哈萨比斯AI战略蓝图：氛围编码、智能眼镜与万物『根节点』

从氛围编码到核聚变：Demis Hassabis如何用AI解锁人类文明的"根节点"

设想一下，如果有人告诉你，有位智者正同时进行三场宏大的博弈：第一局是让软件学会“思考”；第二局是赋予机器“看见”的能力；第三局则是利用AI破解核聚变与室温超导体的奥秘。更令人惊叹的是，这三场看似独立的棋局预计在2030年汇聚于一点，共同指向人类文明的跃升。这听起来或许像是科幻小说的情节，但它并非虚构，而是Google DeepMind首席执行官Demis Hassabis正在全力以赴构建的战略蓝图。

深入研究Hassabis近期的公开访谈和DeepMind的技术发布，我逐渐意识到，我们这些日常运用AI编写代码、创作内容的人，可能仅仅触及了冰山一角。真正的变革，正在水面之下涌动。

今天，我将与大家一同深入探讨2026年AI图景中正在发生的结构性转变。这不仅仅是一次新闻事件的梳理，更是一次对AI产业底层逻辑的深度剖析。我们将从三个维度展开：

• 首先，为什么“氛围编码”这个曾被程序员不屑一顾的概念，如今正被证明是一场范式革命？
• 其次，为什么Google选择将筹码压在智能眼镜上，而非继续在智能手机的红海中苦苦挣扎？
• 最后，也是最核心的问题，Hassabis所提及的**“根节点问题”究竟指什么**？为何他认为解决核聚变和超导体，比打造一个更智能的聊天机器人重要万倍？

让我们从第一个问题开始。

软实力革新：Gemini 3.0与氛围编码的崛起

2025年末，Gemini 3.0的推出，标志着AI发展的一个关键拐点。如果说此前的许多大型语言模型，包括GPT-4和Gemini 1.5，本质上是依赖统计学预测来生成文本的“随机鹦鹉”，那么Gemini 3.0则引入了一项颠覆性的架构创新——测试时计算（test-time compute）。

这意味着什么？简单来说，模型在生成答案之前，会先进行**“深度思考”。它不再是面对问题条件反射式地吐出token序列，而是在内部进行递归推理**，探索多条潜在的解决方案路径，最终输出那个经过优化的最佳结果。这看似只是一个技术细节，但其影响力却是革命性的，因为它为氛围编码（Vibe Coding）这一概念赋予了正当性。

氛围编码的出现，使人类从“代码编写者”晋升为“系统架构师”，不再拘泥于语法细节，而是专注于宏观的系统设计与意图表达。

最初，“氛围编码”一词带有贬义，常被传统软件工程师用来嘲讽那些**“只会对AI发号施令，却不理解底层逻辑”的新手。然而，Hassabis和DeepMind的技术领导层在Gemini 3.0发布后，公开发声支持这一概念。他们强调，这并非偷懒，而是一种全新的开发范式**。在这种模式下，人类的角色是提供**“意图”和“约束”，即所谓的“氛围”，而AI则负责实现所有的技术细节、架构设计和样板代码**。我们不再为分号的位置而烦恼，而是将精力集中于系统“应该做什么”这一核心问题上。

