谷歌DeepMind掌門人Demis Hassabis近期接受Lex Fridman主持的長達兩小時深度訪談，分享對信息爆炸時代人工智能發展的深入見解。
訪談中，Hassabis不僅首次明確預測AGI（通用人工智能）實現的時間表，還系統闡述其關於宇宙、現實與AI的統一哲學思想。他把AlphaFold、視頻模擬模型Veo、電子遊戲、P vs NP問題乃至生命起源和意識，串聯於一個宏大框架之中。
全程超過兩小時，超過三萬字，強烈建議投資者和科技愛好者回看原視頻以了解原始信息。
宇宙本質是信息，因此萬物皆可被AI高效學習
首先，Hassabis明確指出，信息是比能量與物質更根本的宇宙單位。整個宇宙可視為一個龐大、在物理基礎上運作的信息系統。
宇宙並非隨機存在，從蛋白質折疊、山脈形態到行星軌道，我們看到的萬象都經過某種演化與篩選程序（他稱之為“最穩定存在者”），這背後必然存在可被學習的內在結構（learnable manifold）。
P vs NP問題是物理問題：在這種信息宇宙觀下，P vs NP不僅是數學上的難題，更是關乎物理現實的根本問題。如果宇宙結構可被學習，許多表面上指數級複雜的NP問題（如蛋白質折疊）其實可通過AI建模，尋在多項式時間內求解捷徑。
Veo模型的出現驗證了這一觀點：為何像Veo這樣的視頻模型，能如此真實地模擬流體、光照等複雜物理現象？Hassabis認為，這正證明AI正從海量視頻中反向探尋物理底層規律，發現可被高效學習的低維流形。諸如AlphaFold與Veo這類系統，成功之處在於它們正在逆向工程自然界存在的底層信息模式，從而實現對複雜系統的高效建模與預測。
AGI的終極使命是成為科學家的望遠鏡
對Hassabis而言，打造AGI本身並非最終目標。他強調，利用AGI去回答宇宙最大問題才是。
AGI的能力測試並非簡單的棋藝或語言挑戰，而是一個“愛因斯坦測試”：將時間回溯到1900年，給AI系統當時所有物理知識，觀察它是否能獨立提出相對論；或者讓它發明一款如圍棋般深奧且優雅的新遊戲，證明其真正的創造力。這才是AGI“Move 37”時刻的真正意義。
他預期在未來五至十年（約2030年前）將看到50%機率實現AGI，屆時AI將深入理解及嵌入日常生活和科學研究中。
AGI藍圖包括生物模擬、能源解決與宇宙遠征
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模擬生命：他夢想在25年內通過虛擬細胞計算模擬，完整重建如酵母等細胞的內部動態。AlphaFold 3已經解決靜止結構與交互問題，下一步是模擬整個生命通路，最終揭示生命起源。
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能源解決方案：幫助設計可控核聚變反應堆，發現室溫超導材料，優化太陽能電池，最終實現激進富足，讓人類擺脫資源束縛。
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宇宙遠征：能源問題解決後，人類將進入太空巴士時代，邁向星際大海，用卡爾·薩根的話說，喚醒宇宙中的意識。
電子遊戲是模擬現實與探索人性的最佳沙盒
作為頂級遊戲玩家和製作者（代表作《主題公園》、《黑與白》），Hassabis對遊戲理解極為深刻。
他指出，遊戲是微縮宇宙，無論是象棋、圍棋還是足球，都是對現實世界某種決策、衝突或合作的簡化模擬。它讓人們在安全環境中練習決策、體驗成功與失敗、理解人性。
未來的遊戲由AI即時生成，完全開放世界。玩家每個選擇都能動態塑造劇情和世界，實現真正與世界共創故事。這種沉浸式互動是任何其他媒體無法比擬的。
遊戲造就的思維模式幫助AI將複雜科學問題分解、建模並尋找解決方案，受益於從小型遊戲和棋類思維訓練。這是AI科學突破的一大動力。
意識可能是經典計算，基底為主觀體驗
談及意識最終難題，Hassabis傾向於經典計算理論，並不認同霍洛斯的量子意識假說，他認為大腦計算過程大體經典，可以在經典計算模型中模擬。
但他強調意識最神秘的部分是主觀體驗（Qualia），我們能推斷人有意識是因行為相似，也因共享相同碳基硬件。即使AI行為再像人，其主觀感受仍可能與我們截然不同。
未來大腦介面技術或許能讓我們親身感受信息如何被腦芯片處理，從而真正理解不同智能體的意識。
總結而言，Hassabis視AI、物理、遊戲、生命與意識，最終指向同一個終極問題：現實的本質為何？他的終生事業即是打造出AGI這一最強工具，探索宇宙本質之答案。這既是一場關於技術的革命，也關乎人類文明未來在宇宙中的根本定位。
參考資料：
Business Insider、Fortune、YouTube（DeepMind CEO Demis Hassabis最新訪談）、80,000 Hours報告
市場重要性與影響評估： 高影響 — Demis Hassabis 作為 DeepMind 執行長，明確預測2030年前有50%機會實現通用人工智能（AGI），此為人工智能領域的重大技術突破，將深遠影響全球科技、產業結構及經濟發展。
影響範圍： 全球 — AGI 技術發展將影響全球科技創新、產業應用及勞動市場。
影響時長： 長線 (12+ 個月) — AGI 為結構性技術革命，將在未來十年持續推動科學研究、產業升級與社會變革。
市場敏感度： 部分未被充分反映 — 雖然 AI 熱潮已帶動相關板塊上漲，但 AGI 實現的具體時間與深遠影響仍具不確定性，市場對其潛在機會與風險的認知尚未完全成熟。
投資策略：
- 中線 (3-12 個月)：關注AI核心技術與應用龍頭企業，如Alphabet (GOOGL)、NVIDIA (NVDA) 及微軟 (MSFT)，這些企業在AGI及深度學習硬體加速領域具領先優勢。
- 長線 (12+ 個月)：布局人工智能相關ETF，如Global X Robotics & AI ETF (BOTZ)、ARK Autonomous Technology & Robotics ETF (ARKQ)，捕捉AGI帶來的結構性成長機會。
- 長線 (12+ 個月)：關注具備生物醫藥AI應用能力的公司，如DeepMind開發的AlphaFold技術已在蛋白質結構預測領域獲得突破，相關生物科技企業或將受益。
風險：
- AGI技術實現時間存在高度不確定性，可能因技術瓶頸或倫理監管而延遲。
- AGI帶來的勞動市場結構性變革可能引發政治與社會不穩定，影響相關企業及市場情緒。
- 技術濫用風險，若缺乏國際協議與監管，AGI可能被用於不當用途，增加系統性風險。
其他觀點：
- 部分專家認為AGI尚處於早期探索階段，短期內更現實的AI應用仍是特定領域的專用智能系統。
- Hassabis強調AGI非最終目標，而是解答宇宙本質的工具，這代表技術發展需兼顧哲學與倫理層面。