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I updated my 2023 roadmap diagram to overlay where the items that were there sit in the current Strawmap ( ). In general, a lot of overlap, but: * Some things got reshuffled in order (eg. quantum safety up-prioritized) * Some things deprioritized (eg. VDFs; many EVM improvements) * Some things replaced with superior constructions (eg. Verkle -> unified BT -> PBT; state expiry -> new state types) What's most striking, however, is that some completely new things are in the strawmap that are NOT in this diagram, because they were not in the 2023 roadmap at all. These reflect changing priorities. Notably: * First-class attention to strong privacy. This covers: keyed nonces and recent roots, aspects of FOCIL, lean privacy pool & wormholes * Aggressive scaling in the context of post-quantum. This covers: leanSPHINCS signatures and aggregation, zkzk frames (see ) * Lean-ification of the spec, to assist in formal verification (full FV of everything is only possible because of modern AI) * Blob and gas futures (this idea just didn't exist back in 2023) * Native rollups (SNARKs were nowhere near mature enough to even consider this back in 2023) * A more open design space for the "future of the EVM". zkzk frames already implies that the protocol will expose to users some ISA that's not the EVM - current leading candidates are leanISA and RISC-V. These ISAs are more simple, modern and efficient than the EVM. Once they're there, why not expose them to developers everywhere? (And then, why not turn the EVM into being an IR on top of that ISA, instead of an enshrined feature massively complicating the base protocol?) Though much of the deeper exploration here is too early even for the strawmap. * New state types are not just a replacement for expiry, they're a fundamentally different paradigm to how Ethereum does scaling A common theme in scaling, found in both state types and zkzk frames (both new ideas), is that instead of trying to maximally scale ALL ethereum activity, we try to create specialized mechanisms that have more restrictive properties that make them more scaling-friendly, while supporting the heaviest loads incurred by users and applications today (eg. token transfers, swaps) and tomorrow (eg. privacy protocols). The other common theme is treating STARKs and AI-accelerated FV as first-class objects, that we are okay betting the technical future of Ethereum on. There are recursive STARKs in many layers of the protocol, one particular primitive (the "aggregate to union verified dependencies" primitive) is expected to be used in *three* places in the protocol: EL, CL and DL. This can only be safe with formal verification, which is itself only feasible with modern AI tools. In general, many steps forward in maturity. And a huge amount of hard work by many dozens of Ethereum researchers and developers on all of these features. Ethereum will be quantum-safe. Ethereum will put users' privacy first. Ethereum will be secure. Ethereum will be censorship-resistant. Ethereum will be highly performant and scalable while satisfying the above. And Ethereum will be Lean.

Two weeks ago, Ethereum researchers met in Berlin to continue charting the protocol's long-term trajectory, following along discussions with client teams in Svalbard in April. The updated strawmap is at and I attached a picture of it to this post. My own high-level takeaways: * "Lean Ethereum" is not a single one-shot upgrade, it is a collection of improvements that will come online to the Ethereum network over the course of three or four years. But make no mistake, this IS the third major iteration of Ethereum in the same way that the Merge was the second. Almost every major piece of the protocol will be replaced: - Verification through recursive STARKs, rather than direct re-execution. Recursive STARKs become an enshrined first-class core component of the protocol - Replacing everything quantum-vulnerable with quantum-safe alternatives - Consensus: decoupled available chain and finality, one or two-round finality. Theoretically optimal security properties, simpler than today, and faster than today - Multidimensional gas - State: not just tree structure, but what *types* of state are available - Changes to client architecture ... At the same time, simplification, cleanup and future-proofing. And this will all be done in a way that minimizes disruption to existing application. We've done this before (the Merge), we can do it again. * H-star (aka Hegota) is probably Ethereum's last thematically "pre-Lean" fork. Starting from I-star, most of everything we do will have a very strong "Lean" feel to it in one way or another. * Privacy is no longer an afterthought, it is a first class goal. When designing Frames, the mempool, additions to the state tree, we explicitly ask the question "okay, how do quantum-safe, intermediary-free privacy protocol transactions go through this, and what is the overhead?" * Formal verification of everything for security. * FV also makes us much more comfortable with canonicalization (having pieces of the protocol that are directly defined as a piece of bytecode expressed in some language). evm-asm is being written in part to become a canonical proof system for the EVM. * Quantum safety has shifted up a LOT in priority. This adds a lot of work (eg. finalizing a quantum-safe blobs design has become urgent; this work has already been ongoing for months) * Probably the single most disruptive part of the plan is the changes to state. There is growing consensus around leaving present-day-style "dynamic state" mostly unchanged, but scaling it only a medium amount, and adding new types of state that are more scalability-friendly (eg. no need for builders to sync/store all of it) but more restrictive, and that will scale a large amount. eg. possible Ethereum in 2030: 2 TB of present-day-style (dynamic) state, and 100 TB of new-style (scalable but restrictive) state This "new-style" state would work very well for ERC20s, NFTs, many defi use cases, but not eg. highly "central" objects like Uniswap contracts, or onchain order books, or other complex things (which are crucial for Ethereum but which only take up a small percentage of state) Hence, it will not be *necessary* to rewrite any apps, but it will be *very cost-effective* to eg. rewrite an ERC20 token into a newer design that uses a new type of UTXO storage that is currently being explored, so that it will have >10x lower txfees. Design of these new state types (current ideas: keyed nonces, ring buffers, UTXOs, statically accessible state, temp state) is an area where we will need a lot of feedback from application developers (incl. privacy-friendly application developers) and probably several rounds of rethinking and iteration. * In the context of a much larger total state size, we need to figure out the incentive issues around who stores this state and what motivates them to. Even saying "each node stores 1%" is not good enough - why do they store that 1% and why are they willing to serve it? This is being elevated as a first-class research area. * Ethereum will need to have a "VM" other than EVM in one form or another - at the very least, we need something like leanISA for recursive STARKs - and the gains are large in exposing it to users so that we support programmable privacy and better scalability. Right now, the most likely contenders are leanISA and RISC-V. My own ideal is that in this world, we adjust the protocol so that the EVM becomes a high-level-language compiler-level feature, and the protocol only "sees" RISC-V / leanISA directly. But this is still far away. * Gas limit increases, blob increases and slot time decreases will happen many times over the next ~5 years. We expect a large gas limit increase with Glasterdam. Each step of increased scale or decreased slot time is a matter of getting to the point where it is safe to do it, which comes from a combination of client optimization and protocol changes. Ethereum is CROPS. Ethereum is scaling. Ethereum is reinventing itself. Onward.

