前幾天看了Google DeepMind CEO Demis Hassabis的播客，里面有一句話，讓我覺得很有意思：

"AI在今明兩年被嚴重高估，但在未來10年被嚴重低估。"

同一個東西，怎么能同時被高估又被低估？

說這話的人不是普通的樂觀派。現(xiàn)代AI 90%的基礎突破，都和Hassabis有關。Transformer是Google做的，AlphaGo、AlphaFold是DeepMind做的，強化學習的工程化也是DeepMind推動的。

他說高估，我信。他說低估，我也信。但信的原因完全不一樣。

鋸齒狀智能

AI有一個有意思的特征，叫"鋸齒狀智能"。

OpenAI自己出了一套測試，叫SimpleQA。考察最基礎的事實性問答，不需要推理，只需要知不知道。結(jié)果：即便是目前被廣泛使用的主流模型，在這個測試上的得分，不到40%。

但就是這個模型，能通過美國司法考試的前10%——那需要大量法條記憶、復雜推理、文書寫作。

同一個腦子。前一秒能幫你寫出讓律師點頭的合同條款，后一秒在基礎常識題上答錯超過一半。你永遠摸不清它在哪里會突然掉下去。

背后有一個沒解決的根本缺陷：它被凍住了。

不是說它記不住你說的話——龍蝦就有記憶功能，你聊得越多，它越懂你，Claude Code也有一個叫"做夢"的機制，在任務間隙整理鞏固記憶，非常巧妙。

他說的"凍住"是另一個層面：模型本身的能力定格了。它不會因為跟你工作了一年而變得更有判斷力，不會從每一次幫你解決問題的過程中變得更聰明。就像你雇了一個助理，他能查所有歷史記錄，但他本身的能力永遠停在入職那天。

大腦靠睡眠做的事，不只是記住今天發(fā)生了什么，更是把新經(jīng)歷和已有的知識整合、重組，讓人真正成長。AI現(xiàn)在有"記住"，但還沒有"成長"。這才是Hassabis說的那個還沒解決的缺陷。

五年是AGI節(jié)點

Hassabis的邏輯從來不是"AI有問題，別指望了"。

他2010年就預測AGI需要20年。現(xiàn)在2026年，16年過去了。他當時列出的技術節(jié)點——深度學習的突破、強化學習的成熟、蛋白質(zhì)折疊問題的攻克——一個個都到了。這不是運氣，是按圖紙在走。

他說，達到AGI還差幾塊能力：持續(xù)學習、世界模型、層級規(guī)劃、創(chuàng)造性假設。還需要1到2個Transformer或AlphaGo級別的重大突破。

然后，他在2025年底說了一件關鍵的事。

先說一個背景：過去的AI是"脫口而出"——你問，它直接輸出答案，沒有思考過程。2024年底出現(xiàn)了一類新模型，以o1、o3為代表，叫推理模型（Thinking Models）。它們在給答案之前，會先在內(nèi)部做一輪推演，真正地"想一想"。這是AI第一次有了類似人類推理的過程。

Hassabis說，推理方向的進展，可能已經(jīng)算是路線圖上那個重大突破之一了。這不是減一個數(shù)那么簡單——推理能力打通了一條關鍵鏈路，讓AI從"記憶檢索機器"開始向"能思考的系統(tǒng)"演進。這是質(zhì)變，不是量變。

他判斷，五年內(nèi)AGI到來有很大可能性。

我自己也有個看法：AGI不是全有全無的一個開關。它已經(jīng)在一個個垂直領域到來了。特斯拉的自動駕駛，在"開車"這件事上早已超越人類——那是一個垂直領域的AGI已經(jīng)到來了。我們用龍蝦，在信息處理、任務調(diào)度、多線程執(zhí)行這一層，做的事情也是類似的——把人從重復性工作里解放出來，讓判斷力成為唯一不可替代的東西。這不是比喻，是每天在發(fā)生的事。

不需要等AGI

Hassabis說過一句話，比"五年內(nèi)AGI"更讓人后背發(fā)涼：

"AGI的到來，就像10倍速度的工業(yè)革命。"

工業(yè)革命用了一百年，重塑了人類的生產(chǎn)方式和社會結(jié)構(gòu)。10倍速，意味著十年。但最不安的不是這個預測，而是：它不需要等AGI才開始。

就在今天，差距已經(jīng)在拉開。

我舉個自己的例子。前段時間，我讓龍蝦做一份戰(zhàn)略分析報告，涉及行業(yè)競爭格局、關鍵數(shù)據(jù)和幾個方向的推演。換以前，這種活要安排兩三個人花好幾天。龍蝦用了幾個小時：搜索、匯總、結(jié)構(gòu)化、起草初稿，我只需要在最關鍵的判斷上壓最后那一刀。時間縮短了，思考密度卻更高了。

一個人配上幾個Agent，不是能力放大了一點點，是直接變成一支小型軍團。10倍，不是上限，是起點。

你身邊已經(jīng)有人上了高速。

不是更聰明，不是更努力，只是用了不同的工具，走了不同的路。

你打算怎么用這五年？

最后，如果你想體驗龍蝦為工作提效，現(xiàn)在就可以試試：

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