AGI实现时间表与关键突破 - Google DeepMind CEO Demis Hassabis预测，通用人工智能（AGI）可能在5到10年内实现，距离AGI仅差一到两个AlphaGo级别的技术突破 [2][3][13] - 该预测并非基于模型参数规模，而是基于当前模型在理解能力、判断能力和创造能力方面的具体进展 [3][12] 当前AI模型已具备的核心能力 - 模型从文本专家进化为多模态理解系统，例如Gemini能够理解视频内容并解读动作背后的深层意图，展现出洞察能力 [3][4][6] - 模型具备独立的判断力，能够在被指出错误时进行温和反驳，显示出对上下文的理解和表达平衡能力，开始向稳定人格型系统靠近 [7][8][10] - 模型展现出产品级创造能力，例如能够一键生成可玩的小游戏原型或完整的前端网页，这需要其对代码结构、设计逻辑和交互体验有整体理解 [11][12] 当前模型与AGI的关键差距 - 模型不具备持续学习能力，无法在使用过程中通过互动成长或根据经验改正错误，在线学习和长期记忆系统是关键突破点之一 [16] - 模型无法执行长期规划，缺乏进行长链式推理和制定、执行多步长期目标的能力，底层结构并非为多步决策系统设计 [17][18] - 智能体系统仍不稳定，无法在复杂环境中可靠地执行多步骤任务，因此尚不能将整个任务完全委托给AI并确信其完成 [19][20] - 模型缺乏跨对话的稳定记忆，无法在多次互动中保持一致的立场、记住用户的长期偏好或根据上下文调节行为，这需要更底层的架构设计 [21][22] 实现AGI的关键技术路径 - 发展“世界模型”是核心路径之一，例如DeepMind的Genie模型能够生成具备物理一致性和时空连贯性的虚拟环境，使AI从理解画面跨越到理解物理规律和推演真实世界 [25][26][27] - 发展稳健的“智能体系统”是另一核心路径，目标是打造能够自主规划、执行任务并根据结果调整的AI，使其从回答问题转变为完成目标，并嵌入到各种生活与工作场景中 [28][29][30] - 单纯扩大大型语言模型（LLM）的规模不会带来AGI，真正的突破将来自世界建模和智能体系统的技术创新 [30] 全球AI竞争格局 - 中美在AGI研发上处于平行赛道，竞争窗口正在压缩，西方目前在算法和创新层面领先，但中国（如Qwen和DeepSeek模型）在技术能力、执行层面和迭代速度上紧跟，差距仅为几个月而非几年 [35][36] - 在AGI竞赛中，真正的护城河并非资金或GPU数量，而是将研究、工程和产品全链条打通的能力，安全是前提，速度是关键 [2][37] 领先AI公司的核心竞争优势 - 科学方法是根本优势，开发AI被视为运用科学方法逼近人类智能本质的过程，而非简单的技术进化 [39][40] - 领先公司（如DeepMind）采取不迷信单一路线的全面试错策略，同时探索强化学习、认知架构等多种技术路径，并严格追踪数据表现，其核心非技术资产是科学决策能力 [41][42][43] - 真正的竞争优势在于将世界级的研究、工程和基础设施三者深度融合，具备把从未被解决过的问题转化为真正可用产品的独特能力 [44]