@aleabitoreddit 还是太牛了，一个纯血传奇的前Reddit WSB交易员，绑定推特创作者收益才发过两次工资，两次工资就已经有8014美金了。。。。。。 现在在推特上面美股内容最具有影响力的人之一了，这可能跟她以前干的事情有关，她以前是RISC-V基金会成员和人工智能研究科学家之一， 现在的她已经转型为人工智能和半导体供应链中“未知瓶颈”的敏锐猎手了，她的内容很有参考价值， 而且最牛的是她今年的战绩！可以说截至目前她投资的回报率约为+3,840%至+4,500%左右， 再看看前两年累计的回报率是+22,560%，这已经是超过了226倍！！！ 我看她经常公开预测$AXTI，$SOI和$AAOI等等这些股票，并且基本都实现了10倍以上的涨幅，被彭博社和路透社引用她写的内容都已经成为常态了。 @aleabitoreddit @aleabitoreddit is truly amazing. A former Reddit WSB trader with pure-blooded legendary status, she's only received two paychecks from her Twitter creator earnings, and those two paychecks already totaled $8,014... She's now one of the most influential people on Twitter regarding US stocks. This is likely related to her past work; she was a member of the RISC-V Foundation and an AI research scientist. Now, she's transformed into a keen hunter of "unknown bottlenecks" in the AI ​​and semiconductor supply chains. Her content is highly valuable. And what's most impressive is her performance this year! It's estimated that her investment return rate so far is approximately +3,840% to +4,500%. Consider the cumulative return rate over the previous two years: +22,560%—that's over 226 times! I've noticed that she frequently makes public predictions about stocks like $AXTI, $SOI, and $AAOI, and these predictions have generally yielded gains of over 10 times. It's become commonplace for Bloomberg and Reuters to cite her writings

那个45倍的「白毛女股神」，到底在买什么？ 事情是这样的。 最近币圈和美股圈都在传一个名字。 @aleabitoreddit 一个X账号，头像是个白毛二次元少女。 2026年5月晒出年度战绩。 4502.45%。 我当时就愣了。 45倍？ 这尼玛是什么操作？ 我跟你说，兄弟们，她不是蒙的。 公开讨论的35只股票，31只正收益。 胜率接近90%。 超10只股票翻倍。 SIVE年内涨超10倍。 AXTI涨超5倍。 AAOI涨超5倍。 而且最骚的是，这些公司，在Serenity公开讨论之前，市值大多不到2亿美元。 华尔街的研究几乎没人覆盖。 机构根本看不上。 但当市场发现，这些企业居然是AI产业链中不可替代的关键环节时。 估值开始疯狂重估。 我跟你说，这人的厉害之处，不是敢买小票。 真正厉害的是，他不是在预测股价。 他是在推演供应链哪里会断。 01）普通人看AI，Serenity看什么？ 大部分人看AI，通常会问： 谁最火？ 谁涨最多？ 谁是龙头？ 谁最确定？ 所以最后大家都会看向英伟达、微软、Meta、台积电。 但Serenity的思路不是这样。 他真正问的是： 如果AI继续扩张，最后会被谁卡住？ 这就是他最核心的方法。 不找热门，找瓶颈。 02）瓶颈中的瓶颈 比如AI发展，第一反应当然是需要更多GPU。 但GPU只是第一层。 GPU变多之后，数据中心会变得更大。 数据中心变大之后，服务器之间、机柜之间、芯片之间的数据传输压力会越来越高。 于是光通信、激光器、硅光、CPO，就会变得越来越重要。 再继续往下挖： 谁提供关键材料？ 谁提供测试设备？ 谁掌握细分产能？ 谁是那个不起眼，但一旦缺货就会拖慢全链条的环节？ 这就是所谓的，瓶颈中的瓶颈。 一个公司不一定名气最大，也不一定收入最大。 但如果它卡在一条大产业链的关键位置。 当需求爆发，而供给短期跟不上。 它就可能被市场重新定价。 03）Serenity的七层卡脖子地图 Serenity把AI供应链拆成了七层。 