诺奖得主、DeepMind CEO Hassabis 用 7 句话勾勒出未来 10 年生存地图：没有失败，只有排除假设；问题比答案更贵；为一年后而非今天的技术设计产品。一口气读完，立刻升级你的 AI 时代操作系统。

7月24日，Google DeepMind的掌舵人、新晋诺贝尔奖得主Demis Hassabis接受了知名播客Lex Fridman Podcast的专访。

在长达2小时34分钟的访谈中，Demis Hassabis谈到了诸如AGI、AI与科学发现、游戏的未来、P vs NP问题、以及人类文明的演进等诸多话题，让我们窥见了一位罕见的思想家的内心世界。他不仅是推动人工智能抵达前沿的工程师，更是一位用计算思维探索宇宙终极奥秘的哲人。

以下，是“零售威观察”从这次访谈中提炼的7项“未来10年生存指南”。

“无失败”的研究方法论：在假设空间中航行

 “There’s no such thing as failure in blue sky research as long as you’re picking experiments that meaningfully split the hypothesis space.”

“在蓝天研究（blue-sky research，即以纯粹的好奇心驱动，没有立即的商业或者应用价值，但是有长远潜在价值，甚至可能带来意想不到的重大突破性基础研究）中，根本没有‘失败’这回事，只要你选择的实验能够有意义地分割假设空间。”

这个观点彻底颠覆了我们对“失败”的传统认知。Hassabis认为，在探索未知的前沿，真正的目标并非验证一个预设的正确答案，而是通过设计精巧的实验来系统性地排除可能性。每一次尝试，无论结果在传统意义上是“成功”还是“失败”，只要它能提供清晰的信息，告诉你“这条路走不通”或“那个假设是错的”，它就极大地推进了认知边界，为后续探索提供了宝贵的导航数据。

启示：

这种理念解释了为什么有些组织能够不断涌现颠覆性创新，而另一些则陷入停滞。成功的关键，在于是否为那些最有创造力的年轻人构建了一个敢于探索、不畏“失败”的“安全港”。

首先，DeepSeek通过颠覆性的组织架构，为“无失败”探索提供了土壤。 他们采用了极度扁平的“创始人→组长→一线员工”三层结构，以及蜂窝网式的“细胞小组”制。每个小组都像一个自主的创新实体，内部配备了全栈人才，可以自主决策研究方向和资源调配。这种结构最大限度地减少了官僚审批流程，赋予了一线年轻人极大的自主权。更关键的是，资源是全开放的，员工可以自由调用千万级的GPU算力，无需层层审批就能启动一个实验性项目。这正是Hassabis所说的“选择实验”的先决条件——如果连尝试的门槛都极高，探索就无从谈起。

其次，DeepSeek的研究文化，为探索者提供了心理上的安全保障。 他们摒弃了传统KPI，采用OKR进行目标管理，鼓励员工根据“AGI突破”这样的宏大愿景，自主设定挑战性目标。这背后是一种技术理想主义导向的长期主义，让研发人员不必为短期商业化压力而焦虑。

最核心的是其“试错免责”文化。创始人明确为高风险决策担责，一个失败的项目无需追究个人责任，只需要深入复盘、提炼经验即可。正如他们内部多次迭代才成功的MLA注意力架构，正是这种文化的产物。正是这种‘包容失败’的氛围，才让年轻人敢于去挑战那些真正困难、可能‘失败’但极具价值的问题。这，才是真正意义上的‘分割假设空间’。

对于那些渴望创新的组织而言，真正的挑战并非找到天才，而是留住天才，并让他们敢于施展才华。 DeepSeek的实践告诉我们，构建一个扁平、自主、资源开放的研究体系，并辅以鼓励长期探索、包容试错的研究文化，是实现这一目标的不二法门。这正是Demis Hassabis“无失败”方法论在组织层面的最佳诠释。

稳定者生存”的宇宙观：万物皆有可循之迹

“I sometimes call it survival of the stablest or something like that because, you know, of course, there’s evolution for life, living things, but there’s also, you know, if you think about geological time, so the shape of mountains…”

“我有时称之为‘最稳定者生存’之类的，因为你知道，生命有进化，但如果你想想地质时期，山脉的形状……”

