谷歌AI掌门人、诺贝尔奖得主，有华人血统：为何这位大神默默无闻？

最新一期《经济学人》的AI专题封面，把五个人画成了希腊神像。

他们俯瞰星空，脚下站着一个渺小的机器人仰望。封面标题是："神话时刻——这五个人，可以被信任掌管AI吗？”

这五个人是：奥尔特曼Sam Altman（OpenAI）、马斯克Elon Musk（xAI）、扎克伯格Mark Zuckerberg（Meta）、达里奥Dario Amodei（Anthropic），以及哈萨比斯Demis Hassabis（Google）。

这都是响当当的名字，除了哈萨比斯这个可能名字陌生，但长着一副华人感到亲切的面孔：那个安静地抱着笔记本、没有刷手机也没有举自拍杆的神像——他母亲是新加坡华人。在这五个人里，他是最不像"神"的一个，但也是唯一一个拿过诺贝尔奖的人。

即便我们知道AlphaGo大战围棋棋王，也可能听说过蛋白质折叠AlphaFold成果与诺贝尔奖化学奖，平常也在用谷歌Gemini，但对于哈萨比斯这位主人公，却是如此陌生。这也是他过去十几年的处事方式：长期在幕后低调运作，让研究成果说话，让团队站在聚光灯下。

直到最近，这一切开始改变。去年底以他为主角的纪录片《The Thinking Game》上线，传记《The Infinity Machine，中文版“哈萨比斯：谷歌AI之脑”》出版，他开始频繁接受媒体采访，出现在达沃斯论坛和各种公开场合。谷歌似乎决定，是时候给Gemini找到一个类似奥尔特曼之于ChatGPT那样的掌门人。

但这套"形象建构"从一开始就遭遇了反弹。《卫报》的书评称他是"令人失望的主角"，批评传记作者Mallaby对他过于轻信，"把他在某一个领域的才智，误解成了跨越所有领域的天才"。

所以，他究竟是谁？

天才棋手的顿悟时刻

他母亲是新加坡华人，幼年是孤儿，在绝对贫困中长大，曾以街头为家。父亲是希腊裔塞浦路斯人，怀抱音乐明星梦，最终靠开一辆破旧的红色大众面包车卖玩具谋生。两人后来都做了教师。

父亲告诉他：输赢不重要，只要做到最好。他把这句话以一种极端的方式理解了。多年后，他的挚友Shane Legg，DeepMind联合创始人，回忆说："我不认为他父亲是那个意思。'尽力而为'不是要你字面意义上地摧毁自己，绝对地、彻底地100%。但Demis就是这样理解的。"

他4岁开始学棋，要坐在叠放的电话簿上才能看见棋盘。13岁成为全英棋手大师，是全球同龄人中排名第二的少年棋手。

1989年在列支敦士登的一场国际象棋比赛里，这个12岁的少年和一位德国棋手坐下来对弈。

周围的人陆续离场，两人还在下。房间几乎空了，他们还在下。最后，德国棋手困住了他的王。

那一天，Demis Hassabis觉得胃里翻腾。但第二天早上，他经历了某种顿悟。

他看着棋赛现场那些同样智力超群的人——所有这些大脑都聚焦在黑白色的棋子上。他突然想：我们在浪费自己的头脑。（"I thought we were wasting our minds."）

从那一天起，他放弃了成为职业棋手的道路。

从游戏大牛到神经科学家

16岁，他提前完成A-level考试，拿到了剑桥的录取通知书。但入学年龄还差两年，只能等待。

在等待的间隙，他去了游戏公司Bullfrog。老板Peter Molyneux——当时英国最具创意的游戏设计师之一——给了他第一个真正的行业机会，让他参与开发经典游戏《主题公园》，最终为公司创造了8000万美元的销售额。Molyneux还送了他一本书：《哥德尔、艾舍尔、巴赫》，关于意识、模式与智能本质的探讨，回应这个少年十几岁就开始追问的那些问题。Bullfrog随后开出50万英镑高薪希望他留下，他拒绝了。

游戏行业敞开大门，但他拒绝了更多邀约，重回学术——先在剑桥完成计算机科学学位，后在伦敦大学学院拿到认知神经科学博士学位。他的逻辑是：不把大脑的运作机制真正搞明白，做出来的AI就只是执行指令的工具。

他曾公开说："科学家第一，企业家第二。因为做科学是我梦想的事，而创业只是做成这件事最快的方法。"