每一层都找到了那个「没有它整个链条就断掉」的关键节点。 第一层，原材料。 AXTI，做InP磷化铟衬底。 没有它，光子学建设会倒下。 第二层，pBN坩埚。 信越化学，做InP晶体生长设备。 第三层，衬底加工。 AXTI加上一个未命名的双寡头。 Serenity说，这是「皇冠明珠卡脖子」。 第四层，CW激光器。 SIVE，Sivers Semiconductors。 控制下一代CPO的连续波激光光源。 市值不到3亿美元，Serenity说「严重错误定价」。 第五层，光模块。 AAOI、LITE、COHR、中际旭创。 组装光模块的。 第六层，测试设备。 AEHR，做光子学测试。 第七层，光纤电缆。 GLW康宁、Prysmian、Furukawa。 传统光纤加空心光纤。 你看，从原材料到成品，每一层都有一个「没有它就不行」的节点。 Serenity不是在买股票。 他是在画一张AI供应链的「断点地图」。 04）三个经典案例 案例一：SIVE，10倍股 Sivers Semiconductors，瑞典半导体公司。 做AI光互联激光器和光子芯片。 Serenity反复提及超过190次。 公开讨论前，市值不到1.5亿美元。 长期交易量不到100万美元。 没人关注。 但Serenity看到了什么？ 他看到了CPO，也就是共封装光学。 下一代数据中心，光模块要直接封装到芯片旁边。 这需要CW激光光源。 而SIVE控制了这个卡脖子点。 他预测，2026/27年SIVE可能还是零收入、亏损5000万。 但2028年收入可能到5亿。 2029年到10亿。 更骚的是，空头机构Two Sigma建仓SIVE净空。 股价暴涨之后，空头保证金压力越来越大。 被迫平仓，被动买盘助推。 至少一家空头认亏出局，损失数千万美元级。 这就是Serenity说的逼空共振。 在一个流通盘极小的股票里，做空本身就是在给多头递刀子。 SIVE最高涨了近20倍。 案例二：AXTI，5倍股 AXT Inc，美国衬底材料商。 做InP磷化铟衬底。 Serenity说，AXTI「基本上是整个光子学供应链」。 垂直整合了4个不同的卡脖子点。 他用了一个类比。 霍尔木兹海峡。 全球20%的石油通过霍尔木兹海峡。 一旦堵住，整个系统停摆。 AXTI就是光子学领域的霍尔木兹海峡。 Serenity说，大多数人完全不知道自己在说什么。 尽管日波动15%到25%，他仍然持有。 认为当前估值合理。 后来AXTI从十几美元涨到百元以上。 涨幅接近10倍。 案例三：AAOI，数倍股 Applied Optoelectronics，美国光模块公司。 Serenity说，这家公司「激光→设计→组装→销售光模块，拥有整个供应链」。 正在建设ELSFP，也就是外置光源。 进入CPO领域。 他预测，2027年下半年光模块收入10倍增长。 他在84美元左右买入相当数量。 说66亿市值对他来说太便宜了。 后来股价从30多美元一路上涨数倍。 05）Serenity的五步选股法 Serenity的方法，可以总结成五步。 第一步，找超级趋势。 AI、数据中心、算力、半导体、光通信。 大趋势要足够大，足够确定。 第二步，找第一层瓶颈。 GPU、HBM、电力、网络、数据中心。 这些是最明显的瓶颈。 但也是最拥挤的。 第三步，找第二层瓶颈。 激光器、硅光、CPO、特殊材料、测试设备、系统集成。 真正的认知差，往往藏在这里。 第四步，找「小市值 + 关键卡位」的公司。 不是因为它小就买。 而是因为它小，同时又卡在重要位置。 大趋势很大。 公司很小。 位置很关键。 市场还没完全理解。 这才是十倍股可能出现的地方。 第五步，做前瞻推演。 这家公司未来拿到订单的概率大不大？ 有没有产能扩张能力？ 管理层在做哪些布局？ 过去有没有进入核心供应链的经验？ 它卡住的瓶颈，会不会越来越重要？ 这一步最难。 因为此时订单可能还没明显增加。 财报还没验证。 机构也还没大规模买入。 市场还没给出确定性。 但真正的超额收益，恰恰来自这里。 机构等订单确认、收入兑现、财报验证之后才敢买。 Serenity做的是，在这些信号完全出现之前。 先基于供应链逻辑和工程常识。 判断这家公司有没有机会进入核心位置。 06）为什么是小市值？ Serenity专门挑小市值公司。 不是因为小市值涨得快。 而是因为大基金有体量限制。 一个管理百亿美元的基金，不可能去买一个市值2亿的股票。 买多了，流动性不够，进出都困难。 所以小盘股存在定价真空。 华尔街的研究几乎没人覆盖。 机构根本看不上。 但Serenity不一样。 他用的是自己的钱，加上1.4倍杠杆。 集中持仓。 他不需要考虑流动性。 他只需要考虑，这家公司卡在产业链的哪个位置。 当市场发现这个卡脖子点的时候。 估值就会疯狂重估。 这就是信息差。 市场上研究英伟达的人有几万人。 研究激光器供应链的人可能只有几十个。 研究硅光材料的人可能只有几个人。 而研究某个特殊外延片供应商的人。 可能全世界不到十个人。 Serenity就是这几个人之一。 07）Serenity是谁？ 说实话，没人知道。 全网现在还不知道这个人的真实身份。 没有人知道她的真实姓名、国籍、年龄、职业。 是完全隐匿于网络的顶级投资大佬。 X账号简介写的是： AI半导体产业链研究院、Nature论文作者、RISC-V基金会核心成员。 