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在幾乎所有人都將目光瞄向發布了ChatGPT、GPT-4的OpenAI時，網絡上關于DeepMind的討論卻相對較少，那么這家可以與OpenAI互為人工智能領域的“鏡像”的公司，經歷了怎么樣的發展歷程？一起來看看本文的分析。

今年1月，一則裁員消息悄悄發布——谷歌旗下人工智能公司DeepMind將關閉位于加拿大埃德蒙頓市的辦事處，并解雇英國辦事處部分從事運營工作的員工。

DeepMind的裁員消息幾乎沒有在互聯網上激起任何水花，那時候全世界AI從業者的目光，都被另一家人工智能公司OpenAI發布的ChatGPT吸引走了。

DeepMind與OpenAI，是人工智能的一對鏡像，兩者有太多的相似點——他們最初都定位為非營利組織，卻雙雙困于造血難題而投向科技巨頭（前者投奔谷歌，后者投奔微軟）；他們的天使投資人都包含埃隆·馬斯克；都推出過震驚世界、足以載入史冊的AI產品（前者是AlphaGo，后者是ChatGPT）；也都懷抱著通向通用人工智能（AGI）的夢想與野心。

論資歷，DeepMind比OpenAI成名更早。在OpenAI剛剛成立的第二年（2016年），DeepMind就已經憑借圍棋機器人AlphaGo一炮走紅；2020年，DeepMind更是憑借人工智能預測蛋白質工具AlphaFold，攻克了困擾生物學界50年的難題。

ChatGPT出現前，人們都傾向于認為DeepMind才是更優秀的、也更接近AGI的公司。實際上，AGI這一名詞，就是DeepMind創始人德米斯·哈薩比斯（Demis Hassabis）在十三年前首次提出的。

但是，OpenAI在今天搶走了舞臺上所有的聚光燈。從ChatGPT到上周剛剛發布的GPT-4，OpenAI一躍成為全世界最受關注的AI創業公司，沒有之一。

從過往的AI成果來看，DeepMind似乎才是更應該最先推出ChatGPT的公司。但是，在OpenAI埋頭研發GPT系列預訓練模型的時候，DeepMind正忙著與谷歌“鬧獨立”。2015年，也就是在被谷歌收購的第二年起，DeepMind就開始醞釀一場分裂計劃“Mario”，并一直持續到2021年。

這場分家戲或許耗費了太多精力。如果不出意外，DeepMind的命運可能就在今年1月的裁員中，繼續墜落低谷。

就在這時，ChatGPT橫空出世。微軟與OpenAI聯手在全球發起了一場AI大模型革命，從搜索引擎到辦公軟件，向谷歌發起沖鋒。

谷歌被迫反擊，倉皇推出聊天機器人Bard，但只因犯了一個ChatGPT也會犯的事實性錯誤，便一夜帶走了千億美元市值。

谷歌似乎此時才意識到自己手中還有DeepMind這張牌。2月底，谷歌宣布將旗下專注語言大模型的“藍移團隊”（Blueshift Team）正式并入DeepMind，旨在共同提升LLM能力。藍移團隊隸屬于谷歌研究，和谷歌大腦實驗室同等級。消息一出，DeepMind的科學家們在推特列隊歡迎。

被遺忘的DeepMind，正在回到大模型的舞臺中央。

今天，OpenAI的巨大成功掩蓋了DeepMind昔日的光輝，但也恰恰因為OpenAI，DeepMind才有機會重拾輝煌。而這背后，微軟與谷歌才是這場權力游戲的操盤手。

一、一樁各懷心思的收購案

2016年5月，新官上任僅數月的谷歌CEO桑達爾·皮查伊（Sundar Pichai），在谷歌I/O開發者大會上發出了谷歌的AI宣言：谷歌將成為一家“人工智能優先”（AI-first）的公司。