2010年，他与两位联合创始人创立DeepMind：Shane Legg是他在伦敦大学学院博士后阶段结识的学术伙伴，两人在AGI的核心问题上志同道合；Mustafa Suleyman则是他从小认识的家庭旧友，负责组织与社会层面的运营。商业计划书预测AGI将在2030年前后实现，计划书里已经写入了"agents"（自主执行任务的AI代理）的概念，这比ChatGPT问世早了整整十二年。第一笔投资来自硅谷风险资本家Peter Thiel，他的评价直白："科学上A+，商业模式也许F。"Elon Musk随后跟投，他的判断是AI"比航天飞行更重要"——彼时他还是哈萨比斯的支持者，而非竞争对手。

从AlphaGo到AlphaFold，32秒的转身

2016年3月，首尔四季酒店。AlphaGo以四比一击败了韩国围棋世界冠军李世石，全球超过两亿人观看了这场比赛。李世石在第三局失利后向人类道歉，说"是我输了，不是人类输了"。

这是DeepMind的路线第一次获得世界级的验证，让哈萨比斯团队第一次真正走进公众视野。AlphaGo的意义，远不止于围棋本身：它证明了把深度学习与强化学习结合起来，一个AI系统可以从零开始，在没有任何人类棋谱指导的情况下，自行发展出超越人类顶尖水平的策略能力。谷歌随之加深了对DeepMind的信任与投入，资源大幅扩充。

但这场胜利也在哈萨比斯心里固化了一个判断：通往AGI的路，是通过游戏、通过结构化推理、通过对真实世界的感知和行动——而不是通过语言。一年之后，这个判断让他对Transformer架构的潜力视而不见。AlphaGo是他成功的验证，也埋下了他在谷歌AI项目失败的盲点。

比赛结束后，哈萨比斯和好伙伴David Silver走在首尔街头。

他感慨说：AlphaGo做完了。下一件事，应该是AlphaFold蛋白质折叠。

David Silver后来回忆：他赢下一件了不起的事，大约等了32秒，就已经在宣布下一个野心了。

蛋白质折叠是他大学时代就列在清单最前面的问题，也是困扰生物学界五十年的难题。一个蛋白质结构，实验室里的晶体学家可能需要数年才能解析，他想让AI在几秒内完成。

五年后，AlphaFold 2做到了。

接下来他的举措出人意外：把预测出的两亿个蛋白质结构全部免费开放，供全世界科学家使用。如今全球超过300万名科学家在使用AlphaFold，它大幅加速了被大型药厂长期忽视的疟疾等疾病的研究进程。他清楚那个数据库值多少钱，只是决定不去换。

2024年，他与同事John Jumper共同获得诺贝尔化学奖——Jumper是DeepMind内部主导AlphaFold算法突破的核心科学家，是将哈萨比斯的愿景落地为可运行系统的人。这是一个计算机科学家和AI研究者，用AI解决了一个生物学领域半个世纪都未能解决的问题。这验证了哈萨比斯从一开始的核心论点：AI是一个通用的科学工具，AlphaGo围棋只是试验场，AlphaFold蛋白质折叠才是他真正想证明的事。

而他庆祝诺贝尔奖的方式也很特别，就是和几位世界扑克冠军，还有国际象棋棋王卡尔森打了一晚上扑克。从4岁学棋到诺贝尔奖台，棋局始终是他生命里的底色。

ChatGPT来了，谷歌为何落伍？

2022年11月底，OpenAI发布ChatGPT。没有发布会，没有预热，悄悄上线——五天内一百万用户，两个月内突破一亿。AI从实验室议题，一夜之间变成了所有人的议题。

圈内的反应更为复杂。Dario Amodei正是因为不同意这种"提前推向市场"的做法，才在一年前带队出走创立Anthropic——但ChatGPT爆红后，Anthropic同样加快了Claude的节奏。没有人真正等到"准备好"的那一天。一边是“AI教父”杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）在谷歌辞职公开警告AI风险、各方联署呼吁暂停训练，另一边每家实验室都在悄悄加速。辩论与竞赛同步进行，互不妨碍。

谷歌的处境格外尴尬。它手里握着这个时代最好的牌：2017年谷歌内部团队发表了《Attention Is All You Need》，提出Transformer架构，奠定了几乎所有现代大语言模型的技术基础——包括ChatGPT。谷歌把这篇论文免费公开，然后眼睁睁看着别人用它改变了世界。

为什么发明了这把枪的人，没有第一个扣动扳机？

答案有两层，一层在谷歌，一层在哈萨比斯本人。

谷歌的问题，是典型的大公司困境。内部山头林立——Google Brain在硅谷、DeepMind在伦敦、Google Research各自为政，资源争夺激烈，协同困难。更根本的是，谷歌有太多需要保护的既有利益：搜索广告是它最核心的收入来源，而一个能直接回答问题的AI，恰恰是对这个商业模式最大的威胁。