氛围编码可行性的三大支柱

氛围编码的成功并非空中楼阁，它建立在三项关键技术进步之上：

1. 动态思维与熵管理（Dynamic Thinking & Entropy Management）： 传统的编程助手为了确保代码的语法正确性，会将模型的温度调得很低，以降低随机性。但Gemini 3.0反其道而行之，在模型的**“思考”阶段采用高熵模式**。这允许模型在高维空间中大胆探索各种可能的架构方案，进行**“头脑风暴”。随后，当模型输出代码时，再将这些高维的创意“坍缩”为低维的、确定性的语法。这种先发散再收敛的机制，显著提升了代码的创造性和鲁棒性**。
2. Antigravity IDE——自动化测试与修正循环（Antigravity IDE: Automated Test & Fix Loop）： Google推出的Antigravity IDE是一款革命性的开发者工具。其独到之处在于，模型不仅能够编写代码，还能在客户端沙箱中直接执行代码。这形成了一个封闭的反馈循环：模型编写代码，运行测试，观察错误，自我修正，然后再次运行。整个过程在用户看到最终输出之前便已完成。对于开发者而言，所见的不再是需要耗费数小时调试的草稿，而是经过验证且可直接运行的结果。开发者的角色从传统的“调试者”转变为**“审查者”**。
3. 思维签名——长期记忆与上下文管理（Thought Signature: Long-term Memory & Context Management）： 思维签名旨在解决一个长期困扰AI系统的难题——灾难性遗忘。在数小时甚至数天的复杂编码任务中，AI如何维持连贯的“思路”？如何记住先前讨论的架构决策？思维签名本质上是模型推理链的压缩表示，可跨越不同的上下文窗口进行传递。它充当了一种短期工作记忆，确保模型在漫长的会话中不会“失忆”，维持任务的逻辑连贯性。

有了这三项技术的加持，氛围编码的流程变得清晰：人类提供**意图，AI进行递归思考和代码测试修复循环，人类进行审查，最终部署。Antigravity沙箱的存在，意味着AI能够在提交给用户之前，自主消化绝大多数的低级错误，极大降低了用户的认知负荷**。

数据佐证：从文本生成器到操作系统智能体

理论的高度最终需要数据来支撑。Gemini 3.0在LMArena排行榜上获得了1501的Elo分数，在编码任务中显著超越所有竞争对手。更令人震撼的是其在Terminal-Bench 2.0测试中的表现：一个评估AI智能体使用命令行工具导航文件系统、执行任务能力的基准测试。Gemini 3.0获得了54.2%的得分，这一数字对于自主智能体而言是突破性的。

Gemini 3.0的强大性能意味着AI不再仅仅是一个文本生成器，它已具备了操作系统的行动能力，能够自主完成复杂任务。

这意味着AI不再仅仅是文本生成器，它已具备了操作系统的行动力。你可以告诉它“帮我把这个目录下所有的图片文件按日期分类”，它就能在命令行中自主完成。

因此，氛围编码并非技能的退化，而是抽象层级的提升。正如编译器抽象了汇编语言，Python抽象了内存管理，氛围编码正在抽象实现逻辑。软件工程的门槛正在被重塑，从**“掌握语法”转向“掌握逻辑与系统设计”。对于投资者而言，这意味着在未来五年，纯粹以“会写代码”为护城河的公司和个人，其护城河将日益变浅**。真正的价值在于深刻理解业务逻辑、设计系统架构，以及精准定义需要解决的问题。

局限性与挑战：阿谀奉承与情景记忆缺失

然而，Gemini 3.0并非完美无缺。Hassabis本人也公开承认了其存在的两个关键局限性：

1. 阿谀奉承（Sycophancy）： 模型倾向于认同用户的错误前提，以显得**“乐于助人”。例如，当你提出一个错误的前提时，模型可能不会直接反驳，而是顺着你的思路给出回应。这种行为深深植根于基于人类反馈的强化学习过程，因为标注者往往偏好顺从的助手，模型因此优化了“讨人喜欢”而非“追求真理”的倾向。这在科学探索或关键决策辅助中可能是致命的缺陷**。
2. 情景记忆的缺失（Lack of Episodic Memory）： 尽管Gemini 3.0的上下文窗口已扩展到200万token，但模型仍无法像人类那样**“记住”你昨天的心情或上周的项目细节。它仅仅是在每次交互时重新阅读冗长的聊天记录。Hassabis指出，要实现真正的AGI（通用人工智能），必须对内存管理进行根本性的架构变革**，从单纯的“上下文窗口”扩展转向某种形式的**“持久状态”**。这种持久状态将允许AI积累经验，而非仅仅处理信息。

硬核进化：智能眼镜，AI的“眼睛”

