司之间的事，它同样适用于每一个正在学习AI的普通人。

最近我听到一句很流行的俏皮话：学AI不要太快，稍微慢一点就发现可以不用学了。听起来挺有意思，但我觉得这句话是错的。

举个例子，三月份你花时间学了龙虾助手OpenClaw的安装和使用，这个月另一个智能体产品Hermes突然火了，那三月份学龙虾助手是不是白费功夫？从表面看好像是这样，工具换了，之前学的东西用不上了。但只要你真的学过就知道，根本不是这样。

你学龙虾助手时，不只是学了工具的使用方法，还建立起一套理解智能体的思维框架。

比如它的任务调度逻辑、工具调用方式，以及在什么场景下会失败。这套框架在新AI产品Hermes出来时，会自动帮你快速定位：这个新东西和之前用过的有什么区别？能力边界在哪？又前进了多少？这比只看单个产品，整整高出一个维度。

再以我自己来说，从2025年开始我自己搭建工作流，反复失败，而我现在一句话就能让AI自动搭建出工作流。表面上看之前的做法太原始，但正是手搓工作流的经历，让我现在指挥AI更加得心应手。

如果你一直在等“最好的工具出来了再学”，那你只能从零开始，只能管中窥豹，只能盯着这一个产品的功能细节，完全看不出AI趋势变化的轨迹。

这就是学习上的自举效应：早一步开始，每出现一个新工具，你就多一个比较的维度，多一层复利。时间越长，和后来者的差距就越大，不是因为你学得快，而是因为你的认知框架在持续自我更新。

所以，那句“慢一点就不用学了”，听起来是省力，其实是在放弃复利。

说回访谈。在访谈快结束时，主持人问起了Isomorphic Labs，这是哈萨比斯从DeepMind分拆出来新创立的AI制药公司。

哈萨比斯的回答里有个细节，让我一下子就记住了。他说自己现在同时担任两家公司的CEO，白天忙Google DeepMind，晚上忙Isomorphic Labs。

具体到时间安排，他描述得非常精确：白天把时间塞满背靠背的会议，几乎没有间隙，这段时间基本不做深度思考，只用来开会、决策、沟通。傍晚六点回家，陪家人、吃晚饭，这段时间绝不拿手机、不开电脑、不谈工作。到了晚上十点，他开始第二个工作日，一直忙到凌晨四点，这段时间专门用来思考、创意和研究工作。

他说自己“凌晨一点才真正活过来”，那是他脑力活动的巅峰时间。他每天大约睡六个小时，还说少于六个小时对大脑不好，这是他的底线。这个作息，他已经坚持了大约十年。

你可能会和我有一样的想法：这人还是人吗？最可怕的就是大神不但智商比普通人高，工作时长还比普通人多，已经这么成功了，何必这么拼？

但他紧接着解释了原因。他的母亲患有多发性硬化症，这是一种慢性神经系统疾病，目前没有根治手段。这种病会让人逐渐失去对身体的控制，对患者和家人来说，都是一种漫长的消耗。

他在访谈中说，这是他最挂心的事情。就算AI能加快药物发现的速度，从实验室到临床试验，再到监管审批，最后真正送到患者手中，还是要十年。他担心的是，这个速度还不够快。所以他现在做的事情，就是希望用AlphaFold的AI技术底座再往前推一步，把整个药物设计流程，包括化合物设计、毒性筛查、靶点匹配，都用AI重新优化一遍。

但真正让我动容的不是这些技术要点，而是这样一个画面：全球最顶尖的AI科学家之一，白天处理完AI行业最爆棚的压力后，晚上十点坐下来，继续投入另一份工作。只因为他的妈妈病了，而他是那个有能力试着做点什么的人。

此外，我之前也跟同学们介绍过，我建立了一个公开的知识库，名字叫“高质量人类谈话库”，里面是我筛选出来的几十个顶尖人物的长访谈。每个动辄两三个小时的长访谈都有逐字稿原文，还配有我总结的适合阅读的访谈笔记。

我把知识库链接放在文稿末尾了。当然，这个知识库的文字已经超过一千万字，不是给我们人类看的，而是让你的AI助手去使用的。

好，今天广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给朋友。明天咱们接着聊AI。

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相关链接：

1.访谈地址（需海外网络访问条件）：

2.高质量人类谈话库：

3.如果需要让你的龙虾助手读取这个知识库，可以把下面的话发给龙虾助手，用于安装Get笔记Skill：

具体用法可以回顾第812期广播站。

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2026041823/1907530076497647696/041823.png)