Hassabis将其对自然界的洞察，从生物进化延伸到了物理世界。他认为，我们所见的自然系统——无论是蛋白质的精巧结构，还是山脉的轮廓——都不是随机的。它们是历经数十亿年物理或进化压力筛选后的幸存者，其内在结构蕴含着深刻且可被机器学习算法识别的模式。这解释了为什么AI能够破解像蛋白质折叠这样看似无穷复杂的难题，因为它学会了识别并遵循自然选择留下的“算法线索”。

启示：

这是一个极具启发性的视角。在商业领域，一个经久不衰的品牌、一个穿越周期的商业模式，或是一种持续有效的管理哲学，它们之所以能“生存”下来，必然也遵循了某种深刻的底层逻辑。Hassabis的观点鼓励我们去“逆向工程”这些成功范例，不仅仅是模仿其表象，而是去探寻其背后那套适应环境、抵御风险的“稳定结构”。

Hassabis的“稳定者生存”理论，为大企业和创业者提供了截然不同但同样重要的战略罗盘。

对于大企业而言，它们自身就是市场演化中的“幸存者”，其庞大的组织、成熟的流程和深厚的品牌，正是那座历经风雨的“稳定山脉”。因此，大企业的首要任务是“向内求索”——深入理解并“逆向工程”自己之所以能成功的核心“算法”。是什么样的文化、什么样的商业模式、什么样的护城河，让它们在过去的竞争中存活下来？在面对新技术浪潮时，大企业不应轻易抛弃这些被时间验证过的“稳定结构”，而应思考如何将AI等新技术嫁接到这些核心优势之上，使其更加坚固和高效。同时，它们也需要警惕，曾经的“稳定”结构是否会成为僵化的“枷锁”，阻碍对新环境的适应。

对于创业者而言，他们没有历史资产，无法向内求索，因此必须“向外学习”。他们的任务是在丛林中寻找那些已经“稳定生存”的物种，并从中学习生存法则。这意味着创业者需要成为顶级的“模式识别者”，去研究那些穿越周期的成功公司，分析它们的战略、文化和产品逻辑，提炼出那些可被迁移和借鉴的“成功算法”。他们不是要简单模仿，而是要理解其所以然，然后结合新技术和新市场，创造出属于自己的、能够适应未来环境的“稳定结构”。对创业者来说，整个商业史就是一本巨大的教科书，里面写满了“幸存者”的笔记。

AGI的“爱因斯坦时刻”：重新定义智能巅峰

 “Could it have come up with special relativity and general relativity like Einstein did? That would be an interesting test.”

“它能像爱因斯坦那样，提出狭义相对论和广义相对论吗？那将是一个有趣的测试。”

对于通用人工智能（AGI）的评判标准，Hassabis给出了一个极高的门槛。他认为，AGI的真正“里程碑时刻”，并非在另一个棋盘上战胜人类，而是展现出根本性的科学创造力。他设想的终极测试是：将AI的知识库限制在1900年，看它是否能独立推导出爱因斯坦的相对论。这标志着智能从“解决已知问题”到“定义未知领域”的本质飞跃。

启示：

这个标准将我们对AI的期待，从“工具智能”提升到了“伙伴智能”乃至“导师智能”的高度。我们不再满足于一个能高效执行任务的助手，而是期待一个能与我们共同探索知识边界、甚至引领我们走向全新认知领域的合作者。这迫使我们思考，人类智能中最宝贵的部分究竟是什么？或许并非计算速度或记忆力，而是那种能够进行“大跨度联想”、构建全新理论框架的“想象力”和“洞察力”。

这也为我们个人发展提供了方向。在AI越来越擅长解决“标准问题”的时代，我们作为人类的核心竞争力，将越来越集中于那些无法被轻易定义和量化的能力：提出原创性问题、进行跨学科整合、以及基于价值观和愿景做出判断。我们应该刻意培养这些“

爱因斯坦式”的思维品质。提问比回答更重要：寻找突破性的问题

 “It’s harder to come up with a really good conjecture than it is to solve it.”