在此之前，“谷歌”這個名字已經成為搜索的代名詞——21世紀頭十年的技術狂歡，是屬于搜索引擎的。

從1999年一家名不見經傳的創業團隊，到擊敗微軟、雅虎以及一眾搜索引擎公司，谷歌在十年內登頂搜索引擎的霸主寶座，并逐漸拉開一幅收購版圖。截至2020年，谷歌已經收購了超230家公司，幾乎覆蓋了信息技術所涉及的一切。

2011年，谷歌的第20號員工，被無數程序員奉為“神”的杰夫·迪恩（Jeff Dean），成為將谷歌帶向AI世界的關鍵人物。

一天，迪恩和吳恩達在一個活動偶遇。吳恩達告訴迪恩：“最近正建立‘神經網絡’的實驗……而Google X（秘密實驗室）正在做的‘Project Marvin ’已經取得了一些驚人成果。”彼時，第三次人工智能浪潮已經在硅谷悄然而至，“深度學習”正是此次浪潮的主題詞。之后，Google X便聯合斯坦福大學順勢推出了聚焦深度學習的項目“谷歌大腦（Google Brain）”。隨后，迪恩帶領谷歌大腦穩步前進，連續推出兩代深度學習軟件系統DistBelief和TenserFlow。

2014年，谷歌用一貫的收購方式尋找AI盟友——斥資6.25億美元收購英國人工智能公司DeepMind。

那時的DeepMind剛成立4年，還是家名不見經傳的小公司，人數不足100人。但這家小小的公司背后，醞釀著一個名叫“AGI（通用人工智能）”的大夢想。

雖然直到今天，仍然少有人能清晰定義出到底什么是“AGI”，只是模糊地相信，AGI一定會掀起一場觸及人類靈魂的革命。DeepMind創始人、CEO德米斯·哈薩比斯就是AGI最堅定的信仰者。

哈薩比斯深知AGI為人類社會帶來無限想象的背后，有著難以預測的未知陰暗面——沒人知道AGI到來后會是正義還是邪惡，人類又是否能真正掌握AGI的控制權？

在哈薩比斯看來，把這種不確定性降到最低最有效方法，就是讓DeepMind保持獨立，遠離利益漩渦。但一個殘酷的現實是，探索AGI投入巨大，且變現模式未知，這讓DeepMind幾乎走到破產邊緣。

DeepMind瀕臨破產之際，谷歌和Facebook兩大巨頭雙雙投來橄欖枝。被大公司收購無疑能快速解決資金問題，卻很可能會威脅到DeepMind的獨立性。但哈薩比斯別無選擇，活下去才是第一要義。

當時，Facebook有卷積神經網絡之父楊立昆（Yann LeCun）坐鎮，給了DeepMind更高的報價。但面對DeepMind劃出的一條條道德紅線，Facebook打起了退堂鼓，谷歌則表現得十分包容。Facebook最終“輸”在了格局上，錯失DeepMind。

在正式收購的前一年，DeepMind要求谷歌簽署了一份《道德與安全審查協議》?！皩彶閰f議”寫明，DeepMind的AGI核心技術的控制權將交給道德委員會（Ethics Board），DeepMind的三名創始人均為委員會成員。

收購DeepMind后，谷歌大腦的不少員工并不理解公司的妥協。谷歌大腦更多是聚焦谷歌地圖、語音搜索開發的實用派，DeepMind的AGI夢想在他們看來極其不切實際；更重要的是，沒人知道DeepMind接下來還要燒多少錢，會燒多久？

其實，DeepMind內部也有一些員工反對谷歌的到來。他們認為，“自己是學者，在與谷歌打交道時，會與后者臃腫的官僚機構之間發生文化沖突”。

不過，被收購后，DeepMind還是盡力表現誠意。他們用算法計算出了一種方法，能夠有效冷卻谷歌數據中心的250萬臺計算機服務器。2016年，DeepMind表示他們已經將谷歌的能源支出削減了40%。

