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商业思维

6 月 20 日，约翰 · 江珀，谷歌 DeepMind 的明星科学，AlphaFold（蛋白质结构预测系统）的灵魂人物，宣布离职加入 Anthropic。

两天前，另位重量人物诺姆 · 沙泽尔刚宣布跳槽到 OpenAI。

外界开始质疑：DeepMind 是不是在 AI 竞赛中掉队了？

DeepMind CEO 哈萨比斯的回应很淡定："我们有目前所有实验室中大、广的研究板凳。"

如果你读过《哈萨比斯：谷歌 AI 之脑》这本书，他的这种从容就不会让你意外。支撑哈萨比斯的，是套运转了 30 年的思维操作系统。

这本传记由两度入围普利策的作者塞巴斯蒂安 · 马拉比耗时 3 年写成，采访了 100 多位谷歌 AI 关键人物，与哈萨比斯本人进行了过 30 个小时的长谈。

这篇文章，会从这本传记里提炼出哈萨比斯关键的 4 个思维武器。

希望今天的分享，对你有所启发。

、哈萨比斯的 4 个思维武器

哈萨比斯 4 岁下象棋，13 岁拿到大师称号，17 岁在牛蛙公司设计出百万销量的游戏《主题公园》。

后来自己创业做游戏工作室失败，转头去剑桥读计机科学，又去伦敦大学学院读了认知经科学博士，在 MIT（麻省理工）和哈佛读完博士后，2010 年创立 DeepMind，2014 年被谷歌以约 6.5 亿美元收购。

2024 年拿了诺贝尔化学。

这份履历，在科技圈找不到二人。

1. 先理解问题，再解决问题

1987 年，列支敦士登座古堡里。11 岁的哈萨比斯刚下完场长达 10 小时的象棋残局。

他输了，被对手毫不收敛地嘲笑。

二天早上醒来，他没有懊恼，反而产生个大的念头：

锦标赛大厅里挤满了聪明顶的人宿迁万能胶厂家，他们在下棋这件事上耗尽了精力。这样巨大的集体智力投入，难道不应该用在崇的事业上吗？比如科学或医学？

个 11 岁的孩子，没有先想怎么赢下局，先问的是这件事值不值得做。

科学思维的原点就在这里：先理解问题的本质，再决定要不要解决它。

后来，他把这个思维浓缩成 DeepMind 的使命："解决智能，然后用它解决切。"

2. 跨学科理解问题的能力

在牛蛙公司做游戏设计，他学会了什么叫"涌现行为"：你设定简单规则，复杂行为会自己冒出来。

后来他自己创业做游戏，想在个虚拟城市里同时模拟上千个立思维的角，但 2003 年的电脑力根本跟不上。

这次失败教了他课：再好的法，没有力支撑也只能停在纸上。

后来，他去读了经科学博士，他研究的是人脑中记忆、想象和规划的关系，思考人怎么用过去的经验来模拟未来？

这个研究直接启发了 DeepMind 后来的技术主线。

棋手的直觉训练，游戏设计的系统思维，经科学对记忆和想象的机制理解，三样东西组在起，才有了后来的 AlphaGo。

传记里说：哈萨比斯的思维拥有"限维度"，能在哲学与电影、科幻与经济史之间自由穿梭，也能入探讨经科学、计机科学与生物学的前沿议题。

这种跨学科的贯通能力，放在全世界都其罕见。

3. 信念驱动问题的解决

传记里有段特别精彩的故事。

2018 年，AlphaFold 的 GDT（蛋白质结构预测精度，下同）评分只有 60 分左右。团队负责人安德鲁 · 西尼尔觉得这已经很不错了，建议宣布阶段胜利，结束项目。

哈萨比斯不接受。他说："我不想成为该域的佼佼者，我想解决问题。"

然后他做了件大胆的事：让年轻的物理学约翰 · 江珀接替西尼尔担任团队负责人。

理由只有句："如果带团队的人认为问题法解决，那么团队对不可能破解这个难题。"

江珀接手后动了次技术豪赌：用 Transformer（变换器）架构替换原有系统。之前的研发成果几乎全部归宿迁万能胶厂家，GDT 得分从 60 骤降到 20。

这是次"先跳下悬崖，再画降落伞"式的冒险，然后是漫长的爬升，哈萨比斯每天夜盯着得分变化。

项目经理迈耶开玩笑说："半夜摇醒哈萨比斯，问他 GDT 多少，他能立刻告诉你精确答案。"

迈耶还"发明"了件有趣的事：每周在例会上播放 GDT 得分对应年份的流行歌曲。得分到 84，播 1984 年蒂娜 · 特纳的歌；到 86，播 1986 年麦当娜的歌。

