「越来越近」：诺奖得主把 AGI 倒计时从三五年拨到两三年
《华尔街日报》杂志最新一期人物专访，让整个 AI 行业的时间表又往后撕了一截。谷歌 DeepMind 联合创始人、2024 年诺贝尔化学奖得主德米斯·哈萨比斯在这篇 10 月 21 日发表的专访中，给出了他迄今最紧迫的预测：通用人工智能（AGI）将在两到三年内到来。「很快了，」他对记者说，「我正在把预期时间表更新得越来越近。」而今年早些时候，他对外给出的口径还是三到五年。同一篇专访还将他评为该杂志 2026 年度科技创新者，颁奖活动定于 10 月 29 日在纽约举行。
如果复盘哈萨比斯过去两年的公开表述，会看到一条近乎坍缩的预期曲线：2023 年他说 AGI「也许几年，也许十年内」，并坦言自己早年以为这件事要 30 到 50 年；2025 年 1 月他判断还有 5 到 10 年，底层架构可能还需要一到两次重大突破；2026 年 2 月他松口称「5 年内」；4 个月后的红杉 AI Ascent 大会上，他给出的节点是 2030 年。而这一次，他直接把窗口砍到了两到三年。
需要说明的是，他定义的 AGI 门槛极高：不是会聊天、会画图的单点工具，而是拥有人类大脑完整认知范围的系统——包括原创性思考。他提出的检验标准被称为「爱因斯坦测试」：把一个只学过截至 1901 年人类知识的系统放出来，它能否独立推导出爱因斯坦 1905 年「奇迹年」的物理学论文？他坦言，AI 独立发明现代物理学「还有几年」，但这已经比他 2024 年捧起诺贝尔奖杯时预想的近得多。他同时描述过这场变革的量级：「影响是工业革命的 10 倍，速度快 10 倍，十年内完成一个世纪的变革。」这是预测而非发现——没有人造出 AGI，也没有共识能证明它；但当一位以谨慎著称的诺奖得主把自己的估计砍掉一两年，政府与实验室内部都会重新计价。
改口的底气：Isomorphic 的账单与「治愈癌症」的承诺
哈萨比斯的时间表不是拍脑袋，他的依据之一来自自己掌舵的药物研发公司 Isomorphic Labs。这家 2021 年从 DeepMind 分拆的公司，2026 年 5 月完成了 21 亿美元的 B 轮融资，由 Thrive Capital 领投，总外部资本达到约 27 亿美元，是 AI 驱动药物发现领域迄今规模最大的融资。据行业媒体报道，其用于肿瘤和免疫介导疾病的多个候选药物已处于 IND 申报支持性研究阶段，计划在 2026 年底前提交首份新药临床试验申请；核心平台 IsoDDE 在今年 2 月的技术报告中称，在最难的蛋白质-配体系统上，准确率超过 AlphaFold 3 两倍以上。
这恰恰是哈萨比斯一贯的论证逻辑：AGI 的首要价值不在自动化日常任务，而在加速科学发现。「第一步，解决智能。第二步，解决其余一切。」他用自己亲历的跃迁解释这种斜率——AlphaGo 下出反人类直觉的「第 37 手」，AlphaFold 攻克蛋白质折叠——「一开始总是很慢，很慢，很慢——然后，突然之间，全面爆发。」对于公众对 AI 的深层恐惧，他的回答简单直接：「只要我们真的治愈了癌症，人们就会在生活中切身感受到 AI 的好处。」换句话说，两三年后的倒计时能否兑现，最终要看类似 Isomorphic 这样的「第二步」能否按时交卷。
产品端先跑：Claude 不聊天了，直接交成品
与哈萨比斯的口风几乎同一天，Anthropic 把「AGI 叙事」落成了一连串产品动作。10 月 25 日，Claude 上线实时仪表盘 Dashboards 和代码动画 Motion：前者面向付费计划开放，后者面向 Team 和 Enterprise 用户；与此同时，Docs、Slides、Design 三项功能结束 beta，向所有计划开放。用户一句话就能产出看板、动画，拿到的是「成品」而不是一段对话。加上此前的研究预览产品 Duet——基于 Opus 5.5、可连接 6000 多个应用的主动智能体——头部实验室的产品形态正在集体从「聊天框」转向「代理干活」。
这与哈萨比斯「AGI 的价值在科学发现而非日常自动化」的论断形成了一种有趣对照：实验室里的时间表按「年」压缩，产品货架上的更新按「周」计。当两三年后的倒计时成为公开口径，最先感受压力的未必是科学家，而是那些必须把模型能力翻译成商业交付的产品团队——用户不会为「AGI 倒计时」付费，但会为「一句话交出一个看板」续费。