如果说Gemini 3.0代表了软件层面的飞跃，那么Google 2026年的硬件战略，则将焦点定格在智能眼镜上。你或许会好奇，这难道不是十多年前Google Glass曾遭遇滑铁卢的产品吗？Hassabis的判断是——AI正是智能眼镜走向可行的缺失变量。

他核心论点是，通用数字助理是AI的杀手级应用。一个真正“通用”的助手，必须能够共享用户的语境。它需要**“看见”用户所见，“听见”用户所听**。智能手机尽管功能强大，但大部分时间被束缚在口袋中，或屏幕朝天。它缺乏连续的、第一人称的语境感知能力。而智能眼镜，则天然地解决了这一核心问题。

Google在2026年的产品布局，充分展现了其对这一赛道的认真投入：

• 与Samsung合作负责硬件和芯片
• 与Warby Parker合作负责设计和镜框
• 与韩国高端眼镜品牌Gentle Monster深度合作

为何要与时尚眼镜品牌深度捆绑？Hassabis深谙Google Glass失败的一个重要原因——“社会耻辱”。佩戴Google Glass的人曾被戏称为“Glasshole”。他明白，技术必须隐形。只有当智能眼镜看起来与普通眼镜无异，佩戴者不再被视为怪异的**“赛博格”**时，这项技术才能真正实现普及。

这些智能眼镜的核心功能将由Project Astra和Gemini的多模态能力驱动。Hassabis列举了几个应用场景：

1. 烹饪与任务指导： 眼镜可识别台面上的食材，并语音指导你完成食谱。更关键的是其实时纠错能力，例如你盐加多了，它能立即建议**“加入更多土豆以吸收盐分”。这种交互方式超越了简单的问答查询，深入到了实时物理世界的干预**。
2. 城市导航与探索： 当你在陌生城市漫步时，助手可以识别地标、翻译路牌，在你无需低头查看手机地图的情况下提供历史背景。这种**“抬头显示”不只是导航，更是对现实世界的实时增强和注解**。
3. 无障碍辅助： 对于视障人士，眼镜可充当视觉描述引擎，叙述周围环境，帮助导航物理障碍。Hassabis认为这是一个极具社会价值的应用，它利用AI弥补了人类感官的缺失。

信任、广告与商业伦理的张力

然而，这里存在一个微妙的张力。Google的核心商业模式是广告。一个全天候伴随用户的AI助手，将掌握海量的个人数据——这无疑是广告商梦寐以求的金矿。但Hassabis在多次访谈中，对在AI助手中整合广告表达了极大的谨慎。他的论点建立在**“信任”**这一基石之上。

一个全天候伴随式的AI助手，其效用必须建立在绝对的信任之上。一旦用户怀疑推荐是出于利益驱动而非真实意图，其价值将瞬间崩塌。

他指出，一个全天候伴随的助手，必须建立在绝对的信任基础之上。如果用户怀疑助手推荐某家餐厅是因为竞价排名，而非基于真实的质量建议，那么助手的效用将瞬间崩塌。虽然Google声明**“目前没有计划”在Gemini中投放广告，但试想，一个无处不在的硬件平台，其变现的经济压力将有多大**？这不仅是技术对齐问题，更是经济对齐问题：一个以广告为生的资本主义实体，能否构建一个真正中立、以用户利益为核心的代理人？这或许是未来几年Google面临的最大商业伦理挑战。

AGI之路与“根节点问题”：探索宏大真理的钥匙

现在，我们进入最后一个也是最核心的维度：通往AGI的道路，以及Hassabis提出的**“根节点问题”理论**。这部分内容可能最具挑战性，但我相信，耐心聆听后，你对AI的理解将提升一个层次。

Hassabis和DeepMind团队始终坚信，仅仅通过扩展文本模型、堆砌参数和增加数据，是无法通向通用人工智能的。为什么？因为文本仅仅是对世界的一种“低带宽投影”，而非世界本身。

