6.2 能源与智能：能源将成为"智能的货币"
哈萨比斯提出前瞻性观点："能源将成为智能的货币"，AI发展将与能源效率紧密挂钩。他指出：
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AI训练与推理消耗大量能源，未来技术突破必须兼顾性能与能效
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能源基础设施将成为AI发展的关键制约因素，可再生能源与AI将深度融合
6.3 AI科学应用：从辅助工具到科学发现引擎
哈萨比斯坚信AI将彻底改变科学研究范式：
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缩短实验周期：将材料发现、药物研发周期从数年缩短至数月
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降低研究成本：通过虚拟模拟减少昂贵实体实验，提高科研效率
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拓展研究边界：模拟人类无法直接观察的极端环境（如黑洞内部、深海高压区）
他透露DeepMind正与多家科研机构合作，将AI应用于核聚变、量子计算等前沿领域。
七、DeepMind战略布局与技术进展
7.1 四大核心技术产品：世界模型的落地载体
哈萨比斯重点介绍了DeepMind在世界模型领域的四大里程碑成果：
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Genie 3：交互式3D世界生成器，能从文本/图像生成完整可操作的3D环境，保持长时间物理一致性
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SIMA 2：3D虚拟世界智能体，在Genie生成的环境中实现"感知-推理-行动-反思"闭环
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Veo 3：深度物理建模引擎，在建模直觉物理方面表现出色，为世界模型提供基础视觉与物理理解
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GenCast：基于世界模型技术的AI天气预测模型，预测精度达到当前最佳水平
7.2 自动化实验室：AI科学研究的"登月计划"
哈萨比斯宣布DeepMind将于2026年在英国建立首个自动化实验室，聚焦材料科学研究：
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全面集成Gemini系统，指挥机器人每天合成并表征数百种材料
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目标是大幅缩短发现变革性新材料的时间，从数年到数月
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这将成为AI从辅助工具转变为科学发现核心引擎的关键验证
八、深度总结：AI发展的范式转变与未来图景
哈萨比斯的讲话勾勒出AI发展的三大范式转变：
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从"语言理解"到"世界理解"：AI将不再局限于文本交互，而是融合物理世界规律，获得真正的理解能力
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从"被动问答"到"主动探索"：Agent系统将取代当前聊天机器人，成为AI主流形态，具备自主决策与执行能力
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从"辅助工具"到"科学引擎"：AI将从科研辅助工具升级为科学发现的核心驱动力，重塑人类探索世界的方式
他最后强调："世界模型不是要取代大模型，而是要与大模型融合，形成'语言+世界'的双核心架构，这才是AGI的真正形态。"随着Genie 3、SIMA 2等技术不断成熟，世界模型正从理论走向实践，有望在科学发现、机器人控制、城市规划等多个领域产生革命性影响。