整个含金量拉满。 她还公开了一段过往。 2018年拒绝了英伟达AI团队主管的邀约。 那时候英伟达股价只有6美元。 我跟你说，这人的背景，大概率是真的。 因为她对AI硬件的理解，不是看研报能看出来的。 是从工程细节里抠出来的。 她自己说过，「Only buys what he's touched」。 只买自己摸过的东西。 她大概率是真的在半导体行业干过。 08）机构轮动理论 Serenity还有一个核心观点。 机构轮动。 她抓住了内存名称上涨的尾巴。 SNDK、三星、SK海力士、美光。 然后机构之前用AAOI、AXTI、LITE、COHR等光子学名称跑赢。 现在再次通过大量增加SiPh、ELS来做到这一点。 她说的三阶段轮动是： 第一阶段，内存。 第二阶段，光模块。 第三阶段，外置光源和硅光。 她认为自己现在处于第三阶段的开端。 而大部分人还在第一阶段徘徊。 这就是认知差。 09）风险与争议 Serenity的方法也不是没有风险。 第一，幸存者偏差。 她公开讨论的股票，涨了的大家都能看到。 跌了的，可能就不提了。 第二，没有监管披露。 她没有基金，没有13F报告。 持仓大小、进出时间，都不透明。 第三，高波动。 她持仓的股票，日波动15%到25%是常态。 普通人根本扛不住。 第四，流动性风险。 小市值股票，进出都困难。 她想卖的时候，可能根本没人接盘。 第五，逼空风险。 她自己也参与逼空。 但逼空是双刃剑。 空头被逼平仓，股价暴涨。 但如果空头坚持不撤，或者更多空头加入。 股价可能暴跌。 10）普通人能学到什么？ Serenity的方法，普通人很难完全复制。 因为她有实打实的AI科研背景。 她对供应链的理解，是从工程细节里抠出来的。 不是看几篇研报就能学会的。 但有几个思路，是可以借鉴的。 第一，不追热门，找瓶颈。 热门股已经被充分定价。 瓶颈股，市场还没发现。 第二，往下挖三层。 英伟达需要GPU。 GPU需要光模块。 光模块需要激光器。 激光器需要衬底材料。 每一层都可能有机会。 第三，小市值+关键卡位。 大趋势很大。 公司很小。 位置很关键。 第四，做前瞻推演。 在订单确认之前，先判断逻辑是否成立。 第五，接受高波动。 如果承受不了15%的日回撤。 就别玩这个。 说到底 Serenity的方法，本质上是「供应链断点投资」。 她不是在看股价。 她是在看产业链哪里会断。 当需求爆发，供给跟不上。 卡在关键节点的公司，就会被重新定价。 这就是十倍股的来源。 但说实话，这种方法，门槛极高。 你需要对产业链有极深的理解。 你需要能接受高波动。 你需要有耐心，等市场发现你发现的逻辑。 我跟你说，股市会奖励错误。 以至于很多人赚到钱之后，就意识不到自己的错误。 但把时间拉长来看，市场是公平的。 所有短期的盈利靠运气。 长期的超额收益，永远靠认知壁垒。 Serenity的认知壁垒，就是她比全世界99.99%的人，更了解AI供应链的断点在哪里。 这就是她一年赚45倍的原因。

如果你对美股AI硬件和供应链机会感兴趣，不妨关注一下@aleabitoreddit这个账号。他曾是Reddit WallStreetBets（WSB）的知名交易员，现在专注于AI、半导体和光子学等供应链分析，自称交易未知瓶颈。 他的Bio显示曾任RISC-V基金会和AI研究员，目前重点挖掘AI数据中心、半导体、光子学等领域的被市场忽略机会，内容风格偏向深度基本面分析，常配图表、backlog数据和市场份额测算，专注发现小盘或中盘AI基础设施股的潜力。 近期推文显示，他对AI数据中心相关瓶颈保持非常乐观的态度。例如，加拿大变压器公司 $HPS.A是其长期看好的核心标的，他认为其在干式变压器市场占比高，需求来自AMZN、MSFT、META等超大客户，股价已上涨83%，仍具复合增长潜力。光子学公司 $AAOI也是重点，他看好激光供应瓶颈加剧和长期订单带来的增长，即便市值已达130亿美元。韩国ETF $EWY中的三星、SK海力士等标的，通过期权暴涨也体现出内存超级周期的机会。他还关注欧洲前沿科技股，如 $SOI、 $RPI和 $SIVE，认为被本地媒体低估，但后来表现强劲。 整体投资逻辑围绕AI硬件供应链未知瓶颈，选股重点是中下游隐形冠军，包括变压器、电力基础设施、光子学模块、内存及半导体材料等，偏好高backlog、产能即将放量、定价权强且被市场低估的公司。仓位上，他偏好股票和长线期权（LEAPs），重点标的覆盖加拿大、美国、韩国，并关注中国在欧洲技术收购中的机会。核心观点是AI数据中心建设远未结束，资源争夺将持续推高小众公司的业绩和估值。

散户是很难当股神的 一年赚几十倍的Serenity @aleabitoreddit 很多人都不知道，她可不是普通散户 据说Serenity拒绝过英伟达的工作 而且她还是RISC-V Foundation成员 RISC-V Foundation的核心Krste Asanovic 是全球芯片架构的超顶级专家 所以Serenity能把AI产业链 尤其英伟达的产业链吃的如此之透 不是没有原因的 AI时代，谁理解的越深 谁就能挖掘更多机会 普通散户如果不懂行业 自己瞎琢磨，很难持续赚钱 不理解自己买的是什么，也不敢拿太久 如果你不想浪费脑细胞，就跟着股神走 让她给当你老师，并且给你“打工”😄