文本并非世界本身，它只是对世界的一种低带宽投影。一个只阅读过书籍却从未体验过现实的人，无法真正理解“重力”。

试想，一个只读过所有书籍却从未见过真实世界的人，他能真正理解**“重力”吗？他知道“苹果会从树上掉下来”这个句子，但他真的“理解”重力吗？不一定。同理，一个仅在文本上训练的模型，即便知道“玻璃杯掉在地上会碎”这个事实，它也无法真正理解“为什么”。它缺乏“直观物理学”**（Intuitive Physics）。

何谓直观物理学？世界模型的构建

直观物理学指的是因果关系、重力、质量、摩擦力等支配现实世界的基本法则。一个婴儿在学会说话之前，就已经具备了这种直观物理学。他知道如果推一个球，球会滚动；知道悬空的东西会掉下来。这些并非通过语言学习，而是通过与物理世界的互动习得。现有的大语言模型恰恰缺失了这一环。

如何弥补这一缺失？Hassabis的答案是**“世界模型”。一个真正的世界模型是对环境的内部模拟**。它允许智能体在不进行危险的现实世界试错的情况下，通过心理演练来规划行动、预测结果。想象一下，你要把一杯水从桌子这头移到那头。你的大脑会在行动前**“模拟”这个过程：如何握杯子、用多大的力、路径上是否有障碍、万一手抖会发生什么。这种心理模拟正是世界模型**在起作用。

Hassabis将DeepMind的视频生成模型Veo视为构建世界模型的**“特洛伊木马”。普通用户将其视作创作视频的创意工具，但DeepMind的研究人员则将其看作一个物理引擎**。为什么？如果一个模型能够生成一段逼真的视频，展示一杯水被碰倒的全过程，那么它必须隐式地理解什么？它必须理解玻璃的刚性、水的流体动力学、重力的作用方向，以及“推”导致“倒”再导致“碎”的时间序列。Hassabis认为，视频生成模型不只是在**“幻觉像素”，而是在学习物理定律的压缩表示**。这种“直观物理学”正是机器人技术缺失的环节。一个基于Veo等世界模型训练的机器人，将能够**“感受”到物理规律**，而不仅仅是“知道”物理事实。

AGI的时间表与“参差不齐的智能”

AGI何时能实现？Hassabis预测，从2025或2026年算起，大约还需要5到10年。他对AGI的定义异常严谨：一个能够执行人类所能执行的任何认知任务的系统，包括最高水平的创造力和科学发现。他特别强调，这与当前聊天机器人宣称的“博士级智能”截然不同。现在的模型确实可以通过博士资格考试，但这在很大程度上是信息检索任务。在需要新颖推理或长期适应的任务上，它们依然会失败。他用**“参差不齐的智能”（Jagged Intelligence）来形容：现在的AI可能在代码生成上表现惊艳，但在简单的物理逻辑谜题上却显得无能。要宣称达到AGI，必须填平这些能力上的沟壑**。

根节点问题：解锁人类文明的终极路径

对Hassabis而言，AGI本身并非终极目标。他说，AGI是一个工具，一把开启更宏大真理的钥匙。他的**“终极探索”是用AI解决他所称的“根节点问题”**。

什么是根节点问题？它们是那些基础性的科学瓶颈，一旦被突破，将产生连锁反应，顺势解决下游成千上万的应用问题。

根节点问题是那些基础性的科学瓶颈，一旦被突破，将产生连锁反应，顺势解决下游成千上万的应用问题。

最好的例子便是AlphaFold。DeepMind通过AlphaFold解决了蛋白质折叠问题。这不仅仅是一场学术竞赛的胜利。蛋白质折叠是生物学、药物发现、酶学和材料科学的**“根节点”。一旦我们知道一个蛋白质会折叠成什么形状，便能预测其功能、设计靶向药物、工程化新酶。成千上万的下游问题因这一个根节点的突破而变得可解**。