但在部分谷歌員工看來，這不過是一種言過其實的吹噓，“他們只想擁有些公關資本，這樣他們就可以在谷歌母公司Alphabet中宣稱做出了貢獻，并以此獲得增值籌碼”。

這些質疑并不冤枉，雙方的合作中，谷歌確實是付出更多的一方。2017年，DeepMind向Alphabet公司收取了5400萬英鎊相關費用。而DeepMind在2017年的虧損達2.82億英鎊，其中有2億英鎊用來支付員工薪水。

不過，雖然有諸多爭議，DeepMind還是幫助谷歌賺足了眼球。

2016年3月，一場對弈載入史冊——由DeepMind推出的圍棋機器人AlphaGo，最終以4:1戰勝了被譽為“不敗少年”的韓國天才圍棋手李世石。達闥機器人創始人、CEO黃曉慶感嘆道：“AlphaGo的誕生是AI領域一次原子彈級別的爆發?！?/p>

中國圍棋天才少年柯潔也曾高度評價AlphaGo：“感覺就像一個有血有肉的人在下棋一樣，該棄的地方也會棄，該退出的地方也會退出，非常均衡的一個棋風，真是看不出出自程序之手。”

AlphaGo的橫空出世成為全世界的頭條新聞，也讓蟄伏6年的DeepMind終于破繭成蝶，但DeepMind掀起的AI革命才剛剛開始。

二、一個生物學界苦尋50年的答案

就在DeepMind團隊帶領AlphaGo從首爾凱旋第二天，便啟動了一個名為AlphaFold的新項目。如果說AlphaGo證明了人工智能切實存在，那么AlphaFold的出現，才是真正印證了DeepMind的愿景——解決智能，然后用智能解決一切問題。

AlphaFold始于一個假設。

1972年，美國科學家Christian Anfinsen在發表諾貝爾化學獎獲獎演講時提出了一個著名假設：蛋白質的3D折疊結構，完全取決于它的氨基酸序列。

蛋白質是幾乎所有藥物的主要靶點，了解蛋白質結構，是解決某些疾病的關鍵步驟。但蛋白質折疊預測難于登天，自然界中的蛋白質能在幾毫秒內自發折疊，不確定性極高。這個問題足足困擾了學界50多年，無數專家學者試圖證明該假設，弄清楚氨基酸序列和蛋白質3D結構之間的關系，但都走進了死胡同。

上世紀90年代，劍橋大學一位研究分子生物學的朋友告訴哈薩比斯，蛋白質折疊問題是人類最需要解決的問題之一。當時，哈薩比斯正在做Theme Park（主題公園）等AI游戲，他隱約想到：等AI發展到一定階段，說不定就可以用來研究蛋白質折疊問題。

直到2008年，一款叫Foldit的游戲讓哈薩比斯看到了希望。

Foldit是一款由華盛頓大學等機構聯合開發的蛋白質折疊游戲，玩得好的玩家能夠運用自己的直覺和圖形處理能力，找到正確的蛋白質折疊方式。一些由Foldit玩家破解出的重要蛋白質結構甚至還被發表到《Nature》雜志上。

Foldit讓哈薩比斯意識到，人工構建AI系統，讓它具備能與某個領域資深專家相媲美的直覺，是完全可行的。于是，DeepMind在研發AlphaGo時首先借鑒了Foldit的思路，讓AI模擬數位圍棋大師的思維方式。AlphaGo成功了，他們又把類似的方法用在了預測蛋白質折疊問題上。

當時，CASP（一項全球范圍的蛋白質結構預測競賽）是讓AlphaFold一鳴驚人的重要契機。

CASP自1994年開始，每兩年舉辦一次。參賽選手需要從零開始預測一些新發現的、還未發表的蛋白質結構，這樣能很好地避免機器學習可能出現的數據過度擬合等問題，DeepMind希望能對標CASP來評價AI的蛋白質結構預測能力。

2018 年，DeepMind帶著AlphaFold參加了第13屆CASP競賽，首次把尖端機器學習技術運用到了結構預測領域，一舉奪冠，而且預測準確率比往年冠軍隊伍高出近50%。