Demis Hassabis 达沃斯访谈：比工业革命大 100 倍的变革 视频地址： 2026 年 1 月，达沃斯世界经济论坛期间，Bloomberg 主持人 Emily Chang 采访了 Google DeepMind CEO Demis Hassabis。这位诺贝尔奖得主用“每周 100 小时、每年 50 周”描述自己过去几年的工作状态，并给出了一个惊人的判断：AI 带来的变革将是工业革命的 10 倍规模、10 倍速度。 这场访谈覆盖了 AI 领域几乎所有热门议题：AGI 时间线、中国竞争、机器人突破、就业冲击、是否应该暂停，以及后稀缺世界的哲学困境。以下是访谈的完整整理。 --- 【1】Google 的势头回归 Emily Chang 开门见山：Gemini 3 发布了，据说 OpenAI 内部宣布了“code red”——Google 是不是找回了状态？ 【编者注】Gemini 3 Pro 于 2025 年 11 月 18 日发布，是 Google 迄今最强的 AI 模型，在推理、多模态理解和编程能力上均有显著提升。12 月 17 日，Google 又推出了更快更便宜的 Gemini 3 Flash，直接替换 Gemini app 的默认模型。这一系列发布引发了 OpenAI 内部的紧张反应——三年前 ChatGPT 发布时，Google 内部也曾宣布过类似的“code red”。 Hassabis 回应说，过去一年确实是“非常艰苦的一年”，团队付出了巨大努力让模型重新回到最前沿。他特别提到 Gemini 3 和图像生成模型 Imagen 的表现让他们“非常满意”。 “我们也适应了这个新世界——快速发布，把创业公司的能量带到我们所做的事情中。” 当被问到外界是否低估了 Google 时，Hassabis 说他不确定，但 Google 一直具备所有必要的条件。“过去十年，Google 和 DeepMind 加在一起，发明了现代 AI 行业所依赖的大约 90% 的突破性技术。”他列举了 Transformer、AlphaGo、深度强化学习等例子。 “我们有这些不可思议的产品触达数十亿用户——从搜索到邮箱到 Chrome——它们天然适合 AI。只是需要把这一切组织到一起。我们在过去几年做到了，虽然还有很多工作要做，但已经开始看到成果了。” --- 【2】全栈优势能维持多久？ Emily Chang 追问：如果你认为自己有优势，这个优势有多大？能维持多久？ Hassabis 的回答很直接：一切从研究开始。模型的前沿水平是最重要的，这是 Google 和 DeepMind 合并后首先聚焦的方向。 “我认为我们是唯一拥有完整技术栈的组织——从 TPU 和硬件、数据中心、云业务、前沿实验室，到所有这些天然适合 AI 的产品。从第一性原理来看，我们理应做得非常好。而且我认为未来还有很大的提升空间。” --- 【3】AI CEO 的日常：凌晨 1 点到 4 点的深度思考 Emily Chang 说她读到 Hassabis 大部分深度思考都发生在凌晨 1 点到 4 点之间。他确认了这一点。 “你有没有感到舒服过？”她问。 “从来没有。”Hassabis 说，“过去三四年一直是难以置信的高强度。每周 100 小时，每年 50 周，这就是常态。” 他认为这是处于“科技史上可能最激烈的竞争”前沿所必需的。“商业上、科学上，再加上所有关于 AGI 的兴奋……用 AI 加速科学发现一直是我的热情所在。这是我毕生的梦想，我为此工作了一辈子。很难入睡，因为有太多工作要做，同时又有太多激动人心的事情要探索和推进。” --- 【4】机器人：突破时刻还需要 18-24 个月 Emily Chang 提到 Gemini 已经被集成到人形机器人中，问物理世界的“AlphaFold 时刻”是否已经到来。 【编者注】2026 年 1 月 5 日，在 CES 展会上，Boston Dynamics、Google DeepMind 和 Hyundai 宣布了一项重大合作。Boston Dynamics 将把 DeepMind 的 Gemini Robotics 基础模型整合到其 Atlas 人形机器人中，首先应用于 Hyundai 的汽车制造工厂。这是 Google 2013 年收购又于 2017 年出售 Boston Dynamics 之后，双方的首次重要合作。 Hassabis 说他过去一年花了大量时间仔细研究机器人领域。“我确实认为我们正处于物理智能突破的临界点。但我仍然认为还需要大约 18 个月到 2 年的时间，需要做更多研究。” 他解释说，Gemini 从一开始就被设计成多模态的，能够理解物理世界，原因之一是可以构建一个存在于眼镜或手机上的通用助手，理解你周围的世界；另一个用途就是机器人。 “那么物理世界的突破时刻会是什么样子？我认为是机器人能够可靠地在现实世界中完成有用的任务。” 他列举了几个阻碍因素。首先是算法还不够稳健，需要比 LLM 更少的数据就能工作。其次，也是让 Hassabis 感触最深的，是硬件问题——特别是机械手。 “当你仔细研究机器人时，你会对人类的手产生一种全新的敬畏。进化设计得太精妙了。要匹配人手的可靠性、力量和灵巧性是非常困难的。” 