“提出一个真正好的猜想，比解决它要困难得多。”

这句话揭示了智力活动中一个常被忽视的层级。在知识的边界，识别出那个能够撬动整个领域的“正确问题”，是一种比单纯解决问题更高阶、也更稀缺的创造力。我们往往奖励寻找答案的人，但Hassabis提醒我们，那个定义问题、框定战场的人，其贡献可能更为根本。

启示：

这个观点与爱因斯坦的一句传世名言不谋而合。据说爱因斯坦曾说：“如果我有一个小时来解决问题，我会花55分钟来定义问题，只花5分钟来寻找解决方案。”这两位跨越时空的顶级大脑，都指向了同一个深刻的洞察：问题的质量，决定了答案的天花板。一个被精确定义、切中要害的问题，本身就包含了通往解决方案的大部分路径。

我们正处在一个“答案过剩”而“好问题稀缺”的时代。AI和搜索引擎以前所未有的效率，为我们提供了海量的答案，但这反而凸显了“提问能力”的珍贵。当答案变得廉价，能够提出那个别人甚至没想过要去问的、具有颠覆性的问题，就成了一种核心竞争力。

Hassabis的观点，正是在这个时代背景下对“提问”价值的极大肯定。

这给我们的启示是，我们必须刻意地将思维重心从“解决”转向“定义”。在AI技术浪潮席卷而来的今天，这一原则对创业者而言，其重要性被放大了无数倍

对于创业者来说，成功不再仅仅取决于你是否拥有实现某个功能的技术，因为AI正在将技术实现能力“民主化”。真正的护城河，在于你是否找到了一个足够深刻、足够有价值、且尚未被满足的“问题”。成功的创业公式正在从“技术 + 市场”转变为“（深刻问题 + 独特洞察） x AI能力x快速迭代”。

创业者必须成为最顶级的“问题发现者”，他们需要深入某个行业，找到那些因信息不对称、流程繁琐或认知局限而长期存在的痛点，然后反过来思考：“借助AI的强大能力，这个问题是否可以被用一种全新的、优雅一百倍的方式来解决？” 只有找到了那个真正值得被AI赋能的“好问题”，创业者才能在技术普及化的浪潮中，脱颖而出，创造出真正的价值。

为明天而非今天设计：与未来同步

“You’ve got a design not for what the thing can do today, the technology can do today, but in a year’s time.”“你的设计不应基于这东西今天能做什么，技术今天能做什么，而应基于它一年后的水平。”

在瞬息万变的AI领域，产品设计的核心原则发生了改变。Hassabis强调，产品领导者必须具备深厚的技术洞察力，能够预测技术发展的轨迹，提前布局，让产品在未来某个时间点与技术能力完美交汇。这是一种着眼于变化率、与未来赛跑的设计哲学，而不是基于静态现状的规划。

启示：

这个观点对所有企业，无论大小，都提出了一个核心的战略挑战：你是在追赶现在，还是在布局未来？它要求企业不仅要了解现状，更要理解趋势——技术在如何演进？市场在如何变化？用户行为在如何迁移？面对技术浪潮，大企业和创业者虽然立场不同，但都必须回答这个问题。

对于大企业而言，“为明天设计”是克服“创新者窘境”的关键解药。大公司拥有庞大的现有业务和用户，这既是优势也是枷锁。它们的组织惯性往往使其专注于优化现有产品，服务于当前市场，从而对颠覆性技术反应迟缓。Hassabis的理念提醒这些巨头，必须设立独立的、被充分授权的“前哨”团队（类似Google内部的DeepMind），让他们摆脱当前财报的压力，专门去探索和下注那些“一年后”甚至“三五年后”才会成熟的技术和商业模式。这不仅是关于技术投资，更是关于组织设计——如何允许一部分人为未来“浪费”资源，从而为整个组织买下一张通往未来的船票。

对于创业者而言，“为明天设计”则是他们赖以生存和颠覆市场的根本优势。创业公司没有历史包袱，它们的唯一机会就是找到并占据被大公司忽视的未来生态位。这意味着创业者必须比任何人都能更敏锐地“预测研究管线”。他们不能用今天的技术去和大公司在存量市场硬碰硬，而应该找到那个即将在12个月内因技术突破而爆发的新赛道，提前在那个“无人区”里构建产品、积累认知。当技术浪潮来临时，他们就能够乘势而起，成为新时代的定义者。对创业者来说，这不仅是一种策略，更是一种信仰——相信技术的演进，并勇敢地将公司的命运押注在对未来的判断上。

游戏的价值：人生的决策模拟器

 “Games is a safe environment, repeatable environment, where you can get better at your decision-making process.”