此次奪冠后，AlphaFold的開發者約翰·江珀（John Jumper）開始帶領團隊考慮繼續優化AlphaFold，以進一步提高準確率，但他們很快發現在原有模型上調優的準確率已經達到天花板。這時，哈薩比斯叫停了他們的優化，讓他們果斷放棄原來的版本，在對蛋白質有更多生物和物理知識的基礎上，重新搭建一套系統。

兩年后，DeepMind帶著從0開始的AlphaFold2再戰第14屆CASP競賽，比賽上，AlphaFold2展現出了驚人的準確率——預測結果達到了原子精度，這是物理上的最高精度，中位數誤差不到僅0.96埃米（約為 1 個原子的長度）。

就連AlphaFold的開發團隊都驚嘆于AlphaFold2的預測結果，竟能如此完美地契合真實的蛋白質結構。CASP的主辦方告訴DeepMind，這已經可以和實驗室方法媲美，甚至可以供科研人員所用。

“那一刻，我知道我們改變了科學史”，江珀說。

哈薩比斯也非?？粗谹lphaFold，他曾在演講中表示：“AlphaFold就是我們的第一個大規模AI用例，它喚醒了科學界，讓他們意識到AI可以做些什么。”

CASP結束后，DeepMind加快步伐，讓AlphaFold在生物醫藥領域迅速釋放價值。

2020年圣誕節前后，約翰·江珀團隊預測了人體中所有的蛋白質結構，共2萬種。2021年7月，DeepMind將這項成果及軟件代碼發表在了Nature上。根據生物醫學研究目錄PubMed的數據，2020年只有4篇論文參考了AlphaFold，這一數字在2021年增長到92篇，2022年增長到546篇，2023年將會有超過1000篇論文。

此外，目前已經有一些生物技術公司再使用AlphaFold2開發藥物。

初創公司Insilico Medicine將他們的人工智能系統與AlphaFold一起使用，該公司CEO亞歷克斯·扎沃龍科夫（Alex Zhavoronkov）表示，他的團隊從找到藥物靶點到設計藥物并在實驗室進行測試，只花了大約50天，不到100萬美元，他認為這是藥物開發一個記錄。扎沃龍科夫的辦公室還放著哈薩比斯的照片，在他看來，“AlphaFold是一個絕妙的發現，但它是一個巨大的樂高拼圖中的一部分，你需要擁有這個拼圖才能成功地將藥物投放市場。”

AlphaGo和AlphaFold讓DeepMind賺足眼球。不過，人們在談起DeepMind時，始終還會加一個前綴——Google’s。

三、一場持續6年的分裂計劃

一個DeepMind無從躲避的現實是——AlphaGo和AlphaFold的一鳴驚人，是谷歌用錢堆出來的。

在錢的問題上，谷歌給了DeepMind極大的包容。

公開數據顯示，2016~2019年DeepMind共計虧損13.55億英鎊（約合18.38億美元）。其中，2019年，Google Ireland還免除了DeepMind償還公司間貸款和所有應計利息，共計11億英鎊（約合15億美元）。加上這些，DeepMind虧損高達40億美元，這讓華爾街對谷歌意見頗大。

直到2020年，Deepmind實現收購6年來的首次盈利。DeepMind在英國政府機構Companies House上的賬目顯示，2020年同比增長率超過300%，達到8.26億英鎊的高收入。

DeepMind并沒有解釋2020年收入大增的原因，但從DeepMind向政府披露的財務狀況來看，其絕大部分收入訂單都來自谷歌母公司Alphabet。自被收購以來，DeepMind一直向谷歌、YouTube出售軟件，為谷歌數據中心做節能優化、提高安卓壽命電池設備，并與谷歌地圖合作，以提高地圖里“到達預測時間”的精確度，優化谷歌語音虛擬助手——和AlphaGo、AlphaFold相比，這些事一點也不“sexy”。

盡管如此，在Alphabet2020年第二季度財報電話會上，谷歌CEO桑達爾 · 皮查伊表示：“對我來說，最重要的是我們在公司層面達到了SOTA（最前沿的），并處于領先地位。我對谷歌和 DeepMind 的工程與研發團隊的工作節奏非常滿意?！?/p>