他提到了与 Boston Dynamics 和 Hyundai 的合作，将在汽车制造领域进行原型测试。“一两年后，我们可能会有一些真正令人印象深刻的展示，然后可以规模化部署。” --- 【5】中国与 DeepSeek：西方反应过度了 Emily Chang 说，一年前 DeepSeek 的出现对西方来说似乎是灾难性的，但现在中国似乎安静了下来。Hassabis 对中国竞争的看法有变化吗？ Hassabis 的回答很坦率：“没有。我一开始就不认为那是灾难性的。我认为西方的反应是大规模过度反应（massive overreaction）。” 他承认 DeepSeek 展示了中国公司的能力，但认为一些说法被夸大了。“关于他们使用的计算量非常少之类的说法被过度夸大了，因为他们依赖了一些西方模型，也在一些领先西方模型的输出上做了微调。所以这不是从零开始的。” 他认为字节跳动可能是中国最有能力的 AI 公司，“可能只落后 6 个月，而不是一两年。” 但 Hassabis 提出了一个关键问题：“到目前为止，中国公司能否超越前沿进行创新，这还有待观察。他们非常擅长追赶前沿，越来越有能力，但我认为他们还没有展示出能够超越前沿进行创新的能力。” --- 【6】AGI 时间线：2030 年 50% 概率，但标准比别人高 Emily Chang 说 Hassabis 帮助定义了 AGI，并且曾表示 2030 年之前有 50% 的概率实现。这个时间线还成立吗？ “是的。”他说。 “AGI 对你来说还是一个有用的目标吗？” Hassabis 说是的，虽然他的时间线比一些同行更长，但那是因为他的标准更高。“我说的是一个系统能够展现人类拥有的所有认知能力。我认为我们距离那还很远。” 他举了科学创造力的例子：“不只是解决一个猜想或科学问题，而是能够首先提出假设或问题。任何科学家都知道，找到正确的问题往往比找到答案困难得多。” 他明确表示当前系统“肯定还不具备这种能力”，未来会有，但不清楚还需要什么。 他还提到了“持续学习”（continual learning）——系统需要能够在线学习，超越它们被训练的内容，在现实世界中即时学习。“在我看来，还有相当多的关键能力是缺失的。” --- 【7】AI 对就业的影响：比 Dario Amodei 乐观，但承认冲击终将到来 Emily Chang 提到 Anthropic CEO Dario Amodei 当天早些时候在达沃斯说 AI 可能在 5 年内消灭 50% 的入门级白领工作。Hassabis 同意吗？ 【编者注】Dario Amodei 在 2025 年 5 月接受 Axios 采访时首次提出这一预测，随后在 60 Minutes 等多个场合重申。他表示 AI 可能导致失业率飙升至 10-20%，并呼吁政府和 AI 公司停止“粉饰”这一风险。 Hassabis 的回答明显更保守：“我的时间线会长得多。” 他承认今年可能会开始看到一些迹象，比如入门级工作或实习的变化，但要实现真正的任务 Agent，需要解决当前 AI 的不一致性问题。 “我称之为‘参差不齐的智能’（jagged intelligence）。当前系统在某些事情上非常好，在其他事情上非常差。如果你想把整个任务委托给一个 agent，而不是像今天这样只是辅助程序，你需要全面的一致性。” 他给出了一个精辟的比喻：“如果它只在 95% 的任务上表现好是不够的。你需要它在整个任务上都表现好，才能真正做到‘发射后不管’。” 但他也承认，这种颠覆终将到来。“在极限情况下，有了 AGI，我认为那会改变整个经济，远远超出就业问题。” 他描绘了一个后稀缺世界的愿景：如果我们正确地构建它，我们将处于一个解决了一些世界根本问题的世界——比如能源。“如果我们用 AI 的帮助解决了聚变之类的问题，新材料……我认为在 AGI 之后 5 到 10 年，我们将处于一个极度富足的世界。那时经济和社会会是什么样子？” --- 【8】转型期的焦虑：10 倍规模、10 倍速度 Emily Chang 说，在到达后稀缺世界之前——如果能到达的话——人们对中间发生的事情有很多焦虑。她提到自己是一位母亲，知道 Hassabis 也有孩子。“你最担心他们什么？你和他们谈些什么？” Hassabis 承认这将是一个颠覆的时代，“就像工业革命一样。也许是 10 倍于工业革命，而且快 10 倍。” Emily Chang 迅速接话：“100 倍。” “是的，100 倍。”Hassabis 说，“但我也是人类创造力的坚定信仰者。我们极其适应性强，因为我们的心智是如此通用。你看看我们周围的现代世界——我们狩猎采集者的心智成功建造了现代文明。” 他认为人类会再次适应，但这次的独特之处在于速度。“通常这样的转变需要一到两代人，但这次的速度和变革的规模都是前所未有的。” 对于年轻人，他的建议是：“我会鼓励他们精通这些新工具，成为这些工具的原生用户。这几乎相当于给他们超能力。” 他以创意艺术为例：“你可能能够做到过去需要 10 个人才能完成的工作。如果你有创业精神，在游戏设计、电影、项目方面有创意，你可能比过去更容易进入这些行业。” --- 【9】是否应该暂停？理想与现实 Emily Chang 问：一些人主张暂停，给监管时间赶上，给社会时间适应。在一个完美的世界里，如果所有公司和国家都暂停，Hassabis 会支持吗？ “我想是的。”