2026 年 4 月 29 日，DeepMind 创始人 Demis Hassabis 在 Sequoia Capital AI Ascent 2026 峰会上接受独家采访，系统阐述了人工智能如何从技术工具演变为探索宇宙本质的新科学范式。午方 AI 梳理发现，Hassabis 将游戏视为验证算法的核心沙盒，认为以 AI 为核心玩法的机制不仅能高效测试理论，更为早期技术突破提供了必要的计算支撑。这种“领先时代五年而非五十年”的创业时机理论，精准界定了技术突破与市场需求之间的平衡点，避免了过早行动导致的资源错配。

DeepMind 的战略路径清晰指向通用人工智能（AGI）的构建，其终极目标并非单一应用，而是利用 AGI 解决科学和医学领域的复杂难题。午方 AI 注意到，Hassabis 强调 AI 是描述生物学及复杂自然系统的理想工具，通过模拟技术，药物研发周期有望从传统的数年大幅缩短至数周，从而彻底改变个性化医疗的实现路径。这一转变不仅提升了研发效率，更标志着 AI 正式从辅助工具升级为科学发现的核心引擎。

随着 AI 系统复杂度的指数级上升，全新的工程科学分支正在诞生，其中“机制可解释性”将成为关键研究领域。

与此同时，AI 驱动的模拟技术将赋予人类对经济等复杂社会系统进行受控实验的能力，开启社会科学的新纪元。午方 AI 分析认为，这种从微观生物学到宏观社会系统的全面渗透，预示着 AI 将重塑人类对信息、物质与能量转化关系的理解，甚至揭示宇宙作为庞大信息处理系统的本质。

在计算理论层面，Hassabis 指出神经网络等现代 AI 系统已证明经典图灵机足以模拟原本被认为需要量子计算才能解决的问题，如蛋白质折叠。这一发现暗示人类大脑可能也是一种高度近似图灵机的存在，挑战了传统计算极限的认知。关于意识的哲学探讨，Hassabis 提出意识包含自我意识和时间连续性等要素，主张在通往 AGI 的进程中，应首先将其视为探索“意识”这一深刻哲学问题的强大工具，而非急于赋予其人格属性。