但從谷歌的實際行動上看，卻是另一種畫風——谷歌一次又一次逼近DeepMind此前設下的道德紅線，并逐漸收緊對DeepMind的控制權。

2017年7月，距離谷歌總部兩英里的五角大樓硅谷前哨基地，13名美國軍方人員和谷歌技術高管正在進行一次秘密會談。

會后，谷歌和五角大樓達成合作，谷歌將幫助五角大樓“利用機器學習來改進無人機打擊的精度”，合作被命名為“Maven”計劃，將為谷歌母公司Alphabet帶來數百萬美金收入。

這個數目并不算大。但對谷歌而言，這次合作更深層次的意義在于，未來有可能和五角大樓在云服務及其他技術領域形成長期穩定的合作，這將為谷歌帶來一筆難以撼動的穩定收入。直到今天，谷歌、微軟、亞馬遜、甲骨文等頭部廠商均在云服務方面與五角大樓有所合作。

但谷歌沒料到，這次合作竟引發眾怒，眾人大罵谷歌發“戰爭財”。但谷歌只是強調它們的人工智能技術不會被用來殺戮，卻并沒有什么實際行動。

谷歌的無動于衷點燃了AI從業者更強烈的憤怒——2018年4月，谷歌內部近4000名員工簽署請愿書，要求谷歌終止Maven計劃，并有12名員工向公司提出辭職；同月，技術工人聯盟（Tech Workers Union）發起請愿書，要求谷歌放棄Maven，并要求包括IBM和亞馬遜在內的其他主要科技公司拒絕與美國國防部合作；5月15日，又有超過90位人工智能、倫理學和計算機學學者發布公開信，公開信，要求Google結束在Maven計劃的工作，并支持一項禁止自動化武器系統的國際條約。

在眾多反對者中，DeepMind的聲音尤為急迫。

這家2010年成立的人工智能非盈利機構，自創立第一天，便以“解決智能”為愿景，希望能夠用AI造福人類。為此，DeepMind用盡各種辦法，保持自身第三方非盈利機構的獨立性。谷歌和五角大樓的合作，無疑是把DeepMind架在火上烤——DeepMind小心翼翼維護的技術理想終究淪為了谷歌商業利益的犧牲品。

谷歌和五角大樓的合作被曝光后，DeepMind領導層正式向員工公布了早在2015年就開始醞釀的分裂計劃“Mario”，并正式向谷歌發難，要求后者承認自己為一家“擔保有限公司”，這是一種經常被非營利組織所使用的無股東組織結構。

最終，雙方通過這次談判在某些方面達成一致，協議要求谷歌需要繼續為DeepMind提供資金，并獲得其技術的獨家許可，條件是谷歌不能跨越某些道德紅線，例如將DeepMind技術用于軍事武器或監視。

遺憾的是，這次談判并沒有根本解決問題。維持了一年的表面和平后，2018年，矛盾再次升級。

2016年2月，DeepMind成立DeepMind Health，由DeepMind聯合創始人穆斯塔法·蘇萊曼（Mustafa Suleyman）負責。蘇萊曼在DeepMind Health成立之初寫下承諾：“在任何階段，患者數據都不會與谷歌的賬戶、產品或服務鏈接關聯?！?/p>

只可惜，蘇萊曼并未如愿，這個承諾僅維持了兩年。

兩年后的2018年，DeepMind帶著AlphaFold在CASP上奪冠，這讓谷歌對DeepMind Health垂涎不已。2018年11月8日，谷歌成立Google Health。短短五天后，谷歌就宣布DeepMind Health將被納入母公司。

突如其來的兼并似乎讓DeepMind猝不及防，不少DeepMind Health員工憤然離職。這次兼并讓所有人看到，DeepMind的“獨立性”已經是有名無實。很多人都在擔心谷歌會將強硬態度延續至DeepMind后續的AGI探索中。

