谷歌高管自曝：每周工作100小时，谷歌正为“物理AI”临界点拼命

2026年初的达沃斯论坛上，DeepMind的负责人哈萨比斯提到一个事实，过去三年多，谷歌内部一直处于红色警报状态，他每周工作接近100个小时，每年只休息两周时间，这并非公司运转出现问题，而是他们确实感到时间不够用，Gemini 3的推出不是一时灵感爆发，而是在高强度压力下不断努力才实现的成果，你可能觉得谷歌的脚步慢了，实际上它一直在全力前进，只是没有刻意宣传。

他说，现在大家用的AI技术，九成基础都由谷歌打下，Transformer架构、强化学习方法、AlphaGo系统，全是他们先做出来的，别人模仿模型容易，但要复制整个链条，从自研芯片TPU到数据中心，再到Chrome浏览器和Gmail这种亿级用户产品，根本做不到，数据资源、计算能力、算法模型、终端应用，串成一个完整闭环，这才是真正优势，不是谁堆一堆GPU就能赶上来的。

经常有人讨论中国人工智能发展水平，认为整体落后两年，但哈萨比斯在公开场合提到字节跳动，说它只落后六个月，像DeepSeek这样的模型之所以效率高，是因为它们采用从西方模型蒸馏得来的技术，真正的源头仍在别人手中，这显示出中国在工程实现方面确实进展迅速，可是关键性的原创突破还没有真正出现，我们追赶的速度很快，只是起点并不掌握在自己这里。

Gemini 3不是聊天用的，哈萨比斯叫它“物理AI”，就是说它可以看东西、听声音、动手操作，和真实世界互动，比如控制机器人、模拟材料反应、理解物理规则，他估计再过一年半到两年，AI就会从屏幕里走出来，真正走进工厂、实验室甚至家庭，文字生成只是第一步，后面才是重点。

关于通用人工智能，这位专家没有夸大其词，标准很清楚，不是会回答问题就可以，要能够像科学家那样提出问题，设计实验，推翻旧理论，现在还缺少几个关键部分，比如长期记忆、世界建模、自主规划，他估计到2030年有五成可能实现，他不同意那种认为只要堆算力就能得到通用人工智能的观点，觉得光规模大不够，还得深入。

AI会快速取代许多工作岗位，这个速度比工业革命时期快上十倍，但人们不讨论失业问题，而是把这种情况看作后稀缺时代的开端，人类不必再为吃饭问题拼命劳作，但随之产生新的困惑：当工作不再是生活的中心，我们应当如何安排自己的存在，这位研究者认为，人工智能适合担任科研助手，就像望远镜帮助人类看清星空那样，协助人类攻克核聚变技术、研发新材料这些重大难题。

有意思的是，哈萨比斯和谷歌创始人佩奇、布林的分工很特别，佩奇负责战略规划，布林盯着技术开发，而哈萨比斯自己专注科学研究，这不像传统公司那样运作，更像一个大型实验室全天运转，他的加班不是为了完成业绩指标，而是为了在未知领域争取时间，科技巨头现在比拼的不是资金实力，是谁先摸到下一个技术边界。

有人觉得谷歌落后了，其实它早就换了方向，别人在比较谁家的模型参数更多，它在研究怎么让AI真正理解世界，就像当年造飞机的时候，大多数人还在改进马车的轮子，莱特兄弟却已经拆掉马车，直接焊接飞机的骨架了，哈萨比斯花的那100个小时，不是在硬拼，是担心错过关键的时间窗口。

字节跳动关于六月的差距说法，听起来轻描淡写，实际上分量很重，说明工程优化已经接近极限，再往前推进只能依靠底层创新，而目前所有底层创新几乎都压在谷歌和DeepMind肩上，这不是资源投入的问题，而是路径依赖带来的困境——模仿得越像，就越难走出自己的道路。

物理AI的临界点快要到了，这意味着它不再只是给出答案的工具，而是变成参与创造的伙伴，可能明天就帮你调整量子计算机的参数，后天在实验室里合成新的分子，这些事以前需要十年时间，以后也许只用几天就能完成，但前提是你得先让AI看到真实世界，而不只是读文字。

哈萨比斯说到通用人工智能时语气很平静，但他的眼神显得紧张，他清楚那五成概率不是出于乐观，而是作为谨慎的底线，因为一旦跨过这个界限，所有规则都会改变，这不是机器变得更聪明的问题，而是人类对智能的定义需要重新改写，到那时，问题不再是它会不会取代人类，而是它能帮人类找到哪些从未想过的问题。