《哈萨比斯：谷歌AI之脑》：从国际象棋神童到诺贝尔奖得主，DeepMind改写AI的二十年
2024年10月，诺贝尔化学奖揭晓，一个曾经在国际象棋棋盘上纵横捭阖的英国人，与他的同事一起站上了斯德哥尔摩的领奖台。获奖理由是AlphaFold——一个能够预测蛋白质三维结构的AI系统，破解了生物学界困扰半个世纪的难题。这个人就是德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis），DeepMind创始人，硅谷最想拥有、也最警惕的对手。
2026年3月，哈萨比斯全球唯一官方授权传记《哈萨比斯：谷歌AI之脑》中文版由湛庐文化引进出版。作者是两度入围普利策奖的英国历史学家、畅销书作家塞巴斯蒂安·马拉比，他曾以《风险投资史》《富可敌国》闻名。这一次，马拉比耗时三年"嵌入式"跟踪采访，与哈萨比斯进行了30多个小时的独家对谈，访谈了超过100位DeepMind内外核心人物，写下了这本508页的传记。中文版上市数月，豆瓣评分8.8，超过1200人评价，是2026年迄今科技圈口碑最扎实的人物传记之一。
图书档案：书名《哈萨比斯：谷歌AI之脑》；原作名 The Infinity Machine: Demis Hassabis, DeepMind, and the Quest for Superintelligence（无限机器：德米斯·哈萨比斯、DeepMind与超级智能之路）；作者 [美]塞巴斯蒂安·马拉比，译者 周健工；浙江科学技术出版社·湛庐文化 2026年3月出版；定价129.90元，508页；ISBN 9787573922274；豆瓣评分8.8分。
一个天才的"自我编程"
哈萨比斯的人生轨迹，几乎是为"AGI"（通用人工智能）这个词量身定制的。他4岁开始下国际象棋，13岁就拿到大师头衔，少年时读了科幻小说《安德的游戏》，对那个被世界寄予厚望又充满孤独的天才少年产生强烈共鸣。他没有选择把人生押在棋盘上，而是转向了他认为更能"创造智能"的领域——游戏。17岁，他就以游戏设计师身份进入行业，参与制作了畅销游戏，此后考入剑桥大学计算机系，又创办了自己的游戏公司。游戏让他悟出一个道理：人类智能与机器智能的交互，本质上是同一个问题。
此后他的人生完成了一次"向内转"：他回到学术界，在伦敦大学学院攻读神经科学博士，研究海马体与人类记忆——他想从大脑里找到智能的源代码。2010年，他联合肖恩·莱格（Shane Legg）与穆斯塔法·苏莱曼（Mustafa Suleyman）在伦敦创立DeepMind，公司使命只有一句话："解决智能，然后用智能解决一切。"
哈萨比斯进行了更深入的研究，学习了克劳德·香农关于信息的理论……"我至今仍然是这样看待整个宇宙的，"哈萨比斯后来表示，"我认为信息是构成现实的基本单位。"（摘自本书）
这本书最精彩的部分，在于它把哈萨比斯的个人史与AI产业史编织在一起：2014年谷歌以约6.5亿美元（本书口径）收购成立仅四年的DeepMind，创下当时欧洲AI公司收购纪录；2016年AlphaGo以4比1击败围棋世界冠军李世石，让全世界第一次直观感受到深度学习的威力；2017年AlphaGo在乌镇3比0完胜柯洁，围棋——这个人类智力最复杂的博弈游戏——被AI彻底征服；2020年AlphaFold在蛋白质结构预测竞赛CASP14中一鸣惊人；2024年，AlphaFold拿下诺贝尔化学奖。读者会发现，这不仅是哈萨比斯一个人的传记，正如许多读者评价的那样，它更像是一部近二十年的AI发展史。
深读①：巨头为什么愿意为"未来"买单
全书最值得玩味的一条线索，是谷歌当年收购DeepMind的决策逻辑。在谷歌看来，这不是一笔生意，而是一次"卡位"：如果AGI终将到来，那么谁拥有最顶尖的AI研究团队，谁就拥有定义未来的权力。这种"买未来"的逻辑后来不断重演——科技巨头纷纷向AI实验室注入天量资金，AI人才争夺战从硅谷烧到全球。马拉比在书中还原的，正是这场军备竞赛最初的火种。
对今天的中国AI产业而言，这段历史有直接的镜鉴意义。DeepMind证明了：顶级AI研究需要的是长期主义与使命驱动的组织，而不是短期KPI。当一家公司把"解决智能"当作北极星，商业化反而会在合适的时点自然到来；反之，如果一开始就盯着季度财报，天才们会用脚投票。这也是为什么全球AI人才始终向那些"允许疯狂"的地方聚集——护住人才，比护住算力更难，也更值钱。
深读②：理想主义实验室住进商业机器之后
传记的另一大看点是"实验室与商业机器的张力"。DeepMind被谷歌收购后长期保持独立运营，AlphaGo、AlphaFold都诞生于这种"保护罩"之下；但谷歌作为上市公司，终究需要把这些研究转化为产品与收入。书中毫不回避两者之间的摩擦：研究的自由意志与产品的交付节奏、理想主义的慢与商业竞争的快，始终在拉扯。2023年，DeepMind与谷歌大脑（Google Brain）合并为Google DeepMind，随后Gemini系列模型推向市场——组织融合的阵痛与爆发，都被马拉比冷静地记录下来。
这种张力对任何想"养"AI团队的巨头都是警示：研究型组织一旦被过早、过狠地产品化，创新的火花可能瞬间熄灭；但反过来，完全脱离商业反馈的实验室，又容易在象牙塔里失去方向。DeepMind给出的答案是"双轨制"——保留研究特区，同时建立通往产品的桥梁。这个答案未必是终局，却是目前最值得研究的范本之一。
深读③：AlphaFold之后，AI的下半场是"AI for Science"
拿到诺贝尔奖，对DeepMind而言是一个时代的注脚：AI第一次从"工具"变成了"科学发现的主角"。过去十年，大众对AI的认知停留在聊天、下棋、作画；而AlphaFold示范了另一种可能——AI在实验室里加速人类对生命本质的理解，这是比任何消费级应用都更深远的变革。哈萨比斯本人对AGI的执念，也从来不是做一个更聪明的聊天机器人，而是创造一个能够"阅读上帝思想"的智能体，去解决癌症、能源、气候这些人类级难题。
深度学习的作用是有限的……强化学习让机器也能做到这一点：在行动中认知，在交互中进化。（摘自本书）
从这个角度看，这本书的价值早已超越传记本身。它是一份理解AGI竞赛的坐标系：谁在定义智能？谁在争夺未来？实验室文化如何塑造技术路线？当一个社会把最聪明的头脑和最多的资本押注在"通用智能"上，我们应该期待什么、警惕什么？马拉比没有给出简单的答案，但他把足够多的真实细节摆在了读者面前。
写在最后：适合谁读
如果你是AI从业者，这本书能帮你理解行业巨头组织架构背后的深层逻辑；如果你是科技公司管理者，DeepMind与谷歌的"双轨制"实验值得反复琢磨；如果你只是对AI感到好奇的普通读者，这更是一个引人入胜的"天才如何改变世界"的故事。与《我看见的世界》（李飞飞自传）、《黄仁勋：英伟达之芯》对照阅读，你会得到一幅关于AI时代人物群像的完整拼图。在AI叙事满天飞的2026年，这本沉甸甸的传记，是少有的、能让你慢下来认真思考的作品。