谷歌的強勢兼并打破了此前雙方就“Mario”計劃達成的平衡，DeepMind的“Mario”分裂計劃仍在發酵。

2021年，DeepMind向谷歌發起第二次談判，希望拿到獨立運營權，并建立獨立的法律架構。談判結果是，DeepMind未來的工作將被谷歌高級技術審查委員會所監督，委員會包括兩名DeepMind高管、谷歌人工智能主管杰夫迪恩和法務高級副總裁肯特沃克（Kent Walker）——可見，谷歌對DeepMind的耐心正在消耗殆盡。

至此，谷歌和DeepMind的分裂談判暫時告一段落。DeepMind追求的獨立幾乎和AGI一樣，只能不斷逼近，但永遠無法到達。

盡管如此，哈薩比斯依然沒有放棄追求獨立的信念。

2021年6月，和谷歌達成共識的兩個月后，在一個人工智能技術論壇上，哈薩比斯建議成立一個人工智能全球性機構，該機構可以受聯合國領導，集中人工智能領域的頂級專家。他說：“如果通過一些榜樣來領導，這是更強大有效的，我希望DeepMind能夠成為人工智能行業的一個榜樣?！?/p>

只可惜，想成為人工智能行業“一個榜樣”的公司，不止DeepMind。

四、一個后來居上的挑戰者

2015年12月，OpenAI在舊金山成立，距離DeepMind被谷歌收購僅過去一年。

2014年，DeepMind被谷歌收購后，以馬斯克為代表的一群人開始擔心，一旦AGI到來，DeepMind會做出“滅霸打響指”的邪惡動作。為此，讓AI技術民主化是解決這一隱患的最好方式。

而AI技術民主化的第一步，就是另立一家非營利組織來牽制DeepMind。

為此，埃隆·馬斯克（Elon Musk）和格雷格·布羅克曼（Greg Brockman，前 StripeCTO，現董事長&總裁）、薩姆·奧爾特曼（Sam Altman，前 YC 總裁，現 OpenAI CEO）以及伊爾亞·蘇茨克維（Ilya Sutskever，師從神經網絡之父 Geoffery Hinton，現OpenAI首席科學家）在舊金山成立了OpenAI。

馬斯克和奧爾特曼匯集各方勢力，召集了包括領英聯合創始人里德·霍夫曼（Reid Hoffman）、Paypal聯合創始人彼得·蒂爾（Peter Thiel）以及YC聯合創始人杰西卡·利文斯頓（Jessica Livingston）、AWS、YC、Infosys等投資人和投資機構，為OpenAI籌集了10億美元啟動資金。

OpenAI就像DeepMind的一面鏡子，他們孕育著同樣的AGI夢想，卻走上了兩條完全不同的道路。

首先，關于“錢從哪里來”的問題，OpenAI在收購之外探出了一條全新的答案。

2019年2月，OpenAI發布GPT-2，反響很好，但錢的問題已經迫在眉睫，否則下一代模型將成為泡影。一個月后，2019年3月，Sam Altman卸任YC總裁，轉任董事長，同時出任OpenAI CEO。得益于多年的投資積淀，Altman決定在投資架構上另辟蹊徑，成立了一家“利潤上限”營利實體——OpenAI LP 。

OpenAI聲明，如果OpenAI能夠成功完成其使命，投資者和員工可以獲得有上限的回報，第一輪的投資者回報上限不超過100倍，往后輪次的回報將會更低。此后，OpenAI則特指盈利實體“OpenAI LP”，原先的 “OpenAI Nonprofit”法定名稱為OpenAI Inc，OpenAI受到OpenAI Inc董事會監督，任何超額回報將捐給OpenAI的非營利實體。

聲明發布4個月后，微軟出現了。2019年7月，OpenAI接受了微軟10億美元的戰略投資，同時，OpenAI把微軟的Azure作為其獨家云計算供應商，共同開發新功能。

如今看來，微軟和OpenAI的結合可謂是真正的“雙贏”——微軟CEO薩蒂亞·納德拉（Satya Nadella）曾在接受采訪時表示，10億美元并非一步到位，可能會在10年或更長的時間分發出去；奧爾特曼則表示，這10億美元大部分將用于算力投入，而算力投入最終會回饋到微軟手中。

