Google DeepMind CEO、2024 年诺贝尔化学奖得主 Demis Hassabis 与 20VC 创始人 Harry Stebbings 对谈：为什么 AGI 不是"更快的 GPT"，而是一场压缩到 10 年的工业革命级转型
Hassabis 的核心断言："AGI 的量级是工业革命的 10 倍，速度也是 10 倍。"工业革命用了约 100 年完成转型，AGI 将在 10 年内以 10 倍的规模完成同样的事。这个时间尺度意味着：监管窗口已经非常紧迫，而"AI 能源瓶颈 5 年爆发"比"AI 超越人类"更值得当下关注。
工业革命花了约 100 年重塑人类社会。Hassabis 认为 AGI 将在大约 10 年内完成同等量级 10 倍的转型。总量是 100 倍，但时间压缩到 1/10。这不是更快的 GPT，是一次真正意义上的文明级跃迁。
很多人以为大模型将会商品化，但 Hassabis 认为底层模型的工程门槛是真实存在的护城河。训练基础设施、数据飞轮、推理优化——这些都不是"烧钱就能复制"的东西，积累需要时间和组织能力。
Scaling laws 没有到头，只是从"堆预训练算力"演进到"推理时计算（test-time compute）"。模型在推理时动用更多算力来思考，效果仍在提升。这条路还远没有到顶。
未来几年，AI 的瓶颈不是 GPU 供应，而是电力。训练和推理的能耗正在以指数级增长，数据中心的电力需求将超出现有电网承载能力。谁先解决能源问题，谁就掌握 AGI 时代的基础设施。
如果只有少数大公司能建造和掌控 AGI，社会分化将会剧烈。Hassabis 认为这不仅是伦理问题，也是影响 AGI 是否能被社会接受的关键变量。治理框架和分配机制需要现在开始讨论。
AlphaFold 解决的是"给定序列，预测结构"。下一代科学 AI 将反过来做：给定目标功能，反向设计出序列或分子。这是从"理解自然"到"创造自然"的跨越，药物发现、材料科学都将被重写。