2020 年 4 月，他播了 MC Hammer 1990 年的标志嘻哈歌曲 ,GDT 得分达到了 90。

终成绩是 92.4 分，二名只有 72.8 分，差距巨大。

竞赛组织者莫尔特看到这个数字时愣住了，为了验证真实，他让 AlphaFold 预测个连 X 射线晶体学都解不出的蛋白质结构。DeepMind 通过了测试。

莫尔特说了句话："我直希望能活到这天，但我并不总是确定自己能等到。"

截至 2025 年底，全球过 300 万名研究人员费使用了 AlphaFold 的预测结果。2024 年，哈萨比斯凭这个成就，获得诺贝尔化学。

关键项目负责人的信念，决定团队的天花板。

你团队里负责重要项目的那个人，有足够的信念吗？

4. 纯粹注，在安静的角落里干大事

DeepMind 的总部不在硅谷，PVC管道管件粘结胶在伦敦。

哈萨比斯把它叫作远离硅谷噪声的"黑尔格兰岛"（笔记侠注：这里被称为在迷茫、焦虑或瓶颈期时，通过抽离喧嚣、回归宁静，从而获得灵感与突破的"精避难所"），他觉得在这个远离硅谷、相对清净、不受外界纷杂干扰的环境中，他能注地思考 AI 的前沿问题。

传记里写道：硅谷的科技袖们普遍激进乐观，少数人又保守悲观，但都缺少"英式"的灵魂冲突。哈萨比斯身上有种"哈姆雷特气质"，同时站在加速和警示两端。

这离不开他安静、注的思考。

我们每天开手机，天下来，你觉得自己知道了很多，但其实什么也没想清楚。

哈萨比斯的做法恰好相反，他把 DeepMind 放在伦敦，远离硅谷的噪音。他让想法"在安静中自然涌现"，靠潜意识慢慢琢磨。

他在保护稀缺的资源：度思考的时间。

你刷个小时的 AI 新闻，获得的多是噪音，噪音不值钱，判断才值钱。

二、4 个武器宿迁万能胶厂家，指向同个靶心

四个思维串在起就是：

先理解问题，再解决问题；

理解需要多角度输入；

层理解催生坚定信念，信念驱动管理；

注需要屏蔽噪音的环境。

它们共同指向件事：理解，是种追求。

哈萨比斯花了 20 年理解智能是什么，然后才开始造东西。他让 AlphaFold 团队把整套系统倒重来，因为他相信理解问题之后的重建，比在旧框架上修修补补强百倍。

结果呢？OpenAI 用 ChatGPT 赢了舆论，哈萨比斯用 AlphaFold 赢了诺贝尔。

当然，在 AI 这个赛道，速度确实是生死线。但哈萨比斯的传记告诉我们件事：速度的上限，由理解的度决定。你对问题理解得越，你的选择就越，你才能跑在正确向上。

三、建议你从哈萨比斯身上"偷" 3 件事

件：给自己个"黑尔格兰岛"

每周找个下午，关掉手机，去个安静的地坐两个小时，门用来想问题。

不看微信、不刷新闻、不开会。拿张纸，写下你当前业务里让你不安的那个问题，然后从头想：这个问题到底是什么？我的假设对不对？有没有我直在回避的可能？

哈萨比斯说他的很多关键想法，都是在这种安静中"涌现"出来的。

二件：做次"跨学科审计"

把你过去所有的工作经历、学习经历、甚至好全部列出来。然后逐条问自己：这段经历教会了我什么认知？

很多"看似关"的经验，换个角度就是金矿。

哈萨比斯的游戏设计经验启发了他的 AI 架构，你的经验也可能启发你的向，关键是你得主动去挖，别把它们当作"过时的旧经历"丢掉。

三件：找到团队里有信念的人

关键项目的负责人，不是有经验的人，不是有资历的人，须是真心相信"这件事能做成"的人。

可以做个简单测试：找你团队里负责关键项目的人，问他们个问题，"你觉得这个项目终能不能真正改变我们的公司？"

真心相信的人，回答时候眼里有光，而且能具体描述怎么改变。不信的人，会用各种模棱两可的措辞，比如"应该可以吧""要看情况""还需要验证"。

把重要的任务交给眼里有光的那个人，哪怕他经验不如别人。

结语

2026 年 6 月，全世界都在讨论 AI 竞赛谁先、谁掉队。

DeepMind 的关键研究员走了，不少人替哈萨比斯焦虑。

但读完这本传记你会发现，哈萨比斯从来不在"竞赛"的框架里思考。他在个大的框架里：理解智能的本质，然后用它改变切。

所有人都在答案的时候，他选择先把问题理解透。

当 AI 把执行力变得几乎费，理解力就是贵的东西。理解问题的人，永远跑在解决问题的人前面。

对创业者来说，这可能是 AI 时代反直觉、但也值得学的课。

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与其隔着屏幕猜趋势，不如到源头看清楚。

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