此后，OpenAI在前方穩步推進研究進度，微軟在后方夯實基礎，為OpenAI掃清“錢”和“算力”的障礙。

按理說，“DeepMind+谷歌”才是最應該做出ChatGPT的黃金組合——2017年，DeepMind最早提出了RLHF（人類反饋強化學習）概念，這是ChatGPT涌現強大對答能力的關鍵一步；同年6月，Google發布NLP領域全新架構Transformer，成為后來所有LLM（Large language model，大語言模型）的基礎架構，也是OpenAI整個GPT系列模型的基石。

然而，DeepMind和谷歌在AI領域的豐碩成果，最終還是為競爭對手做了嫁衣。

這個結局背后，實則是四家公司基因的不同。

從AlphaGo到AlphaZero，從stream到AlphaFold再到AlphaFold2，DeepMind專注在棋類游戲和醫療領域做針對性的項目研究——這是一種類似學術研究的項目驅動模式。

相比之下，OpenAI對LLM一直情有獨鐘。

谷歌發布Transformer后，OpenAI和谷歌便開始了長達五年的路線之爭。

可以看到，谷歌多點開花，窮盡所有可能的路線，試出最優解；OpenAI則孤注一擲，瞄準AGI的最終目標，只做一件事：加大模型規模。

ChatGPT出現后，微軟迅速官宣將把ChatGPT整合至包括Bing、Office、Team在內的重要產品中，微軟CEO納德拉還在New-Bing發布會上向谷歌正式宣戰，這讓曾任阿里釘釘副總裁、明略首席戰略官的張斯成直呼“動作快到不像微軟”。

事實上，微軟的孤注一擲背后，是多年來AI進展不利的窘迫。早在2015年，微軟推出Tay聊天機器人，24小時后就因歧視言論匆匆下線。彼時，在AI應用和基礎研究方面，微軟都和其他巨頭差了一大截，如果再不趕上，微軟這個昨日的巨頭很可能錯失AI時代。

因此，微軟迫切地需要OpenAI，正如OpenAI迫切地需要微軟一樣。

五、一場沒有終點的較量

過去幾年，AI無新事，所有從業者都在等一個機會。硅基智能創始人、CEO司馬華鵬也說：“這兩年我們做AI的企業幾乎都被其他行業‘踩在腳底’，甚至去年很多AI公司都不得不偽裝成元宇宙企業?！?/p>

而ChatGPT的出現，帶來一個巨大的機會，這個機會的主題正是ChatGPT背后的AI大模型。

“大模型真的要一統天下了?！彼抉R華鵬說，“我一直認為AI是群體智能，如果把ChatGPT背后的AI大模型作為同一個母體來看，AI就像章魚一樣，有很多爪子，有一個爪子摸到門把手之后，其他地方的爪子都應該朝著這個地方走。這個本身不代表誰先進或者誰落后，只是大家都在摸，看誰先摸到了而已?！?/p>

外行看熱鬧，內行看門道。相比普通用戶的好奇，從業者感受到的震懾更有說服力。黃曉慶認為，ChatGPT是AI領域的“氫彈時刻”。要注意，氫彈需要由原子彈引爆，而OpenAI的成功離不開DeepMind此前在深度學習領域的技術成果。

于是，有人開始發問：“誰會成為中國的OpenAI？”“為什么中國沒有OpenAI？”社交媒體上關于“中國版ChatGPT”“中國的OpenAI”的通稿也刷了滿屏。

一切都似曾相識——7年前，AlphaGo戰勝李世石后，也曾有一批熱血創業者，宣稱要做“中國的DeepMind”，也曾有人不斷發問：“中國究竟能不能做出DeepMind這樣的公司？”

事實上，OpenAI和DeepMind的畫風完全不同。OpenAI的“拿來主義”十分粗暴，卻足夠有效；DeepMind始終籠罩著學者的光環。在商業世界，這樣的光環有時甚至會成為一把枷鎖。