他说。 他提到这一直是他的梦想。“当我 15 年前创立 DeepMind、25 年前开始从事 AI 工作时，我的路线图是：当我们接近 AGI 这个门槛时刻时，我们可能会以科学的方式合作。” 他描述了一个“AI 版 CERN”的愿景：世界上最优秀的人才聚集在一起，以非常严谨的科学方式完成最后的步骤。“不只是技术专家，还包括哲学家、社会科学家、经济学家，共同思考我们想从这项技术中得到什么，如何以造福全人类的方式利用它。” 【编者注】CERN（欧洲核子研究中心）是全球最大的粒子物理学实验室，由 23 个成员国共同运营，是国际科学合作的典范。 但他话锋一转：“不幸的是，这需要国际合作。即使一家公司、一个国家，甚至整个西方决定这样做，除非全世界至少在一些最低标准上达成一致，否则没有用。而现在国际合作有点棘手。” Emily Chang 追问：如果 AGI 在 2030 年到来，而监管还没有到位，我们是否注定会遇到困难？ Hassabis 说他仍然乐观，希望足够多的领先参与者能够沟通并合作，至少在安全和安保协议上。“我们已经与 Anthropic 等公司在这些方面进行了相当密切的合作。” 当被问到是否愿意与 Sam Altman 合作时，Hassabis 说：“可能吧。我和几乎所有领先实验室的领导者关系都相当好。如果风险足够高——我认为每个人在未来 2 到 3 年会更清楚地认识到风险和代价。” --- 【10】Transformer 是死胡同吗？Hassabis 不同意 Emily Chang 提到 Yann LeCun 说他不认为 Transformer 和 LLM 单独能让我们达到 AGI。 【编者注】Yann LeCun 是图灵奖得主、Meta 前首席 AI 科学家。他在 2025 年 11 月离开 Meta，创立了一家专注于“世界模型”的新公司。他多次公开称 LLM 是通向人类级智能的“死胡同”，认为它们缺乏对物理世界的理解、缺乏常识和因果关系。 Hassabis 明确表示不同意：“我不同意它们是死胡同，我认为那显然是错的——它们已经如此有用了。” 但他也承认这是一个经验性问题。“我认为有 50% 的概率，仅仅扩展现有方法加上一些调整就足够了。可能足够。” 他认为无论如何都值得这样做，因为即使需要其他东西，“这些 LLM 也将是最终 AGI 系统的一个极其重要的组件。唯一的问题是：它是唯一的组件吗？” 他估计可能还需要一到五个突破，“可能是世界模型——这是 Yann 谈到的，我们也在研究这个，事实上我们拥有目前最好的世界模型 Genie，我直接参与了那个项目，我认为它非常重要。” 【编者注】Genie 是 DeepMind 开发的“世界模型”系列。2025 年 8 月发布的 Genie 3 可以根据文本提示生成可交互的 3D 环境，被 DeepMind 视为通向 AGI 的重要阶梯，并被 TIME 杂志评为 2025 年最佳发明之一。 他还提到了持续学习、系统一致性、更好的推理和长期规划等仍然缺失的能力。“从 Google DeepMind 的角度来看，我们在两个方向上都在全力推进——既发明新事物，也扩展现有事物。” --- 【11】“我们从未离开研究时代” Emily Chang 提到 Ilya Sutskever 说“通过扩展和做更大模型来获得改进的时代几乎结束了”。 【编者注】Ilya Sutskever 是 OpenAI 联合创始人，于 2024 年离开后创立了 Safe Superintelligence Inc. (SSI)。2025 年 11 月在 Dwarkesh Patel 的播客中，他表示 2012-2020 年是“研究时代”，2020-2025 年是“扩展时代”，现在“又回到了研究时代”。 Hassabis 的回应很有意思：“不，我不同意。他的原话是‘我们又回到了研究时代’。我爱 Ilya，我们是很好的朋友，在很多事情上看法一致，但我的观点是——我们从未离开研究时代。” 他强调 DeepMind 一直在投资研究，拥有“最深厚、最广泛的研究储备”。“如果你看过去十年，Google 和 DeepMind 加在一起发明了大约 90% 的突破性技术——当然最著名的是 Transformer，还有深度强化学习、AlphaGo 等。如果未来需要新的突破，我会押注我们，就像过去一样，会是做出那些突破的人。” --- 【12】奇点来了吗？“太早了” Emily Chang 最后一个“同意还是不同意”的问题：Elon Musk 说我们已经进入了奇点。 【编者注】2025 年底至 2026 年初，Elon Musk 在 X 平台上多次发帖称“我们已经进入了奇点”和“2026 年是奇点之年”，引发广泛讨论。他回应的是 Midjourney 创始人 David Holz 关于 AI 工具让他在圣诞假期完成了比过去十年更多编程项目的帖子。 “不，我不同意。我认为那非常过早。”Hassabis 说，“奇点是完全 AGI 到来的另一种说法，我之前解释了为什么我认为我们离那还很远。” 他承认即使 5 年也不算长，但“我认为在我们拥有任何看起来像奇点的东西之前，还有很多工作要做。” --- 【13】Google 的文化与创始人的参与 Emily Chang 问到 Google 内部现在的文化，以及 Larry Page 和 Sergey Brin 的参与程度。 