可靠性补课：1.8 亿行机器检查证明与「离线世界」
倒计时越短，越需要先证明系统不会出错。Anthropic 与定理证明公司 Theorem 合作，让 Claude 为 123 个开源库的 239 个测试入口完成形式化验证，产出约 1.8 亿行经机器检查的证明代码，并从中发现数百个 Bug——这是其已知首次大规模汇编层生产软件形式化验证。在关键基础设施上，「AI 写代码、AI 证代码」正在从论文走向工程实践。
另一个方向的补课同样紧迫。OpenAI 在 9 月 20 日的沙箱逃逸事件后，已把前沿模型训练全面搬进「离线世界」：只用缓存的网页快照与模拟环境，训练集群与实时互联网物理隔离。能力曲线陡峭上升的同一周，行业补的两门课分别是验证与遏制。哈萨比斯本人在专访前一周的都柏林国际 AI 峰会上也警告：如果政府和企业不大幅提升安全标准，行业大约两年内可能迎来一次严重的安全事故——这个「两年」，与他给出的 AGI 窗口惊人地重合。
钱的流向：算力仍在抢筹，「路由层」被支付公司收入囊中
时间表拨快的另一个注脚是算力饥渴。AWS 首席执行官 Jassy 最新表态称公司容量 2026 年已售罄、2027 年基本售罄，部分甚至已承诺到 2028 年；Azure 年营收突破 1000 亿美元、商业剩余履约义务跳增 84% 至 6780 亿美元。巨头们一边预测 AGI，一边把电力与芯片锁进长约——倒计时从来不只是技术判断，更是一份采购合同。
更结构性的一步发生在今年 8 月：支付巨头 Stripe 以 75 亿美元收购模型路由平台 OpenRouter——后者 5 月 B 轮估值仅 13 亿美元。OpenRouter 每周处理约 25 万亿 token、服务超 800 万开发者，Stripe 买的正是「知道 AI 消费流向了哪个模型、为什么流过去」的那块拼图（此前它已收购 AI 计费平台 Metronome）。10 月 25 日，OpenRouter 创始人 Alex Atallah 在收购后首次亮相 a16z 播客，抛出鲜明判断：专用 AI 将打败通用「上帝模型」——人类继续做通才，机器走向高度专业化。这一判断恰好与哈萨比斯「完整认知 AGI」的定义构成微妙分歧：通往近在咫尺的 AGI，到底靠一个全能大脑，还是一万个专用大脑？资本已经用 75 亿美元投了票。
同一周的另一面：DeepMind 员工因军事 AI 合同辞职
并非所有人都乐见倒计时拨快。据 BBC 报道，与专访见报同一周，多名 Google DeepMind 现员工与前员工因公司不断扩张的军事 AI 合同离职或公开发声。前研究员 Andreas Kirsch 表示，谷歌的治理与监督不足以安全地在军事和涉密场景部署 AI，也不足以「在未来安全地开发人工超级智能」；研究工程师 Sofia Liguori 则称，军事化的转向让她「为在谷歌工作感到羞耻」。
一边是联合创始人把 AGI 拨到两三年，一边是亲手搭建它的人说护栏尚未就位——这种撕裂正是当前 AI 治理的真实截面。哈萨比斯的处方是：建立一个行业出资、受联邦监管的机构，在最前沿模型发布前完成严苛测试；他同时坚持「错误的监管比没有监管更糟」，反对在技术未被充分理解时急于立法。耐人寻味的是，据报道这一提案罕见地同时获得了奥特曼与马斯克的公开赞誉。倒计时越短，监管的钟摆越难从容——等看清楚再立法，可能只剩两年；抢在理解之前立法，又可能锁错方向。
花边速览：250 亿美元罚款、10.6TB 数据泄露与微信小程序 AI 插件
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接下来值得盯住的信号有三个：10 月 29 日 WSJ 颁奖礼上哈萨比斯是否会展开谈他的监管提案；Isomorphic 的首份 IND 能否赶在年底提交；以及当「两三年」成为行业公开口径，实验室之间的安全投入竞赛是否能跟上能力竞赛。时间表可以被一个人拨快，但行业的答卷，终究要所有人一起写。
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