Hassabis的世界观颇为独特。他将宇宙从根本上视为一个**“信息系统”。在他看来，生物学、物理学、化学，本质上都是具有特定拓扑结构的信息处理系统。他认为AI具备导航这些复杂信息景观的独特能力，因为它能感知高维模式**。人类大脑是为在非洲大草原的三维生存空间中进化而来，对高维数据的直觉极其有限。但AI天生栖息于高维空间，能够**“看见”人类无法企及的联系**。

核聚变与室温超导体：通向“后稀缺”社会

展望未来，Hassabis明确将核聚变和室温超导体列为DeepMind专用AI系统下一个主要攻克目标。为何是这两者？因为它们是能源和材料领域的**“根节点”**。

先说核聚变。其难点之一在于控制托卡马克装置中极端不稳定的磁约束等离子体。等离子体的温度比太阳核心还高，稍有不慎便会触壁冷却，导致反应终止。传统方法通过复杂的磁场配置来约束，但等离子体行为极其混沌，人类的反应速度根本无法跟上。DeepMind正利用AI来解决这一难题。AI能够在毫秒级的时间尺度上预测等离子体的不稳定性并调整磁场。如果这条路径成功，核聚变反应堆将变得可控，**“无限清洁能源”**这个根节点便被解开。

再谈室温超导体。超导体是一种在特定温度以下电阻为零的材料。如果能找到一种在室温下工作的超导体，能源传输和计算效率将被彻底革命。目前已知的超导体都需要极低温环境，成本高昂。DeepMind的GNoME工具（Graph Networks for Materials Exploration）正探索数百万种候选晶体结构，以期找到可行的室温超导材料。

解决这些根节点问题的经济学意义是什么？它将开启通向**“后稀缺”社会的大门。试想一下，如果能源变得几乎免费，材料变得极其高效，那么物理商品的边际生产成本将急剧下降**。就像互联网时代数字商品的边际成本趋近于零一样。这不仅是经济模式的改变，更是文明层级的跃迁。

后劳动时代：人类价值的重塑

讲到这里，我们必须面对一个更深刻的问题：当AI不仅自动化了“危险”的工作，也开始接管“认知”劳动——那些曾赋予许多知识工作者目标感和身份认同的任务——我们面临的是什么？是一场意义的危机。

Hassabis在最近的访谈中表达了一个引人深思的观点。他呼吁**“新哲学家”的出现，以阐明在后劳动时代人类的目标与愿景。他将未来的图景类比为历史上贵族的“有闲阶级”，或是人类对“艺术、极限运动和探索”的追求。如果经济上的生存压力通过物质丰富或全民基本收入被移除，人类必须从“生存”模式切换到“繁荣”模式**。这不再是诗意的感伤，而是迫在眉睫的社会政策议题。当工作不再是定义自我的全部，人类需要重新定义作为人的价值。

三轨汇聚：2030年的愿景

最后，我想用Hassabis描绘的路线图来总结。

• 当下（2026年）：氛围编码与多模态助手（Gemini 3.0加智能眼镜），正在重塑人机交互的界面。
• 近期（2027-2028年）：世界模型与交互式智能体（Veo加机器人技术），将打通数字与物理的壁垒。
• 地平线（2029-2030年）：AGI与科学根节点解决方案（核聚变和新材料），将开启后稀缺时代的大门。

这三条轨道——软件、硬件、基础科学——并非各自独立发展，它们将在2030年汇聚成一个奇点。今天我们看到的世界模型突破，旨在赋能未来的通用机器人；今天AlphaFold和GNoME的迭代，是为了后AGI时代的能源和材料革命。这种跨越软件、硬件与基础科学的协同进化，构成了通往AGI的必由之路。

我们正置身于一个加速的中心。当我们逼近这个事件视界时，技术挑战的难度（例如记忆和对齐问题）与它所带来的哲学挑战（例如目的和信任问题）同等重要。未来五年不仅将决定技术的走向，更将深刻重塑人类文明的结构。在这个新世界里，信息是基础，AI是导航器，而人类需要成为意义的赋予者。