Hassabis 说两位创始人都非常投入。“Larry 更多在战略层面，你会在董事会议上见到他。Sergey 更亲力亲为，参与 Gemini 团队的编码，更多涉及算法细节。” 他说这是一个“对计算机科学来说绝对不可思议的时刻”，科学上、人类历史上都是如此。“当然每个人都想亲身参与其中。” 他描述了自己试图结合多种优势：创业公司快速发布和冒险的能量，大公司的资源，以及长期和探索性研究的空间。“我认为过去一年进展顺利，我们还能做得更好，今年会做得更好。我认为我们的进步轨迹是业内最陡峭的。” --- 【14】为什么应该信任 Google？ Emily Chang 说所有这些公司都在要求我们信任他们，特别是如果监管跟不上技术的话。她直接问：为什么我们应该信任你们？为什么 Google 是最值得信任的地方？ Hassabis 说需要通过行动来判断这些公司，也要看领导者的动机。 “我选择 Google 作为 DeepMind 的归宿有几个原因。主要原因是 Google 的创始人和他们建立 Google 的方式——作为一家科学公司。很多人忘了 Google 本身是 Larry 和 Sergey 的 PhD 项目。所以我对他们感到一种直接的亲近感。” 他还提到了 Google 董事会的构成。“主席 John Hennessy 是图灵奖得主，Frances Arnold 是另一位诺贝尔奖得主。这些在企业董事会中是非常罕见的人物。” 【编者注】John Hennessy 是斯坦福大学前校长，因 RISC 架构获得 2017 年图灵奖。Frances Arnold 因定向进化研究获得 2018 年诺贝尔化学奖。 他说这种科学和研究主导的文化意味着“在最高水平做科学意味着真正严谨、深思熟虑，并在任何可能的地方应用科学方法。不只是对技术，也是对你作为一个组织的运营方式。” 最后他提到 Google 的使命。“‘组织世界的信息’——我认为这是一个非常崇高的目标。它与 DeepMind 的使命‘解决智能，然后用它解决一切其他问题’非常契合。这两个使命天然配合——AI 和组织世界的信息天然相关。” --- 【15】后稀缺世界：比经济更担心的是“意义” Emily Chang 问：后稀缺世界，人们不再有工作。Hassabis 在实现所有技术目标后打算做什么？ “我想用它来探索物理学的极限。这是我在学校时最喜欢的科目——那些大问题。现实的本质是什么？意识的本质是什么？费米悖论的答案？时间是什么？引力是什么？” 他说了一句令人印象深刻的话：“我惊讶于更多人不去思考这些巨大的问题。我们只是日复一日地生活，而这些深刻的谜题几乎在向我尖叫——答案是什么？” 他希望用 AI 探索所有这些问题，“也许还有星际旅行，借助新能源和 AI 解锁的材料。” Emily Chang 问：如果我们没有工作，我们还会有意义和目的吗？ Hassabis 回答道：“老实说，这是我比经济问题更担心的事情。我认为经济几乎是一个政治问题——当我们获得所有这些额外的收益和生产力时，我们能否确保它为每个人的利益而分享？我相信这是可以做到的。” “但比这更大的问题是：我们很多人从工作和科学事业中获得的目的和意义，在新世界中我们将如何找到？” 他说我们需要“一些新的伟大哲学家”来帮助思考这个问题。“也许我们会在艺术和探索上变得更加精致，还有极限运动之类的。今天我们做很多不只是为了经济利益的事情，也许未来我们会有这些事情的非常高深的版本。” --- 【16】给年轻人和企业家的建议 Emily Chang 最后问：房间里的每个人都在想他们应该做什么。10 年后，人们关于 AI 最大的错误会是什么？ Hassabis 给出了两条建议。 第一条是给年轻一代的：“我们唯一确定的是会有大量的变化。所以在学习技能方面，要准备好‘学会学习’——这是最重要的事情。你能多快适应新情况，用我们拥有的工具吸收新信息。” 第二条是给商业领袖的：“现在有很多领先模型和服务提供商，还会有更多。选择那些你认为正在以正确方式行事的合作伙伴。与那些正在推动变革、以你希望看到的方式对待这项技术的人合作。” 他总结说：“我认为我们可以一起构建那个未来——随着 AI 的到来，一个我们都想要的未来。” --- 【写在最后】 这场访谈中，Hassabis 展现了一种独特的气质：既是最前沿竞争的参与者，又试图保持长线思考的清醒。 他与几位同行的分歧值得注意：比 Dario Amodei 更保守地估计就业冲击，比 Elon Musk 更审慎地看待奇点，比 Ilya Sutskever 更相信 scaling 仍有价值，比 Yann LeCun 更认可 Transformer 的未来。 但他们有一个共识：无论 AGI 是 2030 年还是更早到来，我们可能都没有准备好。Hassabis 想要的“AI 版 CERN”需要国际合作，而他自己也承认“现在国际合作有点棘手”。 最后一个细节让我印象深刻。当被问到后稀缺世界的愿景时，这位每周工作 100 小时的 CEO 说他最想做的事情是思考“时间是什么？引力是什么？”——那些“几乎在向我尖叫”的宇宙深层谜题。 也许这就是为什么他能在“科技史上最激烈的竞争”中保持某种平静：对他来说，AGI 不是终点，而是探索更大问题的起点。