作为DeepMind领头人，在哈萨比斯的智识底色里。多年神经科学训练让他深信：真正的智能需要对物理世界的直接感知，语言数据给不了机器真正的理解。这个判断在AlphaGo和AlphaFold上是对的。但它在LLM上是错的——语言里包含的人类经验，远比他预想的丰富；大规模训练带来的涌现能力，超出了他认为可能的边界。他后来坦承这是判断失误：那套让他赢得诺贝尔奖的智识框架，在这个关键时刻误导了他。

然而，故事并没有就此结束。

ChatGPT爆红后，谷歌启动了内部整合：把硅谷的Google Brain与伦敦的DeepMind强制合并，由哈萨比斯统领全局。

2025年，Gemini系列完成了一次真实的翻身，Alphabet股价录得2009年以来最佳表现。一位资产管理公司合伙人曾讥讽"谷歌就像一支拿不到冠军的全明星球队"——而此刻，那支球队至少已经重新站回了争冠圈。

就在几年前，哈萨比斯在伦敦Russell Square附近散步时，指着街角说：1933年，匈牙利物理学家西拉德就是在这里穿越马路的时候，想到了核链反应，从而引发了曼哈顿计划。"而我们，就是现代版的曼哈顿计划。"奥本海默主导了曼哈顿计划，终其一生都在悔恨那个决定。哈萨比斯主动援引这个平行，说明他清楚自己手里握着什么。

当OpenAI研究员在社交媒体上高呼"AI加速科学的时代正式开始"时，哈萨比斯公开回应只用了三个词："This is embarrassing（太尴尬）。"在他看来，AI加速科学发现，和行业里的夸大宣传，是两件事。

他的谨慎，当然也招来批评意见。

例如《卫报》书评批评哈萨比斯的说话里充斥着"sort of"和"kind of"（大概吧，差不多），认为传记夸大了哈萨比斯，把在一个领域的才智误解成了跨越所有领域的天才。

这种审慎，部分来自哈萨比斯的成长背景。母亲从新加坡街头的孤儿起步，父亲的失意与爆发——这个家庭的底色不是精英规划，而是一种来自匮乏的生存性压力，必须把每一步算清楚。谨慎让他错过了Transformer革命，也让他完成了AlphaFold这个五六年的长周期科学项目。

谦和忍让，究竟对于领导AI发展是制约还是人性的光辉体现——答案取决于你认为什么更重要。

神不说谦虚话

《经济学人》把这五个人画成神像，但五尊神像各有各的面孔，代表着五条截然不同的路。

奥尔特曼推开了AI大门，用产品叙事让大众接受了一项前所未有的技术。马斯克是DeepMind的早期投资者，后来创立xAI与昔日盟友为敌——马斯克的破坏性是他的武器。扎克伯格把AI当基础设施开源释放，重写了竞争规则。达里奥以安全之名出走、又以同样速度追赶，在信念与现实之间走钢丝。

哈萨比斯是最难归类的那一个。他是五人里唯一的诺贝尔奖得主，唯一在基础科学上真正证明了AI价值的人，也是唯一一个长期甘于幕后的人。他的身上同时存在着这代AI领袖里最罕见的组合：科学家的严谨、棋手的长线思维，以及一个在贫困与压力中长大的孩子对"代价"的本能敬畏。

《经济学人》问的是：这五个人，可以被信任吗？对于哈萨比斯，这个问题有一个额外的维度——他有最扎实的科学信誉，却长期没有完整的组织控制权；他最不像那种会滥用权力的人，但他的权力，从来没有完全属于他自己。

封面上那尊安静抱着笔记本的神像，是谷歌在哈萨比斯获得诺贝尔奖之后终于决定推到台前的形象。但坐上"掌门人"的位置，是否意味着哈萨比斯再也难以找回初心？

回想当年那个12岁少年在列支敦士登的棋局里输掉之后，第二天早上想到的那句话——我们在浪费自己的头脑——他用了将近四十年去践行，还没停。

这或许是他与那几尊神像最大的区别。神不说"sort of（差不多）"这样的谦逊话。

本文主要依据：纪录片《The Thinking Game》（2025）、纪录片《AlphaGo》（2017）、Sebastian Mallaby传记《The Infinity Machine》（2026）、路透社调查报道（2025年11月）、《经济学人》2026年4月18日封面报道及《澳大利亚人报》2026年4月书评。