這一點在哈薩比斯本人身上越發突出，他始終認為，自己首先是科學家，其次才是企業家。談及ChatGPT，哈薩比斯認為它僅僅是更多的計算能力和數據的蠻力，并對這種“不優雅”的方式感到失望。

然而，在鐵一般的事實面前，哈薩比斯也不得不承認，這是目前獲得最佳結果的有效方式，“所以我們也以此為基礎”。此前，有消息稱DeepMind將于今年下半年推出ChatGPT的競品“Sparrow”，谷歌還宣布將旗下專注語言大模型領域的“藍移團隊”（Blueshift Team）并入DeepMind，來共同提升LLM能力。DeepMind注定要和OpenAI展開一場較量。

而這場較量的背后，是微軟和谷歌的巨頭博弈。司馬華鵬認為，微軟對谷歌搜索引擎的挑戰類似田忌賽馬，用自己較為弱勢的搜索業務攻打谷歌搜索，最終收獲了極大的商業價值。

如今，這場較量已經從谷歌微軟兩大巨頭之間蔓延至全世界。其中，中國AI界反應最為熱烈——國內百度、阿里巴巴、騰訊等互聯網大廠率先宣戰，王慧文、周伯文、藍振忠等人也紛紛宣布入局。

“ChatGPT點燃了中國科技圈的熱情?！秉S曉慶告訴「甲子光年」。

創業熱情之外，新一輪更殘酷的競爭也正在到來。對此，黃曉慶認為一味去和ChatGPT競爭不一定是好事?！拔艺J為大家應該想想怎么利用ChatGPT迸發出的新的生產力和產業機會去發展自己的業務。比如我們做機器人，ChatGPT出來后，我們團隊都受到很大激勵，我們希望能做出RobotGPT，而且是一定能做出來?！?/p>

或許，探索前沿科技的路上，商業競爭終究在所難免，但AGI關乎所有人的命運。哈薩比斯、阿爾特曼、馬斯克等科技狂人均不止一次地表達對AGI的擔憂。因此，AGI不該只有商業競爭。

將視線拉回十三年前——

2010年8月的一個下午，舊金山正在進行一場奇點峰會。34歲的哈薩比斯在臺上踱來踱去，語速很快，他正在發表一段演講，主題是“如何用不同方式構建AGI”。

時至今日，依然沒人能準確定義AGI，只有一個粗略的共識——AGI是智力和人類相同，甚至超越人類的人工智能。以人類為參照物，是因為人類是目前已知的、宇宙中唯一的通用智能案例。

未來學家將AGI到來的時刻定義為“奇點”，AGI太過神秘，誰也無法預言“奇點”到來究竟會是“滅霸的響指”，還是又一次“盤古開天辟地”。

而哈薩比斯的夢想，就是讓后者成為現實。奇點峰會結束三個月后，2010年11月，DeepMind成立，愿景是成為開發“通用人工智能（AGI）”的“阿波羅計劃”。

十三年過去，DeepMind目前擁有超過1000名科學家和工程師。哈薩比斯一直在嘗試將硅谷的創業經驗與學術界“天馬行空的想像能力（blue-sky thinking）”結合起來?！巴ǔＧ闆r下，這兩個圈子被視作截然相反的兩個環境，很多公司都沒這么試過，但這就是DeepMind?！彼f。

在最近的一次采訪中，哈薩比斯透露了DeepMind的研究進展，除了研究語言大模型，他們在《自然》和《科學》雜志上發表了關于“如何控制聚變反應堆中的等離子體”的文章，也在“幫助一些偉大的人類數學家進行猜想”，同時還在研究量子化學。正如哈薩比斯本人所說的：“我們研發的AI是塊磚，哪里需要就往哪兒搬，我們在不斷地拓展AI的能力?！?/p>

或許，未來會不斷被一個又一個“OpenAI”所顛覆，但無論何時，世界永遠需要“哪里需要就往哪兒搬”的DeepMind。