“游戏是一个安全、可重复的环境，在这里你可以提升你的决策过程。”

Hassabis这位曾经的游戏设计天才，对游戏的价值有着深刻的理解。他认为，游戏远不止是娱乐，它们是现实世界决策的“微观模拟器”。在游戏中，我们可以反复练习在高压力、信息不完全的情况下做出判断，并立即获得反馈，而这一切都无需承担现实世界中的巨大风险。这对于磨练我们的判断力、风险评估能力和直觉至关重要，因为人生中真正的重大决策机会屈指可数。

启示：

对于大企业而言，最大的挑战之一是决策链条长、风险厌恶度高、过度关心短期KPI，导致中高层管理者缺乏在高风险环境中锻炼决策能力的机会。他们可以通过引入复杂的商业模拟（Business Simulation）和兵棋推演（War Gaming），来弥补这一缺陷。这些“企业级游戏”可以模拟真实的市场竞争、供应链危机或技术颠覆场景，让管理者们在一个没有真实财务损失的“沙盒”中，反复练习战略抉择、资源分配和危机应对。这不仅能提升个人决策水平，更能促进跨部门协作，统一团队对复杂局势的认知，是在和平时期为未来战争做准备的最佳方式。

对于创业者而言，他们的整个创业过程本身就是一场无法存档的、高风险的“硬核游戏”。但他们依然可以运用游戏化思维来降低风险、加速学习。他们应该将市场看作一个巨大的游戏服务器，通过最小可行性产品（MVP）、A/B测试、小规模市场投放等方式，不断进行“低成本的小赌注”。每一次测试，都是一次与市场的快速“对战”，让他们能够用最小的代价获得最真实的反馈，从而快速迭代产品、验证商业模式。对创业者来说，“快速失败、快速学习”的精益创业精神，本质上就是一种将高风险创业过程“游戏化”的策略——在输掉整场比赛之前，先打赢无数次小规模的遭遇战。

拥抱“百倍速”变革：适应性是新的生存法则

 “I think what we’re going to see is something like probably 10 times the impact the Industrial Revolution had, but 10 times faster as well.”

“我认为我们将要看到的，可能是工业革命10倍的影响力，但速度也快10倍。”

Hassabis用这个惊人的比喻，描绘了AI即将带来的社会变革。这场变革的速度和深度将是史无前例的，它意味着原本需要几代人去适应的变迁，将被压缩在十年之内完成。在这样的时代，固守旧有的知识和技能将变得极其危险，唯一不变的就是变化本身。

启示：

这是整场访谈中最具警醒意味的观点。它宣告了一个“稳定”时代的终结，和一个“永久测试版”（perpetual beta）时代的到来。在这样的世界里，“适应性”——即快速学习、忘掉过时知识、并重塑自我的能力——将超越任何单一的具体技能，成为最重要的核心竞争力。

对于大企业而言，它们如同巨型航母，转向缓慢但续航力强。它们的核心任务是“双轮驱动”：在保持主航道业务稳定的同时，必须建立起一套灵活的“探索舰队”。这意味着要：组织敏捷化：打破僵化的部门墙，推行更灵活的项目制和“细胞小组”，授权一线团队快速决策。人才活水化：建立内部的“再培训”（Reskilling）和“技能升级”（Upskilling）系统，将持续学习变为组织的核心能力，帮助员工适应从“螺丝钉”到“瑞士军刀”的角色转变。投资生态化：不再试图所有事情都自己做，而是通过战略投资、收购和建立开放平台，将外部的创新活力源源不断地引入自身生态，保持对前沿的敏感度。

对于创业者而言，他们如同快艇，灵活迅速但经不起风浪。他们的核心任务是“专注且极致”：在浪潮中找到一个足够小但增长足够快的切口，并以最快的速度成为该领域的领导者。这要求他们：认知领先化：必须投入大量时间学习和理解最前沿的技术，其创始团队的认知深度，是他们唯一的“非对称优势”。

行动闪电化：以周甚至天为单位进行迭代，用极致的速度验证产品、获取用户、建立壁垒。在百倍速变革中，速度本身就是一种最强的护城河。融资战略化：清楚地知道自己的每一步都需要多少“燃料”，并能向资本市场清晰地讲述一个关于未来的、令人信服的故事。他们不仅是在产品上竞争，更是在“叙事”和“愿景”上竞争。

无论是航母还是快艇，在这片风云变幻的新大航海时代，只有那些将“适应性”刻入骨髓的组织，才能最终抵达彼岸。